LinkedIn Now intègre dans son algorithme le facteur « temps de séjour

LinkedIn met à jour l’algorithme utilisé pour classer le contenu de son flux en tenant compte du temps que les utilisateurs passent avec chaque article.

Dans un article de blog, LinkedIn tire le rideau sur son algorithme et offre un aperçu détaillé de la manière dont le contenu est classé.

Comment LinkedIn classe le contenu

Lorsqu’un utilisateur se connecte à LinkedIn, des dizaines de milliers de messages « candidats » peuvent apparaître dans son flux.

Ces postes passent par une premier passage, couche de génération candidate.

À ce stade, LinkedIn applique un algorithme de classement léger pour identifier les les meilleurs candidats.

LinkedIn détermine ensuite comment classer les meilleurs candidats dans le flux des utilisateurs individuels en fonction d’un certain nombre de facteurs.

Actions virales

Ces trois formes d’engagement sont appelées « actions virales » :

Les actions virales peuvent avoir des effets de réseau en aval et/ou en amont.

Le partage d’un poste, par exemple, crée un effet en aval. Cela signifie que les connexions de l’utilisateur qui a re-partagé le poste finiront également par le voir.

En revanche, commenter un billet crée un effet en amont. Cela signifie qu’il sera renforcé dans les flux des utilisateurs qui sont connectés à l’auteur du message.

Pour chaque poste candidat, l’algorithme de LinkedIn prend en compte la probabilité d’engagement des utilisateurs et les effets potentiels en amont et en aval.

Pourquoi le temps d’habitation est-il important ?

Un algorithme qui repose sur la prédiction des quantités liées aux clics et aux virus présente des lacunes.

Par exemple, les clics et les actions virales peuvent être rares, surtout pour les consommateurs passifs de l’alimentation.

Une autre limitation est la nature binaire des clics et des actions virales – ce qui signifie qu’ils sont effectués ou non.

L’algorithme de LinkedIn mesure si une action a été effectuée, mais pas le temps qu’un utilisateur a passé avec un contenu après l’action.

Ils peuvent avoir cliqué sur un poste et être immédiatement revenus au flux principal.

Pour pallier ces lacunes, LinkedIn a commencé à envisager le temps de séjour, en affirmant qu’il offrait les avantages suivants par rapport à l’examen des seuls clics et actions virales :

Qu’est-ce que le Dwell Time ?

C’est ainsi que LinkedIn explique le temps de séjour :

« A un niveau élevé, chaque mise à jour visualisée sur le flux génère deux types de temps d’attente. Tout d’abord, il y a le temps d’attente « sur le flux », qui commence à être mesuré lorsqu’au moins la moitié d’une mise à jour du flux est visible lorsqu’un membre fait défiler son flux.

Deuxièmement, il y a le temps d’attente « après le clic », qui est le temps passé sur le contenu après avoir cliqué sur une mise à jour du flux ».

Les ingénieurs de LinkedIn ont déterminé, par une série de tests, que le temps d’attente est un indicateur fiable de la probabilité qu’un utilisateur s’engage ou non avec un poste.

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Temps de séjour dans l’algorithme de LinkedIn

Les utilisateurs de LinkedIn ont tendance à passer plus de temps à consulter les mises à jour sur lesquelles ils décident d’entreprendre une action virale.

Sachant cela, LinkedIn a intégré un temps d’attente dans son algorithme de flux afin d’augmenter la probabilité que les utilisateurs voient les messages qu’ils publient.

Pour les spécialistes du marketing, cela signifie que vous devez créer des messages sur LinkedIn qui non seulement attirent l’attention des gens, mais la retiennent pendant une longue période.

LinkedIn n’est pas le premier réseau social à prendre en compte le temps d’attente dans son algorithme ; Facebook le fait aussi.

À l’avenir, les messages les plus réussis ne seront pas toujours ceux qui obtiennent le plus d’appréciations, de commentaires et d’échanges.

Ces signaux n’auront pas autant de sens si les gens ne passent pas aussi du temps à consommer le contenu avec lequel ils s’engagent.

Source : Blog LinkedIn Engineering

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