Comment rédiger des messages LinkedIn sur des sujets complexes

« Chaque fois que je m’assois pour écrire, je me retrouve devant un écran vide pendant 30 minutes. Puis j’abandonne.

Il s’agissait de Marie (le nom a été modifié), une consultante technique avec qui j’ai parlé récemment. Malgré sa décennie d’expertise dans les migrations vers le cloud d’entreprise, elle a eu du mal à transformer ses connaissances techniques approfondies en publications LinkedIn attrayantes qui susciteraient réellement l’intérêt des clients.

Cela vous semble-t-il familier ?

Si vous êtes un expert dans un domaine complexe, qu’il s’agisse du développement de logiciels, du conseil en gestion, de la science des données ou de l’architecture technique, vous avez probablement été confronté à ce défi. Vous connaissez parfaitement votre sujet, mais cette expertise même rend plus difficile la communication efficace sur des plateformes comme LinkedIn.

Pourquoi écrire sur des sujets complexes est si difficile

Le « paradoxe de l’expertise » est réel : plus vous acquérez de connaissances spécialisées dans votre domaine, plus il devient difficile d’expliquer ces connaissances aux autres. Ce phénomène, parfois appelé « malédiction de la connaissance », crée plusieurs obstacles spécifiques :

1. Surcharge cognitive

• Trop de concepts interconnectés se disputent l’attention

• De multiples cadres techniques qui pourraient encadrer la discussion

• De nombreuses études de cas et exemples au choix

• Un jargon qui vous vient naturellement mais qui déroute votre public

2. Le piège de l’exhaustivité

• Sentiment que vous devez tout expliquer pour le contexte

• Craignant que la simplification ne vous fasse paraître moins informé

• L’envie de couvrir toutes les exceptions et tous les cas limites

• Peur des critiques de la part de pairs qui pourraient remarquer des omissions

3. Complexité du public

• Les différents segments de votre public ont des niveaux de connaissances de base différents

• Certains lecteurs veulent de la profondeur technique tandis que d’autres ont besoin de concepts de haut niveau

• Les décideurs ont souvent besoin d’informations différentes de celles des praticiens

• L’algorithme de LinkedIn privilégie l’engagement large, et non la précision technique

Décomposer le dilemme de la communication de l’expert

Avant de plonger dans les solutions, abordons trois mythes omniprésents qui empêchent de nombreux experts techniques de créer du contenu LinkedIn efficace :

Mythe #1 : « Je dois démontrer une connaissance approfondie de l’ensemble de mon domaine »

Réalité: De manière contre-intuitive, se concentrer étroitement sur des aspects spécifiques de votre expertise rend votre contenu plus précieux, et non moins. Les créateurs de contenu technique les plus performants sur LinkedIn se concentrent sur des niches clairement définies dans leur domaine d’expertise.

Exemple: Au lieu d’écrire généralement sur la « cybersécurité », concentrez-vous spécifiquement sur les « défis de la gestion des identités pour les équipes distantes » ou sur la « sécurisation des applications conteneurisées dans les environnements multi-cloud ».

Mythe #2 : « Mes articles doivent être techniquement irréprochables et exhaustifs »

Réalité: Les publications LinkedIn sont des amorces de conversation, pas une documentation complète. Leur objectif principal est de démontrer votre processus de réflexion et votre perspective, et non de servir de références techniques définitives.

Exemple: Plutôt que de créer un guide exhaustif sur les algorithmes d’apprentissage automatique, expliquez quand un modèle de régression simple a surpassé un réseau neuronal plus complexe dans un scénario spécifique, et pourquoi cela est important.

Mythe #3 : « Le contenu technique est intrinsèquement aride et peu engageant »

Réalité: Les sujets techniques deviennent intéressants lorsque vous fournissez un contexte pertinent, des implications réelles et des informations inattendues. Le contenu technique le plus partagé relie souvent des connaissances spécialisées à des résultats commerciaux plus larges ou révèle des résultats contre-intuitifs.

Exemple: Ne vous contentez pas d’expliquer l’architecture de Kubernetes ; expliquer comment une implémentation appropriée de Kubernetes a sauvé une entreprise d’une panne potentielle lors de sa plus grande journée de vente de l’année.

