Étude
Statistiques LinkedIn : ce que révèlent 2 214 posts analysés
La plupart des statistiques LinkedIn qui circulent viennent d'un billet qui cite un billet qui cite une étude que personne n'a lue. Celle-ci repose sur un corpus que j'ai collecté et nettoyé moi-même : 2 214 publications LinkedIn réelles, ramenées à 34 variables exploitables, puis analysées par format, longueur, horaire et taille d'audience.
Tous les chiffres de cette page sont calculés sur ce corpus. Rien n'est extrapolé, rien n'est repris d'une source tierce. Et là où la donnée ne permet pas de conclure, c'est écrit.
L'écart entre la moyenne (549 likes) et la médiane (73) dit déjà l'essentiel : une poignée de posts viraux écrase les moyennes. Chaque fois qu'un chiffre moyen est cité ici, la médiane l'accompagne. Sans elle, la lecture est fausse.
Citer cette étude
Clément Aouadène, Statistiques LinkedIn : ce que révèlent 2 214 posts analysés, ekóz, 2026.
https://clement-aouadene.fr/statistiques-linkedin-2214-posts
Reprise libre des chiffres avec un lien vers cette page. Si vous citez un résultat, citez aussi son effectif : certains reposent sur moins de cent posts.
Méthodologie
Le corpus brut vient d'un scrape de la recherche LinkedIn via Apify, en juillet 2026 : 2 220 lignes et 1 808 colonnes. Le pipeline de nettoyage, en Python (pandas), a suivi cinq étapes.
- Dé-doublonnage. Les posts portant une URL d'article apparaissaient plusieurs fois avec des attributs différents ; seule la première occurrence, la plus complète, a été conservée. Six doublons supprimés, 2 214 posts uniques.
- Réduction des colonnes. Sur 1 808 colonnes, 1 774 étaient des champs techniques générés par l'outil de collecte (identifiants de tracking, métadonnées vidéo imbriquées, attributs de profils tertiaires). 34 portaient une information exploitable.
- Enrichissement. Création des variables dérivées : présence d'image, de vidéo, de document, de texte ; longueur en caractères et en mots ; date et heure de publication ; taux d'engagement rapporté aux abonnés.
- Analyse. Moyennes, médianes, écarts-types, corrélations de Pearson, quantiles, et segmentation croisée format × média × longueur × horaire × abonnés.
- Publication. Chaque tableau de cette page indique son effectif. Les chiffres reposant sur un petit nombre de posts sont signalés comme tels.
Ce que ce corpus est, et ce qu'il n'est pas. Il s'agit de publications remontées par la recherche LinkedIn, donc de contenus déjà visibles. Ce n'est pas un échantillon représentatif des dirigeants de PME, ni de LinkedIn dans son ensemble : les comptes à forte audience y sont sur-représentés, et les posts confidentiels absents. Les écarts mesurés ici décrivent des tendances dans ce corpus. Ils ne constituent pas une loi applicable à un compte donné.
Le corpus en chiffres
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Format | Nombre de posts | Part du corpus |
|---|---|---|
| Image | 1 002 | 45,3 % |
| Vidéo | 478 | 21,6 % |
| Texte seul | 423 | 19,1 % |
| Article externe | 196 | 8,9 % |
| Document (carrousel PDF) | 98 | 4,4 % |
| Sondage | 9 | 0,4 % |
L'image domine le corpus. Comme on va le voir, elle ne domine pas l'engagement.
Quel format génère le plus d'engagement ?
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Format | Posts | Likes moyens | Likes médians | Commentaires | Partages |
|---|---|---|---|---|---|
| Article externe | 196 | 1 048 | 205 | 77 | 67 |
| Vidéo | 478 | 533 | 75 | 44 | 41 |
| Texte seul | 423 | 512 | 61 | 40 | 16 |
| Image | 1 002 | 502 | 80 | 47 | 19 |
| Document (carrousel PDF) | 98 | 216 | 46 | 26 | 9 |
| Sondage | 9 | 25 | 11 | 33 | 0 |
Le partage d'un article externe commenté arrive largement en tête : 1 048 likes en moyenne, soit deux fois le score d'un post image. Il tient aussi sur la médiane (205 contre 80), ce qui écarte l'hypothèse d'un simple effet de viralité isolée.
