ดูการแบ่งงานของ Apollo, Oracle, Muse และ Astros พร้อมตัวอย่างค้นรายชื่อผ่าน Hunter.io แล้วส่งต่อไปตรวจร่างอีเมล
ข่าวใหม่ ผลงานเก่าของช่อง และหัวข้อที่คู่แข่งกำลังพูดถึง ล้วนเป็นวัตถุดิบทำคอนเทนต์ แต่ต้องผ่านการเลือกและแปลงเป็นโจทย์ก่อน วิดีโอจากช่อง Julian Goldie SEO พาชม Hermes Agent OS ที่แยกงานเหล่านี้ไว้คนละหน้าจอ แล้วมีส่วนค้นรายชื่อลูกค้าและร่างอีเมลต่อท้าย
ระบบในคลิปเป็นหน้าจอและชุดผู้ช่วยที่ผู้สร้างพัฒนาครอบบน Hermes Agent ชื่อ Apollo, Oracle, Muse และ Astros จึงหมายถึงส่วนต่าง ๆ ในชุดที่นำมาแสดง ไม่ควรคาดว่าติดตั้ง Hermes แล้วจะได้หน้าจอแบบเดียวกันทันที บทความนี้ตามดูว่าแต่ละส่วนรับข้อมูลจากไหน ส่งงานต่ออย่างไร และตรงไหนยังต้องเลือกหรือตรวจด้วยตัวเอง
Apollo รับบรีฟด้วยเสียงและแสดงงานที่กำลังสร้าง
ช่วง Apollo ในคลิปเริ่มจากการสนทนาด้วยเสียง ผู้บรรยายอธิบายว่าปรับเสียงและเปิดโหมดสนทนาแบบทันทีได้ รวมถึงพูดแทรกเพื่อให้อีกฝ่ายหยุดฟัง เขายังยกการฟังสรุปสั้น ๆ ตอนเช้าเป็นอีกวิธีใช้ ทั้งหมดนี้เป็นการใช้งานที่ผู้สร้างอธิบายในคลิป
ตัวอย่างที่เห็นภาพกว่าการถามตอบคือการบรีฟให้สร้างหน้าต้อนรับสมาชิกใหม่ของ AI Profit Boardroom ระหว่างคุยมีพื้นที่ preview สำหรับดูหน้าเว็บที่กำลังทำ และมีงานก่อนหน้าให้กลับไปเปิดได้ การใช้เสียงในตัวอย่างนี้จึงเชื่อมกับชิ้นงานที่มองเห็นและขอแก้ต่อได้
โจทย์หน้าต้อนรับมีขอบเขตค่อนข้างชัด เพราะรู้ทั้งผู้ที่จะอ่านและหน้าที่ของหน้าเว็บ เมื่อลองกับงานของตัวเอง จึงควรบอกสองเรื่องนี้ให้ครบก่อนเริ่มคุย เพื่อให้มีเกณฑ์ดูว่าหน้าเว็บที่สร้างตอบโจทย์หรือยัง
Oracle เปลี่ยนข่าวที่เลือกเป็นร่างบทความและโพสต์
Oracle รับหน้าที่รวบรวมข่าวตามหัวข้อที่สนใจ ผู้บรรยายระบุรอบทำงานไว้ที่ทุก 24 ชั่วโมง แล้วนำเรื่องที่หาได้มาแสดงรวมกัน ในหน้าข่าวเดียวกัน ผู้ใช้เลือกเรื่องเพื่อสร้างบทความสำหรับเว็บไซต์และโพสต์โซเชียลประกอบได้
ตัวอย่างในคลิปคือข่าวการเปิดตัวโมเดล AI ใหม่ ผู้บรรยายเสนอให้นำข่าวนั้นมาเขียนสำหรับบล็อก AI Profit Boardroom โดยอธิบายผลที่เกี่ยวข้องกับผู้ประกอบการ แล้วเตรียมโพสต์สำหรับนำบทความไปสื่อสารต่อ เส้นทางจึงเริ่มจากข่าวหนึ่งเรื่องและแยกออกเป็นเนื้อหาหลายรูปแบบ
