UC Berkeley ke professor Stuart Russell aur postdoctoral scholar Michael Cohen ke anusar, agar nirodh na kiya jaaye toh shaktishaali AI systems manav jeevan ke liye ek astitva sankat ban sakte hain. Unka maanana hai ki samajh AI se sambandhit samasyaon ka saamna kar raha hai, jaise aprachar aur algorithmic bias, jabki AI suraksha par sambandhit shodh pichhe reh gaya hai. Pramukh lakshyaon aur majboot niyantran ke mechanisms ke bina, AI systems manav niyantran se bach sakte hain aur manav ke hit ke khilaaf kaam kar sakte hain. Russell aur Cohen ka maanana hai ki takniki companiyon ko AI systems ki suraksha ko pehle se hi mahatva dena chahiye, tabhi ve bazaar mein pravesh karein.
Ve AI manav niyantran se bachne ki sambhavnaon ko vichar karte hain aur taiselibhaan is tarah ke scenario ko rokne ke liye neetiyan aur niyantran ki prashasanik sujhav dete hain. Unki salah hai ki "red lines" ko lagu karna chahiye, jo AI systems ke liye kabhi bhi nahi honi chahiye, jaise ki bina anumati ke khud ko replicate karna ya khadya sashakt hathiyaron ke nirman mein aatankwadiyon ki sahayata karna. Vartaman mein US mein ainthik neiyamak roop bahut seemit hain, jahan par pravandhan ke aavedan ki vyavastha pramukh dhyan di gayi hai. Halaanki, US aur anya deshon ko advanced AI systems ke sambhavtahar impact ko vichar karne ki avashyakta hai, jisse manav jeevan aur sabhyata ka nirantar anugaman ho sake.
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गूगल क्लाउड ने एक प्रमुख साझेदारी की घोषणा की है जिसमें प्रमुख AI कंपनी Anthropic के साथ मिलकर गूगल के TPU (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) चिप्स का उपयोग आगामी संस्करणों के Anthropic के क्लाउड AI मॉडल्स के प्रशिक्षण के लिए करने का निर्णय लिया गया है। यह समझौता दोनों कंपनियों के बीच सहयोग को दर्शाता है, ताकि शक्तिशाली क्लाउड कंप्यूटिंग ढांचे का प्रयोग कर AI तकनीक को आगे बढ़ाया जा सके। Anthropic को गूगल क्लाउड से एक मिलियन तक TPU चिप्स तक पहुंच मिलेगी, जिससे उसकी AI मॉडल प्रशिक्षण क्षमता में काफी वृद्धि होगी, जो उसके मुख्य उत्पादों के केंद्र में हैं। गूगल द्वारा विकसित TPUs विशेष हार्डवेयर हैं जो मशीन लर्निंग वर्कलोड को तेज गति और अधिक दक्षता के साथ संचालित करते हैं, सामान्य प्रोसेसर की तुलना में। Anthropic पहले ही Google Cloud की संरचना का उपयोग AI अनुसंधान और विकास के लिए कर रहा है, और यह समझौता उस संबंध को और मजबूत बनाता है, जिससे अभूतपूर्व पैमाने पर प्रशिक्षण संभव हो सके। Anthropic के CFO कृष्णा राव ने इस रणनीतिक साझेदारी के प्रति उत्साह व्यक्त करते हुए कहा कि यह ग्राहकों के लिए फॉर्च्यून 500 कंपनियों से लेकर अत्याधुनिक टेक फर्मों तक लाभकारी है। Google के TPUs का उपयोग करने से Anthropic के इनोवेशन चक्र में तेजी आएगी, जिससे अधिक शक्तिशाली, कुशल और भरोसेमंद AI समाधान प्राप्त होंगे। यह साझेदारी Google की विशेषज्ञता और सिद्ध क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाते हुए बड़े पैमाने पर AI प्रशिक्षण के लिए एक मजबूत, स्केलेबल प्लेटफॉर्म प्रदान करती है। यह सहयोग Anthropic की वैश्विक स्तर पर AI तकनीकों को तैनात करने की क्षमता को भी तेज करता है। हार्डवेयर से परे, Google Cloud व्यापक समर्थन प्रदान करता है—डेटा प्रबंधन, सुरक्षा और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क—जिससे Anthropic अपनी मूल AI विकास पर ध्यान केंद्रित कर सके, जबकि संरचना का भार नहीं पड़ेगा। Google Cloud के CEO थॉमस कुरियन ने इस साझेदारी को Google की AI नवाचार के प्रति प्रतिबद्धता का प्रतीक बताया। उन्होंने कहा कि Google का उन्नत इंफ्रास्ट्रक्चर में निरंतर निवेश और Anthropic जैसे नेताओं के साथ मिलकर काम करना AI के भविष्य को आकार देने की दिशा में महत्वपूर्ण है। यह सहयोग Google Cloud के मिशन का उदाहरण है, जिसका उद्देश्य डेवलपर्स और कंपनियों को परिवर्तनकारी AI अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बनाना है। दोनों मिलकर AI की सीमाओं को पार करने और उद्योग को प्रभावित करने वाले समाधान प्रदान करने का लक्ष्य रख रहे हैं। इस समझौते से Google Cloud की AI क्लाउड सेवाओं में नेतृत्व की स्थिति मजबूत होती है और Anthropic को तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा करने में सहायता मिलती है, जिसमें शक्तिशाली गणना संसाधनों का होना आवश्यक है। TPU पहुंच का विस्तार Claude मॉडल के अधिक परिष्कृत संस्करण विकसित करने में मदद करेगा, जिससे प्राकृतिक भाषा समझ, तर्क और कुल मिलाकर प्रदर्शन में सुधार होगा। अधिक कंप्यूटिंग शक्ति से प्रशिक्षण चक्र तेज होंगे, जिससे नई सुविधाओं का तेजी से परीक्षण और इंटीग्रेशन संभव हो सकेगा। यह साझेदारी उद्योग में क्लाउड प्रदाताओं और AI कंपनियों के बीच सहयोग का एक व्यापक रुख भी दर्शाती है, जिसमें AI अनुसंधान का अनुभव और उन्नत संरचना मिलकर AI एप्लिकेशन को प्रभावी ढंग से स्केल कर रहे हैं। ये गठबंधन नई तकनीक मानकों की स्थापना कर रहे हैं। सारांश में, Google Cloud-Anthropic समझौता AI विकास और इसके तैनाती में एक माइलस्टोन है। अधिक से अधिक TPU चिप्स तक पहुंच के साथ, Anthropic अपने इनोवेशन पाइपलाइन को बढ़ावा दे सकता है और उन्नत AI समाधान प्रदान कर सकता है। Google Cloud का AI इंफ्रास्ट्रक्चर में निरंतर निवेश और रणनीतिक साझेदारी AI के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे, जो व्यवसायों और समाजों दोनों के लिए नई खोज और अनुप्रयोग लाएंगे।
18 अक्टूबर 2025 को अमेरिका में राष्ट्रव्यापी “नो किंग्स” विरोध प्रदर्शनों के दौरान, राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रंप ने अपने मंच, ट्रुथ सोशल पर एक विवादास्पद एआई-निर्मित वीडियो पोस्ट किया। इस फुटेज में उन्हें एक फाइटर जेट उड़ाते हुए दिखाया गया, जिसमें उन्होंने ताज पहना हुआ था, जो खुद को एक वंशवादी के रूप में प्रतीकित करता है। वीडियो में जेट demonstrators पर भूरे रंग का तरल छोड़ता है, जिसे व्यापक रूप से मल मुद्रित किया गया है। उल्लेखनीय है कि प्रदर्शनकारी और वामपंथी प्रभावशाली Harry Sisson को भीड़ में दिखाया गया है। इस वीडियो ने भारी आलोचना का सामना किया। आलोचकों ने इसके अनियमित और उत्तेजक