La science cognitive derrière une communication technique efficace

Pour comprendre pourquoi les experts techniques ont du mal à communiquer efficacement et comment surmonter ces défis, il faut examiner certains principes clés des sciences cognitives :

1. Le principe du chunking

Les recherches montrent que la mémoire de travail ne peut généralement traiter que 4 à 7 « morceaux » d’informations à la fois. Lorsque les experts communiquent, ils utilisent naturellement des morceaux plus volumineux et plus complexes basés sur leurs modèles mentaux avancés. Cela crée une déconnexion immédiate avec les audiences qui n’ont pas développé les mêmes capacités de segmentation.

Application: Décomposez des sujets complexes en concepts distincts et gérables qui peuvent se suffire à eux-mêmes tout en restant liés à un sujet plus large.

2. Le continuum concret-abstrait

Des études indiquent que des exemples concrets et des scénarios spécifiques activent plus de régions du cerveau que des concepts abstraits. Pourtant, les experts techniques ont tendance à s’en tenir par défaut à des abstractions de haut niveau qui ont un sens parfait pour eux, mais qui manquent de bases pour leur public.

Application: Ancrez des concepts techniques abstraits dans des exemples spécifiques et tangibles qui créent une imagerie mentale.

3. La théorie de l’écart de connaissances

Ce principe suggère que les gens sont motivés à prêter attention lorsqu’ils perçoivent un écart entre ce qu’ils savent et ce qu’ils veulent savoir. Les experts techniques créent souvent un écart trop petit (en utilisant un jargon familier avec leurs pairs) ou un écart trop grand (en introduisant des concepts sans contexte suffisant).

Application: Identifiez explicitement les lacunes en matière de connaissances qui seraient importantes pour votre public, puis structurez le contenu pour combler ces lacunes de manière satisfaisante.

Une approche systématique de la création de contenu LinkedIn technique

Maintenant, construisons un système pratique pour transformer votre expertise en publications LinkedIn claires et attrayantes :

Phase 1 : Définir la base de votre contenu

Avant de rédiger des messages individuels, établissez un cadre stratégique pour votre présence sur LinkedIn :

1. Établissez votre zone d’autorité technique

• Énumérez 3 à 5 domaines spécifiques où vous avez une véritable expertise

• Identifiez les domaines les plus pertinents pour vos objectifs commerciaux

• Notez les sous-thèmes avec lesquels vous avez des perspectives ou des expériences uniques

• Déterminer quels domaines présentent les lacunes de connaissances les plus importantes sur le marché

2. Créez un thème de contenu centré sur le client

Un thème de contenu permet de maintenir la concentration et la cohérence de votre contenu LinkedIn. Il comprend :

• Votre expertise technique spécifique (« Optimisation de l’architecture Cloud pour les plateformes e-commerce »)

• Les caractéristiques et le contexte de votre public cible (« Les e-commerçants en forte croissance confrontés à des problèmes de performance pendant les périodes de pointe »)

• Principaux défis que vous contribuez à résoudre (« Prévenir les pannes de site lors des ventes flash tout en contrôlant les coûts du cloud »)

• Perspective ou méthodologie unique (« Test de charge proactif combiné à une allocation dynamique des ressources »)

3. Développer une matrice de sujets de contenu

Créez une matrice simple qui combine :

• Domaines techniques clés pour lesquels vous souhaitez être connu (colonnes)

• Approches de contenu qui fonctionnent bien sur LinkedIn (lignes)

Voici un exemple pour un consultant en architecture cloud :

Cette matrice crée 16 sujets de publication potentiels qui correspondent à votre expertise et à vos objectifs commerciaux. Vous pouvez développer ou modifier cette matrice en fonction de votre champ spécifique.

Phase 2 : Déconstruire des sujets complexes en éléments accessibles

Pour chaque sujet sur lequel vous souhaitez écrire :

1. Définir le point le plus important (SMIP)

• L’idée que vous voulez que les lecteurs retiennent

• Devrait être applicable et précieux en soi

• Idéalement, remet en question la pensée conventionnelle ou résout un problème commun

2. Créer un cadre contextuel

• Quel problème ou situation rend ce sujet pertinent à l’heure actuelle ?

• Qui a besoin de ces informations et pourquoi ?

• Quel est le coût de ne pas comprendre ce concept ?

• Quelle idée fausse courante doit être corrigée ?

