Cracking the Pinterest Algorithm: Comment des descriptions détaillées pilotent la découverte visuelle

Il y a une incompréhension fondamentale sur Pinterest qui empêche 90 % des créateurs et entreprises de réussir sur la plateforme.

La plupart des gens traitent Pinterest comme un réseau social. Ils pensent que c'est à propos des "likes", des "abonnés" et des "vibes esthétiques". Ils publient une belle image, y ajoutent une légende générique comme "J'adore ce look ! ✨" et espèrent le meilleur.

C'est pourquoi ils échouent.

Pinterest n'est pas un réseau social. Pinterest est un moteur de recherche visuel. En termes de fonction, il a plus en commun avec Google qu'avec Instagram.

Tout comme Google, l'algorithme de Pinterest (souvent appelé "Smart Feed") s'appuie fortement sur le SEO (Search Engine Optimization) pour décider quel contenu afficher aux utilisateurs. Mais voici le hic : les ordinateurs ne peuvent pas "voir" les images comme les humains – du moins, pas sans aide.

Pour craquer l'algorithme de Pinterest en 2025, vous devez combler le fossé entre le pixel et le mot-clé. Dans ce guide, j'expliquerai pourquoi des descriptions détaillées générées par l'IA sont la clé manquante pour exploser vos vues mensuelles, et comment vous pouvez utiliser des outils comme Lens Go pour automatiser ce processus.

La mécanique de la découverte visuelle

Pour comprendre pourquoi les descriptions sont importantes, nous devons regarder sous le capot de la façon dont Pinterest indexe le contenu.

Lorsque vous téléchargez un Pin, l'algorithme analyse trois points de données principaux pour attribuer un "thème" à votre image :

1. Détection d'objets visuels : L'IA propre à Pinterest analyse l'image pour identifier des formes (par exemple, "chaise", "robe", "gâteau").
2. Comportement des utilisateurs : Sur quels autres tableaux ce Pin est-il sauvegardé ?
3. Métadonnées textuelles : Le titre, la description et le texte alternatif associés au Pin.

Les métadonnées textuelles sont la variable la plus contrôlable et la plus puissante ici.

Si vous téléchargez une photo d'une table basse vintage mid-century modern, mais que votre description ne dit que "Objectifs salon", vous laissez de l'argent sur la table. Vous comptez uniquement sur la conjecture visuelle de Pinterest.

Cependant, si votre description correspond à ce qui est visuellement dans la photo – par exemple, "Table basse mid-century en bois de noyer avec pieds effilés dans un salon minimaliste beige" – vous créez un signal de confiance fort.

L'algorithme voit la correspondance visuelle, lit la correspondance textuelle et crée un index à haute confiance. Maintenant, lorsque qu'un utilisateur recherche "meubles mid-century", votre Pin apparaît en haut.

Le "fossé des mots-clés" : Pourquoi les humains sont mauvais dans les descriptions

Le problème avec le SEO manuel est que les humains sont naturellement des écrivains paresseux, ou plutôt, nous sommes "aveugles au contexte".

Lorsque nous regardons une photo d'un délicieux gâteau au chocolat, nous avons tendance à écrire des légendes subjectives :

"Tellement délicieux ! Meilleur dessert pour le week-end."

Nous oublions de décrire la réalité visuelle objective. Nous oublions de mentionner les ingrédients, la texture, l'éclairage ou le cadre.

C'est ici que la vision par IA devient votre arme secrète.

Des outils comme Lens Go (disponible en haut de cette page) n'ont pas de sentiments subjectifs. Ils analysent les images en se basant sur des données brutes. Lorsqu'une IA regarde le même gâteau, elle voit :

"Gâteau au chocolat foncé à couches avec glaçage coulant, garni de framboises fraîches, servi sur une assiette en céramique blanche, arrière-plan en bois rustique, photographie culinaire à fort contraste."

Voyez-vous la différence ? La description générée par l'IA contient cinq à dix mots-clés de haute valeur (glaçage, framboises, rustique, en bois, gâteau à couches) qu'un humain aurait pu ignorer.

Comment utiliser Lens Go pour écrire des descriptions de Pins virales

Voici un flux de travail pas à pas pour transformer un dossier d'images en une machine génératrice de trafic.

