这种偶尔的批处理人工智能报告可能没问题
显示这两种类型的帖子的平均表现差异。 使用 TF-IDF 分析，哪些特定单词和哪些三词三元组在表现最好的帖子中出现过多？ LI 帖子中出现次数最多的 3 个词卦 同样，这些见解可能是显而易见的。具有特定属性的帖子可能与参与度密切相关。这些数据可能会为您提供内容创建的提示，告诉您使用特定的语言或社交帖子的长度。不幸的是，这种方法无法使用特定类型的图像。 战略分析提示： 使用语义距离分析，哪些子主题未在此处表示，但可能在此帐户上表现良好？您如何总结此数据集中体现的 LinkedIn 内容策略？ 最后一个特别有趣。您可能有一份记录在案的内容策略。它与 AI 对您的内容及其表现的看法相符吗？ 这种分析需要时间。那么这个费力的手动过程对您来说有意义吗？ 如果您来自一个验证内容策略的品牌，，并且可以 手机号码数据 为您节省 报告软件的成本。 如果您在社交媒体机构工作，定期为客户提供报告，那么使用付费服务显示持续绩效的实时流程会更加高效。 当然，人工智能和 LinkedIn 报告工具之间的区别在于，人工智能可以采取超越分析的下一步。如果您想执行下一步，则会出现以下提示： 内容生成提示： 生成包含 10 个示例标题的列表，这些标题可用于创建
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LinkedIn 帖子，从而根据此数据推动高水平的参与度。 使用此数据集中帖子的主题和语气，创建一个可能会带来高参与度、评论和转发的示例 LinkedIn 社交媒体帖子。 这些提示与 43% 的博主使用的想法生成提示类似。这种想法的产生是营销人工智能最常见的用例。 创建一个可以作为风格指南的单一提示，并提供给 ，以便 AI 能够以相同的声音、语气和风格有效地撰写未来的帖子。 然后，您可以获取该风格指南，对其进行编辑，然后与团队中的任何社交媒体营销人员分享，或使用它来通知对品牌指南的调整。 使用人工智能创建品牌指南 S作家、播客主持人和专家打开一
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