ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕಾಗಿ AI ಬಳಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರಾಟ ತಂಡಗಳು ಸಾಧಾರಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿವೆ - ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ದೂಷಿಸುತ್ತಿವೆ. ಮಾದರಿ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಹೀಗಿದೆ.
ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು. ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ ChatGPT ಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಕೇಳಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯುವುದು.
B2B ಮಾರಾಟದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದರ ಅರ್ಥ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದದ್ದು: ನಿಮ್ಮ AI ಔಟ್ರೀಚ್ ಸಂದೇಶಗಳು, ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು - ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿ, ನೂರಾರು ವಿಭಿನ್ನ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ.
ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ AI ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರಾಟ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಾಧನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಸಂಭಾವ್ಯರನ್ನು ಭಯಭೀತರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ, ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸಹ್ಯವಾದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಎರಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಬಹುತೇಕ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿದೆ.
ಈ ಲೇಖನವು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ AI ಔಟ್ರೀಚ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸುವ ಮಾರಾಟ ನಾಯಕರು, SDR ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಆದಾಯ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗಾಗಿ ಆಗಿದೆ.
ಮಾರಾಟದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಅರ್ಥ?
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂದರೆ ನೀವು AI ಮಾದರಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀಡುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೂಚನೆಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಮೂಲ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ, ಅದು ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾರಾಟದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ, ಇದು AI ಗೆ ಹೇಳುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ:
- ಯಾರೆಂದು ಬರೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ — ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ, ವೃತ್ತಿಪರ ಧ್ವನಿ, ಸ್ವರ
- ಯಾರಿಗೆ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ — ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪಾತ್ರ, ಕಂಪನಿಯ ಹಂತ, ತಿಳಿದಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು
- ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅದಕ್ಕೆ ಏನು ತಿಳಿದಿದೆ - ಸಂಕೇತಗಳು, ಇತ್ತೀಚಿನ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು, ಪಾತ್ರ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥದ ಮಾದರಿಗಳು
- ಸಂದೇಶವು ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸಬೇಕು — ಅರಿವು, ಉತ್ತರ, ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ
- ಅದು ಏನು ಮಾಡಬಾರದು — ತುಂಬಾ ಬೇಗನೆ ಪಿಚ್ ಮಾಡುವುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದವನ್ನು ಮೀರುವುದು
ಆ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಷ್ಟೂ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಬಂದಂತೆ ಓದುತ್ತವೆ.
ಇದು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯವಲ್ಲ. ಇದು ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ - ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮಾರಾಟ ವೃತ್ತಿಪರರು AI ಅನ್ನು ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಕ್ಲಿಕ್ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ತಂಡಗಳಿಗಿಂತ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾರಾಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ
ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮಾರಾಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಐದು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಬಿಡುವುದರಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
1. ಪಾತ್ರ ನಿಯೋಜನೆ
AI ಯಾರೆಂದು ಹೇಳಿ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಲ್ಲ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ. "ನೀವು B2B SaaS ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಹಿರಿಯ ಖಾತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು" ಎಂಬುದು ಮಾದರಿಗೆ "ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಬರೆಯುವುದಕ್ಕಿಂತ" ಉತ್ಕೃಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪಾತ್ರ ನಿಯೋಜನೆಯು ವೃತ್ತಿಪರ ನೋಂದಣಿ, ಊಹಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಬರಹಗಾರರು ಓದುಗರೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿರುವ ಸೂಚ್ಯ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: "ನೀವು B2B ಮಾರಾಟ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಔಟ್ರೀಚ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಹಿರಿಯ ಖಾತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ. ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬಿತ್ತರಿಸುವ ಬದಲು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುವ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ನೇರ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನೀವು ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವರ ವೃತ್ತಿಪರವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ - ಒತ್ತಡವಿಲ್ಲದೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕೂಡಿದೆ."
2. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭ
ಇದು ಎಲ್ಲಿದೆ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ. ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಎಲ್ಲವೂ - ಅವರ ಪಾತ್ರ, ಅವರ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು, ಅವರು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳು, ಅವರು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯ - ಇಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭವು ಶ್ರೀಮಂತವಾಗಿದ್ದಷ್ಟೂ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: "ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯಕ್ತಿ ಸುಮಾರು 80 ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸರಣಿ B SaaS ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟ ವಿಭಾಗದ VP ಆಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಮೂರು ದಿನಗಳ ಹಿಂದೆ ತಮ್ಮ SDR ತಂಡವು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವಾಗ ಔಟ್ರೀಚ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಷ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಕಳೆದ ಎರಡು ವಾರಗಳಿಂದ AI ಮಾರಾಟ ಪರಿಕರಗಳ ಕುರಿತು ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ."
3. ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಹಂತ
ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಪರ್ಕ ವಿನಂತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಯು ಸ್ವೀಕಾರದ ನಂತರದ ಮೊದಲ DM ಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದೇಶವು ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ - ಮತ್ತು ಅದು ಇನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆ: "ಸಂಪರ್ಕ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ ಕಳುಹಿಸಲು ಮೊದಲ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದಲ್ಲ, ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಎತ್ತಿದ ಸವಾಲಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಒಂದೇ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳಿಸಿ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಡಿ ಅಥವಾ ಸಭೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಬೇಡಿ."
4. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು
ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಮರೆತುಬಿಡುವ ಅಂಶ ಇದು - ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತಡೆಯುವ ಅಂಶ ಇದು. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು AI ಗೆ ಏನನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುತ್ತವೆ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳು, ಉದ್ದದ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮದ ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಿತಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ವಿಷಯಗಳು.
ಉದಾಹರಣೆ: "ಸಂದೇಶವನ್ನು 80 ಪದಗಳ ಒಳಗೆ ಇರಿಸಿ. 'ನಾನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿದೆ' ಎಂದು ತೆರೆಯಬೇಡಿ. 'ನಾನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇನೆ' ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಕನೆಕ್ಟರ್ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಡಿ. ಆಶ್ಚರ್ಯಸೂಚಕ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಎರಡನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ."
5. ಸ್ವರೂಪ ವಿವರಣೆ
ಮಾದರಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಬರೆಯಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಿ - ಯಾವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಬರೆಯಬೇಕೆಂದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಒಂದೇ ಸಂದೇಶ ಅಥವಾ ಬಹು ಆಯ್ಕೆಗಳು? ವಿಷಯ ಸಾಲಿನೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದೆ? ಆರಂಭಿಕ ಸಾಲು ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸಬೇಕು? ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಪಾದನೆ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: "ಈ ಸಂದೇಶದ ಮೂರು ಪರ್ಯಾಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ತೆರೆಯಬೇಕು. ಅವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ A, B ಮತ್ತು C ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ. ಯಾವುದೇ ವಿಷಯ ಸಾಲಿನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ."
ಸಂಪೂರ್ಣ AI ಸಂಪರ್ಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ಸಂದೇಶದಿಂದ ಸಂದೇಶಕ್ಕೆ
ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಔಟ್ರೀಚ್ ಅನುಕ್ರಮವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾಲ್ಕರಿಂದ ಆರು ಸ್ಪರ್ಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶದೊಂದಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ.
