Avez-vous entendu parler de la dernière mise à jour de l'algorithme LinkedIn 2023 ? La semaine dernière, la plateforme a annoncé des changements significatifs dans la façon dont elle évalue et affiche le contenu viral de qualité.
Cette mise à jour de l'algorithme LinkedIn vise à améliorer l'expérience utilisateur en veillant à ce que le contenu qui est affiché soit pertinent, de qualité et intéressant pour les membres de la plateforme. Cela permettra également aux créateurs de contenu de mieux comprendre comment leur contenu est évalué par l'algorithme et comment ils peuvent le rendre plus attrayant pour leur public cible.
Dans ce post, je vais développer les 10 points de la mise à jour de l'algorithme LinkedIn publiés sur le blog LinkedIn et repris dans un post par Daniel Hochuli le Responsable des solutions de contenu chez LinkedIn. Nous apprendrons sur les termes de ce mise à jour et de son impact sur la diffusion des posts sur le réseau.
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Mise à jour de l'algorithme LinkedIn, 2023
La semaine dernière LinkedIn a publié une mise à jour sur la façon dont son algorithme prend des décisions concernant le contenu viral et précieux sur la plateforme. Objectif de cette mise à jour tel que mentionné dans l'article publié par LinkedIn au sujet de la mise à jour de l'algorithme 2023 c'est de créer un environnement sûr et fiable en mettant en œuvre diverses mesures de détection des spams et des contenus violant les politiques.
Comprendre la viralité du Contenu d'après LinkedIn
LinkedIn n'est pas conçu pour la viralité, mais il arrive que des posts qui suscitent un engagement important sous la forme de likes, de réactions, de commentaires et de partages dans un court laps de temps puissent être considérés comme viraux.
Stratégies pour identifier le contenu viral de caractère spam
La détection du spam viral est un effort plus important pour lequel LinkedIn a lancé plusieurs modèles d'IA, basés sur les contenus violents et les types de spam présents sur la plateforme.
Les modèles d'IA utilisés pour détecter les contenus violents peuvent être classés en deux catégories principales :
- les défenses proactives
- les défenses réactives.
Dans le modèle proactif, la détection a lieu dès que le contenu apparaît dans le flux LinkedIn, tandis que dans le modèle réactif, nous surveillons les activités qui se déroulent autour du contenu publié et essayons ensuite de prédire son potentiel de partage à grande échelle.
Illustration des défenses proactives et réactives et de leurs points de fonctionnement
Sur la plateforme, des défenses proactives agissent pour prédire le plus tôt possible les contenus de spam viral potentiels. Alors que les défenses réactives servent de couche de protection supplémentaire aux défenses proactives et agissent sur le contenu après qu'il a recueilli des signaux d'engagement indiquant la viralité. Les classificateurs réactifs empêchent le contenu de spam d'atteindre un grand nombre de membres et de devenir extrêmement viral.
Parcours de détection des contenus viraux sur LinkedIn
Le diagramme ci-dessous illustre le parcours de détection d'un contenu sur la plateforme après sa publication. Dès qu'un contenu fait surface, les classificateurs ML existants agissent sur la base des caractéristiques immédiates qui peuvent être calculées, telles que les caractéristiques liées à l'auteur et au contenu. S'il s'agit d'un spam ou d'une violation de la politique, nous prenons une mesure automatique ou nous le soumettons à un examen humain qui décidera de la mesure à prendre. Pour le contenu encore présent sur la plateforme, nous surveillons les signaux d'engagement, les signaux temporels et les signaux liés au spam afin de détecter le potentiel de spam viral au cours du cycle de vie du contenu sur la plateforme.
Diagramme de détection des contenus viraux sur LinkedIn 2023
Impact de la mise à jour de l'algorithme LinkedIn 2023 sur la visibilité des posts publiés sur LinkedIn
Au fil du temps, tous les modèles ont contribué de manière significative à réduire le nombre de visiteurs uniques qui tombent sur du contenu spam. Grâce à la mise en œuvre de modèles proactifs et réactifs, LinkedIn à réduire de 7,3 % le pourcentage global de visualisations de contenu indésirable. Les modèles proactifs ont été particulièrement efficaces dans la détection précoce du contenu de spam, entraînant une réduction de 7,6 % des consultations de spam, tandis que les modèles réactifs les ont réduites de 2,2 %. Comme impact secondaire, LinkedIn a observé une diminution des rapports de membres et de désintérêt sur le contenu sur site. En outre, nos efforts ont permis de réduire de 12 % le nombre d'affichages de contenus violant les règles.
L'article publié par LinkedIn au sujet de la mise à jour de l'algorithme LinkedIn en 2023, conclut :
"Notre objectif à LinkedIn est de servir les membres avec des expériences sûres, productives et pertinentes à travers le flux qui les aidera à se connecter à des opportunités et à développer leur présence professionnelle. La détection du spam viral est un effort évolutif, et nous travaillons continuellement à l'amélioration des solutions existantes pour affiner notre couverture sur les types de contenu et les politiques, tout en réduisant le temps d'exécution du modèle. À l'avenir, nous travaillons sur un classificateur consolidé, qui modélisera la détection de contenu de spam viral à travers différents types de contenu et de politiques.
