17 mai 2021 867 mots, 4 min. de lecture

Combien de hashtags faut-il mettre dans vos posts Linkedin ? [Etude]

Par Pierre-Nicolas Schwab Docteur en marketing, directeur de IntoTheMinds
Combien d’hashtags faut-il mettre dans vos posts Linkedin pour en augmenter sa visibilité ? D’ailleurs, est-ce une bonne chose de mettre des hashtags et comment réagit l’algorithme de Linkedin ? J’ai analysé 4,988 millions de posts Linkedin dans plus de […]

Combien d’hashtags faut-il mettre dans vos posts Linkedin pour en augmenter sa visibilité ? D’ailleurs, est-ce une bonne chose de mettre des hashtags et comment réagit l’algorithme de Linkedin ? J’ai analysé 4,988 millions de posts Linkedin dans plus de 100 pays et je vous apporte la réponse dans cet article. Si vous souhaitez recevoir d’autres résultats exclusifs par email, n’hésitez pas à vous abonner à ma newsletter et à me suivre sur Linkedin.


Combien d’hashtags faut-il mettre dans un post sur Linkedin ?

Réponse courte : 3

Réponse longue : La probabilité de récolter 100 likes et/ou commentaires sur un post Linkedin est de 3,307% lorsqu’on dispose d’un réseau de moins de 25000 abonnés. Pour augmenter cette probabilité il faut garder à l’esprit ces 3 règles :

  • absolument plus que 0 hashtag !
  • idéalement 3
  • au-delà de 3 hashtags l’impact est négatif mais la différence n’est pas très sensible sur le nombre de likes et de commentaires
correlation hashtag linkedin likes comments

Analyse de la probabilité d’obtenir 100 réactions sur un post Linkedin en fonction du nombre de hashtags inclus dans le post.


Comment analyser l’influence des hashtags sur le reach des posts Linkedin ?

Pour commencer il vous faut un dataset … un très gros dataset. Grâce à Linkalyze j’ai pu avoir accès à un dataset de 4,988 millions de posts sur Linkedin (Merci Sylvain, Thomas et Laetitia). Ce dataset comprend le nom de l’auteur, le texte du message, le nombre de likes, le nombre de commentaires.

Il vous faut ensuite un (excellent) logiciel de data preparation et une solution de data science. J’ai choisi de travailler avec la suite Timi qui me permet de préparer les données et de faire le travail de modélisation dans un seul et même outil. L’outil de data preparation s’appelle Anatella (j’en ai déjà parlé ici et là). Timi Modeller est la solution de modélisation.

A quoi servent les hashtags sur Linkedin ?

Un certain nombre d’hypothèses circulent sur le rôle des hashtags sur Linkedin. Les hashtags permettraient à l’algorithme de mieux catégoriser votre post et ainsi de mieux le diffuser. Cette hypothèse est bien entendu séduisante. Mais il ne faut pas oublier que d’un point de vue sémiologique, le simple fait d’inclure un hashtag attire également plus l’attention de l’internaute. L’étude dont j’ai parlé ici montrait ainsi un effet positif des mots-clés placés en début de message.

Préparation des données sous Anatella

La préparation des données sous Anatella était basée sur des fichiers au format json.

Après quelques opérations de nettoyage classiques, la base de données des posts a été enrichie grâce à des données sur leurs auteurs : nombre de connexions, ville, pays, …

Une fois la jointure faite, un algorithme de détection de la langue a été utilisé afin d’ajouter une nouvelle variable au dataset et le nombre de hashtags a été extrait dans chaque post. J’ai également créé une variable « Nombre de réactions » en additionnant le nombre de like et de commentaires. J’ai déjà montré dans une autre étude la corrélation entre le nombre de réaction et le nombre de vues.

data preparation Linkedin dataset Anatella

Le pipeline de préparation des données réalisé sous Anatella.

Pour la modélisation j’ai utilisé les variables suivantes :

  • nombre de mots
  • nombre de hashtags
  • nombre de connexions
  • pays
  • langue

L’algorithme utilisé dans Timi permet de fabriquer plusieurs modèles statistiques successifs. D’abord l’ensemble des variables indépendantes est prise en compte, puis un « pruning » est effectué qui permet d’éliminer les variables les moins prédictrices.

Dans cet article je présente les résultats qui sont liés au nombre de hashtags et reviendrai, dans des billets spécifiques, sur l’effet du nombre de mots et du nombre de connexions.

Résultats en détail : l’effet des hashtags sur le reach de vos posts Linkedin

Voici le résultat en détail (et en version animée).

La ligne bleue représente la probabilité d’obtenir plus de 100 likes sur un post Linkedin. Cette probabilité est de 3,307%.

effect of number of hashtags on Linkedin post reachOn observe que l’effet positif est maximum lorsque le post dispose de 3 hashtags : la probabilité monte à 7,2% de dépasser les 100 réactions. Lorsqu’on dépasse les 3 hashtags la probabilité rediminue un petit peu et varie entre 5,94% et 6,89%. Le maximum observé est de 133 hashtags dans un seul post !

Les résultats détaillés peuvent être trouvés dans le tableau ci-dessous.

Nombre de hashtags Probabilité de dépasser 100 réactions sur un post (likes + commentaires) avec un réseau de moins de 25000 connexions.
0 3,21%
1 4,25%
2 4,72%
3 7,2%
4 6,61%
5 6,32%
6 5,94%
7 6,67%
8-9 6,85%
10-11 6,32%
12-15 6,89%
16 et plus 6,12%


 

crédits : Shutterstock

Conclusion

Ces résultats ne représentent qu’une perspective particulière sur l’utilité des hashtags dans les publications Linkedin. Il faudrait approfondir le sujet en vérifiant notamment que les résultats restent les mêmes lorsque varient le nombre de réactions (Likes + commentaires) et le nombre de connexions. Si ces sujets vous intéressent, n’hésitez pas à m’envoyer une demande de connexion … sur Linkedin?



Publié dans Data et IT.

Donnez votre avis

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *