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व्यवसाय में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: AI कर्मचारियों की एक टीम कैसे बनाएं

आधुनिक व्यवसाय की स्थितियों में, कई प्रबंधकों को एक ही सिरदर्द का सामना करना पड़ता है: कार्य प्रक्रियाओं को कैसे अनुकूलित किया जाए और रणनीतिक कार्यों के लिए टीम के समय को कैसे मुक्त किया जाए। केवल एकमुश्त अनुरोधों के लिए AI का उपयोग करने के बजाय, कल्पना करें कि आपके पास AI कर्मचारियों का एक पूरा स्टाफ है जो आपके मानकों और अनुसूची का पालन करते हुए नियमित संचालन करते हैं। यह लेख बताएगा कि AI को एक साधारण उपकरण से आपकी टीम के एक पूर्ण सदस्य में कैसे बदला जाए, जो काम का एक हिस्सा ले सकता है और व्यवसाय की दक्षता बढ़ा सकता है।

AI का कार्यान्वयन: एकमुश्त अनुरोधों से लेकर व्यवस्थित दृष्टिकोण तक

कई कंपनियां दावा करती हैं कि वे AI का सक्रिय रूप से उपयोग करती हैं। हालांकि, जैसा कि द अनकॉमन बिजनेस की संस्थापक कैलन फॉकनर बताती हैं, अक्सर यह एकमुश्त अनुरोधों तक सीमित होता है। उदाहरण के लिए, एक बिक्री प्रबंधक Claude या ChatGPT का उपयोग करके एक व्यावसायिक प्रस्ताव बनाने में एक घंटा खर्च कर सकता है, लेकिन अगले अनुरोध के लिए प्रक्रिया शुरू से दोहराई जाती है। यह अक्षम है और प्रौद्योगिकी की पूरी क्षमता का उपयोग करने की अनुमति नहीं देता है।

पुन: प्रयोज्य निर्देशों का अभाव।
ज्ञान आधार (सफल प्रस्ताव, आपत्तियों से निपटने के तरीके) का निर्माण न करना।
AI एक दोहराई जाने वाली प्रणाली नहीं बनता है जो प्रक्रिया का समर्थन करती है।

एक AI कर्मचारी बनाना पूरी तरह से एक अलग कौशल है। कैलन इसे “एक प्रशिक्षित, पुन: प्रयोज्य AI प्रणाली के रूप में परिभाषित करती है जो एक विशिष्ट व्यावसायिक कार्य को उतनी ही अच्छी तरह या बेहतर ढंग से करती है जितना एक इंसान करता है”।

AI के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण के लाभ

AI का व्यवस्थित कार्यान्वयन महत्वपूर्ण लाभ लाता है। कैलन फॉकनर की कंपनी, द अनकॉमन बिजनेस, लगभग 50 कर्मचारियों के साथ $40 मिलियन का राजस्व अर्जित करने का अनुमान लगाती है। कुछ साल पहले, इस परिणाम के लिए एक बहुत बड़ी टीम की आवश्यकता होती। लक्ष्य कर्मचारियों की संख्या कम करना नहीं है, बल्कि मानव क्षमता को मुक्त करना है।

“कैलन ने AI के कारण कभी किसी व्यक्ति को नौकरी से नहीं निकाला। इसके बजाय, AI कर्मचारियों को रणनीतिक और रचनात्मक कार्य पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जो उन्हें वास्तव में प्रेरित करता है”।

हालांकि, AI के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित कर्मचारियों और उन लोगों के बीच पहले से ही एक अंतर है जो नहीं हैं। AI कौशल के बिना एक विपणक लैंडिंग पेज और चित्र बनाने में हफ्तों लगा सकता है, जबकि एक प्रशिक्षित विशेषज्ञ एक दिन में 10 गुना अधिक करता है। समस्या AI द्वारा मानव को बदलने में नहीं है, बल्कि एक ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता में है जो AI को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में सक्षम हो।

AI कर्मचारियों के निर्माण के लिए तीन मूलभूत अवधारणाएँ

AI कर्मचारी बनाने से पहले, दो प्रमुख अवधारणाओं और एक महत्वपूर्ण संपत्ति में महारत हासिल करना आवश्यक है।

अवधारणा 1: “A+” परिणाम के लिए सबसे छोटा रास्ता खोजना

कई विशेषज्ञ आदत से हर काम खुद करने की कोशिश करते हैं, अपनी योग्यता साबित करते हैं। आज यह एक बोझ बन रहा है। कल्लन का दर्शन: उत्कृष्ट परिणाम का त्वरित मार्ग एक नया प्रतिस्पर्धी लाभ है। इसका मतलब “शॉर्टकट लेना” नहीं है, बल्कि प्रक्रिया को अनुकूलित करना है।

उदाहरण के लिए, कल्लन की टीम इंस्टाग्राम कैरोसेल बनाने में कई दिन लगाती थी। अब, अपने सर्वश्रेष्ठ कार्यों के उदाहरणों पर क्लाउड डिज़ाइन को प्रशिक्षित करने के बाद, वे आठ मिनट में एक पॉलिश कैरोसेल बनाते हैं, और आधे घंटे में दस कैरोसेल। गुणवत्ता वही रही, लेकिन समय और ऊर्जा की लागत कम हो गई।

अवधारणा 2: प्रशिक्षण परिणाम की गुणवत्ता के बराबर है

उचित प्रशिक्षण के बिना, AI सामान्य और नीरस सामग्री उत्पन्न करता है। अद्वितीय और उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए, मानकों को दस्तावेज़ करना आवश्यक है:

प्रकाशन का उद्देश्य।
ब्रांड का स्वर और आवाज़।
सफल सामग्री के उदाहरण।

यदि ये विवरण दस्तावेज़ित नहीं हैं और AI को नहीं दिए गए हैं, तो उसके पास कोई आधार नहीं होगा। कल्लन अपने पॉडकास्ट का उदाहरण देती है: प्रक्रिया के प्रत्येक चरण को विस्तार से वर्णित किया जाना चाहिए ताकि AI कर्मचारी उचित स्तर पर काम कर सकें।

संपत्ति: आपका “बिजनेस-ब्रेन”

“बिजनेस-ब्रेन” कंपनी के सभी महत्वपूर्ण दस्तावेज़ों का एक केंद्रीकृत भंडार है: कीमतें, प्रक्रियाएं, मानक, ब्रांड की आवाज़, आदर्श ग्राहक प्रोफाइल, पिछली सफलताएं, आदि। यदि दस्तावेज़ नए कर्मचारी के लिए अपर्याप्त हैं, तो वे AI के लिए भी अपर्याप्त होंगे। AI कर्मचारी उतने ही प्रभावी होते हैं जितनी अच्छी जानकारी तक उनकी पहुंच होती है। Google Drive पर अव्यवस्थित फ़ाइलों का समय बीत चुका है।

शून्य से AI कर्मचारी कैसे बनाएं

प्रक्रिया वर्तमान कार्यों के ऑडिट से शुरू होती है। कल्लन उन सभी दैनिक, साप्ताहिक या मासिक कार्यों को निर्धारित करने की सलाह देती है जो आय उत्पन्न करते हैं, लेकिन संतुष्टि नहीं लाते हैं या प्रति घंटे $50 से कम मूल्य के होते हैं। यह हो सकता है:

सामग्री का डिज़ाइन और संपादन।
प्रस्तुतियाँ बनाना।
व्यावसायिक प्रस्तावों का निर्माण।
ईमेल न्यूज़लेटर्स लिखना।

उदाहरण के लिए, कल्लन के कॉपीराइटर, निक, अपना अधिकांश समय बिक्री पृष्ठ लिखने में बिताते थे। उन्होंने अपने दृष्टिकोण को दस्तावेज़ित किया, सबसे सफल पृष्ठों का विश्लेषण किया और सामग्री उत्पादन के लिए AI कर्मचारी बनाना शुरू किया। अब निक AI कॉपीराइटरों और QA विशेषज्ञों की एक टीम का प्रबंधन करते हैं, रणनीति और रचनात्मक दिशा पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

पेशेवर सलाह: यहां तक कि जिन कार्यों में आप खुद को विशेषज्ञ मानते हैं, उनका भी विश्लेषण किया जाना चाहिए। कल्लन ने पाया कि AI को उन प्रक्रियाओं में प्रशिक्षित करने के बाद, जिनमें वह खुद को सर्वश्रेष्ठ मानती थी, AI का परिणाम कभी-कभी उसके अपने से बेहतर होता था। निर्माता से संपादक में संक्रमण समय का अधिक प्रभावी उपयोग है।

AI-साक्षात्कार विधि

कार्य को परिभाषित करने के बाद, Claude में एक नई चैट खोलें और स्थिति का विस्तार से वर्णन करें:

आप कौन हैं।
कंपनी क्या करती है।
AI को कौन सा विशिष्ट कार्य करना चाहिए।
आदर्श परिणाम कैसा दिखता है।

फिर Claude से आपकी सटीक प्रक्रिया को निकालने के लिए पांच अत्यधिक प्रभावी प्रश्न पूछकर एक साक्षात्कार आयोजित करने के लिए कहें। कल्लन वॉयस इनपुट को प्राथमिकता देती है क्योंकि यह अधिक समृद्ध संदर्भ प्रदान करता है। Wispr Flow जैसे उपकरण टाइप करने के बजाय बोलने की अनुमति देते हैं, जो अधिक पूर्ण और सूक्ष्म विवरण को बढ़ावा देता है।

“बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स” तकनीक

जटिल निर्णयों के लिए, कल्लन Claude का उपयोग करके वांछित क्षेत्र में 3-5 विशेषज्ञों की एक टीम बनाती है जो सर्वोत्तम दृष्टिकोण पर चर्चा करते हैं। उदाहरण के लिए, कार्यकारी मुआवजा पैकेज बनाते समय, उसने Claude से मार्क क्यूबन और सारा ब्लेकली के फ्रेमवर्क को शामिल करने के लिए कहा। इससे सिद्ध व्यावसायिक सोच पर आधारित सिफारिशें प्राप्त हुईं, न कि सामान्य खोज परिणामों पर।

उत्कृष्ट परिणामों के लिए AI कर्मचारियों को प्रशिक्षित और परीक्षण करना

एक बार जब आप Claude के साथ चैट में एक उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त कर लेते हैं, तो अगला कदम इसे “कौशल” के रूप में सहेजना है। कल्लन के ढांचे के भीतर, एक कौशल निर्देशों का एक सहेजा गया, पुन: प्रयोज्य सेट है जो किसी भी समय उपलब्ध है और Claude से जुड़ा हुआ है। यह “स्टेरॉयड पर एक प्रॉम्प्ट” जैसा है: एक कमांड एक जटिल, प्रशिक्षित प्रक्रिया को ट्रिगर करता है। कल्लन कहती हैं, “एक कौशल एक AI कर्मचारी है।”

कौशल और स्मृति परिवर्तन का प्रबंधन

एक कौशल बनाने के बाद, कल्लन Claude से पूछती है: “मुझे इसे एक पुन: प्रयोज्य कौशल में बदलने के लिए क्या करने की आवश्यकता है?” उत्तर आमतौर पर Claude Project बनाने की ओर इशारा करते हैं – एक कार्यक्षेत्र जहां ज्ञान फाइलें, निर्देश और कौशल संग्रहीत होते हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यावसायिक प्रस्ताव कौशल के लिए, परियोजना में पिछले सफल और असफल प्रस्ताव, सभी मूल्य निर्धारण जानकारी, और 15 मुख्य आपत्तियां शामिल हो सकती हैं, जिसमें बताया गया है कि उन्हें कैसे संभाला जाए।

व्यवसाय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: AI कर्मचारियों की एक टीम कैसे बनाएं — illustration 2

अंतिम परत कनेक्टर है। यदि कार्यप्रवाह में बाहरी उपकरण शामिल हैं (उदाहरण के लिए, एक प्रस्ताव को CRM में सहेजना या Salesforce के माध्यम से भेजना), तो Claude कनेक्टर कौशल को इन प्लेटफार्मों के साथ सीधे बातचीत करने की अनुमति देते हैं। एक पूरी तरह से निर्मित AI कर्मचारी एक कौशल के रूप में काम करता है, जो ज्ञान आधार पर आधारित होता है, जिसमें कनेक्टर सक्रिय होते हैं, और पूरी टीम को इसका उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

