最近，LinkedIn 的協作文章受到了很多關注，LinkedIn 最近報導，這些文章現已成為其 成長最快的流量驅動因素，因為越來越多的成員希望參與這些專家見解貼文。
LinkedIn 首次推出的協作文章 回到三月使用人工智慧產生的提示作為貼文的起點，然後邀請特定的 LinkedIn 用戶分享他們在所選主題上的專業知識。
我們的想法是，這將使 LinkedIn 能夠更好地利用應用程式中用戶的專業知識，同時它還具有額外的好處，即透過突出其專業知識的個人資料徽章來獎勵一致的協作文章貢獻者。
需要明確的是，您不一定必須成為任何領域的專家才能獲得此認可，您只需在應用程式中為協作文章做出貢獻即可。 但您也可以了解為什麼用戶想要這種類型的認可，這有助於使他們的個人資料脫穎而出。
因此，人們熱衷於貢獻的原因是有道理的，但其他用戶真的想閱讀這些多視角的貼文嗎？
根據 LinkedIn 的說法，他們確實這麼做了。
LinkedIn 報告稱，在一篇新文章中概述了創建協作文章流程的工程考慮因素 LinkedIn 用戶閱讀的協作文章數量較上季成長 74%。
根據 LinkedIn：
「自合作文章發布以來剛剛過去了六個多月。 我們已經慶祝了第一百萬個專家貢獻，很明顯，越來越多的成員正在轉向專家答案作為他們應對工作相關挑戰的指南。」
就我個人而言，我想說協作文章的閱讀體驗並不是那麼好，應用程式中的一系列用戶提供了一系列有用的、不太那麼好的引用。 但顯然，LinkedIn 引起了越來越多的興趣。
這是因為用戶正在尋找它們，還是因為LinkedIn希望在人們的提要中突出顯示協作文章，這是另一個問題。 但統計數據不會說謊，這可能意味著除了獲得「傑出貢獻者」徽章之外，為應用程式中的協作文章做出貢獻還有明確的價值。
LinkedIn 工程部落格上的完整貼文著重於 LinkedIn 在建立協作文章流程時考慮的各種因素，包括系統如何選擇哪些專家在每個貼文中提示輸入內容。
根據 LinkedIn：
“這個基礎設施的一個組成部分是識別真正的專家，這比看起來更難。 儘管我們配備了許多直接和間接訊號來衡量會員的技能熟練程度，但也存在著許多噪音。 其中一些訊號的覆蓋範圍較低，而另一些訊號的精度較低。 最終，合理發揮作用的信號是顯性技能（個人資料上的技能、他人認可的技能、最近的職位頭銜）和隱性技能的組合，隱性技能是根據最近招聘的職位發布或會員在工作申請期間的自我評估推斷出來的。 ”
這個過程還考慮了用戶根據其 LinkedIn 發文歷史做出原創貢獻的可能性，因此貢獻者有一定的資格水平，這應確保只有活躍的專家成員才能參與。
這些是一些有趣的註釋，它們可能會再次提示您重新考慮您對這種格式的參與，並可能尋找您自己的“最佳聲音”徽章。
您可以在此處閱讀 LinkedIn 對協作文章流程的完整概述。
