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  • Google Discover में AI-जनरेटेड कंटेंट के लिए इंजीनियरों को नियुक्त कर रहा है

    Google Discover में AI-जनरेटेड कंटेंट के लिए इंजीनियरों को नियुक्त कर रहा है

    Google वैयक्तिकृत सामग्री की दुनिया में नए क्षितिज खोल रहा है, अपनी Discover सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और कार्यान्वयन के लिए इंजीनियरों को नियुक्त कर रहा है। इस रणनीतिक निर्णय का उद्देश्य जानकारी का एक गतिशील, लगातार बदलता प्रवाह बनाना है जो उपयोगकर्ताओं की गहरी रुचियों को पूरा करेगा। यदि आपने कभी सोचा है कि एक स्रोत से 100 अद्वितीय कैसे बनाया जाए, तो Google ने AI में इसका उत्तर ढूंढ लिया है।

    नौकरी के विज्ञापनों के अनुसार, Discover Feed Recommendation टीम “उपयोगकर्ता की रुचियों को पूरा करने के लिए AI-जनरेटेड कंटेंट (AIGC) की सिफारिश करेगी”। यह सिर्फ एक सिफारिश नहीं है, बल्कि एक पूरी प्रणाली है जो पारंपरिक एल्गोरिदम को धोखा देने और प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए कुछ पूरी तरह से नया, अद्वितीय पेश करने में सक्षम है।

    Google AI का उपयोग करके Discover को कैसे बदलने की योजना बना रहा है

    नौकरी के विज्ञापन Discover को “एक सक्रिय, हाइपर-पर्सनलाइज्ड कंसीयज सेवा” में बदलने की Google की महत्वाकांक्षी योजनाओं का खुलासा करते हैं। इसका मतलब है कि प्लेटफ़ॉर्म न केवल आपको सामग्री दिखाएगा, बल्कि आपकी ज़रूरतों का अनुमान भी लगाएगा, ऐसी जानकारी प्रदान करेगा जो आपको अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करेगी।

    नए विशेषज्ञों की भूमिकाएँ और कार्य

    • Staff ML Engineer: इस भूमिका में Discover टीम के AI-जनरेटेड कंटेंट के लिए गुणवत्ता नियंत्रण, विषय खोज और सामग्री समझ शामिल है। कार्यों में Discover और सूचनाओं जैसी “सक्रिय सतहों” के लिए सामग्री उत्पन्न करने वाले एजेंट प्रवाह बनाना शामिल है। तथ्य-जांच, प्रासंगिकता, सुसंगतता और स्वर पर विशेष ध्यान दिया जाता है, साथ ही दुनिया भर में आकर्षक कहानियों को खोजने और वितरित करने के लिए प्रतिक्रिया तंत्र भी शामिल है।
    • Senior Staff ML Software Engineer: इसी तरह का काम, लेकिन उच्च स्तर पर, Google के सभी प्रमुख प्लेटफार्मों पर उपयोग की जाने वाली AI-जनरेटेड कंटेंट की गुणवत्ता पर जोर दिया गया है।
    • Principal UX (निदेशक+): डिजाइन में यह नेतृत्व की स्थिति Discover को “कंसीयज अनुभव” में बदलने के लिए है जो उपयोगकर्ताओं को उनके लक्ष्यों की ओर बढ़ने में मदद करेगा। इस पद के लिए वेतन 275,000 से 382,000 अमेरिकी डॉलर प्लस बोनस और स्टॉक है। विशेषज्ञ YouTube, Shopping, Chrome और Android टीमों के साथ काम करेगा, फ़ीड में AI-स्वरूपों को बढ़ाएगा, जबकि मानवीय आवाज और स्रोतों को केंद्र में रखेगा।

    “हमारा लक्ष्य लोगों को उनकी रुचियों में गहराई से उतरने और प्रेरणा से कार्रवाई तक जाने में मदद करना है,” एक नौकरी विज्ञापन में कहा गया है।