परीक्षण और सुधार

एक कौशल बनाने के बाद, असली काम शुरू होता है। कल्लन सलाह देती है: प्रत्येक कौशल का तब तक परीक्षण करें जब तक आप थक न जाएं। अधिकांश लोग AI से औसत दर्जे के परिणाम से संतुष्ट होते हैं। कल्लन लगातार बेहतर की मांग करने की सलाह देती है। यदि Claude कुछ औसत दर्जे का देता है, तो वह सीधे कहती है कि वह बेहतर कर सकता है और उसे फिर से प्रयास करने के लिए कहती है। अक्सर, ऐसे “धक्के” के बाद ही वांछित परिणाम प्राप्त होता है।

एक आवाज कॉपीराइटर के रूप में उनका कौशल, सबसे मूल्यवान AI कर्मचारियों में से एक, को पंद्रह घंटे के काम की आवश्यकता थी। यह एक ऐसा निवेश है जो मानव प्रशिक्षण की तुलना में उचित है। उनके कॉपीराइटर को उनकी शैली में लिखना शुरू करने में तीन महीने का साप्ताहिक काम लगा। कई लोग 45 मिनट के बाद AI प्रशिक्षण छोड़ देते हैं, यह मानते हुए कि यह उनकी शैली को नहीं पकड़ सकता है।

परीक्षण प्रक्रिया एक विशिष्ट पैटर्न का पालन करती है:

कौशल लॉन्च करें।
परिणाम की जाँच करें।
उन हिस्सों को मैन्युअल रूप से ठीक करें जो मानक के अनुरूप नहीं हैं।
सुधारों को क्लाउड में एक विशिष्ट अनुरोध के साथ वापस करें: “मैंने आपके परिणाम में निम्नलिखित परिवर्तन किए हैं ताकि यह मेरे मानकों के अनुरूप हो। कृपया अपने कौशल को अपडेट करें ताकि इसमें ये परिवर्तन शामिल हों और भविष्य के परिणामों में उनका उपयोग करें।”

एक उपयोगी युक्ति: बातचीत के दौरान, क्लाउड से पूछें: “आपने हमारी बातचीत से क्या सीखा है?” और कौशल को अपडेट करने के लिए कहें ताकि ये सबक समेकित हो जाएं। एक महत्वपूर्ण तकनीकी विवरण: क्लाउड प्रोजेक्ट्स में कौशल और मेमोरी असिंक्रनाइज़ हो सकते हैं। क्लाउड बातचीत के आधार पर अपनी मेमोरी को अपडेट कर सकता है, लेकिन अंतर्निहित कौशल को अपडेट नहीं कर सकता है। कैलन क्लाउड को स्पष्ट रूप से कौशल को अपडेट करने और फिर मैन्युअल रूप से सेव बटन दबाने की सलाह देते हैं।

परियोजनाओं में परियोजना स्तर पर अपने अदृश्य कौशल भी होते हैं जो कार्यक्षेत्र स्तर पर कौशल के साथ संघर्ष कर सकते हैं। एक ऐसा कौशल बनाते समय जिसे सभी परियोजनाओं में काम करना चाहिए, “कार्यक्षेत्र कौशल” या “मुख्य कौशल” निर्दिष्ट करें ताकि यह हर जगह उपलब्ध हो, न कि केवल एक परियोजना में।

पेशेवर सलाह: बड़े पैमाने पर कौशल बनाने वाली टीमों के लिए, कैलन की कंपनी प्रत्येक कौशल को एक नोटियन डेटाबेस में कॉपी करती है, यह ट्रैक करती है कि इसे किसने बनाया, कब, संस्करण और उद्देश्य। उनके पास एक ऐसा कौशल भी है जो उनके कौशल डेटाबेस को डुप्लीकेशन के लिए जांचता है। प्रत्येक विभाग अपने कौशल भंडार का प्रबंधन करता है, और कौशल प्रबंधन प्रत्येक त्रैमासिक समीक्षा का एक मानक हिस्सा है।

स्वायत्त निष्पादन के लिए AI कर्मचारियों के काम की योजना बनाना

एक बार जब कौशल का सावधानीपूर्वक परीक्षण किया जाता है और एक उच्च मानक पर लाया जाता है, तो इसे मानव भागीदारी के बिना स्वायत्त कार्य के लिए निर्धारित किया जा सकता है।

वर्तमान सीमा: क्लाउड चलाने वाले कंप्यूटर को निर्धारित कार्यों को निष्पादित करने के लिए चालू होना चाहिए। कैलन एक समर्पित कार्यालय कंप्यूटर का उपयोग करता है, जो कॉर्पोरेट क्लाउड खाते में लॉग इन है। कोई भी कर्मचारी जो एक कौशल को शेड्यूल करना चाहता है, उस मशीन पर उस खाते में लॉग इन करता है।

कैलन क्लाउड कोवर्क डेस्कटॉप एप्लिकेशन के माध्यम से क्लाउड की निर्धारित कार्य सुविधा का उपयोग करता है। कौशल के निष्पादन के दिन, समय और आवृत्ति का चयन करने के विकल्प हैं। सक्रिय निर्धारित कार्यों की संख्या असीमित है।

कैलन के निर्धारित कौशलों में से एक “इंस्टाग्राम रिसर्चर” है। प्रत्येक सोमवार सुबह 6:00 बजे, यह प्रतिस्पर्धी इंस्टाग्राम खातों का दौरा करता है, AI शिक्षा के क्षेत्र में वायरल सामग्री की पहचान करता है, उपयोग किए गए दृष्टिकोणों और “हुक” का विश्लेषण करता है, पिछले सप्ताह की सामग्री के प्रतिलेखों को निकालता है और सीधे नोटियन डेटाबेस में सामग्री विचारों को जोड़ता है। उनकी सामाजिक टीम सोमवार सुबह लॉग इन करती है और उन विचारों को मैन्युअल रूप से अनुमोदित करती है जिन्हें वे लागू करना चाहते हैं। जो पहले सोमवार सुबह सामाजिक टीम के लिए एक नियमित कार्य था, वह अब स्वायत्त रूप से किया जाता है।

दूसरा निर्धारित कौशल हर घंटे चलता है, ग्रैनोला से मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट निकालता है और उन्हें एक नोशन डेटाबेस में संग्रहीत करता है, जो उसके “दूसरे मस्तिष्क” को शक्ति प्रदान करता है।

निष्कर्ष: व्यवसाय को बढ़ाने के लिए AI-कर्मचारियों में निवेश करें

AI-कर्मचारियों का निर्माण केवल स्वचालन नहीं है, यह आपके व्यवसाय के रणनीतिक विस्तार में एक निवेश है। नियमित कार्यों से कुशल AI-प्रणालियों के प्रबंधन में बदलाव आपकी टीम को रचनात्मकता और नवाचार पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जिससे समय और संसाधनों की कमी से संबंधित “ग्राहक की समस्याओं” का समाधान होता है। यदि आप लघु वीडियो उत्पादन का पूर्ण चक्र या लघु वीडियो के माध्यम से व्यापक प्रचार की तलाश में हैं, तो विचार करें कि AI-कर्मचारी काम का एक हिस्सा कैसे संभाल सकते हैं। यह एक ही स्थान पर सब कुछ ऑर्डर करने की अनुमति देता है, प्रभावी ढंग से टीम के एक हिस्से को सेवा से बदल देता है। क्या आप अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं पर पुनर्विचार करने और एक ऐसी टीम बनाने के लिए तैयार हैं जहाँ AI और लोग सद्भाव में काम करते हैं? आज ही कार्यों का ऑडिट करने और अपने मानकों का दस्तावेजीकरण करने से शुरुआत करें। इस बारे में अधिक जानें कि सोशल मीडिया के लिए सामग्री आउटसोर्सिंग के लिए एक ठेकेदार का चयन कैसे करें, और बड़े पैमाने पर पोस्टिंग के लिए कौन से गुणवत्ता मानदंड वास्तव में महत्वपूर्ण हैं ताकि बजट बर्बाद न हो।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI-कर्मचारी क्या है और यह AI के सामान्य उपयोग से कैसे भिन्न है?

AI-कर्मचारी एक प्रशिक्षित, पुन: प्रयोज्य AI-प्रणाली है जो एक विशिष्ट व्यावसायिक कार्य को मानव के समान या उससे बेहतर तरीके से करती है। AI के लिए एक बार के अनुरोधों के विपरीत, AI-कर्मचारी एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का हिस्सा है जो निर्धारित मानकों और अनुसूची का पालन करते हुए दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है।

अपने पहले AI-कर्मचारी का निर्माण कैसे शुरू करें?

आत्म-ऑडिट से शुरुआत करें: उन कार्यों की पहचान करें जिनमें बहुत समय लगता है, आय उत्पन्न करते हैं, लेकिन संतुष्टि नहीं लाते हैं या कम मूल्यांकन किए जाते हैं। फिर इस कार्य के प्रत्येक चरण, उसके उद्देश्य, गुणवत्ता मानकों और सफल परिणामों के उदाहरणों का दस्तावेजीकरण करें। प्रक्रिया का विस्तार से वर्णन करने के लिए क्लाउड में AI-साक्षात्कार विधि का उपयोग करें।

क्या मुझे AI-कर्मचारियों का निर्माण करने के लिए एक तकनीकी विशेषज्ञ होने की आवश्यकता है?

90% व्यावसायिक कार्यों के लिए, AI-कर्मचारियों के निर्माण के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता नहीं होती है। मुख्य हैं संचार (जरूरतों को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने की क्षमता) और रचनात्मकता (AI को उत्कृष्ट परिणाम तक लाने के लिए सरलता)।

AI-कर्मचारी से उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम कैसे सुनिश्चित करें?

गुणवत्ता की कुंजी गहन प्रशिक्षण और परीक्षण है। सभी मानकों, आवाज के स्वर, आदर्श परिणामों के उदाहरणों का दस्तावेजीकरण करें। क्लाउड में एक कौशल बनाने के बाद, इसे तब तक परीक्षण करें जब तक आप AI से सुधार की मांग न करें, जब तक कि परिणाम आपके “ए+” मानकों को पूरा न कर ले। AI के कौशल और स्मृति को नियमित रूप से अपडेट करना न भूलें।

क्या AI कर्मचारी के काम को शेड्यूल पर स्वचालित किया जा सकता है?

हाँ, एक बार जब कौशल को डीबग कर लिया जाता है, तो इसे स्वायत्त रूप से निष्पादित करने के लिए शेड्यूल किया जा सकता है। कौशल को चलाने के लिए दिन, समय और आवृत्ति सेट करने के लिए Claude Cowork जैसे टूल में शेड्यूलिंग सुविधाओं का उपयोग करें। यह डेटा संग्रह, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण या सामग्री निर्माण जैसे नियमित कार्यों को स्वचालित करने की अनुमति देता है।

25.08.2026

पूर्ण वीडियो उत्पादन चक्र: 2026 तक AI उपकरण कैसे सामग्री निर्माण को बदल रहे हैं

लघु वीडियो के पूर्ण-चक्र उत्पादन और व्यापक प्रचार के क्षेत्र में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) केवल एक सहायक नहीं, बल्कि एक महत्वपूर्ण तत्व बन गया है जो समय और संसाधनों को बचा सकता है। हालांकि, वास्तविक लाभ प्राप्त करने के लिए, सही उपकरण चुनना महत्वपूर्ण है। हम पाठ, छवियों, वीडियो बनाने और कार्य प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए 11 सिद्ध समाधानों, साथ ही उनकी मूल्य निर्धारण नीतियों पर विचार करेंगे।

AI-आधारित सामग्री निर्माण उपकरण दिए गए प्रश्नों के आधार पर पाठ, दृश्य, ऑडियो या वीडियो सामग्री उत्पन्न करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। यह टीमों को सामग्री को तेज़ी से और बड़ी मात्रा में बनाने की अनुमति देता है। जनरेटिव AI का बाजार तेजी से बढ़ रहा है, 2026 तक इसका अनुमानित मूल्य 394.66 बिलियन डॉलर है, और AI-संचालित सामग्री सोशल मीडिया में एक परिभाषित प्रवृत्ति बन जाएगी।

यदि पहले AI मुख्य रूप से पाठ उत्पन्न करता था, तो 2026 तक अधिकांश उपकरण मल्टीमॉडल और कार्यप्रवाह-उन्मुख हो गए हैं। वे ड्राफ्ट बनाना, डिज़ाइन विकसित करना, वीडियो संपादित करना और मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करना जानते हैं। इन समाधानों को पांच श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

पाठ लेखन और कॉपीराइटिंग
छवि निर्माण
वीडियो और ऑडियो
प्रस्तुतियाँ और डिज़ाइन
कार्यप्रवाह प्रबंधन के लिए प्लेटफ़ॉर्म

ज्ञात उदाहरणों में ChatGPT, Midjourney, Jasper, Canva और Hootsuite के AI उपकरण शामिल हैं, जो अब Hootsuite Social OS में Perch का हिस्सा हैं।

सामग्री उत्पादन में व्यवसायों को AI की आवश्यकता क्यों है?

