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LinkedIn滞在時間から行動予測へのシフト
監修者
株式会社コスパ・テクノロジ-ズ 代表取締役
中島 嘉一
SNSリンク：https://linktr.ee/nakajima
株式会社コスパ・テクノロジーズ 代表取締役。
愛媛大学情報工学部卒業後、船井電機にて中国駐在し5,000人規模の組織管理とウォルマート向け海外営業を担当。
上海で起業し通算10年の中国ビジネス経験を持つ。Web制作・デジタルマーケティング歴13年以上で現在は英語圏・中華圏を中心とした海外展開支援のスペシャリストとして活動。
多言語Webサイト構築、越境EC、SNS・広告運用を駆使して企業の海外顧客開拓から、国内向けWebサイト制作・ブランディングまで、戦略立案から実行まで一貫サポート。
海外ビジネスに関するセミナーやイベントに登壇するほか、SNS総フォロワー5万人以上、中小機構海外販路開拓アドバイザーとして中小企業から上場企業まで幅広く支援実績を持つ。
LinkedInのアルゴリズムで滞在時間が大事だと言われてきました。
でも今、その先に進んでいます。
どういうことか。
滞在時間やいいねの数は、
あくまで表面的な反応にすぎません。
B2Bで本当に必要なのは、
その先にある商談や採用といった成果です。
今LinkedInが力を入れているのは、
過去の行動データから次に何をするかを予測すること。
たとえば広告運用では:
誰が今、実際に購入を検討しているのか。
どのアカウントが商談に進む可能性が高いのか。
AIがインテントシグナル(意図を示す行動)を読み取り、
温度感の高い見込み客を自動で特定できます。
採用でも同じです。
求人を出すだけでなく、
誰が応募に進みやすいか、誰が辞退しそうかを予測し、
先回りしてアプローチできるようになっています。
投稿のタイミングも、
勘ではなく予測データで決める時代です。
過去のエンゲージメントから、
特定のオーディエンスが最も反応しやすい曜日・時間を割り出し、
そこに合わせて投稿できます。
つまり、
たくさん見られることがゴールではなく、
誰に、いつ、どう届けるかを精度高く設計することがゴールになっています。
これからのLinkedInは、
予測AIと生成AIが組み合わさります。
予測AIが誰にアプローチすべきかを判断し、
生成AIがその人に刺さるメッセージを作る。
滞在時間を伸ばすことも大事です。
でも、それは手段であって目的ではありません。
LinkedInで成果を出すなら、
どれだけ見られたかではなく、
誰に届いて、何が起きたかを追える設計が必要になります。
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