मुख्य सामग्री का हिंदी अनुवाद
मैं पिछले लगभग तीन वर्षों से AI युग के लिए एक दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल के बारे में सोच रहा था। जब मैंने अपने दिमाग में बिखरे हुए टुकड़ों को Claude Fable 5 के साथ विचार-विमर्श किया, तो इसने उन सभी को एक साथ संश्लेषित कर दिया। Fable जापान में केवल लगभग एक दिन के लिए उपलब्ध था, लेकिन मैं चमत्कारिक रूप से उस समय में इसे पूरा करने में सफल रहा। चूंकि मैंने यह कर लिया है, इसलिए मैं इसे सार्वजनिक कर रहा हूं। मैंने ट्रेडमार्क भी पंजीकृत करा लिया है।
मैं लगभग 20 वर्षों से डिजिटल मार्केटिंग में काम कर रहा हूं (शायद इससे भी अधिक?)।
LEARN HELIX (डबल हेलिक्स): AI युग के लिए एक नया दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल
इस नौकरी में, एक प्रश्न जिसका मैं हर दिन सामना करता हूं, वह अंततः यह है, "लोगों का दृष्टिकोण कैसे बदलता है?" क्रिएटिव पोस्ट, इन्फ्लुएंसर उपाय, और विज्ञापन आवृत्ति डिजाइन इस एक प्रश्न के उत्तरों की विविधताएं मात्र हैं।
हाल ही में, उपभोक्ता सूचना व्यवहार चुपचाप बदलना शुरू हो गया है। कुछ खरीदते समय, सर्च बॉक्स के बजाय, लोग AI से परामर्श करते हैं: "आप इन शर्तों के तहत क्या सुझाव देते हैं?" फिर वे SNS पर वास्तव में उनका उपयोग करने वाले लोगों की पोस्ट के माध्यम से लौटाए गए उम्मीदवारों को सत्यापित करते हैं और खरीदारी करते हैं। पांच तुलना साइटें खोलने और समीक्षाएं पढ़ने की रस्म को पहले ही दरकिनार किया जा रहा है।
मुझे लगा कि यह एक बड़े बदलाव का प्रवेश द्वार हो सकता है। इसलिए, मैं वापस गया और "दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल" के 100 वर्षों के इतिहास का पुनः अध्ययन किया।
मैंने दो चीजें सीखीं। पहली, दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल "मीडिया वातावरण का एक कार्य" हैं। दूसरी, यदि ऐसा है, तो एक नए मॉडल के जन्म की शर्तें अब मौजूद हैं।
इस लेख में, मैं उस अध्ययन की सामग्री और मेरे द्वारा तैयार किए गए नए मॉडल, "LEARN HELIX (डबल हेलिक्स) मॉडल" के बारे में लिखूंगा।
भाग 1: पूर्ववर्तियों के 100 वर्षों का ज्ञान
मॉडलों की दो वंशावलियां हैं।
दुनिया में दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल मोटे तौर पर दो प्रणालियों में विभाजित हैं: "तंत्र-आधारित" मॉडल जो बताते हैं कि अनुनय मन में कैसे संसाधित होता है, और "प्रक्रिया-आधारित" मॉडल जो जागरूकता से खरीद तक की यात्रा को चरणों में चित्रित करते हैं—तथाकथित फ़नल की उत्पत्ति।
