Vyombo vya AI Ambavyo Husaidia Waundaji wa LinkedIn Kuandika Machapisho Yanayoenea Virusi

Mnamo 2023, Emma, ​​mwana mikakati wa uuzaji kutoka New York, alijikuta akitumia masaa mengi kuunda machapisho ya LinkedIn ambayo hayakuvutia sana. Licha ya utaalam wake, kuvunja kelele kwenye jukwaa kulihisi kama vita vya kupanda. Weka zana zinazoendeshwa na AI iliyoundwa mahususi kusaidia watayarishi wa LinkedIn kuandika machapisho ambayo yanasikika na kusambazwa mtandaoni. Ubunifu huu unabadilisha jinsi wataalamu wanavyoungana, na kubadilisha masasisho ya kawaida kuwa hadithi za kuvutia zinazovutia watu kote ulimwenguni.

Waundaji wa Linkedin: Jedwali la Yaliyomo

• Kuchunguza Jenereta za Maudhui Zinazoendeshwa na AI kwa Uundaji wa Chapisho la LinkedIn
• Zana za Kuchanganua Hisia za Kutumia Kutengeneza Vichwa vya Habari vinavyohusika
• Kutumia Maarifa Yanayoendeshwa na Data ili Kuboresha Muda na Ufikiaji wa Chapisho
• Kuunganisha Mapendekezo ya Hashtag yenye AI ili Kuongeza Mwonekano
• Kupima Mafanikio kwa kutumia Dashibodi za AI Analytics kwa Ushirikiano wa LinkedIn
• Kutumia Uchakataji wa Lugha Asilia ili Kuboresha Uwazi na Athari za Chapisho
• Kuendesha Jaribio la A/B la Tofauti za Machapisho kwa kutumia AI kwa Uhai wa Juu Zaidi
• Maswali na Majibu
• Mawazo ya Mwisho

Kuchunguza Jenereta za Maudhui Zinazoendeshwa na AI kwa Uundaji wa Chapisho la LinkedIn

Linapokuja suala la kuunda machapisho ya LinkedIn ambayo huvutia umakini na kuhimiza ushiriki, jenereta za maudhui zinazoendeshwa na AI zimekuwa zana muhimu kwa waundaji wengi. Zana kama Jasper AI na Writesonic kutoa modeli za lugha za hali ya juu ambazo zinaweza kutoa kwa haraka maudhui yaliyoundwa vizuri, ya kitaalamu yaliyolengwa kwa tasnia na tani mahususi. Kwa mfano, mshauri wa masoko ambaye alitumia Jasper AI kwa miezi mitatu aliripoti 35% kuongezeka kwa ushiriki baada ya kwa kutoa maudhui ya uongozi wa fikra yenye miito ya hila ya kuchukua hatua, ambayo huenda ilichukua masaa kutayarisha mwenyewe.

Mojawapo ya faida muhimu zaidi za jenereta za maudhui ya AI ni uwezo wao wa kushinda kizuizi cha mwandishi na kudumisha ratiba thabiti ya uchapishaji. Kwa mfano, Copy.ai inajumuisha kipengele kiitwacho "Kiboresha Maudhui," ambacho huboresha mawazo ghafi kuwa aya zilizoboreshwa mtiririko wa lugha asilia, kuokoa watumiaji hadi 50% ya muda wao wa kawaida wa kuunda maudhui. Mtaalamu wa Utumishi anayetumia zana hii alishiriki jinsi walivyochapisha angalau machapisho mawili kwa wiki bila kudhabihu ubora, na kuwasaidia kukuza mtandao wao kwa karibu miunganisho 1,000 ndani ya miezi sita pekee.

Zaidi ya utengenezaji wa maandishi ya kimsingi, zana zingine za AI zinajumuisha maarifa yanayotokana na data kurekebisha machapisho kwa ufikiaji wa juu zaidi. Mtunzi wa Maudhui wa AI wa LinkedHelper inaweza kuchambua maneno muhimu yanayovuma na jargon maalum ya tasnia, kupendekeza vishazi vilivyoboreshwa ambavyo vinaendana na hadhira ya kitaaluma ya LinkedIn. Mbinu hii imesaidia waanzilishi wa B2B SaaS mara mbili ya wastani wa ushiriki wao wa chapisho kwa kupachika maneno muhimu na maswali ya kuvutia yanayopendekezwa na kanuni. Inachanganya vyema ustadi wa ubunifu na dhamira ya kimkakati, kuwawezesha waundaji kutumia sanaa na sayansi katika machapisho yao.

