Wie KI-Scoring funktioniert

MagicPost Leads bewertet jede Person, die mit Ihren LinkedIn-Beiträgen interagiert, in zwei Schritten: zunächst eine kostenlose Vorqualifizierung anhand der Keywords und Filter Ihres ICP, anschließend ein KI-Scoring der Profile, die diese Prüfung bestanden haben. Die KI vergibt ein Fit-Level: Ausgezeichnet, Gut oder Durchschnittlich.

Ein Profil, das von der MagicPost-KI schlechter als Durchschnittlich bewertet wird, wird aussortiert: Es ist kein Lead und kostet keinen Credit.

Das KI-Scoring ist Teil des MagicPost-Leads-Moduls, das in den Plänen Growth, Creator, Agency und Team enthalten ist. Pro ICP wird für jedes Profil, das mindestens mit Durchschnittlich bewertet wird, ein Credit verbraucht. MagicPost stellt das Modul auf der Feature-Seite zu LinkedIn-Leads vor.

Die Fit-Level

MagicPost zeigt bei einem Lead drei Fit-Level, von der besten bis zur schwächsten Übereinstimmung: Ausgezeichnet, Gut und Durchschnittlich. Nur ein Profil mit einem dieser drei Level wird zu einem Lead.

Ein Profil, das die MagicPost-KI als zu weit von Ihrem ICP entfernt beurteilt, wird aussortiert. Es erscheint nicht im Tab Leads, wird nicht zu Ihren Leads gezählt und verbraucht keine Credits.

Der Tab Engager eines Beitrags in MagicPost Leads listet alle Personen auf, die den Beitrag mit „Gefällt mir“ markiert oder kommentiert haben, einschließlich aussortierter Profile, und zeigt kein Fit-Level an. Ein aussortiertes Profil trägt dort dasselbe Label Lead wie ein Lead und erscheint unter dem Filter Schon Lead, da MagicPost das Profil weiterhin speichert. Dieses Label macht das Profil nicht zu einem Lead.

Schritt 1: kostenlose Vorqualifizierung

MagicPost prüft zunächst jedes Profil anhand der Keywords und Filter des ICP. Bei diesem Schritt wird unabhängig vom Ergebnis kein Credit verbraucht. Es gibt drei mögliche Ergebnisse:

• Das Profil wird ausgeschlossen. Ein Ausschluss-Keyword trifft zu oder das Profil erfüllt einen strengen Filter nicht: die Liste der eingeschlossenen Länder, jeden Ausschluss für Land, Branche, Unternehmensgröße oder Stadt, Follower oder LinkedIn-Profil. Während einer Erkennung wird das Profil nicht zu Ihren Leads hinzugefügt und nicht an das KI-Scoring weitergeleitet. Die Person bleibt im Tab Engager des Beitrags unter dem Filter Nicht qualifiziert, sofern sie nicht bereits zu Ihren Leads gehört.

• Das Profil passt eindeutig. Ein Keyword unter Unverzichtbar trifft zu oder zwei Keywords unter Sekundäre, und kein Filter spricht dagegen. Das Profil geht ins KI-Scoring.

• Das Profil ist unklar. Es gibt zu wenige übereinstimmende Keywords oder das Profil liegt außerhalb Ihrer eingeschlossenen Branchen, Unternehmensgrößen oder Städte. MagicPost lehnt das Profil deshalb nicht ab. Eine ebenfalls kostenlose, vereinfachte KI-Prüfung entscheidet, ob sich ein vollständiges Scoring des Profils lohnt. Ein Profil, das bei dieser vereinfachten Prüfung abgelehnt wird, wird ebenfalls nicht zu Ihren Leads hinzugefügt.

MagicPost überspringt einen Filter, wenn das Profil im entsprechenden Feld keine Angabe enthält. Ein Profil ohne Land wird von einem Länderfilter nicht abgelehnt. Informationen zum Anpassen von Keywords und Filtern finden Sie unter So bearbeiten Sie einen bestehenden ICP.

Schritt 2: KI-Scoring

Die MagicPost-KI liest anschließend jedes Profil, das die Vorqualifizierung bestanden hat, und vergleicht es mit Ihrem ICP, also mit dessen Beschreibung und Beispielprofilen. Das Scoring ergibt das Fit-Level und die dazugehörige Erklärung.

Was die KI liest

Das MagicPost-KI-Scoring liest das LinkedIn-Profil der Person:

• Name, Profil-Slogan und aktuelle Position

• Unternehmen, Branche und Unternehmensgröße

• Land

• Abschnitt „Info“

• Unternehmensbeschreibung

Das MagicPost-KI-Scoring liest nicht den Kommentar, den die Person unter Ihrem Beitrag hinterlassen hat. MagicPost speichert den Kommentar und zeigt ihn beim Lead an, aber das Fit-Level hängt ausschließlich vom Profil ab.

Wo Sie den Score eines Leads finden

Klicken Sie in MagicPost auf einen Lead, um dessen Karte zu öffnen, und öffnen Sie anschließend den Tab ICP-Affinität. Für jeden ICP zeigt der Tab:

• Das Fit-Level.

• Ein Zitat aus dem Profil, das für die Entscheidung ausschlaggebend war.

• Die Begründung in einigen kurzen Punkten.

