Как работает алгоритм LinkedIn?

В этой статье я собираюсь дать вам общий обзор различных элементов алгоритма LinkedIn.

Это поможет вам создать правильные, высококачественные сигналы контента, которые необходимы для получения множества просмотров, вовлеченности и, в конечном итоге, бизнеса в LinkedIn.

Как работает алгоритм LinkedIn?

Чтобы понять, как стать вирусным в LinkedIn, важно понять, как работает алгоритм LinkedIn.

LinkedIn имеет огромную пользовательскую базу из 810 миллионов пользователей.

Чтобы они были довольны, важно ежедневно создавать отличный пользовательский опыт.

Помимо связи и общения с другими людьми, одной из самых популярных функций LinkedIn является новостная лента с пользовательским контентом.

К сожалению, не весь контент хорош, и не все темы актуальны для всех.

Чтобы создать приятный пользовательский опыт, LinkedIn должен обработать цифры и быстро определить:

• какой контент качественный
• какой контент актуален для кого

Если вы хотите узнать больше о технологиях и программном обеспечении, ознакомьтесь с этими тремя статьями о разработке LinkedIn, здесь, здесь и здесь.

Важное примечание: прежде чем вы начнете создавать вирусные сообщения LinkedIn, убедитесь, что ваш профиль LinkedIn обновлен и оптимизирован, чтобы вы могли произвести идеальное первое впечатление с помощью новых контактов LinkedIn. Вы можете прочитать мою статью о том, как писать идеальные заголовки для LinkedIn + 39 примеров, если вам нужно руководство.

График активности LinkedIn

Одним из основных строительных блоков алгоритма LinkedIn является график активности.

LinkedIn рассматривает пользовательский контент с точки зрения активности.

Какие виды деятельности вносят вклад в алгоритм

Каждый фрагмент контента имеет подмножество прикрепленных действий всякий раз, когда кто-то каким-либо образом взаимодействует с фрагментом контента:

• симпатия
• комментирование
• обмен

Деятельность может сама стать содержанием.

• Тиму понравился пост, состоящий только из текста .
• Джейн прокомментировала статью .

Разные приоритеты для разных типов контента

В основе каждой деятельности лежит контент.

• Контент, созданный пользователями людьми и страницами, на которые вы подписаны, а также косвенно через #хэштеги и предсказанные интересы.
  • Статья LinkedIn Pulse
  • Посты с прикрепленными
    • только текст
    • Фото
    • видео
    • документ (также иногда называется публикацией-каруселью. Вы можете узнать больше о том, как создавать публикации-карусели LinkedIn в Canva.)
    • связь
      • внутренние или предпочтительные домены, такие как linkedin.com
      • внешний
• Пользовательские действия и события
  • симпатия
  • комментирование
  • обмен
  • связь с другими
  • новая работа
  • день рождения
  • прохождение курса
• Рекламируемый контент
  • внутренний
    • Учебные курсы LinkedIn
    • LinkedIn Премиум
  • внешний
    • платные рекламные кампании компаний
• Кураторский контент
  • тщательно отобранные статьи командой редакторов LinkedIn
• Динамический контент
  • порекомендовать работу для вас

Каждый тип контента имеет свой внутренний рейтинг с точки зрения приоритета фида.

Отобранные вручную статьи командой редакторов LinkedIn и платные рекламные кампании имеют гораздо более высокую вероятность появления в новостных лентах других людей, чем контент, созданный пользователями.

В пространстве пользовательского контента разные типы контента также имеют разные приоритеты. В конце 2017 года только текстовые посты были единственным типом контента, который позволял видеть вас как можно большему количеству людей.

В начале 2018 года LinkedIn изменил приоритеты и начал отдавать приоритет видеоконтенту над текстовыми сообщениями в ленте новостей, чтобы продвигать и продвигать запуск своей новой собственной видеоплатформы.

На сегодняшний день существует более сильный баланс между различными типами контента с упором на видео и текстовые сообщения.

Как LinkedIn ранжирует контент?

Большое интернет-сообщество, такое как LinkedIn, всегда привлекательно для спамеров.

Спам всегда создает плохой пользовательский опыт. Таким образом, одним из приоритетов LinkedIn является быстрое выявление и удаление спама и некачественного контента из их новостной ленты.

Допустим, кто-то создал статью в LinkedIn. Некоторые пользователи начинают взаимодействовать с ним.

• Статья
  • 13 лайков
  • 6 комментариев
  • 3 акции

Каждый из этих элементов может содержать или продвигать спам в определенных обстоятельствах.

