Lorsque l’essor d’Internet a décimé l’édition de voyages au début des années 2000, Ulysses Press, alors connue pour ses guides Hidden Hawaii et Hidden Coast of California, avait besoin d’un nouveau modèle. La réponse est venue d’une source improbable : le cofondateur de la presse, Ray Riegert, a lu l’article de Michael Lewis Boule d’argent et est devenu convaincu que les données pouvaient guider les décisions sur ce qu’il fallait publier. Son fils, Keith Riegert, aujourd’hui PDG d’Ulysses Press et président de Stable Book Group, a passé les années qui ont suivi à affiner et à étendre ce modèle à plusieurs marques, tout en devenant également l’une des voix les plus franches de l’industrie en matière d’IA et d’innovation en matière d’édition.
Riegert a parlé avec PW sur les données, la découvrabilité, l’effondrement du marketing traditionnel et pourquoi il pense que l’édition ne sera jamais en mesure de prédire avec précision le succès futur d’un livre.
Votre modèle d’acquisition est souvent décrit comme étant basé sur les données. Qu’est-ce que cela signifie réellement ?
Les données ne nous indiquent pas seulement si c’est une bonne idée d’acquérir un sujet, elles nous informent également sur tout, depuis la manière dont nous devons positionner le livre, l’emballer, concevoir la couverture et quand le publier. Nous ne travaillons pas vraiment beaucoup avec des agents littéraires. Nous n’acceptons pas beaucoup de soumissions. Notre équipe d’acquisitions se concentre sur la recherche de niches sous-publiées en utilisant plusieurs ensembles de données différents, dont beaucoup sont open source et accessibles au public, en identifiant les publics, en identifiant comment nous pouvons atteindre ces publics, puis en allant chercher un expert pour écrire un livre qui répond à ce public là où il le recherche. Mon père a lu Boule d’argent et est devenu obsédé par cette idée de créer un Boule d’argent-type modèle pour la publication. C’est la sortie de BookScan qui lui a vraiment lancé l’idée, et quand je suis arrivé, j’ai été endoctriné par ce modèle.
Quels sont les outils spécifiques ?
Certains sont aussi simples que Google Trends. Un bon exemple est celui où nous cherchions à publier un Hocus Pocus livre de cuisine. Nous avons examiné toutes ces données. Certaines provenaient de BookScan, d’autres d’informations de recherche, et Amazon Vendor Central possède une tonne de données sur ce que les gens recherchent. Mais ce sont les données de Google Trends qui nous ont convaincus de faire ce livre, car elles montraient que les recherches pour ce film des années 1990 n’avaient jamais été aussi élevées qu’en 2018, et que la fenêtre de recherche n’était pas seulement en octobre pour Halloween, mais commençait en juillet et se terminait en décembre. Cela nous a donné une fenêtre de six mois pour vendre le livre.
Il doit y avoir un risque que tout le monde examine les mêmes données et tire les mêmes conclusions.
Cela a toujours été ma préoccupation. Notre approche est la suivante : si vous examinez des données, vous devez supposer que tout le monde examine les mêmes données et agit en conséquence. Ainsi, ce que nous cherchons toujours à faire n’est pas seulement d’agir en fonction de ce que les données nous disent, mais de trouver comment associer les informations basées sur les données avec la créativité que l’édition exige et mérite. Nous avons ce que nous appelons une salle d’écrivain, basée sur [the design consultancy] Les pratiques d’idéation d’IDEO, où nous passons quelques heures avec une poignée de personnes à examiner des idées, dépassant l’évidence. La dernière chose que nous voulons faire est de publier un autre livre de recettes sur le régime méditerranéen simplement parce que les données indiquent que 50 d’entre eux se vendent. Si vous faites cela, il est peu probable que le livre soit jamais découvert. L’objectif est d’atteindre ce consommateur final, ce qui nécessite de penser de manière créative et différenciée autant que possible.
Vous avez dit que vous traitiez votre liste comme un portefeuille d’investissement. Comment ça?
Nous voulons être aussi diversifiés que possible. La seule règle que nous connaissons dans l’édition est que tout disparaît, donc si vous êtes surindexé sur la romance, c’est une erreur. Finalement, les tendances commenceront à changer. Malgré le fait que ces livres se vendent toujours incroyablement bien semaine après semaine, cela devient un vieux chapeau. Les détaillants en auront assez d’adhérer à ces tendances, car il faut attirer les gens dans le magasin et pour ce faire, il faut proposer quelque chose de nouveau.
Mais les données, qui n’offrent qu’un aperçu rétroactif, ne peuvent pas prédire comment un nouveau livre pourrait se vendre. Corrigez-moi si je me trompe.
Le Saint Graal de l’édition est de pouvoir prédire complètement la demande de stocks et la demande d’un livre. Ce n’est pas possible car il y a trop de variables confusionnelles. Et il ne sera pas possible de prédire de manière complète et précise le succès d’un livre. J’aimerais avoir tort, mais je ne vois tout simplement pas comment cela peut arriver.
