Kui oled kunagi proovinud oma LinkedIni võrgustikku kiiresti kasvatada, siis tead juba probleemi: üldised ühendusetaotlused ignoreeritakse, aga kirjutades läbimõeldud, isikupärastatud märkus iga inimese jaoks, kellega soovite ühendust võtta, on piinavalt aeganõudev. Just siin muudavad tehisintellekti tööriistad nagu ChatGPT ja Claude olukorda. Õigesti kasutades võimaldavad need teil isikupärastage LinkedIni ühenduse märkmeid suures mahus — ohverdamata inimlikku lähenemist, mis tegelikult paneb inimesi aktsepteerima ja reageerima. See juhend näitab teile täpsed töövood, juhised ja põhimõtted et see toimiks.
Miks isikupärastamine on ainus asi, mis toimib
LinkedIni enda andmed on järjepidevalt näidanud, et isikupärastatud märkmetega ühendusetaotluste vastuvõtmisprotsent on oluliselt kõrgem kui tühjade taotluste. See vahe ei ole väike. Sõltuvalt sihtrühmast ja kontekstist võivad isikupärastatud märkmed tühje taotlusi kaks kuni viis korda edestada.
Põhjus on lihtne: inimesed on hõivatud, skeptilised ja uppuvad üldise teavitustöö keerisesse. keegi maandub tema postkasti Märkusega, mis viitab nende konkreetsele tööle, postitusele, vastastikusele sidemele või jagatud kogemusele, annab see märku, et sa vaatasid neid tegelikult inimesena – mitte ainult nimena nimekirjas. See signaal on see, mis ühenduse välja teenib. Väljakutse on alati olnud aeg. Kirjutamine kakskümmend tõeliselt isikupärastatud nooti Ühes päevas on väsitav. Saja kirjutamine on ilma süsteemita võimatu.
Tehisintellekt ei asenda isikupärastamist – see kiirendab selle loomise protsessi, nii et saate tegutseda mahukalt, ilma et kõlaksite nagu masspostitaja.
ChatGPT vs Claude: milline tööriist sobib millise töö jaoks
| tunnusjoon | ChatGPT (OpenAI) | Claude (Antroopne) |
|---|---|---|
| Saadavus ja ökosüsteem | Laialdaselt saadaval suure kasutajaskonna ja tugevate kolmandate osapoolte integratsioonidega. | Kasvav ökosüsteem, kuid võrreldes ChatGPT-ga vähem automatiseerimisintegratsioone. |
| Automatiseerimise integreerimine | Integreerub hõlpsalt Zapieri, Make'i (endine Integromat), Clay ja API-põhiste töövoogudega. | Piiratum koodita automatiseerimise tugi suuremas mahus. |
| Partii väljundi järjepidevus | Suurepärane struktureeritud mallide järgimisel ja järjepidevate tulemuste saavutamisel suurte partiide puhul. | Tugev väljundkvaliteet, kuid optimeeritud pigem nüansside kui suuremahulise ühtlase genereerimise jaoks. |
| Toon ja vestluse voog | Selge ja struktureeritud, kuid võib kohati tunduda veidi vormelilik, kui seda hoolikalt ei juhendata. | Väga loomulik, nüansirikas ja vestluslik – sageli vähem robotlik kadentsilt. |
| Parim kasutuskohver | Automatiseeritud LinkedIni teavituskanalite loomine ja suuremahuline ühenduse märkmete genereerimine. | Isikupärastatud märkmete koostamine väärtuslikele potentsiaalsetele klientidele, kus toon ja peenus on kõige olulisemad. |
Enamiku inimeste jaoks annab parima tulemuse see tööriist, millega nad juba harjunud on. Selle juhendi juhised ja põhimõtted toimivad võrdselt hästi mõlemas. Paljud praktikud kasutavad ChatGPT-d hulgi genereerimiseks ja Claude'i väärtuslike individuaalsete märkmete jaoks – kuid töövoog on identne.
Mida enne ühe märkme kirjutamist koguda
Sinu tehisintellekti loodud LinkedIni märkmete kvaliteet on otseselt proportsionaalne tehisintellektile edastatava teabe kvaliteediga. Prügi sisse, üldine välja. Enne ChatGPT või Claude'i avamist pead koguma isikupärastamise andmeid iga inimese kohta, kellega plaanid ühendust võtta.
