ວິທີການໃຊ້ ChatGPT ແລະ Claude ເພື່ອປັບແຕ່ງບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວໃນຂອບເຂດ

ChatGPT ທຽບກັບ Claude: ເຄື່ອງມືໃດສຳລັບວຽກໃດ

ສຳລັບຄົນສ່ວນໃຫຍ່, ເຄື່ອງມືທີ່ຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ທ່ານຄຸ້ນເຄີຍກັບມັນແລ້ວ. ຄຳແນະນຳ ແລະ ຫຼັກການຕ່າງໆໃນຄູ່ມືນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີເທົ່າທຽມກັນໃນທັງສອງຢ່າງ. ຜູ້ປະຕິບັດຫຼາຍຄົນໃຊ້ ChatGPT ສຳລັບການສ້າງບັນທຶກຈຳນວນຫຼາຍ ແລະ Claude ສຳລັບບັນທຶກສ່ວນຕົວທີ່ມີມູນຄ່າສູງ - ແຕ່ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແມ່ນຄືກັນ.

ສິ່ງທີ່ຄວນເກັບກຳກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຂຽນບັນທຶກດຽວ

ຄຸນນະພາບຂອງບັນທຶກ LinkedIn ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຂອງທ່ານແມ່ນສັດສ່ວນໂດຍກົງກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານປ້ອນເຂົ້າ AI. ຂີ້ເຫຍື້ອເຂົ້າ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກທົ່ວໄປ. ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເປີດ ChatGPT ຫຼື Claude, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເກັບກຳຂໍ້ມູນການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນສໍາລັບແຕ່ລະຄົນທີ່ທ່ານວາງແຜນທີ່ຈະຕິດຕໍ່ຫາ.

ຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນ

ຢ່າງໜ້ອຍ, ທ່ານຕ້ອງການຊື່ຂອງບຸກຄົນ, ຕຳແໜ່ງວຽກ ແລະ ບໍລິສັດໃນປະຈຸບັນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະເຫດຜົນສະເພາະອັນໜຶ່ງທີ່ເຈົ້າຕິດຕໍ່ຫາເຂົາເຈົ້າ. ເຫດຜົນນັ້ນແມ່ນເຄື່ອງຈັກຂອງການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ.

ຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີມູນຄ່າສູງ

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການບັນທຶກທີ່ຮູ້ສຶກວ່າໄດ້ຮັບການປັບແຕ່ງຢ່າງແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະເຕັມໄປດ້ວຍແມ່ແບບ, ໃຫ້ເຂົ້າໄປເລິກກວ່ານີ້. ຊອກຫາໂພສ ຫຼື ບົດຄວາມທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຜີຍແຜ່ຫຼ້າສຸດ ແລະ ສັງເກດຫົວຂໍ້ ຫຼື ຈຸດສະເພາະທີ່ສະທ້ອນເຖິງ. ກວດສອບວ່າທ່ານມີການເຊື່ອມຕໍ່ເຊິ່ງກັນແລະກັນຫຼືບໍ່ ແລະ ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ເຂົາເຈົ້າແມ່ນໃຜ. ຊອກຫາປະສົບການວິຊາຊີບຮ່ວມກັນ - ທ່ານທັງສອງເຄີຍເຮັດວຽກໃນອຸດສາຫະກໍາດຽວກັນ, ເຂົ້າຮ່ວມກອງປະຊຸມດຽວກັນ, ຫຼື ຜ່ານການຫັນປ່ຽນອາຊີບດຽວກັນບໍ? ສັງເກດລາງວັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຈຸດສໍາຄັນ, ຫຼື ຂ່າວຂອງບໍລິສັດທີ່ຜ່ານມາພຽງພໍທີ່ຈະຮູ້ສຶກວ່າທັນເວລາ. ຈຸດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ກາຍເປັນວັດຖຸດິບທີ່ການກະຕຸ້ນ AI ຂອງທ່ານຈະກາຍເປັນບັນທຶກສ່ວນຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ບ່ອນທີ່ຊອກຫາຂໍ້ມູນນີ້

ໂປຣໄຟລ໌ LinkedIn ຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼັກຂອງເຈົ້າ. ໄປໄກກວ່າຫົວຂໍ້ຂ່າວ - ອ່ານພາກສ່ວນກ່ຽວກັບຂອງເຂົາເຈົ້າ, ກວດສອບກິດຈະກໍາທີ່ຜ່ານມາຂອງເຂົາເຈົ້າ (ໂພສ ແລະ ຄໍາເຫັນ), ເບິ່ງບໍລິສັດທີ່ເຂົາເຈົ້າເຄີຍເຮັດວຽກໃຫ້, ແລະສະແກນພາກສ່ວນທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຖ້າພວກເຂົາມີຈົດໝາຍຂ່າວ, ພອດແຄສ, ຫຼືເນື້ອຫາທີ່ເຜີຍແຜ່ທີ່ເຊື່ອມໂຍງຈາກໂປຣໄຟລ໌ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແມ່ນແຕ່ການເບິ່ງຜ່ານໆສັ້ນໆກໍ່ໃຫ້ເນື້ອຫາແກ່ເຈົ້າທີ່ເກືອບບໍ່ມີໃຜຕິດຕໍ່ຫາເຂົາເຈົ້າຈະຊອກຫາໄດ້.

ການຈັດລຽງການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານ

ສຳລັບການຂະຫຍາຍຂະບວນການນີ້, ໃຫ້ເກັບຮັກສາການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານໄວ້ໃນ spreadsheet ງ່າຍໆ. ຖັນຄວນປະກອບມີ: ຊື່, ຕຳແໜ່ງປັດຈຸບັນ, ບໍລິສັດ, ອຸດສາຫະກຳ, ຫົວຂໍ້ສ່ວນບຸກຄົນ (ສິ່ງໜຶ່ງທີ່ທ່ານຈະອ້າງອີງ), ເຫດຜົນຂອງທ່ານໃນການຕິດຕໍ່, ແລະສະພາບການເພີ່ມເຕີມໃດໆ. spreadsheet ນີ້ຈະກາຍເປັນຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າສຳລັບການກະຕຸ້ນ AI ຂອງທ່ານໃນລະດັບໃຫຍ່.

