2026 ਵਿੱਚ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ (Attribution) ਅਧੂਰੀ ਕਿਉਂ ਲੱਗਦੀ ਹੈ

ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦਾ ਸੰਕਟ

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਹੁਣ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਕਿ ਲੋਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿਵੇਂ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ। 2026 ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਖਰੀਦ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਫਨਲ (conversion funnel) ਦੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੁੱਟਣ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਡਾਲਰ ਨੇ ਕਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ ਦਿੱਤਾ। ਉਹ ਵਾਅਦਾ ਹੁਣ ਖਤਮ ਹੋ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਅੱਜ, ਇੱਕ ਖਪਤਕਾਰ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਐਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਐਪਸ, ਅਤੇ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਲ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਸਖ਼ਤ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਨਿਮਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪਾੜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਇਸ ਸਮੇਂ ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਕਰੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦੇਣ ਦਾ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਡਿਜੀਟਲ ਟ੍ਰੇਲ ਦਾ ਖਾਤਮਾ

ਇਸ ਰਗੜ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਖਾਤਮਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਇੰਨਾ ਲੰਬਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਟਰੈਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਿਆਦ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਹੁਣ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਜਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟਰੈਕਿੰਗ ਕੁਕੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗਾਹਕ ਸੋਮਵਾਰ ਨੂੰ ਕੋਈ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਗਲੇ ਮੰਗਲਵਾਰ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦਦਾ, ਤਾਂ ਸੰਪਰਕ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੈਸ਼ਨ ਫ੍ਰੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (session fragmentation) ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ‘ਤੇ ਖੋਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਲੈਪਟਾਪ ‘ਤੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਸਪੀਕਰ ‘ਤੇ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡ ਰਾਹੀਂ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਈ, ਇਹ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਦੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਨੇ ਅਚਾਨਕ ਕੁਝ ਖਰੀਦ ਲਿਆ। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਡਲਿੰਗ (probabilistic modeling) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਾਰਟ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆਦਾਇਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਗਲਤ ਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਬਜਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਕੀਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਹਾਇਕ ਖੋਜ (assisted discovery) ਨਵਾਂ ਨਿਯਮ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਕਿਸੇ ਲਿੰਕ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਅਰਥਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੰਤਿਮ ਹੱਥ ਮਿਲਾਉਣ ਨੂੰ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹਾਂ ਪਰ ਉਸ ਪੂਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵੱਲ ਲੈ ਗਈ। ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਬੱਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਸਥਾਈ ਸਥਿਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹਰ ਵੱਡੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।

ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਵਾਲਜ਼ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਬਦਲਾਅ

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਦਬਾਅ ਨੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਰਹੱਦਾਂ ਦੇ ਪਾਰ ਵਗਦੀ ਹੈ। ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ GDPR ਅਤੇ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਾਜਾਂ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਵਰਗੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੇ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। Apple ਅਤੇ Google ਨੇ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਐਪਸ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਜਾਜ਼ਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਮੌਕਾ ਮਿਲਣ ‘ਤੇ ਆਪਟ-ਆਊਟ (opt out) ਕਰਨਾ ਚੁਣਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੇ ਗਲੋਬਲ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਲਾਇੰਡ ਸਪਾਟ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਨਿਊਯਾਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਟੋਕੀਓ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਰਜੀਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਹੁਣ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਸਰਵਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਲੌਕ ਜਾਂ ਅਗਿਆਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਨਤਕ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਤਰੀਵ ਹਕੀਕਤ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਨਤਾ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਟਰੈਕਰਾਂ ਤੋਂ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਪਰ ਹਕੀਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ। ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਜ਼ਰਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਖੰਡਿਤ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਡੇਟਾ ਦਿੱਖ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ ਖਪਤਕਾਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ ਉੱਚੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਆਪਕ ਅੰਕੜਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸੀ ਹੈ, ਪਰ ਦਾਖਲੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉੱਚੀ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਨਾਲ।

