आईए की मॉडल्स में नए गति का युद्ध

आईए की मॉडल्स में नए गति का युद्ध

गुशवर्क, जो 2023 में बेंगलुरु में स्थापित एक स्टार्टअप है और इसका कॉर्पोरेट मुख्यालय डेलावेयर में है, ने हाल ही में 9 मिलियन डॉलर का बीज दौर समाप्त किया, जो Susquehanna International Group (SIG) और Lightspeed द्वारा लीड किया गया, जिसमें B Capital, Seaborne Capital, Beenext, Sparrow Capital और 2.2 Capital की भागीदारी भी है। यह दौर कंपनी को 33 मिलियन डॉलर की पोस्ट-मनी वैल्यूएशन पर ले जाता है और इसके कुल फंडिंग को 11 मिलियन डॉलर तक पहुंचा देता है। यह समाचार, जिसके बारे में TechCrunch ने बताया, एक बार फिर से 'AI' का पीछा करने वाले पूंजी के एक और अध्याय के रूप में पढ़ा जा सकता है। लेकिन यह एक गलती होगी।

महत्वपूर्ण तथ्य ऑपरेशनल है, न कि वित्तीय: केवल तीन महीने पहले, जब उन्होंने AI-माध्यमिक खोज के लिए एक उत्पाद पेश किया (जैसे, ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity), गुशवर्क ने 1.5 मिलियन डॉलर का वार्षिक आवर्ती राजस्व (ARR) रिपोर्ट किया, जो प्रत्येक माह 50% से 80% की वृद्धि दिखा रहा है, जिसके साथ 300 से अधिक भुगतान ग्राहक हैं (जिनमें से 95% अमेरिका में हैं) और 800+ कंपनियों की प्रतीक्षा सूची है। इसके अलावा, यह दावा करता है कि AI चैनल अब 20% ट्रैफिक को उत्पन्न करते हैं, लेकिन 40% इनबाउंड लीड्स के लिए जिम्मेदार हैं, यह असममिति अधिक खरीदारी की इच्छा का संकेत देती है।

मैं इस स्थिति को केवल एकल दृष्टिकोण से देखता हूं, क्योंकि यही यहाँ प्रासंगिक है: शून्य वैकल्पिक मूल्य। जब डिजिटल 'उपस्थिति' को उत्पन्न करना, अपडेट करना और वितरित करना लगभग शून्य की ओर बढ़ता है, तो विपणन की पूरी प्रतिस्पर्धात्मक संरचना बदल जाती है। अचानक, बाधा सामग्री लेखन या 'SEO करने' में नहीं है; बाधा मॉडल द्वारा उत्पन्न उत्तर में स्थिर स्थान प्राप्त करना और इसे औद्योगिक अनुक्रम के साथ बनाए रखना है।

पृष्ठों को ऑप्टिमाइज़ करने से उत्तरों को ऑप्टिमाइज़ करने तक: अधिग्रहण चैनल का पुनर्लेखन

गुशवर्क का मोड़ स्पष्ट है। यह 'प्रारंभिक तेजी से और बेहतर आउटसोर्स करने में मदद करना' की एक अलग वादा के साथ शुरू हुआ था - और इसके बाद मांग अवहेलना नहीं की जा सकती थी। यह क्रम महत्वपूर्ण है क्योंकि यह यह पुष्टि करता है कि कई संगठन अब भी एक परिकल्पना के रूप में मानते हैं: वार्तालापीन किस्म की खोज अब कोई प्रयोग नहीं है, यह एक खोज और खरीद चैनल में बदल रही है।

TechCrunch एक परिदृश्य परिवर्तन का उल्लेख करता है जहां OpenAI और Perplexity उस वॉल्यूम का आधा हिस्सा लेते हैं जो ऐतिहासिक रूप से Google से संबंधित था, और जहां Google AI-उत्पन्न 'ओवरव्यू' के साथ प्रतिक्रिया देता है। व्यावसायिक दृष्टिकोण में, उपयोगकर्ता अन्वेषण के निर्णय के एक बढ़ते हिस्से को एक मध्यस्थ पर छोड़ रहा है जो 'लिंक सूचीबद्ध' नहीं करता, बल्कि संक्षेप और सिफारिश करता है।

यह परिवर्तन प्रतिस्पर्धा की मूल इकाई को बदलता है। पारंपरिक SEO में, इकाई पृष्ठ थी: रैंकिंग, क्लिक, रूपांतरण। मॉडल-सेवा की गई खोज में, इकाई एक उत्तर में उल्लेख है, सिस्टम द्वारा 'उद्धृत' होना, जब उपयोगकर्ता सिफारिश मांगता है तो 'स्वाभाविक विकल्प' के रूप में प्रकट होना।

