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接受或拒绝：如何对待陌生人的LinkedIn请求
LinkedIn就像是现代的网络活动——数字化的握手、虚拟的问候，以及个人资料访问，取代了传统的名片。不可避免地，你会收到来自完全陌生人的连接请求。点击“接受”来增加你的连接数是很诱人的，但你真的应该这样做吗？让我们深入探讨这些神秘的LinkedIn邀请，提供一些专家意见和可行的策略。
伟大的分歧：接受与拒绝陌生请求
一些LinkedIn用户将他们的网络视为一个独特的俱乐部，只接受他们认识的人。而另一些人则持开放态度，认为更广泛的网络可能意味着更多的机会。然而，职业专家认为，真正的答案并不是一刀切的。接受或拒绝的决定本质上是个人的，取决于你的目标、舒适度和你专业品牌的完整性 [福布斯]。
专家建议：职业专家的看法
- 意图很重要：据Indeed的职业专家Priya Rathod表示，缺少共同朋友或个人信息的请求可能让人怀疑。如果你在想为什么这个陌生人想要连接，没关系，先暂停一下再行动 [福布斯]。
- 网络不仅仅是朋友的朋友：哥伦比亚商学院的Gracie Saskersian指出，有时最有价值的联系是“有几度关系的人”。毕竟，职位市场往往依赖于那些稍稍落在你直接圈子外的人 [福布斯]。
- 有意图的连接胜过单纯的增加联系：前FlexJobs职业专家Cidnye Work强调，“目标不是尽可能多地添加人，只是增加你的连接。”相反，应该有条不紊地、战略性地建立网络 [FlexJobs]。
何时考虑接受陌生人的请求？
- 职业相关性：这个人是否在你的行业工作或在你想要的公司里？高级领导、招聘官或者拥有真正商业兴趣的人往往值得连接 [FlexJobs]。
- 质量胜于数量：目标是建立一个多样而有价值的网络，这个网络不仅能够支持你的目标，而不是仅仅增加数量。
- 个性化信息：带有周到说明请求原因的请求是一个绿色信号。这表明发件人是有意图和尊重的。
- 共享连接：多个共同连接可以增加一些可信度，但要做好功课。数量不等于真实性。
红旗：何时拒绝
- 空白资料：信息很少，没有个人资料照片，工作经历稀少——这些都是警告信号。
- 千篇一律的信息或根本没有说明：普通的请求表明没有真正的兴趣。
- 持续的销售者：当心那些明显专注于销售推销、营销垃圾邮件或立即请求好处的个人资料 [FlexJobs]。
- 不相关：如果他们的行业、工作或地理位置与你的完全无关，考虑拒绝。
尝试“开放网络”
一些专业人士尝试在更多联系的假设下最大化连接。Kat Boogaard在为The Muse撰写时，将实验推向极端——接受超过300个随机请求。随之而来的是大量无关的信息和垃圾邮件，迫使她放弃了开放政策。关键的教训是：一个庞大的网络并不总能转化为有意义的机会 [The Muse]。
如何回应随机请求：有效战术
- 利用LinkedIn的“回复（尚未接受）”功能。
- 发送一条礼貌的信息，如：“感谢您的联系！您能告诉我我们是如何认识的，或者分享您为何发出连接请求吗？”
- 给他们一个澄清意图的机会。
- 如果回复是真诚的且相关的，就接受。如果不是，自由选择忽略或拒绝 [Anchor Advisors]。
- 保存一个标准回复来简化流程，保持收件箱整洁 [Anchor Advisors]。
构建一个有意图的网络：最佳实践
- 精选你的网络：连接那些你真心钦佩、希望向他们学习或能帮助你职业上贬发的人。
- 主动出击：在明确目标时，寻找有战略价值的联系，如招聘官或目标公司的领导 [FlexJobs]。
- 尊重隐私和界限：并非所有人都欢迎随机请求，因此当你被拒绝时不用太在意。
- 分享有价值的内容：如果有人关注你的工作，他们可以通过跟随你的公共帖子而不是直接连接。
“把LinkedIn想象成一个非常大的网络活动。如果这在现实中发生，你不会把你的信息分发给每一个遇到的人。在线网络也是如此。有意图和目的地连接，你会建立一个优质的、职业性的网络，在需要时为你提供帮助。”
– FlexJobs
快速参考：你应该接受还是拒绝？
- 如果请求与你的目标相关，并且带有周到的说明考虑接受。
- 如果连接是随机的、不相关的，或者带有销售色彩，最好忽略或温和地拒绝。
- 不确定时，询问背景：“我很想知道是什么促使您的请求！”
拓宽知识
- 在FlexJobs了解LinkedIn礼仪的详细信息。
- 看看当一个人接受300多个随机请求后发生了什么，在The Muse。
- 从Fortune获得专家观点和真实案例。
- 查看Anchor Advisors提供的筛选请求的脚本化方法。
结论：你的网络，你的规则
最终，接受或拒绝来自陌生人的LinkedIn请求的决定归结为你的目标、舒适度以及你希望从网络中获取的价值。保持好奇，保持策略，记住：每个连接都是一扇潜在的门，但并不是每扇门都值得打开。明智地策划，友好地回应，意图增长。
文章作者
Chén Kǎi
交易新闻专家
