各位跨境电商的老铁们，是不是也深有体会，辛辛苦苦在领英（LinkedIn）上发帖，内容却常常石沉大海？你可能已经照着各种“专家”的建议，卡点发布、疯狂加标签、积极互动评论，结果呢？触达率依然下滑，感觉自己像在对着空气呐喊。别沮丧，你不是一个人在战斗！很多人都在困惑，是不是自己方法不对，还是领英的规则悄悄变了？

我们的特邀嘉宾，美国的数据科学家克里斯·潘恩（Christopher Penn），就带着同样的困惑，但他没有选择接受平庸的结果。他做了一件任何优秀数据科学家都会做的事：从底层逻辑出发，彻底逆向工程了领英的算法。

克里斯·潘恩是分析学、数字营销和人工智能领域的权威专家。他是Trust Insights公司的联合创始人兼首席数据科学家，全球销量超过75万册的9本畅销书作者，也是IBM的“冠军”（IBM Champion），在营销行业塑造了包括人工智能应用在内的四个关键领域。

在外媒Social Pulse播客中，主持人迈克·奥尔顿（Mike Allton）向克里斯·潘恩请教了几个关键问题：

• 算法逆向工程揭秘： 克里斯如何运用数据科学技术，发现驱动领英算法的真正因素，而非大多数营销人员所遵循的表面建议。
• 爆款内容公式： 那些真正决定内容能否在领英上广泛传播，而不是被埋没的具体技术元素和数学模式。
• 数据驱动策略落地： 如何将克里斯的研究发现应用于实践，制定一套系统化的方法，通过可衡量的战术提升你的领英触达率和互动量。

要了解更多克里斯·潘恩的信息，大家可以去他的领英主页和Trust Insights官网看看。

跨境人必读：领英算法的实战真相

（以下内容根据采访实录整理，略有编辑）

迈克·奥尔顿：我想我们不妨先聊聊，为什么大多数营销人员对领英（以及其他所有社交平台）上不断下降的自然触达率感到沮丧？是什么让你决定采取数据科学的方法来解决这个问题，而不是仅仅接受现状？

克里斯·潘恩：哦，我的触达率现在还是很糟糕（笑）。其实，这件事情的灵感，和领英上很多其他事情一样，是来自那些“江湖骗子”。他们总是在领英上鼓吹“只要你跟着我的秘密指南，在评论区留言，我就把领英算法的秘密告诉你。”这种套路，让我从各个层面都非常恼火，主要是因为我深知这根本就是错的。

我们得从一个基本事实说起：根本就没有一个“领英算法”。“算法”意味着一种方法论、一个系统，它有可重复的输入，也有可重复的输出。但领英不是。领英拥有十四套人工智能系统交织运作，它们共同处理数据并生成结果。

领英被认为是全球最大的知识图谱之一，至少根据领英工程团队的说法是这样。这个知识图谱完全存储在内存中，由全球14台服务器上的6 PB内存支持。这个系统的底层机制决定了它必须持续运行，快速更新，能够扩展，并且能够瞬间做出决策来呈现内容。因此，从数据科学和人工智能的角度来看，妄图用一个单一算法来完成所有这些任务，简直是天方夜谭。

更重要的是，一旦你意识到这个系统是由无数子系统组成的，你就会明白“攻克算法”有多么困难。你根本做不到。你可能只是短暂地发现了某个模型中的某个异常权重。但别忘了，根据领英工程团队的说法，这些权重每小时都会重新编译。所以，你午饭前发现的那个“超级秘密领英算法漏洞”，很可能午饭后就失效了。

迈克·奥尔顿：那么，能给我们讲讲你的方法论吗？你的研究方式有什么不同？

克里斯·潘恩：我其实什么都没有“逆向工程”。我所做的，是尽可能多地收集他们自己公布的关于系统的一切信息——在这一点上，领英做得比所有社交网络都好。

领英最擅长的一件事，可能比任何一家社交网络公司都做得好，就是他们会告诉你系统是如何工作的。领英有一个工程博客，里面塞满了关于领英不同组件工作原理的博文，从垃圾邮件陷阱、安全问题到新闻推送，应有尽有。这就是一个来源。所以，我回去收集了几百篇他们的博文，因为他们的工程团队非常高产。其中一些文章非常关注业务和用户，比如“我们的信任和安全系统是如何运作的”；另一些则非常技术化，比如“我们如何在消息队列系统中使用Apache Kafka”。

