L'analyse SDK de Metehan Yesilyurt a révélé les noms des pipelines internes de Google Discover. Nos données montrent ce que fait chacun : volume, accès, timing, domaines prioritaires. 42 millions de cartes, des centaines d'appareils, une observation de trois mois.

Ce que nous avons fait

Pendant trois mois (décembre 2025 - février 2026), nous avons observé les flux réels de Discover sur des centaines d'appareils. Résultat : 42 millions de cartes analysées. Nous avons associé chaque carte au pipeline responsable de sa sélection.

Les noms étaient déjà disponibles dans le SDK de Google, publiés récemment par Metehan Yesilyurt. Ce qui manquait, c'était ce qu'ils faisaient en pratique : combien de contenu chacun sélectionnait, combien d'appareils ils atteignaient, à quelle vitesse ils fonctionnaient et quels domaines ils priorisaient. Nos données révèlent cela.

Nous calculons quatre métriques pour chaque pipeline :

  • Accès : pourcentage d'appareils ayant vu chaque URL
  • Vitesse : âge moyen des articles au moment de leur apparition
  • Caractéristique : pourcentage d'URL spécifiques au pipeline
  • Volume : part dans le flux total

Explication : un système à couches, pas un algorithme

Croyance répandue : Discover utilise un algorithme de recommandation. Réalité : c'est un système composé de six couches fonctionnelles, chacune ayant sa propre logique et son public cible.

Chaque pipeline est positionné selon sa vitesse (axe X, log) et son accès (axe Y). Couleur = famille fonctionnelle. moonstone et shoppinginspiration se démarquent en termes d'accès ; mustntmiss et newsstoriesheadlines sont les plus rapides ; deeptrends et aura restent le plus longtemps.

20 pipelines FR classés selon le volume total. content est en tête avec 30,7 %, suivi par aura (13,3 %) et moonstone (12,9 %).

Carte des principaux pipelines pour FR et principales métriques

Six couches :

  1. Base de contenu : content, moonstone, aura, paginationpanoptic, relatedcontentruby. Boucle de base : le contenu entre par content, s'il y a une interaction, il est amplifié par moonstone, diversifié par aura, prolongé par le scroll (pagpan) et le clic (ruby).
  2. Actualités et urgence : mustntmiss (augmentation de priorité ~2x, Le Monde en tête) et newsstoriesheadlines (ensembles Google News, 46 % d'URL spécifiques).
  3. Tendances : deeptrendsfable détecte, deeptrends reste. Pipeline consécutif : taux de transition de 27 %, 21 heures de retard. x.com est une source de tendances en FR.
  4. Local et géographique : geotargetingstories (filtrage géographique mainstream), webkicklocalstories (entièrement hyperlocal, 67 % d'URL spécifiques, presse locale), astria (autorité locale, 1,5 jour de retard).
  5. Social et vidéo : creatorcontent (x.com en tête en FR avec 75 %, pas YouTube), freshvideos, neoncluster (non disponible en FR). Le flux vidéo fonctionne principalement en anglais.
  6. Commercial : shoppinginspiration (19,7 % d'accès, 3,7 jours de durée de vie) et feedads (publicité pure, 24 % d'accès).

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 propre logique et chacun est un levier distinct.

Quatre chiffres qui changent tout

Moonstone montre chaque article à 1 appareil sur 5

Accès : 19,3 %. C'est 2 fois plus que content (9,9 %). Moonstone ne sélectionne pas beaucoup d'articles, mais ceux qu'il choisit sont montrés à un maximum d'appareils. C'est une stratégie de publication délibérée.

Contenus en vedette : horoscope (3,5x), paris/jeux (3,3x), divertissement, météo, célébrités. Pourtant, le journal régional Ouest-France est en tête sur moonstone. Son secret : un événement local avec une perspective nationale, météo, célébrités régionales.

Taux d'accès de chaque pipeline en FR (% d'appareils touchés). moonstone et shoppinginspiration en tête, l'accès n'est pas proportionnel au volume.

Un article produit vit 8 fois plus longtemps qu'une actualité

shoppinginspiration : 3,7 jours de durée de vie moyenne. content : 0,47 jour (11 heures). Un test de produit publié lundi reste visible sur Discover vendredi. C'est une fenêtre de visibilité extraordinaire, mais le pipeline d'achat est un silo. Faible synchronisation avec d'autres pipelines. Un article ne sort pas facilement du silo produit.

