IA & Réseaux sociaux : l'algorithme de Linkedin
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 Publié le 
4/8/2020

IA & Réseaux sociaux : l'algorithme de Linkedin

Nous le savons tous, les algorithmes de tous les réseaux sociaux que nous utilisons sont bien rodés avec un mot d'ordre : favoriser l'intéraction avec du contenu qualitatif. Mais de quoi s'agit-il exactement ? Parlons aujourd'hui du réseau social professionnel le plus utilisé : Linkedin. Marie Fray, influenceuse & coach en visibilité Linkedin nous explique aujourd'hui en quoi l'algorithme de Linkedin est-il si particulier, et nous livre ses best practices pour favoriser l'intéraction sur ses publications.

Hello Marie ! Quel est ton parcours ?

Je suis passionnée par la communication et tout ce qui touche aux réseaux sociaux & stratégies digitales. J’ai travaillé pour des start-ups & maisons d’édition en tant que responsable communication et c’est en inbound marketing agence que j’ai eu une énorme révélation pour ce réseau social. J’ai développé une certaine appétence pour le réseau et était fascinée par le potentiel influenceur dont disposait Linkedin.

Je me suis très vite rendue compte que le reach sur une page entreprise était très faible par rapport à ce que l’on peut avoir avec un compte personnel, et cela fait maintenant 3 ans j’accompagne les dirigeants sur Linkedin dans leur visibilité sur le réseau.

Comment l’influence Linkedin a-t-elle démarré pour toi ? 

A mes débuts, j’écrivais des posts pour le plaisir sur des thématiques assez variées, je réalisais des vidéos podcasts. L’engagement a été rapide, parce que je tenais à sortir du discours corporate, du champ lexique très lisse.

Pour moi, le message à faire passer est simple : humaniser les équipes et l’entreprise pour générer des prospects.

Pourquoi l’influence Linkedin plus qu’un autre réseau social ? 

On peut dire que l’influence Linkedin est beaucoup plus accessible que sur d’autres réseaux sociaux en termes de génération de prospects. En effet, pour les autres réseaux, générer du lead en natif sans faire de publicité reste très fastidieux pour une jeune entreprise. En revanche, l’engagement d’influence Linkedin est largement atteignable pour un dirigeant, qu’il soit de grande ou de petite entreprise.

Quels seraient tes conseils pour développer son influence Linkedin ? 

  • La régularité : je publie 2 fois par semaine. La régularité fait clairement sortir du lot et est favorisée par l’algorithme. 
  • Avoir une bonne ligne éditoriale : je connais les problématiques de mes clients et je ne me limite pas du tout à leur personal branding. Exprimer ses opinions, ses retours d’expériences passées est toujours très apprécié.
  • Décomposer le contenu en thématiques : story telling & vision relative à l’entreprise, puis sa mission & son coeur de métier

Aujourd’hui, avec l’Employee Advocacy, les employés de l’entreprise sont tout autant impliqués que les fondateurs, et intéragissent énormément avec le contenu. Cela contribue à humaniser l’entreprise.

Il est également important de suivre ses analytics ! Elle permettent de mieux comprendre son audience, de trouver d’autant plus de thématiques qui pourraient lui plaire. Les analytics de Linkedin ne sont pas aussi poussées que pour d’autres réseaux sociaux mais permettent de savoir le type de contenu qui est apprécié par son audience réelle.

Peux-tu nous parler de l’algorithme de Linkedin ?

Il évolue constamment ! En Mai 2020, l’algorithme a subi un changement particulièrement important, en y introduisant le concept de Dwell Time. Ce qui va être favorisé : le temps passé à interagir avec la publication (lecture, vue, discussion en commentaire etc), autant que la qualité du contenu en lui même.

Avant…..

Il était bien connu de tous que la première heure de publication était décisive et permettait de doper l’algorithme pour donner un maximum de visibilité au contenu, par des likes, des commentaires et des partages. L’algorithme redistribuait ensuite la visibilité avec les personnes qui interagissait avec le contenu.

Maintenant, ce « dopage d’algorithme », n’est qu’une des composantes du succès d’un post. Linkedin va tout autant favoriser un contenu qualitatif. 

Meaning ? Pour la personne qui publie, l’algorithme va dans un tout premier temps analyser le temps passé par l’utilisateur sur son feed et les publications qualitatives.


En d’autres termes, au plus une personne va passer du temps sur du contenu de qualité, au plus ses propres publications vont être favorisées.

Ensuite quand il s’agit d'évaluer le contenu posté, l’algorithme se décompose en 4 étapes :

  • Est-ce un contenu qualitatif ou non ? Analyse de la publication (est-ce que c’est un texte, un visuel, quelle est la qualité graphique de celui-ci ?), recherche de coquilles ou fautes d’orthographe .
  • Ce contenu a-t-il du potentiel ? Linkedin va afficher la publication à un échantillon de personnes et va étudier l’engagement de celui-ci. Le but est ainsi d’évaluer le potentiel viral de la publication. 
  • En fonction de ces retours, Linkedin va petit à petit élargir l’échantillon de population atteinte et attribuer des points à la publication : 1 point pour un like, 2 points pour le partage, 3 points pour un commentaire. Ces points auront d’autant plus d’importance si votre publication est likée ou commentée par votre réseau de premier degré :
Une publication est également l’occasion pour Linkedin d’évaluer la qualité de votre réseau.


En somme, 2 choses sont maintenant à prendre en compte pour favoriser vos posts : le nombre d'interactions autant que le temps passé par chaque internaute à interagir avec le post.

  • A partir de là, il y a 2 possibilités : un éditeur Linkedin choisira de faire exploser une publication, ou de la killer. Cela peut potentiellement arriver à toute publication ! Avec ce nouvel algorithme, les contenus textes engageants marchent d’autant mieux. Beaucoup de mes propres posts ne sont que du texte, sans visuel, ni vidéo.

Entre stratégie d’influence, algorithmie et moteur de recommandation : retrouvez le retour d’expérience de notre alumni Boukar, fondateur de Plaiz, réseau social dédié à la mode ! Il a notamment réalisé son projet final sur un type de système recommandation, le collaborative filtering, permettant de proposer du contenu personnalisé aux utilisateurs du réseau.

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Myriam Emilion
Écrit par
Myriam Emilion
 - 
Directrice Marketing @
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