Ta kontakt med oss


Vad är AIO? Den nya modellen revolutionerar innehåll och förutsägelser om AI


Vad är AIO? Den nya modellen revolutionerar innehåll och förutsägelser om AI

I 1936, the creator of Turing Machines predicted that a machine would one day be able to think like a human, if not even outperform the human. 

It’s 2023, and we’re officially here.

82% of marketers believe that AI will be the future of marketing—in fact, many of them already believe AI writes better than a human (Capterra study).

Well, with ChatGPT flying past 100 million users in just two months…we’re living in the future.

AI is revolutionizing the way we work, think, and create. 

I joined Content at Scale as the VP of Marketing this January in a bold move of ‘adapting or die’ for my career in content—one month in, what I’m seeing, learning, and facilitating for marketers and teams is blowing my mind. Let’s talk about it.

Reduce Content Overhead Costs and Frustrations by 5x-25x With the AIO Model

It’s now the Stone Age to sit at your computer and drum up 2,500 words for an SEO post from a blank slate.


1679645854 863 Vad är AIO Den nya modellen revolutionerar innehållsförutsägelser

When you can generate long-form SEO content (2,500 words or more) that’s fully original and well-written inside of five minutes or less, you’ll never want to go back. 

On average, I’m seeing a 5-25x reduction in associated content creation costs (which is mind-boggling!), and a time savings of 5-10x. (My full-time writer at Content Hacker went from 7 hours per post to one hour per post after we adapted this model.)

Se även  Mätning av CDP-antagande: En omfattande ram

Here’s the AIO model I’ve built out reflecting the difference of what you can do in your business and marketing by replacing the human blank-slate writing with AI blank-slate writing, based on hundreds upon hundreds of use cases from Content at Scale clients:

1679645854 917 Vad är AIO Den nya modellen revolutionerar innehållsförutsägelser

“AIO”, Artificial Intelligence Optimization, is the term I’ve created to properly define the new way we’re seeing hundreds of marketers and teams create content:

  • Artificial Intelligence as the baseline writer (replacing the human writer and blank slate)
  • The human writer as an optimizer of the AI baseline content

And—it’s working.

With the time and money savings, it’s an absolute no-brainer to switch to AI as the baseline.

The Human Process Involved In AIO

While we see AI perfectly capable of writing an entire 2,500 word blog from scratch, with a single keyword and one-sentence prompt:

Vad är AIO Den nya modellen revolutionerar innehållsförutsägelser

We also see the need for the human optimization process pre-publicera more necessary than ever.

Without your unique story (or client case studies/testimonials) woven in, the human touch of adding statistics, double-checking facts and cutting the fluff; AI-written content simply won’t stand out. It won’t set you apart in the content sea; it won’t drive customers and loyal fans in droves to your email list. So, the human touch is necessary.

My C.R.A.F.T. framework within AIO defines the steps writers should take to make the AI content more human and personalized once you take it from AI and get it ready to publish (from AI to O):

Se även  Google för att ta bort inaktiva konton

1.     Cut the fluff

2.     Review, edit, optimize

3.     Add images, visuals, media

4.     Fact-check

5.     Trust-build with personal story, tone, links

Certifiering av innehållsmarknadsföring

Vill du bli certifierad inom Content Marketing?

Utnyttja verktygen och kanalerna för att på ett förutsägbart och lönsamt sätt driva medvetenhet, potentiella kunder, försäljning och hänvisningar – ALLT du behöver veta för att bli en sann mästare inom digital marknadsföring. Klicka här

Humans are needed for the optimization side, and for that human touch that must be applied to the content AI generates. Content itself will never be a fully automated, 100% AI process; but AI burk remove hours and hours of painstaking work from the content creation pipeline, which will save countless amounts of energy and dollars in the coming months and years when marketers adapt in full force.

 Predictions About the Future of Content & AI

This year, Capterra surveyed almost 200 marketers using AI in their marketing. 82% of them said that the content written by AI was just as good if not better than human-generated content.

One of the first Generative AI experts in the world, Nina Schick (founder of Tamang Ventures, and creator of Substack project ‘The Era of Generative AI’), has told Yahoo Finance Live that she believes ChatGPT will completely revamp how digital content is created, and by 2025, software built with ChatGPT will enable us to reach 90% of all online content now being generated by AI. She said: “ChatGPT has really captured the public imagination in an extremely compelling way, but I think in a few months’ time, ChatGPT is just going to be seen as another tool powered by this new form of AI, known as generative AI,” she said.

