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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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!