L’algoritmo di LinkedIn ha subito alcune modifiche piuttosto significative nel maggio 2022. LinkedIn introduce vincoli nel suo algoritmo e tiene conto di variabili più esplicite. Ciò ha avuto un impatto sostanziale sulla visibilità dei post. Sebbene il funzionamento di base dell’algoritmo di LinkedIn non sia cambiato, analizziamo questi annunci per te.
Gli obiettivi dei cambi degli algoritmi di LinkedIn
- Le regole per mettere in evidenza i post non sono cambiate. Il coinvolgimento è ancora il criterio numero uno per l’algoritmo. Tuttavia, LinkedIn introduce meccanismi per penalizzare determinati contenuti.
- I meccanismi di penalizzazione si basano principalmente su cosiddette variabili esplicite (attivate dall’utente)
- Un nuovo meccanismo, basato su una variabile implicita, mira a penalizzare gli autori che chiedono like o commenti nei loro messaggi. Questo meccanismo è probabilmente basato su semplici “regole commerciali” (vedi qui per una spiegazione dettagliata)
- Tuttavia, le modifiche non sono prive di conseguenze poiché rischiano di creare una bolla del filtro
- Tutte le modifiche mirano a favorire i contenuti di qualità e quelli che generano interazioni.
Le modifiche in breve
Le modifiche annunciate sul blog di LinkedIn sono molteplici:
Meno sondaggi sul feed di LinkedIn
Gli utenti si erano lamentati dell’onnipresenza dei sondaggi nel loro feed di notizie. Come spesso accade quando viene lanciata una nuova funzionalità, LinkedIn tende a promuoverne l’utilizzo aumentando artificialmente la propria visibilità. Di conseguenza, i sondaggi potrebbero ottenere migliaia di visualizzazioni senza alcuno sforzo, diventando prevalenti. Sono stati utilizzati indiscriminatamente senza che chi li ha creati capisse che il valore effettivo di LinkedIn sta nell’interazione. Sondaggi privi di significato hanno invaso i feed delle notizie degli utenti al punto che c’è stata un’ondata di protesta.
Meno contenuti politici
La polarizzazione delle idee alimenta la frammentazione della società. Questo è il fenomeno dell’archipeltizzazione descritto dal sociologo J. Fourquet. LinkedIn è diventato una piattaforma per idee politiche come tutti gli altri social network. C’era una particolare urgenza di “proteggere” gli utenti di questi contenuti, non di alimentare scambi accesi. Questo è ora possibile se risiedi negli Stati Uniti.
Segnalare contenuti e autori indesiderati
Un cambiamento significativo è la possibilità per gli utenti di segnalare i contenuti che li infastidiscono senza infrangere le regole della piattaforma. La novità è che l’algoritmo di LinkedIn ora tiene conto di questi feedback espliciti. Puoi vedere di seguito che le opzioni rimaste per dare un feedback all’algoritmo sono piuttosto varie. È stato necessario implementare diversi cicli di feedback per alimentare l’algoritmo di LinkedIn. Sotto un aspetto ragionevolmente semplice, tuttavia, l’uso di questo tipo di feedback rimane piuttosto complicato.
Ad esempio, l’utilizzo del feedback “Ho visto troppi post su questo argomento” implica che ogni post venga analizzato con un algoritmo NLP per “taggarlo”, ovvero per determinare gli argomenti correlati. Questo tipo di algoritmo funziona abbastanza bene con contenuti lunghi, ma se consideri che il 50% dei post contiene meno di 39 parole, potresti ragionevolmente dubitare dell’accuratezza del processo.
Sotto un’apparenza innocua, la categoria “questo post è vecchio” può rilevare efficacemente il plagio. In effetti, non è raro che alcuni utenti prendano il controllo dei post virali. Questo è quello che è successo con il famoso post “vedi il panda?”
In che modo LinkedIn rileverà le “chiamate” per Mi piace o commenti?
“Lascia un commento se vuoi ricevere la mia guida gratuita.” Questa tecnica è abbastanza classica per aumentare artificialmente la popolarità di un post. E LinkedIn ha deciso di affrontarlo. Nell’annuncio sul suo blog, LinkedIn spiega:
“Abbiamo visto diversi post che chiedono o incoraggiano espressamente la community a interagire con i contenuti tramite Mi piace o reazioni, pubblicati per aumentare la copertura sulla piattaforma. Abbiamo sentito che questo tipo di contenuto può essere fuorviante e frustrante per alcuni. Non lo faremo Stiamo promuovendo questo tipo di contenuto e incoraggiamo tutti nella community a concentrarsi sulla fornitura di contenuti affidabili, credibili e autentici”.
La domanda immediata è: in che modo LinkedIn individuerà questo tipo di contenuto? Senza avere una sfera di cristallo, è ragionevole presumere che LinkedIn utilizzerà di nuovo una regola aziendale qui.
I post che promuovono questo tipo di comportamento usano quasi sempre la stessa dicitura. Ciò rende facile per LinkedIn individuare le frasi tipiche e penalizzare questi post. Ciò avrà una conseguenza conveniente per tutti gli utenti. Devi stare attento a non usare questa sequenza di parole con il rischio di vedere il tuo post, anche legittimo, diventare invisibile.
Contenuti a valore aggiunto per aumentare l’interazione e il tempo trascorso
Tutte le modifiche annunciate da LinkedIn restituiranno un piccolo controllo all’utente per migliorare il suo feed di notizie. Le ragioni di insoddisfazione che si sono ripresentate negli ultimi mesi possono quindi essere potenzialmente mitigate. Tuttavia, la vera sfida per LinkedIn rimarrà quella di raccogliere abbastanza feedback espliciti per sfruttarli.
LinkedIn promette di utilizzare il suo algoritmo di raccomandazione per personalizzare ogni feed di notizie. Pertanto, non è possibile utilizzare i feedback di un numero limitato di persone per estrapolarli al resto della popolazione. Quale popolazione, a proposito? In base a quali criteri si dovrebbero formare gruppi omogenei di utenti?
Comprendiamo che l’obiettivo di LinkedIn è incoraggiare l’interazione (sotto forma di commenti). Questo obiettivo è abbastanza lodevole. Gli scambi sono sani e desiderabili. Il vantaggio per la piattaforma è evidente. Più i membri della rete interagiscono, più tempo trascorrono su LinkedIn (e meno su Meta, Tik Tok, ecc…).
Conclusione: cosa conservare da questi nuovi cambiamenti nell’algoritmo di LinkedIn?
Le nuove modifiche all’algoritmo di LinkedIn mirano a migliorare la soddisfazione degli utenti. In particolare, dovrebbero identificare determinati comportamenti devianti e penalizzarli. Per individuarli, LinkedIn restituisce un maggiore controllo all’utente sotto forma di “filtri” per personalizzare il feed delle notizie. Il loro utilizzo invierà segnali chiari all’algoritmo. Due sfide attendono LinkedIn:
- convincere gli utenti a usarli
- evitare la bolla del filtro riducendo la portata dei consigli nel feed delle notizie
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