Os recursos de artigos colaborativos do LinkedIn ultrapassaram 10 milhões de páginas de conteúdo especializado em um único ano. A audiência semanal do projeto Collaborative Articles aumentou mais de 270% desde setembro de 2023. A forma como eles alcançaram esses marcos e pretendem alcançar resultados ainda maiores fornece informações úteis para o desenvolvimento de uma estratégia de SEO que combina IA e habilidades humanas.
Por que os artigos colaborativos funcionam?
O projeto Artigos Colaborativos baseia-se na suposição de que as pessoas usam a Internet para aprender sobre temas específicos, mas o que está disponível na Internet só às vezes é a informação mais confiável de especialistas no assunto.
Uma pessoa muitas vezes pesquisa Google e depois vai para um site como Vermelhodit para ler o que está postado. Ainda assim, não há garantia de que o material seja de um especialista no assunto ou da pessoa com maior participação nas redes sociais. Como alguém que não é especialista no assunto pode determinar se uma postagem de um estranho é confiável e especializada?
A ideia era usar LinkedIn especialistas para gerar artigos sobre assuntos nos quais são especialistas. As páginas são classificadas no Google, o que beneficia o especialista no assunto e o incentiva a gerar mais conteúdo.
Como o LinkedIn criou 10 milhões de páginas de conteúdo especializado
O LinkedIn reconhece especialistas na área e os contata para escrever um ensaio sobre o assunto. Uma equipe editorial do LinkedIn criou uma IA “iniciador de conversa” ferramenta que gera temas de redação. Esses tópicos de conversa são então vinculados a especialistas da área identificados pelo Gráfico de habilidades do LinkedIn.
O LinkedIn Skills Graph conecta os usuários do LinkedIn ao conhecimento do assunto usando uma estrutura chamada Structured Skills, que usa modelos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para descobrir talentos semelhantes além do que os membros definem claramente.
O mapeamento começa com as habilidades descobertas nos perfis dos membros, nas descrições de cargos e em outros dados de texto no site. Em seguida, utiliza IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para expandir o conhecimento extra dos membros no assunto.
A descrição do gráfico de habilidades descreve:
“Se um membro está familiarizado com Redes Neurais Artificiais, ele também está familiarizado com Deep Learning, que é sinônimo de Machine Learning.
Nossos algoritmos de aprendizado de máquina e IA analisam grandes quantidades de dados para identificar novos recursos e relacionamentos.
Usamos processamento de linguagem natural para extrair habilidades de vários formatos de texto com segurança. Isso garante um mapeamento preciso das habilidades dos membros.”
Experiência, conhecimento, autoridade e confiabilidade
A iniciativa Collaborative Articles do LinkedIn tem um conceito subjacente brilhante que resulta em milhões de páginas de material de alta qualidade escrito por especialistas no assunto sobre uma ampla variedade de tópicos. Isso pode esclarecer por que as páginas do LinkedIn se tornaram mais visíveis nas pesquisas do Google.
O LinkedIn está atualizando sua iniciativa de Artigos Colaborativos com novos recursos que visam aumentar ainda mais a qualidade da página.
- Mudou a forma como as perguntas são feitas: O LinkedIn agora apresenta cenários para especialistas no assunto, que podem responder com ensaios sobre assuntos e dúvidas do mundo real.
- Novo botão inútil: Agora existe uma opção que os usuários podem usar para notificar o LinkedIn de que um determinado ensaio não é útil. É fascinante do ponto de vista de SEO que o LinkedIn apresente o botão de polegar para baixo através das lentes da utilidade.
- Algoritmos aprimorados de correspondência de tópicos: O LinkedIn aprimorou a forma como eles combinam pessoas com assuntos com o que eles chamam de “Recuperação baseada em incorporação para correspondência aprimorada”, que foi criado em resposta aos comentários dos membros sobre a qualidade da correspondência entre tópicos e membros.
LinkedIn explica,
“Concentramos nossos esforços em nossas habilidades de correspondência entre artigos e especialistas membros depois de receber contribuições de nossos membros por meio de nossas ferramentas de avaliação. Uma das novas tecnologias que utilizamos é a recuperação baseada em incorporação (EBR). Essa técnica cria incorporações para membros e artigos no mesmo espaço semântico e, em seguida, realiza uma pesquisa aproximada do vizinho mais próximo para encontrar as melhores correspondências de artigos para os contribuidores.”
O projeto Collaborative Articles do LinkedIn é uma das iniciativas de desenvolvimento de conteúdo mais bem pensadas dos últimos anos. O que o torna não apenas excepcional é que ele combina IA e tecnologia de aprendizado de máquina com habilidades humanas para gerar informações especializadas e úteis que os leitores gostam e podem confiar.
O LinkedIn agora está usando sinais de interação do usuário para melhorar a qualidade dos especialistas no assunto solicitados a escrever artigos, bem como para identificar conteúdo que não atenda às demandas dos usuários.
Os benefícios de escrever artigos incluem a promoção de especialistas no assunto de alta qualidade sempre que seu artigo é classificado no Google, o que permite que qualquer pessoa que promova um serviço ou produto, ou procure clientes ou o próximo emprego demonstre suas habilidades, experiência e autoridade. .
Fonte- searchenginejornal
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