การลบแบบง่ายของ NLP
NLP Simple Deletion คืออะไร
ข้อความใดๆ ก็ตามที่มีข้อมูลที่ขาดหายไปนั้นก็เป็นเพียงการลบทิ้งอย่างง่ายๆ ใน NLP การลบทิ้งอย่างง่ายๆ คือการลบบางส่วนของความหมายออกไปหรือทำให้ความหมายหายไป คุณสามารถสังเกตเห็นได้ในประโยคที่มีคำว่า it และ that นอกจากนี้ เมื่ออ้างถึงคำอธิบายที่ขาดหายไป (คำคุณศัพท์) เช่น "กรุณาส่งรายงานมาให้ฉันด้วย" อาจใช้คำถามท้าทายว่า "คุณต้องการรายงานฉบับใดโดยเฉพาะ" การที่คุณรู้ว่าบุคคลนั้นหมายถึงหมวดหมู่หรือสิ่งใดอาจทำให้คุณเดือดร้อนได้ คุณคิดว่าคุณรู้ว่าเจ้านายต้องการรายงานฉบับใดเมื่อเธอพูดว่า "ส่งรายงานมาให้ฉันทันที" การเติมเต็มคำขอของเธอโดยไม่คิดและส่งรายงานนั้นออกไปจะส่งผลให้เกิดการอ่านใจ เพราะคุณต้องกรอกข้อมูลสำหรับ "รายงานนั้น" การอ่านใจช่วยเติมเต็มช่องว่างในการลบทิ้ง
การแสดงที่หายไป
ประโยคตัวอย่างที่หายไปคือประโยคที่ประเมินผล บุคคลที่ทำการประเมินนั้นหายไปจากประโยค เรียกว่าประโยคตัวอย่างที่หายไป ประโยคตัวอย่างที่หายไปอาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการเสนอข้อสันนิษฐานเบื้องต้น เราจะหาคำตอบในส่วนตัวอย่าง
NLP Eye Accessing Cues มีอะไรบ้าง?
ใน NLP การเข้าถึงข้อมูลด้วยตาจะให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับความคิดของบุคคลที่คุณกำลังทำงานด้วย ข้อมูลด้านล่างนี้ไม่ได้ระบุว่าเป็นเช่นนี้ "เสมอ" แต่ระบุว่าคุณควรตรวจสอบว่ามีการให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้หรือไม่ ดังนั้นจึงมีกรณีที่ทราบกันดีว่าผู้คนตอบสนองต่อการเข้าถึงข้อมูลแตกต่างกัน (จำและสร้างกลับกัน)
การยึดโยง NLP
มาทำเวทมนตร์กันเถอะ มาเรียนรู้ความลับของ NLP Anchoring กันเถอะ ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Anchoring คืออะไร และค้นพบมันได้อย่างไร นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Anchors ในชีวิตประจำวัน และวิธีที่อุตสาหกรรมการตลาดใช้ Anchors เพื่อดึงดูดความสนใจของคุณ
สมมติฐานการสนทนา NLP
เคยมีใครถามคุณว่า “คุณรู้ไหมว่าตอนนี้กี่โมงแล้ว” ไหม แล้วคุณก็บอกเวลาที่แน่นอนกับเขาด้วย ยินดีต้อนรับสู่ Conversational Postulates ของ NLP คำตอบที่สมเหตุสมผลที่สุดสำหรับคำถามนี้คือ ใช่ หรือ ไม่ Conversational Postulates มักจะกระตุ้นให้เกิดการตอบสนอง มากกว่าคำตอบตามตัวอักษร ดังนั้น คุณช่วยยกตัวอย่าง Conversational Postulates เพิ่มเติมให้ฉันอีกได้ไหม ฉันคิดว่าคุณทำได้ ขึ้นอยู่กับว่าคุณให้คำตอบหรือคำตอบตามตัวอักษรมากกว่ากัน คุณกำลังอ่านสิ่งนี้อยู่หรือเปล่า
ประโยคย่อยของเวลา NLP
