AI của LinkedIn đang thay đổi cách nội dung được phân phối

Một Phó Giám đốc bán hàng đã xuất bản một bài viết chi tiết trên LinkedIn về cấu trúc thương vụ doanh nghiệp. Nó nhận được 47 likes, 20 saves và tám bình luận vào ngày đầu tiên. Ba tuần sau, nó vẫn xuất hiện trong feeds. Trong khi đó, một trích dẫn khích lệ có 2.000 reactions biến mất trong vòng 24 giờ. Sự khác biệt này xuất phát từ những gì LinkedIn bây giờ ưu tiên. Một save giờ đây cho một bài viết LinkedIn năm lần reach hơn một like và có ý nghĩa gấp đôi so với một bình luận, theo nghiên cứu của AuthoredUp. Một bài viết được lưu cũng tăng cơ hội ai đó sẽ follow bạn lên 130%. Các tín hiệu như saves củng cố những gì AI đã xác định, khuếch đại nội dung mạnh. LinkedIn đã thay đổi cơ bản những gì thúc đẩy reach, nhưng hầu hết các nhà tiếp thị vẫn hoạt động dựa trên các giả định không còn đúng từ vài tháng trước. Nền tảng gần đây đã triển khai 360Brew, một hệ thống AI với 150 tỷ tham số đánh giá những gì bạn viết, không chỉ cách mọi người phản ứng với nó. LinkedIn đã điều chỉnh lại phân phối để thưởng cho nội dung chất lượng cao hơn, phù hợp với cách các hệ thống AI của nó đánh giá bài viết. Thay đổi này đã tạo ra một cửa sổ thời gian tạm thời nơi hiểu biết về cơ chế mới mang lại lợi thế reach sẽ không tồn tại một khi tất cả những người khác bắt kịp. Khách hàng của bạn tìm kiếm ở khắp mọi nơi. Hãy chắc chắn thương hiệu của bạn xuất hiện. Bộ công cụ SEO bạn biết, cộng với dữ liệu khả năng hiển thị AI bạn cần. Bắt Đầu Dùng Thử Miễn Phí Bắt đầu với ## LinkedIn đánh giá những gì Sự chuyển dịch từ theo dõi engagement sang đánh giá nội dung thay đổi những bài viết nào được khuếch đại và những bài nào bị chôn vùi. Những tín hiệu này giờ đây định hình cách nội dung được phân phối. ### Tiêu đề và đoạn đầu tiên của bạn quyết định mọi thứ Các hệ thống AI dựa nhiều vào các tín hiệu sớm khi diễn giải nội dung. Hãy coi đó giống như đọc một bản sơ yếu lý lịch, nơi dòng đầu tiên quyết định xem bạn có nên tiếp tục đọc hay chuyển sang ứng cử viên tiếp theo hay không. Nếu một bài viết mở ra bằng "Vừa có một suy nghĩ thú vị về năng suất", AI đã phân loại nó thành chung chung trước khi đến bất kỳ hiểu biết thực chất nào ba đoạn xuống. So sánh điều đó với "Ba đội mua hàng giảm thời gian onboarding nhà cung cấp xuống 60% bằng cách sử dụng xác minh tuân thủ tự động." AI ngay lập tức xác định chuyên môn lĩnh vực và định tuyến nội dung tương ứng. Phần còn lại của bài viết của bạn rất quan trọng, nhưng quyết định phân phối xảy ra trong những câu mở đầu đó. ### Vấn đề tham chiếu chéo Hãy tưởng tượng LinkedIn xây dựng một hồ sơ về bạn. Chức danh công việc của bạn là Giám đốc Tiếp thị Sản phẩm, vì vậy nội dung của bạn bao gồm các bản phát hành sản phẩm, chiến lược định vị và lập kế hoạch go-to-market. Các bình luận của bạn cũng xuất hiện trên các bài viết về giá cả SaaS và phân tích cạnh tranh. AI thấy chuyên môn có kết dính. Bây giờ hãy tưởng tượng cùng một chức danh, nhưng các bài viết của bạn xen kẽ giữa lời khuyên tiếp thị, triết lý lãnh đạo và suy đoán tiền điện tử. Các bình luận của bạn rải rác trên các mẹo năng suất, nội dung khích lệ và tin tức ngành. AI không thể gán quyền hạn rõ ràng, vì hành vi kỹ thuật số của bạn không củng cố một lĩnh vực chuyên môn nhất quán. ## Cách xây dựng quyền hạn mà AI LinkedIn có thể nhận ra Cuộc cách mạng LinkedIn này yêu cầu những thay đổi chiến thuật cụ thể, không phải những cam kết khao khát để tạo ra nội dung tốt hơn. ### Mở đầu với chuyên môn Hãy xem xét năm bài viết cuối cùng của bạn. Cần bao nhiêu câu để bạn thể hiện kiến thức chuyên gia? Nếu câu trả lời là hơn hai, bạn đang mất phân phối trước khi bạn thể hiện ý của mình. Một bài viết về giữ chân khách hàng không nên mở đầu bằng "Giữ chân khách hàng rất quan trọng đối với các công ty SaaS." Đó là ho gầy. Thay vào đó, hãy mở đầu bằng cách nói: "Doanh thu giữ chân tăng 34% sau khi chúng tôi chuyển onboarding từ các tour tính năng sang xác thực kết quả." Tín hiệu chuyên môn là ngay lập tức. ### Trường hợp vì lãnh thổ hẹp Hãy coi sự hiện diện LinkedIn của bạn như một bộ phận học thuật. Một giáo sư hóa học đôi khi xuất bản các bài báo về vật lý, sinh học và kinh tế xây dựng độ tin cậy rải rác. Cùng một giáo sư, xuất bản độc quyền về điện hóa học, trở thành chuyên gia công nhân lĩnh vực đó. Nội dung của bạn hoạt động theo cách tương tự. Một CMO đăng nội dung liên tục về định vị thương hiệu, kiến trúc nhắn tin và chiến lược vào thị trường xây dựng quyền hạn tập trung mà AI có thể nhận ra và khuếch đại. ### Mọi tương tác đều là một tín hiệu Các bình luận và phản ứng vẫn là các điểm dữ liệu mà AI sử dụng để đánh giá chuyên môn của bạn. Một báo cáo được công bố bởi nền tảng quản lý phương tiện xã hội Buffer phát hiện ra 83% tài khoản trả lời các bình luận trên các bài viết của chính họ hoạt động tốt hơn những tài khoản không trả lời. Dành thời gian đọc và trả lời các bình luận để nâng cao engagement tổng thể của hồ sơ của bạn. ## Cửa sổ cơ hội đang đóng lại Tracking của AuthoredUp trên hơn 621.000 bài viết phát hiện ra rằng 98% người dùng trải qua sự suy giảm reach sau khi giới thiệu 360Brew. Họ vẫn đang cố gắng khắc phục nó bằng cách theo đuổi các tín hiệu đã hoạt động trước đó: phản ứng, chia sẻ và tần suất đăng bài. Không có tín hiệu nào trong số đó là những gì nền tảng đang đo lường nữa. Thông thường, 6-12 tháng trôi qua giữa một nền tảng triển khai các thay đổi kỹ thuật và những thay đổi đó trở thành kiến thức chung. Nền tảng được xây dựng xung quanh danh tính chuyên nghiệp hiện đang phân phối nội dung dựa trên danh tính đó. Bài viết AI của LinkedIn đang thay đổi cách nội dung được phân phối lần đầu tiên xuất hiện trên MarTech.