Free Cold Email Copywriting Course 2026：Nick Saraev 的四小時實戰課

課程中段花了接近兩小時批改 19 封觀眾投稿。Saraev 逐段檢查開場是否像大量寄送、身分介紹有沒有可信的社會證明、offer 是否只剩空泛形容，以及 CTA 會不會要求太多。寫給 YouTuber 的其中一封信，就把對方實際影片、曾協助頻道從 2.9 萬成長到 6.1 萬訂閱的案例，以及可以先提供的剪輯樣本放在同一封信裡；這部分比單看公式更容易看出每個元素應該放在哪裡。

後段再把同一套原則放進 Email、SMS、LinkedIn、X 與 Instagram。渠道不同，訊息長度、正式程度與可用的上下文也要跟著改；追蹤則不必重新寫一封大型提案，Saraev 自己通常採用一封初始信加一次簡短 follow-up。進入測試時，他建議每個版本先累積約 500 至 1,000 次寄送，再比較回覆率，而且每輪只更換少數元素，避免最後不知道是哪個改動造成差異。這些數量是他的實務經驗值，不是影片提供統計推導後得出的通用門檻。

即使 Saraev 的主要題材是 AI，他仍不建議把整封信交給模型重寫。他認為 AI 比較適合填入已驗證模板裡的小型變數，例如辨識對方主要經營的平台，或把公司全名、學校與地區改成真人平常會使用的稱呼；核心 offer、社會證明與說服結構仍由人處理。留言大多把影片當成可反覆查閱的操作手冊，也集中追問沒有既有客戶時如何補社會證明、每日寄信量、追蹤間隔與寄信工具；另一方面，也有人質疑部分示範信仍然太長。