Vous avez peut-être vu passer cette étude visant à construire un modèle prédictif de la popularité d'un contenu en ligne : Gabor Szabo et Bernardo Huberman, deux chercheurs des HP Labs, ont sélectionné plus de 7000 vidéos sur Youtube et plus de 2 millions de news sur Digg et se sont rendu compte :
* qu'une analyse portant sur les deux premières heures sur Digg donnait des prédictions fiables sur trente jours .
* que pour atteindre la même précision sur YouTube, il était nécessaire de suivre le degré de popularité des vidéos dix jours après leur mise en ligne
Si l'étude comporte quelques biais assumés (on ne tient pas compte du lieu où les vidéos peuvent être "embedded", mais surtout aucune indication n'est donnée, au fond, sur ce qui rend populaire tel ou tel contenu), elle a surtout le mérite de nous rappeler que la popularité de ce contenu dépend largement du jour ou de l'heure de sa mise en ligne : l'étude met notamment en évidence des "cycles journaliers" et un "digg time" est identifié.
En fait, le nombre de votes, le nombre de passages en home et le nombre de soumissions faites pendant la semaine sur ces plateformes forment une sorte de sinusoïde (une news soumise pendant la nuit mettra trois fois plus de temps à être "promue") qui décline chaque weekend. Attention, cela ne veut pas dire que toute vidéo ou annonce publiée au bon moment, lorsque l'audience est au top, sera systématiquement promue, mais disons que vous minimisez vos chances en ne respectant pas ces horaires.
Comme Hubert le rappelle en commentaire : Bernardo Huberman avait déjà réalisé une étude sur les “rythmes de publication des messages” sur Facebook :
Les données révèlent de profondes régularités de publication, marquée par les rythmes de la vie des étudiants et les horaires d’accès au service, qui viennent en complément des autres temps qui composent leurs activités.
Dan Zarella, dans sa petite étude des "retweets", a fait plus récemment le même constat pour Twitter et a identifié un intervalle de temps propice à la (re)diffusions des tweets :
My research into ReTweeting as well as other forms of viral content sharing indicates that there is a window of time during which sharing occurs more often. The first few days of the business week, Monday through Wednesday, typically see more ReTweeting than Thursday, Friday and the weekend.
Time of day also seems to be important; between 9am and 6pm EST the amount of ReTweets sees a sharp increase. So if you want your content to be ReTweeted it is advisable to post it during that window.
Bon, personne n'aurait l'idée de twitter l'info du siècle en pleine heure creuse mais ça va toujours mieux en le disant, non ?
Étude découverte en novembre dernier sur le site de l'Atelier.
Source : palpitt.fr
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