LinkedIn está experimentando con sugerencias de contenido temáticas en su aplicación para ofrecer a usuarios seleccionados fuentes de contenido adicionales junto con su feed de noticias habitual. Como escribe Andrew Hutchinson en Social Media Today, esta prueba busca mejorar las formas de interactuar con el contenido en la plataforma y aumentar la importancia de LinkedIn como referente en noticias profesionales.
La nueva función fue presentada por Julia Cabral Flavin, Directora Sénior de Marketing de Producto de LinkedIn, quien describió las sugerencias de feeds y explicó la lógica detrás de este experimento.
Así es como se ven realmente las fuentes de noticias sugeridas.
Las sugerencias de feeds son fuentes adicionales de noticias temáticas que complementan el feed habitual de los usuarios. LinkedIn prueba diversos feeds temáticos que se recomiendan a los usuarios según los temas con los que interactúan en la aplicación o las noticias en general.
De esta forma, LinkedIn no reemplaza el feed habitual con otro contenido, sino que sugiere opciones adicionales que podrían resultar interesantes para los usuarios. Por ejemplo, si alguien interactúa con frecuencia con contenido relacionado con el marketing, verá un feed sugerido con las mejores publicaciones y noticias sobre este tema.
Según Cabral Flavin, LinkedIn pretende ayudar a los profesionales a mantenerse al día con las noticias más relevantes para sus áreas de especialización e interés. Además, la empresa busca ampliar las formas de interactuar con la aplicación y potenciar su valor como fuente de noticias e información.
Este no es el primer intento de LinkedIn con los feeds alternativos.
Esto no es del todo nuevo para LinkedIn. El año pasado, la plataforma probó varias opciones de feed alternativas similares diseñadas para destacar más contenido en la aplicación. Al parecer, esa prueba no tuvo mucha acogida entre algunos usuarios, lo que sugiere que LinkedIn no obtuvo una respuesta contundente.
Ahora LinkedIn intenta repetir el experimento con un enfoque diferente: sugerir feeds personalizados basados en temas. Es difícil saber si esta diferencia será suficiente para lograr el efecto deseado.
¿Por qué LinkedIn está haciendo esto ahora?
La prueba actual se explica fácilmente al observar los resultados que LinkedIn ha estado publicando. Según los informes trimestrales de rendimiento de la compañía, LinkedIn registra aumentos en el uso y la interacción. En mayo, el nuevo CEO de LinkedIn, Daniel Shapero, informó que las publicaciones en LinkedIn aumentaron un 14 % en el primer trimestre de 2026, mientras que los videos de pago aumentaron casi un 30 % interanual.
Cuanto más contenido se cree en la plataforma, más contenido podría mostrarse a los usuarios. El problema es que el feed principal solo puede mostrar una cantidad limitada a la vez. Cuando aumenta el volumen de contenido publicado, existe el riesgo de que algunas publicaciones valiosas queden ocultas porque los usuarios aún no han interactuado con ellas.
Las sugerencias de contenido representan una de las posibles soluciones a este problema. Organizar el contenido por temas permite a LinkedIn mostrar publicaciones relevantes para los intereses profesionales del usuario, incluso si provienen de personas a las que no sigue. De esta forma, LinkedIn puede aumentar el alcance potencial del contenido y la interacción de los usuarios.
Cómo se relaciona esto con la estrategia general de feeds de LinkedIn.
La prueba de sugerencias de feeds está relacionada con otros cambios que LinkedIn implementa en el ámbito de las recomendaciones de feeds. Como se mencionó anteriormente, a principios de este año, en marzo de 2026, LinkedIn modificó su algoritmo de recomendación de feeds incorporando modelos de lenguaje complejos. El nuevo algoritmo presta mayor atención a la relevancia temática y a los patrones de interacción: las publicaciones que reflejan la experiencia del usuario y las conversaciones profesionales emergentes pueden difundirse por la red incluso sin conexiones previas.
LinkedIn sustituyó varios sistemas de descubrimiento independientes por un único modelo de recuperación basado en LLM. De esta forma, el nuevo enfoque utiliza las incrustaciones generadas por LLM para determinar el contenido y los temas que abarca cada publicación. Gracias a este nuevo enfoque, LinkedIn puede conectar temas relacionados, incluso si utilizan terminología diferente.
La prueba de sugerencias de fuentes es una extensión natural de esta línea de investigación. Si el algoritmo ya relaciona el contenido con la intención profesional en lugar de solo con las conexiones de red, hacer visible esa coincidencia temática a través de fuentes dedicadas ofrece a los usuarios una forma explícita de acceder a lo que ya está sucediendo tras bambalinas.
Qué podría significar para los creadores de contenido y los profesionales del marketing.
Esta prueba tiene varias implicaciones importantes que deben tener en cuenta los creadores de contenido y los profesionales del marketing que trabajan con LinkedIn.
El contenido claramente enfocado en un tema profesional específico tiene más probabilidades de aparecer en las sugerencias relevantes. Esta tendencia reproduce la observada este año en el algoritmo de LinkedIn, que priorizaba la actualidad y la experiencia demostrada.