3. Développer une logique de soutien

• 2-3 points clés qui contribuent à votre SMIP

• Des preuves ou des exemples spécifiques qui valident votre point de vue

• Des relations de cause à effet claires

• Limites ou considérations pertinentes

4. Identifiez le « Et alors ? » Facteur

• L’implication pratique pour le travail du lecteur

• Comment cette information modifie la prise de décision

• Mesures précises que les lecteurs pourraient prendre en fonction de ces renseignements

• Résultats potentiels qu’ils pourraient obtenir

Phase 3 : Structurez vos publications pour un impact maximal

Le format et l’algorithme de LinkedIn ont des caractéristiques spécifiques qui affectent les performances du contenu technique. Utilisez ces modèles conçus spécifiquement pour les sujets complexes :

Modèle 1 : Le renversement des attentes

Cette structure fonctionne bien pour remettre en question les hypothèses dominantes dans votre domaine :

« Tout le monde dans [l’industrie] croit [à l’hypothèse commune].

Mais après [expérience spécifique] avec [nombre] de clients, j’ai constaté le contraire.

Voici ce qui fonctionne réellement :

1. [Approche contre-intuitive #1] - [Brève explication]
2. [Approche contre-intuitive #2] - [Brève explication]
3. [Approche contre-intuitive #3] - [Brève explication]

La plus grande différence que j’ai vue ? [Résultat spécifique]

[Appel à l’action pour des commentaires ou un engagement supplémentaire] » 

Modèle 2 : Le cadre problème-solution

Cette approche fonctionne bien pour mettre en valeur votre approche de résolution de problèmes :

« Un [client/entreprise] est venu me voir avec un problème difficile :
[Problème technique spécifique auquel ils ont été confrontés]

L’approche conventionnelle serait la suivante :
[Solution standard et pourquoi elle ne fonctionnerait pas dans ce cas]

Au lieu de cela, nous :
1. [Première étape de votre approche] qui [résultat spécifique]
2. [Deuxième étape de votre approche] qui [résultat spécifique]
3. [Troisième étape de votre approche] qui [résultat spécifique]

Le résultat : [Résultat commercial concret]

Aperçu clé : [Apprentissage transférable pour votre public]

[Question pour encourager la discussion]" 

Modèle 3 : Le cadre décisionnel

Ce modèle vous aide à vous positionner en tant que penseur stratégique :

« Lorsqu’elles décident [d’une décision technique courante dans votre domaine], la plupart des équipes se concentrent sur [facteur évident].

Mais d’après mon expérience, c’est en fait la considération la moins importante.

Voici le cadre de décision que j’utilise avec mes clients :

1. Tout d’abord, évaluez [facteur critique #1]
   → Si [condition], alors [recommandation]
   → Si [autre condition], alors [autre recommandation]

2. Ensuite, considérez [facteur critique #2]
   → Beaucoup l’oublient parce que [l’oubli commun]
   → Cela détermine si vous devez [approche spécifique]

3. Enfin, évaluez [facteur critique #3]
   → Cela aura une incidence sur [la considération à long terme]

Gardez ce cadre pour votre prochaine [situation pertinente].

Quels autres facteurs prenez-vous en compte lorsque vous prenez cette décision ? 

Modèle 4 : Le démystificateur

Cette approche s’attaque directement aux idées fausses dans votre domaine :

« '[Un conseil commun ou une croyance dans votre industrie]' est un conseil que j’entends constamment.

C’est aussi complètement faux pour la plupart [des entreprises/situations/projets].

Voici pourquoi :

1. [Preuves contre la sagesse conventionnelle]

2. [Conséquence réelle de suivre ce conseil]

3. [Ce qui fonctionne réellement à la place]

Je l’ai appris à mes dépens après [mon expérience personnelle ou ma situation client].

La meilleure approche consiste à [méthodologie alternative].

Quels autres mythes [de l’industrie] doivent être brisés ? Commentez ci-dessous. 

Exemples : Transformer des sujets complexes en publications attrayantes

Appliquons ces cadres à des sujets techniques du monde réel :

Exemple 1 : Architecture cloud (à l’aide du modèle d’inversion des attentes)

Concept original : Défis de la mise en œuvre de l’architecture des microservices

Publication LinkedIn transformée :

« Tout le monde dans l’architecture logicielle parle de briser les monolithes en microservices comme si c’était toujours la bonne décision.

Mais après avoir guidé 17 migrations d’entreprise, j’ai constaté que c’est souvent la MAUVAISE approche pour de nombreuses organisations.

