Ben Huh a expliqué que les gens moyens, de consommateurs passifs de la production hollywoodienne, étaient devenus capables de produire des contenus à partir des événements et de la culture populaire du moment. YouTube et autres Photoshop leur ont permis de créer“une sous-culture, popularisé par les contenus viraux et les mèmes.”

Sous-culture dont le LOLcat est devenu l’emblème.

Si l’on peut discuter sur le rôle des LOLcats dans la culture Internet, une chose est certaine : les minous ont fait la fortune de Ben Huh.

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Article initialement publié sur OWNIive

Si vous avez un peu de temps ces jours-ci, je vous invite à lire ce long mais passionnant article de Mashable sur l’impact des réseaux sociaux sur la personnalisation de l’info.

Un état des lieux qui s’appuie sur l’indispensable étude de Pew Internet sur la consommation d’infos des internautes.

Le sujet n’est pas nouveau. Cela fait des années que l’on parle de personnalisation de l’info. L’idée, à l’époque (il y a 4 ou 5 ans) était de s’inspirer des algorithmes de suggestion de contenus utilisés par Amazon pour les livres, iTunes ou Pandora (non disponible en Europe) pour la musique.

Construire ce type d’algorithme, mais surtout le rendre pertinent, n’était pas simple. L’affaire n’est guère allée plus loin que l’implémentation de modules de suggestion de contenus contextualisés à côté de l’article lu par l’internaute. Vous avez aimé cet article, vous aimerez ceux là… Une fonctionnalité démocratisée avec l’arrivée des tags.

Plus simple: la possibilité donnée aux internautes de configurer directement leur média, ce qu’ils ne faisaient guère…

A l’ère de Google, la personnalisation passait surtout par le moteur de recherche: je cherche l’info qui m’intéresse via Google, et je me laisse guider. Bien personnaliser voulait surtout dire: être bien référencé.

Avec l’irruption des réseaux sociaux dans la vie des internautes, la donne a changé. 75% personnes qui lisent leurs infos en ligne les reçoivent via les réseaux sociaux ou les emails, selon Pew Internet.

Bien personnaliser veut toujours dire être trouvé, mais à travers les recommandations des amis de l’utilisateur.

Michael V.Copeland exprime très bien ce “shift” dans la distribution de l’info dans le dernier numéro du magazine Fortune consacré à Google: Lorsque vous vouliez acheter une paire de chaussures vous tapiez la requête dans Google. Aujourd’hui, de plus en plus d’internautes posent simplement la question à leurs amis sur Facebook ou Twitter: “Quelles sont les meilleures chaussures pour courir ?”.

La nouvelle façon de distribuer des infos personnalisées aux lecteurs consiste donc aujourd’hui à proposer à côté des suggestions habituelles (par tag ou géolocalisation), ce que vos amis ont lu sur le média. C’est ce que font très bien le HuffingtonPost depuis plus d’un an avec leurs social news et, plus récemment, le Washington Post qui affiche les recommandations de lecture de vos amis Facebook. Il suffit de permettre aux utilisateurs de se connecter sur le média via Facebook Connect ou Twitter Connect.

Ce type d’intégration est aujourd’hui facilité par le bouton “iLike” de Facebook, et désormais le “Twitt Button” de Twitter.

D’autres médias, nouvellement arrivés, vont plus loin. Sur iPad, Pulse et Flipboard recréent un journal personnel à partir des liens partagés par vos amis sur les réseaux sociaux.

Le problème de ce genre de personnalisation, comme celle uniquement basée sur vos recherches Google, sur l’analyse de votre navigation ou sur vos propres réglages, est double:

- Elle limite l’ouverture vers d’autres contenus et la surprise.

- Mais surtout, elle n’est pas satisfaisante à 100% pour le lecteur : les contenus non-professionnels (blogs, youtube…) ne sont pas vérifiés, ce qui limite leur valeur même lorsqu’ils sont partagés par des “amis”. Restent les contenus des médias, moins variés mais vérifiés. Sauf que le simple fait qu’ils aient été lus par mes amis ne suffit pas à les rendre pertinents. Il faudrait, de plus, pouvoir installer une hiérarchie chez mes amis: certains sont compétents pour me recommander tel type de contenus, d’autres moins.

L’idéal serait de parvenir à mixer l’ensemble de ce qui fait la valeur d’un contenu pour chaque internaute:

1) La recommandation de mes amis, mais en mesurant la pertinence de chacun d’eux.

2) L’adaptation du contenu à mes requêtes Google.

3) L’adaptation du contenu à partir de mon historique de navigation et de recommandations, mais aussi à partir de l’historique de mes amis.

4) La possibilité pour l’internaute d’intéragir avec l’offre (réglages, boutons “ça m’intéresse, ça ne m’intéresse pas”).

5) Le choix éditorial d’une communauté ou d’une rédaction avec laquelle je me sens en affinité. Oui, la hiérarchisation éditoriale, ça marche toujours !

6) La NewsRoulette: parce que la troisième tendance après la recherche et la recommandation sociale, c’est… le hasard. Un usage révélé par le phénomène Chatroulette, mais aussi le service “StumbleUppon” qui mêle réseau social et randomisation des contenus.

Les internautes ne s’intéressent pas moins aux infos qu’avant, c’est la façon de les consommer qui a changé.

Illustration CC FlickR par Gabriele Lopez