LinkedIn met à jour l’algorithme utilisé pour classer le contenu de son flux en tenant compte du temps que les utilisateurs passent sur chaque publication.

Dans un article de blog, LinkedIn lève le rideau sur son algorithme et offre un aperçu détaillé du classement du contenu.

Comment LinkedIn classe le contenu

Lorsqu’un utilisateur se connecte à LinkedIn, des dizaines de milliers de messages « candidats » peuvent apparaître dans son flux.

Ces messages passent par un premier passage, couche de génération de candidats.

A ce stade, LinkedIn applique un algorithme de classement léger pour identifier les meilleurs candidats.

LinkedIn détermine ensuite comment classer les meilleurs candidats dans le flux des utilisateurs individuels en fonction d’un certain nombre de facteurs.

Actions virales

Ces trois formes d’engagement sont appelées « actions virales » :

  • Réagit
  • commentaires
  • Actions

Les actions virales peuvent avoir des effets de réseau en aval et/ou en amont.

Repartager une publication, par exemple, créera un effet en aval. Cela signifie que les connexions de l’utilisateur qui a repartagé le message finiront également par le voir.

Commenter une publication, en revanche, créera un effet en amont. Cela signifie qu’il sera stimulé plus haut dans les flux des utilisateurs qui sont connectés à l’auteur du message.

Pour chaque publication de candidat, l’algorithme de LinkedIn prend en compte la probabilité d’engagement des utilisateurs et les effets potentiels en amont et en aval.

Pourquoi le temps de séjour est important

Il y a des lacunes dans un algorithme qui repose sur la prédiction des quantités liées aux clics et au virus.

Par exemple, les clics et les actions virales peuvent être rares, en particulier pour les consommateurs passifs du flux.

Une autre limitation est la nature binaire des clics et des actions virales – ce qui signifie qu’ils sont effectués ou qu’ils ne le sont pas.

L’algorithme de LinkedIn mesure si une action a été effectuée, mais pas combien de temps un utilisateur a passé avec un élément de contenu après avoir effectué une action.

Ils ont peut-être cliqué sur une publication et sont immédiatement revenus au flux principal.

Pour compenser ces lacunes, LinkedIn a commencé à envisager le temps d’attente, affirmant qu’il offrait les avantages suivants par rapport aux seuls clics et actions virales :

Qu’est-ce que le temps de séjour ?

Voici comment LinkedIn explique le temps de séjour :

« À un niveau élevé, chaque mise à jour affichée sur le flux génère deux types de temps d’attente. Tout d’abord, il y a le temps d’attente « sur le flux », qui commence à mesurer lorsqu’au moins la moitié d’une mise à jour du flux est visible lorsqu’un membre fait défiler son flux.

Deuxièmement, il y a le temps d’attente « après le clic », qui est le temps passé sur le contenu après avoir cliqué sur une mise à jour dans le flux.

Les ingénieurs de LinkedIn ont déterminé, grâce à une série de tests, que le temps d’attente est un indicateur fiable de la probabilité qu’un utilisateur interagisse avec une publication ou non.

Lié: Comment fonctionne l’algorithme LinkedIn et comment l’optimiser

Dwell Time dans l’algorithme de LinkedIn

Les utilisateurs de LinkedIn ont tendance à passer plus de temps à consulter les mises à jour sur lesquelles ils décident d’effectuer une action virale.

Sachant cela, LinkedIn a intégré un temps d’attente dans son algorithme de flux pour augmenter la probabilité que les utilisateurs voient les publications avec lesquelles ils interagiront.

Pour les spécialistes du marketing, cela signifie que vous devez créer des publications LinkedIn qui non seulement captent l’attention des gens, mais la retiennent pendant une période prolongée.

LinkedIn n’est pas le premier réseau social à prendre en compte le temps de passage dans son algorithme ; Facebook le fait aussi.

À l’avenir, les publications les plus réussies ne seront pas toujours celles qui obtiendront le plus de likes, de commentaires et de partages.

Ces signaux ne signifieront pas autant si les gens ne passent pas leur temps à consommer le contenu avec lequel ils interagissent.

Source : Blog d’ingénierie de LinkedIn

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