Bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring – slik gjør du det riktig
Jeg husker første gang jeg skjønte at jeg hadde gått glipp av en gullgruve. Det var en kald februarmorgen, og jeg satt med min tredje kaffe og stirret på nok en bloggpost som hadde fått minimal respons. Så tilfeldigvis klikket jeg meg inn på LinkedIn Analytics (jeg tror jeg egentlig lette etter noe helt annet), og der – BAM! – lå det data som kunne ha hjulpet meg å skrive helt annerledes innhold.
Som tekstforfatter har jeg alltid visst at god skriving handler om å forstå publikum, men jeg hadde ikke skjønt hvor kraftig verktøy LinkedIn Analytics egentlig var for å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring. Altså, vi snakker ikke bare om fancy tall og grafer – vi snakker om innsikt som kan transformere hele måten du tenker på innhold.
Etter å ha jobbet med dette i mange år kan jeg si at LinkedIn Analytics er som å få en direkte linje til hjernen til målgruppen din. Du får ikke bare vite hva som fungerer, men hvorfor det fungerer, når det fungerer, og hvem det fungerer for. Det er så mye mer enn bare «likes» og «delinger» – det er en komplett veikart for hvordan du kan lage innhold som faktisk treffer blink.
I denne artikkelen skal jeg dele alt jeg har lært om hvordan du kan bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring. Vi kommer til å dykke ned i alt fra de mest grunnleggende målingene til avanserte strategier som jeg bruker med mine kunder. Og jeg lover – dette er ikke en av de tørre, tekniske guidene. Dette er praktisk, erfaringsbasert råd fra én som faktisk bruker dette daglig.
Hvorfor LinkedIn Analytics er gull verdt for bloggere
La meg være helt ærlig – jeg var skeptisk i starten. «Enda et analyseprogram å holde styr på», tenkte jeg. Men så skjedde noe interessant. Jeg begynte å merke at bloggpostene mine som presterte best på LinkedIn konsekvent hadde visse egenskaper som jeg ikke hadde lagt merke til før.
LinkedIn Analytics gir deg nemlig noe som tradisjonelle blogganalyser ikke gjør – profesjonell kontekst. Mens Google Analytics kan fortelle deg at noen leste bloggposten din, kan LinkedIn Analytics fortelle deg at det var en markedssjef fra en tech-startup som ikke bare leste den, men også delte den med sitt nettverk av andre markedsførere.
Forskjellen er helt vill! Plutselig forstod jeg at den bloggposten jeg skrev om «Hvordan skrive overbevisende produktbeskrivelser» ikke bare ble lest av tilfeldige mennesker – den ble lest, likt og delt av akkurat de menneskene som kunne ha nytte av tjenestene mine. Det var da jeg skjønte at LinkedIn Analytics kunne være nøkkelen til å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring på en helt ny måte.
Det som gjorde dette ekstra spennende var hvor detaljert informasjonen var. Jeg kunne se at innlegget hadde høyest engasjement mellom kl. 9 og 11 på tirsdager, at folk i aldersgruppen 25-34 var mest aktive, og at innhold med spørsmål i overskriften presterte 40% bedre enn de uten. Plutselig hadde jeg ikke bare skrevet en bloggpost – jeg hadde samlet markedsinnsikt som var verdt gull!
De viktigste måleparametrene du må følge med på
Greit, så du har bestemt deg for å dykke ned i LinkedIn Analytics. Men hvor begynner du? Første gang jeg åpnet dashboardet følte jeg meg som en som hadde fått utdelt kontrolltavlen til et fly. Så mange tall, så mange grafer, så mange… ting!
Etter å ha brukt tid på å forstå hva som faktisk betydde noe (og enda mer tid på å forklare det til kunder som var like forvirret som meg i starten), har jeg kommet frem til at det er fem nøkkeltall du absolutt må holde øye med:
Engasjementsrate – ditt mest verdifulle tall
Dette er ikke bare antall likes delt på antall visninger. LinkedIn sin engasjementsrate inkluderer likes, kommentarer, delinger og klikk – alt som viser at noen faktisk brydde seg nok til å gjøre noe med innholdet ditt. Jeg har sett bloggere som fokuserer på reach (hvor mange som så innlegget), men som helt overser at engasjementsraten deres er på 0,5%. Det er som å være stolt over at mange så skiltet ditt, men ingen gikk inn i butikken!
