Scan de post LinkedIn

Ton post va-t-il marcher ?

Colle ton brouillon. On le compare aux posts LinkedIn français d'un corpus mesuré un par un, et on t'envoie par email ce qui, dans ton texte, sonne comme une machine plutôt que comme toi.

Ton post contient

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 scan compare au corpus

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

  3. Étape 3

    Ton analyse par email

    Ta note, le détail dimension par dimension, et les tics d'écriture que ton post partage avec un texte généré.

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

Le scan lit ton brouillon avant que tu le publies et le confronte à 1 763 posts LinkedIn mesurés un par un, portés par 165 auteurs. Il cherche d'abord ce qui trahit une écriture générée : quatre tics dont l'excès sépare nettement nos propres textes de ceux écrits à la main. Puis il mesure ce que le format de ton post vaut sur le corpus. Aucun modèle de langage n'intervient, le calcul est déterministe, et deux scans du même texte donnent le même résultat. 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 1 763 publications LinkedIn mesurées une par une, pas à une opinion sur ce qui marche.

Ce que dit le corpus

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

5,0 / 10

  • moins de 4005,0
  • 400 à 8005,0
  • 800 à 1 4005,0
  • 1 400 à 2 2005,0
  • plus de 2 2005,0

Mesuré sur 708 posts de cette tranche, portés par 157 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.

Un tic d'écriture n'est pas une faute. C'est une habitude qui revient trop souvent, et une habitude, ça se change en une ligne.
1 763
posts mesurés
165
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 28 août 2026.

Accroche

Ce qu'elle regarde
La mécanique de la première ligne, celle qui décide si on lit la suite.
Poids mesuré
43,5 %
Évaluée ici
Non, demande un compte

Fond

Ce qu'elle regarde
Le sujet traité et la façon dont le propos se déroule.
Poids mesuré
30,6 %
Évaluée ici
Non, demande un compte

Type de post

Ce qu'elle regarde
La famille du post : récit, conseil, prise de position, coulisses.
Poids mesuré
15,1 %
Évaluée ici
Non, demande un compte

Type de média

Ce qu'elle regarde
Image, carrousel, vidéo, ou texte seul.
Poids mesuré
10,8 %
Évaluée ici
Oui

Appel à l'action

Ce qu'elle regarde
La façon dont le post se referme : question, affirmation, invitation.
Poids mesuré
0,0 %
Évaluée ici
Oui

Forme

Ce qu'elle regarde
Le découpage : blocs aérés, longueur des phrases, listes, première ligne.
Poids mesuré
0,0 %
Évaluée ici
Oui

Nombre de caractères

Ce qu'elle regarde
La tranche de longueur dans laquelle ton post tombe.
Poids mesuré
0,0 %
Évaluée ici
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.

Entre en avant-première

Les inscriptions rouvrent bientôt. Laisse ton email : tu entres avant l'annonce publique.

Déjà adopté par
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