Bagaimana Algoritma LinkedIn Bekerja?

Diterbitkan: 2018-12-10

Pada artikel ini, saya akan memberi Anda gambaran besar tentang berbagai elemen algoritma LinkedIn.

Ini akan membantu Anda membuat sinyal konten berkualitas tinggi yang tepat yang penting untuk menghasilkan banyak penayangan, keterlibatan, dan akhirnya bisnis di LinkedIn.

Bagaimana Algoritma LinkedIn Bekerja?

Untuk memahami cara menjadi viral di LinkedIn, penting untuk memahami cara kerja algoritma LinkedIn.

LinkedIn memiliki basis pengguna yang sangat besar sebanyak 810 juta pengguna.

Untuk membuat mereka senang, penting untuk menciptakan pengalaman pengguna yang luar biasa setiap hari.

Selain terhubung dan berkomunikasi dengan orang lain, salah satu fitur paling populer di LinkedIn adalah umpan berita dengan konten buatan pengguna.

Sayangnya, tidak semua konten bagus, dan tidak semua topik relevan untuk semua orang.

Untuk menciptakan pengalaman pengguna yang menyenangkan, LinkedIn harus menghitung angka dan dengan cepat mengidentifikasi:

  • konten mana yang berkualitas tinggi?
  • konten mana yang relevan untuk siapa

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang teknologi dan perangkat lunak di baliknya, lihat tiga artikel tentang teknik LinkedIn ini, di sini, di sini, dan di sini.

Catatan penting: sebelum Anda mulai membuat posting LinkedIn viral, pastikan profil LinkedIn Anda mutakhir dan dioptimalkan sehingga Anda dapat membuat kesan pertama yang sempurna dengan koneksi LinkedIn baru Anda. Anda dapat melihat cara saya menulis tajuk utama LinkedIn yang sempurna + 39 contoh artikel jika Anda memerlukan panduan.

Grafik Aktivitas LinkedIn

Salah satu blok bangunan inti dari algoritma LinkedIn adalah Grafik Aktivitas.

LinkedIn melihat konten yang dibuat pengguna dalam hal aktivitas.

Jenis aktivitas apa yang berkontribusi pada algoritme

Setiap konten memiliki subset aktivitas terlampir, setiap kali seseorang berinteraksi dengan konten dengan cara apa pun:

  • menyukai
  • berkomentar
  • membagikan

Aktivitas bisa menjadi konten itu sendiri.

  • Tim menyukai kiriman teks saja .
  • Jane mengomentari sebuah artikel .

Prioritas yang berbeda untuk jenis konten yang berbeda

Pada akar dari setiap aktivitas, kami memiliki konten.

  • Konten buatan pengguna oleh orang-orang dan halaman yang Anda ikuti dan secara tidak langsung melalui #hashtags dan minat yang diprediksi
    • Artikel LinkedIn Pulse
    • Postingan dengan terlampir
      • hanya teks
      • foto
      • video
      • document (Terkadang juga dikenal sebagai pos carousel. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang Cara Membuat Postingan Korsel LinkedIn di Canva.)
      • tautan
        • domain internal atau pilihan seperti linkedin.com
        • luar
  • Aktivitas dan acara pengguna
    • menyukai
    • berkomentar
    • membagikan
    • terhubung dengan orang lain
    • pekerjaan Baru
    • hari ulang tahun
    • menyelesaikan kursus
  • Konten yang dipromosikan
    • intern
      • Kursus Pembelajaran LinkedIn
      • LinkedIn Premium
    • luar
      • kampanye iklan berbayar oleh perusahaan
  • Konten yang dikurasi
    • artikel pilihan oleh tim editor LinkedIn
  • Konten dinamis
    • merekomendasikan pekerjaan untuk Anda

Setiap jenis konten memiliki peringkat internal yang berbeda dalam hal prioritas feed.

Artikel yang dipilih langsung oleh tim editor LinkedIn dan kampanye iklan berbayar memiliki kemungkinan yang jauh lebih tinggi untuk muncul di umpan berita orang lain, daripada konten yang dibuat pengguna.

