Kaip naudoti „ChatGPT“ ir „Claude“, norint suasmeninti „LinkedIn“ ryšio užrašus dideliu mastu

„ChatGPT“ ir „Claude“: kuris įrankis tinka kuriam darbui

Daugumai žmonių geriausią rezultatą duoda tas įrankis, su kuriuo jau esate įpratę. Šiame vadove pateikti raginimai ir principai vienodai gerai veikia abiejuose. Daugelis specialistų naudoja „ChatGPT“ masiniam duomenų generavimui, o „Claude“ – didelės vertės individualiems užrašams, tačiau darbo eiga yra identiška.

Ką reikia surinkti prieš rašant vieną užrašą

Jūsų dirbtinio intelekto sugeneruotų „LinkedIn“ užrašų kokybė yra tiesiogiai proporcinga jūsų pateiktos informacijos kokybei. Įeina šiukšlės, išeina bendro pobūdžio informacija. Prieš atidarydami „ChatGPT“ ar „Claude“, turite surinkti suasmeninimo duomenis apie kiekvieną asmenį, su kuriuo planuojate susisiekti.

Esminiai duomenų taškai

Bent jau jums reikia žinoti asmens vardą, dabartines pareigas ir įmonę bei vieną konkrečią, rimtą priežastį, kodėl su juo susisiekiate. Ta priežastis yra suasmeninimo variklis.

Didelės vertės duomenų taškai

Jei norite užrašų, kurie būtų išties pritaikyti jūsų poreikiams, o ne užpildyti šablonais, pasidomėkite išsamiau. Ieškokite neseniai paskelbto įrašo ar straipsnio ir atkreipkite dėmesį į temą ar konkretų teiginį, kuris jus sudomino. Patikrinkite, ar turite kokių nors bendrų ryšių, ir jei taip, kas jie tokie. Ieškokite bendros profesinės patirties – ar abu dirbote toje pačioje pramonės šakoje, dalyvavote toje pačioje konferencijoje ar ėjote tuo pačiu karjeros pokyčiu? Atkreipkite dėmesį į visus svarbius apdovanojimus, svarbius įvykius ar įmonės naujienas, kurios yra pakankamai naujos, kad atrodytų aktualios. Šie duomenų taškai tampa žaliava, kurią jūsų dirbtinio intelekto raginimas pavers asmenine, aktualia pastaba.

Kur rasti šią informaciją

Jų „LinkedIn“ profilis yra jūsų pagrindinis informacijos šaltinis. Skaitykite ne tik apie antraštę – perskaitykite jų skiltį „Apie“, patikrinkite jų naujausią veiklą (įrašus ir komentarus), peržiūrėkite įmones, kuriose jie dirbo, ir peržvelkite jų svarbiausių skiltį. Jei jų profilyje yra nuoroda į naujienlaiškį, tinklalaidę ar paskelbtą turinį, net ir trumpa peržiūra pateiks medžiagos, kurios beveik niekas kitas, su jais susisiekęs, nebūtų varginęs ieškoti.

Tyrimo organizavimas

Norėdami išplėsti šį procesą, savo tyrimą atlikite paprastoje skaičiuoklėje. Stulpeliuose turėtų būti: vardas, dabartinis pareigų pavadinimas, įmonė, pramonės šaka, suasmeninimo aspektas (vienas konkretus dalykas, į kurį remsitės), susisiekimo priežastis ir bet koks papildomas kontekstas. Ši skaičiuoklė tampa jūsų dirbtinio intelekto raginimų įvestimi dideliu mastu.

Skaityti daugiau —> Dirbtinio intelekto vaidmuo šiuolaikiniame „LinkedIn“ tinkle

Pagrindinė „LinkedIn Notes“ raginimų sistema

Gerai struktūrizuotas raginimas yra skirtumas tarp dirbtinio intelekto išvesties, kurią galite siųsti nedelsdami, ir dirbtinio intelekto išvesties, kuriai reikia viso proceso. perrašytiČia pateikiama sistema, kuri nuolat sukuria geriausias „LinkedIn“ ryšio pastabas įvairiais naudojimo atvejais.

