ज़्यादातर मार्केटिंग टीमों के पास उन चीज़ों की लिस्ट होती है, जो हफ़्ते भर के लिए कोई इंजीनियर मिल जाए तो वे बनवा लें: वह टूल जो सेल्स टीम बार-बार मांगती है, एक कैंपेन के लिए माइक्रोसाइट, वह रिपोर्ट जो कोई हर सोमवार हाथ से जोड़ता है, अनुवाद का वह वर्कफ़्लो जो वेंडर के पास जाकर अटक जाता है। मैं वही चीज़ें बनाता हूं। सबूत यह साइट है। Audience Finder 287 डेटा प्रोवाइडर की 9.5 लाख थर्ड-पार्टी ऑडियंस खोजता है। ऐड मॉकअप जनरेटर एक इमेज को 39 प्लेसमेंट में रेंडर करता है। रेफ़रेंस लाइब्रेरी में 501 परिभाषित शब्द और 22 प्लेटफ़ॉर्म प्रोफ़ाइल हैं। AI, क्रिप्टो, डिजिटल प्राइवेसी और PFAS रेगुलेशन रजिस्टर देश और क्षेत्र के हिसाब से कानून पर नज़र रखते हैं, हर बात प्राइमरी सोर्स के हवाले के साथ। और होमपेज, सर्विस पेज और दोनों टूल बारह भाषाओं में मौजूद हैं। इन्हें एक अनुवाद पाइपलाइन ने बनाया है, जिसमें हर भाषा के लिए एक स्टाइल गाइड है और रिव्यू का एक दौर भी।
इस काम का कुछ हिस्सा सामने दिखता है: कैलकुलेटर, फ़ाइंडर, कॉन्फ़िगरेटर, कैंपेन माइक्रोसाइट और अंदरूनी यूटिलिटी, सादे वेब सॉफ़्टवेयर की तरह बने, जिन्हें आपकी टीम कहीं भी होस्ट कर सके। कुछ हिस्सा पर्दे के पीछे चलता है। एक स्क्रिप्ट ऐड प्लेटफ़ॉर्म से डेटा खींचकर हर हफ़्ते की रिपोर्ट तैयार करती है, और क्लाइंट की नज़र पड़ने से पहले ही टूटा पिक्सेल, रुका हुआ कैंपेन या पटरी से उतरी बजट पेसिंग फ़्लैग कर देती है। कंटेंट और अनुवाद की पाइपलाइन बड़ी मात्रा में ड्राफ़्ट, एडिट और लोकलाइज़ करती हैं। इनमें हर कदम पर एक इंसान एडिटर रहता है, और एक वैलिडेटर भी, जो नियम तोड़ने वाली किसी भी चीज़ को पब्लिश ही नहीं होने देता। और हेल्थ, फ़ाइनेंस और पब्लिक अफ़ेयर्स की जो टीमें मरीज़ों का डेटा, डील फ़्लो या क्लाइंट का रुख किसी पब्लिक मॉडल में नहीं डाल सकतीं, उनके लिए मैं प्राइवेट और लोकल LLM सेट अप करता हूं।
यह SEO + GEO से अलग प्रैक्टिस है। वह पेज इस बारे में है कि AI के जवाबों में आपका ब्रांड कैसे दिखता है। यह पेज इस बारे में है कि अपने ही कामकाज के अंदर AI से चीज़ें कैसे बनाई और चलाई जाएं। दोनों अक्सर मिलते हैं: GEO जिस स्ट्रक्चर्ड डेटा, मशीन-रीडेबल वर्शन और AI रेफ़रल के मेज़रमेंट की मांग करता है, वे आम तौर पर यहां बताई गई टूलिंग से ही बनते हैं।
जो आपका मीडिया प्लान करता है, वही टूल बनाता है। ज़्यादातर अंदरूनी टूल प्रोजेक्ट स्पेसिफ़िकेशन पर ही दम तोड़ देते हैं, जब ऐसा डेवलपर, जिसने कभी कैंपेन नहीं चलाया, ब्रीफ़ में लिखी बात बना देता है और टीम का असली मतलब चूक जाता है। जिस काम के लिए ये टूल बनते हैं, उसमें मेरे बीस साल गुज़रे हैं, इसलिए पहला वर्शन आम तौर पर वर्कफ़्लो के मामले में सही निकलता है और दूसरा फ़ाइनल होता है। दायरा मार्केटिंग और कम्युनिकेशन तक है: कोर प्रोडक्ट की इंजीनियरिंग नहीं, कंपनी के मुख्य रिकॉर्ड सिस्टम नहीं, और ऐसा कुछ भी नहीं जो आपके IT विभाग का काम हो।
काम की शुरुआत उस वर्कफ़्लो से होती है जिससे आप छुटकारा चाहते हैं, और उसका अंत तब होता है जब एक चलता हुआ वर्शन आपके हाथ में हो, पूरे डॉक्यूमेंटेशन के साथ, ताकि वह आपकी टीम का अपना हो। अगर किसी टूल का मतलब तभी बनता है जब आपका डेटा किसी प्राइवेट मॉडल के अंदर हो, तो सेटअप आपके इन्फ़्रास्ट्रक्चर या किसी डेडिकेटेड इंस्टेंस पर चलता है, और कुछ भी उससे बाहर नहीं जाता।
अब भी हाथ से होने वाला काम बताएं
वर्कफ़्लो बताएं। पहला चलता हुआ वर्शन आम तौर पर कुछ ही दिनों में आ जाता है।
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मार्केटिंग टीमों के लिए आप किस तरह के टूल बनाते हैं?
कैलकुलेटर, फ़ाइंडर और कॉन्फ़िगरेटर, कैंपेन माइक्रोसाइट, अंदरूनी यूटिलिटी, ऐसी रिपोर्टिंग जो ऐड प्लेटफ़ॉर्म से खुद तैयार हो जाती है, तय समय पर चलने वाले QA चेक, और कंटेंट और अनुवाद की पाइपलाइन, जिनमें हर कदम पर एक इंसान एडिटर रहता है। इस साइट के Audience Finder, ऐड मॉकअप जनरेटर और रेफ़रेंस लाइब्रेरी इसके चलते-फिरते उदाहरण हैं।
क्या हमारा डेटा प्राइवेट रह सकता है?
हां। हेल्थ, फ़ाइनेंस और पब्लिक अफ़ेयर्स की टीमों के लिए सेटअप आपके इन्फ़्रास्ट्रक्चर या किसी डेडिकेटेड इंस्टेंस पर प्राइवेट या लोकल मॉडल के तौर पर चलता है, ताकि मरीज़ों का डेटा, डील फ़्लो और क्लाइंट का रुख कभी किसी पब्लिक मॉडल तक न पहुंचे। जहां पब्लिक मॉडल से काम चल जाता है, वहां मैं यह साफ़ कहता हूं और उसी का इस्तेमाल करता हूं।
यह SEO + GEO से कैसे अलग है?
SEO + GEO का विषय है कि ChatGPT, Gemini और Claude के जवाबों के अंदर आपका ब्रांड कैसे दिखता है। AI टूल + ऑटोमेशन का विषय है AI से अपने टूल और वर्कफ़्लो बनाना और चलाना। दोनों की तकनीकें साझा हैं, और GEO का काम अक्सर यहां बनी टूलिंग पर टिका होता है।