另一方面，领英还会派遣他们的工程师、杰出工程师去参加KDD（知识发现与数据挖掘）等专业会议，并提交论文。这些论文发布在ACM（美国计算机学会）和NeurIPS（神经网络信息处理系统）等“硬核”人工智能会议上。他们提交了两篇论文，去年一篇，今年一篇，非常详细地逐步阐述了领英系统的架构，技术细节极其深入。

这就是为什么一般的营销人员、普通的商务人士，或者普通的社交媒体营销人员不知道正在发生什么。不是因为他们信息不足，而是因为这些论文在某些情况下太过专业，如果你不是在人工智能的圈子里打滚，根本不明白它们的意思。比如，看看他们构建的图神经网络，他们有一个定制的神经网络，专门用于管理图谱的大小。

所以，我所做的就是收集所有能找到的数据和信息，然后利用像谷歌Gemini这样的生成式人工智能系统进行提炼、排序，然后根据他们自己的资料，搞清楚“它到底是如何运作的？”谷歌的Notebook LM是一个非常棒的资源，因为它能处理大量文档，而且通常情况下，除非你刻意要求，否则如果你没有提供相关数据，它就不会给你答案。这样它“胡说八道”的可能性就大大降低了。

我把所有官方来源的博客文章、论文等资料都放进去，然后向它提问：“第一遍排序器如何工作？”“第二遍排序器如何工作？”“Liger、Liran和Liquid这些系统又是怎么运作的？”工具会根据这些论文或博文告诉你系统的这一部分是如何运作的。我反复对所有不同的组件做了这项工作，直到对整个系统，包括全部14个组件，有了清晰的理解。

之后，我们将这些发现放入谷歌Gemini中，并告诉它：“现在，请把这些内容变得让非技术受众也能理解。”因为了解Liger、Venice或Kafka这些技术固然很好，但对于一个只想让自己的帖子获得不止两个人评论的营销人员来说，这并没有实际帮助。

迈克·奥尔顿：是啊，我正想说，这也是为什么我们非常乐意有像你这样的人，既了解这些信息，又有时间、也愿意花时间去审阅所有这些资料，甚至能发现这些资料的存在。很多人根本不知道这些。你几个月前第一次创建这份文档时发给了我，我当时完全不知道你引用的很多内容和来源。我很欣赏你纠正我们对很多事物的理解方式，这很重要。我也很喜欢你提到的谷歌Notebook LM。各位听众，如果你还没用过它，那绝对是一个很棒的工具。克里斯给了你们一个很好的例子，说明如何用这个工具汇集大量不同的信息、文档和报告，然后获得非常精炼的摘要。

新媒网跨境获悉，如果你时间不多，只需将报告链接导入Google Notebook LM，就可以获得一份精彩的两三分钟摘要。这真是一个很棒的工具，大家一定要收藏起来。不过克里斯，关于这些领英系统实际运作方式，最大的惊喜是什么？

克里斯·潘恩：好的，这个问题有很多答案。有一篇名为《营销人员非官方领英算法指南》的论文，由我们Trust Insights公司发布，完全免费。大家可以随意下载。

这一版本有什么变化呢？我们在2024年中期发布了第一个版本，而这个新版本大约在一个半月前发布，它根据领英的最新变化进行了修订。领英本身在后端做了一些相当大的改动，其中主要的改动在他们系统的“富排名”（rich ranking）部分。他们引入了新的推断模型，这些模型有效地将一种语言模型应用于领英上发生的一切，以决定如何向你展示内容。

过去，他们更多地使用经典的AI系统，比如进行回归分析等，这些系统现在仍然存在。但在新版本中，语言模型成为了处理过程中的几个关键部分。这使得他们能够更好地利用语言。这是一个重大的架构变化。首先，它现在需要更多的计算资源，所以领英不得不提高系统的效率；其次，它改变了我们思考语言的方式。

领英上最常见的建议之一是：“嘿，在这个时间发布，回复这么多评论，评论多少人。”很多人都停留在这些通用操作层面，但很少有人讨论他们所使用的语言。当你审视领英的架构，考虑到它进行“分词”（tokenization）和“嵌入”（embedding）——这本质上就是计算机术语，意思是读取你使用的词语并判断其相关性——你会发现，你在领英上使用的所有词语都至关重要。

