Gagnez de l’argent en répondant à nos enquêtes

Inscrivez-vous dès maintenant !
Le blog de la société IntoTheMinds
Conseils en Data & IT

L’algorithme de Linkedin encore modifié en 2022 : quels impacts ?

Gagnez jusqu’à 50€ en participant à une de nos études de marché rémunérées.

Inscrivez-vous dès maintenant !

L’algorithme de Linkedin a subi en Mai 2022 des modifications assez importantes. Linkedin introduit des contraintes dans son algorithme et prend en compte plus de variables explicites. Il en résulte des impacts importants pour la visibilité des posts. Bien que le fonctionnement de base de l’algorithme de Linkedin ne soit a priori pas changé, nous analysons pour vous ces annonces .

Les objectifs des modifications de l’algorithme de Linkedin

  • Les règles de mise en avant des posts n’ont a priori pas changé. L’engagement est toujours le critère n°1 pour l’algorithme. Linkedin introduit par contre des mécanismes de pénalisation de certains contenus.
  • Les mécanismes de pénalisation se basent avant tout sur des variables dites explicites (actionnées par l’utilisateur lui-même)
  • Un nouveau mécanisme, basé sur une variable implicite celle-là, vise à pénaliser les auteurs qui demandent des likes ou des commentaires dans leur messages. Il y a fort à parier que ce mécanisme est basé sur de simples « règles métiers » (voir ici pour une explication détaillée)
  • Les modifications ne sont toutefois pas sans conséquences puisqu’elles risquent de créer une bulle de filtres
  • Tous les changements visent à favoriser les contenus de qualité et ceux qui suscitent des interactions.

Les changements en bref

Les changements annoncés sur le blog de Linkedin sont multiples :

Moins de sondages dans le feed Linkedin

Les utilisateurs s’étaient plaints de l’omniprésence des sondages dans leur fil d’actualité. Comme souvent lorsqu’une nouvelle fonctionnalité est lancée, Linkedin a tendance à en promouvoir l’utilisation en augmentant artificiellement sa visibilité. Résultat des courses : les sondages permettaient de récolter des milliers de vues sans efforts et ont pullulé. Ils ont été utilisés à tort et à travers sans que ceux qui les créaient ne comprennent que la vraie valeur ajoutée de Linkedin est dans l’interaction. Des sondages sans intérêt ont envahi le fil d’actualité des utilisateurs, jusqu’à soulever un vent de protestation.

linkedin poll : do you prefer tea or coffee


Moins de contenus politiques

Linkedin, comme tous les autres réseaux sociaux, est devenu une plateforme où s’expriment les idées politiques. La polarisation des idées alimente la fragmentation de la société. C’est le phénomène d’archipélisation qu’a décrit le sociologue J. Fourquet. Pour ne pas alimenter les échanges enflammés, il y avait donc une urgence certaine à « protéger » les utilisateurs de ce type de contenu. C’est désormais possible si vous êtes basé aux États-Unis.


"don't want to see this" LinkedinSignaler le contenu et les auteurs indésirables

Un changement important concerne la capacité qu’ont désormais les utilisateurs à signaler des contenus qui les dérangent sans pour autant enfreindre les règles de la plateforme. La nouveauté est que l‘algorithme de Linkedin prend désormais en compte ces feedbacks explicites. Vous voyez ci-dessous que les options qui sont laissées pour donner un feedback à l’algorithme sont assez variées. Plusieurs boucles de rétroactions ont dû être mises en place pour alimenter l’algorithme de Linkedin. Sous une apparence assez simple, l’utilisation de ce type de feedback reste toutefois assez compliquée.

L’utilisation du feedback « J’ai vu trop de posts sur ce sujet » implique par exemple que chaque post soit analysé avec un algorithme de NLP afin de le « tagger », c’est-à-dire de déterminer le(s) sujet(s) afférents. Ce type d’algorithme fonctionne assez bien avec des contenus longs mais quand on sait que 50% des posts contiennent moins de 39 mots, on peut raisonnablement s’interroger sur la précision du processus.

