Photo: Financial Times CC BY 2.0
Connaître et comprendre son audience en ligne devient de plus en plus crucial. Comme les statistiques de fréquentation sont difficilement exploitables par les journalistes et les producteurs de contenus, certains comme le Financial Times développent leurs propres outils. Les articles soulignant les efforts des rédactions pour s’approprier les statistiques éditoriales – au-delà de l’incontournable et détestée page vue – se multiplient. Dernier en date, un article du Nieman Lab parlant de Lantern, un outil statistique interne développé spécialement par le Financial Times, qui vise à aller au-delà de la mesure classique de l’audience et à révéler comment les utilisateurs s’approprient l’article et interagissent avec lui (on parle d’engagement). Produire des “analytics” pertinents pour les rédactions
Le logo de Lantern, l’outil développé par le FT.
En clair, il s’agit d’apporter un complément qualitatif à la page vue en mesurant le temps sur la page, l’utilisation de la barre de défilement, la performance sur les réseaux sociaux ou les terminaux utilisés pour lire l’article. La démarche du Financial Times est intéressante car elle montre que l’enjeu s’est déplacé de la collecte des données brutes à la construction d’indicateurs pertinents pour les journalistes. Créer de nouveaux indicateurs Le Financial Times a bâti ses nouveaux indicateurs à partir de données qu’il collecte déjà. Il s’agit bien d’une désintermédiation pour provoquer une utilisation directe et quotidienne par les journalistes d’indicateurs faits sur mesure. On quitte le modèle des rapports présentés à un petit groupe de décideurs. Les données d’audience deviennent un outil de travail et non plus un constat. Ces données seront utilisées pour optimiser les temps de publication, identifier les publics visés ou bien l’intérêt par région pour tel ou tel article, ou encore le meilleur format pour le mobile.
Capture d’écran de l’outil Lantern. (source: Nieman Lab)
Un enjeu éditorial ET économique C’est aussi un enjeu économique. Il va de pair :
- avec les tentatives de créer des modèles publicitaires plus qualitatifs (basés sur le temps d’exposition par exemple).
- avec le développement de l’abonnement aux contenus numériques qu’il faut ajuster et optimiser pour qu’ils soient pertinents et utiles.
De nombreux titres anglo-saxons communiquent sur ce type de démarche (Guardian, Wall Street Journal, CNN, New York Times). Les statistiques éditoriales ne font pas un bon contenu, mais elles aident à comprendre une diffusion éclatée à l’heure des plateformes comme Instant Articles de Facebook, AMP de Google ou autre Apple News. Si vous êtes intéressés par Lantern, et si vous n’avez pas peur d’entrer dans le code, tout est sur GitHub.