Šeši didelio konvertavimo DI raginimo elementai

1. Vaidmuo

Pasakykite DI, kuo jis rašo. Įtraukite savo vardą, pavardę, dabartines pareigas ir bet kokį svarbų kontekstą, susijusį su jūsų profesine veikla. DI turi žinoti, kieno vardu rašo. Pavyzdys: „Rašote [Jūsų vardas], B2B SaaS rinkodaros konsultanto, kuris padeda ankstyvosios stadijos startuoliams sukurti savo pirmąjį augimo variklį, vardu.“

2. Gavėjo kontekstas

Pateikite dirbtiniam intelektui pagrindinius faktus apie asmenį, su kuriuo susisiekiate. Įtraukite jo vardą, pavardę, pareigas, įmonę ir konkretų suasmeninimo elementą, kurį nustatėte savo tyrime. Pavyzdys: „Gavėjas yra [Vardas], [Įmonės] produktų viceprezidentas. Jie neseniai paskelbė apie iššūkį, susijusį su produktų ir pardavimų komandų suderinimu PLG iniciatyvoje.“

3. Žinutės tikslas

Aiškiai apibrėžkite, ko norite pasiekti užrašu. „LinkedIn“ ryšio užrašuose gali būti ne daugiau kaip 300 simbolių, todėl tikslas beveik niekada nėra sudaryti sandorį – siekiama užmegzti ryšį ir parodyti tikrą aktualumą. Aiškiai nurodykite tai užklausos tekste: „Tikslas – užmegzti ryšį parodant tikrą aktualumą, o ne siūlyti produktą ar paslaugą.“

4. Tonas ir balsas

Aiškiai nurodykite toną. Galimi variantai: šiltas ir šnekamosios kalbos, tiesus ir profesionalus, smalsus ir draugiškas bendraamžiams, entuziastingas, bet pagarbus. Pritaikykite toną prie savo asmeninio prekės ženklo ir tikėtinų gavėjo pageidavimų. Pradedančiojo verslo įkūrėjas į žinutę reaguos kitaip nei įmonės viceprezidentas.

5. Apribojimai

„LinkedIn“ ryšio užrašai ribojami iki 300 simbolių. Nurodykite tai kaip griežtą apribojimą savo raginime. Taip pat nurodykite visas frazes ar metodus, kurių reikėtų vengti, pavyzdžiui, „neminėkite jokių paslaugų ar produktų“, „nenaudokite žodžio „sinergija“ arba „venkite pradėti nuo I“.

6. Išvesties formatas

Paprašykite dviejų ar trijų variantų, kad turėtumėte iš ko rinktis. Paprašykite, kad kiekvienas variantas būtų trumpesnis nei 300 simbolių ir parašytas paprastu tekstu be specialaus formatavimo ar jaustukų.

Skaityti daugiau—-> Ar dirbtinio intelekto agentai gali apdoroti atsakymus neatrodydami kaip robotai?

Pagrindinis raginimo šablonas

Štai daugkartinio naudojimo pagrindinė eilutė, apimanti visus šešis elementus. Nukopijuokite ją į „ChatGPT“ arba „Claude“ ir užpildykite skliausteliuose esančius laukus:

Rašote „LinkedIn“ prisijungimo užklausą [JŪSŲ VARDAS], [JŪSŲ VAIDMENYS], kuris [TRUMPAS APRAŠYMAS, KĄ DAROTE IR KAM TIEKIATE], vardu.

Gavėjas yra [VARDAS], [JO PAREIGOS] [JO ĮMONĖJE]. [VIENAS SAKINYS SU KONKREČIU KONTEKSTU, pvz., „Jie neseniai parašė apie X“ arba „Jie ką tik prisijungė prie Y įmonės po Z metų W.“]

Mano prisijungimo priežastis: [JŪSŲ TIKROJI PRIEŽASTIS – bendras susidomėjimas, susižavėjimas jų darbu, galimas bendradarbiavimas, ta pati bendruomenė ir pan.]

Tonas: [TONAS — pvz., šiltas ir draugiškas bendraamžiams, tiesus ir profesionalus, smalsus ir neįkyrus]

Apribojimai: Iki 300 simbolių. Paprastas tekstas. Jokių įžūlių siūlymų. Jokių žargonų. Nepradėkite raide „aš“. Nenaudokite žodžių „sinergija“, „svertas“ ar „ryšio bazė“.

Parašykite tris variantus.

Paruoštų naudoti raginimų pavyzdžiai pagal naudojimo atvejį

Skirtingiems informavimo tikslams reikalingos skirtingos užduotys. Čia pateikiami pilnai parašyti užduotys, apibūdinančios dažniausiai pasitaikančius „LinkedIn“ ryšio scenarijus.

1 naudojimo atvejis: susisiekimas perskaičius jų turinį

Rašote užklausą prisijungimui prie „LinkedIn“ Mayos Chen, UX tyrėjos, dirbančios vidutinio dydžio finansinių technologijų įmonėje, vardu. Gavėjas yra Davidas Parkas, produktų dizaineris, neseniai paskelbęs įrašą apie tai, kodėl niūrūs modeliai mažina pasitikėjimą finansinėmis programėlėmis. Mayai įrašas pasirodė įžvalgus ir ji nori susisiekti su Davidu kaip bendraamže produktų ir dizaino srityje. Tonas: nuoširdus, komunikabilus, intelektualiai įsitraukęs. Mažiau nei 300 simbolių. Be trumpo pristatymo. Trys variantai.

2 naudojimo atvejis: susisiekimas su potencialiu klientu

Rašote užklausą dėl prisijungimo per „LinkedIn“ Jameso Okaforo, laisvai samdomo prekės ženklo stratego, vardu. Gavėjas yra Priya Mehta, A serijos sveikatos technologijų startuolio „NovaCare“ rinkodaros vadovė. Jamesas stebi „NovaCare“ augimą ir žavisi, kaip jie pozicionuojasi perpildytoje rinkoje. Jis nori užmegzti ryšį nesiūlydamas pasiūlymų – tiesiog atverti duris. Tonas: pagarbus, išmanantis, nespaudžiantis. Mažiau nei 300 simbolių. Nepaminėkite jo paslaugų. Trys variantai.

3 naudojimo atvejis: susisiekimas su potencialiu darbdaviu arba samdančiu vadovu

Rašote „LinkedIn“ prisijungimo užklausą Leilos Santos, duomenų analitikės, turinčios penkerių metų patirtį e. prekybos ir mažmeninės prekybos srityse, vardu. Gavėjas yra Tomas Briggsas, „Shopify“ analitikos direktorius. Leila aktyviai ieško naujų pareigų ir nuoširdžiai žavisi „Shopify“ požiūriu į prekybininkų analizę. Ji nori užmegzti ryšį autentiškai, o ne vien todėl, kad ieško darbo. Tonas: profesionalus, entuziastingas, nuoširdus. Mažiau nei 300 simbolių. Neminima darbo paraiškų. Trys variantai.

4 naudojimo atvejis: ryšio su buvusiu kolega ar kontaktu atnaujinimas

Rašote užklausą dėl prisijungimo prie „LinkedIn“ pardavimų direktoriaus Rajaus Patelio vardu. Gavėjas yra Sarah Kim, kuri prieš ketverius metus dirbo su Rajumi toje pačioje įmonėje. Jie nebuvo artimi kolegos, bet jų keliai susikirto keliuose projektuose. Rajas nori atnaujinti ryšį, bet tai nejaučiama priverstinai ar sandorio forma. Tonas: šiltas, neformalus, be jokių darbotvarkės pojūčių. Mažiau nei 300 simbolių. Trys variantai.

