ps: लेआउट और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए ChatGPT का उपयोग न करें, यह वास्तव में उपयोग करना मुश्किल है...
बहुत से लोग जानकारी के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर आंकते हैं, लेकिन संरचना के महत्व को कम आंकते हैं।
आज के युग में, जानकारी की कभी कमी नहीं होती। जो चीज़ कमी है, वह है: क्या आप बिखरी हुई जानकारी को एक पूर्ण उद्योग संज्ञानात्मक प्रणाली में व्यवस्थित कर सकते हैं?
जब बहुत से लोग किसी नए उद्योग में प्रवेश करते हैं, तो यह ऐसा दिखता है:
- Google पर खोजें
- Baidu पर खोजें
- Zhihu देखें
- WeChat आधिकारिक खाते पढ़ें
- कुछ उद्योग रिपोर्ट पढ़ें
तीन दिनों तक देखने के बाद, उनके बुकमार्क में 200 और लिंक होते हैं, लेकिन उनका दिमाग अभी भी गड़बड़ होता है। उन्हें नहीं पता कि शीर्ष खिलाड़ी कौन हैं, कौन पैसा कमा रहा है, आपूर्ति श्रृंखला कैसी है, या अवसर कहाँ हैं।
यह काम पहले एक शोधकर्ता को कई सप्ताह लगा देता था। लेकिन अब, आप पूरी तरह से Codex को अपना निजी उद्योग शोधकर्ता बना सकते हैं। जब मैं अब किसी नए उद्योग में प्रवेश करता हूँ, तो मैं मूल रूप से पहले निम्नलिखित क्रियाएँ करता हूँ।
पहले से दो सॉफ्टवेयर तैयार करें:
- Codex
- Obsidian
चरण 1: Codex को एक उद्योग डेटाबेस बनाने दें
अधिकांश लोग AI का उपयोग करने का तरीका है: एक प्रश्न पूछें, एक उत्तर प्राप्त करें, और फिर खत्म। उदाहरण के लिए: "अमेरिकी वजन घटाने वाले सप्लीमेंट उद्योग कैसा है?" या "मेरे लिए अमेरिकी वजन घटाने वाले सप्लीमेंट की बाजार स्थिति खोजें।" AI आपको कुछ हज़ार शब्दों का विश्लेषण देता है। आप इसे पढ़ने के बाद बहुत अच्छा महसूस करते हैं, लेकिन तीन दिन बाद, आप मूल रूप से सब कुछ भूल जाते हैं। क्योंकि आपको जो मिला वह सिर्फ जानकारी थी, और हमने इसे याद रखने के लिए अपने दिमाग का उपयोग किया, न कि इसे संग्रहीत करने के लिए।
मैं अब Codex को एक उद्योग डेटाबेस बनाने में मदद करना पसंद करता हूँ। उदाहरण के लिए: मैं अमेरिकी वजन घटाने वाले सप्लीमेंट उद्योग का अध्ययन करना चाहता हूँ। पहला कदम उत्पादों का अध्ययन नहीं है, बल्कि एक उद्योग संरचना बनाना है। मैं Codex को सीधे बताऊँगा: मेरे लिए एक अमेरिकी वजन घटाने वाले सप्लीमेंट उद्योग डेटाबेस बनाएं। एक पूर्ण निर्देशिका संरचना आउटपुट करें और प्रत्येक निर्देशिका के लिए Markdown फाइलें बनाएं। सभी सामग्री Obsidian में आयात करने के लिए उपयुक्त होनी चाहिए।
उदाहरण:
Weight-Loss-Supplement-Industry
│
├── Brands
├── Products
├── Keywords
├── Communities
├── Influencers
├── Competitors
├── Business-Models
├── Supply-Chain
├── Regulations
├── Trends
└── Opportunities
इस बिंदु पर, आप उद्योग डेटाबेस के लिए एक बड़ी सूचना पुनर्प्राप्ति निर्देशिका बना रहे हैं।
ब्रांड डेटाबेस
Codex को संकलित करने दें: अमेरिकी वजन घटाने वाले सप्लीमेंट उद्योग में शीर्ष 100 ब्रांडों की सूची बनाएं। आउटपुट: ब्रांड का नाम, आधिकारिक वेबसाइट, मुख्य उत्पाद, मूल्य सीमा, बिक्री चैनल, अनुमानित पैमाना, मुख्य विक्रय बिंदु, संस्थापक की पृष्ठभूमि, सोशल मीडिया खाते। अंततः, आपको Goli.md, HUM.md आदि फाइलों के साथ एक Brands फ़ोल्डर मिलता है। जब भी आपको कोई नया ब्रांड मिलता है, तो बस उसे डाल दें। डेटाबेस बड़ा होता जाता है, जो आपके शोध के लिए डेटा समर्थन प्रदान करता है।