ອ່ານເພີ່ມເຕີມ—> ບົດບາດຂອງ AI ໃນເຄືອຂ່າຍ LinkedIn ທີ່ທັນສະໄຫມ

ຂອບການເຕືອນຫຼັກສຳລັບບັນທຶກ LinkedIn

ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຜົນຜະລິດ AI ທີ່ທ່ານສາມາດສົ່ງໄດ້ທັນທີ ແລະ ຜົນຜະລິດ AI ທີ່ຕ້ອງການຄວາມສົມບູນ ຂຽນຄືນໃຫມ່ນີ້ແມ່ນຂອບການເຮັດວຽກທີ່ສ້າງບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ທີ່ດີທີ່ສຸດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຫົກອົງປະກອບຂອງການກະຕຸ້ນ AI ທີ່ມີການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສສູງ

1. ບົດບາດ

ບອກ AI ທີ່ຂຽນວ່າໃຜ. ໃຫ້ລວມເອົາຊື່ຂອງທ່ານ, ບົດບາດປະຈຸບັນຂອງທ່ານ, ແລະສະພາບການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກ່ຽວກັບຈຸດສຸມວິຊາຊີບຂອງທ່ານ. AI ຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າມັນຂຽນດ້ວຍສຽງຂອງໃຜ. ຕົວຢ່າງ: “ທ່ານກຳລັງຂຽນໃນນາມຂອງ [ຊື່ຂອງທ່ານ], ທີ່ປຶກສາດ້ານການຕະຫຼາດ B2B SaaS ຜູ້ທີ່ຊ່ວຍບໍລິສັດເລີ່ມຕົ້ນໃນໄລຍະຕົ້ນໆສ້າງເຄື່ອງຈັກການເຕີບໂຕທຳອິດຂອງເຂົາເຈົ້າ.”

2. ບໍລິບົດຂອງຜູ້ຮັບ

ໃຫ້ຂໍ້ມູນສຳຄັນກ່ຽວກັບບຸກຄົນທີ່ທ່ານກຳລັງຕິດຕໍ່ຫາ AI. ລວມເອົາຊື່, ບົດບາດ, ບໍລິສັດ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ສ່ວນຕົວສະເພາະທີ່ທ່ານໄດ້ລະບຸໃນການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານ. ຕົວຢ່າງ: “ຜູ້ຮັບແມ່ນ [ຊື່], ຮອງປະທານຝ່າຍຜະລິດຕະພັນທີ່ [ບໍລິສັດ]. ບໍ່ດົນມານີ້ເຂົາເຈົ້າໄດ້ໂພສກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍຂອງການຈັດທີມງານຜະລິດຕະພັນ ແລະ ທີມງານຂາຍໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງ PLG.”

3. ເປົ້າໝາຍຂອງຂໍ້ຄວາມ

ໃຫ້ຊັດເຈນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ບັນທຶກບັນລຸຜົນ. ບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ມີຂີດຈຳກັດ 300 ຕົວອັກສອນ, ສະນັ້ນເປົ້າໝາຍເກືອບຈະບໍ່ປິດການຕໍ່ລອງ - ມັນແມ່ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບການເຊື່ອມຕໍ່ ແລະ ສະແດງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ແທ້ຈິງ. ລະບຸສິ່ງນີ້ຢ່າງຊັດເຈນໃນການກະຕຸ້ນ: “ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍສະແດງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ແມ່ນເພື່ອນຳສະເໜີຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ການບໍລິການ.”

4. ນໍ້າສຽງ ແລະ ສຽງເວົ້າ

ລະບຸນ້ຳສຽງຢ່າງຊັດເຈນ. ຕົວເລືອກຕ່າງໆປະກອບມີ: ອົບອຸ່ນ ແລະ ເປັນການສົນທະນາ, ໂດຍກົງ ແລະ ເປັນມືອາຊີບ, ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ ແລະ ເປັນມິດກັບໝູ່ເພື່ອນ, ກະຕືລືລົ້ນແຕ່ເຄົາລົບນັບຖື. ຈັບຄູ່ນ້ຳສຽງກັບຍີ່ຫໍ້ສ່ວນຕົວຂອງທ່ານ ແລະ ຄວາມມັກທີ່ຜູ້ຮັບອາດຈະເປັນໄປໄດ້. ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງບໍລິສັດ startup ຈະຕອບສະໜອງຕໍ່ຈົດໝາຍທີ່ແຕກຕ່າງຈາກຮອງປະທານບໍລິສັດ.

5 Constraints

ບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ມີຈຳກັດພຽງແຕ່ 300 ຕົວອັກສອນເທົ່ານັ້ນ. ໃຫ້ລະບຸສິ່ງນີ້ເປັນຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເຂັ້ມງວດໃນການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານ. ພ້ອມທັງລະບຸປະໂຫຍກ ຫຼື ວິທີການຕ່າງໆທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງ - ຕົວຢ່າງ, "ຢ່າກ່າວເຖິງການບໍລິການ ຫຼື ຜະລິດຕະພັນໃດໆ," "ຢ່າໃຊ້ຄຳວ່າ synergy," ຫຼື "ຫຼີກລ່ຽງການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ I."

