LinkedIn wprowadza coraz więcej sztucznej inteligencji do swojego algorytmu. Dzięki temu zasięgi pewnie jeszcze bardziej będą spadać, ale za to będziemy otrzymywać lepiej dopasowane posty a jako publikujący łatwiej dotrzemy do właściwych osób.
W tym artykule dowiesz się między innymi:
- Jakie konkretnie zmiany LinkedIn wprowadza do swojego algorytmu
- Co realnie zmieni wykorzystanie sztucznej inteligencji w algorytmach LinkedIn
- Co powinniśmy zrobić, aby te zmiany nam służyły a nie szkodziły
- Od czego zacząć, aby wykorzystać te zmiany
Przez lata nauczyliśmy się na LinkedIn „sprytnych” sztuczek, np.:
- nie wklejaj linków do posta,
- ucinaj tekst przed „Zobacz więcej”, żeby ludzie klikali,
- każde zdanie w nowej linii,
- wrzuć 5 pytań na końcu, żeby podbić komentarze i tak dalej
Część z tych patentów dobrze brzmiała, ale nigdy nie działała, inne w ogóle nie działały, a inne trudno było sprawdzić. A teraz musimy się pogodzić, że większość jest już lub za chwilę będzie martwa, bo LinkedIn stawia na (fanfary) Sztuczną Inteligencję!
Tim Jurka, wiceprezes inżynierii LinkedIn odpowiedzialny za feed, napisał niedawno wprost:
„platforma wdrożyła modele językowe (LLM) do oceny treści. Algorytm nie analizuje już tylko tego, ile osób kliknęło „polub” — on rozumie, o czym piszesz, dla kogo to ma sens i czy Ty jesteś wiarygodnym źródłem tej konkretnej wiedzy.”
Jeżeli śledzisz informacje na temat algorytmu, np. mój podcast, to wiesz, że nie jest to pierwsze podejście LinkedIn do aktualizacji algorytmu przy pomocy sztucznej inteligencji, ale tym razem pojawiło się kilka konkretów.
Co konkretnie zmieniło się w algorytmie LinkedIn i co to dla nas oznacza
LinkedIn opublikował w marcu szczegółowy opis techniczny tej zmiany na swoim blogu LinkedIn Engineering Blog. Jest miejscami dość techniczny, dlatego postarałem się to przełożyć na język zrozumiały dla zwykłych śmiertelników.
Stary system: pięć osobnych silosów
Do niedawna feed LinkedIn składał się z pięciu oddzielnych systemów analizy treści. Każdy działał niezależnie: jeden obsługiwał aktywność Twojej sieci, drugi trendy geograficzne, trzeci filtrowanie kolaboracyjne (czyli „inni podobni do Ciebie czytali to”), kolejne dwa — systemy dopasowywania na podstawie słów kluczowych. Każdy miał własną infrastrukturę i własną logikę optymalizacji.
Ten system miał paskudną wadę: rozumiał treść dosłownie, nie biorąc pod uwagę ich znaczenia (semantyki). Jeśli ktoś interesował się „automatyzacją marketingu”, ale aktywnie czytał posty o „CRM i RevOps”, stary algorytm nie łączył tych dwóch tematów, bo nie ma między nimi wspólnych słów kluczowych.
Nowy system: jeden model LLM, który lepiej rozumie kontekst
LinkedIn zastąpił wszystkie pięć systemów jednym modelem opartym na LLM. Nowe podejście oznacza, że wykorzystywany jest model językowy (AI), dzięki czemu algorytm LinkedIn może lepiej zrozumieć, o czym jest post i jak łączy się z zawodowymi zainteresowaniami użytkownika. Algorytm potrafi teraz łączyć powiązane tematy nawet wtedy, gdy używają zupełnie różnego słownictwa, zwraca uwagę na znaczenie, a nie zapis słów.
W pewnym uproszczeniu możemy uznać, że algorytm analizując treści zbliża się do tego, jak czyta je człowiek. Nie szuka słów kluczowych, ale zwraca uwagę na ich znaczenie.
Muszę powiedzieć, że to nie jest pierwsza wypowiedź inżynierów LinkedIn na temat odejścia od dosłownej analizy na rzecz realnego znaczenia treści. To, że powstało na ten temat kilka oficjalnych publikacji czytam jako sygnał ważnych zmian w algorytmie, ale działania w tym kierunku były już podejmowane, a przynajmniej opisywane od około dwóch lat.
Nowy system rankingowy: Twoja historia musi być spójna
LinkedIn ogłosił, że wprowadza nowy model rankingowy: Generative Recommender.
