ਕੀ AI ਪੇਡ ਸਰਚ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ — ਜਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਔਖਾ?

ਮੈਨੂਅਲ ਬਿਡਿੰਗ ਦਾ ਅੰਤ

ਪੇਡ ਸਰਚ ਹੁਣ ਮੈਨੂਅਲ ਲੀਵਰਾਂ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਕੀਵਰਡ ਮੈਚਿੰਗ ਦੀ ਖੇਡ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ, ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਨੇ ਖਾਸ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬੋਲੀ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਬਜਟ ਨੂੰ ਪੈਸੇ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ। ਉਹ ਦੌਰ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਸਰਚ ਐਡਵਰਟਾਈਜ਼ਿੰਗ ਦਾ ਮੁੱਖ ਡਰਾਈਵਰ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। Google ਅਤੇ Microsoft ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕਿੰਨੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਰਿਟਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖਾਤਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਸ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ‘ਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਨਿਰਭਰ ਸਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਹੁਣ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਬ੍ਰਾਂਡ ਆਨਲਾਈਨ ਗਾਹਕਾਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਕਲਿੱਕ ਖਰੀਦਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਿਗਨਲ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਹਰ ਵੱਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। Google ਆਪਣੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕੈਂਪੇਨ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ Microsoft ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਸਰਚ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਪਡੇਟਸ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹੁਣ, ਤੁਸੀਂ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਰਸਤਾ ਲੱਭਣ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਣਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਟਰੋਲ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕੁਝ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪੈਸਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਦੇ ਅੰਦਰ

ਇਸ ਨਵੀਂ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਮੂਲ Performance Max ਹੈ। ਇਹ ਕੈਂਪੇਨ ਕਿਸਮ ਪੇਡ ਸਰਚ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਿਖਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਸਰਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ ‘ਤੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬਜਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ YouTube, Gmail, Display, ਅਤੇ Maps ‘ਤੇ ਫੈਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਜੇਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਸੁਰਖੀਆਂ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਦੇਖ ਸਕੇ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੁੰਗਾਰਾ ਕਿਸ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਇੱਕੋ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਆਪਣੀ ਕੁਐਰੀ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਇਨਸਾਨ ਇਕੱਲੇ ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਥਰਡ ਪਾਰਟੀ ਕੁਕੀਜ਼ ਦੇ ਖਾਤਮੇ ਨੇ ਉਹ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮਾਹਰ ਸਿਗਨਲ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। AI ਇਸ ਪਾੜੇ ਦਾ ਹੱਲ ਹੈ। ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਸ਼ੀਨ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਡ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੱਖਾਂ ਸਮਾਨ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰੇਗਾ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸੰਪਤੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੀਵਰ ਬਣ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਬਿਡ ਜਾਂ ਕੀਵਰਡ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਂਗ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟਸ ਮਾੜੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਗਲਤ ਟੀਚਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਕਲਿੱਕ ਲੱਭੇਗਾ।

ਐਂਸਰ ਇੰਜਣਾਂ ਵੱਲ ਗਲੋਬਲ ਪਿਵੋਟ

ਸਰਚ ਵਿਵਹਾਰ ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਨੀਲੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਕੇ ਐਂਸਰ ਇੰਜਣਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਓਵਰਵਿਊ ਹੁਣ ਪੰਨੇ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੇਡ ਸਰਚ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਜਵਾਬ ਤੁਰੰਤ ਮਿਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਜਾਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਦਿੱਖ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ AI ਜਵਾਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣਨ ਲਈ ਲੜਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮੋਬਾਈਲ ਸਰਚ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਖੇਪ AI ਜਵਾਬ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਮਿਆਰੀ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਥਾਨਕ ਰਿਟੇਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗਲੋਬਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੱਕ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬਜਟ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ AI ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਥਾਰਟੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪੇਡ ਸਰਚ ਅਤੇ ਆਰਗੈਨਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਉਹ ਡੂੰਘਾਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਜੋ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਫਲ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਮੁਹਿੰਮ ਨਹੀਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਲੱਭਣ ਲਈ ਬੋਟ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਬੈਨਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੰਵਾਦ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਦਰਤੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ।

ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੰਗਲਵਾਰ

ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਪੰਜ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਰਾਹ ਨੇ ਆਪਣੇ ਦਿਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਖ ਕੇ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਉਹ ਦੇਖਦੀ ਸੀ ਕਿ “ਨੀਲੇ ਰਨਿੰਗ ਸ਼ੂਜ਼” ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ ਸਨ ਅਤੇ “ਕਿਫਾਇਤੀ ਸਨੀਕਰ” ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਹ ਹੱਥੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਲਟੀਆਂ (buckets) ਵਿਚਕਾਰ ਪੈਸੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਅੱਜ, ਸਾਰਾਹ ਆਪਣੇ ਦਿਨ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਫੀਡਸ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “ਹੋਰ” ਨਾਮਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਆਪਣੇ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਦੇਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ਾਟ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਜੀਵਨ ਸ਼ੈਲੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਦੁਪਹਿਰ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਮਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ੇ ਬਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸਾਰਾਹ AI ਓਵਰਵਿਊ ਦੇ ਦਬਾਅ ਨਾਲ ਵੀ ਨਜਿੱਠਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਦੇਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੀ ਚੋਟੀ ਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਦਾ Google ਦੁਆਰਾ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਸ ਪੰਨੇ ‘ਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਘੱਟ ਗਈ ਹੈ। ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦੇਣ ਲਈ, ਉਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪੇਡ ਸਰਚ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਹੇਠਾਂ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ Bing ‘ਤੇ ਚੈਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਮ ਖੋਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਲਾਹ ਮੰਗ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਸਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ। ਉਹ Google Ads ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਨਾਲੋਂ ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੀਮ ਨਾਲ ਫਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੱਖਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ।

