Jev 분류가 Gojiberry 아웃리치 메시지 700통을 성적과 어긋남으로 채점합니다

작성자: Romàn

분류

Romàn

이 사용 사례 분류

  • Classification1.00
  • Shipped0.78
  • Measured0.99
  • Usefulness0.60
  • Community post1.00
  • Ready0.96
  • Specific case0.59
  • Copy quality0.54
  • Creativity0.80
  • Distinct intent0.91
비용
$0.09
지연
40 seconds for 700 leads
결과
잠재 고객 700명을 메시지 성적과 어긋남으로 채점했습니다

각 개인화 아웃리치 메시지가 어떻게 성적할지, 잠재 고객과 어긋나는지를 Jev에 묻습니다.

각 개인화 아웃리치 메시지가 어떻게 성적할지, 잠재 고객과 어긋나는지를 Jev에 묻습니다.

Romàn의 트윗은 의도 높은 잠재 고객 700명에 대한 Gojiberry Jev 실행입니다. 이어서 영상은 개념 예고이며 제품 영상이 아니라고 말합니다. 제품은 https://gojiberry.ai입니다. 초안 글을 채점하는 SuperX, 실시간 광고를 붙이는 StealAds와는 다릅니다.

공개된 실행은 메시지 성적을 예측하고, 확신 점수를 붙이고, 잠재 고객과 메시지의 어긋남을 찾았습니다. 메시지는 보내지 않았습니다. 트윗은 잠재 고객 채점, 잠재 고객에 맞는 메시지 맞추기 등 나중 일도 적습니다. 그것은 이 실행에 올리지 않습니다. Jev 결합은 곧 GojiberryAI와 MCP에 들어갑니다.

트윗은 잠재 고객 700명에 40초, $0.09를 냅니다. 정확도 숫자는 내지 않으므로, 지표 행은 그 합을 남깁니다.

작동 방식

  1. 의도 높은 잠재 고객 700명과 개인화 아웃리치 메시지를 싣습니다
  2. 각 메시지가 어떻게 성적할지, 잠재 고객과 어긋나는지를 Jev에 묻습니다
  3. 확신 점수를 그 답과 남깁니다
  4. 같은 실행을 GojiberryAI와 MCP에 넣습니다