Tekoälyllä luodut LinkedIn-kommentit voittavat kauppoja, eivät roskapostikansiot

Lukuaika: 10 pöytäkirja

C	Kaarle markkinointijohtaja MBA digitaalisessa markkinoinnissa

TL; DR: LinkedInissä kommentointi on yksi myyntitiimin tehokkaimmista ja edullisimmista ulospäin suuntautuvista liikkeistä – mutta vain silloin, kun kommentit ovat aidosti kontekstitietoisia eivätkä sabluunoihin perustuvia. Yksi hyvin sijoitettu tekoälyn LinkedIn-kommentti oikeassa julkaisussa voi herättää enemmän lämmintä potentiaalisten asiakkaiden huomiota kuin kymmenen kylmää yhteydenottoviestiä, koska se tavoittaa ihmiset, jotka ovat jo kiinnostuneita aiheesta. Ero myyntiputkea rakentavan ja uskottavuutta vahingoittavan kommentin välillä tiivistyy neljään elementtiin: tarkkaan julkaisuviittaukseen, selkeään näkökulmaan, keskustelun juonenkäänteeseen ja yksittäisen edustajan äänensävyyn sopivaan sävyyn.

-

Miksi LinkedIn-kommentit ovat aliarvostetuin lähtevä kanavasi

Yksi hyvin sijoitettu kommentti oikeanlaisessa LinkedIn-julkaisussa voi tuoda profiilisi satojen lämpimien, kohdennettujen asiakkaiden eteen – ihmisten, jotka ovat jo sitoutuneita, miettivät jo aihetta ja ovat jo ostavan oloisessa mielentilassa.

Se on jotain, mitä kylmä pelinrakentaja melkein ei koskaan saavuta.

Näkyvyysmatematiikka: Miksi yksi kommentti voi toimia paremmin kuin kymmenen kylmää viestiä

Kun kommentoit potentiaalisen asiakkaan tai alan johtavan asiakkaan julkaisua, kommenttisi näkyy kaikkien kyseistä henkilöä seuraavien henkilöiden syötteissä. Et koputa tuntemattoman oveen. Kävelet huoneeseen, jossa ihanteellinen asiakkaasi jo kuuntelee.

Tarkastellaan tyypillistä tilannetta: myyntiedustaja kommentoi operatiivisen varatoimitusjohtajan julkaisua toimitusketjun tehottomuudesta. Julkaisulla on 400 seuraajaa. Kommentti saa 20 profiilikäyntiä 48 tunnissa – kaikki lämpimiä, kontekstissa olevia kommentteja, eikä kukaan saa ensin kylmää viestiä. Se on huomion osuutta, jota lähtevällä sähköpostilla ei voi ostaa.

Mukaan McKinsey & CompanyB2B-ostajat tekevät nykyään merkittävän osan päätöksentekoprosessistaan ​​passiivisen sisällöntuottamisen kautta ennen kuin edes keskustelevat myyjän kanssa. LinkedIn-kommentit vievät sinut suoraan mukaan tähän prosessiin.

Miksi useimmat joukkueet jättävät kommentoimatta – ja mitä se heille maksaa

Manuaalinen kommentointi isossa mittakaavassa on todella vaikeaa. Viiden edustajan tiimi, josta jokainen pyrkii 10 julkaisuun päivässä, tarkoittaa 50 kommenttia, jotka on tutkittava, kirjoitettava ja julkaistava – joka ikinen päivä. Se on tuntikausien työtä ennen kuin yksikään tiedotusviesti saadaan lähetettyä.

Joten tiimit jättävät sen kokonaan väliin. Tai tekevät sen epäjohdonmukaisesti, mikä on melkein pahempaa – kommenttitulva yhtenä viikkona, hiljaisuus seuraavana.

He menettävät näkyvyyden lisääntymistä. Potentiaaliset asiakkaat, jotka näkevät tiimisi nimet toistuvasti asiaankuuluvissa keskusteluissa, alkavat tunnistaa heidät ennen kuin mikään virallinen yhteydenpito alkaa. Tämä tunnistaminen lyhentää myyntisyklejä. Kommentoinnin ohittaminen ei säästä aikaa. Se vain siirtää kustannukset myöhempään, vaikeampaan ja hitaampaan myyntiputkeen.

-

Ongelma useimmissa tekoälyn LinkedIn-kommenteissa (ja miksi ne kääntyvät itseään vastaan)

Yleisin tekoälyn luoma kommentti LinkedInissä on suunnilleen tällainen: "Loistava kirjoitus! Todella arvokkaita näkemyksiä. Kiitos jakamisesta."