    यह सिर्फ सामग्री का पुनरुत्पादन नहीं है, यह व्यक्तिगत जरूरतों के लिए इसका पूर्ण पुन: पैकेजिंग और अनुकूलन है, लगभग प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए “वीडियो-डीएनए” बनाने जैसा है।

    डिस्कवर में AI एकीकरण: वर्तमान क्षमताएं और योजनाएं

    Google पहले से ही डिस्कवर में AI को सक्रिय रूप से एकीकृत कर रहा है। अक्टूबर 2023 में (मूल में एक टाइपो का अनुमानित सुधार) संयुक्त राज्य अमेरिका, दक्षिण कोरिया और भारत में ट्रेंडिंग विषयों पर AI-पूर्वावलोकन लॉन्च किए गए थे, जिनमें से प्रत्येक इंटरनेट पर सामग्री को संदर्भित करता है। यह एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि कैसे वीडियो का अद्वितीयकरण और लेख एंटी-प्लेगियरिज्म को बायपास करने और नए दर्शकों को आकर्षित करने में मदद कर सकते हैं।

    पहले से उपलब्ध या परीक्षण की जा रही विशेषताएं:

    • डिस्कवर अनुकूलन: अगस्त से, उपयोगकर्ता यह निर्दिष्ट करके फ़ीड को अनुकूलित कर सकते हैं कि वे क्या अधिक या कम देखना चाहते हैं।
    • “गहराई में जाएं” बटन: सितंबर में, Google खोज के उत्पाद उपाध्यक्ष रॉबी स्टीन ने एक बटन के परीक्षण की घोषणा की, जो संबंधित कहानियों के लिंक के साथ एक विषय का संक्षिप्त अवलोकन खोलता है, जो वीडियो से शुरू होता है। यह एक प्रकार का “वीडियो-मैट्र्योष्का” है, जहां सामग्री के एक बड़े टुकड़े से, TikTok, Shorts और Reels के लिए अनुकूलित कई छोटे टुकड़े प्राप्त किए जा सकते हैं।

    डिस्कवर एक्सपीरियंस टीम, जो फ़ीड के उपयोगकर्ता भाग के लिए जिम्मेदार है, जिसमें AI एकीकरण भी शामिल है, प्रति दिन 500 मिलियन से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करती है, जो डिस्कवर को दुनिया के सबसे बड़े उत्पादों में से एक बनाती है।

    Google डिस्कवर में AI-सामग्री बनाने के लिए इंजीनियरों को नियुक्त करता है — चित्रण 2

    खोज कंसोल रिपोर्ट और AI-सामग्री पर नियंत्रण

    खोज कंसोल पहले से ही रिपोर्ट प्रदान करता है कि आपकी साइट के लिंक डिस्कवर की जनरेटिव AI सुविधाओं में कब दिखाई देते हैं। यह वेबमास्टर्स को Google की सिफारिशों के नए “मैट्रिक्स” में अपने पृष्ठों की प्रभावशीलता को ट्रैक करने की अनुमति देता है।

    • रिपोर्ट डिस्कवर की जनरेटिव AI सुविधाओं में आपकी साइट के लिंक के इंप्रेशन दिखाती है, जो पृष्ठ, देश और तिथि के अनुसार समूहीकृत होते हैं।
    • “पृष्ठ” दृश्य में उन विहित URL को सूचीबद्ध किया गया है जिन्होंने इन सुविधाओं में दिखाई गई जानकारी प्रदान की है।

    यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डिस्कवर की जनरेटिव AI सुविधाओं में आपकी साइट का समावेश खोज जनरेटिव AI नियंत्रण के माध्यम से विनियमित होता है, जिसमें AI अवलोकन और AI मोड भी शामिल हैं। इन सुविधाओं से किसी साइट को बाहर करने से उसके लिंक और सामग्री को जनरेटिव AI खोज में प्रदर्शित होने से रोका जा सकता है।

    अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

    सरल शब्दों में सामग्री का पुनरुत्पादन क्या है?

