LinkedIn ahora Factores “Tiempo de permanencia” en su algoritmo

LinkedIn está actualizando el algoritmo utilizado para clasificar el contenido en su feed teniendo en cuenta la cantidad de tiempo que los usuarios pasan con cada publicación.

En un artículo de blog, LinkedIn retira el telón de su algoritmo y ofrece una descripción detallada de cómo se clasifica el contenido.

Cómo LinkedIn clasifica el contenido

Cuando un usuario inicia sesi√≥n en LinkedIn, hay decenas de miles de publicaciones “candidatas” que podr√≠an aparecer en su feed.

Esas publicaciones pasan por un primer paso, capa de generación de candidatos.

En esta etapa, LinkedIn aplica un algoritmo de clasificación ligero para identificar el mejores candidatos.

Luego, LinkedIn determina cómo clasificar a los principales candidatos en el feed de los usuarios individuales en función de una serie de factores.

Acciones virales

Estas tres formas de compromiso se denominan “acciones virales”:

Las acciones virales pueden tener efectos de red aguas abajo y / o aguas arriba.

Volver a compartir una publicación, por ejemplo, creará un efecto descendente. Eso significa que las conexiones del usuario que volvió a compartir la publicación también terminarán viéndola.

Comentar una publicación, por otro lado, creará un efecto ascendente. Eso significa que aumentará más en los feeds de los usuarios que están conectados con el autor de la publicación.

Para cada publicación de candidato, el algoritmo de LinkedIn considera la probabilidad de participación del usuario y los posibles efectos ascendentes y descendentes.

Por qué es importante el tiempo de permanencia

Existen deficiencias en un algoritmo que se basa en la predicción de cantidades relacionadas con clics y virus.

Por ejemplo, el clic y las acciones virales pueden ser raras, especialmente para los consumidores pasivos de la alimentación.

Otra limitación es la naturaleza binaria de los clics y las acciones virales, lo que significa que se llevan a cabo o no.

El algoritmo de LinkedIn mide si una acción se llevó a cabo, pero no cuánto tiempo pasó un usuario con un contenido después de tomar una acción.

Es posible que hayan hecho clic en una publicación e inmediatamente regresaron a la fuente principal.

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Para compensar estas deficiencias, LinkedIn comenzó a considerar el tiempo de permanencia y dijo que ofrece las siguientes ventajas sobre solo mirar clics y acciones virales:

LinkedIn ahora Factores

¬ŅQu√© es el tiempo de permanencia?

Así es como LinkedIn explica el tiempo de permanencia:

‚ÄúEn un nivel alto, cada actualizaci√≥n vista en el feed genera dos tipos de tiempo de permanencia. Primero, hay un tiempo de permanencia “en el feed”, que comienza a medir cuando al menos la mitad de una actualizaci√≥n del feed es visible a medida que un miembro se desplaza por su feed.

En segundo lugar, hay un tiempo de permanencia “despu√©s del clic”, que es el tiempo dedicado al contenido despu√©s de hacer clic en una actualizaci√≥n en el feed “.

Los ingenieros de LinkedIn determinaron, a través de una serie de pruebas, que el tiempo de permanencia es un indicador confiable de si es probable que un usuario participe en una publicación o no.

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Tiempo de permanencia en el algoritmo de LinkedIn

Los usuarios de LinkedIn tienden a pasar más tiempo viendo las actualizaciones en las que deciden tomar una acción viral.

Sabiendo eso, LinkedIn ha incorporado el tiempo de permanencia en su algoritmo de alimentación para aumentar la probabilidad de que los usuarios vean publicaciones con las que interactuarán.

Para los especialistas en marketing, eso significa que debe crear publicaciones de LinkedIn que no solo capten la atención de las personas, sino que las mantengan durante un período prolongado de tiempo.

LinkedIn no es la primera red social que tiene en cuenta el tiempo de permanencia en su algoritmo; Facebook lo hace también

En el futuro, las publicaciones m√°s exitosas no siempre ser√°n las que obtengan m√°s Me gusta, comentarios y compartidos.

Esas se√Īales no significar√°n tanto si las personas no pasan mucho tiempo consumiendo el contenido con el que interact√ļan.

Fuente: Blog de Ingeniería de LinkedIn

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