Jokainen LinkedInin ammattilainen on oppinut jättämään nämä huomiotta välittömästi – ja epäluottamaan niitä julkaisevaa henkilöä.

Mitä yleiset tekoälykommentit viestivät potentiaalisille asiakkaille

Yleinen kommentti viestii kolmesta asiasta samanaikaisesti: et lukenut viestiä, käytät automaatiota huolimattomasti ja priorisoit määrän laadun edelle. Myyntitiimille, joka yrittää rakentaa uskottavuutta, tämä on haitallinen yhdistelmä.

Potentiaaliset asiakkaat, jotka tunnistavat tekoälypohjaisia ​​kommentteja, usein estävät tai mykistävät lähettäjän ennen kuin yhteyspyyntö saapuu. Oven avaamiseen tarkoitettu kommentti sulkee sen hiljaa. Mikä pahinta, se voi yhdistää yrityksesi brändin vaivattomaan yhteydenpitoon juuri sillä hetkellä, kun yrität rakentaa luottamusta.

Uskottavuuskustannukset, joita tiimisi ei ehkä seuraa

Useimmat myyntipäälliköt seuraavat avausprosentteja, vastausprosentteja ja yhteydenottoprosentteja. Lähes kukaan ei seuraa kommentteihin perustuvia profiilikäyntejä tai huonolaatuisten kommenttien maineenmenetystä.

Tässä piilee tuo aukko: yksi edustaja, joka julkaisee 20 geneeristä tekoälykommenttia päivässä, ei ole vain vaivan haaskausta – he heikentävät aktiivisesti tiimin brändimainetta juuri sen yleisön silmissä, jota tiimi yrittää tavoittaa. Vahinko on näkymätön CRM:ssäsi, mutta erittäin näkyvä potentiaalisille asiakkaillesi.

Ironista on, että tekoäly voida tuottaa korkealaatuisia ja kontekstitietoisia kommentteja. Vika ei ole teknologiassa – vaan väärien työkalujen tai väärien asetusten käytössä ja niiden käyttöönotossa valtavalla volyymilla.

-

Miltä korkealaatuinen tekoälyn LinkedIn-kommentti oikeasti näyttää?

Vahva tekoälyn luoma kommentti tekee neljä asiaa: se viittaa johonkin tiettyyn julkaisussa olevaan asiaan, lisää selkeän näkökulman, kutsuu luonnolliseen keskusteluun ja vastaa kommentoijan ammattimaista sävyä. Jos poistat jonkin näistä, kommentti alkaa tuntua ontolta.

Kommentin neljä elementtiä, jotka todella ohjaavat profiilikäyntejä

1. Erityinen viittaus — Kommentti mainitsee jonkin viestissä olevan kohdan. Tilaston, kirjoittajan käyttämän lauseen tai tietyn argumentin. Tämä todistaa, että viesti todella luettiin. 2. Erilainen näkökulma – Ei samaa mieltä vain samaa mieltä. Aito reaktio: vastaväite, tukeva esimerkki omasta kokemuksesta tai vivahde, jota kirjoittaja ei ole käsitellyt. 3. Keskustelukoukku — Yksi kysymys tai havainto, joka luonnollisesti kutsuu kirjoittajan tai muut kommentoijat vastaamaan. Tämä laajentaa näkyvyyttäsi ensimmäisten vaikutelmien aaltoa pidemmälle. 4. Sävyn yhdenmukaisuus – Kommentti kuulostaa edustajan kommentilta, ei lehdistötiedotteelta. Eri edustajilla voi olla eri äänet. Tekoälyn tulisi sopeutua jokaiseen niistä, eikä litistää heitä yhdeksi yrityksen sävyksi.

