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Journalisme et nombre de clics : 4 mauvais réflexes dont il faut se débarrasser

“La Nuit étoilée”, de Van Gogh, revisitée façon camembert (Mario Klingemann/Flickr/CC-BY).
“La Nuit étoi­lée”, de Van Gogh, revi­si­tée façon camem­bert (Mario Klin­ge­mann/­Fli­ckr/CC-BY).

C’est une de mes marottes : ouvrir le tableau de bord Google Ana­ly­tics d’un site, par­cou­rir les courbes et tableaux qui s’affichent puis ten­ter d’en tirer les leçons et les actions à entre­prendre.

Coup de chance pour les fadas de data comme moi, le thème était au cœur de la confé­rence annuelle « Nou­velles pra­tiques du jour­na­lisme » orga­ni­sée début décembre par l’Ecole de jour­na­lisme de Sciences Po. Un choix logique, vu l’importance que prennent ces don­nées dans un uni­vers média­tique tou­jours plus numé­rique.

J’ai man­qué de temps à cette période pour en faire un compte-ren­du, je pro­fite donc de ce dimanche plu­vieux pour rat­tra­per mon retard –  comme tou­jours,  n’hésitez pas à me signa­ler erreurs ou approxi­ma­tions en m’écrivant un mes­sage ou en lais­sant un com­men­taire.

1. Les chiffres ne font pas des journalistes web des robots, mais plutôt des accros

Cher­cheuse au Tow Cen­ter, Cait­lin Petre s’est ren­du compte en visi­tant des rédac­tions que les jour­na­listes pas­saient beau­coup de temps devant les tableaux de bord mon­trant le tra­fic de leur site.

Elle a aus­si décou­vert que si le rôle de ces der­niers sus­ci­tait des débats pas­sion­nés dans la pro­fes­sion, il n’y avait pas for­cé­ment beau­coup de tra­vaux de recherche sur ce sujet.

Son étude The Traf­fic Fac­to­ries («les usines à tra­fic») repose notam­ment sur des entre­tiens avec des employés de Chart­beat – un ser­vice de sta­tis­tiques en temps réel très uti­li­sé dans les médias –, du New York Times et de Gaw­ker.

Elle en a tiré plu­sieurs ensei­gne­ments :

  • Les chiffres sus­citent des émo­tions fortes chez les jour­na­listes parce qu’ils montrent en temps réel l’impact de leur tra­vail, et peuvent sus­ci­ter des explo­sions de joie comme des moments de pro­fond abat­te­ment.  Une rédac­trice lui a ain­si expli­qué qu’elle était inquiète des effets qu’ils pou­vaient avoir sur sa vie per­son­nelle et qu’elle en par­lait à son psy.
  • Les ser­vices comme Chart­beat sont très addic­tifs parce qu’ils sont conçus pour l’être, avec des inter­faces sim­pli­fiées mon­trant des jauges et des comp­teurs qui bougent en per­ma­nence. En face, ceux qui publient et orga­nisent le conte­nu jouent à un jeu auquel ils ont envie de gagner, mais qui n’a pas vrai­ment de fin,  un peu comme avec une machine à sous. Ou plu­tôt comme au poker : même si on est bon, il y a une part d’aléatoire impor­tante dans le résul­tat final.
  • L’accès aux ana­ly­tics ren­force la concur­rence entre les jour­na­listes. A Gaw­ker, il existe un clas­se­ment indi­vi­duel des employés selon le tra­fic que leurs articles apportent. Il est détes­té en interne, notam­ment parce qu’une part impor­tante du tra­vail est col­lec­tive et ne se mesure pas avec un tel outil. Et du coup, deux jour­na­listes vont se mettre à com­pa­rer leurs chiffres alors qu’ils traitent cha­cun d’un sec­teur très dif­fé­rent, ce qui n’a pas de sens.
  • « Visi­teurs uniques », « pages vues » et autres « taux de rebond » servent par­fois davan­tage comme un outil de mana­ge­ment que comme un outil édi­to­rial. La direc­tion va s’en ser­vir pour « faire pas­ser la pilule » lorsque des déci­sions sont prises. « Si je dois trou­ver un argu­ment pour convaincre mes troupes, je vais voir les stats », explique ain­si un chef du New York Times.