6. ຮູບແບບຜົນຜະລິດ

ຂໍໃຫ້ມີສອງຫຼືສາມຮູບແບບເພື່ອໃຫ້ທ່ານມີທາງເລືອກໃຫ້ເລືອກ. ຂໍໃຫ້ແຕ່ລະຮູບແບບມີຄວາມຍາວບໍ່ເກີນ 300 ຕົວອັກສອນ ແລະ ຂຽນດ້ວຍຕົວໜັງສືທຳມະດາໂດຍບໍ່ມີຮູບແບບພິເສດ ຫຼື ອີໂມຈິ.

ອ່ານເພີ່ມເຕີມ—-> ຕົວແທນ AI ສາມາດຈັດການກັບການຕອບກັບໄດ້ໂດຍບໍ່ມີສຽງຄືກັບຫຸ່ນຍົນບໍ?

ແມ່ແບບການກະຕຸ້ນຫຼັກ

ນີ້ແມ່ນຄຳສັ່ງຫຼັກທີ່ໃຊ້ຊ້ຳໄດ້ເຊິ່ງປະກອບມີທັງຫົກອົງປະກອບ. ຄັດລອກມັນໄປໃສ່ ChatGPT ຫຼື Claude ແລະຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃນຊ່ອງທີ່ຢູ່ໃນວົງເລັບ:

ທ່ານກຳລັງຂຽນບັນທຶກການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃນນາມຂອງ [ຊື່ຂອງທ່ານ], [ບົດບາດຂອງທ່ານ] ຜູ້ທີ່ [ລາຍລະອຽດສັ້ນໆກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ທ່ານເຮັດ ແລະ ເພື່ອໃຜ].

ຜູ້ຮັບແມ່ນ [ຊື່], [ຕຳແໜ່ງຂອງເຂົາເຈົ້າ] ທີ່ [ບໍລິສັດຂອງເຂົາເຈົ້າ]. [ປະໂຫຍກໜຶ່ງຂອງສະພາບການສະເພາະ — ຕົວຢ່າງ, “ເຂົາເຈົ້າຫາກໍ່ຂຽນກ່ຽວກັບ X” ຫຼື “ເຂົາເຈົ້າຫາກໍ່ເຂົ້າຮ່ວມບໍລິສັດ Y ຫຼັງຈາກເຮັດວຽກຢູ່ W ໄດ້ Z ປີ.”]

ເຫດຜົນຂອງຂ້ອຍສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່: [ເຫດຜົນທີ່ແທ້ຈິງຂອງເຈົ້າ — ຄວາມສົນໃຈຮ່ວມກັນ, ຄວາມຊົມເຊີຍຕໍ່ວຽກງານຂອງເຂົາເຈົ້າ, ການຮ່ວມມືທີ່ມີທ່າແຮງ, ຊຸມຊົນດຽວກັນ, ແລະອື່ນໆ]

ນໍ້າສຽງ: [ນໍ້າສຽງ — ຕົວຢ່າງ, ອົບອຸ່ນ ແລະ ເປັນມິດກັບໝູ່ເພື່ອນ, ໂດຍກົງ ແລະ ເປັນມືອາຊີບ, ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ ແລະ ມີຄວາມກົດດັນຕໍ່າ]

ຂໍ້ຈຳກັດ: ຕໍ່າກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ. ຂໍ້ຄວາມທຳມະດາ. ຫ້າມນຳສະເໜີ. ຫ້າມໃຊ້ຄຳສັບສະເພາະ. ຢ່າເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ “I.” ຢ່າໃຊ້ຄຳວ່າ “synergy,” “leverage,” ຫຼື “touch base.”

ຂຽນສາມຮູບແບບ.

ຕົວຢ່າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ພ້ອມໃຊ້ຕາມກໍລະນີການນຳໃຊ້

ເປົ້າໝາຍການເຜີຍແຜ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກະຕຸ້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງການກະຕຸ້ນທີ່ຂຽນໄວ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນສຳລັບສະຖານະການການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ທົ່ວໄປທີ່ສຸດ.

ກໍລະນີການໃຊ້ທີ 1: ຕິດຕໍ່ຫາຫຼັງຈາກອ່ານເນື້ອຫາຂອງເຂົາເຈົ້າແລ້ວ

ທ່ານກຳລັງຂຽນຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃນນາມຂອງ Maya Chen, ນັກຄົ້ນຄວ້າ UX ຢູ່ບໍລິສັດ fintech ຂະໜາດກາງ. ຜູ້ຮັບແມ່ນ David Park, ນັກອອກແບບຜະລິດຕະພັນທີ່ຫາກໍ່ເຜີຍແຜ່ໂພສກ່ຽວກັບເຫດຜົນທີ່ຮູບແບບມືດກຳລັງທຳລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນແອັບທາງດ້ານການເງິນ. Maya ພົບວ່າໂພສນີ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະ ຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ David ໃນຖານະເພື່ອນຮ່ວມງານໃນພື້ນທີ່ຜະລິດຕະພັນ ແລະ ການອອກແບບ. ນ້ຳສຽງ: ຈິງໃຈ, ເປັນມິດກັບຄົນອື່ນ, ມີສ່ວນຮ່ວມທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ. ຕ່ຳກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ. ບໍ່ມີສຽງສູງ. ສາມຮູບແບບ.

ກໍລະນີການໃຊ້ທີ 2: ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ

ທ່ານກຳລັງຂຽນຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃນນາມຂອງ James Okafor, ນັກຍຸດທະສາດຍີ່ຫໍ້ອິດສະຫຼະ. ຜູ້ຮັບແມ່ນ Priya Mehta, ຫົວໜ້າຝ່າຍກາລະຕະຫຼາດຂອງບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີສຸຂະພາບຊຸດ A ທີ່ມີຊື່ວ່າ NovaCare. James ໄດ້ຕິດຕາມການເຕີບໂຕຂອງ NovaCare ແລະຊົມເຊີຍວິທີທີ່ພວກເຂົາວາງຕຳແໜ່ງໃນຕະຫຼາດທີ່ແອອັດ. ລາວຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສະເໜີ - ພຽງແຕ່ເປີດປະຕູ. ນ້ຳສຽງ: ເຄົາລົບ, ມີຄວາມຮູ້, ມີຄວາມກົດດັນຕ່ຳ. ຕ່ຳກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ. ບໍ່ຕ້ອງກ່າວເຖິງການບໍລິການຂອງລາວ. ສາມຮູບແບບ.

ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ 3: ການຕິດຕໍ່ກັບນາຍຈ້າງທີ່ມີທ່າແຮງ ຫຼື ຜູ້ຈັດການຝ່າຍຮັບສະໝັກ

ທ່ານກຳລັງຂຽນຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃນນາມຂອງ Leila Santos, ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສົບການຫ້າປີໃນດ້ານການຄ້າອີເລັກໂທຣນິກ ແລະ ການຂາຍຍ່ອຍ. ຜູ້ຮັບແມ່ນ Tom Briggs, ຜູ້ອຳນວຍການຝ່າຍວິເຄາະທີ່ Shopify. Leila ກຳລັງຄົ້ນຫາບົດບາດໃໝ່ໆຢ່າງຕັ້ງໜ້າ ແລະ ຊົມເຊີຍວິທີການຂອງ Shopify ຕໍ່ການວິເຄາະຜູ້ຄ້າຢ່າງແທ້ຈິງ. ນາງຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່ານາງກຳລັງຊອກຫາວຽກ. ນ້ຳສຽງ: ເປັນມືອາຊີບ, ກະຕືລືລົ້ນ, ຈິງໃຈ. ຕ່ຳກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ. ບໍ່ມີການກ່າວເຖິງໃບສະໝັກວຽກ. ສາມຮູບແບບ.

ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ 4: ການຕິດຕໍ່ກັບອະດີດເພື່ອນຮ່ວມງານ ຫຼື ຜູ້ຕິດຕໍ່

ທ່ານກຳລັງຂຽນຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃນນາມຂອງ Raj Patel, ຜູ້ອຳນວຍການຝ່າຍຂາຍ. ຜູ້ຮັບແມ່ນ Sarah Kim, ຜູ້ທີ່ເຄີຍເຮັດວຽກກັບ Raj ຢູ່ບໍລິສັດດຽວກັນເມື່ອສີ່ປີກ່ອນ. ພວກເຂົາບໍ່ແມ່ນເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ໃກ້ຊິດແຕ່ໄດ້ພົບກັນໃນໂຄງການສອງສາມໂຄງການ. Raj ຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່ຄືນໃໝ່ໂດຍບໍ່ຮູ້ສຶກວ່າຖືກບັງຄັບ ຫຼື ເປັນການຕໍ່ລອງ. ນ້ຳສຽງ: ອົບອຸ່ນ, ທຳມະດາ, ບໍ່ມີວາລະ. ຕ່ຳກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ. ສາມຮູບແບບ.

ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ 5: ການເຊື່ອມຕໍ່ຫຼັງຈາກກອງປະຊຸມ ຫຼື ກິດຈະກຳ

ທ່ານກຳລັງຂຽນຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃນນາມຂອງ Anna Kowalski, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງບໍລິສັດ startup. ຜູ້ຮັບແມ່ນ Ben Torres, ຄູ່ຮ່ວມງານ VC ທີ່ນາງໄດ້ພົບໂດຍຫຍໍ້ທີ່ SaaStr ໃນອາທິດແລ້ວນີ້. ພວກເຂົາໄດ້ສົນທະນາສັ້ນໆກ່ຽວກັບ AI ໃນ SaaS ແນວຕັ້ງ. Anna ຕ້ອງການສືບຕໍ່ການສົນທະນາ. ນ້ຳສຽງ: ອົບອຸ່ນ, ມີພະລັງ, ສະເພາະກັບກອງປະຊຸມ. ຕ່ຳກວ່າ 300 ຕົວອັກສອນ. ຫ້າມຖາມ. ສາມຮູບແບບ.

ອ່ານເພີ່ມເຕີມ—-> ເຮັດໃຫ້ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນໃນ LinkedIn ເປັນອັດຕະໂນມັດຢ່າງປອດໄພດ້ວຍ Konnector.ai

ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການປັບຂະໜາດ: ຈາກໜຶ່ງບັນທຶກຫາໜຶ່ງຮ້ອຍ

ເມື່ອທ່ານໄດ້ກວດສອບແລ້ວວ່າການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານສ້າງບັນທຶກສ່ວນຕົວທີ່ດີ, ມັນເຖິງເວລາແລ້ວທີ່ຈະສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງບັນທຶກສ່ວນຕົວໄດ້ໃນປະລິມານຫຼາຍໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍສະລະຄຸນນະພາບ.

ຂັ້ນຕອນທີ 1: ສ້າງຕາຕະລາງການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານ

ສ້າງຕາຕະລາງທີ່ມີໜຶ່ງແຖວຕໍ່ຄົນທີ່ທ່ານວາງແຜນທີ່ຈະຕິດຕໍ່ຫາ. ຖັນຂອງທ່ານຄວນປະກອບມີ: ຊື່, ຕຳແໜ່ງ, ບໍລິສັດ, ອຸດສາຫະກຳ, ຈຸດສຸມສ່ວນບຸກຄົນ, ເຫດຜົນຂອງທ່ານສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່, ນ້ຳສຽງ (ຖ້າມັນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມສ່ວນ), ແລະຖັນສຳລັບບັນທຶກທີ່ສ້າງຂຶ້ນ ແລະອີກຖັນໜຶ່ງສຳລັບບັນທຶກທີ່ໄດ້ທົບທວນ/ສຸດທ້າຍ.

