LinkedIn algoritması ve etkili kullanma yöntemleri

Bu yazımızda 2022’de gelen son güncellemelerle beraber LinkedIn algoritmasının nasıl çalıştığını ve LinkedIn’i nasıl daha etkili kullanabileceğimizi ele alacağız.

LinkedIn güncel verilerle beraber 200’den fazla ülke ve 830 milyon üye ile dünyanın en büyük profesyonel sosyal iş ağı ve paylaşım platformudur. Diğer tüm sosyal ağlar gibi LinkedIn de kullanıcılarına kişiselleştirilmiş içerikler sunmak için bir algoritmaya ihtiyaç duyar ve bu algoritmaya dayalı kararlar verebilmek için çeşitli faktörlere güvenmektedir.

Algoritmanın amacı, kullanıcılara platformdaki tüm içerikten ziyade kendileri için ilgi çekici olabilecek içeriklerin gösterilmesi ve buna bağlı olarak da kullanıcıların platformda geçirdikleri süreyi arttırmaktır. Kullanıcının paylaştığı içerikler, ağı ile kurduğu iletişim, reaksiyon verdiği gönderiler gibi birçok faktör algoritmayı yönlendirerek kullanıcının LinkedIn’deki deneyimini şekillendirir. LinkedIn algoritması, paylaşılan bir gönderi ile hedef kitledeki bir kullanıcının birbirleri ile ne kadar alakalı olabileceğini tahmin etmek için bir dizi faktörü ölçmektedir.

LinkedIn’de her gün milyonlarca kullanıcı hareketi gerçekleşmekte ve kullanıcıların özet akışlarında, bağlantıda oldukları ya da olmadıkları birçok farklı kişinin içeriği yer almaktadır. Kullanıcı; bağlantıda olduğu bir kişinin ağının dışındaki başka bir kullanıcının gönderisini beğenmesi, etkileşimde bulunması veya bir gönderiye yorum yapması halinde bu içeriği akışında görebilmektedir. Siz de akışınızda karşılaştığınız içeriklerin bazılarının ilgi alanlarınız ile ilgili, bazılarının ise pek de ilgili olmadığını görmüşsünüzdür. İlgi alanlarınızla alakalı gönderilerin akışınızda yer alması ile LinkedIn, size ağınızı genişletme imkanının yanında ilgi alanlarınız ile ilgili, platformda yer alan daha fazla içeriğe erişmenizi sağlamaktadır. 

Kullanıcıların özet akışları bir başka deyişle faaliyet akışları, Linkedln tarafından makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak her bir üyeye kişiselleştirilmiş bir faaliyet akışı sunmaktadır.  Faaliyet akış algoritması, üç temel kategori baz alınarak  incelenebilir:

Kimlik: Biz kimiz? Nerede çalışmaktayız? Yetkinliklerimiz neler? Mevcut bağlantılarımız kimler?

İçerik: Faaliyet akışımızdaki içeriklere kaç kere tepki verdik? Hangi hashtagleri, kişileri, şirketleri veya grupları takip etmekteyiz?

Üye Etkinliği: Ne tür içerikleri paylaşıp beğeniyoruz? En sık kim ile etkileşim halindeyiz? Hangi tür konular ilgimizi çekiyor?

Son güncellemelerle beraber LinkedIn algoritması akışınız için daha fazla kontrol imkanı sunmaktadır. Veri bilimi ile ilgilendiğinizi ve bununla alakalı olarak bir şirket, topluluk veya kişiyi takip etmek istediğinizi düşünelim. Çeşitli nedenlerle bağlantı kuramayacağınız ağlar mutlaka olacaktır. Bu noktada ilgili kişilerle direkt bağlantı kurmak yerine onları takip ederek paylaştıkları içeriğe erişme imkanınız bulunmaktadır. Ağınızdaki bir başka kullanıcının beğendiği veya yorum yaptığı bir gönderinin, ilginizi çekme olasılığı taşıyorsa, akışınızda gözükme ihtimali mevcuttur. Gönderiyi paylaşan asıl kullanıcının paylaştığı diğer içeriklerden de haberdar olmak istediğinizde, kullanıcı ile direkt olarak bağlantı kurmak yerine kullanıcıyı takip et (follow) seçeneği ile takip edebilirsiniz. Böylece geniş bir kategori yelpazesindeki kişi, şirket ya da topluluklarla bağlantı kurmanız kolaylaşmış olacaktır.

