Как LinkedIn избира постове извън мрежата ви и какво значи това за профила

LinkedIn публикува подробно описание на Profile Relevance – системата, с която подбира публикации от хора, които не следвате. Тя използва езикови модели (LLM), за да сравни професионалния ви профил със съдържанието на постовете. За всеки, който използва LinkedIn за личен бранд или за бизнеса си, това дава рядко ясна представа как съдържанието достига до нова аудитория.

Какво представлява Profile Relevance

Повечето системи за препоръки разчитат на това кого познавате и какво е харесвано. Това прави трудно откриването на съдържание извън собствената мрежа, особено на автори, които тепърва изграждат аудитория. Profile Relevance добавя друг сигнал: доколко темата на поста отговаря на професионалния контекст на читателя.

За всеки член LinkedIn създава структурирано описание (промпт) от публичния профил:

• акценти в профила – заглавие (headline), резюме и ключови умения;
• професионален опит – компании, длъжности, продължителност и описания на ролите;
• образование – училища, специалности и степени.

Името и полът не се включват. За публикациите системата анализира текста, заглавията и транскрипциите, както и данни за автора, например местоположение. Двете страни се превръщат в числови представяния (embeddings), за да може моделът да ги сравни.

Два детайла, които имат значение

• Държавата. LinkedIn установява, че при обработката географските сигнали често се губят. Затова към описанията се добавя държавата от профила на члена и на автора. Резултатът е, че хората по-често виждат съдържание, свързано с местния им професионален контекст.
• Поне една реакция. Постът трябва да е получил поне едно действие – харесване, коментар или споделяне – от човек извън мрежата на автора, преди системата да го препоръча. Така в потока не попада съдържание без никакъв сигнал за интерес.

Резултатите според LinkedIn

В онлайн тестовете новата система е довела до 0,54% повече прегледани публикации, 0,94% по-висок дял на взаимодействията и 18,8% по-малко скрити постове. При потребители с малко история в платформата взаимодействията са нараснали със 17,7%, а дневно активните потребители – с 1,8%.

Какво означава това за маркетолози и малък бизнес

1. Пишете ясно за темата си. Системата сравнява смисъла на текста. Конкретен пост за конкретен професионален проблем има по-добър шанс да бъде свързан с правилните хора от общ мотивационен текст.
2. Поддържайте профила си актуален. Заглавието, резюмето, уменията и опитът определят какво съдържание виждате вие. LinkedIn обновява описанията на членовете, когато профилът им се промени.
3. Използвайте местния контекст. Щом държавата е част от сигнала, постове за българския пазар имат естествено предимство пред българска аудитория.
4. Първите реакции са важни. Не е нужна вирусност, но е нужна поне една реакция извън вашата мрежа. Споделяйте поста там, където темата е интересна на хора, които още не ви следват.

Ако искате да разберете по-добре как работят платформите и алгоритмите им, започнете със статията ни какво е дигитален маркетинг или разгледайте нашия курс по дигитален маркетинг.

Често задавани въпроси

Как LinkedIn решава кои постове на непознати да ми покаже?

Сред сигналите е сравнение между вашия професионален профил и съдържанието на поста. Profile Relevance използва заглавието, резюмето, уменията, опита и образованието ви, за да намери публикации по теми, свързани с работата ви, допълнително към сигналите от мрежата и взаимодействията.

Използва ли LinkedIn името или пола ми в тази система?

Не. LinkedIn посочва, че описанията на членовете съдържат само професионална информация от публичния профил, без лични характеристики като име или пол.

Трябва ли постът ми да има харесвания, за да стигне до хора извън мрежата ми?

Да, поне едно. За да бъде препоръчан чрез Profile Relevance, постът трябва да има поне едно харесване, коментар или споделяне от човек, който не е свързан с автора.

Източници: LinkedIn Engineering Blog