Badania AI i baza wiedzy
Jak agent AI w Kit zbiera informacje o leadach, korzysta z bazy wiedzy i ocenia pewność swoich ustaleń.
Skąd AI bierze informacje
Agent AI zbiera informacje o osobie i firmie, a następnie wykorzystuje je w szkicu wiadomości. Możesz dostarczyć mu własne notatki, adresy źródeł i materiały o produkcie.
Proces badawczy
Część kontekstu trafia do AI, zanim wykona choćby jedno wywołanie narzędzia. Imię i nazwisko leada, firma, stanowisko, źródłowy URL, twoje notatki oraz podsumowanie wcześniejszych badań wpisywane są wprost do promptu agenta. Jeśli kampania jest powiązana z ogłoszeniem o pracę, tak samo wczytywana jest cała jego treść (tytuł, dział, lokalizacja, forma zatrudnienia, wynagrodzenie, opis i etapy rekrutacji), więc AI nie musi jej nigdzie szukać.
Dalej agent sprawdza kolejne źródła i zatrzymuje się, gdy tylko zbierze dość materiału na konkretną wiadomość:
- Pobranie źródłowego URL: jeśli lead ma źródłowy URL (LinkedIn, strona osobista, strona firmowa), AI najpierw pobiera i odczytuje tę stronę. Strona musi być dostępna dla narzędzia pobierającego treść.
- Wyszukiwanie osoby: AI przeszukuje internet, szukając leada po nazwisku i firmie: ostatniej aktywności, wpisów na blogu, wzmianek w prasie.
- Wyszukiwanie firmy: AI zbiera kontekst o firmie: produkt, branża, ostatnie wydarzenia, finansowanie.
- Sprawdzenie danych w Kit: jeśli konto ma Compensation Research, AI odczytuje zgromadzone w Kit dane o rekrutacjach, wynagrodzeniach i stosie technologicznym tej firmy.
- Przeszukanie bazy wiedzy: jeśli kampania ma ustawione klucze wiedzy, AI pobiera pasujące wpisy: kontekst produktowy, główne argumenty i studia przypadków.
Kroki 1, 4 i 5 pojawiają się tylko wtedy, gdy mają zastosowanie. Lead bez źródłowego URL na koncie bez Compensation Research wymaga więc mniejszej liczby kroków. W kampaniach rekrutacyjnych AI może dodatkowo sięgnąć po pozostałe opublikowane ogłoszenia, jeśli lead lepiej pasuje do innej roli.
Po zakończeniu badań AI pisze pełną wiadomość, jej temat i wszystkie sekcje, na podstawie zebranych informacji. AI otrzymuje instrukcje i limity zdań dla każdej sekcji. Sprawdź ich przestrzeganie podczas przeglądu szkicu.
Zapisana pamięć potencjalnego klienta
Zapisane wyniki badań można wykorzystać ponownie. Przed sprawdzeniem kolejnych źródeł Kit wczytuje wszystkie notatki zapisane na koncie o domenie firmy i dodaje je do promptu jako dossier. Każda zawiera datę obserwacji, źródłowe adresy URL oraz oznaczenie STALE, jeśli ma ponad 30 dni. AI ma ponownie sprawdzić nieaktualną notatkę przed zacytowaniem i nigdy nie przedstawiać jej jako bieżącej.
Pamięć obejmuje całe konto i jest powiązana z domeną firmy, więc notatka zapisana podczas jednej kampanii trafia do każdej innej dotyczącej tej samej firmy. Dossier większe niż 80 KB jest porządkowane według podobieństwa semantycznego do nazwy kampanii zamiast wysyłane w całości, a trzy najnowsze notatki są dołączane zawsze.
Zewnętrzni agenci AI korzystający z serwera MCP Kit czytają i zapisują te same dane przez outreach_recall_prospect_context i outreach_save_prospect_research. Zobacz Pamięć potencjalnych klientów dla agentów AI.
Ocena pewności
Po zakończeniu badań AI samo ocenia swoją pewność (0.0–1.0) według poniższej karty oceny. To deklaracja modelu o zebranych informacjach. Nie jest pomiarem ich poprawności ani oceną jakości wiadomości:
| Wynik | Znaczenie |
|---|---|
| 0.8–1.0 | Znaleziono konkretne szczegóły o osobie oraz dane o firmie. |
| 0.5–0.7 | Znaleziono informacje o firmie i trochę szczegółów o osobie. |
| 0.2–0.4 | Tylko ogólne informacje branżowe. Brakuje szczegółów o osobie i firmie. |
| 0.0–0.1 | Nie znaleziono nic przydatnego. Szkic powstał na minimalnym kontekście. |
W kampaniach rekrutacyjnych AI ma polecenie nie przekraczać 0.5, dopóki nie potrafi wskazać konkretnego projektu, repozytorium, artykułu albo decyzji technicznej leada. Sformułowanie „twoje doświadczenie w X” nie liczy się jako personalizacja.