AI उपकरण विपणक को कम श्रम के साथ सामग्री बनाने, अनुकूलित करने और स्केल करने में मदद करते हैं। वे विचार-मंथन, ड्राफ्ट बनाने और रोजमर्रा के कार्यों को पूरा करने के लिए अपरिहार्य हैं। आइए चार प्रमुख लाभों पर विचार करें जिन्हें आपको अपनी कार्यप्रणाली में एकीकृत करना चाहिए:

समय की बचत: दिनचर्या से रणनीति तक

सबसे स्पष्ट लाभ समय की बचत है। 51% सामग्री विशेषज्ञ पहले से ही AI का उपयोग करते हैं उत्पादन में तेजी लाने के लिए। AI छोटे, नियमित कार्यों को संभालता है, जिससे आपकी टीम रणनीतिक लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित कर पाती है। उदाहरण के लिए:

“मैं अपनी कंपनी के ब्लॉग लेखों से ट्वीट को समूहित करने के लिए AI का उपयोग करता हूं,” चेल्सी हेंसले, विस्मे में सोशल मीडिया रणनीतिकार साझा करती हैं। “X/Twitter या Threads जैसे प्लेटफार्मों के लिए, यह पहले से लिखी गई (और हमारी टीम द्वारा अनुमोदित!) सामग्री को छोटे ट्वीट्स और थ्रेड्स में पुनरुत्पादित करने के लिए बेहद उपयोगी है।”

फॉर्मेटिंग एक और आसान जीत है। हेंसले कहते हैं, “मैं अपनी मौजूदा सामग्री या विचारों को इनपुट कर सकता हूं और एआई से उन्हें बुलेटेड सूची या यहां तक कि एक साफ-सुथरी तालिका में प्रारूपित करने के लिए कह सकता हूं, जिसमें मुझे खुद घंटों लग जाते।” “फॉर्मेटिंग एक सोशल मीडिया मैनेजर के लिए एआई का उपयोग करने का एक शानदार तरीका है।”

विचार निर्माण: रचनात्मक अवरोध को तोड़ना

यहां तक कि सबसे अच्छे विचार-मंथन करने वाले भी कभी-कभी एक दीवार से टकराते हैं। एआई प्रक्रिया को किकस्टार्ट कर सकता है ताकि आपकी टीम धीमी न हो। आप अभी भी रणनीति और रचनात्मकता लाते हैं, लेकिन एआई एक प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है, प्रॉम्प्ट, कोण या पोस्ट विचार उत्पन्न करता है जिन्हें आप परिष्कृत कर सकते हैं। कभी-कभी, सुझावों का पहला बैच एक विचार को प्रज्वलित करने के लिए पर्याप्त होता है जिसे आप अन्यथा नहीं सोचते।

सामग्री को स्केल करना: कम प्रयास के साथ अधिक पहुंच

एआई टीमों को कार्यभार में उल्लेखनीय वृद्धि के बिना अधिक सामग्री का उत्पादन करने में मदद करता है। हर बार खरोंच से शुरू करने के बजाय, विपणक मौजूदा सामग्री को कई प्रारूपों में पुनः उपयोग कर सकते हैं। एक ब्लॉग पोस्ट जल्दी से एक X थ्रेड या स्नैपचैट के लिए एक वीडियो स्क्रिप्ट में बदल सकती है।

बड़ी कंपनियों के लिए, यह नए बाजारों में प्रवेश करने के अवसर खोलता है। एआई उपकरण मिनटों में सामग्री का अनुवाद कर सकते हैं, जिससे प्रत्येक के लिए एक अलग उत्पादन चक्र के बिना विभिन्न भाषाओं और क्षेत्रों के लिए अभियानों को अनुकूलित करना आसान हो जाता है। छोटी टीमें इसे कम महसूस नहीं करती हैं।

Полный цикл видеопродакшн: как ИИ-инструменты меняют создание контента к 2026 году — illustration 2

यह पूछे जाने पर कि एआई उसे “एक-व्यक्ति टीम” होने के नाते अधिक करने में कैसे मदद करता है, हेंसले जवाब देती है: “यह सही सवाल है। चूंकि कई सोशल मीडिया मैनेजर अकेले काम करते हैं, इसलिए ड्राफ्ट बनाने और सामग्री को फिर से तैयार करने में मदद करने के लिए एआई का होना महत्वपूर्ण है… एआई के साथ, मैं थकाऊ, समय लेने वाले कार्यों को त्वरित समाधानों में बदल सकती हूं।”

प्लेटफ़ॉर्म के लिए अनुकूलन: दृश्यता में सुधार

Google और अन्य खोज इंजनों की तरह, सोशल प्लेटफ़ॉर्म के अपने SEO नियम होते हैं। यदि आप सामग्री को अनुकूलित करना सीख रहे हैं, तो एआई उपकरण मदद कर सकते हैं। वे कीवर्ड, हैशटैग और कैप्शन संरचनाओं का सुझाव देते हैं जो फ़ीड और खोज परिणामों में आपकी सामग्री के प्रदर्शन में सुधार करते हैं। परिणाम ऐसी पोस्ट हैं जिन्हें सही लोगों द्वारा ढूंढना आसान होता है।

सामग्री निर्माण के लिए एआई उपकरण: विस्तृत अवलोकन

सामग्री निर्माण के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई उपकरण सोशल मीडिया पेशेवरों को विचार-मंथन करने, कॉपी उत्पन्न करने, दृश्य विकसित करने और मिनटों में वीडियो संपादित करने में मदद करते हैं। हमने उन्हें श्रेणियों में समूहित किया है ताकि आप अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप एक पर जा सकें।

एआई टेक्स्ट राइटिंग और कॉपीराइटिंग के लिए

ये उपकरण ड्राफ्टिंग, संपादन, पुनरुत्पादन और ब्रांड टोन को बनाए रखने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे अधिकांश सामग्री निर्माण वर्कफ़्लो की नींव हैं।

Hootsuite: सोशल मीडिया के लिए एआई असिस्टेंट

विशेषताएं: Hootsuite की एआई क्षमताएं अब Perch में एकीकृत हैं – Hootsuite Social OS के भीतर सामग्री, योजना और प्रकाशन ऐप। आप एक प्रॉम्प्ट दर्ज करते हैं, और यह इसे सोशल मीडिया कैप्शन, पोस्ट विचार और सामग्री विकल्पों में बदल देता है जिसे आप प्लेटफ़ॉर्म छोड़े बिना शेड्यूल कर सकते हैं। जो इसे सामान्य चैटबॉट्स से अलग करता है वह संदर्भ है: एआई को Hootsuite की सोशल मीडिया कार्यप्रणाली पर प्रशिक्षित किया गया है, जो एक शक्तिशाली भाषा मॉडल को एक दशक से अधिक के सामाजिक विपणन अनुभव पर आधारित सामग्री फ़ार्मुलों के साथ जोड़ता है।
इसके लिए सबसे उपयुक्त: उन टीमों के लिए जिन्हें सोशल मीडिया टीम के प्रतिस्थापन या सोशल मीडिया सामग्री आउटसोर्सिंग की आवश्यकता है, और एआई सामग्री निर्माण को एक ही विंडो में शेड्यूलिंग, प्रकाशन, एनालिटिक्स और अनुमोदन के साथ जोड़ना है।
सीमाएं: विशेष रूप से सामाजिक सामग्री के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए यह लंबी ब्लॉग पोस्ट या तकनीकी दस्तावेज़ बनाने के लिए उपयुक्त नहीं है।
कीमतें: Standard – $99/उपयोगकर्ता/माह, Advanced – $249/उपयोगकर्ता/माह। Enterprise – कस्टम मूल्य निर्धारण। निःशुल्क परीक्षण उपलब्ध है।

ChatGPT: एक बहुमुखी सहायक

विशेषताएं: सोशल मीडिया पोस्ट, ब्लॉग पोस्ट, योजनाएं और स्क्रिप्ट सहित मानव-शैली की सामग्री बना सकता है। नवीनतम मॉडल चित्र भी उत्पन्न करते हैं और कस्टम GPTs का समर्थन करते हैं, जिससे टीमों को उनके ब्रांड के संदर्भ के लिए अनुकूलित संस्करण बनाने की अनुमति मिलती है।
इसके लिए सबसे उपयुक्त: सामान्य ड्राफ्टिंग, विचार-मंथन और अनुसंधान सहायता।
सीमाएं: खरोंच से पूर्ण ड्राफ्ट अक्सर सामान्य लगते हैं, और तथ्यात्मक या ऐतिहासिक डेटा को हमेशा प्राथमिक स्रोतों के साथ सत्यापित करने की आवश्यकता होती है।
कीमतें: एक निःशुल्क टियर है। Plus – $20/माह, Business – $20/उपयोगकर्ता/माह (वार्षिक बिल किया गया)।

Claude: बड़े दस्तावेज़ों के लिए

विशेषताएं: संवादात्मक प्रॉम्प्ट के माध्यम से विचारों को उत्पन्न करने और सामग्री बनाने में मदद करता है। संवैधानिक एआई प्रणाली पर चलता है, जिसे सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इसके लिए सबसे उपयुक्त: लंबे दस्तावेज़ों, अनुसंधान संश्लेषण और तकनीकी सामग्री के साथ काम करना।
सीमाएं: एंड-टू-एंड सामग्री उत्पादन के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, और सारांश को अभी भी प्रकाशित करने से पहले मानव समीक्षा की आवश्यकता है।
कीमतें: एक निःशुल्क टियर है। Pro – $20/माह, Team – $25/उपयोगकर्ता/माह (वार्षिक बिल किया गया)।

ChatGPT खोज से पहले खुद ब्रांड चुनता है: सूची में कैसे शामिल हों

ChatGPT स्वयं खोज से पहले ब्रांड चुनता है: सूची में कैसे आएं

ChatGPT अपने खोज क्वेरी में ब्रांडों के नाम तब तक शामिल करता है, जब तक वह पेज लोड नहीं करता। मैंने यह समझने के लिए 60 संवाद पढ़े कि यह कब होता है और ब्रांड को नामित होने में क्या मदद करता है। यह उन सभी के लिए एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि है जो AI-दृश्यता पर काम कर रहे हैं: आपके ब्रांड की सिफारिश करने का निर्णय ChatGPT आपकी साइट को छूने से बहुत पहले लिया जाता है।

मैंने ChatGPT से AI के साथ सबसे अच्छा नोट्स ऐप बताने को कहा। सात शब्द, बिना किसी ब्रांड का उल्लेख किए। कुछ भी लोड करने से पहले, उसने खुद को यह खोज क्वेरी लिखी: Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless — एक खोज में सात उत्पाद। मैंने उनमें से किसी का नाम नहीं लिया, और वेब खोज से कुछ भी नहीं आया, इसलिए ये नाम मॉडल से ही आए।

फिर उसने नौ और खोजें कीं — यह वही ‘पंखा’ क्वेरी है जिसके बारे में मैंने पहले दो भागों में लिखा था। एक खोज शॉर्ट-लिस्ट बनाती है, फिर प्रत्येक ब्रांड के लिए एक खोज, प्रत्येक सीधे कंपनी की वेबसाइट पर जाती है। पंखा कभी उम्मीदवारों की खोज नहीं था — यह ChatGPT है जो उस सूची से गुजर रहा है जो उसके पास पहले से है, एक बार में एक नाम।

