Almost Timely News: 🗞️ Dando vida a la Guía del Algoritmo de LinkedIn con IA (2025-05-25) :: Ver en el navegador
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Mis Reflexiones: Dando vida a la Guía del Algoritmo de LinkedIn con IA
Te recomiendo que veas la versión en video de este boletín para observar los resultados de la IA y el proceso.
La semana pasada, les informé sobre la Guía no oficial del algoritmo de LinkedIn para profesionales del marketing recientemente revisada. Es una compilación de todos los datos que LinkedIn publica sobre cómo funcionan sus sistemas.
Mucha gente la descargó y comentó, expresando su agradecimiento. Eso está bien, pero todavía me pregunto qué está HACIENDO la gente con ella. No está pensada para ser material de estantería, para ponerla en un estante o en una lista de lectura que nunca se lee. Está hecha para ser usada.
La guía es altamente prescriptiva, con explicaciones sobre por qué las cosas importan y qué deberías hacer al respecto, pero… todos sabemos que los tiempos son agitados. El tiempo en sí mismo es escaso.
Lo que me llevó a pensar, ¿cómo sería realmente usar esta herramienta, recorrer algunos casos de uso prácticos? Así que hagámoslo hoy. Pongamos en práctica el contenido de la guía de maneras significativas y tangibles.
Parte 1: Preparación (Mise en Place)
Aquí hay un secreto mal guardado sobre la guía. Como era de esperar, está escrita tanto para la IA como para los humanos. Sí, las explicaciones técnicas están ahí para que las personas emprendedoras o escépticas puedan verificar la bona fides de la guía, pero seamos honestos, casi nadie revisa las fuentes hoy en día. Apenas logramos que la gente lea los titulares, mucho menos que profundice en las entrañas de una explicación.
No, el lenguaje técnico que contiene está más pensado para las máquinas que para los humanos.
Así que, con eso en mente, abordemos un escenario muy específico. Digamos que eres alguien que está buscando trabajo. Sabes para qué tipo de empresas quieres trabajar, y quizás incluso haya personas específicas a las que estés pensando en influenciar, tratando de atraer su atención.
¿Quiénes son esas personas? ¿De qué hablan?
Nuestro primer paso en nuestra preparación es recopilar esa información. Finjamos que no conocía a mi CEO y socia, Katie Robbert. Digamos que yo era un intrépido buscador de empleo y quería llamar su atención, con la esperanza de que mis publicaciones aparecieran en su feed y que LinkedIn me recomendara como alguien a quien seguir.
Primero querría saber —a partir de la guía— cuál es el lenguaje que define a Katie. Qué hay en su perfil, qué hay en sus publicaciones, qué hay en sus comentarios. Luego querría saber con quién interactúa, a quién ve actualmente en sus feeds y de qué se tratan.
Ahora, hay cualquier cantidad de herramientas legítimas y menos legítimas que pueden hacer este tipo de extracción de datos, pero les daré la más simple de todas:
- Abre LinkedIn en tu dispositivo móvil.
- Activa la grabación de pantalla.
- Desplázate por el perfil de Katie a un ritmo moderado.
- Desplázate por las publicaciones, comentarios y conexiones que interactúan con Katie y viceversa.
- Desplázate por las conexiones obvias de primer grado con las que ella interactúa.
- Desactiva la grabación de pantalla.
- Sube el video a cualquier herramienta de IA generativa que pueda procesar video.
- Haz que la IA generativa transcriba el video.
Aquí tienes un prompt de transcripción simple para esto.
He adjuntado una grabación de pantalla donde navego por el perfil y las actividades de Katie Robbert. Transcribe el perfil de LinkedIn de Katie Robbert. Asegúrate de transcribir el perfil completo tal como se muestra en el video. Luego, transcribe el texto de las publicaciones y comentarios de Katie Robbert en el orden en que aparecen en el video. Después, transcribe los perfiles de las personas que se muestran en el video, Brooke Sellas y Danielle Blackwell. Finalmente, transcribe sus publicaciones y comentarios, organizados por persona.
En solo unos pocos pasos, has extraído toda la información relevante que necesitas para hacer este análisis.
Querrás hacer lo mismo contigo. Desplázate por tu perfil. Desplázate por las personas con las que interactúas, lo que ves en tu feed, los comentarios que dejas. Realiza el mismo proceso.
Ahora tienes dos corpus de datos: el tuyo y el de tu sujeto de interés.
