En 2025, l’algorithme de LinkedIn change de cap, privilégiant la pertinence au détriment de la viralité.
Ce virage a des conséquences concrètes :
- Le « reach » (portée médiane des publications) a chuté d’environ 47 % entre février et septembre.
- Les engagements et la croissance du nombre d’abonnés ont reculé d’environ 40 %.
Pour les créateurs de contenu, LinkedIn monétise désormais la portée, notamment via le bouton « Boost » (publications sponsorisées).
En toile de fond, l’équipe de LinkedIn a présenté dans une publication de recherche (sur arXiv) 360Brew, un modèle d’intelligence artificielle « decoder-only » de 150 milliards de paramètres conçu pour unifier ses systèmes de recommandation (fil d’actualité, offres d’emploi, suggestions de contacts, etc.).
Bien que la plateforme n’ait pas officiellement confirmé le calendrier de déploiement complet de 360Brew dans le fil d’actualité, de nombreux experts estiment qu’il influence déjà la visibilité des posts, ce qui explique les changements observés.
Face à cette évolution, les anciens outils d’automatisation et les « hacks » d’engagement (comme les incitations à commenter « oui ») trébuchent et multiplient les erreurs.
Pour plus de visibilité, il est désormais crucial de s’adapter :
- Testez vos actions pour identifier ce qui fonctionne le mieux dans ce nouvel environnement sémantique axé sur la compréhension du contenu par l’IA.
- Produisez des contenus de qualité et pertinents.
- Concentrez-vous sur des sujets d’expertise clairs et cohérents avec votre profil.
- Encouragez les commentaires significatifs (conversation profonde) plutôt que l’engagement superficiel.
1. Pourquoi 2025 est une année charnière pour l’Algorithme Linkedin ?
Le signal faible devenu fort : la baisse de reach
- Constat chiffré : reach moyen -47 % (févr. → sept.), engagements et croissance ~ -40 % (selon Just Connecting, automne 2025).
- Effets sur le feed : visibilité plus volatile, pics viraux plus rares, avantage à la cohérence thématique et à la qualité des interactions.
- Lecture : l’Algorithme Linkedin concentre la distribution sur l’intérêt utilisateur plutôt que sur la popularité instantanée.
Contexte : explosion du contenu IA et quête de pertinence
Le contenu généré par l’IA inonde le fil. LinkedIn pousse la pertinence sémantique et la crédibilité. Objectif : encourager des échanges utiles et connecter mieux contenus ↔ centres d’intérêt.
2. Ce que l’Algorithme Linkedin semble privilégier maintenant
Moins de viralité “brute”, plus de pertinence thématique dans l’Algorithme Linkedin
D’abord, l’algorithme valorise la cohérence des sujets. Ensuite, il récompense la constance éditoriale sur plusieurs semaines. Par ailleurs, les comptes qui publient dans un même champ lexical gagnent en lisibilité. Ainsi, les signaux de pertinence s’additionnent et stabilisent la distribution. En pratique, pensez “séries”, angles récurrents et mots-clés répétés avec mesure. Enfin, évitez les sauts de thème qui diluent l’intérêt.
Le commentaire pèse plus que le like dans l’Algorithme Linkedin
D’un côté, le like reste un signal léger. De l’autre, le commentaire déclenche une vraie conversation. De plus, les échanges prolongés indiquent un intérêt durable. Ainsi, l’algorithme détecte mieux la valeur pour l’audience. En pratique, terminez vos posts par une question précise, puis relancez avec 1–2 sous-questions. Cependant, fuyez les appels artificiels au commentaire : privilégiez des sujets concrets et discutables. Enfin, répondez vite pour étirer le fil.
Montée des “Posts suggérés” et bouton Boost dans l’Algorithme Linkedin
D’une part, les posts suggérés étendent la portée au-delà du premier cercle. D’autre part, le bouton Boost accélère cette extension de manière payante. Par conséquent, la découverte dépend à la fois de la pertinence perçue et d’un éventuel budget. De plus, les contenus déjà engageants bénéficient mieux de ces mécanismes. Ainsi, testez Boost seulement après des signaux positifs (commentaires, sauvegardes, temps de lecture). En pratique, fixez un objectif, une audience claire et une fenêtre courte. Enfin, comparez l’incrémental avant/après pour décider de poursuivre… ou d’arrêter.
3. 360Brew : ce que l’on sait et ce qu’on ignore pour l’Algorithme Linkedin
360Brew en bref et son lien avec l’Algorithme Linkedin
D’abord, 360Brew désigne un modèle IA “decoder-only” conçu par l’équipe de Linkedin. Ensuite, son objectif est clair : unifier les moteurs de recommandation (feed, offres d’emploi, suggestions, et plus). Par ailleurs, le modèle vise une meilleure compréhension sémantique pour relier contenus et centres d’intérêt. Ainsi, LinkedIn pourrait rapprocher chaque post des audiences les plus pertinentes.
Ce que disent les sources publiques
D’un côté, une publication sur arXiv décrit l’architecture et des résultats techniques. De l’autre, elle ne donne aucun calendrier de mise en production. Par conséquent, nous restons au stade “recherche documentée”. En pratique, les équipes produits peuvent expérimenter sans l’annoncer largement. Cependant, LinkedIn n’a pas confirmé de déploiement dans le feed.