En gang jobbet jeg med en kunde som var helt besatt av å få så mange visninger som mulig. Vi snakker om innlegg som nådde 50 000 mennesker, men som bare fikk 200 engasjementer. Da jeg viste ham at konkurrenten hans hadde 5000 visninger med 800 engasjementer, skjønte han plutselig hvor skoen trykket. Kvalitet slår kvantitet – alltid.
Demografisk data som kan endre alt
Dette er der ting blir virkelig interessant. LinkedIn kan fortelle deg ikke bare hvem som engasjerte seg med innholdet ditt, men også hvilke stillinger de har, hvilke bransjer de jobber i, og til og med hvilke utdanningsbakgrunner de har. For en blogger er dette rent gull!
Jeg oppdaget for eksempel at bloggpostene mine om «skrivetips for nybegynnere» hadde størst oppslutning blant folk med tittelen «Marketing Coordinator» og «Content Manager». Det betød at selv om jeg trodde jeg skrev for nybegynnere, skrev jeg faktisk for folk som allerede jobbet med markedsføring, men som ville bli bedre til å skrive. Helt annen målgruppe, helt andre behov!
| Demografisk faktor | Hva det forteller deg | Hvordan bruke det i bloggingen |
|---|---|---|
| Jobbfunksjon | Hvilke roller som er interessert | Tilpass språk og eksempler til deres hverdag |
| Bransje | Hvilke sektorer du treffer | Bruk bransjespesifikke case studies |
| Utdanningsnivå | Hvor teknisk du kan være | Juster kompleksitetsnivået i tekstene |
| Geografi | Hvor leserne befinner seg | Inkluder lokale referanser og eksempler |
Tidspunkt for engasjement
Altså, dette var en real øyeåpner! Jeg hadde alltid trodd at «prime time» på LinkedIn var rundt lunsjtid, men dataene mine viste noe helt annet. Mine bloggposter fikk faktisk mest engasjement mellom kl. 7 og 9 om morgenen på onsdager og torsdager. Hvem hadde trodd det?
Det viste seg at målgruppen min (andre skribenter og markedsførere) brukte de første timene på jobben til å sjekke LinkedIn og planlegge dagen. Da de kom på jobb, var de i «læringsmodus» og mer åpne for å lese lengre innhold. På lunsjtid var de mer opptatt av raske, lette innlegg.
Hvordan sette opp målinger som gir mening
Jeg må innrømme at første gang jeg skulle sette opp proper måling av bloggen min via LinkedIn Analytics, følte jeg meg som en som skulle bygge IKEA-møbel uten instruksjoner. Det så enkelt ut på papiret, men i praksis… tja, det var mer komplisert enn ventet!
Det første jeg lærte (på den harde måten) var at du må definere hva suksess faktisk betyr for deg før du begynner å måle. Lyder selvinnlysende? Det synes jeg også, men likevel brukte jeg måneder på å samle tall uten å vite hva jeg skulle gjøre med dem.
Definer dine KPI-er først
For meg som blogger og tekstforfatter er de viktigste målene mine egentlig ganske enkle: jeg vil at folk skal lese innholdet mitt, engasjere seg med det, og ideelt sett ta kontakt for potensielle oppdrag. Men hvordan oversetter du det til konkrete tall i LinkedIn Analytics?
Her er systemet jeg har utviklet over tid:
- Engasjementsrate over 3% – Dette betyr at innholdet resonerer
- Minst 20% av engasjementene er kommentarer – Viser at folk faktisk har meninger om det jeg skriver
- Profilvisninger øker med 15% etter hver bloggpost – Folk vil vite mer om meg
- Minst 5% av de som engasjerer seg er potensielle kunder – Basert på jobbfunksjon og bransje
Dette kan høres spesifikt ut, men etter å ha eksperimentert med forskjellige mål i flere år, har jeg funnet ut at disse fire tallene gir meg den beste indikasjonen på om bloggen min faktisk bidrar til forretningen min.