Zana	Kipengele cha Msingi	Mfano Matokeo	Muda uliopangwa
Jasper AI	Violezo vya chapisho vinavyolengwa na sekta	35% kuongezeka kwa ushiriki wa machapisho ya uuzaji	Miezi 3
Copy.ai	Kiboresha maudhui & jenereta ya wazo	Ilichapishwa machapisho 2 kwa wiki, miunganisho +1,000	Miezi 6
Mtunzi wa Maudhui ya LinkedHelper AI	Uchanganuzi wa maneno na mwenendo kwa ajili ya uboreshaji	Wastani wa machapisho yaliyoshirikiwa mara mbili	Miezi 4

Zana za Kuchanganua Hisia za Kutumia Kutengeneza Vichwa vya Habari vinavyohusika

Kuunda vichwa vya habari vinavyogusa hisia na hadhira yako ni muhimu kwa kuendesha ushiriki kwenye LinkedIn, na zana za uchambuzi wa hisia wamekuwa wa thamani sana katika mchakato huu. Zana kama Uelewa wa Lugha Asilia wa IBM Watson na Tumbili Jifunze wezesha watayarishi kuchanganua sauti ya hisia ya tofauti za vichwa vya habari katika muda halisi. Kwa mfano, mshauri wa masoko alijaribu vichwa vitano tofauti vya chapisho lijalo ndani ya jukwaa la Watson aligundua kuwa vichwa vya habari vilivyo na mchanganyiko wa chanya na uharaka vilipata matokeo ya juu zaidi. Kichwa cha habari chenye ufanisi zaidi-"Fungua Uwezo Uliofichwa wa Timu Yako Katika Siku 30: Hivi ndivyo Jinsi"-kilionyesha kiwango cha juu cha kubofya cha 22% ikilinganishwa na chaguo zisizoegemea upande wowote wakati wa kampeni ya wiki mbili ya LinkedIn.

Mbinu moja madhubuti inahusisha kurudia vichwa vya habari na maoni ya uchanganuzi wa maoni kabla ya kuchapisha. Mtaalamu wa mikakati wa maudhui ya LinkedIn ametumiwa Lexalytics kurekebisha kasi ya kihisia ya vichwa vya habari kwa muda wa siku 10. Kwa kuhama kutoka kwa vichwa vya habari visivyo na utata kama vile "Sasisho kwa Mtiririko Wetu wa Kazi" kwenda kwa vile vinavyovutia zaidi kama vile "Jinsi Tulivyobadilisha Mtiririko Wetu wa Kazi hadi Kurejesha Saa 10 kwa Wiki," waliona ongezeko la 35% katika hisa na maoni ya chapisho. Maarifa haya yanaonyesha kwamba zaidi ya manenomsingi pekee, kuelewa mihemko ya vichwa vya habari huruhusu watayarishi kuunganishwa vyema na mawazo ya sasa ya hadhira yao.

Ili kuboresha maoni ya kichwa kwa ufanisi, watayarishi wanapaswa kujumuisha mfumo rahisi wa majaribio:

Hatua	Kitendo	Zana	Matokeo Yanayotarajiwa
1	Rasimu ya matoleo mengi ya vichwa vya habari	Hati za Google au Neno	Chaguzi nyingi za kujaribu
2	Changanua alama za hisia	IBM Watson, MonkeyLearn	Tambua ndoano zenye nguvu za kihisia
3	Chagua kichwa cha utendakazi wa hali ya juu	Mwongozo au usaidizi wa zana	Kuongeza uwezo wa kuhusika

Kwa kujumuisha uchanganuzi wa hisia katika mtiririko wao wa uandishi, waundaji wa LinkedIn sio tu wanakuza mvuto wa kihemko wa machapisho yao lakini pia kupata kingo inayoendeshwa na data katika kusimama nje katikati ya mipasho iliyojaa ya jukwaa. Mbinu hii inabadilisha uundaji wa vichwa vya habari kutoka kwa zoezi la kubahatisha hadi mchakato wa kimkakati ambao mara kwa mara hutoa maudhui ya kuvutia, yaliyo tayari kwa virusi.

