விற்பனைக்கான உடனடிப் பொறியியல் [சிறந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொடர்பு வரிசை]

படிக்கும் நேரம்: 7 நிமிடங்கள்

லிங்க்ட்இன் மூலம் மக்களைத் தொடர்புகொள்ள செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தும் பெரும்பாலான விற்பனைக் குழுக்கள் சுமாரான முடிவுகளையே பெறுகின்றன — மேலும் அதற்குக் காரணம் செயற்கை நுண்ணறிவே. பிரச்சனை மாடலில் இல்லை. கொடுக்கப்படும் கட்டளையில்தான் உள்ளது.

உடனடி பொறியியல் என்பது நம்பகமான முறையில் பயனுள்ள உள்ளீடுகளை உருவாக்கும் வகையில் வடிவமைக்கும் நடைமுறைஒரு மொழி மாதிரியிலிருந்து உயர்தர வெளியீடுகள். நுகர்வோர் சூழலில், ChatGPT-யிடம் ஒரு சிறந்த கேள்வியை எப்படிக் கேட்பது என்பதை அறிவது இதன் பொருள்.

B2B விற்பனைச் சூழலில், இதன் பொருள் இன்னும் துல்லியமானது: அதாவது, நூற்றுக்கணக்கான வெவ்வேறு வருங்கால வாடிக்கையாளர்களுக்காக, பெரிய அளவில், சீராக, உங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) எவ்வாறு தொடர்புச் செய்திகள், கருத்துகள் மற்றும் பின்தொடர்தல்களை உருவாக்கும் என்பதைத் தீர்மானிக்கும் வழிமுறைகளை வடிவமைப்பதாகும்.

சரியாகச் செய்தால், ஒரு வலுவான தூண்டுதல், ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவை உண்மையாகவே பயனுள்ள விற்பனை மேம்பாட்டுக் கருவியாக மாற்றுகிறது. தவறாகச் செய்தால், அது வாடிக்கையாளர்களை முகம் சுளிக்க வைத்து, அவர்களை நீக்கிவிடச் செய்யும் வகையான, சற்றே பொருத்தமற்ற, பொதுவான செய்திகளை உருவாக்குகிறது. இந்த இரண்டு விளைவுகளுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு ஏறக்குறைய முழுவதுமாக அந்தத் தூண்டுதலில்தான் உள்ளது.

தொழில்நுட்ப ரீதியாகவும் வணிக ரீதியாகவும் உண்மையில் செயல்படக்கூடிய AI தொடர்பு செயல்முறைகளை உருவாக்க விரும்பும் விற்பனைத் தலைவர்கள், SDR மேலாளர்கள் மற்றும் வருவாய் செயல்பாட்டாளர்களுக்காக இந்தக் கட்டுரை எழுதப்பட்டுள்ளது.

விற்பனைத் தொடர்புக்கு உடனடிப் பொறியியல் என்பதன் உண்மையான அர்த்தம் என்ன?

ஒரு கட்டளைத் தூண்டல் என்பது, ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரி வெளியீட்டை உருவாக்குவதற்கு முன்பு நீங்கள் அதற்கு வழங்கும் முழுமையான அறிவுறுத்தல்களின் தொகுப்பாகும். ஒரு அடிப்படை நுகர்வோர் உரையாடலில், அது ஒரே ஒரு கேள்வியாக இருக்கலாம். ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட விற்பனைப் பணிப்பாய்வில், அது செயற்கை நுண்ணறிவுக்குக் கீழ்க்கண்டவாறு கட்டளையிடும், கவனமாக உருவாக்கப்பட்ட ஒரு அமைப்பாகும்:

• யாராக எழுதுகிறார் என்பது — அந்த ஆளுமை, தொழில்முறைக் குரல், தொனி.
• யாருக்கு எழுதப்படுகிறது — வாடிக்கையாளரின் பதவி, நிறுவனத்தின் நிலை, அறியப்பட்ட சவால்கள்
• வருங்கால வாடிக்கையாளரைப் பற்றி அது அறிந்தவை — சமிக்ஞைகள், சமீபத்திய பதிவுகள், பங்கு மாற்றங்கள், ஈடுபாட்டு முறைகள்.
• செய்தி சென்றடைய வேண்டியவை — விழிப்புணர்வு, ஒரு பதில், ஒரு கேள்விக்கு விடை.
• அது செய்யக்கூடாதவை — மிக விரைவாகக் கருத்தை முன்வைத்தல், குறிப்பிட்ட சொற்றொடர்களைப் பயன்படுத்துதல், ஒரு குறிப்பிட்ட நீளத்தை மீறுதல்.

