LinkedInアルゴリズムはどのように機能しますか？

公開: 2018-12-10

この記事では、LinkedInアルゴリズムのさまざまな要素の全体像を紹介します。

これは、LinkedInで大量のビュー、エンゲージメント、そして最終的にはビジネスを生み出すために不可欠な、適切で高品質のコンテンツシグナルを作成するのに役立ちます。

LinkedInアルゴリズムはどのように機能しますか？

LinkedInでバイラルになる方法を理解するには、LinkedInアルゴリズムがどのように機能するかを理解することが重要です。

LinkedInには8億1000万人のユーザーがいる膨大なユーザーベースがあります。

彼らを幸せに保つためには、日常的に優れたユーザーエクスペリエンスを作成することが不可欠です。

他の人とのつながりやコミュニケーションに加えて、LinkedInで最も人気のある機能の1つは、ユーザー生成コンテンツを含むニュースフィードです。

残念ながら、すべてのコンテンツが優れているわけではなく、すべてのトピックがすべての人に関連しているわけではありません。

快適なユーザーエクスペリエンスを作成するには、LinkedInは数値を計算し、次のことをすばやく特定する必要があります。

  • どのコンテンツが高品質であるか
  • どのコンテンツが誰に関連するか

その背後にあるテクノロジーとソフトウェアについて詳しく知りたい場合は、LinkedInエンジニアリングに関するこれらの3つの記事、ここ、ここ、およびここをチェックしてください。

重要な注意：バイラルLinkedIn投稿の作成を開始する前に、LinkedInプロファイルが最新で最適化されていることを確認して、新しいLinkedIn接続で完璧な第一印象を与えることができるようにしてください。 ガイダンスが必要な場合は、LinkedInの完璧な見出しと39の例の記事を書く方法を確認できます。

LinkedInアクティビティグラフ

LinkedInアルゴリズムのコアビルディングブロックの1つは、アクティビティグラフです。

LinkedInは、ユーザーが作成したコンテンツをアクティビティの観点から見ています。

どのタイプのアクティビティがアルゴリズムに寄与するか

コンテンツの各部分には、誰かが何らかの方法でコンテンツの一部と対話しているときはいつでも、添付されたアクティビティのサブセットがあります。

  • 好み
  • コメント
  • 共有

アクティビティ自体がコンテンツになる可能性があります。

  • ティムはテキストのみの投稿が好きでした。
  • ジェーンは記事にコメントしました。

さまざまなコンテンツタイプのさまざまな優先順位

各アクティビティのルートには、コンテンツがあります。

  • あなたがフォローしている人やページによって、そして#hashtagsや予測された興味を介して間接的にユーザーが生成したコンテンツ
    • LinkedInPulseの記事
    • 添付の投稿
      • テキストのみ
      • 写真
      • ビデオ
      • ドキュメント（カルーセル投稿とも呼ばれます。CanvaでLinkedInカルーセル投稿を作成する方法について詳しく知ることができます。）
      • リンク
        • LinkedIn.comなどの内部ドメインまたは優先ドメイン
        • 外部の
  • ユーザーの活動とイベント
    • 好み
    • コメント
    • 共有
    • 他の人とつながる
    • 新しい仕事
    • お誕生日
    • コースを完了する
  • プロモートコンテンツ
    • 内部
      • LinkedInラーニングコース
      • LinkedInプレミアム
    • 外部の
      • 企業による有料広告キャンペーン
  • 厳選されたコンテンツ
    • LinkedIn編集者チームによる厳選された記事
  • 動的コンテンツ
    • あなたに仕事をお勧めします

各コンテンツタイプには、フィードの優先度に関して異なる内部評価があります。

LinkedInの編集者チームが厳選した記事や有料広告キャンペーンは、ユーザーが作成したコンテンツよりも、他の人のニュースフィードに表示される可能性がはるかに高くなります。

ユーザー生成コンテンツのスペース内では、コンテンツタイプごとに優先順位も異なります。 2017年後半には、テキストのみの投稿が、できるだけ多くの人に見られるようにする唯一のコンテンツタイプでした。

2018年の初めに、LinkedInは優先順位を切り替え、ニュースフィードのテキストのみの投稿よりもビデオコンテンツの優先順位を付け始め、新しいネイティブビデオプラットフォームの立ち上げを推進および促進しました。

現在のところ、動画とテキストのみの投稿に重点を置いて、さまざまなコンテンツタイプ間でより強力なバランスが保たれています。

LinkedInはコンテンツをどのようにランク付けしますか？

LinkedInのような優れたオンラインコミュニティは、スパマーにとって常に魅力的です。

スパムは常に悪いユーザーエクスペリエンスを生み出します。 そのため、ニュースフィードからスパムや低品質のコンテンツをすばやく特定して排除することは、LinkedInの最優先事項の1つです。

