एफिलिएट बिज़नेस में AI को लेकर उपयोगी सवाल यह नहीं है कि यह काम करता है या नहीं। सवाल यह है कि यह कौन-से खास काम आपसे बेहतर करता है, कौन-से कमज़ोर तरीके से करता है, और गलत जवाब पर पूरी प्रक्रिया बनाने से पहले दोनों में फर्क कैसे पहचानें।
तीन काम जिनमें यह वाकई अच्छा है
ड्राफ्ट बनाना। लिखना नहीं, ड्राफ्ट बनाना। इसकी वैल्यू खाली पेज को हटाने में है, और यह काफी बड़ी बात है: फॉलो-अप ईमेल का पहला ड्राफ्ट, एक लैंडिंग पेज, या एक महीने के कैप्शन। जो वापस आता है वह शायद ही सीधे भेजने लायक हो, लेकिन खाली कर्सर को घूरते रहने से लगभग हमेशा बेहतर शुरुआती बिंदु होता है।
संक्षेप में बताना (Summarising)। किसी लंबी थ्रेड या नोट्स के सेट को उन तीन बातों में बदलना जो वाकई मायने रखती हैं। यह लगभग सुलझी हुई समस्या है, और इसका इस्तेमाल कम होता है, क्योंकि यह देखने में उतना दिलचस्प नहीं लगता।
बड़ी मात्रा में पैटर्न पकड़ना। यही वह चीज़ है जिसे ज़्यादातर लोग नज़रअंदाज़ कर देते हैं। जब आपके पास चार सौ लीड हों, तो कोई भी उन सबको नहीं पढ़ता। एक मॉडल पढ़ सकता है, और आपको बता सकता है कि इस महीने ग्यारह लोगों ने एक ही चीज़ के बारे में पूछा, या किसी एक सोर्स से आने वाले लीड एक ही स्टेज पर आकर चुप हो जाते हैं। यह वाकई एक नई क्षमता है, न कि किसी पहले से किए जा रहे काम का तेज़ संस्करण।
यह कहाँ कमज़ोर है
यह तय करना कि कौन मायने रखता है। लीड स्कोरिंग तभी काम करती है जब वॉल्यूम हो और "अच्छे" की परिभाषा एक जैसी हो। कुछ दर्जन लीड के साथ आपको पहले से पता होता है कि कौन गर्मजोशी दिखा रहा है, और अगर मॉडल असहमत हो तो उसे नज़रअंदाज़ करके अनदेखा कर दिया जाएगा।
असली बातचीत की याद रखने वाली कोई भी चीज़। जब तक सिस्टम के पास वाकई आपकी बातचीत का इतिहास न हो, AI का बनाया फॉलो-अप पूरे भरोसे के साथ वह बात काट सकता है जो आपने पिछले हफ्ते कही थी। यह वह गलती है जो डील खराब कर देती है, और यह मॉडल की नहीं बल्कि डेटा की समस्या है।
अंतिम ड्राफ्ट की लेखनी। Google का AI-जनित कंटेंट को लेकर मार्गदर्शन साफ और तर्कसंगत है: उसे इससे मतलब है कि कंटेंट उपयोगी और मौलिक है या नहीं, न कि इससे कि यह कैसे बनाया गया। बिना एडिट किए मॉडल का आउटपुट इसलिए फेल होता है, इसलिए नहीं कि वह मशीन से लिखा गया है, बल्कि इसलिए कि वह वही कहता है जो बाकी सब कहते हैं। असली वैल्यू एडिट करने में जुड़ती है।
जो वर्कफ़्लो काम करता है
इनमें से ज़्यादातर टूल्स में जो पैटर्न टिकता है, वह एक जैसा है:
- मॉडल आपके संदर्भ (context) के साथ एक ड्राफ्ट तैयार करता है।
- आप उसे एडिट करते हैं, जिसमें उसे लिखने से कहीं कम समय लगता है।
- भेजे जाने से पहले आप उसे मंज़ूरी देते हैं।