चित्रण की निंदा की। हाउस माइनॉरिटी लीडर हकीम जेफरीज ने राष्ट्रपति के कार्यों की कड़ी निंदा करते हुए इसे ऑफिस के अनुकूल न मानते हुए कहा कि सार्वजनिक मंच पर ऐसी उत्तेजक हरकतें सेना प्रमुख के रूप में एक नेता के लिए अस्वीकार्य हैं, और इससे खतरे बढ़ सकते हैं। इस वीडियो में प्रसिद्ध गायक केनी लोगिंस का गीत “डेंजर ज़ोन” का इस्तेमाल किया गया, लेकिन उस अनुमति के बिना। लोगिंस ने सार्वजनिक रूप से इस अनधिकृत प्रयोग पर गुस्सा जताया, नैतिक और कानूनी चिंता व्यक्त की कि बिना सहमति के कॉपीराइटेड सामग्री का राजनीतिक रूप से संवेदनशील संदर्भ में उपयोग किया जाए। विपरीत रूप से, हाउस स्पीकर माइक जॉनसन ने ट्रंप का समर्थन किया, इसे एक व्यंग्यात्मक राजनीतिक टिप्पणी के रूप में वर्णित कर बताया कि यह एआई तकनीक का उपयोग करके प्रदर्शन पर एक महत्वपूर्ण टिप्पणी है, न कि किसी हानिकारक कार्य का समर्थन। अधिक जांच में पता चला कि इस वीडियो का निर्माण एक अनिर्दिष्ट राइट-विंग एआई-मेमे जेनरेटर द्वारा किया गया है, जिसमें "@xerias_x" उपयोगकर्ता नाम का वॉटरमार्क दिख रहा था। इस खाते की प्रोफ़ाइल इमेज में ट्रंप को Pepe the Frog के रूप में दिखाया गया था, जो विवादास्पद राजनीतिक प्रतीकों से भरा एक मैम है, जिससे वीडियो की प्रतिक्रिया और व्याख्या और जटिल हो गई। एक अभूतपूर्व कदम के रूप में, इस वीडियो को ना केवल राष्ट्रपति ट्रंप के निजी सोशल मीडिया खातों पर साझा किया गया, बल्कि आधिकारिक अमेरिकी सरकार के सोशल मीडिया चैनलों के माध्यम से भी प्रसारित किया गया, जिससे यह बहस छिड़ गई कि सरकार के प्लेटफॉर्म पर राजनीतिक रूप से पक्षपातपूर्ण या भड़काऊ सामग्री का वितरण उपयुक्त है या नहीं। इस घटना ने राजनीतिक विमर्श में एआई के नैतिक उपयोग पर व्यापक चर्चा को जन्म दिया है, जिसमें सवाल उठे हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता से निर्मित सामग्री का विनियमन कैसे हो, सार्वजनिक हस्तियों की जिम्मेदारी क्या हो, और यह जनता का भरोसा कैसे कम कर सकती है तथा समाज में विभाजन को कैसे गहरा कर सकती है। “नो किंग्स” विरोध प्रदर्शन खुद एक महत्वपूर्ण आंदोलन हैं जो लोकतांत्रिक सिद्धांतों, प्राधिकरण के विरोध, और नेताओं से जवाबदेही की मांग को बढ़ावा देते हैं। इन घटनाओं ने विभिन्न कार्यकर्ताओं और प्रभावशाली लोगों का एक शक्तिशाली गठबंधन बनाया है, जिससे पूरे देश में राजनीतिक बहस तेज हो गई है। अंततः, राष्ट्रपति ट्रंप का यह एआई-निर्मित वीडियो 2025 में तकनीक, राजनीति और संस्कृति के मिलन का प्रतीक बन गया है, जो उभरते हुए एआई उपकरणों की शक्ति और चुनौतियों दोनों को दर्शाता है। इस विवाद ने नैतिक चिंतन की तत्काल आवश्यकता को उजागर किया है कि जब प्रभावशाली नेताओं द्वारा सार्वजनिक मंच पर इसका उपयोग किया जाए तो AI की भूमिका कैसी हो।
