Cet article a été initialement partagé sur Medium et a été republié avec l'autorisation de l'auteur.

Les lecteurs du FT disent souvent qu’ils apprécient la section des commentaires.

En dessous de la ligne, les commentaires peuvent être une source secondaire d’analyse réfléchie, de ripostes amusantes et de leçons d’histoire excentriques mais non moins perspicaces.

Lorsqu’elle fonctionne bien, la section des commentaires devient une extension du journalisme du CE, un lieu où les gens réfléchissent, s’interrogent et échangent des idées.

Ce type d’échange ne fait pas qu’ajouter au ton du site. Il crée des habitudes, incite les gens à revenir et ajoute quelque chose de significatif à l’expérience de lecture. Nous voulions savoir comment nous pouvions le soutenir.

Les données le confirment. Les abonnés B2C actifs qui écrivent des commentaires peuvent être jusqu’à quatre fois plus engagés que ceux qui ne le font pas. Sept pour cent des utilisateurs habituels publient des commentaires, contre une proportion minime chez les utilisateurs non habituels. Nous savons que la publication d’un commentaire a le plus grand impact sur la force de l’habitude. Mais c’est aussi l’un des comportements les plus rares sur le site.

De plus, un grand nombre de lecteurs s’aventurent rarement dans les commentaires. Certains les ignorent, d’autres ne se rendent pas compte qu’ils sont là. Nous avons vu une opportunité de rendre cette partie de l’expérience plus visible et invitante, en particulier pour ceux qui pourraient l’apprécier mais qui ont juste besoin d’une raison pour regarder.

Une intervention discrète

Nous avons testé une petite idée sur FT.com. Aux deux tiers environ d’un article, nous avons ajouté une courte question. L’objectif était d’encourager les lecteurs à s’arrêter, à réfléchir un peu plus en profondeur et, s’ils le souhaitaient, à participer à la conversation dans les commentaires.

La question n’émanait pas du rédacteur ou de l’éditeur de l’article. Au lieu de cela, nous avons utilisé l’IA générative pour suggérer trois options, sur la base du contenu de l’article. Celles-ci ont ensuite été examinées par notre équipe de la communauté éditoriale, qui a sélectionné la meilleure ou apporté des modifications si nécessaire. Rien n’a été publié sans contrôle humain. L’ambition est de permettre à une tâche simple, mais chronophage, d’être effectuée rapidement et à grande échelle dans la salle de rédaction.

En coulisses, nous avons donné quelques conseils au modèle. Nous avons utilisé une chaîne de pensée pour l’aider à réfléchir d’abord à l’article, puis à se concentrer sur le type de questions susceptibles de susciter la discussion. Une fois que le modèle a reçu cette orientation, nous avons ajouté quelques instructions spécifiques concernant le ton et le style. Il s’agissait notamment de veiller à ce que la question soit rédigée au bon temps, d’éviter les abréviations et d’utiliser des phrases d’introduction claires pour inviter à la réflexion. Tout cela a été façonné par ce que nous avons appris lors des sessions de recherche avec l’équipe de la communauté éditoriale.

L’objectif n’était pas de promouvoir une opinion particulière ou d’obtenir des clics. Il s’agissait de donner à la rédaction un moyen plus simple d’adapter une idée afin d’accroître l’engagement et l’habitude des abonnés.

> Lire la suite : Robin Booth explique comment le Nursing Times crée des expériences haut de gamme grâce à l’IA

Ce qui s’est passé

Les résultats sont modestes mais encourageants. Le nombre de commentaires consultés a augmenté de 3,5 %. Mais ce qui est plus intéressant, c’est le changement de ton.

Comme l’a dit un membre de l’équipe :

« Depuis que nous avons ajouté l’invitation à la discussion par l’IA, le ton des commentaires s’est nettement amélioré. En incitant les lecteurs à se concentrer sur un sujet spécifique, elle a permis de maintenir les conversations sur la bonne voie et de réduire les propos hors sujet ou improductifs. »

La question s’inscrivait naturellement dans le flux de l’article. Les lecteurs ont semblé la considérer moins comme une caractéristique que comme une raison de continuer à réfléchir.

Comme nous l’espérions, elle a également permis de toucher un nouveau public : 11,5 % des lecteurs qui n’avaient pas consulté de commentaires le mois précédent l’ont fait ce mois-ci. Une petite question bien placée les a amenés à s’intéresser à une partie de l’article qu’ils auraient normalement négligée.

Prochaines étapes

Nous prévoyons maintenant d’expérimenter la même fonction dans nos applications mobiles. Si elle fonctionne bien, nous comptons l’étendre à d’autres applications.

Il ne s’agissait pas d’une expérience compliquée. L’intérêt a résidé dans la simplicité, l’application du jugement éditorial et l’écoute des réactions des lecteurs. Nous avons appris que la bonne question ne conduit pas uniquement à des réponses. Il crée un espace pour de meilleures conversations.

The post Commentaires mieux vus et plus intelligents : le FT teste l’IA pour guider le débat appeared first on Audiencers.