    सामग्री का पुनरुत्पादन मौजूदा सामग्री को नए प्रारूपों में या नए दर्शकों के लिए पुन: उपयोग करने की प्रक्रिया है। उदाहरण के लिए, एक वेबिनार को सोशल मीडिया के लिए 50 छोटे क्लिप में बदलना या एक लेख को इन्फोग्राफिक में अनुकूलित करना। यह सामग्री को स्केल करने और निवेश किए गए संसाधनों से अधिक लाभ प्राप्त करने की अनुमति देता है।

    क्या अद्वितीयकरण का आदेश देना चाहिए या नया बनाना चाहिए?

    यह आपके लक्ष्यों और बजट पर निर्भर करता है। वीडियो और अन्य सामग्री का अद्वितीयकरण नए सिरे से बनाने की तुलना में काफी सस्ता और तेज़ हो सकता है, खासकर यदि आपके पास पहले से ही उच्च-गुणवत्ता वाला स्रोत है। विज्ञापन में प्रतिबंध को बायपास करने या A/B परीक्षणों के लिए विविधताएं उत्पन्न करने के लिए, अद्वितीयकरण एक शक्तिशाली उपकरण है।

    एंटी-प्लेगियारिज्म को बायपास करने में AI कैसे मदद करता है?

    AI पाठ या वीडियो का विश्लेषण कर सकता है, प्रमुख तत्वों की पहचान कर सकता है और उन्हें फिर से लिख सकता है, संरचना, पृष्ठभूमि, आवाज की टोन को बदल सकता है, नए, अद्वितीय संस्करण बना सकता है। यह आपको अद्वितीयकरण पैकेज प्राप्त करने की अनुमति देता है जो मौलिकता जांच पास करता है, जबकि मुख्य अर्थ और संदेश को बनाए रखता है।

    निष्कर्ष

    Google Discover के लिए AI-जनित सामग्री के विकास में सक्रिय रूप से निवेश कर रहा है, जिसका लक्ष्य सबसे व्यक्तिगत और सक्रिय उपयोगकर्ता अनुभव बनाना है। यह पुनरुद्देश्य और अद्वितीयकरण के क्षेत्र में सामग्री निर्माताओं के लिए नए अवसर खोलता है। Search Console रिपोर्ट पर नज़र रखें और इन नवाचारों का अधिकतम लाभ उठाने के लिए अपनी सामग्री को अनुकूलित करने का प्रयोग करें। इस डिजिटल परिवर्तन में सबसे आगे रहने के लिए आज ही अपनी सामग्री को विभिन्न सोशल नेटवर्क के लिए अनुकूलित करना शुरू करें!

  • पुनरुद्देश्यीकरण: एक फोटो से 100 अद्वितीय AI-क्रिएटिव कैसे बनाएं

    पुनरुद्देश्यीकरण: एक फोटो से 100 अद्वितीय AI-क्रिएटिव कैसे बनाएं

    सामग्री की दुनिया में, जहाँ हर सेकंड मायने रखता है, पुनरूत्पादन स्केलिंग की कुंजी बन जाता है। कल्पना कीजिए: आपके पास केवल एक उच्च-गुणवत्ता वाली उत्पाद छवि है, लेकिन आपको विज्ञापन, सोशल नेटवर्क, A/B परीक्षण के लिए ढेर सारे विकल्पों की आवश्यकता है। कोई बात नहीं! हम आपको दिखाएंगे कि एल्गोरिदम को कैसे धोखा दें और एक ही स्रोत से अद्वितीय AI-छवियों की एक पूरी लाइब्रेरी कैसे बनाएं, साथ ही AI को अपने व्यवसाय की सिफारिश कैसे करें। यह जादू नहीं, बल्कि हैकिंग है।

