S-a explicat Dwell Time de la LinkedIn

Dwell Time de pe LinkedIn este un pic ca o discuție sexuală între adolescenți prepubescenți: toată lumea vorbește despre asta, dar nimeni nu știe cu adevărat ce este.

Este timpul să clarificăm puțin acest lucru. Și să-ți spun ce înseamnă cu adevărat!

Cum funcționează algoritmul până acum?

Înainte de a vorbi despre „ Dwell Time ”, este important să vorbim despre modul în care funcționează algoritmul. Am făcut deja un articol detaliat pe această temă, dar iată un rezumat.

Mii de oameni postează pe LinkedIn în fiecare zi.

În fiecare zi, milioane de postări sunt văzute pe LinkedIn.

Pentru a conecta cele două: un algoritm care va determina cine ar trebui să vadă a cui postare.

Deoarece Linkedin câștigă bani din reclame, iar acestea sunt afișate la fiecare 5 postări, este necesar să derulezi cât mai multe postări pentru ca utilizatorii să genereze venituri maxime.

Asta înseamnă să arăți cele mai interesante postări.

Dar, din moment ce algoritmul nu este suficient de inteligent pentru a înțelege conținutul unei postări și a determina dacă este „interesant”, se va baza pe interacțiunile utilizatorilor cu postarea (împreună cu alte criterii precum un link extern, un videoclip, o imagine etc... care poate influența acoperirea).

Până acum, interacțiunile studiate de algoritm corespundeau cu engagement: numărul de like-uri primite și numărul de comentarii publicate la începutul vieții postării. Comentariile având o greutate mult mai mare decât like-urile.

Apoi a venit timpul de odihnă...

De ce Dwell Time?

Există două motive principale pentru Dwell Time . Prima este cea mai importantă și versiunea oficială.

Al doilea este secundar și neoficial.

Trebuie să știți că pe o rețea de socializare, observăm următoarea distribuție:

• 1% dintre utilizatori publică,
• 10% dintre utilizatori se implică (apreciez sau comentează),
• 90% dintre utilizatori consumă conținut fără a interacționa.

LinkedIn, așadar, a întrebat: cum să ținem cont de părerea celor 90% care nu interacționează? Cum obținem comportamentul celor 90% să ne ajute să determinăm calitatea unei postări?

Pe de altă parte, acțiunile de implicare sunt binare. Acest lucru pune două probleme:

• Nu sunt liniare. 1 like valorează 1 like, 1 comentariu valorează 1 comentariu. Totuși, voi pune același like pe conținut care m-a făcut să zâmbesc sau pe cea mai bună postare pe care am citit-o vreodată în viața mea. ️
• sunt ușor de falsificat: pot doar să le rog oamenilor pe care îi cunosc să posteze aprecieri sau comentarii sau să folosesc poduri pentru a crește în mod artificial acoperirea conținutului meu.

Acest al doilea punct corespunde motivului neoficial: limitarea impactului păstăilor .

Măsurarea calității unei postări și, prin urmare, definirea acoperirii sale organice prin ceea ce inginerii LinkedIn numesc „acțiuni virale” este, prin urmare, o aproximare prea grosieră.

Ei explică, de asemenea, că clicurile pe un link sau „vedeți mai multe” din postare pot fi indicatori înșelător, deoarece utilizatorul poate părăsi imediat pagina deschisă sau nu poate citi restul postării.

În mod similar, indicatorii precum partajarea nu sunt foarte fiabili, deoarece este imposibil să se analizeze în mod obiectiv comentariul asociat cu partajarea. Este partajare să denunți pe cineva sau să evidențiezi conținut de calitate?

Este timpul să găsiți alți indicatori și să puneți o mică doză de Inteligență Artificială în toate acestea.

Dwell Time = timpul petrecut pe o postare?

Probabil că nu ești în această postare din întâmplare. Iar pentru tine, Dwell Time este cu siguranță sinonim cu „timpul petrecut la post”.

Este o aproximare aproape adevărată. Lasă-mă să explic.

Pentru a da greutate comportamentelor utilizatorilor care nu interacționează și a obține un indicator mai fiabil și liniar, inginerii LinkedIn au căutat să studieze un alt tip de interacțiune: timpul petrecut pe postare.

Într-adevăr, au măsurat că, cu cât petrecem mai mult timp pe o postare, cu atât este mai mare probabilitatea de a posta un comentariu sau un like.