所有这些词语都会为模型提供条件，决定你获得哪些推荐，以及其他人如何获得关于你的推荐。比如说，迈克，你是一个谈论社交媒体的人，对吧？我们正在Agorapulse Social Pulse播客上，你一直在谈论社交媒体。然后你突然开始谈论帆船，而且你一直在谈论这个。

系统会查看你的个人资料，查看你的第一度人脉（这也至关重要），查看你在帖子中使用的语言，在评论中使用的语言，以及其他人对你帖子使用的语言，以此类推，形成一个围绕语言的同心圆。然后，它会根据内置的语言模型来判断：“迈克登录时，我应该给他看什么？嘿，迈克，你最近一直在谈论帆船。也许你现在的主题是帆船了。所以，给你更多关于帆船的内容。”同时，它也会将你的内容展示给其他可能对帆船感兴趣的人。

但是，如果你全身心投入到帆船话题中，你猜怎么着？你就不会被推荐给社交媒体用户了，对吧？所以，如果你想推广Agorapulse Social Pulse播客，但你却一直在谈论帆船，那么你与你想要的社交媒体受众的共鸣就会降低，因为你没有在谈论社交媒体。

因此，这项研究在与传统营销建议背道而驰的方面，深入探讨了一个重要问题：人们每天在领英上使用的语言，你连接的人和连接你的人，以及你在互动中使用的语言，都至关重要。如果你全身心投入到生成式人工智能和ChatGPT中，那很好。但如果你想推广社交媒体，而你不再谈论它，你就会在触达目标受众方面遇到挑战。

所以，一个你需要仔细思考的大问题是：你想要培养什么样的受众？如果你在领英上，你的理想客户画像是什么？然后，你是否在谈论他们所谈论的事情，以便你在话题层面与他们的兴趣产生更大的共鸣？

迈克·奥尔顿：好的。首先，我很失望你没有用披萨这样的食物例子，你用了帆船。我习惯了你在这个节目上用食物来分解问题，让我感到饥饿。但听起来，这更类似于谷歌搜索信号。如果我想让某个内容或网站在谷歌上排名，我不会只关注H1标签，很多人会告诉你关注这些，而是会关注我谈论什么话题？我还在写什么其他文章？它们之间如何相互关联？我是否从其他也在谈论这些话题的网站获得链接？我的理解对吗？

克里斯·潘恩：某种程度上是的。是的。还有其他很多因素，因为正如我所说，有14个系统和六个主要阶段，它们都在试图决定和裁决你的内容会发生什么。但首先，输入收集和候选生成阶段会查看你是谁，你谈论什么。你与谁有连接？他们谈论什么？你在别人的地方谈论什么，在你自己的地方谈论什么？所以，是的，语言元素确实存在，这对我来说是重点：当你从语言角度看待这个系统时，你会开始意识到，哦，我去评论别人的内容很好，但如果我的评论没有实质性内容，比如你用那种傻瓜式的评论机器人，只会说“嘿，很棒的见解，迈克，火箭！”那完全是没用的。那对你没有任何帮助，对其他人也没有任何帮助，最关键的是，它无法产生系统能够理解的语言，无法说明“你”是关于什么的。

迈克·奥尔顿：这正是我当时脑海中闪过的想法。我当时在想，要有更多深思熟虑的评论。我想，虽然我们不一定能看到投入更多时间评论与获得更多触达率和可见性之间存在直接联系或相关性，但我认为如果我们随着时间的推移进行规划，应该会看到结果有所改善。

克里斯·潘恩：是的，总的来说，这些系统的设计宗旨是促进互动，对吧？因为最终，一个社交网络（至少是当今以广告驱动的现代社交网络）的目标是卖给你更多广告，对吧？这就是目标。为了卖给你更多广告，你必须在那里停留更长时间。所以，为了让你停留更长时间，你必须保持参与度。为了让你保持参与度，你必须看到并被看到那些你 supposedly 关心的事情。

如果你在领英上做的事情是其他人不关心的，那么仅仅从数学角度来看，这就会把你推向无关紧要的境地，对吧？新媒网跨境了解到，尽管我们都使用并绝对喜欢Agorapulse这款软件，但你必须非常谨慎地进行自动化操作。发布一些没有任何互动（包括你自己的互动）的内容，会从两个方面伤害你：它会在下游指标上伤害你，比如点赞、评论和分享的倾向；它也会在上游指标（创作者指标）上伤害你：你是否甚至会与自己的帖子互动？