Voici ce qui fonctionne le mieux :

1. Monolithes pilotés par domaine : conservez votre application en tant qu’unité déployable, mais utilisez des limites internes claires basées sur les domaines d’activité. Vous obtenez une organisation du code sans complexité des systèmes distribués.

2. Extraction sélective - N’identifiez que les composants à grande échelle et à forte évolution qui bénéficient de l’indépendance. N’extrayez que ceux-ci tout en gardant le reste ensemble.

3. Décomposition des données d’abord : commencez par comprendre les relations entre les données et les modèles d’accès AVANT de couper les limites de service. La plupart des projets de microservices qui ont échoué le font à l’envers.

La plus grande différence que j’ai vue ? Les entreprises qui suivent cette approche réalisent leurs projets de modernisation jusqu’à 40 % plus rapidement avec beaucoup moins d’incidents de production pendant la transition.

Votre organisation a-t-elle tenté une migration de microservices ? Quels défis avez-vous rencontrés ?

Exemple 2 : Science des données (utilisation du cadre problème-solution)

Concept original : Quand les modèles complexes de machine learning sont moins performants, les approches plus simples

Publication LinkedIn transformée :

« Une entreprise fintech m’a contacté avec un problème difficile : son modèle sophistiqué d’apprentissage profond pour la détection des fraudes générait trop de faux positifs, ce qui lui coûtait 430 000 dollars par mois en main-d’œuvre d’examen et en frictions avec les clients.

L’approche conventionnelle serait la suivante : affiner l’architecture du réseau neuronal et recueillir davantage de données d’entraînement, ce qui aurait pris des mois et n’aurait peut-être pas résolu le problème fondamental.

Au lieu de cela, nous :

1. Élaboration d’une analyse interprétable de l’importance des caractéristiques qui a révélé que le modèle DL surpondérait les modèles subtils qui n’étaient pas réellement prédictifs de la fraude

2. Développement d’un système à deux niveaux avec une simple forêt aléatoire gérant 80 % des cas avec un niveau de confiance élevé, en ne faisant remonter que les cas limites au modèle complexe

3. Mise en œuvre de garde-fous basés sur l’expertise du domaine pour remplacer les prédictions d’algorithmes dans des scénarios spécifiques

Résultat : les faux positifs ont diminué de 71 % tout en maintenant le même taux de détection des fraudes, ce qui permet d’économiser plus de 300 000 $ par mois en coûts opérationnels.

Info clé : les modèles complexes créent une dette technique, tout comme le code complexe. Vérifiez toujours que la complexité supplémentaire apporte en fait une valeur commerciale proportionnelle.

Quelle est votre expérience avec des modèles plus simples qui surpassent les modèles complexes ?

Exemple 3 : Cybersécurité (à l’aide du modèle de cadre de décision)

Concept original : Évaluation des solutions de sécurité pour les environnements cloud

Publication LinkedIn transformée :

« Lorsqu’elles choisissent des outils de sécurité dans le cloud, la plupart des équipes se concentrent sur la reconnaissance de la marque du fournisseur et les listes de fonctionnalités.

Mais d’après mon expérience, c’est en fait la considération la moins importante.

Voici le cadre de décision que j’utilise avec mes clients :

1. Tout d’abord, évaluez le modèle opérationnel de votre équipe → Si vous avez des ingénieurs en sécurité dédiés, privilégiez les outils avec une personnalisation poussée et une conception API-first → Si vous avez un modèle de responsabilité partagée, choisissez des solutions avec des valeurs par défaut fortes et des flux de travail guidés

2. Ensuite, réfléchissez à votre stratégie de hiérarchisation des risques → Beaucoup l’ignorent parce qu’ils essaient de tout résoudre en même temps → Cela détermine si vous devez d’abord vous concentrer sur les outils axés sur la détection ou sur la prévention

3. Enfin, évaluez l’intégration avec les flux de travail des développeurs → cela affectera l’adoption et la conformité à long terme → les outils de sécurité qui créent des frictions sont contournés, quelle que soit leur efficacité

Enregistrez ce cadre pour votre prochaine discussion sur l’investissement dans la sécurité du cloud.

Quels autres facteurs prenez-vous en compte lors de l’évaluation des solutions de sécurité ?

