Las funciones de artículos colaborativos de LinkedIn alcanzaron el hito de 10 millones de páginas de contenido experto en un año. El proyecto Collaborative Articles ha experimentado un aumento significativo en el número de lectores semanales, aumentando en más del 270% desde septiembre de 2023. La forma en que alcanzaron estos hitos y planean lograr aún más resultados ofrece lecciones valiosas para crear una estrategia de SEO que utilice la IA junto con la experiencia humana. .
Por qué funcionan los artículos colaborativos
La intuición que subyace al proyecto Collaborative Articles es que las personas recurren a Internet para comprender temas concretos, pero lo que hay en Internet no siempre es la mejor información proporcionada por verdaderos expertos en la materia.
Una persona normalmente busca en Google y tal vez llegue a un sitio como Reddit y lea lo que se publica, pero no hay garantía de que la información provenga de un experto en la materia o simplemente de la persona con mayor boca en las redes sociales. ¿Cómo sabe alguien que no es un experto en la materia que una publicación de un extraño es confiable y experta?
La solución al problema fue aprovechar a los expertos de LinkedIn para crear artículos sobre temas en los que son expertos. Las páginas se clasifican en Google y esto se convierte en un beneficio para el experto en la materia, lo que a su vez motiva al experto en la materia a escribir más contenido.
Cómo LinkedIn diseñó 10 millones de páginas de contenido experto
LinkedIn identifica expertos en la materia y los contacta para escribir un ensayo sobre el tema. Los temas de los ensayos se generan mediante una herramienta de inteligencia artificial para iniciar conversaciones desarrollada por un equipo editorial de LinkedIn. Luego, esos temas de conversación se relacionan con los expertos en la materia identificados por el Gráfico de habilidades de LinkedIn.
LinkedIn Skills Graph asigna a los miembros de LinkedIn su experiencia en la materia a través de un marco llamado Structured Skills que utiliza modelos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para identificar habilidades relacionadas más allá de las que identifican los propios miembros.
El mapeo utiliza habilidades que se encuentran en los perfiles de los miembros, descripciones de trabajo y otros datos de texto en la plataforma como punto de partida desde el cual utilizan la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para ampliar la experiencia adicional en la materia que los miembros puedan tener.
La documentación de Skills Graph explica:
“Si un miembro sabe sobre redes neuronales artificiales, sabe algo sobre aprendizaje profundo, lo que significa que sabe algo sobre aprendizaje automático.
…nuestro aprendizaje automático y nuestra inteligencia artificial analizan cantidades masivas de datos y sugieren nuevas habilidades y relaciones entre ellos.
…Combinado con el procesamiento del lenguaje natural, extraemos habilidades de muchos tipos diferentes de texto – con un alto grado de confianza – para asegurarnos de tener una alta cobertura y alta precisión cuando asignamos habilidades a nuestros miembros…”
Experiencia, conocimientos, autoridad y confiabilidad
La estrategia subyacente del proyecto de artículos colaborativos de LinkedIn es genial porque da como resultado millones de páginas de contenido de alta calidad elaborado por expertos en la materia sobre millones de temas. Quizás por eso las páginas de LinkedIn se han vuelto cada vez más visibles en la búsqueda de Google.
LinkedIn ahora está mejorando su proyecto de artículos colaborativos con características destinadas a mejorar aún más la calidad de las páginas.
- Evolucionó la forma en que se hacen las preguntas:
LinkedIn ahora presenta escenarios a expertos en la materia a los que pueden responder con ensayos que abordan temas y preguntas del mundo real. - Nuevo botón inútil:
Ahora hay un botón que los lectores pueden usar para ofrecer comentarios a LinkedIn sobre si un ensayo en particular no es útil. Es muy interesante desde el punto de vista de SEO que LinkedIn esté enmarcando el botón de aprobación a través del paradigma de utilidad. - Algoritmos de coincidencia de temas mejorados
LinkedIn ha mejorado la forma en que relacionan a los usuarios con los temas con lo que denominan “Recuperación basada en incrustaciones para una coincidencia mejorada”, que se creó para abordar los comentarios de los miembros sobre la calidad del tema con la coincidencia de miembros.
LinkedIn explica:
“Basándonos en los comentarios de nuestros miembros a través de nuestros mecanismos de evaluación, centramos nuestros esfuerzos en nuestras capacidades de comparación entre artículos y miembros expertos. Uno de los nuevos métodos que utilizamos es la recuperación basada en incrustación (EBR). Este método genera incrustaciones tanto para miembros como para artículos en el mismo espacio semántico y utiliza una búsqueda aproximada del vecino más cercano en ese espacio para generar las mejores coincidencias de artículos para los contribuyentes”.
Principales conclusiones para SEO
El proyecto de artículos colaborativos de LinkedIn es uno de los proyectos de creación de contenido con mejores estrategias que se han presentado en mucho tiempo. Lo que lo hace no sólo genial sino también revolucionario es que utiliza inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático junto con la experiencia humana para crear contenido experto y útil que los lectores disfruten y puedan confiar.
LinkedIn ahora utiliza señales de interacción del usuario para mejorar la calidad de los expertos en la materia que se invitan a crear artículos, así como para identificar artículos que no satisfacen las necesidades de los usuarios.
Los beneficios de crear artículos es que los expertos en la materia de alta calidad son promocionados cada vez que su artículo se clasifica en Google, lo que ofrece a cualquiera que esté promocionando un servicio, un producto o buscando clientes o el próximo trabajo una oportunidad de demostrar sus habilidades y experiencia. y autoridad.
Lea el anuncio de LinkedIn del primer aniversario del proyecto:
Descubriendo casi 10 mil millones de años de conocimiento para ayudarlo a abordar los problemas laborales cotidianos
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