Se även  Meta Brings Automation To Small Business Advertising

Google Trends shows a HUGE jump in interest and traffic around the term “ChatGPT:”

Vad är AIO Den nya modellen revolutionerar Content Predictions.webp

Search traffic shows that the interest in AI is the highest it has ever been. The previous peak was in January 2012:

1679645855 976 Vad är AIO Den nya modellen revolutionerar Content Predictions.webp

375 million jobs obsolete in the next ten years. In the next three years, it’s predicted that 120 million workers around the globe will need to be retrained and re-skilled for this new world.

Newer and better-paying jobs in AI will come on the scene, but they won’t replace the amount of jobs lost; so without retraining and reskilling, and learning how to adapt, average people will have difficulty finding new work.  

Are You Ready to Join the Future? 

I’m excited to see just how much AI will revolutionize human efficiency and optimization. 

We’re in new times.

Are you ready to join the future of marketing and learn about all things AI?

I know I am. 

See you on the other side!

1675814445 466 The Rise of Web3 in Web Design 8 Ways Website


Håll ett öga på vad vi gör
Bli först med att få de senaste uppdateringarna och exklusivt innehåll direkt till din e-postinkorg.
Vi lovar att inte spamma dig. Du kan avbryta prenumerationen när som helst.
Ogiltig e-postadress


Mnemoniskt innehållsstrategiramverk kan väcka konversationer


Mnemoniskt innehållsstrategiramverk kan väcka konversationer

I’m a sucker for mnemonics.

In fact, I remember how to spell it by “Me Nomics Except M nOt N In Case Spelling.”

OK, that’s a lie. But I daresay ChatGPT could never come up with that.

Anyway, one of my favorite idea-remembering devices comes from my hero Philip Kotler. He reduces his perfect definition of marketing to CCDVTP – Create and Communicate Value to a Target at a Profit.”

I lean on that mnemonic device when anyone asks about the best definition of marketing’s function in a business.

However, what makes a great mnemonic like CCDVTP is that each word the letter represents has something deeper behind it. So it’s not just six words – it’s six operating concepts with definitions made easier to remember by just remembering how the six words go together.

A mnemonic device for content strategy

I’ve written about the standard framework for developing or strengthening your content strategy. It’s one of the core modules of a CMI University course. It can be a lot to take in because the framework’s concepts and definitions need to be explained in varying levels of detail.

So, recently, I created a mnemonic device to use in my explanation – the 5 Cs: Coordination och Collaboration produce Innehåll innan Containers and make Channels measurable.

5Cs of #ContentStrategy: Coordination and Collaboration produce Content before Containers and make Channels measurable via @Robert_Rose @CMIContent. Klicka för att tweeta

Se även  The Social Media Content Calendar Template Every Marketer Needs [Free Template]

It works as a core or high-level definition of a content marketing strategy. But, like Kotler’s CCDVTP, it also lets me drill into the framework’s five concepts or pressure points. Let me explain:


The primary purpose of a innehållsstrategi is to develop and manage core responsibilities and processes. In addition, they allow marketing to build and continually assess resource allocation, skill sets, and charters the marketing team needs to make content a företag strength.

Most businesses that lack this C struggle with content as a repeatable or measurable approach. As I’ve said, content is everyone’s job in many businesses and no one’s strategy. A key element of a content strategy is a focus on building coordination into how ideas become content and ultimately generate business value.

Most businesses that lack coordination struggle with making #content a repeatable and measurable approach, says @Robert_Rose. Klicka för att tweeta


In many businesses, content is developed in silos, especially with sales and marketing. Sometimes, it may be divided by channel – web, email, and sales teams don’t work together. In other cases, it may be by function – PR, sales, marketing, brand, and demand generation have different approaches.

Content is a team sport. The practitioners’ job is not to be good at content but to enable the business to be good at content. Scalability only happens through an effective, collaborative approach to transforming ideas into content and content into experiences.

Se även  Meta Brings Automation To Small Business Advertising

Content before containers

As marketers, you are trained to think container first and content second. You start with “I need a web page,” “I need an email,” or “I need a blog post.” Then, your next step is to create content specific to that container.

