Come scrivere post su LinkedIn su argomenti complessi

"Ogni volta che mi siedo a scrivere, finisco per fissare uno schermo vuoto per 30 minuti. Allora mi arrendo".

Si tratta di Marie (nome di fantasia), una consulente tecnica con cui ho parlato di recente. Nonostante la sua decennale esperienza nelle migrazioni cloud aziendali, ha faticato a trasformare le sue profonde conoscenze tecniche in post coinvolgenti su LinkedIn che avrebbero effettivamente generato l'interesse dei clienti.

Suona familiare?

Se sei un esperto in un campo complesso, che si tratti di sviluppo software, consulenza gestionale, scienza dei dati o architettura tecnica, probabilmente hai affrontato questa sfida. Conosci profondamente la tua materia, ma proprio questa esperienza rende più difficile comunicare in modo efficace su piattaforme come LinkedIn.

Perché scrivere di argomenti complessi è così impegnativo

Il "paradosso dell'esperienza" è reale: più conoscenze specialistiche si acquisiscono nel proprio campo, più diventa difficile spiegare tali conoscenze agli altri. Questo fenomeno, a volte chiamato "maledizione della conoscenza", crea diversi ostacoli specifici:

1. Sovraccarico cognitivo

• Troppi concetti interconnessi che competono per l'attenzione

• Molteplici quadri tecnici che potrebbero inquadrare la discussione

• Numerosi casi di studio ed esempi tra cui scegliere

• Gergo che ti viene naturale ma confonde il tuo pubblico

2. La trappola della completezza

• Sensazione di dover spiegare tutto per il contesto

• Preoccuparsi che la semplificazione ti faccia apparire meno informato

• L'urgenza di coprire tutte le eccezioni e i casi limite

• Paura delle critiche da parte dei colleghi che potrebbero notare delle omissioni

3. Complessità del pubblico

• Diversi segmenti del tuo pubblico hanno diversi livelli di conoscenza di base

• Alcuni lettori vogliono profondità tecnica, mentre altri hanno bisogno di concetti di alto livello

• I responsabili delle decisioni spesso hanno bisogno di informazioni diverse rispetto ai professionisti

• L'algoritmo di LinkedIn favorisce un ampio coinvolgimento, non la precisione tecnica

Abbattere il dilemma comunicativo dell'esperto

Prima di addentrarci nelle soluzioni, affrontiamo tre miti pervasivi che impediscono a molti esperti tecnici di creare contenuti LinkedIn efficaci:

Mito #1: "Devo dimostrare una conoscenza completa di tutto il mio campo"

Realtà: Controintuitivamente, concentrarsi strettamente su aspetti specifici della tua esperienza rende i tuoi contenuti più preziosi, non meno. I creatori di contenuti tecnici di maggior successo su LinkedIn si concentrano su nicchie chiaramente definite all'interno delle loro competenze.

Esempio: Invece di scrivere in generale di "sicurezza informatica", concentrati in modo specifico sulle "sfide di gestione delle identità per i team remoti" o sulla "protezione delle applicazioni containerizzate in ambienti multi-cloud".

Mito #2: "I miei post devono essere tecnicamente impeccabili ed esaustivi"

Realtà: I post di LinkedIn sono spunti di conversazione, non una documentazione completa. Il loro scopo principale è quello di dimostrare il tuo processo di pensiero e la tua prospettiva, non di fungere da riferimenti tecnici definitivi.

Esempio: Piuttosto che creare una guida esaustiva agli algoritmi di machine learning, condividi un'idea di quando un semplice modello di regressione ha superato una rete neurale più complessa in uno scenario specifico e perché è importante.

Mito #3: "I contenuti tecnici sono intrinsecamente aridi e poco coinvolgenti"

Realtà: Gli argomenti tecnici diventano coinvolgenti quando si fornisce un contesto pertinente, implicazioni nel mondo reale e approfondimenti inaspettati. I contenuti tecnici più condivisi spesso collegano conoscenze specialistiche a risultati aziendali più ampi o rivelano risultati controintuitivi.

Esempio: Non limitarti a spiegare l'architettura di Kubernetes; spiega come una corretta implementazione di Kubernetes ha salvato un'azienda da una potenziale interruzione durante il giorno di vendita più importante dell'anno.