ຂັ້ນຕອນທີ 2: ຈັດກຸ່ມການແຈ້ງເຕືອນຂອງທ່ານຕາມສ່ວນ

ຢ່າຂຽນຄຳສັ່ງສະເພາະສຳລັບແຕ່ລະຄົນ. ແທນທີ່ຈະຂຽນ, ໃຫ້ຈັດກຸ່ມລາຍຊື່ຂອງທ່ານອອກເປັນສ່ວນໆ - ຕົວຢ່າງ, ລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ, ຜູ້ຮ່ວມມືທີ່ມີທ່າແຮງ, ຜູ້ນຳທາງຄວາມຄິດທີ່ໜ້າຊົມເຊີຍ, ແລະອະດີດເພື່ອນຮ່ວມງານ. ຂຽນແມ່ແບບຄຳສັ່ງຫຼັກອັນໜຶ່ງສຳລັບແຕ່ລະສ່ວນ. ຈາກນັ້ນຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ຕົວແປການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວສຳລັບແຕ່ລະຄົນພາຍໃນສ່ວນນັ້ນ. ວິທີການນີ້ໃຫ້ຜົນຜະລິດສ່ວນຕົວແກ່ທ່ານໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຫ້ທ່ານປະດິດຄຳສັ່ງຄືນໃໝ່ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນແຕ່ລະຄັ້ງ.

ຂັ້ນຕອນທີ 3: ສ້າງເປັນຊຸດ

ສຳລັບປະລິມານສຽງປານກາງ (ສິບຫາສາມສິບບັນທຶກ), ທ່ານສາມາດເຮັດສິ່ງນີ້ໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງໂດຍການວາງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຕື່ມຂໍ້ມູນແລ້ວແຕ່ລະອັນໃສ່ໃນ ChatGPT ຫຼື Claude ຄັ້ງລະອັນ. ສຳລັບປະລິມານສຽງທີ່ສູງຂຶ້ນ, ໃຫ້ໃຊ້ API (ChatGPT's OpenAI API ຫຼື Claude's Anthropic API) ລວມກັບເຄື່ອງມືສະເປຣດຊີດເຊັ່ນ Google Sheets ທີ່ມີໂປຣແກຣມເສີມ AI, ຫຼືເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ມີລະຫັດເຊັ່ນ Clay, Make, ຫຼື Zapier. ແພລດຟອມເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສົ່ງແຕ່ລະແຖວຂອງສະເປຣດຊີດຂອງທ່ານເປັນການກະຕຸ້ນເຕືອນ ແລະ ຮັບບັນທຶກທີ່ສ້າງຂຶ້ນກັບຄືນສູ່ຖັນໃໝ່ໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ຂັ້ນຕອນທີ 4: ກວດສອບ, ແກ້ໄຂ ແລະ ອະນຸມັດ

ບັນທຶກທັງໝົດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຕ້ອງຜ່ານຂັ້ນຕອນການກວດສອບຂອງມະນຸດກ່ອນທີ່ມັນຈະຖືກສົ່ງໄປ. ອັນນີ້ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ - ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເຫດຜົນໃນພາກຕໍ່ໄປ. ໝາຍແຕ່ລະບັນທຶກວ່າອະນຸມັດ, ຕ້ອງການແກ້ໄຂ, ຫຼື ສ້າງຄືນໃໝ່ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເລີ່ມສົ່ງ.

ຂັ້ນຕອນທີ 5: ສົ່ງດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈ

LinkedIn ບໍ່ມີຄຸນສົມບັດການສົ່ງຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼາຍສຳລັບບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ - ແຕ່ລະຄຳຮ້ອງຂໍຕ້ອງຖືກສົ່ງແຍກຕ່າງຫາກ. ຕົວຈິງແລ້ວນີ້ແມ່ນຄຸນສົມບັດ, ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ບົກພ່ອງ: ມັນບັງຄັບໃຫ້ມີຈັງຫວະທຳມະຊາດທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງຂອງທ່ານກະຕຸ້ນຕົວກອງສະແປມຂອງ LinkedIn. ປະລິມານທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຕໍ່ມື້ສຳລັບການສົ່ງດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນຊາວຫາຫ້າສິບຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ຕໍ່ມື້. ກະຈາຍພວກມັນຕະຫຼອດມື້ແທນທີ່ຈະສົ່ງພວກມັນທັງໝົດໃນເທື່ອດຽວ.

ຊັ້ນການທົບທວນຂອງມະນຸດທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດຂ້າມໄດ້

ບັນທຶກ LinkedIn ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແມ່ນຮ່າງສະບັບທຳອິດ, ບໍ່ແມ່ນຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍ. ການປະຕິບັດຕໍ່ພວກມັນຄືກັບຜົນຜະລິດທີ່ສຳເລັດແລ້ວແມ່ນຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ ແລະ ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງທີ່ສຸດທີ່ຄົນເຮົາເຮັດເມື່ອພະຍາຍາມປັບແຕ່ງບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວໃນຂອບເຂດກ້ວາງ.

ສິ່ງທີ່ຄວນກວດສອບໃນທຸກໆບັນທຶກ

ຄວາມຖືກຕ້ອງ

ຮູບແບບ AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດພາບຫຼອນ ຫຼື ຕີຄວາມໝາຍຜິດໃນສະພາບການທີ່ທ່ານໃຫ້. ຖ້າທ່ານບອກ AI ວ່າມີຄົນ “ຫາກໍ່ໂພສກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງທີມງານທາງໄກ”, ໃຫ້ກວດສອບວ່າການອ້າງອີງຂອງບັນທຶກກ່ຽວກັບໂພສນັ້ນແມ່ນຖືກຕ້ອງ ແລະ ເຈາະຈົງ — ບໍ່ແມ່ນການອະທິບາຍຄືນໃໝ່ທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ກັບທຸກຄົນໄດ້. ບັນທຶກທີ່ໃຫ້ລາຍລະອຽດຜິດພາດແມ່ນຮ້າຍແຮງກວ່າບັນທຶກທົ່ວໄປ ເພາະມັນສະແດງເຖິງຄວາມບໍ່ລະມັດລະວັງແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມສົນໃຈທີ່ແທ້ຈິງ.