If you start with “I need a blog post” and then create the #content idea, you’re doing it wrong, says @Robert_Rose via @CMIContent. Klicka för att tweeta

I can’t tell you how many big ideas I’ve seen trapped in the context of a blog post simply because that was how it was conceived. I’ve also seen the reverse – small ideas spun into an e-book or white paper because someone wanted that digital asset.

This pressure point requires reverse thinking about your business’ process to create content. The first step must be to create fully formed ideas (big and small) and then (and only then) figure out which containers and how many might be appropriate.

My test to see whether marketing teams put content before containers is to look at their request or intake form. Does it say, “What kind of content do you need?” and list options, such as email, white paper, e-book, and brochure?  Or does it say, “Please explain the idea or story you’d like to develop more fully?”

Se även  Avoid Burnout with the Anti-Hustle Model with Alex Schlinsky [VIDEO]


I purposely put channels last because they express the kind of content you create. Channels dictate how you ultimately reach the customers and how the customers will access your content. Which or how many of your content channels do you treat as a media company would?

Is your corporate blog truly centered on the audience, or is it centered on your product or brand? Is it a repository where you put everything from news about your product and how to use it to what to expect in the future and how other customers use your product?

What about your social media, website, newsletters, and thought leadership center? What is their purpose and editorial strategy? How do you evolve your content products as your audience changes as a media company does? Without a clear strategy for every channel, the measurement of content becomes guesswork at best.

When you examine your strategic approach to content, I hope the 5Cs mnemonic device helps you have those necessary conversations around coordination, collaboration, content before containers, and channels with the stakeholders in your business.

Det är din historia. Berätta väl.

Prenumerera till arbetsdags- eller veckovisa CMI-e-postmeddelanden för att få Rose-Colored Glasses i din inkorg varje vecka. 


Omslagsbild av Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute


Håll ett öga på vad vi gör
Bli först med att få de senaste uppdateringarna och exklusivt innehåll direkt till din e-postinkorg.
Vi lovar att inte spamma dig. Du kan avbryta prenumerationen när som helst.
Ogiltig e-postadress
Fortsätt läsa


Moz Links API: En introduktion


Moz Links API: En introduktion

What exactly IS an API? They’re those things that you copy and paste long strange codes into Screaming Frog for links data on a Site Crawl, right?

I’m here to tell you there’s so much more to them than that – if you’re willing to take just a few little steps. But first, some basics.

What’s an API?

API stands for “application programming interface”, and it’s just the way of… using a thing. Everything has an API. The web is a giant API that takes URLs as input and returns pages.

But special data services like the Moz Links API have their own set of rules. These rules vary from service to service and can be a major stumbling block for people taking the next step.

When Screaming Frog gives you the extra links columns in a crawl, it’s using the Moz Links API, but you can have this capability anywhere. For example, all that tedious manual stuff you do in spreadsheet environments can be automated from data-pull to formatting and emailing a report.

If you take this next step, you can be more efficient than your competitors, designing and delivering your own SEO services instead of relying upon, paying for, and being limited by the next proprietary product integration.


Most APIs you’ll encounter use the same data transport mechanism as the web. That means there’s a URL involved just like a website. Don’t get scared! It’s easier than you think. In many ways, using an API is just like using a website.

As with loading web pages, the request may be in one of two places: the URL itself, or in the body of the request. The URL is called the “endpoint” and the often invisibly submitted extra part of the request is called the “payload” or “data”. When the data is in the URL, it’s called a “query string” and indicates the “GET” method is used. You see this all the time when you search:

https://www.google.com/search?q=moz+links+api <-- GET method 

When the data of the request is hidden, it’s called a “POST” request. You see this when you submit a form on the web and the submitted data does not show on the URL. When you hit the back button after such a POST, browsers usually warn you against double-submits. The reason the POST method is often used is that you can fit a lot more in the request using the POST method than the GET method. URLs would get very long otherwise. The Moz Links API uses the POST method.

Making requests

A web browser is what traditionally makes requests of websites for web pages. The browser is a type of software known as a client. Clients are what make requests of services. More than just browsers can make requests. The ability to make client web requests is often built into programming languages like Python, or can be broken out as a standalone tool. The most popular tools for making requests outside a browser are curl och wget.

