सं conversational AI जैसे ChatGPT, Perplexity, और Google AI Mode स्निपेट्स और सारांश उत्पन्न करते हैं न कि नई टेक्स्ट राइटिंग से, बल्कि मौजूदा वेबपेज के कंटेंट का चयन, संक्षेपण और पुन:संरचना कर के। इसलिए, यदि आपका कंटेंट SEO-फ्रेंडली और इंडेक्सेबल नहीं है, तो यह जनरेटिव AI सर्च परिणामों में नहीं दिखेगा। आज की खोज सुविधाएँ काफी हद तक AI-powered हैं। हालांकि, यदि आपकी वेबपेज मशीन-रीड करने योग्य फॉर्मेट में प्रस्तुत नहीं होती, तो उसकी उपेक्षा होने का खतरा रहता है। यहाँ संरचित डेटा की महत्वपूर्ण भूमिका है—सिर्फ SEO रणनीति के रूप में नहीं, बल्कि एक ऐसी फ्रेमवर्क के रूप में जो AI को सही तथ्यों को विश्वसनीय रूप से निकालने में सक्षम बनाता है। समुदाय में भ्रम दूर करने के लिए, यह लेख 97 वेबपेजेस पर नियंत्रित प्रयोग प्रस्तुत करता है, जो दिखाते हैं कि संरचित डेटा कैसे स्निपेट की स्थिरता और संदर्भ प्रासंगिकता को बढ़ाता है, इसे एक सेमांटिक फ्रेमवर्क में विश्लेषित किया गया है। कई लोग पूछते हैं कि क्या बड़े भाषा मॉडल (LLMs) संरचित डेटा का इस्तेमाल करते हैं। खुद LLMs वेब को सीधे एक्सेस नहीं करते, बल्कि वेबपेजेस लाने वाले टूल्स पर निर्भर रहते हैं। ये टूल्स संरचित डेटा को इंडेक्स कर के बहुत लाभान्वित होते हैं। प्रारंभिक परिणाम दिखाते हैं कि संरचित डेटा GPT-5 में स्निपेट की स्थिरता और प्रासंगिकता को बढ़ाता है, और यह संकेत देता है कि यह "wordlim" सीमा—यानी एक छुपी हुई क्वोटा—को भी बढ़ा सकता है, जिसमें पेज से कितने शब्द AI प्रतिक्रियाओं में दिखाई देंगे। अधिक समृद्ध और टाइप्ड कंटेंट इस क्वोटा को बढ़ाता है, जिससे AI की दृश्यता बढ़ती है। अब यह क्यों महत्वपूर्ण हो गया है?AI कड़े टोकन/अक्षर सीमाओं (wordlim) के तहत काम करता है। अस्पष्ट या अनटाइप्ड कंटेंट इस बजट को व्यर्थ कर देता है, जबकि टाइप्ड तथ्यों को संजोना इस सीमा का बेहतर इस्तेमाल कराता है। Schema. org का उपयोग कर संरचित डेटा मॉडल की खोज स्थान (search space) को कम करता है, क्योंकि यह सामग्री के प्रकार (जैसे रेसिपी, प्रोडक्ट) को स्पष्ट रूप से परिभाषित करता है, जिससे अस्पष्टता घटती है। Schema. org अक्सर ज्ञान ग्राफ़्स में फ़ीड करता है, जो AI के संदर्भ में वेब पेजों और reasoning के बीच पुल का काम करते हैं। संरचित डेटा आपके कंटेंट को "रैंक" नहीं करता, बल्कि AI द्वारा आपकी रिपोर्ट को स्थिर करता है। **प्रयोगात्मक डिज़ाइन (97 URL):** GPT-5 की इंटरनल रिट्रीवल टूल्स का उपयोग कर, लेखक ने विविध URL के लिए खोज और फेच प्रतिक्रिया जुटाई, और AI SEO एजेंट द्वारा विश्लेषण किया कि किसमें संरचित डेटा मौजूद है और किस प्रकार का है। इसमें flags थे जैसे has_sd (संरचित डेटा है या नहीं), schema_classes (Schema. org के टाइप्स), और snippets (search_raw, open_raw)। एक "LLM-जैसे-जज" मेथड ने Gemini 2. 5 Pro का उपयोग कर तीन मानदंड मापे: स्थिरता (स्निपेट का लंबाई वेरिएंस), संदर्भ प्रासंगिकता (कीवर्ड और फ़ील्ड कवरेज), और गुणवत्ता स्कोर (कीवर्ड की मौजूदगी, नामित संस्थाओं का पहचान, और schema के संकेत)। **गुप्त Wordlim क्वोटा:** GPT-5 एक अनुकूलनीय wordlim सीमा लागू करता है, जो कंटेंट की समृद्धि के अनुसार स्निपेट की लंबाई नियंत्रित करता है: - बिना संरचित pages ~200 शब्द - मार्कअप वाली संरचित सामग्री ~500 शब्द - सर्वोत्तम स्रोत 1000+ शब्द यह सीमा सारांश की तुलना में सृजन को प्रोत्साहित करती है, कॉपीराइट से बचाती है, और उत्तरों को पठनीय बनाती है। संरचित डेटा प्रभावी रूप से आपकी AI "दिखावटी क्वोटा" बढ़ाता है, जिससे अधिक विस्तृत AI प्रतिक्रियाएँ संभव हो पाती हैं। **परिणाम:** 1. **स्थिरता:** संरचित डेटा वाले पेजों से प्राप्त स्निपेट्स की लंबाई अधिक स्थिर और कम वेरिएंस वाली होती है—आउटपुट अधिक अनुमानित। यह इंगित करता है कि AI टाइप्ड, भरोसेमंद तथ्यों को पसंद करता है बजाय अनजाने HTML के। 2.
