Die Verweildauer von LinkedIn erklärt

LinkedIns Dwell Time ist ein bisschen wie eine Sexdiskussion zwischen vorpubertären Teenagern: Alle reden darüber, aber niemand weiß wirklich, was es ist.

Es ist Zeit, dies ein wenig zu klären. Und sage dir, was es wirklich bedeutet!

Wie funktioniert der Algorithmus bisher?

Bevor wir über „ Verweilzeit “ sprechen, ist es wichtig, darüber zu sprechen, wie der Algorithmus funktioniert. Ich habe bereits einen ausführlichen Artikel zu diesem Thema geschrieben, aber hier ist eine Zusammenfassung.

Tausende von Menschen posten jeden Tag auf LinkedIn .

Jeden Tag werden Millionen von Beiträgen auf LinkedIn gesehen.

Um die beiden zu verbinden: ein Algorithmus, der bestimmt, wer wen wessen Beitrag sehen soll.

Da Linkedin mit Anzeigen Geld verdient, und diese alle 5 Posts angezeigt werden, ist es notwendig, so viele Posts wie möglich zu scrollen, damit die Benutzer ein maximales Einkommen erzielen.

Das bedeutet, dass die interessantesten Beiträge angezeigt werden.

Da der Algorithmus jedoch nicht intelligent genug ist, um den Inhalt eines Beitrags zu verstehen und festzustellen, ob er „interessant“ ist, basiert er auf den Interaktionen der Benutzer mit dem Beitrag (zusammen mit anderen Kriterien wie einem externen Link, einem Video, ein Bild usw., das die Reichweite beeinflussen kann).

Bisher entsprachen die vom Algorithmus untersuchten Interaktionen dem Engagement: die Anzahl der erhaltenen Likes und die Anzahl der veröffentlichten Kommentare zu Beginn der Lebensdauer des Beitrags. Kommentare haben ein viel größeres Gewicht als Likes.

Dann kam die Verweilzeit …

Warum Verweildauer?

Es gibt zwei Hauptgründe für die Verweilzeit . Die erste ist die wichtigste und die offizielle Version.

Die zweite ist zweitrangig und inoffiziell.

Sie sollten wissen, dass wir in einem sozialen Netzwerk die folgende Verteilung beobachten:

• 1 % der Nutzer veröffentlichen,
• 10 % der Nutzer interagieren (liken oder kommentieren),
• 90 % der Benutzer konsumieren Inhalte, ohne zu interagieren.

LinkedIn fragte daher: Wie kann man die Meinung der 90 % berücksichtigen, die nicht interagieren? Wie bekommen wir das Verhalten der 90% dazu, uns bei der Bestimmung der Qualität eines Beitrags zu helfen?

Engagement-Aktionen hingegen sind binär. Dies wirft zwei Probleme auf:

• Sie sind nicht linear. 1 Like ist 1 Like wert, 1 Kommentar ist 1 Kommentar wert. Allerdings werde ich das Gleiche auf Inhalte setzen, die mich zum Lächeln gebracht haben, oder auf den besten Beitrag, den ich je in meinem Leben gelesen habe. ️
• Sie sind leicht zu fälschen: Ich kann einfach Leute, die ich kenne, bitten, Likes oder Kommentare zu posten, oder Pods verwenden, um die Reichweite meiner Inhalte künstlich zu erhöhen.

Dieser zweite Punkt entspricht dem inoffiziellen Grund: die Auswirkungen von Kapseln zu begrenzen .

Die Qualität eines Beitrags zu messen und damit seine organische Reichweite durch das zu definieren, was die LinkedIn-Ingenieure „virale Aktionen“ nennen, ist daher eine zu grobe Annäherung.

Sie erklären auch, dass Klicks auf einen Link oder „mehr anzeigen“ des Beitrags irreführende Indikatoren sein können, da der Benutzer die geöffnete Seite sofort verlassen oder den Rest des Beitrags nicht lesen kann.

Ebenso sind Indikatoren wie das Teilen nicht sehr zuverlässig, da es unmöglich ist, den mit dem Teilen verbundenen Kommentar objektiv zu analysieren. Ist es das Teilen, um jemanden anzuprangern oder hochwertige Inhalte hervorzuheben?

Es ist an der Zeit, andere Indikatoren zu finden und all dies mit einer kleinen Dosis künstlicher Intelligenz zu versehen.

Verweildauer = Verweildauer auf einem Beitrag?

Wahrscheinlich sind Sie nicht zufällig auf diesem Post. Und Verweildauer ist für Sie sicher gleichbedeutend mit „Zeit für die Post“.

Es ist eine Annäherung, die fast richtig ist. Lassen Sie mich erklären.

Um dem Verhalten von Benutzern, die nicht interagieren, Gewicht zu verleihen und einen zuverlässigeren und lineareren Indikator zu erhalten, versuchten die Ingenieure von LinkedIn, eine andere Art der Interaktion zu untersuchen: die Zeit, die für den Beitrag aufgewendet wurde.

Tatsächlich haben sie gemessen, dass die Wahrscheinlichkeit, einen Kommentar oder ein Like zu posten, umso höher ist, je mehr Zeit wir für einen Beitrag aufwenden.