Étape 1 : L'audit visuel

Avant de télécharger sur Pinterest, faites passer votre image à travers Lens Go. Nous ne cherchons pas seulement une légende ; nous extrayons des mots-clés à longue queue.

Supposons que vous soyez un blogueur de mode postant une tenue.

• Cerveau humain : "Belle tenue d'automne."
• Analyse Lens Go : "Manteau trench beige oversized, pull col roulé blanc en tricot épais, jeans délavés à taille haute, boots à cheville, style de rue d'automne, éclairage de l'heure dorée."

Étape 2 : La technique de "l'empilement de phrases"

Pinterest déteste le bourrage de mots-clés (par exemple, "manteau pull jeans boots"). Cela a l'air de spam et peut entraîner le shadowban de votre compte. Vous devez intégrer ces mots-clés détectés par l'IA dans des phrases naturelles.

Prenez les données brutes de Lens Go et empilez-les dans un format narratif :

"À la recherche du style de rue d'automne parfait ? Ce look comprend un manteau trench beige oversized associé à un pull col roulé blanc en tricot épais. Nous l'avons habillé avec des jeans délavés à taille haute et des boots à cheville en cuir pour un look confortable mais chic. Parfait pour les séances photo en heure dorée."

Cette description est lisible par les humains mais remplie de données pour l'algorithme.

Étape 3 : N'oubliez pas le texte alternatif

Pinterest a un champ spécifique pour le texte alternatif.

Cela est principalement destiné à l'accessibilité (lecteurs d'écran), mais c'est aussi un signal SEO secondaire.

Vous pouvez coller directement la description brute et objective de Lens Go ici. Vous n'avez pas besoin de la "vendre". Il suffit de décrire exactement ce qui est dans l'image.

• Exemple : "Vue rapprochée de la texture d'un pull en tricot épais et des boutons d'un manteau trench beige."

Exploiter la compatibilité avec "Pinterest Lens"

Pinterest a une fonction destinée aux consommateurs appelée "Pinterest Lens", où les utilisateurs peuvent prendre une photo d'un objet du monde réel (comme une paire de chaussures) pour trouver des produits similaires sur la plateforme.

En utilisant un outil de vision par IA pour écrire vos descriptions, vous inversez essentiellement Pinterest Lens.

Vous décrivez votre image en utilisant le même langage de vision par ordinateur que les bots internes de Pinterest. Cela crée un parfait alignement entre votre contenu et la compréhension de votre contenu par l'algorithme. Lorsque le texte et les données visuelles sont parfaitement synchronisés, votre "score de pertinence visuelle" explose.

La stratégie pour le republication (Fresh Pins)

Pinterest encourage les "Fresh Pins" – de nouvelles images pour la même URL. Mais trouver 10 descriptions différentes pour le même produit est épuisant.

Vous pouvez utiliser Lens Go pour trouver différents angles sur la même image.

• Analyse 1 (Focus sur l'objet) : Se concentre sur la "texture du cuir" et la "couture".
• Analyse 2 (Focus sur le contexte) : Se concentre sur le "cadre de bureau" ou l'"organisation du bureau".
• Analyse 3 (Focus sur l'ambiance) : Se concentre sur l'"esthétique minimaliste" et les "couleurs neutres".

Vous pouvez utiliser ces trois perspectives générées par l'IA différentes pour écrire trois descriptions uniques pour la même image, vous permettant de cibler trois intentions de recherche différentes sans vous répéter.

Conclusion : Créativité guidée par les données

Les jours où l'on devinait quels mots-clés utiliser sont révolus. Dans le monde compétitif de la recherche visuelle, les gagnants sont ceux qui fournissent à l'algorithme les données les plus précises, détaillées et descriptives.

En intégrant Lens Go dans votre flux de travail Pinterest, vous cessez de compter sur les "vibes" et commencez à compter sur les données de vision par ordinateur. Vous gagnez du temps, vous classerez pour plus de mots-clés et vous garantissez que votre beau contenu est réellement vu.

Prêt à réveiller votre trafic Pinterest ? Faites défiler vers le haut, téléchargez votre dernier design de Pin et laissez notre IA vous dire exactement ce que l'algorithme veut entendre.