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Algorithme de LinkedIn : Les dernières révélations sur son mode de fonctionnement contre le spam !

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Vous utilisez LinkedIn pour étendre votre réseau professionnel et explorer de nouvelles opportunités ? Vous connaissez probablement la frustration liée aux messages non sollicités et au spam sur la plateforme. Cependant, LinkedIn dispose d’un algorithme spécialement conçu pour contrer le spam et protéger ses utilisateurs. Dans cet article, nous vous dévoilerons les rouages de cet algorithme et comment il contribue à maintenir l’intégrité de la plateforme.

Sommaire

Fonctionnement de l’algorithme LinkedIn

Nous avons précédemment abordé le fonctionnement de l’algorithme de LinkedIn dans un article dédié. Le leader des réseaux sociaux professionnels s’appuie sur plusieurs critères pour son fonctionnement :

  • Le type de contenu publié
  • Les hashtags utilisés
  • Le mode Créateur
  • Les caractéristiques d’engagement
  • Le SSI LinkedIn
  • La fréquence de publication
  • L’intervalle entre 2 posts
  • L’heure choisie pour partager le contenu
  • L’utilisation d’émojis
  • La rapidité de réponse aux commentaires sous les publications

Cette infographie nous avait permis de tirer des conclusions cruciales sur le fonctionnement de l’algorithme.

Nouvelles informations sur le fonctionnement de l’algorithme LinkedIn face au spam

Dans sa dernière déclaration, LinkedIn souligne que la viralité du contenu n’est pas la priorité sur sa plateforme, contrairement à d’autres réseaux sociaux. La qualité du contenu et l’engagement demeurent essentiels, d’où une surveillance active du spam.

La plateforme utilise deux modèles d’IA, les défenses “proactives” et “réactives“, pour détecter le spam rapidement. Le modèle proactif vise à repérer tout contenu considéré comme du spam, alertant les équipes de LinkedIn et filtrant automatiquement le contenu. En revanche, le modèle réactif surveille les réactions autour du contenu spam pour limiter ces interactions.

Ces modèles d’IA s’appuient sur Pro-ML, la plateforme de machine learning de LinkedIn. Le schéma fourni par LinkedIn illustre le processus de détection du contenu spam.

Résultats observés

Les résultats sont encourageants, avec des effets positifs déjà constatés par LinkedIn :

  • Le contenu identifié comme spam est moins visible : -7.3 %
  • Le modèle proactif semble plus efficace que le modèle réactif (baisse de 7.6 % des vues contre une baisse de 2.2 %).
  • Les utilisateurs signalent moins de contenu spam, probablement parce qu’ils en voient moins.

Autres comportements sanctionnés par LinkedIn

  1. Le manque d’interaction : Il est crucial d’interagir avec votre audience en répondant aux commentaires et aux messages privés. Cela contribue à créer une communauté engagée et peut améliorer la portée de vos publications.
  2. L’absence de médias : Les publications incluant des médias ont généralement une portée plus étendue que celles composées uniquement de texte.
  3. Commenter sa propre publication pour booster l’engagement : LinkedIn pénalise les comptes qui s’auto-commentent sans l’intervention de comptes tiers.
  4. La Publication d’un contenu générique : Publier des contenus non adaptés à votre cible risque de réduire votre portée organique, car ils ne sont ni pertinents ni intéressants pour votre audience.
  5. Modification tardive du contenu : Modifier votre post dans les 10 minutes suivant sa publication envoie un signal négatif à l’algorithme de LinkedIn.

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