Como funciona o algoritmo de publicação do LinkedIn?

Published by Melany on

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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.

Mostrar-lhe-ei o post LinkedIn correcto

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 tiverem, maiores são os seus ganhos potenciais. Este é todo o modelo de redes sociais como o LinkedIn: obter mais da sua atenção.

Uma rede social deve, portanto, fazer com que passe mais tempo no seu site ou aplicação.

Para o fazer, eles criam diferentes mecanismos:

  • Gatilhos externos: notificações e e-mails para o trazer de volta à rede
  • O uso de preconceitos cognitivos (tais como “Medo de faltar” ou “Medo de faltar algo” que nos faz voltar, também considerado um “gatilho interno”)
  • Recompensa aleatória: nunca se sabe o que se encontrará ao folhear um feed de notícias. De vez em quando, um post particularmente relevante dá-nos um surto de dopamina (a hormona do prazer). Como qualquer bom primata, desejamos mais desta dopamina, rolando sobre outros conteúdos.

Não entrei em detalhes com estes mecanismos psicológicos. Convido-vos a ler “Hooked” de Nir Eyal, um best-seller sobre o assunto.

O que nos interessa particularmente é o terceiro ponto e a forma como o algoritmo de exibição do conteúdo tenta optimizá-lo, mostrando-nos posts relevantes.

Algoritmo do LinkedIn : Emoções e taxa de envolvimento num post

A grande maioria das audiências dos meios de comunicação social são silenciosas. É também um dos principais pivots do Twitter: inicialmente pensavam que todos iam ao Twitter. Ao observar os seus dados, perceberam que a maioria das pessoas procurava seguir o conteúdo sem criar ou interagir com ele.

Ao observar os posts virais nas redes sociais, notamos duas coisas:

  • Eles têm frequentemente um forte impacto emocional (é por isso que os vídeos de gatinhos são sempre tão populares na web)
  • Têm uma elevada taxa de compromisso (proporção de comentários + likes / opiniões)

Estas duas 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!

Comentários, likes e pontos de vista e o algoritmo do LinkedIn

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 compromisso 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 likes).

Algoritmo do LinkedIn : Outros factores a ter em conta

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.

Como o algoritmo 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.

 

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