Product Hunt-ന് AI വിസിബിലിറ്റി ടൂളുകൾ ഇഷ്ടമാണ്, പക്ഷേ അവ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ വിട്ടുപോകുന്നു
മിക്ക AI വിസിബിലിറ്റി ടൂളുകളും ഒരേ കാര്യം തന്നെയാണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്. നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡ് AI ഉത്തരങ്ങളിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് അവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു. അവ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്കോർ നൽകുന്നു. കാലക്രമേണ നിങ്ങളുടെ വിസിബിലിറ്റി എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് അവ നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
ഇത് ഉപകാരപ്രദമായി തോന്നാം. ഇതിൽ ചില കാര്യങ്ങൾ ഉപകാരപ്രദവുമാണ്. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം മറ്റൊരിടത്തായിരിക്കുമ്പോൾ പല ടീമുകളും ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് വാങ്ങുന്നു. വാങ്ങുന്നവർ ഓപ്ഷനുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും മുന്നറിയിപ്പുകൾ കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ചർച്ചാ വേഡുകളിൽ (discussion threads) ആണ് യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം നിലനിൽക്കുന്നത്. AI പിന്നീട് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഭാഷയെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നത് ഈ ചർച്ചകളാണ്.
വിസിബിലിറ്റി എന്നാൽ രോഗനിർണ്ണയമല്ല (diagnosis).
ആളുകൾ എന്തിനാണ് ഈ ടൂളുകൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നത് എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകും. ChatGPT തന്റെ ട്രാഫിക്കിന്റെ 50% നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് ഒരു സ്ഥാപകൻ കുറിച്ചു. ആ ട്രാഫിക് ഗൂഗിൾ ട്രാഫിക്കിനേക്കാൾ ഇരട്ടി മികച്ച രീതിയിൽ കൺവേർട്ട് (convert) ആകുന്നു. AI ട്രാഫിക് ഇത്രത്തോളം അർത്ഥവത്താണെങ്കിൽ, അത് നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
ഡാഷ്ബോർഡ് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ നൽകിക്കഴിഞ്ഞാൽ പ്രശ്നം തുടങ്ങുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഹോംപേജ് ഉദ്ധരിക്കപ്പെട്ടില്ല (cited) എന്ന് ഒരു ടൂളിന് നിങ്ങളോട് പറയാൻ കഴിയും. ഒരു എതിരാളി കൂടുതൽ തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു എന്നും അതിന് സാധിക്കും. മിക്ക ടൂളുകളും അവിടെ അവസാനിക്കുന്നു. ഒരു ഉത്തരം AI-ക്ക് എന്തുകൊണ്ടാണ് വിശ്വസനീയമായി തോന്നിയത് എന്ന് അവയ്ക്ക് പറയാൻ കഴിയില്ല. ഭാവിയിൽ എങ്ങനെ ഒരു ഉദ്ധരണം (citation) നേടാം എന്നും അവയ്ക്ക് പറഞ്ഞുതരാൻ കഴിയില്ല.
AI ഉത്തരങ്ങൾ വെറുതെ ഉണ്ടാവുന്നതല്ല. അവ ഡോക്യുമെന്റുകൾ, റിവ്യൂകൾ, ഫോറം പോസ്റ്റുകൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി ചർച്ചകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നാണ് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നത്. ഈ സ്രോതസ്സുകൾക്കാണ് വിശ്വാസ്യതയുള്ളത്.
നിങ്ങൾക്ക് വിസിബിലിറ്റി നഷ്ടപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, എന്തുകൊണ്ട് എന്ന് നിങ്ങൾ ചോദിക്കണം. ഏത് സ്രോതസ്സാണ് വിജയിച്ചത്? ആ സ്രോതസ്സിനെ ശക്തമാക്കിയത് എന്താണ്?
ആളുകൾ ഗുണദോഷങ്ങൾ (tradeoffs) ചർച്ച ചെയ്യുന്ന ബയർ-ഇന്റന്റ് (buyer-intent) ചർച്ചകൾ മിക്ക ഡാഷ്ബോർഡുകളും ശ്രദ്ധിക്കാറില്ല. ഇവിടെയാണ് ചെറിയ ബ്രാൻഡുകൾക്ക് അവരുടെ വൈദഗ്ധ്യം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അവസരം ലഭിക്കുന്നത്.
പല ടൂളുകളും നിങ്ങളുടെ ഹോംപേജിനെ വെബിന്റെ കേന്ദ്രമായി കാണുന്നു. അത് ഒരു തെറ്റാണ്. തീരുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നത് കമ്മ്യൂണിറ്റികളിലാണ്.