मंज़ूरी देना सिर्फ़ औपचारिकता नहीं है। बिना मंज़ूरी के भेजने वाला सिस्टम कभी न कभी ऐसी चीज़ भेज ही देगा जो किसी असली बातचीत से मेल नहीं खाती, और उसे सुधारने की लागत ऑटोमेशन से बचाए गए समय से कहीं ज़्यादा होती है।
संदर्भ (context) असल में क्या बदलता है
जो AI फीचर डेमो में प्रभावित करता है और जो मंगलवार के असली काम में उपयोगी साबित होता है, इन दोनों के बीच का फर्क लगभग हमेशा संदर्भ ही होता है।
अगर किसी मॉडल को बिना किसी जानकारी के फॉलो-अप ईमेल लिखने को कहा जाए, तो वह एक सामान्य-सा फॉलो-अप ईमेल लिखेगा। उसी मॉडल को अगर बताया जाए कि यह व्यक्ति किसी खास कैंपेन से आया है, उसने कीमत के बारे में पूछा था, और पाँच दिन से उसका जवाब नहीं आया है, तो वह कुछ ऐसा लिखेगा जो भेजने लायक हो।
यह संदर्भ CRM में मौजूद होता है। यही वजह है कि किसी स्टैंडअलोन राइटिंग टूल में जोड़े गए AI फीचर अक्सर निराश करते हैं, जबकि वही क्षमता उस सिस्टम के अंदर काम करती है जिसके पास लीड डेटा है: मॉडल वही है, बस ब्रीफ बेहतर है। Prala के AI फीचर इसी सिद्धांत पर बने हैं, जो खाली प्रॉम्प्ट के बजाय पाइपलाइन के आधार पर ड्राफ्ट तैयार करते हैं।
शुरुआत करने की एक समझदार जगह
वह काम चुनें जो आपको सबसे कम पसंद है और जिसमें बार-बार मिलती-जुलती चीज़ लिखनी पड़ती है। ज़्यादातर एफिलिएट मार्केटर्स के लिए यह या तो पहला आउटरीच मैसेज होता है या एक महीने के कंटेंट के कैप्शन।
इसे दो हफ्तों तक चलाएँ। जो आपने वाकई भेजा उसे और जो जेनरेट हुआ था उसे रखें, और फर्क देखें। अगर आपके एडिट सिर्फ़ ऊपरी-सतह के हैं, तो वह काम और ज़्यादा सौंप दें। अगर आप शुरू से फिर से लिख रहे हैं, तो मॉडल के पास पर्याप्त संदर्भ नहीं है, और समाधान मॉडल में नहीं, उससे पहले के चरण में है।
खरीदने से पहले किसी दावे को परखना
AI फीचर डेमो के साथ बेचे जाते हैं, और डेमो सोच-समझकर बनाए जाते हैं। तीन सवाल इनमें से ज़्यादातर को साफ कर देते हैं।
यह क्या हटाता है? एक अच्छा जवाब ठोस होता है: एक खाली पेज, पढ़ने का काम, फॉर्मेटिंग में लगने वाला एक घंटा। "इनसाइट" या "इंटेलिजेंस" के बारे में एक धुंधला जवाब आमतौर पर इसका मतलब होता है कि अभी तक किसी ने असली काम पहचाना ही नहीं है।
इसे क्या पता है? अगर कोई फीचर सिर्फ़ लीड का पहला नाम जानकर फॉलो-अप बनाता है, तो वह सामान्य-सा ही लिखेगा। जो सोर्स, आखिरी मैसेज और पाइपलाइन स्टेज जानता है, वह ऐसा नहीं करेगा। पूछें कि मॉडल तक कौन-सा डेटा पहुँचता है, क्योंकि यही एक फर्क प्रभावशाली डेमो और निराशाजनक असली इस्तेमाल के बीच के ज़्यादातर अंतर की वजह होता है।
जब यह गलत हो तो क्या होता है? हर जनरेटिव सिस्टम कभी न कभी गलत होता है। असली सवाल यह है कि क्या डिज़ाइन इस बात को मानकर बनाया गया है। एक ड्राफ्ट जिसे आप रिव्यू करते हैं, सुरक्षित रूप से फेल होता है। ऑटोमेटेड भेजना ऐसा नहीं करता।
