Wie funktioniert der Veröffentlichungsalgorithmus von LinkedIn?

Veröffentlicht von Melany am Mai 28, 2021 5/5 (127 votes)

5 min

Wie definiert der LinkedIn-Algorithmus, welche Inhalte Ihnen angezeigt werden sollen? Zu welchem Zeitpunkt? Hinter der „Black Box“ verbirgt sich eine ziemlich grundlegende Logik. Ich werde sie Ihnen erklären.

Ihnen den richtigen LinkedIn-Post zeigen

LinkedIn ist ein soziales Netzwerk. Und wie die meisten sozialen Netzwerke heute, basiert ihr Geschäft auf Werbung.

Das Geschäftsmodell der Werbung besteht darin, die Aufmerksamkeit der Nutzer an Marken zu verkaufen, die ihre Dienstleistungen, Produkte oder Inhalte bewerben wollen.

Wir können uns also vorstellen, dass sie Aufmerksamkeit verkaufen, und je mehr sie davon haben, desto größer sind ihre potenziellen Gewinne. Das ist das ganze Modell von sozialen Netzwerken wie LinkedIn: mehr von Ihrer Aufmerksamkeit zu bekommen.

Ein soziales Netzwerk muss Sie also dazu bringen, die meiste Zeit auf seiner Seite oder Anwendung zu verbringen.

Um dies zu erreichen, setzen sie verschiedene Mechanismen ein:

  • Externe Auslöser: Benachrichtigungen und E-Mails, um Sie zurück zum Netzwerk zu bringen
  • Die Verwendung von kognitiven Verzerrungen (wie „Fear Of Missing Out“ oder „Angst, etwas zu verpassen“, die uns dazu bringen, wiederzukommen, was auch als „interner Auslöser“ betrachtet wird)
  • Zufällige Belohnung: Sie wissen nie, was Sie beim Scrollen eines News Feeds finden. Von Zeit zu Zeit beschert uns ein besonders relevanter Beitrag einen Schub an Dopamin (das Hormon der Freude). Wie jeder gute Primat sehnen wir uns nach mehr von diesem Dopamin, indem wir zu anderen Inhalten scrollen.

Ich gehe nicht im Detail auf diese psychologischen Mechanismen ein. Ich lade Sie ein,„Hooked“ von Nir Eyal zu lesen, einen Bestseller zu diesem Thema.

Was uns besonders interessiert, ist der 3. Punkt und wie der Content-Display-Algorithmus versucht, diesen zu optimieren, indem er uns relevante Posts zeigt.

Emotionen und Engagement-Rate bei einem Post

Die überwiegende Mehrheit des Social-Media-Publikums ist still. Das ist auch einer der großen Pivots von Twitter: Sie dachten anfangs, dass alle zu Twitter gehen würden. Durch die Beobachtung ihrer Daten erkannten sie , dass die Mehrheit der Menschen Inhalten folgen wollte, ohne sie zu erstellen oder mit ihnen zu interagieren.

Bei der Beobachtung von viralen Posts in sozialen Netzwerken fallen uns zwei Dinge auf:

  • Sie haben oft eine starke emotionale Wirkung (deshalb sind Videos von Kätzchen immer so beliebt im Web)
  • Sie haben eine hohe Engagement-Rate (Verhältnis von Kommentaren + Likes / Views)

Diese beiden Beobachtungen sind direkt miteinander verknüpft: Inhalte mit einer starken emotionalen Wirkung haben eine größere Chance, uns zu einer Reaktion zu bewegen (egal, ob diese Wirkung dabei negativ oder positiv ist).

Wie bereits erwähnt, zielt LinkedIn (und andere soziale Netzwerke im Allgemeinen) darauf ab, intensive Emotionen hervorzurufen, die Hormone in Ihrem Körper freisetzen.

Da der LinkedIn-Algorithmus aber (auch heute noch) nicht in der Lage ist, diese Emotionen zu fühlen und die Qualität der Inhalte zu bestimmen, wird er sich an den Emotionen orientieren, die die Menschen vor Ihnen gefühlt haben.

Und wird das gemessen? Über die Engagement-Rate natürlich!

Kommentare, Likes und Views und der LinkedIn-Algorithmus

Je höher der Anteil an Kommentaren und Likes / Views, desto mehr wird der Inhalt einem großen Publikum gezeigt.