Création d’un système de contenu technique durable

La création de contenu cohérent nécessite plus que de simples modèles, elle a besoin d’un système :

1. Processus de capture d’idées

Développez un système simple pour capturer les idées de contenu au fur et à mesure qu’elles se présentent :

• Gardez une note dédiée dans votre téléphone pour des idées de sujets LinkedIn

• Après les appels ou les réunions avec les clients, notez tous les moments d’enseignement qui ont eu lieu

• Notez les questions auxquelles vous répondez à plusieurs reprises

• Configurez des alertes Google pour vos sujets clés afin de rester à jour avec l’actualité du secteur

2. Flux de travail de développement de contenu

Établissez un processus cohérent pour passer de l’idée à la publication :

• Sélection d’idées : Passez en revue votre liste de sujets chaque semaine et sélectionnez-en un qui correspond à votre thème de contenu et à vos priorités actuelles

• Décrivant : Passez 5 à 10 minutes à structurer les points clés à l’aide de l’un des modèles

• Rédaction : Rédiger un premier jet complet sans montage (15-20 minutes)

• Raffinement : Modifiez pour plus de clarté, supprimez le jargon et assurez-vous que le message offre une valeur réelle (10 minutes)

• Optimisation : Ajoutez une accroche attrayante, vérifiez la lisibilité de la mise en forme et incluez un appel à l’action clair (5 minutes)

3. Facteurs de cohérence

Mettez en œuvre des pratiques qui facilitent l’affichage cohérent :

• Traitement par lots de contenu : Réservez 2 à 3 heures par mois pour rédiger plusieurs articles à la fois

• Planification : Utilisez un calendrier de contenu pour maintenir la cadence de publication sans pression quotidienne

• Stratégie de réaffectation : Créer un système pour transformer le travail des clients, les documents internes ou les présentations en contenu LinkedIn

• Boucle de rétroaction : Suivez les publications qui génèrent un engagement significatif et ajustez votre approche en conséquence

Tirer parti de la technologie pour rationaliser la création de contenu complexe

La création cohérente de contenu technique est un défi. Les bons outils peuvent réduire considérablement le frottement :

1. Systèmes de thèmes de contenu

Des outils spécialisés comme LiGo aident les professionnels techniques à établir des thèmes de contenu clairs qui :

• Définissez les limites de votre expertise

• Maintenir la cohérence entre les publications

• Générez des idées de sujets pertinents alignés sur vos domaines de connaissances

• Préservez votre voix authentique tout en rationalisant la création

2. Écriture augmentée par l’IA

L’aide à la rédaction de l’IA peut aider à :

• Décomposer des sujets complexes en éléments accessibles

• Générer plusieurs approches pour expliquer les concepts techniques

• Identifier le jargon qui pourrait dérouter votre public

• Création de variantes pour tester différentes méthodes d’explication

3. Analyse et optimisation

Les bons outils peuvent vous aider à comprendre ce qui fonctionne :

• Quels sujets techniques génèrent un engagement significatif

• Quelles approches d’explication résonnent avec votre public

• Heures de publication optimales pour le contenu technique

• Modèles de contenu qui mènent à des conversations d’affaires

Défis courants et comment les surmonter

Même avec un cadre solide, les experts techniques sont confrontés à des défis spécifiques en matière de contenu :

Défi 1 : « Mon expertise est trop niche pour LinkedIn »

Solution: L’expertise de niche peut en fait être un avantage sur LinkedIn. Associez vos connaissances spécialisées à des résultats commerciaux plus larges ou à des sujets adjacents. Par exemple, si vous êtes un expert d’un langage de programmation spécifique, discutez de la façon dont il résout les problèmes commerciaux plutôt que de vous concentrer sur les détails de syntaxe.

Défi 2 : « J’ai peur de partager trop de propriété intellectuelle »

Solution: Créez du contenu qui démontre votre processus de réflexion et votre approche sans révéler de méthodologies propriétaires. Concentrez-vous sur le « pourquoi » des décisions techniques plutôt que sur les étapes de mise en œuvre détaillées. Partagez des cadres tout en conservant des détails de mise en œuvre spécifiques dans votre offre de service.

Défi 3 : « La création d’un contenu technique prend trop de temps »

Solution: Commencez par une cadence durable (même une fois par semaine) et utilisez des thèmes de contenu pour réduire la fatigue décisionnelle. Développez des modèles pour les types de contenu récurrents et tenez à jour un référentiel d’exemples, d’analogies et d’explications que vous pouvez réutiliser dans plusieurs publications.