Olulised andmepunktid
Minimaalselt on vaja teada inimese eesnime, praegust ametinimetust ja ettevõtet ning ühte konkreetset ja siirast põhjust, miks te temaga ühendust võtate. See põhjus on isikupärastamise mootor.
Kõrge väärtusega andmepunktid
Kui soovid märkmeid, mis tunduvad tõeliselt kohandatud, mitte mallipõhised, siis mine sügavamale. Otsi hiljuti avaldatud postitust või artiklit ja pane kirja teema või konkreetne punkt, mis sind kõnetas. Kontrolli, kas teil on ühiseid sidemeid ja kui on, siis kes need on. Otsi ühiseid tööalaseid kogemusi – kas töötasite mõlemad samas valdkonnas, osalesite samal konverentsil või läbisite sama karjäärimuutuse? Pane tähele kõiki olulisi auhindu, verstaposte või ettevõtte uudiseid, mis on piisavalt hiljutised, et tunduksid ajakohased. Need andmepunktid saavad toormaterjaliks, mille sinu tehisintellekti ülesanne muudab isiklikuks ja asjakohaseks märkmeks.
Kust seda teavet leida
Nende LinkedIni profiil on teie peamine allikas. Minge pealkirjast kaugemale – lugege nende jaotist Teave, kontrollige nende hiljutist tegevust (postitusi ja kommentaare), vaadake ettevõtteid, kus nad on töötanud, ja sirvige nende esiletõstetud jaotist. Kui neil on profiilil lingitud uudiskiri, taskuhääling või avaldatud sisu, annab isegi lühike ülevaade teile materjali, mida peaaegu keegi teine, kes nendega ühendust võtab, poleks vaevunud leidma.
Uurimistöö korraldamine
Selle protsessi skaleerimiseks hoidke oma uurimistööd lihtsas arvutustabelis. Veerud peaksid sisaldama järgmist: eesnimi, praegune ametinimetus, ettevõte, tööstusharu, isikupärastamise konks (üks konkreetne asi, millele viidate), teie ühenduse võtmise põhjus ja mis tahes muu kontekst. Sellest arvutustabelist saab teie tehisintellekti küsimuste sisend suuremas mahus.
Loe edasi—> Tehisintellekti roll tänapäevases LinkedIni võrgustikus
LinkedIni märkmete põhiülesannete raamistik
Hästi struktureeritud käsureal on erinevus tehisintellekti väljundi vahel, mida saab kohe saata, ja tehisintellekti väljundi vahel, mis vajab täielikku struktureerimist. ümber kirjutamaSiin on raamistik, mis loob erinevatel kasutusjuhtudel järjepidevalt parimad LinkedIni ühenduse märkmed.
Kõrge konversioonimääraga tehisintellekti ülesande kuus elementi
1. Roll
Ütle tehisintellektile, kelle nimel ta kirjutab. Lisa oma nimi, praegune roll ja mis tahes asjakohane kontekst oma professionaalse fookuse kohta. Tehisintellekt peab teadma, kelle häälega ta kirjutab. Näide: „Kirjutad [Sinu nimi] nimel, kes on B2B SaaS-turunduskonsultant ja aitab varajases staadiumis idufirmadel luua oma esimest kasvumootorit.“
2. Saaja kontekst
Esitage tehisintellektile peamised faktid inimese kohta, kellega te ühendust võtate. Lisage tema nimi, roll, ettevõte ja konkreetne isikupärastamise konks, mille te oma uuringus tuvastasite. Näide: „Saaja on [Eesnimi], [Ettevõtte] tootedirektor. Nad postitasid hiljuti toote- ja müügimeeskondade ühendamise väljakutse kohta PLG-algatuses.“
3. Sõnumi eesmärk
Ole märkmega selgelt väljendatud, mida sa saavutada tahad. LinkedIni kontaktmärkmetel on 300 tähemärgi piirang, seega pole eesmärk peaaegu kunagi tehingu sõlmimine – eesmärk on ühenduse loomine ja tõelise asjakohasuse näitamine. Väljenda see selgelt märkmeviibas: „Eesmärk on ühenduse loomine tõelise asjakohasuse näitamise kaudu, mitte toote või teenuse pakkumisega.“
4. Toon ja hääl
Määrake toon selgesõnaliselt. Valikud võivad olla järgmised: soe ja vestluslik, otsekohene ja professionaalne, uudishimulik ja eakaaslastelt suhtlev, entusiastlik, kuid lugupidav. Valige toon, mis sobib teie isikliku brändi ja saaja tõenäolise eelistusega. Idufirma asutaja reageerib kirjale erinevalt kui ettevõtte asepresident.