அந்த அளவுருக்கள் எவ்வளவு துல்லியமாக வரையறுக்கப்படுகின்றனவோ, அந்த அளவிற்கு வெளியீடு சீராகப் பயனுள்ளதாக இருக்கும். தெளிவற்ற தூண்டுதல்கள் தெளிவற்ற செய்திகளை உருவாக்குகின்றன. குறிப்பிட்ட தூண்டுதல்கள், உண்மையில் ஆய்வு செய்த ஒரு மனிதரிடமிருந்து வந்ததைப் போன்ற, குறிப்பிட்ட மற்றும் சூழலுக்கு ஏற்ற செய்திகளை உருவாக்குகின்றன.

இது பொறியாளர்களுக்கு மட்டுமேயான ஒரு தொழில்நுட்பத் திறன் அல்ல. இது ஒரு எழுத்து மற்றும் வியூகத் திறன் ஆகும் — மேலும், செயற்கை நுண்ணறிவை ஒரே சொடுக்கில் தீர்க்கும் ஒரு தீர்வாக இன்னும் கருதும் குழுக்களைக் காட்டிலும், இந்தத் திறனை வளர்த்துக் கொள்ளும் விற்பனை வல்லுநர்களுக்கு ஒரு கட்டமைப்பு ரீதியான அனுகூலம் உள்ளது.

உயர் செயல்திறன் கொண்ட விற்பனைத் தூண்டுதலின் கட்டமைப்பு

சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு விற்பனைத் தூண்டலில் ஐந்து கூறுகள் உள்ளன. அவற்றில் ஒவ்வொன்றும் ஒரு தனித்துவமான பணியைச் செய்கிறது, மேலும் அவற்றுள் எதையேனும் விட்டுவிட்டால் வெளியீட்டின் தரம் குறைந்துவிடும்.

1. பங்கு ஒதுக்கீடு

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) யார் என்பதைச் சொல்லுங்கள். பொதுவாக அல்ல — குறிப்பாகச் சொல்லுங்கள். “நீங்கள் ஒரு B2B SaaS நிறுவனத்தில் மூத்த கணக்கு நிர்வாகியாக இருக்கிறீர்கள்” என்பது, “ஒரு லிங்க்ட்இன் செய்தியை எழுதுங்கள்” என்பதை விட, அந்த மாதிரிக்கு உருவாக்குவதற்கு ஒரு செழுமையான சூழலை வழங்குகிறது. இந்தப் பதவி ஒதுக்கீடு, தொழில்முறைப் பாணியையும், அனுமானிக்கப்பட்ட அறிவுத்தளத்தையும், எழுதுபவருக்கும் வாசகருக்கும் இடையே உள்ள உள்ளார்ந்த உறவையும் நிர்ணயிக்கிறது.

உதாரணமாக: நீங்கள் B2B விற்பனைக் குழுக்களுக்காக லிங்க்ட்இன் மூலம் தொடர்புகொள்வதில் நிபுணத்துவம் பெற்ற ஒரு மூத்த கணக்கு நிர்வாகி. நீங்கள் பொருட்களைப் பற்றி விளம்பரப்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, உரையாடல்களைத் தொடங்கும் வகையில் சுருக்கமான, நேரடியான செய்திகளை எழுதுகிறீர்கள். உங்கள் தொனி தொழில்முறையாகவும் அதே சமயம் இயல்பான உரையாடல் பாணியிலும் இருக்கும் — வற்புறுத்தாமல் நம்பிக்கையுடன் காணப்படும்.

2. வருங்கால வாடிக்கையாளர் சூழல்

இது எங்கே LinkedIn சமூக சமிக்ஞைகள் தூண்டுதலில் நேரடியாகத் தகவல்களை உள்ளிடவும். வருங்கால வாடிக்கையாளரைப் பற்றி உங்களுக்குத் தெரிந்த அனைத்தும் — அவர்களின் பங்கு, சமீபத்திய பதிவுகள், அவர்கள் வெளிப்படுத்திய சவால்கள், அவர்கள் ஈடுபடும் உள்ளடக்கம் — இங்கே இடம்பெற வேண்டும். இந்தச் சூழல் எவ்வளவு செறிவாக உள்ளதோ, அவ்வளவு பொருத்தமானதாக வெளியீடு அமையும்.