    एक छवि से AI-लाइब्रेरी बनाना: दृश्य सामग्री की हैकिंग

    महंगे फोटोशूट को भूल जाइए। यदि आपके पास एक अच्छी तस्वीर है, तो वह पूरे संग्रह के लिए वीडियो-डीएनए बन सकती है। रहस्य AI-उपकरणों के लिए सही दृष्टिकोण में है।

    कार्य सिद्धांत: एक बीज से – एक पूरा बागान

    जब आप एक छवि को AI मॉडल में एक संदर्भ के रूप में प्रस्तुत करते हैं, तो यह केवल उसकी प्रतिलिपि नहीं बनाता है। यह हस्ताक्षरों का विश्लेषण करता है: प्रकाश, रंग पैलेट, शैली, बनावट। यह इसे नए बदलाव उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जो मूल से नेत्रहीन रूप से जुड़े होते हैं, लेकिन साथ ही अद्वितीय भी होते हैं।

    • क्लोज-अप: AI छवि को विवरणों में विभाजित कर सकता है।
    • वैकल्पिक कोण: मॉडल दृश्य को पुनर्गठित करता है, परिप्रेक्ष्य को बदलता है।
    • विभिन्न सेटिंग्स: AI एक नई सेटिंग में वस्तु को क्लोन करने में सक्षम है।

    “अस्वीकृत” फ़्रेम का मूल्य: सामग्री के लिए एक सोने की खान

    आमतौर पर ड्राफ्ट हटा दिए जाते हैं। लेकिन इस दृष्टिकोण में, प्रत्येक उत्पन्न छवि, भले ही वह अंतिम परियोजना में न आई हो, एक मूल्यवान संपत्ति है। यह शैली के एकल मैट्रिक्स को बरकरार रखती है और बाद में इसका उपयोग किया जा सकता है।

    “आज आपने जो क्लोज-अप मिस किया, वह अगले महीने इंस्टाग्राम स्टोरी के लिए आपको जिस B-roll की आवश्यकता होगी, वह हो सकता है।” — AI-सामग्री विशेषज्ञ।

    इस प्रकार, एक तस्वीर एक बार की संपत्ति नहीं, बल्कि एक लगातार बढ़ती हुई लाइब्रेरी बन जाती है, जो प्रारंभिक परियोजना के पूरा होने के लंबे समय बाद भी लाभ लाती है। क्या आप गहराई में जाना चाहते हैं? हमारा हालिया वेबिनार “AI Video Workflows: Build Once, Reuse Forever with Jerod Lew” AI Business Society में उपलब्ध है।

    AI को अपने व्यवसाय की सिफारिश कैसे करें: “अदृश्यता” को दरकिनार करना

    AI खरीदारी से पहले मुख्य सलाहकार बन रहा है, और ये “बातचीत” अक्सर निजी स्थान पर होती हैं। यदि आपका व्यवसाय AI-सिफारिशों में प्रदर्शित नहीं होता है, तो आप एक विशाल दर्शकों के लिए अदृश्य होने का जोखिम उठाते हैं।

    आपकी सामग्री रणनीति को “दूसरी ऑडियंस” की आवश्यकता है

    परंपरागत रूप से, सामग्री उन मनुष्यों के लिए बनाई जाती है जो ऊपर से नीचे पढ़ते हैं। लेकिन AI जानकारी को अलग तरह से उपभोग करता है। आपकी सामग्री को अब एक साथ दो अलग-अलग दर्शकों की सेवा करने की आवश्यकता है।

    सामग्री जो पहले से मौजूद है, लेकिन AI उसे चाहता है

    आप शायद ऐसी सामग्री के सोने की खान पर बैठे हैं जो आपके AI-प्राधिकरण को बढ़ा सकती है। जानें कि अधिकांश कंपनियां पहली बार उपयोग के बाद किस सामग्री को अनदेखा करती हैं, और कैसे एक कंसल्टिंग फर्म ने कुछ ही हफ्तों में अपने क्षेत्र में हावी होने के लिए इसका इस्तेमाल किया।

    क्या AI आपको अपने प्रतिस्पर्धियों के बजाय चुनने के लिए प्रेरित करता है?