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦਾ ਦਬਾਅ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਧੇਰੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਲੁਕਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬੌਸ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ YouTube ‘ਤੇ ਪੈਸੇ ਕਿਉਂ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸਿਰਫ ਸਰਚ ‘ਤੇ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਉਸਨੂੰ ਕੁੱਲ ਮਾਲੀਏ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਦਿਖਾ ਕੇ “ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ” ਖਰਚ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਉਸ ਸਹੀ ਕਲਿੱਕ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਜਿਸਨੇ ਇਹ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਹੇਠਲੀ ਲਾਈਨ (bottom line) ‘ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਲਾਗਤ (cost per acquisition) ਵਧਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਰਾਹ ਕੋਲ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਸਾਧਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਮਾੜੇ ਕੀਵਰਡ ਨੂੰ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਉਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲਾਈਨ ‘ਤੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਡੇਟਾ ਸਿਗਨਲ ਰਣਨੀਤੀ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ

ਸਾਨੂੰ AI ‘ਤੇ ਇਸ ਨਵੀਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਬਾਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਹਰ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਜਦੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਜੇਤੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਤਰਾ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਬੰਦ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬੋਲੀ ਲਗਾ ਕੇ ਕੀਮਤਾਂ ਵਧਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਸਾਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ “ਸਿਖਲਾਈ” ਦੇਣ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਗਾਹਕ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਉਸਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਤੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵੀ ਹੈ। ਜੇਨਰੇਟਿਵ AI ਕਈ ਵਾਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਲੋਗੋ ਨੂੰ ਅਣਉਚਿਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਇਨਸਾਨ ਹਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਇਹ ਕਮੀ ਸਖਤ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੋਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ? ਉਦਯੋਗ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਵਪਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। AI ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਮਾਸਿਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਨਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ, ਪਰ ਉਹ ਸੰਸਥਾਗਤ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਿੱਚ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਆਧੁਨਿਕ ਸਟੈਕ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ

ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਜੋ ਕੁਝ ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਪਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਸਟੈਂਡਰਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਕੇ APIs ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ PMax ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਲਈ Google Ads Scripts ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਡਿਸਪਲੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਨਾਮ ਸਰਚ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਖਰਚੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਮਸ਼ੀਨ ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਾਂ ‘ਤੇ ਪੈਸੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਮੁਹਿੰਮ ਨੂੰ ਰੋਕ ਵੀ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ JavaScript ਦੀ ਮੁਢਲੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਹ “ਸੈੱਟ ਇਟ ਐਂਡ ਫੋਰਗੇਟ ਇਟ” ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ AI ਕਹਾਣੀ, ਟੂਲ, ਰੁਝਾਨ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਭੇਜੋ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ।

ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਣ ਵੀ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਮਾਰਟ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੇ ਫਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਐਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਰਵਰ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਜੰਕ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਰਫ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ (conversions) ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ API ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਲੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰੋ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਾਫ਼, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਨੀਂਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਜੇਤੂਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਦਇਆ ‘ਤੇ ਹਨ।

ਦਿੱਖ ਦੇ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ

ਪੇਡ ਸਰਚ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਤਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਲੜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟੀਚਾ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਲਈ ਨਿਲਾਮੀ ਜਿੱਤਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਪੂਰੀ ਗਾਹਕ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਜਿੱਤਣਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਐਂਸਰ ਇੰਜਣਾਂ, ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਸਰਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣਾ। ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ AI ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ AI ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਇਨਸਾਈਟਸ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਾਈਡਾਂ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਨਵੀਨਤਮ ਅਪਡੇਟਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹੋ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੈਨੂਅਲ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੇ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਸਿਗਨਲ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸੰਪਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜੋ ਇਸ ਨਵੀਂ ਬਣਤਰ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਗੇ ਉਹ ਵਧਣ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਣਗੇ। ਜੋ ਮੈਨੂਅਲ ਬਿਡਿੰਗ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਚਿਪਕੇ ਰਹਿਣਗੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਣਗੇ।

A szerkesztő megjegyzése: Ezt az oldalt többnyelvű AI hírek és útmutatók központjaként hoztuk létre olyan emberek számára, akik nem számítógépes zsenik, de mégis szeretnék megérteni a mesterséges intelligenciát, magabiztosabban használni, és követni a már megérkező jövőt.

ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ।