Scan de post LinkedIn

Ton post va-t-il marcher ?

Colle ton brouillon. On le compare à 1 597 posts LinkedIn mesurés et on te dit, dimension par dimension, ce qui accroche et ce qui te coûte de la portée.

Gratuit, sans créer de compte. Ton texte n'est pas conservé.

Comment ça fonctionne ?

  1. Étape 1

    Colle ton brouillon

    Le texte que tu t'apprêtes à publier, tel quel. Rien à relier, rien à installer.

  2. Étape 2

    Le post est comparé au corpus

    Ton texte est rangé dans des cases mesurées, puis confronté aux posts réels du corpus.

  3. Étape 3

    Tu reçois ta note et tes leviers

    Une note par dimension, et les corrections qui la font monter le plus, chiffrées.

Scan de post LinkedIn gratuit : ton post va-t-il marcher ?

Le scan de post note ton brouillon avant que tu le publies. Il ne devine pas : il range ton texte dans des cases, puis compare chaque case à ce que font réellement 1 597 posts LinkedIn mesurés un par un, portés par 137 auteurs. Aucun modèle de langage n'intervient, le calcul est déterministe, et deux scans du même texte donnent la même note. Gratuit, sans compte, et ton texte n'est pas conservé.

Par Maxence Vroilant, fondateur de Never Boring AIMis à jour le .

La note compare ton post à 1 597 publications LinkedIn mesurées une par une, pas à une opinion sur ce qui marche.

Ce que le corpus mesure vraiment

Les mêmes chiffres que ceux d'un scan. Certains sont contre-intuitifs, on ne les lisse pas.

Essaie

Combien vaut chaque longueur de post

1 050 caractères

10,0 / 10

  • moins de 4000,0
  • 400 à 8002,2
  • 800 à 1 40010,0
  • 1 400 à 2 2002,2
  • plus de 2 20010,0

Mesuré sur 639 posts de cette tranche, portés par 129 auteurs. La longueur ne fait pas la note à elle seule : c'est la dimension qui pèse le moins.

Comment la note est calculée ?

Quatre questions, et ce qu'on répond à chacune. Déplie celle qui t'intéresse.

Le scan ne lit pas ton texte comme un lecteur. Il en extrait des propriétés observables : le nombre de caractères, la longueur de la première ligne, la présence de blocs séparés par une ligne vide, la longueur médiane des phrases, la façon dont le post se termine, le type de média qui l'accompagne.

Chacune de ces propriétés range ton post dans une case. « Première ligne courte, sous 60 caractères » est une case. « Se termine par une invitation à commenter » en est une autre. Le corpus contient assez de posts pour que chaque case ait sa propre performance mesurée : combien de réactions et de commentaires obtiennent, en moyenne, les posts qui tombent dedans.

Ta note pour une dimension est la performance de ta case dans cette dimension. La note globale est la moyenne de ces notes, pondérée par ce que chaque dimension sépare réellement.

Une note n'est pas un jugement sur ton écriture. C'est la performance mesurée du format dans lequel ton post tombe, et ce format, tu peux le changer.
1 597
posts mesurés
137
auteurs
7
dimensions

Les sept dimensions, et ce que chacune pèse

Les poids sont mesurés sur le corpus, pas choisis. Ils bougent quand le corpus grossit. Calibration du 22 août 2026.

DimensionCe qu'elle regardePoids mesuréÉvaluée ici
Appel à l'actionLa façon dont le post se referme : question, affirmation, invitation.29,2 %Oui
Type de postLa famille du post : récit, conseil, prise de position, coulisses.21,2 %Non, demande un compte
AccrocheLa mécanique de la première ligne, celle qui décide si on lit la suite.19,6 %Non, demande un compte
FondLe sujet traité et la façon dont le propos se déroule.13,7 %Non, demande un compte
FormeLe découpage : blocs aérés, longueur des phrases, listes, première ligne.11,2 %Oui
Type de médiaImage, carrousel, vidéo, ou texte seul.2,9 %Oui
Nombre de caractèresLa tranche de longueur dans laquelle ton post tombe.2,3 %Oui

Ce qu'on nous
demande le plus

Les questions qui reviennent sur le scan, et ce qu'on y répond sans arrondir.

Oui, et sans compte. Tu colles ton texte, tu donnes un prénom et un email pour ouvrir le résultat, c'est tout. Il n'y a ni carte bancaire ni limite au nombre de posts que tu peux scanner.

La méthode

Never Boring AI est un agent IA pour LinkedIn, construit par Maxence Vroilant. Le corpus qui sert de référence à ce scan est collecté un post à la fois, avec ses compteurs réels, puis nettoyé : les publications sponsorisées sont écartées, les comptes d'entreprise aussi, et les lignes dont les compteurs n'ont pas pu être lus de façon fiable sortent de la mesure.

On publie ce que le corpus permet de dire, et on écrit ce qu'il ne permet pas. Une dimension qui ne sépare rien n'entre pas dans la note. Un pattern qui ne tient pas sur un jeu de réserve est écarté. Un chiffre qu'on ne mesure pas, comme la portée, n'est pas affiché. C'est une base plus petite que celles annoncées ailleurs, et c'est un choix : on préfère un chiffre vérifiable à un grand nombre invérifiable.

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