MagicPost · Benchmark LinkedIn
Mars 2026
Impressions par post selon le nombre d’abonnés · 27 581 posts analysés| Abonnés | Faible | Médian | Haut | Top 10 % |
|---|---|---|---|---|
| 0-1K | 100+10 % | 212+2 % | 508+11 % | 1 242+15 % |
| 1K-5K | 220-1 % | 482-3 % | 1 139-2 % | 2 963+3 % |
| 5K-10K | 344-10 % | 769-9 % | 1 984-5 % | 5 206-8 % |
| 10K-25K | 767+16 % | 1 673+9 % | 4 196+12 % | 12,4 k+11 % |
| 25K-50K | 1 161-6 % | 2 676-18 % | 7 116-20 % | 20,6 k-16 % |
| 50K-100K | 2 732+4 % | 6 422-9 % | 17,2 k-6 % | 44,8 k-11 % |
| 100K+ | 5 686-24 % | 13,4 k-21 % | 29,6 k-29 % | 75,6 k-29 % |
Faible = quart inférieur · Médian = post du milieu · Haut = quart supérieur · Top 10 % = meilleur décile
Évolution sur six mois
Impressions médianes d’un post LinkedInimpressions sur un post image
+44 %face au texte
+7 %face à la médiane
Les posts construits autour de listes à puces répétées et d'une structure très mécanique affichent 5 % d'impressions en moins que la moyenne habituelle de leur auteur. Ce recul est mesuré sur un sous-ensemble conséquent de publications, et il est cohérent : ce type de contenu, prévisible et interchangeable, semble peser sur la portée, quel que soit le créateur. L'hypothèse selon laquelle LinkedIn pénaliserait les posts à tonalité automatisée ne se confirme pas dans les données. Quand on compare les publications les plus « IA » et les plus personnelles d'un même auteur, aucune différence de portée significative n'apparaît : les deux catégories performent de façon quasi identique chez les mêmes créateurs. Ce qui ressort, c'est donc moins une question de style que de fond : éviter les structures en liste omniprésentes au profit d'un propos plus direct et moins reproductible reste le levier le plus concret pour maintenir sa portée.