2. Facebook est important, mais ce n’est pas une raison pour faire n’importe quoi

« Les médias se com­portent avec les géants du Web comme des ados de 13 ans se com­portent avec One Direc­tion », déplore Chris Moran, res­pon­sable de l’analyse du tra­fic au Guar­dian, qui recom­mande aux direc­tions de gar­der la tête froide quand les « Gafa » leur pro­posent une nou­veau­té.

Der­nier exemple en date : le ser­vice Ins­tant Articles de Face­book, qui per­met, quand on est sur son mobile, de lire un article sans quit­ter Face­book et après un temps de char­ge­ment très réduit – en France, Le Pari­sien et Libé­ra­tion l’ont notam­ment adop­té.

Les pre­miers titres à l’utiliser se sont aper­çu qu’en échange de leurs pro­duc­tions, le réseau social ne leur don­nait accès qu’à peu de sta­tis­tiques. Or, « quand on donne ain­si du conte­nu à une pla­te­forme exté­rieure, on crée de la dis­tance avec le média d’origine, explique Renée Kaplan, qui étu­die ces chiffres au Finan­cial Times. Le risque est que le gain d’audience ne soit pas à la hau­teur de ce sacri­fice ». D’où l’importance d’y avoir accès, si pos­sible en détail.

Et les conte­nus eux-mêmes ? « Un bon réflexe est de se dire qu’on n’écrit pas pour Face­book, mais pour son lec­teur sur Face­book », décrit Cécile Dehes­din, la boss de Buzz­feed France. Chris Moran ne dit pas autre chose :

« L’intérêt des sta­tis­tiques, c’est qu’elles aident à déter­mi­ner quel est le type de jour­na­lisme que les gens ont envie d’avoir.

Si on prend en compte celles de Face­book, ça ne veut pas for­cé­ment dire qu’il faut publier des papiers sur Jus­tin Bie­ber, mais peut-être qu’il faut pri­vi­lé­gier des sujets plus simples, par exemple. […]

Pour moi, la mon­tée en puis­sance de Face­book est une bonne nou­velle parce que ça donne plus de visi­bi­li­té aux conte­nus longs et fouillés, qu’on ne peut pas gar­der éter­nel­le­ment en haut de la page d’accueil ».

3. Ce n’est pas parce que les chiffres sont trompeurs qu’il faut s’en désintéresser

C’est l’histoire d’un article publié sur le site du Guar­dian qui sem­blait pas­sion­ner les inter­nautes : le temps médian qu’ils pas­saient sur la page attei­gnait 54 secondes, une éter­ni­té ! Un peu plus tard, pata­tras : ce chiffre tombe à 5 secondes seule­ment.

Entre­temps, l’article avait été repé­ré par un contri­bu­teur de Red­dit, site de par­tage de liens très popu­laire mais dont les visi­teurs « zappent » faci­le­ment d’un sujet à l’autre. « Le deuxième chiffre n’est donc pas un indi­ca­teur du com­por­te­ment des lec­teurs de l’article, mais tout sim­ple­ment de celui des inter­nautes  de Red­dit », ana­lyse Chris Moran.

Les biais de ce type sont nom­breux dès qu’on com­mence à mettre son nez dans les tableaux de Google Ana­ly­tics ou dans ceux d’AT Inter­net. Sur­tout si on y ajoute une dose de mau­vaise foi, comme le raconte Chris Moran :

 « Quand un article fait peu de pages vues, on se dit que c’est la faute aux inter­nautes qui sont stu­pides. Dans le cas inverse, on se dit que c’est la preuve que le jour­na­lisme de qua­li­té marche »

Mais ça ne veut pas dire qu’il faut lais­ser cet exer­cice aux ser­vices mar­ke­ting ou abon­ne­ment. « Si vous ne regar­dez pas vos “datas”, vous ne regar­dez pas vos lec­teurs, assène Cécile Dehes­din. Et si vous ne regar­dez pas vos lec­teurs, pour­quoi faites-vous ce métier ? Nous écri­vons parce que nous vou­lons être lus. » 

4. OK, les stats, c’est compliqué, mais il ne faut pas les laisser aux seuls spécialistes

Pour Chris Moran, il faut « com­mu­ni­quer beau­coup de don­nées aux jour­na­listes, mais en les choi­sis­sant avec pré­cau­tion », et en pre­nant le temps de les expli­quer :

« Je suis nul en maths, et je pense que ça m’aide dans mon tra­vail, parce que je suis mieux à même d’expliquer ces sujets à des jour­na­listes qui sont aus­si nuls que moi. »

Et pour que ça fonc­tionne, il faut qu”«une conver­sa­tion hon­nête et trans­pa­rente à pro­pos de la qua­li­té des don­nées se tienne au sein de la rédac­tion », conclut-il.  Trop sou­vent, « les gens ne savent pas très bien ce que le mana­ge­ment ou le ser­vice tech­nique fait de ces don­nées », ajoute Cait­lin Petre.

