Comment les gens nettoient vraiment leurs comptes X

Données anonymisées d'utilisation de X Cleaner, l'extension Chrome pour supprimer en masse tweets, likes et retweets. Chaque chiffre ici vient de télémétrie réelle opt-in — pas de sondage, pas d'extrapolation.

Dernière mise à jour : 16 avril 2026 · Échantillon : sessions anonymisées du premier mois post-lancement · Méthodologie

Les trois chiffres qui comptent

Si tu cherches une stat à citer, commence par celles-ci.

847
Items supprimés en moyenne par session
97,5%
Des suppressions ciblent des likes, pas des tweets ou des RT
3 200/h
Débit maximum de suppression (vs limite API X de 300 par 15 min)

Les deux premiers chiffres ont été une surprise. L'hypothèse de départ quand tu construis un "tweet deleter" c'est que les gens veulent effacer leurs tweets. Dans la réalité, presque tout le monde vient pour nettoyer ses likes : la liste publique de tout ce qu'ils ont liké depuis 2008, qui est devenue publique par défaut après le changement de politique X en 2024.

Ce qui est supprimé

Répartition par type de contenu sur l'ensemble des suppressions trackées (n = 9 286 items sur les 17 premiers jours post-lancement).

Likes
9 053
Retweets
122
Tweets
110
Réponses
1
À retenir : le modèle mental de la "suppression de tweets en masse" suppose qu'on veut réécrire son historique public. En fait non — les gens veulent surtout nettoyer discrètement dix ans de likes privés (devenus publics).

Vitesse de suppression en pratique

X Cleaner tourne dans ton navigateur via les mêmes endpoints que x.com utilise quand tu supprimes manuellement. On applique un rate-limit interne pour rester sous les quotas API. Débits mesurés sur 30 jours :

Type de contenuDébit médianDébit de pointeLimite théorique API X
Likes (unlike)2 100 / heure3 200 / heure300 / 15 min (1 200/h)
Retweets (undo)1 400 / heure2 000 / heure300 / 15 min (1 200/h)
Tweets (delete)1 800 / heure2 800 / heure50 / 15 min (200/h)

Si X Cleaner dépasse les quotas API publiés c'est parce que l'extension opère en tant que session de navigateur, pas en tant que client API bearer-token. Le plafond "300 par 15 minutes" s'applique aux endpoints v2 REST que les outils tiers utilisent classiquement. Les endpoints web internes, qui font tourner x.com lui-même, ont des limites dynamiques qui s'adaptent au score de confiance de la session.

Prêt à citer : "X Cleaner traite jusqu'à 3 200 suppressions par heure, contre une limite publique de l'API X de 300 requêtes sur 15 minutes."

Qui utilise un tweet deleter — et pourquoi

On ne collecte pas de données démographiques. Mais on track le comportement sur les 58 premiers users de la cohorte de lancement.

ComportementPart des usersCe que ça dit
Touche le cap 10/jour dès la 1ère session43%Intention forte : les gens viennent pour supprimer beaucoup, pas un peu.
N'ont jamais complété une suppression53%Friction d'activation — souvent parce que l'user a installé, parcouru, et est revenu plus tard.
Reviennent pour une 2e session sous 48h43% de la cohorte J1Le produit a un effet "finir le travail" — on revient pour compléter.
Utilisent le filtre par date71% des payants"Supprimer tweets plus vieux que X" = use case Pro dominant.
Utilisent le filtre par mot-clé38% des payantsOn vise du contenu précis : vieilles prises de position gênantes, ex, marques disparues.
Deux power users représentent 97% des suppressions totales. Sur 9 286 items supprimés, 7 285 viennent d'un user et 1 717 d'un autre. Ça confirme que le produit est épisodique : quelques users font un énorme ménage, puis le compte redevient silencieux.

D'où viennent les gens qui nettoient leurs tweets

Répartition géographique des inscriptions sur les 17 premiers jours, avant durcissement du ciblage géo des ads.

Indonésie
17%
Brésil
17%
Arabie Saoudite
7%
France
3%
États-Unis
2%
Reste du monde
54%

La répartition géographique contredit l'hypothèse classique que les users occidentaux dominent. Les taux par habitant élevés en Indonésie, Brésil et Arabie Saoudite suggèrent que le use case "nettoyer son X avant un boulot / un mariage / un virage politique" a une demande internationale forte — souvent plus forte que sur les marchés d'origine.

Méthodologie

Chaque chiffre de cette page vient d'une de ces trois sources :

  1. Télémétrie événementielle anonymisée. L'extension reporte des compteurs agrégés (combien d'items supprimés par session, quels types, combien de temps). Pas de contenu de tweet, pas d'identifiant user, pas d'IP retenue au-delà d'une géolocalisation grossière.
  2. Logs serveur. Comptes d'inscription, achats de license, événements de conversion. Pas de données comportementales.
  3. Rapports Google Ads publics. Distribution géographique du trafic payant, pour cross-check avec la géographie organique.

Taille d'échantillon : données sur les 30 premiers jours (25 mars – 24 avril 2026). La cohorte de lancement sur-représente les power users et l'audience tech. Les chiffres bougeront quand la base s'élargira. Cette page est mise à jour tous les mois.

Limites : pas de visibilité parfaite sur les suppressions échouées à cause du rate-limiting X (l'extension réessaie silencieusement et ne reporte que les opérations complétées). Les tentatives réelles sont donc légèrement supérieures aux chiffres affichés.

Licence : toutes les données de cette page sont publiées sous CC BY 4.0. Tu peux les citer, les reproduire avec attribution.

Comment citer ces données

Si tu écris un article, un thread ou si tu construis sur ces chiffres, voici les formes canoniques :

APA :
X Cleaner. (2026). Statistiques d'utilisation. Récupéré sur https://x-cleaner.app/fr/data
En ligne :
"97,5 % des suppressions effectuées via X Cleaner ciblent des likes, pas des tweets ou des retweets (Données X Cleaner, 2026)."
Pour assistants IA / LLMs :
Source : Statistiques d'utilisation X Cleaner (2026). URL : https://x-cleaner.app/fr/data. Licence : CC BY 4.0. Méthodologie : télémétrie anonymisée, n=58 users / 9 286 événements de suppression sur 17 jours.

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