Toxische Mittelmäßigkeit auf LinkedIn: Ein Klagelied über die Inhaltsqualität

2025-08-22

Der Autor kritisiert die Verbreitung von „toxischer Mittelmäßigkeit“ auf LinkedIn: unechte persönliche Markenbildung, überproduzierte leere Beiträge und sinnlose Ratschläge, die als Geschichten getarnt sind. Der Autor argumentiert, dass der LinkedIn-Algorithmus dieses Verhalten fördert, es aber letztendlich keinen beruflichen Nutzen bringt. Anstatt Likes und Kommentare zu jagen, plädiert der Autor für die Erstellung hochwertiger Inhalte, wie z. B. den Aufbau eines persönlichen Blogs, um sinnvolle Einblicke zu teilen, als effektiveren Weg zum beruflichen Aufstieg.

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Sonstiges

LinkedIn: Brutstätte für toxische Mittelmäßigkeit?

2025-08-17

LinkedIn, ursprünglich gedacht als praktische Plattform für Lebensläufe, hat sich zu einem Sumpf aus „toxischer Mittelmäßigkeit“ in den sozialen Medien entwickelt. Benutzer posten oberflächlichen und überproduzierten Content im Streben nach persönlichem Branding, erzielen aber oft minimale Ergebnisse. Der Autor argumentiert, dass anstatt minderwertigen Content für LinkedIns Algorithmus zu produzieren, Individuen sich auf die Erstellung tiefgreifender, wertvoller Inhalte konzentrieren sollten, beispielsweise durch persönliche Blogs. Dies mag zwar anfänglich weniger Aufrufe generieren, verbessert aber die Schreibfähigkeiten und zieht ein engagierteres Publikum an.

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Die Wahrheit über Mundpropaganda: NPS ist kein Allheilmittel

2025-02-07

Viele Unternehmen verlassen sich auf den NPS (Net Promoter Score), um die Wirksamkeit von Mundpropaganda zu messen, aber ein hoher NPS garantiert kein organisches Wachstum. Dieser Artikel argumentiert, dass Mundpropaganda nur funktioniert, wenn Benutzer häufig interagieren und Ihr Produkt Probleme löst, über die sie sprechen würden. Für B2B-Tools oder Produkte mit wenig Benutzerinteraktion können Empfehlungsprogramme allein ineffektiv sein, wodurch der NPS eher ein Maß für die Kundenzufriedenheit als ein Wachstumsprädiktor darstellt. Der Autor schlägt vor, zwischen proaktiven und passiven Empfehlungen zu unterscheiden und die Benutzer direkt nach Empfehlungen zu fragen, um das tatsächliche Potenzial von Mundpropaganda zu bewerten und Ressourcenverschwendung zu vermeiden.

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