C’est vrai qu’en matière de jour­na­lisme , il est plus dif­fi­cile de tirer les leçons des sta­tis­tiques que pour un site de e-com­merce ou un moteur de recherche. Mais « le jour­na­lisme n’existe que dans le contexte de son public, c’est pour ça qu’on cherche à aug­men­ter la taille de der­nier », estime Chris Moran.

Les médias sur abon­ne­ment ont un avan­tage : leur lec­teur ont tapé un iden­ti­fiant et un mot de passe pour entrer, et on sait beau­coup mieux qui ils sont en termes d’âge, de reve­nus ou de situa­tion fami­liale. Renée Kaplan :

« Pour cha­cun d’entre eux, on s’intéresse à ce qu’on appelle le RFV, comme recen­cy, fre­quen­cy, volume. Des chiffres comme le temps écou­lé depuis sa der­nière connexion, la fré­quence de ses visites, le nombres d’articles qu’il a lu.

C’est une com­bi­nai­son qui est au cœur de la mesure d’audience web, et pas seule­ment dans le payant. »

Pour aller plus loin, le Finan­cial Times et en train de revoir son outil à des­ti­na­tion des jour­na­listes, pour répondre à deux grandes familles de ques­tion :

  • Est-ce que mon article a mar­ché ?
  • Quel type d’action a-t-il pro­vo­qué ?

L’ambition com­mune, c’est d’être infor­mé par les don­nées (data-infor­med) et pas gui­dé par elles (data-led).

Pourquoi les sites d’actu se servent mal de leurs stats, et comment ça peut changer

La salle de contrôle des vols spatiaux de la Nasa en 2005 (Nasa).
La salle de contrôle des vols spa­tiaux de la Nasa en 2005 (Nasa).

Ça fait par­tie de ces confé­rences où l’on se sur­prend à applau­dir et à encou­ra­ger men­ta­le­ment l’intervenant pen­dant son expo­sé, tant ce qu’il dit paraît per­ti­nent.

Sti­jn Debrou­were, spé­cia­liste des sta­tis­tiques des sites de médias, par­lait jeu­di au Fes­ti­val inter­na­tio­nal de jour­na­lisme de Pérouse. Voi­ci une retrans­crip­tion que j’espère fidèle, mille excuses d’avance si j’ai défor­mé un pro­pos ou raté une idée impor­tante

Sti­jn Debou­were. Je tra­vaille sur les sta­tis­tiques des sites d’information depuis quatre à cinq ans, j’ai com­men­cé dans des médias locaux (télé­vi­sions et quo­ti­dien), ensuite j’ai rejoint le ser­vice d’analyse des don­nées du Guar­dian. Récem­ment, j’ai réa­li­sé une mis­sion pour le Tow Cen­ter  sur ces sujets.

J’ai pu voir des sta­tis­tiques de beau­coup d’entreprises dif­fé­rentes, et je me suis aper­çu que les mêmes pro­blèmes appa­raissent un peu par­tout.

Quand on parle des sta­tis­tiques d’un site, bien sou­vent l’image men­tale qui se forme est celle d’une salle de contrôle sophis­ti­quée, comme celle de la Nasa à Hous­ton, où chaque employé a plein de moni­teurs dif­fé­rents.

Tra­vailler de cette façon a bien mar­ché pour la Nasa : dans le cas d’Apol­lo 13, c’est même ce qui a per­mis de rame­ner les astro­nautes sur Terre mal­gré les défaillances, grâce à toutes les don­nées à dis­po­si­tion que les ingé­nieurs ont pu ana­ly­ser pour déter­mi­ner la marche à suivre.

