LinkedIn Algoritması Nasıl Çalışır?

Bu makalede, size LinkedIn algoritmasının farklı öğelerinin büyük bir resmini sunacağım.

Bu, LinkedIn'de çok sayıda görüntüleme, katılım ve nihayetinde iş oluşturmak için gerekli olan doğru, yüksek kaliteli içerik sinyallerini oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

LinkedIn Algoritması Nasıl Çalışır?

LinkedIn'de nasıl viral olunacağını anlamak için LinkedIn algoritmasının nasıl çalıştığını anlamak önemlidir.

LinkedIn, 810 milyon kullanıcıdan oluşan devasa bir kullanıcı tabanına sahiptir.

Onları mutlu etmek için günlük olarak harika bir kullanıcı deneyimi yaratmak çok önemlidir.

Diğer insanlarla bağlantı kurmanın ve iletişim kurmanın yanı sıra, LinkedIn'deki en popüler özelliklerden biri, kullanıcı tarafından oluşturulan içerikle haber akışıdır.

Ne yazık ki, tüm içerikler harika değildir ve tüm konular herkesle alakalı değildir.

Hoş bir kullanıcı deneyimi yaratmak için LinkedIn'in sayıları çözmesi ve hızlı bir şekilde şunları tanımlaması gerekir:

• hangi içerik yüksek kalitede
• hangi içerik kimin için alakalı

Arkasındaki teknoloji ve yazılım hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, burada, burada ve burada LinkedIn mühendisliği ile ilgili bu üç makaleye göz atın.

Önemli not: Viral LinkedIn gönderileri oluşturmaya başlamadan önce, yeni LinkedIn bağlantılarınızla mükemmel bir ilk izlenim bırakabilmeniz için LinkedIn profilinizin güncel ve optimize edilmiş olduğundan emin olun. Rehberliğe ihtiyacınız varsa, mükemmel LinkedIn manşetlerini nasıl yazacağımı + 39 örnek makalemi inceleyebilirsiniz.

LinkedIn Etkinlik Grafiği

LinkedIn algoritmasının temel yapı taşlarından biri Etkinlik Grafiğidir.

LinkedIn, kullanıcı tarafından oluşturulan içeriğe etkinlikler açısından bakar.

Algoritmaya ne tür etkinlikler katkıda bulunur?

Birisi bir içerik parçasıyla herhangi bir şekilde etkileşim kurduğunda, her içerik parçasının bir ekli aktivite alt kümesi vardır:

• beğenme
• yorum yapmak
• paylaşmak

Etkinlikler kendileri içerik haline gelebilir.

• Tim salt metin içeren bir gönderiyi beğendi.
• Jane bir makaleye yorum yaptı.

Farklı içerik türleri için farklı öncelikler

Her aktivitenin temelinde içeriğimiz vardır.

• Takip ettiğiniz kişiler ve sayfalar tarafından ve #hashtag'ler ve tahmin edilen ilgi alanları aracılığıyla dolaylı olarak kullanıcı tarafından oluşturulan içerik
  • LinkedIn Nabız makalesi
  • Ekli gönderiler
    • sadece yazı
    • Fotoğraf
    • video
    • belge (Bazen carousel gönderisi olarak da bilinir. Canva'da LinkedIn Carousel Gönderilerinin Nasıl Oluşturulacağı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.)
    • bağlantı
      • Linkedin.com gibi dahili veya tercih edilen alanlar
      • harici
• Kullanıcı etkinlikleri ve etkinlikleri
  • beğenme
  • yorum yapmak
  • paylaşmak
  • başkalarıyla bağlantı kurmak
  • yeni iş
  • doğum günü
  • bir kursu tamamlamak
• Tanıtılan içerik
  • dahili
    • LinkedIn Öğrenme kursları
    • LinkedIn Premium
  • harici
    • şirketler tarafından ücretli reklam kampanyaları
• küratörlüğünde içerik
  • LinkedIn editörleri ekibi tarafından özenle seçilmiş makaleler
• Dinamik içerik
  • sana iş tavsiye ederim

Her içerik türü, feed önceliği açısından farklı bir dahili derecelendirmeye sahiptir.

LinkedIn editörleri ekibi tarafından özenle seçilmiş makaleler ve ücretli reklam kampanyaları, diğer insanların haber akışlarında kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten çok daha yüksek bir olasılıktır.

Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik alanında, farklı içerik türlerinin de farklı öncelikleri vardır. 2017'nin sonlarında, mümkün olduğunca çok kişi tarafından görülmenizi sağlayacak tek içerik türü salt metin gönderileriydi.

2018'in başlarında, LinkedIn önceliklerini değiştirdi ve yeni, yerel video platformlarının lansmanını teşvik etmek ve tanıtmak için haber akışındaki salt metin gönderileri yerine video içeriğine öncelik vermeye başladı.

Bugün itibariyle, video ve salt metin gönderilerine odaklanan farklı içerik türleri arasında daha güçlü bir denge var.

LinkedIn İçeriği Nasıl Sıralıyor?

LinkedIn gibi harika bir çevrimiçi topluluk, spam gönderenler için her zaman çekicidir.

Spam her zaman kötü bir kullanıcı deneyimi yaratır. Bu nedenle, haber akışlarından spam ve düşük kaliteli içeriği hızla belirlemek ve ortadan kaldırmak LinkedIn'in bir numaralı önceliklerinden biridir.

Diyelim ki birisi LinkedIn'de bir makale oluşturdu. Bazı kullanıcılar onunla ilgilenmeye başlıyor.

• Madde
  • 13 beğeni
  • 6 yorum
  • 3 hisse

Bu öğelerin her biri, belirli durumlarda spam içerebilir veya teşvik edebilir.

Bir makale spam olarak tanımlanırsa, LinkedIn artık onu herkesin haber akışında göstermeyecektir. Ayrıca, "James bir spam makalesini beğendi" gibi ekli etkinliklerin de bastırıldığından emin olmalıdır.

Öte yandan, makale uygunsa, sırf bazı yorumlar spam içerdiği için onu gizlemek istemeyiz.

LinkedIn, bu ağaç benzeri yapı içinde istenmeyen postaları belirlemek için özyinelemeli ve grafik tabanlı algoritmalar kullanıyor. Her düğüm bir kalite puanı alır ve çözümlenir. Bir üst düğüm spam olarak tanımlanırsa, sonraki tüm alt düğümler de bastırılır.

Kaçınılması Gereken Spam ve Düşük Kaliteli İçerik

Şimdi, kaçınılması gereken düşük kaliteli spam içerikli içerik tam olarak nedir?

Diğer kullanıcılar için zararlı veya tehlikeli olan her şeyle başlayalım:

• yönlendiren dış bağlantılar
  • virüsler ve kötü amaçlı kod
  • kimlik avı siteleri
  • dolandırıcılık
  • hızlı zengin olma planları
  • piramit şemaları
  • MLM
  • ICO'lar

Ardından, genellikle WORK / NSFW İçin Güvenli Değil olarak kabul edilen içeriğimiz var.

• porno
• şiddet
• kumar
• vb.

Ardından, düşük kaliteli SEO makalelerimiz var.

• çok kısa, 300 ila 500 kelime uzunluğunda
• Genellikle diğer içerik oluşturuculardan çalınır ve yazılımla yanıt verilir.
• Daha iyileri, üçüncü dünya ülkelerindeki atölyelerdeki insanlar tarafından yazılıyor.
• sık sık diğer sitelere bir ton bağlantı içeriyor, tanıtmaya çalışıyorlar

Respinning nedir? "Köpekler sosis yemeyi sever" gibi bir cümle. cümleleri yapı taşlarına ayırarak yeniden yapılandırılabilir: "{Köpekler|Birçok köpek|Bazı köpekler} {sevmek|eğlenmek|tercih etmek|sevmek} {yemek|tüketmek|beslenmek} {sosis|et|... }.

Birçok SEO uzmanı, birçok yeni görünümlü içeriği hızlı ve ucuz bir şekilde oluşturmak için bu uzmanları kullanır. Diğer insanların blog gönderilerini çalıyorlar, onları dönen bir yazılım aracılığıyla çalıştırıyorlar ve daha sonra diğer siteler için geri bağlantılar oluşturmak için web sitelerinden birinde yayınlıyorlar.