• Die Signale des ICP, mit denen das Profil übereinstimmte oder denen es widersprach.

• Das Ergebnis der Vorqualifizierung, Vorqualifiziert oder Disqualifiziert, einschließlich der übereinstimmenden Keywords.

Im Tab ICP-Affinität einer MagicPost-Lead-Karte lautet die Zeile zur Vorqualifizierung bei einer eindeutigen Keyword-Übereinstimmung Vorqualifiziert und in allen anderen Fällen Disqualifiziert. Disqualifiziert in dieser Zeile bedeutet nicht, dass der Lead ausgeschlossen wurde. Ein Lead, der die vereinfachte KI-Prüfung durchlaufen hat, zeigt dort Disqualifiziert an, obwohl die KI ihn bewertet hat und das Ergebnis Ausgezeichnet, Gut oder Durchschnittlich sein kann.

Was Sie tun können, wenn Sie mit einem Score nicht einverstanden sind

Ein Fit-Level von MagicPost ist eine Empfehlung. Sie haben drei Möglichkeiten, darauf zu reagieren:

• Den Lead erneut bewerten. Klicken Sie im Tab Leads auf das Fit-Level des Leads, klicken Sie auf Affinität erneut prüfen und bestätigen Sie anschließend mit Erneut prüfen. Der neue Score ersetzt den alten.

• Ein Profil manuell zu einem ICP hinzufügen. Mit Zu einer Liste hinzufügen in der Lead-Karte fügen Sie das Profil kostenlos zu einem anderen Ihrer ICPs hinzu.

• Den ICP korrigieren. Wiederholte Fehleinschätzungen sind meist auf die Beschreibung, die Keywords oder die Filter des ICP zurückzuführen.

Wofür ein Credit verbraucht wird

• Das Erfassen der Personen, die mit einem Beitrag interagiert haben: kostenlos.

• Vorqualifizierung einschließlich der vereinfachten KI-Prüfung: kostenlos.

• Ein Profil, das schlechter als Durchschnittlich bewertet und aussortiert wird: kostenlos.

• Ein Profil, das für einen ICP mit Ausgezeichnet, Gut oder Durchschnittlich bewertet wird: ein Credit.

• Ein Lead, der erneut bewertet wird: ein Credit, wenn der neue Fit mindestens Durchschnittlich ist, andernfalls nichts.

• Ein manuelles Hinzufügen eines Profils zu einer ICP-Liste oder dessen Entfernen: kostenlos.

Das monatliche Kontingent jedes MagicPost-Plans und die Möglichkeiten zum Kauf weiterer Credits finden Sie unter Leads-Credits verstehen und kaufen.

FAQ

Gibt es in MagicPost das Fit-Level „Niedrig“?

Nicht bei Ihren Leads. MagicPost zeigt drei Level: Ausgezeichnet, Gut und Durchschnittlich. Ein Profil, das schlechter als Durchschnittlich bewertet wird, ist kein Lead: Es wird aussortiert, aus dem Tab Leads ausgeblendet, nicht zu Ihren Lead-Zahlen gezählt und ist kostenlos.

Dieselbe Person passt zu zwei meiner ICPs. Kostet das zwei Credits?

Ja, wenn die Person bei beiden ein Lead ist. MagicPost bewertet ein Profil für jeden ICP separat, und jedes Ergebnis von mindestens Durchschnittlich kostet einen Credit. Im Dialog Leads erkennen wählen Sie aus, für welche ICPs eine Erkennung ausgeführt wird.

Verändert der Kommentar einer Person ihren Score?

Nein. Das MagicPost-KI-Scoring liest ausschließlich das LinkedIn-Profil. Der Kommentar wird gespeichert und beim Lead angezeigt, hat aber keinen Einfluss auf das Fit-Level.

Was ist der Unterschied zwischen „Disqualifiziert“ und „Aussortiert“?

Sie stammen aus zwei unterschiedlichen Schritten von MagicPost Leads und sind beide kostenlos. „Aussortiert“ ist das Ergebnis des KI-Scorings: Die KI hat das Profil gelesen und als zu weit vom ICP entfernt beurteilt. Daher ist das Profil kein Lead und wird aus dem Tab Leads ausgeblendet. Disqualifiziert ist ein Label der Zeile zur Vorqualifizierung im Tab ICP-Affinität einer Lead-Karte. Es erscheint immer dann, wenn das Profil keine eindeutige Keyword-Übereinstimmung aufwies, auch bei einem Lead, den die KI anschließend bewertet hat.

Wo landen die durch die Vorqualifizierung ausgeschlossenen Profile?

Nirgendwo in Ihren Leads. Während einer MagicPost-Erkennung wird ein durch ein Keyword oder einen Filter ausgeschlossenes Profil nicht zum Tab Leads hinzugefügt und kostet nichts. Die Person bleibt lediglich im Tab Engager des Beitrags, zusammen mit allen Personen, die ihn mit „Gefällt mir“ markiert oder kommentiert haben.

Wird das Scoring beendet, wenn ich keine Credits mehr habe?

Ja. Bei null Credits pausiert MagicPost die Erkennung und das KI-Scoring, bis Sie wieder Credits haben. Siehe Leads-Credits verstehen und kaufen.

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