**संदर्भ सम्बन्धिता:** - रेसिपी जिसमें सही schema है, उनमें सामग्री में अधिक विस्तार से सामग्री और कदम होंगे। - ई-कॉमर्स स्निपेट्स में JSON-LD फ़ील्ड्स जैसे रेटिंग्स और ऑफर्स शामिल होते हैं, जो schema डेटा के सुनहरे संकेत हैं और उत्पाद की पहचान स्पष्ट बनाते हैं। - लेखों में लेखक, तिथि, और शीर्षक के समावेशन में मामूली सुधार होते हैं। 3. **गुणवत्ता स्कोर:** schema वाले पेज अधिक बेहतर स्कोर दिखाते हैं, विशेष रूप से रेसिपी और कुछ लेखों में। यह variance को कम कर देता है—AI सीमाओं के बीच एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ। **स्थिरता से आगे:** अधिक समृद्ध, मल्टी-एंटिटी संरचित डेटा वाले पेज लंबी, गाढ़ी स्निपेट्स उत्पन्न करते हैं। टाइप्ड और इंटरलिंक्ड तथ्यों से मॉडल उच्च-मूल्य वाली जानकारी को प्राथमिकता देना आसान हो जाता है, जिससे स्निपेट की उपयोगी लंबाई बढ़ जाती है। schema अभाव वाले पेज content uncertainty के कारण जल्दी truncation का शिकार हो सकते हैं। **Schema से रणनीति तक: SEO प्लेबुक** साइट्स को निम्नलिखित में विभाजित करना चाहिए: - **Entity Graph:** schema-आधारित संरचित डेटा, जैसे उत्पाद, ऑफर, श्रेणियाँ, स्थान। - **Lexical Graph:** FAQs और नीतियों जैसी टुकड़ों में सामूहिक, entity-लिंक्ड टेक्स्ट। यह दोहरा स्तर का दृष्टिकोण एक भरोसेमंद AI ढांचा (entities) और स्पष्ट מס्दार प्रत्यक्ष संदर्भ (textual evidence) प्रदान करता है, जो wordlim सीमाओं के भीतर अधिकतम सटीकता सुनिश्चित करता है। सुझाव: - मुख्य टेम्प्लेट्स (Recipe, Product + Offer, Article/NewsArticle) के लिए JSON-LD schema लागू करें। - Entity डेटा को विशेषताओं और FAQs जैसे टुकड़ों से लिंक करें। - सुनिश्चित करें कि HTML और JSON-LD के बीच मिलान हो, महत्वपूर्ण तथ्यों को प्रमुख और स्थिर बनाएं। - AI से जेनरेट हुई सारांश में वेरिएंस और कीवर्ड कवरेज की निगरानी करें, निरंतर अनुकूलन के लिए। **निष्कर्ष:** संरचित डेटा न तो औसत स्निपेट लंबाई बढ़ाता है, न ही सीधे रैंकिंग। लेकिन यह अभिप्रेतता बढ़ाता है, सारांश सामग्री को स्थिर बनाता है, और GPT-5 जैसे मॉडल में wordlim सीमाओं के तहत स्निपेट की गुणवत्ता और ब्रांड विजिबिलिटी सुधारता है। SEO और उत्पाद टीमों के लिए, संरचित डेटा अनिवार्य बुनियादी ढांचा है: HTML semantics को पहले ठीक करें, फिर semantic सटीकता और खोज योग्यता बढ़ाने के लिए संरचित डेटा जोड़ें। AI संचालित खोज में, semantics ही नई विजिबिलिटी की लड़ाई है। --- **अधिक पढ़ें:** - AI सर्च ऑप्टिमाइजेशन: संरचित डेटा को सुलभ बनाना - CMO गाइड टू स्कीमा: संरचित डेटा रणनीति लागू करना - AI युग में SEO *छवि स्रोत: TierneyMJ/Shutterstock*
संरचित डेटा कैसे AI सर्च स्निपेट की गुणवत्ता और SEO दृश्यता को मजबूत बनाता है
अलीबाबा ने हाल ही में Nvidia के साथ एक रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की है जिसका उद्देश्य अपने चल रहे डेटा सेंटर विस्तार का समर्थन करना और AI उत्पाद विकास को तेज करना है। यह सहयोग उस समय आया है जब बीजिंग वर्तमान में चीनी टेक कंपनियों को Nvidia के चिप्स खरीदने से रोकने के प्रतिबंधों के बीच है। इन नियामकीय बाधाओं के बावजूद, अलीबाबा स्पष्ट रूप से AI को अपने व्यवसाय के केंद्रित घटक के रूप में शामिल करने के लिए प्रतिबद्ध है, अपनी स्थापित खुदरा और थोक संचालन के साथ। अलीबाबा- Nvidia