پیپر نے SAGEO ایرینا پیش کیا ہے، جو ایک حقیقت پسندی اور جامع ماحول ہے، خاص طور پر سرچ-اضافی جنریٹو انجن آپٹیمائزیشن (SAGEO) تکنیکس کا جائزہ لینے کے لئے تیار کیا گیا ہے۔ یہ فریم ورک محققین اور عمل درآمد کرنے والوں کو ایک مضبوط پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے تاکہ وہ ان طریقوں کو مکمل طور پر آزما سکیں اور بہتر بنا سکیں جو سرچ پر مبنی بازیابی کو جنریٹو ماڈل کی آپٹیمائزیشن کے ساتھ مربوط کرتے ہیں۔ SAGEO ایرینا اپنی نوعیت میں ممتاز ہے کیونکہ یہ ایک عملی ماحول فراہم کرتا ہے جہاں مختلف طریقوں کا موازنہ مستقل حالات کے تحت کیا جا سکتا ہے، جو کہ اس تیزی سے بدلتے میدان میں جدید ترقی کے لئے بہت اہم ہے۔ اس مطالعے میں موجودہ SAGEO طریقوں سے متعلق کئی اہم نتائج اجاگر کیے گئے ہیں۔ خاص طور پر، یہ انکشاف ہوتا ہے کہ موجودہ طریقے اکثر بازیابی اور ری رینکنگ کے مراحل میں کارکردگی میں کمی کا سامنا کرتے ہیں—یہ اہم حصے ہیں جہاں متعلقہ دستاویزات یا معلومات کے ٹکڑے بڑے ڈیٹا سیٹس سے نکالے جاتے ہیں اور ان کی ترتیب کو اس طرح بدلی جاتی ہے تاکہ سب سے مفید مواد اولیت حاصل کرے۔ اس efektiveness میں کمی سے ظاہر ہوتا ہے کہ ان اہم چیلنجز کا حل تلاش کرنا بہت ضروری ہے تاکہ سرچ-اضافی جنریٹو ماڈلز کے پورے ممکنات کو بروقت استعمال کیا جا سکے۔ اس تحقیق کا ایک بڑا فائدہ یہ ہے کہ ساختی معلومات کو ایک قیمتی وسائل کے طور پر شناخت کیا گیا ہے، جو ان محدودیاں کو کم کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔ ڈیٹا کی اندرونی ساختیں مثلاً دستاویزات کے رشتہ داریاں یا علم کے شعبوں میں تنظیم، SAGEO تکنیکوں کو بازیابی کی درستگی بہتر بنانے اور مزید مؤثر ری رینکنگ نتائج حاصل کرنے کا موقع فراہم کرتی ہیں۔ یہ بصیرت اس راستے کی نشان دہی کرتی ہے کہ ایسے الگورتھمز ترقی دیے جا سکتے ہیں جو ساختی اشاروں کو استعمال کرتے ہوئے معلومات کے معیار کو برقرار رکھتے ہیں یا بڑھاتے ہیں، تاکہ جنریٹو مرحلے میں داخل ہونے والی معلومات بہتر اور قابل اعتماد ہو۔ مزید برآں، یہ مقالہ اس بات پر زور دیتا ہے کہ SAGEO کے ہر مرحلے کے لئے مخصوص آپٹیمائزیشن حکمت عملی بہت اہم ہے۔ ایک عمومی حل اپنانے کے بجائے، یہ تجویز کرتا ہے کہ ایسے حل تیار کیے جائیں جو خاص طور پر بازیابی، ری رینکنگ اور جنریشن کے چیلنجز کو حل کریں۔ یہ جزوی مگر مؤثر نقطہ نظر سرچ-اضافی جنریٹو آپٹیمائزیشن کی پیچیدگی کو تسلیم کرتا ہے اور ایسی خاص تکنیکس کو فروغ دیتا ہے جو مل کر نظام کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنائیں۔ SAGEO ایرینا کو ایک جائزہ دینے والے پلیٹ فارم کے طور پر متعارف کرواتے ہوئے، محققین ان آپٹیمائزیشن اقدامات کی منظم تحقیق کی سہولت فراہم کرتے ہیں۔ یہ ماحول سخت معیارات پر مبنی جانچ، مقابلہ بازی اور تکراری بہتری کی اجازت دیتا ہے، وہ بھی حقیقی منظرنامے اور ڈیٹا سیٹس کی نمائش کے ذریعے۔ اس کا استعمال تیزی سے نئی خوبیوں کے انکشاف اور موجودہ تکنیکوں میں بہتری کی تصدیق میں مددگار ثابت ہوگا، کیونکہ یہ ایک محدود مگر عملی ماحول فراہم کرتا ہے۔ مجموعی طور پر، یہ تحقیق موجودہ سرچ-اضافی جنریٹو انجن آپٹیمائزیشن طریقوں کی کمزوریوں کو گہرائی سے سمجھتی ہے اور ان کے حل کے لئے مؤثر تجاویز پیش کرتی ہے۔ SAGEO ایرینا کا تعارف ایک اہم قدم ہے، جو زیادہ مؤثر اور قابل اعتماد نظام بنانے کی طرف ایک بڑھتا ہوا قدم ہے، جو سرچ اور جنریٹو ماڈلنگ کو بنیادی طور پر ملانے کے ساتھ جدید ٹیکنالوجیز کے نفاذ کے لئے رہنمائی فراہم کرتا ہے۔ جیسے جیسے یہ شعبہ ترقی کرے گا، ایسے فریم ورک جیسے SAGEO ایرینا تحقیقی رہنمائی اور اگلی نسل کی ٹیکنالوجیز کے نفاذ میں اہم کردار ادا کریں گے، جو وسیع معلوماتی ذخائر سے درست، متعلقہ اور اعلیٰ معیار کے نتائج پیدا کرنے کے قابل ہوں گے۔ مزید تفصیلات کے لئے، مکمل مقالہ arXiv پر دستیاب ہے: https://arxiv

Zach Stauber کا دن اس وقت شروع ہوتا ہے جب پہلے صارف کی مدد کے ٹکٹ کا قطار میں آنا بھی باقی ہوتا ہے۔ Salesforce میں ایک سپورٹ ایجنٹ منیجر کے طور پر، جو کہ ایک عالمی کمپنی ہے اور کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) پلیٹ فارم فراہم کرتی ہے، Stauber ایک ٹیم کی نگرانی کرتا ہے جس میں جنریٹیو AI سپورٹ ایجنٹس شامل ہیں جو مدد، فروخت، اور مارکیٹنگ کے شعبوں میں کام کر رہے ہیں، اور یہ تمام کارکردگی اس پلیٹ فارم پر ہو رہی ہے جسے کمپنی نے تیار کیا ہے۔ وہ اپنی روزمرہ کی روٹین کو “ڈیٹا، ڈیٹا، ڈیٹا” کے گرد مرکوز کرتے ہیں، اور یہ ذکر کرتے ہیں کہ وہ دن کا آغاز اور اختتام ڈیش بورڈز، اسکور کارڈز، اور ایجنٹ کی کارکردگی کی نگرانی سے کرتے ہیں۔ ان کی توجہ صرف یہ نہیں ہے کہ AI ایجنٹس کس طرح کام کرتے ہیں بلکہ یہ بھی ہے کہ وہ کیسے سیکھتے اور خود کو کیسے ایڈجسٹ کرتے ہیں—بلکل اسی طرح جیسے ایک روایتی مینیجر کے عمل ہوتا ہے، جو ٹیم کے ساتھ چلتا ہے، مشکل کا سامنا کرنے والے ممبر کی حالت دیکھتا ہے، یا ٹیم کے ساتھ مل کر کسی مشکل کیس کو حل کرتا ہے۔