உதாரணமாக: சுமார் 80 ஊழியர்களைக் கொண்ட ஒரு சீரிஸ் B SaaS நிறுவனத்தின் விற்பனைத் துணைத் தலைவர் தான் அந்த வாடிக்கையாளர். தங்களது SDR குழு விரிவடையும்போது, ​​தொடர்புகளின் தரத்தைப் பராமரிப்பதில் உள்ள சிரமம் குறித்து அவர்கள் மூன்று நாட்களுக்கு முன்பு பதிவிட்டிருந்தனர். கடந்த இரண்டு வாரங்களாக அவர்கள் AI விற்பனைக் கருவிகள் தொடர்பான உள்ளடக்கங்களுடன் ஈடுபட்டு வருகின்றனர்.

3. நோக்கம் மற்றும் நிலை

ஒரு தொடரில் உள்ள ஒவ்வொரு செய்திக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட பணி உண்டு. இணைப்பு கோரிக்கை குறிப்பின் நோக்கம், ஏற்புக்குப் பிறகான முதல் நேரடிச் செய்தியிலிருந்தும், அதன் நோக்கம் பின்தொடர் செய்தியிலிருந்தும் வேறுபட்டது. இந்தக் குறிப்பிட்ட செய்தி என்ன சாதிக்க வேண்டும் என்பதையும், அது இன்னும் வெளிப்படையாக என்ன செய்யத் தேவையில்லை என்பதையும் குறிப்பிடவும்.

உதாரணமாக: இணைப்புக் கோரிக்கை ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட பிறகு அனுப்ப வேண்டிய முதல் செய்தியை எழுதுங்கள். இதன் நோக்கம் ஒரு உரையாடலைத் தொடங்குவதே தவிர, தயாரிப்பை விளம்பரப்படுத்துவதல்ல. அவர்கள் தங்கள் பதிவில் எழுப்பிய சவால் தொடர்பான, ஒரேயொரு குறிப்பிட்ட கேள்வியுடன் செய்தியை முடிக்கவும். தயாரிப்பின் பெயரைக் குறிப்பிடவோ அல்லது சந்திப்பைக் கோரவோ வேண்டாம்.

4. கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் பாதுகாப்பு வரம்புகள்

பெரும்பாலான அணிகள் மறந்துவிடும் கூறு இதுதான் — மேலும் இதுவே பொதுவான வெளியீட்டை மிகவும் நேரடியாகத் தடுக்கிறது. கட்டுப்பாடுகள், எவற்றைத் தவிர்க்க வேண்டும் என்பதைச் செயற்கை நுண்ணறிவுக்குத் தெரிவிக்கின்றன: குறிப்பிட்ட சொற்றொடர்கள், கட்டமைப்பு வடிவங்கள், நீள வரம்புகள், மற்றும் தொடரின் இந்தக் கட்டத்தில் அனுமதிக்கப்படாத தலைப்புகள் போன்றவை.

உதாரணமாக: செய்தியை 80 வார்த்தைகளுக்குள் வைக்கவும். 'உங்கள் சுயவிவரத்தைப் பார்த்தேன்' என்று தொடங்க வேண்டாம். 'உங்களுடன் தொடர்பு கொள்ள விரும்புகிறேன்' என்ற சொற்றொடரைப் பயன்படுத்த வேண்டாம். Konnector-இன் அம்சங்கள் அல்லது விலை விவரங்களைக் குறிப்பிட வேண்டாம். ஆச்சரியக் குறிகளைத் தவிர்க்கவும். இரண்டாம் நபரில் எழுதவும்.

5. வடிவமைப்பு விவரக்குறிப்பு

எதைப் பற்றி எழுத வேண்டும் என்பதை மட்டும் கூறாமல், எதை உருவாக்க வேண்டும் என்பதையும் மாடலிடம் துல்லியமாகக் கூறுங்கள். ஒற்றைச் செய்தியா அல்லது பல விருப்பங்களா? பொருள் வரியுடன் வேண்டுமா அல்லது அது இல்லாமலேயே வேண்டுமா? தொடக்க வரி எதைச் சாதிக்க வேண்டும்? கட்டளை மட்டத்திலேயே வடிவமைப்பைக் குறிப்பிடுவது, பிற்கட்டங்களில் திருத்துவதற்கான கணிசமான நேரத்தைச் சேமிக்கிறது.

