如何大规模使用 ChatGPT 和 Claude 个性化 LinkedIn 人脉备注

ChatGPT 与 Claude：哪个工具适合哪个工作

对大多数人来说，最容易上手的工具往往是他们已经习惯使用的工具。本指南中的提示和原则在这两种工具中都同样适用。许多从业者使用 ChatGPT 进行批量生成，而使用 Claude 来记录高价值的单条笔记——但它们的工作流程完全相同。

写笔记之前需要收集哪些信息

你通过人工智能生成的 LinkedIn 笔记质量与你输入给人工智能的信息质量直接相关。输入垃圾信息，输出千篇一律。在使用 ChatGPT 或 Claude 之前，你需要收集每个你计划联系的人的个性化数据。

关键数据点

至少，你需要知道对方的名字、目前的职位和公司，以及你联系他们的一个具体、真实的理由。这个理由是实现个性化沟通的关键。

高价值数据点

如果你想要真正个性化而非千篇一律的笔记，那就需要更深入地挖掘。查找他们最近发表的帖子或文章，并记下引起共鸣的主题或具体观点。看看你们是否有共同的人脉，如果有，请列出他们的名字。寻找共同的职业经历——你们是否在同一行业工作过、参加过同一场会议，或者经历过类似的职业转型？记下任何相关的奖项、里程碑事件或公司新闻，确保这些内容足够新，能够体现时效性。这些信息点将成为你的AI提示工具的素材，最终生成一份个性化且相关的笔记。

在哪里可以找到这些信息

他们的领英个人资料是你的主要信息来源。不要只看标题——阅读他们的“关于我”部分，查看他们最近的活动（帖子和评论），了解他们曾就职的公司，并浏览他们的精选内容部分。如果他们的个人资料中包含新闻简报、播客或已发布内容的链接，即使只是快速浏览，你也能获得几乎所有其他联系他们的人都不会费心去寻找的信息。

整理你的研究

为了扩大此流程的规模，请将您的研究成果保存在一个简单的电子表格中。表格列应包含：名字、当前职位、公司、行业、个性化切入点（您将提及的唯一具体信息）、联系原因以及任何其他背景信息。此电子表格将成为您大规模部署人工智能提示的输入。

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LinkedIn笔记的核心提示框架

结构良好的提示是人工智能输出能否立即发送的关键所在，而完整的提示则需要用户提供完整的信息。 改写以下是在各种使用场景下都能持续生成最佳 LinkedIn 人脉备注的框架。

高转化率人工智能提示的六个要素

1. 角色

告诉人工智能它代表谁写作。包括您的姓名、当前职位以及任何与您的职业方向相关的背景信息。人工智能需要知道它用谁的口吻写作。例如：“您代表[您的姓名]写作，[您的姓名]是一位B2B SaaS营销顾问，致力于帮助早期创业公司构建其首个增长引擎。”

2. 接收者背景

向人工智能提供您要联系的人的关键信息。包括他们的姓名、职位、公司以及您在调研中确定的具体个性化切入点。例如：“收件人是[名字]，[公司名称]的产品副总裁。他们最近发布了一篇关于在产品生命周期管理 (PLG) 中协调产品和销售团队所面临挑战的文章。”

3. 信息目标

明确说明你希望通过这条信息达成什么目标。LinkedIn 人脉信息有 300 个字符的限制，因此其目标几乎从来都不是促成交易，而是建立联系并展现真正的相关性。在提示中清楚地表明这一点：“目标是通过展现真正的相关性来建立联系，而不是推销产品或服务。”

4. 语气和语调

明确指定语气。选项包括：热情友好的对话式语气、直接专业的语气、​​好奇友好的语气、热情而尊重的语气。语气要与您的个人品牌以及收件人的偏好相匹配。初创公司创始人对邮件的反应与公司副总裁截然不同。

5。 约束

LinkedIn 人脉备注字数限制为 300 个字符。请在备注中明确规定此字数限制。同时，请说明需要避免使用哪些短语或表达方式，例如“不要提及任何服务或产品”、“不要使用‘协同效应’一词”或“避免以‘我’开头”。