5-as naudojimo atvejis: ryšio užmezgimas po konferencijos ar renginio

Rašote „LinkedIn“ prisijungimo užklausą startuolio įkūrėjos Annos Kowalski vardu. Gavėjas yra Benas Torresas, rizikos kapitalo partneris, su kuriuo ji trumpai susipažino „SaaStr“ konferencijoje praėjusią savaitę. Jie trumpai pasikalbėjo apie dirbtinį intelektą vertikaliame „SaaS“ tinkle. Anna nori tęsti pokalbį. Tonas: šiltas, energingas, pritaikytas susitikimui. Mažiau nei 300 simbolių. Be klausimų. Trys variantai.

Skaityti daugiau—-> Saugiai automatizuokite „LinkedIn“ ryšių palaikymą naudodami „Konnector.ai“

Mastelio keitimo darbo eiga: nuo vienos natos iki šimto

Kai patvirtinsite, kad jūsų raginimas sukuria puikias individualias pastabas, laikas sukurti darbo eigą, kuri leistų jums generuoti suasmenintas pastabas dideliu kiekiu neprarandant kokybės.

1 veiksmas: sukurkite savo tyrimo skaičiuoklę

Sukurkite skaičiuoklę su po vieną eilutę kiekvienam asmeniui, su kuriuo planuojate susisiekti. Jūsų stulpeliuose turėtų būti: vardas, kreipinys, įmonė, pramonės šaka, suasmeninimo tema, jūsų susisiekimo priežastis, tonas (jei jis skiriasi priklausomai nuo segmento), o atskiri stulpeliai turėtų būti skirti sugeneruotai pastabai ir antras stulpelis – peržiūrėtai / galutinei pastabai.

2 veiksmas: suskirstykite raginimus pagal segmentus

Nerašykite unikalios užklausos kiekvienam asmeniui. Verčiau sugrupuokite savo sąrašą į segmentus, pavyzdžiui, potencialūs klientai, potencialūs bendradarbiai, gerbiami minčių lyderiai ir buvę kolegos. Kiekvienam segmentui parašykite po vieną pagrindinį užklausos šabloną. Tada užpildykite suasmeninimo kintamuosius kiekvienam asmeniui tame segmente. Šis metodas suteikia suasmenintą rezultatą, nereikalaujant kiekvieną kartą iš naujo kurti užklausos.

3 veiksmas: generavimas partijomis

Vidutiniam kiekiui (nuo dešimties iki trisdešimties užrašų) galite tai padaryti rankiniu būdu, po vieną įklijuodami užpildytus raginimus į „ChatGPT“ arba „Claude“. Didesniam kiekiui naudokite API („ChatGPT“ „OpenAI“ API arba „Claude“ „Anthropic“ API) kartu su skaičiuoklių įrankiu, pvz., „Google Sheets“ su dirbtinio intelekto priedu, arba be kodo automatizavimo įrankiu, pvz., „Clay“, „Make“ arba „Zapier“. Šios platformos leidžia perduoti kiekvieną skaičiuoklės eilutę kaip raginimą ir automatiškai gauti sugeneruotą užrašą atgal į naują stulpelį.

4 veiksmas: peržiūrėkite, redaguokite ir patvirtinkite

Kiekvieną dirbtinio intelekto sugeneruotą užrašą prieš išsiunčiant, jį turi peržiūrėti žmogus. Tai nėra neprivaloma – daugiau apie tai kitame skyriuje. Prieš pradėdami siųsti, pažymėkite kiekvieną užrašą kaip „Patvirtinta“, „Reikia redaguoti“ arba „Sugeneruoti iš naujo“.