5. Piirangud
LinkedIni ühenduse märkmete pikkus on piiratud 300 tähemärgiga. Määrake see oma märkmes jäiga piiranguna. Samuti määrake kõik fraasid või lähenemisviisid, mida tuleks vältida – näiteks „ärge mainige ühtegi teenust ega toodet”, „ärge kasutage sõna sünergia” või „vältige I-tähega alustamist”.
6. Väljundvorming
Küsi kahte või kolme varianti, et sul oleks valikuvõimalusi. Palu, et iga variant jääks alla 300 tähemärgi ja oleks kirjutatud lihttekstina ilma spetsiaalse vormingu või emotikonideta.
Loe edasi—-> Kas tehisintellekti agendid saavad vastustega hakkama ilma robotite moodi kõlamata?
Põhiülesande mall
Siin on korduvkasutatav põhiviip, mis sisaldab kõiki kuut elementi. Kopeeri see ChatGPT-sse või Claude'i ja täida nurksulgudes olevad väljad:
Sa kirjutad LinkedIni ühenduse taotluse [SINU NIMI], [SINU ROLL] nimel, kes on [LÜHIKIRJELDUS SELLEST, MIDA TE TEEB JA KELLE HEAKS TEED].
Saaja on [EESNIMI], [NENDE TIITEL] ettevõttes [NENDE ETTEVÕTE]. [ÜKS LAUSE KONKREETSES KONTEKSTIS — nt „Nad kirjutasid hiljuti ettevõttest X” või „Nad liitusid just ettevõttega Y pärast Z aastat ettevõttes W.”]
Minu põhjus ühenduse võtmiseks: [SINU EHTNE PÕHJUS — ühine huvi, imetlus nende töö vastu, potentsiaalne koostöö, sama kogukond jne]
Toon: [TOON — nt soe ja eakaaslastelt sõbralik, otsekohene ja professionaalne, uudishimulik ja vähesurveline]
Piirangud: Alla 300 tähemärgi. Lihttekst. Ei mingeid müügiargumente. Ei mingeid žargooni. Ärge alustage sõnaga „mina“. Ärge kasutage sõnu „sünergia“, „võimendus“ ega „puutebaas“.
Kirjuta kolm variatsiooni.
Kasutusvalmis viipade näited kasutusjuhtude kaupa
Erinevad teavitustöö eesmärgid nõuavad erinevaid ülesandeid. Siin on täielikult kirjutatud ülesande näited kõige levinumate LinkedIni ühenduse loomise stsenaariumide kohta.
Kasutusjuhtum 1: pärast sisu lugemist meiega ühenduse võtmine
Sa kirjutad LinkedIni ühendusetaotlust Maya Cheni nimel, kes on keskmise suurusega fintech-ettevõtte UX-uurija. Saaja on David Park, tootekujundaja, kes avaldas hiljuti postituse selle kohta, miks tumedad mustrid õõnestavad usaldust finantsrakenduste vastu. Maya leidis postituse inspireerivaks ja soovib Davidiga ühendust võtta toote- ja disainivaldkonnas partnerina. Toon: siiras, eakaaslastelt partnerile avatud, intellektuaalselt kaasatud. Alla 300 tähemärgi. Ilma esitluseta. Kolm variatsiooni.
Kasutusjuhtum 2: potentsiaalse kliendiga ühenduse loomine
Sa kirjutad LinkedIni ühenduse loomise taotlust vabakutselise brändistrateegi James Okafori nimel. Saaja on Priya Mehta, A-seeria tervisetehnoloogia idufirma NovaCare turundusjuht. James on jälginud NovaCare'i kasvu ja imetleb nende positsioneerimist ülerahvastatud turul. Ta soovib luua ühenduse ilma pakkumisi tegemata – lihtsalt ukse avamata. Toon: lugupidav, teadlik, madal surve. Alla 300 tähemärgi. Ära maini tema teenuseid. Kolm variatsiooni.
Kasutusjuhtum 3: potentsiaalse tööandja või värbamisjuhiga ühenduse võtmine
Sa kirjutad LinkedIni ühendusetaotlust Leila Santose nimel. Santos on andmeanalüütik, kellel on viis aastat kogemust e-kaubanduse ja jaemüügi valdkonnas. Saaja on Tom Briggs, Shopify analüütikadirektor. Leila otsib aktiivselt uusi rolle ja imetleb siiralt Shopify lähenemist kaupmeeste analüütikale. Ta soovib luua autentseid sidemeid, mitte ainult tööotsingu pärast. Toon: professionaalne, entusiastlik, siiras. Alla 300 tähemärgi. Tööavaldusi ei mainita. Kolm variatsiooni.