Entre newsstoriesheadlines (2,2 heures) et shoppinginspiration (3,7 jours). Le contenu produit vit 8 fois plus longtemps qu'une actualité.

58 % des URL en FR apparaissent dans 2 pipelines ou plus

C'est la découverte la plus pertinente. La plupart des articles français sur Discover ne se limitent pas à un seul pipeline, ils traversent le système.

  • 42 % des URL dans un seul pipeline (généralement content)
  • 20 % dans deux pipelines
  • 13 % dans trois pipelines
  • 25 % dans quatre pipelines ou plus, certains points atteignent 12-14 pipelines

Chaque pipeline supplémentaire = fenêtre de visibilité supplémentaire, avec un public cible et un timing partiellement différents. Un article dans content + moonstone + mustntmiss = trois fois plus de chances d'être vu.

Les mécanismes multi-pipelines, le levier par profil, l'analyse de la carte de score, seront bientôt présentés dans un article spécial.

Le système évolue constamment

Ce que nous avons montré est un instantané. Google ajoute et retire régulièrement des pipelines. Une famille complète, queryrecommendations*, a été abandonnée : l'ancien système fonctionnait selon des requêtes, le nouveau fonctionne avec des signaux d'intégration et d'interaction. Nous observons environ 8 nouvelles identités qui n'ont pas encore été incluses dans notre analyse (filtrage de collaboration, réglage NL, bandes-annonces de divertissement, garamond/Google Showcase).

La direction est claire : passer de la requête basée à l'intégration, du texte au social/vidéo, du choix passif à l'interaction en temps réel.

Trois profils, trois stratégies

Chaque ligne = un domaine, chaque colonne = une famille de pipelines, couleur = pourcentage de clics. Trouvez votre domaine ou celui de vos clients et voyez l'impact des pipelines.

Pour chaque pipeline, 5 domaines principaux et leurs parts. Détail manquant dans la carte thermique : où et avec quel poids chacun est en tête.

Presse nationale (Profil Le Monde / Le Figaro)

Présence dans 8-10 pipelines. Le Monde est en tête dans mustntmiss (11,3 % du pipeline) - augmentation de priorité ~2x, récompensant l'importance éditoriale. Objectif : maximiser la transition dans moonstone (interaction) et mustntmiss (importance), ces deux amplificateurs.

Presse régionale (Profil Ouest-France / La Dépêche)

webkicklocalstories, avec 67 % d'URL, est le seul pipeline qui ne se trouve nulle part ailleurs. Cependant, Ouest-France ne se limite pas au local : en tête dans moonstone, parmi les 5 premiers dans geotargetingstories, deeptrendsfable, astria. La diffusion est exceptionnelle : content 25 %, moonstone 14 %, local 8,4 %, aura 12,5 %, tendances 15,2. Objectif : multiplier les pipelines en combinant perspectives locale et nationale.

Site de technologie / de critiques (Profil Frandroid / Les Numériques)

shoppinginspiration offre un grand accès (19,7 %) et une durée de vie de 3,7 jours. Cependant, l'achat est un silo - très faible synchronisation avec d'autres pipelines. Un test de Samsung Galaxy reste dans l'achat. Objectif : atteindre content + aura sans se limiter uniquement aux tests de produits (2 fois plus de représentation en technologie/science). Ajouter une perspective éditoriale (analyse des tendances, contexte du marché) pourrait ouvrir des portes.

Des recommandations complètes pour les profils national, régional, technologie, style de vie, vidéo, joueur pur, finance seront détaillées dans notre série Substack.

Découvrez par vous-même

Ces résultats sont un aperçu. L'analyse complète, 20 pipelines, données par pipeline, domaines principaux, titres typiques sont accessibles :

  • Outil de découverte interactif : navigation dans 20 pipelines, comparaison des métriques, visualisation des domaines principaux et des titres typiques
  • Série Substack : examen approfondi chaque semaine d'un groupe de pipelines, données, graphiques et recommandations
  • Analyse de référence : 1492.Vision/research/ - articles de référence complets avec des détails par pipeline, en français et en anglais.

Le système Discover évolue. Ces données représentent un instantané entre décembre 2025 et février 2026. Les pipelines qui explosent aujourd'hui n'existaient pas il y a trois mois. Il est donc essentiel de suivre l'évolution, pas seulement de capturer un moment.

Données : 42 millions de cartes Discover, décembre 2025 - février 2026. Analyse : 1492.vision. Merci à Metehan Yesilyurt pour l'analyse SDK, nos données montrent ce que fait chaque pipeline en pratique.