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

Dans un article de blog, LinkedIn tire le rideau sur son algorithme et offre un aperçu détaillé de la façon dont le contenu est classé.

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 première génération, couche de génération candidate.

À ce stade, LinkedIn applique un algorithme de classement léger pour identifier 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»:

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

Le partage d’une publication, par exemple, créera un effet en aval. Cela signifie que les connexions de l’utilisateur qui a re-partagé le message finiront également par le voir.

En revanche, commenter un article créera un effet en amont. Cela signifie qu’il sera plus élevé dans les flux d’utilisateurs connectés à l’auteur de l’article.

Pour chaque publication candidate, 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 d’attente compte

Il existe des lacunes dans un algorithme qui repose sur la prévision des quantités liées aux clics et aux virus.

Par exemple, les actions de clic et 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 non.

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 un message et sont immédiatement retournés au flux principal.

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Pour compenser ces lacunes, LinkedIn a commencé à envisager le temps de séjour, affirmant qu’il offre les avantages suivants par rapport à la seule consultation des clics et des actions virales:

Qu’est-ce que le temps d’arrêt?

Voici comment LinkedIn explique le temps de séjour:

«À un niveau élevé, chaque mise à jour visualisée sur le flux génère deux types de temps d’arrêt. Tout d’abord, il y a un temps de pause «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 un temps d’arrêt «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 de séjour est un indicateur fiable de la probabilité qu’un utilisateur interagisse avec un message ou non.

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Temps d’attente 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’entreprendre une action virale.

Sachant cela, LinkedIn a intégré le temps de séjour dans son algorithme de flux pour augmenter la probabilité que les utilisateurs voient les publications avec lesquelles ils s’engageront.

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

LinkedIn n’est pas le premier réseau social à intégrer le temps de séjour dans son algorithme; qwanturank le fait également.

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 également du temps à consommer le contenu avec lequel ils interagissent.

Source: Blog d’ingénierie LinkedIn

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