Tradycyjne modele rankingowe oceniały posty niezależnie od siebie. Nowy model analizuje wzorce z Twoich poprzednich interakcji — polubień, komentarzy, czasu interakcji w Twoimi treściami i innych sygnałów — traktując je jako spójną sekwencję, a nie zbiór niezależnych działań. Model przetwarza ponad 1000 historycznych interakcji, żeby zidentyfikować wzorce i zbudować na tej podstawie Twój profil semantyczny, od którego zależeć będzie popularność Twoich publikacji.
Co to oznacza w praktyce? Algorytm nie patrzy już tylko na to, że kiedyś kliknąłeś kilka postów o AI w marketingu. On widzi, że przez ostatnie trzy miesiące systematycznie czytasz, komentujesz i udostępniasz treści o marketingu B2B dla firm SaaS — i na tej podstawie buduje precyzyjny profil Twoich zainteresowań. Każda Twoja kolejna interakcja błyskawicznie aktualizuje ten profil.
Stary system o wiele wolniej indeksował interakcje i często rekomendował treści na podstawie historycznych a nie aktualnych zainteresowań. Teraz aktualizacja wiedzy o Twoich zainteresowaniach zajmuje ułamek sekundy.
LinkedIn nauczył się sprawiedliwie oceniać popularność Twoich postów
Inżynierowie LinkedIn odkryli, że korelacja między popularnością posta a jego relewantnością wynosiła zaledwie -0,004 — praktycznie zero. Modele językowe tak naprawdę słabo liczą i nie wiedziały co zrobić z liczbą np. „60000 wyświetleń”
Na szczęście nauczyli swoje modele analizować liczby wyświetleń w kontekście grupy odbiorców i nadawać im „rankingi” opisywane jako percentyle (np. „71. percentyl wyświetleń zamiast „12 345 wyświetleń”).
W praktyce oznacza to, że nowy algorytm LinkedIn ocenia popularność posta nie w wartościach bezwzględnych, ale relatywnie do innych postów w podobnej niszy tematycznej.
Post z 500 wyświetleniami w bardzo wąskiej niszy może być dla algorytmu „popularny” — jeśli inne posty na ten temat mają średnio 200 wyświetleń.
Gonienie za dużymi liczbami w szerokich tematach ma mniejszy sens niż budowanie zaangażowania w precyzyjnie określonej niszy.
Co to oznacza, dla moich publikacji na LinkedIn?
Te trzy zmiany — semantyczne rozumienie treści, sekwencyjny model rankingowy i relatywna ocena popularności — razem tworzą system, który powinien być bardziej odporny na stare sztuczki. Nie da się go oszukać „broetry”, bo rozumie strukturę i treść jednocześnie. Nie da się go oszukać tagowaniem wielu osób, bo liczy jakość interakcji, nie ich ilość. Nie da się go oszukać postem „dla wszystkich”, bo ocenia wartość dla konkretnej – twojej grupy odbiorców, a nie szeroki zasięg.
Nowy algorytm nagradza dokładnie to, co dla marketerów B2B powinno być naturalne: wiedzę dziedzinową, konsekwentną niszę i autentyczne rozmowy z właściwymi ludźmi.
Wiem, pewnie zastanawiasz się, co oznacza to „broetry” – już wyjaśniam.
„Zobacz więcej” już nie działa. Na szczęście!
Znasz takie słowo „broetry”? Ja też nie znałem, zanim nie zacząłem researchu pod ten artykuł 🙂 Oznacza to pisanie postów w stylu:
Przez 10 lat popełniałem błąd…
Myślałem, że więcej postów = więcej zasięgu.
Myliłem się.
(kliknij Zobacz więcej…)
To był prosty, ale dość skuteczny trik, który działał, bo LinkedIn traktował kliknięcia w „Zobacz więcej” jako sygnał zaangażowania. Im więcej kliknięć, tym większy zasięg.
Daniel Roth , redaktor naczelny LinkedIn, powiedział publicznie: „Jak tylko zobaczyliśmy, co ludzie robią, i zorientowaliśmy się, że nieprawidłowo interpretujemy kliknięcia „Zobacz więcej'” jako wartość — po prostu przestaliśmy tego używać jako sygnału.”
Był patent i nie ma patentu. A jeśli wciąż piszesz w tym stylu, możesz aktywnie szkodzić swojemu zasięgowi — bo LLMy, z których korzysta LinkedIn coraz lepiej wyłapują takie sztuczki i dostajemy za to „po łapkach”.
Sztuczki na LinkedIn to bardzo wdzięczny temat i często jestem o nie pytany na szkoleniach z social sellingu czy employee advocacy. Dopóki działają, nie mam z nimi problemu. Ale jeżeli cała Twoja wiedza o LinkedIn skupia się na sztuczkach, jedna zmiana w algorytmie może ją skasować.