உதாரணமாக: இந்தச் செய்தியின் மூன்று மாற்று வடிவங்களை உருவாக்குங்கள். ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு விதமாகத் தொடங்க வேண்டும். அவற்றுக்கு விருப்பம் A, B, மற்றும் C எனப் பெயரிடுங்கள். பொருள் வரி தேவையில்லை.

முழுமையான AI பரப்புரைத் தொடரை உருவாக்குதல்: செய்திக்குச் செய்தி

ஒரு லிங்க்ட்இன் தொடர்புச் செயல்முறையில் பொதுவாக நான்கு முதல் ஆறு தொடர்புகள் இருக்கும். ஒவ்வொன்றிற்கும் வெவ்வேறு நோக்கத்துடன் கூடிய ஒரு வேறுபட்ட தூண்டுதல் தேவைப்படுகிறது. ஒவ்வொரு கட்டத்தையும் எவ்வாறு அணுகுவது என்பது இங்கே கொடுக்கப்பட்டுள்ளது.

வரிசை நிலை	குறிக்கோள்	உடனடி கவனம்	நீள இலக்கு
இணைப்பு கோரிக்கை குறிப்பு	ஏற்றுக்கொள்ளலைப் பெறுங்கள்	பகிரப்பட்ட சமிக்ஞை அல்லது இடுகையைக் குறிப்பாகக் குறிப்பிடுவது. சுருதி இல்லை.	300 எழுத்துகளுக்கு கீழ்
முதல் DM (ஏற்புக்குப் பிறகு)	உரையாடலைத் தொடங்குங்கள்	சமிக்ஞையைக் குறிப்பிடவும். ஒரு கேள்வி. தயாரிப்பு பற்றி எதுவும் குறிப்பிடப்படவில்லை.	50 to 80 வார்த்தைகள்
தொடர் நடவடிக்கை 1 (பதில் இல்லை)	மீண்டும் ஈடுபடுங்கள், மதிப்பு கூட்டுங்கள்	பொருத்தமான ஒன்றைப் பகிருங்கள். எந்த அழுத்தமும் இல்லை. பதிலளிப்பது எளிது.	40 to 60 வார்த்தைகள்
தொடர் நடவடிக்கை 2 (பதில் இல்லை)	மென்மையான மூடல் அல்லது சுழற்சி	குற்றவுணர்வைத் தூண்டாமல் அந்த மௌனத்தை அங்கீகரியுங்கள். ஒரே ஒரு தெளிவான கோரிக்கை.	30 to 50 வார்த்தைகள்
மறு இணைப்பு (புதிய சமிக்ஞை)	புதிய சூழலில் உரையாடலை மீண்டும் தொடங்குங்கள்	புதிய சமிக்ஞையைக் கவனியுங்கள். புதிய கோணம். முந்தைய மௌனத்தைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டாம்.	50 to 70 வார்த்தைகள்

ஒவ்வொரு கட்டத்திற்கான தூண்டுதலும், உங்கள் அடிப்படைத் தூண்டுதலிலிருந்து பங்கு ஒதுக்கீட்டையும் தொனியையும் பெறுகிறது — அதை நீங்கள் ஒருமுறை எழுதுகிறீர்கள். கடைசித் தொடர்புப் புள்ளிக்குப் பிறகு புதிய சமிக்ஞைகள் தோன்றியிருந்தால், நோக்கம், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் வருங்கால வாடிக்கையாளரின் சூழல் ஆகியவை கட்டத்திற்குக் கட்டம் மாறுகின்றன.

மாறி உட்செலுத்தல் சிக்கல் — மற்றும் அதைத் தீர்ப்பது எப்படி

செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் மக்களை அணுகுவதில் ஏற்படும் மிகவும் பொதுவான தோல்வி முறைகளில் ஒன்று, மாறிகளை உள்ளிடுவதை அதிகமாகச் சார்ந்திருப்பது ஆகும். குழுக்கள் [வாடிக்கையாளரின் பெயர்], [நிறுவனம்], [சமீபத்திய பதிவு] போன்ற தற்காலிகக் குறியீடுகளைக் கொண்டு ஒரு கேள்வித்தாளை உருவாக்கி, அந்தக் குறியீடுகளை நிரப்புவது தனிப்பயனாக்கத்தை உருவாக்கும் என்று கருதுகின்றன. ஆனால் அது அவ்வாறு செய்வதில்லை. மாறாக, அது ஒரு மெயில் மெர்ஜுக்கு இணையான செயற்கை நுண்ணறிவு விளைவையே ஏற்படுத்துகிறது.

