TL;DR
Le système de priorisation éditoriale conçu pour un média financé par la publicité a continué de fonctionner une fois pointé vers une entreprise de formation génératrice de leads. Les écarts qu’il a révélés ont forcé son adaptation, et la charge de maintenance en a fait un produit.
Situation à mon arrivée
Melty est un média financé par la publicité, dont l’économie dépend de l’audience quotidienne, à plusieurs dizaines de millions de visiteurs par mois. CréActifs est une petite entreprise de formation qui a besoin de leads, autour de 150 000 par mois. Le même système de priorisation éditoriale devait servir les deux.
Les échelles n’ont rien de commun : plusieurs dizaines de millions contre environ 150 000. L’objectif non plus : publicité et audience d’un côté, leads de l’autre. Le vis-à-vis, enfin : un PDG ingénieur face à une jeune responsable marketing.
Un système ne prouve qu’il est réutilisable qu’une fois pointé là où il n’a pas été conçu, tout l’enjeu des systèmes évolutifs. L’outil classait ; la décision finale revenait à un humain.
Le diagnostic
L’objection était que l’outil appartenait à un grand média, alors que l’obstacle était mécanique. Les indicateurs clés de performance (KPI) reposaient sur des échelles incomparables : milliers, unités, pourcentages, si bien que rien ne pouvait être agrégé ni comparé honnêtement. Chez la plus petite structure, la conversion par article était trop rare pour fonder une décision, ce qui a forcé une agrégation par type et par thème. Un outil qui fonctionnait exigeait encore une maintenance manuelle. La même logique pouvait être réorientée dès lors que l’agrégation et l’objectif étaient repointés.
Le plan d’actions
Le pivot du passage à l’échelle logarithmique chez Melty est venu en premier. Les premières tentatives ont ramené les ordres de grandeur sur une même échelle à coups de multiplicateurs pondérés par l’expérience, et elles n’ont jamais fonctionné. Une remarque en conférence d’un directeur R&D d’une société d’outils de recherche a donné la clé : les valeurs logarithmiques deviennent comparables. L’approche a été testée, et les KPI se sont rassemblés en un score composite. La voie des multiplicateurs a été écartée.
La même logique a ensuite été réorientée sur la conversion chez CréActifs. La question du client portait sur ce qui génère des leads. Un score de recherche et d’audience a été équilibré contre celui de la conversion, le contenu agrégé par type et par thème. Traiter chaque entreprise comme un développement sur mesure a été écarté : cela empêche toute réutilisation.
Les vis-à-vis du projet
Chez Melty, le travail s’est fait en binôme avec le PDG ingénieur, sur un rythme asynchrone jour et nuit : il construisait lui-même ses extractions d’API, ce qui évitait de mobiliser les équipes de développement, et son émulation a poussé le scoring plus loin.
Chez CréActifs, le vis-à-vis était une jeune responsable marketing qui m’avait recruté, connaissait son produit et ses objectifs, et validait les étapes sur-le-champ. Elle était en fin de cycle et avait besoin d’un instrument d’autonomie et de formation plus que d’un outil de classement.
L’endroit où résidait l’intelligence de l’outil a suivi le vis-à-vis : l’algorithme et le pipeline en direct chez Melty, le Google Sheet partagé et la planification de production du client chez CréActifs. La logique de scoring a été construite en propre.
Mise en œuvre
- Chez Melty : un algorithme de scoring agrégé sur les KPI de recherche et d’audience stratégique, alimenté par des extraits statiques sur un an et trois mois et par des données dynamiques à 30 et 7 jours dans un Google Sheet, avec les extractions d’API du PDG en direct par-dessus.
- Chez CréActifs : la même logique réorientée sur un composite à deux volets, recherche et conversion, dans un Google Sheet partagé utilisé par la planification de production du client, statique et rafraîchi manuellement au départ.
Assez de détail pour reconnaître un travail réel et transférable : l’anatomie profonde du score est un autre sujet.
Des difficultés réelles
- La voie des multiplicateurs a échoué longtemps avant le pivot logarithmique.
- Le Sheet de Melty a grossi jusqu’à plusieurs dizaines de colonnes, ce qui a conduit à créer des vues pour masquer le bruit.
- Chez CréActifs, la conversion par article était trop rare pour fonder une décision, une limite découverte à l’usage, qui a forcé l’agrégation.
- La charge manuelle (mise à jour des données, corrections, débogage, ajout de fonctionnalités pour de nouveaux clients) a cessé de tenir quand le volume augmentait.
L’outil a tenu sur une poignée de sites, pas au-delà. À trois, puis cinq, puis 10, maintenir chacun à la main dépassait ce qui pouvait lui être consacré.
Résultat
Le système a été réorienté et il a tenu : la même logique de priorisation éditoriale, pointée vers un marché de forme différente, a continué de fonctionner. La pression de maintenance l’a poussé vers Edito Pilot, une construction en back-office uniquement avec un développeur freelance, le front restant un Sheet.
La règle : automatiser quand le faire à la main coûte plus que l’investissement.
L’humain a gardé le dernier mot : l’outil était une aide à la décision, et le PDG ingénieur ou la responsable marketing tranchait.
Vous devez faire tenir un même outil de décision sur deux activités de formes très différentes ? Parlons-en.