6. 输出格式

请提供两到三个版本，以便您有多种选择。要求每个版本不超过300个字符，并以纯文本格式撰写，不要使用特殊格式或表情符号。

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主提示模板

这是一个可重复使用的主提示框，包含了所有六个要素。将其复制到 ChatGPT 或 Claude 中，并填写方括号内的字段：

您正在代表 [您的姓名] 撰写 LinkedIn 联系人请求备注，[您的角色] [简要描述您的工作内容和服务对象]。

收件人是[名字]，[职称]，[公司名称]。[一句话具体说明——例如，“他们最近写了一篇关于X的文章”或“他们在W公司工作了Z年后，刚刚加入Y公司。”]

我联系你的理由：[你的真实理由——共同的兴趣、对他们工作的欣赏、潜在的合作机会、同一个社群等等。]

语气：[语气——例如，热情友好、直接专业、好奇轻松]

限制条件：不超过300个字符。纯文本格式。禁止推销。禁止使用行话。请勿以“我”开头。请勿使用“协同效应”、“杠杆作用”或“联系”等词语。

写出三种不同的写法。

按用例分类的即用型提示示例

不同的拓展目标需要不同的提示语。以下是针对最常见的 LinkedIn 人脉拓展场景的完整提示语示例。

用例 1：阅读内容后主动联系

您正在代表一家中型金融科技公司的用户体验研究员 Maya Chen 撰写 LinkedIn 人脉邀请。收件人是产品设计师 David Park，他最近发表了一篇关于“暗黑模式”如何侵蚀金融应用信任度的文章。Maya 认为这篇文章很有见地，并希望与 David 在产品和设计领域建立联系。语气：真诚、平等交流、深入探讨。字数不超过 300 个字符。无需推销。提供三种版本。

用例 2：联系潜在客户

您正在代表自由品牌策略师 James Okafor 撰写 LinkedIn 人脉邀请。收件人是 Priya Mehta，一家名为 NovaCare 的 A 轮融资医疗科技初创公司的市场营销主管。James 一直关注着 NovaCare 的发展，并欣赏他们在竞争激烈的市场中独特的定位。他希望建立联系，但不想推销任何服务——只是想打开一扇门。语气：尊重、专业、轻松。字数不超过 300 个字符。请勿提及他的服务。提供三种版本。

用例 3：联系潜在雇主或招聘经理

您正在代表 Leila Santos 撰写 LinkedIn 人脉邀请。Leila Santos 是一位拥有五年电子商务和零售经验的数据分析师。收件人是 Shopify 的分析总监 Tom Briggs。Leila 正在积极寻找新的工作机会，并且非常欣赏 Shopify 的商家分析方法。她希望建立真诚的联系，而不仅仅是为了求职。语气：专业、热情、真诚。字数不超过 300 个字符。不提及求职申请。提供三种版本。

用例 4：与前同事或联系人重新建立联系

您正在代表销售总监 Raj Patel 撰写 LinkedIn 人脉邀请。收件人是 Sarah Kim，她四年前曾与 Raj 在同一家公司共事。他们并非亲密同事，但曾在几个项目上有过合作。Raj 希望与 Sarah 重新建立联系，但不想显得勉强或带有交易性质。语气：热情、轻松、无目的。字数不超过 300 个字符。提供三种版本。

用例 5：会议或活动后的联系

您正在代表创业公司创始人 Anna Kowalski 撰写 LinkedIn 人脉邀请。收件人是 Ben Torres，一位风险投资合伙人，Anna 上周在 SaaStr 大会上与他们有过短暂的交流。他们就垂直行业 SaaS 领域的 AI 进行了简短的对话。Anna 希望继续探讨这个话题。语气：热情、积极、与会议内容相关。字数不超过 300 个字符。不提出任何要求。提供三种版本。

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扩展工作流程：从一张笔记到一百张笔记

一旦你验证了你的提示能够生成高质量的个人笔记，就该构建工作流程，让你能够在不牺牲质量的前提下批量生成个性化笔记。

第一步：创建您的研究电子表格

创建一个电子表格，每行代表你计划联系的一个人。表格的列应包括：名字、职称、公司、行业、个性化开场白、联系原因、语气（如果因人而异），以及一列用于记录生成的留言，另一列用于记录审核/最终的留言。