ก่อนที่คุณจะเริ่มอ่านบทความนี้ เราต้องการให้แน่ใจว่าคุณกำลังพูดถึง Subordinate Clauses of Time หลังจากที่คุณอ่านบทความนี้จบแล้ว เราแน่ใจว่าคุณมีความรู้เกี่ยวกับหัวข้อนี้มากขึ้น ดังนั้น ในขณะที่คุณกำลังอ่านบทความนี้ เราต้องการให้คุณเริ่มตระหนักว่าคุณใช้รูปแบบ Milton Model บ่อยมากแล้วและในชีวิตประจำวันของคุณ คุณไม่ใช่หรือ? เราต้องการหารือบางอย่างกับคุณก่อนที่คุณจะอ่านบทความนี้จบ คุณต้องการนั่งลงขณะอ่านบทความนี้หรือไม่? ผู้ปฏิบัติ NLP ที่ได้รับการฝึกอบรมและมีความรู้ดีจะรู้ว่าสิ่งที่เราเขียนไว้ก่อนหน้านี้คืออะไร
คำถามฝัง NLP
ฉันอยากรู้ว่าคุณอยากเรียนรู้อะไรจากการอ่านโพสต์บล็อกนี้ ใน NLP คำถามแบบฝังตัวเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการถามคำถามอย่างลับๆ เพื่อให้ได้คำตอบ และผู้ฟังไม่รู้ว่าคำถามนั้นไม่ได้ถูกถามโดยตรง ดังนั้น ตอนนี้ฉันสงสัยว่าคุณอยากเรียนรู้อะไรต่อไป? โดยพื้นฐานแล้ว เทคนิคนี้จะลงเอยที่การที่ผู้ฟังหรือผู้รับข้อความนี้ไม่ได้ปฏิเสธคำถาม เนื่องจากคำถามนั้นถูกฝังอยู่ในคำกล่าวเกี่ยวกับความอยากรู้ของผู้พูด ทฤษฎีเกี่ยวกับรูปแบบการชักจูงทางอ้อมและโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับคำถามแบบฝังตัวนั้นเรียนรู้ได้ง่ายมาก ฉันสงสัยว่าตอนนี้คุณจะฝึกฝนเทคนิคนี้มากแค่ไหน
คำคุณศัพท์และคำวิเศษณ์เชิงวิจารณ์
เราได้พูดถึงคำคุณศัพท์และคำวิเศษณ์ในบล็อกโพสต์ก่อนหน้าแล้ว ดังนั้น เรื่องนี้อาจไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป ตอนนี้ เราจะพูดถึงคำคุณศัพท์และคำวิเศษณ์เชิงวิจารณ์โดยเฉพาะ ก่อนที่คุณจะอ่านต่อ เราต้องการให้คุณทราบว่าตัวอย่างที่เราจะนำเสนอให้คุณนั้นมีข้อสันนิษฐานหลายประเภท และการรวมเทคนิคทั้งหมดที่เรียนรู้เข้าด้วยกันจะทำให้มีประสิทธิภาพมากกว่าที่คุณจะจินตนาการได้ ฝึกฝนตัวอย่างเหล่านี้และสร้างตัวอย่างของคุณเอง ยิ่งคุณฝึกฝนมากเท่าไร คุณก็จะยิ่งเชี่ยวชาญในตัวอย่างมากขึ้นเท่านั้น นั่นคือเป้าหมายของเรา
คำสั่งฝังตัว NLP
ใน NLP คำสั่งแบบฝังจะใช้แทนการให้คำแนะนำโดยตรง ผู้ปฏิบัติ NLP จะฝังคำสั่งไว้ในโครงสร้างประโยคที่ใหญ่กว่า ตอนนี้คุณเริ่มจินตนาการถึงพลังของคำสั่งแบบฝังได้แล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งตอนนี้ที่คุณสามารถเริ่มผ่อนคลายและเรียนรู้เพิ่มเติมได้ คำสั่งแบบฝังมักใช้ในโครงสร้างประโยคที่ใหญ่กว่าเพื่อให้พูดได้ราบรื่นและสง่างามยิ่งขึ้น ผู้ฟังจะไม่รับรู้คำสั่งที่ได้รับอย่างมีสติ
ข้อจำกัดของแบบจำลองของผู้พูด (การสรุปทั่วไป)
ข้อจำกัดของแบบจำลองของผู้พูดเป็นส่วนที่สามของส่วนผกผันของแบบจำลองเมตา โปรดจำไว้ว่าแบบจำลองเมตาใช้ในการค้นหาและเปิดเผยข้อมูลทั่วไป ในที่นี้เราจะค้นพบสองส่วนที่ประกอบขึ้นจากแบบจำลองเมตา ตอนนี้ในแบบจำลองเมตา เราได้เรียนรู้ที่จะถามคำถามเพื่อค้นหาสิ่งที่ได้รับการสรุปโดยทั่วไปโดยลูกค้า ในแบบจำลองมิลตัน เราในฐานะผู้ปฏิบัติ NLP ใช้เพื่อสรุปข้อมูลโดยทั่วไปและให้คำแนะนำ ส่วนนี้ ข้อจำกัดของแบบจำลองของผู้พูด เป็นส่วนที่สำคัญที่สุดจากข้อมูลสามส่วน ดังนั้น ควรศึกษาอย่างใกล้ชิด ในที่สุดแล้ว จะทำให้การใช้แบบจำลองมิลตันง่ายขึ้น
English 
ไทย 