    AI के पास भारी मात्रा में सामग्री तक पहुंच है। उसे आपकी सामग्री क्यों चुननी चाहिए? जानें कि AI स्रोत चुनते समय क्या मूल्यांकन करता है, आपकी सामग्री में कौन सी गुणवत्ता होनी चाहिए ताकि वह अलग दिखे, और क्यों केवल AI का उपयोग करके लेख उत्पन्न करना मदद नहीं करेगा।

    तकनीकी बाधाएं जो AI को रोकती हैं

    आपकी सामग्री उत्कृष्ट हो सकती है, लेकिन अगर AI उस तक नहीं पहुंच सकता है, तो यह बेकार है। सामान्य तकनीकी बाधाओं का अन्वेषण करें जो चुपचाप AI को आपकी साइट खोजने से रोकती हैं, और सरल जांचें जो आप आज उन्हें ठीक करने के लिए कर सकते हैं। आप AI रणनीतिकार लिरॉन सेगेव द्वारा AnswerContentEngine.com पर इसके बारे में अधिक जान सकते हैं।

    रेपर्पसिंग: एक फोटो से 100 अद्वितीय AI-क्रिएटिव कैसे बनाएं — चित्रण 2

    उद्योग समाचार: जेमिनी, मेटा और ओपनएआई आगे बढ़ रहे हैं

    तकनीकी दिग्गज सो नहीं रहे हैं, एल्गोरिदम में सुधार हो रहा है, और नए उपकरण खेल के नियमों को बदल रहे हैं।

    गूगल जेमिनी: डेस्कटॉप AI और लाइव वॉयस मॉडल

    • विंडोज के लिए जेमिनी: विंडोज 10/11 के लिए डेस्कटॉप एप्लिकेशन जारी किया गया है, जो Alt + Space के माध्यम से AI सहायक तक त्वरित पहुंच प्रदान करता है। यह जीमेल, ड्राइव के साथ काम करने का समर्थन करता है, साथ ही जेमिनी स्पार्क के माध्यम से बहु-चरणीय परियोजनाओं को सौंपता है। अंतर्निहित नैनो बनाना और जेमिनी ओमनी छवियां और वीडियो उत्पन्न करते हैं।
    • जेमिनी 3.8 लाइव मॉडल: जेमिनी 3.8 लाइव और 3.8 लाइव एक्सटेंडेड थिंकिंग पेश किए गए हैं, जो AI की आवाज क्षमताओं का विस्तार करते हैं। वे मल्टीमॉडल समझ, बहुभाषी वार्तालाप, उपकरणों का अतुल्यकालिक उपयोग और जटिल कार्यों के लिए गहन तर्क का समर्थन करते हैं। एक्सटेंडेड थिंकिंग मॉडल बहु-चरणीय प्रक्रियाओं को निष्पादित कर सकता है, आवाज संवाद का समर्थन करता है।

    मेटा म्यूज: एक व्यक्तिगत AI-एजेंट, जो कार्य करने में सक्षम है

    मेटा ने म्यूज पेश किया है — एक AI-एजेंट जो सवालों के जवाब देने से आगे बढ़कर, स्वतंत्र रूप से कार्य करता है और उपयोगकर्ता के दीर्घकालिक लक्ष्यों को बढ़ावा देता है। म्यूज स्पार्क उसे वेब ब्राउज़ करने, फॉर्म भरने, योजनाओं का समन्वय करने, खरीदारी करने (अनुमोदन के साथ) और कनेक्टेड सेवाओं के साथ काम करने की अनुमति देता है, वरीयताओं को याद रखता है। गोपनीयता और उपयोगकर्ता नियंत्रण म्यूज सिक्योर वीएम, दानेदार अनुमतियों और ऑडिट ट्रेल्स के माध्यम से केंद्रीय पहलू हैं। म्यूज का प्रारंभिक लॉन्च संयुक्त राज्य अमेरिका में मोबाइल उपकरणों और वेब पर हो रहा है, जिसमें AI-चश्मे के समर्थन की योजना है।