La catégorie « ce post est ancien », sous une apparence anodine, peut se révéler efficace pour détecter les plagiats. Il n’est pas rare en effet que certains utilisateurs reprennent à leur compte des posts viraux. C’est ce qui s’était passé avec le fameux post « voyez-vous le panda ? ».


Comment Linkedin va-t-il détecter les « appels » aux likes ou aux commentaires ?

« Laissez un commentaire si vous voulez recevoir mon guide gratuit ». Ce type de technique est assez classique pour booster artificiellement la popularité d’un post. Et Linkedin a décidé de s’y attaquer. Dans l’annonce faite sur son blog, Linkedin explique :

Nous avons vu un certain nombre de messages qui demandent ou encouragent expressément la communauté à réagir par le biais de likes ou de commentaires, dans le seul but d’augmenter la viralité du message sur la plateforme. Nous avons compris que ce type de contenu peut être trompeur et frustrant pour certains d’entre vous. Nous n’allons pas promouvoir ce type de contenu et nous encourageons tous les membres de la communauté à se concentrer sur la diffusion de contenu fiable, crédible et authentique.

« We’ve seen a number of posts that expressly ask or encourage the community to engage with content via likes or reactions – posted with the exclusive intent of boosting reach on the platform. We’ve heard this type of content can be misleading and frustrating for some of you. We won’t be promoting this type of content and we encourage everyone in the community to focus on delivering reliable, credible and authentic content. »

La question qui se pose immédiatement est la suivante : comment Linkedin va-t-il faire pour repérer ce type de contenu ? Sans avoir de boule de cristal, on peut raisonnablement penser que Linkedin va simplement utiliser une règle métier ici encore.

Linkedin post "leave a comment"

Les posts qui promeuvent ce type de comportement utilisent quasiment toujours les mêmes formulations. Il est donc facile pour Linkedin de repérer les phrases typiques et de pénaliser ces posts. Cela aura une conséquence très pratique pour tous les utilisateurs. Il faut dès aujourd’hui faire attention à ne pas utiliser cet enchaînement de mots au risque de voir son post, même légitime, devenir invisible.


Du contenu à valeur ajoutée pour augmenter les interactions et le temps passé

L’ensemble des changements annoncés par Linkedin permettront de redonner un peu de contrôle à l’utilisateur pour améliorer son fil d’actualité. Les motifs d’insatisfaction récurrents ces derniers mois pourront ainsi être potentiellement atténués. Le vrai défi restera toutefois pour Linkedin de recueillir suffisamment de feedbacks explicites pour les exploiter.

La promesse de Linkedin est en effet d’utiliser son algorithme de recommandation pour personnaliser chaque flux d’actualité. Il n’est donc a priori pas possible d’utiliser les feedbacks d’un nombre limité de personnes pour les extrapoler au reste de la population. Quelle population d’ailleurs ? Sur base de quels critères former des groupes homogènes d’utilisateurs ?

On comprend en filigrane que le but de Linkedin est de favoriser les interactions (sous forme de commentaires). Ce but est tout à fait louable. Les échanges sont sains et souhaitables. Le bénéfice pour la plateforme est évident. Plus les membres du réseau interagissent, plus ils passent de temps sur Linkedin (et moins sur Meta, Tik Tok, etc …).


Conclusion : que retenir de ces nouveaux changements de l’algorithme de Linkedin ?

Les nouveaux changements de l’algorithme de Linkedin visent à améliorer la satisfaction des utilisateurs. Ils doivent en particulier identifier certains comportements déviants pour les pénaliser. Pour les repérer, Linkedin redonne plus de contrôle à l’utilisateur sous la forme de « filtres » pour personnaliser le fil d’actualité. Leur utilisation permettra d’envoyer des signaux explicites à l’algorithme. Deux défis attendent Linkedin :

  • pousser les utilisateurs à s’en servir
  • éviter la bulle de filtres en réduisant trop le champ des recommandations dans le fil d’actualité

 

Étiquettes :

Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

Share This Post On

Submit a Comment

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *