LinkedIn, la rete di professionisti più grande al mondo, conta oltre 645 milioni di utenti iscritti in più di 200 Paesi nel mondo.
Fondato come network per cercare lavoro, molti professionisti condividono contenuti per le aziende, personal branding, divulgazione, ecc.
Ma come vengono visualizzati?
Ovviamente il tutto è gestito da un algoritmo che da priorità differenti secondo molti parametri.
Quando viene pubblicato un post esso viene classificato, in circa 200 millisecondi, in tre categorie: “spam”,”low-quality”,”clear”.
Il sistema seleziona un pool di contenuti da mostrare a utenti selezionati e affini applicando ad ogni post un’ algoritmo di classificazione che prova a simulare il gradimento di questo su quegli utenti selezionati.
La simulazione, grazie a modelli di machine learning, tiene conto di:
- Azione = se l’utente sarà portato a compiere un’azione sul post
- Downstream = la possibile “viralità” che può generare, ovvero interazioni successive alla prima azione (es. un like)
- Upstream = la spinta a produrre maggiori contenuti che l’autore del post può ricevere da una maggiore interazione con i suoi post
Tutto questo per far si che il sistema tenda a mostrare solo post che possano essere cliccati e letti.
In seguito viene monitorato per vedere che successo ha nel network e nella community di LinkedIN.
In pratica ha maggior valore quante più interazioni ha o visualizzazioni riceve.
Conta anche quanti e quali connessioni interagiscono tramite reazioni (like, commenti o condivisioni), tempi di lettura del post oppure segnalazioni per la bassa qualità, contenuti inappropriati o spam.
Dopo questa acquisizione dati, l’algoritmo permette o meno al contenuto di essere proposto ai contatti, quindi di avere maggiore visibilità perchè ritenuto di valore, oppure di contro avere delle limitazioni a livello di feed o addirittura di sospensione.
Attualmente l’algoritmo di Linkedin si sta evolvendo introducendo sempre novità di analisi e scoring sui post pubblicati, in ultimo ad esempio la possibilità di tracciare il tempo di lettura del contenuto.
Ma quindi subiamo l’algoritmo?
No. Infatti puoi intervenire sul tuo news feed e decidere quali contenuti vedere o filtrare in base ai tuoi interessi.
Ad esempio eliminando o smettendo di seguire quei contatti che condividono contenuti non interessanti per il tuo profilo, magari quelli aggiunti per “amicizia” e non affinità professionale.
Puoi nascondere i post che ritieni non interessanti e che non vuoi rivedere in futuro.
Ti consigliamo di usare lo strumento “Migliora il mio feed” per selezionare persone e hashtag di temi a te affini da vedere nella tua pagina iniziale.
Aggiornamento
LinkedIN ha introdotto i tempi di lettura nell’algoritmo.
Esso è un segnale di interesse degli utenti sul contenuto e dunque inserito come fattore importante di ranking.
Le interazioni spesso non sono sufficienti per definire la bontà di un post, infatti posso essere passivo e leggere i post interi senza compiere azioni, oppure cliccare un link ma subito chiudere la pagina perchè non interessante o ancora mettere un like compulsivo su contenuti qualitativamente poveri.
A ora l’algoritmo correla il periodo di visualizzazione del post con la probabilità di interazioni.
C’è un tempo definito in cui l’utente legge e passa, ma se si sofferma di più e trascorsa questa variabile il contenuto aumenta la probabilità di interazione, identificato come interessante, e dunque viene premiato.