这是三年前左右的一篇论文中提到的。他们实施了一些上游的创作者指标，以判断创作者发布内容后与自己的内容互动的可能性，以及你是否会回复评论。如果你只是发布：“嘿，这是我们博客上又一篇博文”，而你并不关心，所以你将其自动化了，那么这会持续损害你在领英上获得触达率的能力。

所以，我强烈建议大家使用社交媒体监控和管理工具，但要深思熟虑地使用它们，并且以一种能鼓励你作为一个人更多地参与，而不是更少地参与的方式使用。如果你说：“我就是要设置好就忘了它”，那么，是的，你可以享受你每个帖子只有5次曝光的待遇了。

迈克·奥尔顿：是的，我刚刚也完成了自己的一个小实验。这显然是轶事。但我一直在使用WordPress的Jetpack插件，并允许其社交功能自动将新内容发布到社交渠道。你可以在帖子中直接看到领英帖子的触达率。你可以回顾并看到它一直在下降。对我来说，尽管我仍然像往常一样原生发布其他类型的内容，比如长篇帖子和视频等等，但重复分享短链接帖子正在扼杀我的触达率。所以，我替各位听众踩了这个雷。你们不必再这么做了。不要以这种方式自动化你们的领英帖子。

但我想再谈一下评论和互动这个话题。领英仍然有这些协作文章（Collaborative Articles）。你觉得评论或参与协作文章对你的其他个人资料是否有任何好处？

克里斯·潘恩：我甚至看不到它们。我不会参与，因为我根本看不到它们。它们不是领英选择展示给我的内容。这主要是因为我深度参与了人工智能社区，所以我一直看到的都是人工智能相关的内容。人们还在抱怨破折号（M dashes）。

迈克·奥尔顿：是的，我记得。2024年我花了一些时间查看并尝试参与一些以人工智能为重点的协作文章。毫不奇怪，它们充斥着人工智能生成的回复，所以它们充其量只是平庸，最糟糕的也只是浪费时间。

好了，各位朋友，我们正在与克里斯·潘恩讨论影响领英等社交媒体系统和流程的因素，以及社交媒体经理应该如何应对它们。你认为这些领英系统与其他平台有何不同？

克里斯·潘恩：没有哪个系统只有一个算法。外媒Meta已经为他们所有的服务发布了系统卡片：脸书、Threads、Instagram。这些系统卡片展示了组成脸书的22个不同组件。它们没有像领英那样深入到技术细节。你需要去其他地方寻找那些学术论文来获取更多信息。

但每个系统，每个现代社交网络都使用了多种系统的组合，因为它们必须如此。不可能用一个算法来完成所有事情。现在，领英比这更复杂一点，因为领英从早期开始就内置了多目标优化，这是其他平台不具备的挑战。

领英有三大业务线：领英营销解决方案、领英人才解决方案和领英销售解决方案。领英销售解决方案旨在向销售人员销售更多工具以促进销售。领英营销解决方案也就是广告业务。而领英人才解决方案则是将我们这类人才卖给雇主。所以，他们的激励机制必须在这三者之间取得平衡。它不只是为了广告，而像脸书这样的平台就只是为了卖广告。他们只关心卖广告。他们不太关心你是否会留下来，或者你是否开心等等。事实上，从Meta在各种国会听证会上的证词来看，他们甚至可能更希望你不开心，因为不开心的人会停留更长时间，在“刷手机沉沦”中更多地参与，导致心理健康状况不佳。

而领英，为了让你留下来并对人才解决方案（即针对求职者）有价值，你必须不能恼火到退出，对吧？所以，领英的算法，在系统中的重新排名阶段进行多目标优化，与Meta或X（以前的推特）上发生的事情是不同的。

迈克·奥尔顿：是的，这很有道理，因为各位听众，如果你曾经使用过Sales Navigator并查看联系人，你可能会看到一个小标签，上面写着“购买意向”（Intent to Buy），这种信息你在其他平台是看不到的。但他们正在使用其他信号来判断，比如说，这个人可能回复了私信，或者做了什么让平台知道他们不是在购买电商产品，而是愿意与来自其他组织的销售人员交谈。