கட்டளை மட்டத்தில் உண்மையான தனிப்பயனாக்கம் என்பது, சமிக்ஞையின் சூழலை அடைப்புக்குறிக்குள் இடுவதல்ல, மாறாக அதனை இயல்பு மொழியில் எழுதுவதாகும். இந்த இரண்டு அணுகுமுறைகளையும் ஒப்பிட்டுப் பாருங்கள்:

மாறக்கூடிய ஊசி செலுத்தும் அணுகுமுறை: வருங்கால வாடிக்கையாளர் சமீபத்தில் [தலைப்பு] பற்றிப் பதிவிட்டுள்ளார். செய்தியில் இதைக் குறிப்பிடவும்.

சூழல் சார்ந்த தூண்டுதல் அணுகுமுறை: குழு பத்து பிரதிநிதிகளைத் தாண்டி விரிவடையும்போது, ​​SDR செய்தியின் தரத்தைப் பராமரிப்பதில் உள்ள சவால் குறித்து அந்த வருங்கால உறுப்பினர் நான்கு நாட்களுக்கு முன்பு பதிவிட்டிருந்தார். அவர் அதை 'ஊக்கப் பிரச்சனையல்ல, நிலைத்தன்மைப் பிரச்சனை' என்று விவரித்திருந்தார். அந்தப் பதிவில் அவரது தொனி பகுப்பாய்வு ரீதியாகவும் சற்றே விரக்தியுடனும் இருந்தது. இந்தக் கண்ணோட்டத்தைக் கவனியுங்கள் — குறிப்பாக, நிலைத்தன்மைக்கும் ஊக்கத்திற்கும் இடையில் அவர் சுட்டிக்காட்டிய வேறுபாட்டைக் கவனியுங்கள்.

இரண்டாவது கட்டளை, பதிவைப் படித்துப் புரிந்துகொண்ட ஒருவரால் எழுதப்பட்டது போன்ற ஒரு செய்தியை உருவாக்குகிறது. முதலாவது, பதிவுடன் நேரடியாகத் தொடர்பு கொள்ளாமல், அதைக் குறிப்பிடும் ஒரு செய்தியை உருவாக்குகிறது. அந்த வேறுபாட்டைத்தான் பெறுநர் அதைப் படிக்கும்போது உணர்கிறார் — மேலும் இது முற்றிலும் ஒரு கட்டளை வடிவமைப்பு முடிவாகும்.

Konnector-இன் தளம் இந்தச் சூழல்சார்ந்த உள்ளீட்டைத் தானாகவே கையாண்டு, நேரலையில் தரவுகளைப் பெறுகிறது. LinkedIn சமூக சமிக்ஞைகள் உங்கள் வாடிக்கையாளரின் செயல்பாடுகளிலிருந்து தரவுகளைப் பெற்று, அவற்றை அறிவுறுத்தலின் சூழலுக்குள் கட்டமைப்பதன் மூலம், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) பொதுவான தற்காலிகத் தகவல்களுக்குப் பதிலாக, எப்போதும் உண்மையான, குறிப்பிட்ட, தற்போதைய தகவல்களிலிருந்து செயல்படும்.

தொனி அளவுத்திருத்தம்: பெரும்பாலான அணிகள் தவறாகக் கையாளும் ஒரு காரணி.

தொனி என்பது ஒரு தெளிவற்ற அறிவுறுத்தல் அல்ல. “தொழில்முறை ஒலி” என்பது சராசரியான வெளியீட்டையே தரும். துல்லியமாக அளவீடு செய்யப்பட்ட தொனி அறிவுறுத்தல்கள், உங்களால் மிகச்சிறப்பாக எழுதப்பட்ட செய்திகளிலிருந்து வேறுபடுத்தி அறிய முடியாத வெளியீட்டை உருவாக்கும்.