Le résultat le plus contre-intuitif concerne les carrousels PDF. Présentés un peu partout comme le format LinkedIn par excellence, ils arrivent avant-derniers, à 216 likes en moyenne contre 549 pour l'ensemble. Sur la médiane, l'écart tient également (46 contre 73).
Réserve. 98 posts au format document, c'est peu. Et le format « article externe » recouvre souvent des comptes médias ou institutionnels, dont l'audience diffère de celle d'un dirigeant de PME. Le classement est net, son explication ne l'est pas : ces chiffres disent ce qui a marché dans ce corpus, pas pourquoi.
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L'effet des médias : attention au piège de lecture
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Média | Likes moyens avec | Likes moyens sans | Écart |
|---|---|---|---|
| Image | 508 | 587 | −13 % |
| Vidéo | 533 | 553 | −4 % |
| Document | 216 | 564 | −62 % |
Lue vite, cette table dit « ajouter une image fait baisser l'engagement ». C'est la conclusion qu'on trouve partout, et elle est trop rapide.
Pourquoi cette comparaison ne prouve pas ce qu'elle semble prouver. La colonne « sans image » contient les partages d'articles externes, c'est-à-dire précisément le format le plus performant du corpus. Ce n'est donc pas une comparaison à contenu égal : on compare des posts qui diffèrent aussi par leur nature. L'écart de −13 % sur les images est confondu avec l'effet du format. Il faudrait comparer, à format identique, des posts avec et sans image pour trancher, et l'effectif ne le permet pas ici.
Ce qu'on peut dire honnêtement : rien dans ces données n'indique qu'ajouter une image améliore l'engagement. L'image de remplissage, celle qu'on met « parce qu'il en faut une », ne s'appuie sur aucun résultat mesuré ici. L'écart des carrousels PDF, lui, est trop large (−62 %) pour tenir entièrement à ce biais.
La longueur du texte : deux zones, un creux
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Longueur | Posts | Likes moyens | Likes médians | Commentaires |
|---|---|---|---|---|
| Moins de 100 caractères | 183 | 314 | 63 | 22 |
| 100 à 300 caractères | 322 | 724 | 82 | 43 |
| 300 à 500 caractères | 223 | 499 | 122 | 42 |
| 500 à 1 000 caractères | 585 | 562 | 82 | 48 |
| 1 000 à 2 000 caractères | 692 | 467 | 66 | 51 |
| 2 000 à 5 000 caractères | 209 | 769 | 55 | 69 |
Deux pics se détachent : le format court et percutant (100 à 300 caractères, 724 likes) et l'analyse longue (2 000 à 5 000 caractères, 769). La tranche 1 000 à 2 000 caractères, qui rassemble pourtant le plus gros effectif du corpus (692 posts), est la moins performante.
À noter : sur la médiane, le classement change. La tranche 300 à 500 caractères passe en tête (122 likes médians), et le long format tombe à 55. Autrement dit, le long format ne gagne pas régulièrement : il gagne rarement, mais très fort. C'est un pari à forte variance, pas une recette.
La corrélation globale entre longueur et likes est de 0,027, c'est-à-dire nulle. La longueur n'explique rien à elle seule. Elle décrit une intention éditoriale, et c'est cette intention qui se mesure.
L'anatomie des 10 % de posts les plus performants
222 publications ont dépassé 1 281 likes. Voici ce qui les sépare du reste du corpus.
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Format | Part du top 10 % | Part du corpus | Lecture |
|---|---|---|---|
| Image | 37 % | 45,3 % | sous-représentée |
| Vidéo | 24 % | 21,6 % | à l'équilibre |
| Article externe | 19 % | 8,9 % | deux fois sur-représenté |
| Texte seul | 18 % | 19,1 % | à l'équilibre |
| Document (carrousel PDF) | 1 % | 4,4 % | quasi absent |
Deux publications au format document seulement figurent dans le top 10 %. C'est la confirmation la plus nette de l'analyse par format : le carrousel PDF n'est pas un format à viralité dans ce corpus.