तंत्र मॉडल सार्वभौमिक मानव मनोविज्ञान से संबंधित हैं, इसलिए वे पुराने नहीं होते। एक प्रमुख उदाहरण विस्तार की संभावना मॉडल (ELM) है—जहां उच्च भागीदारी तार्किक जांच (केंद्रीय मार्ग) की ओर ले जाती है और कम भागीदारी वातावरण के आधार पर निर्णय (परिधीय मार्ग) की ओर ले जाती है। यह 40 वर्ष पुराना सिद्धांत आज भी B2B मार्केटिंग और D2C उपभोक्ता वस्तुओं के बीच अंतर को समझाने के लिए उपयोग किया जाता है।
मेरा एक और पसंदीदा क्लासिक 3-हिट सिद्धांत है। 1972 में GE शोधकर्ता क्रुगमैन द्वारा प्रस्तावित, यह मानता है कि विज्ञापन तीन अलग-अलग गुणवत्ता वाले संपर्कों के माध्यम से कार्य करता है: पहली हिट "यह क्या है?", दूसरी हिट "क्या यह मेरे लिए प्रासंगिक है?", और तीसरी हिट "याद और कार्रवाई।" यह प्रभावी आवृत्ति की अवधारणा के मूल के रूप में मीडिया योजना में आज भी जीवित है। इस क्लासिक को याद रखें, क्योंकि इसे बाद में AI युग के लिए शानदार ढंग से पुनर्व्याख्यायित किया जा सकता है।
दूसरी ओर, प्रक्रिया मॉडल समय के साथ दिलचस्प रूप से अपडेट किए गए हैं। भले ही मानव हृदय न बदले, सूचना के मार्ग बदलते हैं।
प्रक्रिया मॉडल के 100 वर्ष:
1920s~: AIDMA. सामूहिक विज्ञापन का युग। कुंजी है "M = मेमोरी।" चूंकि विज्ञापन देखने और दुकान के सामने खड़े होने का क्षण बहुत दूर थे, इसलिए लड़ाई याद किए जाने की थी। यह एक अक्षर उस समय के मीडिया वातावरण को दर्शाता है।
2004: AISAS. इंटरनेट के प्रसार के साथ, "खोज" और "साझा" को शामिल किया गया, जिसने कंपनियों से व्यक्तियों को सूचना पहल के हस्तांतरण की घोषणा की। मैं इसके चरम पर उद्योग में शामिल हुआ।
2011: ZMOT. Google द्वारा प्रस्तावित। खरीद का निर्णायक क्षण दुकान के सामने नहीं, बल्कि उससे पहले सर्च स्क्रीन पर है। निर्णायक क्षण आगे बढ़ता रहता है।
2019: पल्स खपत। स्मार्टफोन युग में उपभोक्ता क्रम में यात्रा नहीं करते; वे अचानक खरीद लेते हैं जब कुछ "क्लिक" करता है। यहां, यात्रा की "रेखा" ढहने लगती है।
2020s: जागरूकता मार्गों की मल्टी-ट्रैकिंग। SNS के पूर्ण प्रवेश के साथ, ब्रांड जागरूकता का प्रवेश द्वार पूरी तरह से मल्टी-ट्रैक हो गया है। इस आधार पर बने फ़नल कि हर कोई एक ही एकल मार्ग का अनुसरण करता है, अब वास्तविकता से मेल नहीं खाते।
उनकी तुलना करके पाए गए नियम:
हर बार जब कोई नया मीडिया वातावरण जन्म लेता है, सूचना व्यवहार में पहल स्थानांतरित होती है, और इसे समझाने के लिए एक नया मॉडल जन्म लेता है। मॉडल का आकार भी सभी के लिए सामान्य एक "रेखा" से एक "तल" में स्थानांतरित हो गया है जहां मार्ग व्यक्ति के अनुसार भिन्न होते हैं।
मॉडल का आविष्कार नहीं किया जाता; वे मीडिया वातावरण द्वारा "आमंत्रित" किए जाते हैं। तो, वर्तमान वातावरण किस तरह के मॉडल को आमंत्रित करने की कोशिश कर रहा है?
