Mesurer l'ampleur réelle de la personnalisation en VOD

Traduction d'un article écrit en anglais et disponible ici : arvester.eu/measuring-the-true-scale-of-personalisation-on-vod

Les systèmes de recommandation algorithmiques existent depuis longtemps maintenant, et nous nous sommes habitués, en tant qu'utilisateurs, à ce qu'ils nous guident à travers de vastes catalogues de contenus. Beaucoup a été écrit sur leurs avantages potentiels et leurs

méfaits perçus, ou sur leur conception et leur efficacité, mais étonnamment peu de choses ont été dites sur la portée réelle de leur mise en œuvre et sur le pouvoir éditorial qu'ils détiennent. Cet article se concentre sur les trois principaux services de VOD : Netflix, Prime Video et Disney+. Tous trois ont recours à des algorithmes de recommandation qui font remonter des titres en fonction du comportement de visionnage de l'utilisateur. À ce stade, nous connaissons tous la chanson : une certaine mise en avant, ou un degré élevé de "découvrabilité", est accordée aux titres que l'algorithme juge pertinents pour l'utilisateur, lui évitant ainsi de devoir choisir parmi un éventail trop large d'options, une frustration courante à notre époque d'abondance numérique.

Mais l'algorithme sélectionne-t-il réellement un choix personnalisé de films et de séries ? Ou nous pousse-t-il tous vers les mêmes titres, quelles que soient nos préférences ? Plus largement, les systèmes de recommandation contribuent-ils à la fragmentation de notre imaginaire collectif ? Ou sont-ils simplement moins omnipotents qu'on ne le redoute ?

Les professionnels du secteur et le grand public présument de plus en plus que si un service s'appuie sur des recommandations algorithmiques, la personnalisation y est totale, de sorte que deux pages d'accueil ne sont jamais identiques. Cela est peut-être vrai pour les réseaux sociaux aux millions d'utilisateurs ou les applications de streaming musical aux catalogues exhaustifs, mais est-ce le cas pour les services de VOD ? Il y a plusieurs raisons d'en douter. Premièrement, la taille relativement limitée des catalogues de VOD rendrait une personnalisation extrême (à la Spotify) assez inefficace. Deuxièmement, les grands services de VOD sont tous eux-mêmes producteurs, devant promouvoir leurs propres titres en plus du contenu sous licence et, de plus en plus, du contenu de services tiers. Cela signifie que tous les titres ne sont pas égaux, et un système de recommandation ne peut être totalement aveugle aux incitations économiques de son créateur. Une troisième raison de douter de l'omnipotence de la personnalisation sur la VOD est la nature même de notre demande pour les films et séries, qui a tendance à être plus large que pour la musique, même pour ceux qui ont les goûts les plus singuliers. Il serait difficile d'imaginer, par exemple, un utilisateur de Netflix aux goûts si particuliers que la nouvelle saison de Stranger Things ne figurerait pas sur sa page d'accueil.

Cela étant dit, la personnalisation influence bel et bien ce qui nous est recommandé. La question est « dans quelle mesure » ? Pour tenter de répondre à cette question, nous avons conçu une expérience qui nous aidera à identifier le degré de contribution de l'algorithme à la composition d'une page d'accueil.

L'expérience

Nous avons créé quatre profils sur Netflix, quatre sur Prime Video et quatre sur Disney+. Nous contrôlons l'activité de tous les comptes, et chaque service de VOD se voit attribuer les quatre mêmes profils. Un profil sert de témoin en ne regardant rien et en n'interagissant d'aucune manière avec le service. Ce profil peut être considéré comme « vierge ». Les trois profils restants regardent chacun 2 heures de contenu par service et par semaine. Chaque profil a ses propres goûts, quelque peu archétypaux, reflétés dans ce qu'il choisit de regarder :

• Michel ne regarde que des séries et des films dits « masculins », et a tendance à s'orienter vers l'action et les contenus liés au sport.
• Jim est le profil « féminin » stéréotypé, optant pour des comédies romantiques et des drames portés par des femmes.
• Antoine est notre profil « adolescent », affichant une forte affinité pour les animés, les super-héros, les drames pour ados, et tout ce qui pourrait plaire à un adolescent français.

Les profils ont été créés il y a plus d'un an, et nous avons depuis collecté leurs pages d'accueil à intervalles hebdomadaires (chaque vendredi) sur chaque service.