Parte 2: Extracción y Análisis
Abre la herramienta de IA generativa de tu elección y utiliza el mejor modelo de razonamiento al que tengas acceso (Gemini 2.5, o3, Claude 4, DeepSeek R1, etc.). Ingresa la guía de LinkedIn de Trust Insights.
Comienza con este prompt y tus datos transcritos de la Parte 1.
Realicemos un análisis semántico de mi perfil, actividades y conexiones en LinkedIn. Usando la transcripción que he incluido más el conocimiento de la Guía no oficial del algoritmo de LinkedIn para profesionales del marketing, evalúa cómo me ve el algoritmo de LinkedIn, imitando lo mejor posible los sistemas descritos en la guía. Explica el lenguaje que uso, los temas con los que interactúo y cómo los sistemas de LinkedIn me perciben según la guía. Clasifica los temas en orden descendente de prevalencia, con el lenguaje asociado que uso para cada uno, y tu explicación de cómo realizaste el análisis.
Luego, realiza exactamente el mismo proceso con los datos transcritos sobre Katie de la Parte 1.
Lo que deberías obtener son análisis detallados de estos conjuntos de datos, organizados de la manera en que los sistemas de LinkedIn los ven, como información semántica e incrustaciones (embeddings).
Parte 3: Comparación
Fundamentalmente, lo que sucede internamente en LinkedIn es un análisis de nuestro espacio semántico —todas las cosas que decimos y hacemos— comparado con el espacio semántico del resto de las personas en nuestra red y su red. Parte de los sistemas de decisión detrás del feed de LinkedIn intentan emparejar a personas cuyos espacios son similares, bajo la premisa de que lo similar atrae a lo similar. Los temas sobre los que publico, si tus actividades son similares a las mía, probablemente sean temas con los que interactuarías.
Lo que intentamos hacer es efectivamente lo mismo. Parte de los nuevos sistemas de LinkedIn utilizan LLM (grandes modelos de lenguaje), modelos de lenguaje como LiRank y LiGNN para realizar esta tarea a escala masiva. Nosotros lo estamos replicando en LLM fundamentales como o3 de ChatGPT, Gemini 2.5, etc.
Nuestro siguiente paso es comparar los dos análisis semánticos de mi perfil y el de Katie.
Aquí tienes un prompt de ejemplo:
Usando mi perfil semántico y el perfil semántico de Katie, compara y contrasta ambos. ¿Dónde coincidimos Katie Robbert y yo? ¿En qué nos diferenciamos? Produce un análisis de las coincidencias en orden descendente de prevalencia basado en los dos perfiles semánticos.
Este análisis nos da una comprensión clara del espacio lingüístico y la brecha entre nuestros dos mundos en LinkedIn. Podemos ver en qué nos parecemos en lenguaje y temas con nuestro sujeto de interés, y en qué nos diferenciamos.
Esta parte por sí sola puede ser reveladora. Podrías descubrir que, aunque realmente quieras trabajar para alguien como Katie, tus interacciones y contenido en LinkedIn están tan alejados de quién es ella y de lo que le importa, que la probabilidad de que alguna vez vea tu contenido o perfil es increíblemente baja. Para un individuo, eso podría ser ligeramente preocupante. Para una cohorte —es decir, CEOs y tomadores de decisiones— podría ser alarmante. Podrías estar repeliendo activamente a las personas que más te importan porque lo que estás haciendo en LinkedIn no tiene ninguna relevancia para ellos.
Este análisis nos da la base para nuestros próximos pasos, mejorando nuestro propio contenido.
Parte 4: Mejora del Perfil
Si Katie es el tipo de persona en conjunto a la que quiero atraer —CEOs y tomadores de decisiones, partes interesadas que podrían emplearme— entonces probablemente me convendría adaptar mi perfil de LinkedIn al espacio lingüístico en el que ella y personas como ella operan.
Sabemos por la Guía que los datos de nuestro propio perfil se utilizan en los sistemas de decisión que determinan lo que aparece en los feeds de las personas. Si mi perfil de LinkedIn trata exclusivamente sobre payasos, y a ninguno de mis sujetos de interés le importan los payasos, no hay coincidencia, ninguna probabilidad de que tenga sentido mostrarle mi perfil a esa persona.
Entonces, lo que querríamos hacer es revisar nuestro perfil de LinkedIn para que ese diagrama de Venn se superponga más, sin perder nuestra esencia en el proceso. Aquí tienes un prompt de ejemplo.