Если статья была идентифицирована как спам, LinkedIn больше не будет отображать ее во всех новостных лентах. Он также должен убедиться, что прикрепленные действия, такие как «Джеймсу понравилась спам-статья», также подавляются.

С другой стороны, если статья в порядке, мы не хотели бы скрывать ее только потому, что некоторые комментарии содержали спам.

LinkedIn использует рекурсивные алгоритмы и алгоритмы на основе графов для выявления спама в этой древовидной структуре. Каждый узел получает показатель качества и разрешается. Если верхний узел идентифицируется как спам, все последующие подузлы также подавляются.

Спам и некачественный контент, которых следует избегать

Итак, чего именно следует избегать некачественного спам-контента?

Начнем с очевидного, всего, что вредно или опасно для других пользователей:

• Внешние ссылки, ведущие на
  • вирусы и вредоносный код
  • фишинговые сайты
  • мошенничество
  • схемы быстрого обогащения
  • финансовые пирамиды
  • МЛМ
  • ICO

Затем у нас есть контент, который обычно считается небезопасным для работы / NSFW.

• порно
• насилие
• играть в азартные игры
• и т. д.

Далее у нас есть некачественные SEO-статьи.

• очень короткий, от 300 до 500 слов
• Часто украдены у других создателей контента и переработаны с помощью программного обеспечения.
• Лучшие написаны людьми в потогонных мастерских в странах третьего мира.
• часто содержат массу ссылок на другие сайты, они пытаются продвигать

Что такое респиннинг? Предложение типа «Собаки любят есть сосиски». можно реструктурировать, разбив предложения на составные части: «{Собаки|Много собак|Некоторые собаки} {любят|наслаждаются|предпочитают|любят} {есть|потреблять|питаться} {колбасы|мясо|... }.

Многие эксперты по SEO используют этих экспертов для быстрого и дешевого создания большого количества нового контента. Они крадут сообщения в блогах других людей, запускают их через вращающееся программное обеспечение, а затем публикуют их на одном из своих веб-сайтов, чтобы создать обратные ссылки для других сайтов.

Эти тексты обычно звучат глупо. Идея состоит в том, чтобы обмануть поисковые системы, такие как Google, заставив их думать, что многие релевантные веб-сайты и страницы ссылаются на целевую страницу, таким образом, целевая страница занимает более высокое место в Google. К счастью, с помощью ИИ и машинного обучения эта техника становится все менее эффективной.

Затем у нас есть контент, который на самом деле не является спамом, но по-прежнему мало или совсем не представляет ценности для читателей. Это должно быть

• пресс-релиз
• статья написана из лучших побуждений кем-то, кто не умеет
  • исследовать тему
  • написать привлекательный текст
  • структурировать текст абзацами и разделами
  • используйте изображения и визуальные эффекты, чтобы разбить текст
  • создать приятное впечатление от чтения

Сигналы о плохом содержании

Не вдаваясь в подробности, вот некоторые из методов

• сопоставление ключевых слов и фраз
• Искусственный интеллект и машинное обучение для понимания текстов и распознавания шаблонов
• внешние базы данных доменов, которые были помечены и занесены в черный список
• антивирусное программное обеспечение для обнаружения вредоносного кода

Выявление некачественного контента может быть сложной задачей, если ни один из вышеперечисленных методов не дает совпадения.

В этих случаях LinkedIn использует поведение пользователей для обучения своей системы искусственного интеллекта.

• Если кто-то нажимает на ссылку, он сразу же нажимает кнопку «Назад»?
• Люди лайкают, комментируют и делятся постом?
• Оставляют ли люди оригинальные, осмысленные комментарии?
• Как новые люди реагируют на контент? Иногда спамеры используют свои собственные модули взаимодействия, чтобы придать некачественному контенту вид качественного. Показывая рассматриваемый контент людям, которые не связаны с создателем контента, становится гораздо более вероятно получить объективную обратную связь. Если им это не нравится, они не будут реагировать.
• Сколько усилий люди вкладывают в свою деятельность? Например, тратят ли они время на написание уникального резюме, когда делятся постом со своей сетью?
• Насколько уровень вовлеченности отличается от базового уровня вовлеченности? Предположим, что средний пост в LinkedIn получил рейтинг лайков 1%. Если 100 человек увидят пост, 1 человек поставит лайк. Если пост был показан 300 человекам и лайкнул менее 300 человек, пост может считаться некачественным из-за рейтинга лайков ниже среднего.