ຈຳ ນວນຕົວເລກ

ຂໍ້ຈຳກັດ 300 ຕົວອັກສອນຂອງ LinkedIn ແມ່ນເຂັ້ມງວດ. ວາງທຸກໆບັນທຶກໃສ່ຕົວນັບຕົວອັກສອນກ່ອນທີ່ຈະສົ່ງ. ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະໄດ້ລະບຸຂໍ້ຈຳກັດໃນການກະຕຸ້ນຂອງທ່ານ, ບາງຄັ້ງ AI ກໍ່ເຮັດຜິດພາດ. ບັນທຶກທີ່ຖືກຕັດອອກກາງປະໂຫຍກແມ່ນໜ້າອາຍ ແລະ ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ.

ໂຕນໃຫ້ພໍດີ

ອ່ານແຕ່ລະບັນທຶກອອກສຽງດັງໆ. ມັນຟັງຄືກັບເຈົ້າບໍ? ມັນເຂົ້າກັບແບບການສື່ສານຂອງຜູ້ຮັບບໍ? ບັນທຶກທີ່ຂຽນໃນບັນທຶກທີ່ເປັນທາງການສູງສຳລັບຜູ້ທີ່ຂຽນໂພສ LinkedIn ທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍອາລົມຂັນແບບສະບາຍໆຈະຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ເໝາະສົມ. ປັບນ້ຳສຽງຕາມຄວາມຕ້ອງການໃນລະຫວ່າງການທົບທວນຄືນ.

ການທົດສອບ "ອັນນີ້ໜ້າຢ້ານບໍ?"

ມັນມີເສັ້ນບາງໆລະຫວ່າງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ໜ້າປະທັບໃຈ ແລະ ການສຳຫຼວດທີ່ບໍ່ສະບາຍໃຈ. ຖ້າບັນທຶກຂອງທ່ານອ້າງອີງເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ຄ່ອຍຈະແຈ້ງ - ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ຄຳເຫັນທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຝາກໄວ້ໃນໂພສຂອງຄົນອື່ນເມື່ອສອງປີກ່ອນ - ມັນອາດຈະຮູ້ສຶກວ່າເປັນການລົບກວນແທນທີ່ຈະເປັນສ່ວນຕົວ. ໃຫ້ຍຶດໝັ້ນກັບສະພາບການທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້ສາທາລະນະ, ບໍ່ດົນມານີ້, ແລະ ເປັນມືອາຊີບ.

ໄວຍາກອນ ແລະ ການໄຫຼວຽນ

ຜົນຜະລິດຂອງ AI ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຈະມີໄວຍາກອນທີ່ສະອາດ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ. ອ່ານເພື່ອຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງ. ປະໂຫຍກທີ່ສັ້ນ ແລະ ຊັດເຈນຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດໃນບັນທຶກ LinkedIn. ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ຕ້ອງການອ່ານຄືນໃໝ່ເພື່ອເຂົ້າໃຈຕ້ອງໄດ້ຮັບການງ່າຍດາຍ.

ສິ່ງທີ່ຄວນເຮັດ ແລະ ສິ່ງທີ່ບໍ່ຄວນເຮັດ: ຄວາມຜິດພາດທີ່ເຮັດໃຫ້ບັນທຶກ AI ຮູ້ສຶກຄືກັບສະແປມ

ເປົ້າໝາຍຂອງການໃຊ້ AI ເພື່ອປັບແຕ່ງບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານໃນລະດັບໃຫຍ່ແມ່ນເພື່ອສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່, ບໍ່ແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການສື່ສານມວນຊົນເປັນອັດຕະໂນມັດ. ມີຫຼາຍຮູບແບບທີ່ເປີດເຜີຍບັນທຶກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໃນທັນທີວ່າບໍ່ຖືກຕ້ອງ - ຫຼີກລ່ຽງທັງໝົດ.

ບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn: ສິ່ງທີ່ຄວນເຮັດທຽບກັບສິ່ງທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງ

ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກທີ່ເຂົາເຈົ້າຍອມຮັບ: ການຕິດຕາມດ້ວຍ AI

ບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າເຂົ້າໃຈງ່າຍ. ຂໍ້ຄວາມຕິດຕາມແມ່ນບ່ອນທີ່ການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສທີ່ແທ້ຈິງເກີດຂຶ້ນ. AI ສາມາດຊ່ວຍເຈົ້າປັບແຕ່ງຂັ້ນຕອນນີ້ໄດ້ເຊັ່ນກັນ, ໂດຍໃຊ້ຫຼັກການດຽວກັນກັບຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນບາງຢ່າງ.

ຂໍ້ຄວາມຕິດຕາມທຳອິດ

ສົ່ງການຕິດຕາມພາຍໃນຊາວສີ່ຫາສີ່ສິບແປດຊົ່ວໂມງຫຼັງຈາກການຍອມຮັບ, ໃນຂະນະທີ່ທ່ານຍັງຈື່ໄດ້ຊັດເຈນໃນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຂໍ້ຄວາມນີ້ຄວນຈະຍາວກວ່າບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ເລັກນ້ອຍ - ສອງຫາສີ່ປະໂຫຍກ - ແຕ່ຍັງຄົງເປັນທຳມະດາ ແລະ ບໍ່ແມ່ນການເຮັດທຸລະກຳ. ຂອບໃຈເຂົາເຈົ້າສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່, ເສີມສ້າງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງການເຊື່ອມຕໍ່, ແລະ ເປີດກະທູ້ສົນທະນາດ້ວຍຄຳຖາມ ຫຼື ການສັງເກດທີ່ແທ້ຈິງ.

