如何利用人工智慧實現個人化訊息（避免讓人覺得毛骨悚然）

閱讀時間： 6 分鐘

首先，讓我們來了解一下人工智慧個人化LinkedIn推廣究竟是什麼意思。它指的是使用 人工智慧用於客製化訊息 根據個人的角色、行業或活動來發送訊息，而不是發送通用的複製貼上文字。

為什麼人工智慧如今已成為現代外展活動的一部分

LinkedIn上的客戶拓展方式已經改變了。人們能迅速辨識出範本郵件，收件匣裡堆滿了郵件，而且大多數買家在回覆之前就已經了解了郵件的背景資訊。
AI 個人化功能可協助您大規模地維持推廣的相關性，而無需花費數小時研究每位使用者資料。

你還在向所有人發送同樣的訊息嗎？
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為什麼糟糕的個人化體驗會讓人感覺“毛骨悚然”

糟糕的個人化體驗並非因為人們不喜歡相關性而失敗。
它之所以失敗，是因為它跨越了一條看不見的舒適線。

在LinkedIn上，用戶期待的是專業訊息，而不是個人分析。
當一則訊息讓人感覺具有侵入性、經過過度研究或過於具體時，大腦會立即將其標記為不安全或自動化訊息——即使其意圖是好的。

有效的個人化行銷和令人毛骨悚然的推廣之間的差異不在於投入多少精力。
這是界限。

以下是LinkedIn個人化訊息產生反效果的最常見原因。

它使用了過於私人的細節

如果你的訊息涉及過於私密、過於具體或過於「離譜」的內容，就會引發與被監視相同的反應。
好的個人化是專業的，而不是個人化的。
令人毛骨悚然的個人化體驗就像：“我窺探了你的生活。”
智慧個性化給人的感覺就像：“我了解你的工作環境。”

它會引用過時的或不相關的資料。

提及幾年前的貼文、他們已經不再從事的工作或過時的成就，會讓你看起來像是在蒐集數據而不是在認真傾聽。
如果參考文獻不是最近的或明顯相關，請跳過。

聽起來像是事先寫好的劇本，或是假的。

過於精雕細琢的線條、刻意營造的興奮感或過於完美的結構會讓人誤以為它是自動化的——即使它並非如此。
解決方法很簡單：像個尊重時間的真人一樣寫作。

它太想給人留下深刻印象了。

炫耀人脈、誇大讚美之詞，或是在開場白中充滿「看我多麼了解你」的語氣，都會破壞信任。
你不需要進行深入的研究才能與時俱進，你只需要找到正確的切入點。

為什麼個人化在 LinkedIn 推廣中仍然至關重要

儘管自動化程度不斷提高，但個人化並沒有失去其力量，反而變得更加重要。

當收件匣裡充斥著千篇一律的郵件時，人們不會因為對方的努力而有所回應。
它們會對相關性做出反應。

個性化之所以有效，是因為它體現了意圖。它表明資訊是針對特定角色、問題或情境而創建的，而不是隨機發送給某個清單。如果運用得當，個人化不會讓人覺得突兀或冒犯，反而會顯得恰到好處。

在現代 LinkedIn 推廣中，個人化的目標不是為了引人注目。
這樣才能自然地融入你的受眾正在進行的對話中。

相關性決定回覆數量

大多數人並非因為討厭人脈拓展而忽略對外聯絡。
他們選擇忽略它，因為感覺它與自己無關。
個人化之所以有效，是因為它能快速回答一個無聲的問題：“你為什麼要專門聯繫我？”

熟悉感能建立信任

一個簡短而準確的背景線索——角色、行業、問題領域或最近的活動——就能產生熟悉感。
這表示你沒有發送垃圾郵件。
這樣一來，人們就可以更輕鬆地簡單地回答「是」或「現在不行」。

簡單的背景介紹比大量的研究更有效

你不需要提及他們的大學、嗜好或人生里程碑。
在 B2B 領域，最佳的個人化方式通常是一句話背景介紹加上一個明確的談話理由。

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哪些數據可以安全地用於個人化設定？

並非所有數據都適合在LinkedIn推廣中使用。

安全的個人化利用的是人們在職業環境中主動公開的資訊。它關注的是工作，而非生活。它關注的是訊號，而非假設。

當宣傳活動是基於公開的、與角色相關的數據時，會讓人感到尊重和及時。而當宣傳活動依賴推斷或抓取的個人資訊時，即使資訊本身在技術上是準確的，也會讓人感到侵犯隱私。

規則很簡單：如果語境有助於開啟專業對話，就可以安全使用。但如果它涉及對某人個人生活、動機或行為的解讀，則不宜使用。

職位

職位名稱有助於你正確地展開對話。
銷售主管和營收營運經理的關注結果不同，即使他們在同一家公司工作。
利用標題相關的上下文，使您的訊息更具針對性，而不會顯得突兀。

公司類型

新創公司、中型市場團隊和大型企業組織的運作方式各不相同。
公司類型有助於您設定關於速度、工具、流程和優先順序的合理假設。

行業

行業背景允許你使用熟悉的語言。
它還可以幫助你避免使用「我幫助企業發展」這類泛泛而談的說辭，因為這類說辭通常毫無意義。

最近的貼文或活動

這是最安全、最有效的個人化輸入方式之一——前提是它是最新的、相關的。
提及他們選擇公開分享的內容，並盡量輕鬆幽默地表達：
你不是在分析他們的想法，而是在回應他們顯而易見的工作訊號。

