个新窗口 “了解哪些容没有达到目的非常重要。每周结束时，我都会查看我的帖子分析，看看我的受众喜欢什么，这样我就可以使用这些数据来创建更多内容，以解决我的受众在其业务中可能遇到的某些痛点。 许多人不知道在 LinkedIn 上发布什么内容，我总是告诉他们“询问 ”。我并不是建议您复制并粘贴插入的内容，我建议您使用输出作为内容三明治的“面包”。你
的三明治的核心是你在帖子中表达的观点。 。例如，假设您写了一篇简单的帖子，其中包含 3 个关于“如何改进业务中的 XYZ”的技巧。您可以将其插入 并要求其“将其重写为 LinkedIn 的长篇时事通讯文章，该文章引人入胜、有趣且信 手机号码数据 息丰富。” 获取输出并对其进行编辑，使其符合您的措辞、短语和标点符号风格。每周执行此操作将使您永远不会用完重新调整用途的内容。请记住，多
给他们他们想要的东西，少给他们不想要的东西。” 训练数据是质量的关键 所有这三种方法都有一个共同点：它们都依赖大量高质量的训练数据。这就是人工智能结果的秘密。这也是创造这些人工智能工具的大公司取得突破的原因。 当然，对于非常简单的人工智能用例，不需要培训。但所有营销人工智能从业者最终都会发现：我们为人工智能提供的数据越多（以及结构化数据越多），洞察力就会越好。 给它更多的数据 |