समझौते की विशेषताएँ कुछ हद तक अस्पष्ट हैं, विशेषकर जब बात हार्डवेयर खरीदारी की आती है। इस साझेदारी का एक मुख्य तत्व है कि अलीबाबा Nvidia के व्यापक फिजिकल AI सॉफ्टवेयर स्टैक को अपनी स्वदेशी प्लेटफार्म फॉर AI (PAI) में एकीकृत कर रहा है। यह दृष्टिकोण अलीबाबा को मौजूदा चिप अधिग्रहण प्रतिबंधों को भांपकर अपने AI पारिस्थितिकी तंत्र में सॉफ्टवेयर एकीकरण और विकास पर बल देने में मदद कर सकता है। Nvidia के सॉफ्टवेयर का लाभ उठाने के साथ-साथ, अलीबाबा अपनी स्वयं की स्वदेशी AI चिप्स और उच्च-प्रदर्शन नेटवर्किंग तकनीकों का विकास कर रहा है ताकि आवश्यक हार्डवेयर घटकों के लिए Nvidia जैसे आपूर्तिकर्ताओं पर निर्भरता कम की जा सके। यह दोहरा रणनीति अलीबाबा के बड़े लक्ष्य को दर्शाती है कि AI अवसंरचना और नवाचार में अपनी विशेषज्ञता और स्व-निर्भरता को गहरा किया जाए। हाल ही में अस्परा सम्मेलन में, अलीबाबा के सीईओ एड्डी वू ने विभिन्न उद्योगों में तेजी से बढ़ रहे AI अवसंरचना की मांग पर प्रकाश डाला। उन्होंने अगले साल के भीतर अलीबाबा के वैश्विक डेटा सेंटर नेटवर्क का विस्तार करने की महत्वाकांक्षी योजनाओं का उल्लेख किया, जिसमें ब्राजील, फ्रांस, नीदरलैंड्स, मेक्सिको, दक्षिण कोरिया, जापान, मलेशिया और दुबई में नए केंद्र स्थापित किए जाएंगे। इस विस्तार का उद्देश्य विश्वभर में बढ़ती AI आवश्यकताओं को पूरा करना है, जिसमें कम विलंबता, बेहतर कंप्यूटिंग शक्ति और मजबूत डेटा प्रबंधन सुनिश्चित किया जा सके। अलीबाबा क्लाउड इंटेलिजेंस की प्रमुख व्यक्तित्व डॉ
डिजिटल मार्केटिंग की तेजी से बदलती दुनिया में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एक परिवर्तनकारी उपकरण बन गई है जो अधिक व्यक्तिगत और प्रभावी सामग्री प्रदान करने में मदद कर रही है। एक बढ़ता हुआ रुझान इसमें शामिल है कि AI का उपयोग करके व्यापक उपभोक्ता डेटा का विश्लेषण किया जाए ताकि व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के अनुसार अनुकूलित वीडियो सामग्री बनाई जा सके। यह नवीनतापूर्ण तरीका ब्रांड संचार में क्रांति ला रहा है और साथ ही सहभागिता और रूपांतरण दरों को उल्लेखनीय रूप से बढ़ा रहा है। इस रणनीति के केंद्र में AI एल्गोरिदम होते हैं जो सोशल मीडिया, ब्राउज़िंग इतिहास, खरीद व्यवहार, और जनसांख्यिकीय विवरण जैसी जटिल डेटा सेटों को प्रोसेस करते हैं। मशीन लर्निंग और उन्नत विश्लेषण का उपयोग करके, विपणक उपभोक्ताओं के अनूठे रुझान और व्यवहारों की गहरी समझ प्राप्त करते हैं, जिससे वे बहुत ही लक्षित वीडियो अभियान डिजाइन कर सकते हैं जो दर्शकों के साथ भावनात्मक रूप से जुड़ते हैं। व्यक्तिगत वीडियो सामग्री स्वयं को एक संक्षिप्त डिजिटल क्षेत्र में अलग करती है क्योंकि यह सीधे व्यक्तिगत उपभोक्ता की जरूरतों को पूरा करती है। सामान्य विज्ञापनों के विपरीत, ये कस्टमाइज्ड वीडियो उत्पादों या सेवाओं को दर्शकों की रुचियों के अनुरूप दिखाते हैं, जिससे सकारात्मक प्रतिक्रिया की संभावना बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, जो व्यक्ति अक्सर बाहरी उपकरणों की खरीदारी करता है, उसे नवीनतम हाइकिंग उपकरणों का वीडियो मिल सकता है, जिसमें गतिशील दृश्य और प्रासंगिक परिदृश्य होते हैं, जो एक व्यक्तिगत संबंध बनाते हैं। AI संचालित व्यक्तिगतता की प्रभावशीलता मार्केटिंग मेट्रिक्स में निखर कर सामने आती है। इन रणनीतियों का उपयोग करने वाले