Kutumia Maarifa Yanayoendeshwa na Data ili Kuboresha Muda na Ufikiaji wa Chapisho

Muda unaoendeshwa na data ni kibadilishaji mchezo kwa watayarishi wa LinkedIn wanaotaka kuongeza ushiriki. Zana kama Uchanganuzi wa Ngao na Uchambuzi wa Hootsuite kuwezesha watumiaji kuchambua utendakazi wa machapisho yaliyopita, na kufichua madirisha sahihi wakati hadhira yao inatumika zaidi. Kwa mfano, muuzaji wa B2B anayetumia Shield aligundua kuwa machapisho yaliyochapishwa kati ya 8:30 AM na 9:15 AM siku za Jumanne na Alhamisi yalipokea viwango vya juu zaidi vya 20% ikilinganishwa na nyakati zingine. Kwa kuhamisha ratiba yao ya uchapishaji kwa madirisha haya bora zaidi katika kipindi cha miezi mitatu, waliona maonyesho ya jumla yakiongezeka kwa 35% na sauti ya maoni kuongezeka kwa 50%, kuonyesha jinsi maarifa kama haya yanaweza kuathiri moja kwa moja uwezo wa virusi.

Zaidi ya kutambua saa za kilele, zana zinazoendeshwa na AI kama Hivi majuzi.ai ongeza mwingiliano wa kihistoria na uchanganuzi wa hisia ili kupendekeza mwani bora wa uchapishaji. Hivi majuzi, AI inaweza kuchambua maelfu ya sehemu za kugusa kwenye mtandao wa mtayarishaji wa LinkedIn ili kupendekeza sio tu. lini, lakini pia mara ngapi kushiriki maudhui bila wafuasi wengi. Mfano kutoka kwa mchambuzi wa tasnia ulionyesha kuwa baada ya kutekeleza mapendekezo ya wakati wa Hivi majuzi-haswa kulenga machapisho ya mapema alasiri karibu 1 PM na kupunguza uchapishaji wa kila siku kutoka mara tatu hadi mbili-zao. kiwango cha ushiriki kuboreshwa kwa 45%, huku hisa zikiongezeka maradufu ndani ya miezi miwili.

Ili kuweka muktadha wa mifumo hii ya muda, zingatia ramani hii ya joto ya kila wiki iliyorahisishwa inayotokana na data ya Shield Analytics kwa ukurasa wa LinkedIn wa kampuni ya SaaS ya ukubwa wa kati:

Siku	7-9 AM	12-2 PM	4-6 PM
Jumatatu	Kati	Juu	Chini
Jumatano	Chini	Juu	Kati
Ijumaa	Chini	Kati	Chini

Aina hii ya uchanganuzi wa punjepunje huwapa watayarishi uwezo wa kuratibu machapisho wakati wa nafasi zenye ufikiaji na mwingiliano bora zaidi. Hatimaye, kuchanganya muda unaoendeshwa na data na maudhui thabiti, ubora-mara nyingi huundwa kwa usaidizi wa wasaidizi wa uandishi wa AI kama vile Jasper au GumzoGPT-huweka waundaji wa LinkedIn ili kufungua virusi na kujenga jumuiya za kudumu.

Kuunganisha Mapendekezo ya Hashtag yenye AI ili Kuongeza Mwonekano

Kutumia zana za mapendekezo ya lebo ya reli kulingana na AI kunaweza kuinua kwa kiasi kikubwa mwonekano wa maudhui ya mtayarishaji wa LinkedIn na viwango vya ushiriki. Majukwaa kama vile Hashtagify na RiteTag kutumia kanuni za kujifunza mashine kuchanganua mada zinazovuma, tabia ya hadhira, na manenomsingi mahususi ya tasnia, ikipendekeza lebo za reli ambazo zinaangazia soko lako lengwa kwa wakati halisi. Kwa mfano, mshauri wa masoko anayetumia RiteTag aligundua ongezeko la 25% la maonyesho ya chapisho ndani ya wiki sita kwa kubadili kutoka kwa lebo za reli za jumla kama vile #masoko kwa AI-iliyopendekezwa, masharti niche kama vile #B2BContentStrategy na #GrowthHackingTips.