آٹو اے آئی ٹیکنالوجیز نے متعدد اعلیٰ معیار کے موٹور گاڑی ساز کمپنیوں کے ساتھ اہم شراکت داری کا اعلان کیا ہے جس کا مقصد خودکار گاڑیوں کی ٹیکنالوجی کو آگے بڑھانا ہے۔ یہ تعاون خودکار گاڑیوں کی پیداوار اور تعیناتی کو تیز کرنے کے لیے ایک اہم قدم ہے، جس میں جدید ترین مصنوعی ذہانت کے نظام شامل کیے گئے ہیں تاکہ سڑکوں پر حفاظت اور عملی کارکردگی دونوں کو بہتر بنایا جا سکے۔ یہ اتحاد آٹو اے آئی ٹیکنالوجیز کے AI اور مشین لرننگ کے تجربے کو ان کمپنیوں کے وسیع تر تجربے کے ساتھ ملاتا ہے، جو گاڑیوں کے ڈیزائن اور پیداوار میں مہارت رکھتی ہیں۔ ساتھ مل کر، یہ دونوں ادارے ایسے متعدد پیچیدہ مسائل کا حل تلاش کر رہے ہیں جو خودکار گاڑیوں کی صنعت کو درپیش ہیں، جن میں سینسر ٹیکنالوجیز کو بہتر بنانا، نیویگیشن الگورتھمز کو نکھارنا، اور خودکار نظام کی فیصلہ سازی کی صلاحیتیں بڑھانا شامل ہے۔ تحافظ سب سے اہم ترجیح ہے۔ جدید AI پر مبنی حفاظتی پروٹوکولز کو شامل کر کے، یہ تعاون انسانی غلطی سے ہونے والے حادثات کو نمایاں طور پر کم کرنے کا ہدف رکھتا ہے، جو کہ دنیا بھر میں ٹریفک حادثات کی ایک بڑی وجہ ہیں۔ حقیقی وقت کا ڈیٹا پروسیسنگ اور پیشگی تجزیات کے ذریعے، یہ خودکار گاڑیاں بدلتے ہوئے ڈرائیونگ کے ماحول کو بہتر طریقے سے سمجھنے اور جواب دینے کے قابل ہوں گی۔ علاوہ ازیں، اس شراکت داری کا مقصد صرف گاڑیوں کی کارکردگی کو بہتر بنانا ہی نہیں بلکہ پیداواری عمل کو بھی بہتر بنانا ہے۔ AI کا استعمال کرتے ہوئے، یہ کمپنیاں سپلائی چین مینجمنٹ کو بہتر بنانے، مرمت کے لئے پیشن گوئی کرنے والی حکمت عملیوں کو لاگو کرنے اور اسمبلی لائنوں کو ہموار بنانے کا منصوبہ رکھتی ہیں تاکہ خرابی کے وقت کو کم کیا جا سکے اور گاڑی کی عمر کو بڑھایا جا سکے۔ یہ مشترکہ کوشش سمارٹ سٹی انفراسٹرکچر میں خودکار گاڑیوں کے انضمام کی بھی تلاش کرے گی۔ گاڑیوں، ٹریفک مینجمنٹ سسٹمز اور دیگر مربوط آلات کے بیچ بات چیت کو ممکن بنا کر، یہ شراکت داری ایک ایسا مستقبل تصور کرتی ہے جہاں شہری نقل حرکت محفوظ، تیز اور زیادہ ماحولیاتی طور پر پائیدار ہو۔ آٹو اے آئی ٹیکنالوجیز اور اس کے موٹور پارٹنرز اپنی خودکار ٹیکنالوجیز کی اعتماد اور مضبوطی کو یقینی بنانے کے لئے مکمل جانچ اور تصدیق پر زور دیتے ہیں۔ اس میں وسیع پیمانے پر سمیولیشنز، کنٹرولڈ ٹرائلز، اور حقیقی دنیا کے مختلف حالات میں ٹیسٹنگ شامل ہے تاکہ سخت ضوابط کی پابندی کی جا سکے اور عوام کے اعتماد کو بڑھایا جا سکے۔ یہ تعاون مارکیٹ میں مکمل خودکار گاڑیوں کے جلد آنے کا وقت کم کرے گا، اور نئے نقل و حمل کے حل فراہم کرے گا جو ذاتی ٹرانسپورٹ کو بدلنے، ٹریفک کے مسائل کم کرنے اور کاربن اخراج کو کم کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ موٹور صنعت کی مہارت کو جدید AI صلاحیتوں کے ساتھ جوڑتے ہوئے، یہ شراکت داری مستقبل کے نقل و حمل کے شعبے میں قیادت کرنے کے لئے تیار ہے۔ مجموعی طور پر، آٹو اے آئی ٹیکنالوجیز اور معروف موٹور ساز کمپنیوں کے مابین یہ اتحاد خودکار گاڑی کی ٹیکنالوجی میں ایک مربوط حکمت عملی کی نمائندگی کرتا ہے۔ اپنی مشترکہ مہارتوں اور وژن کے ذریعے، یہ مستقبل کی سمت ہموار کر رہے ہیں جہاں خودکار گاڑیاں بے مثال حفاظت، کارکردگی اور سہولت فراہم کریں گی۔

مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے سرچ انجن کے الگورتھمز کی تشکیل میں اہم کردار ادا کر رہی ہے، جس سے سرچ انجن آپٹیمائزیشن (SEO) کے طریقوں میں نمایاں نوعیت کے تبدیلیاں آ رہی ہیں۔ جیسے جیسے AI ترقی کر رہا ہے، اس کی صلاحیت صارف کی نیت کو سمجھنے اور تعبیر کرنے کی، سرچ نتائج کی معیار اور مناسبت کو بڑھا رہی ہے۔ اس ترقی کے نتیجے میں کاروباری اداروں کو SEO حکمت عملیوں کا دوبارہ جائزہ لینے کی ضرورت ہے تاکہ وہ اپنی مرئیت کو برقرار رکھ سکیں یا بہتر بنا سکیں۔ جدید سرچ انجن AI کا استعمال کرتے ہوئے ذاتی نوعیت کے، ماحولیاتی لحاظ سے مناسب مواد فراہم کرتے ہیں۔ روایتی طریقوں سے مختلف، جن میں بنیادی طور پر کلید الفاظ کی تعدد اور بیک لنک کی مقدار پر انحصار ہوتا تھا، AI سے چلنے والے الگورتھمز زبان کے نازک پہلوؤں اور صارف کی نیت کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ سب سے مددگار معلومات فراہم کی جا سکیں۔ اس لیے، SEO اب ایسے مواد کی تخلیق پر توجہ دیتا ہے جو اعلیٰ معیار کا، صارف مرکز ہو۔ پہلے، کاروباری ادارے اکثر ایسی تراکیب استعمال کرتے تھے جیسے کلید الفاظ کو بھرنا اور لنک فارم کرنا تاکہ رینکنگ بہتر بنائی جا سکے۔ لیکن، یہ طریقے کم مؤثر ہو گئے ہیں کیونکہ AI سے چلنے والے سرچ انجنوں نے مصنوعی مواد کو سزا دینا شروع کر دیا ہے۔ آج، کامیاب SEO کا دارومدار قیمتی، معلوماتی مواد تیار کرنے پر ہے جو براہ راست ہدف کے سامعین کی ضروریات کو پورا کرے، اور یہ AI کے اس رجحان کے مطابق ہے کہ وہ سطحی بہتری سے زیادہ انسانی، معنوی تعاملات کو ترجیح دیتا ہے۔ AI کی بڑی مقدار میں ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت اسے ابھرتے ہوئے رجحانات، صارف کے رویے میں تبدیلی، اور بدلتے ہوئے تلاش کے انداز کو پکڑنے کے قابل بناتی ہے۔ کاروبار ان بصیرتوں کا استعمال کرکے SEO حکمت عملیوں کو فعال طور پر بہتر بنا سکتے ہیں، موجودہ طلب کے مطابق مواد تیار کرکے مقابلہ بازی میں رہ سکتے ہیں، جیسے مقبول تلاش کے الفاظ یا بدلتی ہوئی صارف کی دلچسپیاں۔ AI کا انضمام تکنیکی SEO پہلوؤں پر بھی اثر ڈال رہا ہے، جیسے وائس سرچ کی بہتر کاری، موبائل دوست بنانے، اور سائٹ کی رفتار کو بہتر بنانا۔ وائیس ایکٹیویٹڈ اسسٹنٹس کے ابھار کے ساتھ، قدرتی زبان میں سوالات کے لیے آپٹیمائز کرنا ضروری ہے کیونکہ AI گفتگو کو بہتر سمجھتا ہے۔ علاوہ ازیں، AI ویب سائٹس کو ترجیح دیتا ہے جو مختلف آلات پر ہموار تجربہ فراہم کریں، یعنی ریسپانسو ڈیزائن اور تیز لوڈنگ کے وقت۔ اس کے مطابق، کاروباری اداروں کو چاہیے کہ وہ ایک کثیر الجہتی SEO حکمت عملی اپناائیں جس میں معیاری مواد، صارف کے رجحانات کا مسلسل تجزیہ، اور تکنیکی ویب سائٹ بہتری شامل ہوں۔ کلید الفاظ کی تحقیق اب بھی اہم ہے، لیکن اس کو مصنوعی انداز میں شامل کرنے کے بجائے، بہتر ہوتا ہے کہ اچھی طرح سے تیار کردہ مواد میں قدرتی طور پر شامل کیا جائے۔ AI سے چلنے والے SEO آلات کا استعمال کرکے کارکردگی کو مانیٹر کرنا اور الگورتھمز میں تبدیلیوں کا جواب دینا، مسابقتی برتری حاصل کرنے میں مدد دیتا ہے۔ اصلی صارفین کی مصروفیت کو فروغ دینا—جیسے تبصرے، جائزے، اور سماجی شیئرنگ—بھی SEO کے لیے مفید ہے، کیونکہ AI ان تعاملات کو قیمتی مواد اور حقیقی صارف کی دلچسپی کے نشان کے طور پر سمجھتا ہے۔ خلاصہ یہ کہ، AI SEO کو تبدیل کر رہا ہے، جس میں صارف کی نیت، مواد کا معیار، اور مجموعی تجربہ اہمیت اختیار کر رہے ہیں۔ وہ کاروباری ادارے جو ان ترجیحات کو اپناتے ہیں، بہتر سرچ رینکنگز اور معنی خیز ویب ٹریفک کے لئے بہتر پوزیشن میں ہوتے ہیں۔ AI کا استعمال نہ صرف موجودہ الگورتھم میں بدلاؤ کے ساتھ چلنے میں مدد دیتا ہے، بلکہ مستقبل کی تلاش کی ٹیکنالوجی کی ترقی کے لیے بھی تیار کرتا ہے۔ ان لوگوں کے لیے جو AI کے SEO پر اثرات کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں، متعدد وسائل اور تجزیے دستیاب ہیں تاکہ مؤثر حکمت عملیوں پر عمل درآمد کیا جا سکے اور بدلتی ہوئی ڈیجیٹل دنیا کے ساتھ ہم آہنگ رہ سکیں۔ نوٹ: یہ مضمون صرف معلوماتی مقاصد کے لیے ہے اور یہ کسی بھی پیشہ ورانہ مشورہ کی نمائندگی نہیں کرتا۔

یہ پوسٹ احریفس کی طرف سے اسپانسر کی گئی ہے، جس کے خیالات اسپانسر کے نظریات کی عکاسی کرتے ہیں۔ اگر آپ نے صرف AI یا دستی SEO ٹولز کی محدودیات کا سامنا کیا ہے، تویہ مقالہ آپ کے لیے ہے۔ جبکہ AI خیالات پیدا کر سکتا ہے اور مواد لکھ سکتا ہے، لیکن اکثر یہ قابل اعتماد ڈیٹا سے محروم ہوتا ہے، جس کی وجہ سے خبریں غلط ہو سکتی ہیں۔ روایتی SEO ڈیش بورڈز طاقتور ڈیٹا فراہم کرتے ہیں، مگر یہ سست اور الگ تھلگ ہو سکتے ہیں۔ بہترین حل یہ ہے کہ AI کو حقیقی وقت کے SEO ڈیٹا کے ساتھ ملایا جائے، تاکہ قدرتی زبان میں سوالات کیے جا سکیں جو تیز اور درست بصیرت فراہم کریں۔ احریفس اپنی ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) سرور استعمال کرتا ہے تاکہ SEO ورک فلو کو بہتر بنایا جا سکے۔ MCP، ایک اوپن اسٹینڈرڈ، AI اسسٹنٹس جیسے ChatGPT اور Claude کو بیرونی ڈیٹا اور ٹولز تک رسائی دیتا ہے، ایک مستقل انٹرفیس کے ذریعے۔ اس سے آپ یہ سوالات پوچھ سکتے ہیں جیسے ”میرے مقابلین کون سے ایسے کلیدی الفاظ پر رینک کرتے ہیں جن پر میں نہیں کرتا؟“ یا “اس سال سب سے زیادہ آرگینک ٹریفک کون سی سائٹس حاصل کر گئی ہیں؟“ اور تازہ ترین SEO ڈیٹا کی بنیاد پر جواب حاصل کر سکتے ہیں، اندازوں کی بجائے۔ مثال کے طور پر، جب آپ کوئی نیا ای کمیmerce پروڈکٹ لانچ کریں، تو آپ اپنا AI اس سے مقابلہ جاتی بصیرتیں، کلیدی الفاظ کے مواقع، اور مواد کے خیالات جمع کرنے کا کہہ سکتے ہیں — اور یہ مکمل طور پر Manual ڈیٹا مرجنگ سے بچاتا ہے۔ ایس ای او ڈیٹا کے ساتھ AI کو کیوں ملائیں؟ زیادہ تر مارکیٹرز الگ الگ SEO پلیٹ فارمز (ڈیٹا کے لیے) اور AI (تیزی اور تشریح کے لیے) استعمال کرتے ہیں۔ AI تنہا خیالات تخلیق کر سکتا ہے، مگر بغیر live ڈیٹا کے، یہ ممکنہ طور پر غلط جوابات دے سکتا ہے۔ SEO ڈیش بورڈز تنہا، دستی اور سست ہوتے ہیں۔ AI کے ساتھ live SEO ڈیٹا کا امتزاج، AI کی زبان صلاحیتوں کو درست اور قابلِ پیمائش SEO میٹرکس کے ساتھ جوڑتا ہے، اور ذہانت سے بھرپور، تیز حکمت عملی فیصلوں کو ممکن بناتا ہے۔ نیچے آپ کے SEO AI ایجنٹ کے 15 عملی استعمال کے کیسز دیے گئے ہیں، جو جلد بصیرت سے لے کر پیچیدہ تجزیے تک مختلف سطحوں پر مبنی ہیں، اور سب قابلِ عمل ڈیٹا پر مبنی ہیں۔ **سطح 1: فوری بصیرت (منٹوں میں)** 1

ایک سال پہلے، سام بلوڈ نے فاؤنڈرز فنڈ میں اپنے وینچر کیپٹل کے کردار کو صرف 18 مہینوں کے بعد چھوڑ دیا، یہ کہتے ہوئے کہ وینچر کیپٹل ان کے لیے نہیں ہے اور وہ آپریٹنگ میں واپس جانا چاہتے ہیں۔ بدھ کے روز، انہوں نے اپنی نئی اسٹارٹ اپ، موناکو کو باقاعدہ طور پر unveiling کیا، جسے انہوں نے اپنے بھائی briaan بلوڈ کے ساتھ شریک بانی بنایا ہے—جو پہلے ایک سیلز پروفیشنل تھے اور اب وینچر کیپٹل میں تبدیل ہو گئے ہیں—اور دیگر دو افراد کے ساتھ: ابشیک ویاسواناتھن (پہلے اپالو اور کوآلٹریکس کے CPO) اور مائلی ڈیسائی (کلاڑی میں سابقہ SVP آف انجینئرنگ)۔ موناکو نے $35 ملین جمع کیے ہیں جن میں سے $10 ملین سیڈ اور $25 ملین سیریز A راؤنڈ شامل ہیں، یہ دونوں فاؤنڈرز فنڈ کی قیادت میں ہوئے ہیں اور ہیومن کیپیٹل کی شراکت سے۔ اسٹارٹ اپ کا AI سیلز پلیٹ فارم پرائیویٹ بیٹا میں تھا اور بدھ کو عام عوام کے لیے کھول دیا گیا۔ بلوڈ برادرز، جو صنعت میں اچھی طرح سے جُڑے ہوئے ہیں (سام بریکس میں سیلز کے سر کو تھے)، نے نمایاں انجل انویسٹروں کو بھی आकर्षित کیا ہے جن میں اسٹرائپ کے بانی پٹرک اور جان کولیسن، وائی کمبی نیکٹر کے چیف ایگزیکٹو گیری تان، اور گرینواکس کیپٹل کے نیل مہتا شامل ہیں۔ جو چیز موناکو کو اس بھرے ہوئے AI سیلز ٹیک مارکیٹ میں ممتاز بناتی ہے، وہ اس کا ہائبرڈ ماڈل ہے: یہ ایک AI-مائدہ سیلز پلیٹ فارم کو تجربہ کار انسانی سیلز پروفیشنلز کے ساتھ ملاتا ہے جو AI کی سرگرمیوں کو نگرانی اور رہنمائی کرتے ہیں، نہ کہ ان کی جگہ لیتے ہیں۔ یہ طریقہ کار سیڈ اور سیریز A اسٹارٹ اپس کی مدد کرتا ہے، ایک AI سے چلنے والے CRM اور ایک ملکیتی پروسپیکٹ ڈیٹا بیس کے ساتھ جو زوم انفول کی طرح ہے۔ موناکو کے AI ایجنٹس ای میل آؤٹ ریچ مہمات اور فلپ اپس کو ہنر مند انسانی نگرانی میں ہینڈل کرتے ہیں، اور میٹنگ نوٹس سمیت دیگر خصوصیات بھی شامل ہیں۔ موناکو کا مقصد تکراری فروخت کے کاموں کو خودکار بنانا ہے، جس میں ہدف کے پروسپیکٹس کا ڈیٹا بیس بنانا، اہم فیصلے کرنے والے افراد کی شناخت، رسائی کا سلسلہ، اور میٹنگز شیڈیولنگ شامل ہے—یہ سب AI ایجنٹس کے ذریعے انسانی نگرانی میں منظم اور انجام دیا جاتا ہے۔ اصل صارفین کے بات چیت انسانی سیلز افراد ہی کرتے ہیں، نہ کہ اوتار۔ یہ موناکو کو AI سیلز کمپنیوں میں منفرد بناتا ہے، جو انسانی صلاحیتوں کو بڑھانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، نہ کہ انہیں بدلنے، اور ابتدائی مراحل کی کمپنیوں کو تجربہ کار سیلز وسائل فراہم کرتا ہے جنہیں وہ خود ہائر نہیں کر سکتیں۔ یہ اسٹارٹ اپ بنیادی طور پر ہب اسپاٹ سے مقابلہ کرتا ہے، جو چھوٹی کمپنیوں کے لیے سستی خدمات فراہم کرتا ہے، بڑے اداروں جیسے Salesforce کے مقابلے میں۔ اگرچہ بلوڈ نے قیمت کا واضح ذکر نہیں کیا، انہوں نے کہا کہ موناکو فی الحال بیٹا ٹیسٹنگ کے دوران منفی قیمت کے ساتھ ایک فلیٹ فیس لیتا ہے۔ وہ اس بھرپور مسابقتی شعبہ کو تسلیم کرتے ہیں، جہاں صرف وائی کمبی نیکٹر سے نکلنے والی سینکڑوں سیلز اسٹارٹ اپس کے علاوہ، سیلز فورس، ہب اسپاٹ، زوہو اور زوم انفول جیسی قائم شدہ کمپنیوں بھی اپنے AI آلات متعارف کرا رہی ہیں۔ بلوڈ کا کہنا ہے کہ موجودہ بہترین سیلز ٹیک پلیٹ فارمز سابق دور میں بنائے گئے تھے، اور ابھی تک کوئی نیا مارکیٹ لیڈر سامنے نہیں آیا—کسی “سیلز کا کرسر” کی موجودگی نہیں ہے، جو معروف AI کوڈنگ ٹول کی مثال ہے۔ موناکو کا ہدف ہے کہ وہ وہ اگلی مارکیٹ لیڈر بنے، اور سیلز ٹیکنالوجی میں ایک اہم پلیٹ فارم تبدیلی کی توقع کرے، جو موجودہ اداروں سے آگے ہو۔ اس میدان کو منتخب کرنے کی وجہ بتاتے ہوئے بلوڈ کہتے ہیں کہ ان کا پورا کیریئر سیلز میں کام کرنے کا اُنہیں ایک غیر تقنی بانی بناتا ہے جو سیلز ٹیکنالوجی کمپنی بنا سکتا ہے۔ وہ اس چیلنج کا انجوائے کرتے ہیں: موناکو میں تقریباً 40 لوگ کام کرتے ہیں، جن میں زیادہ تر پیشہ ور سیلز کے ماہرین شامل ہیں، اور ان کے دفتر میں جنگ عظیم دوم کے حوصلہ افزا پوسٹرز آویزاں ہیں جن میں نعرے لکھے ہیں “سٹارٹ اپس کو بچائیں” اور “موناكو کے ساتھ مستقبل بنائیں”، اور ایک گونگ چبھتا ہے جو ہر بار AI کسی ممکنہ صارف سے ملاقات یقینی بنائے۔