भाग 2: AI युग में पांच संरचनात्मक परिवर्तन
यहां पांच परिवर्तन हैं जो मैं जमीनी स्तर पर महसूस कर रहा हूं:
① "सीखना" जागरूकता से पहले आता है। अपने शामिल ब्रांड के बारे में AI से पूछने का प्रयास करें। क्या इसे सटीक रूप से समझाया गया है, क्या जानकारी पतली है, या क्या यह अन्य कंपनियों के साथ मिल गई है? पहली बार कोशिश करने पर यह घबराहट पैदा करने वाला है, है ना? AI के लिए अज्ञात ब्रांड अनुशंसा उम्मीदवारों में भी शामिल नहीं होंगे।
② खोज से परामर्श तक। सर्च परिणामों में दस लिंक की तुलना करने का व्यवहार एक एकल उत्तर प्राप्त करने के लिए AI से परामर्श करके प्रतिस्थापित किया जा रहा है। "खोज, तुलना और संकुचन" का मध्य फ़नल AI में समाहित हो जाता है और एक काला बक्सा बन जाता है।
③ विश्वास की कमी। सुंदर सामग्री अब किसी के द्वारा अनंत रूप से बनाई जा सकती है। यही कारण है कि जो चीजें गढ़ी नहीं जा सकतीं—वास्तविक लोग, वास्तविक दृश्य, और प्राथमिक जानकारी—विश्वास का आधार बन जाती हैं।
④ साझा करने का दोहरा गंतव्य। आपकी समीक्षा दोस्तों द्वारा पढ़ी जाती है और साथ ही, किसी दिन किसी के परामर्श के AI के उत्तर के लिए सामग्री बन जाती है। पोस्ट करने के दो गंतव्य हैं।
⑤ प्रॉक्सी खरीदारी। ऐसी दुनिया में जहां AI तुलना और व्यवस्था दोनों संभालता है, मनुष्य केवल मानदंड निर्धारित करते हैं और अनुमोदन करते हैं। "एवोक्ड सेट" मानव सिर से AI की स्मृति में चला जाता है।
समझाने का लक्ष्य दो हो जाता है: मनुष्य और AI। यदि ऐसा है, तो मॉडल को भी दो श्रृंखलाओं के साथ खींचा जाना चाहिए।
भाग 3: प्रस्ताव — LEARN HELIX (डबल हेलिक्स) मॉडल
पिछले सभी मॉडलों ने "मनुष्यों" को समझाया। AI युग में, एक और गंतव्य जोड़ा जाता है: AI के भीतर आपकी कंपनी का प्रतिनिधित्व—AI क्या सीखता है, यह इसका वर्णन कैसे करता है, और यह किसे इसकी अनुशंसा करता है।
मानव दृष्टिकोण परिवर्तन प्रक्रिया और AI की सीखने/अनुशंसा प्रक्रिया। ये दो श्रृंखलाएं आपस में जुड़ते हुए घूमती हैं। मनुष्य AI से परामर्श करते हैं, AI अनुशंसा करता है, मनुष्य सत्यापित करते हैं और खरीदते हैं, और वे अनुभव कहानियां फिर से AI द्वारा सीखी जाती हैं। यह DNA की तरह एक डबल हेलिक्स है। और महत्वपूर्ण रूप से, हेलिक्स का प्रारंभिक बिंदु मानव नहीं है। सब कुछ उस चरण से शुरू होता है जहां लोग अभी तक नहीं चले हैं, "क्या यह AI द्वारा सीखा जा रहा है।"
दो श्रृंखलाएं जहां पांच प्रतिच्छेदन बिंदु पार करती हैं, वे विपणक का कार्यक्षेत्र हैं। आद्याक्षरों को जोड़ने पर L.E.A.R.N. मिलता है। बात यह है कि वे सभी निष्क्रिय आवाज में हैं; AI युग में एक ब्रांड एक विषय होने से पहले सीखी और सत्यापित की जाने वाली वस्तु है जो समझाता है।
LEARN HELIX (डबल हेलिक्स): AI युग के लिए एक नया दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल
L = Learned ── लोगों के चलने से पहले प्राथमिक जानकारी को AI के वर्ल्ड मॉडल में उकेरने की स्थिति बनाएं। विनिर्देशों, कीमतों, दर्शन और केस स्टडी को संरचित पाठ के रूप में खुले स्थानों पर रखें। अभी के लिए, note और प्रेस विज्ञप्तियां (जैसे PR TIMES) इसके लिए प्रभावी स्थानों के रूप में कार्य करती प्रतीत होती हैं। हेलिक्स का प्रारंभिक बिंदु।
E = Evoked ── जब कोई व्यक्ति AI से परामर्श करता है तो उत्तर में प्रवेश करें। सर्च में, 10वें स्थान पर भी देखे जाने की संभावना थी, लेकिन AI उत्तर प्रभावी रूप से शून्य या एक होते हैं। यदि आप उद्धृत नहीं हैं, तो यह अस्तित्व में न होने के समान है।
A = Authenticated ── लोग AI अनुशंसाओं को अंकित मूल्य पर नहीं लेते; वे वास्तविक समीक्षाओं, दृश्यमान चेहरों की पोस्ट, और वास्तविक दृश्य को सत्यापित करने जाते हैं। प्रामाणिकता विश्वास का अंतिम गढ़ है, और यह उन कुछ चरणों में से एक है जहां विपणक सीधे मनुष्यों को प्रभावित कर सकते हैं। SNS संचालन और ऑन-साइट संचार का मूल्य गायब नहीं होता; यह यहां पुनः स्थापित होता है। 3-हिट सिद्धांत के संदर्भ में, AI अनुशंसा पहली हिट "यह क्या है?" को संभालती है, और वास्तविक व्यक्ति की पोस्ट दूसरी हिट "क्या यह मेरे लिए प्रासंगिक है?" को संभालती है—एक क्रॉस-सब्जेक्ट 3-हिट जहां संपर्क का विषय हर बार बदलता है।
R = Resolved ── AI तुलना और व्यवस्था संभालता है, और मनुष्य केवल अंतिम अनुमोदन देते हैं। यदि जटिल सदस्यता पंजीकरण या धीमी प्रतिक्रिया जैसा कोई घर्षण है, तो हेलिक्स वहां टूट जाता है।
N = Narrated ── अनुभव कहानियां AI की स्मृति और सीखने के डेटा में वापस प्रवाहित होती हैं। यदि शब्द "यह अच्छा था" स्मृति में बस जाते हैं, तो अगली खरीद अब कोई प्रतिस्पर्धा नहीं होगी। हेलिक्स यहां से L पर वापस बंद हो जाता है। यह एक चक्र है, फ़नल नहीं।
भाग 4: तीन प्रकार के उत्पादों के साथ मॉडल चलाना
शैम्पू (कम भागीदारी, दोहराव खरीद)
युका (32) को अपने बाल सूखे महसूस करने से पहले ही, निर्माता की लड़ाई शुरू हो चुकी है। क्या सामग्री, बालों के प्रकार और उपयोग पर जानकारी इस तरह रखी गई है कि AI इसे सीख सके (L)? वह सर्च नहीं करती; वह AI से पूछती है, "पतले, आसानी से उलझने वाले बालों के लिए कौन सा शैम्पू फिट बैठता है?" (E), SNS पर वास्तविक समीक्षाओं को सत्यापित करती है (A), और एक टैप से खरीदती है "इसे सब्सक्रिप्शन पर रखें" कहते हुए (R)। शब्दों "यह अच्छा था" के साथ, यह AI की स्मृति में एक मुख्य वस्तु के रूप में संग्रहीत होता है, और अगली बार, परामर्श भी नहीं होगा (N)।
यह कम भागीदारी वाले उत्पादों का मूल है। लक्ष्य "पसंद प्राप्त करने" से "AI स्मृति में डिफ़ॉल्ट बसावट" में स्थानांतरित हो जाता है। एक बार स्मृति में आने वाला ब्रांड विज्ञापनों के साथ भी स्विच करना कठिन होता है। "आदतन," जिसकी मार्केटिंग हमेशा से तलाश करती रही है, अब एक ठोस स्थान है: AI स्मृति। यह प्रवेश के लिए एक नई बाधा बन जाता है।