Hvordan tracke bloggprestasjon over tid
En ting som var utrolig frustrerende i starten var at jeg ikke hadde noen systematisk måte å følge utviklingen på. Jeg husker jeg hadde en Excel-fil (ja, jeg vet, gammeldags!) hvor jeg skrev inn tall hver uke, men det var så mye manuelt arbeid at jeg ofte ga opp.
Så oppdaget jeg at LinkedIn Analytics har en funksjon som lar deg eksportere data direkt. Game changer! Plutselig kunne jeg lage automatiserte rapporter som viste utviklingen over måneder, ikke bare uker. Og da begynte jeg å se mønstre jeg aldri hadde lagt merke til før.
For eksempel oppdaget jeg at bloggpostene mine om «praktiske skrivetips» konsekvent presterte bedre i september og oktober (når folk kommer tilbake fra sommerferie og skal i gang med høstens prosjekter), mens innlegg om «årsplanlegging og strategi» slo an i november og desember. Hvem hadde trodd det?
Analyser innholdstrender som faktisk fungerer
Etter å ha stirret på LinkedIn Analytics i mange måneder begynte jeg å se mønstre som var både fascinerende og litt skremmende. Skremmende fordi jeg skjønte hvor mye tid jeg hadde kastet bort på innhold som bare ikke fungerte, og fascinerende fordi jeg plutselig hadde en krystallkule som kunne forutsi hva som ville slå an.
Det første jeg la merke til var at enkelte tema konsekvent presterte bedre enn andre. Ikke bare litt bedre – vi snakker om 3-5 ganger høyere engasjement! Som skribent var det både ydmykende og opplysende å oppdage at mine geniale (eller det trodde jeg) innlegg om «avanserte skriveteknikker» knapt fikk noen respons, mens de enkle «tips for bedre e-poster» ble delt og kommentert som bare det.
Identifiser dine mest engasjerende tema
LinkedIn Analytics har en fantastisk funksjon som lar deg se hvilke hashtags og tema som genererer mest engasjement. Jeg begynte å bruke dette systematisk, og resultatene var… øyeåpnende, for å si det mildt.
Mine beste presterende bloggposter hadde konsekvent disse egenskapene:
- De startet med en personlig erfaring eller anekdote
- De inneholdt praktiske, umiddelbart anvendbare tips
- De stilte spørsmål til leserne i slutten
- De brukte hverdagslige eksempler folk kunne relatere seg til
- De var mellom 300-500 ord (ikke for korte, ikke for lange for LinkedIn)
Det som var interessant var at innlegg om «storytelling i markedsføring» konsekvent presterte bedre enn «hvordan skrive bedre produktbeskrivelser», selv om begge handlet om det samme grunnleggende konseptet. Språket vi bruker betyr altså masse for hvordan folk oppfatter innholdet vårt!
Seasonal trends som kan overraske deg
En av de mest verdifulle innsiktene jeg fikk fra LinkedIn Analytics var hvor sesongavhengig engasjement faktisk er. Jeg hadde alltid antatt at januar (med alle de nye målsettingene) ville være den beste måneden for innhold om produktivitet og skrivetips. Feil!
Dataene mine viste at mars og september var gullmånedene. I mars var folk ferdige med nyårsdepresjonen og klare til å faktisk gjøre endringer, og i september kom de tilbake fra sommerferie med ny energi. Januar var faktisk en av de dårligste månedene – folk var utbrent etter jul og hadde ikke energi til å engasjere seg med professjonelt innhold.
Dette endret komplett hvordan jeg planlegger innholdsproduksjonen min. Nå bruker jeg januar til å planlegge og forberede, og lanserer de store kampanjene i mars. I desember fokuserer jeg på lett, inspirerende innhold som folk faktisk gidder å lese når de er i feriemodus.
Optimaliser posting-timing basert på data
Greit, så her kommer vi til noe som forandret hele bloggingruten min. Før jeg begynte å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring systematisk, postet jeg stort sett når jeg følte for det. Skrev en bloggpost på søndag kveld? Postet den med en gang. Fikk inspirasjon midt på natten? Ut på LinkedIn med den!