दो-हफ्ते का ट्रायल जो कुछ बताता है
वेंडर ट्रायल आमतौर पर फीचर्स एक्सप्लोर करने में बिताए जाते हैं। एक ज़्यादा उपयोगी तरीका यह है:
एक काम चुनें। इसे दो तरीकों से दो हफ्तों तक चलाएँ: मॉडल का आउटपुट, और जो आपने वाकई भेजा। दोनों को सुरक्षित रखें।
अंत में, दोनों को साथ पढ़ें। अगर आपके एडिट ऊपरी-सतह के थे, तो वह काम हमेशा के लिए सौंप दें। अगर आपने शुरू से फिर से लिखा, तो मॉडल के पास संदर्भ की कमी थी, और समाधान अलग मॉडल आज़माने के बजाय उसे ज़्यादा संदर्भ देना है। अगर आपने चौथे दिन तक इसका इस्तेमाल बंद कर दिया, तो यह काम उतनी बड़ी अड़चन नहीं था जितना आपने सोचा था।
यह तरीका कुछ भी खर्च नहीं करता और वह सवाल हल करता है जो फीचर लिस्ट नहीं कर सकती।
जहाँ ईमानदार जवाब अब भी "खुद करें" है
किसी गर्म लीड से पहली बातचीत। इसलिए नहीं कि मॉडल कोई ठीक-ठाक चीज़ नहीं लिख सकता, बल्कि इसलिए कि यही वह पल है जहाँ इस व्यक्ति के बारे में आपकी खास समझ ही पूरी वैल्यू होती है।
कोई भी ऐसा काम जहाँ गलत होना महंगा हो और पकड़ में मुश्किल से आए। कॉल को संक्षेप में लिखना ठीक है; उसकी गलतियाँ साफ़ दिखती हैं। किसी के मतलब का अंदाज़ा लगाकर उस पर काम करना ऐसा नहीं है।
आपका असली नज़रिया। कोई किसी खास एफिलिएट मार्केटर को इसलिए फॉलो करता है क्योंकि उसका एक नज़रिया होता है। कोई मॉडल किसी भी विषय पर सर्वसम्मत (कंसेंसस) संस्करण ही बनाएगा, क्योंकि उसे उसी पर ट्रेन किया गया है, और सर्वसम्मत संस्करण वही चीज़ है जिसकी किसी को एक और कॉपी की ज़रूरत नहीं। Google का AI कंटेंट संबंधी मार्गदर्शन भी अलग दिशा से इसी बिंदु पर पहुँचता है: उसे इससे मतलब है कि कंटेंट वाकई उपयोगी और मौलिक है या नहीं, न कि यह कैसे बनाया गया।
तीनों में एक जैसा पैटर्न है। वह काम सौंप दें जो दोहराव वाला और जाँचने लायक हो। जो काम समझ-बूझ (judgement) का है उसे अपने पास रखें, और बचे हुए समय का इस्तेमाल उसी में और ज़्यादा करने के लिए करें।
आपने इसे क्या दिया, इसका रिकॉर्ड रखना
एक आदत उन लोगों को अलग करती है जिन्हें लगातार अच्छे नतीजे मिलते हैं, उन लोगों से जिनके आउटपुट की गुणवत्ता हफ्ते-दर-हफ्ते बदलती रहती है: वे अपने प्रॉम्प्ट सहेज कर रखते हैं।
जिस प्रॉम्प्ट से एक अच्छा पहला मैसेज बना हो, वह एक एसेट है। कहीं ऐसी जगह सहेजा गया जहाँ आप उसे ढूंढ सकें, साथ में यह नोट कि उसने क्यों काम किया, यह अगले बीस मैसेज के लिए शुरुआती बिंदु बन जाता है, न कि कुछ ऐसा जो आपको हर बार याद से फिर से बनाना पड़े। ज़्यादातर लोग हर हफ्ते वही निर्देश शुरू से लिखते हैं और फिर हैरान होते हैं कि आउटपुट में लगातार बदलाव क्यों आता है।
