SEO, AI Search ਅਤੇ Paid Media ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪੀਏ

ਆਰਗੈਨਿਕ ਸਰਚ ਅਤੇ ਪੇਡ ਐਡਵਰਟਾਈਜ਼ਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਧ ਹੁਣ ਡਿੱਗ ਰਹੀ ਹੈ। ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ SEO ਅਤੇ PPC ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਜਟਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਦੌਰ ਹੁਣ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਰਚ ਇੰਟਰਫੇਸ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਬਿਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਹੁਣ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਪਾਂਸਰਡ ਲਿੰਕ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਜਾਂ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸਾਰ ਪੜ੍ਹਨ। ਫੋਕਸ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਰੈਂਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇੱਕ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਸਰਚ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਕੁੱਲ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵੱਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਿਰਫ ਨਵੇਂ ਟੂਲਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ‘ਐਨਸਰ ਇੰਜਣ’ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮਾਪ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀਆਂ, ਉਹ ਫਾਲਤੂ ਕਲਿੱਕਾਂ ‘ਤੇ ਪੈਸਾ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਜਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਖੋਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਚ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ‘ਤੇ ਦਿੱਸਣ ਦਾ ਕੁੱਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਾਈਲੋ ਦਾ ਅੰਤ

ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਚ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਦਸ ਨੀਲੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਸਪਾਂਸਰਡ ਪਲੇਸਮੈਂਟਾਂ ਅਤੇ AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਵਧਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੈ। Google ਅਤੇ Microsoft ਨੇ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਕੈਂਪੇਨ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਖੁਦ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕ੍ਰਿਏਟਿਵ ਐਸੇਟਸ ਦਿਖਾਉਣੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਤਾਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ‘ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ’ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਗਿਆਪਨ ਕਿੱਥੇ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਰਗੈਨਿਕ ਅਤੇ ਪੇਡ ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਲਕੀਰ ਧੁੰਦਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਐਨਸਰ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਸਿੱਧੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ AI ਜਵਾਬ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਸ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਕੋਈ ਸਿੱਧਾ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਸਿਰਫ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ‘ਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਗਿਣਨ ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪੁਰਾਣੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੀਵਰਡ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੋਸਟ ਪਰ ਕਲਿੱਕ, ਹੁਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਆਫ ਵਾਇਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਗੌਣ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਸਰਚ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਨੁਭਵ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੌਇਸ, ਚੈਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਿਸਕਵਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਨਜ਼ਰੀਆ

ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਏਟਰ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਰਗੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਵਿੱਚ ਦਿੱਸਣ ਦਾ ਦਬਾਅ ਕੰਟੈਂਟ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ-ਅਮੀਰ ਲੇਖਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਮਾਡਲ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ GDPR ਅਤੇ CCPA ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨਿਯਮ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਮਾਰਕੀਟਰ ਉਹ ਡੇਟਾ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸ ‘ਤੇ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ‘ਤੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਖਿੰਡ ਜਾਣ ਕਾਰਨ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਰਿਵਰਤਨ (conversion) ਤੱਕ ਦੇ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਗਲੋਬਲ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰਚ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਚੈਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਰਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵੈੱਬ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਸੰਦੇਸ਼ ‘ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ (optimize) ਤਾਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਇਕੁਇਟੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਜਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਕਿ ਕ੍ਰਿਏਟਿਵ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ ਸਰਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਅਗਲੇ ਦੌਰ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸੰਘਰਸ਼

ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਰਿਟੇਲ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਸਾਰਾਹ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਰੁਟੀਨ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ। ਉਸਦੀ ਸਵੇਰ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਰਗੈਨਿਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਪਰ ਕੁੱਲ ਮਾਲੀਏ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਵਾਧਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਅੱਜ, ਉਹ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹ **Performance Max** ਕੈਂਪੇਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਉਸਦੇ ਬਜਟ ਨੂੰ ਸਰਚ, YouTube, ਅਤੇ ਡਿਸਪਲੇ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਦੇਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਰਚ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਕਲਿੱਕ ਘੱਟ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਈ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਾਲੇ AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਚ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਦੁਪਹਿਰ ਨੂੰ ਕੰਟੈਂਟ ਟੀਮ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਉਤਪਾਦ ਗਾਈਡਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹ ਸਕਣ। ਉਹ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਘਟਣ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਵੀ ਸੰਭਾਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਆਪਣੇ ਫੋਨ ‘ਤੇ AI ਸਾਰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟੈਬਲੇਟ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਪਾਂਸਰਡ ਵੀਡੀਓ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਡੈਸਕਟਾਪ ‘ਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਆਖਰੀ ਕਲਿੱਕ ਨੇ ਹੀ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਉਸਨੂੰ ਸਿਰਫ ‘ਲਾਸਟ-ਕਲਿੱਕ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ’ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਹਾਇਕ ਖੋਜ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਿਫਟ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹ ਲਗਾਤਾਰ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਲੋੜ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਉਸਨੂੰ ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੰਬਰ ਹੁਣ ਪੂਰੀ ਕਹਾਣੀ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ। ਖੋਜ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਮਾਪ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨਵੀਂ ਅਸਲੀਅਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਹੁਣ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਪਾੜਾ ਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ 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।

ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਯੁੱਗ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ

ਸਰਚ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਕਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ‘ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਗੁਆਉਣ ਦੀ ਅਸਲ ਕੀਮਤ ਕੀ ਹੈ? ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਕ੍ਰਿਏਟਿਵ ਐਸੇਟਸ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਚੁਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਓਵਰਵਿਊ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਸਰੋਤ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪਰਜੀਵੀ ਰਿਸ਼ਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਕ੍ਰਿਏਟਰ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਤੋਂ ਵਾਂਝਾ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ‘ਤੇ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਵੀ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕੂਕੀਜ਼ ਤੋਂ ਦੂਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲਡ ਡੇਟਾ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਸਾਡਾ ਕਿੰਨਾ ਮਾਪ ਅਸਲੀਅਤ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ‘ਤੇ? ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਇਹ ਲੁਕਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ ਟਰੈਕਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਿਅਕਤੀ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਖਰਾਬੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਡੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਖਾਮੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੱਕੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਗਲਤ ਟੀਚਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਆਧੁਨਿਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਬੁਨਿਆਦ

ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਚੁਣੌਤੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਟੈਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕੇ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਟੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲਾਂ ਵੱਲ ਜਾਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਡ ਬਲੌਕਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਹੁਣ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਸਰਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ BigQuery ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਣ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। API ਸੀਮਾਵਾਂ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਰੁਕਾਵਟ ਹਨ। Google Ads ਅਤੇ Microsoft Bing ਦੋਵਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਸਖਤ ਕੋਟਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ। ਇਹਨਾਂ ਕੋਟਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕਿਉਂਕਿ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਸਿਗਨਲ ਫਿੱਕੇ ਪੈ ਰਹੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿੱਧੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਉਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਬਿਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਭੇਜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਹਨ। CRM ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰਚ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਹੁਣ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ ਕਲਿੱਕਾਂ ਜਾਂ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨਾਂ ਵਰਗੇ ਵੈਨਿਟੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਵਿਆਪਕ ਸਰਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਬਦਲਾਅ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਨਵੀਨਤਮ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ੇ (technical debt) ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
• ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ‘ਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਬਿਡਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਫਸਟ-ਪਾਰਟੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਪੋਸਟ-ਕਲਿੱਕ ਮਾਪ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਸਬਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪ ਹੁਣ ਇੱਕ ਪੈਸਿਵ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਕੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਚ ਦੱਸੇਗਾ। ਸਰਚ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਹੁਤ ਖਿੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਸੂਖਮ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਖਾਮੀਆਂ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਐਨਸਰ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕੈਂਪੇਨ ਤੁਹਾਡੀ ਆਰਗੈਨਿਕ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਜ਼ਰੀਆ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਤੱਕ ਦੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਯੁੱਗ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਪਣਾ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਮਾਪਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਪੁਰਾਣੇ ਨਿਯਮ ਹੁਣ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਪਰ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ ਅਜੇ ਵੀ ਲਿਖੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਫਲ ਹੋਣਗੀਆਂ ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਮਾਪ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਖੋਜ ਦੇ ਨਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। 2026 ਵਿੱਤੀ ਅਵਧੀ ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਦਿਖਾਏਗੀ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਬ੍ਰਾਂਡ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਰਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਖੋਜ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਤੁਸੀਂ Google Ads ਅਤੇ Microsoft Bing ਤੋਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਅਪਡੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਹਨਾਂ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿ ਸਕੋ। Search Engine Journal ਵਰਗੇ ਸਰੋਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਰਕੀਟਰਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

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।