Probablemente debido a los siguientes rastros de otros usuarios:
“Varias personas que pasaron tiempo mirando ____ también vieron _____”.
Si LinkedIn ha escrito algoritmos que se basan en su perfil personal, y le están devolviendo lo que es atractivo para usted, entonces deberían entrar en el negocio del porno / citas / modelos.
También es de destacar que las mujeres suelen estar mejor representadas en las fotos que en los hombres (en términos de lo que consideramos fotogénicos, incluso si no es más probable que, en conjunto, se preocupen por cómo se ven en la imagen en la primera imagen). lugar), y dependiendo de los tipos de puestos que esté viendo, es más probable que tenga candidatos que tengan al menos fotos pseudo-profesionales tomadas (hombres y mujeres).
Súmelos y aterrizará con las personas que están buscando a ______ calificados que pasan por varios candidatos con disparos a la cabeza de profesionales (o fotografías planificadas), y personas que comenzaron a buscar a ________ calificados pero se desviaron …
… y ambos grupos de personas contribuyen al tiempo o la frecuencia de las visitas.
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Agregue heurística alrededor de la frecuencia de la comunicación a los perfiles A y B, por personas que puedan mirar a A y B, y cualquier otra salsa secreta que tengan en su sistema (los conjuntos de habilidades claramente obvias, conexiones compartidas / empleadores / educación / elogios / etc) y tiene la mayor parte de su resultado.
Si desea cambiar esto, LinkedIn podría tener que agregar una tabla de “atractivo”, donde cada perfil puede clasificar cada uno de los perfiles y agregar etiquetas meta sobre lo que es atractivo, de modo que puedan comenzar curando de forma algorítmica a su gusto.