पहले दो भागों में मैंने लिखा था कि आपको site:yourdomain.com जांच से गुजरना होगा, क्योंकि ChatGPT ऐसी जांच चलाता है। लेकिन वह इसे केवल तभी चलाता है जब आप पहली खोज क्वेरी में आते हैं। यदि आप शॉर्ट-लिस्ट में नहीं हैं, तो आपकी साइट बिल्कुल नहीं देखी जाएगी, चाहे वह कितनी भी अच्छी क्यों न हो। निर्णय आपके सर्वर को कुछ भी छूने से पहले लिया जाता है।

मैंने पहले और दूसरे भागों के लिए दो महीने तक इस ट्रैफ़िक को पढ़ा। यह पहली चीज़ है जो मेरी ग्राहकों को सिफारिशों को बदलती है। आगे पढ़ने से पहले: यह सब एक खाते से प्राप्त हुआ है, इसलिए हर प्रतिशत एक दिशा है, माप नहीं। तंत्र — दूसरी बात है। आप इसे अपने खाते पर दो मिनट में दोहरा सकते हैं, और मैं अंत में दिखाऊंगा कैसे।

यह कैसे काम करता है

जब आप एक प्रश्न पूछते हैं, ChatGPT इसे अपनी खोज क्वेरी में फिर से लिखता है, उन्हें निष्पादित करता है, परिणाम पढ़ता है और फिर उत्तर लिखता है। ये क्वेरी उत्तर में होती हैं जो आपका ब्राउज़र लोड करता है, search_queries कुंजी के तहत। OpenAI ने अगस्त 2026 की शुरुआत में इसे search_model_queries से नाम बदल दिया।

यह लीक नहीं है: आपके ब्राउज़र को पेज प्रस्तुत करने के लिए इस JSON की आवश्यकता होती है, और आप इसे अपने खाते पर DevTools में लगभग दो मिनट में पढ़ सकते हैं। यहाँ चैट प्रोग्राम के बारे में एक प्रश्न का उदाहरण है: मैंने पूछा ‘सपोर्ट चैट के लिए सबसे अच्छा AI सॉफ्टवेयर‘, और उसने वर्ष, ‘आधिकारिक’, ‘मूल्य’ और तीन नाम जोड़े।

नीचे सब कुछ ऐसे कई सौ अनुरोधों को पढ़ने पर आधारित है। इससे शुरू करें: ChatGPT खोलें, वह सवाल पूछें ‘सबसे अच्छा [आपकी श्रेणी]’ जो आपके खरीदार पूछते हैं, और वह अनुरोध पढ़ें जो वह लिखेगा। यह पंक्ति दिखाएगी कि क्या ChatGPT को आपके ब्रांड के अस्तित्व के बारे में पता है — यही आमतौर पर AI-दृश्यता ऑडिट के रूप में बेचा जाता है। बाकी लेख इस बारे में है कि आपको जो मिले उसके साथ क्या करना है।

कारणता परीक्षण

नोट्स ऐप्स के मेरे उदाहरण पर स्पष्ट आपत्ति: शायद ChatGPT ने पहले खोज की, उन ब्रांडों को देखा, और फिर एक अधिक स्मार्ट दूसरा अनुरोध लिखा। यह नामों को खोज का परिणाम बना देता, न कि कारण।

इसलिए मैंने एक परीक्षण किया: प्रत्येक संवाद के लिए, मैंने उपयोगकर्ता का पहला संदेश और पहला खोज अनुरोध लिया, समय के अनुसार क्रमबद्ध। उस समय कुछ भी लोड नहीं हुआ था, इसलिए सीखने के लिए कुछ नहीं था। 27 संवादों में से 21 में, पहले अनुरोध में ऐसे ब्रांड थे जो उपयोगकर्ता ने दर्ज नहीं किए थे। पंक्तियाँ 2 और 3 देखें: एक ही सवाल, थोड़ा अलग शब्दों में — और सूची तीन से सात नामों तक बढ़ गई। सूची एक निश्चित तालिका से नहीं, बल्कि शब्दों के आधार पर बढ़ती है।

फिर मैंने 12 श्रेणियाँ चलाईं, जो एक-दूसरे से बिल्कुल असंबंधित थीं, यह जाँचने के लिए कि यह सॉफ़्टवेयर की विशेषता नहीं है। 13 में से 11 ने वही दिखाया। रोबोट वैक्यूम वाली पंक्ति ने मुझे चौंका दिया: Roborock के अस्तित्व को याद रखना सामान्य बात होती, लेकिन उसने Saros, Dreame X50 और Eufy S1 Pro को याद किया — पहले अनुरोध में वर्तमान मॉडल नंबर, बिना किसी संकेत के। यह ज्ञान उत्पाद लाइन तक पहुँचता है।

इलेक्ट्रिक SUV वाली पंक्ति अलग व्यवहार करती है। लेखांकन, थेरेपी और होस्टिंग के लिए, उसने विक्रेताओं के नाम लिए और उनके मूल्य पृष्ठों पर चला गया। कारों के लिए, उसने पत्रिकाओं के नाम लिए: Car and Driver, Edmunds, Top Gear। एक श्रेणी में, उसकी प्रवृत्ति निर्माताओं के पास जाने की है, दूसरे में — समीक्षकों के पास।

मैं इससे खुश हुआ और स्थिरता जाँचने के लिए तीन श्रेणियाँ फिर से चलाईं। भाषा सीखना लगभग नहीं बदला: छह में से पाँच नाम मेल खाते हैं। लेखांकन छह विक्रेताओं से सिकुड़कर QuickBooks के लिए एक लक्षित अनुरोध रह गया। वेब होस्टिंग ने पूरी तरह से पक्ष बदल दिया: सभी विक्रेताओं को छोड़ दिया और समीक्षा साइट पर चला गया। तो ‘विक्रेता बनाम पत्रिकाएँ’ एक प्रवृत्ति है जो रनों के बीच बदल सकती है, न कि श्रेणी की एक निश्चित विशेषता।

दो चीजें बनी रहती हैं: इंजेक्शन हर बार होता था, और सबसे स्पष्ट बाजार नेताओं वाली श्रेणी अपने नाम बनाए रखती थी। मैं अनुमान लगाता हूँ कि स्थापित श्रेणियों में स्थिर शॉर्ट-लिस्ट होती हैं, और विवादास्पद श्रेणियाँ उतार-चढ़ाव करती हैं, लेकिन तीन दोहराव इसे साबित करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। एक उत्तर के आधार पर AI-दृश्यता का न्याय न करें। सवाल को पाँच बार चलाएँ, क्योंकि सूची रनों के बीच बदलती है।

ब्रांड इंजेक्शन को क्या प्रभावित करता है

इससे पहले के सभी अनुरोधों में ‘सबसे अच्छा’ शब्द था, इसलिए मैंने इसे तोड़ने की कोशिश की। मैंने सात अलग-अलग रूपों में इस शब्द के बिना 24 अतिरिक्त अनुरोध चलाए। यह पता चला कि ‘सबसे अच्छा’ का इससे कोई लेना-देना नहीं है। महत्वपूर्ण यह है कि क्या ChatGPT को खुद उत्पादों के बारे में सोचना है।

जब वह बिल्कुल खोज नहीं करता, यह काम नहीं करता। पूछें कि शोर कम करना कैसे काम करता है या वेक्टर डेटाबेस क्या है — वह बिना वेब खोज के अपने प्रशिक्षण से उत्तर देगा। यही बात खुली शिकायतों के लिए भी है: “हम ग्राहक सहायता उपकरणों पर बहुत अधिक खर्च कर रहे हैं” — यह भी बिना खोज के। मेरे चौबीस अनुरोधों में से सात वेब से बिल्कुल संबंधित नहीं थे, इसलिए कोई शॉर्ट-लिस्ट नहीं थी जिसमें शामिल होना होता।

यदि आप स्वयं ब्रांडों के नाम लेते हैं, तो वह उन्हें स्वीकार करता है। “Xero या QuickBooks छोटे व्यवसाय के लिए” तुरंत site:xero.com/uk पर चला गया। “क्या मुझे एक छोटी एजेंसी के लिए HubSpot का उपयोग करना चाहिए” — site:hubspot.com पर। यदि आप उम्मीदवारों को उसके विवेक पर छोड़ देते हैं, तो वह स्मृति का सहारा लेता है। यह उन ग्यारह मामलों में से दस में हुआ जब मैंने बिना नाम बताए सिफारिश मांगी।

तीसरी पंक्ति मेरी पसंदीदा है: मैंने जानबूझकर “रोबोट वैक्यूम” शब्दों से परहेज किया और किसी का नाम नहीं लिया, और वह पहली खोज में ही Roborock के एक विशिष्ट मॉडल की साइट पर गया। पंक्ति 2 आपको चिंतित करनी चाहिए यदि आप सॉफ्टवेयर बेचते हैं: मीटिंग नोट्स के बारे में शिकायत पेज लोड होने से पहले “Granola आधिकारिक मूल्य” में बदल गई।

ChatGPT сам выбирает бренды до поиска: как попасть в список — illustration 2

एक संस्करण है जो आपके प्रतिस्पर्धियों को लक्षित करता है। प्रतिस्थापन के बारे में मेरे तीनों अनुरोध नए नामों की ओर ले गए: “Zendesk के विकल्प” — Help Scout; “QuickBooks के बजाय क्या उपयोग कर सकते हैं” — Zoho Books; “Duolingo जैसा कुछ, लेकिन व्याकरण के लिए बेहतर” — Kwiziq और Babbel। जब आपका ग्राहक आपके प्रतिस्पर्धी से बाहर निकलने का रास्ता खोजता है, तो ChatGPT उन लोगों को सुझाव देता है जिन्हें वह पहले से जानता है। यह आप हो सकते हैं, और उस दिन आप इसे प्रभावित नहीं कर सकते।

यदि ChatGPT एक उत्पाद खोजता है और आपने कोई नाम नहीं लिया है, तो वह अपने ज्ञात उत्पाद लाता है। ऐसा करें: अपना श्रेणी-आधारित प्रश्न पांच बार चलाएं और हर बार क्वेरी में दिखने वाले नामों को नोट करें। जो नाम हर बार दिखते हैं, वे ChatGPT के दिमाग में आपका वास्तविक प्रतिस्पर्धी समूह हैं। जो दिखते और गायब होते हैं, वह विवादास्पद क्षेत्र है जहां आप मामला आगे बढ़ा सकते हैं। यदि आपका ब्रांड पांच बार में एक बार भी नहीं दिखता, तो आपके पास उत्तर है, और यह तकनीकी नहीं है।

उद्धरण: 3.1% मौका

मैंने सभी ब्रांडों को दो समूहों में विभाजित किया: वे जो ChatGPT द्वारा लिखी गई क्वेरी में दिखे, और वे जो केवल खोज के दौरान लोड हुए लेकिन नामित नहीं हुए। फिर मैंने जांचा कि प्रत्येक समूह अंतिम उत्तर में कितनी बार शामिल हुआ। अंतर लगभग 33 गुना है। मुझे 86 ऐसे मामले भी मिले जहां एक ब्रांड की सिफारिश की गई, लेकिन उसकी साइट उस संवाद में बिल्कुल लोड नहीं हुई। उल्लेख के लिए क्रॉलिंग की आवश्यकता नहीं है।

यह मेरे अपने उद्योग के लिए असुविधाजनक है। जो अब GEO के रूप में बेचा जा रहा है, उसका अधिकांश हिस्सा निष्कर्षण कार्य है, यानी 2.1% कॉलम। 68.9% कॉलम उससे पहले तय हो जाता है। बजट को दो कॉलम के अनुसार विभाजित करें।

यदि आप क्वेरी में नहीं हैं, तो पैसा इस ओर जाना चाहिए कि आपके बारे में लिखा जाए, समीक्षा की जाए, तुलना की जाए और सूचियों में शामिल किया जाए: डिजिटल PR, श्रेणी सामग्री, समीक्षा साइटों पर प्लेसमेंट, विश्लेषक कवरेज, उन चयनों में भागीदारी जो आपके खरीदार पढ़ते हैं। यदि आप पहले से ही क्वेरी में हैं, तो वे खर्च ज्यादातर हो चुके हैं, और नीचे तकनीकी काम बचा है।