ब्रांड अधिक सहभागिता देख रहे हैं क्योंकि उपभोक्ता उन्हें पसंद करने वाले वीडियो देखते हैं और लाइक, शेयर, या टिप्पणी के माध्यम से इंटरैक्ट करते हैं। इसके अलावा, रूपांतरण दरें भी उल्लेखनीय रूप से बढ़ती हैं क्योंकि सुव्यवस्थित संदेश दर्शकों को खरीद प्रक्रिया में सहजता से मार्गदर्शन करते हैं, जिससे बिक्री और ग्राहक निष्ठा बढ़ती है। कैम्पेन की सफलता को बढ़ावा देने के अलावा, AI प्रतिक्रिया चक्र भी प्रदान करता है, जिसमें दर्शक की इंटरैक्शन और व्यवहार का विश्लेषण किया जाता है, जिससे सिस्टम निरंतर सामग्री वितरण को सुधारते हैं और भविष्य के अभियानों का अनुकूलन करते हैं। यह पुनरावृत्तियां सीखने की प्रक्रिया व्यापारिक गतिविधियों को चुस्त बनाती हैं और विपणन प्रयासों को बदलते बाजार स्थितियों के बीच प्रासंगिक बनाए रखती हैं। इसके फायदों के बावजूद, AI-संचालित व्यक्तिगत वीडियो मार्केटिंग अपनाने में चुनौतियां भी हैं, मुख्य रूप से डेटा गोपनीयता और नियामक अनुपालन के संदर्भ में। विपणक को मजबूत डेटा संरक्षण उपाय लागू करने, डेटा उपयोग के बारे में पारदर्शिता बनाए रखने, और उपभोक्ताओं को उनके व्यक्तिगत जानकारी पर नियंत्रण देने की आवश्यकता है, ताकि विश्वास और सकारात्मक ब्रांड संबंध बनाए रह सकें। भविष्य में, AI, बिग डेटा और वीडियो तकनीक का मेल नए स्तर की रचनात्मकता और सटीकता का वादा करता है। रीयल-टाइम वीडियो कस्टमाइज़ेशन और इंटरैक्टिव अनुभव जैसी उभरती नवाचारें दर्शकों की व्यस्तता को और भी गहरा करने के लिए तैयार हैं। सारांश में, उपभोक्ता डेटा का विश्लेषण करने और व्यक्तिगत वीडियो सामग्री बनाने के लिए AI का उपयोग मार्केटिंग रणनीति में एक प्रमुख प्रगति है। अत्यंत प्रासंगिक और आकर्षक वीडियो प्रदान करके, जो व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के अनुरूप हैं, ब्रांड अधिक सहभागिता और बेहतर रूपांतरण दर प्राप्त करते हैं। जैसे-जैसे यह तकनीक विकसित होती जाएगी, AI-ड्राइव्ड व्यक्तिगतकरण को अपनाने वाले विपणक उपभोक्ताओं से बेहतर जुड़ाव स्थापित कर सकेंगे और डिजिटल युग में निरंतर विकास को प्रेरित कर सकेंगे।
वाल स्ट्रीट लगातार चेतावनी दे रहा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का व्यापार अत्यधिक गर्म हो सकता है, क्योंकि एआई से जुड़ी स्टॉक्स और कॉर्पोरेट खर्च ने रिकॉर्ड लाभ के महीनों के बाद तेजी पकड़ी है। चिंताएं बढ़ रही हैं कि यह बूम एक बुलबुले की तरह दिखने लगा है। जेपी मॉर्गन के सीईओ जेमी डिमॉन ने सावधानी पर बल दिया, और उच्च संपत्ति कीमतों को “चिंता का वर्ग” बताया। उन्होंने कहा कि जबकि उपभोक्ता खर्च जारी है और कंपनियां लाभदायक हैं, मूल्यांकन और क्रेडिट स्प्रेडส์ अत्यधिक हैं, और चेतावनी दी कि “बाजार में कई संपत्तियां” बुलबुले के क्षेत्र में प्रवेश कर रही हैं, जो संभावित और लाभ के बावजूद अतिरिक्त जोखिम प्रस्तुत करता है। निवेशक का उत्साह हालिया सैद्धांतिक डेटा में परिलक्षित होता है। बैंक ऑफ अमेरिका के ग्लोबल फंड मैनेजर सर्वेक्षण, जो मंगलवार को जारी हुआ, ने पहली बार “एआई इक्विटी बुलबुले” को वैश्विक सबसे बड़े खतरे के रूप में पहचाना। लगभग 200 फंड मैनेजर्स का सर्वेक्षण किया गया, जो लगभग 500 बिलियन डॉलर का प्रबंधन कर रहे हैं, और यह दिखाया कि नकद की मात्रा 3