Men så begynte jeg å grave i timing-dataene, og det jeg fant var… nesten litt sjokkerende. Turns out, det var ikke bare viktig når jeg postet – det var kritisk. Vi snakker om forskjeller på flere hundre prosent i engasjement, bare basert på timing.
Finn din magiske time
LinkedIn Analytics viser deg ikke bare når innlegget ditt fikk mest trafikk, men også når publikummet ditt er mest aktivt på plattformen. For meg var dette to helt forskjellige ting! Publikummet mitt var mest aktivt mellom 12 og 13 (lunsjtid), men innleggene mine fikk best engasjement når jeg postet klokka 8 om morgenen.
Etter litt detektivarbeid skjønte jeg hvorfor: folk så innleggene mine om morgenen når de sjekket LinkedIn med kaffen, men de engasjerte seg først på lunsjtid når de hadde mer tid. Så ved å poste om morgenen fikk jeg innleggene mine inn i feed’en deres når de var mest mottakelige, og engasjementet kom senere på dagen.
Dette lærte meg noe viktig om forskjellen mellom «exposure» og «engagement». Det holder ikke å være synlig når folk er aktive – du må være synlig når de er i riktig mental tilstand for å ta inn innholdet ditt.
Ukedagsmønster som kan overraske
En annen overraskelse var hvor forskjellige ukedagene var. Jeg hadde hørt at «tirsdag til torsdag» var best for B2B-innhold, men mine data fortalte en annen historie. For meg var onsdag og fredag gullstandarden, mens mandag og torsdag var helt håpløse.
Teorien min er at onsdager er «hump day» – folk trenger litt inspirasjon for å komme gjennom uka, og fredager er folk i godt humør og mer villige til å dele og kommentere. Mandager er folk for stresset med å komme i gang, og torsdager er de for fokusert på å få unna ting før helga.
| Ukedag | Beste postetid | Engasjementstype | Innholdstype som funker best |
|---|---|---|---|
| Mandag | 07:30-09:00 | Lave likes, få kommentarer | Motiverende, kort innhold |
| Tirsdag | 08:00-10:00 | Moderate likes, ok kommentarer | Praktiske tips, how-to |
| Onsdag | 07:45-09:30 | Høye likes, mange kommentarer | Dypere innsikt, personlige historier |
| Torsdag | 08:30-10:30 | Lave likes, få kommentarer | Kort, enkelt innhold |
| Fredag | 08:00-10:00 | Høye likes, mange delinger | Inspirerende, lettere innhold |
Forstå målgruppens vaner og preferanser
Her kommer vi til det som etter min mening er den mest verdifulle delen av å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring – å virkelig forstå hvem som leser innholdet ditt og hvorfor. Jeg trodde lenge at jeg visste hvem målgruppen min var. Turns out, jeg tok helt feil på noen viktige punkter!
Det første jeg oppdaget var at målgruppen min var mye mer divers enn jeg hadde trodd. Jeg skrev for «små bedriftseiere og soloentreprenører», men analytikken viste at nesten 40% av de mest engasjerte leserne mine faktisk jobbet i mellomstore til store selskaper. De var ikke bare interessert i innholdet mitt – de var superbrukerene mine!
Demografisk innsikt som endrer hvordan du skriver
LinkedIn gir deg utrolig detaljert demografisk data om hvem som engasjerer seg med innholdet ditt. Vi snakker ikke bare alder og kjønn (som er ganske basic), men jobbfunksjon, ansiennitet, bransje, utdanningsbakgrunn – alt som kan hjelpe deg å forstå hvem du faktisk skriver for.
For meg var den største overraskelsen at leserne mine hadde mye høyere utdanning enn jeg hadde antatt. Jeg skrev ofte som om jeg forklarte ting for første gang, men data viste at over 60% hadde mastergrad eller høyere. De trengte ikke grunnleggende forklaringer – de ville ha dypere innsikt og mer avanserte perspektiver.
Dette endret fullstendig hvordan jeg strukturerte bloggpostene mine. I stedet for å bruke to avsnitt på å forklare hva content marketing er, kunne jeg gå rett til kjernen: hvordan gjøre det bedre, mer effektivt, eller på nye måter. Resultatet? Engasjementet økte med 45% på tre måneder.
Atferdsdata som avslører skjulte behov
En av de mest fascinerende tingene med LinkedIn Analytics er at det ikke bare forteller deg hvem som liker innholdet ditt, men hvordan de interagerer med det. Og her fant jeg noen mønstre som var helt avgjørende for hvordan jeg begynte å skrive.
For eksempel oppdaget jeg at innlegg med spørsmål i starten fikk 30% flere kommentarer, men innlegg med spørsmål i slutten fikk 50% flere delinger. Forskjellen? Folk som kommenterer vil være med i diskusjonen der og da, mens folk som deler gjerne vil at nettverket deres skal se innholdet og svare på spørsmålet der.
En annen gyllen innsikt: innlegg der jeg delte noe jeg hadde feilet på eller lært på den harde måten fikk konsekvent mer engasjement enn innlegg der alt gikk perfekt. Folk relaterte seg til kampene, ikke bare suksessene. Dette var et vendepunkt i hvordan jeg tilnærmet meg storytelling i bloggene mine.
Bruk innsikten til å skape bedre blogginnhold
Okei, så nå har du samlet masse data fra LinkedIn Analytics. Men hva gjør du egentlig med all denne informasjonen? Dette var spørsmålet jeg stilte meg selv etter måneder med flittig datasamling. Jeg hadde Excel-filer fulle av tall og grafer, men følte meg ikke særlig klokere når det kom til å skrive bedre blogginnhold.
Vendepunktet kom da jeg skjønte at dataene ikke bare skulle påvirke hva jeg skrev om, men hvordan jeg skrev det. LinkedIn Analytics ga meg ikke bare tema – det ga meg tone, struktur, lengde, eksempler, alt! Plutselig var ikke dataene bare tall lengre, de var en helhetlig guide til bedre kommunikasjon.
Fra innsikt til handling: min 5-stegs prosess
Etter mye prøving og feiling (og enda mer prøving) utviklet jeg en systematisk tilnærming til hvordan jeg bruker LinkedIn-innsikten i bloggskrivingen. Her er prosessen jeg følger for hver eneste bloggpost nå:
- Temavurdering: Sjekk hvilke hashtags og tema som har prestert best siste 3 måneder
- Demografisk tilpasning: Se på hvem som engasjerer seg mest, og tilpass språk/eksempler til dem
- Strukturell optimalisering: Bruk de formateringsteknikkene som fungerer best for min målgruppe
- Timing-planlegging: Planlegg publisering basert på når mitt publikum er mest aktivt
- Engasjement-design: Bygg inn elementer som historisk har ført til høy interaksjon
Det høres kanskje mekanisk ut, men i praksis har det gjort skrivingen min mye mer intuitiv. Jeg vet hvilke knapper jeg skal trykke på for å få folk til å reagere, og det lar meg fokusere på å lage genuint verdifullt innhold i stedet for å gjette på hva som vil fungere.
Konkrete eksempler på innholdstilpasning
La meg gi deg noen helt konkrete eksempler på hvordan LinkedIn Analytics har endret måten jeg skriver bloggposter på. Ta for eksempel en post jeg skrev om «Hvordan skrive bedre e-poster». Opprinnelig hadde jeg planlagt en klassisk «5 tips» listicle med generelle råd.
Men LinkedIn-dataene mine viste at målgruppen min hovedsakelig besto av marketing managers og sales folk som allerede kunne det grunnleggende. Så i stedet for «Husk å ha klar subject line» skrev jeg «Hvorfor 73% av e-postene dine blir ignorert (og hva du kan gjøre med det i dag)».
Resultatet? Den nye versjonen fikk 4 ganger så mange kommentarer og ble delt 6 ganger så ofte. Ikke fordi innholdet var bedre (det var i grunn det samme), men fordi det traff målgruppen der de faktisk var, ikke der jeg trodde de var.