यदि सब कुछ यहीं रुक जाता, तो सलाह होती ‘ब्रांड इक्विटी बनाएं’, और हम सब अपने-अपने रास्ते जा सकते थे। लेकिन क्वेरी के बाद दूसरा फ़िल्टर काम करता है, और वह क्रूर है। मैंने 57 संवादों का एक लेबल किया हुआ डेटासेट बनाया: हर लोड हुआ पेज एक पंक्ति के रूप में, जिसमें यह लेबल था कि उसे उद्धरण मिला या नहीं। 3,554 पेज, 110 को उद्धरण मिला — 3.1%। ChatGPT एक उत्तर लिखने के लिए लगभग 600 पेज पढ़ता है, और लगभग 30 का उल्लेख करता है। लगभग सब कुछ पढ़ा जाता है। पढ़ने और उद्धरण के बीच का अंतर — वहीं काम है।

उद्धरण को प्रभावित करने वाले तीन कारक

स्थिति। ChatGPT परिणामों को डोमेन के अनुसार समूहित करता है, और उस समूह में आपकी स्थिति लगभग सब कुछ भविष्यवाणी करती है। शीर्ष-2 से नीचे उद्धरण एक गोल करने की त्रुटि है। सेट में होना जीत नहीं है, यदि आप नौवें स्थान पर हैं।

कैनिबलाइज़ेशन। पेज जोड़ना नुकसान पहुँचाता है। जब एक ही डोमेन के कई पेज एक ही समूह में दिखाई देते हैं, तो प्रति पेज रूपांतरण तेजी से गिर जाता है। दो निकट से संबंधित पेज — इष्टतम हैं। छह से अधिक — आप मुख्य रूप से खुद से प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। मैंने एक साल तक ग्राहकों को अंतर्ज्ञान के आधार पर समेकित करने के लिए कहा। यह पहली बार है जब मैं इसे डेटा में देख रहा हूँ।

प्रासंगिकता। प्रासंगिकता योग्यता तय करती है, लेकिन चयन नहीं करती। मैंने उद्धृत पेज का मूल्यांकन उसी कथन के लिए निकाले गए अन्य सभी पेजों के मुकाबले किया, कि उसका टेक्स्ट समर्थित वाक्य से कितनी अच्छी तरह मेल खाता है। उद्धृत पेज पूल के शीर्ष 5% में आया। लेकिन यह केवल 20% मामलों में सबसे अच्छा मेल था, और इसका औसत ओवरलैप उपलब्ध सर्वोत्तम से काफी कम था।

इस प्रकार, कथन की प्रासंगिकता शॉर्ट-लिस्ट बनाती है, और कुछ और विजेता चुनता है। किसी विशिष्ट कथन के लिए शीर्ष 10% में आएं — और आप बातचीत में हैं। इस हिस्से को आप टेक्स्ट के माध्यम से नियंत्रित करते हैं। अंतिम चयन में ऐसी चीज़ें शामिल हैं जो मैं नहीं देखता।

ऐसा करें: अपने खरीदारों द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्नों को लें, और अपने सभी पेज खोजें जो एक ही प्रश्न का उत्तर देते हैं। उस पेज को चुनें जो इरादे से सबसे अधिक मेल खाता है, उसे उत्तर बनाएं, और बाकी को हटा दें या उस पर रीडायरेक्ट करें। सुनिश्चित करें कि जो वाक्य वास्तव में प्रश्न का उत्तर देता है, वह पेज के शीर्ष पर सरल HTML टेक्स्ट के रूप में संख्याओं के साथ हो।

वास्तविक साइट पर ऐसे ओवरलैप को मैन्युअल रूप से खोजना सबसे कष्टप्रद हिस्सा है। कैनिबलाइज़ेशन का मूल्यांकन आमतौर पर कीवर्ड ओवरलैप द्वारा किया जाता है, लेकिन यह गलत इकाई है, क्योंकि ChatGPT कथनों के अनुसार समूह बनाता है, कीवर्ड के अनुसार नहीं। यही वह काम है जिसके लिए Keyword Insights बनाया गया है: यह कीवर्ड को स्ट्रिंग मिलान के बजाय खोज इरादे से क्लस्टर करता है, ताकि एक ही इरादे के लिए लड़ने वाले पेज एक समूह के रूप में दिखें, भले ही उनमें कोई साझा कीवर्ड न हो। यह समूहीकरण बिल्कुल वैसा ही है जैसा मैं देखता हूँ जब ChatGPT एक डोमेन को एक उद्धृत पेज तक सीमित करता है। पूर्ण प्रकटीकरण: यह मेरी कंपनी है, इसलिए मुझे पता है कि यह इस कार्य को संभालती है।

परिणाम AI दृश्यता को दो खेलों में विभाजित करते हैं जिन्हें अक्सर भ्रमित किया जाता है। यदि ChatGPT आपके ब्रांड को आपकी श्रेणी से नहीं जोड़ता है, तो वह आपको क्वेरी में नहीं बुलाएगा, और आपके पास उल्लेख के लिए 2% मौका है। यह योजना इसे ठीक नहीं करेगी, न ही पेज की गति। llms.txt फ़ाइल के पास और भी कम मौका है, क्योंकि निर्णय लेने से पहले आपका सर्वर संपर्क में नहीं आता है।

जो चीज़ संबंध बनाती प्रतीत होती है—वह धीमा और अनाकर्षक काम है: आपके बारे में खुले वेब पर वर्षों तक लिखा जाता है, समीक्षा की जाती है, तुलना की जाती है और बहस की जाती है, जब तक कि प्रशिक्षण डेटा में संबंध प्रकट न हो जाए। यह डिजिटल PR और श्रेणी-परिभाषित सामग्री है, जो उन लोगों के लिए असुविधाजनक है जो तकनीकी ऑडिट को AI रणनीति के रूप में बेचते हैं।

तकनीकी हिस्सा 3.1% है, और यह वास्तविक है: प्रति इरादे के लिए एक सटीक रूप से लक्षित पृष्ठ, शुरुआत में मुख्य दावे के साथ प्रस्ताव, सरल HTML टेक्स्ट में तथ्य और आंकड़े, और एक-दूसरे से लड़ने वाले लगभग समान पृष्ठों का कोई क्लस्टर नहीं। यहाँ पूरा अनुक्रम है जिसे आप इस सप्ताह कर सकते हैं:

जाँचें कि क्या ChatGPT आपके ब्रांड को जानता है: पाँच बार श्रेणी-आधारित प्रश्न पूछें और देखें कि क्या आपका ब्रांड खोज परिणामों में दिखाई देता है।
जाँचें कि कौन से पृष्ठ उद्धृत किए गए हैं: उद्धरण ट्रैक करने और क्वेरी देखने के लिए FanoutFox का उपयोग करें।
कैनिबलाइज़ेशन समाप्त करें: एक ही प्रश्न का उत्तर देने वाले पृष्ठ खोजें और उन्हें मर्ज करें।
सामग्री अनुकूलित करें: सुनिश्चित करें कि मुख्य दावा और आंकड़े पृष्ठ के शीर्ष पर हों।

मेरे डेटा में, एक ब्रांड 66 बार लोड किया गया और कभी उद्धृत नहीं किया गया। यह जागरूकता की समस्या नहीं है। इंजन बार-बार लौटता रहा और तय किया कि उनके पास उद्धृत करने के लिए कुछ नहीं है। चरण 4 इसी को पकड़ने के लिए मौजूद है।

चरण 1 और 4 वे हैं जिनके लिए मैंने FanoutFox बनाया है, क्योंकि हर उत्तर के लिए उन्हें मैन्युअल रूप से करना जल्दी उबाऊ हो जाता है। यह एक मुफ्त Chrome एक्सटेंशन है; सब कुछ आपके ब्राउज़र में रहता है, और यह आपका अपना डेटा पढ़ता है।

15.08.2026

शॉर्ट वीडियो उत्पादन का पूरा चक्र: एक ही जगह पर सब कुछ कैसे ऑर्डर करें और SMM टीम को कैसे बदलें

क्या आपने कभी सोचा है कि आपके शॉर्ट वीडियो परिणाम क्यों नहीं दे रहे, भले ही आपने उन्हें पेशेवरों से ऑर्डर किया हो? शायद समस्या वीडियो की गुणवत्ता में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि आपके लक्षित दर्शक उन्हें देख ही नहीं पा रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और एल्गोरिदम के इस युग में, जो यह तय करते हैं कि उपयोगकर्ताओं को क्या दिखाना है, केवल कंटेंट बनाना ही नहीं, बल्कि उसकी दृश्यता सुनिश्चित करना भी महत्वपूर्ण है। यहीं पर शॉर्ट वीडियो के माध्यम से व्यापक प्रचार मदद करता है, जिसमें न केवल उत्पादन बल्कि कटिंग, पोस्टिंग और विश्लेषण भी शामिल है। इस लेख में, हम जानेंगे कि एक ही जगह पर सब कुछ कैसे ऑर्डर करें, बजट और तनाव कैसे बचाएं, और क्यों SMM टीम को सेवा से बदलना आपका प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन सकता है।

शॉर्ट वीडियो को व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता क्यों है

सोशल मीडिया में ध्यान आकर्षित करने के लिए शॉर्ट वीडियो मुख्य उपकरण बन गए हैं। लेकिन केवल वीडियो बनाना पर्याप्त नहीं है। रणनीति पर विचार करना आवश्यक है: कितनी बार प्रकाशित करना है, किस समय, कौन से प्रारूप का उपयोग करना है, विभिन्न प्लेटफार्मों के लिए कंटेंट को कैसे अनुकूलित करना है। यही कारण है कि सोशल मीडिया के लिए कंटेंट आउटसोर्सिंग तेजी से लोकप्रिय हो रही है। आप न केवल शूटिंग बल्कि पूरी दिनचर्या भी सौंप देते हैं: संपादन, कटिंग, संगीत चयन, उपशीर्षक, प्रकाशन और विश्लेषण।

उत्पादन के पूरे चक्र में क्या शामिल है

रणनीति और कंटेंट प्लान
शूटिंग या AI की मदद से निर्माण
संपादन और रंग सुधार
विभिन्न प्रारूपों में कटिंग (Reels, Shorts, TikTok)
उपशीर्षक और ग्राफिक तत्व
पोस्टिंग और प्रचार
विश्लेषण और रिपोर्टिंग

एक ही जगह पर सब कुछ कैसे ऑर्डर करें: बजट और तनाव की बचत

कई उद्यमी एक ही गलती करते हैं: वे अलग-अलग ऑपरेटर, संपादक, टार्गेटोलॉजिस्ट और SMM विशेषज्ञ को नियुक्त करते हैं। परिणामस्वरूप — समन्वय से सिरदर्द, समय सीमा में देरी और अप्रत्याशित खर्च। एक ही जगह पर सब कुछ ऑर्डर करना — इसका मतलब है प्रोजेक्ट को एक एकीकृत टीम को सौंपना, जो सभी चरणों का ध्यान रखेगी। यह न केवल बजट बचाता है, बल्कि प्रत्येक कलाकार को नियंत्रित करने की आवश्यकता से भी मुक्त करता है।

टीम को सेवा से बदलना: यह कब फायदेमंद है

SMM टीम को सेवा से बदलना तब उचित है जब आपको कर्मचारियों को काम पर रखे बिना कंटेंट का स्थिर प्रवाह चाहिए। सेवाएं सेवाओं के पैकेज के लिए निश्चित लागत प्रदान करती हैं, जिससे खर्चों की योजना बनाना संभव हो जाता है। इसके अलावा, आपको विश्लेषण टूल तक पहुंच मिलती है जो प्रत्येक वीडियो की प्रभावशीलता दिखाते हैं।