सेल्सफोर्स ने अग्रणी AI कंपनियों OpenAI और Anthropic के साथ अपने भागीदारी को विस्तार दिया है ताकि उनके उन्नत AI मॉडल को अपने एजेंटफोर्स 360 प्लेटफार्म में शामिल किया जा सके। इस कदम का उद्देश्य उद्यम ग्राहकों को अत्याधुनिक AI टूल्स प्रदान करना है, जो परिचालन दक्षता और क्षमताओं को बढ़ाएं। मंगलवार को इसकी घोषणा की गई, यह पहल सेल्सफोर्स की प्रतिबद्धता को दर्शाती है कि वह अपने बिजनेस सॉफ्टवेयर सूट में नवीनतम AI को शामिल करे, जिससे बड़ी तेजी से हो रहे AI विकास का लाभ उठाकर कंपनी का उद्यम क्लाउड कंप्यूटिंग में नेतृत्व मजबूत हो सके। एजेंटफोर्स 360, जो सेल्सफोर्स का प्रमुख प्लेटफार्म है और इसे वैश्विक स्तर पर ग्राहक सहभागिता और संचालन को बढ़ावा देने के लिए लॉन्च किया गया है, अब OpenAI और Anthropic के उन्नत AI नवाचारों से लैस होगा। इस एकीकरण से व्यवसायों को जटिल वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित और अनुकूलित करने के नए अवसर मिलेंगे। OpenAI के साथ विस्तारित साझेदारी के जरिए, उपयोगकर्ता नवीनतम AI मॉडल का उपयोग कर सकेंगे, जिससे प्राकृतिक भाषा समझ, पूर्वानुमान विश्लेषण और स्वचालन में सुधार होगा, ताकि वे ग्राहक की आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा कर सकें और बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकें। सेल्सफोर्स ने साथ ही 'एजेंटफोर्स कॉमर्स' नामक नई सुविधा भी पेश की है, जो विक्रेताओं को AI-आधारित टूल्स के साथ सरल ऑनलाइन बिक्री का समर्थन करती है। यह क्षमता बिक्री प्रक्रियाओं का स्वचालन, ग्राहक की गहरी जानकारी और इन्वेंट्री प्रबंधन को आसान बनाती है, जिससे दक्षता और विकास में वृद्धि होती है। साथ ही, Anthropic के साथ साझेदारी में उनके क्लॉड भाषा मॉडल को एजेंटफोर्स 360 में शामिल किया गया है। ये मॉडल उन्नत भाषा निर्माण और समझ के लिए जाने जाते हैं, और ग्राहक सेवा, सामग्री निर्माण और अन्य व्यावसायिक कार्यों को सुगम बनाते हैं, जिनमें परिष्कृत AI समझ का लाभ मिलता है। OpenAI और Anthropic की तकनीकों का संयोजन सेल्सफोर्स के विश्वास, मापनेयोग्य और नैतिक उद्यम AI समाधानों पर केंद्रित होने को दर्शाता है। इन अग्रणी AI मॉडलों का इंटीग्रेशन करके, एजेंटफोर्स 360 एक बहुमुखी प्लेटफार्म बन जाता है जो विभिन्न उद्योग की जरूरतों को पूरा करता है। यह विस्तार एक व्यापक उद्यम सॉफ्टवेयर प्रवृत्ति को दर्शाता है, जिसमें AI को सीधे उत्पादों में समाहित किया जा रहा है, और सेल्सफोर्स भारी निवेश कर नवीनतम नवाचारों को लाने का प्रयास कर रहा है ताकि व्यवसाय डिजिटल बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक रह सकें। सेल्सफोर्स का दृष्टिकोण जिम्मेदार AI तैनाती पर भी केंद्रित है, जिसमें वे संगठनों के साथ मिलकर काम कर रहे हैं जो सुरक्षित और नैतिक AI विकास के लिए प्रतिबद्ध हैं, ताकि शक्ति वाला उपकरण विश्वास और पारदर्शिता बनाए रखें। उद्योग विश्लेषकों का मानना है कि उन्नत एजेंटफोर्स 360 स्वचालन से परिचालन कुशलता में सुधार करेगा, ग्राहक जानकारी को गहरा करेगा और निर्णय लेने में तेजी लाएगा, जिससे अधिक व्यक्तिगत और उत्तरदायी इंटरैक्शन होंगे, जिससे वफादारी और राजस्व बढ़ेगा। आगे देखकर, उम्मीद है कि सेल्सफोर्स इन AI सहयोगों को जारी रखेगा ताकि नवाचार को बढ़ावा दिया जा सके और बदलते व्यावसायिक चुनौतियों का सामना किया जा सके। यह प्रतिबद्धता औद्योगिक मान्यताओं को रेखांकित करती है कि AI आधुनिक उद्यम सॉफ्टवेयर का अभिन्न हिस्सा बन गया है। संक्षेप में, सेल्सफोर्स