ການກະຕຸ້ນ AI ສຳລັບຂໍ້ຄວາມຕິດຕາມ

ໃຊ້ຂອບການເຮັດວຽກແບບດຽວກັນແຕ່ອັບເດດເປົ້າໝາຍ. ແທນທີ່ຈະ "ສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່," ເປົ້າໝາຍໃນປັດຈຸບັນແມ່ນ "ເປີດການສົນທະນາທີ່ແທ້ຈິງ." ໃຫ້ AI ມີສະພາບການວ່າເປັນຫຍັງພວກເຂົາຈຶ່ງຍອມຮັບ (ຖ້າທ່ານຮູ້), ຂໍ້ຄວາມຕົ້ນສະບັບຈາກບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງທ່ານ, ແລະຄຳຖາມການສົນທະນາໜຶ່ງຄຳຖາມທີ່ທ່ານຕ້ອງການຄຳຕອບຢ່າງແທ້ຈິງ. ຂໍຂໍ້ຄວາມທີ່ລົງທ້າຍດ້ວຍຄຳຖາມດຽວທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຕອບ. ຄຳຖາມຫຼາຍຄຳຖາມຂ້າອັດຕາການຕອບ - ຄຳຖາມໜຶ່ງຄຳຖາມແມ່ນຕົວເລກທີ່ຖືກຕ້ອງສະເໝີ.

ວິທີການຫຼິ້ນເກມໄລຍະຍາວ

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນທີ່ທ່ານຕິດຕໍ່ນຳຈະປ່ຽນເປັນລູກຄ້າ, ນາຍຈ້າງ, ຜູ້ຮ່ວມມື ຫຼື ໂອກາດໃນທັນທີ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດມັກຈະພັດທະນາໃນໄລຍະເວລາຫຼາຍເດືອນຜ່ານການພົວພັນທີ່ສອດຄ່ອງ ແລະ ເພີ່ມມູນຄ່າ - ການສະແດງຄວາມຄິດເຫັນໃນໂພສຂອງເຂົາເຈົ້າ, ການແບ່ງປັນວຽກງານຂອງເຂົາເຈົ້າ, ການຕອບສະໜອງຕໍ່ເນື້ອຫາຂອງເຂົາເຈົ້າ. AI ສາມາດຊ່ວຍທ່ານຮ່າງຄຳເຫັນທີ່ມີຄວາມຄິດໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ປະຕິບັດຕໍ່ເຄືອຂ່າຍ LinkedIn ຂອງທ່ານຄືກັບສວນ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຂາຍສິນຄ້າອັດຕະໂນມັດ.

ເຄື່ອງມື ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເຮັດໃຫ້ທໍ່ສົ່ງນ້ຳມັນເປັນອັດຕະໂນມັດ

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການປັບແຕ່ງບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວໃນຂອບເຂດທີ່ເກີນກວ່າສິ່ງທີ່ການຄັດລອກ-ວາງດ້ວຍຕົນເອງອະນຸຍາດ, ເຄື່ອງມື ແລະ ແພລດຟອມເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍທ່ານສ້າງທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນແບບປະສົມປະສານໄດ້.

ດິນເຜົາ

Clay ເປັນແພລດຟອມອັດຕະໂນມັດການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂໍ້ມູນ ແລະ ການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ປະສົມປະສານໂດຍກົງກັບ AI APIs. ທ່ານສາມາດດຶງຂໍ້ມູນໂປຣໄຟລ໌ LinkedIn, ເພີ່ມປະສິດທິພາບມັນດ້ວຍບໍລິບົດເພີ່ມເຕີມຈາກເວັບ, ແລະ ດໍາເນີນການກະຕຸ້ນ AI ເພື່ອສ້າງບັນທຶກສ່ວນຕົວ - ທັງໝົດພາຍໃນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກດຽວ. ມັນເປັນໜຶ່ງໃນເຄື່ອງມືທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ນີ້ ແລະ ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໂດຍທີມງານຂາຍ ແລະ ຜູ້ຮັບສະໝັກສໍາລັບການເຜີຍແຜ່ສ່ວນບຸກຄົນດ້ວຍ AI ໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ.

ຜະລິດ (ເມື່ອກ່ອນເອີ້ນວ່າ Integromat) ແລະ Zapier

ທັງສອງແພລດຟອມຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ Google Sheets (ບ່ອນທີ່ການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານຢູ່) ກັບ OpenAI ຫຼື Anthropic API. ທ່ານສາມາດສ້າງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ການເພີ່ມແຖວໃສ່ສະເປຣດຊີດຂອງທ່ານຈະກະຕຸ້ນການກະຕຸ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ສ້າງບັນທຶກ, ແລະຂຽນມັນກັບຄືນໃສ່ແຜ່ນວຽກ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີລະຫັດສຳລັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກພື້ນຖານ.

Phantombuster ແລະ Dux-Soup

ເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດ LinkedIn ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍທ່ານເກັບກຳຂໍ້ມູນໂປຣໄຟລ໌ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຈະສົ່ງຕໍ່ເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ກະຕຸ້ນໂດຍ AI ຂອງທ່ານ. ໃຊ້ພວກມັນຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ພາຍໃນເງື່ອນໄຂການໃຫ້ບໍລິການຂອງ LinkedIn — ການອັດຕະໂນມັດຫຼາຍເກີນໄປສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຂໍ້ຈຳກັດຂອງບັນຊີ.