Les résultats

Certes, les pages d'accueil de Netflix, Prime Video et Disney+ se ressemblent toutes en matière de design — un titre unique ou un carrousel en haut occupant toute la largeur de l'écran, suivi d'une série de rangées thématiques que l'utilisateur peut faire défiler horizontalement — mais leurs tailles varient considérablement. Une page d'accueil complète de Prime Video sur un navigateur web contient généralement plus de 25 000 vignettes lorsqu'on la parcourt jusqu'au bas et jusqu'à l'extrémité droite de chaque rangée. En revanche, une page d'accueil complète sur Netflix ne contient pas plus de 1 500 vignettes et sur Disney+ entre 1 200 et 1 600.

Notre analyse se concentrera sur le second semestre 2025, du 1er juillet au 31 décembre. De leur création en janvier jusqu'au début de juillet, nos profils avaient vraisemblablement déjà regardé assez de contenu pour que leurs pages d'accueil soient « pleinement » personnalisées. Ainsi, avec suffisamment de données sur une période de temps adéquate, nous pouvons désormais répondre avec certitude aux questions ci-dessous :

Quelle proportion d'une page d'accueil typique présente des titres qui apparaissent également sur les pages d'accueil de tous les autres profils ?

Sur Netflix, 27% de toutes les vignettes de la page d'accueil d'un utilisateur apparaissent généralement sur les pages de tous les autres profils, indépendamment de ce que l'utilisateur a regardé par le passé.¹

Ce chiffre est beaucoup plus élevé sur Disney+, qui possède une page d'accueil de taille comparable, avec 65% de toutes les vignettes proposant des titres également suggérés à tous les autres profils.

La page d'accueil de Prime Video est nettement plus grande que celle de Netflix ou Disney+ ; il n'est donc pas surprenant qu'elle présente le taux de recoupement le plus élevé, avec 93% de toutes les vignettes d'une page typique étant communes à tous les profils. En réalité, non seulement la page de Prime Video est-elle plus grande, mais elle inclut également de nombreuses rangées de contenus tiers sur lesquels Amazon n'a pas nécessairement de contrôle éditorial.

Cependant, si nous ne devions considérer uniquement le haut de la page d'accueil sur les trois services, en ne gardant par exemple que les vignettes apparaissant à moins de 5 000 pixels du haut et 5 000 pixels du bord gauche de l'écran (pour permettre un certain défilement des premières rangées), nous pourrions annuler l'effet de la taille de la page. Ainsi, sur Netflix, 19% des vignettes de cette zone de visibilité maximale apparaissent généralement dans la même zone sur tous les autres profils. Ce chiffre est de 20% sur Prime Video et 40% sur Disney+. Cela brosse un tableau différent : Prime Video présente le même degré de recoupement que Netflix, du moins en ce qui concerne le haut de la page. Disney+, en revanche, possède sans aucun doute la page d'accueil la moins personnalisée des trois services, avec 65 % de vignettes communes globalement et 40% en haut de la page. Difficile de dire s'il s'agit d'un choix éditorial ou simplement la conséquence d'un catalogue plus restreint.

Il semblerait donc que Netflix possède la page d'accueil la plus dynamique dans l'ensemble, dans la mesure où elle contient la plus faible proportion de vignettes recommandées à tous les profils à la fois. Pour faire simple, nous nous concentrerons sur Netflix pour le reste de cet article, mais n'hésitez pas à nous contacter² si vous souhaitez connaître les détails pour Prime Video et Disney+.

Quels titres ont tendance à apparaître sur toutes les pages d'accueil, quelles que soient les préférences de l'utilisateur ?

Si seulement 27% des vignettes d'une page Netflix typique sont communes à tous les utilisateurs, nous pouvons présumer que ces vignettes font la promotion de titres ayant une valeur éditoriale considérable pour Netflix, ou du moins qu'ils sont susceptibles de plaire à un large public. Regardons ces titres de plus près (ils sont au nombre de 1 137 sur notre période de 6 mois).

Les vignettes communes se composent en moyenne de 60% de séries et 40% de films. Sans surprise, elles tendent vers les sorties récentes, mais peut-être pas autant qu'on pourrait le croire. En moyenne, seuls 36% des vignettes partagées concernent des titres sortis au cours des douze derniers mois. Cela suggère que, lorsqu'il s'agit de recommander des titres indifféremment à tous les utilisateurs, Netflix donne la priorité aux programmes et films ayant déjà prouvé leur capacité à séduire un large public, ce que les nouveautés n'ont pas forcément encore eu le temps de démontrer.

Parmi les titres suggérés à tous les profils, 60% en moyenne proviennent des États-Unis, tandis que 16% viennent de France (le compte Netflix étant français) et 14% sont britanniques. Cela peut sembler être une préférence massive pour le contenu américain, mais à notre avis, cela montre au contraire une grande confiance dans la capacité du contenu local à attirer des publics variés, dans un domaine par ailleurs traditionnellement dominé par les États-Unis.

Où sur la page d'accueil apparaissent les titres suggérés à tous les profils ?

Toutes les vignettes ne se valent pas. Sur une page d'accueil, la position d'un titre détermine sa découvrabilité, et le simple fait d'apparaître sur la page ne garantit pas que l'utilisateur fera défiler l'écran jusque là. Évidemment, plus une vignette est proche du haut de la page et du début d'une rangée, plus elle est visible.

Bien que 27% d'une page Netflix typique soit composée de vignettes « partagées », leur placement varie grandement. Globalement, 25% de ces vignettes apparaissent sur les cinq premières rangées. Cette légère propension à occuper le haut de la page s'explique en partie par la présence fréquente dans cette zone des listes « Top 10 », qui restent les mêmes pour tous les profils d'une même région. Quant aux 75% restants, ils sont disséminés dans le reste de la page.³ Cela signifie que les pages d'accueil des différents profils ne se recoupent pas seulement dans certaines zones spécifiques ; la personnalisation ne se produit pas uniquement au début, au milieu ou à la fin, mais est présent sur l'ensemble de la page.

Dans quelle mesure les profils personnalisés sont-ils différents d'un profil vierge ?

Afin de réellement déterminer l'étendue de la personnalisation, nous devons comparer nos trois profils personnalisés avec notre témoin, le profil vierge. Si nous considérons la page d'accueil de notre profil vierge comme la page par défaut, non personnalisée, nous pouvons supposer que chaque vignette montrée aux autres profils mais pas à celui-ci est le fruit de la personnalisation. Ainsi, en moyenne, 48% des vignettes sur la page d'accueil d'un profil personnalisé sont là en raison de son comportement passé, ce qui signifie qu'elles n'apparaissent pas simultanément sur la page de notre profil témoin.

Il y a assez peu de variations à cet égard entre nos trois profils. Celui qui a tendance à ressembler le plus au profil vierge est celui d'Antoine (le profil ado), avec en moyenne 56% de vignettes communes avec le profil vierge au même moment. Michel (le profil « masculin ») partage 52% de sa page avec le profil vierge, et Jim, notre profil « féminin », est le plus singulier avec 47%.

Conclusion

Pour conclure, nous pouvons affirmer avec certitude que la personnalisation algorithmique ne rend pas toutes les pages d'accueil complètement uniques. En réalité, les trois services de VOD recommandent un nombre élevé de titres à tous les profils simultanément. Ces titres représentent une part importante de la page d'accueil d'un utilisateur type. Le fait que des profils aux goûts radicalement différents reçoivent les mêmes recommandations ne peut être que le résultat d'une intention éditoriale, qui peut s'exprimer en coulisses par des sélections humaines de titres, par la configuration des algorithmes, ou un mélange des deux.

Quoi qu'il en soit, pouvoir identifier ces titres « partagés » aide à dévoiler les tendances et les modèles de stratégies de placement de contenu, par ailleurs assez opaques. En utilisant cette méthodologie et en appliquant d'autres indicateurs (prime-space, taux de disparitions, score de dynamisme de la page), nous pouvons obtenir une image fidèle de ce que les utilisateurs voient réellement. Cela a de la valeur non seulement pour les régulateurs et les organismes publics soucieux de la découvrabilité des contenus locaux, mais aussi pour les ayants droit et, de plus en plus, pour les services tiers dont les contenus sont distribués via ces plateformes.

Nous ne sommes pas les premiers à le souligner, mais il semble que l'avenir du "home entertainment" sera encore plus agrégé qu'aujourd'hui, et que les portails gérés par l'humain ou l'algorithme y joueront un rôle encore plus central. Mais au lieu de faire des suppositions sur cette curation, nous pouvons d'ores et déjà utiliser les moyens à notre disposition pour l'observer réellement.