Dalam ruang konten yang dibuat pengguna, jenis konten yang berbeda memiliki prioritas yang berbeda juga. Pada akhir tahun 2017, posting teks saja adalah satu-satunya jenis konten yang memungkinkan Anda dilihat oleh sebanyak mungkin orang.

Pada awal 2018, LinkedIn mengalihkan prioritas dan mulai memprioritaskan konten video daripada posting teks saja di umpan berita untuk mendorong dan mempromosikan peluncuran platform video asli baru mereka.

Sampai hari ini, ada keseimbangan yang lebih kuat antara berbagai jenis konten, dengan fokus pada video dan posting hanya teks.

Bagaimana LinkedIn Memberi Peringkat Konten?

Komunitas online yang hebat seperti LinkedIn selalu menarik bagi para spammer.

Spam selalu menciptakan pengalaman pengguna yang buruk. Karena itu, adalah salah satu prioritas nomor satu LinkedIn untuk mengidentifikasi dan menghilangkan spam dan konten berkualitas rendah dengan cepat dari umpan berita mereka.

Katakanlah seseorang telah membuat artikel di LinkedIn. Beberapa pengguna mulai terlibat dengannya.

  • Artikel
    • 13 suka
    • 6 komentar
    • 3 saham

Masing-masing elemen ini dapat berisi atau mempromosikan spam dalam keadaan tertentu.

Jika sebuah artikel diidentifikasi sebagai spam, LinkedIn tidak akan lagi menampilkannya di umpan berita semua orang. Itu juga harus memastikan bahwa aktivitas terlampir seperti "James menyukai artikel spam" juga ditekan.

Di sisi lain, jika artikelnya baik-baik saja, kami tidak ingin menyembunyikannya, hanya karena beberapa komentar berisi spam.

LinkedIn menggunakan algoritma rekursif dan berbasis grafik untuk mengidentifikasi spam dalam struktur seperti pohon ini. Setiap node menerima skor kualitas dan diselesaikan. Jika node teratas diidentifikasi sebagai spam, semua subnode berikutnya juga akan ditekan.

Spam dan Konten Berkualitas Rendah yang Harus Dihindari

Sekarang, apa sebenarnya konten spam berkualitas rendah yang harus dihindari?

Mari kita mulai dengan yang sudah jelas, apa pun yang berbahaya atau berbahaya bagi pengguna lain:

  • Tautan eksternal yang mengarah ke
    • virus dan kode berbahaya
    • situs phising
    • penipuan
    • skema cepat kaya
    • skema piramida
    • MLM
    • ICO

Kemudian kami memiliki konten yang umumnya dianggap Tidak Aman Untuk BEKERJA / NSFW

  • porno
  • kekerasan
  • berjudi
  • dll.

Selanjutnya, kami memiliki artikel SEO berkualitas rendah.

  • sangat pendek, 300 hingga 500 kata
  • Sering dicuri dari pembuat konten lain dan diputar ulang dengan perangkat lunak.
  • Yang lebih baik ditulis oleh orang-orang di sweatshop di negara-negara dunia ketiga
  • sering berisi banyak tautan ke situs lain, mereka mencoba untuk mempromosikan

Apa itu respin? Kalimat seperti "Anjing suka makan sosis." dapat direstrukturisasi dengan memecah kalimat ke dalam blok bangunan mereka: "{Anjing|Banyak anjing|Beberapa anjing} {suka|menikmati|lebih suka|cinta} {makan|mengkonsumsi|makan} {sosis|daging|... }.

Banyak pakar SEO menggunakan pakar ini untuk menghasilkan banyak konten baru dengan cepat dan murah. Mereka mencuri posting blog orang lain, menjalankannya melalui perangkat lunak pemintalan dan kemudian mempublikasikannya di salah satu situs web mereka untuk menghasilkan tautan balik ke situs lain.

Teks-teks ini biasanya terdengar bodoh. Idenya adalah untuk mengelabui mesin pencari seperti Google dengan berpikir bahwa banyak situs web dan halaman yang relevan tertaut ke halaman target, sehingga peringkat halaman target lebih tinggi di Google. Untungnya, dengan bantuan AI dan pembelajaran mesin, teknik ini menjadi semakin tidak efektif.