Na podstawie wyniku Kit przypisuje jeden z trzech poziomów pewności i pokazuje go przy wynikach badań:
| Poziom | Zakres | Co widzisz |
|---|---|---|
| Wysoka | 0.7–1.0 | Zielony: „Badanie obejmuje wiele źródeł.” |
| Średnia | 0.5–0.69 | Pomarańczowy: „Badanie obejmuje część potrzebnych informacji. Przejrzyj szkic i dodaj adresy źródeł, żeby lepiej spersonalizować e-mail.” |
| Niska | 0.0–0.49 | Czerwony: „Znaleziono niewiele źródeł. Dodaj URL LinkedIn lub firmy, aby poprawić jakość badania.” |
Wynik wyświetla się jako procent w odpowiednim kolorze wraz z tą wskazówką, zarówno na stronie przeglądania wiadomości, jak i w zakładce Badanie leada. Przy poziomie pomarańczowym lub czerwonym dodaj więcej informacji o leadzie (notatki, źródłowy URL) albo wzbogać bazę wiedzy, a potem ponów badanie.
Baza wiedzy
Baza wiedzy przechowuje kontekst produktowy, studia przypadków i główne argumenty, do których AI odwołuje się podczas pisania wiadomości. Przejdź do Outreach > Knowledge Base, aby zarządzać wpisami.
Dodawanie wpisów
Każdy wpis ma unikalny klucz (małe litery i cyfry, z dozwolonymi myślnikami, np. product-overview) oraz nazwę do wyświetlania. Treść można dodać na dwa sposoby:
- Wgranie pliku: pliki tekstowe lub markdown, do 5 MB. Kit automatycznie wyodrębnia treść.
- Pobranie z URL: po podaniu publicznego URL Kit pobiera i wyodrębnia zawartość strony.
Łączenie z kampaniami
Aby udostępnić wpis bazy wiedzy agentowi AI kampanii, dodaj jego klucz do pola Baza wiedzy w dyrektywach AI kampanii. AI przeszukuje powiązane wpisy w poszukiwaniu istotnego kontekstu podczas fazy badawczej.
Do jednej kampanii można podłączyć wiele wpisów. Lepiej używać konkretnych, ukierunkowanych wpisów niż jednego dużego dokumentu: AI pobiera z nich trafniejszy kontekst.
Poprawa jakości szkiców
Jeśli szkice są zbyt ogólne lub nietrafione, spróbuj tych zmian:
| Działanie | Wpływ |
|---|---|
| Dodanie notatek o leadzie | Dowolny tekst odczytywany przez AI przed pisaniem: ostatnia interakcja, wspólny kontakt lub konkretny powód kontaktu |
| Dołączenie źródłowych URL | Profile LinkedIn i strony firmowe dostarczają AI konkretnych szczegółów do personalizacji |
| Napisanie jasnych instrukcji AI | Wskazanie, jakie funkcje produktu wymienić, jaką propozycję wartości wyeksponować lub jaki kierunek obrać |
| Dodanie wpisów do bazy wiedzy | Dokumentacja produktu, studia przypadków i pozycjonowanie konkurencyjne dają AI merytoryczną podstawę |
| Wskazanie zakazanych słów | Instrukcja, by omijać slogany, które nie pasują do twoich wiadomości |
| Ograniczenie limitu słów | Limit 80–120 słów daje AI mniej miejsca na dygresje; sprawdź, czy szkic nadal zawiera potrzebne informacje |
W skrócie
- Upewnij się, że leady mają źródłowe URL dla lepszych badań
- Utwórz wpisy w bazie wiedzy dla produktu i najważniejszych argumentów
- Połącz klucze wiedzy z dyrektywami AI kampanii
- Napisz jasne, konkretne instrukcje AI dla kampanii
- Przeglądaj szkice z niskim wynikiem pewności i dodawaj więcej kontekstu o leadzie
Co dalej
- Przeglądanie i wysyłanie wiadomości: zatwierdzanie, edycja lub odrzucanie szkiców AI
- Tworzenie kampanii: konfiguracja dyrektyw AI i kroków sekwencji
- Pamięć potencjalnych klientów dla agentów AI: pamięć badań każdej firmy i narzędzia do jej odczytu oraz zapisu