Ça peut aus­si mar­cher dans des start-ups ou des entre­prises cen­trées sur les nou­velles tech­no­lo­gies, on voit qu’elles réus­sissent à lever des fonds ou réa­li­ser un bon chiffre d’affaires en uti­li­sant cor­rec­te­ment les indi­ca­teurs dont elles dis­posent.

Mais ça ne marche pas aus­si bien pour les médias. On vou­drait des outils simples, objec­tifs et qui aident à la déci­sion, et ce qu’on a bien sou­vent, c’est du « bruit », des fausses pistes et un miroir aux vani­tés.

Et quand on uti­lise mal les sta­tis­tiques, ça peut avoir des consé­quences néfastes, comme ces posts sur Face­book où on « opti­mise » les titres pour chas­ser les clics, avec des for­mules du type « vous n’allez pas croire ce qui arrive à ce chat après ça ».

Selon le consul­tant amé­ri­cain Peter Dru­cker, la meilleure façon de sup­pri­mer toute per­cep­tion est d’inonder les sens avec des sti­mu­li. Ça veut dire que les ser­vices que vous uti­li­sez doivent être confi­gu­rés pour vous don­ner uni­que­ment l’information que vous sou­hai­tez avoir. Sinon, vous ne pour­rez rien faire.

Dans les rédac­tions aujourd’hui, les métriques se sont peu à peu accu­mu­lées : Google Ana­ly­tics, Face­book Insights, Twit­ter Ana­ly­tics… Ce sont de bons outils, mais on se retrouve avec des dizaines de tableaux de bord dif­fé­rents, tous mis à jour constam­ment.

Il faut se poser des ques­tions de base. Pour­quoi est-ce qu’on regarde des stats ? Parce qu’on veut pou­voir en tirer des conclu­sions. Mais en réa­li­té, peu de rédac­tions sont capables de réagir immé­dia­te­ment à une don­née, par exemple faire un article quand un sujet est en train de buz­zer.

Je croise des jour­na­listes très accros à Chart­beat [ser­vice de sta­tis­tiques sur la fré­quen­ta­tion de son site mesu­rées en temps réel, ndlr], il fau­drait leur pas­ser sur le corps pour leur enle­ver ça. Mais quand je leur demande à quoi ça leur sert vrai­ment, ils ne savent pas trop quoi répondre.

Et vous avez sûre­ment déjà assis­té à une réunion où quelqu’un débarque avec une grande idée, un chan­ge­ment à faire sur le site, en ayant au préa­lable sélec­tion­né pré­ci­sé­ment LA don­née qui va dans son sens, en igno­rant tout le reste.

Sans par­ler des biais qui peuvent se glis­ser. Il y a quelques années, You­Tube a fait un gros effort pour opti­mi­ser les pages, et accé­lé­rer le char­ge­ment des vidéos. Quand ils ont mis ces chan­ge­ments en pro­duc­tion, ils se sont ren­dus comptes que les métriques allaient dans le mau­vais sens, qu’en fait le temps de char­ge­ment des vidéos avait ten­dance à aug­men­ter.

C’est une don­née cru­ciale pour eux, donc ils avaient un vrai pro­blème. En ana­ly­sant davan­tage, ils se sont aper­çus qu’ils avaient tel­le­ment bien tra­vaillé que des inter­nautes avec des connexions lentes ou de vieux ordi­na­teurs s’étaient mis à regar­der des vidéos, alors qu’avant ils ne pou­vaient pas du tout le faire.

Et ce sont ces nou­veaux uti­li­sa­teurs qui fai­saient plon­ger les sta­tis­tiques, parce que les vidéos met­taient beau­coup de temps à se char­ger pour eux – mais au moins, ils pou­vaient les voir. Les mêmes don­nées qui les ont induits en erreur leur ont per­mis de com­prendre vrai­ment ce qui se pas­sait, en les exa­mi­nant de plus près.

Sachant tout ça, qu’est-ce qu’on peut faire pour mieux tra­vailler les sta­tis­tiques ?

1. Avant de regarder vos statistiques, regardez votre site

D’abord, il faut gar­der en tête qu’il y a plein de chan­ge­ments pos­sibles sans même avoir à les consul­ter, il suf­fit d’ouvrir les yeux.

On sait par exemple que les news­let­ters sont une façon de gagner du tra­fic et d’avoir des lec­teurs plus fidèles. Regar­der votre site : com­bien de temps vous faut-il pour vous ins­crire à la news­let­ter ?

