Le système exploite des éléments du profil, notamment le poste, les compétences, le parcours et la formation, pour dégager des thèmes susceptibles d’intéresser le membre. Il représente aussi le contenu des publications sous une forme qui permet de comparer leur sens avec celui du profil.

Le sujet traité compte, mais LinkedIn décrit aussi le rôle de signaux de contexte, dont le secteur, la localisation et le niveau d’expérience. Un billet sur la logistique portuaire peut ainsi intéresser un professionnel du transport qui ne connaît pas son auteur.

Pour les entreprises et les créateurs, le mécanisme éclaire une partie de la diffusion au-delà des abonnés. Une publication dont le sujet, le métier concerné et le contexte sont identifiables donne au système davantage d’éléments pour établir un rapprochement.

La note technique décrit la sélection de contenus candidats parmi les publications extérieures au réseau. Leur apparition effective dépend ensuite du classement du fil.

LinkedIn avait déjà présenté en mars un chantier plus large sur la pertinence du fil et les publications génériques. Le document de novembre permet de comprendre comment le réseau cherche à découvrir des contenus pertinents hors du cercle habituel. La capacité du système à réduire la quantité de publications médiocres générées par IA reste une question distincte.