A la croisée des Graphes

Du Social Graph en passant par l’Interest Graph jusqu’au Location Graph

Il ya un certain moment que je m’interroge sur les notions de graphes, leurs complémentarités et leur potentiel d’exploitation. Ce billet est autant un questionnement qu’une réflexion et j’invite chacun à venir enrichir le sujet.

 

Comment j’appréhende le Social Graph ?

Dans une perspective business, je vois le Social Graph comme la capacité via une personne de pouvoir diffuser/consulter un flux (informations, contenus, promotions….) à son cercle social et interagir à partir de celui-ci.

Facebook a rendu populaire et prégnant cette notion de Social Graph via la mise en place de l’Open Graph sur les sites tiers. Aujourd’hui, Facebook est d’ailleurs le service web le plus utilisé, car le plus aisé, afin de travailler autour du graphe social de l’individu.

Nombre d’entreprises (et notamment de start-up) se basent sur le Social Graph de l’individu comme sésame pour de la recommandation débouchant sur une action ( demande de renseignement, utilisation, achat….). Même si les concurrents comme Google tentent d’imposer leur modèle (+1), il est probable que le taux d’adoption n’atteigne pas une masse critique.

 

La recommandation au centre du système des graphes

Mon analyse actuelle des usages du web me fait penser que le système et les comportements sont plus complexes (du moins plus évolués).

Étant avant tout un utilisateur, j’essaie toujours d’avoir une approche « user centric ».

Le consommateur-internaute actuel dans une situation de recherche d’informations quelconque (produit ou service…) procède d’un cheminement non linéaire (l’essence même de la structuration du web) et indéfini (multi-recherches dans le temps, dans l’espace….).

La recommandation sur internet (et sur l’Internet mobile) étant perçue et évalué comme un levier fort de business pour les marques, il est intéressant de pouvoir l’appréhender sous l’ensemble de ses dimensions.

 

3 dimensions de la recommandation

 

J’identifie, pour ma part, 3 dimensions dans la recommandation entre internautes.

  • D’une part, la recommandation sociale basée sur le Social Graph : c’est certainement le recommandation avec le taux de confiance le plus élevé (« j’écoute plus un ami qu’un internaute lambda »).
  • L’interest Graph, à savoir les connexions de l’internaute sur un centre d’intérêt bien particulier. Chaque internaute dispose, selon la volumétrie de ses propres intérêts, un interest graph plus ou moins fournie (chaque branche représentant un intérêt). Bien que certains services soient construits avec cette prise en compte de l’interest Graph (Quora est un bon exemple : je suis des sujets et des questions et par extension des contributeurs ayant le même intérêt que moi), le déploiement opérationnel de ce graphe fait encore défaut sur nombre de services.
  • La 3eme dimension est le location Graph. Les usages en situation de mobilité explosant, les données géolocalisées croissent de façon exponentielle. La recommandation sur un lieu est aujourd’hui une donnée importante pour un utilisateur en situation de mobilité.

 

Dans la présentation qui suit, je tente de modéliser schématiquement comment peuvent se connecter les différents graphes. J’ai tendance à penser qu’un des enjeux majeurs du web d’aujourd’hui et de demain, c’est d’optimiser le croisement de ces graphes pour identifier des données types induisant des comportements, usages spécifiques…. Le chantier est énorme !

 

 

 

 

Analyse de la valeur des graphes

Aujourd’hui, le graphe social de l’individu est sans nul doute l’élément représentant le plus de valeur pour les marketeux et pour les individus (internautes-mobinautes) eux-mêmes. Nous en sommes qu’aux balbutiements de l’exploitation du Location Graph et de l’Interest Graph. D’autre part, mon analyse part nécessairement aujourd’hui du Social Graph. peut-être que demain, le Location Graph prendra le pas (tout dépendra des usages).

Ma vision des graphes centrée sur la recommandation est sûrement parcellaire (d’autres usages sont possibles) et je vous invite une nouvelle fois à enrichir, à proposer votre avis contradictoire et critique sur ce sujet qu’est « la croisée des graphes ».

Une réflexion sur “A la croisée des Graphes

  1. Analyse intéressante.
    Difficile d’anticiper le devenir du « location Graph »: le paiement facile via smartphones va focaliser toutes les esprits des marketeurs, mais il se pourrait que pour des questions de confidentialité ou d’autonomie batterie, les utilisateurs coupent la fonction GPS.
    Il restera la localisation via les réseaux sans fil, moins précise, mais moins gourmande en énergie…

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