LinkedIn ha proporcionado una actualización sobre sus esfuerzos para combatir la participación falsa en la aplicación, y la plataforma busca tomar medidas enérgicas contra los comentarios automatizados enviados a través de herramientas de terceros, en respuesta a las preocupaciones de los usuarios sobre una afluencia de actividad no genuina.
En julio del año pasado, informamos sobre la evolución del enfoque de LinkedIn en la participación artificial en la aplicación, basándonos en informes de usuarios sobre un aumento constante en la actividad de participación falsa.
La preocupación más notoria a este respecto son los grupos de participación, que son grupos coordinados de usuarios que trabajan juntos para comentar, dar me gusta e interactuar con las publicaciones de los demás, con el fin de aumentar su alcance respectivo. Los datos proporcionados a SMT sugirieron que se enviaban miles de actualizaciones de LinkedIn cada día, impulsadas por la actividad del pod, lo que luego hace que las actualizaciones genuinas de los usuarios se envíen más abajo en el feed, debido a indicadores falsos de relevancia en estas publicaciones del pod.
LinkedIn nos informó en ese momento que se estaba tomando esto en serio y que estaba explorando varias vías para combatir los grupos, que generalmente se organizan en plataformas de terceros. Y en noviembre, LinkedIn proporcionó una actualización sobre sus esfuerzos para combatir los pods y el compromiso falso.
Y ahora, LinkedIn Vicepresidente de gestión de productos Gyanda Sachdeva ha compartido una nueva actualización sobre la evolución de su enfoque en spam.
Según Sachdeva: “Vamos a tomar algunas medidas contra los comentarios automatizados. Estos son comentarios que se publican en LinkedIn a través de un script automático de terceros o un complemento del navegador sin ninguna supervisión o revisión humana. Por lo general, cuando se publican de esta manera y son de baja calidad, terminan inundando la sección de comentarios y degradan la experiencia general”.
Sachdeva dice que ahora, cuando LinkedIn detecte comentarios automatizados, los eliminará de la sección “Más relevantes” de los comentarios de la publicación, que es la lista inicial que los usuarios ven en la aplicación.
Los usuarios pueden tocar esto para cambiar a “Más reciente”, pero la visualización predeterminada principal para los comentarios es “Más relevante”, lo que significará que este tipo de comentarios automatizados terminarán generando mucho menos alcance e impacto.
Sachdeva dice que LinkedIn también puede evitar que estos comentarios lleguen más allá de la red del comentarista. Eso significaría que los comentarios generados automáticamente sólo serían vistos por las conexiones directas de los comentaristas, lo que limitaría aún más la eficacia de este enfoque.
Finalmente, Sachdeva dice que si un miembro publica continuamente comentarios automatizados, es posible que también se le restrinja su cuenta.
Por lo tanto, nuevas medidas para combatir la actividad de pods de terceros, con una detección mejorada que podrá detener la publicación directa desde sistemas automatizados a la aplicación. Esta es una de varias medidas que LinkedIn está implementando para combatir a los spammers y estafadores, y este proceso utiliza indicadores como el origen de la publicación para eliminar actividades falsas.
Aunque cómo se relaciona eso con las herramientas de programación es otra cuestión, presumiblemente, LinkedIn ha incorporado medidas para determinar la confianza en la publicación automatizada desde aplicaciones de terceros.
Es un desafío en evolución, y LinkedIn ha señalado anteriormente que son difíciles de combatir porque están organizados fuera de la aplicación. Pero está tomando más medidas y buscando implementar más medidas para reducir el impacto de las publicaciones en pods.