Même remarque pour le pla­ce­ment des bou­tons de par­tage des réseaux sociaux : est-ce qu’ils sont acces­sibles, est-ce qu’ils sont assez visibles ? Ce sont des choses très simples à cor­ri­ger.

Un autre conseil que je donne, c’est d’avoir une check-list à rem­plir avant toute publi­ca­tion d’un conte­nu.

Je m’aperçois que dans beau­coup de sites, il y a toute une par­tie du conte­nu qui n’est jamais mis en avant nulle part, ni sur la page d’accueil, ni sur les réseaux sociaux. Il faut pas­ser par une sous-sous-rubrique pour y accé­der. Même leur auteur ne tweete pas un lien vers son article une fois publié !

Il faut avoir une stra­té­gie interne pour chaque publi­ca­tion, par exemple pro­gram­mer des tweets avec outils comme Buf­fer pour cou­vrir les dif­fé­rents fuseaux horaires. Véri­fier que l’article com­porte bien des liens externes et internes, c’est aus­si impor­tant, et c’est le genre de choses qu’on peut mettre dans une check-list. Vous voyez, il y a zéro tech­no­lo­gie en jeu ici, juste du bon sens.

2. Ne vous contentez pas des valeurs proposées par défaut

Ensuite, il faut mesu­rer les bonnes choses. Trop sou­vent, on se contente des métriques qui sont pro­po­sées par défaut. Si Google Ana­ly­tics vous pro­pose trois mesures quand on charge la page (par exemple « ses­sions », « uti­li­sa­teurs » et « pages vue»), ça ne veut pas for­cé­ment dire que ce sont ces trois métriques-là que vous devez sur­veiller.

Au début, il était beau­coup ques­tion de pages vues, ensuite de « reach », après d’engagement. Je me sou­viens qu’un type a publié une tri­bune un jour sur Medium pour expli­quer qu’il fal­lait vrai­ment regar­der le temps pas­sé sur le site, que c’était ça l’important.

Des clients ont com­men­cé à m’appeler et à me dire qu’ils vou­laient faire pareil, et je leur ai dit : « Vous allez vrai­ment chan­ger com­plè­te­ment de stra­té­gie, juste parce qu’un type a écrit ça sur Medium ?»

3. Regardez les ratios plutôt que les totaux

Il faut s’intéresser davan­tage aux ratios qu’aux valeurs abso­lues. Le nombre de pages vues, par exemple, ça ne m’intéresse pas for­cé­ment si je le prends iso­lé­ment. En revanche, si je com­pare avec le nombre d’articles publiés dans la jour­née, ça peut deve­nir inté­res­sant.

Si le nombre de pages vues aujourd’hui est le double de celui d’hier et que le nombre d’articles publiés a dou­blé aus­si, ce n’est pas une bonne nou­velle, ça veut dire qu’on n’a pas amé­lio­ré la visi­bi­li­té de chaque conte­nu. Regar­der le nombre de pages vues par auteur, ça peut être bien aus­si.

Des rédac­teurs en chef me disent : « On ne publie pas beau­coup le week-end parce qu’on n’a pas beau­coup de visi­teurs le week-end. » Mais en fait, c’est parce qu’ils publient peu le week-end qu’ils n’ont pas beau­coup de tra­fic le week-end – en tout cas, c’est une hypo­thèse que je ferais…

Si on regarde le nombre de pages vues par article, à chaque heure du jour ou bien pour chaque jour de la semaine, on peut sor­tir de ce type de pro­blème d’œuf et de poule.

4. Suivez moins d’indicateurs mais suivez-les mieux

Il faut aus­si réduire le nombre de métriques sur­veillées. Se concen­trer sur la fidé­li­té des lec­teurs par exemple, c’est un bon réflexe, mais ça peut vous mettre dans des situa­tions sur­pre­nantes. Met­tons qu’un de vos articles devienne viral : ça va faire chu­ter vos indi­ca­teurs de  fidé­li­té, parce que vous allez atti­rer sou­dain des gens qui ne vien­dront qu’une fois chez vous, pour un seul conte­nu.

Ce que je pré­fère obser­ver, c’est l’évolution des frequent users, les lec­teurs régu­liers, une notion uti­li­sée par les entre­prises tech­no­lo­giques : par exemple, on regarde l’évolution de ceux qui ont pas­sé au moins dix ses­sions dans les trois der­niers jours. Et là, on se rend compte que c’est une courbe beau­coup plus stable, les pics de tra­fic sont gom­més.

