L'analyse SDK de Metehan Yesilyurt a révélé les noms des pipelines internes de Google Discover. Nos données montrent ce que chacun fait réellement : volume, portée, timing, domaines leaders. 42 millions de cartes, des centaines d'appareils, trois mois d'observation.
Ce qu'on a fait
Pendant trois mois (décembre 2025 - février 2026), nous avons observé les flux Discover réels de centaines d'appareils. Résultat : 42 millions de cartes analysées. A chaque carte nous avons associé le pipeline responsable de sa sélection.
Les noms existaient déjà dans le SDK Google, ils ont notamment été publiés récemment par Metehan Yesilyurt. Ce qui manquait, c'est ce qu'ils font en pratique : combien de contenu chacun sélectionne, à combien d'appareils il le montre, à quelle vitesse, et quels domaines il privilégie. C'est ce que nos données révèlent.
Pour chaque pipeline, nous calculons quatre métriques :
- La portée : pourcentage d'appareils qui voient chaque URL par jour
- La vitesse : âge médian des articles au moment de leur apparition
- L'exclusivité : pourcentage d'URLs propres au pipeline
- Le volume : part dans le flux total
La révélation : pas un algorithme, un système à couches
La croyance courante : Discover utilise un algorithme de recommandation. La réalité : c'est un système structuré en six couches fonctionnelles, chacune avec une logique et une audience distinctes.
Chaque pipeline positionné par sa vitesse (axe X, log) et sa portée (axe Y). Couleur = famille fonctionnelle. moonstone et shoppinginspiration dominent en portée ; mustntmiss et newsstoriesheadlines sont les plus rapides ; deeptrends et aura persistent le plus longtemps.
Les 20 pipelines FR classés par volume total. content domine à 30,7 %, suivi d'aura (13,3 %) et moonstone (12,9 %).
La carte des principales pipelines pour le FR avec leurs métriques principales
Les six couches :
- Le socle éditorial : content, moonstone, aura, paginationpanoptic, relatedcontentruby. La boucle de base : le contenu entre par content, se fait amplifier par moonstone si l'engagement suit, se diversifie via aura, se prolonge par le scroll (pagpan) et le clic (ruby).
- L'actualité et l'urgence : mustntmiss (boost de priorité ~2x, Le Monde domine) et newsstoriesheadlines (clusters Google News, 46 % d'URLs exclusives).
- Les tendances : deeptrendsfable détecte, deeptrends persiste. Pipeline séquentiel : 27 % de taux de passage, 21 heures de décalage. x.com est une source de tendances en FR.
- Le local et le géo : geotargetingstories (mainstream géo-filtré), webkicklocalstories (hyperlocal pur, 67 % d'URLs exclusives, presse régionale), astria (autorité locale, délai de 1,5 jour).
- Le social et la vidéo : creatorcontent (x.com domine à 75 % en FR, pas YouTube), freshvideos, neoncluster (absent en FR). La cascade vidéo fonctionne principalement en anglais.
- Le commercial : shoppinginspiration (19,7 % de portée, 3,7 jours de durée de vie) et feedads (publicité pure, 24 % de portée).
Le message : optimiser « pour Discover » sans comprendre les pipelines, c'est comme optimiser « pour Google » sans comprendre la différence entre Search, News et Shopping. Chaque pipeline a sa logique, et chacun est un levier distinct.
Les quatre chiffres qui changent tout
Moonstone montre chaque article à 1 appareil sur 5
Portée : 19,3 %. C'est 2x plus que content (9,9 %). Moonstone ne sélectionne pas beaucoup d'articles, mais ceux qu'il sélectionne sont montrés au maximum d'appareils. C'est une stratégie de broadcast délibérée.
Le contenu surreprésenté : horoscope (3,5x), paris/jeux (3,3x), divertissement, météo, people. Et pourtant, Ouest-France, un quotidien régional, domine moonstone. Son secret : le fait-divers local avec un angle national, la météo, le people régional.
Portée de chaque pipeline FR (% d'appareils touchés). moonstone et shoppinginspiration en tête, la portée n'est pas proportionnelle au volume.
Un article produit vit 8x plus longtemps qu'une actualité
shoppinginspiration : 3,7 jours de durée de vie médiane. content : 0,47 jour (11 heures). Un test produit publié lundi est encore visible vendredi dans Discover. C'est une fenêtre de visibilité exceptionnelle, mais le pipeline shopping est un silo. Faible co-occurrence avec les autres pipelines. Un article ne sort pas facilement du silo produit.