Ce qui reste incertain
D’abord, le niveau de déploiement réel. Ensuite, la pondération future entre intérêt utilisateur, engagement et monétisation. Enfin, le rythme d’intégration par fonctionnalités (feed, suggestions, job matching). Autrement dit, l’Algorithme Linkedin évolue, mais la part exacte de 360Brew dans ces changements demeure floue.
Signaux de transition à surveiller
- Fluctuations de visibilité d’un post à l’autre (à thématique identique).
- Progression des posts suggérés dans votre mix d’impressions.
- Incitations plus visibles à utiliser le bouton Boost.
- Variations du poids relatif des commentaires face aux likes.
Comment s’adapter dès maintenant
D’abord, alignez vos contenus sur des clusters nets (même champ lexical, angles récurrents). Ensuite, renforcez la lisibilité sémantique : titres clairs, mots-clés cohérents, exemples concrets. De plus, mesurez par thématique plutôt que par post isolé. Ainsi, vous détecterez plus vite les sujets que l’algorithme “comprend” et promeut. Enfin, documentez vos tests (avant/après) pour décider de poursuivre… ou de changer d’angle.
4. Automatisation : durcissement et risques opérationnels sous l’Algorithme Linkedin
Ce que l’on observe côté outils
D’abord, plusieurs fonctions automatisées se grippent en même temps. Chez PhantomBuster, l’Auto Liker renvoie une erreur interne alors que la connexion reste valide. Ensuite, l’Auto Connect bloque l’envoi d’invitations (“Error loading Send modal.”) ou tourne au ralenti. Par ailleurs, l’Auto Invitation Withdrawer retire mal les anciennes invitations, car LinkedIn masque la fin de la liste. Enfin, un message interne annonce “We are working on identifying a long-term fix”, ce qui suggère un changement structurel, pas un simple bug.
Pourquoi cela arrive maintenant
D’une part, l’Algorithme Linkedin met l’accent sur la qualité des interactions. D’autre part, LinkedIn durcit les garde-fous contre les comportements mécaniques. Par conséquent, les robots non validés deviennent moins fiables. De plus, la plateforme pousse des formats plus conversationnels et monétise mieux le reach. Ainsi, l’environnement technique et économique décourage les automatisations agressives.
Outils et écosystème exposés
D’abord, les solutions de prospection de masse subissent le plus de frictions. Ensuite, les extracteurs et scrapers voient leurs résultats se dégrader. Par ailleurs, des acteurs comme Waalaxy ou Evaboot rapportent aussi des limites côté collecte et envoi. En pratique, chaque mise à jour côté LinkedIn peut casser une partie d’un playbook.
Conséquences pour vos opérations
- Arrêts soudains de campagnes automatiques.
- Invitations non envoyées ou non retirées à temps.
- Données d’extraction incomplètes, donc dashboards faussés.
- Perte d’historique, voire alertes de sécurité sur le compte.
En somme, le risque opérationnel augmente et touche autant la performance que la conformité.
Comment réduire l’exposition
D’abord, basculez vers des workflows semi-manuels sur les étapes clés (qualification, message initial, relance 1). Ensuite, privilégiez les APIs officielles quand elles existent. Par ailleurs, limitez les volumes et espacez les actions pour rester dans une zone “humaine”. De plus, centralisez les logs (échecs, délais, quotas) pour détecter vite un blocage. Enfin, tenez un plan de contingence par scénario : arrêt total, ralentissement, data manquante.
Bonnes pratiques concrètes
- Cadrez vos seuils : maximum d’invitations/jour et pauses régulières.
- Personnalisez chaque premier message avec une preuve de lecture (post récent, commentaire, ressource citée).
- Testez la même séquence en 100 % manuel pendant une semaine, puis comparez le taux de réponse.
- Mettez à jour vos modèles tous les mois pour éviter les empreintes “bot”.
- Créez un canal d’alerte interne : si la conversion chute de X %, passez en manuel immédiatement.
Quand conserver un outil… et quand l’abandonner
D’abord, conservez un outil si son rôle reste clair, mesurable et compatible avec les limites actuelles. Ensuite, éliminez-le s’il casse la délivrabilité, déclenche des avertissements, ou détruit la qualité des conversations. Enfin, remplacez-le par un duo “macro légère + micro manuel” : vous gardez la cadence tout en préservant la crédibilité.
5. Impacts pour les marques et créateurs face à l’algorithme de Linkedin
Ce qui change vraiment
D’abord, la visibilité “brute” recule. Ensuite, l’Algorithme Linkedin filtre davantage par pertinence. Par conséquent, les audiences s’élargissent moins vite. En revanche, les bons sujets gagnent en profondeur et en qualité d’échanges.
Monétisation et arbitrages
D’une part, le bouton Boost crée un raccourci payant. D’autre part, son effet dépend du socle organique. Ainsi, vous investissez mieux quand le post reçoit déjà des commentaires utiles. En pratique, testez des montants modestes et mesurez l’incrémental.