Kasutusjuhtum 4: endise kolleegi või kontaktiga taasühendumine
Sa kirjutad LinkedIni ühenduse loomise taotlust müügidirektori Raj Pateli nimel. Saaja on Sarah Kim, kes töötas Rajiga samas ettevõttes neli aastat tagasi. Nad ei olnud lähedased kolleegid, kuid nende teed ristusid mõne projekti raames. Raj soovib taasühenduda ilma, et see tunduks sunnitud või tehinguline. Toon: soe, vabaaja, ilma päevakorrata. Alla 300 tähemärgi. Kolm variatsiooni.
Kasutusjuhtum 5: Ühenduse loomine pärast konverentsi või üritust
Sa kirjutad LinkedIni ühendusetaotlust idufirma asutaja Anna Kowalski nimel. Saaja on Ben Torres, riskikapitali partner, kellega ta kohtus eelmisel nädalal SaaStris lühidalt. Neil oli lühike vestlus tehisintellektist vertikaalses SaaS-is. Anna soovib vestlust jätkata. Toon: soe, energiline, kohtumisele omane. Alla 300 tähemärgi. Küsimata. Kolm variatsiooni.
Loe edasi—-> Automatiseeri LinkedIn Outreach turvaliselt Konnector.ai abil
Isikupärastamise muutujad, mis tegelikult nõela liigutavad
Kõik isikupärastamine ei ole võrdne. Kellegi nime mainimine on panus – see on baasootus, mitte eristav tegur. Isikupärastamise muutujad, mis tegelikult aktsepteerimise ja vastamise määra suurendavad, on need, mis näitavad, et vaadati kellegi profiili pinnapealsest küljest kaugemale.
Suure mõjuga isikupärastamise muutujad
Konkreetne postitus või artikkel, mille nad kirjutasid
Konkreetsele argumendile, tähelepanekule või nõuandele viitamine avaldatud artiklist on kõige võimsam isikupärastamise käivitaja. See tõestab, et olete nende tööd lugenud ja enamik inimesi hindab sügavalt nende mõtteviisi tunnustamist. Ärge lihtsalt nimetage postitust – viidake millelegi konkreetsele, et näidata, et olete sisuga tegelikult seotud.
Hiljutine karjäärimuutus või verstapost
Uue rolli alustamine, ametikõrgendus, toote turuletoomine või ettevõtte verstaposti saavutamine on kõik võimsad konksud. Inimesed on nende hetkede üle uhked ja on tunnustusele vastuvõtlikud, kui see tundub pigem siiras kui oportunistlik. Hoidke toon õnnitlev ja uudishimulik, mitte meelitav.
Jagatud kogukond või kogemus
Kas te mõlemad õppisite samas ülikoolis? Kas te mõlemad töötate samas nišivaldkonnas? Kas te mõlemad läbite sama karjäärimuutuse näiteks konsultatsioonivaldkonnast idufirmade juurde? Ühised kogemused loovad kohese sugulustunde ja tehisintellekt aitab teil seda sidet loomulikul ja lihtsal viisil kujundada.
Vastastikune ühendus
Vastastikuse sideme mainimine – eriti kui see inimene on heasüdamlik – lisab koheselt sotsiaalset tõendit ja usaldust. Tee seda ainult siis, kui vastastikune sidemees on keegi, keda sa tegelikult tunned ja kes tunneb sind. Ära kunagi maini nime, mida sa ei suuda tõestada.
Nende ettevõtte viimased uudised
Rahastusvoor, tooteesitlus, pressiteade või tähelepanuväärne töötaja palkamine on kõik aus mäng. See annab märku, et jälgite seda valdkonda ja hoolite sellest, mis nende maailmas toimub – mitte ainult sellest, mida nad teie heaks teha saavad.
Madala mõjuga (kuid siiski kasutamist väärt) muutujad
Nende ametikoht, valdkond, kus nad töötavad, ja ettevõtte nimi on parem kui mitte midagi, aga iseenesest ei ole need tugevad isikupärastamise signaalid. Need on „põhilised asjakohasuse“ näitajad. Kasutage neid oma küsimuses toetava kontekstina, aga ärge toetuge neile kui peamisele konksule.
