Hoe we dit hebben gemeten

Twee dingen, apart gehouden, beide uit onze eigen gegevens:

• Wanneer posts presteren. Voor 2,6 miljoen posts hebben we de likes van elke post vergeleken met de gebruikelijke likes van diezelfde auteur. Dat corrigeert voor het aantal volgers: een post met 500 likes van iemand die er normaal 2.000 krijgt, is een zwakke post, en zo behandelen we die ook. We zetten dat om in een score van 0 tot 100 voor elk dag- en tijdsblok, afzonderlijk voor elk land. Als je de referentielijn wilt waartegen die "gebruikelijke likes" worden afgezet, hebben we de gemiddelde LinkedIn engagement-ratio afzonderlijk gemeten.

• De beste dag voor bereik. Afzonderlijk hebben we voor 10.798 creators (831.350 posts) naar de werkelijke weergaven gekeken en gezocht welke weekdag elke creator het grootste bereik opleverde, en vervolgens de winnaars geteld.

Een paar kanttekeningen, want timinggegevens zijn gemakkelijk te vervalsen:

• Tijden zijn lokaal. Als we zeggen "8 uur 's ochtends in de VS", bedoelen we US Eastern-tijd. Voor Frankrijk is het de Parijse tijd, voor India is het IST. We vermelden de tijdzone elke keer.

• Scores vergelijken binnen een land, niet ertussen. Een score van 100 in Duitsland en een score van 100 in de VS zijn beide "het beste tijdstip in dat land". Ze betekenen niet dat Duitsland het beter doet dan de VS. Vergelijk de scores tussen landen nooit.

• Dit is correlatie, geen belofte. Dit zijn de tijdstippen waarop toevallig goede posts zijn geplaatst. Posten om 8 uur 's ochtends zorgt niet op magische wijze voor bereik. Het beïnvloedt de kansen, maar verandert ze niet wezenlijk.

• We hebben geen betrouwbare gegevens per branche, functie of B2B versus B2C, dus die gaan we niet verzinnen. Iedereen die je een exact "beste tijdstip voor B2B SaaS-recruiters" geeft, is aan het gissen.