Cap sur la crédibilité
D’abord, publiez des preuves : cas réels, chiffres, citations vérifiables. Ensuite, gardez un ton pédagogique. Par ailleurs, alignez vos sujets sur 1–2 clusters clairs. Enfin, reliez vos posts entre eux pour créer un parcours.
6. Bonnes pratiques actionnables en 2025 pour l’Algorithme Linkedin
Maximiser le signal “commentaire”
D’abord, posez une question ferme en fin de post. Ensuite, relancez avec une sous-question dans l’heure. De plus, remerciez les contributions et poussez un exemple complémentaire. Ainsi, vous étirez le fil et renforcez la pertinence.
Publier par clusters
D’une part, planifiez 4–6 posts par thème. D’autre part, réutilisez un vocabulaire stable. En pratique, faites un récap mensuel qui renvoie vers chaque post. Enfin, annoncez la prochaine étape pour entretenir l’attente.
Formats qui marchent
- Étude de cas courte, chiffres en clair.
- Carrousel explicatif, une idée par slide.
- Analyse rapide le mardi, deep dive le dernier jeudi du mois.
- Post “erreurs fréquentes” suivi d’un mini-guide correctif.
Éthique et conformité
D’abord, réduisez la dépendance aux robots non validés. Ensuite, privilégiez les APIs officielles et le semi-manuel. Par ailleurs, documentez les risques (quotas, blocages, réputation). Enfin, sensibilisez l’équipe aux bonnes pratiques.
Mesure et itération
- Tableaux par thématique, pas seulement par post.
- Ratio commentaires/vues comme indicateur clé.
- Test Boost limité : avant/après sur 7 jours.
- Revue mensuelle : ce qu’on garde, ce qu’on stoppe, ce qu’on teste.
7. Exemples concrets & mini-cas dans le contexte de l’Algorithme Linkedin
Cas 1 — Marque B2B (SaaS)
Objectif : créer de la demande qualifiée. D’abord, la marque lance une série “Observability en 5 angles”. Ensuite, elle publie un carrousel “Check-list de migration”. Par ailleurs, elle clôt chaque post par une question précise. Résultat : commentaires qualifiés +35 %, deux leads entrants citant la discussion.
Cas 2 — Créateur solo (RH)
Objectif : bâtir l’autorité. D’abord, il remplace les citations par un rituel “Débat RH”. Ensuite, il sort un deep dive mensuel sur un point de droit social. Ainsi, il échange plus en profondeur. Résultat : moins de likes, mais +50 % de conversations utiles.
Cas 3 — Équipe Growth (prospection)
Objectif : sécuriser l’outbound. D’abord, elle abandonne l’automatisation agressive. Ensuite, elle bascule vers un duo macro légère + messages manuels. Par ailleurs, elle limite les volumes et segmente par cluster. Résultat : taux de réponse +22 %, moins d’alertes.
8. À retenir
- Baisse forte du reach, engagements et croissance en recul.
- L’Algorithme Linkedin priorise la pertinence par thème.
- Le commentaire pèse plus que le like.
- Les posts suggérés gagnent du terrain ; Boost monétise la portée.
- 360Brew reste au stade recherche publique, sans calendrier.
- Durcissement visible contre les automatisations non validées.
- Stratégie gagnante : clusters, preuves, formats pédagogiques, mesure.
FAQ
360Brew est-il déjà déployé dans le feed ?
À ce jour, aucune annonce ne le confirme. Les infos publiques décrivent la recherche, pas la mise en prod.
Comment remonter sans budget ?
Travaillez vos clusters, posez une question solide en fin de post, et répondez vite. Le fil fait la différence.
Quand utiliser Boost ?
Après des signaux positifs : commentaires utiles, sauvegardes, temps de lecture. Budget court, audience claire, évaluation incrémentale.
Faut-il arrêter tous les outils ?
Non. Réduisez, encadrez, et migrez vers l’officiel ou le semi-manuel. Surveillez les alertes et la délivrabilité.
Quelle cadence efficace ?
Deux à trois posts par semaine, dans 1–2 clusters.
Check-list d’action spéciale Algorithme Linkedin
- Choisir 1–2 clusters et formaliser leur lexique.
- Planifier 4–6 posts par cluster, dates et formats inclus.
- Écrire une question finale claire pour chaque post.
- Suivre reach par thème, commentaires/vues et temps de lecture.
- Lier vos posts entre eux et vers un article récap.
- Tester Boost sur un post déjà chaud, sur 5–7 jours.
- Réduire les robots non officiels, préférer APIs et semi-manuel.
- Tenir une revue mensuelle : garder, arrêter, tester.
Pour conclure
En 2025, la portée facile disparaît. Toutefois, la pertinence thématique et la conversation créent une vraie traction. 360Brew ouvre des perspectives, mais l’incertitude demeure. Ainsi, avancez par séries, misez sur les commentaires, et testez à petite dose.
Votre tour : quelle question de fin de post vous a généré le plus de discussions utiles ? Partagez votre exemple en commentaire ; je répondrai et compilerai les meilleures pratiques dans un prochain deep dive.