La scienza cognitiva alla base di una comunicazione tecnica efficace

Capire perché gli esperti tecnici faticano a comunicare in modo efficace e come superare queste sfide richiede l'esame di alcuni principi chiave delle scienze cognitive:

1. Il principio del chunking

La ricerca mostra che la memoria di lavoro è in genere in grado di gestire solo 4-7 "pezzi" di informazioni contemporaneamente. Quando gli esperti comunicano, usano naturalmente pezzi più grandi e complessi basati sui loro modelli mentali avanzati. In questo modo si crea una disconnessione immediata con i segmenti di pubblico che non hanno sviluppato le stesse funzionalità di suddivisione in blocchi.

Applicazione: Suddividi argomenti complessi in concetti distinti e gestibili che possono stare da soli pur rimanendo in relazione con l'argomento più ampio.

2. Il continuum concreto-astratto

Gli studi indicano che esempi concreti e scenari specifici attivano più regioni del cervello rispetto ai concetti astratti. Tuttavia, gli esperti tecnici tendono a scegliere astrazioni di alto livello che hanno perfettamente senso per loro, ma mancano di basi per il loro pubblico.

Applicazione: Ancorate concetti tecnici astratti a esempi specifici e tangibili che creano immagini mentali.

3. La teoria del divario di conoscenza

Questo principio suggerisce che le persone sono motivate a prestare attenzione quando percepiscono un divario tra ciò che sanno e ciò che vogliono sapere. Gli esperti tecnici spesso creano un divario troppo piccolo (usando il gergo familiare con i colleghi) o troppo grande (introducendo concetti senza un contesto sufficiente).

Applicazione: Identifica esplicitamente le lacune di conoscenza che sarebbero importanti per il tuo pubblico, quindi struttura i contenuti per colmare tali lacune in modo soddisfacente.

Un approccio sistematico alla creazione di contenuti tecnici per LinkedIn

Ora, costruiamo un sistema pratico per trasformare la tua esperienza in post chiari e coinvolgenti su LinkedIn:

Fase 1: Definizione della base di contenuti

Prima di scrivere singoli post, stabilisci un quadro strategico per la tua presenza su LinkedIn:

1. Stabilisci la tua zona di autorità tecnica

• Elenca 3-5 aree specifiche in cui hai una vera esperienza

• Identifica quali di queste aree sono più rilevanti per i tuoi obiettivi aziendali

• Nota con quali sottoargomenti hai prospettive o esperienze uniche

• Determinare quali aree presentano le lacune di conoscenza più significative nel mercato

2. Crea un tema di contenuto incentrato sul cliente

Un tema di contenuto aiuta a mantenere la concentrazione e la coerenza dei contenuti di LinkedIn. Comprende:

• Le tue competenze tecniche specifiche ("Ottimizzazione dell'architettura cloud per piattaforme di e-commerce")

• Caratteristiche e contesto del tuo pubblico di destinazione ("Rivenditori online in rapida crescita che affrontano problemi di prestazioni durante l'alta stagione")

• Sfide principali che contribuisci a risolvere ("Prevenire gli arresti anomali del sito durante le vendite flash controllando i costi del cloud")

• Prospettiva o metodologia unica ("Test di carico proattivo combinato con allocazione dinamica delle risorse")

3. Sviluppare una matrice di argomenti di contenuto

Crea una semplice matrice che combina:

• Aree tecniche chiave per cui vuoi essere conosciuto (colonne)

• Approcci ai contenuti che funzionano bene su LinkedIn (righe)

Ecco un esempio per un consulente di architettura cloud:

Questa matrice crea 16 potenziali argomenti per i post che si allineano con le tue competenze e i tuoi obiettivi aziendali. È possibile espandere o modificare questa matrice in base al campo specifico.

Fase 2: Decostruire argomenti complessi in componenti accessibili

Per ogni argomento di cui vuoi scrivere:

1. Definire il singolo punto più importante (SMIP)

• L'unica intuizione che vuoi che i lettori ricordino

• Dovrebbe essere applicabile e prezioso di per sé

• Idealmente sfida il pensiero convenzionale o risolve un problema comune

2. Creare un quadro di contesto

• Quale problema o situazione rende questo argomento rilevante in questo momento?

• Chi ha bisogno di queste informazioni e perché?

• Qual è il costo di non comprendere questo concetto?

• Quale malinteso comune deve essere corretto?

3. Sviluppare la logica di supporto

• 2-3 punti chiave che si basano sul tuo SMIP

• Prove o esempi specifici che convalidano la tua prospettiva

• Chiare relazioni causa-effetto

• Limitazioni o considerazioni pertinenti

4. Identifica il "E allora?" Fattore

• Il risvolto pratico per il lavoro del lettore

• In che modo queste informazioni modificano il processo decisionale

• Azioni specifiche che i lettori potrebbero intraprendere in base a queste informazioni

• Potenziali risultati che potrebbero ottenere

Fase 3: Strutturare i post per ottenere il massimo impatto

Il formato e l'algoritmo di LinkedIn hanno caratteristiche specifiche che influenzano le prestazioni dei contenuti tecnici. Utilizza questi modelli progettati specificamente per argomenti complessi:

Modello 1: L'inversione delle aspettative

Questa struttura funziona bene per sfidare le ipotesi prevalenti nel tuo campo:

"Tutti nell'industria credono [all'assunto comune].

Ma dopo [esperienza specifica] con [numero] di clienti, ho scoperto che è vero il contrario.

Ecco cosa funziona davvero:

1. [Approccio controintuitivo #1] - [Breve spiegazione]
2. [Approccio controintuitivo #2] - [Breve spiegazione]
3. [Approccio controintuitivo #3] - [Breve spiegazione]

La differenza più grande che ho visto? [Esito o risultato specifico]

[Invito all'azione per commenti o ulteriore coinvolgimento]" 

Modello 2: Il quadro problema-soluzione

Questo approccio funziona bene per mostrare il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:

"Un [cliente/azienda] è venuto da me con un problema impegnativo:
[Problema tecnico specifico che hanno dovuto affrontare]

L'approccio convenzionale sarebbe:
[Soluzione standard e perché non funzionerebbe in questo caso]

Invece, noi:
1. [Primo passo del tuo approccio] che [risultato specifico]
2. [Secondo passo del tuo approccio] che [risultato specifico]
3. [Terzo passo del tuo approccio] che [risultato specifico]

Il risultato: [Risultato aziendale concreto]

Intuizione chiave: [Apprendimento trasferibile per il tuo pubblico]

[Domanda per incoraggiare la discussione]" 

Modello 3: Il quadro decisionale

Questo modello ti aiuta a posizionarti come un pensatore strategico:

"Quando si decide [decisione tecnica comune nel proprio campo], la maggior parte dei team si concentra su [fattore ovvio].

Ma nella mia esperienza, questa è in realtà la considerazione meno importante.

Ecco il framework decisionale che utilizzo con i clienti:

1. Innanzitutto, valuta [fattore critico #1]
   → Se [condizione], allora [raccomandazione]
   → Se [condizione alternativa], allora [raccomandazione alternativa]

2. Successivamente, considera [fattore critico #2]
   → Molti trascurano questo perché [la supervisione comune]
   → Determina se è necessario [approccio specifico]

3. Infine, valuta [fattore critico #3]
   → Ciò influenzerà [la considerazione a lungo termine]

Conservate questo quadro per la vostra prossima [situazione rilevante].

Quali altri fattori considera quando prende questa decisione?" 

Modello 4: Il Myth-Demolitore

Questo approccio affronta direttamente le idee sbagliate nel tuo campo:

"'[Un consiglio comune o una convinzione nel tuo settore]' è un consiglio che sento costantemente.

È anche completamente sbagliato per la maggior parte [aziende/situazioni/progetti].

Ecco perché:

1. [Prove contro la saggezza convenzionale]

2. [Conseguenza reale del seguire questo consiglio]

3. [Cosa funziona davvero, invece]

L'ho imparato a mie spese dopo [esperienza personale o situazione del cliente].

L'approccio migliore è quello di [metodologia alternativa].

Quali altri miti [del settore] devono essere sfatati? Commenta qui sotto." 

Esempi: trasformare argomenti complessi in post coinvolgenti

Applichiamo questi framework ad argomenti tecnici del mondo reale:

Esempio 1: Architettura cloud (utilizzando il modello di inversione delle aspettative)

Concetto originale: Sfide di implementazione dell'architettura dei microservizi

Post di LinkedIn trasformato:

"Tutti nell'architettura del software parlano di suddividere i monoliti in microservizi come se fosse sempre la mossa giusta.

Ma dopo aver guidato 17 migrazioni aziendali, ho scoperto che questo è spesso l'approccio SBAGLIATO per molte organizzazioni.

Ecco cosa funziona meglio:

1. Monoliti basati su dominio: mantieni la tua applicazione come un'unica unità distribuibile, ma utilizza confini interni puliti basati sui domini aziendali. Si ottiene l'organizzazione del codice senza la complessità dei sistemi distribuiti.

2. Estrazione selettiva - Identifica solo i componenti veramente su larga scala e ad alto cambiamento che beneficiano dell'indipendenza. Estrai solo quelli mantenendo insieme il resto.

3. Decomposizione data-first: iniziare comprendendo le relazioni tra i dati e i modelli di accesso PRIMA di tagliare i limiti del servizio. La maggior parte dei progetti di microservizi non riusciti ottiene questo risultato al contrario.

La differenza più grande che ho visto? Le aziende che seguono questo approccio completano i loro progetti di modernizzazione fino al 40% più velocemente con un numero significativamente inferiore di incidenti di produzione durante la transizione.

L'organizzazione ha tentato una migrazione di microservizi? Quali sfide hai dovuto affrontare?"

Esempio 2: Scienza dei dati (utilizzando il framework problema-soluzione)

Concetto originale: Quando i modelli complessi di machine learning non sono in grado di eseguire approcci più semplici

Post di LinkedIn trasformato:

"Un'azienda fintech si è rivolta a me con un problema impegnativo: il loro sofisticato modello di deep learning per il rilevamento delle frodi generava troppi falsi positivi, con un costo di 430.000 dollari al mese in lavoro di revisione e attrito con i clienti.

L'approccio convenzionale sarebbe: mettere a punto l'architettura della rete neurale e raccogliere più dati di addestramento, il che avrebbe richiesto mesi e potrebbe non aver risolto il problema fondamentale.

Invece, noi:

1. Ha creato un'analisi interpretabile dell'importanza delle funzionalità che ha rivelato che il modello DL stava sovrappesando i modelli sottili che non erano effettivamente predittivi di frode

2. Sviluppo di un sistema a due livelli con una semplice foresta casuale che gestisce l'80% dei casi con elevata affidabilità, inoltrando solo i casi limite al modello complesso

3. Implementazione di protezioni per le regole aziendali basate sull'esperienza del dominio per ignorare le previsioni degli algoritmi in scenari specifici

Il risultato: i falsi positivi sono diminuiti del 71% mantenendo lo stesso tasso di rilevamento delle frodi, risparmiando oltre 300.000 dollari al mese in costi operativi.

Intuizione chiave: i modelli complessi creano debito tecnico proprio come il codice complesso. Verifica sempre che la complessità aggiunta offra effettivamente un valore aziendale proporzionale.

Qual è la tua esperienza con i modelli più semplici che superano quelli complessi?"

Esempio 3: Sicurezza informatica (utilizzando il modello di quadro decisionale)

Concetto originale: Valutazione delle soluzioni di sicurezza per gli ambienti cloud

Post di LinkedIn trasformato:

"Quando si decide sugli strumenti di sicurezza del cloud, la maggior parte dei team si concentra sul riconoscimento del marchio dei fornitori e sugli elenchi di funzionalità.

Ma nella mia esperienza, questa è in realtà la considerazione meno importante.

Ecco il framework decisionale che utilizzo con i clienti:

1. Innanzitutto, valuta il modello operativo del tuo team → Se disponi di ingegneri della sicurezza dedicati, dai la priorità agli strumenti con una profonda personalizzazione e → di progettazione API-first Se disponi di un modello di responsabilità condivisa, scegli soluzioni con impostazioni predefinite complesse e flussi di lavoro guidati

2. Successivamente, considera la tua strategia di prioritizzazione del rischio → Molti trascurano questo aspetto perché cercano di risolvere tutto in una volta → Questo determina se dovresti concentrarti prima su strumenti incentrati sul rilevamento o sulla prevenzione

3. Infine, valutare l'integrazione con i flussi di lavoro degli sviluppatori → Ciò influirà sull'adozione e sulla conformità a lungo termine → gli strumenti di sicurezza che creano attriti vengono aggirati, indipendentemente dalla loro efficacia

Salva questo framework per la tua prossima discussione sugli investimenti nella sicurezza del cloud.

Quali altri fattori si considerano quando si valutano le soluzioni di sicurezza?"

