LinkedIn переделал алгоритм ленты: теперь с LLM LinkedIn обновил архитектуру алгоритма ленты. Теперь система использует большие языковые модели (LLM), чтобы лучше понимать, о чём пост и как он связан с интересами пользователя. Что изменилось Раньше алгоритм опирался на историю взаимодействий — что лайкал месяц назад, то и показывал дальше. Теперь система адаптируется к актуальным интересам. Вот пример: вы performance-маркетолог и начали активно читать про AI-автоматизацию в рекламе. Старая система на ключевых словах эту связь не поймала бы. Новая — понимает, что маркетологи сейчас массово внедряют ИИ в кампании, и начнёт показывать релевантный контент. Конкретные улучшения Скорость реакции — свежие новости по вашей теме появляются в ленте через минуты, а не часы. Новички получают релевантную ленту даже без истории взаимодействий. LinkedIn обещает фильтровать engagement bait — посты в стиле «Напиши «Да», если согласен» и видео, которые не связаны с текстом. Плюс понижать в выдаче переработанный контент без новых инсайтов. Что это значит для авторов Не нужно подстраиваться под алгоритм и накручивать вовлечение. Система теперь понимает контекст лучше и сама найдёт заинтересованную аудиторию. Допустим, вы SMM-специалист и написали разбор новых фич Instagram. Раньше пост мог потеряться, если у вас мало подписчиков. Теперь алгоритм покажет его другим диджитал-маркетологам, которые недавно интересовались соцсетями — даже если они с вами не связаны. Экспертный контент по свежим темам должен получать больше охватов. Правда, общий охват каждого поста может упасть — но вовлечённость вырастет за счёт точного таргетинга. Посмотрим, как это сработает на практике. Пока ясно одно: лента LinkedIn становится умнее, и ставка теперь на актуальность и экспертизу, а не на популярность. Кстати, это уже второй крупный апдейт за месяц, где платформа встраивает LLM в ядро продукта. Тренд, о котором я записал видео раньше — нейросети перестают быть отдельной фичей и становятся частью алгоритмов — набирает обороты.