उत्पाद डेटाबेस
इसके बाद, Codex को अमेरिकी वजन घटाने वाले सप्लीमेंट उद्योग में मुख्य उत्पाद प्रकारों को संकलित करने दें, जिन्हें बाजार आकार के अनुसार क्रमबद्ध किया गया है। आप Q1 2026 जैसी समय सीमा जोड़ सकते हैं। फिर इसे और तोड़ें: Fat Burners, Appetite Suppressants, GLP-1 Support, आदि। प्रत्येक के लिए, सामग्री, उपयोगकर्ता समीक्षाएँ, फायदे/नुकसान, वायरल ब्रांड और बाजार आकार का विश्लेषण करें। यह तब होता है जब AI उद्योग और उपयोगकर्ता की समस्याओं को समझना शुरू करता है।
उपयोगकर्ता समस्या डेटाबेस
यह हिस्सा अक्सर सबसे मूल्यवान होता है क्योंकि पैसा समस्याओं में छिपा होता है। Codex को Reddit पर वजन घटाने वाले सप्लीमेंट से संबंधित चर्चाओं को व्यवस्थित करने दें, जिसमें उच्च-आवृत्ति शिकायतों, जरूरतों, प्रश्नों और लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित किया जाए। यह एक Pain Points डेटाबेस (जैसे, रिबाउंड, कोई प्रभाव नहीं, साइड इफेक्ट्स, उच्च कीमत) बनाता है। कई उत्पाद अवसर यहीं हैं।
सामग्री डेटाबेस + ट्रैफ़िक अधिग्रहण चैनल
अधिकांश लोग केवल उत्पादों को देखते हैं, लेकिन सामग्री अक्सर ट्रैफ़िक निर्धारित करती है। Codex को YouTube, TikTok, Instagram, X और Newsletters पर शीर्ष चैनलों को संकलित करने दें। सबसे अधिक व्यूज, लाइक्स, कमेंट्स और शेयर वाली सामग्री का विश्लेषण करें। आप पाएंगे कि कुछ विषय और दृष्टिकोण बार-बार वायरल होते हैं। यह हमें बताता है कि बाजार द्वारा किस प्रकार की सामग्री को मान्य किया गया है।
कीवर्ड डेटाबेस
इसे अक्सर अनदेखा किया जाता है। Codex को Google, Amazon, Reddit, YouTube और TikTok से कीवर्ड व्यवस्थित करने दें, जिन्हें इरादे (वाणिज्यिक, सूचनात्मक, तुलनात्मक, समीक्षा, खरीद इरादा) के अनुसार वर्गीकृत किया गया है। इसका उपयोग सीधे SEO, विज्ञापन और सामग्री निर्माण के लिए किया जा सकता है।
अंतिम परिणाम
यादृच्छिक लेखों के दर्जनों के बजाय, आपको Obsidian में एक पूर्ण उद्योग संचालन प्रणाली मिलती है। आप बिखरी हुई जानकारी के बजाय एक पूर्ण संज्ञानात्मक प्रणाली देखते हैं।
चरण 2: Codex को उद्योग के पैसे कमाने के तरीके को उल्टा करने दें
सीखने का सबसे तेज़ तरीका है अपने साथियों को डीकंस्ट्रक्ट करना। उन्होंने आपके लिए ट्यूशन फीस पहले ही चुका दी है। आपको बस यह अध्ययन करना है कि वे पैसा क्यों कमाते हैं।
एक प्रतियोगी डेटाबेस बनाएं
यदि आप Shopify कर रहे हैं, तो शीर्ष ब्रांडों की पहचान करें और Codex को URL दें। इसे साइट संरचना का विश्लेषण करने के लिए कहें: नेविगेशन, उत्पाद श्रेणियाँ, संग्रह, टैग, फुटर, ब्लॉग, SEO और लैंडिंग पेज। इसे Markdown रिपोर्ट में व्यवस्थित करें।
नेविगेशन बार को डीकंस्ट्रक्ट करें
नेविगेशन बार मालिक का दिमाग होता है। यह उपयोगकर्ता की यात्रा निर्धारित करता है। यह आपको बताता है कि लाभ उत्पाद, ट्रैफ़िक उत्पाद और रूपांतरण उत्पाद क्या हैं।