We are discussing Python here. Python has a built-in library called URLLIB, but it’s designed to handle so many different types of requests that it’s a bit of a pain to use. There are other libraries that are more specialized for making requests of APIs. The most popular for Python is called requests. It’s so popular that it’s used for almost every Python API tutorial you’ll find on the web. So I will use it too. This is what “hitting” the Moz Links API looks like:

response = requests.post(endpoint, data=json_string, auth=auth_tuple)

Given that everything was set up correctly (more on that soon), this will produce the following output:

{'next_token': 'JYkQVg4s9ak8iRBWDiz1qTyguYswnj035nqrQ1oIbW96IGJsb2dZgGzDeAM7Rw==',
 'results': [{'anchor_text': 'moz',
              'external_pages': 7162,
              'external_root_domains': 2026}]}

This is JSON data. It’s contained within the response object that was returned from the API. It’s not on the drive or in a file. It’s in memory. So long as it’s in memory, you can do stuff with it (often just saving it to a file).

Se även  Läs New Professional's Guide to SEO Bonus Chapter: Enterprise SEO

If you wanted to grab a piece of data within such a response, you could refer to it like this:


This says: “Give me the first item in the results list, and then give me the external_pages value from that item.” The result would be 7162.

NOTE: If you’re actually following along executing code, the above line won’t work alone. There’s a certain amount of setup we’ll do shortly, including installing the requests library and setting up a few variables. But this is the basic idea.


JSON stands for JavaScript Object Notation. It’s a way of representing data in a way that’s easy for humans to read and write. It’s also easy for computers to read and write. It’s a very common data format for APIs that has somewhat taken over the world since the older ways were too difficult for most people to use. Some people might call this part of the “restful” API movement, but the much more difficult XML format is also considered “restful” and everyone seems to have their own interpretation. Consequently, I find it best to just focus on JSON and how it gets in and out of Python.

Python dictionaries

I lied to you. I said that the data structure you were looking at above was JSON. Technically it’s really a Python dictionary or dict datatype object. It’s a special kind of object in Python that’s designed to hold key/value pairs. The keys are strings and the values can be any type of object. The keys are like the column names in a spreadsheet. The values are like the cells in the spreadsheet. In this way, you can think of a Python dict as a JSON object. For example here’s creating a dict in Python:

my_dict = {
    "name": "Mike",
    "age": 52,
    "city": "New York"

And here is the equivalent in JavaScript:

var my_json = {
    "name": "Mike",
    "age": 52,
    "city": "New York"

Pretty much the same thing, right? Look closely. Key-names and string values get double-quotes. Numbers don’t. These rules apply consistently between JSON and Python dicts. So as you might imagine, it’s easy for JSON data to flow in and out of Python. This is a great gift that has made modern API-work highly accessible to the beginner through a tool that has revolutionized the field of data science and is making inroads into marketing, Jupyter Notebooks.

Flattening data

But beware! As data flows between systems, it’s not uncommon for the data to subtly change. For example, the JSON data above might be converted to a string. Strings might look exactly like JSON, but they’re not. They’re just a bunch of characters. Sometimes you’ll hear it called “serializing”, or “flattening”. It’s a subtle point, but worth understanding as it will help with one of the largest stumbling blocks with the Moz Links (and most JSON) APIs.

Objects have APIs

Actual JSON eller dict objekt har sina egna små API:er för att komma åt data inuti dem. Möjligheten att använda dessa JSON och dict API:er försvinner när data plattas till en sträng, men den kommer att färdas mellan system lättare och när den kommer till andra änden kommer den att "deserialiseras" och API:t kommer tillbaka på det andra systemet.

Data flödar mellan system

Detta är konceptet med bärbar, interoperabel data. När det kallades Electronic Data Interchange (eller EDI) var det en väldigt stor sak. Sedan kom webben och sedan XML och sedan JSON och nu är det bara en normal del av att göra affärer.

Se även  Hur Ania Wysocka tjänar 5 siffror/månad som hjälper människor att hantera ångest och panikattacker

Om du är i Python och du vill konvertera en dict till en tillplattad JSON-sträng, gör du följande:

import json my_dict = { "name": "Mike", "age": 52, "city": "New York" } json_string = json.dumps(my_dict)

...som skulle producera följande utdata:

'{"name": "Mike", "age": 52, "city": "New York"}'

Detta ser nästan likadant ut som det ursprungliga diktatet, men om du tittar noga kan du se att enstaka citattecken används runt hela saken. En annan uppenbar skillnad är att du kan radbryta riktiga strukturerade data för läsbarhet utan negativ effekt. Du kan inte göra det så lätt med snören. Det är därför det presenteras allt på en rad i ovanstående utdrag.

