Como é que o algoritmo do LinkedIn define o conteúdo a mostrar-lhe? Em que momento? Por detrás da “caixa negra”, existe uma lógica bastante básica. Explicar-lha-ei.
Como é que funciona o LinkedIn News Feed?
O LinkedIn é uma rede social. E como a maioria das redes sociais de hoje, o seu negócio é baseado na publicidade.
O modelo de negócio da publicidade é vender a atenção dos utilizadores a marcas que procuram promover os seus serviços, produtos ou conteúdos.
Podemos, portanto, imaginar que se venderem atenção, quanto mais têm, maiores são os seus ganhos potenciais. Este é todo o modelo de redes sociais como o LinkedIn: obter mais da sua atenção para ganhar dinheiro 🤑.
Uma rede social deve, portanto, fazer com que passe mais tempo no seu site ou aplicação.
Para o fazer, eles criam diferentes mecanismos:
Triggers
Estes são mecanismos web, especialmente presentes nas redes sociais 🕸️, que são definidos como “triggers de acção”. Ou seja, o utilizador será levado a executar uma acção no LinkedIn: ler as suas notificações, responder a uma mensagem ..
Triggers externos
Anunciam ao utilizador a acção a ser tomada colocando a informação no seu campo de visão 👀. Muitas vezes associadas a chamadas à acção, as mensagens são directivas, as palavras são utilizadas desta forma: faça isto + agora.
Exemplo: um botão “descarregar a aplicação agora” ou “ver a demonstração”
Encontramos estes tipos de triggers no LinkedIn Ads.
O objectivo dos triggers externos é conduzir o utilizador a algum lugar, a uma página específica, por exemplo.
Triggers internos
Os triggers internos são triggers de hábito, o que significa que o utilizador já está activo no LinkedIn e percorre o feed de notícias ou visita as suas notificações. Fazem-no porque viram triggers internos, pop-ups que indicam que o utilizador já respondeu ao seu post, ou não ao seu hábito
O objectivo do trigger interno é manter o utilizador na rede social profissional.
Notificações e e-mails para voltar a entrar na rede
As notificações por e-mail são claramente uma técnica incrível. Quando se inscreve no LinkedIn, a rede pede-lhe para aceitar um pequeno número de definições, todas verificadas com antecedência, uma das quais é que concorda em receber as suas notificações por correio electrónico
Todos verificam o seu correio electrónico várias vezes por dia. Mesmo eu, apesar de nunca receber e-mails, verifico a minha caixa de correio. 😂
Assim, se não estiver no LinkedIn, a rede escrever-lhe-á, várias vezes por dia, um pequeno e-mail automatizado que lhe diz que perdeu alguma informação chave sobre o seu dia, que Virginie comentou o seu post ou que a Jules mudou de emprego… Isto despertará a sua curiosidade e far-lhe-á querer clicar.
Enviesamentos cognitivos
Os preconceitos cognitivos são desvios psicológicos. Conduzem a uma percepção distorcida da realidade. Esta forma de pensar influencia as nossas acções, porque transforma os nossos pensamentos, julgamentos e apreciações.
Aqui estão dois exemplos de preconceitos cognitivos para o ajudar a compreender
- Fad = O número de pessoas que executam um comportamento encoraja-o a fazê-lo.
Todos foram ver o último Homem-Aranha no cinema e adoraram-no, pelo que o verão mesmo que não estejam interessados nele, e acabarão mesmo por adorá-lo sem saber realmente porquê, é o efeito de grupo ou o efeito de moda. As estratégias de marketing são muito inspiradas por isto para tornar um produto muito popular, muito rapidamente
- Viés de crença = Definimos algo como verdadeiro, porque se alinha com as nossas crenças, sem realmente saber porquê
80% dos utilizadores do LinkedIn acreditam que a rede contém informações relevantes e verdadeiras. Ou seja, confiam no LinkedIn, porque nas suas crenças estabelecidas, é uma rede social profissional, e profissional = relevante
Os preconceitos que o LinkedIn utiliza são muito bem conhecidos, tais como o “Medo de faltar” ou o “Medo de faltar” que nos encorajam a voltar e ver o que teríamos perdido.
A Recompensa Aleatória
Este é o meu hack cerebral favorito. 🧠
Pelo menos, é a que eu acho mais interessante.
Nunca se sabe bem o que se vai encontrar quando se percorre um feed de notícias do LinkedIn. De vez em quando, um post particularmente relevante cria em nós uma pressa de dopamina (a hormona da felicidade). Como qualquer bom primata, procuramos esse nível de dopamina em outros conteúdos, rolando ainda mais.
É a recompensa aleatória que nos leva a rolar. Ou seja, nunca sabemos se vamos encontrar um post LinkedIn interessante enquanto rolamos, e é o facto de não sabermos, daí o termo “aleatório”, que nos torna viciados no noticiário sem fim
Não entrei em detalhes sobre estes mecanismos psicológicos. Convido-o a ler “Hooked” de Nir Eyal, uma referência de best-sellers sobre o assunto
O que nos interessa particularmente é o seguinte 👇 e como o algoritmo LinkedIn, nos mostra posts relevantes.
