AI अब आपका मूक ब्रांड मैनेजर है।
विपणन नेताओं को एक नई अनिवार्यता का सामना करना पड़ता है: इंजीनियर एक ब्रांड पहचान जो मशीनें पढ़ सकती हैं, संदर्भ वे समझ सकते हैं, और उपस्थिति जो वे हर ग्राहक यात्रा में खोज सकते हैं।
आपके ब्रांड को मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारिस्थितिक तंत्र में स्थिरता बनाए रखना चाहिए। यह प्लेबुक अराजकता को स्पष्ट, कार्रवाई योग्य चरणों में बदल देता है। प्रत्येक खंड एक व्यावहारिक निर्देश है।
1। ग्राहक खोज व्यवहार को डिकोड
मशीन इंटेलिजेंस ग्राहक टचपॉइंट की एक विस्तृत श्रृंखला में ब्रांड दृश्यता को प्रभावित करती है। ग्राहक अब उन छवियों का उपयोग करके खोजते हैं जो वे स्नैप करते हैं, अपनी दुनिया को वीडियो के माध्यम से दिखाते हैं, जबकि चैट जैसे इंटरफेस से बात करते हुए उन्हें पता चलता है कि उन्हें क्या चाहिए। यह बदलाव हर विपणन नेता को प्रभावित करता है, चाहे वह खोज विशेषज्ञता पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना।
- बहु- = कई, कई
- मोडल = मोड या मोडलिटीज (कुछ करने के तरीके)
मल्टीमॉडल खोज एक शब्द है जिसमें CHATGPT (और कई अन्य LLM) जैसी प्रणालियों का वर्णन है जो एक साथ कई इनपुट प्रकारों को संसाधित करते हैं।
टीएल; डीआर: पाठ, चित्र, आवाज और वीडियो इनपुट अलग से एक साथ संसाधित किए गए।
यह पारी सभी विपणन नेताओं के लिए मल्टीमॉडल खोज रणनीति को आवश्यक बनाती है, पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना।
समझें कि आपके दर्शक ऑनलाइन चीजों की खोज करने के लिए छवियों, पाठ और आवाज और वीडियो का उपयोग कैसे करते हैं। आपके व्यवसाय के लिए सबसे अधिक क्या कॉम्बोस मायने रखता है?
स्नैपशॉट से सॉल्यूशंस तक: ग्राहक आज कैसे खोजते हैं
Google खोज के प्रमुख लिज़ रीड के अनुसार, दृश्य खोज बढ़ रही है:
- “लेंस क्वेरी अब खोज पर सबसे तेजी से बढ़ती क्वेरी प्रकारों में से एक हैं, और युवा उपयोगकर्ता (उम्र 18-24) लेंस के साथ सबसे अधिक आकर्षक हैं।”
जबकि अधिकारी दृश्य खोज के सैद्धांतिक महत्व को पहचानते हैं, वास्तविक दुनिया के ग्राहक पैटर्न को समझना रणनीतिक संसाधन आवंटन निर्धारित करता है।
निम्नलिखित व्यवहार मानचित्रण दर्शाता है कि ग्राहक खरीद निर्णयों में दृश्य खोज को कैसे एकीकृत करते हैं।
मुख्य कार्य
- तौर -तरीकों की पहचान करें: समझें कि आपके दर्शक खोज करने के लिए छवियों, पाठ, आवाज और वीडियो का उपयोग कैसे करते हैं। इस डेटा को प्रदान करने के लिए Google या CHATGPT की प्रतीक्षा न करें। मौजूदा ग्राहकों का सर्वेक्षण करने के लिए लक्षित प्रश्नावली को तैनात करें। 100 हाल के समर्थन टिकट या डीएमएस खींचें। द्वारा सॉर्ट करें: संलग्न फ़ोटो और संदेशों के साथ संदेश “मैंने यह देखा है …”