Loe edasi—-> LinkedIni esimeste sõnumite näited ja mallid
Skaleerimise töövoog: ühest noodist sajani
Kui olete kinnitanud, et teie viip loob suurepäraseid individuaalseid märkmeid, on aeg luua töövoog, mis võimaldab teil luua isikupärastatud märkmeid mahus ilma kvaliteeti ohverdamata.
1. samm: koostage oma uurimistabel
Loo tabelarvutus, kus on üks rida iga inimese kohta, kellega plaanid ühendust võtta. Sinu veerud peaksid sisaldama järgmist: eesnimi, tiitel, ettevõte, tööstusharu, isikupärastamise huvipunkt, ühenduse võtmise põhjus, toon (kui see segmentide lõikes erineb) ning eraldi veerud genereeritud märkme ja eraldi ülevaadatud/lõpliku märkme jaoks.
2. samm: jagage oma ülesanded segmentide kaupa
Ära kirjuta igale inimesele eraldi ülesannet. Selle asemel jaga oma nimekiri segmentideks – näiteks potentsiaalsed kliendid, potentsiaalsed koostööpartnerid, imetletud mõtteliidrid ja endised kolleegid. Kirjuta iga segmendi jaoks üks põhiülesande mall. Seejärel täida iga segmendi kuuluva isikupärastamise muutujad. See lähenemisviis annab sulle isikupärastatud väljundi ilma, et peaksid iga kord ülesannet nullist uuesti leiutama.
3. samm: genereerimine partiidena
Mõõduka mahu korral (kümme kuni kolmkümmend märkust) saate seda teha käsitsi, kleepides täidetud ülesanded ükshaaval ChatGPT-sse või Claude'i. Suurema mahu korral kasutage API-t (ChatGPT OpenAI API või Claude'i Anthropic API) koos arvutustabeli tööriistaga, näiteks Google Sheets koos tehisintellekti lisandmooduliga, või koodita automatiseerimistööriistaga, näiteks Clay, Make või Zapier. Need platvormid võimaldavad teil edastada iga arvutustabeli rea ülesandena ja saada genereeritud märkuse automaatselt uude veergu tagasi.
4. samm: vaadake üle, muutke ja kinnitage
Iga tehisintellekti loodud märge peab enne saatmist läbima inimese poolt ülevaatamise etapi. See pole valikuline – lähemalt järgmises osas. Enne saatmise alustamist märkige iga märge kas Kinnitatud, Vajab muutmist või Uuesti genereerimiseks.
5. samm: saatke kavatsusega
LinkedInil puudub ühenduse märkmete hulgisaatmise funktsioon – iga päring tuleb saata eraldi. See on tegelikult funktsioon, mitte viga: see sunnib looma loomuliku tempo, mis hoiab ära teie kontaktide käivitamise LinkedIni rämpsposti filtrite puhul. Mõistlik päevane käsitsi saatmise maht on kakskümmend kuni viiskümmend ühenduse päringut päevas. Jaota need kogu päeva peale laiali, selle asemel, et neid kõiki korraga saata.
Inimliku arvustuse kiht, mida ei saa vahele jätta
Tehisintellekti loodud LinkedIni märkmed on esimesed mustandid, mitte lõpptoode. Nende käsitlemine valmis väljundina on kõige levinum ja kulukam viga, mida inimesed teevad LinkedIni ühenduse märkmete isikupärastamisel suures mahus.
Mida igas märkmes kontrollida
Täpsus
Tehisintellekti mudelid võivad hallutsineerida või valesti tõlgendada teie antud konteksti. Kui ütlesite tehisintellektile, et keegi „postitas hiljuti meeskonna kaugjuhtimise kohta“, veenduge, et märkuse viide sellele postitusele on täpne ja konkreetne – mitte ebamäärane parafraas, mis võiks kehtida kellegi kohta. Märkus, milles on valed üksikasjad, on hullem kui üldine märkus, sest see annab märku hoolimatusest kui tõelisest huvist.
Tähemärkide arv
LinkedIni 300 tähemärgi piirang on range. Kleebi iga märkus enne saatmist tähemärkide loendurisse. Isegi kui oled piirangu oma käsuviibas määranud, ületab tehisintellekt selle vahel. Märkus, mis lause keskel kärbitakse, on piinlik ja ebaefektiivne.