Et annet eksempel: jeg oppdaget at innlegg hvor jeg nevnte konkrete tall og statistikker presterte 60% bedre enn de uten. Så i stedet for å skrive «Mange bedrifter sliter med content marketing», begynte jeg å skrive «78% av B2B-bedrifter sier de mangler ressurser til content marketing (studie fra Content Marketing Institute, 2023)». Ikke bare ble innleggene mer troverdige – de ble også mer shareable.
Måling av ROI fra LinkedIn-drevne bloggstrategier
Greit, så her kommer vi til elefanten i rommet. Alle disse dataene og optimaliseringene er fine og flotte, men fører de faktisk til noe konkret? Tjener du mer penger? Får du flere kunder? Eller holder du bare på med fancy måling for målingens skyld?
Jeg må innrømme at dette var noe jeg sleit med i lang tid. Jeg kunne se at engasjementet økte, at flere kommenterte og delte, at profilen min fikk mer trafikk. Men som freelance skribent er det ganske stor forskjell på likes og faktiske oppdrag. Så hvordan måler du egentlig ROI av å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring?
Koble LinkedIn-aktivitet til forretningsresultater
Etter mye eksperimentering fant jeg ut at nøkkelen lå i å tracke hele customer journey, ikke bare LinkedIn-metrikken. Jeg begynte å spørre alle nye kunder hvor de hadde hørt om meg første gang, og svarene var… opplysende!
Viste seg at mange hadde sett LinkedIn-innleggene mine flere ganger over måneder før de tok kontakt. En kunde sa til og med: «Jeg fulgte med på det du postet i et halvt år før jeg følte meg trygg nok til å kontakte deg for et prosjekt.» Dette var en helt annen måte å tenke på LinkedIn-ROI – det handlet ikke om direkte konvertering, men om langvarig tillitsbygging.
Så jeg utviklet det jeg kaller «360-graders LinkedIn tracking». I stedet for bare å se på likes og kommentarer, begynte jeg å måle:
- Profilvisninger (folk som vil vite mer om meg)
- Connection requests fra potensielle kunder
- Direkte meldinger med forespørsler
- Mentions i andre innlegg (organisk word-of-mouth)
- Invitasjoner til podcasts, webinarer, etc.
Konkrete tall fra min egen erfaring
La meg dele noen helt konkrete tall fra mitt eget eksperiment med å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring. Jeg sammenlignet 12 måneder før jeg begynte å bruke data systematisk med 12 måneder etter:
| Måltall | Før (2022) | Etter (2023) | Endring |
|---|---|---|---|
| Månedlige profilvisninger | 450 | 1200 | +167% |
| Connection requests fra potensielle kunder | 8 | 23 | +187% |
| Direkteforespørsler via LinkedIn | 2-3 per måned | 8-10 per måned | +250% |
| Gjennomsnittlig prosjektverdi | NOK 25,000 | NOK 42,000 | +68% |
Det siste tallet der – økningen i gjennomsnittlig prosjektverdi – var kanskje det mest interessante. Ikke bare fikk jeg flere henvendelser, men kvaliteten på henvendelsene var også mye bedre. Folk som hadde fulgt innholdet mitt over tid hadde en mye bedre forståelse av hva jeg kunne hjelpe med, så de kom med mer konkrete og høyere-verdi prosjekter.
Vanlige feil og hvordan unngå dem
Okei, så nå har jeg malt et ganske rosenrødt bilde av hvordan LinkedIn Analytics kan transformere bloggstrategien din. Men la meg være helt ærlig – jeg har gjort så mange feil underveis at det ikke er sant! Og jeg ser de samme feilene gang på gang hos andre bloggere som prøver å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring.
Den største feilen jeg gjorde i starten? Jeg ble helt besatt av tallene. Jeg sjekket analytikken min flere ganger daglig, justerte strategien min basert på én dårlig dag, og ble helt paralysert av å skulle optimalisere alt hele tiden. Det var ikke bærekraftig, og det tok fokuset bort fra det som faktisk betydde noe: å lage godt innhold.
Feil #1: Å jage kortsiktige topper
En av de mest fristende feilene er å se et innlegg som får mye engasjement og så prøve å kopiere det eksakt. Jeg husker jeg skrev en post om «5 ting jeg skulle ønske jeg visste som ny freelancer» som fikk vanvittig bra respons. Så hva gjorde jeg? Jeg skrev «5 ting jeg skulle ønske jeg visste om content marketing», «5 ting jeg skulle ønske jeg visste om LinkedIn», «5 ting jeg skulle ønske jeg visste om…» du skjønner greia.