步骤 2：按细分市场对提示进行批量处理

不要为每个人都单独编写提示语。相反，将你的名单分成几个部分——例如，潜在客户、潜在合作伙伴、受人尊敬的思想领袖和前同事。为每个部分编写一个主提示语模板。然后，为该部分中的每个人填写个性化变量。这种方法可以让你获得个性化的输出，而无需每次都从头开始重新编写提示语。

步骤 3：分批生成

对于中等数量的笔记（十到三十条），您可以手动操作，将填写好的提示逐条粘贴到 ChatGPT 或 Claude 中。对于数量较多的笔记，可以使用 API（ChatGPT 的 OpenAI API 或 Claude 的 Anthropic API），并结合使用带有 AI 插件的电子表格工具（例如 Google Sheets）或无需编写代码的自动化工具（例如 Clay、Make 或 Zapier）。这些平台允许您将电子表格中的每一行作为提示传递，并自动将生成的笔记添加到新列中。

第四步：审核、编辑和批准

所有人工智能生成的笔记在发送前都必须经过人工审核。这不是可选项——下一节会详细说明原因。发送前，请将每条笔记标记为“已批准”、“需要编辑”或“需要重新生成”。

第五步：带着意图发送

LinkedIn 没有批量发送人脉邀请的功能——每个邀请都必须单独发送。这实际上是一项功能，而非漏洞：它能确保你按自然节奏发送邀请，避免触发 LinkedIn 的垃圾邮件过滤器。每天手动发送 20 到 50 个邀请比较合理。最好将它们分散在一天中发送，而不是一次性全部发送。

您无法跳过的人工审核环节

人工智能生成的LinkedIn备注只是初稿，并非最终版本。将其视为最终成品是人们在尝试大规模个性化LinkedIn人脉备注时最常犯也是代价最高的错误。

每张纸条都要检查什么

准确性

人工智能模型可能会产生幻觉或误解你提供的上下文。如果你告诉人工智能有人“最近发布了一篇关于远程团队管理的文章”，请务必核实笔记中对该文章的引用是否准确具体，而不是泛泛而谈，可以适用于任何人。细节出错的笔记比泛泛而谈的笔记更糟糕，因为它表明你粗心大意，而非真正关心此事。

字符数

LinkedIn 的 300 个字符限制非常严格。发送前务必将每条消息粘贴到字符计数器中。即使您在提示中指定了字数限制，AI 也偶尔会超出限制。消息被截断既尴尬又无效。

色调适

大声朗读每一条留言。听起来像你自己的风格吗？符合收信人可能的沟通风格吗？如果收信人平时在领英上发帖风格轻松幽默，那么用非常正式的语气写的留言就会显得很不合适。审阅过程中，根据需要调整语气。

“这令人毛骨悚然吗？”测试

深入调查和令人不安的监视之间只有一线之隔。如果你的留言提及一些非常冷门的内容——例如，他们两年前在别人帖子下留下的评论——这可能会让人觉得是在侵犯隐私，而不是出于个人考虑。请坚持使用公开可见、近期且与工作相关的内容。

语法与流畅性

人工智能输出的内容通常语法正确，但并非总是如此。阅读时不仅要关注语法正确性，还要关注行文流畅性。简短精炼的句子最适合用于领英笔记。任何需要反复阅读才能理解的内容都需要简化。

应该做什么和不应该做什么：那些让AI笔记感觉像垃圾邮件的错误

大规模使用人工智能个性化LinkedIn人脉备注的目标是建立联系，而不是自动化群发信息。有几种模式会立即暴露出人工智能生成的备注并非真实——请避免所有这些模式。

LinkedIn 人脉备注：应该做什么与​​应该避免什么

他们接受之后会发生什么：人工智能辅助后续行动

联系信息是敲开客户大门的第一步。后续信息才是真正促成转化的关键。人工智能也能帮助你个性化这一步骤，其原理与联系信息基本相同，但也存在一些重要的区别。

第一条后续信息

在对方接受邀请后的24到48小时内发送后续信息，趁对方对你印象还不错。这条信息应该比之前的联系信息稍长一些——两到四句话——但仍然要保持轻松随意的风格，避免事务性的内容。感谢对方的联系，强调这次联系的意义，并以一个真诚的问题或想法开启对话。

提示人工智能发送后续消息

使用相同的主提示框架，但更新目标。目标不再是“建立联系”，而是“开启一段真诚的对话”。向人工智能提供他们接受邀请的背景信息（如果你知道的话）、你在联系备注中提出的最初切入点，以及一个你真心希望得到解答的对话问题。请求他们回复一个以简单易回答的问题结尾的消息。问题过多会降低回复率——一个问题总是恰到好处。

长远策略

并非所有与你建立联系的人都会立即转化为客户、雇主、合作伙伴或商机。最有价值的人脉往往需要数月时间，通过持续的、有价值的互动才能建立起来——例如评论他们的帖子、分享他们的作品、回复他们的内容。人工智能还可以帮助你大规模地撰写有见地的评论。把你的LinkedIn人脉网络当作花园，而不是自动售货机。

实现流程自动化的工具和集成

如果您想大规模地个性化 LinkedIn 联系人备注，而手动复制粘贴无法实现，这些工具和平台可以帮助您构建集成流程。

粘土

Clay 是一个数据增强和外联自动化平台，可直接与 AI API 集成。您可以提取 LinkedIn 个人资料数据，利用网络上的其他上下文信息对其进行丰富，并运行 AI 提示以生成个性化备注——所有操作均可在单一工作流程中完成。它是专为此类用例打造的工具之一，被销售团队和招聘人员广泛用于大规模的 AI 个性化外联。

Make（原名 Integromat）和 Zapier

这两个平台都允许您将 Google Sheets（您的研究数据所在位置）连接到 OpenAI 或 Anthropic API。您可以构建一个工作流程，当向电子表格添加一行时，系统会自动触发提示、生成注释并将其写回表格。基本工作流程无需编写任何代码。

幻影克星和杜克斯汤

这些 LinkedIn 自动化工具可以帮助您大规模收集个人资料数据，并将其导入您的 AI 提示工作流程。请谨慎使用这些工具，并遵守 LinkedIn 的服务条款——过度自动化可能会导致帐户受限。

Google Sheets 与 GPT 或 Claude 插件

多款 Google Workspace 插件可将 AI 直接集成到 Google Sheets 中，您只需在单元格中编写公式，即可根据同一行其他单元格的数据生成输出。对于希望自动生成批量数据而无需构建完整集成的非技术用户而言，这是最便捷的入口。

关于LinkedIn服务条款的说明

LinkedIn限制违反其规定的自动或批量消息发送和连接请求。 用户协议使用人工智能撰写笔记并不违规——内容仍然会经过人工审核并手动发送。但是，使用机器人大量自动发送好友请求违反了平台规则，并可能导致账号受限。最稳妥的做法始终是人工智能辅助撰写笔记与人工发送相结合。

快速入门清单：大规模个性化 LinkedIn 人脉备注

使用此清单从零开始启动您的第一个 AI 个性化推广活动。

研究与准备

创建一个研究电子表格，包含姓名、职称、公司、个性化切入点、联系原因和语气等列。为每个人至少确定一个真实、具体的个性化切入点。将名单分成两到三个具有共同拓展目标的群体。

快速建造

使用六要素框架，为每个片段编写一个主提示模板。模板应包含300个字符的限制、禁用词列表和语气规范。在进行批量测试之前，先用三到五个人测试每个模板。审查测试结果并不断改进提示，直到效果始终良好。

批量生成

按细分市场分批生成笔记。如果每日生成量超过 30 条，请使用 AI API 集成到您的电子表格中。将所有生成的笔记保存回电子表格的专用列中。

人工审查

发送前请仔细阅读每一条信息。核实准确性，检查字数，评估语气是否恰当，并进行“这是否令人毛骨悚然？”的测试。将每条信息标记为已批准、需要编辑或重新生成。

发送和跟进

每天手动发送 20 到 50 个请求，分散在一天中进行。请求被接受后 24 到 48 小时内，发送一条简短的对话式消息进行跟进，消息结尾以一个问题结尾。按用户群体跟踪接受率和回复率，以便随着时间的推移不断优化您的策略。