5 veiksmas: siųskite su ketinimu

„LinkedIn“ neturi masinio ryšio užklausų siuntimo funkcijos – kiekviena užklausa turi būti siunčiama atskirai. Tai iš tikrųjų yra funkcija, o ne klaida: ji sukuria natūralų tempą, kuris neleidžia jūsų užklausoms suaktyvinti „LinkedIn“ šlamšto filtrų. Protingas rankinio siuntimo kiekis yra nuo dvidešimties iki penkiasdešimties ryšio užklausų per dieną. Išskirstykite jas per visą dieną, o ne siųskite jas visas iš karto.

Žmogiškojo vertinimo sluoksnis, kurio negalima praleisti

Dirbtinio intelekto sugeneruoti „LinkedIn“ užrašai yra pirmasis juodraštis, o ne galutinis produktas. Jų traktavimas kaip galutinio rezultato yra dažniausia ir brangiausia klaida, kurią žmonės daro bandydami suasmeninti „LinkedIn“ ryšio užrašus dideliu mastu.

Į ką atkreipti dėmesį kiekvienoje natoje

tikslumas

Dirbtinio intelekto modeliai gali haliucinuoti arba neteisingai interpretuoti jūsų pateiktą kontekstą. Jei pasakėte dirbtiniam intelektui, kad kažkas „neseniai paskelbė įrašą apie nuotolinį komandos valdymą“, patikrinkite, ar nuoroda į tą įrašą yra tiksli ir konkreti, o ne miglota perfrazė, kuri galėtų būti taikoma bet kam. Užrašas su neteisingomis detalėmis yra blogesnis nei bendro pobūdžio užrašas, nes jis rodo ne nuoširdų susidomėjimą, o neatsargumą.

Simbolių skaičius

„LinkedIn“ griežtai riboja 300 simbolių skaičių. Prieš siųsdami kiekvieną užrašą, įklijuokite jį į simbolių skaitiklį. Net jei raginime nurodėte apribojimą, dirbtinis intelektas kartais jį viršija. Užrašas, kuris nupjaunamas sakinio viduryje, yra gėdingas ir neefektyvus.

Tonas tinka

Perskaitykite kiekvieną raštelį garsiai. Ar jis skamba kaip jūs? Ar jis atitinka gavėjo tikėtiną bendravimo stilių? Labai formaliu stiliumi parašytas raštelis, skirtas žmogui, kuris rašo neformalius, humoro kupinus „LinkedIn“ įrašus, atrodys neįprastai. Peržiūros metu prireikus pakoreguokite toną.

Testas „Ar tai baisu?“

Riba tarp įspūdingo tyrimo ir nemalonaus stebėjimo yra labai subtili. Jei jūsų užraše minima kažkas labai neaiškaus, pavyzdžiui, komentaras, paliktas po kažkieno įrašu prieš dvejus metus, jis gali atrodyti įkyrus, o ne asmeniškas. Rinkitės viešai matomą, naujausią ir profesionalų kontekstą.

Gramatika ir sklandumas

Dirbtinio intelekto išvestis paprastai yra gramatiškai tvarkinga, bet ne visada. Skaitykite ne tik dėl sklandumo, bet ir dėl taisyklingumo. Trumpi, įtaigūs sakiniai geriausiai tinka „LinkedIn“ užrašams. Viskas, ką reikia perskaityti dar kartą, kad suprastumėte, turi būti supaprastinta.

Ką daryti ir ko ne: klaidos, dėl kurių dirbtinio intelekto užrašai atrodo kaip šlamštas

Dirbtinio intelekto naudojimo „LinkedIn“ ryšio užrašams suasmeninti dideliu mastu tikslas yra užmegzti ryšį, o ne automatizuoti masinę komunikaciją. Yra keletas modelių, kurie iš karto parodo, kad dirbtinio intelekto sugeneruotas užrašas yra neautentiškas – venkite visų jų.