Kujumuisha zana hizi za AI kwenye mtiririko wa uundaji wa yaliyomo kunaweza kuokoa wakati na kuboresha usahihi. Hebu wazia mtayarishi akitayarisha chapisho kuhusu mbinu endelevu za biashara: kwa kuingiza mada kuu kwenye zana kama vile. Jenereta ya AI ya Hashtag, wanapokea orodha iliyoratibiwa ya lebo za reli husika zilizoorodheshwa kulingana na umaarufu, ushindani, na ongezeko la matumizi ya hivi majuzi. Mbinu hii husaidia kuepuka vitambulisho vilivyojaa kupita kiasi, kuweka chapisho ili kufikia makundi maalum ya kitaaluma yanayohusika sana. Mwanablogu mmoja wa LinkedIn aliripoti kwamba baada ya kutumia mara kwa mara lebo za reli zilizopendekezwa na AI kwa muda wa miezi mitatu, idadi ya wafuasi wao iliongezeka kwa 40%, jambo linaloonyesha uwezo wa utatuzi mahiri wa lebo ya reli.

Ili kufafanua athari za kiutendaji, jedwali lililo hapa chini linaonyesha kisa dhahania cha miezi 3 kulinganisha mikakati ya alama za reli kulingana na AI dhidi ya uteuzi wa mikono:

Kipimo	Hashtag za Mwongozo	AI-Zilizopendekezwa Hashtag
Wastani wa Maonyesho ya Chapisho	5,000	8,400
Kiwango cha Uchumba	3.2%	5.1%
Ukuaji wa Wafuasi	12%	40%

Chombo kingine cha ubunifu kupata traction ni Linkfluence Radarly, ambayo inachanganya usikilizaji wa kijamii na AI ili kupendekeza lebo za reli kulingana na mazungumzo yanayoibuka karibu na tasnia au matukio mahususi. Watayarishi wanaochapisha maudhui kwa wakati unaofaa, yaliyoboreshwa kwa lebo ya reli wakati wa makongamano ya tasnia au mizunguko ya habari zinazovuma hupata maudhui yao yakiwa yameboreshwa zaidi. Kwa mfano, mchambuzi wa masuala ya fedha anayetumia Radarly kabla ya mkutano mkuu wa fintech aliweza kuongeza ufikiaji wao mara nne kwa kugusa lebo za reli muhimu kama vile. #Fintech2024 na #Mitindo ya Benki ya Dijiti.

Hatimaye, kuunganisha mapendekezo ya reli inayoendeshwa na AI huruhusu waundaji wa LinkedIn kusonga zaidi ya kubahatisha na angavu, kukuza mikakati inayoendeshwa na data ambayo mara kwa mara huongeza mwonekano wa chapisho, kuvutia hadhira ya niche, na kuharakisha ukuaji wa kikaboni.

Kupima Mafanikio kwa kutumia Dashibodi za AI Analytics kwa Ushirikiano wa LinkedIn

Kufungua uwezo halisi wa uundaji wa maudhui yanayoendeshwa na AI kwenye LinkedIn hutegemea kuelewa jinsi machapisho yako yanavyofanya kazi, na hapo ndipo dashibodi za uchanganuzi wa AI hutumika. Majukwaa kama Uchanganuzi wa Ngao na Kitengo cha Analytics cha LinkedIn wape watayarishi mtazamo wa punjepunje wa vipimo vya ushiriki, kutoka kwa ukuaji wa maonyesho hadi uchanganuzi wa maoni. Kwa mfano, Emily, mshauri wa masoko wa B2B, alitumia Shield Analytics kwa muda wa siku 60 kufuatilia ufikiaji wa chapisho lake na kugundua kuwa machapisho yake yaliyoratibiwa na AI yalikuza kiwango cha juu cha ushiriki cha 25% ikilinganishwa na masasisho yaliyoandikwa kwa mikono. Kwa kuchanganua data hii kupitia ramani za joto za dashibodi na maneno muhimu ya utendaji wa juu, aliboresha ratiba yake ya uchapishaji na mandhari ya maudhui ili kuongeza mwingiliano wa hadhira yake zaidi.

