Как я взломал алгоритм LinkedIn и добился экспоненциального роста за 30 дней?
Ссылка: Вот мой профиль
Я был на LinkedIn в течение многих лет, но у меня никогда не было особого внимания. Мой профиль был приличным, но у меня не было много просмотров или связей. Я начал думать, что LinkedIn не для меня.
Но затем я обнаружил несколько вещей, которые помогли мне взломать алгоритм LinkedIn и добиться экспоненциального роста всего за 30 дней.
Вот несколько советов, которые я пробовал и тестировал:
- Используйте релевантные ключевые слова в своем профиле и сообщениях.Алгоритм LinkedIn использует TF-IDF (частота терминов – обратная частота документа), чтобы сопоставлять людей с контентом, который им интересен. Итак, обязательно используйте релевантные ключевые слова в своем профиле и сообщениях. Вы можете использовать инструмент исследования ключевых слов, такой как Ahrefs или SEMrush, чтобы найти наиболее релевантные ключевые слова для вашей отрасли.
- Регулярно публикуйте высококачественный контент.LinkedIn награждает людей, которые регулярно публикуют высококачественный контент. Поэтому не забывайте публиковать сообщения хотя бы раз в день и убедитесь, что ваш контент информативный, привлекательный и полезный. Вы также можете использовать изображения и видео, чтобы сделать ваши сообщения более привлекательными.
- Используйте аналитику LinkedIn для отслеживания своего прогресса. Инструмент аналитики LinkedIn может сообщить вам, сколько людей просматривают ваш профиль, сколько людей взаимодействуют с вашими сообщениями и откуда идет ваш трафик. Эта информация может помочь вам определить, что работает, а что нет, чтобы вы могли соответствующим образом скорректировать свою стратегию.
- Присоединяйтесь к соответствующим группам и участвуйте в обсуждениях. Присоединяйтесь к соответствующим группам и участвуйте в обсуждениях — это отличный способ привлечь внимание целевой аудитории. Когда вы участвуете в дискуссиях, не забудьте внести свой вклад и быть полезным. Не просто спамьте своими ссылками или занимайтесь саморекламой.
- Обратитесь к влиятельным лицам в вашей отрасли. Обратитесь к влиятельным лицам в вашей отрасли и расскажите им о своей работе. Вы также можете комментировать их сообщения и делиться их содержанием. Это отличный способ заявить о себе и наладить отношения с людьми, которые могут помочь вам в достижении ваших целей.
- Используйте функцию LinkedIn InMail для связи с людьми.Функция LinkedIn InMail позволяет отправлять персонализированные сообщения людям, которые не входят в вашу сеть. Это отличный способ связаться с людьми, которые, по вашему мнению, могут быть ценными связями.
- Используйте премиум-функции LinkedIn. Премиум-функции LinkedIn могут повысить эффективность алгоритма. Например, LinkedIn Premium дает вам доступ к расширенной аналитике, возможность видеть, кто просматривал ваш профиль, и возможность отправлять InMail кому угодно.
- Наберитесь терпения и настойчивости. Требуется время, чтобы набрать подписчиков в LinkedIn. Не ожидайте увидеть результаты в одночасье. Просто продолжайте публиковать высококачественный контент, взаимодействовать с другими людьми и обращаться к влиятельным лицам. Если вы будете терпеливы и настойчивы, вы в конечном итоге увидите результаты.
- Не сдавайтесь. Иногда вам захочется сдаться. Но не надо. Просто продолжайте в том же духе, и, в конце концов, вы достигнете своих целей.
Развлекайтесь! LinkedIn может быть отличной платформой для общения с людьми, изучения новых вещей и продвижения по карьерной лестнице. Так что не забудьте повеселиться!
Что такое алгоритм TF-IDF (частота терминов – обратная частота документа)?
TF-IDF (частота терминов — обратная частота документа) – это широко используемый алгоритм для поиска информации и анализа текста, в том числе в LinkedIn. Он используется для оценки важности термина в документе по отношению к набору документов.
Как работает алгоритм?
Частота термина (TF): измеряет частоту термина в документе. Чем больше раз термин появляется в документе, тем выше его значение TF.
Обратная частота документов (IDF): измеряет важность термина во всей коллекции документов. Термины, часто встречающиеся во многих документах, получают более низкое значение IDF, а термины, встречающиеся только в нескольких документах, получают более высокое значение IDF.
Окончательная оценка TF-IDF рассчитывается путем умножения оценок TF и IDF для каждого термина в документе. Эта оценка представляет релевантность термина в конкретном документе по сравнению с его появлением в других документах.
LinkedIn использует TF-IDF для анализа и понимания релевантности различных терминов в профилях пользователей, описаниях вакансий и контенте, размещенном на платформе.
Это помогает улучшить результаты поиска, рекомендации и персонализированный контент, улучшая общий пользовательский опыт и взаимодействие с платформой.
Код Python для алгоритма TR-IDF:
def tf_idf (документы):
«Рассчитывает оценку TF-IDF для каждого слова в каждом документе».
# Создайте словарь количества слов для каждого документа.
количество_слов = {}
для документа в документах:
word_counts[документ] = {}
для слова в document.split():
количество_слов[документ][слово] = количество_слов[документ].get(слово, 0) + 1
# Рассчитать частоту терминов (TF) для каждого слова в каждом документе.
tf = {}
для документа в word_counts:
tf[документ] = {}
для слова количество в word_counts[document].items():
tf[документ][слово] = количество / длина(document.split())
# Рассчитать частоту документа (DF) для каждого слова.
df = {}
для слова в word_counts:
для документа в word_counts:
если слово в word_counts[документ]:
df[слово] = df.get(слово, 0) + 1
# Рассчитать оценку TF-IDF для каждого слова в каждом документе.
tf_idf = {}
для документа в tf:
tf_idf[документ] = {}
для слова tf_value в tf[document].items():
idf_value = df[слово], если слово в df иначе 0
tf_idf[документ][слово] = tf_value * math.log10(len(документы) / idf_value)
вернуть tf_idf
Пример ввода:
documents = ["Это документ о кошках", "Собаки тоже классные", "Мне нравятся и кошки, и собаки."]
Вывод алгоритма TF-IDF для этих входных данных будет следующим:
{
«Это документ о кошках».: {
«кошки»: 0,6931471805599453,
«документ»: 0.15848931924611137,
“is”: 0.15848931924611137
},
«Собаки тоже крутые.»: {
«собаки»: 0,6931471805599453,
«документ»: 0,15848931924611137
},
«Мне нравятся и кошки, и собаки».: {
«кошки»: 0,46899502439954764,
«собаки»: 0,46899502439954764,
«оба»: 0,15848931924611137,
«документ»: 0,15848931924611137
}
}
Как видите, алгоритм TF-IDF вычислил оценку для каждого слова в каждом документе. Оценка выше для слов, которые чаще встречаются в документе и реже в других документах. Это означает, что слова «кошки» и «собаки» более важны в контексте этих документов, чем слова «это», «является» и «документ».
Если вам нравится читать, подпишитесь на DataXpert Connect, чтобы узнать больше!