共享群組或活動

共享資訊可以減少摩擦。
不是“我們是陌生人”，而是“我們身處同一個房間”。
將共同參與的群組/活動作為簡單的開場白，而不是親密關係的證明。

Konnector 的應用程式場景：標籤 + AI 評論

Konnector 透過標籤協助您細分潛在客戶，然後根據正確的上下文類別進行個人化推廣，從而簡化了這個過程。
與其從頭開始重寫所有內容，不如建立基於角色和行業的變體，這些變體聽起來仍然像人類的語言。
此外，Konnector 的 AI 產生的評論旨在確保其有效性和相關性——因此，您的互動能夠自然地支持您的推廣活動，而無需強行表達「貼文真棒！」之類的想法。

如何在LinkedIn推廣中使用人工智慧

在 LinkedIn 推廣中，人工智慧的最佳作用是輔助人類意圖而不是取代人類意圖。

使用人工智慧的目標並非發送更多訊息，而是發送更優質的訊息——更快、更穩定、更準確。如果運用得當，人工智慧可以幫助團隊在規模化營運中保持資訊相關性，同時又不失語氣、時機和信任。

問題在於，當人工智慧被視為對外溝通的核心而非輔助工具時，訊息就會顯得過於刻意、缺乏人情味，或是脫離了真實的對話。

正確使用人工智慧可以幫助你有系統地提升相關性，同時保持資訊的親和力。

人工智慧應作為助手，而非替代品。

人工智慧應該加快思考速度，而不是取代思考。
最有效的宣傳仍源自於明確的意圖：
這是為誰準備的？為什麼是現在？下一步是什麼？
利用人工智慧進行草擬、完善和調整。
邏輯、語氣和界線由你決定。

人工智慧個人化應用的最佳實踐

人工智慧個人化最有效的方法是專注於模式而不是人。

與其試圖營造濃厚的個人氛圍，人工智慧應該可以幫助你針對合適的受眾群體，持續且大規模地運用適當的脈絡。這樣既能保持訊息的相關性，又不會越界。

在 LinkedIn 拓展人脈方面，人工智慧最強大的應用情境是可預測的、可重複的、角色感知的——相關性比創造力更重要。

基於角色的訊息傳遞

人工智慧可以快速產生針對不同工作職能量身定制的變體，而無需改變您的核心產品/服務。
這意味著你的訊息保持不變，但表達方式會根據對方真正關心的內容而改變。

產業背景

人工智慧可以幫助你替換例子、痛點和語言，讓你的表達更貼近產業實際情況。
個人化之所以讓人覺得明智（而不是令人毛骨悚然），是因為它與業務背景有關。

基於活動的開場白

人工智慧非常適合將一篇新發布的文章轉換成一個簡短、自然的開頭。
原則是：只談話題，不談人格。
用一句話概括，然後轉而說明進行外聯活動的原因。

人工智慧絕對不該做什麼

在 LinkedIn 推廣中，人工智慧有一些明確的界線不應逾越——無論工具多麼先進，數據多麼好。

當人工智慧從輔助溝通轉向解讀個人意圖時，信任就會遭到破壞。即使是準確的猜測，如果對方沒有明確表達過，或與專業對話無關，也會讓人覺得被侵犯。

最安全的規則是：如果人類在第一條訊息中都不願意對陌生人說的話，人工智慧也不應該寫出來。

永遠不要猜測別人的私生活。

不對人際關係、健康狀況、家庭、居住地、財務狀況或生活方式做任何假設。
即使人工智慧可以推斷出來，你也不應該使用它。

保持個人化內容的專業性。

切勿過度分析個人資料

避免發送感覺像是在報告的訊息：
「我注意到你在 2018 年做了 X，然後在 2020 年做了 Y，你的職業發展軌跡表明…”
那不是個人化，那是監視的感覺。

永遠不要試圖顯得「過於完美」。

人工智慧可以寫出簡潔明了的文字，但過於簡潔的文字看起來就像是自動產生的。
簡單一點總比「行銷腔」強。

利用人工智慧來提升相關性，而不是增加尷尬感。
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總而言之，人工智慧產生的評論可以在不產生虛假互動的情況下提高您的曝光度。
人工智慧輔助的資訊建議可以加快資訊傳播速度，同時又不失你的聲音。
基於角色和產業的個人化能夠大規模地保持資訊的關聯性。
人工智慧應該讓外展工作感覺更人性化，而不是怪異。

如果你想獲得回复，目標不是“更用力地個性化”，而是更巧妙地個性化——使用安全、清晰、專業的信號，以及尊重界限的語氣。
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