Mojawapo ya sifa kuu za dashibodi za uchanganuzi wa AI ni uwezo wao wa kuangazia muundo katika vipimo vingi kwa wakati halisi. Fikiria kisa cha Raj, mjasiriamali wa programu ambaye aliajiriwa Zana ya uchanganuzi ya AI ya CIENCE ya LinkedIn ili kufuatilia jinsi miundo tofauti ya machapisho-kama vile vijisehemu vya video, kura za maoni na masasisho ya maandishi pekee-yalivyotekelezwa kwa muda wa miezi mitatu. Dashibodi ilifichua kuwa machapisho ya video yalipata karibu mara mbili ya sauti ya maoni ndani ya saa 24 baada ya kuchapishwa, na hivyo kumfanya Raj kuongeza kasi ya maudhui ya video yake kwa 40%. Maarifa haya yanayoweza kutekelezeka yalitafsiriwa katika ukuaji unaoonekana huku hesabu ya wafuasi wake ikiongezeka kwa 18% na maombi ya muunganisho wa ndani yakiruka kwa 30% katika kipindi cha robo mwaka.

Ili kufanya usimulizi wa hadithi unaoendeshwa na data upatikane zaidi, baadhi ya dashibodi za AI zinaweza kuhamisha ripoti au kuunganishwa na zana maarufu za lahajedwali. Ifuatayo ni mfano rahisi wa jedwali linalofupisha vipimo vya ushiriki kwa zaidi ya mwezi mmoja kwa mtayarishaji wa LinkedIn kwa kutumia uchanganuzi wa AI:

Aina ya Maudhui	Maonyesho ya wastani	Kiwango cha wastani cha Uchumba	Maoni kwa kila Chapisho
Maandishi yanayotokana na AI	15,300	4.7%	37
Video iliyosaidiwa na AI	22,100	6.3%	52
Machapisho ya Mwongozo	12,800	3.5%	28

Kwa kutumia dashibodi hizi, waundaji wa LinkedIn wanaweza kuboresha mikakati yao ya maudhui mara kwa mara kila wiki au kila mwezi kulingana na hatua za lengo badala ya angavu pekee. Mchanganyiko wa uundaji wa maudhui ya AI na uchanganuzi thabiti sio tu unakuza maamuzi bora ya uchapishaji lakini pia hukuza ushiriki wa kina wa jamii kwa wakati. Hatimaye, inabadilisha mchakato changamano wa uundaji wa maudhui ya virusi kuwa mzunguko wa ukuaji unaoendelea, unaoweza kudhibitiwa.

Kutumia Uchakataji wa Lugha Asilia ili Kuboresha Uwazi na Athari za Chapisho

Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) umekuwa kibadilishaji mchezo kwa watayarishi wa LinkedIn unaolenga kuongeza uwazi na athari za machapisho yao. Kwa kutumia zana zinazoendeshwa na AI kama vile Sarufi na Mwandishi.AI, watayarishi wanaweza kuboresha lugha yao ili iweze kufikiwa na kuvutia. Kwa mfano, mshauri wa masoko kwa kutumia mapendekezo ya utambuzi wa sauti na uwazi ya Grammarly aliweza kufupisha chapisho tata, lenye uzito wa jargon hadi chini ya maneno 150 huku akidumisha nuances ya ujumbe. Marekebisho haya, yaliyofanywa katika mfululizo wa mabadiliko yaliyochukua siku tatu, yaliongeza ushiriki wao wa machapisho kwa 45% ikilinganishwa na maudhui sawa ya awali.

Mafanikio mengine yanatoka kwa majukwaa kama Mhariri wa Hemingway, ambayo hutumia algoriti za NLP kuangazia sentensi zenye mkanganyiko, sauti tulivu, na mitego changamano ya msamiati-ya kawaida ambayo hupunguza nguvu ya ujumbe. Kocha wa mauzo alifanya majaribio na Hemingway zaidi ya wiki mbili, mara mbili kwa wiki, na akagundua kuwa kurahisisha machapisho yake kulisababisha ongezeko la 30% la maoni na hisa. Uwekaji alama wa kifaa katika wakati halisi wa kusomeka ulimsaidia kufikia kiwango cha kusoma cha darasa la 8, na kuhakikisha kuwa mawazo yake yanapatana na hadhira pana zaidi.

Zaidi ya sarufi na usomaji, zana za hali ya juu za NLP kama Maneno na Persado kuchambua vichochezi vya hisia na saikolojia ya mnunuzi iliyopachikwa katika lugha. Kwa mfano, mwanzilishi wa SaaS alitumia njia mbadala zinazozalishwa na AI ya Persado wakati wa kampeni ya mwezi mzima ili kuboresha vifungu vya wito wa kuchukua hatua ndani ya machapisho ya LinkedIn. Matokeo? Kiwango cha juu cha 25% cha kubofya kwenye maonyesho ya bidhaa na mwinuko unaopimika katika ukuaji wa wafuasi. Kwa kuchanganya maarifa ya lugha ya zana hizi na sauti zao za kibinafsi, watayarishi wanaweza kutengeneza machapisho ambayo hayajulishi tu bali yanaunganisha na kushawishi kikweli.

Zana	Kipengele Msingi cha NLP	Tumia Kesi	Matokeo Yaliyopimwa	Muda uliopangwa
Sarufi	Utambuzi wa Toni na Uwazi	Kurahisisha machapisho changamano	45% kuongezeka kwa ushiriki	siku 3
Mhariri wa Hemingway	Alama ya Kusomeka	Kupunguza sauti tulivu na utata	30% ya maoni na hisa zaidi	Wiki 2 (kwa wiki mbili)
Persado	Uboreshaji wa Kihisia na Kisaikolojia	Kuboresha CTA katika machapisho	25% ya juu ya kiwango cha kubofya	mwezi 1

Kuendesha Jaribio la A/B la Tofauti za Machapisho kwa kutumia AI kwa Uhai wa Juu Zaidi

Kuunganisha AI ili kufanya majaribio ya A/B ya tofauti za machapisho ya LinkedIn kumebadilisha jinsi watayarishi wanavyoboresha ubora wa virusi na ushirikiano. Badala ya kubahatisha mwenyewe vichwa vya habari, wito wa kuchukua hatua, au umbizo la maudhui hufanya vyema zaidi, majukwaa yanayoendeshwa na AI kama vile Maneno na Persado kuzalisha marudio mengi ya chapisho na kuyasambaza kwa vipande vilivyogawanywa vya hadhira. Ndani ya saa 24 hadi 48 pekee, zana hizi zinaweza kukusanya viwango vya kubofya-kupitia data ya ushiriki, zinazopendwa, maoni-na kutambua tofauti zinazofanya kazi zaidi kwa uhakika wa takwimu. Kwa mfano, mshauri wa masoko wa B2B kwa kutumia Phrasee aliripoti ongezeko la 30% katika uchumba baada ya wiki mbili kwa kurejea vichwa vya habari vilivyowavutia watazamaji wa C-suite.

Baadhi ya mifumo ya AI inachukua hatua hii zaidi kwa kuunganisha na API ya LinkedIn na kufuatilia metriki za wakati halisi ili kuboresha kila mara tofauti za machapisho zinazofuata. Zana kama GrowthBot na AdCreative.ai tumia uchakataji wa lugha asilia ili kurekebisha sio tu maneno bali kuchagua toni ya hisia kati ya mitindo ya kitaalamu, kirafiki, au ya haraka kwa demografia mahususi ya wafuasi. Unyeti huu wa muktadha unaweza kukunjwa katika maarifa ya pili kama vile nyakati bora za uchapishaji, lebo za reli, na hata urefu wa chapisho, kuhakikisha kuwa watayarishi wanaweka ujumbe sahihi kila wakati mbele ya kitengo kidogo cha mtandao wao. Mwanzilishi mwenza wa teknolojia anayetumia AdCreative.ai aliona ushiriki ukiongezeka kwa 25% ndani ya siku 10 baada ya kutumia michanganyiko ya maudhui iliyoboreshwa ya AI ambayo ilisisitiza manufaa ya bidhaa kwa sauti ya mazungumzo zaidi.

