От 880 показов до 220 000 в месяц: как мы ведём LinkedIn

Цифры

Показы по месяцам, из аналитики LinkedIn через официальный API. Это профиль основателя AI Map, не страница компании.

К концу августа — 75 233 охваченных участника за 28 дней и рост показов на 256% к предыдущему периоду. Важнее другое число: 84% показов пришло из-за пределов сети контактов. То есть контент разносит не круг знакомых, а алгоритм — а значит, аудитория растёт сама.

Решение первое: писать на языке аудитории

Русскоязычный LinkedIn — не то же самое, что англоязычный. Здесь профессиональная аудитория, которая переехала или работает на международном рынке, и её мало кто обслуживает: публично оформленного рынка размещений на русском в LinkedIn до сих пор нет.

Мы перестали пытаться писать «для всех» и начали писать для конкретных портретов: предприниматели, руководители в энтерпрайзе, маркетологи. Каждый пост размечается аудиторией — не для красоты отчёта, а чтобы потом видеть, какой портрет отзывается.

Решение второе: рубрики вместо потока

Контент разложен по рубрикам: экспертиза, новости, мысли и лайв, соц-апрув. У каждой своя задача. Экспертиза приносит доверие, новости — охват, лайв — отклик и комментарии.

Рубрика видна в аналитике, поэтому вопрос «что заходит» перестал быть предметом ощущений. Самый результативный формат за период — реакция на чужой пост с собственным разбором: 8 357 показов и 91 реакция у одного материала. Это не «вирусный контент», это разговор с людьми, которые уже обсуждают тему.

Решение третье: регулярность как система, а не как усилие

Главный убийца LinkedIn — «напишу, когда будет время». Мы задали сетку публикаций и ведём контент-план в собственном сервисе: слоты по дням и времени, посты заранее разложены по ним, статус виден на канбане.

Плюс переупаковка. Один флагманский материал живёт дальше: адаптированная версия уходит в Telegram, тезис — в Threads, разбор — в статью. Правила описаны сценарием, поэтому это не десять ручных действий, а одно.

Решение четвёртое: отвечать на комментарии

Банально, но именно здесь теряется больше всего. Комментарий — это человек, который уже поднял руку. LinkedIn поднимает пост, под которым идёт живое обсуждение, а вы получаете разговор, из которого выходят проекты.

Мы свели комментарии со всех площадок в одну очередь, где каждый собеседник — отдельный диалог со статусом «ждёт ответа». Это единственный способ не потерять человека под постом недельной давности.

Чего мы не делали

Не покупали охваты и не участвовали в «пóдах» — группах взаимных лайков. Не постили по пять раз в день. Не генерировали тексты целиком нейросетью: ИИ у нас помогает писать быстрее и качественнее, но материал остаётся авторским, иначе аудитория, которая пришла за экспертизой, уходит первой.

Что с этим делать вам

Порядок действий, который сработал у нас: определить два-три портрета аудитории, завести три-четыре рубрики с разными задачами, поставить сетку и держать её, отвечать на каждый комментарий, а через месяц посмотреть на цифры в разрезе рубрик и портретов — и убрать то, что не работает.

Всё, о чём здесь написано, мы ведём в собственном сервисе: сетка, рубрики, переупаковка, комментарии и аналитика по официальным цифрам площадок. Цифры в этой статье — оттуда же.

Каталог русскоязычных авторов LinkedIn: rating.aimap.agency/linkedin

AI MAP — AI-решения и бизнес-автоматизация, Ереван