Mes clients et mes étudiants me demandent souvent ce qui détermine les classements de recherche sur LinkedIn. Certains des facteurs de classement sont évidents, comme je l'ai montré dans les exemples précédents. Utilisez vos mots clés cibles comme champ de votre nom de famille, dans votre titre professionnel et dans votre résumé de profil. Aussi évident que cela puisse paraître, LinkedIn ne nous dit pas officiellement ce qui détermine notre classement de recherche.
LinkedIn utilise des algorithmes propriétaires pour classer les
résultats obtenus lorsque vous recherchez des personnes sur le site.
1. Il n'y a pas de classement unique pour la recherche LinkedIn. Contrairement aux moteurs de recherche standard, nous générons des scores de pertinence uniquement pour chaque membre. Même si une requête renvoie les mêmes résultats pour tout le monde, l'ordre est déterminé en partie par le profil, l'activité et les connexions de la personne effectuant la recherche. Tester une requête auprès d'une poignée d'utilisateurs n'est pas susceptible de refléter le classement général de chaque profil parmi les millions de requêtes que LinkedIn a tous les jours. Une mesure plus précise serait le nombre de vues obtenues par votre profil, que vous pouvez découvrir dans la section Qui a vu votre profil sur votre page d'accueil.
2. La pertinence du chercheur est basée sur une variété de facteurs. La pertinence est un algorithme propriétaire que nous améliorons constamment. Notre objectif est d'optimiser les résultats de recherche pour le chercheur. Avant de renvoyer les résultats, nous considérons l'activité du chercheur sur LinkedIn, les profils renvoyés par la requête et d'autres membres qui ont effectué des recherches similaires pour déterminer l'ordre de tri. Ceux-ci, avec d'autres facteurs, se combinent pour nous fournir des données afin d'améliorer la qualité globale des résultats de recherche de nos membres.
3. Plus de mots-clés ne
sont pas toujours meilleurs. Notre conseil serait d'inclure dans votre profil
uniquement les mots-clés, y compris les mots-clés répétés, qui reflètent le
mieux votre expertise et votre expérience. Si vous intégrez une liste étendue
de mots clés dans votre profil, vous risquez d'apparaître dans un nombre élevé
de recherches. La question que vous devez vous poser, cependant, est de savoir
si les membres considèrent votre profil pertinent à leur recherche. Sinon, leur
comportement en tant que groupe collectif peut influencer l'algorithme utilisé
pour vous classer dans les résultats de recherche.1. Il n'y a pas de classement unique pour la recherche LinkedIn. Contrairement aux moteurs de recherche standard, nous générons des scores de pertinence uniquement pour chaque membre. Même si une requête renvoie les mêmes résultats pour tout le monde, l'ordre est déterminé en partie par le profil, l'activité et les connexions de la personne effectuant la recherche. Tester une requête auprès d'une poignée d'utilisateurs n'est pas susceptible de refléter le classement général de chaque profil parmi les millions de requêtes que LinkedIn a tous les jours. Une mesure plus précise serait le nombre de vues obtenues par votre profil, que vous pouvez découvrir dans la section Qui a vu votre profil sur votre page d'accueil.
2. La pertinence du chercheur est basée sur une variété de facteurs. La pertinence est un algorithme propriétaire que nous améliorons constamment. Notre objectif est d'optimiser les résultats de recherche pour le chercheur. Avant de renvoyer les résultats, nous considérons l'activité du chercheur sur LinkedIn, les profils renvoyés par la requête et d'autres membres qui ont effectué des recherches similaires pour déterminer l'ordre de tri. Ceux-ci, avec d'autres facteurs, se combinent pour nous fournir des données afin d'améliorer la qualité globale des résultats de recherche de nos membres.
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