„LinkedIn“ ryšio pastabos: ką daryti ir ko vengti

Kas nutinka po priėmimo: dirbtinio intelekto pagalba atliekamas tolesnis tyrimas

Ryšio užrašas suteikia jums galimybę pradėti. Tolesnė žinutė yra ta vieta, kur įvyksta tikrasis konversijos procesas. Dirbtinis intelektas taip pat gali padėti jums suasmeninti šį žingsnį, naudojant tuos pačius principus su keliais svarbiais skirtumais.

Pirmasis tolesnis pranešimas

Parašykite tolesnį atsakymą per dvidešimt keturias–keturiasdešimt aštuonias valandas nuo patvirtinimo, kol jis dar yra šviežias savo atmintyje. Šis atsakymas turėtų būti šiek tiek ilgesnis nei užmezgimo žinutė – nuo ​​dviejų iki keturių sakinių – bet vis tiek neformalus ir ne sandorio pobūdžio. Padėkokite už ryšį, pabrėžkite užmezgimo aktualumą ir pradėkite pokalbį nuoširdžiu klausimu ar pastebėjimu.

Raginimas dirbtiniam intelektui siųsti tolesnius pranešimus

Naudokite tą pačią pagrindinę raginimo sistemą, bet atnaujinkite tikslą. Vietoj „užmegzti ryšį“ tikslas dabar yra „pradėti nuoširdų pokalbį“. Pateikite dirbtiniam intelektui kontekstą, kodėl jis sutiko (jei žinote), originalią jūsų ryšio užrašo mintį ir vieną pokalbio klausimą, į kurį nuoširdžiai norite gauti atsakymą. Paprašykite žinutės, kuri baigtųsi vienu, lengvai atsakomu klausimu. Keli klausimai sumažina atsakymų skaičių – vienas klausimas visada yra tinkamas skaičius.

Ilgo žaidimo metodas

Ne kiekvienas, su kuriuo užmezgate ryšį, iš karto taps klientu, darbdaviu, bendradarbiu ar galimybe. Vertingiausi ryšiai dažnai užsimezga per mėnesius per nuolatinę, vertę kuriantį bendravimą – komentuojant jų įrašus, dalijantis jų darbais, reaguojant į jų turinį. Dirbtinis intelektas taip pat gali padėti jums parengti apgalvotus komentarus dideliu mastu. Elkitės su savo „LinkedIn“ tinklu kaip su sodu, o ne su prekybos automatu.

Įrankiai ir integracijos, automatizuojančios vamzdyną

Jei norite suasmeninti „LinkedIn“ ryšio užrašus didesniu mastu, nei leidžia rankinis kopijavimas ir įklijavimas, šie įrankiai ir platformos gali padėti jums sukurti integruotą srautą.

Molis

„Clay“ yra duomenų praturtinimo ir informavimo automatizavimo platforma, kuri tiesiogiai integruojasi su dirbtinio intelekto API. Galite išgauti „LinkedIn“ profilio duomenis, praturtinti juos papildomu kontekstu iš žiniatinklio ir vykdyti dirbtinio intelekto raginimus, kad generuotumėte suasmenintas pastabas – visa tai vienoje darbo eigoje. Tai vienas iš labiausiai šiam atvejui sukurtų įrankių, kurį plačiai naudoja pardavimų komandos ir įdarbintojai dirbtinio intelekto pagrindu suasmenintai informavimo veiklai dideliu mastu.

„Mark“ (anksčiau „Integromat“) ir „Zapier“

Abi platformos leidžia prijungti „Google“ skaičiuokles (kur saugomi jūsų tyrimai) prie „OpenAI“ arba „Anthropic“ API. Galite sukurti darbo eigą, kurioje pridėjus eilutę prie skaičiuoklės, automatiškai suaktyvinamas raginimas, sugeneruojama pastaba ir įrašoma atgal į lapą. Pagrindinėms darbo eigoms koduoti nereikia.