AI या वास्तविक क्लिपिंग: क्या सस्ता और अधिक प्रभावी है

प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, कई लोग सवाल पूछते हैं: क्या सस्ता है — AI या वास्तविक क्लिपिंग? कृत्रिम बुद्धिमत्ता जल्दी से वीडियो काट सकती है, लेकिन यह संदर्भ और भावनाओं को नहीं समझती है। एक वास्तविक संपादक उन विवरणों को देखता है जिन्हें AI अनदेखा कर देता है। इसलिए, सबसे अच्छा विकल्प संयोजन है: मोटे कटिंग के लिए AI का उपयोग करें, और अंतिम प्रसंस्करण के लिए एक इंसान का।

रीपर्पोज़िंग और स्क्रैच से शूटिंग की तुलना

रीपर्पोज़िंग — मौजूदा कंटेंट (जैसे वेबिनार) को शॉर्ट वीडियो में बदलना है। यह स्क्रैच से शूटिंग की तुलना में काफी सस्ता है, लेकिन इसके लिए गुणवत्तापूर्ण स्रोत सामग्री की आवश्यकता होती है। यदि आपके पास लाइव स्ट्रीम, वेबिनार या इंटरव्यू की रिकॉर्डिंग हैं — तो रीपर्पोज़िंग एक उत्कृष्ट समाधान होगा। यदि नहीं — तो आपको शूटिंग में निवेश करना होगा।

वीडियो कटिंग के लिए ठेकेदार कैसे चुनें

ठेकेदार का चयन एक जिम्मेदार कदम है। पोर्टफोलियो, समीक्षा, समय सीमा और लागत पर ध्यान दें। पूछें कि वे एल्गोरिदम और प्रचार के साथ कैसे काम करते हैं। एक अच्छा ठेकेदार केवल कटिंग नहीं करता, बल्कि प्रत्येक प्लेटफॉर्म के रुझानों और विशेषताओं को ध्यान में रखता है।

AI विज्ञापन ऑर्डर करते समय क्या देखें

यदि आप विज्ञापन बनाने के लिए AI का उपयोग करने का निर्णय लेते हैं, तो सुनिश्चित करें कि सेवा पूरा चक्र प्रदान करती है: विचार निर्माण से प्रकाशन तक। यह महत्वपूर्ण है कि AI आपके क्षेत्र और लक्षित दर्शकों के लिए अनुकूलित हो। काम के उदाहरण मांगें और स्पष्ट करें कि रिपोर्ट में आपको कौन से मेट्रिक्स मिलेंगे।

मास-पोस्टिंग की गुणवत्ता के मानदंड

मास-पोस्टिंग — कई प्लेटफार्मों पर एक साथ कंटेंट प्रकाशित करना है। एक गुणवत्तापूर्ण सेवा को स्थिरता सुनिश्चित करनी चाहिए, समय क्षेत्रों को ध्यान में रखना चाहिए और रिपोर्ट प्रदान करनी चाहिए। सुनिश्चित करें कि यह आपके सभी आवश्यक सोशल नेटवर्क का समर्थन करता है और शेड्यूल सेट करने की अनुमति देता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या सस्ता है: AI या वास्तविक क्लिपिंग?

AI मोटे कटिंग के चरण में तेज़ और सस्ता है, लेकिन गुणवत्तापूर्ण परिणाम के लिए एक इंसान की आवश्यकता होती है। इष्टतम — AI और मैनुअल फिनिशिंग का संयोजन।

एक ही जगह पर सब कुछ कैसे ऑर्डर करें?

एक सेवा खोजें जो पूरा चक्र प्रदान करती है: रणनीति से विश्लेषण तक। आमतौर पर ये एजेंसियां या स्टूडियो होते हैं जो शॉर्ट वीडियो में विशेषज्ञ होते हैं।

क्या यूनिकलाइज़ेशन या नया बेहतर है?

यदि आपके पास गुणवत्तापूर्ण स्रोत सामग्री है — तो रीपर्पोज़िंग का उपयोग करें। यदि नहीं — तो नई शूटिंग ऑर्डर करना बेहतर है, ताकि कंटेंट अद्वितीय हो और आपके लक्ष्यों के अनुरूप हो।

वीडियो कटिंग के लिए ठेकेदार कैसे चुनें?

पोर्टफोलियो देखें, समीक्षाएं पढ़ें, पूछें कि वे प्रचार के साथ कैसे काम करते हैं। एक परीक्षण कार्य का अनुरोध करें।

निष्कर्ष

शॉर्ट वीडियो उत्पादन के लिए व्यापक दृष्टिकोण — यह केवल एक चलन नहीं है, बल्कि आधुनिक मार्केटिंग में एक आवश्यकता है। एक ही जगह पर सब कुछ ऑर्डर करना — इसका मतलब है समय, पैसा और तनाव बचाना, साथ ही गुणवत्तापूर्ण परिणाम प्राप्त करना। याद रखें कि खोज और सोशल मीडिया में दृश्यता केवल कंटेंट पर नहीं, बल्कि तकनीकी सेटअप पर भी निर्भर करती है। इस लेख की चेकलिस्ट और सलाह का उपयोग करें ताकि एक विश्वसनीय ठेकेदार चुनें और सफलता प्राप्त करें। यदि आप अपने प्रोजेक्ट पर चर्चा करना चाहते हैं, तो हमसे संपर्क करें — हम आपको एक प्रभावी प्रचार रणनीति बनाने में मदद करेंगे।

11.08.2026

AI Overviews में Top Stories शामिल हो रही हैं: प्रकाशकों और ब्रांडों के लिए इसका क्या मतलब है

AI Overviews में Top Stories एम्बेड हो रही हैं: प्रकाशकों और ब्रांडों के लिए इसका क्या मतलब है

Google ने अमेरिका में ट्रेंडिंग न्यूज़ वाले 15.5% क्वेरी में AI Overviews के अंदर ही Top Stories ब्लॉक एम्बेड करना शुरू कर दिया है। यह एकीकरण उन प्रकाशकों और ब्रांडों के लिए खेल के नियम बदल देता है जो ऑर्गेनिक सर्च ट्रैफ़िक पर निर्भर हैं। वहीं, Google-Extended को ब्लॉक करने से प्रकाशक इन ब्लॉक्स से बाहर नहीं होते। NewzDash के CEO जॉन शेहता ने इसे जुलाई में खोजा था, और कई प्रकाशक जो Google के AI को ब्लॉक करने की धमकी दे रहे हैं, उन्हें यह एहसास नहीं है कि यह पहले से हो रहा है।

शेहता ने LinkedIn पर डेटा प्रकाशित किया जिसमें बताया गया कि अमेरिका में ट्रेंडिंग न्यूज़ वाली लगभग हर छठी क्वेरी अब AI Overviews के अंदर Top Stories दिखाती है। डेटा का पूरा विश्लेषण NewzDash SEO for News ब्लॉग पर उपलब्ध है। यह प्रवृत्ति मूल रूप से नई नहीं है, लेकिन तंत्र के हिसाब से नई है: 2006 में, जॉन और मैंने न्यूयॉर्क में Search Engine Strategies सम्मेलन में “Vertical Creep Into Regular Search Results” पैनल पर चर्चा की थी कि कैसे Google ने चुपचाप Google News को मुख्य सर्च रिजल्ट्स में एकीकृत कर दिया। डैनी सुलिवन ने मई 2007 में इस लॉन्च को Google के इतिहास में सबसे क्रांतिकारी बदलाव बताया, जिसमें वीडियो, इमेज, किताबें और समाचार को एक ही रैंक्ड सूची में जोड़ा गया।

उन्नीस साल बाद Google इसे दोहरा रहा है, लेकिन अब मिश्रित परिणाम पृष्ठ के बजाय — AI-जनरेटेड उत्तर है। NewzDash के अनुसार, ट्रेंडिंग न्यूज़ क्वेरी में जहां Top Stories बिल्कुल दिखाई देती हैं, वहां अमेरिका में 15.5% और यूके में 17.46% मामलों में कैरोसेल AI Overview के अंदर दिखती है, न कि नीचे एक अलग मॉड्यूल के रूप में। मनोरंजन से जुड़ी क्वेरी सबसे आगे हैं: अमेरिका में 35% से अधिक और यूके में 31.5%। विश्व समाचार अमेरिका में लगभग 32% तक पहुँचते हैं। स्वास्थ्य और विज्ञान से जुड़ी क्वेरी लगभग प्रभावित नहीं होतीं।

शेहता का डेटा यह भी दिखाता है कि दोनों प्लेसमेंट परस्पर अनन्य हैं: यदि Top Stories AI Overview के अंदर है, तो उसी क्वेरी के लिए नीचे अलग कैरोसेल नहीं दिखाई जाती। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ऑप्ट-आउट की पूरी चर्चा को बदल देता है जो प्रकाशक AI Overviews के लॉन्च के बाद से कर रहे हैं। अधिकांश प्रकाशक जो ऑप्ट-आउट करना चाहते हैं, वे robots.txt में Google-Extended का उल्लेख करते हैं और मान लेते हैं कि मामला हल हो गया। लेकिन ऐसा नहीं है। Google का अपना दस्तावेज़ीकरण कहता है कि Google-Extended AI के प्रशिक्षण और औचित्य के उपयोग को नियंत्रित करता है, उदाहरण के लिए भविष्य के Gemini मॉडल के लिए, और स्पष्ट रूप से साइट के Google खोज में शामिल होने को प्रभावित नहीं करता या रैंकिंग सिग्नल नहीं है। ब्लॉक करने से प्रकाशक AI Overviews, AI Mode, मानक Top Stories या AI Overview में एम्बेडेड Top Stories से नहीं हटता।

NewzDash क्या दिखाता है

शेहता इस पर ज़ोर देते रहना सही कर रहे हैं, क्योंकि भ्रम कोई मामूली ग़लतफ़हमी नहीं है, बल्कि पूरे उद्योग में एक मानक धारणा है। Google ने जून में Search Console में जनरेटिव AI बहिष्करण का परीक्षण शुरू किया, फिलहाल यूके में साइट मालिकों के एक उपसमूह के लिए सीमित। यह पात्र प्रकाशक को अपने लिंक और सामग्री को AI Overviews, AI Mode और Discover की जनरेटिव सुविधाओं से बाहर करने की अनुमति देता है, बिना पारंपरिक खोज में उनके अधिकार को प्रभावित किए। Google का दस्तावेज़ीकरण कहता है कि बहिष्कृत सामग्री इन सुविधाओं में दिखाई नहीं देगी और उत्तर उत्पन्न करने के लिए इनपुट डेटा के रूप में भी उपयोग नहीं की जाएगी।

शेहाता के अनुसार, इस पैरामीटर को चुनने पर, आप लगभग निश्चित रूप से बिल्ट-इन Top Stories कैरोसेल में अपनी जगह खो देंगे, क्योंकि यह कवर की गई सतहों में से एक के भीतर प्रकाशकों के लिंक का एक संग्रह मात्र है। Google ने पुष्टि नहीं की है कि लेआउट स्तर पर क्या होगा: क्या AI Overview शेष प्रकाशकों से बिल्ट-इन कैरोसेल दिखाना जारी रखेगा, या Google एक अलग Top Stories मॉड्यूल पर वापस जाएगा। माउंटेन व्यू के बाहर कोई नहीं जानता, और शेहाता सावधानी से इसे उच्च आत्मविश्वास वाली व्याख्या कहते हैं, न कि एक प्रलेखित परिणाम।

Google-Extended — AI Overviews से इनकार नहीं

यह संयम AI SEO टिप्पणियों में दुर्लभ है, और यही कारण है कि मैं उनके डेटा पर जोरदार दावों से अधिक भरोसा करता हूं। यहां की बड़ी कहानी Google-Extended बनाम Search Console नियंत्रण की यांत्रिकी नहीं है, हालांकि प्रकाशकों को सेटिंग्स को छूने से पहले इस अंतर को समझने की वास्तव में आवश्यकता है। मुख्य कहानी यह है कि AI Overviews की केंद्रीय समस्या हमेशा विश्वास रही है, न कि दृश्यता। उपयोगकर्ताओं के पास यह जानने का कोई विश्वसनीय तरीका नहीं है कि AI उत्तर वास्तविक रिपोर्टिंग पर आधारित है जो आधिकारिक समाचार संपादकीय से है या किसी और सूक्ष्म चीज़ पर।

