Die Content-Engine von Virly basiert auf maschinellem Lernen aus mehr als 8 Millionen viralen LinkedIn-Posts und setzt die folgenden 6 Haupt-Frameworks für hochgradig kommunikative Inhalte ein:
1. kontraintuitive Erkenntnisse (3,2-facher durchschnittlicher Aktienkurs erzielt)
- Format: "Die Industrie hat X anerkannt → aber die Daten beweisen Y → unsere Ergebnisse Z"
- 示例：”都说客户要低价，但我们调查显示68%B2B买家更看重实施支持”
2) Mini-Fallstudien (Aufwertung der 45%-Kommentar-Interaktion)
- Format: "Kundenhintergrund → Kernherausforderungen → Lösungen → Quantitative Ergebnisse"
- Automatische Generierung von Vorschlägen für die Datenvisualisierung (z. B. "Vorschlag für das Hinzufügen von Diagrammen zur Konversionsrate")
3. karrierefördernde Geschichten (2,8 Mal mehr Follower für persönliche Zahlen)
- Format: "Erfahrung des Scheiterns → kognitive Umkehr → methodischer Niederschlag → universeller Wert"
- Integrierter Emotionskurven-Optimierer zur Steuerung des Erzähltempos
4. umstrittene Befragung (bringt 120% Nachrichtenanforderung)
- Format: "Glauben Sie, dass es sich bei [dem derzeitigen Zustand der Branche] um eine Innovation oder eine Blase handelt?"
- Automatische Generierung von Multi-Stance-Antwortvorlagen zur Auswahl
5. ressourcenschonende Monolithen (Zugang zur Erfassungsrate 92%)
- Format: "Die 5 Fragen, die mir am häufigsten zu [X Thema] gestellt werden → knappe Antworten"
- Unterstützt die dynamische Aktualisierung der neuesten Branchendaten
6. hinter den Kulissen (um die Affinität zur Marke 70% zu erhöhen)
- Format: "Unerwartete Entdeckung in der Produktentwicklung → Teamlösungsprozess → Nutzwertpunkte"
- Automatischer Abgleich der für die Anzeige geeigneten Medientypen (bewegte Grafiken/Whiteboard-Skizzen usw.)
Jeder Typ ist mit einem Optimierungs-Checker ausgestattet, der in Echtzeit die Themenwärme, die Keyword-Dichte und die Sentiment-Positivität bewertet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVirly: ein Tool zur Automatisierung der Generierung viraler Inhalte auf LinkedInDie
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