À l'inverse, l'article externe pèse 19 % du top pour 8,9 % du corpus. Et la longueur moyenne du top 10 % (1 018 caractères) tombe dans la tranche que le tableau précédent donnait comme la moins performante. Les deux résultats ne se contredisent pas : la tranche 1 000 à 2 000 caractères est médiocre en moyenne et produit des réussites majeures. Elle est simplement la plus fréquente.
Quand publier ?
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Jour | Likes moyens | Écart à la moyenne du corpus |
|---|---|---|
| Mardi | 711 | +30 % |
| Lundi | 583 | +6 % |
| Samedi | 562 | +2 % |
| Jeudi | 521 | −5 % |
| Dimanche | 520 | −5 % |
| Mercredi | 493 | −10 % |
| Vendredi | 426 | −22 % |
Le mardi devance le vendredi de 67 %. Côté horaires, 16 h ressort nettement : 1 324 likes en moyenne, 2,4 fois la moyenne du corpus. Suivent 23 h (981), 21 h (977), 18 h (897) et 4 h (847).
Réserve. Les heures sont celles de l'horodatage de collecte, et le corpus mêle des comptes de plusieurs pays. La présence de 4 h et 23 h dans le haut du classement suggère surtout des décalages de fuseau, pas une fenêtre de publication à viser. Retenez la tendance jour, méfiez-vous de la précision horaire.
Le nombre d'abonnés pèse plus que ne le disait le livre blanc
C'est le point sur lequel je corrige ma propre analyse initiale.
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Abonnés de l'auteur | Posts | Likes moyens | Likes médians |
|---|---|---|---|
| Moins de 500 | 3 | 42 | 26 |
| 500 à 5 000 | 18 | 40 | 21 |
| 5 000 à 50 000 | 41 | 97 | 26 |
| 50 000 à 500 000 | 19 | 322 | 65 |
| Plus de 500 000 | 28 | 1 313 | 578 |
La corrélation de Pearson entre abonnés et likes est de 0,085, donc faible. Le livre blanc en concluait que « la taille de l'audience ne prédit pas le succès ». La lecture par tranche dit l'inverse, et elle est plus fiable ici. Les likes moyens sont multipliés par 33 entre la tranche 500 - 5 000 abonnés et la tranche au-delà de 500 000, et la progression se retrouve sur la médiane.
La corrélation est faible parce qu'elle mesure une relation linéaire, alors que la relation est manifestement exponentielle, et parce que l'effectif est petit : 109 posts seulement disposaient de la donnée d'abonnés, dont 3 dans la tranche la plus basse. Une corrélation de Pearson sur ce genre de distribution ne veut pas dire grand-chose.
Ce qu'il faut en retenir, sans se raconter d'histoires. Le nombre d'abonnés a un effet massif sur le volume de likes. Il reste que le taux d'engagement, lui, ne suit pas la même pente : le meilleur du corpus, 46,3 %, appartient à un compte de 67 abonnés. Une petite audience engagée produit peu de likes et beaucoup de conversations. Pour un dirigeant de PME, c'est la seconde métrique qui compte, parce que ses clients se comptent en dizaines, pas en dizaines de milliers.
Ce que ces statistiques LinkedIn changent concrètement
Tableau à faire défiler horizontalement.
| Décision | Ce que dit la donnée | Solidité |
|---|---|---|
| Partager un article externe avec un vrai point de vue | 1 048 likes moyens, deux fois le score d'un post image, et 19 % du top 10 % | Forte |
| Abandonner le carrousel PDF comme format principal | 216 likes moyens, 1 % du top 10 % | Forte |
| Choisir franchement le format court ou l'analyse longue | 724 et 769 likes moyens, contre 467 dans la zone intermédiaire | Moyenne, le classement s'inverse sur la médiane |
| Décaler les publications du vendredi | 426 likes moyens, −22 % par rapport au corpus | Moyenne |
| Ne pas ajouter d'image par réflexe | Aucun gain mesuré ici pour l'image | Faible, comparaison non contrôlée |
| Juger un compte sur son taux d'engagement, pas sur ses likes | 46,3 % d'engagement pour un compte de 67 abonnés | Forte sur le principe, un seul cas mesuré |
Le détail de la mise en application, exemple par exemple, est dans le livre blanc LinkedIn pour dirigeants de PME, en PDF et gratuit.
Les limites de cette étude
Elles sont réelles, et les connaître vaut mieux que de citer un chiffre à l'aveugle.