Usando el análisis diferencial semántico entre mi perfil y el de Katie Robbert, y la arquitectura de sistemas conocida de la Guía no oficial del algoritmo de LinkedIn para profesionales del marketing, comencemos a mejorar mi perfil de LinkedIn para cerrar esas brechas semánticas. Lee mi perfil y detecta dónde hay oportunidades para cerrar las brechas semánticas reescribiendo descripciones de trabajo, experiencias y mi declaración “Acerca de”. Hazme una pregunta a la vez sobre mi perfil para ayudar a recopilar más información sobre lo que revisaremos, hasta que tengas suficiente información para aumentar la superposición. Una vez que tengas suficiente información, házmelo saber. Es de vital importancia que permanezcamos honestos y veraces, por lo que habrá límites en cuánto podemos revisar sin dejar de ser veraces. Hazme la primera pregunta.
Sigue este proceso. Tómate tu tiempo. Responde las preguntas en profundidad para obtener el mejor resultado posible; este no es el momento de tomar atajos o impacientarse.
Una vez que tu herramienta de IA termine de hacer preguntas, pídele que te devuelva tu perfil revisado. Revísalo, haz los cambios que necesites, y ahora tu perfil tendrá una mayor relevancia semántica para tu sujeto de interés.
Parte 5: Mejora del Contenido
Ahora que la base está lista, es hora de empezar a crear contenido que, con suerte, atraiga la atención de Katie y de personas semánticamente similares a ella. Lo que queremos hacer es generar ideas de contenido sobre las que podríamos escribir que tengan la mayor coincidencia con el análisis de su perfil semántico.
Volvemos a nuestros archivos transcritos de las interacciones de Katie. ¿Con qué tipos de contenido interactúa más? ¿Qué capta su atención, detiene su desplazamiento (scroll) y la lleva a participar? No adivines: pídele a tu herramienta de IA que analice los datos conocidos que tienes. A partir de esos datos, podemos crear datos completamente nuevos.
Aquí tienes un prompt de ejemplo:
Basándote en tu análisis de los temas y tipos de contenido con los que Katie Robbert interactúa más, desarrollemos 10 nuevas ideas de temas que el algoritmo de LinkedIn probablemente mostraría en su feed. Usando la orientación de la Guía no oficial del algoritmo de LinkedIn para profesionales del marketing, identifica 10 ideas que tengan la mayor probabilidad de funcionar con los sistemas de LinkedIn, especialmente la selección de candidatos, el clasificador de primer paso y el clasificador de segundo paso. Enumera las ideas en orden descendente de probabilidad de ser recomendadas. Explica cada idea de manera concisa. Indica la probabilidad como un porcentaje.
Una vez que tengamos una lista de ideas, podemos proporcionar retroalimentación adicional sobre cómo queremos darles vida, como esquemas, publicaciones reales de LinkedIn, etc. Sea lo que sea que elijamos, queremos validar la idea y el resultado final con la guía. Por ejemplo:
Basándote en tu análisis de los temas y tipos de contenido con los que Katie Robbert interactúa más, y usando la orientación de la Guía no oficial del algoritmo de LinkedIn para profesionales del marketing, califica este contenido en función de qué tan cercano semánticamente está a Katie y qué tan bien interactuará con la selección de candidatos, el clasificador de primer paso y el clasificador de segundo paso. Evalúa las áreas principales, proporciona una puntuación para cada área junto con una explicación, y luego proporciona una puntuación consolidada. Después de haber calificado el contenido, ofrece de 2 a 5 sugerencias sobre cómo revisarlo para aumentar la puntuación.
Ahora tenemos las herramientas necesarias para crear contenido. Dejaré como ejercicio para ti decidir qué y cómo desarrollar estas ideas cuando sigas este proceso por tu cuenta.
Parte 6: Conclusión
Para ser claros, este proceso específico es uno que deberías usar mucho antes del proceso de solicitud de empleo. La intención aquí es volverte lo más relevante semánticamente posible para alguien como Katie Robbert, aprovechando las partes conocidas de los sistemas de LinkedIn y cómo funcionan a un nivel muy técnico para guiar nuestros esfuerzos.
Todavía te tomará tiempo hacer estos ajustes y crear un cuerpo de trabajo que atraiga directamente al tipo de personas que quieres influenciar. Sin embargo, lo que este proceso sí hace es reducir la cantidad de conjeturas que te tomaría identificar y cerrar esas brechas.
No se necesita un gran salto de imaginación para ver de qué otras maneras se podría usar este superpoder particular para otros propósitos, desde ventas empresariales hasta cualquier tipo de campaña de persuasión o influencia. Como con todos los superpoderes, hará que lo bueno sea mejor y lo malo sea peor, así que por favor usa tus nuevos poderes de manera responsable y respetuosa.
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