അടുത്തിടെ വന്ന ഒരു Reddit ചർച്ച ഒരു പ്രധാന പാഠം കാണിച്ചുതന്നു. വ്യാജമായ "best tool" ചർച്ചകളും ആവർത്തിച്ചുള്ള ബ്രാൻഡ് പരാമർശങ്ങളും ആളുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നുണ്ട്. തന്ത്രങ്ങൾ കൃത്രിമമാണെന്ന് തോന്നുമ്പോൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി ആ ബ്രാൻഡിന് എതിരാകുന്നു.
ഒരു സ്രോതസ്സ് ഉണ്ടെന്ന് ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തേക്കാം. എന്നാൽ ആ ചർച്ച വിശ്വസനീയമാണോ അതോ സ്പാം (spam) ആണോ എന്ന് അതിന് പറയാനാവില്ല. മനുഷ്യന്റെ വിവേചനാധികാരം ഇപ്പോഴും പ്രധാനമാണ്.
Product Hunt-ലെ വിജയം ഒരു ടൂൾ GEO-യ്ക്ക് നല്ലതാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല. ഒരു ലോഞ്ച് ആ വിഭാഗം വളരുന്നുണ്ടെന്ന് തെളിയിക്കുന്നുണ്ടായിരിക്കാം. എന്നാൽ ആ ടൂൾ ശരിയായ ചർച്ചകൾ കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുമെന്ന് അത് തെളിയിക്കുന്നില്ല.
"എന്റെ ബ്രാൻഡ് പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടോ?" എന്ന് ചോദിക്കുന്നത് നിർത്തുക.
ഇവ ചോദിച്ചു തുടങ്ങുക:
- എന്റെ കാറ്റഗറിയിലെ വാങ്ങുന്നവരുടെ ഭാഷയെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നത് ഏത് ചർച്ചകളാണ്?
- ആ ചർച്ചകളെ ശക്തമാക്കുന്ന വിശ്വാസ്യതയുടെ സൂചനകൾ (trust signals) എന്തൊക്കെയാണ്?
- കൃത്രിമമായി അടിച്ചേൽപ്പിക്കുന്നത് പോലെ തോന്നിക്കാതെ എന്റെ ബ്രാൻഡിന് എവിടെയാണ് മൂല്യം കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ കഴിയുക?
ഇവ പ്രയാസകരമായ ചോദ്യങ്ങളാണ്. കമ്മ്യൂണിറ്റിയുടെ പശ്ചാത്തലം മനസ്സിലാക്കാൻ ഇവ ആവശ്യമാണ്. ഇവ ഒരു ലളിതമായ സ്കോർകാർഡിൽ ഒതുങ്ങുന്നവയല്ല.
നിങ്ങൾ ടൂളുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അതിന്റെ പുറംമോടി മാത്രം നോക്കരുത്. ഒരു ടൂൾ സ്രോതസ്സിന്റെ സാന്നിധ്യം മാത്രമല്ല, അതിന്റെ ഗുണനിലവാരം മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.
ഒരു സൈറ്റേഷന് പിന്നിലെ യഥാർത്ഥ ചർച്ചകൾ കാണിക്കാൻ അതിന് കഴിയുമോ? ഒരു യഥാർത്ഥ കമ്മ്യൂണിറ്റി റെഫറൻസിനെ വെറും താൽക്കാലിക പേജുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ അതിന് സാധിക്കുമോ? നിങ്ങളുടെ ബ്രാൻഡിന്റെ പങ്കാളിത്തം എവിടെയാണ് കുറവുള്ളതെന്ന് കണ്ടെത്താൻ അത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുമോ?
AI വിസിബിലിറ്റി ഡാഷ്ബോർഡുകൾ ഉപയോഗശൂന്യമല്ല. അവ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് ഒരു ഘട്ടം നേരത്തെയാണ് നിർത്തുന്നത്.
വിജയിക്കുന്ന ബ്രാൻഡുകൾ ഓൺലൈനിൽ വിശ്വാസം എവിടെയാണ് രൂപപ്പെടുന്നത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കും. AI വിശ്വസിക്കുന്ന സ്രോതസ്സുകളിൽ നിങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, അതിന്റെ ഉത്തരങ്ങളിലും നിങ്ങൾ ഇല്ല എന്ന് അർത്ഥം.
ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് കൊണ്ട് മാത്രം ഇത് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയില്ല.
പഠനത്തിനായി ചേരാവുന്ന കമ്മ്യൂണിറ്റി: https://t.me/GyaanSetuAi