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Identité numérique

RetweetLab, un outil d’analyse pour optimiser ses tweets

Sur les réseaux sociaux, il est toujours utile de connaître les statistiques liées à ses comptes – tout en veillant à bien comprendre les indicateurs de performance. Facebook est sans doute le site qui propose le plus de données à ce sujet, notamment grâce aux Insights. Pour analyser un compte Twitter, on doit cependant passer par un outil externe : le mieux est sans doute d’utiliser Twitonomy pour obtenir des statistiques complètes et détaillées. HubSpot présente aujourd’hui RetweetLab, un nouveau service intéressant et totalement gratuit. Il permet d’obtenir des données quantitatives liées à n’importe quel compte Twitter, et se démarque grâce à des indicateurs d’analyse particuliers.

Premier avantage : il est possible d’analyser n’importe quel compte Twitter, à condition qu’il soit public. Nous avons décidé de tester l’outil en passant au crible le compte du journal sportif @lequipe. L’analyse se base sur 1029 tweets, envoyés depuis le 28 février. Globalement, RetweetLab permet d’optimiser les tweets pour maximiser le nombre de partages… avec toutes les réserves d’usages. Vos données peuvent être biaisées par des tweets qui ont particulièrement bien marché par exemple (contenu plus attractif qu’à l’accoutumé, actualité propice aux partages etc.).

Quand poster pour maximiser les partages sur Twitter ?

Première remarque (voire premier bémol), les heures indiquées sont au format ET, pour Eastern Time. Cela correspond à la zone Est des États-Unis, il est donc nécessaire d’appliquer un décalage horaire pour connaître ses résultats (ajouter 6 heures). Les données correspondant aux jours de la semaine sont donc de facto tronquées, espérons que le fuseau horaire puisse être bientôt défini par l’utilisateur.

Au niveau des jours de la semaine (avec toutes les réserves que ces données impliquent), le lundi serait donc, pour @lequipe, le jour idéal pour être retweeté. Assez peu de différences sont visibles entre les différents jours de la semaine. Le samedi sous-performe clairement, mais il semblerait que l’outil ait du mal à analyser les messages envoyés ce jour (nous avons vérifié sur plusieurs comptes). Une sous-performance à prendre donc avec des pincettes, le samedi étant sans doute un jour propice pour un compte Twitter spécialisé dans les rencontres sportives, nombreuses le samedi.

Au niveau des heures de la journée, il faut donc ajouter 6 heures aux temps indiqués par RetweetLab. Le créneau horaire situé entre 13h et 14h semble donc être le plus propice aux retweets (environ 70 RT en moyenne).  Quelques pics sont bien visibles : à 10h du matin, 13h, 17h, et 23h. @lequipe semble ne pas envoyer de messages entre 2h et 6h du matin, d’où des résultats nuls sur cette période.

Cette analyse a l’avantage d’être basée sur le compte Twitter de son choix : elle se démarque donc des études habituelles permettant de connaître l’heure idéale pour poster sur les réseaux sociaux.

Faut-il utiliser un hashtag pour être davantage retweeté ?

RetweetLab permet de savoir la part de tweets contenant un hashtag, et savoir si cela influe sur les tendances de partages. 50,63% des tweets de @lequipe en contiennent et ceux-ci sont légèrement moins partagés que ceux n’en contenant pas (50,66 retweets par tweet sans hashtag contre 45,14).

Connaître les caractéristiques des tweets les plus partagés

L’outil RetweetLab fournit d’autres données, notamment :

  • Une analyse des sentiments : ces statistiques sont toujours expérimentales, mais permettent de savoir quels sont les tweets les plus partagés (ceux véhiculant un message positif ou négatif).  Du côté de @lequipe, les résultats sont assez disparates, et plutôt positifs. 3 pics sont visibles à 0,11 (neutre), -2,5 (négatif), et +3,5 (positif).
  • L’importance de la longueur des tweets : pour connaître le nombre de retweets moyens selon le nombre de caractères présents dans les messages partagés. Du côté de @lequipe, les tweets les plus partagés contiennent environ 110 caractères, alors qu’en moyenne, le compte partage des messages contenant 85 signes.
  • L’influence des majuscules : en France, utiliser les majuscules à tout va est généralement une faute typographique. Mais force est de constater que certains membres passent outre ces règles et utilisent les majuscules pour être plus visibles sur Twitter. En moyenne, @lequipe partage des messages contenant 10,2% de majuscules, alors que les plus retweetés en contiennent 35%.
  • L’influence des questions : parfois, poser une question peut susciter davantage d’engagement, lorsque les twittos y répondent. Mais ceux-ci partagent-ils les questions posées ? Le compte de @lequipe en pose rarement (dans 11,11% des cas). Pourtant, les tweets contenant des questions sont davantage retweetés (58,68 RT contre 46,65 RT).
  • Les mots les plus retweetés : autre fonctionnalité, RetweetLab permet de connaître les mots les plus retweetés par les internautes. Ici aussi, les données peuvent être biaisées par quelques tweets, plus performants que les autres. Pour @lequipe, la 38e blessure d’Abou Diaby à Arsenal a été plutôt prolifique : les tweets mentionnant le joueur ont été partagés 481 fois en moyenne.

 

RetweetLab est donc un outil à connaître : il peut s’avérer utile dans bien des cas. Il se démarque grâce à des indicateurs assez peu présents sur les autres services, et tous les comptes publics peuvent être analysés. On espère que les quelques imperfections seront rapidement corrigées (jours de la semaine et choix du fuseau horaire). Enfin, il ne remplace pas les outils plus complets comme Twitonomy. Le mieux est sans doute d’utiliser les deux services, car les statistiques fournies sont bien différentes !

Analyser son compte Twitter avec RetweetLab

Visualiser l'intégralité du rapport pour @lequipe

Commentaires

  1. Sylvie Cajelait
    4 avril 2013 - 14h10

    J’ai essayé RetweetLab après avoir lu votre billet. WOW! Cet outil gratuit est vraiment intéressant et utile. Merci d’en avoir fait le sujet d’un billet.

  2. Simon Tripnaux
    4 avril 2013 - 14h42

    Comme d’habitude avec les outils qui permettent de manipuler des données statistiques : encore faut il les exploiter ! :)

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