संग्रह को डीकंस्ट्रक्ट करें
संग्रह वास्तविक लेन-देन पथ हैं। कई प्रतियोगियों का विश्लेषण करके, आप पाएंगे कि उनकी संरचनाएँ बहुत समान हैं क्योंकि वे सभी वही कर रहे हैं जो पहले ही मान्य किया जा चुका है।
उत्पाद टैग को डीकंस्ट्रक्ट करें
टैग आपको बताते हैं कि उपयोगकर्ता उत्पादों को कैसे खोजते हैं, Google उन्हें कैसे समझता है, और अनुशंसा प्रणाली कैसे काम करती है। 1,000 उत्पादों का विश्लेषण करने से आपको उद्योग की संपूर्ण टैग प्रणाली मिल जाती है।
SEO और ब्लॉग सामग्री को डीकंस्ट्रक्ट करें
अंधाधुंध लेख न लिखें। अध्ययन करें कि शीर्ष खिलाड़ी क्या लिख रहे हैं। उच्च-ट्रैफ़िक कीवर्ड और उन सामग्री की पहचान करें जिनका उपयोग वे ग्राहक अधिग्रहण के लिए करते हैं। Codex का उपयोग करके सबसे अधिक देखे जाने वाले और बार-बार अपडेट किए जाने वाले ब्लॉग खोजें।
सोशल मीडिया को डीकंस्ट्रक्ट करें
विश्लेषण करें कि कौन से सामग्री प्रकार (एक्सपोजर, ग्रोथ, सेव, कन्वर्ज़न, पर्सोना) सोशल प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं। आप स्क्रीनशॉट देखने से लेकर पूरे उद्योग की मुद्रीकरण तर्क को समझने की ओर बढ़ेंगे।
चरण 3: उद्योग सामग्री पारिस्थितिकी तंत्र पर शोध करें
आज के युग में, सामग्री उत्पादन का एक साधन है क्योंकि ट्रैफ़िक ऑर्डर निर्धारित करता है। बस कुछ प्रभावशाली लोगों का अनुसरण न करें; Codex को सभी प्लेटफ़ॉर्म पर 100 खातों का डेटाबेस बनाने दें। पिछले 90 दिनों में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाली सामग्री का विश्लेषण करके "ट्रैफ़िक हार्वेस्टर" की पहचान करें। आप पाएंगे कि वायरल हिट यादृच्छिक नहीं हैं; वे पैटर्न का पालन करते हैं। सामग्री को एक्सपोजर (विवादास्पद), ग्रोथ (संसाधन-आधारित), सेव (SOPs/टेम्पलेट्स), कन्वर्ज़न (परिणाम/केस) और पर्सोना (कहानियाँ) में वर्गीकृत करें। यह सामग्री को मनोरंजन से एक विकास प्रणाली में बदल देता है।
चरण 4: एक उद्योग ज्ञान मानचित्र बनाएं
सूचना अधिभार दुश्मन है। एक ज्ञान मानचित्र हर जानकारी को एक स्थान देकर इसे हल करता है। Codex को उद्योग का एक बहु-स्तरीय मानचित्र बनाने दें (जैसे, AI उद्योग -> मॉडल, एप्लिकेशन, इन्फ्रा -> LLM, मल्टीमॉडल, आदि)। प्रत्येक नोड के लिए ज्ञान कार्ड बनाएं। यह आपके ज्ञान को एक वृक्ष संरचना से एक नेटवर्क में बदल देता है, जिससे आप अवसर मानचित्र देख सकते हैं जहाँ प्रतिस्पर्धा कम है या विकास अधिक है।
चरण 5: इसे अपना निजी ज्ञान बनाएं
उद्योग बदलते हैं। प्रासंगिक बने रहने के लिए, खोज मोड से सदस्यता मोड पर स्विच करें। RSS का उपयोग करके एक सूचना स्रोत प्रणाली बनाएं, शीर्ष ब्लॉग, प्रतियोगियों और सामग्री रुझानों की निगरानी करें। Codex को साप्ताहिक खुफिया रिपोर्ट तैयार करने दें और स्वचालित रूप से आपके उद्योग मानचित्र को अपडेट करें। आप अब सिर्फ एक उपभोक्ता नहीं हैं; आप एक उद्योग शोधकर्ता हैं जिसके पास लगातार बढ़ती हुई संज्ञानात्मक संपत्ति है। Codex सिर्फ एक कोडिंग टूल नहीं है; यह एक शोधकर्ता है जो कभी छुट्टी नहीं लेता।