Gândirea spune:

„Deoarece cu cât petrec mai mult timp într-o postare, cu atât este mai mare probabilitatea de a mă implica în postare și că implicarea este un semn major de interes pentru conținut, se poate spune că cu cât petrec mai mult timp pe postare, cu atât mai mult ma intereseaza.”

(Este un raționament destul de de bază și logic, dar în spatele tuturor se află algoritmi frumoși și funcții matematice înspăimântătoare).

Inginerii au împărțit timpul petrecut pe post în două părți:

• cea în care derulăm feedul de știri LinkedIn, din momentul în care jumătate din postare este vizibilă
• cea după ce faceți clic pe „Vezi mai multe”

Timpul petrecut pe postare va influența, prin urmare, pozitiv sau negativ, algoritmul și, prin urmare, domeniul de aplicare al publicației.

Ce se află în spatele tuturor astea?

Ideea acestui articol este de a-l simplifica pe cel produs de echipa de ingineri a LinkedIn. Deci nu am de gând să vă arăt toate formulele matematice din spatele lui.

Dar este totuși interesant de înțeles ce se află în spatele Dwell Time, deoarece este mai complex decât pur și simplu „timpul petrecut pe o postare”.

În articolul lor, inginerii prezintă un caz specific pe care l-au studiat pentru a integra timpul petrecut pe o postare în algoritm. Ceea ce sugerează că aceasta nu este singura modelare care intră în joc.

Ele integrează astfel „ probabilitatea ca un post să fie trecut fără a fi citit ”. Aceasta este o perioadă de timp destul de scurtă, sub care probabilitatea de a face un angajament pe post este aproape de zero.

Cu alte cuvinte, această perioadă de timp corespunde celei necesare creierului meu pentru a defini dacă voi fi interesat de postare sau nu. Dacă rămân mai puțin în această perioadă de timp, nu există nicio șansă să mă angajez în postare.

Ele integrează astfel noțiunea de „Skipped post” care va influența și algoritmul.

Rețineți că această perioadă de timp este aproape aceeași pentru diferitele tipuri de postări (video, imagine, articol, fișier pdf...), ceea ce facilitează modelarea și utilizarea acestui indicator.

Utilizarea acestei modelări în aspectul posturilor

Trebuie înțeles că LinkedIn nu funcționează în termeni de „merită această postare să fie văzută?” dar „care este cea mai relevantă postare de afișat acestui utilizator?”

Astfel, algoritmul va integra diferite criterii, precum profilul utilizatorului, viralitatea postării (numărul de like-uri și comentarii), afinitatea utilizatorului cu autorul postării și alți indicatori precum ora din zi.

Combinând aceste criterii, se va determina probabilitatea ca tu să citești o anumită postare și apoi să prioritizezi postările care au cea mai mare probabilitate să te facă să te oprești să le citești.

Actualizarea acestui algoritm ar fi crescut semnificativ calitatea fluxului de știri prin reducerea numărului de postări „sărite” și, prin urmare, ar fi crescut relevanța conținutului oferit.

Acest articol a fost scris pe baza articolului scris de echipa de ingineri LinkedIn responsabilă cu algoritmul de publicare și Dwell Time. Am încercat să o sintetizez desenând cele mai importante informații în timp ce încerc să fiu cât mai clar posibil, pe baza explicațiilor lor. Din păcate, este singura resursă oficială LinkedIn pe acest subiect.

Modul în care funcționează algoritmul și integrarea exactă a Dwell Time în accesibilitatea publicațiilor nu sunt dezvăluite pe deplin. Modelarea integrează funcții matematice complexe și învățarea automată.

Deci este mult mai complex decât ceva binar.

Echipa de ingineri a spus că vor exista actualizări continue ale acestui algoritm, pentru a îmbunătăți sugestiile și a-l face mai relevant.

În fața acestor evoluții, cheia succesului rămâne calitatea conținutului. Cu cât algoritmul ajunge să înțeleagă cât de mult apreciază utilizatorii un conținut, cu atât calitatea acestuia din urmă va avea prioritate în algoritm.

Cu toate acestea, există câteva bune practici care vă pot ajuta să profitați de timpul de așteptare. Îți voi spune despre asta în curând într-un articol.

Între timp, nu ezitați să mă contactați pe LinkedIn pentru a discuta articolul și a-mi spune dacă ceva nu este clar.