LinkedIn 正在通过考虑用户在每个帖子上花费的时间来更新用于在其提要中对内容进行排名的算法。
在一篇博客文章中，LinkedIn 揭开了其算法的帷幕，并提供了内容排名方式的详细概述。
LinkedIn如何对内容进行排名
当用户登录 LinkedIn 时，有数以万计的“候选”帖子可能会出现在他们的提要中。
这些帖子经过 第一遍，候选生成层.
在这个阶段，LinkedIn 应用了一种轻量级的排名算法来识别 最佳候选人.
然后，LinkedIn 会根据多种因素确定如何在个人用户的提要中对最佳候选人进行排名。
病毒行动
这三种形式的参与被称为“病毒式行动”：
病毒行为可能具有下游和/或上游网络效应。
例如，重新分享帖子会产生下游效应。 这意味着重新分享帖子的用户的连接也将最终看到它。
另一方面，对帖子发表评论将产生上游效应。 这意味着它将在与帖子作者相关的用户的提要中得到更高的提升。
对于每个候选帖子，LinkedIn 的算法都会考虑用户参与的可能性以及潜在的上游和下游影响。
为什么停留时间很重要
依赖于预测点击和病毒相关数量的算法存在缺陷。
例如，点击和病毒式操作可能很少见，尤其是对于订阅源的被动消费者而言。
另一个限制是点击和病毒行为的二元性质——这意味着它们要么被执行，要么不被执行。
LinkedIn 的算法衡量是否执行了某项操作，但不衡量用户在采取某项操作后在某条内容上花费了多长时间。
他们可能点击了一个帖子并立即返回到主提要。
为了弥补这些缺点，LinkedIn 开始考虑停留时间，称与仅查看点击和病毒式操作相比，它具有以下优势：
什么是停留时间？
LinkedIn 是这样解释停留时间的：
“在高层次上，在提要上查看的每次更新都会产生两种类型的停留时间。 首先，有“在提要上”的停留时间，当会员滚动浏览他们的提要时，至少有一半提要更新可见时开始测量。
其次，有“点击后”的停留时间，即点击提要中的更新后花在内容上的时间。
LinkedIn 的工程师通过一系列测试确定，停留时间是衡量用户是否可能参与帖子的可靠指标。
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LinkedIn算法中的停留时间
LinkedIn 用户倾向于花更多时间查看他们决定采取病毒式行动的更新。
知道这一点后，LinkedIn 在其提要算法中加入了停留时间，以增加用户看到他们将参与的帖子的可能性。
对于营销人员来说，这意味着您必须制作不仅能吸引人们的注意力，而且还要长时间保持关注的 LinkedIn 帖子。
LinkedIn并不是第一个将停留时间纳入其算法的社交网络。 Facebook 也是如此。
展望未来，最成功的帖子并不总是获得最多喜欢、评论和分享的帖子。
如果人们不花时间消费他们参与的内容，这些信号就不会那么重要。
资源： LinkedIn 工程博客
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