भर्ती (मध्यम भागीदारी)
आया (28), जो नौकरी बदलने के बारे में सोच रही है, जॉब साइटों से पहले AI से परामर्श करती है। "उच्च विवेक और रिमोट वर्क विकल्पों वाली कंसाई में एक कंपनी।" यहां निर्णायक बात यह है कि AI नाम पहचान के बजाय विवरण की समृद्धि के आधार पर याद करता है। यदि कर्मचारी आवाजें और नौकरी विवरण संरचित हैं, तो 150 कर्मचारियों वाली कंपनी एक बड़ी निगम के समान सूची में खड़ी हो सकती है (E)। भर्ती में AI युग "नाम पहचान का लोकतंत्रीकरण" है।
वह वास्तविक कर्मचारियों की पोस्ट या साक्षात्कार के माध्यम से अनुशंसित कंपनी को सत्यापित करती है (A)। जिन कंपनियों के पास भव्य भर्ती साइटें हैं लेकिन कोई दृश्यमान कर्मचारी चेहरा नहीं है, वे यहां बाहर हो जाती हैं। ऐसे युग में जहां AI आवेदन और शेड्यूलिंग संभालता है, लंबे फॉर्म और धीमी प्रतिक्रिया वाली कंपनियां संरचनात्मक रूप से नुकसान में हैं (R)। शामिल होने के बाद "मुझे खुशी है कि मैंने नौकरी बदली" अगले उम्मीदवार के लिए उत्तर बन जाता है (N)। कर्मचारियों और पूर्व छात्रों की कथाएं चक्रवृद्धि ब्याज के साथ काम करने वाली भर्ती संपत्तियां हैं।
कस्टम होम (उच्च कीमत, अति-उच्च भागीदारी)
एक जोड़ा हाउसिंग प्रदर्शनी में जाने से पहले AI से परामर्श करता है, और केवल वे कंपनियां जो निर्माण उदाहरण, विनिर्देश और कीमतों का खुलासा करती हैं, उम्मीदवारों में प्रवेश करती हैं (L, E)। बड़े खिलाड़ी और स्थानीय बिल्डर एक ही सूची में खड़े होते हैं।
उच्च कीमत वाली वस्तुओं के लिए मुख्य युद्धक्षेत्र A और R है। जोड़ा ओपन हाउस और मालिकों द्वारा वेब टूर के माध्यम से पूरी तरह से सत्यापित करता है (A), जबकि AI कई उद्धरणों और विनिर्देश तुलनाओं को संभालता है। जो कंपनियां जानकारी रोकती हैं, वे AI की तुलना तालिका में "रिक्त स्थान" बन जाती हैं और सिर्फ उसी के लिए बाहर हो जाती हैं। दूसरे शब्दों में, बिक्री की भूमिका "अनुनय" से "सत्यापन में सहयोग" में बदल जाती है, और पारदर्शिता स्वयं बिक्री शक्ति बन जाती है।
परिवार अंतिम निर्णय लेता है (R)। खरीद जितनी महंगी होगी, लोग उतना ही अधिक "अपने लिए बहाना" चाहते हैं, और AI वस्तुनिष्ठ डेटा के साथ उस तर्क की आपूर्ति करता है। शिफ्ट होने के बाद मालिक की रिपोर्ट अगले संभावित ग्राहक के लिए उत्तर बन जाती है (N)।
उन्हें संरेखित करके देखे गए नियम:
भागीदारी जितनी कम होगी, मुख्य युद्धक्षेत्र हेलिक्स में उतना ही नीचे (N = स्मृति में बसावट) चला जाता है; यह जितना अधिक होगा, यह मध्य धारा (A, R = सत्यापन और अनुमोदन) में उतना ही अधिक चला जाता है। L सभी उत्पादों के लिए एक सामान्य पूर्व शर्त है। यह ELM के केंद्रीय/परिधीय मार्गों का AI-युग समकक्ष है। यदि आप चरों को स्वैप करते हैं तो क्लासिक्स जीवित रहते हैं।
भाग 5: तो, आप क्या कहां रखते हैं?
