Algoritmo LinkedIn 2026: cosa ci dice il Report di Richard van der Blom (e cosa metto in discussione)

Se negli ultimi mesi hai avuto la sensazione che i tuoi post su LinkedIn fatichino a raggiungere le persone come una volta, non è solo una tua impressione. È esattamente quello che racconta il nuovo LinkedIn Algorithm InSight Report 2026 di Richard van der Blom, l’analisi più completa oggi disponibile su come funziona l’algoritmo di LinkedIn.

Ho passato giorni a leggerlo, a digerirlo, a verificarlo contro i miei dati e quelli di alcuni clienti, e ne ho tirato fuori solo l’essenziale. In questo articolo condivido le osservazioni più importanti, ti racconto cosa ho trovato coerente con quello che vedevo sul campo e cosa invece, secondo me, va preso con le pinze.

Lo dico subito, perché è una cosa che metto sempre davanti: il report è una miniera di dati, ma molto spesso confonde correlazione con causalità. Non è la Bibbia. È un benchmark di riferimento, da usare insieme ai propri numeri e con un po’ di pensiero critico.

Cos’è il LinkedIn Algorithm InSight Report 2026

Il LinkedIn Algorithm InSight Report di Richard van der Blom è arrivato alla sua edizione 2026 (aggiornata ora semestralmente) e si conferma l’analisi più completa oggi disponibile sul funzionamento dell’algoritmo di LinkedIn.

In numeri:

• 1,3 milioni di post analizzati
• 50.000 profili personali
• 30.000 pagine aziendali
• 60 Paesi, 25 lingue
• finestra di osservazione: settembre 2025 – febbraio 2026

Da un punto di vista statistico il campione è oggettivamente significativo. La metodologia, spiegata nel report stesso, filtra le anomalie, raggruppa i valori, gestisce i dati mancanti. Tecnicamente è affidabile.

Ma ci sono tre avvertenze fondamentali che voglio mettere davanti a tutto il resto.

1. Correlazione non significa causalità. Se un post di una certa lunghezza performa meglio di un altro, non vuol dire che quella sia la lunghezza giusta in assoluto. È una correlazione osservata su un campione, non una legge fisica.
2. L’Italia è poco rappresentata. La maggior parte dei post analizzati arriva da AuthoredUp, partner della ricerca, che ha una base utenti prevalentemente anglofona o tedesca. Le differenze culturali su LinkedIn sono importanti, e su questo torno più avanti.
3. Non tutti i settori sono rappresentati allo stesso modo. Ci sono industry molto presenti e altre quasi assenti.

Detto questo: benchmark, non comandamenti. Confronta sempre con i tuoi dati.

Il cambio di paradigma dell’algoritmo LinkedIn: da Relationship Graph a Interest Graph

Questo è il punto centrale del report 2026, ed è anche il messaggio che si sovrappone perfettamente a quello che ti ho già raccontato nell’articolo dedicato a 360Brew, il modello AI che governa l’algoritmo di LinkedIn.

Fino a poco tempo fa contava soprattutto la rete. Il famoso Relationship Graph: a quante persone sei connesso, a chi sei connesso, quanti follower hai. Il modello premiava la popolarità.

Oggi siamo (almeno in parte) passati ad un modello diverso, l’Interest Graph: conta di più cosa dici, di cosa parli, quanto sei coerente con un’area di expertise. Premia la rilevanza, non la popolarità.

Richard nel report lo dice in modo netto: “l’algoritmo ha un nuovo cervello”.

Come si traduce questo cambiamento dell’algoritmo LinkedIn nella pratica

• La rilevanza e l’interesse contano sempre di più, il network conta sempre meno (ma conta ancora, soprattutto in Italia).
• Conta più l’engagement giusto della visibilità grezza. La fine dell’era delle visualizzazioni come vanity metric.
• Tutto ha impatto sul tuo profilo semantico: il titolo professionale, le persone che segui, ciò che commenti, ciò che pubblichi.
• L’algoritmo cerca di allinearti a 2-3 cluster tematici precisi: né uno solo (troppo stringente), né dieci scollegati (troppo discordanti).

Se il tuo profilo rimanda a zumba, digital marketing e intelligenza artificiale per l’aerospazio stai mandando segnali confusi all’algoritmo. Se invece sei coerente su due o tre macro aree contigue, stai costruendo un’impronta semantica riconoscibile.