Sådan strängande processer görs när data överförs mellan olika system eftersom de inte alltid är kompatibla. Normala textsträngar å andra sidan är kompatibla med nästan allt och kan enkelt skickas på webbförfrågningar. Sådana tillplattade strängar av JSON-data kallas ofta förfrågan.

Anatomi av en begäran

Återigen, här är exempelförfrågan vi gjorde ovan:

response = requests.post(endpoint, data=json_string, auth=auth_tuple)

Nu när du förstår vad variabelnamnet json_string säger dig om dess innehåll, borde du inte bli förvånad över att se att det är så här vi fyller i den variabeln:

 data_dict = { "target": "moz.com/blog", "scope": "page", "limit": 1 } json_string = json.dumps(data_dict)

…och innehållet i json_string ser ut så här:

'{"target": "moz.com/blog", "scope": "page", "limit": 1}'

Detta är en av mina viktigaste upptäckter när jag lär mig Moz Links API. Detta är gemensamt med otaliga andra API:er där ute, men gör mig upprörd varje gång eftersom det är så mycket bekvämare att arbeta med strukturerade dikter än tillplattade strängar. De flesta API:er förväntar sig dock att data är en sträng för portabilitet mellan system, så vi måste konvertera den i sista stund innan själva API-anropet inträffar.

Pythonic laddar och dumpar

Nu kanske du undrar i exemplet ovan, vad en dumpning gör mitt i koden. De json.dumps() funktionen kallas en "dumper" eftersom den tar ett Python-objekt och dumpar det i en sträng. De json.loads() funktionen kallas en "loader" eftersom den tar en sträng och laddar den i ett Python-objekt.

Anledningen till vad som verkar vara singular- och pluraloptioner är faktiskt binära och strängalternativ. Om din data är binär använder du json.load() och json.dump(). Om din data är en sträng använder du json.loads() och json.dumps(). S:et står för sträng. Att lämna s av betyder binär.

Låt ingen säga att Python är perfekt. Det är bara det att dess grova kanter inte är överdrivet stötande.

Uppdrag vs jämställdhet

För er som är helt nya inom Python eller programmering i allmänhet, det vi gör när vi träffar API kallas en uppgift. Resultatet av requests.post() tilldelas den namngivna variabeln svar.

response = requests.post(endpoint, data=json_string, auth=auth_tuple)

Vi använder tecknet = för att tilldela värdet på höger sida av ekvationen till variabeln på vänster sida av ekvationen. Variabeln svar är nu en referens till objektet som returnerades från API:et. Uppdrag skiljer sig från jämlikhet. De == tecken används för jämlikhet.

# Detta är tilldelning: a = 1 # a är nu lika med 1 # Detta är likhet: a == 1 # Sant, men förlitar sig på att ovanstående rad har exekveras


respons = requests.post(endpoint, data=json_string, auth=auth_tuple)

De requests biblioteket har en funktion som kallas posta() det krävs 3 argument. Det första argumentet är URL:en för slutpunkten. Det andra argumentet är data som ska skickas till slutpunkten. Det tredje argumentet är autentiseringsinformationen som ska skickas till slutpunkten.

Se även  Mätning av CDP-antagande: En omfattande ram

Nyckelordsparametrar och deras argument

Du kanske märker att några av argumenten till posta() funktion har namn. Namn sätts lika med värden med =-tecknet. Så här definieras Python-funktioner. Det första argumentet är positionellt både för att det kommer först och även för att det inte finns något nyckelord. Nyckelordnade argument kommer efter positionsberoende argument. Tro mig, allt känns vettigt efter ett tag. Vi börjar alla tänka som Guido van Rossum.

def arbitrary_function(argument1, namn=argument2): # gör saker

Namnet i exemplet ovan kallas ett "sökord" och värdena som kommer in på dessa platser kallas "argument". Nu tilldelas argument till variabelnamn direkt i funktionsdefinitionen, så du kan referera till antingen argument1 eller argument2 var som helst i den här funktionen. Om du vill lära dig mer om reglerna för Python-funktioner kan du läsa om dem här.

