LinkedIn announced the so-called AI slop button<\/em> il 30 luglio 2026. La funzione \u00e8 accessibile dal menu a tre puntini presente su ogni post. Permette a qualsiasi utente di segnalare un contenuto come apparentemente generato da intelligenza artificiale senza supervisione umana. In meno di tre settimane, la soglia del milione di utilizzi \u00e8 stata superata.<\/p>\n Il dato \u00e8 stato comunicato direttamente da Hari Srinivasan, Chief Product Officer di LinkedIn, in un post pubblicato sulla piattaforma. Inoltre, la mossa non \u00e8 arrivata in un vuoto: poche settimane prima, il detector AI Pangram<\/strong> had analyzed long-form content on LinkedIn, finding that 41% of the posts could be classified as entirely AI-generated. The news had been reported by 404 Media<\/a> and had sparked a wide-ranging debate in the industry.<\/p>\n Pertanto, la risposta di LinkedIn appare come una reazione calibrata alla pressione dell’opinione pubblica professionale. La piattaforma ha scelto di coinvolgere direttamente gli utenti nel processo di moderazione, trasformandoli in segnalatori attivi.<\/p>\n Il pulsante di segnalazione \u00e8 solo la parte visibile di un intervento pi\u00f9 ampio. LinkedIn ha contestualmente introdotto classificatori algoritmici nuovi e migliorati. Questi sistemi identificano in modo proattivo i post AI-generated, indipendentemente dalle segnalazioni degli utenti. Di conseguenza, la moderazione avviene su due livelli: automatico e partecipativo.<\/p>\n Altres\u00ec rilevante \u00e8 la rimozione di una funzione che facilitava la pubblicazione automatizzata di contenuti. LinkedIn non ha fornito dettagli tecnici precisi su quale feature sia stata eliminata. Tuttavia, la direzione \u00e8 inequivocabile: la piattaforma sta restringendo gli spazi per chi utilizza l’AI come sostituto della produzione editoriale umana.<\/p>\n According to The Verge<\/a>, che ha riportato la notizia in dettaglio, l’intervento complessivo rappresenta uno dei pi\u00f9 significativi aggiustamenti alla policy sui contenuti che LinkedIn abbia effettuato negli ultimi anni. In particolare, si tratta di un segnale che le piattaforme professionali stanno riallineando i propri algoritmi verso la qualit\u00e0 percepita dall’utente, non solo verso il volume di engagement.<\/p>\n La statistica di Pangram merita un approfondimento. Il 41% dei post longform classificati come interamente AI-generated non \u00e8 un dato marginale. Indica che quasi la met\u00e0 dei contenuti pi\u00f9 elaborati pubblicati su LinkedIn potrebbe essere percepita come priva di autenticit\u00e0. Questo ha implicazioni dirette per chi investe in LinkedIn campaign<\/a> and for those who are building their professional credibility on the platform.<\/p>\n Inoltre, va considerato il contesto pi\u00f9 ampio. Ricerche recenti di McKinsey<\/a> segnalano che la fiducia nei contenuti generati da AI varia significativamente in base al settore e al pubblico. Nel B2B professionale, la credibilit\u00e0 della fonte \u00e8 un fattore critico. Pertanto, un post percepito come Slop<\/em> Not only does it generate less engagement\u2014it actively damages the reputation of the brand or professional who posts it.<\/p>\n Per le aziende italiane che operano in contesti B2B o mid-market, questo dato dovrebbe tradursi in una revisione immediata del proprio approccio editoriale su LinkedIn. Non si tratta di abbandonare l’AI come strumento. Si tratta di integrarlo in modo strategico, mantenendo una voce riconoscibile e contenuti con valore informativo reale.<\/p>\n Le segnalazioni degli utenti alimentano i sistemi di ranking di LinkedIn. Quindi, un post che accumula segnalazioni come AI slop rischia di vedere ridotta la propria distribuzione organica nel feed. Questo meccanismo \u00e8 analogo a quello gi\u00e0 presente su altre piattaforme per contenuti spam o fuorvianti.<\/p>\n In aggiunta, i nuovi classificatori algoritmici agiscono in modo preventivo. Anche in assenza di segnalazioni, un contenuto identificato come interamente generato da AI potrebbe ricevere una penalizzazione nella distribuzione. Al contrario, i contenuti che mostrano caratteristiche di originalit\u00e0 \u2014 dati proprietari, esperienze dirette, opinioni argomentate \u2014 potrebbero beneficiare di un trattamento preferenziale.<\/p>\n Who manages digital marketing strategies<\/a> su LinkedIn deve quindi considerare questo scenario come strutturale, non temporaneo. La piattaforma sta spostando il proprio sistema di incentivi verso la qualit\u00e0 editoriale percepita. Di conseguenza, il ROI delle campagne organiche dipender\u00e0 sempre pi\u00f9 dalla capacit\u00e0 di produrre contenuti che superino il filtro umano e algoritmico.<\/p>\n Prima di tutto, \u00e8 necessario effettuare un audit dei contenuti pubblicati negli ultimi sei mesi. L’obiettivo \u00e8 identificare i post che potrebbero essere classificati come AI-generated. Strumenti come Pangram o Originality.ai possono fornire un primo orientamento. Tuttavia, il giudizio finale resta quello degli utenti reali.