Ces données ont été initialement présentées dans la newsletter du 19 juillet 2023 disponible ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2023/07/inbox-insights-july-19-2023-innovation-prerequisites-twitter-vs-threads/.
Dans les Data Diaries de cette semaine, voyons si Threads a eu jusqu’à présent un impact matériel sur Twitter. Threads était clairement destiné à être un service compétitif pour Twitter. Maintenant que cela fait presque deux semaines depuis son lancement, a-t-il eu un impact appréciable sur Twitter ? Découvrons-le.
Premièrement, il n’y a aucun moyen de savoir en temps réel quel impact Threads a eu à l’échelle mondiale sur Twitter ; nous ne pouvons faire cette évaluation qu’à partir des comptes sur lesquels nous avons le contrôle. Pour cette raison, votre kilométrage variera ; certains publics Twitter sont fermement fidèles à Twitter, tandis que d’autres publics voudront participer ailleurs pour un certain nombre de raisons.
Alors, comment procéderiez-vous pour déterminer l’impact de Threads ? Essentiellement, vous effectueriez un test A/B rétroactif, dans lequel vous exporteriez vos données Twitter des derniers mois et utiliseriez une technique statistique appelée correspondance de score de propension pour trouver des tweets avec des performances similaires (pour exclure les covariables), avec le les différences étant ce qui s’est passé.
Vous pouvez le faire dans un langage de programmation comme Python avec sa bibliothèque Causal Inference ou en R avec la bibliothèque MatchIt. La façon dont ces logiciels fonctionnent est qu’ils examinent la période de traitement – la période que vous souhaitez mesurer – par rapport à d’autres périodes similaires, en fonction des variables que vous fournissez. Cela vous permet de contrôler des éléments tels que d’autres activités, d’autres promotions, d’autres données interférentes qui pourraient autrement contribuer à un résultat de test anormal. C’est ce qui en fait un test A/B rétroactif et meilleur que des tests plus simples comme prendre la moyenne de la période post-Threads par rapport à la période pré-Threads, ou utiliser un test t.
Jetons donc un coup d’œil à trois comptes Twitter différents pour voir comment ils se sont comportés depuis le lancement des discussions. Tout d’abord, nous examinerons le compte Trust Insights :
Ce que nous voyons est… inattendu. Au lieu d’une baisse, nous constatons des gains assez significatifs sur presque tous les indicateurs. D’accord, c’est inattendu, mais c’est un échantillon de 1. Passons à mon compte Twitter personnel :
Comme pour le compte Trust Insights, nous constatons une augmentation de nombreuses métriques pour Twitter. Très bien, passons au troisième compte :
Il s’agit d’un changement important ; dans ce compte, depuis le lancement de Threads, presque toutes les mesures sont en baisse substantielle par rapport à la période précédente.
Alors ça donne quoi ? Pourquoi cela semble-t-il si étrange ? Chaque public est différent. Chaque public participe aux réseaux sociaux pour ses propres raisons, pour faire partie de communautés qui répondent à ses besoins. Dans le cas de Trust Insights et de mon compte Twitter personnel, il s’agit d’audiences établies qui, dans de nombreux cas, ont constitué des suivis de longue date de personnes qui sont sur Twitter depuis des années. Ils peuvent avoir une certaine inertie – certes, beaucoup ont essayé Threads, mais ils peuvent toujours s’en tenir au réseau qu’ils connaissent, surtout s’ils ont développé une clientèle. Certains pourraient même doubler leur activité sur Twitter.
À l’inverse, le compte Twitter Warrior Nun Substack est tout nouveau, créé en janvier de cette année. Son audience est également beaucoup moins fidèle à Twitter ; souvent, vous remarquerez dans les biographies des gens des paroles du type « Je ne suis là que pour sauver Warrior Nun » ; ils n’ont pas une grande loyauté envers la plateforme elle-même. En conséquence, d’autres options peuvent être plus attrayantes.
L’essentiel à retenir ici n’est pas d’examiner un seul résultat, mais d’exécuter les mêmes tests vous-même, sur vos propres données. Votre public peut être plus ou moins engagé, et vos résultats seront probablement différents de ceux de vos pairs du secteur. Vérifiez vos propres données, puis définissez votre stratégie de manière appropriée.
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