LinkedIn’de akışımızda ilgimizi çekecek gönderilere erişmek istediğimiz kadar, paylaştığımız gönderilerin diğer kullanıcılara gösterilmesini de isteriz. Bu bağlamda paylaştığımız gönderilerin daha fazla kullanıcıya ulaşılabilmesi için birkaç önemli detay bulunmaktadır. Gönderinizin yayına girdiği ilk 60 dakika en önemlisidir. Bu sürede gönderinizin beğenilmesi ya da paylaşılması etkileşim için iyi bir zamanlamadır. Gönderinizin bu süre boyunca yüksek etkileşim alması, LinkedIn algoritmasının gönderinizin daha fazla kullanıcı için ilgi çekici olabileceği sonucuna erişmesini sağlayabilecek, sonuç olarak da gönderiniz daha fazla kullanıcının akışında yer alabilecektir.

Bir diğer dikkat edilmesi gereken husus, hedef kitleniz için kitlenizin en iyi tepki verdiği zamanı anlamaktır. Her kullanıcıda bu durum hedef kitleye göre farklılaştığından en iyi tepki zamanını yakalayabilmenin genel geçer bir kuralı mevcut değildir. Hedef kitlenizin en iyi tepki zamanını yakalayabilmek için gönderi paylaşım zamanlarınızı değiştirerek elde ettiğiniz, etkileşime dayalı veriler ve gözlemler ile algoritmayı daha performanslı şekilde kullanabilirsiniz.

LinkedIn bir topluluktur ve bağlantılar kurmanızı ister. Daha fazla kullanıcıya erişmek ve ağınızı genişletmek için etiketleri (hashtag) takip etmek ve gönderilerinize ilgili etiketleri eklemek oldukça önemlidir. Mevcut topluluklardan takipçi kazanmak veya diğer kullanıcıların profilinizi ziyaret etmelerini istiyorsanız, bu toplulukların kullandığı etiketleri kullanmak bunun için iyi bir yoldur. Etiketleri kullanmak yalnızca içeriğinizin bulunabilirliğini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda hedef kitlenize gönderinizin hangi konuları ele aldığını ilk bakışta gösterir. Bu aşamada, kullanılan etiketlerin gönderi içeriği ile alakalı olmasına dikkat edilmelidir.

Son güncellemelerle beraber algoritmadaki bir diğer değişikliği anketlerde görmekteyiz. İlgilendiğiniz içeriklerle ilgili anketler yapmak, etkileşim sayınızı arttırmanın etkili yollarından biridir. Anket sonuçlarının katılımcılar ile paylaşılması, katılımcı sayısının artmasını dolayısı ile elde edilen verilerin daha geniş kapsamlı olmasını sağlayabilmektedir. Daha fazla kullanıcıya erişmenin yanı sıra anketler, sizi yönlendirebilir ve araştırma konunuza ilişkin önemli veriler sağlayabilir.

Diğer bir önemli nokta gönderileriniz için yorumlara teşvik etmek ve gelen yorumları yanıtlamaktır. Yorumlarla etkileşim kurmak, hedef kitlenize sayfanızın dinamik ve insanlar tarafından desteklenen bir ağ olduğunu gösterir.

Bir gönderi yayınladığınızda LinkedIn bu gönderinizi 3 kategoriden birine ayırır:

1. Spam
2. Düşük Kalite (Low quality)
3. Yüksek Kalite (High quality)

Gönderiniz nedeniyle ağınızdan birinin sizi takibi bırakması, rapor etmesi (reports) ya da sessize alması (mute) gibi durumlar, algoritma gözünde olumsuz bir değer yaratmaktadır. Bu bağlamda gönderilerde diğer kullanıcılarda olumsuz bir intiba bırakabilecek fazla tanıtım veya hileli paylaşımlardan kaçınılmalı, içeriklerin kalitesinin korunduğundan ve değer yarattığından emin olunmalıdır.
 

Kaynaklar

• TheB2BHouse, LinkedIn Algorithm: How it works in 2022
• YouTube, LinkedIn Algorithm Update 2022
• Hootsuite, LinkedIn Algorithm: How it Works in 2022
• YouTube, How The LinkedIn Algorithm Works
• LinkedIn, 10 Ways to Improve Your LinkedIn Page in 2022
• Data Force, 5 Reasons Why People Answer a Survey