Der Gedanke geht:

„Da je mehr Zeit ich mit einem Beitrag verbringe, desto höher die Wahrscheinlichkeit ist, dass ich mich auf den Beitrag einlasse und dieses Engagement ein großes Zeichen für Interesse an den Inhalten ist, kann man sagen, dass je mehr Zeit ich mit dem Beitrag verbringe, desto mehr mehr interessiert mich.“

(Das ist eine ziemlich grundlegende und logische Argumentation, aber hinter all dem stehen schöne Algorithmen und erschreckende mathematische Funktionen).

Die Ingenieure teilten die auf der Post verbrachte Zeit in zwei Teile auf:

• der, wenn wir den LinkedIn-Newsfeed scrollen, ab dem Moment, in dem die Hälfte des Beitrags sichtbar ist
• die nach dem Klicken auf „Mehr anzeigen“

Die für den Beitrag aufgewendete Zeit wird also den Algorithmus und damit den Umfang der Veröffentlichung positiv oder negativ beeinflussen.

Was steckt dahinter?

Die Idee dieses Artikels ist es, die vom Engineering-Team von LinkedIn erstellte zu vereinfachen. Ich werde Ihnen also nicht alle mathematischen Formeln dahinter zeigen.

Aber es ist dennoch interessant zu verstehen, was sich hinter der Verweildauer verbirgt, da sie komplexer ist als nur „die Zeit, die für einen Beitrag aufgewendet wird“.

In ihrem Artikel stellen die Ingenieure einen konkreten Fall vor, den sie untersucht haben, um die für einen Beitrag aufgewendete Zeit in den Algorithmus zu integrieren. Was darauf hindeutet, dass dies nicht die einzige Modellierung ist, die ins Spiel kommt.

Sie integrieren also die „ Wahrscheinlichkeit, dass ein Beitrag ungelesen weitergegeben wird “. Dies ist ein ziemlich kurzer Zeitraum, unterhalb dessen die Wahrscheinlichkeit, ein Engagement für den Posten einzugehen, nahe Null liegt.

Mit anderen Worten, dieser Zeitraum entspricht dem, den mein Gehirn benötigt, um zu definieren, ob ich an dem Post interessiert bin oder nicht. Wenn ich weniger von dieser Zeit bleibe, besteht keine Chance, dass ich mich auf der Stelle engagieren werde.

Sie integrieren damit den Begriff „Skipped Post“, der auch den Algorithmus beeinflussen wird.

Beachten Sie, dass dieser Zeitraum für die verschiedenen Arten von Beiträgen (Video, Bild, Artikel, PDF-Datei…) fast gleich ist, was die Modellierung und Verwendung dieses Indikators erleichtert.

Die Verwendung dieser Modellierung im Erscheinungsbild von Beiträgen

Es versteht sich, dass LinkedIn nicht im Sinne von „Muss dieser Beitrag gesehen werden?“ funktioniert. aber „Welcher Beitrag ist für diesen Benutzer am relevantesten?“

So integriert der Algorithmus verschiedene Kriterien, wie das Nutzerprofil, die Viralität des Beitrags (Anzahl der Likes und Kommentare), die Affinität des Nutzers zum Autor des Beitrags und andere Indikatoren wie die Tageszeit.

Durch die Kombination dieser Kriterien wird die Wahrscheinlichkeit bestimmt, dass Sie einen bestimmten Beitrag lesen, und dann die Beiträge priorisiert, bei denen die höchste Wahrscheinlichkeit besteht, dass Sie aufhören, sie zu lesen.

Die Aktualisierung dieses Algorithmus hätte die Qualität des Newsfeeds durch die Reduzierung der „übersprungenen“ Posts deutlich erhöht und damit die Relevanz der angebotenen Inhalte erhöht.

Dieser Artikel wurde auf der Grundlage des Artikels geschrieben, der vom LinkedIn-Team von Ingenieuren verfasst wurde, die für den Veröffentlichungsalgorithmus und die Verweildauer verantwortlich sind. Ich habe versucht, es zu synthetisieren, indem ich die wichtigsten Informationen gezeichnet habe, während ich versucht habe, basierend auf ihren Erklärungen so klar wie möglich zu sein. Leider ist es die einzige offizielle LinkedIn-Ressource zu diesem Thema.

Die Funktionsweise des Algorithmus und die genaue Integration der Verweildauer in die Reichweite von Publikationen ist nicht vollständig offengelegt. Die Modellierung integriert komplexe mathematische Funktionen und maschinelles Lernen.

Es ist also viel komplexer als etwas Binäres.

Das Engineering-Team sagte, dass es kontinuierliche Aktualisierungen dieses Algorithmus geben wird, um die Vorschläge zu verbessern und relevanter zu machen.

Der Schlüssel zum Erfolg bleibt angesichts dieser Entwicklungen die inhaltliche Qualität. Je mehr der Algorithmus versteht, wie sehr die Benutzer einen Inhalt schätzen, desto mehr wird die Qualität des letzteren im Algorithmus Vorrang haben.

Es gibt jedoch einige gute Vorgehensweisen, die Ihnen dabei helfen können, die Vorteile der Verweilzeit zu nutzen. Davon erzähle ich euch demnächst in einem Artikel.

Zögern Sie in der Zwischenzeit nicht, mich auf LinkedIn zu kontaktieren, um den Artikel zu besprechen und mir mitzuteilen, wenn etwas nicht klar ist.