LinkedIn ha revisado la arquitectura de su algoritmo de alimentación, y el sistema ahora utiliza sistemas de inteligencia artificial más avanzados para decidir qué usuarios se muestran y cómo se clasifica el contenido en la transmisión.
La plataforma compartió una descripción general de su enfoque de algoritmo actualizado sobre el Blog de ingeniería de LinkedInque detalla cómo los nuevos enfoques están impulsando las recomendaciones. Esto debería conducir a una alimentación más atractiva y adaptable.
Como lo explica LinkedIn: “Si bien Feed ha estado impulsado durante mucho tiempo por la inteligencia artificial, los avances recientes en LLM nos brindaron la oportunidad de repensar lo que es posible. Es por eso que estamos implementando un nuevo sistema de clasificación avanzado, impulsado por LLM y GPU, que comprende mejor de qué se trata realmente una publicación y cómo se relaciona con los intereses cambiantes y los objetivos profesionales de un miembro”.
LinkedIn dijo que el nuevo sistema está diseñado para adaptarse mejor a los intereses cambiantes de los usuarios, en lugar de guiarse por marcadores históricos.
El algoritmo de LinkedIn utiliza toda la información que cada usuario ha subido para guiar lo que se muestra en la transmisión, incluida la información del perfil, las habilidades, la geografía y el contenido con el que interactúan en la aplicación.
Pero los sistemas anteriores se han visto más impulsados por la participación pasada, a diferencia de la actividad más reciente, lo que ha llevado a LinkedIn a revisar el sistema para garantizar que cada feed sea actualizado y relevante cada vez que un usuario inicia sesión.
LinkedIn dijo que su nuevo sistema tiene una mejor comprensión de la relevancia contextual, basada en la interpretación de LLM. Esto también significa que puede comprender mejor el contexto de la publicación, lo que mejora aún más la coincidencia.
Como explicó LinkedIn: “En términos prácticos, si está interesado en ‘ingeniería eléctrica’ pero participa mucho en publicaciones sobre ‘pequeños reactores modulares’, los sistemas tradicionales basados en palabras clave podrían perder la conexión. Nuestra recuperación basada en LLM entiende que estos temas están semánticamente relacionados porque el modelo de lenguaje subyacente aporta conocimiento mundial aprendido de su enorme corpus de capacitación previa: sabe que los ingenieros eléctricos a menudo trabajan en la optimización de la red eléctrica, la integración de energías renovables y los desafíos de infraestructura”.
Esto significa que la plataforma brinda una comprensión más contextual de campos y temas relacionados, lo que debería garantizar una mayor relevancia dentro de sus recomendaciones de feeds.
LinkedIn dijo que el sistema de clasificación mejorado también garantizará que los creadores tengan más oportunidades de llegar a audiencias interesadas porque el sistema está diseñado para estar más alineado con las noticias en evolución, en lugar de mostrar a los usuarios actualizaciones más antiguas.
“Cuando surgen noticias de la industria y las publicaciones relevantes comienzan a ganar fuerza, las ves en minutos, no en horas”, dijo LinkedIn. “Cuando interactúa con contenido que indica un nuevo interés profesional, las visitas posteriores al Feed reflejan esa comprensión actualizada casi de inmediato. El sistema se siente receptivo porque actualiza continuamente su comprensión tanto del contenido como de los intereses de los miembros”.
LinkedIn señala además que los nuevos miembros con un historial de participación limitado ahora verán recomendaciones de feeds más relevantes, mientras que los modelos de auditoría mejorados garantizarán una mayor equidad competitiva y un feed más confiable.
También, El cebo de participación está a punto de desaparecer, según LinkedIn: “Durante los próximos meses mejoraremos nuestros sistemas para reducir las publicaciones repetitivas basadas en clics y filtrar los cebos de participación, para que su Feed se sienta más relevante para sus intereses y no un concurso de popularidad”.
LinkedIn señala específicamente publicaciones que incluyen declaraciones como “Comenta ‘Sí’ si estás de acuerdo”, o publicaciones que presentan un video que no tiene nada que ver con el texto asociado.
LinkedIn también rebajará las publicaciones de liderazgo intelectual recicladas que no aportan mucho en términos de sustancia o conocimiento.
En términos prácticos, esto debería significar que los usuarios no tendrán que poner tanta consideración específica en cómo publican para maximizar la audiencia en la aplicación, porque el algoritmo ahora debería poder comprender mejor el contexto más amplio y hacer coincidir el contenido con los usuarios interesados.
¿Qué significará eso para el alcance de las publicaciones? Bueno, debería ver que más expertos obtengan más tracción. Por otra parte, a medida que cambia el feed de cada miembro, eso también podría significar un menor alcance general para cada publicación, pero potencial para una mayor participación e interés según la relevancia del tema.
Es imposible saberlo hasta que haya estado en vigor durante algún tiempo, pero vale la pena señalar que el feed de LinkedIn está evolucionando, y eso debería significar que el conocimiento de los expertos sobre las últimas noticias y tendencias debería generar más interés.