LinkedInで誰かが記事を作成したとしましょう。 一部のユーザーはそれに従事し始めています。

  • 記事
    • 13いいね
    • コメント6件
    • 3株

これらの各要素は、特定の状況でスパムを含むか、促進する可能性があります。

記事がスパムとして識別された場合、LinkedInはその記事をすべてのニュースフィードに表示しなくなります。 また、「ジェームズがスパム記事を高く評価した」などの添付アクティビティも抑制されるようにする必要があります。

一方、記事に問題がない場合は、コメントの一部にスパムが含まれているという理由だけで、記事を抑制したくありません。

LinkedInは、再帰的でグラフベースのアルゴリズムを使用して、このツリーのような構造内のスパムを識別しています。 各ノードは品質スコアを受け取り、解決されます。 トップノードがスパムとして識別された場合、後続のすべてのサブノードも抑制されます。

避けるべきスパムおよび低品質のコンテンツ

さて、避けるべき低品質のスパムコンテンツとは正確には何ですか？

他のユーザーにとって有害または危険な明白なものから始めましょう。

  • につながる外部リンク
    • ウイルスと悪意のあるコード
    • フィッシングサイト
    • 詐欺
    • ギャンブル詐欺のスキーム
    • ねずみ講
    • マルチ商法
    • ICO

次に、一般的に職場/NSFWにとって安全ではないと考えられているコンテンツがあります

  • ポルノ
  • 暴力
  • ギャンブル
  • 等

次に、低品質のSEO記事があります。

  • 非常に短く、300〜500語の長さ
  • 多くの場合、他のコンテンツクリエーターから盗まれ、ソフトウェアで再スピンされます。
  • より良いものは第三世界の国々のスウェットショップの人々によって書かれています
  • 他のサイトへのリンクが大量に含まれていることが多く、宣伝しようとしています

リスピンとは何ですか？ 「犬はソーセージを食べるのが好き」などの文章。 文を構成要素に分解することで再構築できます。「{犬|多くの犬|一部の犬}{好き|楽しむ|好む|愛}{食べる|食べる|食べる}{ソーセージ|肉|..。 }。

多くのSEO専門家は、この専門家を使用して、多くの新しい外観のコンテンツを迅速かつ安価に生成します。 彼らは他のpeopeのブログ投稿を盗み、回転するソフトウェアを実行し、それをWebサイトの1つに公開して、他のサイトのバックリンクを生成します。

これらのテキストは通常​​愚かに聞こえます。 このアイデアは、Googleなどの検索エンジンをだまして、関連する多くのWebサイトやページがターゲットページにリンクしていると思い込ませ、ターゲットページをGoogleで上位にランク付けすることです。 幸いなことに、AIと機械学習の助けを借りて、この手法の効果はますます低下しています。

次に、実際にはスパムではないが、読者にとってほとんどまたはまったく価値のないコンテンツがあります。 これは

  • プレスリリース
  • 記事は、方法を知らない誰かによって最善の意図で書かれました
    • トピックを調査する
    • 魅力的なコピーを書く
    • 段落とセクションでテキストを構成する
    • 画像とビジュアルを使用してテキストを分割する
    • 快適な読書体験を作成する

悪いコンテンツ信号

詳細に立ち入ることなく、ここにいくつかのテクニックがあります

  • キーワードとフレーズのマッチング
  • テキストを理解し、パターンを認識するための人工知能と機械学習
  • フラグが立てられ、ブラックリストに登録されたドメインの外部データベース
  • 悪意のあるコードを検出するウイルス対策ソフトウェア

上記の手法のいずれも一致しない場合、低品質のコンテンツを特定することは困難な場合があります。

このような場合、LinkedInはユーザーの行動を使用してAIシステムをトレーニングしています。

  • 誰かがリンクをクリックした場合、すぐに戻るボタンをクリックしますか
  • 人々は投稿を好きで、コメントして、共有しますか？
  • 人々は独創的で意味のあるコメントを残しますか？
  • 新しい人はコンテンツにどのように反応しますか？ スパマーは、独自のエンゲージメントポッドを使用して、低品質のコンテンツに高品質の外観を与えることがあります。 コンテンツ作成者と関係のない人に問題のコンテンツを表示することで、客観的なフィードバックを得る可能性がはるかに高くなります。 彼らがそれを気に入らなければ、彼らは反応しません。
  • 人々はどのくらいの努力をして活動していますか？ たとえば、ネットワークと投稿を共有するときに、独自の要約を書くために時間を費やしていますか？
  • エンゲージメントはベースラインのエンゲージメント率からどのように逸脱しますか？ たとえば、LinkedInの平均的な投稿が1％の視聴率を獲得したとします。 100人が投稿を見たら、1人がそれを望みます。 投稿が300人に表示され、300人未満が気に入った場合は、平均の評価率が低いため、投稿の品質が低いと見なされる可能性があります。