ल्यू लीहोंग, पार्टी नेतृत्व समूह के सचिव और राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो के निर्देशक, ने हाल ही में दो प्रमुख स्मार्ट टेक्नोलॉजी कंपनियों—रीमैन इंटेलिजेंट टेक्नोलॉजी कंपनी, लिमिटेड और गैलेक्सी यूनिवर्सल रोबोट्स कंपनी, लिमिटेड का विस्तृत सर्वेक्षण किया। इस यात्रा से राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो की कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास और अनुप्रयोग को उन्नत करने के प्रति प्रतिबद्धता झलकती है, खासकर अभिव्यक्त बुद्धिमत्ता (embodied intelligence) में—यह AI का भौतिक रोबोटिक्स के साथ मिलकर ऐसी मशीनें बनाना है जो वास्तविक दुनिया के साथ संवाद कर सकें। सर्वेक्षण के दौरान, ल्यू ने उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट्स की AI प्रगति में महत्वपूर्ण भूमिका पर ज़ोर दिया। उन्होंने कहा कि जहां भी "AI+" का विचार फैलता है—AI को अन्य क्षेत्रों के साथ मिलाकर—उन्हें बेहतर डेटा सेट्स का निर्माण और विकास भी समानांतर रूप से करना चाहिए। डेटा को नवाचार और अभिव्यक्त बुद्धिमत्ता में सफलताओं का आधारभूत संसाधन माना जाता है। ल्यू के नेतृत्व में, राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो इस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने का लक्ष्य रखता है, विशेष रूप से उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट्स के विकास और प्रावधान को प्राथमिकता देते हुए, जो अभिव्यक्त बुद्धिमत्ता उद्योग के अनुकूल हों। इस रणनीति का उद्देश्य क्षेत्र को अनुसंधान से व्यावहारिक, बाजार-तैयार अनुप्रयोगों की ओर तेजी से बढ़ावा देना है। इस दृष्टिकोण का केंद्रीय ध्यान दोनों ही, सिमुलेशन और वास्तविक डेटा के मानकीकरण, व्यावहारिकता, और उत्पादकता को बढ़ावा देना है। मानकीकरण का मतलब है कि डेटा सेट्स को स्थापित प्रोटोकॉल के अनुरूप बनाया जाए ताकि वे प्लेटफार्मों के बीच सहज इन्टीग्रेशन सुनिश्चित कर सकें। व्यावहारिकता का अर्थ है कि डेटा का संबंध वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों से हो, जिससे AI मॉडल की कार्यक्षमता बेहतर बन सके। उत्पादकता में बदलाव करके, डेटा सेट्स को ऐसे सामग्रियों में बदला जाए जो सीधे व्यवसाय प्रक्रियाओं, नवाचारों, और बाजार प्रतिस्पर्धा का समर्थन कर सकें। इन डेटा संसाधनों को उन्नत कर, राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो का उद्देश्य डेटा के बाज़ार में उतारने और उनके मूल्यांकन को अधिकतम करना है—ताकि उद्यम डेटा-संचालित अंतर्दृष्टियों का उपयोग कर कार्यप्रणालियों में सुधार कर सकें और नवीन उत्पाद व सेवाएँ विकसित कर सकें। अपनी यात्रा के दौरान, ल्यू ने उद्योग विशेषज्ञों और कंपनी प्रतिनिधियों के साथ बातचीत की, जिससे उन्हें स्मार्ट टेक्नोलॉजी में वर्तमान चुनौतियों और अवसरों को समझने का मौका मिला। इन चर्चाओं में सरकार, अनुसंधान संस्थानों, और निजी उद्यमों के बीच सहयोग की आवश्यकता पर बल दिया गया, ताकि मजबूत डेटा अवसंरचना का निर्माण किया जा सके और नवाचार को प्रोत्साहित किया जा सके। रीमैन इंटेलिजेंट टेक्नोलॉजी और गैलेक्सी यूनिवर्सल रोबोट्स स्मार्ट सिस्टम में ध्यान केंद्रित करने वाली AI-रोबोटिक्स प्रविष्टियों में प्रसिद्ध नेता हैं, जो जटिल, सटीक और अनुकूलनीय कार्यों में सक्षम हैं। इन कंपनियों के इनसाइट्स राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो की नीतियों को प्रभावित करेंगी, ताकि अभिव्यक्त बुद्धिमत्ता में सतत विकास का समर्थन किया जा सके। ल्यू का यह दौरा सरकार की उस प्रतिबद्धता का भी प्रतीक है जो हाई-टेक उद्योगों को विकसित कर पारंपरिक क्षेत्रों को बदलने और आर्थिक विकास में महत्वपूर्ण योगदान देने में मदद कर सकता है। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट्स पर बल देकर, राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो खुद को एक प्रमुख नवाचार समर्थक के रूप में स्थापित कर रहा है, जिससे चीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स के क्षेत्र में अग्रणी बना रहे। भविष्य की योजनाओं में, ब्यूरो डेटा-साझाकरण भागीदारी को प्रोत्साहित करने, उन्नत डेटा संग्रहण और प्रोसेसिंग तकनीकों में निवेश करने, और डेटा सुरक्षा व गोपनीयता सुनिश्चित करने वाले ढाँचों के निर्माण जैसी लक्षित पहलों का क्रियान्वयन करेगा। इन प्रयासों का उद्देश्य एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण है, जिसमें डेटा के माध्यम से रोबोटिक्स और उससे आगे की AI अनुप्रयोगों को गति मिले। अंत में, ल्यू लीहोंग के हालिया सर्वेक्षण ने फिर से प्रमाणित किया कि उच्च गुणवत्ता वाले डेटा सेट्स AI+ परिदृश्य में रणनीतिक महत्व रखते हैं और अभिव्यक्त बुद्धिमत्ता के विकास के लिए मंच तैयार कर रहे हैं। डेटा मानकीकरण, व्यावहारिकता, और उत्पादकता पर ध्यान केंद्रित कर, राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो का लक्ष्य है कि उद्यम अधिक तेज़ी और कुशलता से नवाचार कर सकें, जिससे प्रौद्योगिकी के अगले चरण और आर्थिक प्रगति को प्रेरित किया जा सके।
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आपके पास हाल ही में मार्केटसैंडमर्केट्स की रिपोर्ट में बिक्री और विपणन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बाजार में तेजी से वृद्धि का उल्लेख है, जिसमें 2025 में यह 57
एली केली, इंटेंटीसिफाई की सीएमओ, यह जांचती हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कैसे इरादा डेटा के उपयोग में क्रांति ला रही है और बी2बी मार्केटिंग में सटीकता को खोल रही है। यह लेख इनसाइट जैम, जो मानव-एआई संवाद को सशक्त बनाने वाली एक एंटरप्राइज आईटी समुदाय है, में प्रकाशित हुआ था। इसमें बताया गया है कि एआई का परिवर्तनकारी प्रभाव उद्योगों में कैसे है—विशेषकर बी2बी मार्केटिंग में—जो रणनीतियों और व्यवसाय मॉडल को नया आकार दे रहा है। परंपरागत रूप से, बी2बी विपणक संभावित खरीदारों की पहचान करने और अभियान को अनुकूलित करने के लिए इरादा डेटा पर निर्भर थे। एआई इस प्रक्रिया को बेहतर बनाता है, क्योंकि यह विशाल डेटा सेट का विश्लेषण कर सटीक पैटर्न और खरीदार के संदर्भ को उजागर करता है। इससे विपणक को खरीददार समूहों की बिक्री चक्र में स्थिति को बेहतर समझने का मौका मिलता है, जिससे स्केलेबल अभियान और लक्षित दर्शकों की बेहतर पहचान संभव होती है। जैसा कि खरीदारी व्यक्तियों से समूहों की ओर स्थानांतरित हो रही है, विशेष रूप से जटिल और विकसित होते परिदृश्य में, एआई-संचालित इरादा डेटा सफल गो-टू-मार्केट (GTM) रणनीतियों के लिए अनिवार्य हो जाता है। **बी2बी मार्केटिंग में इरादा डेटा के साथ वर्तमान चुनौतियां** कई बी2बी टीमें इरादा डेटा से अधिकतम ROI हासिल करने में संघर्ष कर रही हैं, क्योंकि उन्हें यह समझ नहीं है कि खरीदार संकेत कहाँ से आते हैं, कैसे स्कोर किए जाते हैं, और कैसे वर्गीकृत होते हैं। अक्सर, इरादा डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है, जिनमें पारदर्शिता का अभाव होता है और यह पृथक हो जाता है, जिससे खरीदार मॉडल कमजोर पड़ जाते हैं। खरीदारी का चक्र increasingly जटिल और लंबा होता जा रहा है, जिससे समय पर कार्रवाई और खरीदार की भागीदारी को समझना महत्वपूर्ण हो जाता है। फॉरेस्टर की रिपोर्ट कहती है कि 81% खरीदार अपनी बी2बी खरीदारी के अनुभव और सेवाप्रदाताओं से असंतुष्ट हैं, जो सटीक इरादा-आधारित दृष्टिकोण की आवश्यकता को दर्शाता है। इसी बीच, 75% बी2बी खरीदार बिना प्रतिनिधि के बिक्री अनुभव को प्राथमिकता देते हैं, जिससे हर खरीदार स्पर्श बिंदु पर मूल्य जोड़ने का महत्व स्पष्ट होता है। **बी2बी मार्केटिंग में इरादा डेटा पर एआई का प्रभाव** परंपरागत इरादा डेटा स्थैतिक संकेतकों जैसे वेबसाइट विजिट और फॉर्म भरने पर आधारित था, लेकिन एआई व्यवहारिक संकेतों और संदर्भ का वास्तविक समय में विश्लेषण करता है। यह प्रतिक्रियाशील ऐतिहासिक इनसाइट से भविष्यवाणी विश्लेषण की ओर बदलाव विभिन्न लाभ प्रदान करता है: - *एआई-चालित डेटा विश्लेषण*: एआई बड़े इरादा डेटा को जांचता है, शोर को कम करता है और कार्रवाई योग्य इनसाइट्स प्रदान करता है, जिससे विपणन और बिक्री टीमें रणनीतिक और लक्षित संलग्नता कर सकती हैं। - *समाधान स्तर का इरादा मॉडलिंग*: व्यापक श्रेणी मॉडलिंग से आगे बढ़कर, एआई प्रत्येक व्यवहार के महत्व का मूल्यांकन करता है ताकि खातों, खरीद समूहों या व्यक्तियों पर विस्तृत इनसाइट्स दी जा सकें। - *गुणवत्ता वाले क्रेता इरादे का डेटा*: क्लिक जैसी मात्रा आधारित मेट्रिक्स पर निर्भर रहने के बजाय, एआई व्यवहार के पैटर्न को पहचानता है, जिससे खरीदार की यात्रा के चरण और रुचि स्तर का सटीक आकलन हो सकता है। **ROI का अधिकतम दोहन एआई-संचालित इरादा डेटा के साथ** एआई-संचालित इरादा डेटा का पूरी तरह से उपयोग करने और GTM रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए, विपणन और बिक्री को तालमेल बिठाना चाहिए और इन इनसाइट्स को सीआरएम सिस्टम में एकीकृत करना चाहिए। जब आप इरादा डेटा विक्रेताओं का चयन करें, तो इन चार मुख्य कारकों पर ध्यान देना चाहिए: 1
इस अक्टूबर में AppLovin ऐप एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर मना रहा है क्योंकि यह अपनी प्रवृत्ति को मोबाइल गेमिंग कंपनी से एक व्यापक AI-संचालित विज्ञापन शक्ति में तेज़ी से बदल रहा है। कंपनी ने अपने विज्ञापन विभाग का पुनः ब्रांडिंग किया है और इसे Axon ब्रांड के तहत विस्तारित किया है, जो परिष्कृत प्रदर्शन मार्केटिंग में एक रणनीतिक छलांग का संकेत है। नवीनतम लॉन्च किए गए Axon Ads Manager में एक स्व-सेवा डैशबोर्ड शामिल है जो विज्ञापनदाताओं को AI-शक्तिकृत दर्शक लक्षित करने और थर्ड-पार्टी एट्रिब्यूशन का उपयोग करके अभियान बनाने, प्रबंधित करने और अनुकूलित करने की अनुमति देता है। AppLovin ने Axon को “ROI-प्रथम” विकल्प के रूप में प्रस्तुत किया है, जो Meta और Google के अग्रणी विज्ञापन पारिस्थितिक प्रणालियों के मुकाबले में अधिक पारदर्शिता और मापनीय परिणाम प्रदान करता है। अभी Axon के पास 1 बिलियन डॉलर का ईकॉमर्स विज्ञापन रन रेट है, जिसमें Wayfair, Dr
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