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Viralité : Schémas de propagation des contenus sur les différents réseaux sociaux

Y’a-t-il des mécanismes et des schémas clefs pour la diffusion et la propagation de contenus sur les réseaux sociaux ? Une forme de recette magique qui garantit la viralité d’une opération ? La réponse n’est pas si évidente ! Car les comportements des publics internautes varient considérablement d’une tranche d’âge à une autre, mais aussi en fonction des évènements, des réseaux et des communautés, ainsi que d’autres paramètres…

Gnip, une société d’analyse et de traitement de données en provenance des réseaux sociaux a tenté d’apporter plus de lumière à ce sujet, en procédant à quelques analyses, dont je vous partage les principaux résultats.

Il s’avère que les résultats de diffusion diffèrent considérablement selon la nature de l’évènement : attendu/prévisible comme les élections, les shows TV, les matchs de football, etc ou inattendu/imprévisible comme les catastrophes naturelles, les décès, etc. Les évènements attendus génèrent plus de conversations et de diffusion sur la durée puisque les internautes s’y préparent, dessinant ainsi des courbes moins agressives et plus douces, avec une montée en douceur quelques jours/heures avant l’avènement puis un pic d’activité et ensuite une prolongation des échanges jusqu’à la disparition. Sachant que dans ce cas, la baisse d’activité post-évènement est beaucoup plus rapide que sa croissance. L’exemple en image avec les tweets relatifs à l’ouragan qui a frappé en 2011 les USA.

One

 

Pour les évènements inattendus, c’est un autre phénomène qui est alors observé : une croissance brusque, rapide et importante lors de l’annonce de l’évènement avec des volumes générés par milliers voire des dizaines de milliers, et ce sur une très courte durée de quelques minutes. La baisse du volume et de la vitesse de publication est aussi rapide que son départ. Exemple avec l’annonce d’un séisme.

Two

 

La variété des schémas de diffusion prend en compte aussi la nature des réseaux sociaux : un même évènement n’est pas du tout commenté/suivi selon les mêmes schémas d’un réseau à un autre. La société Gnip a pris l’exemple de l’annonce de perte de 2Mds $ de JP Morgan, le 10 mai 2012. Comme le montrent les schémas ci-dessous, vous voyez que Twitter a dégainé le premier en commentant l’affaire, en même temps que la conférence de presse. Une réaction rapide, précise et concise.

Pour Tumblr, c’est avec du retard que le réseau a commenté l’affaire, en attendant la mise à disposition par les utilisateurs de contenus qu’il est possible de re-partager, ce qui est la nature même du fonctionnement de cette plate-forme.

Pour les blogs, le constat est plus intéressant : sans pour autant sauter sur le sujet pour reprendre l’information telle qu’elle est présentée, les blogueurs ont pris le temps pour collecter différentes versions et surtout proposer leur propre analyse de l’affaire, soit 24h après. Ceci a permis aussi de générer plus de volume de commentaires, en réaction à ces publications plus approfondies.

Three

 

Ces analyses rétrospectives confirment qu’il est encore difficile de prédire avec précision les réactions des internautes concernant un évènement imprévu ou une annonce et que les recettes déjà prêtes à servir sont généralement un leurre pour les clients !


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2 Posted on 9 avril, 2013 by Aref JDEY

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