Quand Face­book s’est lan­cé, on ne pou­vait s’y enre­gis­trer qu’avec e-mail héber­gé par une série d’universités amé­ri­caines. Ça fai­sait donc très peu d’utilisateurs en valeur abso­lue. Mais les fon­da­teurs ont sen­ti qu’ils tenaient un ser­vice inté­res­sant quand ils se sont aper­çus que les gens res­taient très long­temps quand ils venaient.

Dans les rédac­tions, on ne mesure pas assez la qua­li­té des conte­nus. Une expé­rience simple à réa­li­ser, c’est de deman­der aux jour­na­listes de don­ner une note de 1 à 10 au conte­nu qu’il vient de publier. On peut deman­der aux lec­teurs de le faire aus­si. Au final, cette sta­tis­tique obte­nue de façon arti­sa­nale est aus­si impor­tante que les chiffres de Google Ana­ly­tics.

5. Cherchez un bon compromis plutôt qu’un objectif isolé

Plu­tôt que des cibles ou des objec­tifs, il faut cher­cher des sweet spots, de bons com­pro­mis. « Sur­per­for­mer » peut être aus­si mau­vais pour un site que « sous-per­for­mer ».

Met­tons que vous vou­liez abso­lu­ment mul­ti­plier le nombre de conte­nus en ligne. Vous allez vous orga­ni­ser pour que vos auteurs publient 50 articles chaque semaine. Votre tra­fic va aug­men­ter, OK, ça peut sem­bler super. Mais la qua­li­té de ce qui est pro­duit va plon­ger, et si vous ne la mesu­rez pas, vous ne le sau­rez jamais.

Du coup on va plu­tôt se dire : peut-être qu’on peut réduire un peu la lon­gueur des articles, ce qui nous per­met­trait d’en publier un peu plus, sans que le lec­teur ne se sente lésé.

J’entends dire : « Notre objec­tif est d’attirer un mil­lion de visi­teurs en plus en pro­ve­nance des réseaux sociaux. » OK, mais quel effet ça va avoir sur les autres métriques ?

Sur le Web, on s’est vite aper­çu qu’il n’y avait pas de cor­ré­la­tion entre la lon­gueur d’un article et le nombre de visites qu’il reçoit. Ce n’est pas parce que le texte est plus long qu’il sera plus vu.

Du coup, cer­tains ont dit : il faut faire court, pour faire plus de pages vues. D’accord, mais on en fait quoi ? La plu­part des sites ont déjà trop d’inventaire, les cam­pagnes publi­ci­taires ne sont pas assez nom­breuses pour rem­plir tous les empla­ce­ments.

Si vous ne le moné­ti­sez pas, ce tra­fic sup­plé­men­taire, c’est un tra­fic-pou­belle : en véri­té, vous n’en vou­lez pas ; ce que vous vou­lez, ce sont des lec­teurs qui reviennent sou­vent.

Les sta­tis­tiques doivent être au ser­vice d’un pro­jet, ce ne sont pas des buts en soit.

Quand je parle à des gens des entre­prises de tech­no­lo­gie, ils se demandent com­ment uti­li­ser leurs sta­tis­tiques pour amé­lio­rer le ser­vice qu’ils rendent aux inter­nautes ? Mais côté médias, la ques­tion qu’on me pose c’est : quelle est la sta­tis­tique que je dois cibler ? Ils ne veulent pas faire gran­dir le site, le rendre meilleur. Juste faire mon­ter des chiffres.

6. Faites des tests sur la durée avant de décider

Il ne faut pas hési­ter à faire des expé­riences, comme celle des articles ever­green de Vox : ils ont pris des conte­nus forts publiés plu­sieurs mois avant, ils les ont mis à jour et repu­blié. Et ils ont gagné beau­coup de pages vues, pour des conte­nus qui étaient enter­rés dans les archives. Cer­tains lec­teurs les avaient ratés, d’autres les avaient oubliés, dans tous les cas ils étaient contents de les lire.

Slate aus­si tente des choses : par exemple, ils demandent à leur rédac­teur de faire du  tra­fic who­ring pen­dant toute une jour­née ; chas­ser les clics avec un maxi­mum de conte­nus très attrac­tifs. En échange, ils vont avoir deux ou trois jours sans contraintes, pour creu­ser un sujet.