<\/p>\n In seguito, \u00e8 opportuno ridefinire il processo editoriale. L’AI pu\u00f2 continuare a svolgere un ruolo nella fase di ricerca, strutturazione delle idee e revisione grammaticale. Tuttavia, la voce finale deve essere riconoscibilmente umana. Questo significa inserire dati originali, riferimenti a esperienze dirette, posizioni chiare su temi di settore.<\/p>\n We of SHM Studio<\/a> We also recommend diversifying your content formats. Short posts with direct opinions, documents containing proprietary data, and videos with human commentary are types of content that are rarely perceived as Slop<\/em>. Infine, \u00e8 utile formare i team interni \u2014 marketing, comunicazione, HR \u2014 su come utilizzare l’AI come supporto e non come sostituto della produzione editoriale.<\/p>\n To learn more about the implications for copywriting strategy<\/a> e sulla produzione di contenuti ottimizzati, il nostro team \u00e8 disponibile a una valutazione personalizzata.<\/p>\n C’\u00e8 una lettura strategica che va oltre la gestione del rischio algoritmico. La proliferazione di AI slop su LinkedIn ha creato un paradosso interessante: proprio perch\u00e9 il 41% dei contenuti \u00e8 percepito come generico e automatizzato, chi pubblica con voce autentica e prospettiva originale emerge con maggiore facilit\u00e0.<\/p>\n Dunque, la stretta di LinkedIn non \u00e8 solo una minaccia per chi abusa dell’AI. \u00c8 anche un’opportunit\u00e0 per i brand e i professionisti che investono in qualit\u00e0 editoriale. In un feed sempre pi\u00f9 omogeneo, la differenziazione diventa un vantaggio competitivo misurabile in termini di reach, engagement e conversioni.<\/p>\n Questo vale in modo particolare per le PMI italiane che operano in settori ad alta specializzazione \u2014 manifatturiero avanzato, servizi professionali, tecnologia industriale \u2014 dove la credibilit\u00e0 della fonte \u00e8 determinante nel processo decisionale del cliente. Una SEO strategy<\/a> e di content marketing integrata, che includa LinkedIn come canale editoriale primario, richiede oggi un investimento maggiore in qualit\u00e0. Ma genera rendimenti pi\u00f9 stabili nel tempo.<\/p>\n For those who manage AI projects applied to marketing<\/a>, la sfida \u00e8 trovare il punto di equilibrio corretto tra efficienza produttiva e autenticit\u00e0 percepita. Non esiste una formula universale. Tuttavia, esistono metodologie testate che permettono di scalare la produzione di contenuti senza sacrificare la qualit\u00e0 editoriale.<\/p>\n La traiettoria di LinkedIn \u00e8 chiara. La piattaforma si sta posizionando come il network professionale che premia la sostanza rispetto al volume. Analogamente a quanto avvenuto con Google e l’aggiornamento HCU (Helpful Content Update) nel contesto SEO, LinkedIn sta introducendo segnali di qualit\u00e0 che penalizzano i contenuti superficiali e premiano quelli con valore informativo reale.<\/p>\n Quindi, nei prossimi 12-18 mesi \u00e8 ragionevole attendersi un’ulteriore evoluzione dei classificatori algoritmici. Probabilmente verranno introdotte etichette visibili sui contenuti identificati come AI-generated, analogamente a quanto gi\u00e0 sperimentato da altre piattaforme. Inoltre, potrebbe emergere un sistema di reputazione editoriale legato al profilo dell’autore.<\/p>\n For those who manage the LinkedIn profile<\/a> di un’azienda o di un brand personale, questo scenario richiede una pianificazione editoriale a medio termine. Non basta reagire alle singole novit\u00e0. Occorre costruire un sistema di produzione dei contenuti che sia strutturalmente orientato alla qualit\u00e0. Il nostro team di Digital Development and Strategy<\/a> pu\u00f2 supportare questa transizione con un approccio consulenziale integrato.<\/p>\n Per approfondire il tema o richiedere una valutazione della propria content strategy su LinkedIn, \u00e8 possibile Contact SHM Studio<\/a> directly. Additional resources and analysis are available in our blog<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" LinkedIn has surpassed 1 million reports with the new anti-AI slop button. 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Pertanto, chi costruisce la propria presenza su LinkedIn affidandosi esclusivamente a testi prodotti da modelli linguistici rischia oggi una visibilit\u00e0 significativamente ridotta. Il contesto \u00e8 chiaro: il 41% dei post longform era gi\u00e0 stato flaggato come interamente generato da AI, secondo un'analisi di Pangram riportata da 404 Media.<\/p>What moves beneath the surface: classifiers and removed functions<\/h2>\n
The 41% Report: The Numbers Reshaping the B2B Publishing Landscape<\/h2>\n
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