यही बात दूसरी दिशा में भी लागू होती है। जब कोई चीज़ गलत तरीके से वापस आए और आपको उसे सुधारना पड़े, तो उस सुधार को प्रॉम्प्ट में जोड़ दें। एक महीने में यह एक छोटा दस्तावेज़ बन जाता है जो यह बताता है कि आप चाहते हैं कि आपका बिज़नेस कैसा सुनाई दे, और यह मॉडल द्वारा बनाए गए किसी भी अकेले आउटपुट से कहीं ज़्यादा कीमती होता है।
डिस्क्लोज़र से जुड़ा सवाल
क्या यह बताया जाए कि किसी चीज़ को लिखने में AI ने मदद की, यह सवाल लगातार उठता है, और इसका व्यावहारिक जवाब उस बहस से कहीं छोटा है।
पहले संपर्क के ईमेल पर कोई डिस्क्लोज़र की उम्मीद नहीं करता, जैसे किसी टेम्पलेट पर नहीं करता। लोगों को असल आपत्ति उस मैसेज से होती है जो निजी नोट होने का दिखावा करे और साफ़ तौर पर वैसा न हो — इसकी पहचान खासियत (specificity) की कमी से होती है, और वही बेईमान लगती है, टूल नहीं।
जहाँ यह वाकई मायने रखता है वह है कोई भी ऐसी चीज़ जिसे पहले-हाथ के अनुभव के तौर पर पेश किया जाए: एक रिव्यू, एक सिफारिश, यह दावा कि आपने किसी चीज़ का इस्तेमाल किया है। ऐसी चीज़ें मॉडल से न लिखवाएँ, क्योंकि वह अनुभव को गढ़ लेगा, और यह एक भरोसे की समस्या है जिसे कोई भी दक्षता (efficiency) का फ़ायदा नहीं ढक सकता।
Common questions
AI असल में एक एफिलिएट मार्केटर के लिए क्या कर सकता है?
ड्राफ्ट लिखना, सारांश बनाना, और इतने सारे रिकॉर्ड्स में पैटर्न पहचानना जितने पढ़ने का आपके पास समय नहीं है। ये तीन काम ही ज़्यादातर असली वैल्यू को कवर करते हैं। यह इस मामले में कमज़ोर है कि किससे संपर्क करना है यह तय करे, और पिछले हफ़्ते क्या कहा गया था इसकी जानकारी की ज़रूरत वाले किसी भी काम में, जब तक आप उसे वह संदर्भ न दें।
क्या AI ऐसा कंटेंट लिखेगा जो रैंक करे?
यह कंटेंट लिखेगा। यह रैंक करेगा या नहीं, यह इस पर निर्भर करता है कि उसमें ऐसी बात कही गई है जो कहीं और से न मिल सके। AI एक मज़बूत पहला-ड्राफ्ट टूल है और एक कमज़ोर अंतिम-ड्राफ्ट टूल, जो क्वालिटी से ज़्यादा वर्कफ़्लो का सवाल है।
क्या AI को सीधे लीड्स से संपर्क करने देना सुरक्षित है?
मैसेज का ड्राफ्ट बनाना, हाँ। बिना समीक्षा के उस व्यक्ति को भेजना जिसने पहले ही जवाब दिया है, नहीं। यहाँ ख़राबी शर्मिंदा करने वाली भाषा नहीं है, बल्कि किसी असली बातचीत में आपने जो कहा था उससे विरोधाभास होना है।
मैं कैसे बताऊँ कि कोई AI फ़ीचर इस्तेमाल करने लायक़ है?
यह पूछें कि यह क्या हटाता है। अगर यह एक ख़ाली पेज या पढ़ने का काम हटाता है, तो यह शायद उपयोगी है। अगर यह दावा करता है कि यह कोई निर्णय-क्षमता हटा देता है, तो संदेह करें और दो हफ़्ते तक इसके आउटपुट की तुलना अपने आउटपुट से करें।