Ennen ja jälkeen: Yleinen vs. älykäs tekoälykommentointi

| Elementti | Yleinen tekoälykommentti | Kontekstitietoinen tekoälykommentti |

|—|—|—|

| Viittaus viestiin | Ei mitään | Viittaa tiettyyn argumenttiin tai datapisteeseen viestistä |

| Näkökulma | ”Hieno oivallus!” | Lisää tukevan esimerkin tai kunnioittavan vastakohdan |

| Keskustelun aloituskohta | Ei mitään | Päättyy kirjoittajalle osoitettuun asiaankuuluvaan kysymykseen |

| Sävy | Identtinen kaikissa toistoissa | Mukautettu yksittäisen edustajan ääneen ja tyyliin |

| Prospektin reaktio | Ohitettu tai merkitty roskapostiksi | Profiilin vierailu, seuraaminen tai vastaaminen |

| Putkilinjan vaikutus | Ei mitään | Lämmin johto seurantajaksossa |

Tulosteen laadun ero on merkittävä – mutta lopputuloksen ero on dramaattinen. Kontekstitietoiset kommentit tuottavat rutiininomaisesti profiilikäyntejä. Yleisluontoiset kommentit harvoin.

-

Kuinka skaalaat tekoälykommentointia myyntitiimiin menettämättä aitoutta?

Kommentoinnin laadun skaalaaminen 10 tai useamman edustajan tiimiin on toiminnallinen haaste, ei pelkästään teknologinen. Tekoäly voi tuottaa hyviä kommentteja. Sitä ympäröivä järjestelmä määrittää, pysyvätkö kommentit hyvänä riittävän äänenvoimakkuuden suhteen.

Kommentointistrategian rakentaminen, jota koko tiimisi voi toteuttaa johdonmukaisesti

Aloita viestien kohdentamisesta, älä kommenttien kirjoittamisesta. Määrittele tarkalleen, mihin julkaisuihin tiimisi tulisi olla vuorovaikutuksessa:

• Prospektien julkaisut — ICP:ssäsi olevien tilien suoraan julkaisemaa sisältöä
• Trigger-tapahtumaviestit — ilmoitukset rahoituksesta, rekrytoinnista, tuotelanseerauksista tai johdon muutoksista
• Alan johtajien virat — sisältöä ääniltä, ​​joita potentiaaliset asiakkaansi seuraavat ja joihin he luottavat
• Hashtag-syötteet — julkaisuja niche-aihealueilla, joilla ostajasi kokoontuvat

Kun olet määritellyt nämä lähteet, dokumentoi yksinkertainen sävyohje jokaiselle edustajalle. Kolme lausetta riittää: miten he tyypillisesti aloittavat, mistä aiheista he voivat puhua uskottavasti ja mitä heidän ei koskaan pitäisi sanoa. Syötä tämä tekoälytyökaluusi ääniprofiilina. Tulosteesta tulee selvästi inhimillinen – ja selvästi… että rep — eikä yleinen malli.

Tarkista kommenttien otos viikoittain. Kymmenen kommenttia edustajaa kohden riittää havaitsemaan ajautumisen ajoissa, ennen kuin siitä tulee brändiongelma.

Sitoutumisen seuranta: Kommenttien muuttaminen mitattaviksi myyntiputken signaaleiksi

Useimmat tiimit pitävät kommentointia turhamaisuutena, koska he eivät seuraa sitä kunnolla. Tärkeä mittari ei ole lähetettyjen kommenttien määrä, vaan profiilivierailujen ja kommentin jälkeisten 48 tunnin sisällä luotujen yhteyspyyntöjen määrä.

Luo yksinkertainen seurantaloki: päivämäärä, edustajan nimi, kommentoitu julkaisu, julkaisun kirjoittaja (potentiaalinen asiakas vai ei) ja profiilikäynnit seuraavien 48 tunnin aikana. Neljän viikon kuluttua alkaa näkyä malleja. Tietyntyyppiset julkaisut, kirjoittajat ja kommenttityylit tuottavat huomattavasti enemmän käyntejä kuin toiset.

Vuorovaikutuksen seurantaa ja usean tilin hallintaa tukevat alustat antavat esimiesten nähdä nämä tiedot koko tiimistä yhdessä paikassa – sen sijaan, että heidän tarvitsisi koota viisi erillistä LinkedIn-analytiikkasivua. Tämä muuttaa kommentoinnin arvauksesta mitattavaksi lähteväksi kanavaksi. Kun näet, että laukaisevien tapahtumien kommentit tuottavat kolme kertaa enemmän profiilikäyntejä kuin yleinen toimialasisältö, kohdistat tiedot uudelleen vastaavasti.

-

LinkedIn-kommenttien muuttaminen toistettavaksi liidien generointijärjestelmäksi

Tekoälykommentointi on suppilon huippu. Sen alla oleva järjestelmä muuntaa näkyvyyden tuloiksi.

