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Les fonctionnalités d’articles collaboratifs de LinkedIn ont atteint le cap des 10 millions de pages de contenu expert en un an. Le projet Collaborative Articles a connu une augmentation significative de son lectorat hebdomadaire, augmentant de plus de 270 % depuis septembre 2023. La façon dont ils ont atteint ces jalons et prévoient d’obtenir encore plus de résultats offre des leçons précieuses pour créer une stratégie de référencement qui utilise l’IA avec l’expertise humaine. .
Pourquoi les articles collaboratifs fonctionnent
L’intuition qui sous-tend le projet Collaborative Articles est que les gens se tournent vers Internet pour comprendre des sujets, mais ce qui se trouve sur Internet ne constitue pas toujours la meilleure information provenant de véritables experts en la matière.
Une personne effectue généralement une recherche sur Google et atterrit peut-être sur un site comme Reddit et lit ce qui est publié, mais rien ne garantit que les informations proviennent d’un expert en la matière ou simplement de la personne ayant la plus grande bouche sur les réseaux sociaux. Comment quelqu’un qui n’est pas un expert en la matière peut-il savoir qu’un message rédigé par un inconnu est digne de confiance et expert ?
La solution au problème consistait à tirer parti des experts de LinkedIn pour créer des articles sur des sujets dans lesquels ils sont experts. Les pages sont classées dans Google, ce qui se transforme en un avantage pour l’expert en la matière, ce qui à son tour le motive à écrire davantage de contenu.
Comment LinkedIn a conçu 10 millions de pages de contenu expert
LinkedIn identifie des experts en la matière et les contacte pour rédiger un essai sur le sujet. Les sujets de dissertation sont générés par un outil d’IA « démarreur de conversation » développé par une équipe éditoriale de LinkedIn. Ces sujets de conversation sont ensuite associés à des experts en la matière identifiés par le Skills Graph de LinkedIn.
Le LinkedIn Skills Graph mappe les membres de LinkedIn à leur expertise en la matière via un cadre appelé Structured Skills qui utilise des modèles d’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour identifier les compétences connexes au-delà de ce que les membres eux-mêmes identifient.
La cartographie utilise les compétences trouvées dans les profils des membres, les descriptions de poste et d’autres données textuelles sur la plateforme comme point de départ à partir duquel ils utilisent l’IA, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour développer l’expertise supplémentaire que les membres peuvent posséder.
La documentation du Skills Graph explique :
« Si un membre connaît les réseaux de neurones artificiels, il connaît quelque chose sur le Deep Learning, ce qui signifie qu’il connaît quelque chose sur l’apprentissage automatique.
…notre apprentissage automatique et notre intelligence artificielle examinent d’énormes quantités de données et suggèrent de nouvelles compétences et relations entre elles.
…En combinaison avec le traitement du langage naturel, nous extrayons des compétences à partir de nombreux types de textes différents – avec un degré élevé de confiance – pour garantir une couverture élevée et une haute précision lorsque nous mappons les compétences à nos membres… »
Expérience, expertise, autorité et fiabilité
La stratégie sous-jacente du projet Collaborative Articles de LinkedIn est géniale car elle aboutit à des millions de pages de contenu de haute qualité rédigé par des experts en la matière sur des millions de sujets. C’est peut-être la raison pour laquelle les pages LinkedIn sont devenues de plus en plus visibles dans la recherche Google.
LinkedIn améliore désormais son projet d’articles collaboratifs avec des fonctionnalités destinées à améliorer encore plus la qualité des pages.
- Évolution de la façon dont les questions sont posées :
LinkedIn présente désormais des scénarios aux experts en la matière auxquels ils peuvent répondre par des essais abordant des sujets et des questions du monde réel. - Nouveau bouton inutile :
Il existe désormais un bouton que les lecteurs peuvent utiliser pour faire savoir à LinkedIn qu’un essai particulier n’est pas utile. Il est très intéressant du point de vue du référencement que LinkedIn encadre le bouton du pouce vers le bas à travers le paradigme de l’utilité. - Algorithmes de correspondance de sujets améliorés
LinkedIn a amélioré la façon dont ils associent les utilisateurs aux sujets avec ce qu’ils appellent « Récupération basée sur l’intégration pour une correspondance améliorée » qui a été créé pour répondre aux commentaires des membres sur la qualité de la correspondance entre le sujet et les membres.
LinkedIn explique :
« Sur la base des commentaires de nos membres via nos mécanismes d’évaluation, nous avons concentré nos efforts sur nos capacités de mise en correspondance entre les articles et les experts membres. L’une des nouvelles méthodes que nous utilisons est la récupération basée sur l’intégration (EBR). Cette méthode génère des intégrations pour les membres et les articles dans le même espace sémantique et utilise une recherche approximative du voisin le plus proche dans cet espace pour générer les meilleures correspondances d’articles pour les contributeurs.
Principaux points à retenir pour le référencement
Le projet d’articles collaboratifs de LinkedIn est l’un des projets de création de contenu les mieux élaborés depuis longtemps. Ce qui le rend non seulement génial mais révolutionnaire, c’est qu’il utilise l’IA et la technologie d’apprentissage automatique ainsi que l’expertise humaine pour créer un contenu expert et utile que les lecteurs apprécient et auquel ils peuvent faire confiance.
LinkedIn utilise désormais les signaux d’interaction des utilisateurs pour améliorer la qualité des experts en la matière invités à créer des articles ainsi que pour identifier les articles qui ne répondent pas aux besoins des utilisateurs.
L’avantage de la création d’articles est que des experts en la matière de haute qualité sont promus chaque fois que leur article est classé dans Google, ce qui offre à toute personne faisant la promotion d’un service, d’un produit ou recherchant des clients ou le prochain emploi l’opportunité de démontrer ses compétences, son expertise. et l’autorité.
Lisez l’annonce de LinkedIn concernant le premier anniversaire du projet :
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