| ಅನುಕ್ರಮ ಹಂತ | ಉದ್ದೇಶ | ತ್ವರಿತ ಗಮನ | ಉದ್ದದ ಗುರಿ |
|---|---|---|---|
| ಸಂಪರ್ಕ ವಿನಂತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ | ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ಗಳಿಸಿ | ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅಥವಾ ಪೋಸ್ಟ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಲ್ಲೇಖ. ಪಿಚ್ ಇಲ್ಲ. | 300 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಕ್ಷರಗಳು |
| ಮೊದಲ DM (ಸ್ವೀಕಾರದ ನಂತರ) | ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ | ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲ. | 50 ನಿಂದ 80 ಪದಗಳು |
| ಫಾಲೋ-ಅಪ್ 1 (ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರವಿಲ್ಲ) | ಪುನಃ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ | ಸೂಕ್ತವಾದದ್ದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಒತ್ತಡವಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದು ಸುಲಭ. | 40 ನಿಂದ 60 ಪದಗಳು |
| ಫಾಲೋ-ಅಪ್ 2 (ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರವಿಲ್ಲ) | ಸಾಫ್ಟ್ ಕ್ಲೋಸ್ ಅಥವಾ ಪಿವೋಟ್ | ತಪ್ಪಿತಸ್ಥ ಭಾವನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮೌನವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಿ. ಒಂದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆ. | 30 ನಿಂದ 50 ಪದಗಳು |
| ಮರು ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥ (ಹೊಸ ಸಂಕೇತ) | ಹೊಸ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಪುನರಾರಂಭಿಸಿ. | ಹೊಸ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. ಹೊಸ ಕೋನ. ಹಿಂದಿನ ಮೌನದ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲ. | 50 ನಿಂದ 70 ಪದಗಳು |
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಮ್ಮ ಮೂಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಿಂದ ಪಾತ್ರ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸ್ವರವನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ - ನೀವು ಅದನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ. ಕೊನೆಯ ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ನಿಂದ ಹೊಸ ಸಂಕೇತಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದ್ದರೆ ಹಂತದಿಂದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುವುದು ಉದ್ದೇಶ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂದರ್ಭ.
ವೇರಿಯಬಲ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಸಮಸ್ಯೆ - ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು
AI-ನೆರವಿನ ಔಟ್ರೀಚ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವೇರಿಯಬಲ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ನ ಮೇಲಿನ ಅತಿಯಾದ ಅವಲಂಬನೆಯಾಗಿದೆ. ತಂಡಗಳು ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ — [PROSPECT_NAME], [COMPANY], [RECENT_POST] — ಮತ್ತು ಆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತವೆ. ಅದು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಮೇಲ್ ವಿಲೀನದ AI ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಎಂದರೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವುದು, ಅದನ್ನು ಆವರಣದೊಳಗೆ ಬಿಡುವುದಲ್ಲ. ಈ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ:
ವೇರಿಯಬಲ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ವಿಧಾನ: "ನಿರೀಕ್ಷಕರು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ [TOPIC] ಬಗ್ಗೆ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಸಂದೇಶದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ."
ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿಧಾನ: "ತಂಡವು ಹತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ದಾಟುತ್ತಿದ್ದಂತೆ SDR ಸಂದೇಶ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸವಾಲಿನ ಬಗ್ಗೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ನಾಲ್ಕು ದಿನಗಳ ಹಿಂದೆ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದೆ. ಅವರು ಅದನ್ನು 'ಸ್ಥಿರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ, ಪ್ರೇರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ' ಎಂದು ಬಣ್ಣಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಅವರ ಸ್ವರವು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ನಿರಾಶೆಯಿಂದ ಕೂಡಿತ್ತು. ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅವರು ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಣೆಯ ನಡುವೆ ಗುರುತಿಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ."
ಎರಡನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪೋಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಓದಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ಯಾರೋ ಬರೆದಂತೆ ಓದುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳದೆ ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಅದನ್ನು ಓದಿದಾಗ ಅನುಭವಿಸುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅದು - ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ.
ಕನೆಕ್ಟರ್ನ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಈ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಲೈವ್ ಅನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತದೆ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್ನ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದರಿಂದ AI ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ಲೇಸ್ಹೋಲ್ಡರ್ಗಳಿಗಿಂತ ನೈಜ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಟೋನ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ: ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್
ಟೋನ್ ಎಂಬುದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಯಲ್ಲ. "ವೃತ್ತಿಪರ ಧ್ವನಿ" ಸರಾಸರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ಟೋನ್ ಸೂಚನೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನವ-ಲಿಖಿತ ಸಂದೇಶಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೋನ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ವಾಕ್ಯ ಉದ್ದದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ: "ಸಣ್ಣ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಲಯಬದ್ಧ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಉದ್ದವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಅರ್ಧವಿರಾಮ ಚಿಹ್ನೆಗಳಿಂದ ಸೇರುವ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ."