Zana	Muda wa Mtihani	Kipimo muhimu	Matokeo
Maneno	Wiki 2	Kiwango cha Uchumba	+ 30% kuinua
AdCreative.ai	siku 10	Vipendwa na Maoni	+25% ukuaji
GrowthBot	Wiki 1	Bofya-Kupitia Kiwango	+ 18% uboreshaji

Jaribio la kiotomatiki la A/B pia huwaruhusu watayarishi wa LinkedIn kuzingatia zaidi mkakati wa ubunifu na kujenga hadhira badala ya wingi wa majaribio ya mikono na uchanganuzi wa data. Kwa kuongeza kasi na usahihi wa AI, watayarishi wanaweza kujaribu mawazo hatari zaidi au mapya zaidi ya machapisho, wakijua mfumo utatambua kwa haraka ikiwa mbinu hiyo inafaa au inahitaji marekebisho. Kwa muda wa mwezi mzima wa kampeni, mwajiri wa HR alitumia majaribio ya kiotomatiki ya mgawanyiko ya GrowthBot ili kuboresha mara kwa mara machapisho ya kusimulia hadithi ambayo hatimaye yaliongeza maradufu sauti ya maoni na kuboreshwa kwa kiwango kikubwa kutembelewa na wasifu, kuonyesha jinsi mafunzo ya kurudia-rudiwa yanayoendeshwa na AI yanavyochochea uhalisi wa hali ya juu katika hali halisi za ulimwengu.

Maswali na Majibu

AI inawezaje kunisaidia kuandika machapisho ya LinkedIn ambayo yanaenea kwa kasi?
AI inaweza kuunda ndoano za kuvutia umakini, muhtasari, na zana tofauti kama vile ChatGPT au Jasper inaweza kutoa mawazo 10 ya ndoano kwa chini ya dakika moja kwa majaribio ya A/B. Waundaji wengi hutumia AI kuandaa machapisho ya maneno 100-300, kisha wayaboresha kwa mikono; kupima tofauti hizo kwa wiki mara nyingi hufichua ni mtindo gani unaopata kiinua mgongo kikubwa zaidi katika uchumba.

Ni zana gani za AI ni bora kwa kuunda ndoano za kulazimisha na fomati za chapisho?
Kwa ndoano fupi, za punchy jaribu ChatGPT au Copy.ai kutoa vifunguaji vingi vya herufi 30-60, na utumie Postwise au Writesonic kuumbiza jukwa au kuorodhesha machapisho. Kwa kuwa LinkedIn inapunguza takriban herufi ~140 za kwanza, zana zinazotanguliza uongozi (k.m., hali ya kichwa cha habari cha Jasper) ni muhimu sana kwa kuongeza mibofyo ya "ona zaidi".

Kwa nini niangalie machapisho ya LinkedIn yanayotokana na AI?
Miundo ya AI kama vile ChatGPT inaweza kudanganya au kupotosha ukweli, kwa hivyo thibitisha madai dhidi ya vyanzo vya msingi kila wakati-k.m., angalia takwimu ya 2023 dhidi ya Utafiti asilia wa Pew au ripoti ya kampuni kabla ya kuchapisha. Kutumia utaratibu wa haraka wa kuangalia ukweli na zana kama vile Grammarly kwa manukuu kunaweza kuzuia uharibifu wa sifa na masahihisho baada ya chapisho kuonekana.

Ni mara ngapi watayarishi wanapaswa kutegemea AI wanapochapisha kwenye LinkedIn?
Tumia AI kwa mawazo na rasimu za kwanza mara kwa mara-watayarishi wengi hutoa machapisho 3 kwa wiki kwa kutumia zana kama vile ChatGPT kwa mawazo na Hootsuite au Postwise kwa kuratibu-kisha kuhaririwa na kila chapisho. Tekeleza mwanguko huo kwa wiki 4-8 ili kukusanya data ya kutosha (zinazopendwa, maoni, zilizoshirikiwa) ili kuona ni miundo ipi inayosaidiwa na AI hufanya vyema zaidi.

Mawazo ya Mwisho

Zana za kuandika za AI kama vile ChatGPT na Jasper zimekuwa vibadilishaji mchezo kwa watayarishi wa LinkedIn, hivyo kusaidia machapisho kufikia hadhira pana na kuchochea ushiriki wa kweli. Kwa vidokezo vinavyofaa na mguso wa utu, unaweza kugeuza sasisho za kawaida kuwa mazungumzo ya virusi. Jaribu zana hizi kwenye chapisho lako linalofuata na uone jinsi maudhui yako yanavyounganishwa kwa haraka.