Las características de artículos de colaboración de LinkedIn alcanzaron el hito de 10 millones de páginas de contenido experto en un año. El proyecto de artículos de colaboración ha experimentado un aumento significativo en los lectores semanales, aumentando en más del 270% desde septiembre de 2023. Cómo alcanzaron estos hitos y están planeando lograr aún más resultados ofrecen lecciones valiosas para crear una estrategia de SEO que use IA junto con la experiencia humana.
Por qué funciona los artículos de colaboración
La intuición subyacente al proyecto de artículos de colaboración es que las personas recurren a Internet para comprender los temas de la materia, pero lo que está en Internet no siempre es la mejor información de los expertos reales de la materia.
Una persona generalmente busca en Google y tal vez aterriza en un sitio como Reddit y lee lo que se publica, pero no hay garantía de que la información sea por un experto en la materia o simplemente la persona con la boca de las redes sociales más grandes. ¿Cómo sabe alguien que no es un experto en la materia que una publicación de un extraño es confiable y experta?
La solución al problema era aprovechar a los expertos de LinkedIn para crear artículos sobre temas en los que son expertos. Las páginas se clasifican en Google y esto se convierte en un beneficio para el experto en la materia, lo que a su vez motiva al experto en la materia a escribir más contenido.
Cómo LinkedIn diseñó 10 millones de páginas de contenido experto
LinkedIn identifica a los expertos de la materia y los contacta para escribir un ensayo sobre el tema. Los temas de ensayo son generados por una herramienta de “Inicio de conversación” de IA desarrollada por un equipo editorial de LinkedIn. Esos temas de conversación se combinan con expertos en la materia identificados por el gráfico de habilidades de LinkedIn.
El gráfico de habilidades de LinkedIn mapas de los miembros de LinkedIn a la experiencia en la materia a través de un marco llamado habilidades estructuradas que utiliza modelos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para identificar habilidades relacionadas más allá de lo que los mismos miembros identifican.
El mapeo utiliza habilidades que se encuentran en los perfiles de los miembros, descripciones de trabajo y otros datos de texto en la plataforma como un punto de partida desde el cual usan IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para ampliar la experiencia adicional de la materia que los miembros pueden tener.
La documentación del gráfico de habilidades explica:
“Si un miembro conoce las redes neuronales artificiales, el miembro sabe algo sobre el aprendizaje profundo, lo que significa que el miembro sabe algo sobre el aprendizaje automático.
… Nuestro aprendizaje automático e inteligencia artificial se peinan a través de grandes cantidades de datos y sugiere nuevas habilidades y relaciones entre ellos.
… Combinado con el procesamiento del lenguaje natural, extraemos habilidades de muchos tipos diferentes de texto, con un alto grado de confianza, para asegurarnos de tener una alta cobertura y alta precisión cuando asignamos habilidades a nuestros miembros … “
Experiencia, experiencia, autoridad y confiabilidad
La estrategia subyacente del proyecto de artículos de colaboración de LinkedIn es genio porque da como resultado millones de páginas de contenido de alta calidad por parte de los expertos en temas en millones de temas. Esa puede ser la razón por la cual las páginas de LinkedIn se han vuelto cada vez más visibles en la búsqueda de Google.
LinkedIn ahora está mejorando su proyecto de artículos de colaboración con características destinadas a mejorar la calidad de las páginas aún más.
- Evolucionó cómo se hacen las preguntas:
LinkedIn ahora presenta escenarios a los expertos en la materia a los que pueden responder con ensayos que abordan temas y preguntas del mundo real. - Nuevo botón inútil:
Ahora hay un botón que los lectores pueden usar para ofrecer comentarios a LinkedIn que un ensayo en particular no es útil. Es súper interesante desde un punto de vista de SEO que LinkedIn está enmarcando el botón de pulgar hacia abajo a través del paradigma de la ayuda. - Algoritmos de coincidencia de temas mejorados
LinkedIn ha mejorado cómo coinciden con los usuarios con los temas con lo que se refieren como “recuperación basada en la incrustación para mejorar la coincidencia” que se creó para abordar los comentarios de los miembros sobre la calidad del tema a la coincidencia de miembros.
LinkedIn explica:
“Según los comentarios de nuestros miembros a través de nuestros mecanismos de evaluación, centramos nuestros esfuerzos en nuestras capacidades de correspondencia entre artículos y expertos miembros. Uno de los nuevos métodos que utilizamos es la recuperación basada en la incrustación (EBR). Este método genera incrustaciones para miembros y artículos en el mismo espacio semántico y utiliza una búsqueda aproximada de vecinos más cercanos en ese espacio para generar las mejores coincidencias de artículos para los contribuyentes “.
Control de comida para el SEO
El proyecto de artículos de colaboración de LinkedIn es uno de los mejores proyectos de creación de contenido estratégicos que aparece en mucho tiempo. Lo que lo convierte no solo en genio, sino también revolucionario es que utiliza la IA y la tecnología de aprendizaje automático junto con la experiencia humana para crear contenido experto y útil en el que los lectores disfruten y puedan confiar.
LinkedIn ahora está utilizando señales de interacción del usuario para mejorar la calidad de los expertos en la materia que están invitados a crear artículos, así como para identificar artículos que no satisfacen las necesidades de los usuarios.
Los beneficios de crear artículos es que los expertos en temas de alta calidad son promovidos cada vez que su artículo se ubica en Google, que ofrece a cualquier persona que promueva un servicio, un producto o buscando clientes o el próximo trabajo una oportunidad para demostrar sus habilidades, experiencia y autoridad.
Lea el anuncio de LinkedIn del primer aniversario del proyecto:
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