- ಶಬ್ದಕೋಶ ಮಟ್ಟ: "ಸರಳ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಸಂಭಾವ್ಯರು ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸದ ಹೊರತು ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಝೇಂಕಾರದ ಪದಗಳಿಲ್ಲ."
- ವಿಶ್ವಾಸ ನೋಂದಣಿ: “ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಲ್ಲ, ನೇರ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದಿರಿ. 'ನೀವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸಿದೆ' ಅಥವಾ 'ತಲುಪಲು ಬಯಸಿದ್ದೆ' ಎಂಬಂತಹ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ”
- ನಿಷೇಧಿತ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಬಳಸದ ಪದಗುಚ್ಛಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಟ್ಟಿ. ಈ ಪಟ್ಟಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದಷ್ಟೂ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನ: ನಿಮ್ಮ ಮೂರು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಟೋನಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಿ. ಆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಔಟ್ರೀಚ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಟೋನ್ ವಿವರಣೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿ. ನೀವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ರಿವರ್ಸ್-ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸೂಚನೆಯಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ — ಅದು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ.
ಈ ಲೇಖನದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚೌಕಟ್ಟು ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ: ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಓದುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಲೇಯರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮವಲ್ಲ. ಇದು ಇಡೀ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುವ ವಿನ್ಯಾಸ ತತ್ವವಾಗಿದೆ.
ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಹ ವೇರಿಯಬಲ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದೇಶಗಳು ಹತ್ತಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಸಂದೇಶಗಳು ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಓದಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಗೋಚರಿಸುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ನಿಖರವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಂಪಾದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಹಂತವು ಮೂರನ್ನೂ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸಂಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತವೆ.
ಕನೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮಾದರಿ ಇದು. ಉದ್ದೇಶ ಆಧಾರಿತ ಸಂಪರ್ಕ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, AI ಹ್ಯಾಂಡ್ಲಿಂಗ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಸಂದರ್ಭ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲ-ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ - ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಸರತಿಯು ಅದನ್ನು ಓದಿ ತೆರವುಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ಏನನ್ನೂ ಕಳುಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. AI ಪ್ರತಿ ಸಂದೇಶದಾದ್ಯಂತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಿಮ್ಮ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಖಾತೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಂದಲೂ ಸಹ, ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಪರ್ಕವು ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುವ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟಚ್ಪಾಯಿಂಟ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿರುವ ಮನುಷ್ಯ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಬೆಳೆಯುವಾಗ ನಿಮ್ಮ ಖಾತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಡುವುದು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದೆ.
ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ?
ಮಾರಾಟಕ್ಕಾಗಿ ತ್ವರಿತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಒಂದು ಕೌಶಲ್ಯ, ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕೌಶಲ್ಯದಂತೆ ಅದು ಅಭ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈಗ ಅದರಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ತಂಡಗಳು - ನಿಖರವಾದ, ಸಿಗ್ನಲ್-ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಟೋನ್-ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು - ಉಳಿದವರೆಲ್ಲರೂ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರವೂ ಅವರ AI ಸಂಪರ್ಕವು ಇನ್ನೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಕನೆಕ್ಟರ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಲೇಯರ್, AI ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ICP ಮತ್ತು ಔಟ್ರೀಚ್ ಚಲನೆಗೆ ಇದು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಡೆಮೊ ಬುಕ್ ಮಾಡಿ. ಅಥವಾ ಸೈನ್ ಅಪ್ ಮತ್ತು ಇಂದು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಸಿಗ್ನಲ್-ಮಾಹಿತಿ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದಿಗಾಗಿ
- ಕನೆಕ್ಟರ್ನೊಂದಿಗೆ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
- B2B ಗಾಗಿ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಔಟ್ರೀಚ್ ತಂತ್ರ: 2026 ರಲ್ಲಿ ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ನಿಮ್ಮ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ದರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುವುದು
- ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಲೀಡ್ ಜನರೇಷನ್: ಕನೆಕ್ಟರ್ ಅಪ್ರೋಚ್
- ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಲೀಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಹ್ಯಾಕ್ಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು 11x ಮಾಡಿ
ಆಟೋಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಷನ್ AI
ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು LinkedIn Automation ಮತ್ತು Gen AI ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ. AI-ಚಾಲಿತ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ಅಭಿಯಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಸಾವಿರಾರು ಲೀಡ್ಗಳನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದೇ ಲೀಡ್-ಜನ್ ಪವರ್ಹೌಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಿಂದ.