Kemudian kami memiliki konten yang tidak benar-benar spam tetapi masih sedikit atau tidak bernilai bagi pembaca. Ini bisa jadi

  • siaran pers
  • sebuah artikel ditulis dengan niat terbaik oleh seseorang yang tidak tahu caranya
    • meneliti topik
    • tulis salinan yang menarik
    • struktur teks dengan paragraf dan bagian
    • gunakan gambar dan visual untuk memecah teks
    • menciptakan pengalaman membaca yang menyenangkan

Sinyal Konten Buruk

Tanpa terlalu banyak detail, berikut adalah beberapa tekniknya

  • pencocokan kata kunci dan frasa
  • Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin untuk memahami teks dan mengenali pola
  • database eksternal dari domain yang telah ditandai dan masuk daftar hitam
  • perangkat lunak anti-virus untuk mendeteksi kode berbahaya

Mengidentifikasi konten berkualitas rendah dapat menjadi tantangan jika tidak ada teknik di atas yang cocok.

Untuk kasus ini, LinkedIn menggunakan perilaku pengguna untuk melatih sistem AI mereka.

  • Jika seseorang mengklik tautan, apakah mereka langsung mengklik tombol kembali?
  • Apakah orang menyukai, mengomentari, dan membagikan kiriman?
  • Apakah orang meninggalkan komentar orisinal dan bermakna?
  • Bagaimana reaksi orang baru terhadap konten tersebut? Terkadang, spammer menggunakan pod keterlibatan mereka sendiri untuk memberikan tampilan berkualitas pada konten berkualitas rendah. Dengan menunjukkan konten yang dipermasalahkan kepada orang-orang yang tidak terhubung dengan pembuat konten, kemungkinan besar mendapatkan umpan balik yang objektif akan jauh lebih besar. Jika mereka tidak menyukainya, mereka tidak akan bereaksi.
  • Berapa banyak usaha yang dilakukan orang dalam kegiatan mereka? Misalnya, apakah mereka menghabiskan waktu untuk menulis ringkasan unik ketika mereka membagikan kiriman dengan jaringan mereka?
  • Bagaimana keterlibatan menyimpang dari tingkat keterlibatan dasar? Katakanlah, rata-rata posting LinkedIn, menerima tingkat suka untuk melihat 1%. Jika 100 orang melihat postingan, 1 orang akan menyukainya. Jika postingan tersebut telah ditampilkan kepada 300 orang dan kurang dari 300 orang menyukainya, postingan tersebut mungkin dianggap berkualitas rendah, karena tingkat sukanya di bawah rata-rata.

Pembuat konten yang secara konsisten menerima skor kualitas rendah pada konten mereka menerima skor kualitas negatif. Itu berarti bahwa konten baru apa pun yang mereka terbitkan, sistem akan menganggap bahwa itu mungkin berkualitas rendah dan akan menunjukkannya kepada lebih sedikit orang lebih lambat.

Menghasilkan Konten Berkualitas Tinggi

Dengan cara yang sama seperti LinkedIn mengidentifikasi spam dan konten berkualitas rendah, LinkedIn juga mengidentifikasi konten berkualitas tinggi.

Pembuat konten yang secara konsisten menerima peringkat konten individu yang baik akan menerima skor kualitas positif. Dengan kata lain, LinkedIn memberi pencipta ini keuntungan dari keraguan, jika sebuah posting tidak menerima jumlah keterlibatan yang tinggi dalam waktu singkat dan akan menunjukkannya kepada sekelompok orang yang lebih besar terlebih dahulu, sebelum mencapai tujuan yang pasti. kesimpulan.

Berikut adalah daftar aktivitas yang akan membantu Anda mendapatkan status konten berkualitas tinggi.