व्यावहारिक प्रश्न सरल है: वह जानकारी कहां से आती है जो AI श्रृंखला तक पहुंचती है?
मूल रूप से, संगठन यह है कि मीडिया की "मानव श्रृंखला पर काम करने वाले" और "AI श्रृंखला पर काम करने वाले" के बीच भूमिकाओं का विभाजन है। SNS, शॉर्ट वीडियो और इवेंट मानव श्रृंखला पर काम करते हैं, भावनाओं को स्थानांतरित करते हैं और A चरण में अस्तित्व का प्रमाण बनते हैं। दूसरी ओर, AI श्रृंखला पर जो काम करता है वह खुले वेब पर रखा गया संरचित पाठ है—आधिकारिक साइट विनिर्देश और FAQ, स्वामित्व वाला मीडिया, तृतीय-पक्ष मीडिया से लेख, और समीक्षाएं। प्रेस विज्ञप्तियां और note जैसे प्लेटफॉर्म संभवतः उन शक्तिशाली स्थानों में से एक हैं।
हालांकि, कौन सा स्रोत AI द्वारा उद्धृत किया गया है और कितना मॉडल और अवधि के अनुसार बदलता रहेगा। इसलिए सार किसी विशिष्ट प्लेटफॉर्म में महारत हासिल करना नहीं है, बल्कि कई स्वतंत्र स्थानों पर खुली, सुसंगत प्राथमिक जानकारी रखना जारी रखना है।
यहां 3-हिट सिद्धांत का लाभांश है। वास्तव में, आवृत्ति की अवधारणा AI के लिए भी सही हो सकती है। AI को केवल एक स्रोत में लिखी गई जानकारी को आत्मविश्वास के साथ उद्धृत करना मुश्किल लगता है। जब समान तथ्य आधिकारिक साइट, तृतीय-पक्ष लेखों और समीक्षाओं पर स्वतंत्र रूप से लिखे जाते हैं—जब कई स्वतंत्र आवाजें सहमत होती हैं—तो वह जानकारी उत्तर में शामिल करना आसान हो जाता है। एक आवाज सिर्फ एक दावा है, लेकिन यदि तीन स्वतंत्र आवाजें सहमत हैं, तो इसे एक तथ्य के रूप में माना जाता है। मनुष्यों के लिए 3 हिट, AI के लिए 3 हिट। जब मुझे एहसास हुआ कि आधी सदी पुराना एक क्लासिक डबल हेलिक्स की दोनों श्रृंखलाओं में रहता है, तो मैं थोड़ा भावुक हो गया था।
उसके आधार पर, यहां व्यावहारिक दिशानिर्देश है: "1 स्रोत, 2 गंतव्य (डबल हेलिक्स में बेस पेयर)" के साथ संचार डिजाइन करें—मनुष्यों के लिए SNS के माध्यम से और AI के लिए पाठ के माध्यम से एक ही घटना।
—जैसा कि आपने देखा होगा, यह नोट स्वयं LEARN HELIX में L (Learned) का एक अभ्यास है। मुझे उम्मीद है कि जब कोई किसी दिन AI से पूछता है, "क्या AI युग के लिए कोई दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल है?", तो यह लेख उत्तर में होगा।
इस मॉडल की सीमाएं और दायरा
कोई सार्वभौमिक मॉडल नहीं है। मैं दायरा ईमानदारी से लिखूंगा।
सभी खरीदारी AI के माध्यम से नहीं होगी। आवेग खरीद या प्रशंसक गतिविधियों जैसी भावना-संचालित खपत पूरी तरह से मानव श्रृंखला के माध्यम से पूरी होती रहेगी। LEARN HELIX "उन खरीदारियों के लिए काम करता है जहां परामर्श होता है," जिसमें तुलना, विचार और चिंता शामिल है।