Bu metinler genellikle aptalca geliyor. Buradaki fikir, Google gibi arama motorlarını, birçok alakalı web sitesinin ve sayfanın bir hedef sayfaya bağlantı verdiğini düşünmeleri için kandırmaktır; bu, hedef sayfanın Google'da daha üst sıralarda yer almasıdır. Neyse ki, yapay zeka ve makine öğreniminin yardımıyla bu teknik giderek daha az etkili hale geliyor.

Ardından, gerçekten spam olmayan, ancak okuyucular için hala çok az veya hiç değeri olmayan içeriğimiz var. Bu olabilir

• Bir basın açıklaması
• nasıl yazılacağını bilmeyen biri tarafından en iyi niyetle yazılmış bir makale
  • konuyu araştır
  • ilgi çekici bir kopya yaz
  • metni paragraflar ve bölümlerle yapılandırın
  • metni bölmek için görseller ve görseller kullanın
  • hoş bir okuma deneyimi yaratmak

Kötü İçerik Sinyalleri

Çok fazla ayrıntıya girmeden, işte bazı teknikler

• anahtar kelime ve kelime öbeği eşleme
• Metinleri anlamak ve kalıpları tanımak için yapay zeka ve makine öğrenimi
• işaretlenmiş ve kara listeye alınmış alanların harici veritabanları
• kötü amaçlı kodu tespit etmek için anti-virüs yazılımı

Yukarıdaki tekniklerin hiçbiri bir eşleşme sağlamadıysa, düşük kaliteli içeriği belirlemek zor olabilir.

Bu durumlarda LinkedIn, AI sistemlerini eğitmek için kullanıcı davranışını kullanıyor.

• Birisi bir bağlantıya tıklarsa, anında geri düğmesini tıklar mı?
• İnsanlar gönderiyi beğeniyor, yorum yapıyor ve paylaşıyor mu?
• İnsanlar orijinal, anlamlı yorumlar bırakıyor mu?
• Yeni insanlar içeriğe nasıl tepki veriyor? Bazen spam gönderenler, düşük kaliteli içeriğe kaliteli görünümü vermek için kendi etkileşim bölmelerini kullanır. Söz konusu içeriği, içerik oluşturucuya bağlı olmayan kişilere göstererek, nesnel geri bildirim alma olasılığı çok daha yüksek olur. Beğenmezlerse tepki vermezler.
• İnsanlar faaliyetlerine ne kadar çaba harcıyor? Örneğin, ağlarıyla bir gönderi paylaştıklarında benzersiz bir özet yazmak için zaman harcıyorlar mı?
• Katılım, temel katılım oranından nasıl sapıyor? Ortalama bir LinkedIn gönderisinin %1'lik bir beğeni oranı aldığını varsayalım. 100 kişi bir gönderiyi görürse 1 kişi beğenir. Gönderi 300 kişiye gösterilmiş ve 300'den az kişi beğenmişse, ortalamanın altında beğeni oranı nedeniyle gönderi düşük kaliteli olarak kabul edilebilir.

İçeriklerinde sürekli olarak düşük kalite puanları alan içerik oluşturucular, negatif kalite puanı alır. Bu, yayınladıkları yeni içerik ne olursa olsun, sistem muhtemelen düşük kaliteli olduğunu varsayacak ve daha az kişiye daha yavaş gösterecektir.

Yüksek Kaliteli İçerik Üretin

LinkedIn'in spam ve düşük kaliteli içeriği tanımlamasıyla aynı şekilde, yüksek kaliteli içeriği de tanımlar.

Sürekli olarak iyi bireysel içerik derecelendirmeleri alan içerik oluşturucular, olumlu bir kalite puanı alacaklardır. Başka bir deyişle, bir gönderi kısa sürede çok sayıda etkileşim almazsa ve kesin bir sonuca varmadan önce daha büyük bir insan grubuna gösterecekse, LinkedIn bu içerik oluşturuculara şüphe duyma avantajı sağlıyor. çözüm.

Burada, yüksek kaliteli bir içerik durumu elde etmenize yardımcı olacak etkinliklerin bir listesi bulunmaktadır.