Emoções e taxa de envolvimento num post
Uma grande maioria da audiência nas redes sociais é silenciosa. Este é um dos principais pivots do Twitter: inicialmente pensavam que todos iam ao Twitter. Quando olharam para os seus dados, perceberam que a maioria das pessoas procurava seguir o conteúdo sem criar ou interagir com ele.
Ainda assim, vale a pena notar que o número de pessoas que postam nas redes continua a crescer, existe e existirá sempre uma maioria de “consumidores de conteúdo” e uma minoria de “criadores de conteúdo”
Ao observarmos os posts virais nas redes sociais, notamos duas coisas:
- Eles têm frequentemente um forte impacto emocional (é por isso que os vídeos de triggers são sempre tão populares na web).
- Têm uma elevada taxa de envolvimento (proporção de comentários + gostos / opiniões).
- São bem feitos, ou bem escritos ou bem ilustrados.
Estas três observações estão directamente ligadas : o conteúdo com um forte impacto emocional tem uma maior probabilidade de nos fazer reagir (quer este impacto seja negativo ou positivo no processo).
No entanto, como dissemos anteriormente, o LinkedIn (e outras redes sociais em geral) tem como objectivo fazer sentir emoções intensas, as quais irão libertar hormonas no seu corpo.
Mas o algoritmo do LinkedIn sendo (ainda hoje) incapaz de sentir estas emoções e determinar a qualidade do conteúdo, basear-se-á nas emoções sentidas pelas pessoas perante si.
E é medido? Através da taxa de compromisso, claro!
Como se envolver no LinkedIn: Gosta
Para medir o seu desempenho, vamos baseá-lo no empenho da sua comunidade. Tem esse direito. Mas sabia que cada acção traz uma pontuação diferente?
A pessoa que o vai ler pode escolher a reacção que quiser. Ele terá a escolha de 6 ícones (ou emojis). Mas saiba que o algoritmo lhe dará +2% de alcance e 3% à pessoa que clicar numa das reacções (sim, é também benéfico para si ir e como outros criadores no LinkedIn). Pode também encontrar conteúdos que lhe interessam digitando as suas palavras-chave directamente na barra de pesquisa).
Partilhar um post
Esta é uma interacção que é utilizada um pouco menos do que as outras. No entanto, se vai partilhar um posto que lhe agradou, há algumas regras a seguir. De facto, terá de acrescentar um pouco da sua marca pessoal. O que é que queremos dizer com isso? É bastante simples.
A fim de personalizar um pouco o conteúdo que deseja partilhar, sinta-se à vontade para :
- Acrescentar valor. Escreva pelo menos 150 palavras para que o algoritmo compreenda que levou tempo a adicionar conteúdo.
- Mencione o nome da pessoa que escreveu o post. Isto permitir-lhe-á também responder-lhe e melhorar as suas trocas.
- Não hesite em acrescentar hashtags.
- Responda sistematicamente dentro da primeira hora se receber comentários
Compreender o algoritmo LinkedIn : Comentários
Inegavelmente, os comentários serão os que lhe darão mais pontos no seu posto. O LinkedIn adora a interacção. É isso que tem de procurar. Quando tem um comentário sob o seu conteúdo, multiplica o seu alcance por 4 em relação a um semelhante e por 7 se tiver sido publicado nas primeiras duas horas 🤯.
Mas há uma pequena regra: o comentário gerado sob o seu post deve ser mais de 5 palavras.
Etiqueta no LinkedIn
Não recomendamos a marcação de alguém num posto. Pode fazê-lo, mas deve (em princípio) perguntar à pessoa mencionada se ela concorda em ter o seu nome mencionado.
Por outro lado, não hesite em responder-lhe nos comentários, mencionando o seu nome, se ele lhe fizer uma pergunta, por exemplo.
Como é que o algoritmo do LinkedIn funciona?
Quanto maior for a proporção de comentários e gostos / opiniões, mais o conteúdo será mostrado a um grande público.
O processo funciona sob a forma de uma espiral:
- Quando publica o seu conteúdo, este é mostrado a uma pequena parte da sua rede, que funciona como uma amostra. O tamanho da amostra varia em função da optimização do seu post
- O algoritmo observa qual é a taxa de envolvimento nesta amostra, ou seja, a taxa de pessoas que gostam e comentam. Esta taxa inicial é essencial porque influencia largamente o alcance final do posto. Ou antes o contrário: o algoritmo considera que se não houver um compromisso inicial forte, o conteúdo não é relevante. Diz-se que é medido entre a primeira hora e as primeiras três horas de vida do conteúdo.
- Com base nesta taxa de compromisso inicial, o algoritmo alarga o público ao dar prioridade às pessoas da sua rede, mas especialmente às pessoas da rede daqueles que se envolveram no seu post, considerados como “perfis semelhantes”, que poderiam, portanto, estar também interessados no seu conteúdo. (Sim, tendemos a gostar das mesmas coisas que as pessoas à nossa volta, cultura, rede, de modo a sentir emoções semelhantes em conteúdos semelhantes).