Создатели контента, которые постоянно получают низкие оценки качества своего контента, получают отрицательную оценку качества. Это означает, что какой бы новый контент они ни публиковали, система посчитает его, вероятно, некачественным и будет показывать его меньшему количеству людей медленнее.

Создавайте высококачественный контент

Точно так же, как LinkedIn идентифицирует спам и низкокачественный контент, он также идентифицирует высококачественный контент.

Создатели контента, которые постоянно получают хорошие индивидуальные рейтинги контента, получат положительную оценку качества. Другими словами, LinkedIn дает этим создателям презумпцию невиновности, если пост не получает большого количества откликов за короткий период времени и сначала показывает его большей группе людей, прежде чем он попадет к определенной группе людей. вывод.

Вот список действий, которые помогут вам получить статус качественного контента.

• Контент последовательно
  • не помечен как спам
  • низкое качество
• Высокий уровень вовлеченности выше базового уровня
  • нравится
  • Комментарии
  • акции
• Качественное взаимодействие
  • длинные комментарии
  • длинные комментарии с подкомментариями
  • делится с текстовым резюме
• Последующее взаимодействие
  • «Поделиться» публикацией также получает высокий уровень вовлеченности.
• Читатели или зрители решают подписаться на создателя контента или связаться с ним.

Релевантность контента

LinkedIn пытается предсказать, какой контент интересует пользователей.

Он использует комбинацию самоклассификации и косвенного обучения с помощью технологии машинного обучения.

LinkedIn классифицирует каждую часть контента по разным темам и темам.

Вы можете представить это как невидимые хэштеги, которые прикрепляются к каждому сообщению после того, как контент был проанализирован алгоритмом LinkedIn.

После этого система покажет пост разным пользователям. Если пользователь взаимодействует с контентом, он записывает тему и действия и сохраняет их в профиле пользователя.

Пример: я прочитал пост о «контент-маркетинге», и он мне понравился. Затем LinkedIn добавит к моим интересам «контент-маркетинг» и зафиксирует мою вовлеченность.

Чем больше я взаимодействую с другим «контент-маркетинговым» контентом, тем больше уверенности, что я действительно заинтересован в этом.

В следующий раз, когда у LinkedIn будет выбор показать мне «контент-маркетинг» или «картинки с кошками», он, вероятно, выберет первое.

(LinkedIn также использует хэштеги, включенные в каждую публикацию LinkedIn, чтобы определить, к какой теме и темам она относится. Если вы хотите узнать больше о хэштегах, лучше всего начать с моего подробного руководства LinkedIn Hashtag Master Guide.

Релевантность отношений

Подобно релевантности контента, отношения между создателем контента и потребителем контента очень важны.

Каждый раз, когда кто-то взаимодействует с чужим контентом, это регистрируется в системе с помощью трех основных точек данных.

• Тип взаимодействия и интенсивность?
  • нравится
  • комментарий
  • Поделиться
  • связанный
  • последовал
  • обменялись сообщениями
  • написал рекомендации
  • одобренный
  • работать в той же компании
• С кем или чей контент?
• Когда?

Вы можете думать об этом как о функции затухания. Если бы я общался с кем-то вчера, оценка отношений была бы высокой. Более высокий балл повышает вероятность того, что алгоритм LinkedIn первым покажет мне их контент на следующий день.

Допустим, я ответил на чей-то контент полгода назад, но больше никогда. Тогда система будет снижать оценку отношений, в результате чего человек будет все меньше и меньше появляться в моей ленте новостей. Что-то вроде чудо-группы с одним хитом.

Заставьте алгоритм LinkedIn работать на вас

Алгоритм LinkedIn и все его показатели качества сложны, НО, если у вас есть правильная стратегия и план, можно попасть в хорошие книги LinkedIn!

Вот на чем вам нужно сосредоточиться, если вы хотите получать качественные лиды в LinkedIn с помощью контент-маркетинга.

• Узнайте, как избежать некачественного контента.
• Интегрируйте как можно больше высококачественных сигналов контента в каждую часть контента.
• Создайте эффективную контент-стратегию, гарантирующую высокую степень релевантности тем и отношений для вашей целевой аудитории.
• Создайте эффективную воронку продаж, которая направит вашу аудиторию на ваш сайт.
• Создайте список адресов электронной почты.

Я добился потрясающих для себя результатов, используя систематическое планирование и продуманную контент-стратегию.