CSATLAKOZTASSA A LINKEDIN VÁLLALATI OLDALAIT A MUSE-hez
Állítsa be a LinkedIn vállalati oldalak jelentését itt: Muse
Az Adzviser lekéri a forrásadatokat az MCP jelentéskészítő eszközeivel. A Muse ezeket az eredményeket használja fel a kérdések megválaszolására. Csatlakoztassa a forrást az Adzviser-ben, majd engedélyezze a Muse számára a kapcsolat használatát.
A LinkedIn vállalati oldalak összekapcsolása itt: Adzviser
Az Adzviser alkalmazásban jelentkezzen be a LinkedIn vállalati oldalakra, és engedélyezze az Adzviser számára, hogy beolvassa jelentési adatait. Adja hozzá a forrást a használni kívánt munkaterülethez a Muse területen.
Adzviser beállítási útmutató →Engedélyezze az Adzviser-t a Muse-ben
Nyissa meg Muse.ai és küldje el ezt a kérdést: „Tud csatlakozni a https://mcp.adzviser.com/http címen elérhető egyéni Adzviser MCP kiszolgálóhoz?” Válassza a Csatlakozás lehetőséget az Adzviser kártyán, jelentkezzen be az Adzviser szolgáltatásba, és végezze el az engedélyezést az MCP felületén. Ezután térjen vissza ide: Muse.
https://mcp.adzviser.com/httpEllenőrizze az első eredményt
Kérje meg a Muse asszisztenst, hogy sorolja fel az Adzviser munkaterületeit és azok forrásait. Válassza ki a munkaterületet, és erősítse meg a szervezetet. Az elemzés kiterjesztése előtt kérjen egy kis jelentést egy ismert időszakra vonatkozóan.
Az Adzviser jelentési kapcsolat csak olvasható. Adatokat tud lekérni elemzés céljából; nem szerkesztheti a forrásrekordokat vagy kampányokat.
HASZNOS ELSŐ LINKEDIN VÁLLALATI OLDALOK JELENTÉSE
Hasonlítsa össze az erősebb válasz mögötti bejegyzéseket
Készítsen jelentést, amelyet ellenőrizhet
Válassza ki az oldalbejegyzések meghatározott csoportját, és adja vissza a tartalomazonosítót, a szöveget, a közzétételi időt, a megjelenítéseket, a kattintásokat, a megjegyzéseket, a megosztásokat és az elköteleződési arányt. Külön rangsorolja a kattintásokat és a beszélgetéseket. Kérje meg a Muse asszisztenst, hogy adja meg a metrika ablakát, és mutassa meg a számlálókat a díjak mellett, hogy az egy interakciót tartalmazó, enyhén elosztott bejegyzést ne értelmezze túl.
Tartsa elkülönítve a követők számát a bejegyzések eredményeitől
A katalógus külön kezeli az összes követőt, az új követőket, valamint a fizetett és organikus módon szerzett új követőket. Az aktuális teljes követőszám nem azonos az adott időszakban szerzett követők számával. Az összesített tartalmi eredményekből a követőszám változása sem tulajdonítható automatikusan egyetlen bejegyzésnek.
A legerősebb bejegyzésekből készíts szerkesztői áttekintést
Kérje meg a Muse asszisztenst, hogy hasonlítsa össze az erősebb kattintási vagy megjegyzési teljesítményű bejegyzések témáit és cselekvésre ösztönzését. Kérjen tesztelendő ötletek listát a támogató bejegyzésazonosítókkal és egyértelmű mérőszámmal a következő felülvizsgálathoz.
A jelentés mérőszámai: Content impressions; Content clicks; Content comments; Content shares; Content engagement rate.
Vonatkozó bontások: Content id; Content text; Content published datetime.
Ezek a mezők kiindulópontként szolgálnak. Nem minden kombináció használható egyetlen jelentésben. A különböző jelentési szintekhez küldjön külön kéréseket, és tekintse meg a teljes mezőkatalógust a további elérhető mezőkért.
MÁSOLÁS A MUSE-BE
Futtassa le az első LinkedIn vállalati oldalelemzést
Illessze be ezt a csatlakozás után. Módosítsa az időszakot vagy a kutatás tárgyát, hogy megfeleljen a kérdésének, és hagyja, hogy a Muse erősítse meg a kiválasztást az eredmények lekérése előtt.
Az Adzviser használatával elemezze a LinkedIn vállalati oldalakat. Sorolja fel a munkaterületeimet, és kérdezze meg, hogy melyik kapcsolódó szervezetet használja. Válassza ki az oldalbejegyzések meghatározott csoportját, és adja vissza a tartalomazonosítót, a szöveget, a közzétételi időt, a megjelenítéseket, a kattintásokat, a megjegyzéseket, a megosztásokat és az elköteleződési arányt. Külön rangsorolja a kattintásokat és a beszélgetéseket. Kérje meg a Muse asszisztenst, hogy adja meg a metrika ablakát, és mutassa meg a számlálókat a díjak mellett, hogy az egy interakciót tartalmazó, enyhén elosztott bejegyzést ne értelmezze túl. A megfelelő jelentésekben használja a következő mutatókat: Content impressions, Content clicks, Content comments, Content shares, Content engagement rate. Bontási szempontok: Content id, Content text, Content published datetime. Ellenőrizze, mely mezők kérdezhetők le együtt, és a különböző jelentési szintekhez használjon külön táblázatokat. Adja meg a jelentés tényleges dátumait vagy a megfigyelési időszakot. Mutassa be az elemzés alapjául szolgáló adatsorokat, foglalja össze röviden a következtetést, és javasoljon egy következő elemzési lépést. Jelezze a hiányzó adatokat, és különítse el a megfigyelt változásokat a lehetséges magyarázatoktól.
