So funktioniert der LinkedIn-Algorithmus

LinkedIn hat kürzlich einen Überblick über die Bemühungen der Plattform zur Bekämpfung von Spam geteilt. Dieser enthält auch Informationen darüber, wie LinkedIns Feed-Algorithmus funktioniert. Diese Hinweise könnten Usern im Rahmen ihrer LinkedIn-Strategie zu mehr Erfolg verhelfen – schließlich beeinflusst der algorithmische Fluss auf dem Business-Netzwerk die Post-Reichweite maßgeblich.

LinkedIn User können bei der Post-Kreation bald Bilder per Drag and Drop und Copy and Paste integrieren – und das Feature soll auch für Videos kommen.

Per Drag and Drop: LinkedIn Posts noch leichter erstellen

Viralität von Inhalten auf LinkedIn

Zunächst erklärt LinkedIn, dass die Plattform – anders als TikTok, Instagram und Co. – nicht darauf ausgelegt ist, die Reichweite beliebter Beiträge besonders stark zu pushen. So sagt das Netzwerk:

LinkedIn is not designed for virality but on occasion posts that result in significant engagement in the form of likes, reactions, comments, and reshares in a short period of time could be considered viral.

Stattdessen ist LinkedIn mehr auf den Community-Aufbau und Nischenrelevanz ausgerichtet, weshalb der Push von ausschließlich beliebten Beiträgen für die Plattform selbst nicht funktionieren würde. Doch Posts, die viel Engagement generieren, werden auch verstärkt geteilt – und damit mehr und mehr Usern angezeigt.

Strategien zur Identifizierung viraler Spam-Inhalte

Im Rahmen der Kontext Spam-Erkennung, die zum Fokus des LinkedIn Updates zählt, erklärt die Microsoft-Tochter, dass systematische Updates zu erheblichen Verbesserungen bei der Erkennung und Entfernung von verletzenden Inhalten geführt haben. Der Gesamtprozentsatz der Aufrufe von Spam sei laut LinkedIn um 7,3 Prozent zurückgegangen. LinkedIn erklärt:

Viral spam detection is a larger effort where we have launched multiple AI models, based on the violative content and spam type present on the platform.

Die KI-Modelle, die zur Erkennung von verletzenden Inhalten verwendet werden, können grob in zwei Hauptkategorien eingeteilt werden: Erstens in proaktive Abwehrmaßnahmen und zweitens in reaktive Abwehrmaßnahmen. Beim proaktiven Modell erfolgt die Erkennung, sobald der Inhalt im LinkedIn Feed auftaucht, während beim reaktiven Modell die Aktivitäten rund um den geposteten Inhalt überwacht werden. Anschließend probiert die KI dann das Potenzial für eine weite Verbreitung vorherzusagen.

Wie kannst du deine Post-Reichweite auf LinkedIn maximieren?

In der Übersicht erklärt LinkedIn, wie das System virale Inhalte erkennt und potenziell verletzende Beiträge stoppt:

As soon as a piece of content surfaces, the existing ML classifiers act based on the immediate features that can be computed, such as author and content related features. If it is found to be spam or policy-violating, then we either take an automatic action or send it for human review to decide on the action to be taken. For the content that is still present on the platform, we monitor the engagement signals, temporal signals, and spam related signals to detect the potential for viral spam during the content lifecycle on the platform.

LinkedIn erklärt demnach, dass die Schlüsselfaktoren, die die Leistung eines Beitrags beeinflussen, folgende sind:

• Die:der Beitragsautor:in

• Engagement-Signale

• Zeitliche Signale (Geschwindigkeit von Likes und Reaktionen, Shares, Kommentare und Views)

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Die Schlüsselfaktoren für mehr Reichweite auf LinkedIn näher erläutert

Im Autor:innenkontext erläutert LinkedIn:

The influence and popularity of [members posting and engaging with a post] as their action might expose the post to a lot more members creating a cascade effect which makes the post go viral. Here, we use features such as followers and connection counts, diversity in industry, location, and level of the network (connections and followers) of these members.

LinkedIn verwendet tatsächlich den Begriff „Mitglieder“ und nicht „Benutzer:innen“, da die Plattform keine Daten über tatsächliche Benutzer:innenzahlen teilt, sondern nur die Gesamtzahl der Mitglieder. In Bezug auf Engagement-Signale erklärt LinkedIn, dass das Netzwerk die Likes und Reaktionen für jeden Beitrag misst, zusammen mit Shares, Kommentaren und Views. Das Unternehmen erklärt:

We derive various features from these such as temporal sequences of counts and velocity of likes, reactions, shares, comments, and views. These act as the strongest signal for the cascading effect happening in the network.

Geschwindigkeit ist somit wichtig für die Reichweite von Posts, aber die Hauptfaktoren für die Erzielung maximaler Traktion auf LinkedIn sind folgende:

• Die Anzahl der Follower, die ein Account hat

• Die Anzahl der Verbindungen, die ein Account hat

• Überlegungen zur Branchenvielfalt des Netzwerks eines Accounts

• Der Standort der Follower eines Accounts

• Dauer des Account-Bestehens auf LinkedIn

• Die Geschwindigkeit der Interaktion mit dem jeweiligen Post

Fazit

LinkedIn-Akteur:innen, die die Reichweite ihrer Beiträge auf ein neues Level bringen möchten, sollten sich also im ersten Schritt ein LinkedIn-Publikum aufbauen. Du kannst die Anzahl deiner Follower übrigens ganz einfach in deinen LinkedIn-Feed-Einstellungen überprüfen.

Im nächsten Schritt geht es darum, ansprechende Inhalte zu veröffentlichen. Um herauszufinden, was auf der Business-Plattform wirklich funktioniert, lohnt es sich, den eigenen Feed regelmäßig zu checken und darauf zu achten, was bei der Community gut ankommt. Inspiration liefert auch die Übersicht der meistgeteilten LinkedIn-Beiträge des Jahres 2022.