Tässä on työnkulku, jonka tiimisi voi toteuttaa tällä viikolla:

Vaihe 1 — Määritä julkaisujesi lähteet. Listaa 10–15 prospektiprofiilia, 5 toimialan hashtagia ja 3 kilpailijan seuraajapoolia, joita tiimisi seuraa päivittäin. Nämä ovat sitoutumistavoitteesi. Vaihe 2 — Ota tekoälykommentointi käyttöön laajamittaisesti. Käytä kontekstitietoista tekoälyä luodaksesi kommentteja jokaiselle edustajalle ja vertaillaksesi niitä heidän ääniprofiiliinsa. Julkaise 5–10 kommenttia edustajaa kohden päivässä ja keskity määriteltyihin lähteisiin. Vaihe 3 — Seuraa profiilin kävijöitä. Seuraa, ketkä LinkedIn-käyttäjät vierailevat edustajiesi profiileissa 48 tunnin sisällä jokaisesta kommenttiaallosta. Nämä ovat lämpimiä potentiaalisia asiakkaita, jotka ovat identifioineet itsensä napsauttamalla profiilia – he viestivät kiinnostuksesta. Vaihe 4 — Käynnistä henkilökohtainen seuranta. Lähetä yhteydenottopyyntöjä lyhyellä ja täsmällisellä viestillä, jossa viittaat julkaisuun, johon molemmat olette vuorovaikutuksessa. Siirrä ne sitten viestiketjuun, joka on rakennettu aiheen ympärille, joka herätti heidän huomionsa ensimmäisenä. Vaihe 5 — Vie ja rikasta. Hae yhteystiedot sitoutuneilta potentiaalisilta asiakkailta CRM-järjestelmääsi monikanavaista seurantaa varten. Sähköposti, LinkedIn-viesti ja puhelin toimivat paremmin, kun potentiaalinen asiakas tunnistaa edustajan nimen jo syötteestään.

Tämä ei ole kikkailu. Se on strukturoitua ulospäin suuntautuvaa liikettä, jossa kommentointi on aloituskohdassa. Avain on johdonmukaisuus – järjestelmän käyttäminen viitenä päivänä viikossa, ei satunnaisesti.

Mukaan StatistaLinkedIn on B2B-liidien generoinnin huippualusta, joka suoriutuu jatkuvasti muita sosiaalisen median kanavia paremmin ammattimaisessa kohderyhmäkohdistamisessa. Kohderyhmä on olemassa. Kysymys kuuluu, onko tiimilläsi järjestelmä, jolla voit olla yhteydessä heihin laajasti ilman, että aikaa kuluu manuaaliseen työhön.

-

Mitä tekoälyllä toimivaa LinkedIn-kommentointityökalua tiimisi tulisi käyttää?

Kaikki tekoälyyn perustuvat kommentointityökalut eivät ole tarkoitettu ammattimaisille B2B-myyntiympäristöille. Näin voit arvioida vaihtoehtojasi rehellisesti.

| Arviointikriteerit | Mitä etsiä | Miksi sillä on merkitystä |

|—|—|—|

| Kommenttien laatu ja kontekstitietoisuus | Tekoäly lukee varsinaisen viestin ja luo relevantteja, ei-geneerisiä vastauksia | Yleinen tuloste vahingoittaa brändiä; kontekstitietoinen tuloste rakentaa sitä |

| Usean tilin tuki | Työkalu voi hallita useita edustajatilejä yhdestä kojelaudasta | Esimiehet tarvitsevat koko tiimin kattavan näkyvyyden ilman erillistä sisäänkirjautumista |

| LinkedInin turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus | Noudattaa päivittäisiä rajoituksia, käyttää ihmisen kaltaista ajoitusta, välttää merkintöjä aiheuttavia tekijöitä | Tilien rajoittaminen on vakava operatiivinen riski |

| Integrointi laajempaan tavoittamiseen | Kommentit yhdistyvät kutsuautomaatioon, viestien järjestämiseen ja yhteystietojen vientiin | Yksittäinen kommentointi ei rakenna myyntiputkea; sen on ruokittava suppiloa |

Kontekstitietoisuudesta: Tämä on ehdoton vaatimus. Jos työkalu ei pysty lukemaan viestiä ja kirjoittamaan vastausta, joka näyttäisi ihmisen tekemältä, se ei ole valmis ammattikäyttöön. Testaa sitä kymmenellä viestillä varsinaisesta prospektilistastasi ennen sitoutumista. Usean tilin hallinnasta: Useat LinkedIn-automaatiotyökalut tarjoavat vaihtelevia tukitasoja kampanjoiden työnkululle, mutta niiden tekoälypohjaiset kommentointiominaisuudet vaihtelevat merkittävästi syvyyden ja laadun suhteen. Jotkut keskittyvät ensisijaisesti viestisarjoihin; toiset ovat vahvempia kampanjanhallintaan, mutta rajoittuneempia tekoälypohjaiseen kommentointiin. Arvioinnissa on painotettava erottavaa tekijää, mukautuuko työkalu yksittäisten edustajien ääniin vai tuottaako se yhden yrityksen sävyn kaikille tileille.