Creazione di un sistema di contenuti tecnici sostenibile

La creazione coerente di contenuti richiede più di semplici modelli: ha bisogno di un sistema:

1. Processo di acquisizione delle idee

Sviluppa un sistema semplice per catturare le idee di contenuto man mano che si presentano:

• Tieni una nota dedicata nel tuo telefono per idee sugli argomenti di LinkedIn

• Dopo le chiamate o le riunioni con i clienti, annota eventuali momenti di insegnamento che si sono verificati

• Registra le domande a cui ti ritrovi a rispondere ripetutamente

• Configura Google Alert per i tuoi argomenti chiave per rimanere aggiornato con le notizie del settore

2. Flusso di lavoro per lo sviluppo dei contenuti

Stabilisci un processo coerente per passare dall'idea al post pubblicato:

• Selezione delle idee : Rivedi settimanalmente l'elenco degli argomenti e selezionane uno in linea con il tema dei tuoi contenuti e le priorità attuali

• Delineare : Dedica 5-10 minuti a strutturare i punti chiave utilizzando uno dei modelli

• Stesura : Scrivi una prima bozza completa senza modifiche (15-20 minuti)

• Raffinatezza : Modifica per chiarezza, elimina il gergo e assicurati che il post fornisca un valore autentico (10 minuti)

• Ottimizzazione : aggiungi un gancio accattivante, controlla la leggibilità della formattazione e includi un chiaro invito all'azione (5 minuti)

3. Fattori abilitanti della coerenza

Implementa pratiche che rendano gestibile la pubblicazione coerente:

• Raggruppamento in batch dei contenuti : Metti da parte 2-3 ore al mese per redigere più post contemporaneamente

• Pianificazione : Utilizza un calendario dei contenuti per mantenere la cadenza di pubblicazione senza pressione quotidiana

• Strategia di riutilizzo : Creare un sistema per trasformare il lavoro dei clienti, i documenti interni o le presentazioni in contenuti LinkedIn

• Retroazione : Tieni traccia di quali post generano un coinvolgimento significativo e adatta il tuo approccio di conseguenza

Sfruttare la tecnologia per semplificare la creazione di contenuti complessi

Creare contenuti tecnici in modo coerente è una sfida. Gli strumenti giusti possono ridurre significativamente l'attrito:

1. Sistemi di temi di contenuto

Strumenti specializzati come LiGo aiutano i professionisti tecnici a stabilire temi di contenuto chiari che:

• Definisci i confini delle tue competenze

• Mantieni la coerenza tra i post

• Genera idee per argomenti pertinenti in linea con le tue aree di conoscenza

• Preserva la tua voce autentica semplificando la creazione

2. Scrittura potenziata dall'intelligenza artificiale

L'assistenza alla scrittura AI può aiutare con:

• Suddivisione di argomenti complessi in componenti accessibili

• Generazione di approcci multipli per spiegare concetti tecnici

• Identificare il gergo che potrebbe confondere il tuo pubblico

• Creazione di varianti per testare diversi metodi di spiegazione

3. Analisi e ottimizzazione

Gli strumenti giusti possono aiutarti a capire cosa funziona:

• Quali argomenti tecnici generano un coinvolgimento significativo

• Quali approcci esplicativi risuonano con il tuo pubblico

• Tempi di pubblicazione ottimali per i contenuti tecnici

• Modelli di contenuto che portano a conversazioni aziendali

Sfide comuni e come superarle

Anche con un framework solido, gli esperti tecnici devono affrontare sfide specifiche in termini di contenuti:

Sfida 1: "La mia esperienza è troppo di nicchia per LinkedIn"

Soluzione: L'esperienza di nicchia può effettivamente essere un vantaggio su LinkedIn. Collega le tue conoscenze specialistiche a risultati aziendali più ampi o argomenti adiacenti. Ad esempio, se sei un esperto di un linguaggio di programmazione specifico, discuti di come risolve i problemi aziendali piuttosto che concentrarti sui dettagli della sintassi.

Sfida 2: "Sono preoccupato per la condivisione di troppa proprietà intellettuale"

Soluzione: Crea contenuti che dimostrino il tuo processo di pensiero e il tuo approccio senza rivelare metodologie proprietarie. Concentrati sul "perché" dietro le decisioni tecniche piuttosto che sui passaggi dettagliati di implementazione "come fare". Condividi i framework mantenendo i dettagli di implementazione specifici come offerta di servizi.

Sfida 3: "La creazione di contenuti tecnici richiede troppo tempo"

Soluzione: Inizia con una cadenza sostenibile (anche una volta alla settimana) e utilizza i temi dei contenuti per ridurre l'affaticamento decisionale. Sviluppa modelli per tipi di contenuti ricorrenti e mantieni un archivio di esempi, analogie e spiegazioni che puoi riutilizzare in più post.

