Comment optimiser votre stratégie de contenus ? Dans un monde ultra concurrentiel, notre IA ambitionne d’aider les médias à se démarquer de leurs concurrents.
Dans un monde ultra compétitif, il est vital de travailler sa marque pour se distinguer de ses concurrents et pour être unique. Dans le monde des médias, le choix des sujets, des angles et de la titraille des articles sont les éléments sur lesquels le public décidera ou non de s’engager… Dès lors, êtes-vous certain d’être suffisamment unique ?
Qu’avons-nous voulu faire ?
Nous avons travaillé avec GPT-J, un modèle de langage développé par une communauté de chercheurs, ingénieurs et développeurs (EleutherAI).
Nous avons pris ce modèle (qui fonctionne comme GPT3 utilisé par ChatGPT) pour ne conserver que son “cerveau”, afin de l’entraîner à deviner la marque se cachant derrière des titres d’articles de médias de référence.
Ensuite, nous avons représenté visuellement ce travail pour en faire un vrai outil stratégique et voir comment un média peut se distinguer à l’aide de la bonne titraille pour s’éloigner ou au contraire se rapprocher/confondre avec ses concurrents. Ce qui est important à analyser dans ces graphiques, c’est le placement relatif de chaque média, les uns par rapport aux autres.
Test 1. Focus sur 5 médias US/UK
Nous avons travaillé sur un premier set de données, constitué de 10.000 titres d’articles, les plus partagés via Facebook, de grands médias internationaux en langue anglaise : The New York Times, The WSJ, The Washington Post et The Guardian.
Les premiers résultats sont bluffants.
Capture d’écran de notre carte interactive.
Cette carte interactive permet de découvrir les titres clairement représentatifs d’une marque par rapport aux titres parfaitement substituables entre les médias étudiés.
Nous pouvons dire que The New York Times, The Washington Post et The Guardian ont des contenus très distinctifs car l’IA a parfaitement réussi à les isoler, tandis que pour le WSJ et le New York Times les points se confondent.
Test 2. Focus sur 5 médias français
Nous avons poursuivi nos investigations sur un deuxième ensemble de données comprenant 50.000 titres d’articles, les plus partagés via Facebook, issus des médias suivants : Le Monde, Le Figaro, Ouest-France, Le Parisien et France Télévision. Pour rendre ce graphique lisible, nous avons utilisé un échantillon d’articles extraits aléatoirement.
Cette carte interactive est passionnante à explorer !
Chaque point correspond au titre d’un article, sciemment réduit aux premières lettres, pour la version complète, contactez-nous. A consulter de préférence sur tablette ou un ordinateur fixe pour un confort de lecture optimal.
Nous constatons clairement que notre IA réussit très bien à distinguer les médias comme Ouest-France, Le Monde, mais réussit un peu moins à distinguer Le Figaro, FranceTV et Le Parisien. En effet, au cours de plusieurs essais, ce sont les médias Le Figaro et Le Parisien pour lesquels notre IA a le plus de mal à reconnaître leurs styles.
En savoir plus sur nos scores obtenus pour ceux que cela intéresse
Pour le premier set de données, nous obtenons un score ROC AUC de 0,93 pour le premier et 0,87 pour le second.
Vous trouverez, ci-dessous, la règle empirique de Hosmer et Lemeshow dans Applied Logistic Regression sur laquelle nous nous appuyons pour apprécier nos résultats :
0,5 = Pas de discrimination
0,5-0,7 = Faible discrimination
0,7-0,8 = discrimination acceptable
0.8-0.9= Excellente discrimination
>0,9 = Discrimination exceptionnelle
Nous poursuivons nos recherches et vous partagerons nos enseignements très bientôt.
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