Kriteeri, jossa useimmat työkalut epäonnistuvat, on kontekstitietoisen tekoälykommentoinnin yhdistelmä ja usean tilin tiiminhallinta yhdessä työnkulussa. Arvioi, pystyykö työkalu käsittelemään molemmat – koska kahden erillisen järjestelmän käyttäminen kommentointia ja tiedottamista varten luo toiminnallista kitkaa, joka tappaa johdonmukaisuuden.

Rehellinen suositus: Aseta kommenttien laatu etusijalle. Työkalu, joka tuottaa viisi hyvää kommenttia päivässä edustajaa kohden, luo enemmän projektiota kuin työkalu, joka tuottaa 50 unohdettavaa kommenttia.

-

Usein Kysytyt Kysymykset

K: Miten tekoälyn avulla tehdyt LinkedIn-kommentit eroavat manuaalisesti kirjoitetuista kommenteista?

Tekoälytyökalut, jotka lukevat julkaisun ja tuottavat kontekstissaan relevantin vastauksen, luovat LinkedIn-kommentteja sen sijaan, että käyttäjän täytyisi kirjoittaa jokainen kommentti alusta alkaen. Keskeinen laatuero on siinä, kuinka paljon kontekstia tekoäly käyttää – työkalut, jotka analysoivat julkaisun tietyn sisällön, kirjoittajan argumentin ja kommentoijan ääniprofiilin, tuottavat tulosteen, jota on vaikea erottaa käsin kirjoitetusta kommentista. Yleiset tekoälytyökalut, jotka käyttävät kiinteitä pohjia, tuottavat kommentteja, jotka potentiaaliset asiakkaat tunnistavat ja hylkäävät välittömästi.

K: Rikkovatko tekoälyn luomat LinkedIn-kommentit LinkedInin palveluehtoja?

LinkedInin käyttöehdot kieltävät tiedon kaappauksen, roskapostin ja väärennetyn vuorovaikutuksen – eivät itse automaatiota. Työkalut, jotka toimivat LinkedInin päivittäisten vuorovaikutusrajojen puitteissa, käyttävät ihmisen kaltaisia ​​ajoitusvälejä ja tuottavat aidosti relevanttia sisältöä, ovat yleensä alustan sääntöjen mukaisia. Sääntöjen noudattamisriski kasvaa jyrkästi, kun työkalut julkaisevat epärealistisilla nopeuksilla, käyttävät identtistä mallipohjaa useilla tileillä tai ovat vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa summittaisesti.

K: Kuinka monta LinkedIn-kommenttia myyntiedustajan tulisi julkaista päivässä?

B2B-myyntiedustajille 5–10 hyvin kohdennettua ja korkealaatuista kommenttia päivässä on käytännöllinen optimaalinen määrä useimmissa ammatillisissa ympäristöissä. Tämä määrä pysyy LinkedInin käyttäytymisnormien rajoissa, pitää jokaisen kommentin huomion arvoisena ja tuottaa hallittavan profiilikäyntien aallon seurantaa varten. Tutkimukset osoittavat johdonmukaisesti, että kommenttien laatu parantaa sitoutumista – 10 täsmällistä ja kontekstitietoista kommenttia on tehokkaampia kuin 50 yleistä kommenttia sekä profiilikäynneissä että brändin käsityksessä.

K: Mikä saa tekoälyn LinkedIn-kommentin itse asiassa lisäämään profiilikäyntejä?

Neljä elementtiä erottaa tehokkaasti toimivat tekoälykommentit johdonmukaisesti ohitetuista: erityinen viittaus johonkin viestissä (tilasto, lause tai argumentti), selkeä näkökulma yleisen yksimielisyyden sijaan, keskustelun juoni, joka houkuttelee vastaamaan, ja sävy, joka vastaa yksittäisen kommentoijan ammattimaista tyyliä. Jos poistat jonkin näistä, kommentti alkaa lukea mallin mukaisesti. Kaikki neljä yhdessä tekevät kommentista napsauttamisen arvoisen, jotta saat lisätietoja kirjoittajasta.

