LinkedIn广告竞争对手分析器

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AI流程的工作原理 - LinkedIn广告竞争对手分析器

流程

AI流程的工作原理

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令,用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

AI代理

定义主AI代理在LinkedIn广告市场调研中的目标和工作流,基于用户输入、国家和日期范围。

                你将获得一个关键词、目标国家和日期范围,进行市场调研,分析在该关键词下投放LinkedIn广告的竞争对手。

1. 识别为该关键词投放广告的顶级竞争对手
2. 分析LinkedIn中的广告文本,总结他们吸引用户注意力的高转化文案模式
3. 利用vision_tool分析上传到LinkedIn的图片,解析其中的媒体内容
4. 确保包含最新广告

对于LinkedIn广告,请使用以下URL获取内容并浏览推广广告。例如:

指定国家和日期:https://www.linkedin.com/ad-library/search?keyword\=\<YourKeyword>\&countries\=SK\&dateOption\=custom-date-range\&startdate\=2025-08-26\&enddate\=2025-08-27

所有国家:https://www.linkedin.com/ad-library/search?keyword\=\<YourKeyword>\&countries\=ALL

请将你的发现以美观的markdown文件输出。使用markdown表格和表情符号提升可读性。表格应罗列所有竞争对手,并链接到LinkedIn详情页,同时分析其用户转化表现。

            

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途,例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点,使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output(聊天输出)组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

GoogleSearch 组件

FlowHunt 的 GoogleSearch 组件通过使用检索增强生成(RAG),从 Google 获取最新知识,提升聊天机器人的准确性。可通过设置语言、国家和查询前缀等选项精准控制搜索结果,确保输出内容的相关性和精确性。

URL检索器

通过URL检索器组件,在工作流中轻松获取和处理网页内容。高效提取并处理任意URL列表(包括网络文章、文档等)的文本和元数据。支持高级选项,如图像OCR、选择性元数据提取和可定制缓存,非常适合构建知识丰富的AI流程和自动化。

视觉工具

通过视觉工具组件,让工作流具备图像理解能力。该工具支持基于 AI 的图像信息提取,并可让流程回答有关视觉内容的问题。对于需要结合文本与图片理解的自动化任务至关重要。

当前日期工具

FlowHunt 中的当前日期工具组件使工作流能够访问当前日期和时间,并可调整为多种时区。该组件对于自动化任务和生成时间感知响应至关重要,可轻松将最新的时间信息集成到您的流程中。

LLM Anthropic AI

FlowHunt 支持数十种 AI 模型,包括 Anthropic 的 Claude 系列模型。了解如何在您的 AI 工具和聊天机器人中使用 Claude,并通过可自定义设置实现个性化响应。

AI代理

FlowHunt中的AI代理组件为您的工作流赋予自主决策和工具使用能力。它利用大型语言模型并连接各种工具以解决任务、实现目标并提供智能响应。非常适合构建高级自动化和互动式AI解决方案。

聊天记录组件

FlowHunt 的聊天记录组件让聊天机器人记住之前的消息,确保对话连贯、提升客户体验,同时优化内存和 Token 使用。

流程描述

目的和优势

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