Dieser Inhalt ist nur für snipKI Mitglieder bestimmt.
Jetzt beitreten

LinkedIn-Datenanalyse mit ChatGPT

Klicke auf die Sterne, um eine Bewertung hinzuzufügen
( 4.5 )
Veröffentlicht: vor 1 Monat 457 Ansichten 0 Kommentare

Hast du jemals versucht, die Reichweite und das Engagement deiner LinkedIn-Posts zu analysieren, dich aber von der schieren Menge der Daten überwältigt gefühlt? In diesem Snip lernst du, wie du mit ChatGPT deine LinkedIn-Daten effizient analysieren kannst, um wertvolle Erkenntnisse über Impressions und Engagement-Statistiken zu gewinnen.

Ergebnis: Mit diesem Snip wirst du in der Lage sein, deine LinkedIn-Engagement-Daten zu exportieren, säubern und durch den Einsatz von ChatGPT tiefgehende Analysen durchzuführen, um Muster und Trends über verschiedene Zeiträume hinweg zu identifizieren.

AnfangerInnen
  1. Logge dich in dein LinkedIn-Konto ein und navigiere zu deinem Profilbereich.
  2. Gehe zur Analyse-Übersicht und wähle ‘Alle Analysen ansehen’.
  3. Klicke auf ‘Impressions von Beiträgen’ und wähle die letzten 365 Tage aus.
  4. Klicke auf ‘Exportieren’, um die Daten herunterzuladen.
  5. Öffne die CSV-Datei und prüfe die Tabs für Discovery, tägliche Impressions, und Engagements sowie die Top-Posts.
  6. Bereinige die Daten, indem du doppelte Einträge entfernst, um die Lesbarkeit für die KI zu verbessern.
  7. Speichere die überarbeiteten Daten und notiere dir die wichtigen Metriken wie Gesamtfollower am Anfang und tägliche neue Follower.
  8. Lade die bereinigten Daten in ChatGPT hoch und gebe den Meta-Prompt ein, der Kontext und Anweisungen für die Analyse enthält.
  9. Lasse ChatGPT die Daten analysieren, erstelle visuelle Darstellungen und erkenne kumulative Trends und Muster in den Engagement-Daten.
  1. Verstehen, wie man LinkedIn-Analysetools verwendet, um Daten zu exportieren.
  2. Lernen, wie man Rohdaten überprüft und bereinigt, um eine effizientere KI-gestützte Analyse zu ermöglichen.
  3. Entwicklung eines Verständnisses der Nutzung von ChatGPT zur Durchführung von Datenanalysen.
  4. Identifikation von Patterns im täglichen Engagement und den kumulativen Trends durch visuelle Darstellungen.
  • LinkedIn
  • ChatGPT
  1. Social Media Content Strategie: Analyzere und optimiere Posts basierend auf Engagement- und Reichweitentrends.
  2. Wöchentliche Performance-Reports: Erstelle automatisierte Berichte zur Darstellung der Performance von LinkedIn-Inhalten.
  3. Zielgruppenanalyse: Nutze Analysen, um die demografischen Merkmale der Follower und ihre Aktivitätsmuster zu ermitteln.
  4. Wettbewerbsanalyse: Vergleiche deine LinkedIn-Performance mit der von Wettbewerbern über ähnliche Zeiträume hinweg.
  5. Kreative Inhaltsstrategien: Entwickele basierend auf den gewonnenen Daten neuartige und aufmerksamkeitsstarke Inhalte.
Als nächstes
Teilen

Neugierig auf mehr?

Bereits über 300 praxisorientierte und kompakte KI-Tutorials warten auf dich!