Ce que vous allez découvrir

« Tailor Your Feed » est la première fois qu’un utilisateur peut façonner son feed Discover en écrivant, en langage naturel, ce qu’il veut voir. Nous l’avons suivi depuis sa première apparition dans Search Labs¹ (US) jusqu’au pipeline² qui l’alimente. Dix points clés :

1. Une couche de contrôle explicite. Votre prompt est transformé en actions SEE_MORE / SEE_LESS, appliquées après un rafraîchissement du feed.
2. Vraisemblablement un LLM³ sous le capot. Un thread de conversation persistant, et votre prompt transformé en instructions appliquées à votre feed (en temps réel et dans la durée).
3. Le changement de nom. « Tailor Your Feed » est devenu « Add topics to your feed » au printemps 2026, avec une entrée de type chat.
4. Le pipeline back-end. historicalnaturallanguagetuningcontent.f⁴, le jumeau « historique » de naturallanguagetuningcontent.f.
5. Deux façons de choisir le contenu. L’expansion par entités⁵ / intérêts (la majorité) vs un fan-out⁶ par query intent⁷ (la minorité), ce dernier étant le mécanisme GEO⁸ à l’intérieur de Discover.
6. Une attribution visible. Le label « You asked to see », le tag « resulting from natural language tuning », et un historique des prompts dans My Activity.
7. Des sites de niche et de petits créateurs mis en avant. Créateurs de recettes vegan, Mississippi Today, un post LinkedIn, des blogs de niche sur l’immobilier japonais et, à titre d’illustration du comportement du retrieval⁹, des éditeurs hors des grands médias habituels (VentureBeat remonté sur un prompt « sites de niche », sans être un petit site).
8. Un contournement de la popularité. Ce pipeline porte surtout du contenu qui n’avait quasiment jamais circulé dans Discover auparavant, à l’inverse des pipelines classiques qui re-servent des articles déjà populaires.
9. Ce que ça change pour les éditeurs. Le pouvoir de sélection passe à l’utilisateur, ouvrant une troisième voie de visibilité pour les petits sites de niche.
10. Encore EN-only, encore naissant. Search Labs US uniquement (FR ≈ 0 %), adoption encore timide. La suite.

Méthodologie

Cet article combine deux flux d’observation :

• Un suivi terrain de la fonctionnalité dans l’app Google depuis décembre 2025 : états de l’UI, réponses serveur, tags d’attribution, et comportement du feed après chaque « Refresh / Update your feed ». Capturé sur nos appareils de test, comptes Search Labs US (anglais).
• Une lecture fine du feed lui-même : chaque carte peut être rattachée au pipeline qui l’a sélectionnée. En isolant les cartes servies par historicalnaturallanguagetuningcontent.f, on décrit le comportement de ce pipeline par rapport au reste du feed, à partir des données de suivi 1492.vision.

Trois précisions de formulation, volontaires :

• On décrit des résultats de distribution