• İçerik tutarlı bir şekilde
  • spam olarak işaretlenmedi
  • Düşük kalite
• Başlangıç ​​seviyesinin üzerinde yüksek miktarda katılım
  • seviyor
  • yorumlar
  • hisseler
• Yüksek kaliteli etkileşim
  • uzun yorumlar
  • alt yorumlarla uzun yorumlar
  • bir metin özeti ile paylaşır
• Takip etkileşimi
  • Bir gönderinin "pay"ı da yüksek miktarda kaliteli etkileşim alır
• Okuyucular veya izleyiciler, bir içerik oluşturucuyu takip etmeye veya onunla bağlantı kurmaya karar verir

İçerik alaka düzeyi

LinkedIn, kullanıcıların ne tür içeriklerle ilgilendiğini tahmin etmeye çalışır.

Makine öğrenimi teknolojisi aracılığıyla kendi kendini sınıflandırma ve dolaylı öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanır.

LinkedIn, her bir içerik parçasını farklı temalara ve konulara göre sınıflandırıyor.

Bunu, içerik LinkedIn algoritması tarafından analiz edildikten sonra her gönderiye eklenen görünmez hashtag'ler olarak düşünebilirsiniz.

Sistem daha sonra gönderiyi farklı kullanıcılara gösterecektir. Bir kullanıcı içerikle ilgileniyorsa, konuyu ve etkinliği kaydeder ve kullanıcı profilinde saklar.

Örnek: "İçerik pazarlaması" hakkında bir yazı okudum ve beğendim. LinkedIn daha sonra ilgi alanlarıma "içerik pazarlaması" ekler ve katılımımı kaydeder.

Diğer "içerik pazarlaması" içeriğiyle ne kadar çok ilgilenirsem, bununla gerçekten ilgilendiğimden o kadar emin oluyorum.

Bir dahaki sefere LinkedIn bana "içerik pazarlaması" veya "kedi resimleri" gösterme seçeneğine sahip olduğunda, muhtemelen ilkini seçecektir.

(LinkedIn ayrıca, hangi temanın ve konuların altına düştüğünü belirlemek için her LinkedIn gönderisinde bulunan hashtag'leri kullanır. Hashtag'ler hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, kapsamlı LinkedIn Hashtag Master Kılavuzum başlamak için en iyi yer olacaktır.

İlişki alaka düzeyi

İçerik Alaka düzeyine benzer şekilde, içerik oluşturucu ile içerik tüketicisi arasındaki ilişki çok önemlidir.

Birisi başka birinin içeriğiyle her etkileşim kurduğunda, bu, üç ana veri noktası ile sisteme kaydedilir.

• Etkileşim türü ve yoğunluğu?
  • beğenmek
  • yorum
  • Paylaş
  • bağlı
  • takip etti
  • değiş tokuş edilen mesajlar
  • tavsiyeler yazdı
  • onaylanan
  • aynı şirkette çalışmak
• Kiminle veya kimin içeriğiyle?
• Ne zaman?

Bunu bir bozunma işlevi olarak düşünebilirsiniz. Dün biriyle etkileşime girseydim, ilişki puanı yüksek olurdu. Daha yüksek bir puan, LinkedIn algoritmasının bana sonraki gün içeriklerini ilk önce göstermesini daha olası kılıyor.

Diyelim ki birinin içeriğine altı ay önce yanıt verdim ama sonra bir daha asla. Sistem daha sonra ilişki puanını bozar ve bunun sonucunda kişi haber kaynağımda giderek daha az görünür. Bir tür tek vuruşlu harikalar grubu.

LinkedIn Algoritmasının İşinize Yaramasını Sağlayın

LinkedIn algoritması ve tüm kalite göstergeleri karmaşıktır, ancak doğru stratejiye ve plana sahipseniz, LinkedIn'in iyi kitaplarına girmek mümkündür!

İçerik pazarlaması ile LinkedIn'de yüksek kaliteli potansiyel müşteriler oluşturmak istiyorsanız, odaklanmanız gereken şey burada.

• Düşük kaliteli içerikten nasıl kaçınılacağını anlayın.
• Her içerik parçasına mümkün olduğunca çok sayıda yüksek kaliteli içerik sinyali entegre edin.
• Hedef kitleniz için yüksek derecede konu ve ilişki alaka düzeyini garanti eden etkili bir içerik stratejisi oluşturun.
• Hedef kitlenizi web sitenize yönlendiren etkili bir satış hunisine sahip olun.
• Bir e-posta listesi oluşturun.

Sistematik planlama ve iyi düşünülmüş bir içerik stratejisi kullanarak kendim için harika sonuçlar elde ettim.