Resultatet? Engasjementet dabbet av for hver post. Folk skjønte mønsteret og ble lei. Lærdommen var at det ikke var formatet «5 ting jeg skulle ønske jeg visste» som fungerte – det var den autentiske, personlige historien i den første posten som traff. Når jeg prøvde å gjenskape formatet uten historien, falt det helt flat.
Feil #2: Å ignorere kvalitativ feedback
LinkedIn Analytics er fantastisk på kvantitative data – hvor mange som liker, deler, kommenterer. Men det forteller deg ikke kvaliteten på engasjementet. Jeg lærte dette på den harde måten da jeg skrev en post som fikk masse kommentarer, men som viste seg å være kontroversielle og negative kommentarer som skadde reputation min mer enn det hjalp den.
Nå bruker jeg like mye tid på å lese gjennom kommentarene som jeg bruker på å se på tallene. Hva sier folk? Er de enige eller uenige? Stiller de oppfølgingsspørsmål? Deler de egne erfaringer? Kvaliteten på diskusjonen er ofte mye viktigere enn kvantiteten av likes.
Feil #3: Å overoptimalisere timing
Jeg ble så fokusert på å finne den perfekte tiden å poste på at jeg glemte at konsistens ofte er viktigere enn perfekt timing. Jeg hadde en periode hvor jeg endret postetidspunkt hver uke basert på forrige ukes data, og resultatet var at følgerne mine aldri visste når de kunne forvente nytt innhold fra meg.
Nå holder jeg meg til faste poster-tider (onsdag og fredag morgen) og fokuserer mer på å lage innhold som er så bra at folk gidder å engasjere seg med det uansett når det dukker opp i feeden deres. Timing er viktig, men det er ikke alt.
Fremtiden for LinkedIn Analytics og blogging
Etter å ha jobbet med LinkedIn Analytics i flere år nå, må jeg si at utviklingen har vært helt sykt rask. Funksjonene som var science fiction for tre år siden er nå standard features, og det som kommer rundt hjørnet er enda mer spennende (og litt skremmende, hvis jeg skal være helt ærlig).
LinkedIn jobber mye med AI-drevne insights nå. I stedet for at du må grave gjennom data selv for å finne mønstre, begynner plattformen å foreslå optimalisering basert på dine historiske resultater. Jeg har allerede begynt å få varsler som «Innlegg med personlige historier presterer 40% bedre for din målgruppe – vurderer du å inkludere mer av dette?»
AI-drevne innholdssuggessjoner
Det som er både spennende og litt urovekkende er hvor presise disse AI-suggestionene begynner å bli. LinkedIn kan nå analysere ikke bare hva du har skrevet, men hvordan språket ditt resonerer med forskjellige segmenter av målgruppen din. Det er som å ha en personlig analytiker som aldri sover!
Jeg har fått forslag som «Målgruppen din reagerer 25% bedre på spørsmål som starter med ‘Har du noen gang…?’ enn ‘Hvordan gjør du…?’» Det er utrolig spesifikt, og etter å ha testet det – det stemmer faktisk! Men det reiser også spørsmål om hvor mye vi skal la algoritmer styre måten vi kommuniserer på.
Integrert måling på tvers av plattformer
Det som kommer til å være game-changing for oss bloggere er at LinkedIn begynner å integrere analytics med andre plattformer. Snart kommer vi til å kunne se hvordan LinkedIn-aktiviteten vår påvirker trafikk til bloggen vår, e-postlisten vår, til og med offline events.
Dette betyr at spørsmålet «lønner det seg å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring?» kommer til å bli mye lettere å svare på. Vi kommer til å kunne se hele customer journey fra første LinkedIn-like til faktisk kjøp eller oppdrag.
Praktiske verktøy og ressurser
Okei, så du er overbevist om at LinkedIn Analytics kan hjelpe bloggingen din, men hvor begynner du praktisk? Etter år med eksperimentering har jeg bygget opp et toolkit av verktøy og rutiner som gjør hele prosessen med å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring mye mer håndterbar.
