ContentSquare data : Apprécier les temps d’exposition

Récemment j’ai eu l’occasion de bosser avec ContentSquare, un outil de données UX pour site web.

Parmi les metrics proposées par l’outil, un a attiré ma curiosité : le temps d’exposition.

J’ai toujours eu un peu de mal avec les notions de timing dans les outils de mesure, et pour être transparent, a leur donner du crédit. C’est ma première approche de l’outil, je vais donc mettre mes idées reçues de côté et voir ce qu’on me propose.

Dans l’outil, la metric permet, dans un zoning de mesurer le temps d’exposition des différents blocs de la page à un niveau de précision que l’on définit soit même au moment de la création du zoning.

Définition de la metric, dans l’outil : Décrire le temps moyen d’exposition d’une zone au cours d’un affichage de page. Cette métrique permet d’identifier les zones les plus vues par les internautes

Premières pensées

On parle d’affichage sur l’écran, en temps. Je ne sais pas comment elle est calculée, cela étant dit, si on pense à la présence d’un bloc donné dans une zone qui est ou non dans la taille de l’écran, malgré les scrolls, on doit pouvoir tomber sur quelque chose de plutôt juste. La confiance règne.

En regardant le rapport je suis tombé sur un temps d’exposition sur un bloc de texte 8,6 secondes. La belle affaire.

Les données de contexte

Je précise avant tout que la donnée est segmentée sur la page en français, segmentée sur l’audience francophone et desktop (c’est important pour la suite). Le texte fait 83 mots. Je me suis servi de ce site pour faire le compte (#Flemme).

Donner de la profondeur à la donnée

8,6 secondes. Je suis bien loti avec ça. Il va falloir que j’aille chercher ailleurs pour apprécier un peu la data. En me documentant un peu je trouve rapidement une moyenne de vitesse de lecture (250 mots/minute).

En allant un peu plus loin je tombe sur un marqueur, le MCLM (Mots correctement lus / minute). Cette donnée implique un input direct de l’utilisateur, ce à quoi je n’ai pas accès via l’outil. Mais il y a pas mal d’études et de papiers sur le sujet, qu’on utilise pour qualifier l’apprentissage de la lecture en primaire. C’est archi intéressant.

Retour à mes données

Bon pour la suite on va simplement regarder le temps « théorique » de mon bloc de texte, avec la vitesse de lecture moyenne, avec un simple produit en croix, avec le bon souvenir de calcul de la célérité vu au collège, sweet ol’ memory) :

Capture d’écran 2019-05-06 à 15.40.32
2019-05-06 15.36.13
2019-05-06 15.38.09

On devrait donc lire le texte en 19,2 secondes, au lieu des 8,6. J’en déduis donc que les visiteurs ont tendance à ne pas entièrement lire les textes de ce bloc.

Après coup

J’ai ensuite fait l’exercice pour d’autres textes de la page, et sur d’autres supports mobiles. Ce qu’il en est sorti : l’audience mobile passe encore moins de temps sur les blocs de texte (ce qui, au final, ne m’a pas tant étonné).

Pensées de fin & going further

Je suis un peu partagé sur la démarche. Plusieurs choses peuvent biaiser l’appréciation de la metric :

  • Dans l’outil j’ai vu des aberrations de temps, avec des temps d’exposition de plus de 100 secondes sur un bloc de texte.
  • Il n’y a pas de données fixes sur la vitesse moyenne de lecture en France.
  • La vitesse de lecture doit certainement varier selon plusieurs facteurs :
    • La catégorie socio-professionelle de l’audience (l’éducation a une influence sur la CSP, donc …)
    • Le support sur lequel un texte est lu doit avoir une influence certaine sur les temps de lecture.
    • Je vais faire un papier bientôt sur les retours de cette réflexion parce qu’il y a une tetre-chiée de choses à prendre en compte, et ça mérite une étude qui mêle UX Design, des connaissances en linguistique et en sociologie.

Par ailleurs si vous avez des données / papiers à partager , je suis bien preneur, car en partant d’un chiffre sur un rapport, je me suis rapidement trouvé super intéressé par le sujet. Aussi, si vous êtes chauds pour lancer une étude / des recherches plus approfondies sur le sujet, je suis partant, hésitez pas à me contacter sur mon Twitter.

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