- उपयोगकर्ता यात्रा मानचित्रण: ट्रैक करें कि उपयोगकर्ता कैसे शुरू करते हैं, स्विच करते हैं, और अपनी यात्रा को तरीकों से समाप्त करते हैं। उदाहरण के लिए, एक दुकानदार किसी उत्पाद की तस्वीर को स्नैप कर सकता है, समीक्षा के लिए एक वॉयस असिस्टेंट से पूछ सकता है, और फिर मूल्य निर्धारण के लिए पाठ खोज पर स्विच कर सकता है।
- उपस्थिति ऑडिट: इन यात्राओं में आपका ब्रांड कहां दिखाई देता है (या नहीं) का आकलन करें। एआई-क्यूरेटेड परिणामों में दृश्यता के लिए अंतराल और अवसरों को स्पॉट करने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करें। ट्रैक एलएलएम मॉडल में उल्लेख करता है।
2। उत्पाद और पैकेजिंग अब लैंडिंग पेज हैं
पैकेजिंग और उत्पादों को वेब के लिए एक अनुकूलन मानसिकता के साथ माना जाना चाहिए।
आपका उत्पाद और पैकेजिंग आपका लैंडिंग पेज है। उन्हें एआई द्वारा समझने योग्य और प्रासंगिक होने की आवश्यकता है। यदि कोई मशीन इसे नहीं पढ़ सकती है, तो आप उपभोक्ता विचार के महत्वपूर्ण क्षण में अदृश्य हैं।
मल्टीमॉडल खोज के लिए अपनी सामग्री को अनुकूलित करने के लिए टिप्स
- अपनी पैकेजिंग पर पाठ और पृष्ठभूमि के बीच स्पष्ट, सैंस-सेरिफ़ फोंट और उच्च विपरीत का उपयोग करें।
- विश्लेषण करें कि LLMS “पढ़ने” या आपकी पैकेजिंग का संदर्भ देने के लिए संघर्ष करता है।
- एक महान व्यावहारिक परीक्षण यह देखना है कि आपका रंग संयोजन ग्रेस्केल में कैसा दिखता है।
- सुनिश्चित करें कि आपकी सामग्री सामान्य प्रश्नों और ग्राहक संकेतों का उत्तर देती है।
3। भावना के लिए कारक
ऐसी सामग्री बनाएं जिसमें आपके इच्छित दर्शकों के लिए टोन और भावनात्मक संदर्भ हो। पाठ, वीडियो और छवियों के लिए एक आधार रेखा स्थापित करें।
आपके ब्रांड की कल्पना का वर्तमान भावनात्मक स्वर क्या है? क्या आपके ब्रांड इमेजरी का भावनात्मक स्वर उत्पाद की भावना से मेल खाता है?
4। अपने ब्रांड के लिए एक दृश्य ज्ञान ग्राफ का निर्माण करें
एक मल्टीमॉडल एआई सिर्फ आपके उत्पाद को नहीं देखता है; यह आपके उत्पाद और बाकी सभी चीजों को देखता है जो आपने इसके बगल में रखा है। ये आसन्न वस्तुएं आपके मूल्य बिंदु, लक्ष्य ग्राहक और उनके संदर्भ का अनुमान लगाने में मशीनों में मदद करती हैं।
सफल ब्रांड उनकी छवि को क्यूरेट करते हैं। यदि आपका उत्पाद या सेवा किसी विशिष्ट जीवन शैली को पूरा करती है, तो आपको प्रत्येक फोटो या वीडियो के दृश्य ज्ञान ग्राफ को जानबूझकर क्यूरेट करना होगा जो आपके ब्रांड को बाहर रखता है।
5। फोस्टर क्रॉस-फंक्शनल टीम सहयोग
मल्टीमॉडल एआई कहीं नहीं जा रहा है। यह एक प्रवृत्ति है जो प्रौद्योगिकी और नए ग्राहक व्यवहार के नए उपयोगों को बढ़ावा देती है।
