问所有这些内容并将每个内容中的文
，单击顶部的“分析和工具”栏 从“分析”菜单中，单击“展示次数” 将日期范围设置为 365 天。您想要尽可能多的数据。 单击右上角的蓝色“导出”按钮，将数据下载为 Excel 电子表格。该文件将有几个选项卡。“热门帖子”选项卡是最重要的。 清理它并添加更多数据 您需要从“分析”>“帖子”报告中滚动浏览最热门的帖子，单击每个帖子并将数据一次移动一个单元格到电子表格中。倒一杯咖啡，心情舒畅。可能还要等一下。或者聘请虚拟助理。 最后，您需要一个“帖子文本”列，其中包含每个 LinkedIn 帖子的文本。是的，这意味着访本复制并粘贴到这个新列的单元格中。 如果帖子涉及不同的主题，则手动对所有 50 个帖子进行分类会很有用。人工智能可以做到这一点，但不如你。因此，添加“主题类别”作为另一列。这些类别应与 手机号码数据 您的内容策略和博客上的类别保持一致。如果您发布视频和民意调查，请创建一个“类型”列并标记它们。 这些栏目非常重要。没有它们，人工智能就无法输入主题和文本。除了时间之外
https://zh-cn.asiaemaillist.me/wp-content/uploads/2023/12/image-300x169.jpg
，这一切都只是没有上下文的数据。 一旦您完成了这个强力的数据输入项目，您的数据应该如下所示： 包含所有 LI 社交媒体帖子的 CSV 文件 将您的 LinkedIn 帖子数据转换为良好的结构化格式？伟大的！让提示开始。 从简单的角色和目标提示开始并上传数据。然后开始寻求见解。可能的分析类型有很多，我将列出许多提示，仅显示其中一些的示例输出。 您是一位专业的社交媒体营销数据分析师，擅长从社交媒体帖子的数据中寻找见解。您的目标是从营销数据中找到可以推动社交媒体营销策略决策的见解。我向您提供的数据显示了一年内发布到个人 LinkedIn 帐户的热门 LinkedIn 帖子的效果。你能分析一下吗？ 它应该确认
頁:
[1]