जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डिजिटल विज्ञापन करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल रहा है. दैनिक जीवन में, मैं समझता हूँ कि यह तकनीक रचनात्मक प्रक्रिया के हर चरण को बदल चुकी है, पहले अंतर्दृष्टि से लेकर अभियानों के अंतिम सत्यापन तक
विचार चरण में, पाठ उत्पन्न करने के उपकरण तात्कालिक विचार मंथन प्रदान करते हैं, तेज़ और रचनात्मक स्लोगन के सुझाव देना, स्क्रिप्ट या दृश्य अवधारणाएँ. यह रचनात्मक प्रक्रिया को बहुत बढ़ाता और तेज करता है, हजारों विचारों की खोज करने की अनुमति देना कुछ ही मिनटों में, व्यक्तिगत प्रेरणा पर पूरी तरह निर्भर किए बिना
सामग्री के निर्माण के दौरान, परिवर्तन और भी स्पष्ट हो जाता है. उन्नत उपकरण हैं जो पूर्ण विज्ञापन उत्पन्न करते हैं, अच्छी तरह से तैयार किए गए पाठों से लेकर विभिन्न प्रकार के दर्शकों के लिए व्यक्तिगत चित्रों तक. आईए ने अंततः कुछ ऐसा दिया है जिसकी बाजार को लंबे समय से तलाश थी: बड़े पैमाने पर हाइपरपर्सनलाइजेशन. यह सही संदेश देने की अनुमति देता है, सही समय पर और सही व्यक्ति के लिए एक ऐसी दक्षता के साथ जो मैन्युअल रूप से असंभव होगी
ये प्रगति केवल दक्षता में लाभ का संकेत नहीं देती, लेकिन यह अभियानों में एक गुणात्मक छलांग भी है. ऐसे विज्ञापन जो पहले लॉन्च होने में हफ्तों लगते थे, अब दिनों या यहां तक कि घंटों में तैयार हो जाते हैं. बड़े विज्ञापनदाताओं ने यह पहले ही समझ लिया है, यह बताते हुए कि जनरेटिव एआई ने रचनात्मक उत्पादन के लिए आवश्यक समय को बहुत कम कर दिया है, टीम को रणनीतिक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय मुक्त करना
इसके अलावा, विज्ञापनों की गुणवत्ता बढ़ गई है क्योंकि बुद्धिमान एल्गोरिदम पिछले व्यवहारों का विश्लेषण करते हैं और प्रत्येक विवरण को अनुकूलित करते हैं, शीर्षकों से लेकर चित्रों और क्रियाओं के लिए कॉल तक, सामान्य जुड़ाव बढ़ाना. व्यवहार में, कई उच्च प्रदर्शन वाली कंपनियाँ पहले से ही इन तकनीकों को अपनाने लगी हैं
एक और दिलचस्प बिंदु यह है कि यह क्रांति केवल विज्ञापनों के निर्माण तक सीमित नहीं है. वितरण और प्रसारण के चरण में, प्लेटफार्म जैसे मेटा का एआई सैंडबॉक्स पहले से ही जनता की वास्तविक समय की प्रतिक्रियाओं के आधार पर सामग्री को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, स्वचालित रूप से प्रत्येक चैनल के लिए विभिन्न अनुकूलित संस्करण उत्पन्न करना. लेकिन इसके लिए सब कुछ का लाभ उठाने के लिए, एक ठोस ज्ञान का आधार होना आवश्यक है. कंपनियों को अपनी आंतरिक जानकारी को सावधानीपूर्वक संरचना करनी चाहिए – शैली गाइड से, पिछले अभियानों के ऐतिहासिक डेटा और उत्पाद कैटलॉग से लेकर सोशल मीडिया पर ग्राहकों की इंटरैक्शन तक, मूल्यांकन और बाजार अनुसंधान. यह सब एआई के लिए ईंधन के रूप में काम करता है, इसे उसे अधिक सटीक और ब्रांड की पहचान के अनुरूप सामग्री बनाने की अनुमति मिलती है