  • Konten secara konsisten
    • tidak ditandai sebagai spam
    • kualitas rendah
  • Jumlah engagement yang tinggi di atas baseline
    • suka
    • komentar
    • berbagi
  • Keterlibatan berkualitas tinggi
    • komentar panjang
    • komentar panjang dengan sub-komentar
    • berbagi dengan ringkasan teks
  • Keterlibatan tindak lanjut
    • "Bagian" dari sebuah pos juga menerima keterlibatan berkualitas tinggi
  • Pembaca atau pemirsa memutuskan untuk mengikuti atau terhubung dengan pembuat konten

Relevansi Konten

LinkedIn mencoba memprediksi jenis konten yang diminati pengguna.

Ini menggunakan kombinasi klasifikasi diri dan pembelajaran tidak langsung melalui teknologi pembelajaran mesin.

LinkedIn mengklasifikasikan setiap konten ke dalam tema dan topik yang berbeda.

Anda dapat membayangkan ini sebagai tagar tak terlihat yang dilampirkan ke setiap posting, setelah konten dianalisis oleh algoritme LinkedIn.

Sistem kemudian akan menampilkan kiriman ke pengguna yang berbeda. Jika pengguna terlibat dengan konten, maka topik dan aktivitas akan direkam dan disimpan di profil pengguna.

Contoh: Saya membaca posting tentang "pemasaran konten" dan menyukainya. LinkedIn kemudian akan menambahkan "pemasaran konten" ke minat saya dan mencatat keterlibatan saya.

Semakin saya terlibat dengan konten "pemasaran konten" lainnya, semakin pasti bahwa saya benar-benar tertarik dengan ini.

Lain kali LinkedIn memiliki pilihan untuk menampilkan "pemasaran konten" atau "gambar kucing" kepada saya, mungkin akan memilih yang pertama.

(LinkedIn juga menggunakan tagar yang disertakan dalam setiap posting LinkedIn untuk menentukan tema dan topik mana yang termasuk di dalamnya. Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang tagar, Panduan Master Hashtag LinkedIn saya yang komprehensif akan menjadi tempat terbaik untuk memulai.

Relevansi Hubungan

Mirip dengan Relevansi Konten, hubungan antara pembuat konten dan konsumen konten sangat penting.

Setiap kali seseorang berinteraksi dengan konten orang lain, ini dicatat dalam sistem dengan tiga titik data utama.

  • Jenis interaksi dan intensitasnya?
    • Suka
    • komentar
    • Bagikan
    • terhubung
    • diikuti
    • bertukar pesan
    • menulis rekomendasi
    • didukung
    • bekerja di perusahaan yang sama
  • Dengan siapa atau konten siapa?
  • Kapan?

Anda dapat menganggap ini sebagai fungsi peluruhan. Jika saya berinteraksi dengan seseorang kemarin, skor hubungan akan tinggi. Skor yang lebih tinggi membuatnya lebih mungkin, bahwa algoritme LinkedIn akan menunjukkan kepada saya konten mereka di hari berikutnya terlebih dahulu.

Katakanlah saya menanggapi konten seseorang enam bulan lalu, tetapi tidak pernah lagi. Sistem kemudian akan meluruhkan skor hubungan, sehingga orang tersebut akan semakin jarang muncul di umpan berita saya. Jenis band heran satu-hit.

Jadikan Algoritma LinkedIn Bekerja untuk Anda

Algoritme LinkedIn dan semua indikator kualitasnya rumit, TETAPI jika Anda memiliki strategi dan rencana yang tepat, Anda dapat masuk ke buku-buku bagus LinkedIn!

Inilah yang harus Anda fokuskan jika Anda ingin menghasilkan prospek berkualitas tinggi di LinkedIn dengan pemasaran konten.

  • Pahami cara menghindari konten berkualitas rendah.
  • Integrasikan sebanyak mungkin sinyal konten berkualitas tinggi ke dalam setiap konten.
  • Buat strategi konten yang efektif yang menjamin relevansi topik dan hubungan tingkat tinggi untuk audiens target Anda.
  • Miliki saluran penjualan yang efektif yang memandu audiens Anda ke situs web Anda.
  • Buat daftar email.

Saya telah mencapai hasil yang luar biasa untuk diri saya sendiri dengan menggunakan perencanaan sistematis dan strategi konten yang dipikirkan dengan matang.