AI Overview के मुख्य भाग में नामित प्रकाशकों, वास्तविक लेखकों और सीधे लिंक के साथ Top Stories को एम्बेड करना, उत्पन्न पाठ की दीवार के नीचे रखने के बजाय, इस समस्या का एक वास्तविक, यद्यपि अपूर्ण, उत्तर है। मैंने 2006 में ‘वर्टिकल इनवेज़न’ के दिनों से Google को परिणामों में समाचारों का स्थान बदलते देखा है। यह AI Overviews युग में पहला कदम है जिसका उद्देश्य विश्वास बहाल करना है, न कि केवल खुले वेब पर क्लिक कम करना। हालांकि, यह सही दिशा में एक कदम है, लेकिन एक तैयार समाधान नहीं है, और Google का यह दस्तावेजीकरण करने से इनकार कि उन प्रकाशकों के साथ क्या होता है जो मना करते हैं, ठीक वही अस्पष्टता है जो उस विश्वास को कमजोर करती है जिसे यह कदम बनाने के लिए है।

AI Overviews तक पहुंचने वाला नियंत्रण — काफी अलग है

समाचार ग्राहकों या समाचार संपादकीय साइटों का प्रबंधन करने वाले SEO पेशेवरों के लिए, इस सप्ताह तीन चीजें करने लायक हैं, न कि Google द्वारा लेआउट प्रश्न को स्पष्ट करने की प्रतीक्षा करने के बजाय। पहला, किसी भी नियंत्रण को छूने से पहले अपने नियंत्रणों को अलग करें। जांचें कि क्या आपकी साइट Google-Extended को ब्लॉक करती है, Search Console में नए जनरेटिव AI अपवाद का उपयोग करती है, या दोनों में से कोई नहीं, और दस्तावेज करें कि प्रत्येक वास्तव में कौन सी सतहों को नियंत्रित करता है। उन्हें विनिमेय मानना AI Overviews में दृश्यता खोने का एक तरीका है, यह सोचकर कि आपने केवल प्रशिक्षण डेटा से इनकार किया है।

इस सप्ताह के लिए तीन कार्य

दूसरा, यदि आपके पास Search Console में अपवाद तक पहुंच है, तो इसे पूरी साइट पर लागू करने से पहले URL उपसर्ग संपत्ति या अलग अनुभाग पर परीक्षण करें। Google का नियंत्रण मूल और चाइल्ड संपत्तियों के बीच विरासत का समर्थन करता है, जो एक समाचार प्रकाशक को अपवाद का अनुभव करने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, एक अलग वर्टिकल पर और यह देखने के लिए कि उस अनुभाग में Top Stories पात्रता के साथ क्या होता है, यह तय करने से पहले कि क्या पूरे डोमेन के लिए समझौता इसके लायक है।

तीसरा, अभी Search Console में जेनेरेटिव AI प्रदर्शन रिपोर्ट निर्यात करना शुरू करें और उन्हें NewzDash जैसे टूल के साथ जोड़ें, जो ट्रैक करता है कि आपके URL Top Stories कैरोसेल में कितनी बार दिखाई देते हैं, बनाम AI Overviews में एम्बेडेड प्लेसमेंट। आप बेसलाइन के बिना ऑप्ट-आउट के बारे में सूचित निर्णय नहीं ले सकते कि कितनी दृश्यता दांव पर है, और यह बेसलाइन सेटिंग बदलने से पहले मौजूद होनी चाहिए, बाद में नहीं।

बीस साल पहले, ‘वर्टिकल पेनेट्रेशन’ का मतलब था कि प्रकाशकों को यह पता लगाना था कि मिश्रित परिणाम पृष्ठ उनकी हेडलाइन के साथ कैसा व्यवहार करेगा। आज इसका मतलब है यह पता लगाना कि जनरेटेड उत्तर उनके साथ कैसा व्यवहार करता है। तंत्र बदल गया है, लेकिन प्रकाशकों की यह समझने की आवश्यकता नहीं बदली है कि वे किस चीज़ में शामिल हो रहे हैं और क्या छोड़ रहे हैं। जॉन शेहाटा इस बदलाव को वास्तविक समय में दस्तावेजित करने का मौन कार्य कर रहे हैं, और जब तक Google कुछ और नहीं कहता, उनका डेटा उद्योग के पास सच्चाई के सबसे करीब है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Google-Extended AI Overviews में Top Stories को कैसे प्रभावित करता है?

Google-Extended को ब्लॉक करने से आपकी साइट AI Overviews से नहीं हटती, जिसमें एम्बेडेड Top Stories शामिल हैं। यह सेटिंग केवल AI प्रशिक्षण और ग्राउंडिंग के लिए सामग्री के उपयोग को नियंत्रित करती है, न कि खोज दृश्यता को।

Search Console में जेनेरेटिव AI अपवाद क्या है?

यह एक नया नियंत्रण है जो प्रकाशकों को पारंपरिक खोज को प्रभावित किए बिना AI Overviews, AI Mode और Discover की जेनेरेटिव सुविधाओं से अपने लिंक को बाहर करने की अनुमति देता है। यह जून से परीक्षण में है और यूके में सीमित संख्या में साइट मालिकों के लिए उपलब्ध है।

क्या पूरी साइट पर लागू करने से पहले अपवाद का परीक्षण किया जा सकता है?

हाँ, नियंत्रण प्रॉपर्टी के बीच इनहेरिटेंस का समर्थन करता है, इसलिए आप इसे किसी विशेष अनुभाग पर लागू कर सकते हैं और पूरे डोमेन पर लागू करने का निर्णय लेने से पहले Top Stories दृश्यता पर प्रभाव देख सकते हैं।

अगर मैं AI Overviews से ऑप्ट-आउट नहीं करना चाहता तो क्या करूँ?

आपको कुछ भी करने की आवश्यकता नहीं है। यदि आप सेटिंग नहीं बदलते हैं, तो आपकी साइट AI Overviews और Top Stories में दिखाई देती रहेगी। लेकिन यह समझना महत्वपूर्ण है कि आप कौन सा डेटा साझा कर रहे हैं और यह ट्रैफ़िक को कैसे प्रभावित करता है।

वीडियो प्रोडक्शन के साथ काम करने वाले प्रकाशकों और ब्रांडों के लिए, यह प्रवृत्ति नए प्रारूपों के लिए सामग्री को अनुकूलित करने के महत्व को रेखांकित करती है। यदि आप AI Overviews में दृश्यमान रहना चाहते हैं, तो गुणवत्तापूर्ण, संरचित सामग्री बनाने पर ध्यान केंद्रित करें जिसे AI आसानी से व्याख्या कर सके। और यदि आपको वीडियो निर्माण में सहायता चाहिए जो इन प्रारूपों में प्रभावी ढंग से काम करे, तो हमसे संपर्क करें — हम विचार से प्रकाशन तक, टर्नकी वीडियो प्रोडक्शन का पूरा चक्र प्रदान करते हैं, जिससे आपका बजट और तनाव बचता है।

08.08.2026

इवेंट संगठन में AI लागू करने से पहले 4 प्रश्न

आयोजनों में AI लागू करने से पहले 4 प्रश्न

आयोजनों के प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग मानवीय भागीदारी की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए समय मुक्त कर सकता है। SmarterX की मार्केटिंग निदेशक कैथी मैकफिलिप्स ने MAICON सम्मेलन में व्यावहारिक अनुभव साझा किया: AI-एजेंट ने न्यूज़लेटर के लिए शीर्ष-100 मार्केटर्स की सूची बनाई, जबकि वह अन्य कार्यों में व्यस्त थीं। यह एक स्पष्ट उदाहरण है कि AI मदद करता है, मानव को प्रतिस्थापित नहीं करता।

आयोजनों का प्रबंधन एक जटिल प्रक्रिया है जिसमें योजना, प्रचार, प्रोग्रामिंग और पोस्ट-इवेंट शामिल हैं। प्रत्येक चरण में विवरण पर ध्यान और मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है। लेकिन क्या होगा अगर कुछ नियमित कार्यों को एल्गोरिदम को सौंपा जा सके? आइए देखें कि SmarterX टीम प्रत्येक चरण में AI का उपयोग कैसे करती है और लागू करने से पहले कौन से प्रश्न पूछने चाहिए।

योजना: AI निर्णय लेने के लिए संदर्भ लौटाता है

मैकफिलिप्स की टीम ने AI को प्रतिस्पर्धी डेटा एकत्र करने का कार्य सौंपा: वेबसाइटों का विश्लेषण, प्रायोजकों और पैकेजों की तालिकाएँ बनाना। इससे अधिक महत्वपूर्ण कार्यों के लिए समय मुक्त हुआ। AI ने मूल्य निर्धारण और पूर्वानुमान को संरचित करने में भी मदद की, भले ही MAICON के पास उचित इतिहास नहीं था।

अब AI से पिछले आयोजनों का डेटा पूछा जा सकता है और समझा जा सकता है कि परिवर्तन एक प्रवृत्ति है या पूर्वानुमान की त्रुटि। AI निर्णय लेने के लिए संदर्भ लौटाता है, जो पहले असंरचित डेटा के कारण उपलब्ध नहीं था।

प्रचार: इनबॉक्स मानवीय बना रहता है

मैकफिलिप्स ने स्पष्ट सीमा निर्धारित की: ईमेल सबसे महत्वपूर्ण चैनल है, और वह ग्राहकों को ऐसे पत्र भेजने के लिए तैयार नहीं हैं जो उनके ब्रांड की तरह नहीं लगते। GPT-व्यक्तित्व के साथ प्रयोग से पता चला कि AI-अनुशंसित पत्रों के कारण खुलने की दर और क्लिक दर में गिरावट आई।

AI ने स्वयं समस्या का निदान किया: पत्र ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देना बंद कर दिए। यह पुष्टि करता है: AI रणनीति को प्रतिस्थापित नहीं करता। यह डेटा का विश्लेषण कर सकता है, लेकिन मानवीय संचार की बारीकियों को नहीं समझता, जो विश्वास बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

प्रोग्रामिंग: ग्राहक प्रतिक्रिया कार्यक्रम को आकार देती है

आयोजन से कुछ महीने पहले, टीम कार्यक्रम के मसौदे की तुलना सम्मेलन मूल्यांकन, स्लैक चर्चाओं, वेबिनार चैट और पॉडकास्ट टिप्पणियों की प्रतिक्रिया से करती है। इससे मजबूत और कमजोर बिंदुओं की पहचान करने में मदद मिलती है।

एक समीक्षा में शुरुआती और उन्नत AI अभ्यासकर्ताओं के बीच अंतर दिखा, जिससे दो नए सत्र प्रारूप बनाए गए: 15-मिनट के साक्षात्कार के साथ परिवर्तनकारी मंच और बिल्ड-सत्र जहां प्रतिभागी 30 मिनट में एक कार्यशील एजेंट बनाते हैं। ग्राहक प्रतिक्रिया कार्यक्रम को आकार देती है, और AI इसे संरचित करने में मदद करता है।

कार्यक्रम के दौरान: एक घंटे में क्लिप और स्पीकरों के लिए किट

Goldcast मुख्य मंच की रिकॉर्डिंग से जुड़ता है, और प्रत्येक सत्र के एक घंटे के भीतर, टीम को सोशल मीडिया के लिए 10 छोटे क्लिप मिलते हैं। यह उन प्रतिभागियों को आकर्षित करने में मदद करता है जो पहले दिन से चूक गए थे। कार्यक्रम के अंत तक, अगले वर्ष के प्रचार के लिए लगभग 150 क्लिप जमा हो जाते हैं।

अगले दिन, प्रत्येक स्पीकर को एक किट मिलती है जिसमें मुख्य बिंदु, दर्शकों के प्रश्न, क्लिप और ग्राफिक्स शामिल होते हैं, जिसे Claude प्रोजेक्ट में एकत्र किया जाता है, लेकिन मानव द्वारा जाँचा जाता है। यह स्पीकरों को वापस आने के लिए प्रोत्साहित करता है। सामग्री निर्माण का स्वचालन टीम को प्रतिभागियों के साथ बातचीत पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

कार्यक्रम के बाद: AI सामग्री के दिनों के माध्यम से विषय ढूंढता है

कई टीमें कार्यक्रम को साल भर के मार्केटिंग में बदलने के अवसर को कम आंकती हैं। AI तीन दिनों के सत्रों का विश्लेषण करता है, दोहराए जाने वाले विषयों और उन स्पीकरों के बीच संबंधों की पहचान करता है जिन्होंने कभी एक साथ प्रस्तुति नहीं दी।

ये विषय पॉडकास्ट, सोशल कंटेंट, Slack चर्चाओं और वेबिनार में बदल जाते हैं। टीम SEO और उत्तर इंजनों के लिए खोज क्वेरी के साथ सामग्री को भी जोड़ती है। AI सामग्री के दिनों के माध्यम से विषय ढूंढता है, जो दीर्घकालिक मार्केटिंग रणनीति की नींव बनाता है।

कार्यक्रम आयोजन में AI लागू करने से पहले 4 प्रश्न

1. क्या यह प्रशासनिक कार्य को समाप्त करता है या मानवीय संबंधों को प्रतिस्थापित करता है?