Google Sheets ພ້ອມດ້ວຍ GPT ຫຼື Claude Add-Ons

ໂປຣແກຣມເສີມ Google Workspace ຫຼາຍໆໂປຣແກຣມນຳເອົາ AI ເຂົ້າມາໃນ Google Sheets ໂດຍກົງ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຂຽນສູດກະຕຸ້ນໃນເຊວ ແລະ ໃຫ້ມັນສ້າງຜົນຜະລິດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຈາກເຊວອື່ນໆໃນແຖວດຽວກັນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດເຂົ້າເຖິງທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍທີ່ສຸດສຳລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ມີຄວາມຮູ້ດ້ານເຕັກນິກທີ່ຕ້ອງການອັດຕະໂນມັດການສ້າງແບບ batch ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສ້າງການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງຄົບຖ້ວນ.

ໝາຍເຫດກ່ຽວກັບເງື່ອນໄຂການໃຫ້ບໍລິການຂອງ LinkedIn

LinkedIn ຈຳກັດການສົ່ງຂໍ້ຄວາມອັດຕະໂນມັດ ຫຼື ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມເປັນຈຳນວນຫຼາຍ ແລະ ການຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ລະເມີດ ສະມາຊິກການໃຊ້ AI ເພື່ອຂຽນບັນທຶກບໍ່ແມ່ນການລະເມີດ - ເນື້ອຫາຍັງຄົງຖືກກວດສອບໂດຍມະນຸດ ແລະ ສົ່ງດ້ວຍຕົນເອງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການໃຊ້ບັອດເພື່ອສົ່ງຄຳຮ້ອງຂໍການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນປະລິມານສູງແມ່ນຂັດກັບກົດລະບຽບຂອງແພລດຟອມ ແລະ ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຂໍ້ຈຳກັດບັນຊີ. ວິທີການທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດແມ່ນການຂຽນດ້ວຍ AI ປະສົມປະສານກັບການສົ່ງດ້ວຍຕົນເອງ.

ລາຍການກວດສອບເລີ່ມຕົ້ນດ່ວນ: ປັບແຕ່ງບັນທຶກການເຊື່ອມຕໍ່ LinkedIn ໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວຕາມຂະໜາດ

ໃຊ້ບັນຊີກວດສອບນີ້ເພື່ອເປີດຕົວແຄມເປນການເຜີຍແຜ່ສ່ວນບຸກຄົນດ້ວຍ AI ຄັ້ງທຳອິດຂອງທ່ານຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.

ການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ

ສ້າງຕາຕະລາງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ມີຖັນສຳລັບຊື່, ຕຳແໜ່ງ, ບໍລິສັດ, ຄວາມສົນໃຈສ່ວນຕົວ, ເຫດຜົນຂອງການເຊື່ອມຕໍ່, ແລະ ນໍ້າສຽງ. ລະບຸຢ່າງໜ້ອຍໜຶ່ງຄວາມສົນໃຈສ່ວນຕົວທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ສະເພາະສຳລັບແຕ່ລະຄົນ. ຈັດກຸ່ມລາຍຊື່ຂອງທ່ານອອກເປັນສອງຫຼືສາມສ່ວນດ້ວຍເປົ້າໝາຍການເຜີຍແຜ່ຮ່ວມກັນ.

ອາຄານດ່ວນ

ຂຽນແມ່ແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນຫຼັກໜຶ່ງອັນຕໍ່ສ່ວນໂດຍໃຊ້ຂອບການເຮັດວຽກຫົກອົງປະກອບ. ລວມເອົາຂໍ້ຈຳກັດ 300 ຕົວອັກສອນ, ລາຍຊື່ຄຳສັບທີ່ຫ້າມ, ແລະ ການລະບຸສຽງ. ທົດສອບແຕ່ລະແມ່ແບບກັບບຸກຄົນສາມຫາຫ້າຄົນກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ກຸ່ມເຕັມ. ກວດສອບຜົນຜະລິດ ແລະ ປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນຈົນກວ່າຜົນໄດ້ຮັບຈະແຂງແຮງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ການຜະລິດຊຸດ

ສ້າງບັນທຶກເປັນກຸ່ມຕາມສ່ວນຕ່າງໆ. ສຳລັບປະລິມານທີ່ສູງກວ່າສາມສິບຕໍ່ມື້, ໃຫ້ໃຊ້ການເຊື່ອມໂຍງ AI API ກັບສະເປຣດຊີດຂອງທ່ານ. ບັນທຶກບັນທຶກທີ່ສ້າງຂຶ້ນທັງໝົດກັບຄືນສູ່ສະເປຣດຊີດໃນຖັນສະເພາະ.

ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດ

ອ່ານທຸກໆບັນທຶກກ່ອນສົ່ງ. ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ກວດສອບຈຳນວນຕົວອັກສອນ, ປະເມີນຄວາມເໝາະສົມຂອງສຽງ, ແລະ ນຳໃຊ້ການທົດສອບ “ອັນນີ້ໜ້າຢ້ານບໍ?”. ໝາຍແຕ່ລະບັນທຶກວ່າອະນຸມັດ, ຕ້ອງການແກ້ໄຂ, ຫຼື ສ້າງຄືນໃໝ່.

ການສົ່ງ ແລະ ການຕິດຕາມ

ສົ່ງຄຳຮ້ອງຂໍຊາວຫາຫ້າສິບຄຳຕໍ່ມື້ດ້ວຍຕົນເອງ, ກະຈາຍໄປຕະຫຼອດມື້. ຕິດຕາມພາຍໃນຊາວສີ່ຫາສີ່ສິບແປດຊົ່ວໂມງຫຼັງຈາກການຍອມຮັບດ້ວຍຂໍ້ຄວາມສັ້ນໆທີ່ລົງທ້າຍດ້ວຍຄຳຖາມດຽວ. ຕິດຕາມອັດຕາການຍອມຮັບ ແລະ ອັດຕາການຕອບກັບຕາມສ່ວນຕ່າງໆເພື່ອປັບປຸງວິທີການຂອງທ່ານໃນໄລຍະເວລາ.