En segundo lugar, este cambio resulta relevante para los profesionales del marketing que consideran LinkedIn como un canal de descubrimiento. El feed sugerido, que abarca temas como servicios financieros o tecnología de marketing, puede mostrar el contenido de la marca a usuarios interesados en estos temas, pero que no habían interactuado previamente con ella. De esta forma, el alcance de dicho contenido puede incrementarse significativamente.
En tercer lugar, es importante recordar que LinkedIn intentó implementar una función similar en el pasado y fracasó. Por lo tanto, la versión actual de la función se encuentra en fase de pruebas y solo la utiliza un público limitado.
¿En qué punto se encuentra la prueba actualmente?
Cabral Flavin explicó que LinkedIn estaba probando sugerencias de noticias para usuarios seleccionados que asistían al festival Cannes Lions esta semana. Además, destacó que la respuesta inicial había sido bastante positiva y que es posible que esta función se implemente de forma más generalizada próximamente.
Iniciar la prueba con la audiencia de Cannes Lions es una decisión deliberada. Este grupo está compuesto principalmente por profesionales del marketing y la publicidad, que son precisamente el tipo de usuarios de LinkedIn con un alto nivel de interacción que probablemente proporcionarán información valiosa sobre si la función aporta valor.
La empresa no ha anunciado ningún calendario específico para la ampliación de las pruebas y el despliegue de esta función a mayor escala.
The Bigger Picture
El crecimiento de la interacción en LinkedIn en 2026 fue una realidad. Sin embargo, LinkedIn es consciente de que, para mantener este crecimiento y seguir aumentando la interacción, debe ofrecer más motivos para volver a la aplicación y pasar más tiempo en ella. El feed principal, filtrado por la red de contactos y el historial de interacciones de los usuarios, es una opción para impulsar dicha interacción.
Sin embargo, las sugerencias de contenido parecen ser un intento de LinkedIn por crear otra forma de interactuar con los usuarios y animarlos a pasar tiempo en la aplicación descubriendo información interesante y valiosa sobre temas profesionales. Si LinkedIn logra que este descubrimiento de contenido se sienta natural y realmente útil, podría consolidar el papel de la plataforma como un referente para el aprendizaje profesional y las noticias del sector, y no solo para establecer contactos y buscar empleo.
Esta prueba aún es de pequeña escala. Sin embargo, es coherente con la estrategia que LinkedIn ha seguido durante todo el año.
Preguntas frecuentes
P 1: ¿Cuáles son las fuentes de noticias sugeridas por LinkedIn?
Las sugerencias de contenido son feeds temáticos que LinkedIn está probando como una función adicional a las noticias habituales de los usuarios. Se sugieren en función de los temas de interacción en la aplicación y las noticias profesionales de actualidad.
P 2: ¿Quién anunció la prueba de los feeds sugeridos?
Julia Cabral Flavin, directora sénior de marketing de producto de LinkedIn, anunció la prueba y presentó un ejemplo de la interfaz de la función.
P 3: ¿LinkedIn ha intentado algo similar antes?
Sí, de hecho, el año pasado LinkedIn probó varias alternativas al feed principal, pero esta prueba se interrumpió sin que los usuarios tuvieran una respuesta significativa. Actualmente, LinkedIn intenta implementar este tipo de solución con una estrategia diferente, creando un feed temático y personalizado.
P 4: ¿Quiénes están viendo actualmente las sugerencias de contenido?
LinkedIn está probando esta función con un grupo selecto de usuarios que asisten al festival Cannes Lions. Al parecer, la respuesta de este público ha sido positiva hasta el momento.
P 5: ¿Por qué LinkedIn está probando esto ahora?
LinkedIn experimentó un crecimiento sustancial en su contenido durante 2026. Según Daniel Shapero, CEO de LinkedIn, las publicaciones aumentaron un 14 % durante el primer trimestre de 2026, mientras que los videos de pago crecieron casi un 30 % interanual. Esto pone de manifiesto la necesidad de encontrar nuevas formas de mostrar dicho contenido a los usuarios relevantes.
P 6: ¿En qué se diferencian las fuentes de alimentación sugeridas de la fuente principal?
El feed principal se genera principalmente a partir de las conexiones y el historial de interacciones del usuario en la aplicación. A su vez, los feeds sugeridos recopilan publicaciones por tema, lo que puede ofrecer al usuario contenido creado por personas que no forman parte de su red.
P 7: ¿Qué significa esto para los creadores de contenido en LinkedIn?
Actualmente, el contenido centrado específicamente en un tema profesional tiene mayores probabilidades de aparecer en las sugerencias relevantes. Esto pone de manifiesto la estrategia general del algoritmo de LinkedIn para 2026, que premia la constancia en la temática profesional.
P 8: ¿Cómo se relaciona esto con los cambios en el algoritmo de LinkedIn en 2026?
En 2026, LinkedIn modificó significativamente su algoritmo de feeds con la ayuda de la recuperación y clasificación basadas en LLM, que prioriza la relevancia temática sobre la proximidad en la red. Los feeds sugeridos hacen visible este proceso de coincidencia temática para los usuarios.
