Wie LinkedIn mit KI eine geniale SEO-Strategie erschloss

Die Collaborative Articles-Funktionen von LinkedIn erreichten den Meilenstein von 10 Millionen Seiten mit Experteninhalten in einem Jahr. Das Projekt „Collaborative Articles“ verzeichnete seit September 2023 einen deutlichen Anstieg der wöchentlichen Leserzahl um über 270 %. Wie das Unternehmen diese Meilensteine ​​erreichte und plant, noch mehr Ergebnisse zu erzielen, bietet wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung einer SEO-Strategie, die KI zusammen mit menschlichem Fachwissen nutzt .

Warum kollaborative Artikel funktionieren

Die dem Collaborative Articles-Projekt zugrunde liegende Intuition ist, dass Menschen das Internet nutzen, um Fachthemen zu verstehen, aber was im Internet verfügbar ist, sind nicht immer die besten Informationen von echten Fachexperten.

Eine Person sucht normalerweise auf Google und landet möglicherweise auf einer Website wie Reddit und liest, was gepostet wird. Es gibt jedoch keine Garantie dafür, dass die Informationen von einem Fachexperten oder nur von der Person stammen, die in den sozialen Medien am meisten redet. Woher weiß jemand, der kein Fachexperte ist, dass der Beitrag eines Fremden vertrauenswürdig und fachkundig ist?

Die Lösung des Problems bestand darin, die Experten von LinkedIn zu nutzen, um Artikel zu Themen zu erstellen, in denen sie Experten sind. Die Seiten ranken bei Google und dies stellt einen Vorteil für den Fachexperten dar, was wiederum den Fachexperten motiviert, mehr Inhalte zu schreiben.

Wie LinkedIn 10 Millionen Seiten mit Experteninhalten erstellt hat

LinkedIn identifiziert Fachexperten und kontaktiert sie, um einen Aufsatz zu diesem Thema zu schreiben. Die Aufsatzthemen werden von einem KI-Tool „Konversationsstarter“ generiert, das von einem LinkedIn-Redaktionsteam entwickelt wurde. Diese Gesprächsthemen werden dann den Fachexperten zugeordnet, die im Skills Graph von LinkedIn identifiziert werden.

Der LinkedIn Skills Graph ordnet LinkedIn-Mitgliedern Fachwissen über ein Framework namens „Structured Skills“ zu, das maschinelle Lernmodelle und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um verwandte Fähigkeiten zu identifizieren, die über das hinausgehen, was die Mitglieder selbst identifizieren.

Das Mapping nutzt Fähigkeiten, die in den Profilen, Stellenbeschreibungen und anderen Textdaten der Mitglieder auf der Plattform zu finden sind, als Ausgangspunkt, von dem aus sie KI, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um zusätzliche Fachkenntnisse der Mitglieder zu erweitern.

In der Skills Graph-Dokumentation wird Folgendes erläutert:

„Wenn ein Mitglied etwas über künstliche neuronale Netze weiß, weiß das Mitglied etwas über Deep Learning, was bedeutet, dass das Mitglied etwas über maschinelles Lernen weiß.“

…unser maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz durchforsten riesige Datenmengen und schlagen neue Fähigkeiten und Beziehungen zwischen ihnen vor.

…In Kombination mit der Verarbeitung natürlicher Sprache extrahieren wir Fähigkeiten aus vielen verschiedenen Texttypen – mit einem hohen Maß an Sicherheit – um sicherzustellen, dass wir eine hohe Abdeckung und hohe Präzision haben, wenn wir unseren Mitgliedern Fähigkeiten zuordnen …“

Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit

Die zugrunde liegende Strategie des Collaborative Articles-Projekts von LinkedIn ist genial, da sie zu Millionen von Seiten mit qualitativ hochwertigen Inhalten von Fachexperten zu Millionen von Themen führt. Das mag der Grund dafür sein, dass LinkedIn-Seiten in der Google-Suche immer sichtbarer werden.

LinkedIn erweitert sein Collaborative Articles-Projekt nun um Funktionen, die die Qualität der Seiten noch weiter verbessern sollen.

• Entwickelt, wie Fragen gestellt werden:
  LinkedIn stellt Fachexperten jetzt Szenarios vor, auf die sie mit Aufsätzen reagieren können, die sich mit realen Themen und Fragen befassen.
• Neuer, nicht hilfreicher Button:
  Es gibt jetzt eine Schaltfläche, über die Leser LinkedIn Feedback geben können, dass ein bestimmter Aufsatz nicht hilfreich ist. Aus SEO-Sicht ist es äußerst interessant, dass LinkedIn den Daumen-nach-unten-Button durch das Paradigma der Hilfsbereitschaft einrahmt.
• Verbesserte Themen-Matching-Algorithmen
  LinkedIn hat die Zuordnung von Benutzern zu Themen mit dem sogenannten „Embedding Based Retrieval For Improved Matching“ verbessert, das entwickelt wurde, um das Feedback von Mitgliedern über die Qualität des Thema-zu-Mitglied-Abgleichs zu berücksichtigen.

LinkedIn erklärt:

„Basierend auf dem Feedback unserer Mitglieder über unsere Bewertungsmechanismen haben wir unsere Bemühungen auf unsere Matching-Fähigkeiten zwischen Artikeln und Mitgliedsexperten konzentriert. Eine der neuen Methoden, die wir verwenden, ist das Embedding-based Retrieval (EBR). Diese Methode generiert Einbettungen sowohl für Mitglieder als auch für Artikel im selben semantischen Raum und verwendet eine Suche nach ungefähren nächsten Nachbarn in diesem Raum, um die besten Artikelübereinstimmungen für Mitwirkende zu generieren.“

Top-Tipps für SEO

Das Collaborative Articles-Projekt von LinkedIn ist eines der am besten strategisierten Projekte zur Inhaltserstellung seit langem. Was es nicht nur genial, sondern auch revolutionär macht, ist, dass es KI und maschinelle Lerntechnologie zusammen mit menschlichem Fachwissen nutzt, um fachkundige und hilfreiche Inhalte zu erstellen, die den Lesern gefallen und denen sie vertrauen können.

LinkedIn nutzt jetzt Benutzerinteraktionssignale, um die Qualität der Fachexperten zu verbessern, die zur Erstellung von Artikeln eingeladen werden, und um Artikel zu identifizieren, die nicht den Bedürfnissen der Benutzer entsprechen.

Der Vorteil der Erstellung von Artikeln besteht darin, dass die hochqualifizierten Fachexperten jedes Mal beworben werden, wenn ihr Artikel bei Google rankt, was jedem, der eine Dienstleistung oder ein Produkt bewirbt oder auf der Suche nach Kunden oder dem nächsten Job ist, die Möglichkeit bietet, seine Fähigkeiten und sein Fachwissen unter Beweis zu stellen und Autorität.

Lesen Sie die Ankündigung von LinkedIn zum einjährigen Jubiläum des Projekts:

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Ausgewähltes Bild von Shutterstock/I AM NIKOM