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಹೌದು. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತವೆ - ಇವೆಲ್ಲವೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವ-ಕಾಣುವ ಸಂವಹನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೆ, ಇದು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬದಲು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ ಸಂಪರ್ಕವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ:
ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭಿನಂದನೆಗಳು
ಮೌಲ್ಯ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದು
ಅತಿಯಾದ ಉತ್ಸಾಹ.
ಕೃತಕ "ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ"
ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಗಳು
ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೀವರ್ಡ್ ಅಳವಡಿಕೆಗಿಂತ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಲಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂದೇಶ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತೀಕರಣಕ್ಕೆ AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಬಲವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಎರಡನ್ನೂ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ - ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂದೇಶ ಉತ್ಪಾದನೆ, ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಉಪಯುಕ್ತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
ಸಂಪರ್ಕ ಸ್ವೀಕಾರ ದರ
ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದರ
ಸಭೆ-ಬುಕ್ ಮಾಡಿದ ದರ
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಭಾವನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಮಯ
ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರ
ಕೇವಲ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ರಚನೆಯತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಖಂಡಿತ. ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮ-ಅರಿವುಳ್ಳ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. SaaS ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಂದೇಶವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಳಾಸಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಂದೇಶಕ್ಕಿಂತ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬೇಕು:
ನೇಮಕಾತಿ ಮಾಡುವವರು
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ
ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿರ್ದೇಶಕ
ಲಾಭರಹಿತ ನಾಯಕ
ವಿಭಿನ್ನ ಖರೀದಿದಾರರು ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, ನೇರತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಸಂದೇಶದ ಗುಣಮಟ್ಟದಷ್ಟೇ ಸಮಯಪ್ರಜ್ಞೆಯೂ ಮುಖ್ಯ. ಪೋಸ್ಟ್, ಹಣಕಾಸು ಘೋಷಣೆ, ನೇಮಕಾತಿ ಪುಶ್ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮ ಚರ್ಚೆಯಂತಹ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಔಟ್ರೀಚ್ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಗಮನದಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಸ್ಥಿರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ಆವೇಗದ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಿದಾಗ AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ.
ಹೌದು. ಮಾನವ ಸಂಬಂಧ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬದಲು ಬೆಂಬಲಿಸುವಾಗ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. AI-ನೆರವಿನ ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು - ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದು, ಪ್ರೊಫೈಲ್ ವೀಕ್ಷಣೆ ಅಥವಾ ಚಿಂತನಶೀಲ ಅನುಸರಣೆಗಳು - ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ನಂಬಿಕೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇಂದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂದೇಶವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಬಳಕೆಯ ನಂತರ ಹಳೆಯದಾಗಬಹುದು. ತಂಡಗಳು ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬೇಕು:
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದರಗಳು
ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಗುಣಮಟ್ಟ
ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು
ಹೊಸ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ
ಖರೀದಿದಾರರ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳು
ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರಾಟ ತಂಡಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಜೀವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ.
ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ವರ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ:
ಶಾಂತ
ವೀಕ್ಷಣಾ
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ
ಕುತೂಹಲ
ಕಡಿಮೆ ಒತ್ತಡ
AI "ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ಮನವೊಲಿಸುವ" ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಸುವಂತೆ ಕೇಳುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಠಿಣ ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ಮಾರಾಟ-ಭಾರೀ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಕುತೂಹಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಲವಾದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಹೌದು. ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಯಾರಾದರೂ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅವರು ಹೇಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂದರ್ಭದ ಸುತ್ತ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸಂದೇಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಬೆಚ್ಚಗಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮಾರಾಟ ಚರ್ಚೆಗಳಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ ಬದಲಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾನೆಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾನೆ.
