Nick Saraev 從零設計 AI 服務，再用 16 組冷郵件換來 19 人提出開會

接著才是大規模執行。他用 Airscale、Vayne、Skool 名單與 email finder 整理聯絡資料，再在 Instantly 建立 8 個 campaign，每個放兩版首封信。這套實驗並不輕量：Nick 當時有大約 100 個預熱信箱，最後替每個 campaign 配 10 個發信帳號；這個基礎條件與他多年累積的業績紀錄，都不是剛開始的人自然擁有的。週六開始寄信後，結果是在週日或週一另外錄製，因此標題所說的三小時只涵蓋建立與啟動流程，不包含等待市場回覆。

影片最後列出 78 則回覆，其中 34 則被 Nick 歸類為機會、27 則屬正向回覆，19 人提出開會或提供可通話時間。片中實際確認排進行事曆的只有 3 場；影片也沒有公開總寄送量，因此無法算出整體轉換率，更不能把 19 人寫成 19 場已預約會議或 19 筆成交。他估算每個會議約花 3–4 美元，但也承認算法會受信箱數量、名單工具與名單品質影響。

執行過程也留下不少限制。一個 Skool campaign 因為名單與先前資料重複，被 Instantly 去重後只剩 37 人，最後沒有結果；名單裡還出現錯名、未清理欄位，以及 AI 誤判收件人背景。更需要注意的是，他示範的其中一封信會暗示自己已送出 LinkedIn 邀請，不論實際上有沒有做；這已經不只是文案技巧，而是把誤導當成打開對話的方法。

留言裡，一則高互動留言認為真正有價值的是看見幾小時的實作如何濃縮別人數週的工作量；另一則則追問，若拿掉 Nick 過去做出超過 100 萬美元業績的社會證明，結果還會不會一樣。也有人希望看見簽下客戶後的溝通、onboarding 與實際交付。這些問題正好點出影片沒有回答的部分：它證明大量測試能換來對話，還沒有證明每個新手都能複製，也沒有證明這些會議最後會變成能長期交付的生意。影片結尾同時推銷 Nick 的付費 Maker School，讀這套方法時也應把這層商業關係算進去。