Le 19 juillet, l’équipe d’Arthur Zargaryan a publié sur X une entreprise totalement inexistante, Sliceline.ai : un site web soigné généré par l’outil Hyperagent, une vidéo de présentation complète du produit, et une annonce de levée de fonds provenant d’un capital-risque fictif, Atomik.vc ; l’ensemble du contenu est inventé. Le jour de la publication, le nombre de vues de la vidéo a franchi les 700 000.
Sliceline.ai : l’organigramme d’une fausse société
L’équipe d’Arthur Zargaryan présente Sliceline.ai comme un clin d’œil à la version 2026 de la série HBO « Silicon Valley ». Une fausse start-up utilisant un modèle d’IA, PIE-1, pour relier les outils de communication de l’entreprise, suivre l’équipe via le « Hunger Adjustment Morale Score (HAMS) » et envoyer automatiquement des réparations de pizzas afin de remonter l’ambiance.
Sur le plan technique, l’équipe utilise l’outil Hyperagent pour générer deux sites en une seule fois (sliceline.ai et atomik.vc). Après les avoir reliés à GitHub, elle les déploie via Vercel vers un environnement de production : du concept à la mise en ligne, il suffit d’un temps extrêmement court.
Le texte pour X est ultra bref et tranchant : « On a levé 6 millions de dollars pour rendre heureux les employés mécontents. Une pizza à la fois. Mené par Atomik.vc. » L’équipe indique qu’une publication ayant un million d’impressions génère en pratique généralement entre 10 000 et 100 000 vues de la vidéo ; la qualité du texte détermine de quel côté de cette plage se situe le résultat.
Taux de clic et durée moyenne de visionnage : le cadre de MrBeast et la conception de la rétention cités par Arthur Zargaryan
Dans sa méthode opérationnelle, Arthur Zargaryan cite MrBeast, en résumant la viralité à deux problèmes algorithmiques : A) les gens ont-ils cliqué (taux de clic) ; B) les gens l’ont-ils regardé (durée moyenne de visionnage, AVD). Il souligne que les attentes définies par le texte doivent être tenues par la vidéo, et non par une simple désinformation qui attire des clics.
En matière de conception de la rétention, le montage des vidéos de Sliceline.ai adopte un rythme de changement de scène toutes les 3,83 secondes. La raison : l’environnement de contenu sur X est fortement « TikTok-isé » ; des images immobiles sont un déclencheur qui fait glisser le public hors de la vidéo. L’énergie de la vidéo doit être maintenue tout au long, après le crochet de début, et pas seulement au moment du générique d’ouverture.
Signaux de viralité de l’algorithme de X et stratégie de réseau personnel en priorité
（Source : Launch Video）
Dans son article, Arthur Zargaryan indique que le plus grand signal unique de viralité de l’algorithme de X (open source) se situe dans les commentaires et les réponses, en particulier les réponses de l’auteur du message original. La conception de l’algorithme vise à stimuler la conversation plutôt qu’à encourager une simple consultation passive. Il affirme qu’après la publication, dans les premières heures, l’équipe s’assure que chaque commentaire entrant reçoit immédiatement une réponse.
Côté stratégie de réseau personnel, l’équipe met en place un ensemble d’outils internes pour parcourir et cartographier les réseaux personnels, en listant précisément les personnes à contacter à chaque publication. Elle divise ensuite les sources en « interactions réseau personnel » et « interactions avec des influenceurs ». Grâce à l’outil virality.studio, elle suit minute par minute la contribution de chacun des deux types d’interactions aux indicateurs de performance. La conclusion de Zargaryan est la suivante : l’influence du réseau personnel ne peut pas être reproduite (car tout le monde ne peut pas accéder au même cercle d’influence), tandis que les influenceurs ne peuvent qu’allumer une allumette, sans pouvoir fabriquer une véritable chaleur d’interaction.
Par ailleurs, l’équipe cite à plusieurs reprises, pendant l’événement, ses propres publications originales qu’elle retweete, en les accompagnant de nouveaux contenus (par exemple une vidéo de montage de boîte à pizza), afin de générer des interactions supplémentaires plutôt que d’empiler toutes les ressources sur un seul tweet.
Questions fréquentes
Quel est le nombre final de vues de l’expérience Sliceline.ai ?
D’après l’article d’Arthur Zargaryan, à la fin de la journée de publication, la vidéo de Sliceline.ai a dépassé 700 000 vues, et continue d’augmenter ; le même jour, OpenAI, DoorDash et Pocket publiaient également du contenu sur X, créant un environnement concurrentiel.
Quelle est, selon Arthur Zargaryan, la plus grande impulsion de viralité de l’algorithme de X ?
D’après son article, en citant des informations open source sur l’algorithme de X, Arthur Zargaryan indique que le plus grand signal unique de viralité est constitué par les commentaires et les réponses, en particulier les réponses de l’auteur du message original ; la conception de l’algorithme vise à stimuler la conversation, plutôt qu’à récompenser uniquement les retweets ou à amplifier la portée via les influenceurs.
Comment l’équipe utilise-t-elle virality.studio pour suivre les performances de la publication ?
D’après l’explication fournie dans l’article, virality.studio est un outil construit par l’équipe d’Arthur Zargaryan. Il suit les performances des publications minute par minute et sépare le calcul de l’impact des interactions du réseau personnel de celui des interactions avec des influenceurs, afin que l’équipe comprenne précisément quel type d’interaction stimule les indicateurs.