10 points à retenir de la mise à jour de l'algorithme LinkedIn 2023 publié dans un post par LinkedIn
Pour retenir les points essentiels de la mise à jour de l'algorithme LinkedIn 2023, voici le post publié par Daniel Hochuli le Responsable des solutions de contenu chez LinkedIn. Le texte qui suit reprend mot à mot son post sur LinkedIn :
"La semaine dernière, LinkedIn a publié une mise à jour sur la façon dont son algorithme prend des décisions concernant le contenu viral et précieux sur la plateforme. Voici quelques extraits de l'article ci-dessous :"
"Il y a des centaines de facteurs à prendre en compte, mais certains d'entre eux comprennent" :
Le post publié par Daniel Hochuli conclut :
Ainsi, à un niveau élevé, ce qui compte pour l'algorithme est le type de contenu, l'interaction des membres avec le contenu et la façon dont le contenu circule dans le réseau des membres.
🔆 LinkedIn lui-même n'optimise généralement pas l'algorithme pour que le contenu devienne viral. "LinkedIn n'est pas conçu pour la viralité mais, à l'occasion, les posts qui entraînent un engagement significatif sous la forme de likes, de réactions, de commentaires et de reshares dans un court laps de temps pourraient être considérés comme viral."
A lire aussi au sujet de l'algorithme LinkedIn
Les articles ci-dessous publiés par LinkedIn au sujet du fonctionnement de l'algorithme LinkedIn peuvent aussi être utile à connaître.
Avez-vous constaté ces changements sur LinkedIn?
Rubriques mises en avant au niveau de l'activité du profil
Depuis une semaine, LinkedIn a modifié la présentation de l'activité des profil. Comme vous le constatez dans la capture d'écran ci-dessous, le menu de l'activité du profil a été modifié.
Le nouveau menu de l'activité de profil suit la mise à jour de l'algorithme LinkedIn 2023
- Les posts rédigés par la personne et les posts re-publiés sont confondus ;
- Commentaires écrits sur les posts sont mis en avant ;
- Les likes sont placés dans le menu Plus sous le terme "réactions"
- Vidéos et images sont mis au premier plan
Les likes ne sont plus diffusés dans le fil d'actualité
Avez-vous constaté que LinkedIn ne diffuse plus dans notre flux d'actualité, les likes faits par les membres de notre réseau ? Je ne sais pas vous mais moi, j'apprécie cela. Car, les likes de notre réseau était un vrai fléau et source de pollution. Surtout lorsqu'on sait qu'une partie des likes sont fait automatiquement par des profil engagés dans des PODS.
Qu'est-ce que c'est qu'un POD LinkedIn ? Et bien, Il s’agit d’un groupe de personnes sur LinkedIn et d'autres réseaux, qui s'engagent à liker et commenter les publications des autres membres du groupe dans le but de booster plus rapidement le taux d’engagement.
Quand on sait l'existence des applications qui hébergent de nombreux PODs et automatisent l'émission des Likes et commentaire, on se rend compte rapidement de la pollution que cela peut créer dans les fils d'actualité.
Quelle est la politique de LinkedIn par rapport aux PODs ?
Je me suis posé la question sur la politique anti-spam de LinkedIn par rapport aux Likes et commentaires diffusés sur LinkedIn par des PODs. En cherchant dans les contenus publiés par LinkedIn au sujet de la protection des fils d'actualité du spam crée par la diffusion des likes et commentaires par des PODs je n'ai rien trouvé.
J'ai eu l'idée de poser la question suivante à ChatGPT :
Est-ce que LinkedIn pénalise les PODs ?
J'ai posé la question ci-dessus à ChatGPT. Voici sa réponse :
"Pour répondre à votre question, LinkedIn peut pénaliser les PODs (groupe d'engagement en français) car cela va à l'encontre de leurs politiques d'utilisation. Les PODs sont des groupes de personnes qui s'engagent à aimer, commenter et partager les publications des autres membres du groupe pour stimuler l'engagement sur leurs propres publications. Cela peut sembler être une stratégie de marketing efficace, mais LinkedIn peut considérer cela comme une manipulation artificielle de l'engagement sur leur plateforme.
LinkedIn utilise des algorithmes sophistiqués pour détecter les comportements inauthentiques sur leur plateforme, et l'utilisation de PODs peut être considérée comme une violation de leurs conditions d'utilisation. Si LinkedIn détecte que vous utilisez des PODs, ils peuvent vous pénaliser en limitant la portée de vos publications ou en supprimant votre compte.
d'expériences, ça fait un grand grand grand packet de savoir-faire, de contenus et d'outils à partager. Et lorsque je ne suis pas en train d'écrire ici, c'est surement mon autre passion, parcourir les sites naturels à vélo 
, qui m'a appelée.