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Le Reach sur Twitter : un indicateur d’audience pertinent ?

8 septembre 2014 Social Media 0 Écrit par mdolle

D’après un document transmis aux autorités boursières par le site de micro-blogging lui-même, Twitter disposerait de 23 millions de comptes actifs alimentés par des « bots » c’est à dire, des comptes utilisateurs pilotés sans aucune action additionnelle discernable de la part d’un usager. Cependant, si 8,5% des comptes ont recours à des applications tierces de manière automatique cela ne signifie pas forcément que tous ces comptes sont des faux comptes et des spammeurs. Il existe par exemple de nombreux fils Twitter, notamment ceux des sites médias, qui sont mis à jour automatiquement dans le but de relayer des informations.

Ce qui est plus problématique en revanche c’est que ces robots ne sont pas forcément « actifs » : ils ne génèrent pas ou peu d’interaction directe, ne lisent pas forcément les tweets des autres utilisateurs et ne consultent pas les publicités. Or la mesure d’audience sur Twitter proposée par de nombreuses plateformes, le Reach, prend souvent en compte ces utilisateurs. De quoi soulever des interrogations quant à la pertinence de cet indicateur…

Reach Potentiel Vs Reach Effectif

Le Reach est un indicateur d’audience qui fournit une première estimation du nombre de comptes/personnes exposés à un contenu. Mais si cette mesure présente l’intérêt de fournir une estimation d’audience, il serait exagéré de tenir ces données pour valeur absolue.

Premier point de controverse : l’absence de différenciation entre le Reach potentiel et le Reach effectif, ce dernier comptabilisant le nombre de personnes ayant réellement vu un contenu. Car la subtilité est bien là : sur un nombre donné de followers, combien ont vraiment vu/lu votre tweet ? D’après Wired, 71% des tweets sont ignorés…

Du reste, ce calcul d’audience inclut des données questionnables telles que les comptes inactifs ou les faux comptes bien souvent créés pour générer du trafic. Et le constat est impressionnant : une fois ces données enlevées, la proportion de good followers peut baisser de 30 à 90%… Un écart à prendre en compte pour obtenir une estimation un tant soit peu réaliste du nombre de contacts !

Deuxième niveau : modéliser le Reach implique une prise en compte des évolutions techniques. Par exemple, Twitter présente désormais en plus gros sur la timeline utilisateur les tweets les plus viraux – les plus retweetés ou mis en favoris -. Un paramètre à prendre en compte car l’information bénéficie alors d’une visibilité accrue.

Et enfin, quid de la navigation hors compte Twitter, qui permet même aux non-abonnés d’effectuer des recherches et de visualiser des publications ? Quid de la navigation inter-plateformes, à savoir les tweets repris sur d’autres plateformes telles que les blogs ou Facebook ? Quid de la saturation de la timeline ? Autant d’indicateurs clés – parmi tant d’autres – pourtant ignorés des outils de mesure du Reach…

De l’importance de modéliser le Reach

Si la mesure brute volumétrique peut paraître séduisante, le travail pour l’améliorer et la nuancer s’impose. La vraie pertinence réside dans la force des insights et la capacité à filtrer, à corréler, à connecter un ensemble de données pour en tirer une nouvelle valeur ajoutée. Car à défaut d’indicateurs volumétriques de référence, l’expertise média prime sur l’exhaustivité.

Comme le souligne Arnaud Couturier, Analyste et Research Manager chez Kantar Media News Intelligence : “Il ne faut pas surévaluer l’impact en utilisant les impressions, qui gonflent les résultats, ni mal évaluer l’impact en comptabilisant les contacts là où ils n’existent pas”. D’où l’importance de modéliser le Reach et ne pas retenir comme valeur absolue tous les indicateurs fournis par des plateformes automatisées.

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