Dlaczego algorytm LinkedIn przestał nagradzać nowe posty?
Najważniejsza zmiana w nowym algorytmie LinkedIn to skupienie na wartości, relewantności publikacji dla odbiorców. W praktyce znaczy to, że Twój post napisany kilka miesięcy temu może dziś trafić do kogoś, kto właśnie szuka odpowiedzi na pytanie, które w nim opisałeś.
To mogę potwierdzić z praktyki, kiedy widzę świeże komentarze pod postami nawet z poprzedniego roku. Jeżeli tworzysz eksperckie treści, to oznacza, że ich popularność może nie będzie rosła lawinowo, ale będą do dyspozycji użytkowników LinkedIn tak długo, jak będą zawierały poszukiwane informacje.
To jest w pewnym sensie kontynuacja zmian wprowadzanych już wcześniej. Już w 2024 roku Tim Jurka opisywał ten mechanizm jako Suggested Posts — funkcję, która identyfikuje posty o trwałej wartości i serwuje je użytkownikom tygodnie lub miesiące po oryginalnej publikacji, dopasowując treść do aktualnych zainteresowań odbiorcy, a nie do daty publikacji wpisu. Jurka ujął to tak:
Treść szybko żyje i umiera w feedach Linkedin. Staramy się zebrać maksymalnie przydatną wiedzę wiedzę profesjonalną na naszej platformie i upewnić się, że pojawia się ona zawsze, gdy jest potrzebna.
(źródło: Entrepreneur, styczeń 2024)
Dla kogoś, kto od lat mówi, że marketing B2B to maraton, a nie sprint — to bardzo dobra wiadomość. Jeśli piszesz o rzeczach, które mają dłuższy czas życia, algorytm zaczyna to nagradzać. Jeśli piszesz pod trendujące tematy, zasięg przyjdzie i odejdzie w 72 godziny.
Nie uważam, że pisanie treści pod trendy to zawsze zła strategia. To kwestia celu – jeżeli potrafisz wywołać spore zaineresowanie szybko po publikacji takiego posta i przekuć je w większą rozpoznawalność Twojej marki – działaj. Problem polega na tym, że ta strategia oparta o trendy utrudnia spójność tematyczną, którą coraz bardziej nagradza LinkedIn, ale o tym za chwilę.
Jak marka osobista wpływa na zasięg i dlaczego algorytm to mierzy?
Kiedy piszesz post, algorytm LinkedIn ocenia go biorąc pod uwagę kilka konkretnych elementów. Patrzy na kontekst autora, kto to publikuje, w jakiej branży, jaką ma historię aktywności, jak dotychczas reagowali odbiorcy na tę konkretną osobę. LinkedIn buduje coś, co nazwali semantic fingerprint , wzorzec tematyczny tworzony na podstawie Twoich postów, komentarzy i aktywności, który mówi algorytmowi, do kogo kierować Twoje treści.
Praktyczny przykład: ten sam tekst o segmentacji account list w kampaniach ABM opublikowany przez kogoś z pustym profilem i przez kogoś, kto od roku konsekwentnie pisze o marketingu B2B dla firm SaaS, to dla nowego algorytmu LinkedIn dwa różne posty. Drugi ma kontekst, historię i wiarygodność. Pierwszy jest podejrzany, bo w zasadzie anonimowy.
Popraw swój profil, aby zwiększyć skuteczność publikacji
Zwróć proszę uwagę na trzy elementy Twojego profilu LinkedIn, które mają realny wpływ na zasięg:
Nagłówek (pod nazwiskiem) — jeśli masz tam tylko stanowisko i nazwę firmy, przepalasz potencjał. Headline powinien odpowiadać na pytanie: komu pomagasz i w czym? Nie: kim jesteś. Spory błąd to podawanie tu nazwy swojego stanowiska. Ta informacja i tak znajdzie się w profilu, w miejscu, gdzie opisujesz czym się aktualnie zajmujesz.
Sekcja About/O mnie — to nie jest miejsce na historię zawodową. Zamiast tego podaj tu dowody swoich kompetencji: co robisz, dla kogo, z jakim skutkiem. Maksymalnie pięć zdań na początku, które zatrzymują czytelnika.
Sekcja polecane, pamiętaj, aby ją uaktywnić na swoim profilu. Tu powinny być Twoje najlepsze posty, dokumenty, lead magnety. Ta część odróżnia profile edukacyjne od osóbk które po prostu szukają lepszej pracy. Algorytm LinkedIn mierzy, ile czasu odwiedzający spędza na Twoim profilu. Dwell time działa nie tylko na postach.