का OpenAI और Anthropic के साथ विस्तारित गठजोड़ उद्यम प्लेटफार्मों में नवीनतम AI प्रौद्योगिकियों को शामिल करने में एक महत्वपूर्ण प्रगति है। इन अग्रणी डेवलपर्स के भाषा मॉडल को एजेंटफोर्स 360 में शामिल कर, सेल्सफोर्स एक शक्तिशाली AI-संचालित टूलकिट प्रदान करता है, जो व्यवसायों को उनके डिजिटल परिवर्तन में सशक्त बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नई विशेषताएँ दक्षता बढ़ाने, ग्राहक सहभागिता सुधारने और एजेंटफोर्स कॉमर्स के माध्यम से व्यापारी समर्थन प्रदान करने का वादा करती हैं, जिससे सेल्सफोर्स का उद्यम AI समाधान में नेतृत्व और मजबूत होता है।
SMM समाचार, 26 जून: जैसे-जैसे जनरेटिव AI तकनीक成熟 हो रही है और डेटा केंद्र निर्माण तेज हो रहा है, छोटे दूरी के हाई-स्पीड इंटरकनेक्शन पर कॉपर केबल की मांग में भारी बढ़ोतरी हुई है। उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MIIT) ने हाल ही में "कंप्यूटिंग पावर इंटरकनेक्शन और इंटरऑपरेबिलिटी के लिए एक्शन प्लान" जारी किया है, जिसमें दक्ष अवसंरचना कनेक्टिविटी पर जोर दिया गया है। छोटे दूरी वाले डेटा केंद्र ट्रांसमिशन के लिए आवश्यक उच्च गति कॉपर केबल को विशेष नीति समर्थन मिलने की उम्मीद है। Nvidia ने बुधवार को फिर से दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनी का स्थान प्राप्त किया, AI के आसपास मजबूत बाजार आशावाद के कारण। वॉल स्ट्रीट विश्लेषकों का मानना है कि Nvidia "AI स्वर्ण इस्पात तरंग" का लाभ उठाएगा, Loop Capital के लक्ष्य मूल्य को $175 से बढ़ाकर $250 (+40%) करने और Micron Technology के मजबूत चिप प्रदर्शन से प्रेरित होकर, जो Nvidia के AI त्वरक के लिए महत्वपूर्ण है। इस भावना ने चिप स्टॉक्स और कॉपर केबल इंटरकनेक्शन से संबंधित शेयरों को भी मजबूत किया है; 26 जून को 13:14 बजे तक, उच्च गति कॉपर केबल क्षेत्र में 1
सोर 2, एक उन्नत वीडियो एआई तकनीक, जिसे ओपनएआई द्वारा विकसित किया गया है, लॉन्च के बाद से तेजी से विवाद का स्रोत बन गया है। इसकी अत्यधिक वास्तविक और प्रभावशाली वीडियो बनाने की क्षमता की प्रशंसा की जा रही है, लेकिन साथ ही यह कई नैतिक मुद्दों और पर्यावरणीय प्रभावों के कारण गंभीर आलोचनाओं का सामना कर रहा है। आलोचकों ने उन वीडियो पर गंभीर चिंता जताई है जो बिना अनुमति कॉपीराइट सामग्री का उल्लंघन करते हैं, प्रसिद्ध हस्तियों से जुड़े कल्पनाशील परिदृश्यों को दर्शाते हैं, और सबसे ज्यादा चिंता की बात यह है कि ये वीडियो डीपफेक बनाकर मृत सार्वजनिक व्यक्तियों जैसे रॉबिन विलियम्स और स्टीफन हॉकिंग का अपमान करते हैं। इन डीपफेक ने नैतिक सीमाएं लांघने और प्रिय व्यक्तियों की विरासत का शोषण करने के लिए व्यापक निंदा प्राप्त की है। सोर 2 से जुड़े नैतिक मुद्दे इसके पर्यावरणीय परिणामों से भी जटिल हो गए हैं। यह एआई भारी मात्रा में कंप्यूटेशनल शक्ति की मांग करता है, जिससे बहुत अधिक ऊर्जा का प्रयोग होता है। इसके अलावा, सर्वर होस्ट करने वाले डेटा केंद्र संयंत्रों में कूलिंग के लिए大量 मात्रा में पानी की खपत होती है। इस संसाधनों के अत्यधिक उपयोग से पता चलता है कि उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों को बड़े पैमाने पर तैनात करने पर छुपे हुए पारिस्थितिकी लागतें भी जुड़ी हुई हैं। पर्यावरण समर्थक और जागरूक नागरिक दोनों ही ऐसी प्रथाओं की स्थिरता को लेकर चिंताएं व्यक्त कर रहे हैं, खासकर जब