Det første jeg anbefaler er å ikke prøve å gjøre alt på en gang. Jeg gjorde den feilen – prøvde å implementere alle insights samtidig og ble helt overveldet. Start med én ting i gangen, få det til å fungere, og bygg videre derfra.
Mine må-ha verktøy
Her er verktøyene jeg bruker daglig for å få mest mulig ut av LinkedIn Analytics:
- Buffer eller Hootsuite for scheduling: Lar meg poste på optimale tidspunkt uten å måtte være online
- Google Sheets for datatracking: Jeg eksporterer LinkedIn-data månedlig og lager egne dashboards
- Canva for grafisk innhold: Innlegg med visuelt innhold presterer 40% bedre i mine data
- Grammarly for tekstkvalitet: Hjelper meg holde konsistent tone og stil
- BuzzSumo for trending topics: Kombinerer LinkedIn-insights med bredere trenddata
Men det viktigste «verktøyet» er egentlig rutinene. Jeg har satt av en time hver fredag til å gå gjennom ukens LinkedIn-data og planlegge neste ukes innhold basert på det jeg har lært. Det høres kjedelig ut, men det er den timen som har gjort størst forskjell for resultatet mitt.
En enkel startguide for nybegynnere
Hvis du aldri har brukt LinkedIn Analytics før, her er min anbefaling for hvordan komme i gang uten å bli overveldet:
- Uke 1-2: Bare observer. Se på tallene uten å endre noe. Få følelse for hva som er normalt for deg.
- Uke 3-4: Fokuser kun på timing. Test forskjellige poster-tidspunkt og se hva som fungerer.
- Uke 5-6: Begynn å eksperimentere med innholdsformater. Prøv lister vs. historier vs. spørsmål.
- Uke 7-8: Se på demografisk data. Hvem engasjerer seg mest? Tilpass språket ditt til dem.
- Uke 9 og utover: Begynn å knytte LinkedIn-aktivitet til business-resultater.
Ikke stress hvis det tar tid å se resultater. LinkedIn-strategi er en langdistanse-løp, ikke en sprint. Jeg brukte faktisk 6 måneder på å se betydelige endringer, men når de kom, var de verdt ventetiden!
Konklusjon: Fra data til resultater
Altså, når jeg tenker tilbake på hvor jeg startet med LinkedIn Analytics versus hvor jeg er i dag, føles det nesten surrealistisk. Fra å være en som postet tilfeldig innhold når jeg følte for det, til å ha en datavisualisert strategi som faktisk driver business-resultater – det er en ganske vill reise!
Det viktigste jeg har lært? Å bruke LinkedIn Analytics for bloggforbedring handler ikke om å bli en data-robot som bare følger tall. Det handler om å forstå publikummet ditt så godt at du kan lage innhold som virkelig treffer. Dataene gir deg innsikt, men kreativiteten og autentisiteten må fortsatt komme fra deg.
Jeg husker fortsatt den følelsen da jeg skjønte at tallene faktisk betydde noe. Det var ikke bare vanity metrics – det var en direkte forbindelse til folk som trengte det jeg kunne tilby. Og når du først opplever den forbindelsen mellom data og mennesker, er det ingen vei tilbake.
For meg som tekstforfatter har LinkedIn Analytics blitt som et kompass som peker meg i riktig retning. Jeg kan fremdeles velge hvilken rute jeg vil ta, men jeg vet alltid hvilken vei som fører til målet. Og målet er alltid det samme: å lage innhold som hjelper, inspirerer og skaper verdi for folk som leser det.
Hvis du er i tvil om det er verdt å investere tiden i å forstå LinkedIn Analytics ordentlig, kan jeg si at det for meg har vært en av de beste investeringene jeg har gjort i karrieren min. Ikke bare fordi det har ført til mer business (selv om det har det), men fordi det har gjort meg til en bedre kommunikatør.
Så, er du klar til å dykke ned i dine egne LinkedIn Analytics og se hva de kan fortelle deg om målgruppen din? Trust me – det kommer til å være en øyeåpner!