AI उद्धरण तर्क एक काला बक्सा है और बदलता रहेगा। जैसा कि SEO का इतिहास सिखाता है, सतही अनुकूलन अंततः समाप्त हो जाएगा, और उच्च गुणवत्ता वाली प्राथमिक जानकारी बनी रहेगी।
एक मॉडल एक नक्शा है, क्षेत्र नहीं। AIDMA और 3-हिट सिद्धांत इसलिए बने रहे क्योंकि वे वास्तविकता के बारे में सोचने के लिए एक सामान्य भाषा के रूप में सुविधाजनक थे। मैं LEARN HELIX को जमीनी स्तर पर उपयोग करते हुए परिष्कृत करता रहने का इरादा रखता हूं।
कल से चेकलिस्ट
- क्या आप अपनी प्राथमिक जानकारी को खुले पाठ के रूप में कई स्थानों पर भेज रहे हैं जिसे AI पढ़ सके?
- क्या आप समझते हैं कि जब आप AI से अपनी कंपनी का नाम या श्रेणी पूछते हैं तो क्या वापस आता है?
- क्या आप अनुशंसाओं को सत्यापित करने आने वाले लोगों को वास्तविक दृश्य, चेहरे और अनुभव दिखा सकते हैं?
- क्या आप AI एजेंटों के माध्यम से भी खरीद/आवेदन तक घर्षण को कम कर रहे हैं?
- क्या आप एक ऐसा लूप डिजाइन कर रहे हैं जहां ग्राहक/कर्मचारी अनुभव कहानियां AI को वापस प्रवाहित हों?
समापन में
दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल के 100 वर्ष अनुनय का इतिहास थे। AIDMA ने लोगों को याद कराने की कोशिश की, AISAS ने खोज और साझा करने को डिजाइन किया, और 3-हिट सिद्धांत ने संपर्क की गुणवत्ता निर्धारित करने की कोशिश की। पूर्ववर्ती सभी अपने समय के मीडिया वातावरण के भीतर एक ही प्रश्न से जूझ रहे थे।
100 वर्षों का अध्ययन करने के बाद, अब मैं जो सोचता हूं वह सरल है: "AI के लिए शिक्षा" मार्केटिंग के महत्वपूर्ण कार्यों में से एक बन जाएगी।
LEARN HELIX मॉडल अभी भी परिकल्पनाओं का एक समूह है। मैं इसे जमीनी स्तर पर उपयोग करते हुए परिष्कृत करूंगा। यदि कोई चर्चा है जैसे "यदि हम इसे अपने उत्पाद के साथ चलाते हैं तो क्या होता है?", तो कृपया मुझे बताएं।
वैसे, मैंने इस मॉडल के बारे में Claude Fable 5 के साथ उन चीजों पर विचार-विमर्श करते हुए सोचा था जिन्हें मैं जनरेटिव AI की उपस्थिति के बाद से लगभग तीन वर्षों तक आकार नहीं दे पाया था। यह जापान में केवल लगभग एक दिन के लिए उपलब्ध था और वर्तमान में निलंबित है, लेकिन मैं भाग्यशाली था कि उस समय के दौरान इसने उस चीज़ को आकार दिया जिसके बारे में मैं सोच रहा था। AI युग के लिए एक नए दृष्टिकोण परिवर्तन मॉडल पर एक AI के साथ चर्चा करना और AI द्वारा सीखने के लिए परिणामों को पाठ के रूप में प्रकाशित करना—उत्पादन प्रक्रिया स्वयं डबल हेलिक्स का एक छोटा प्रदर्शन है।
