Grâce à l’IA, le groupe nordique rebat les cartes de la personnalisation éditoriale et de la performance marketing.
Dans un écosystème de marques hétérogènes, Schibsted n’avait jusqu’ici aucun langage commun pour qualifier les intérêts des utilisateurs. L’approche par section ou les données démographiques montraient leurs limites. Avec « User Interest Predictions », le groupe passe à une modélisation sémantique des centres d’intérêt, pilotée par le machine learning et déployée à grande échelle.
1. Pourquoi ce sujet est crucial aujourd’hui ?
La personnalisation ne peut plus reposer sur des approximations. Dans un contexte de saturation attentionnelle, savoir ce qui capte réellement l’intérêt devient une donnée stratégique. « Nous avons voulu offrir des expériences personnalisées fondées sur les intérêts réels des utilisateurs, pas sur nos suppositions. » En s’affranchissant des silos de marque et des catégorisations locales, Schibsted renforce son pouvoir de recommandation et son efficacité publicitaire.
2. Ce qu’on croit savoir
On croit souvent que l’intérêt d’un utilisateur peut se déduire de son âge, de son genre ou des sections qu’il consulte. « Bien qu’il y ait un chevauchement entre sections et intérêts, cela ne peut pas être interprété comme équivalent », soulignent les équipes. En réalité, chaque marque construit ses propres sections, rendant toute standardisation impossible. L’IA devient alors l’outil-clé pour faire émerger une grammaire transversale des centres d’intérêt.
3. Ce que ça change
Désormais capable de prédire l’intérêt pour près de 1 000 catégories, UIP a déjà fait ses preuves. Deux campagnes marketing basées sur ce système ont généré respectivement +167 % et +256 % de ventes. Côté pub, UIP révèle des segments jusque-là ignorés. À l’interne, des dashboards d’exploration permettent à chaque équipe de croiser marques, audiences et préférences. La granularité devient un levier de pilotage stratégique.
4. Le vrai enjeu à ne pas rater selon Upgrade Media
Schibsted montre que la bataille de l’IA dans les médias ne se joue pas uniquement sur les contenus, mais sur la cartographie des intérêts. Loin de l’effet vitrine, UIP reconfigure la chaîne de valeur : les profils ne sont plus figés, mais dynamiques. Désormais, ils déduisent à partir de ses comportements numériques des intérêts implicites, souvent non exprimés directement. L’enjeu n’est plus de personnaliser l’expérience, mais d’unifier les signaux pour que toute l’organisation en bénéficie.
5. À tester dès demain
- Remettre en question les proxys habituels de l’intérêt utilisateur.
- Construire une taxonomie pour sortir des silos éditoriaux.
- Intégrer l’IA dans les outils internes pour démocratiser les insights.
Pour en savoir plus : User interest predictions show what Schibsted users are actually interested in (INMA)
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