Défi 4 : « Mon contenu semble trop basique pour les experts, mais trop complexe pour les autres »

Solution: Ciblez votre contenu sur le segment d’audience « intéressé mais pas expert », généralement des décideurs ou des professionnels adjacents qui ont besoin de comprendre votre domaine sans le maîtriser. Incluez des déclarations de type « indicateur » qui aident les différents segments d’audience à naviguer dans votre contenu (par exemple, « Pour ceux qui ne connaissent pas ce concept... ou « Si vous êtes déjà familier avec les bases... »).

Mise en route : votre plan d’action en matière de contenu technique

Prêt à transformer vos connaissances complexes en contenu LinkedIn attrayant ? Voici votre plan étape par étape :

1. Définissez votre zone d’intérêt

   • Choisissez un domaine spécifique au sein de votre expertise

   • Identifiez 3 à 5 sous-thèmes pour lesquels vous avez des informations distinctives

   • Déterminez quels aspects correspondent à vos objectifs commerciaux

2. Créez votre thème de contenu

   • Définissez votre angle d’expertise spécifique

   • Documentez les caractéristiques de votre public cible

   • Énumérez les principaux défis que vous aidez à résoudre

   • Exprimez votre point de vue ou votre approche unique

3. Développez votre liste de contenu initiale

   • Générez 10 à 15 idées de sujets en utilisant l’approche de la matrice de contenu

   • Hiérarchiser les sujets en fonction de leur pertinence et de leur expertise

   • Planifiez votre premier mois de publications hebdomadaires

4. Mettre en œuvre un processus durable

   • Réservez du temps dédié à la création de contenu

   • Utilisez des modèles pour simplifier l’écriture

   • Suivez les sujets et les formats les plus performants

   • Ajustez votre approche en fonction des résultats

Comment LiGo peut aider les experts techniques

Il est difficile de créer un contenu cohérent et de haute qualité sur des sujets complexes, surtout lorsque vous devez trouver un équilibre entre le travail des clients et d’autres responsabilités professionnelles.

LiGo a été conçu spécifiquement pour aider les experts techniques à surmonter ces défis :

• Développement de thèmes de contenu : Créez des thèmes sur mesure qui représentent fidèlement votre expertise technique

• Génération de sujets : Obtenez des idées de contenu pertinentes alignées sur vos domaines de connaissances

• Structure Assistance : Transformer des concepts complexes en posts LinkedIn clairs et engageants

• Préservation de la voix : Conservez votre voix technique authentique tout en améliorant l’accessibilité

• Prise en charge de la cohérence : Établir un rythme de contenu durable sans investissement en temps excessif

L’impact commercial d’un contenu technique efficace

Lorsqu’il est fait correctement, le contenu LinkedIn sur des sujets complexes peut générer des résultats commerciaux significatifs :

• Génération d’opportunités : Le contenu technique ciblé attire des clients idéaux qui rencontrent déjà des problèmes que vous résolvez

• Accélération du cycle de vente : Les prospects arrivent à des conversations pré-informés de votre approche et de votre expertise

• Amélioration du positionnement : Un leadership éclairé cohérent vous fait passer du statut de fournisseur de services à celui de conseiller de confiance.

• Développement du réseau : Un contenu de qualité attire des pairs, des partenaires potentiels et des influenceurs de l’industrie

• Avantage du recrutement : Faire preuve de profondeur technique permet d’attirer les meilleurs talents dans des domaines concurrentiels

La clé est la cohérence et l’orientation stratégique. Plutôt que de créer des articles techniques aléatoires chaque fois que l’inspiration vous vient, développez une approche systématique alignée sur vos objectifs commerciaux.

Vous vous souvenez de Marie, la conseillère technique de la première heure ? Après avoir mis en œuvre une approche structurée pour son contenu LinkedIn, elle crée maintenant des publications hebdomadaires qui génèrent un engagement constant de la part de son public cible. Plus important encore, trois de ses clients les plus récents ont cité son contenu LinkedIn comme un facteur clé dans leur décision de travailler avec elle.

Votre expertise est précieuse. Avec la bonne approche, vous pouvez transformer cette expertise en contenu LinkedIn qui non seulement engage votre public, mais génère également des résultats commerciaux significatifs.

Essayez LiGo gratuitement pour créer du contenu LinkedIn qui met en valeur votre expertise sans la complexité et l’investissement en temps typiques de la rédaction technique.