La plupart des gens qui partagent un article ne l’ont pas ouvert, et la plupart de ceux qui l’ouvrent ne le finissent pas. Ce n’est pas une raison d’écrire court.
En un mot. Ce que mesurent réellement les statistiques de lecture d’un article, et ce qu’il faut en conclure.
Analyse des comportements de lecture en ligne : profondeur de défilement, temps passé, taux de reprise en partage, et écart entre ces indicateurs. Les mesures disponibles convergent sur deux constats : une part importante des partages intervient sans ouverture de l’article, et la profondeur de lecture décroît fortement après les premiers écrans.
Ces constats sont régulièrement retournés en argument pour écrire plus court, ce qui est un contresens. Ils décrivent une moyenne composée de deux populations très différentes : ceux qui survolent et partent, et ceux qui lisent entièrement. Raccourcir pour retenir les premiers ne les retient pas — ils ne cherchaient pas à lire — et prive les seconds de ce pour quoi ils étaient venus.
La donnée utile n’est pas la moyenne mais la distribution. Deux articles ayant le même temps de lecture moyen peuvent recouvrir des réalités opposées : l’un lu à moitié par tout le monde, l’autre lu entièrement par un cinquième et abandonné par le reste. Le second construit une audience, le premier non. D’où le déplacement d’indicateur : suivre la part de lecteurs qui atteignent la fin, et parmi eux la part qui revient, plutôt que le temps moyen. C’est aussi ce qui distingue une audience de passage d’un lectorat — et seul le second paie, s’abonne et revient.
L’écart entre partages et ouvertures est instructif pour une autre raison : il indique que beaucoup de partages portent sur le titre seul. Un titre qui fait partager sans faire lire produit de l’audience et aucun lectorat — et il expose le média, puisque les commentaires porteront sur un texte que personne n’a lu.
Cette carte comporte 1 question de contrôle, dans la version interactive.