对于非数据科学家的人来说，他们如何将你的研究发现应用于今天的领英策略？

克里斯·潘恩：我们已经把这变得简单了。所以，在这篇论文中，有一系列对正在发生的事情的解释。我正在这里分享我的屏幕。它解释了正在发生什么，然后有操作清单。

好的，这是你的领英个人资料要做的事情。这些是你应该做来改善你的个人资料的事情。有一个发布前的启动清单，你在发布时应该做什么，以及发布后应该做什么。然后是互动部分，包括每天需要快速完成的事情，每周几次需要花5到15分钟完成的事情，以及一些需要更长时间完成的事情。论文的这些部分就是告诉你“具体该怎么做”。这就是重点，因为深入研究技术很有趣，但最终，除了像我这样的技术狂人，很少有人真正关心技术本身，大家只关心如何让事情运转得更好，让我的帖子能获得超过5次的曝光。这正是这篇论文旨在实现的目标。

迈克·奥尔顿：太棒了。我们当然会在节目笔记中提供链接，各位朋友，别担心，你们不用自己去搜索了，链接就在下方。显然，你已经大量谈论并撰写了关于在营销中使用人工智能和机器学习的文章。你个人是如何利用这些技术来优化你的领英内容策略的？

克里斯·潘恩：我不优化，因为我不在乎。

好答案！这听起来有点奇怪，但对我个人而言，在我的领英主页上，我不太关心内容策略。但对于我们公司的页面和公司内容，我们绝对会使用工具。例如，我们建立了一个机器学习来推断理想客户画像（ICP）。我们的Trust Insights团队会根据理想客户画像，结合我们想要发布的内容，尝试找出：“我们应该使用什么样的措辞来吸引这类客户？”然后我们有自己的写作风格指南，这只是一些技术文件。我们把这些都提供给生成式人工智能工具。

新媒网跨境了解到，我们会说：“这是写作风格。如果我想给我的CEO凯蒂·罗伯特留下深刻印象，她就是这样在领英上写作的。”他们拥有我的理想客户画像，知道客户关心什么，然后将这些提示结合起来，创建我们发布到公司帖子上的内容。然后我们用Agorapulse进行调度，并在Agorapulse的报告中衡量效果。我个人的内容策略就是我那天想抱怨什么就说什么，然后看看会发生什么。

迈克·奥尔顿：而且这很奏效。

克里斯·潘恩：它奏效，因为，正如我所说，我不在乎。领英，甚至可以说整个社交媒体。这听起来有点奇怪，但在这个Social Pulse播客上说，社交媒体对我来说，并不是主要的业务驱动力。它带来一点点的知名度，带来一点点的社区感，但公共社交媒体不是。私人社交媒体则非常有效。我们说的是Slack、Discord、群聊，那些所谓的“天鹅绒绳索”后面发生的事情。那影响巨大。

Slack是我们潜在客户和潜在客户生成最大的驱动力之一，因为我们运营了一个Slack社区：“营销人员分析”，里面有4200名成员。因为我们运营它，我们就可以设定规则：什么是允许做的，什么是不允许做的。

但对我个人以及对公司而言，最大的驱动力是电子邮件。电子邮件营销对我来说效率要高几个数量级，因为我也花了15年时间来建立我的电子邮件列表。我的电子邮件每周有大约30万读者。我花了15年时间来建立它。所以，即使我在领英上有大约45000名关注者，但从“嘿，我想和你谈谈业务合作”的角度来看，电子邮件才是我投入时间的地方。所以，我个人在领英上的策略就是那天我想谈论什么就谈论什么，然后听天由命。

迈克·奥尔顿：我知道很多在听的社交媒体经理会对此感同身受，因为他们代表品牌管理社交媒体。他们自己的个人资料，发不发帖。我看到很多为大公司做社交媒体的人可能永远不会在领英上发帖，除非他们处于换工作期间。他们觉得需要回到那个工作职能上去。

但我问你的最后一个问题，克里斯，是我想知道。对于那些专业为品牌工作的人来说，这显然是每个人都关心的问题，你需要在社交帖子上获得触达率，需要获得互动，需要能够培养社区，然后让他们为你的品牌采取下一步行动，无论那是什么。你有什么建议，让他们如何跟上这些平台真正发生的变化？是只关注你，还是你认为他们应该转向其他来源和资源？