Phantombuster ir Dux-Soup

Šie „LinkedIn“ automatizavimo įrankiai gali padėti jums rinkti profilio duomenis dideliu mastu, o tai vėliau bus įtraukta į jūsų dirbtinio intelekto raginimų darbo eigą. Naudokite juos atsargiai ir laikydamiesi „LinkedIn“ paslaugų teikimo sąlygų – per didelis automatizavimas gali lemti paskyros apribojimus.

„Google“ skaičiuoklės su GPT arba Claude priedais

Keletas „Google Workspace“ priedų tiesiogiai perkelia dirbtinį intelektą į „Google“ skaičiuokles, leisdami jums parašyti raginimo formulę langelyje ir generuoti išvestį pagal duomenis iš kitų tos pačios eilutės langelių. Tai yra prieinamiausias pradinis taškas netechniniams vartotojams, norintiems automatizuoti paketinį generavimą nekuriant visiškos integracijos.

Pastaba apie „LinkedIn“ paslaugų teikimo sąlygas

„LinkedIn“ riboja automatinius arba masinius pranešimus ir ryšio užklausas, kurios pažeidžia jos nuostatas. SusitarimasUžrašų rašymas naudojant dirbtinį intelektą nėra pažeidimas – turinį vis tiek peržiūri žmogus ir jis siunčiamas rankiniu būdu. Tačiau automatinis ryšio užklausų siuntimas dideliais kiekiais naudojant robotus prieštarauja platformos taisyklėms ir gali būti apribotos paskyros. Saugiausias būdas visada yra dirbtinio intelekto padedamas rašymas kartu su siuntimu rankiniu būdu.

Greito paleidimo kontrolinis sąrašas: suasmeninkite „LinkedIn“ ryšio užrašus dideliu mastu

Norėdami pradėti savo pirmąją dirbtinio intelekto pritaikytą informavimo kampaniją nuo nulio, naudokite šį kontrolinį sąrašą.

Tyrimai ir sąranka

Sukurkite tyrimo skaičiuoklę su stulpeliais vardui, pareigoms, įmonei, suasmeninimo priežasčiai, susisiekimo priežasčiai ir tonui. Kiekvienam asmeniui nustatykite bent vieną tikrą, konkretų suasmeninimo priežastį. Suskirstykite savo sąrašą į du ar tris segmentus su bendrais informavimo tikslais.

Greitas pastatas

Parašykite po vieną pagrindinį raginimo šabloną kiekvienam segmentui, naudodami šešių elementų sistemą. Įtraukite 300 simbolių apribojimą, draudžiamų žodžių sąrašą ir tono specifikaciją. Prieš paleisdami visą šabloną, išbandykite kiekvieną šabloną su trimis–penkiais asmenimis. Peržiūrėkite rezultatus ir patikslinkite raginimą, kol rezultatai bus nuosekliai geri.

Partijos generavimas

Generuokite pastabas partijomis pagal segmentus. Jei apimtis viršija trisdešimt per dieną, naudokite dirbtinio intelekto API integraciją su savo skaičiuokle. Išsaugokite visas sugeneruotas pastabas atgal į skaičiuoklę specialiame stulpelyje.

Žmogaus apžvalga

Prieš siųsdami perskaitykite kiekvieną raštelį. Patikrinkite tikslumą, simbolių skaičių, įvertinkite tono atitikimą ir atlikite testą „ar tai keista?“. Pažymėkite kiekvieną raštelį kaip patvirtintą, kaip reikia redaguoti arba sugeneruokite iš naujo.

Siuntimas ir tolesni veiksmai

Siųskite nuo dvidešimt iki penkiasdešimt užklausų per dieną rankiniu būdu, paskirstydami jas per visą dieną. Per dvidešimt keturias–keturiasdešimt aštuonias valandas po patvirtinimo išsiųskite trumpą, pokalbio stiliaus žinutę, kurios pabaigoje bus vienas klausimas. Stebėkite priėmimo ir atsakymų rodiklius pagal segmentus, kad laikui bėgant galėtumėte tobulinti savo metodą.