AI-ब्लॉगर जुड़ाव के मामले में इन्फ्लुएंसरों को पकड़ रहे हैं, लेकिन 40% प्रोजेक्ट जल्दी बंद हो जाते हैं

वर्चुअल इन्फ्लुएंसर पहले से ही दर्शकों की सहभागिता के स्तर पर लाइव क्रिएटर्स के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम हैं, हालांकि ऐसे अधिकांश प्रोजेक्ट अस्थिर होते हैं और जल्दी बंद हो जाते हैं। कुछ AI-अकाउंट 20% से अधिक ER दिखाते हैं, और अधिकतम आंकड़ा 54.1% तक पहुँचता है, जो पारंपरिक ब्लॉगर्स के परिणामों से अधिक है। यह जानकारी ppc.world को डिजिटल-एजेंसी АЙНЕТ के विश्लेषकों ने दी।

शोध: AI और लाइव ब्लॉगर्स की तुलना कैसे की गई

АЙНЕТ के विश्लेषकों (LiveDune प्लेटफ़ॉर्म के आधार पर) ने लाइफस्टाइल और यात्रा विषयों में 10 लोकप्रिय AI-इन्फ्लुएंसरों और 10 पारंपरिक ब्लॉगर्स की तुलना की, जिनके 1500 से 200,000+ फॉलोअर्स थे।

तुलना के मापदंडों में पोस्टिंग की आवृत्ति, फॉलोअर्स की वृद्धि और गिरावट, साथ ही औसत Engagement Rate (ER) शामिल थे। मुख्य निष्कर्ष: AI-ब्लॉगर उच्च ER देते हैं, लेकिन जल्दी दर्शकों को खो देते हैं

मुख्य आंकड़े: सहभागिता और पोस्टिंग आवृत्ति

AI-क्रिएटर्स का अधिकतम ER 54.1% तक पहुँचता है, जो लाइव इन्फ्लुएंसरों की तुलना में काफी अधिक है। हालांकि, प्रकाशन की नियमितता के मामले में वर्चुअल ब्लॉगर्स पीछे हैं: वे औसतन प्रति माह लगभग 17 पोस्ट प्रकाशित करते हैं, जबकि पारंपरिक ब्लॉगर्स लगभग 32 पोस्ट करते हैं।

शोध किए गए दस वर्चुअल अकाउंट्स में से केवल तीन नियमित रूप से कंटेंट प्रकाशित करते हैं, जबकि बाकी कभी-कभार पेज चलाते हैं या न्यूरल नेटवर्क पर कोर्स बेचते हैं। अधिकांश AI-प्रोजेक्ट स्थिर हैं या फॉलोअर्स खो रहे हैं: शोध के दौरान 211,000 फॉलोअर्स वाले सबसे बड़े AI-अकाउंट से 2500 से अधिक लोगों ने अनफॉलो किया, जबकि लाइव क्रिएटर्स लगातार बढ़ रहे थे।

AI-ब्लॉगर जुड़ाव के मामले में इन्फ्लुएंसरों को पकड़ रहे हैं, लेकिन 40% प्रोजेक्ट जल्दी बंद हो जाते हैं

AI-ब्लॉगर अधिक महंगे और अस्थिर क्यों हैं

वर्चुअल कैरेक्टर को चलाना अक्सर ब्रांड्स के लिए सामान्य क्रिएटर के साथ काम करने की तुलना में 2–3 गुना अधिक खर्चीला होता है। АЙНЕТ के सीईओ रुस्लान मिन्याज़ेतदीनोव बताते हैं: एक अच्छे विशेषज्ञ की सेवाओं की लागत लगभग 50,000 रूबल प्रति माह होती है, और न्यूरल नेटवर्क से तुलनीय गुणवत्ता के लिए कम से कम तीन लोगों की टीम की आवश्यकता होती है: एक आर्ट-डायरेक्टर, एक विज़ुअल मैनेजर और एक कॉपीराइटर। अतिरिक्त बजट सुधार और भुगतान वाली जनरेशन पर खर्च होते हैं।

परिणामस्वरूप, कंटेंट अक्सर एक जैसा हो जाता है, उपयोगकर्ता कृत्रिम बुद्धिमत्ता की छाप देखते हैं। बाजार मुख्य रूप से नए प्रोजेक्ट्स के उभरने से बढ़ रहा है, न कि पुराने के विकास से। नवीनता का प्रभाव जल्दी समाप्त हो जाता है, और अकाउंट लंबी अवधि में ध्यान बनाए नहीं रख पाते: प्रारंभिक चयन के चार AI-ब्लॉगर विश्लेषण पूरा होने से पहले ही हटा दिए गए थे।

पूर्वानुमान और संभावनाएँ

फिर भी, Go Influence के पूर्वानुमानों के अनुसार, 2030 तक रूसियों की फ़ीड में हर तीसरा ब्लॉगर पूरी तरह से न्यूरल नेटवर्क द्वारा जनरेट किया जा सकता है। याद दिला दें कि हाल ही में विश्लेषकों ने पाया कि रूसी इन्फ्लुएंसर को कैसा देखना चाहते हैं: दर्शकों के लिए मुख्य मानदंड ईमानदारी, सच्चाई, साक्षरता, बुद्धिमत्ता और विशेषज्ञता बने।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI-ब्लॉगर उच्च ER क्यों दिखाते हैं?

उच्च सहभागिता नवीनता के प्रभाव और कंटेंट की असामान्यता के कारण होती है, जो उपयोगकर्ताओं का ध्यान आकर्षित करती है। हालांकि, यह प्रभाव जल्दी समाप्त हो जाता है, और लंबी अवधि में दर्शकों को बनाए रखना कुछ ही लोगों के लिए संभव हो पाता है।

AI-ब्लॉगर जुड़ाव के मामले में इन्फ्लुएंसरों को पकड़ रहे हैं, लेकिन 40% प्रोजेक्ट जल्दी बंद हो जाते हैं

AI-ब्लॉगर चलाने में कितना खर्च आता है?

रुस्लान मिन्याज़ेतदीनोव के अनुसार, गुणवत्तापूर्ण प्रबंधन के लिए तीन विशेषज्ञों की टीम की आवश्यकता होती है, जो लाइव ब्लॉगर के साथ काम करने की तुलना में 2–3 गुना अधिक खर्चीला होता है। अतिरिक्त खर्चों में भुगतान वाली जनरेशन और सुधार शामिल हैं।

क्या AI-ब्लॉगर लाइव ब्लॉगर्स की जगह लेंगे?

AI-ब्लॉगर्स की संख्या बढ़ने के पूर्वानुमानों के बावजूद, वे शायद ही लाइव क्रिएटर्स की जगह पूरी तरह ले पाएँगे। दर्शक ईमानदारी और विशेषज्ञता को महत्व देते हैं, जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए दोहराना मुश्किल है।

निष्कर्ष

AI-ब्लॉगर प्रभावशाली सहभागिता आंकड़े दिखाते हैं, लेकिन उनकी अस्थिरता और उच्च प्रबंधन लागत उन्हें ब्रांड्स के लिए जोखिम भरा निवेश बनाती है। यदि आप विज्ञापन के लिए AI-अवतारों का उपयोग करने पर विचार कर रहे हैं, तो सभी पक्ष-विपक्ष को तौलना महत्वपूर्ण है। शायद पेशेवरों की ओर रुख करना उचित होगा, जो जोखिमों को कम करते हुए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एक प्रभावी रणनीति बनाने में मदद कर सकते हैं।

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