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.

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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.

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Cet article a été traduit automatiquement de l’anglais vers le français par ChatGPT. Sa version originale peut être retrouvée ici.

Récemment, dans le cadre du Festival des Audiencers à Londres, je suis intervenue lors de la session : « Où l’IA doit-elle intervenir dans votre quête d’abonnés ? »

Pour répondre à cette question, j’ai choisi trois exemples issus de nos travaux récents chez FT Strategies, avec des éditeurs de la région EMEA. Ce travail faisait partie du programme AI Launchpad, que nous avons désormais déployé auprès de 48 éditeurs, avec le soutien de la Google News Initiative.

Tout d’abord, un peu de contexte. Notre secteur traverse une crise de la découverte. Les interfaces de recherche générative deviennent grand public. Dans ce type d’interface, comme Google AI Overviews, un LLM résume les sources pour répondre aux requêtes des utilisateurs, supprimant ainsi le besoin de cliquer vers une source en aval. Les taux de referral vers les sites des éditeurs s’érodent lentement mais sûrement. Cela dit, alors que nous cherchons une solution collective, il existe plusieurs façons d’exploiter l’IA tout au long du cycle de vie de l’abonné.

Au Financial Times, nous envisageons le funnel en trois grandes étapes : Reach, Engage & Convert/Retain. D’abord, la visibilité en haut de funnel permet à de nouvelles audiences de découvrir vos contenus. Vient ensuite l’étape cruciale de l’engagement et de la création d’habitudes de consommation. Enfin, ces audiences sont monétisées et fidélisées en tant que clients payants.  

Aujourd’hui, les éditeurs, petits comme grands, intègrent l’IA dans leurs processus et innovent de manière responsable afin d’offrir un meilleur produit à leurs audiences. Regardons ce que Aktuality (Slovaquie), Il Messaggero (Italie) et le média pour lequel je travaille, le Financial Times (Royaume-Uni), mettent en place à chaque étape du funnel.

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Suivre les bons indicateurs, assurer l’alignement à l’échelle de l’organisation et veiller à ce que l’utilisateur final soit toujours au centre sont des facteurs clés du succès des produits de reader revenue. Pour beaucoup d’acteurs, dont le Financial Times, la définition d’une North Star a été déterminante pour y parvenir.

Pour une entreprise média, une North Star représente un objectif directeur, global, qui permet d’aligner les efforts et les stratégies en vue d’un succès durable à long terme.

• Elle guide la prise de décision
• Elle sert de métrique unificatrice pour évaluer la performance de l’entreprise
• Elle permet de communiquer l’impact et les progrès de l’organisation à l’ensemble des équipes
• Elle aide les équipes à se concentrer sur l’impact et une croissance durable, pilotée par le produit

FT Strategies a établi une checklist pour aider les organisations à définir une North Star efficace, en précisant qu’une North Star doit être :

• Unique, spécifique et mesurable, afin de porter une ambition claire. C’est ce qui la distingue d’un plan business classique.
• Assez audacieuse pour mettre l’organisation au défi. Elle repose sur l’ambition, pas uniquement sur une projection calculée, et comporte un coût en cas de non-atteinte. Elle doit créer un léger inconfort.
• Atteignable, afin d’éviter de se condamner à l’échec.
• Facile à mémoriser pour maintenir l’attention de tous (par exemple, un chiffre arrondi).
• Aspirante et porteuse de sens, pour embarquer l’ensemble de l’organisation dans la trajectoire.
• Bornée dans le temps (généralement sur 3 à 5 ans), afin de créer un sentiment d’urgence tout en reconnaissant que les contextes évoluent.

Surtout, la North Star ne doit pas être une vanity metric – un indicateur décontextualisé, sans intention claire, qui ne guide ni l’action ni l’apprentissage. Autrement dit, des métriques qui flattent l’ego mais n’aident ni à mieux travailler ni à prendre de meilleures décisions.

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