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Voici le facteur qui compte le plus pour la viralité de vos posts Linkedin

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Après avoir abordé l‘effet des émojis et du nombre de mots sur la viralité des posts Linkedin, il est temps de révéler LE facteur qui écrase tous les autres. Ce facteur compte pour 1/3 dans le succès de vos posts Linkedin. Vous devriez donc prendre le temps de lire les résultats de l’étude que je viens de mener sur 4,6 millions de posts Linkedin dans 193 pays.

Les résultats inédits présentés ici ont été obtenus grâce à des données mises à disposition par Linkalyze. Elles ont été préparées et analysées en utilisant les solutions Anatella et Modeler de la société TIMi.

Les résultats en bref

  • le nombre de connexions d’un utilisateur Linkedin explique 34% de la viralité de ses posts
  • un utilisateur avec 24000 connexions a 3x plus de chances d’atteindre les 100 réactions sur un post qu’un utilisateur disposant de 4000 connexions
  • 51,12% des posts sont publiés par des personnes disposant de moins de 1442 connexions
  • la probabilité d’atteindre le seuil des 100 réactions sur un post Linkedin augmente d’1% avec chaque fraction de 500 connexions supplémentaires

Rappel sur l’analyse de la viralité des posts Linkedin

Un petit rappel s’impose sur les résultats déjà publiés.

J’ai tout d’abord montré ici que des différences importantes existaient en termes d’engagement sur Linkedin en fonction de la langue et du pays. Il semble statistiquement plus difficile d’obtenir des commentaires ou des likes sur un post en français qu’en suédois ou en portugais.

La modélisation statistique montre ensuite que 2 facteurs jouent un rôle dans la viralité d’un post Linkedin :

  • le nombre de mots : plus le nombre de mots augmente, plus la probabilité d’atteindre le seuil des 100 réactions (like + commentaires) augmente
  • le nombre d’émojis : les émojis ont un effet distinct du nombre de mots et 16-18 émojis semblent être un optimum pour atteindre le seuil des 100 réactions sur Linkedin.

Ces 2 facteurs n’ont pas le même poids. Le nombre de mots „pèse“ 19,1% dans l’atteinte du seuil des 100 réactions, les émojis 2,4%. Mais un 3ème facteur pèse pour 34%

Les effets de la taille du réseau sur la viralité des posts Linkedin

La variable qui domine toutes les autres pour expliquer la viralité d’un post sur Linkedin est le nombre de connexions. En clair, plus vous avez de connexions sur Linkedin, plus la probabilité d’atteindre le seuil des 100 réactions augmente.

effet de la taille du réseau sur la visibilité des posts Linkedin

Avec un réseau de 4000 connexions, la probabilité est de 6% environ. Avec un réseau de 24000 personnes, elle est de 18%. En d’autres termes, passer de 4000 à 24000 connexions permet de multiplier par 3 la probabilité d’atteindre les 100 réactions sur Linkedin.

Pourtant, 51,14% des contenus sur Linkedin sont mis en ligne par des utilisateurs disposant de moins de 1442 connexions. Cela vous donne une idée de leurs chances de voir leurs publications devenir virales.

Comme vous pouvez le voir sur le graphique, la relation est linéaire à partir de 4000 connexions. Pour chaque fraction de 500 connexions supplémentaires, la probabilité de voir votre post Linkedin atteindre les 100 réactions augmente de 1%.

Méthodologie

Pour bien comprendre les résultats de cette analyse il est essentiel d’en comprendre la méthodologie.
Les résultats reposent tout d’abord sur un élément essentiel. J’ai modélisé la probabilité d’un post Linkedin d’atteindre 100 likes. Pourquoi 100 likes ? D’abord parce que je n’y étais parvenu que 1 fois en 15 ans, et ensuite (plus factuellement) parce que +/-3% des posts Linkedin atteignent ce seuil.

data preparation Linkedin dataset Anatella

Je ne vais pas m’étendre sur la préparation des données. Sachez toutefois qu’elle a été réalisée avec Anatella (voir schéma ci-dessous), un outil dont j’ai déjà parlé pour ses points positifs, notamment sa capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données.

screenshot anatella : effect of network size on linkedin viralityAtteindre 100 réactions est donc un tour de force. Avec l’outil Modeler de TIMi j’ai défini une variable binaire (atteindre le seuil / ne pas atteindre le seuil) et ai analysé les variables qui jouaient un rôle dans le résultat final.

La capture d’écran ci-dessus vous montre les résultats tels qu’ils sont présentés dans le rapport généré par Modeler de TIMi. Vous voyez clairement que seules 3 variables sont „discriminantes“ (c’est-à-dire qu’elles ont un effet statistiquement significatif). La variable „profil subscribers“ (le nombre de connexions) explique 34% des effets observés. Son effet est donc supérieur à celui du nombre de mots et du nombre d’émojis combinés.


Conclusion

Si vous voulez augmenter votre visibilité sur Linkedin et vos chances de devenir viral, il n’y a pas 50 solutions : vous devez augmenter la taille de votre réseau. En d’autres termes, vous devez investir du temps sur l’ajout de nouvelles connexions dans votre réseau. Cette tâche n’est pas facile car le nombre d’invitations est désormais limité à 100 par semaine.

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Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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