Tooni sobivus
Loe iga märkus valjusti ette. Kas see kõlab nagu sina? Kas see sobib saaja tõenäolise suhtlusstiiliga? Äärmiselt formaalses registris kirjutatud märkus kellelegi, kes kirjutab juhuslikke, huumorirohkeid LinkedIni postitusi, tundub kohatu. Vajadusel kohanda tooni ülevaatamise ajal.
Test „Kas see on jube?“
Muljetavaldavalt uuritud ja ebamugavalt jälgitud sisu vahel on õhuke piir. Kui teie märkus viitab millelegi väga varjatud – näiteks kommentaarile, mille nad jätsid kellegi teise postitusele kaks aastat tagasi –, võib see tunduda pigem pealetükkiv kui isikupärastatud. Jääge avalikult nähtava, hiljutise ja professionaalse konteksti juurde.
Grammatika ja voog
Tehisintellekti väljund on tavaliselt grammatiliselt puhas, aga mitte alati. Loe nii sujuvuse kui ka korrektsuse seisukohast. Lühikesed ja löövad laused toimivad kõige paremini LinkedIni märkmetes. Kõik, mille mõistmiseks on vaja uuesti lugeda, tuleb lihtsustada.
Mida teha ja mida mitte: vead, mis muudavad tehisintellekti märkmed rämpspostiks
LinkedIni ühenduse märkmete isikupärastamiseks tehisintellekti abil tehtava töö eesmärk on luua ühendus, mitte automatiseerida massikommunikatsiooni. Tehisintellekti loodud märkme ebaautentseks tunnistamiseks on mitmeid mustreid – vältige neid kõiki.
LinkedIni ühenduse märkmed: mida teha vs mida vältida
| Piirkond | ✅ Tee | ❌ Ära |
|---|---|---|
| Isikupärastamine | Viita millelegi tõeliselt konkreetsele – postituse pealkirjale, argumendile, näitele või arusaamale, mis tõeliselt silma paistis. | Kirjuta ebamääraseid ridu, näiteks „Mulle meeldis väga sinu viimane postitus juhtimise kohta“. Võltskonkreetsus viitab mallipõhisele teavitustööle. |
| Toon ja komplimendid | Hoia tänulikkus maandatud ja loomulikuna. Tee kiitus konkreetseks ja asjakohaseks. | Kasuta liiga palju meelitusi nagu „uskumatu teekond” või „erakordne mõtteliider”. Liigne kiitus tundub robotlik. |
| Müügikavatsus | Loo esmalt side. Keskendu jagatud olulisusele või uudishimule. | Lisa ühendusmärkusesse varjatud esitlus või pehme üleskutse tegutsemisele. Esitlus kuulub järelteadetesse. |
| Keele stiil | Kirjuta vestluslikult ja selgelt. Kasuta lihtsat ja inimlikku keelt. | Kasutage ettevõtte žargooni nagu „sünergia”, „võimendus”, „lisandväärtus” või „tagasipöördumine”. See tundub genereeritud. |
| Partiide teavitustöö kvaliteet | Varieeri struktuuri, isikupärastamise nurka ja sujuvust märkmete lõikes. Kontrolli kõrvuti sarnasust. | Saada struktuurilt identseid sõnumeid sarnastele profiilidele. Mõne sõna muutmine ei ole tegelik variatsioon. |
Mis juhtub pärast vastuvõtmist: tehisintellekti abil toimuv järelkontroll
Ühenduse loomise märkus annab sulle esimese sammu. Järelsõnum on see, kus toimub tõeline konversioon. Tehisintellekt aitab sul ka seda sammu isikupärastada, kasutades samu põhimõtteid mõne olulise erinevusega.
Esimene järelteade
Saatke järelpärimine 24–48 tunni jooksul pärast vastuvõtmist, kui olete veel värskelt meeles. See sõnum peaks olema veidi pikem kui ühenduse võtmise kiri – kaks kuni neli lauset –, kuid siiski vaba ja mittetehinguline. Tänage neid ühenduse võtmise eest, rõhutage ühenduse asjakohasust ja avage vestlusteema siira küsimuse või tähelepanekuga.
Järelmeetmete saatmine tehisintellektilt
Kasuta sama põhiküsimuste raamistikku, aga uuenda eesmärki. Eesmärgiks „ühenduse loomine“ asemel on nüüd „alusta siirast vestlust“. Anna tehisintellektile kontekst, miks ta ettepaneku vastu võttis (kui tead), oma ühenduse loomise märkme algne konks ja üks vestlusküsimus, millele sa siiralt vastust soovid. Küsi sõnumit, mis lõpeb ühe lihtsasti vastatava küsimusega. Mitu küsimust vähendavad vastuste määra – üks küsimus on alati õige arv.
