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LinkedInのアルゴリズムを分析する

2019年240以上のLinkedInポストからヒットの秘訣を見つける

· LinkedIn

LinkedInでの240を超えるポストを2019年に投入し、アルゴリズムを調べた結果発表

LikedInのアルゴリズムは公式には公開されていません。そこで、2019年の240以上の自分の投稿ポストを分析して解析しました。その結果、ある方程式が見えました。

 

2019年のポストの結果は230.000 viewsと7.000 likesを超える実績でした。ここから学んだのは、LinkedInにはアルゴリズムがあると言う事実です。そもそもの調査のきっかけは、周りにいるLinkedInのプロフェッショナルな人達のアドバイスのダブルチェックでした。実際にデーターを示して、事実を述べる人は残念ながら、いませんでした。噂話を本当のように話しているかもしれません。私はそうなりたくなかったので、自分で調べることにしたのです。その結果、方程式まで発見することができました。

 

アルゴリズムを理解する事はマーケティング上非常に大事です。リンクトインは2020年11月現在世界中で7億22百万人を超えるメンバーが参加しているビジネスSNSです。リンクトインの活用はB2Bにおいては必須であり、またリンクトインはBtoBにおける最高のツールとなりました。

LinkedInのアルゴリズム分析のデーター こちらを元に考察を実施した

目次

  1. アルゴリズム分析結果発表
  2. アルゴリズム分析の背景
  3. アルゴリズム分析後の考察
  4. アルゴリズム分析から学ぶ事
  5. LinkedInの提供の効果測定の数値について注意すべき点
  6. アカデミーインの提供するサービスのコンセプトは科学的なアプローチ

1. アルゴリズム分析結果発表

「いいね」が多いと閲覧数が延びる事が証明されました。また上記のグラフから回帰分析を実施すると、線形回帰が引ける事が分かりました。すなわちロジックがある、アルゴリズムがあると言う事です。データー母数が240ありますので、分析には十分なサンプル数と考えます。

ざっと考察するに2000Viewsが欲しい場合は50の「いいね」が必要です。マーケターの方には有効的な目安になると思います。

LinkedInのアルゴリズムについてはOfficial Blogでその秘密が一部公開されています。要約すると

  • ポスト公開後の反応はあるか?
  • エンゲージメントが高いか?

が大事な要因となっています。前者の「ポスト公開後の反応はあるか?」は公開時間やタイミングを指しています。後者の「エンゲージメントが高いか?」はコンテンツの作り方がヒントになっています。ポスト投稿後の反応が高いと、LinkedInは公開範囲を拡大します。そしてそれは徐々に広がっていきます。反応はエンゲージメントを意味します。公式ブログによると、会話のやりとりを重要視しているようです。ですので「いいね」だけでなく、コメントの充実度が大事になりますね。

 

条件が複雑に絡んで、フィード上のポストの拡散が進んでいきますが、最も簡略な考え方は、「いいねの数が多い方が拡散されやすい」です。

2. アルゴリズム分析の背景

アルゴリズムに関する発言は大変意味があります。それはソーシャルマーケターには特に重大です。フィード上にポストが拡散されて初めて成果に結びつきます。これはLinkedInコンサルも同様です。またお客様も理解しやすい数値です。ポストの拡散手法と評価については、いくつかの考え方があります。それぞの特徴がありますが、基本的なフィードでの拡散方法を理解するのは十分な理由があると言えるでしょう。そこで、私は他人の発言に頼る事なく、データーを元にして、裏付けのある発言をしたいと考えました。これが1年にわたる調査を実施した背景です。

 

2019年はチャレンジの年でした。最終的に240回以上投稿し、頂いたコメントには全て返信しました。年初の計画は、54回の動画投稿、つまり週に1回の動画投稿を予定していました。20回の投稿後、最初に期待していたようなエンゲージメントが発生していないのが分かりました。エンゲージメントは、Likeやコメントを意味します。エンゲージメントが発生する事により、会話が生まれます。この会話を発生させ、ビジネスにつなげるのが、ソーシャルセリングやデジタルセリングの手法です。LinkedInの発表では動画で4倍のエンゲージメントが発生すると聞いていたので、より多くのいいねや特にコメントがつくことを期待していました。

そこで、私は制作時間の掛かる動画を止め、静止画とテキストの標準形で投稿するようになりました。従来のパターンに戻ったのです。その結果、投稿回数が増え、23万回の閲覧数と7千「いいね!」を獲得しました。今後は、この数値をビジネスに転換していく必要があります。ビジネスプロセスの開発とアルゴリズムの理解の双方が進んだ事は今後が楽しみになりました。そして、ビジネスのプラスの兆候が見えた事は何より良い事でした。

アルゴリズム分析からの考察 オリジナルのポストに飛びます

3. アルゴリズム分析後の考察

アカデミーインによる2019年のLinkedInポスト分析対象は240以上です。この母集団は静止画投稿、動画投稿、ブログが混在しています。キュレーションした投稿は除外しました。グラフに表示されているBlogデータは、回帰分析の集団から離れています。このことより、ブログは明らかに別のロジックで動いていると言うのが分かりました。実際ブログは数値が一桁以上通常のポストより低いの普通の様です。またどの様に振舞うのかは、実は良くわかっていません。

さらに、いつくかの例外値も発見しました。理由は不明ですが、時々ブレイクして、大きな結果を得る事があります。データーをグラフに落として分析すると、データの上にはっきりと近似直線を描くことが出来ました。これがLinkedInのアルゴリズムです。

2019年は、アルゴリズムの変化を2回感じました。2回目は12月に発生し、動画投稿のビューが約20%減少しました。ここで発表したアルゴリズムは2019年を通じての平均ですので、2020年は変わっているかもしれません。大きな変化があれば、分かりますが、2020年11月現在、そのようには感じていません。


240の投稿の99%は日本語で書かれています。日本市場に焦点を当て、オピニオンリーダーとして認識される事を目標にしました。。日本はLinkedInの会員数が200万人(2019年)です。さらに、他の世界地域に比べて活動指数が低いと言えます。2019年1月直近30日の投稿比率を比較すると、メンバー数に対し、日本は1%、ヨーロッパは6%が投稿しています。

世界で最も信頼されているビジネスSNSの広がりは日本ではまだまだと言えます。その一方、既にメンバーとなっている人たちはアーリーアダプターでもあり、一般的にはSNSへの参加率が高いはずです。にも関わらず、このような大差がついたのはやはり国民性なのか、それともTwitter等の他のSNSがまだまだ主流という事でしょうか。

4. アルゴリズム分析から学ぶ事

今回のアルゴリズム分析でますます確信が強くなった事は、継続性の大事さです。スペインバルセロナで教えてもらったパーソナルブランディングの3人の師匠達は揃って、「連絡がクライアントからあるようになった。今はお客さんを探しに行かない。ここまで4年かかった」口を揃えて言います(2017-2018年当時)。そして彼らは4人ともに、その4年間に1000件以上の投稿をしたとのことでした。これはセルフブランディングを作りたい人には大きなヒントです。

分析は自分の行動指標の裏付けをするためにしました。アルゴリズムの解明が主目的ではなくて、あくまでもツールの理解を深めるためです。私のゴールはパーソナルブランディングによる、経済的不安からの開放です。この意味は、「お仕事の依頼が勝手にやって来る」を意味しています。仕事を探しに行く必要はないのです。

2019年は私が初めて、彼らかの教えを系統立てて実施した年でした。彼らが教えてくれなかった多くの発見がありました。それは課題ではありましたが、正解を自ら見つけていくと言う作業の連続を意味していました。動画の40回の投稿では、結果やフォーマットなどに納得がいかず、計画を変更しました。100投稿に到達したときに数字を見直してみたら、LinkedInの投稿アルゴリズムがあることを実感することが出来ました。それを確認したかったので、データ母集団を集めることにし、とにかく200ポストを目指しました。その後、もう一度動画形式を試してみたかったので、それを実行して、2019年は240以上のポストをする事が出来ました。

この分析報告は多く方から理解を得る事が出来ました。忍耐と時間は掛かりましたが、研究成果の発表に類似していますね。リンクトインビジネスコーチの証明の一つになっているようです。皆さんのLinkedIn活用のヒントになると嬉しく思います。

5. LinkedInの提供の効果測定の数値について注意すべき点

リンクトイン がポストやブログで提示してくれる閲覧数やいいね数の集計期限があります。ここで採用した閲覧数やコメント数は手動計測なので、実際の数値は通常上方に修正が掛かります。また、LinkedInではポストの数値は6ヶ月しか保持しませんので、精度の高い計測は不可能です。こちらのポストを参照してみてください。

外部ツールとの連携で数値を集計する事が可能です。しかし、これらの数値がLinkedIn上の数値と同一になった事はありません。傾向を知る事は可能ですが、正確な数値をツール間で得る事は現状不可能と思われます。手動での集計は非常に手間です。多くのポストを行う場合は、非効率ですね。通常ポストは最大4日程の数値の上昇が見られますが、その後は僅かな上昇が見られるぐらいです。その後は特別なアクションをしない限りほぼ塩漬け状態になります。

企業アカウントの場合は、管理者ページの統計データーから様々なデーターが取得出来ますので、これは非常に便利です。個人アカウントには無い機能となっています。データーのダウンロードも出来ますので、エクセル等を利用しての分析も可能です。

 

企業向けのアルゴリズムの解析は未完です。企業向けの場合は、有料サービスによるトラフィックの確保や、Followerの獲得が可能になります。また、より一層企業ページを魅力的にする機能追加も可能となります。この様な外部要因により、因数が増えますので、今までのところ、今回の調査の様にアルゴリズムが見えて来ませんでした。

 

企業ポストの場合は、LinkedIn研修等により、従業員のLinkedInへの参加意欲が増えると、ポストが急激に伸びることが良くあります。これらの社内内部要因も複雑に絡んできます。エンゲージメント率を質の担保として捉えると、10%を平均して超えている場合には、運用は優秀と判断して良いでしょう。

世界最高のビジネスSNS LinkedInをビジネスモードに

6. アカデミーインの提供するサービスコンセプトは科学的なアプローチです

2018年からB2B向けに特化したLinkedIn活用サービスを企業向けに提供し始め、今では営業部、経営企画、人事向けにコースを提供しています。また、個人向けにパーソナルブランディングとビジネスコーチを2019年から提供開始しました。2021年からは日本の海外営業部の皆さんのために、既に20社以上の実績がある英語SEOサービスを、日本のお客様に提供します。

どのコースのゴールも、サービス終了後は持続的な成長が見込めるように、技術的な解決方法の提示だけでなく、考え方と対応の方針についてトレーニングを実施します。研修等にありがちな、終了後しばらくすると、元に戻るような事がないように、最大限の留意をしています。

このポストにもある様に、どのプログラムにも「事実ベースを基本に」が組み込まれています。業界情報とははっきり分けていますのですで、受講者はご自分での分析をなさる時に判断基準を持つ事が出来るでしょう。

判断基準を持てる事は、リンクトインの様にシステムがよく変わるプラットフォームとお付き合いする時に非常に大事です。何しろ彼らは毎日300程のテストをライブで実施している非常に動きの速い組織です。

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