克里斯·潘恩：我的自恋狂会说：“关注我！”我提供有用的答案是：关注技术公司本身，关注工程师，阅读工程博客，因为所有好东西都在那里发生。所有公告都在那里发布，所有细节都在那里。

在生成式人工智能时代，再也没有借口说“我不懂”了。你可以在领英博客上看到关于Apache Kafka的文章。你可能会说：“我不懂这篇好文章。”把它复制粘贴到Gemini或ChatGPT或其他任何地方，然后说：“用营销术语给我解释一下，这对我的营销意味着什么？”答案可能是它与营销毫无关系，对吧？扩展Hadoop集群的能力对你的营销毫无意义，你就可以说：“太好了，我不需要读这篇文章。”

另一方面，如果你谈论的是Kafka中的消息队列，你可能会说：“这对我的营销意味着什么？”它会说：“如果领英正在使用Apache Kafka进行消息队列，这可能表明他们有一个需要快速解决的瓶颈。”然后它会给你一些如何将其应用于你在领英上所做事情的想法。但这就是一个我很喜欢在人工智能社区里说到的表达：“真相在代码里。”

你可以随意撰写立场文件，你可以预测，你可以假装你破解了算法，但真相就在代码里。你离代码越近，你就越接近现实。所以我认为对于任何社交媒体经理来说，要接近工程，接近系统，去理解它们的功能，因为它们是你进行营销的载体。如果你不明白，你在坐什么车？你可能去了错误的地方。

迈克·奥尔顿：各位朋友，你们可以设置一个Feedly，甚至是一个免费的Feedly账户，来监控外媒Meta新闻室的RSS订阅等。你觉得X（原推特）仍然是关注工程师和你所说的那种人的地方吗？

克里斯·潘恩：尽管我鄙视它，尽管我鄙视它的所有者和管理层，但答案是：是的。很多人工智能社区，硬核人工智能社区，都在那里和Discord上。Discord实际上是获取硬核人工智能内容最好的地方之一，因为所有大型科技公司都有自己的Discord服务器。因为Discord运营成本极低，三级服务器每年只要500美元。对于一家科技公司来说，这简直是九牛一毛。所以那里发生了很多事情。

有趣的是，因为它是在半封闭的环境中，所以没有“名气”这种东西，对吧？当你在领英上时，你会想着如何精心制作完美的帖子来吸引受众的注意力。当你去Discord上，人们也试图做同样的事情。但很快你就会被别人批得体无完肤，他们会说：“伙计，这不是领英，出去！”或者另一个人会说：“你刚才说的这18件事都是错的。”所以，它是一个远不如公共社交媒体礼貌，但更真实的地方。

所以这些是我建议大家应该去的地方，因为你会看到很多东西。但另一件要做的事情是利用你的数据。所以如果你进入Agorapulse，进入报告标签，对吧？然后你有一个导出按钮，你可以说导出CSV格式的报告，你可能会说：“太好了，我还是不知道这意味着什么。”去Google Colab，写一个提示，说：“嘿，这是我的社交媒体数据。我不知道我在做什么，但我真的很想知道我的社交媒体上什么在起作用。这是我的CSV文件。”

Google Colab然后会接收你的提示，接收你的CSV文件，并开始编写Python代码来分析它。因为你永远不要让生成式人工智能做数学计算，但你总是可以它编写代码。它会说：“嘿，我对我从Agorapulse导出的领英帖子进行了回归分析，这是对你有效的东西。”工具就在那里，它会让你能够利用你的数据。你离代码越近，你就越接近真相。

迈克·奥尔顿：太棒了。克里斯，你一如既往地令人惊叹。我知道每个人的头脑里都充满了想法和问题，他们都想联系你并提问。他们应该去哪里找你呢？

克里斯·潘恩：最方便的地方是TrustInsights.ai，巧妙地放在我的名字下方。

迈克·奥尔顿：太棒了。朋友们，今天我们的时间就到这里。当然，我们一如既往地会在节目笔记中放入克里斯的所有链接。别忘了在Apple上找到Social Pulse播客。给我留个评论。让我知道你对这期节目的看法，你希望我问克里斯什么问题，下次我还会邀请他。请加入我们脸书上的专属社区Social Pulse community，在那里你可以遇到像克里斯这样优秀的专家，并与成千上万像你一样的社交媒体专业人士建立联系。下次再见！

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/23281.html