I tre fingerprint: come l’algoritmo di LinkedIn ti identifica

Il report sistematizza un concetto chiave: oggi l’algoritmo di LinkedIn lavora cercando di allineare tre impronte semantiche distinte.

Più questi tre fingerprint sono allineati, più il post viene distribuito.

Questo cambia anche il modo in cui devi pensare alle tue interazioni quotidiane: ogni like, ogni commento che lasci, ogni post che pubblichi contribuisce a definire chi sei per l’algoritmo. Mettere like ai post di un cliente di un settore distante dal tuo solo per dargli un +1 non aiuta il cliente e sporca la tua impronta semantica. Non è un buon affare per nessuno.

L’invito non è fare di meno: è fare di più, ma allineato ai tuoi cluster tematici.

Cosa è cambiato nel feed di LinkedIn in tre anni

Una delle slide più parlanti del report mostra la composizione media del feed negli ultimi tre anni. Il movimento è chiarissimo.

• Meno contenuti dei collegamenti di primo grado (da circa il 72% a percentuali nettamente inferiori)
• Molto più contenuti di secondo e terzo grado (saliti da circa il 4% al 25%)
• Post di follower e pagine aziendali sostanzialmente stabili o leggermente in calo
• Fino al 10% di “suggested post” nei feed anglofoni, cioè contenuti di account non collegati, suggeriti per affinità di interessi

C’è un dettaglio importante per chi lavora in Italia: i suggested post nei feed italiani a oggi (maggio 2026) non esistono. Sono una feature ormai consolidata nei feed anglofoni, ma non l’ho ancora vista in nessun feed di lingua italiana. Arriverà? Quasi sicuramente sì: gli LLM lavorano bene su qualsiasi lingua e il box è già stabile da almeno un semestre nei feed in inglese.

Cosa significa per chi crea contenuti? Significa che costruire un profilo semantico forte e coerente oggi è un investimento sul domani: quando i suggested post arriveranno anche in italiano, chi avrà fatto questo lavoro si troverà in pole position.

Cosa aspettarsi oggi dai propri post: i benchmark dell’algoritmo LinkedIn 2026

Il report fotografa cosa può aspettarsi un account medio. Due osservazioni da tenere a mente.

Un post di un profilo tipico (l’80% dei post) fa 600 impressioni mediane. Sono poche rispetto a un paio d’anni fa. È normale ed è quello che spiega la delusione di chi guarda i propri analytics oggi.

Ma un 3% di tasso di interazione mediano per lo stesso post è ottimo. L’engagement si è ripreso molto di più delle impressioni: i post di qualità ricevono ancora attenzione, semplicemente raggiungono platee più piccole e più pertinenti.

Verifica questi numeri sul tuo storico. Tool come AuthoredUp ti permettono di guardare l’andamento mese su mese o post su post, idealmente sulla mediana (non sulla media): la mediana racconta meglio la verità di un campione disturbato da pochi post virali.

La formula 50-30-20: cosa determina davvero la reach di un post su LinkedIn

Questa è una delle osservazioni più potenti emerse dal report, resa nota anche da Ivana Todorovic di AuthoredUp in un recente webinar.

Le impressioni che ottiene un post sono determinate in larga parte prima ancora che tu lo pubblichi:

• 50% è la baseline del profilo. Il tuo storico. La qualità dei follower, il loro engagement nei tuoi confronti, ciò che hai pubblicato in passato, quanto e come hai commentato, quali argomenti hai presidiato. Tutto questo pesa metà del risultato di un post prima ancora che tu decida di cosa parlare.
• 30% dipende dalla performance del post. Scelta dell’argomento, qualità della scrittura e soprattutto i segnali che il post riesce a raccogliere nelle prime ore.
• 20% è fuori dal tuo controllo. Competizione del momento, orario, trend tematici intercettati, una buona dose di casualità.

Un esempio mio: di recente ho pubblicato un post su “Il diavolo veste Prada”, abbastanza off-topic rispetto ai miei cluster abituali, e ha fatto una decina di volte la mia mediana. Quanto è merito mio? In buona parte è stato tempismo (l’ho pubblicato la mattina dopo la nuova uscita al cinema) più un po’ di casualità. Cose che ricadono nel 20%, non replicabili a comando.

La lezione è semplice: se vuoi migliorare le performance sul lungo termine, lavora soprattutto sul 50% di baseline. È lì che si gioca la partita lunga.

I segnali che spingono i post: come funziona l’algoritmo LinkedIn nel dettaglio

I post si muovono grazie ai segnali che raccolgono. Il report ne identifica due grandi famiglie: engagement e consumo.

I segnali di engagement (le interazioni pubbliche)

Sono quelle visibili: reazioni, commenti, condivisioni, salvataggi. Non valgono tutte uguale. Posto il “consiglia” come baseline (valore 1), ecco la sintesi pratica.

• Il commento è l’interazione più equilibrata: aumenta la reach verso il tuo pubblico e potenzialmente verso quello di chi commenta.
• La diffusione istantanea (repost senza testo aggiunto) vale in media persino più di un commento. Sembra sorprendente, ma è sensata: la maggior parte dei commenti sono “Bravo!”, “Complimenti!”, “Ottimo post!” e, presi singolarmente, valgono pochissimo per l’algoritmo.
• I commenti che entrano nel merito, che aprono una conversazione, che generano risposte: valgono molto di più di un repost. Sono i campioni assoluti.
• La condivisione con commento (il vecchio “repost con un tuo pensiero”) vale poco: meglio investire quel pensiero in un commento diretto sotto al post originale.
• Il salvataggio è oggi il singolo segnale più potente che un post può ricevere (ne riparliamo tra poco nella sezione dei 10 numeri).

C’è anche un fattore temporale: la Golden Window sono le prime quattro ore dopo la pubblicazione. Le interazioni in questa finestra pesano di più. Ecco perché rispondere ai commenti con tempismo è cruciale: il “post and ghost” oggi non funziona. Pubblicare e sparire significa lasciare reach sul tavolo.

Un dettaglio importante per chi lavora con le aziende: commenti e diffusioni dei dipendenti pesano meno di quelli degli esterni (si presuppone siano un po’ “pilotati”). Il “consiglia” invece vale uguale tra interni ed esterni. Pesano moltissimo le interazioni di C-level o leader di settore, non per un favoritismo dell’algoritmo ma perché il loro network è grande, ingaggiato e tematicamente rilevante.

Per chi gestisce pagine aziendali o progetti di employee advocacy su LinkedIn, questo è un dato molto rilevante: il content marketing su LinkedIn fatto attraverso le persone vale strutturalmente più di quello fatto solo attraverso la pagina.

I segnali di consumo (cosa fanno gli utenti silenziosi)

L’utente medio di LinkedIn è un lurker: guarda, legge, ma non interagisce. E va bene così: oggi l’algoritmo di LinkedIn premia anche il puro consumo, attraverso due metriche fondamentali.

Dwell Time è il tempo speso sul contenuto. Per i post di solo testo la lunghezza che sta funzionando meglio oggi è tra i 1.400 e i 1.600 caratteri. Ma funziona solo quando il post tiene davvero le persone a leggerlo. Se la scrittura è debole, la lunghezza non salva nessuno. Se vuoi capire come scrivere contenuti che tengano le persone sul testo, leggi anche come scrivere articoli su LinkedIn ottimizzati per Google e AI.

Completion Rate è la percentuale di completamento del contenuto. Vale soprattutto per caroselli, video e gallerie. Da qui un consiglio non banale: meglio un carosello di 5 pagine completate che uno di 10 abbandonato a metà. La lunghezza media ideale dei caroselli si è accorciata, e per le gallerie di foto lo sweet spot oggi è 3-4 immagini, non più 8-10.

Il filo conduttore è la profondità di interazione. LinkedIn premia ciò che porta le persone a stare di più sulla piattaforma, perché LinkedIn vende pubblicità. Allineare i tuoi obiettivi a questa logica significa avere il vento in poppa.

10 numeri (da prendere con le pinze) per orientarti sull’algoritmo LinkedIn

Questi sono i dati che fanno rumore. Te li metto in fila, ma senza farti sognare: senza contesto, sono solo cifre.