ਸ਼ੋਰ ਰਾਹੀਂ ਰਸਤਾ

ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਇੰਨਾ ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਕਿਉਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਅੱਜ ਇੱਕ ਆਮ ਖਰੀਦ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਰਕਸ ਨਾਮ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਹਾਈ-ਐਂਡ ਕੌਫੀ ਮਸ਼ੀਨ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੀ ਯਾਤਰਾ ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਹ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਲਿੰਕ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਦਿਨ ਬਾਅਦ, ਉਹ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਉਸ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਤਿੰਨ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਉਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਆਪਣੀ ਟੈਬਲੇਟ ‘ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਫੀਡ ਰਾਹੀਂ ਸਕ੍ਰੌਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਸਪਾਂਸਰਡ ਪੋਸਟ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀਮਤ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਬ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਨੀਵਾਰ ਨੂੰ, ਉਹ ਸਿੱਧਾ ਆਪਣੇ ਡੈਸਕਟਾਪ ‘ਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਾਗਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਵਿਕਰੀ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਨੂੰ ਕੋਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। AI ਏਜੰਟ ਅਦਿੱਖ ਹੈ। ਸੋਸ਼ਲ ਐਡ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਲੈ ਗਿਆ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਹੈ। ਉਹ ਲਗਾਤਾਰ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਮਾਪ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਫਨਲ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਕਿ ਫਨਲ ਦਾ ਸਿਖਰ ਸੁੱਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦਾਅ ਵਿਹਾਰਕ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣਾ ਵੀਡੀਓ ਬਜਟ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਵਿਕਰੀ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਅਚਾਨਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਸਲ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਿਆਖਿਆ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਪਰ ਇਹ ਹੁਣ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਗੜਬੜ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਉਹ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਕਰੀ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਛੋਟੇ ਇਸ਼ਾਰਿਆਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਦੇ ਵੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਪਿਕਸਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।

ਅਦਿੱਖ ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਕੀ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਾਲੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਾਡਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ? ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਹੈ ਕਿ ਟਰੈਕਿੰਗ ਨੂੰ ਔਖਾ ਬਣਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਹਮਲਾਵਰ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਤੋਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਓਪਨ-ਵੈੱਬ ਟਰੈਕਿੰਗ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੋਨੋਪੋਲੀਜ਼ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ‘ਤੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜੇ ਵੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅੱਧਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਪੂਰਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਖੋਜ ਜਾਂ ਸੰਜੋਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਥਾਂ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਕੀ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਟੁੱਟੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਖਪਤਕਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਗੜ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਅਸੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਲਾਈਵ ਸਵਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਛੱਡੇ ਗਏ ਹਾਂ ਜੋ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਕੀ ਕੋਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਉੱਚ-ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੇ ਗਾਹਕ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ? ਜਵਾਬ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ।

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।

ਆਧੁਨਿਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੇ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ

ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਸ ਗੜਬੜ ਦਾ ਹੱਲ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਤੋਂ ਦੂਰ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਟੈਗਿੰਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸਰਵਰ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁਝ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਬਲਾਕਿੰਗ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਪਣੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। API ਸੀਮਾਵਾਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਰੁਕਾਵਟ ਹਨ। Meta ਅਤੇ Google ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਨਵਰਜ਼ਨ API ਰਾਹੀਂ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਕੀਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ IndexedDB ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵੀ Safari ਵਰਗੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਹੁਣ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਚੱਕਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਜੋ ਅੱਜ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੱਲ੍ਹ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਅੱਪਡੇਟ ਦੁਆਰਾ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਈਡੈਂਟਿਟੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੁੰਜੀ ਵਜੋਂ ਹੈਸ਼ ਕੀਤੇ ਈਮੇਲ ਪਤਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਲੌਗ ਇਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਖੰਡਿਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੈਡਰ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਲਿੱਕ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦਸ ਗੁਣਾ ਵਧ ਗਈ ਹੈ। 50 m² ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਦਫਤਰੀ ਜਗ੍ਹਾ ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿਭਾਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸੱਚ ਦਾ ਨਵਾਂ ਮਿਆਰ

ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਪ ਦਾ ਯੁੱਗ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਭਾਲ ਬੰਦ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਭਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਰਵਾਇਤੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ, ਅਤੇ ਇਕਨੋਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕੋਗੇ ਕਿ ਕਿਸ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਿਆ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਲਿਫਟ (lift) ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਡ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੁੱਲ ਵਿਕਰੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਚੈਨਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਭਾਵੇਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕੁਝ ਵੀ ਕਹੇ। ਇਸ ਲਈ ਬਹਾਦਰੀ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਹੈ, ਇਹ ਮੰਨਣ ਨਾਲੋਂ ਕਿ ਚਾਰਟ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ। 2026 ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਧਣਗੀਆਂ ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਕਲਾ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਗੀਆਂ, ਕਾਨੂੰਨ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ। ਮਾਪ ਦਾ ਸੰਕਟ ਬਚਣ ਲਈ ਕੋਈ ਤਬਾਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਤਾਕਤ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਡੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਹੈ ਜੋ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਪਸੰਦ ਆਇਆ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਖਰੀਦਿਆ ਸੀ।

Editor’s note: We created this site as a multilingual AI news and guides hub for people who are not computer geeks, but still want to understand artificial intelligence, use it with more confidence, and follow the future that is already arriving.

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