ஒரு தூண்டலில் திறம்பட தொனியை அளவீடு செய்வதில் பின்வருவன அடங்கும்:

• வாக்கிய நீள வழிகாட்டுதல்: குறுகிய வாக்கியங்களைப் பயன்படுத்துங்கள். ஒரே சீரான தாள அமைப்பைத் தவிர்க்க, வாக்கியங்களின் நீளத்தை மாற்றி அமையுங்கள். அரைப்புள்ளிகளால் இணைக்கப்பட்ட துணை வாக்கியங்களைத் தவிர்க்கவும்.
• சொல்லகராதி நிலை: எளிய மொழியைப் பயன்படுத்துங்கள். வாடிக்கையாளர் முதலில் பயன்படுத்தினால் தவிர, தொழில்சார் சொற்களைத் தவிர்க்கவும். பகட்டான வார்த்தைகள் வேண்டாம்.
• நம்பிக்கைப் பதிவேடு: நேரடியாகவும் நம்பிக்கையுடனும் இருங்கள், தயக்கத்துடன் அல்ல. 'உங்களுக்கு ஆர்வம் இருக்கலாம் என நினைத்தேன்' அல்லது 'தொடர்பு கொள்ள விரும்பினேன்' போன்ற மழுப்பலான சொற்றொடர்களைத் தவிர்க்கவும்.
• தடைசெய்யப்பட்ட சொற்றொடர்கள்: உங்கள் பிராண்ட் அல்லது ஆளுமை பயன்படுத்தாத சொற்றொடர்களின் ஒரு குறிப்பிட்ட பட்டியல். இந்தப் பட்டியல் எவ்வளவு துல்லியமாக இருக்கிறதோ, அவ்வளவு சீரான வெளியீட்டைப் பெறலாம்.

ஒரு நடைமுறை அணுகுமுறை: நீங்கள் கையால் எழுதிய, சிறப்பாகச் செயல்படும் மூன்று செய்திகளை எடுத்து, அவற்றின் தொனி வடிவங்களைப் பிரித்தெடுக்கும் ஒரு பகுப்பாய்வுக் கட்டளையில் செலுத்துங்கள். அந்தப் பகுப்பாய்வின் வெளியீட்டை, உங்கள் பரப்புரைக் கட்டளைகளில் தொனி விவரக்குறிப்பாகப் பயன்படுத்துங்கள். அடிப்படையில், எது சிறப்பாகச் செயல்படுகிறதோ அதைத் தலைகீழாகப் பகுப்பாய்வு செய்து, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு அறிவுறுத்தலாக நீங்கள் குறியாக்கம் செய்கிறீர்கள்.

மனித மதிப்பாய்வு என்பது தவிர்க்க முடியாதது — அதுவே கட்டமைப்பின் அடிப்படை.

இந்தக் கட்டுரையில் உள்ள ஒவ்வொரு கட்டமைப்பும் ஒரு விஷயத்தை அனுமானிக்கிறது: ஒவ்வொரு செய்தியும் அனுப்பப்படுவதற்கு முன்பு ஒரு மனிதர் அதைப் படித்து அங்கீகரிக்கிறார். இது, இயல்பாகவே தன்னாட்சி கொண்ட ஒரு அமைப்பின் மீது திணிக்கப்பட்ட ஒரு பாதுகாப்பு நடவடிக்கை அல்ல. இதுவே, இந்த முழு அணுகுமுறையையும் செயல்பட வைக்கும் வடிவமைப்பு கொள்கையாகும்.

சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு அறிவுறுத்தல் கூட, மாறுபட்ட வெளியீட்டையே தரும். சில செய்திகள் ஏறக்குறைய சரியாக இருந்தாலும், முற்றிலும் சரியாக இருக்காது. சில செய்திகளில், வாடிக்கையாளரை நன்கு அறிந்த சூழலில் படிக்கும்போது மட்டுமே புலப்படும் ஒரு நுணுக்கம் விடுபட்டிருக்கும். சில செய்திகள் மிகச் சரியாக இருக்கும், அவற்றுக்கு எந்தத் திருத்தமும் தேவைப்படாது. மனித மதிப்பாய்வுப் படிநிலையானது இந்த மூன்று நிலைகளையும் கண்டறிகிறது — மேலும் காலப்போக்கில், நீங்கள் திருத்தும் விஷயங்களில் உள்ள போக்குகள், சிறந்த அறிவுறுத்தல்களை உருவாக்க உதவுகின்றன.