مصنوعی ذہانت کے استعمال سے ایک اہم پیش رفت نے سائنسدانوں کو نقصان زدہ ٹشوز کے اندر خلیاتی تعلقات کے حوالے سے ایک بے مثال نظر فراہم کی ہے، جس کا براہ راست اثر کینسر کی تحقیق، سوزشی بیماریوں کے مطالعہ، اور ذاتی نگہداشت پر پڑ رہا ہے۔ الگ الگ خلیات سے ٹشو سطح کی سمجھ تک کئی سالوں سے، حیاتیاتی تحقیق فرد واحد خلیہ کا مطالعہ کرنے پر مرکوز تھی، جسے ان کے قدرتی ماحول سے نکال کر ان کے افعال سمجھنے کے لیے استعمال کیا جاتا تھا۔ مگر بہت سی بیماریاں ایک غلط خلیہ سے نہیں بلکہ ایک ہی ٹشو کے مختلف اقسام کے خلیات کے پیچیدہ تعاملات سے پیدا ہوتی ہیں۔ خلیاتی تعاون کو دیکھنے کے لیے AI پر مبنی آلہ اب، ایک جدید AI-پیش رفت آلہ اس طریقہ کار میں انقلاب لا رہا ہے۔ یہ محققین کو اجازت دیتا ہے کہ وہ دیکھ سکیں کہ بیمار ٹشو کے اندر خلیے کس طرح مل کر کام کرتے ہیں، اور ان نیٹ ورک آف ابلاغ اور تعاون کی تعمیر نو کرتا ہے کہ جو روایتی تکنیکیں ظاہر نہیں کر سکتیں۔ ٹیکنالوجی کے پیچھے عوامل یہ ٹیکنالوجی جدید مشین لرننگ الگورتھمز کو اعلیٰ ریزولوشن مائیکروسکوپک امیجنگ ڈیٹا اور ٹشوز کے مالیکیولر پروفائلز کے ساتھ جوڑتی ہے۔ یہ خلیات کا مطالعہ تنہا کرنے کے بجائے، ٹشوز کو ایک متحرک ماحولیاتی نظام کے طور پر تعبیر کرتی ہے، جہاں ہر خلیہ دوسروں کے رویے پر اثر انداز ہوتا ہے۔ الگورتھم تنظیمی نمونوں، سگنلنگ راستوں، اور صحت مند اور نقصان شدہ خلیات کے بیچ ہم وقتاً بدلے جانے والی تبدیلیوں کو شناخت کرتا ہے، اور اہم ٹشو کے علاقے مشخص کرتا ہے جہاں بیماری شروع ہوتی ہے یا بڑھتی ہے۔ طب اور سائنس پر اثرات سائنسدانوں کا کہنا ہے کہ یہ آلہ میدانِ عمل میں گہرا اثر ڈال سکتا ہے، جیسے کہ آنکولوجی، سوزشی بیماریوں کی تحقیق، اور ذاتی علاج معالجہ۔ مکمل ٹشو کا تجزیہ فراہم کرکے، AI زیادہ درست تشخیص اور ہر مریض کے مخصوص خلیاتی ساخت کے مطابق علاج تیار کرنے کی راہ ہموار کرتا ہے۔ حیاتیاتی علوم میں ایک انقلابی تبدیلی یہ جدیدیت طبی تحقیق میں ایک بنیادی تبدیلی کی علامت ہے — بیماری کو صرف ایک الگ واقعہ کے طور پر دیکھنے کے بجائے ایک اجتماعی عمل کے طور پر سمجھنا۔ مصنوعی ذہانت ایک اہم وسیلہ کے طور پر ابھر رہی ہے، جو وسیع حیاتیاتی ڈیٹا کو کلینیکی معنی خیز بصیرت میں تبدیل کرتی ہے، اور زیادہ پیش گوئی، درست، اور ذاتی نوعیت کی صحت کی دیکھ بھال کے دروازے کھولتی ہے۔