आज पहले से ही Retrieval Augmented Generation (RAG) जैसी प्लेटफार्म और तकनीकें मौजूद हैं, जो जल्दी से इस डेटाबेस तक पहुँच सकते हैं और सुसंगत और व्यक्तिगत सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं. नेतृत्व करने वाली कंपनियाँ, जैसे कोका-कोला, उन्होंने अपने संग्रह के साथ GPT-4 और DALL-E जैसे मॉडलों को मिलाकर इस दृष्टिकोण की क्षमता को पहले ही दिखा दिया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि एआई ब्रांड की असली आत्मा को पकड़ता और पुन: प्रस्तुत करता है. एक अच्छे डेटाबेस से जुड़ी हुई, जनरेटिव एआई भी अंतर्दृष्टियों की एक शक्तिशाली मशीन बन जाती है. वह विशाल मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करती है ताकि उन प्रवृत्तियों और अवसरों की पहचान की जा सके जो अक्सर अनदेखी रह जाती हैं. एक उदाहरण है कि कैसे बड़ी ब्रांड्स ऑनलाइन लाखों इंटरैक्शंस का विश्लेषण करके उपभोक्ता प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी कर सकती हैं, उपयोगी अंतर्दृष्टियाँ उत्पन्न करना बहुत अधिक प्रभावी अभियानों के लिए
इसके बाद, आईए मंच पर आती है और अत्यधिक व्यक्तिगत सामग्री का उत्पादन करती है. परिणाम प्रभावशाली हैं: पाठ और चित्र तुरंत उत्पन्न होते हैं और विभिन्न दर्शक प्रोफाइल के अनुसार अनुकूलित होते हैं, कैंपेन की प्रभावशीलता को नाटकीय रूप से बढ़ाना. एक स्पष्ट उदाहरण माइकल्स स्टोर्स का है, जो अपनी संचार में लगभग पूर्ण व्यक्तिगतकरण के स्तर तक पहुंच गया, अपने परिणामों में महत्वपूर्ण सुधार करना
रचनात्मकता भी नए क्षितिज प्राप्त करती है क्योंकि एआई ब्रांडों और उपभोक्ताओं के बीच सह-निर्माण की अनुमति देती है. कोका-कोला का "क्रिएट रियल मैजिक" अभियान एक बेहतरीन उदाहरण है, उपभोक्ताओं द्वारा अद्वितीय कला उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करना, अत्यधिक जुड़ाव के उच्चतम स्तरों को प्राप्त करना
यह दोहराना महत्वपूर्ण है कि, इस सभी स्वचालन के साथ भी, मानव कारक अभी भी आवश्यक है. पेशेवरों की भूमिका अब संग्रहण और परिष्करण की हो जाती है, आईए द्वारा उत्पन्न विचारों का चयन और सुधार करना, रणनीतिक और भावनात्मक रूप से अभियानों का संरेखण सुनिश्चित करना. एक और महत्वपूर्ण लाभ विचारों की पूर्व मान्यता है. आज, आईए मॉडल अभियानों के प्रदर्शन का अनुकरण करते हैं इससे पहले कि वे प्रसारित हों, जल्दी से पहचानने में मदद करना कि क्या सबसे अच्छा काम करता है और जोखिम को बहुत कम करना. कंपनियाँ जैसे कि कांतार यह मिनटों में कर रही हैं, विज्ञापनों के वास्तविक प्रभाव की भविष्यवाणी करना इससे पहले कि वे लॉन्च किए जाएं
ये सिमुलेशन संख्याओं से परे हैं, गुणात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए जो यह समझने में मदद करते हैं कि विभिन्न दर्शक एक अभियान पर कैसे प्रतिक्रिया कर सकते हैं, वास्तविक आभासी फोकल समूहों के रूप में कार्य करते हुए
इस सब कुछ सही ढंग से काम करने की कुंजी सही डेटा है. स्वामित्व डेटा, सोशल मीडिया, बाजार रिपोर्ट्स, ग्राहक सेवा की बातचीत और पहले निर्मित सामग्री इस बात के लिए महत्वपूर्ण हैं कि एआई वास्तव में व्यक्तिगत और प्रभावी परिणाम प्रदान करे
यह परिवर्तन रहने के लिए आया है. आज कम में बहुत कुछ करना संभव है, अधिक प्रभावी अभियानों को लॉन्च करना, तेज़ और उच्च लाभ की क्षमता वाली. बिल्कुल, चुनौतियाँ हैं, कैसे नैतिकता और गुणवत्ता सुनिश्चित करें, लेकिन रास्ता अब स्पष्ट है: डिजिटल प्रचार दिन-ब-दिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा अधिक मार्गदर्शित होगा, और विपणन पेशेवर इन परिणामों को संचालित करने और परिष्कृत करने में एक रणनीतिक भूमिका निभाएगा