Spójne treści lepsze niż sztuczki
Dan Roth z LinkedIn mówi wprost: nie optymalizuj pod długość posta, godzinę publikacji ani „trendujące” tematy. Pisz o tym, na czym się znasz, dla ludzi, którym to pomoże.
Im większa spójność i dopasowanie do zainteresowań odbiorców w Twoich postach, tym lepiej algorytm wie, do kogo kierować Twoje treści. Jeśli piszesz o wszystkim — algorytm nie wie, komu pokazać Twoje publikacje. Jeśli piszesz konsekwentnie np. produkcji maszyn do mycia przemysłowego, Twoje publikacje trafią do właściwych osób, nawet jeżeli nie będą miały imponujących zasięgów.
W zasadzie to nic nowego, ale wygląda na to, że LinkedIn inwestuje w narzędzia, które będą w stanie realnie oceniać i nagradzać publikacje, które są przydatne, spójne tematycznie i tworzone z myślą o określonej grupie odbiorców.
Poniżej kilka praktycznych porad, co możesz zrobić, aby żyć w przyjaźni z nowym algorytmem:
Lista kontrolna: co sprawdzić i zrobić przed następnym postem
Profil:
- Zmień nagłówek na odpowiedź na pytanie „komu pomagasz i w czym” usuń opis stanowiska. Pomyśl – na jakie hasło w wyszukiwarce LinkedIn chciałbyś aby Twój profil był wyświetlany.
- Przepisz pierwsze 3 zdania sekcji O mnie— liczby i wyniki zamiast historii
- Uzupełnij sekcję „Polecane” 2-3 najlepszymi postami, lead magnetem, linkiem do YouTube. Upewnij się, że te treści są spójne z Twoimi celami.
Treści:
- Następny post zacznij od konkretnej obserwacji z własnego doświadczenia, rozmowy, lektury. Nie od listy wypunktowanej ani pytania retorycznego. Zanim opublikujesz, zadaj sobie pytanie: i co z tego? Czy to może być wartościowe dla ludzi, do których chcę docierać?
- Buduj spójność swoich publikacji odnosząc się wielokrotnie do tego samego zagadnienia, ale bez duplikacji. Stosuj recycling treści i zamień np. artykuł na serię postów.
- Nie wyłudzaj zaangażowania, nie oznaczaj wielu osób, tylko po to, aby czuli się zobowiązani do reakcji. Te sztuczki są łatwo identyfikowane przez algorytm.
Pozostała aktywność:
- Komentuj posty innych ekspertów w swojej niszy, to też oprócz własnych publikacji buduje Twój „profil tematyczny” w algorytmie LinkedIn.
- Zamiast mierzyć zasięgi, skup się na sygnałach zainteresowania: wiadomości, komentarze, udostępnienia, zapis do przeczytania.
Twoja strategia treści
- Zdefiniuj 2–3 tematy, o których będziesz pisać przez minimum 6 miesięcy
- Stwórz dla każdego tematu przynajmniej jeden artykuł i promuj go kilkakrotnie różnorodnymi postami (z grafiką, karuzelą, video)
- Nie wiesz, o czym pisać? Przypomnij sobie, o co najczęściej pytają Cię Twoi klienci
FAQ — najczęstsze pytania o nowy algorytm LinkedIn
Jak często publikować, żeby budować semantic fingerprint (profil tematyczny algorytmu LinkedIn)? Regularność ma mniejsze znaczenie niż spójność tematyczna. Lepiej publikować 2 razy w tygodniu przez 6 miesięcy na jeden temat niż 5 razy w tygodniu na różne tematy. Algorytm uczy się Twojego profilu na podstawie wzorca — potrzebuje kilkunastu postów w niszy, żeby precyzyjnie dopasowywać odbiorców.
Czy komentarze pod postami innych pomagają w budowaniu zasięgu moich własnych postów? Tak, i to bardziej niż większość ludzi myśli. Merytoryczny komentarz pod postem eksperta w Twojej niszy jest widoczny dla jego obserwujących, buduje Twój profil tematyczny i generuje ruch na Twój profil.
Czym różni się Suggested Posts od normalnego feedu? Normalny feed pokazuje przede wszystkim świeże posty od osób, które obserwujesz. Suggested Posts to algorytmicznie dobrane treści spoza Twojej sieci, dobrane na podstawie Twoich zainteresowań i aktualnego kontekstu — niezależnie od daty publikacji. Dla twórców treści to oznacza, że dobry post może generować zasięg przez miesiące po publikacji.
13 minut
