AI ਨੇ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਲਈ ਜੋ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਚੁੱਪ ਸੰਕਟ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ, ਇੰਡਸਟਰੀ ਨੇ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾ automation ਨਾਲ ਸਭ ਕੁਝ ਬਿਲਕੁਲ ਸਾਫ਼ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ। ਪਰ ਇਸਦੇ ਉਲਟ ਹੋਇਆ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ generative tools ਅਤੇ automated buying systems ਦਾ ਦਬਦਬਾ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਕਰੀ ਤੱਕ ਦਾ ਰਵਾਇਤੀ ਰਸਤਾ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਖਰਾਬੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਮਾਰਕਿਟਰ ਹੁਣ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਹਕੀਕਤ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਪਰਛਾਵੇਂ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਗਏ ਹਨ। Attribution decay ਹੁਣ ਨਵਾਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੈ। Session fragmentation ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ *assisted discovery* ਦੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ AI ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪਰਦੇ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਉਹੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਤਦੇ ਸੀ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸ਼ਹਿਰ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਤਾਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਸਦਾ ਮਤਲਬ ਬਦਲ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਨੀਅਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਣਾ ਪਵੇਗਾ।

ਤੁਹਾਡਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਝੂਠ ਕਿਉਂ ਬੋਲ ਰਿਹਾ ਹੈ

Attribution decay ਕੋਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੈਸ਼ਨੇਬਲ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਖਾਤਮਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਵਿਗਿਆਪਨ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਦਾ ਸੀ। ਅੱਜ, ਉਹ ਯੂਜ਼ਰ Instagram ‘ਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰਚ ਰਿਜ਼ਲਟ ਪੇਜ ‘ਤੇ ਸਾਰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਰਾਹੀਂ ਖਰੀਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ session fragmentation ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ analytics tools ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ, ਅਣਜਾਣ ਲੋਕਾਂ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਇਸ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਾਇਰੈਕਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਪਾ ਕੇ ਇਹ ਲੁਕਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ organically ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਸਫ਼ਰ ਦੇ ਹਰ ਕਦਮ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰਤ Google Analytics documentation ਵਿੱਚ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਪੇਜਾਂ ਦੇ ਵੈੱਬ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ, ਨਾ ਕਿ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਵੈੱਬ ਲਈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਸੈਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕੋਈ cookie ਡ੍ਰੌਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਮਾਰਕਿਟਰ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ attribution ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਯੁੱਗ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫਨਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੁਣ ਵੈੱਬ ਪੇਜਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿੱਜੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਲੜੀ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।

ਗਲੋਬਲ ਫਨਲ ਦਾ ਪਤਨ

ਇਹ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮੋਬਾਈਲ-ਫਸਟ ਵਿਵਹਾਰ ਆਮ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਹੋਰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਹੈ। ਏਸ਼ੀਆ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਯੂਜ਼ਰ ਰਵਾਇਤੀ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਐਪਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਫਨਲ ਦੇ ਪਤਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਦਾ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। Gartner marketing research ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਡਿਜੀਟਲ ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਾਰੇ ਮੁੜ ਸੋਚਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਅਸਰ ਹਰ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ‘ਤੇ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ last-click ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। 2026 ਵਿੱਚ, ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਨੇ ਡਾਰਕ ਸੋਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਣਮਾਪਯੋਗ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਦੀ ਚੀਜ਼ ਲੱਭਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ AI ਤੋਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਮੰਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ। ਉਹ ਇੱਕ ਤਿਆਰ-ਸ਼ੁਦਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਰਾਹੀਂ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮੰਜ਼ਿਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

• ਸਰਚ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਤੋਂ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ।
• Walled garden ਈਕੋਸਿਸਟਮ ‘ਤੇ ਵਧੀ ਹੋਈ ਨਿਰਭਰਤਾ।
• ਬ੍ਰਾਂਡ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ।
• Zero-click ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਵਾਧਾ।
• ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦਾ ਖਿੰਡਾਅ।

ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਭੂਤ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣਾ

ਇੱਕ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੀ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਗੁਡਜ਼ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਵੇਰ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। CMO ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਸੋਸ਼ਲ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ‘ਤੇ ਖਰਚਾ ਵਧਿਆ ਹੈ, ਪਰ attributed ਮਾਲੀਆ ਘਟਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁੱਲ ਮਾਲੀਆ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ **measurement uncertainty** ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹਕੀਕਤ ਹੈ। ਟੀਮ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕ ਨੇ ਸਫਲਤਾ ਦਿਵਾਈ। ਇੱਥੇ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੀ ਥਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਲੈਣੀ ਪਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਉਹ assisted discovery ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਨੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਮਨਾ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਗਾਹਕ ਮਾਰਕਿਟਰ ਲਈ ਓਨੇ ਹੀ ਘੱਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ comprehensive AI marketing guide ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਦਾਅ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਟੀਮ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਦਾ ਬਜਟ ਕੱਟਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁੱਲ ਮਾਲੀਆ ਡਿੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਿਗਿਆਪਨ ਉਨ੍ਹਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਕੋਈ ਸਥਿਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਚਲਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਵਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਣਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕਿਟਰ ਅਕਸਰ ਆਪਣੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਦਿੱਖ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ tracking pixel ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ‘ਤੇ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਿਕਸਲ ਮੌਜੂਦ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਹੁਣ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਲੱਭਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਚਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਆਰਾਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਲੈਕਟਰ ਤੋਂ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਬਣਨ ਦਾ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ।

ਅੰਨ੍ਹੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕੀਮਤ

ਸਾਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਪੈਣਗੇ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿਲਾਸਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਗਾਹਕ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਬਜਟ ਨਾਲ ਜੂਆ ਖੇਡ ਰਹੇ ਹਾਂ? ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ bottom-of-funnel ਸਰਚ ਵਿਗਿਆਪਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਿਲਡਿੰਗ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। Harvard Business Review ਨੇ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਔਖੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਹੋਰ first-party ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬਿਹਤਰ ਮਾਪ ਦੇ ਮੌਕੇ ਲਈ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਗੁਮਨਾਮੀ ਦਾ ਸੌਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜੋ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਉਹ ਇਸ ਗਿਰਾਵਟ ਦੀ ਗਤੀ ਹੈ। ਜੋ ਅਣਸੁਲਝਿਆ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।

ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਘੱਟ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮੈਨੂਅਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਰਿਟਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਲੋਕ ਕਿਉਂ ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਲਹਿਰ ‘ਤੇ ਸਵਾਰ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਨਹੀਂ ਹੋ।

ਅਦਿੱਖ ਡੇਟਾ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ, ਹੱਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਤੋਂ ਦੂਰ ਅਤੇ server-side ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ API ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੈਟੈਂਸੀ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। 2026 ਵਿੱਚ, ਫੋਕਸ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਸ਼ਿਫਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ third-party cookies ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੱਚਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੰਧ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਰਾਹੀਂ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਪਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। API ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪੀਰੀਅਡਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਖੇਤਰੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਚੌਕਸ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ 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।

• ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ Server-side tagging।
• Sentiment analysis ਲਈ LLM APIs ਨਾਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।
• ਗਾਹਕ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ vector databases ਦੀ ਵਰਤੋਂ।
• ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਲਈ clean rooms ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
• Privacy-first analytics ਫਰੇਮਵਰਕ ਵੱਲ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪਲੱਗ ਇਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ CRM ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਬਿਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਟੀਮਾਂ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ deterministic ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਜਾਏ probabilistic ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ attribution ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਗਾਹਕ ਦਾ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਖੁਦ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਮੌਜੂਦ ਹੋਵੇ। AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਖੋਜ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਖਿੰਡਾਅ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਹੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਨਵੀਂ ਆਮ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ

ਵਿਹਾਰਕ ਦਾਅ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਅਕੁਸ਼ਲ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ‘ਤੇ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਸੰਪੂਰਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦਾ ਯੁੱਗ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਜਿੰਨੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਉਨੀ ਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਣਜਾਣ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਇੰਡਸਟਰੀ ਲਈ ਨਵਾਂ ਬੇਸਲਾਈਨ ਹਨ। ਜੋ ਮਾਰਕਿਟਰ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਗੇ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਲੈਣਗੇ। ਜੋ ਲੋਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨਗੇ, ਉਹ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਣਗੇ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰੌਲੇ ਵਿੱਚੋਂ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।

Бележка на редактора: Създадохме този сайт като многоезичен център за новини и ръководства за изкуствен интелект за хора, които не са компютърни маниаци, но все пак искат да разберат изкуствения интелект, да го използват с повече увереност и да следят бъдещето, което вече настъпва.

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