Cómo funciona
el algoritmo de LinkedIn
en 2019.

LinkedIn utiliza la intervención humana y su algoritmo para determinar la calidad del contenido.

Si una publicación comienza a recibir una gran cantidad de participación, "personas reales en LinkedIn" la analizarán y decidirán si es lo suficientemente buena para que la vea una audiencia más amplia en la plataforma.

Sugerencia: mantén tu red de LinkedIn relevante para los tipos de contenido que compartes en la plataforma. Tendrás más posibilidades de propagarte si la mayoría de tus contactos pertenecen a la misma industria que tú y valora el mismo tipo de contenido.

En marzo de 2018, el equipo de ingeniería dijo que cuando un usuario inicia sesión en la plataforma, el algoritmo de LinkedIn clasifica decenas de miles de publicaciones y clasifica las más importantes en la parte superior de la fuente.

A partir de esto, utilizan miles de señales para determinar las preferencias de un usuario que utilizan para personalizar el feed para un miembro específico.

El algoritmo de LinkedIn los agrupa en tres categorías amplias:

• Identidad: ¿Quién eres? ¿Dónde trabajas? ¿Cuáles son tus habilidades? ¿Con quién estás conectado?
• Contenido: ¿Cuántas veces se ha visto la actualización? ¿Cuántas veces fue marcado como "me gusta"? ¿De qué se trata la actualización? ¿Qué edad tiene la persona? ¿En qué idioma está escrito? ¿Qué compañías, personas o temas se mencionan en la actualización?
• Comportamiento: ¿Qué te ha gustado y compartido en el pasado? ¿Con quién te relacionas más frecuentemente? ¿Dónde pasas más tiempo en tus noticias?

Al ingresar estas señales en los algoritmos,estos generar fuentes de noticias personalizadas para cada miembro y asegurar que estén teniendo las conversaciones que necesitan para ser más productivos y exitosos.

El gráfico de conocimiento y el gráfico de interés propuesto cambiarán el algoritmo de LinkedIn

En 2016, LinkedIn publicó una publicación que detalla su "Gráfico de conocimiento" que se basa en los trabajos, títulos, habilidades, empresas, ubicaciones geográficas, escuelas, etc. de los usuarios.

Según LinkedIn, "estas entidades y las relaciones entre ellas forman la ontología del mundo profesional y son utilizadas por LinkedIn para mejorar sus sistemas de recomendación, búsqueda, monetización y productos de consumo, y análisis de negocios y consumidores".

El año pasado, la compañía anunció el "Gráfico de interés" propuesto que representa las relaciones entre los miembros y una taxonomía de temas.

“Este gráfico nos permite medir la afinidad de miembro a tema. La relación entre tema y tema, así como cuál de sus conexiones comparte su intereses."

Esto significa que con el Knowledge Graph y el Interest Graph, el algoritmo de LinkedIn podrá relacionar a las personas no sólo con sus trabajos, sino también con lo que disfrutan en sus vidas personales.

Este será un algoritmo muy poderoso y quizás más de lo que puede lograr el algoritmo de Facebook.

El efecto viral está en tus conexiones de segundo grado.

El algoritmo de LinkedIn le da virilidad a tu contenido al mostrarlo a las conexiones de quienes se enganchan con él. Si alguien se involucra con tu publicación, ya sea comentándola o marcándola con un me gusta, el algoritmo mostrará ese comentario o agradecerá sus conexiones de primer grado (la primera o la segunda).

Digamos que alguien comenta en tu publicación, el algoritmo de LinkedIn lo mostrará a cinco de sus conexiones. Así es como su contenido se amplifica fuera de su red de primer grado a sus conexiones de segundo y tercer grado.

Use "Broetry"' para generar un efecto viral con los estados de LinkedIn

Si utilizas LinkedIn con regularidad, es posible que hayas visto actualizaciones de estado a las que BuzzFeed llama Broetry.

Estos son formatos de publicación para profesionales de marketing, expertos en redes sociales y evangelistas del crecimiento.

Son párrafos de una oración diseñados con una narrativa, ganchos emocionales y desencadenantes sociales.

El creador más conocido de "broems" es el pirata informático del crecimiento, Josh Fechter, que ha creado algunas publicaciones virales serias en LinkedIn utilizando este método, que acumula 200 millones de visitas en el proceso.

Si bien los temas no son del gusto de todos, no se puede negar que este estilo de publicaciones es compatible con el algoritmo de LinkedIn.

Sin embargo, como sabemos, los algoritmos nunca son los mismos y los usuarios de Broem ya reconocen que no reciben la misma tracción que antes.

¿Qué sabemos del algoritmo de LinkedIn?

• El contenido nativo tiene prioridad sobre los enlaces a otros sitios
• El contenido se mostrará a las personas más relevantes de tu red al relacionar las habilidades, la industria y con quién estás conectado
• El contenido se mostrará a las personas que se han enganchado contigo en LinkedIn en el pasado y con quienes interactúas con más frecuencia
• Me gusta, comentarios y acciones tienen diferentes ponderaciones
• La clave para volverse viral es obtener el algoritmo para mostrartu contenido a tu red de segundo y tercer grado
• Al principio, se envía una publicación a un pequeño porcentaje de usuarios para medir el compromiso inicial
• Los párrafos de una oración de las narraciones personales todavía funcionan bien como un mecanismo viral
• El personal de LinkedIn analizará el contenido con un alto nivel de participación y se abrirá a un público más amplio (aunque el análisis humano puede ser subjetivo)

Cómo funciona en 4 pasos:

1. Filtro inicial
   El sistema de automatización de LinkedIn clasificará cada imagen única, texto, publicación de formato largo y también video como una de las tres opciones:
   a) Spam
   b) De baja calidad
   c) Claro
2. Probar el proceso de audiencia
   Una vez que tu publicación ha sido clasificada por los robots, se envía a una selección de tu audiencia para ver qué tan popular es el contenido. No se envía a todos los que también están conectados, sólo una pequeña cantidad de tus amigos
3. Sistema de puntuación
   Una vez colocada la publicación frente a una selección de tus amigos, diferentes acciones tienen diferentes pesos en el algoritmo. Por ejemplo, un "me gusta" puede tener sólo un punto, un comentario requiere más esfuerzo, por lo tanto, tiene dos puntos. Un "compartir" muestra que el contenido es popular, por lo que se otorgarán tres puntos. La puntuación del post decidirá su futuro o su destino:
   a) Ser degradado porque es de baja calidad
   b) Ser mostrados a más personas porque es de alta calidad
4. Evaluación de personas reales
   Si empiezas a involucrarte en tu publicación, se transmite a "personas reales en LinkedIn", que luego leen todas y cada una de las publicaciones y deciden si tu contenido debe enviarse a más personas o si esta es la final de la línea. Si el contenido funciona realmente bien, los editores también enviarán el contenido a personas fuera de tu red. Comenzará a aparecer en "contenido de tendencias" en la aplicación, o contenido tópico en la fuente de noticias, etc.

Fuente: stedavies
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