コンテンツで一貫して低品質のスコアを受け取るコンテンツ作成者は、負の品質スコアを受け取ります。 つまり、彼らが公開する新しいコンテンツが何であれ、システムはそれがおそらく低品質であると想定し、より少ない人々にそれをより遅く表示することを意味します。

高品質のコンテンツを作成する

LinkedInがスパムや低品質のコンテンツを識別するのと同じように、高品質のコンテンツも識別します。

個々のコンテンツの優れた評価を一貫して受けているコンテンツ作成者は、肯定的な品質スコアを受け取ります。 言い換えれば、LinkedInは、投稿が短期間に多数のエンゲージメントを受け取らず、明確になる前に最初に多くの人々にそれを表示する場合、これらのクリエイターに疑いの利益を与えています結論。

これは、高品質のコンテンツステータスを取得するのに役立つアクティビティのリストです。

  • 一貫してコンテンツ
    • スパムとしてマークされていません
    • 低品質
  • ベースラインを超える大量のエンゲージメント
    • 好き
    • コメント
    • 株式
  • 質の高いエンゲージメント
    • 長いコメント
    • サブコメント付きの長いコメント
    • テキストの要約と共有
  • フォローアップエンゲージメント
    • 投稿の「シェア」は、質の高いエンゲージメントも受けます
  • 読者または視聴者は、コンテンツ作成者をフォローするか、コンテンツ作成者とつながるかを決定します

コンテンツの関連性

LinkedInは、ユーザーがどのような種類のコンテンツに関心を持っているかを予測しようとします。

自己分類と機械学習テクノロジーによる間接学習を組み合わせて使用​​します。

LinkedInは、各コンテンツをさまざまなテーマとトピックに分類しています。

LinkedInアルゴリズムによってコンテンツが分析されると、これは各投稿に添付される非表示のハッシュタグとして想像できます。

その後、システムはさまざまなユーザーに投稿を表示します。 ユーザーがコンテンツを利用している場合は、トピックとアクティビティを記録し、ユーザープロファイルに保存します。

例：「コンテンツマーケティング」に関する投稿を読んで、気に入りました。 その後、LinkedInは私の興味に「コンテンツマーケティング」を追加し、私のエンゲージメントを記録します。

私が他の「コンテンツマーケティング」コンテンツに従事すればするほど、私が実際にこれに興味を持っているという確信が増します。

次回LinkedInが「コンテンツマーケティング」または「猫の写真」を表示するかどうかを選択するときは、おそらく最初のものを選択します。

（LinkedInは、各LinkedIn投稿に含まれるハッシュタグを使用して、どのテーマとトピックに該当するかを判断します。ハッシュタグについて詳しく知りたい場合は、私の包括的なLinkedInハッシュタグマスターガイドから始めるのが最適です。

関係の関連性

コンテンツの関連性と同様に、コンテンツの作成者とコンテンツの消費者の関係は非常に重要です。

誰かが他の誰かのコンテンツと対話するたびに、これは3つの主要なデータポイントとともにシステムに記録されます。

  • 相互作用の種類と強度？
    • お気に入り
    • コメント
    • シェア
    • 接続されています
    • 続いて
    • 交換されたメッセージ
    • 推奨事項を書いた
    • 承認済み
    • 同じ会社で働く
  • 誰と、または誰のコンテンツですか？
  • いつ？

これは減衰関数と考えることができます。 昨日誰かと交流したとしたら、関係スコアは高くなります。 スコアが高いほど、LinkedInアルゴリズムが翌日のコンテンツを最初に表示する可能性が高くなります。

6か月前に誰かのコンテンツに返信したが、その後は二度と返信しなかったとしましょう。 その後、システムは関係スコアを減衰させ、その結果、その人が私のニュースフィードに表示される回数が減っていきます。 一発屋の一種。

LinkedInアルゴリズムをあなたのために機能させる

LinkedInのアルゴリズムとそのすべての品質指標は複雑ですが、適切な戦略と計画があれば、LinkedInの優れた本に入ることができます。

LinkedInでコンテンツマーケティングを使用して高品質のリードを生成する場合は、次の点に注意する必要があります。

  • 低品質のコンテンツを回避する方法を理解します。
  • できるだけ多くの高品質のコンテンツ信号をすべてのコンテンツに統合します。
  • ターゲットオーディエンスに高度なトピックと関係の関連性を保証する効果的なコンテンツ戦略を作成します。
  • あなたのウェブサイトにあなたの聴衆を導く効果的な販売目標到達プロセスを用意してください。
  • メーリングリストを作成します。

体系的な計画とよく考えられたコンテンツ戦略を使用することで、私は驚くべき結果を達成しました。