Même chose avec Quartz, et leur théo­rie sur les conte­nus de lon­gueur moyenne, qu’il faut évi­ter de publier, pour pri­vi­lé­gier les articles soit plus courts, soit plus longs [la Quartz curve, ndlr].

Il faut cepen­dant lais­ser ces expé­riences vivre assez long­temps. Un seul article sur une nou­velle thé­ma­tique ne suf­fit pas à savoir s’il faut lan­cer une nou­velle rubrique, pour­tant je l’ai vu faire aus­si.

D’abord parce que Google Ana­ly­tics pra­tique l’échantillonnage : les cal­culs ne sont pas for­cé­ment fait sur l’ensemble des stats, mais sur un échan­tillon, pour que ça aille plus vite. Du coup un chan­ge­ment ponc­tuel aura moins d’impact.

Mais sur­tout parce qu’il y a un tas de fac­teurs exté­rieurs qui peuvent influer énor­mé­ment, comme l’auteur de l’article ou l’heure de publi­ca­tion.

7. Montrez à vos journalistes des mesures qui ont du sens pour eux

Une bonne pra­tique, c’est aus­si de pro­po­ser la bonne métrique à la bonne per­sonne. Sou­vent, la frus­tra­tion res­sen­tie face aux sta­tis­tiques vient du fait qu’on n’a pas vrai­ment de prise sur les chiffres qu’on vous donne.

Par exemple, amé­lio­rer la visi­bi­li­té de l’abonnement à la news­let­ter, c’est un objec­tif inté­res­sant pour desi­gner, mais pas pour le jour­na­liste, qui ne peut rien faire pour chan­ger ça.

Pour un jour­na­liste, savoir le nombre de visites que son article a fait, ça n’est pas très utile fina­le­ment, puisqu’il a déjà ter­mi­né son tra­vail.

Même chose si vous met­tez un grand pan­neau lumi­neux dans la rédac­tion avec des infor­ma­tions du type : « les pages vues ont bais­sé de 5% par rap­port à hier ». Le jour­na­liste va se dire : « OK, mais qu’est-ce que je peux y faire ‚à mon niveau ?» Au final, ça aura des effets néfastes sur sa moti­va­tion.

8. Analysez vous-même vos données

Quand vous regar­dez vos sta­tis­tiques, sachez que le bou­ton « Expor­ter » est votre meilleur ami. Récu­pé­rer les don­nées brutes et les ana­lyse vous-mêmes dans un tableur de type Excel, ça va vous per­mettre de creu­ser davan­tage et de gar­der le plus per­ti­nent.

Au final, les stats en temps réel ont leur inté­rêt, c’est cool à regar­der, ça donne l’impression que vous êtes dans la salle de contrôle de la Nasa. Mais régler des petits pro­blèmes sur le site, cocher des cases sur une check-list, c’est peut-être moins pres­ti­gieux, cepen­dant c’est ça  qui fait la dif­fé­rence. Et pour les médias il y a de gros gains à faire avec un mini­mum d’efforts, dans cer­tains cas il suf­fit de se bais­ser pour les ramas­ser.

L’économiste Robert Solow a décrit dans les années 70 un para­doxe : les entre­prises dis­po­saient d’ordinateurs, de tableurs (c’était nou­veau à l’époque), mais pour­tant la pro­duc­ti­vi­té ne s’est pas vrai­ment amé­lio­rée à cette période.

C’est un peu pareil pour les médias : les sta­tis­tiques ont le poten­tiel de vrai­ment amé­lio­rer les choses, mais ce n’est pas le cas pour le moment. D’où l’intérêt d’écouter Peter Dru­cker, et d’arrêter de se lais­ser sub­mer­ger par elles.

Mis à jour le 17/4 à 21h30. Quelques pré­ci­sions et menus chan­ge­ments grâce aux retours du confé­ren­cier que j’ai reçus par e-mail. Une erreur cor­ri­gée : c’est You­Tube et non Face­book qui a eu des stats sur­pre­nantes après avoir opti­mi­sé le char­ge­ment des vidéos.

Sti­jn Debrou­were a eu la gen­tillesse d’y ajou­ter une série de liens pour ceux qui sou­haitent pro­lon­ger leur réflexion sur le sujet :