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Olivier Derrien, directeur général de Salesforce France, présente la nouvelle application Work.com et son intérêt pour la reprise de l'activité dans les entreprises.


LinkedIn veut être plus pertinent

Le réseau social professionnel souffre depuis longtemps d’un léger problème : la majorité de ses utilisateurs ne s’y engagent pas. Au final, c’est une toute petite minorité qui attire la participation, un public d’influenceurs et des contenus viraux. Ce qui sonne plus Instagram que professionnel : LinkedIn révise donc ses algorithmes afin de faire remonter dans le flux les contenus vraiment pertinents.

LinkedIn peut parfois (souvent ?) être hérissant. Non, en vérité, le « Feed » (le fil d’actu) est insupportable ! Entre les citations remplies de philosophie de comptoir, l’autopromotion tout sauf subtile, l’auto-congratulation, plus des citations philosophiques (Steve Jobs a visiblement toujours la cote), le réseau social semble au moins aussi professionnel que Facebook.

Bilan, les conversations étaient généralement personnelles, les échanges limités et les études internes de LinkedIn auraient découvert que 1% des utilisateurs attiraient la majeure partie de la participation. La faute aux algorithmes, sans doute. Et ces 12 derniers mois, l’entreprise rachetée par Microsoft a procédé à de discrets changements afin de pousser dans le flux d’une personne les contenus correspondant à ses centres d’intérêt professionnels, plutôt qu’un contenu viral.

Le réseau de l’auto-promo

Le 25 juin, Pete Davies, Senior Director of Product Management chez LinkedIn, se fend d’un communiqué pour expliquer ces changements. Les algos de la plateforme vont donc désormais mettre en avant les posts des personnes avec lesquelles l’utilisateur interagit fréquemment, ou partageant des centres d’intérêt communs. L’utilisation des Mentions et des hashtags a également été affinée pour plus de pertinence, toujours en favorisant d’abord les personnes suivies et les centres d’intérêt.

Côté blog développeur, on en apprend un peu plus sur ce mécanisme de « pertinence d’une conversation » qui prend en compte trois facteurs : la valeur pour le membre, la valeur pour le réseau du membre (effets en aval) et la valeur pour le créateur de la publication. Mélangés à un soupçon de machine learning, voilà un LinkedIn plus pertinent pour chaque utilisateur. C’est en tout cas la promesse, reste à voir si elle se réalisera.


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