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So funktioniert der LinkedIn-Algorithmus

Im Zuge der Eindämmung von Spam teilt LinkedIn Informationen zu der Funktionsweise des Feed-Algorithmus – und deckt so Schlüsselfaktoren für mehr Erfolg auf der Plattform auf.

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.


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 ist nicht auf Viralität ausgelegt, aber gelegentlich können Posts, die in kurzer Zeit zu erheblichem Engagement in Form von Likes, Reaktionen, Kommentaren und erneuten Freigaben führen, als viral angesehen werden."


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:


"Virale Spam-Erkennung ist ein größeres Unterfangen, bei dem wir mehrere KI-Modelle eingeführt haben, basierend auf den verletzenden Inhalten und dem Spam-Typ, der auf der Plattform vorhanden ist."


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?

LinkedIn erklärt, 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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