एआई का विकास तेजी से बढ़ रहा है। ओपनएआई ने इन समस्याओं का समाधान करने के लिए कुछ सुरक्षा उपाय भी पेश किए हैं। उदाहरण के तौर पर, सोर 2 से बनाए गए वीडियो में उनके एआई स्रोत का संकेत देने वाले वॉटरमार्क दिखाई देते हैं। इसके अलावा, ओपनएआई मृत लोगों के परिवारों को यह विकल्प भी देता है कि उनके व्यक्तित्व का उपयोग डीपफेक सामग्री में न हो, ताकि उनकी निजता और गरिमा का सम्मान सुनिश्चित किया जा सके। इन उपायों के बावजूद, अधिक सख्त नियमों और नियंत्रण की मांग मजबूत हो रही है। विशेषज्ञ और नीति निर्माता ओपनएआई और समान संस्थानों से आग्रह कर रहे हैं कि वे अधिक मजबूत सुरक्षा उपाय अपनाएं ताकि दुरुपयोग से बचा जा सके और जनता का भरोसा बन रहा रहे। विशेषज्ञों की एक मुख्य चिंता यह है कि सोर 2 का दुरुपयोग फर्जी जानकारी फैलाने के लिए किया जा सकता है। इसकी वास्तविकता जैसी वीडियो बनाने की क्षमता के कारण, इसका उपयुक्त उपयोग गलत नैरेटिव बनाने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे सत्य को कमजोर किया जा सकता है और सामाजिक अशांति फैल सकती है। सार्वजनिक हस्तियों द्वारा न करने वाली बातों या करने वाली क्रियाओं का भ्रामक और प्रभावशाली वीडियो बनाना जानकारी की ईमानदारी और सार्वजनिक संवाद के लिए गंभीर खतरा है, जिससे दुर्भावनापूर्ण तत्वों को राय को प्रभावित करने या राजनीतिक प्रक्रियाओं में हस्तक्षेप करने का अवसर मिल सकता है। ओपनएआई एक चौराहे पर खड़ा है, जहां वह सोर 2 की नवाचार क्षमता को नए सार्वजनिक परीक्षण और नैतिक दुविधाओं के बीच संतुलित कर रहा है। कम्पनी को वित्तीय स्थिरता से भी संबंधित चुनौतियों का सामना करना पड़ा रहा है, क्योंकि इस अत्यंत शक्तिशाली तकनीक का संचालन और उन्नयन महंगा होता जा रहा है। हितधारक ओपनएआई से आग्रह कर रहे हैं कि वह ऐसी रणनीतियों का विकास करे जो सामाजिक प्रभावों का समुचित प्रबंधन कर सके। जनता के साथ पारदर्शी संवाद, नियामक निकायों के साथ सहयोग तथा जिम्मेदार एआई विकास में निवेश, इन सामाजिक और नैतिक जटिलताओं का समाधान खोजने के लिए अनुशंसित कदम हैं। सारांश में, जबकि सोर 2 वीडियो एआई तकनीक में एक बड़ा उपलब्धि है, इसकी सार्वजनिक शुरुआत ने उन महत्वपूर्ण चिंताओं को उजागर किया है जिनका समाधान आवश्यक है। नैतिक मुद्दे, पर्यावरणीय प्रभाव और दुरुपयोग के खतरे इस आधुनिक एआई नवाचार की जटिलता को प्रदर्शित करते हैं। समाज इन चुनौतियों का सामना करते हुए, ओपनएआई और इसी तरह की अन्य संस्थाएं भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इसके दैनिक जीवन में योगद��ान को आकार देंगी। सतत संवाद, मजबूत नैतिक ढांचे और जिम्मेदार विकास के अभ्यास इन तकनीकों के लाभों का उपयोग करते हुए उनके खतरों को कम करने के लिए अत्यंत आवश्यक हैं।
व्यक्तिगत विपणन आज के व्यापारिक वातावरण में एक बुनियादी रणनीति बन गई है, जो ग्राहक सहभागिता को बढ़ाती है और उद्योगों में विकास को प्रोत्साहित करती है। व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और व्यवहारों के अनुसार विपणन प्रयासों को कस्टमाइज़ करके, कंपनियां मजबूत संबंध बनाती हैं, परिवर्तन की दर को बढ़ाती हैं और ग्राहक संतुष्टि में सुधार करती हैं। पारंपरिक व्यक्तिगतरण मुख्य रूप से सिफारिश प्रणाली और लक्षित विज्ञापनों पर केंद्रित था, जो प्रभावी साबित हुए हैं। हालांकि, व्यक्तिगतरण का विस्तार करके व्यक्तिगत ऑफर जेनरेशन को शामिल करने का