    OpenAI GPT-Live-1: प्राकृतिक आवाज वाले एजेंट

    OpenAI ने API के लिए GPT-Live-1 जारी किया है, जो एक फुल-डुप्लेक्स वॉयस मॉडल प्रदान करता है जिसे रुकावटों, विरामों, पृष्ठभूमि शोर और प्राकृतिक बातचीत की गतिशीलता को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह जटिल तर्क और कार्यों को बैकएंड मॉडल और टूल को सौंपता है। डेवलपर्स एजेंटों के भाषण को अनुकूलित कर सकते हैं, आवाजों की एक विस्तारित श्रृंखला से चुन सकते हैं, और ग्राहक सहायता से लेकर फोन बुकिंग तक विभिन्न अनुप्रयोगों में तकनीक को तैनात कर सकते हैं। फ्रंटएंड वॉयस लेयर की लागत $0.05 प्रति मिनट है।

    अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

    सामग्री का पुनरुत्पादन क्या है?

    सामग्री का पुनरुत्पादन मौजूदा सामग्री को नए प्रारूपों में या नए प्लेटफार्मों के लिए पुन: उपयोग करने की प्रक्रिया है। उदाहरण के लिए, एक वेबिनार को टिकटॉक या रील्स के लिए 50 छोटे क्लिप में बदलना।

    AI-विशिष्टता का उपयोग करके एंटी-प्लेगियारिज्म को कैसे धोखा दें?

    AI-विशिष्टता सामग्री के हस्ताक्षरों को बदलने (उदाहरण के लिए, दृश्य या पाठ्य) की अनुमति देती है ताकि इसे नया माना जाए, लेकिन मूल विचार को बनाए रखा जाए। यह विज्ञापन में प्रतिबंध को बायपास करने और एंटी-प्लेगियारिज्म सिस्टम में मदद करता है।

    क्या विशिष्टता का आदेश देना चाहिए या स्क्रैच से सामग्री बनानी चाहिए?

    कार्य पर निर्भर करता है। विशिष्टता के माध्यम से सामग्री का स्केलिंग अक्सर स्क्रैच से नया बनाने की तुलना में काफी सस्ता और तेज़ होता है, खासकर यदि मूल सामग्री उच्च गुणवत्ता वाली हो। यह न्यूनतम लागत पर A/B-परीक्षणों के लिए वेरिएंट उत्पन्न करने की अनुमति देता है।

    निष्कर्ष: सामग्री स्केलिंग के लिए आपका मार्ग

    हमने देखा कि एक छवि को सैकड़ों अद्वितीय AI-क्रिएटिव में कैसे पैक किया जाए और AI को कैसे धोखा दिया जाए ताकि वह आपके व्यवसाय की सिफारिश करे। ऐसी दुनिया में जहां सामग्री मुद्रा है, वीडियो का विशिष्टीकरण और सामग्री का गुणन महत्वपूर्ण हो जाते हैं। अपनी उपस्थिति का विस्तार करने और बिना किसी अतिरिक्त लागत के सामग्री को स्केल करने के लिए इन हैक्स को आज ही लागू करना शुरू करें। अपनी AI-रणनीति में अपनी कमियों को खोजने और त्वरित शुरुआत के लिए एक व्यक्तिगत मार्गदर्शिका प्राप्त करने के लिए हमारी मुफ्त क्विज़ लें।

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