- Le corpus n'est pas représentatif. Il provient de la recherche LinkedIn et sur-représente donc les contenus déjà visibles, et avec eux les comptes à forte audience.
- Ce ne sont pas des dirigeants de PME. Les comptes analysés sont divers, souvent médias ou influenceurs. Les ordres de grandeur ne se transposent pas tels quels à un compte de 2 000 abonnés.
- Les comparaisons ne sont pas contrôlées. Comparer « avec image » et « sans image » revient à comparer des posts qui diffèrent aussi par le format. Les écarts mesurés mélangent plusieurs effets.
- Certains effectifs sont faibles. 98 posts au format document, 9 sondages, 109 posts avec une donnée d'abonnés, 3 dans la tranche sous 500 abonnés.
- La photographie date de juillet 2026. L'algorithme de LinkedIn change, et les formats favorisés avec lui.
- Corrélation n'est pas causalité. Rien ici ne dit qu'écrire un post de 2 500 caractères un mardi à 16 h le fera performer. Ce sont des tendances observées, pas un levier.
Pour aller plus loin
Questions fréquentes sur ces statistiques LinkedIn
Sur quoi portent ces statistiques LinkedIn ?
Sur 2 214 publications LinkedIn réelles, collectées en juillet 2026 et analysées sur 34 variables : type de post, longueur du texte, présence d'image, de vidéo ou de document, jour et heure de publication, likes, commentaires, partages, nombre d'abonnés de l'auteur.
Quel format de post génère le plus d'engagement sur LinkedIn ?
Dans ce corpus, le partage d'un article externe accompagné d'un commentaire personnel arrive en tête, avec 1 048 likes en moyenne contre 502 pour un post image. Les documents PDF, souvent appelés carrousels, ferment la marche à 216 likes en moyenne.
Quelle est la meilleure heure pour publier sur LinkedIn ?
Dans ce corpus, les publications de 16 h obtiennent 1 324 likes en moyenne, soit 2,4 fois la moyenne générale de 549. Le mardi est le meilleur jour (711 likes en moyenne), le vendredi le moins bon (426). Ces écarts sont mesurés sur des comptes très divers : à titre individuel, vos propres statistiques restent le meilleur juge.
Les carrousels PDF fonctionnent-ils sur LinkedIn ?
Pas dans ce corpus. Les 98 posts au format document y obtiennent 216 likes en moyenne, contre 549 toutes publications confondues, et ils ne représentent que 1 % des posts les plus performants alors qu'ils pèsent 4,4 % du corpus. C'est le résultat le plus contre-intuitif de l'analyse.
Faut-il ajouter une image à ses posts LinkedIn ?
Les posts sans image obtiennent en moyenne 587 likes contre 508 pour les posts avec image. Attention à l'interprétation : les posts sans image incluent les partages d'articles externes, qui sont le format le plus performant du corpus. La comparaison n'est donc pas à contenu égal et ne prouve pas qu'une image nuit.
Quelle longueur de texte pour un post LinkedIn ?
Deux zones se détachent : 100 à 300 caractères (724 likes en moyenne) et 2 000 à 5 000 caractères (769). Entre les deux, la tranche 1 000 à 2 000 caractères est la moins performante du corpus (467). La corrélation entre longueur et likes reste quasi nulle sur l'ensemble (0,027) : la longueur seule n'explique rien.
Le nombre d'abonnés change-t-il quelque chose ?
Oui, et le livre blanc dont cette page est tirée le sous-estimait. Sur les 109 posts dont le nombre d'abonnés de l'auteur était disponible, les likes moyens passent de 40 sous 5 000 abonnés à 1 313 au-delà de 500 000. La corrélation linéaire est faible (0,085) parce que la relation n'est pas linéaire et que l'échantillon est petit, pas parce que les abonnés n'auraient pas d'effet.
Peut-on citer ou réutiliser ces données ?
Oui, avec un lien vers cette page. La méthodologie, les effectifs et les limites sont publiés pour que chacun puisse juger de la solidité de chaque chiffre.
On en parle 30 minutes ?
Vous me racontez votre boîte, je vous dis ce que je ferais à votre place. Si ce n'est pas pour vous, vous repartez quand même avec un avis utile.
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