Как через GPT-3 построить цепочку холодных сообщений для Linkedin, заодно выяснив боли сегмента Ребят, это просто пушка! Подсмотрел у чувака с 38% reply rate из прошлого поста. Как через GPT-3 построить цепочку холодных сообщений, релевантную для определенного сегмента. Для примера возьмем Head of AI, которым я сейчас продаю сервис разметки данных. Запрос 1: Встань на место руководителя отдела искусственного интеллекта. Перечисли 3 основных челленджа на 2023 год, уделяя особое внимание разметке данных. Кратко через ключевые пункты. Запрос 2: Теперь перечисли 3 симптома для каждой из вышеперечисленных проблем. Кратко через ключевые пункты. Запрос 3 (получим первое сообщение цепочки): Теперь я хочу построить последовательность исходящих сообщений про 9 болей, чтобы руководитель отдела AI ответил на мои сообщения. Используй следующий шаблон для каждого сообщения: Вопрос: Вопрос, основанный на одном из 9 симптомов, перечисленных выше. Тизер: Потенциальный ресурс, который поможет облегчить симптом, упомянутый в вопросе. Призыв к действию: Простой вопрос для получения ответа Запрос 4 (получим 3 фоллоапа): Пропиши последовательность фоллоапов для каждой из 9 болей, упомянутых выше. Осталось заA/Bтестить!