K: Miten mittaatte, luoko LinkedIn-kommentointi myyntiputkea?

Ensisijainen seurattava mittari on profiilikäyntien määrä 48 tunnin sisällä kustakin kommentointikerrasta, ei lähetettyjen kommenttien kokonaismäärä. Täydennä tätä yhdistämispyynnöillä, jotka on saatu yhteydenottopyynnöillä prospekteista, ja profiilikävijöille lähetettyjen seurantaviestien vastausprosenteilla. 30 päivän säännöllisen seurannan jälkeen alkaa ilmetä malleja – tietyt viestityypit ja prospektiprofiilit tuottavat huomattavasti enemmän käyntejä kuin toiset, minkä ansiosta tiimit voivat kohdentaa kommentointityötä eniten konvertoiville lähteille.

K: Minkä tyyppisiä LinkedIn-julkaisuja myyntitiimin tulisi priorisoida kommentointia varten?

Neljä arvokkainta julkaisutyyppiä B2B-myyntitiimeille ovat: ihanteellisessa asiakasprofiilissasi olevien tilien suoraan julkaisemat julkaisut, rahoituskierroksista, rekrytointien lisääntymisestä, tuotelanseerauksista tai johtajuuden muutoksista ilmoittavat trigger-tapahtumajulkaisut, sisältö toimialan ääniltä, ​​joita potentiaaliset asiakkaasi jo seuraavat ja joihin luotat, sekä niche-hashtag-syötteet, joissa kohdeostajasi ovat aktiivisia. Erityisesti trigger-tapahtumajulkaisut tuottavat yleensä korkeimman kommentti-profiilikäynti-konversion, koska kirjoittaja ja hänen yleisönsä ovat jo valmiiksi vastaanottavaisessa ja eteenpäin katsovassa ajattelutavassa.

K: Miksi geneeriset tekoälyyn perustuvat LinkedIn-kommentit vahingoittavat brändin uskottavuutta?

Yleinen kommentti – ”Loistava kirjoitus! Todella arvokkaita näkemyksiä.” – viestii ammattilukijalle samanaikaisesti kolmesta asiasta: kirjoitusta ei oikeasti luettu, lähettäjä käyttää automaatiota huolimattomasti ja viestien määrä on asetettu laadun edelle etusijalle. Potentiaaliset asiakkaat, jotka tunnistavat tekoälypohjaisia ​​kommentteja, usein mykistävät tai estävät lähettäjän ennen kuin yhteyspyyntö saapuu, mikä sulkee oven, jonka kommentin oli tarkoitus avata. Myyntitiimeille mainekustannukset kertyvät näkymättömästi CRM:ään, mutta ovat hyvin näkyvissä juuri sille kohdeyleisölle, jota he yrittävät tavoittaa.

K: Miten ylläpidät kommenttien aitoutta, kun skaalaat toimintaasi suureen myyntitiimiin?

Perustana on jokaisen edustajan ääniprofiili – lyhyt dokumentti, jossa kerrotaan, miten he tyypillisesti avaavat kommentin, mistä aiheista he voivat puhua uskottavasti ja mitä heidän ei tulisi koskaan sanoa. Näiden profiilien syöttäminen tekoälyyn pysyvänä kontekstina varmistaa, että jokaisen edustajan kommentit pysyvät selvästi inhimillisinä ja selvästi luotuina. heidän sen sijaan, että se romahtaisi yhteen yritysmaailman sävyyn. Kymmenen kommentin otoksen tarkastelu edustajaa kohden viikossa riittää havaitsemaan laadun heikkenemisen ajoissa, ennen kuin siitä tulee näkyvä brändiongelma.

-

Oletko valmis skaalaamaan LinkedIn-sitoutumista kuulostamatta botilta? Liitin antaa sinun automatisoida tekoälyllä toimivat, kontekstitietoiset LinkedIn-kommentit koko tiimillesi – ja samalla seurata, mitkä vuorovaikutukset muuttuvat profiilikäynneiksi ja -putkeksi. Kokeile sitä ilmaiseksi ja muuta tiimisi päivittäinen vieritys strukturoiduksi lähtevän viestinnän moottoriksi.

Kirjoitettu OneBlogADay — löydettävää sisältöä