Comment fonctionne l’algorithme de publication LinkedIn ?

Published by Toinon on

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Comment l’algorithme LinkedIn définit quel contenu vous afficher ? A quel moment ? Derrière la « boite noire », il y a finalement une logique assez « basique ». Je vous l’explique aujourd’hui.

Vous afficher la bonne publication LinkedIn

LinkedIn est un réseau social. Et comme la majorité des réseaux sociaux aujourd’hui, ils se rémunèrent sur la publicité.

Le modèle économique de publicité consiste à vendre l’attention des utilisateurs à des marques qui cherchent à promouvoir leurs services, produits ou contenus.

On peut donc imaginer que s’ils vendent de l’attention, plus ils en ont, plus ils ont de gains potentiels. C’est tout le modèle des réseaux sociaux comme LinkedIn aujourd’hui : capter plus d’attention.

Un réseau social doit donc vous faire passer le plus de temps sur son site ou application.

Pour cela, ils mettent en place différents mécanismes  :

  • Triggers externes : notifications et emails pour vous ramener sur le réseau
  • Utilisation de biais cognitifs (comme le « Fear Of Missing Out » ou « Peur de rater quelque chose » qui nous incitent à revenir, aussi considéré comme un « un trigger interne » )
  • Récompense aléatoire : On ne sait jamais trop ce qu’on va trouver en scrollant un fil d’actualité. De temps en temps un post particulièrement pertinent nous fait une montée de dopamine (l’hormone du bonheur). Comme tout bon primate, on cherche en scrollant encore plus à retrouver ce niveau de dopamine sur un autre contenu.

Je ne rentre pas en détail dans ces mécanismes psychologiques. Je vous invite à lire « Hooked » de Nir Eyal, un best seller de référence sur le sujet.

Ce qui nous intéresse particulièrement c’est le 3ème point et comment l’algorithme LinkedIn  nous affichent des posts pertinents.

Les émotions et le taux d’engagement sur un post

Une très large majorité des audiences sur les réseaux sociaux est silencieuse. C’est d’ailleurs un des pivots majeurs de Twitter : ils pensaient au départ que tout le monde allait Twitter. En observant leurs données, ils ont réalisé que la majorité des gens cherchaient à suivre du contenu sans en créer ou interagir avec.

En observant les posts viraux sur les réseaux sociaux on constate deux choses :

  • Ils ont souvent un fort impact émotionnel (c’est pourquoi les vidéos de bébés chats font toujours autant fureur sur le web);
  • Ils ont un fort taux d’engagement (ratio de commentaires + likes / vues).

Ces deux observations sont directement liées : un contenu à fort impact émotionnel a une plus forte chance de nous faire réagir (que cet impact soit négatif ou positif au passage).

(Si le sujet vous intéresse, voici une vidéo « Du Créatif » sur Youtube expliquant comment des médias comme Kombini ont réussi à faire des millions d’euros en jouant sur les biais psychologiques).

Or, comme on le disait avant, LinkedIn (et les autres réseaux en général) a pour objectif de vous faire ressentir des émotions intenses, qui vont libérer des hormones dans votre corps.

Mais l’algorithme LinkedIn étant (encore aujourd’hui) incapable de ressentir ces émotions et déterminer la qualité d’un contenu, il va se baser sur les émotions ressenties par les personnes avant vous.

Et comment il les mesure ? Par le taux d’engagement bien sur !

Comment fonctionne l’algorithme LinkedIn ?

Plus la proportion de commentaires et likes / vues est élevé, plus le contenu sera montré à une audience large. Oui vous avez compris. Plus un post obtient d’engagement, plus il sera montré à une large audience.

Le processus fonctionne sous forme d’une spirale :

  • Lorsque vous publiez votre contenu, il est affiché à une petite partie de votre réseau, qui fait office d’échantillon. La taille de l’échantillon varie en fonction de l’optimisation de votre post 
  • L’algorithme observe quel est le taux d’engagement sur cet échantillon, c’est à dire le taux de personnes qui aiment et commentent. Ce taux initial est primordial car il influence largement la portée finale du post. Ou plutôt l’inverse : l’algorithme considère que s’il n’y a pas de fort engagement initial, le contenu n’est pas pertinent. On dit qu’il est mesuré entre la première et les trois premières heures de vie du contenu.
  • En fonction de ce taux d’engagement initial, l’algorithme élargit l’audience en priorisant les personnes de votre réseau, mais surtout les personnes du réseau de ceux qui ont engagé sur votre post, considérées comme des « profils similaires », qui pourraient donc également être intéressées par votre contenu. (Oui on a tendance à aimer les mêmes choses que les personnes de notre entourage, culture, réseau, donc à ressentir des émotions similaires sur des contenus similaires).
  • Si le taux d’engagement continue d’être similaire, le post continue de grossir en nombre de vues. C’est ce qui permet à un contenu avec fort taux d’engagement de devenir viral.

Il y a un important critère à prendre en compte :

  • Comme vous pouvez imaginer, poser un commentaire est un acte qui demande beaucoup plus d’implication qu’un like. Ils n’ont pas du tout le même « poids émotionnel », et donc pas le même poids pour l’algorithme. Je dirais que le ratio est entre 10 et 20 (1 commentaire = 10 à 20 likes).

Les autres facteurs qui entrent en compte

On peut décemment dire que le taux d’engagement dépasse de loin tous les autres critères de diffusion d’une publication.

Néanmoins, certains autres critères vont pouvoir influencer (surtout à la baisse), la portée d’un post (Voir l’article sur comment optimiser son post LinkedIn) :

  • Le nombre de hashtags utilisés. Le hashtag est comme une « catégorie » du post pour LinkedIn. S’il y en a pas, l’algorithme ne peut pas le catégoriser. S’il y en a trop, il va considérer que c’est un abus et que vous essayez de le faire sortir dans toutes les catégories.
  • La taille du réseau : bien qu’il semble que ce facteur influence très peu, il semblerait que la taille de votre réseau puisse jouer sur l’échantillon initial du post. (On prévoit une étude pour infirmer ou confirmer cette hypothèse)
  • La lisibilité : une vue sur LinkedIn c’est juste une personne qui passe sur votre post, sans forcément s’arrêter. Si votre post n’est pas lisible, la probabilité qu’il y ait de l’engagement est très faible
  • Les vues sur vos dernières publications. Si vos derniers posts ont fait beaucoup de vues, LinkedIn va avoir tendance à agrandir l’échantillon initial, considérant que la qualité du post à plus de chances d’être bonne.
  • Les liens sortants. Comme on le disait, LinkedIn veut garder les utilisateurs sur le réseau pour les monétiser. Inclure des liens qui sortent de LinkedIn dans vos publications augmentent les chances de voir l’utilisateur quitter LinkedIn. Les publications contenant un lien sortant sont donc dévalorisées.

L’algorithme LinkedIn étant une boîte noire, ces explications sont basées sur des constats faits par la communauté LinkedIn au fil du temps. L’algorithme est susceptible d’évoluer et l’influence de certains critères reste inconnue.

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