- Se a taxa de envolvimento continuar a ser semelhante, o post continua a crescer no número de pontos de vista. Isto é o que permite que conteúdos com uma elevada taxa de noivado se tornem virais.
Há um critério importante a ter em conta:
- Como pode imaginar, a publicação de um comentário é um acto que requer muito mais envolvimento do que um semelhante. Eles não têm o mesmo “peso emocional”, e portanto não têm o mesmo peso para o algoritmo. Eu diria que a proporção está entre 10 e 20 (1 comentário = 10 a 20 gostos).
Outros factores que entram no algoritmo do LinkedIn
Podemos dizer que a taxa de compromisso excede em muito todos os outros critérios para a distribuição de uma publicação.
No entanto, alguns outros critérios poderão influenciar (especialmente para baixo), o âmbito de um posto de trabalho:
- O número de hashtags utilizados. A hashtag é como uma “categoria” do post para o LinkedIn. Se não houver nenhuma, o algoritmo não a pode categorizar. Se houver demasiados, ele considerará que é excessivo e que tenta fazê-lo aparecer em todas as categorias.
- Tamanho da rede: embora pareça que este factor influencia muito pouco, parece que o tamanho da sua rede pode jogar na amostra inicial do post. (Está planeado um estudo para invalidar ou confirmar esta hipótese).
- Legibilidade: uma visualização no LinkedIn é apenas uma pessoa que passa no seu posto, sem necessariamente parar. Se o seu post não for legível, a probabilidade de envolvimento é muito baixa.
- Vistas sobre as suas últimas publicações. Se os seus últimos posts tiveram muitas opiniões, o LinkedIn tenderá a alargar a amostra inicial, considerando que a qualidade do post é mais provável que seja boa.
- Links de saída. Como dissemos, o LinkedIn quer manter os utilizadores na rede para os rentabilizar. A inclusão de links fora do LinkedIn nos seus posts aumenta as hipóteses de o utilizador sair do LinkedIn. As publicações que contêm um link de saída são portanto desvalorizadas.
Conclusão do artigo
Como o algoritmo do LinkedIn é uma caixa negra, estas explicações baseiam-se em observações feitas pela comunidade do LinkedIn ao longo do tempo. O algoritmo é susceptível de evoluir e a influência de certos critérios permanece desconhecida. 🚀
FAQ do artigo sobre o algoritmo do LinkedIn
Como fazer um post bem sucedido no LinkedIn?
Quando falamos em criar conteúdo na rede, estamos a falar de algumas regras que devem ser cumpridas para garantir que oferece conteúdo concreto e alcança os seus objectivos.
Primeiro, temos de nos identificar
- A quem se dirige? (o seu alvo deve ser B2b)
- Qual é a mensagem que pretende transmitir?
Depois, qual é a sua estratégia de marketing?
- O seu objectivo é aumentar a visibilidade da sua marca?
- O seu objectivo é gerar tráfego para o seu website?
- Talvez o seu objectivo seja vender as suas soluções?
A seguir, se já definiu o tipo de conteúdo que pretende partilhar, pergunte-se a si próprio
- Oferece conteúdos úteis e/ou de valor acrescentado?
- Este conteúdo é bom para o seu branding e consciência da sua marca?
Quando deve publicar no LinkedIn?
Está a pensar quando publicar com a sua página no LinkedIn? Todos fazem esta pergunta. Como se existisse uma receita secreta ou uma poção mágica para desenvolver a sua visibilidade mais rapidamente. Honestamente, dependerá do seu alvo, e também da tenacidade da sua concorrência
Tem de se destacar, não publicando ao mesmo tempo que todos os outros (terça-feira e quinta-feira à tarde foram identificadas como os melhores dias, mas depois todos os outros publicam, para que não tenha mais visibilidade).
Assim, o meu conselho é fazer testes A/B, verificar a reactividade do seu público em diferentes faixas horárias, e depois ver por si próprio
Mesmo assim, evite os fins-de-semana. 🧠
Com que frequência devo publicar no LinkedIn?
Aqui, a resposta torna-se mais clara. Se o seu objectivo é atingir uma verdadeira estratégia de marketing e editorial a longo prazo, então aconselhamo-lo a publicar 3 vezes por semana.
Desta forma, criará um nome para si próprio, continuará a expandir o seu público e a encontrar perspectivas, assegurando ao mesmo tempo a lealdade do público adquirido.
Qual a estratégia de comunicação que funciona melhor no LinkedIn?
Mas então, para escrever 3 vezes por semana, encontrar tópicos relevantes e continuar a ser inspirado, como o faz?
Parece complicado, mas pode ser muito simples,
Existe uma técnica chamada TOFU-MOFU-BOFU,
Ou seja, define-se um alvo primário, um alvo secundário e um alvo amplo e oscilará entre estas 3 audiências.
Para pôr em prática esta estratégia, siga este link > Criar uma estratégia editorial LinkedIn
Compreender o algoritmo do LinkedIn tem tudo a ver com a sua domesticação 😉