สิ่งที่ยังต้องตัดสินใจคือข่าวไหนเกี่ยวข้องกับคนอ่าน และข้อสรุปในร่างตรงกับข่าวต้นทางหรือไม่ คลิปพูดถึงโพสต์ที่พร้อมให้ตรวจและนำไปลง จึงควรอ่านตัวอย่างนี้เป็นกระบวนการเตรียมร่าง ไม่ใช่หลักฐานว่าข่าวทุกเรื่องถูกเผยแพร่อัตโนมัติหรือผ่านการตรวจข้อเท็จจริงแล้ว
Muse กับ Astros เริ่มต้นจากข้อมูลคนละชุด
Muse มองกลับไปที่คอนเทนต์ของเจ้าของช่อง ผู้บรรยายอธิบายว่าให้ดูผลงานทุกวัน เช่น จำนวนการชมวิดีโอ แล้วหาเรื่องที่เคยได้รับความสนใจมาเสนอเป็นไอเดียใหม่ จากไอเดียนั้นมีทางเลือกให้ส่งต่อไปทำวิดีโอ บทความ SEO หรือภาพ รวมถึงตั้งตารางงาน
รายละเอียดสำคัญคือไอเดียมีที่มาจากผลงานเดิมของช่อง แทนการขอหัวข้อใหม่โดยไม่บอกอะไรเกี่ยวกับสิ่งที่เคยทำ อย่างไรก็ดี แหล่งนี้ไม่ได้แสดงผลว่ายอดชมที่ Muse ใช้เลือกเรื่องสัมพันธ์กับยอดขายอย่างไร และไม่ได้ทดสอบว่าคอนเทนต์ที่สร้างตามคำแนะนำจะได้ผลซ้ำเดิม
Astros มองออกไปที่ช่องหรือผู้ทำคอนเทนต์ในสาขาเดียวกัน ติดตามว่ากำลังพูดถึงหัวข้อใดและเรื่องไหนได้รับความสนใจ ผู้บรรยายระบุว่าเปิดกลับไปดูแหล่งเดิมจากไอเดียได้ ก่อนเลือกมุมที่จะนำมาทำต่อ
เขายกตัวอย่างกระแสเครื่องมือ AI เสียง แล้วเปลี่ยนคำถามเป็นสมาชิกชุมชนจะใช้เครื่องมือเหล่านี้ช่วยตอบคำถามลูกค้าได้อย่างไร นี่เป็นตัวอย่างการปรับมุมให้เข้ากับกลุ่มคนอ่านของตัวเอง ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ยืนยันว่าใช้แล้วตอบลูกค้าได้เร็วขึ้นจริง เมื่อเลือกมุมได้จึงส่งต่อไปยังส่วนทำวิดีโอ บทความ หรือบันทึก
Muse จึงช่วยย้อนดูว่างานของตัวเองมีสัญญาณอะไร ส่วน Astros ช่วยดูว่าคนอื่นกำลังสนใจเรื่องใด การมีแหล่งข้อมูลทั้งสองแบบเปิดให้เปรียบเทียบไอเดียได้ แต่การเลือกเรื่องและสิ่งที่จะเพิ่มให้คนอ่านยังเป็นการตัดสินใจทางเนื้อหา
ระหว่างหน้าคอนเทนต์กับหน้าหาลูกค้า คลิปยังพาไปดู Studio สำหรับสร้างเสียง วิดีโอหรือภาพ และ Sessions สำหรับย้อนหากิจกรรมที่ผ่านมา ส่วนนี้ช่วยให้เห็นว่าผู้สร้างวางประวัติงานไว้ตรงไหน หลังจากให้ผู้ช่วยแต่ละตัวสร้างเนื้อหา
ค้นรายชื่อลูกค้าด้วย Hermes และ Hunter.io
ส่วนค้นหา lead เริ่มจากคำอธิบายกลุ่มเป้าหมายด้วยภาษาทั่วไป ตัวอย่างคือเจ้าของเอเจนซีการตลาดขนาดเล็กที่อยากประหยัดเวลาด้วย AI automation แล้วให้ระบบค้นรายชื่อพร้อมข้อมูลสำหรับติดต่อ
ผู้บรรยายระบุว่าส่วนนี้ใช้ Hermes ร่วมกับ Hunter.io ซึ่งเขาอธิบายว่าเป็นเครื่องมือค้นอีเมลธุรกิจ โดยเชื่อมบัญชีบริการเข้ากับ Agent OS ก่อนใช้งาน แหล่งข้อมูลติดต่อจึงพึ่งพาบริการภายนอกด้วย ไม่ได้เกิดจากโมเดลภาษาเพียงอย่างเดียว
ตัวอย่างดังกล่าวช่วยให้เห็นรูปแบบโจทย์ค้นหา แต่ยังไม่มีหลักฐานว่ารายชื่อที่ได้ถูกต้องครบถ้วนหรือมีความต้องการซื้อจริง โดยเฉพาะคำว่า “อยากประหยัดเวลา” อาจเป็นเพียงคำอธิบายกลุ่มที่ต้องการหา ไม่ใช่สิ่งที่เจ้าของอีเมลแต่ละรายยืนยันไว้ การตรวจว่ารายชื่อเกี่ยวข้องกับข้อเสนอจึงเป็นงานอีกส่วนก่อนร่างข้อความ
จากรายชื่อไปสู่ร่างอีเมลที่ตรวจได้รายคน
หน้า email outreach รับข้อมูลสองอย่าง คือจะเขียนถึงใครและอยากให้เขาทำอะไร แล้วร่างทั้งหัวเรื่องและเนื้อหา ผู้บรรยายยกตัวอย่างการชวนเจ้าของเอเจนซีเข้าร่วม AI Success Lab เพื่อดูว่าเอเจนซีอื่นใช้ AI กันอย่างไร นี่คือโจทย์อีเมลในวิดีโอ ไม่ใช่คำชวนสมัครจากบทความนี้
ส่วนที่ควรดูต่อคือหน้าตัวอย่างอีเมลสำหรับผู้รับแต่ละคน ผู้ใช้ตรวจข้อความแล้วจึงอนุมัติ ผู้บรรยายระบุชัดว่าระบบที่เขาแสดงจะไม่ส่งก่อนอนุญาต และหลังส่งมีส่วนดูอีเมลที่ส่งแล้วกับจัดการกล่องข้อความอยู่ในพื้นที่เดียวกัน
การมีจุดตรวจรายคนทำให้สามารถกลับไปดูได้ว่าชื่อผู้รับ ข้อเสนอ และข้อมูลที่อ้างถึงบริษัทนั้นตรงกันหรือไม่ คลิปจบที่ขั้นตอนเตรียมและจัดการอีเมล โดยไม่ได้ให้ผลตอบรับจากแคมเปญมาใช้ประเมินว่าหาลูกค้าได้มากขึ้นเพียงใด
อ่านการสาธิตผ่านจุดส่งต่องาน
ชุดหน้าจอนี้ให้รายละเอียดที่มีประโยชน์ตรงทางผ่านระหว่างข้อมูลกับงานที่จะส่งออก Oracle เริ่มจากข่าวแล้วให้เลือกทำร่าง Muse ใช้ผลงานเดิมหาเรื่องใหม่ Astros แสดงแหล่งของไอเดียจากภายนอก ส่วนการหาลูกค้าเริ่มจากคำอธิบายกลุ่มเป้าหมาย ไปยังข้อมูลติดต่อ แล้วจึงเป็นอีเมลที่รออนุมัติ
เมื่อลองกับงานของตัวเอง ให้เลือกหนึ่งเส้นทางที่ตรวจต้นทางและปลายทางได้ เช่น ข่าวหนึ่งเรื่องไปยังร่างบทความหนึ่งชิ้น หรือรายชื่อที่ตรวจแล้วไปยังอีเมลตัวอย่างรายคน วิธีนี้ทำให้เห็นว่าขั้นใดช่วยเตรียมงานได้และขั้นใดยังต้องแก้ ก่อนนำหลายส่วนมาทำงานต่อกัน
หน้าจอในวิดีโอช่วยให้เห็นหน้าที่และจุดส่งต่อของผู้ช่วยแต่ละส่วนได้ชัด การจะนำทั้งชุดมาติดตั้งยังต้องตรวจวิธีเชื่อมบริการและต้นทุนอีกครั้ง เพราะคลิปไม่ได้ให้รายละเอียดส่วนนี้ครบ
วิดีโอต้นทาง
เรียบเรียงจาก New Hermes Agent OS Is CRAZY! ช่อง Julian Goldie SEO โดยอธิบายความสามารถตามระบบและตัวอย่างที่ผู้สร้างนำมาเสนอ
