不是内容不够好，而是系统还没认出你是谁。

你发了一条 LinkedIn 帖子，图做得精美、文案也走心。结果，点赞 3 个、浏览 127、没人评论。你怀疑是不是内容不对？是不是发帖时间不对？是不是没人看？

但其实——不是没人看，而是平台根本没推给**“对的人”**。

LinkedIn 算法在每一次曝光前，都会问自己一个问题：“这个人，值不值得被推荐？”

第一层真相：算法看“信号”，不是看“内容”

LinkedIn 的推荐逻辑，从来不看你写了什么，它看的是**“系统信号”是否满足“推荐资格”**。

你的内容能否被推荐，要先通过以下几项算法筛选：

• 内容检测： 确保帖子语义健康、非过度营销、非敏感话题。

• 帐号活跃度： 考察你近期的发帖频率和主动互动频率。

• 连接相关度： 你的受众是否与你内容的主题匹配。

只要其中一项低于阈值——你再优秀的内容，也会被**“限流墙”**拦在外面。

所以不是内容不行，而是算法还没**“信任”**你。

第二层逻辑：算法在“考察你的社交体征”

LinkedIn 有一个隐性打分系统（内部称 Content Relevance Model）。它在你发帖后，会在 3 小时内进行第一次评估。

评估指标包括：

• 平均停留时长： 读者在你的帖子上停留了多久。

• 首批互动质量： 点赞和评论的身份层级（二度、三度人脉）。

• 内容互动的多样性： 是否都是熟人或内部员工互动。

举个例子：

如果你发帖后，10 分钟内有 5 个点赞，其中 3 个来自**“非一度人脉”**，那么系统会立刻判断：“这条内容值得测试推荐”。

否则，它会被标记为【低相关低传播内容】，直接停留在**“个人层推荐池”，无法进入“公共推荐层”**。

第三层机制：LinkedIn奖励“被停留的思想”

LinkedIn 算法最看重的一点是：“你的内容能否让读者停留？”

不是点赞，不是评论，而是**“读者看了多久，是否有‘下拉动作’”**。

• 停留 > 6 秒： 算法认为内容“被阅读”，推荐加分。

• 停留 > 12 秒： 算法触发“延伸推荐测试”。

• 停留 > 20 秒： 算法认定“高质量内容”，推向更大圈层。

所以你真正要优化的，不是内容多专业，而是——能否在 3 秒内让读者决定**“我想看完”**。

“被读完，才是算法眼中‘有价值’的努力。”

第四层人性：算法偏爱“真实的信号流”

LinkedIn 不是 B2B 冷平台，它的算法逻辑更接近**“社交场”。你越“人味”**，越容易被推荐。

• 有故事场景的内容： 停留时间长。

• 有提问句或反思句的内容： 评论率高。

• 平铺直叙的干货类内容： 算法会视为**“低人性信号”**，推荐权重较低。

所以“越像人”，越能赢。

算法的信任是“换”来的，不是“给”的。

LinkedIn 从不随机推荐任何人。它推荐的，是**“持续给平台带来读者信号的人”**。

• 你每天登录 5 分钟点赞他人内容，

• 你发帖后 1 小时内亲自回复评论，

• 你主动在别人帖子下留言，

这些动作，算法全都记录。它在**“悄悄测试”**你是不是一个“值得被看见的人”。

不是系统偏心，而是系统**“更信任”**那些能带动互动的人。

总结：五步提升算法信任度

大宗师网络通过实战，总结出外贸人提升算法信任度、突破限流墙的五步 SOP：

1. 发前：检查受众匹配度。 确保你发布的内容主题，和你现有的连接人脉（目标客户）是高度对口的。

2. 发中：前 3 行设置情绪钩子。 利用悬念、痛点或数据，在 3 秒内留住读者，让人停留超过 6 秒。

3. 发后 1 小时：手动回复互动。 亲自回复每一条评论，这个动作会给算法强大的**“互动加权信号”**。

4. 日常：主动评论他人内容。 每天花时间对行业内高权重账号的内容进行深度评论，建立你的算法画像。

5. 周度：分析高表现内容。 分析后台数据，找出哪些“信号流”最有效，然后延续这种成功模式。

LinkedIn 算法不会奖励沉默者。 它只会推荐**“社交型内容创作者”**。

看完这些，你还觉得我们都一样，只是发发 post 吗？

你不是没内容，你是没信号。平台不会自动理解你，除非你先让它知道**“你值得被看见”**。

未来属于懂算法语言的外贸人。因为流量，不再是靠运气，而是靠理解。