Pikaajaline lähenemine
Mitte igaüks, kellega ühendust võtad, ei saa kohe kliendiks, tööandjaks, koostööpartneriks ega võimaluseks. Kõige väärtuslikumad sidemed tekivad sageli kuude jooksul järjepideva ja väärtust lisava suhtluse kaudu – kommenteerides nende postitusi, jagades nende tööd, vastates nende sisule. Tehisintellekt aitab sul koostada ka läbimõeldud kommentaare suures mahus. Kohtle oma LinkedIni võrgustikku kui aeda, mitte müügiautomaati.
Tööriistad ja integratsioonid, mis automatiseerivad torujuhtme
Kui soovite LinkedIni ühenduse märkmeid isikupärastada ulatuslikumalt, kui käsitsi kopeerimine ja kleepimine seda võimaldab, aitavad need tööriistad ja platvormid teil luua integreeritud müügikanali.
Savi
Clay on andmete rikastamise ja teavitustöö automatiseerimise platvorm, mis integreerub otse tehisintellekti API-dega. Saate ühe töövoo raames hankida LinkedIni profiiliandmeid, rikastada neid veebist täiendava kontekstiga ja käivitada tehisintellekti viipasid isikupärastatud märkmete loomiseks. See on üks otstarbekamaid tööriistu just selliseks kasutusjuhtumiks ning seda kasutavad laialdaselt müügimeeskonnad ja värbajad tehisintellekti abil isikupärastatud teavitustööks.
Mark (endine Integromat) ja Zapier
Mõlemad platvormid võimaldavad teil ühendada Google Sheetsi (kus teie uurimistöö asub) OpenAI või Anthropic API-ga. Saate luua töövoo, kus rea lisamine arvutustabelile käivitab automaatselt viiba, genereerib märkuse ja kirjutab selle tagasi lehele. Põhiliste töövoogude jaoks pole vaja kodeerida.
Phantombuster ja Dux-Soup
Need LinkedIni automatiseerimistööriistad aitavad teil profiiliandmeid ulatuslikult koguda, mis seejärel teie tehisintellektil põhinevasse töövoogu suunatakse. Kasutage neid ettevaatlikult ja LinkedIni teenusetingimuste kohaselt – liigne automatiseerimine võib kaasa tuua kontopiiranguid.
Google Sheets GPT või Claude'i lisandmoodulitega
Mitmed Google Workspace'i lisandmoodulid toovad tehisintellekti otse Google Sheetsi, võimaldades teil kirjutada lahtrisse viipavalemi ja lasta sellel genereerida väljundit sama rea teiste lahtrite andmete põhjal. See on kõige kättesaadavam sisenemispunkt mitte-tehnilistele kasutajatele, kes soovivad automatiseerida partiide genereerimist ilma täielikku integratsiooni loomata.
Märkus LinkedIni teenusetingimuste kohta
LinkedIn piirab automatiseeritud või masssõnumite saatmist ja ühenduse taotlusi, mis rikuvad selle reegleid Kasutaja lepinguTehisintellekti abil märkmete kirjutamine ei ole rikkumine – sisu vaatab endiselt üle inimene ja see saadetakse käsitsi. Bottide kasutamine ühendusetaotluste automaatseks saatmiseks suures mahus on aga platvormi reeglite vastane ja võib kaasa tuua kontopiiranguid. Kõige turvalisem lähenemisviis on alati tehisintellekti abil kirjutamine koos käsitsi saatmisega.
Kiirjuhend: isikupärasta LinkedIni ühenduse märkmed suures mahus
Kasutage seda kontrollnimekirja oma esimese tehisintellektiga isikupärastatud teavituskampaania nullist käivitamiseks.
Uurimis- ja seadistamistööd
Loo uurimistöö tabel, kus on veerud nime, ametinimetuse, ettevõtte, isikupärastamise konksu, ühenduse võtmise põhjuse ja tooni jaoks. Tuvasta iga inimese jaoks vähemalt üks ehtne ja konkreetne isikupärastamise konks. Jaota oma nimekiri kaheks või kolmeks osaks, millel on ühised teavitustöö eesmärgid.