अवसर मिलता है ताकि विपणन परिणामों में और भी सुधार हो सके। हालिया शोध से ज्ञात हुआ है कि अच्छी तरह से क्रियान्वित व्यक्तिगतरण रणनीतियों से आय में 40 प्रतिशत तक की वृद्धि हो सकती है, जो टेलर्ड मार्केटिंग ऑफर्स बनाने के लिए उन्नत और सटीक मॉडल विकसित करने के महत्व को उजागर करता है। इन प्रगति के जवाब में, SLM4Offer नामक एक नया फ्रेमवर्क पेश किया गया है, जो जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करके व्यक्तिगत ऑफर्स बनाने के लिए बनाया गया है। यह Google के पूर्व-प्रशिक्षित टाइ-छोटी (60M पैरामीटर) इंस्टेंस्ड एनकोडर-डिकोडर भाषा मॉडल T5-Small पर आधारित है, जिसे व्यक्तिगत ऑफर निर्माण के लिए एक परिष्कृत विरोधी शिक्षण तकनीक का उपयोग कर फाइन-ट्यून किया गया है, जो पारंपरिक पर्यवेक्षित तरीकों से अलग है। इसकी मुख्य नवाचार ट्रैनींग के दौरान InfoNCE (इन्फॉर्मेशन नॉइज़-कॉन्सट्रास्टिव एस्टीमेशन) लॉस फ़ंक्शन का उपयोग है, जो ग्राहक व्यक्तित्व एम्बेडिंग—जो ग्राहक के लक्षण और प्राथमिकताओं के अमूर्त प्रतिनिधि हैं—को साझा लैटेंट स्पेस में संबंधित ऑफ़र्स के साथ समंजित करता है। इस मेलजोल से मॉडल को विशिष्ट ग्राहक प्रोफ़ाइल के लिए सबसे उपयुक्त ऑफर्स पहचानने में मदद मिलती है, जिससे टारगेटिंग की सटीकता बढ़ती है। विरोधी शिक्षण (Contrastive Learning) प्रशिक्षण के दौरान लैटेंट स्पेस को गतिशील रूप से पुनर्निर्मित करता है, जिससे मॉडल को विभिन्न ग्राहक वर्गों और ऑफर्स के बीच संबंधों की सूक्ष्म समझ विकसित करने में मदद मिलती है। यह अनुकूलन मॉडल की सामान्यता और समग्र प्रदर्शन को सुधारता है। SLM4Offer का मूल्यांकन करने के लिए, इसे एक सिंथेटिक रूप से निर्मित डेटा सेट पर फाइन-ट्यून और परीक्षण किया गया, जो वास्तविक ग्राहक व्यवहार और ऑफर स्वीकार करने के पैटर्न को प्रतिरूपित करता है। प्रयोगात्मक परिणामों से पता चला कि पारंपरिक पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग मॉडल की तुलना में ऑफर स्वीकार दर में 17 प्रतिशत की वृद्धि हुई है। ये निष्कर्ष दिखाते हैं कि जेनरेटिव AI मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग में विरोधी उद्देश्य (Contrastive Objectives) को शामिल करना व्यक्तिगत मार्केटिंग को आगे बढ़ाने के लिए बहुत प्रभावी हो सकता है। SLM4Offer जैसी तकनीकों का उपयोग करके व्यवसाय अधिक प्रासंगिक और आकर्षक ऑफर्स प्रदान कर सकते हैं, जिससे जुड़ाव और परिवर्तन की दरें बढ़ती हैं। जैसे-जैसे व्यक्तिगत विपणन विकसित हो रहा है, जेनरेटिव AI मॉडल्स के साथ विरोधी शिक्षण का समावेशन एक महत्वपूर्ण प्रगति है, जो न केवल अधिक प्रभावी अभियानों को संभव बनाता है बल्कि ग्राहक प्राथमिकताओं और निर्णय प्रक्रिया की गहरी समझ भी प्रदान करता है। भविष्य में, इन मॉडलों को विविध उद्योगों और ग्राहक जनसांख्यकों के लिए विस्तारित किया जाएगा, जिनसे इनकी क्षमताएं और भी सुस्पष्ट होंगी और उनके प्रभाव का विस्तार होगा। सारांश में, SLM4Offer दिखाता है कि कैसे जेनरेटिव AI और विरोधी शिक्षण को मिलाकर व्यक्तिगत मार्केटिंग कोTransform किया जा सकता है। पारंपरिक तरीकों से आगे बढ़कर और गहन डेटा-संचालित विधियों को अपनाकर, व्यवसाय नए विकास के अवसर खोज सकते हैं और ग्राहक संबंध मजबूत बना सकते हैं, जिससे प्रतिस्पर्धात्मक बाजार में स्थायी सफलता मिलती है।
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