Sfida 4: "I miei contenuti sembrano troppo semplici per gli esperti ma troppo complessi per gli altri"

Soluzione: Indirizza i tuoi contenuti al segmento di pubblico "interessato ma non esperto", in genere decisori o professionisti adiacenti che hanno bisogno di comprendere il tuo campo senza padroneggiarlo. Includi affermazioni "indicative" che aiutino diversi segmenti di pubblico a navigare tra i tuoi contenuti (ad esempio, "Per chi è nuovo a questo concetto..." o "Se hai già familiarità con le basi...").

Per iniziare: il tuo piano d'azione per i contenuti tecnici

Pronto a trasformare le tue conoscenze complesse in contenuti coinvolgenti su LinkedIn? Ecco il tuo piano passo dopo passo:

1. Definisci la tua area di messa a fuoco

   • Scegli un dominio specifico all'interno delle tue competenze

   • Identifica 3-5 argomenti secondari in cui hai intuizioni distintive

   • Determina quali aspetti sono in linea con i tuoi obiettivi aziendali

2. Crea il tuo tema di contenuto

   • Definisci il tuo punto di vista specifico

   • Documenta le caratteristiche del tuo pubblico di destinazione

   • Elenca le sfide principali che aiuti a risolvere

   • Articola la tua prospettiva o il tuo approccio unico

3. Sviluppa il tuo elenco di contenuti iniziale

   • Genera 10-15 idee per argomenti utilizzando l'approccio a matrice di contenuti

   • Assegna priorità agli argomenti in base alla pertinenza e all'esperienza

   • Pianifica il tuo primo mese di post settimanali

4. Implementare un processo sostenibile

   • Dedica del tempo alla creazione di contenuti

   • Usa i modelli per semplificare la scrittura

   • Tieni traccia degli argomenti e dei formati più performanti

   • Adatta il tuo approccio in base ai risultati

In che modo LiGo può aiutare gli esperti tecnici

Creare contenuti coerenti e di alta qualità su argomenti complessi è impegnativo, soprattutto quando si bilancia il lavoro con i clienti e altre responsabilità professionali.

LiGo è stato progettato specificamente per aiutare gli esperti tecnici a superare queste sfide:

• Sviluppo del tema dei contenuti : Crea temi su misura che rappresentino accuratamente la tua competenza tecnica

• Generazione di argomenti : Ottieni idee di contenuto pertinenti allineate con le tue aree di conoscenza

• Assistenza Struttura : Trasforma concetti complessi in post LinkedIn chiari e coinvolgenti

• Conservazione della voce : Mantieni la tua voce tecnica autentica migliorando l'accessibilità

• Supporto per la coerenza : Stabilire un ritmo di contenuti sostenibile senza investimenti di tempo eccessivi

L'impatto sul business di contenuti tecnici efficaci

Se eseguiti correttamente, i contenuti di LinkedIn su argomenti complessi possono portare a risultati aziendali significativi:

• Generazione di opportunità : I contenuti tecnici mirati attirano i clienti ideali che già riscontrano problemi che risolvi

• Accelerazione del ciclo di vendita : I potenziali clienti arrivano alle conversazioni pre-istruiti sul tuo approccio e sulla tua esperienza

• Miglioramento del posizionamento : Una leadership di pensiero coerente ti eleva da fornitore di servizi a consulente di fiducia

• Sviluppo della rete : I contenuti di qualità attirano colleghi, potenziali partner e influencer del settore

• Vantaggio di reclutamento : Dimostrare la profondità tecnica aiuta ad attrarre i migliori talenti nei settori competitivi

La chiave è la coerenza e l'orientamento strategico. Piuttosto che creare post tecnici casuali ogni volta che l'ispirazione ti colpisce, sviluppa un approccio sistematico in linea con i tuoi obiettivi aziendali.

Ricordate Marie, la consulente tecnica fin dall'inizio? Dopo aver implementato un approccio strutturato ai suoi contenuti su LinkedIn, ora crea post settimanali che generano un coinvolgimento costante da parte del suo pubblico di destinazione. Ancora più importante, tre dei suoi clienti più recenti hanno citato i suoi contenuti su LinkedIn come un fattore chiave nella loro decisione di lavorare con lei.

La tua esperienza è preziosa. Con il giusto approccio, puoi trasformare questa esperienza in contenuti LinkedIn che non solo coinvolgono il tuo pubblico, ma portano a risultati aziendali significativi.

Prova LiGo gratuitamente per creare contenuti LinkedIn che mettano in mostra la tua esperienza senza la complessità e l'investimento di tempo tipici della scrittura tecnica.