De newsstoriesheadlines (2,2h) à shoppinginspiration (3,7 jours). Le contenu produit vit 8x plus longtemps que l'actualité.
58 % des URLs FR apparaissent dans 2+ pipelines
C'est le finding le plus actionnable. La majorité des articles français dans Discover ne restent pas confinés à un seul pipeline, ils traversent le système.
- 42 % des URLs dans un seul pipeline (généralement content)
- 20 % dans deux pipelines
- 13 % dans trois
- 25 % dans quatre ou plus, certains outliers atteignent 12-14 pipelines
Chaque pipeline supplémentaire = une fenêtre de visibilité additionnelle, avec une audience et un timing partiellement différents. Un article dans content + moonstone + mustntmiss = trois chances d'être vu.
L'analyse complète du multi-pipeline mécanismes, levier par profil, scorecard, fait l'objet d'un article dédié à paraître prochainement.
Le système évolue en permanence
Ce que nous montrons est un instantané. Google ajoute et retire des pipelines régulièrement. Une famille entière, les queryrecommendations*, a été abandonnée : l'ancien système fonctionnait par requêtes, le nouveau par embeddings et signaux d'engagement. Nous observons ~8 nouveaux identifiants non encore intégrés dans notre analyse (collaborative filtering, NL tuning, entertainment trailers, garamond/Google Showcase).
La direction est claire : de query-based vers embeddings, de texte vers social/vidéo, de sélection passive vers engagement temps réel.
Trois profils, trois stratégies
Chaque ligne = un domaine, chaque colonne = une famille de pipelines, couleur = pourcentage des hits. Trouvez votre domaine, ou celui de vos clients, et voyez son empreinte pipeline.
Pour chaque pipeline, les 5 domaines leaders et leur part. Le détail qui manque dans le heatmap : qui domine où, et avec quel poids.
Presse nationale (profil Le Monde / Le Figaro)
Présence dans 8-10 pipelines. Le Monde domine mustntmiss (11,3 % du pipeline) - le boost de priorité ~2x récompense l'importance éditoriale. L'enjeu : maximiser le passage dans moonstone (engagement) et mustntmiss (importance), les deux amplificateurs. Content 41,6 % pour Le Monde, concentré sur l'autorité.
Presse régionale (profil Ouest-France / La Dépêche)
webkicklocalstories est leur pipeline exclusif, 67 % d'URLs qu'on ne retrouve nulle part ailleurs dans Discover. Mais Ouest-France ne s'arrête pas au local : #1 dans moonstone, top-5 dans geotargetingstories, deeptrendsfable, astria. Le spread est exceptionnel : content 25 %, moonstone 14 %, local 8,4 %, aura 12,5 %, tendances 15,2 %. L'enjeu : combiner l'angle local et l'angle national pour multiplier les pipelines.
Site tech / review (profil Frandroid / Les Numériques)
shoppinginspiration offre une portée massive (19,7 %) et une durée de vie de 3,7 jours. Mais shopping est un silo - très faible co-occurrence avec les autres pipelines. Un test Samsung Galaxy reste dans shopping. L'enjeu : diversifier au-delà du pur test produit pour toucher content + aura (qui surreprésente tech/science 2x). Ajouter un angle éditorial (analyse de tendance, contexte marché) peut ouvrir les portes.
Les recommandations complètes par profil (presse nationale, régionale, tech, lifestyle, vidéo, pure player, finance) seront détaillées dans notre série Substack.
Explorez par vous-même
Ces résultats sont un aperçu. L'analyse complète, 20 pipelines, données par pipeline, domaines leaders, titres typiques, est accessible :
- L'explorateur interactif : naviguez dans les 20 pipelines, comparez les métriques, voyez les domaines leaders et les titres typiques
- La série Substack : chaque semaine, un deep-dive sur un groupe de pipelines avec données, graphiques et recommandations
- L'analyse de référence : 1492.Vision/research/ - les articles de référence complets, français et anglais, avec le détail pipeline par pipeline.
Le système Discover évolue. Ces données sont un instantané de décembre 2025 à février 2026. Les pipelines qui explosent aujourd'hui n'existaient pas il y a trois mois. D'où l'intérêt de suivre l'évolution, pas seulement de photographier un instant.
Données : 42 millions de cartes Discover, décembre 2025 à février 2026. Analyse : 1492.vision. Crédit à Metehan Yesilyurt pour l'analyse SDK, nos données montrent ce que chaque pipeline fait en pratique.
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