LinkedIn vuole pagare i creator, ma il feed rischia di diventare tutto uguale
- Matteo Sallustio
- 2 ore fa
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LinkedIn vuole diventare una piattaforma sulla quale i creator possano anche guadagnare direttamente. Durante Open Sauce 2026, Sam Corrao Clanon, responsabile dei prodotti dedicati ai creator, ha parlato dell’estensione degli annunci pre-roll nei video, dell’arrivo dei mid-roll e di una futura condivisione dei ricavi pubblicitari. Le informazioni provengono da un resoconto pubblicato da Jim Louderback, moderatore dell’incontro: mancano ancora una comunicazione ufficiale della piattaforma, le percentuali riconosciute agli autori, i requisiti di accesso e una data precisa. La direzione, però, è chiara. LinkedIn non vuole più essere soltanto il luogo in cui un professionista costruisce reputazione, trova clienti o promuove i propri servizi. Vuole offrire un motivo economico in più per produrre contenuti video su LinkedIn con continuità.
Più possibilità di guadagno, più pressione a pubblicare
La pubblicità sarebbe solo una parte del sistema. Secondo quanto emerso durante l’incontro, LinkedIn considera anche le collaborazioni con i brand, i corsi su LinkedIn Learning, le newsletter a pagamento, gli eventi e gli incontri professionali prenotabili. È un modello diverso da quello delle piattaforme basate quasi interamente sulle visualizzazioni: una community più piccola, ma composta da persone interessate a un settore preciso, può generare clienti, iscrizioni e opportunità professionali anche senza raggiungere numeri enormi. L’introduzione di ricavi pubblicitari aggiungerebbe comunque un nuovo incentivo alla frequenza. Corrao Clanon avrebbe inoltre ridimensionato il timore che pubblicare troppo spesso penalizzi i post precedenti, invitando a osservare la copertura complessiva nel tempo invece del risultato della singola uscita. Se ogni contenuto raggiunge porzioni diverse della rete, produrne di più aumenta le possibilità di essere scoperti. Aumenta, però, anche la pressione a mantenere un ritmo costante.
I dati di Pangram sui post lunghi
È in questo contesto che acquistano peso i risultati di una ricerca pubblicata da Pangram il 9 luglio 2026. L’azienda ha analizzato oltre un milione di post provenienti da LinkedIn, Reddit, X, Medium e Substack attraverso i dati anonimi raccolti dalla propria estensione per il rilevamento dei testi generati dall’AI. Il 13,8% dei contenuti esaminati è stato classificato come interamente sintetico; tra quelli superiori alle 250 parole, la percentuale sale al 25,72%. LinkedIn registra il valore più alto: oltre il 40% dei post lunghi analizzati sarebbe stato prodotto completamente con l’intelligenza artificiale. La piattaforma rappresentava circa un terzo del campione, ma raccoglieva il 62% di tutti i testi segnalati dal sistema. Quest’ultimo numero non indica che il 62% dei post presenti su LinkedIn sia artificiale: significa che quasi due terzi dei contenuti classificati come AI all’interno di quella specifica analisi provenivano dalla piattaforma professionale.
I risultati vanno letti con cautela. Il campione non è stato estratto casualmente dal feed globale, ma dipende dalle scansioni effettuate dagli utenti dell’estensione che hanno scelto di condividere i dati. Pangram, inoltre, è la società che produce lo strumento utilizzato nell’analisi. L’azienda dichiara per il proprio modello un tasso di falsi positivi dello 0,01%, ma non si tratta di una verifica indipendente sull’intero campione. La ricerca non consente quindi di stabilire quale quota complessiva di LinkedIn sia scritta con l’AI. Segnala comunque una presenza particolarmente alta nei post professionali più lunghi, proprio quelli che spesso cercano di costruire autorevolezza attraverso analisi, esperienze personali e consigli.
Quando la competenza diventa una formula
Il problema non è stabilire se un autore abbia utilizzato o meno uno strumento. Una bozza generata, una revisione o un aiuto nella struttura non cancellano automaticamente il valore di un contenuto. La differenza emerge quando l’AI non serve più a esprimere meglio un pensiero, ma produce anche l’argomento, la posizione e la conclusione. In quel caso tende a restituire le forme che hanno maggiori probabilità di funzionare: apertura personale, frasi brevi, conflitto facilmente riconoscibile, elenco di lezioni e domanda finale. È una costruzione efficace, ma riconoscibile. Se viene adottata su larga scala, persone con esperienze diverse finiscono per scrivere nello stesso modo e la competenza rischia di trasformarsi in uno stile da imitare. I post appaiono ordinati e autorevoli, ma diventano intercambiabili.
Lo stesso Corrao Clanon non avrebbe sconsigliato l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Avrebbe invece invitato gli autori a mantenere una voce riconoscibile, al punto che un contenuto dovrebbe poter essere attribuito a chi lo ha scritto anche senza leggerne il nome. È un criterio più utile della distinzione rigida tra testi umani e sintetici: un post scritto interamente da una persona può essere generico, mentre uno realizzato con il supporto dell’AI può contenere esperienza, giudizio e informazioni originali. La qualità dipende da ciò che rimane dell’autore, non dallo strumento impiegato. È anche qui che entra in gioco la riconoscibilità di un creator: nel tempo, fiducia e autorevolezza dipendono dalla continuità del punto di vista, non soltanto dalla frequenza di pubblicazione.
La monetizzazione renderà il feed migliore?
Il possibile revenue sharing può attirare professionisti che oggi pubblicano soprattutto su YouTube, TikTok o Instagram e considerano LinkedIn un canale secondario. Può anche rendere sostenibili contenuti verticali, approfondimenti e format video destinati a pubblici molto specifici. La monetizzazione, però, modifica gli incentivi: se più pubblicazioni portano maggiore copertura e ogni visualizzazione può produrre ricavi, aumentare la quantità diventa una scelta razionale. L’AI rende questo processo più rapido ed economico, ma non garantisce maggiore varietà. LinkedIn dovrà quindi evitare che il sistema premi soltanto la frequenza, la capacità di trattenere l’attenzione e l’imitazione dei formati già efficaci. In una piattaforma fondata sulla reputazione professionale, distinguere una competenza reale da un testo che ne replica il linguaggio è una questione centrale. Pagare i creator può migliorare il feed oppure renderlo ancora più seriale. Dipenderà da quali contenuti l’algoritmo deciderà di distribuire e da quanto spazio resterà per voci che non sembrano costruite con lo stesso modello. Usi LinkedIn per costruire autorevolezza o hai già la sensazione che molti post inizino ad assomigliarsi? Raccontaci come sta cambiando il tuo feed.
