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THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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本月 Jev 使用成本仅 $0.96,处理 25.4M tokens 和 6,377 次请求,用于线索列表清洗、市场评估、基于产品与角色相关性的文案构思,以及对每条线索进行 B2B 匹配检查。随后 Grokbot 运行机器人,Jev 对每条线索评分。
Jev 分析 20 个冰咖啡视频,快速找出 3 位值得联系的创作者,并展示浏览量、粉丝数、近期表现中位数等数据,成本仅为 $0.002。
作者分享了如何用Jev为每个机器人检查决策,确保安全后由人工确认,并列出5个可复制的营销工作示例。
作者介绍其正在微调 Propensity One 模型,用于预测两个可比广告中哪个会获得更多点击。在 959 组 TikTok 广告留出集上,该模型胜出率为 59.6%(仅读文本为 58.3%),而 ChatGPT、Jev 和 Clef 的 zero-shot 表现约为 52–53%。
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一位用户分享使用 Jev 和 MonidHQ 进行 Zendesk 竞品拆解:覆盖 4 个评价网站和 21 通电话,总成本仅 0.20 美元,且上游失败的 7 通电话未产生费用。
Jev 的线索过滤每线索仅需 $0.0024,且可先过滤再付费,只对保留的线索进行丰富。无订阅费、开源、零加成,降低了外联代理的测试门槛。
用户让Agent查找旧金山初创公司增长负责人,Jev找到570个、保留144个、验证24个工作邮箱,并完成一个完整资料(含电话和融资信息);通过MonidHQ拨出56通电话,全程由Jev决策,费用仅1.23美元。 链接
该帖子对比了销售线索数据的定价,并提到 Jev (@typesafeai) 以按需计费的方式使用 MonidHQ 的人员搜索服务,展示了 Jev 在销售线索获取中的实际应用。
作者展示纯终端操作:Apollo 搜索 225 个增长负责人,匹配工作邮箱,Hunter 验证,单条线索约 0.038 美元,由 Jev 挑选通话对象。
Suraj Sharma 展示了使用 TypeSafe 的 Jev 在 MonidHQ 上为一家代理机构生成 20 家奥斯汀餐车线索,包含评分、评论、网站和电话,单条成本仅 0.00015 美元。其中 9 家没有网站或评分低于 4.5 星,1 星差评可直接用作销售话术,目标是向这些餐车销售建站服务。
用户分享使用 Jev 进行创作者搜索的体验:输入“matcha”后,Jev 拉取了 20 位 TikTok 创作者和 20 条视频(合计 5600 万播放),并与创作者自身中位数对比评分,一个 2.1K 粉丝账号达到 150,355 倍。
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