Quel est le plus grand défi pour vous en tant qu’éditeur en ce moment ?
Le plus gros problème auquel l’édition est confrontée est cette crise de la découvrabilité. Honnêtement, ce n’est pas de la lecture, mais de la découvrabilité. Le problème est que le mix marketing traditionnel pour l’édition s’est effondré. Nous avons demandé à un auteur de partir Aujourd’hui montrer et obtenir un seul jour d’augmentation très modérée des ventes, puis cela est revenu directement au niveau de référence. La seule chose que nous avons trouvée qui fonctionne et vous offre un retour sur investissement proche d’un positif est la publicité sur les réseaux sociaux.
Comment ça?
Si vous regardez les marges d’un livre, vous avez peut-être affaire à 50 cents que vous pouvez dépenser pour convertir quelqu’un en vente avant de commencer à perdre de l’argent. Vous ne pouvez pas acheter un New York Times annoncez et convertissez suffisamment de personnes pour que cela en vaille la peine. Donc, si vous essayez vraiment d’en avoir pour votre argent, ce sont les publicités Facebook, Instagram et TikTok. Bien sûr, les algorithmes se fracturent de plus en plus et deviennent de plus en plus étroits, au point où il peut y avoir quelque chose de très populaire que je vois et que vous ne verrez jamais, car nous sommes sur des algorithmes hyper-personnalisés légèrement différents. Ce n’était pas le cas il y a 10 ou 15 ans, lorsque nous voyions tous les deux le même mème encore et encore et qu’il devenait partie intégrante de l’air du temps. Cela n’arrive plus.
Alors quelle est la solution ?
Ce que je constate, c’est un nouvel avantage pour les sites comme Goodreads et les librairies indépendantes, où les clients reçoivent des recommandations directes des libraires. À bien des égards, nous régressons en raison du manque de fiabilité des algorithmes. Éditeurs hebdomadairecroyez-le ou non, est une chose inestimable dans ce contexte. Presque personne d’autre ne paie des gens pour rédiger des critiques de livres, et c’est exactement ce dont l’industrie a désespérément besoin pour s’élever au-dessus du bruit.
Vous êtes connu pour plaider en faveur de l’utilisation de l’IA dans les opérations internes. A quoi cela ressemble-t-il en pratique ?
Nous avons une équipe Claude Code, qui n’autorise aucune formation extérieure et qui est entièrement verrouillée, et nous avons constitué une série d’agents. L’un d’eux est un agent de reporting d’inventaire qui prend des instantanés quotidiens de notre distributeur et crée une base de données de séries chronologiques à partir d’eux, afin que vous puissiez voir l’évolution des stocks au fil du temps pour chaque titre. Il exécute une analyse statistique complexe, un modèle de moyenne mobile autorégressive avec un décalage saisonnier, afin que vous puissiez comprendre exactement comment les stocks sortent de l’entrepôt. Ensuite, il génère un rapport automatisé en anglais simple qui nous indique : « Voici les cinq principaux titres nécessitant une réimpression, et voici la fenêtre de 12 semaines sur laquelle vous devez vous concentrer si vous imprimez en Asie plutôt qu’au niveau national. C’est le genre de chose qui prendrait normalement quelques mois à développer. Nous l’avons fait en deux heures et demie environ. Ce qui est bien avec ces agents, c’est qu’ils sont tous basés sur Python, il n’y a donc pas d’hallucination.
Quelle est votre position sur le contenu généré par l’IA ?
C’est une tout autre affaire. L’opportunité d’arbitrage sur le contenu généré par l’IA disparaît très rapidement. Nous avons été les premiers à utiliser la vidéo générée par l’IA pour le marketing sur les réseaux sociaux lorsque les outils ont été lancés pour la première fois, et ils ont fonctionné pendant un certain temps. Ensuite, tout le monde diffusait du contenu basé sur l’IA et celui-ci est devenu sursaturé et les gens ont cessé de répondre. Nous sommes revenus à demander à nos auteurs de réaliser de simples vidéos iPhone parlant de leurs livres. La version authentique et non raffinée a surpassé à chaque fois la version astucieuse générée par l’IA.
Qu’implique alors l’IA pour l’avenir de l’édition de livres ?
Je crois que l’ère de l’IA redonne de la valeur au rôle de gardien. L’éditeur devient nettement plus important. Le détaillant indépendant devient plus important ; ce présentateur manuscrit expliquant pourquoi ils ont aimé un livre devient plus important. À bien des égards, nous régressons vers une existence analogique parce que c’était la seule chose qui mettait notre cerveau à l’aise. Et ce n’est en fait pas une mauvaise chose pour la publication.
Keith Riegert apparaît sur le panel The Data-Driven Publisher: Turning Insights into Hits à PW‘s US Book Show le 3 juin à 10h45, aux côtés de Ben Sevier, président et éditeur de Grand Central Publishing, et de David Walter, directeur exécutif des livres chez Circana. La séance est animée par Jane Friedman, journaliste du secteur de l’édition et auteur du Conclusion bulletin.