Ställer in begäran

Okej, så låt oss låta dig göra allt som behövs för det framgång säkerställd ögonblick. Vi har visat den grundläggande begäran:

response = requests.post(endpoint, data=json_string, auth=auth_tuple)

…men vi har inte visat allt som ingår i det. Låt oss göra det nu. Om du följer med och inte har förfrågningsbiblioteket installerat kan du göra det med följande kommando från samma terminalmiljö som du kör Python från:


Ofta har Jupyter redan förfrågningsbiblioteket installerat, men om det inte gör det kan du installera det med följande kommando inifrån en Notebook-cell:

!pip installationsförfrågningar

Och nu kan vi sätta ihop allt. Det finns bara några få saker här som är nya. Det viktigaste är hur vi tar 2 olika variabler och kombinerar dem till en enda variabel som kallas AUTH_TUPLE. Du måste skaffa din egen ACCESSID och SECRETKEY från Moz.com webbplats.

API:n förväntar sig att dessa två värden ska skickas som en Python-datastruktur som kallas a tupel. En tupel är en lista över värden som inte ändras. Det tycker jag är intressant requests.post() förväntar sig tillplattade strängar för data parameter, men förväntar sig en tupel för auth parameter. Jag antar att det är vettigt, men det här är de subtila sakerna att förstå när man arbetar med API:er.

Här är hela koden:

import json import pprint importförfrågningar # Set Constants ACCESSID = "mozscape-1234567890" # Ersätt med ditt åtkomst-ID SECRETKEY = "1234567890abcdef1234567890abcdef" # Ersätt med din hemliga nyckel Variables endpoint = "https:// lsapi.seomoz.com/v2/anchor_text" data_dict = {"target": "moz.com/blog", "scope": "page", "limit": 1} json_string = json.dumps(data_dict) # Gör Request response = requests.post(endpoint, data=json_string, auth=AUTH_TUPLE) # Skriv ut svaret pprint(response.json())

…som ger ut:

{'next_token': 'JYkQVg4s9ak8iRBWDiz1qTyguYswnj035nqrQ1oIbW96IGJsb2dZgGzDeAM7Rw==',
 'results': [{'anchor_text': 'moz',
              'external_pages': 7162,
              'external_root_domains': 2026}]}

Använder alla versaler för AUTH_TUPLE variabel är en konvention många använder i Python för att indikera att variabeln är en konstant. Det är inget krav, men det är en bra idé att följa konventioner när du kan.

Du kanske märker att jag inte använde alla versaler för slutpunkt variabel. Det är för att anchor_text endpoint är inte en konstant. Det finns ett antal olika slutpunkter som kan ta dess plats beroende på vilken typ av uppslag vi ville göra. Valen är:

  1. anchor_text

  2. final_redirect

  3. globala_toppsidor

  4. globala_top_root_domains

  5. index_metadata

  6. länk_korsning

  7. länk_status

  8. länkande_rotdomäner

  9. länkar

  10. top_pages

  11. url_metrics

  12. användningsdata

Och det leder till Jupyter Notebook som jag förberedde om detta ämne här på Github. Med den här anteckningsboken kan du utöka exemplet jag gav här till någon av de 12 tillgängliga slutpunkterna för att skapa en mängd användbara resultat, som kommer att bli föremål för artiklar som följer.


Håll ett öga på vad vi gör
Bli först med att få de senaste uppdateringarna och exklusivt innehåll direkt till din e-postinkorg.
Vi lovar att inte spamma dig. Du kan avbryta prenumerationen när som helst.
Ogiltig e-postadress
Fortsätt läsa


Vad företag får fel om innehållsmarknadsföring 2023 [Experttips]


Vad företag får fel om innehållsmarknadsföring 2023 [Experttips]

Löftet om inkommande marknadsföring är ett lockande som lockar företag av alla slag, men få förstår de ansträngningar som krävs för att bli framgångsrika. Efter några blogginlägg flammar de ut och klagar "Vi försökte innehållsmarknadsföring, men det fungerade inte riktigt för oss." Jag hör detta från potentiella kunder hela tiden.

(mer …)

Se även  How To Be a Good Interviewer
Håll ett öga på vad vi gör
Bli först med att få de senaste uppdateringarna och exklusivt innehåll direkt till din e-postinkorg.
Vi lovar att inte spamma dig. Du kan avbryta prenumerationen när som helst.
Ogiltig e-postadress
Fortsätt läsa