एक मार्केटिंग लीडर के रूप में, आपका लक्ष्य मल्टीमॉडल सर्च लक्ष्यों के आसपास मार्केटिंग, एसईओ, कंटेंट, डिज़ाइन और इंजीनियरिंग टीमों को संरेखित करना है। इसमें एसेट क्रिएशन, टैगिंग और क्यूए के लिए नए वर्कफ़्लोज़ स्थापित करना शामिल है।
मल्टीमॉडल एसईओ और एआई मूल बातें में ट्रेन टीमों को यह सुनिश्चित करने के लिए कि हर कोई “एक ही भाषा बोलता है।”
अगले कदम
- परिभाषित क्या है: सामग्री, एसईओ, डिजाइन और डेटा टीमों के लिए भूमिकाएं।
- प्रशिक्षण और अपस्किलिंग: मल्टीमॉडल खोज के बारे में हर टीम को क्या जानना चाहिए।
- परिसंपत्ति निर्माण, समीक्षा और अनुकूलन के लिए वर्कफ़्लो टेम्प्लेट।
6। ट्रैक क्या मायने रखता है: माप, मूल्यांकन और पुनरावृति
मात्रात्मक और गुणात्मक दोनों रूपरेखाओं का उपयोग करके नई सफलता मैट्रिक्स को परिभाषित करें। खोज प्लेटफार्मों, उपयोगकर्ता व्यवहार और उभरते रुझानों की निगरानी करें।
नवाचार और औसत दर्जे के व्यावसायिक परिणामों के बीच एक प्रतिक्रिया लूप का निर्माण महत्वपूर्ण है।
मूर्त अगले चरण
- ट्रैक उद्धरण, कीवर्ड नहीं। मॉनिटर करें कि आपके डिजिटल फुटप्रिंट के बेहतर दृश्य प्राप्त करने के लिए आपके ब्रांड को एलएलएम मॉडल में कितनी बार और कहां उल्लेख किया गया है।
- सोशल मीडिया पर, लेकिन एलएलएम के भीतर भी दर्शकों की धारणा को समझने के लिए टोन और भावना का विश्लेषण करें।
- विश्वसनीयता और प्रासंगिक प्लेसमेंट की जाँच करें: अपने ब्रांड का उल्लेख कहां और कैसे करें।
7। भरोसेमंद रहें: एंबेड नैतिकता, पहुंच और ब्रांड सुरक्षा
जब एआई देख सकता है कि आपकी जानकारी विश्वसनीय क्यों है, तो यह आपकी सामग्री को पुनः प्राप्त करने और इसके संश्लेषित उत्तर में इसका उपयोग करने की अधिक संभावना है।
AI केवल उपयोगकर्ता से मल्टीमॉडल इनपुट स्वीकार नहीं करता है; यह सक्रिय रूप से अपने उत्तर बनाने के लिए मल्टीमॉडल सामग्री को संश्लेषित करता है और संश्लेषित करता है।
सभी मल्टीमॉडल सामग्री को सुनिश्चित करके बड़े भाषा मॉडल को उचित ब्रांड ईंधन फ़ीड करें।
माध्यम मेस्सेज था
मार्शल मैकलुहान ने प्रसिद्ध रूप से कहा: “माध्यम संदेश है।” एलएलएम, माध्यम के रूप में, आपके ब्रांड कथा को आकार दे रहे हैं। एआई अब एक ब्रांड एंबेसडर है, जैसे कुछ हॉलीवुड प्रकार या प्रसिद्ध सोशल मीडिया प्रभावित।
जब AI ड्राइव खोजता है, यहां तक कि सबसे पहचानने योग्य ब्रांडों को भी अपनी दृश्यता को उनके मूल्य के साथ संरेखित करना सुनिश्चित करना चाहिए।
एक ऐसी दुनिया में जहां उपयोगकर्ता दृष्टि, छवियों, आवाज और पाठ के माध्यम से खोजते हैं, और वास्तविक समय में उनके आसपास जो अनुभव करते हैं, उसके साथ, जो ब्रांड थ्राइव करते हैं, वे हर परिसंपत्ति, प्रक्रिया और टीम के आसपास टीम को डिजाइन करेंगे।
लेखक: Myriam Jessier, तकनीकी विपणन विशेषज्ञ