Kiire hoone
Kirjuta iga segmendi kohta üks põhiülesande mall, kasutades kuueelemendilist raamistikku. Lisa 300 tähemärgi piirang, keelatud sõnade loend ja tooni spetsifikatsioon. Testi iga malli kolme kuni viie inimesega enne kogu partii käivitamist. Vaata väljundid üle ja täpsusta ülesannet, kuni tulemused on järjepidevalt head.
Partii genereerimine
Genereerige märkmeid partiidena segmentide kaupa. Kui mahus on üle kolmekümne päevas, kasutage oma arvutustabeliga tehisintellekti API integratsiooni. Salvestage kõik genereeritud märkmed tagasi arvutustabelisse spetsiaalsesse veergu.
Human Review
Loe iga märkus enne saatmist läbi. Kontrolli täpsust, märgiarvu, hinda tooni sobivust ja kasuta testi „kas see on jube?“. Märgi iga märkus kinnitatuks, vajavaks muutmist või loo uuesti.
Saatmine ja järeltegevus
Saatke käsitsi kakskümmend kuni viiskümmend päringut päevas, jaotades need kogu päeva peale. Pärast vastuvõtmist saatke kahekümne nelja kuni neljakümne kaheksa tunni jooksul lühike vestlussõnum, mis lõpeb ühe küsimusega. Jälgige vastuvõtmismäärasid ja vastamismäärasid segmentide kaupa, et oma lähenemisviisi aja jooksul täiustada.
11x teie LinkedIn Outreach koos
Automatiseerimine ja Gen AI
Kasutage LinkedIn Automationi ja Gen AI võimsust, et laiendada oma ulatust rohkem kui kunagi varem. Kaasake iganädalaselt tuhandeid müügivihjeid tehisintellektipõhiste kommentaaride ja sihitud kampaaniatega – kõike seda ühelt juhtival platvormil.
Korduma kippuvad küsimused
Saate LinkedIni teavitustööd isikupärastada ulatuslikult, kogudes struktureeritud isikupärastamise andmeid (postitused, verstapostid, jagatud kogemused) ja kasutades tehisintellekti tööriistu, nagu ChatGPT või Claude, et luua konteksti põhjal kohandatud ühenduse märkmeid. Enne saatmist lisage alati inimese ülevaade.
Jah. Isikupärastatud LinkedIni kontaktimärkmed edestavad pidevalt tühje päringuid – sageli kaks kuni viis korda –, sest need näitavad pigem asjakohasust ja siirast huvi kui massilist pöördumist.
Nii ChatGPT kui ka Claude toimivad hästi. ChatGPT integreerub automatiseeritud töövoogudesse kergemini, samas kui Claude loob sageli loomulikuma vestlustooni. Parim valik sõltub sellest, kas eelistate ulatust või nüansse.
Vähemalt:
Eesnimi
Praegune roll ja ettevõte
Üks konkreetne isikupärastamise konks
Suure mõjuga andmete hulka kuuluvad hiljutised postitused, verstapostid, vastastikused sidemed või jagatud töökogemused.
LinkedIni kontaktimärkmete pikkus on rangelt 300 tähemärki. Ideaalne märkme peaks olema lühike, asjakohane ja keskenduma ainult kontakti loomisele, mitte pakkumisele.
Tehisintellekti abil ühenduse märkmete kirjutamine on ohutu, kui neid käsitsi üle vaatate ja saadate. Täisautomaatsed saatmistööriistad, mis rikuvad LinkedIni teenusetingimusi, võivad aga kaasa tuua konto piiranguid.
Levinud vead hõlmavad järgmist:
Võlts spetsiifilisus
Ülepakutud komplimendid
Varjatud söötmine
Ettevõtte žargoon
Struktuurilt identsed rahatähed saadetakse partiidena
Need mustrid vähendavad usaldust ja aktsepteerimise määra.
Ohutu käsitsi määratav vahemik on 20–50 ühendusetaotlust päevas, mis on jaotatud kogu päeva peale. Liiga paljude korraga saatmine võib käivitada LinkedIni piirangud.
Saatke lühike järelpärimine 24–48 tunni jooksul. Tänage neid ühenduse võtmise eest, rõhutage asjakohasust ja esitage vestluse alustamiseks üks lihtne ja kergesti vastatav küsimus.
Jah – vastutustundliku kasutamise korral. LinkedIn Automation aitab uuringuid ja sõnumite koostamist laiendada, kuid konversioonide suurendamine sõltub tugevast isikupärastamisest ja inimlikust järelevalvest.