இந்த மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்டே கொன்னട്ടர் உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. நோக்க அடிப்படையிலான அணுகுமுறை பெரிய அளவில், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) சமிக்ஞைகளைக் கண்டறிதல், சூழலை வடிவமைத்தல் மற்றும் முதல் வரைவை உருவாக்குதல் ஆகியவற்றைக் கையாளுகிறது — மேலும், ஒரு செய்தி படிக்கப்பட்டு அங்கீகரிக்கப்படும் வரை எதுவும் அனுப்பப்படாமல் இருப்பதை மனித ஒப்புதல் வரிசை உறுதி செய்கிறது. இந்தச் செயற்கை நுண்ணறிவு ஒவ்வொரு செய்தியின் குறைந்தபட்ச தரத்தை உயர்த்துகிறது. மனித மதிப்பாய்வு அதன் உச்சபட்ச தரத்தை உயர்த்துகிறது.

இதுதான் உங்கள் லிங்க்ட்இன் கணக்கைப் பாதுகாப்பாக வைத்திருக்கிறது. நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட அறிவுறுத்தல்களிலிருந்து கூட, அதிக அளவில் மேற்கொள்ளப்படும் முழுமையான தானியங்கித் தொடர்புகள், லிங்க்ட்இன் அமைப்புகள் கண்டறிவதில் மேலும் மேலும் சிறந்து விளங்கும் செயல்பாட்டு வடிவங்களை உருவாக்குகின்றன. ஒவ்வொரு தொடர்புப் புள்ளியிலும் ஒரு மனிதர் இருப்பது, தரத்திற்கான ஒரு நல்ல நடைமுறை மட்டுமல்ல. உங்கள் விற்பனை வாய்ப்புகள் வளரும்போது, ​​உங்கள் கணக்கை நல்ல நிலையில் வைத்திருக்க உதவும் ஒரு கட்டமைப்பும் இதுவே ஆகும்.

மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் தொடர்வரிசைகளை உருவாக்கத் தயாரா?

விற்பனைக்கான உடனடிப் பொறியியல் என்பது ஒரு திறமை, மேலும் எந்தவொரு திறமையையும் போலவே, பயிற்சியின் மூலம் அது மேலும் மெருகேறும். இப்போது இதில் முதலீடு செய்து, துல்லியமான, சமிக்ஞைகளின் அடிப்படையில் அமைந்த, தொனிக்கேற்ப சரிசெய்யப்பட்ட உடனடி அமைப்புகளை உருவாக்கும் குழுக்களின் செயற்கை நுண்ணறிவு அணுகுமுறைகளே, மற்ற அனைவரின் அணுகுமுறைகளும் வடிகட்டப்பட்ட பிறகும் தொடர்ந்து சிறப்பாகச் செயல்படும்.

இந்த அணுகுமுறையை பெரிய அளவில் நடைமுறைக்குக் கொண்டுவரத் தேவையான சமிக்ஞை அடுக்கு, AI வரைவு உள்கட்டமைப்பு மற்றும் மனித ஒப்புதல் பணிப்பாய்வு ஆகியவற்றை கனெக்டர் வழங்குகிறது. இது உங்கள் குழுவின் ICP மற்றும் வெளித்தொடர்பு இயக்கத்திற்கு எவ்வாறு பொருந்துகிறது என்பதை நீங்கள் காண விரும்பினால், ஒரு டெமோ பதிவு. அல்லது பதிவு செய்க மேலும், உங்கள் முதல் சிக்னல்-சார்ந்த வரிசையை இன்றே உருவாக்கத் தொடங்குங்கள்.

மேலும் படிக்க

• Konnector-ஐப் பயன்படுத்தி லிங்க்ட்இன் சமூக சமிக்ஞைகளைப் புரிந்துகொள்ளுதல்
• பி2பி-க்கான லிங்க்ட்இன் அணுகல் உத்தி: 2026-ல் எது பலனளிக்கும்
• உங்கள் லிங்க்ட்இன் பதில் விகிதங்களை மேம்படுத்துவது எப்படி
• லிங்க்ட்இன் லீட் ஜெனரேஷன்: தி கொன்னெக்டர் அப்ரோச்
• லிங்க்ட்இனில் உண்மையில் வேலை செய்யும் வாடிக்கையாளர் ஈர்ப்பு உத்திகள்