1. -11% di lurker, ma +4,6% di utenti che non accedono più a LinkedIn. Una polarizzazione: chi entra fa qualcosa, ma molti stanno uscendo dalla piattaforma.
2. 600 caratteri è la lunghezza di un terzo dei post che performano meglio in assoluto. La sintesi paga.
3. -22% di reach per i post video nell’ultimo anno. Anche perché il 2024 era stato l’anno della grande spinta al formato video.
4. +4% di visualizzazioni per ogni singola reazione su un post tipico (con poche decine di interazioni totali).
5. +2.086% di reach per i post con 10 o più salvataggi. Incremento non lineare e clamoroso: oltre la soglia dei 10 Salva, l’algoritmo sblocca la distribuzione del post in modo molto significativo.
6. 12,92% è il save rate dei documenti PDF: record assoluto tra i formati. A seguire: infografiche, framework visivi, qualche video.
7. +5/+10% di performance per i post senza hashtag rispetto a quelli con hashtag.
8. -30/-40% di reach per i post completamente generati da AI. L’algoritmo li riconosce. E ormai anche le persone.
9. -18,8% di reach media per i post con un link esterno. Ma il CTR sul link aumenta: se l’obiettivo è portare traffico, è un affare. Se l’obiettivo è la visibilità, no.
10. -26% di impressioni totali pubblicando ogni giorno. Oltre un certo tetto le impressioni non crescono. Passando invece da 1 post a settimana a 2-4 post a settimana si guadagnano in media +1.234 impressioni a post.

E un dato in più per chi lavora con le aziende: +300% di engagement per i post dei profili personali rispetto a quelli delle pagine aziendali. Il 3% dei dipendenti attivi può generare circa il 30% dell’engagement totale. Per approfondire il tema delle pagine aziendali su LinkedIn e capire come integrarle con i profili personali dei colleghi, ho scritto un articolo dedicato.

Cosa fare da domani per lavorare bene con l’algoritmo LinkedIn

Alla luce di tutto questo, cosa puoi mettere in pratica già da subito sul tuo profilo personale?

• Scegli 2-3 cluster tematici e presidiali. Non uno solo, non dieci. Due o tre, contigui, riconoscibili. È la base di tutto.
• Rispondi ai commenti con tempismo, specialmente nelle prime quattro ore. La Golden Window è preziosa.
• Arricchisci i tuoi post con commenti tuoi: aggiungi un contesto, una domanda, un dato che approfondisce. Danno profondità di interazione al post.
• Commenta ogni giorno in modo significativo la tua cerchia ristretta, i possibili clienti e qualche nuovo account interessante. Non per accumulare like, ma per costruire la tua impronta semantica.
• Pubblica 2-4 volte a settimana, non di più. La frequenza alta non viene premiata, anzi.
• Testa un cambiamento alla volta. Cambia una variabile, osservala per 4-6 settimane, poi muovi la successiva. Non stravolgere tutto in un colpo.

Cosa non fare da domani: le penalizzazioni dell’algoritmo LinkedIn da evitare

• Post 100% generati con AI. Penalizzati lato algoritmo e poco tollerati dalle persone.
• Post and ghost. Pubblicare e sparire senza rispondere ai commenti.
• Pubblicare ogni giorno. Sforzo elevato, risultato in calo rispetto a una frequenza più sostenibile.
• Troppi hashtag o troppe menzioni. Pochi e davvero rilevanti, o nessuno.
• Link esterno quando l’obiettivo è la reach. Se vuoi portare traffico, la penalizzazione vale la pena. Se vuoi visibilità, metti il link nel primo commento.
• CTA troppo esplicite come “commenta X per ricevere Y”: LinkedIn ha annunciato pubblicamente che vengono penalizzate dall’algoritmo.
• Cambiare tutta la strategia LinkedIn di colpo. Un cambiamento alla volta, sempre.

Conclusioni: cosa ci dice davvero il report sull’algoritmo LinkedIn nel 2026

Se devo dirti la cosa che più mi ha colpito di questo report, non è un singolo dato. È la sensazione netta che i cambiamenti che LinkedIn sta facendo con il suo algoritmo vanno nella direzione che chi lavorava bene sulla piattaforma sperava da anni: meno viralità fine a sé stessa, meno contenuti generalisti, più rilevanza.

Per chi guardava le vanity metric è stato un colpo al cuore. Per chi lavora con metodo, su cluster tematici ben definiti, costruendo conversazioni vere, questo è esattamente lo scenario in cui si può vincere. Vedo già clienti, anche piccoli, che con poche centinaia di follower stanno portando a casa opportunità concrete grazie a questo tipo di posizionamento semantico.

Il report di Richard van der Blom è prezioso. Non perché sia “la verità” (non lo è e non vuole esserlo), ma perché ti dà un sistema di osservazione per leggere il tuo LinkedIn. Confrontalo con i tuoi dati, sempre. E ricorda che dietro ogni correlazione c’è ancora tanto rumore.

Il report completo lo trovi qui (link affiliato): Content Algorithm Playbook 2026 di Richard van der Blom. Non è una lettura per tutti: sono 217 pagine fitte di dati. Ma per chi vive di LinkedIn può essere una miniera.