[vc_row][vc_column][vc_column_text]Hier dreht sich alles um LinkedIn Algorithmus Updates von denen, die es wirklich wissen.
Beim Thema LinkedIn-Algorithmus herrscht oft viel Verwirrung und Spekulation. Überall findet man Tipps und Tricks, wie man den Algorithmus angeblich zu seinen Gunsten nutzen kann. Doch wie viel davon basiert auf soliden Fakten? Ich bin da ziemlich skeptisch, denn der LinkedIn-Algorithmus ist keine einfache Gleichung, sondern eine komplexe Funktion, die von einer Vielzahl von Variablen beeinflusst wird. Was für den Einen Sinn macht, ist für jemand anderen reine Zeitverschwendung.
Aber wer könnte besser über die Funktionsweise des LinkedIn-Algorithmus Auskunft geben als diejenigen, die ihn entwickeln und anpassen? In einer kürzlich erschienenen Episode des „Problem Solvers“-Podcasts mit Jason Feifer haben sich LinkedIn-Redaktionsleiter Daniel Roth und Senior Director of Engineering Tim Jurka genau zu diesem Thema ausgetauscht. Und nur nebenbei gesagt. Selbst die beiden sagen, dass niemand genau weiß, wie der Algorithmus exakt funktiontiert, da ständig neue Funktionen eingeführt werden und diverse Tests stattfinden. In dieser Podcast Folge gehen sie auf Änderungen ein, die vermeintlich die Reichweite beeinflusst haben, warum sie von dem Begriff Creator abrücken, warum man LinkedIn Algorithmus Tipps nicht immer übernehmen sollte, mit welchen Themen man große Reichweiten erzielen könnte, wie sie zum Thema Link im Beitrag stehen, etc.
Ich habe einige der wesentlichen Punkte der kommenden oder bereits eingeführten Änderungen zusammengefasst.
Empfohlene Beiträge
Ein zentrales Thema ihrer Diskussion war die Einführung von „Empfohlenen Beiträgen“, einer neuen Methode zur Inhaltsverteilung, die darauf abzielt, die Lebensdauer von Inhalten auf LinkedIn zu verlängern. Schon mal gesehen?
Durch diese Funktion können Ihre besten Beiträge gezielt Nutzern vorgeschlagen werden – und das über Monate oder sogar Jahre hinweg. Dieser Ansatz verspricht, wertvolles Wissen und Einsichten genau dann zugänglich zu machen, wenn sie benötigt werden, und stellt somit einen Paradigmenwechsel in der Content-Kuration auf LinkedIn dar.
Die Bedeutung von „Empfohlenen Beiträgen“
„Empfohlene Beiträge“ markieren also einen wichtigen Schritt weg von der reinen Zeitoptimierung hin zu einer inhaltsbasierten Kuratierung. LinkedIn möchte nicht nur aktuelle, sondern auch relevante Inhalte präsentieren, die auf den individuellen Interessen und Bedürfnissen der Nutzer basieren. Dieser Ansatz könnte die Art und Weise, wie wir über die Erstellung und den Konsum von Inhalten auf LinkedIn denken, grundlegend verändern.
Anpassung Ihrer Content-Strategie
Für Content-Ersteller bedeutet dies eine klare Aufforderung, Inhalte mit langfristigem Wert zu schaffen. Beiträge, die als „Empfohlene Beiträge“ ausgewählt werden, genießen eine erhöhte und anhaltende Sichtbarkeit, was eine starke Motivation darstellt, qualitativ hochwertige und einsichtsreiche Inhalte zu produzieren.
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Weitere Tools und Funktionen
Neben den „Empfohlenen Beiträgen“ führt LinkedIn weitere Tools und Funktionen ein, um das Nutzerwachstum und die Vernetzung auf der Plattform zu unterstützen. Einige davon wurden bereits eigeführt, wie
- benutzerdefinierte Schaltflächen für Premium-Mitglieder (siehe Bild),
- das verifizierte Abzeichen und die
- Weiterentwicklung des Newsletter-Produkts
- Collaborative Articles
- Leadership Ads
Diese Neuerungen unterstreichen LinkedIns Engagement für die Schaffung einer Plattform, die wertvolle Inhalte und professionelle Vernetzung fördert.
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Fazit
Die jüngsten Änderungen und Tests am LinkedIn-Algorithmus, sowie die Einführung neuer Tools bedeuten meines Erachtens, dass es zukünftig noch stärker darum gehen wird, Qualität zu produzieren, statt Quantität. Dies wird letztendlich auch von den beiden LinkedIn Experten bestätigt, die erläutern, dass LinkedIn ein Ort sein soll, wo es um Wissensaustausch und Transfer geht. Ein Ort an dem die Mitglieder, sehr individuell, etwas für sich mitnehmen. Für mehr Infos empfehle ich auf jeden Fall, die besagte Episode des „Problem Solvers“-Podcasts anzuhören.
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