सूचियाँ बनाना संचार के लिए समय बचाता है। संचार का स्वचालन संबंधों को कमजोर कर सकता है। एजेंट मैकफिलिप्स ने संपर्क सूची को समृद्ध किया, लेकिन संदेश उसने व्यक्तिगत रूप से भेजे, 60-70% परिचितों के लिए व्यक्तिगत नोट्स के साथ।

यह मुख्य अंतर है: AI को प्रशासनिक कार्य को समाप्त करना चाहिए, न कि मानवीय संबंधों को प्रतिस्थापित करना। यदि उपकरण व्यक्तिगत संचार में हस्तक्षेप करना शुरू कर देता है, तो यह दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने का संकेत है।

2. क्या कोई ग्राहक, स्पीकर या प्रायोजक को भेजने से पहले परिणाम की जाँच करेगा?

गलत सामग्री विश्वास को कमजोर करती है। स्पीकर किट Claude से गुजरती हैं, लेकिन प्रत्येक तत्व की जाँच एक मानव द्वारा की जाती है, क्योंकि एक स्पीकर जिसे गलत प्रतिक्रिया मिलती है, वह गति की सराहना नहीं करेगा।

मानवीय जाँच विलासिता नहीं, बल्कि आवश्यकता है। यहाँ तक कि सबसे उन्नत AI भी संदर्भ या स्वर की व्याख्या में गलती कर सकता है। इसलिए, हमेशा अंतिम नियंत्रण के लिए एक जिम्मेदार व्यक्ति नियुक्त करें।

3. क्या यह प्रक्रिया ग्राहक डेटा को जोखिम में डालती है?

प्रयोगों से पहले डेटा नीति स्थापित करें, घटना के बाद नहीं। SmarterX ज्ञान आधार में जोड़ने से पहले प्रत्येक प्रतिक्रिया से पहचान योग्य विवरण हटा देता है। “हम AI में कुछ भी डालेंगे, यहाँ तक कि P&L भी, लेकिन ग्राहक डेटा नहीं,” मैकफिलिप्स कहते हैं।

ग्राहक डेटा की सुरक्षा प्राथमिकता होनी चाहिए। AI लागू करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपकी टीम समझती है कि कौन सा डेटा उपयोग किया जा सकता है और कौन सा नहीं। यह आपको कानूनी और प्रतिष्ठा जोखिमों से बचाएगा।

SmarterX नया सॉफ्टवेयर खरीदने के बजाय कर्मचारियों को नियुक्त करना पसंद करता है। एक नए टूल को सवालों का जवाब देना चाहिए: क्या टीम को इसकी ज़रूरत है, क्या इस पर भरोसा किया जा सकता है, क्या यह HubSpot के साथ संगत है। शुरुआत इस सवाल से करें: “क्या जिस टूल के लिए आप पहले से भुगतान कर रहे हैं, वह 80% काम पूरा कर सकता है?”

अक्सर कंपनियाँ मौजूदा टूल की क्षमता का उपयोग किए बिना नए समाधान खरीद लेती हैं। मौजूदा टूल का अनुकूलन बजट और प्रशिक्षण के समय की बचत कर सकता है। यदि वर्तमान टूल अधिकांश कार्यों को संभाल लेता है, तो शायद जटिलता बढ़ाने की आवश्यकता नहीं है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

इवेंट प्लानिंग में AI कैसे मदद करता है?

AI प्रतिस्पर्धी डेटा संग्रह, मूल्य विश्लेषण और पूर्वानुमान को स्वचालित करता है, जिससे रणनीतिक निर्णयों के लिए समय मिलता है। यह टीम को रचनात्मक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जिन्हें स्वचालित नहीं किया जा सकता।

क्या AI के साथ ईमेल मार्केटिंग को पूरी तरह से स्वचालित किया जा सकता है?

इसकी अनुशंसा नहीं की जाती है। व्यक्तिगत दृष्टिकोण ग्राहकों का विश्वास बनाए रखता है; AI विश्लेषण में मदद कर सकता है, लेकिन व्यक्तिगत संदेश बनाने में नहीं। स्वचालन से जुड़ाव में कमी आ सकती है, जैसा कि SmarterX के प्रयोग से पता चला।

AI इवेंट प्रोग्राम को कैसे बेहतर बनाता है?

AI प्रतिभागियों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करता है और कमियों को पहचानता है, जिससे दर्शकों की ज़रूरतों के अनुरूप नए प्रारूप बनाना संभव होता है। यह प्रोग्राम को विभिन्न स्तरों के लिए अधिक प्रासंगिक और दिलचस्प बनाता है।

निष्कर्ष

AI के विकसित होने के साथ इन सवालों के जवाब बदलते रहेंगे, लेकिन ग्राहकों, वक्ताओं और प्रायोजकों के साथ संबंधों की ज़िम्मेदारी लोगों पर ही रहेगी। यहीं मानवीय योगदान सबसे मूल्यवान है।

यदि आप AI के साथ इवेंट संगठन को अनुकूलित करना चाहते हैं, तो इन चार सवालों से शुरुआत करें और सुनिश्चित करें कि तकनीक आपकी रणनीति की सेवा करती है, न कि उसे बदलती है। AI एक उपकरण है, मानवीय निर्णय का विकल्प नहीं। इसका उपयोग नियमित कार्यों को स्वचालित करने के लिए करें, लेकिन बातचीत के प्रमुख पहलुओं पर नियंत्रण बनाए रखें।

क्या आप अपनी प्रक्रियाओं में AI लागू करने के लिए तैयार हैं? छोटे से शुरुआत करें: एक कार्य चुनें, टूल का परीक्षण करें और परिणामों का मूल्यांकन करें। याद रखें, सफलता तकनीक पर नहीं, बल्कि इस बात पर निर्भर करती है कि आप इसे कैसे लागू करते हैं।

01.08.2026

Category: पूर्ण चक्र वीडियो प्रोडक्शन टर्नकी

Molson Coors का नया दृष्टिकोण: रचनात्मकता के लिए “सीमाओं के भीतर स्वतंत्रता”

पुरानी सोच की समस्या और उसका समाधान

कम का मतलब ज्यादा: सोशल मीडिया पर “टीवी अभियानों” को छोड़ना

प्रभावशाली बनाम लेखक: क्या अंतर है?

प्रभावशीलता का मापन और नए दृष्टिकोणों पर विश्वास

कंटेंट के लिए प्रायोगिक दृष्टिकोण

सफलता का आधार विश्वास

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Molson Coors ने अपनी मार्केटिंग रणनीति क्यों बदली?

“सीमाओं के भीतर स्वतंत्रता” प्रणाली क्या है?

एक इन्फ्लुएंसर और एक सामग्री निर्माता में क्या अंतर है?

Molson Coors नई रणनीति की प्रभावशीलता को कैसे मापता है?

कंपनी को “टर्नकी” वीडियो उत्पादन का ऑर्डर देने से क्या लाभ मिलते हैं?

निष्कर्ष

सहयोग का विवरण: MrBeast Google को कैसे बढ़ावा देंगे

Gemini लॉजिस्टिक्स और उत्तरजीविता के लिए एक उपकरण के रूप में

Fitbit और Google Health का प्रचार

Google ने MrBeast को क्यों चुना?

Google के लिए साझेदारी का रणनीतिक महत्व

सहयोग और ROI की संभावनाएं

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

वीडियो सामग्री बनाने के लिए एक ठेकेदार का चयन कैसे करें?

सामग्री बनाने के लिए AI का उपयोग करना या खरोंच से शूट करना बेहतर है?

मास-पोस्टिंग की प्रभावशीलता का मूल्यांकन कैसे करें?

निष्कर्ष

एजेंसियों के लिए रणनीतिक वीडियो उत्पादन मॉडल

आंतरिक उत्पादन टीम के साथ पूर्ण-सेवा एजेंसियां

उप-ठेकेदारों (व्हाइट लेबल) का उपयोग करने वाली एजेंसियां

विशिष्ट वीडियो पेशकशों वाली बुटीक एजेंसियां

मॉडल का चुनाव: निर्माण बनाम साझेदारी

उत्पादन के लिए इन-हाउस कर्मचारियों को कब नियुक्त करना चाहिए?

एक उत्पादन कंपनी के साथ एक परियोजना साझेदारी का उपयोग कब करें?

संपादन के लिए व्हाइट लेबल सदस्यता कब लागू करें?

एक विश्वसनीय वीडियो प्रोडक्शन पार्टनर कैसे चुनें?

पार्टनर चुनते समय किन बातों पर ध्यान दें:

आर्थिक विश्लेषण: क्या अधिक लाभदायक है?

विकल्प ए: इन-हाउस टीम

विकल्प बी: प्रोजेक्ट-आधारित साझेदारी

विकल्प सी: संपादन के लिए व्हाइट लेबल सदस्यता

व्यावहारिक उदाहरण

निष्कर्ष: कुशल वीडियो प्रोडक्शन के लिए आपका मार्ग

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

“शॉर्ट वीडियो के पूर्ण उत्पादन चक्र” का क्या अर्थ है?

क्या सामग्री को अद्वितीय बनाना या नया शूट करना उचित है?

वीडियो कटिंग या AI विज्ञापन के लिए ठेकेदार कैसे चुनें?

क्या सस्ता है: AI या वास्तविक संपादन?

Mavely अब Later है: आपके व्यवसाय के लिए उन्नत अवसर

Mavely Later का हिस्सा क्यों बन गया?

Mavely और Later का एकीकरण आपकी आय को कैसे प्रभावित करेगा?

क्या अपरिवर्तित रहता है?

केवल उपकरण से कहीं अधिक: समर्थन और विकास

ब्रांड भागीदारों के लिए इसका क्या अर्थ है?

आगे क्या?

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Mavely Later क्यों बन रहा है?

क्या Mavely बंद हो गया है?

क्या मेरी कमीशन दरें बदलेंगी?

क्या मेरा भुगतान शेड्यूल बदलेगा?

मेरे mave.ly लिंक का क्या होगा?

क्या मुझे एक नए खाते या पासवर्ड रीसेट की आवश्यकता है?

क्या मेरा डेटा सुरक्षित है?

मेरे लिए नया क्या है?

क्या मैं इसमें अकेला हूँ?

निष्कर्ष

AI का कार्यान्वयन: एकमुश्त अनुरोधों से लेकर व्यवस्थित दृष्टिकोण तक

AI के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण के लाभ

AI कर्मचारियों के निर्माण के लिए तीन मूलभूत अवधारणाएँ

अवधारणा 1: “A+” परिणाम के लिए सबसे छोटा रास्ता खोजना

अवधारणा 2: प्रशिक्षण परिणाम की गुणवत्ता के बराबर है

संपत्ति: आपका “बिजनेस-ब्रेन”

शून्य से AI कर्मचारी कैसे बनाएं

AI-साक्षात्कार विधि

“बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स” तकनीक

उत्कृष्ट परिणामों के लिए AI कर्मचारियों को प्रशिक्षित और परीक्षण करना

कौशल और स्मृति परिवर्तन का प्रबंधन

परीक्षण और सुधार

स्वायत्त निष्पादन के लिए AI कर्मचारियों के काम की योजना बनाना

निष्कर्ष: व्यवसाय को बढ़ाने के लिए AI-कर्मचारियों में निवेश करें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न