Der Prozess funktioniert in Form einer Spirale:

  • Wenn Sie Ihren Inhalt veröffentlichen, wird er einem kleinen Teil Ihres Netzwerks angezeigt, der als Stichprobe dient. Die Größe der Stichprobe variiert je nach Optimierung Ihres Beitrags
  • Der Algorithmus beobachtet, wie hoch die Engagement-Rate auf dieser Stichprobeist, d. h. die Rate der Personen, die einen Beitrag mögen und kommentieren. Diese anfängliche Rate ist essentiell, da sie die endgültige Reichweite des Beitrags maßgeblich beeinflusst. Oder eher umgekehrt: Der Algorithmus geht davon aus, dass der Inhalt nicht relevant ist , wenn es kein starkes anfängliches Engagement gibt. Sie soll zwischen der ersten Stunde und den ersten drei Stunden der Lebensdauer des Inhalts gemessen werden.
  • Basierend auf dieser anfänglichen Engagement-Rate erweitert der Algorithmus das Publikum, indem er die Personen in Ihrem Netzwerk priorisiert, aber vor allem die Personen im Netzwerk derjenigen, die sich auf Ihren Beitrag eingelassen haben, die als „ähnliche Profile“ betrachtet werden, die also auch an Ihrem Inhalt interessiert sein könnten. (Ja, wir neigen dazu, die gleichen Dinge zu mögen wie die Menschen um uns herum, die Kultur, das Netzwerk, also ähnliche Emotionen bei ähnlichen Inhalten zu empfinden).
  • Wenn die Engagement-Rate weiterhin ähnlich ist, wächst der Beitrag in der Anzahl der Aufrufe weiter an. Das ist es, was Inhalte mit einer hohen Engagement-Rate zum viralen Erfolg werden lässt.

Es gibt ein wichtiges Kriterium, das zu berücksichtigen ist:

  • Wie Sie sich vorstellen können, ist das Posten eines Kommentars ein Akt, der viel mehr Engagement erfordert als ein Like. Sie haben nicht das gleiche „emotionale Gewicht“ und daher auch nicht das gleiche Gewicht für den Algorithmus. Ich würde sagen, dass das Verhältnis zwischen 10 und 20 liegt (1 Kommentar = 10 bis 20 Likes).

Andere zu berücksichtigende Faktoren

Wir können sagen, dass die Engagement-Rate alle anderen Kriterien für die Verbreitung einer Veröffentlichung weit übertrifft.

Allerdings können bestimmte andere Kriterien die Reichweite eines Beitrags beeinflussen (vor allem nach unten):

  • Die Anzahl der verwendeten Hashtags. Der Hashtag ist für LinkedIn wie eine „Kategorie“ des Beitrags. Wenn es keine gibt, kann der Algorithmus ihn nicht kategorisieren. Sind es zu viele, hält er ihn für übertrieben und versucht, ihn in allen Kategorien erscheinen zu lassen.
  • Netzwerkgröße: Obwohl es scheint, dass dieser Faktor nur wenig Einfluss hat, scheint es, dass die Größe Ihres Netzwerks einen Einfluss auf die erste Stichprobe des Posts haben kann. (Eine Studie ist geplant, um diese Hypothese zu entkräften oder zu bestätigen).
  • Lesbarkeit: Ein View auf LinkedIn ist nur eine Person, die über Ihren Post geht, ohne unbedingt anzuhalten. Wenn Ihr Beitrag nicht lesbar ist, ist die Wahrscheinlichkeit eines Engagements sehr gering.
  • Ansichten auf Ihre letzten Veröffentlichungen. Wenn Ihre letzten Beiträge viele Ansichten hatten, wird LinkedIn dazu neigen, die anfängliche Stichprobe zu vergrößern, da die Qualität des Beitrags eher gut sein dürfte.
  • Ausgehende Links. Wie wir schon sagten, möchte LinkedIn die Nutzer auf dem Netzwerk halten, um sie zu monetarisieren. Das Einfügen von Links aus LinkedIn heraus in Ihre Beiträge erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Nutzer LinkedIn verlässt. Veröffentlichungen, die einen ausgehenden Link enthalten, werden daher abgewertet.

Da der Algorithmus eine Blackbox ist, basieren diese Erklärungen auf Beobachtungen, die von der LinkedIn-Community im Laufe der Zeit gemacht wurden. Der Algorithmus wird sich wahrscheinlich weiterentwickeln und der Einfluss bestimmter Kriterien bleibt unbekannt.

 

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