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Linkedin Engager Analytics

Skill Aktiv

Ruft die Personen ab, die einen beliebigen LinkedIn-Beitrag geliked oder kommentiert haben, und segmentiert sie nach ICP-Passform (Peer / Aspirativ / Interessent / Andere). Erzeugt eine Liste der Engagierer, eine Aufschlüsselung der Stufen und Listen für die Outbound-Aktionen (Follow-up, Kommentar-Drop, DM-fähig mit einzeiligen Eröffnungen). Angetrieben von Apify, kein LinkedIn-Login. Löst aus bei "Wer hat meinen Beitrag geliked", "Wer hat interagiert", "Engagierer-Bericht", "Zielgruppenanalyse". Nicht für die Verfolgung von Autorenantworten auf Ihre Kommentare (verwenden Sie linkedin-thread-monitor).

Zweck

Um Benutzern zu helfen, wertvolles Engagement auf ihren LinkedIn-Beiträgen zu identifizieren und gezielte Outreach-Listen basierend auf der Übereinstimmung mit dem Ideal Customer Profile (ICP) zu generieren.

Funktionen

  • Likes und Kommentatoren von LinkedIn-Beiträgen abrufen
  • Engagierer nach ICP-Passform segmentieren (Peer, Aspirativ, Interessent)
  • Liste der Engagierer, Aufschlüsselung der Stufen und Aktionslisten erstellen
  • Apify für den Datenabruf nutzen (optional)
  • Fallback auf manuelle Dateneingabe, wenn kein API-Token vorhanden ist

Anwendungsfälle

  • Wertvolles Engagement bei kürzlich veröffentlichten LinkedIn-Beiträgen identifizieren.
  • LinkedIn-Kommentatoren nach ICP-Passform vor einer Vertriebskampagne segmentieren.
  • Gezielte Outreach-Listen aus LinkedIn-Beitrag-Engagierern generieren.

Nicht-Ziele

  • Das Verfolgen von Antworten des Autors auf Ihre Kommentare.
  • Automatisierte Kontaktaufnahme oder Veröffentlichung ohne Benutzergenehmigung durchführen.

Dokumentation

  • info:Konfigurations- und ParameterreferenzDie SKILL.md erwähnt eine optionale ICP-Definition und maximale Engagierer, aber diese Parameter haben keine explizite Dokumentation bezüglich ihres Formats oder ihrer Standardwerte.

Wartung

  • warning:AbhängigkeitsverwaltungDie Fähigkeit hängt von Apify und Publora ab, aber es gibt keine expliziten Maßnahmen zur Aktualisierung oder Verwaltung dieser Abhängigkeiten auf Schwachstellen.

Compliance

  • info:DSGVODie Fähigkeit operiert auf öffentlichen LinkedIn-Post-Daten, aber persönliche Daten aus Profilen könnten ohne explizite Bereinigung über die Titel-/Firmenextraktion hinaus zur ICP-Bewertung an die LLM übermittelt werden.

Ausführung

  • warning:Angeheftete AbhängigkeitenObwohl Python-Skripte enthalten sind, gibt es keine explizite Erwähnung von angehefteten Abhängigkeiten oder Lockfiles dafür, und Shebangs sind nicht durchgängig vorhanden.

Praktische Nützlichkeit

  • info:AnwendungsbeispieleWährend die SKILL.md die Ausgabe-Spezifikation und den Workflow beschreibt, fehlen konkrete, lauffähige Beispiele, die Eingabe, Aufruf und Ausgabe demonstrieren.

Portabilität

  • warning:Stack-AnnahmenObwohl Python impliziert wird, deklariert die SKILL.md nicht explizit die Laufzeitumgebung (z. B. Python-Version) oder Nebenwirkungen für gebündelte Skripte.

Installation

Zuerst Marketplace hinzufügen

/plugin marketplace add sergebulaev/linkedin-skills
/plugin install linkedin-skills@linkedin-skills

Qualitätspunktzahl

75 /100
Analysiert about 15 hours ago

Vertrauenssignale

Letzter Commit3 days ago
Sterne66
LizenzMIT
Status
Quellcode ansehen

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