गुशवर्क का कहना है कि उनके ग्राहकों के लिए, इन प्लेटफार्मों से आने वाला ट्रैफिक मात्रा में कम है लेकिन मूल्य में अधिक है: 20% ट्रैफिक और 40% लीड। यदि यह संबंध समय के साथ बना रहता है, तो अधिग्रहण बजट को पुनorden किया जाएगा। न कि तकनीकी फैशन के लिए, बल्कि बुनियादी अंकगणित के लिए: एक चैनल जो प्रति विज़िट अधिक इरादा दिखाता है, वह अधिक निवेश प्राप्त करता है, भले ही मात्रा कम हो।

किसी भी CFO के लिए रणनीतिक प्रश्न यह नहीं है कि यह लहर 'टिक टिक टिक करेगी', बल्कि यह है कि कितना हिस्सा फ़नल AI मध्यस्थों की ओर स्थानांतरित हो रहा है और कौन सी आंतरिक मीट्रिक अब तुलनीय नहीं रही। यदि सिफारिश एक उत्तर के भीतर होती है और पारंपरिक SERP में नहीं, तो 'औसत स्थान' और 'CTR' की मीट्रिक केंद्रीयता खो देती है। इसके बजाय उल्लेख करने की आवृत्ति, उत्तर का शेयर और विशेष रूप से, उल्लेख और लीड के बीच संबंध बढ़ता है।

गुशवर्क को उपस्थिति की फैक्ट्री के रूप में: जब मार्केटिंग का मार्जिन कम होता है

गुशवर्क की प्रस्तावना, उपलब्ध जानकारी के अनुसार, एक AI एजेंटों के नेटवर्क पर निर्भर है जिसमें तीन कार्य शामिल हैं: सामग्री का स्वचालित निर्माण और अपडेट, बैकलिंक्स का निर्माण (प्रत्येक ग्राहक के लिए आमतौर पर 10 से 20) एक 200 से 300 साइटों के साझेदार नेटवर्क के माध्यम से, और लीड्स को ट्रैक करने के लिए CMS प्रकार का एकीकरण।

यह डिज़ाइन तात्कालिक नहीं है। यह एक ऐतिहासिक रूप से कारीगर गतिविधि - सामग्री, संबंध, प्रकाशन, पुनरावृत्ति - को एक नियमित प्रक्रिया में परिवर्तित करने के लिए एक प्रयास है। और यहाँ मैक्रोइकोनॉमिक बिंदु उभरता है: जब मार्केटिंग के प्रस्तावों का निर्माण सॉफ़्टवेयर के साथ औद्योगिककृत होता है, तो सीमांत लागत गिरने की संभावना है।

प्रत्यक्ष प्रभाव यह है कि क्षमताओं का लोकतंत्रीकरण जो पहले बड़े आंतरिक टीमों या बहुत श्रम-गहन एजेंसियों की मांग करता था। वह मध्यम कंपनी जो साप्ताहिक सामग्री मशीन बनाए रखने में असमर्थ थी, अब इसे एक सदस्यता के रूप में खरीद सकती है: गुशवर्क की सेवा 800 डॉलर प्रति माह से शुरू होती है और 2,200 डॉलर प्रति माह तक जाती है। यह मूल्य बैंड इसे एक क्षेत्र में रखता है जहां ROI को एक या दो अवसरों से बचाने के लिए बाध्य होना चाहिए जो पेशेवर सेवा में आधिक्य लाएंगे, या बी2बी में रूपांतरण में एक छोटा उछाल।

TechCrunch ने एक विशेष मामले की रिपोर्ट भी की: एक पेशेवर सेवा ग्राहक ने प्लेटफ़ॉर्म को अपनाने के बाद 200,000 से 350,000 डॉलर के अनुबंध बंद कर लिए। कारण संबंध को सही ठहराने के लिए अद्यतित जानकारी की कमी हो सकती है, लेकिन अधिक महत्वपूर्ण संकेत यह है: जो खरीदार इन चैनलों के माध्यम से आते हैं, वे संभवतः मॉडल के संक्षेपण के कारण अधिक "पूर्व-गर्मी" हो सकते हैं। पारंपरिक SEO में, उपयोगकर्ता अनुसंधान का काम करता है। IA में, इस काम का एक हिस्सा संवादात्मक एजेंट पर आउटसोर्स किया जाता है।

बारिकी यह है कि सीमांत लागत में कमी केवल "सस्ता अधिक सामग्री बनाना" नहीं है। इसका मतलब एक निरंतर सुधार रणनीति को बनाए रखना है, जहाँ हर प्रकाशित टुकड़ा, हर समायोजन, हर लिंक, एक वृद्धि प्रयोग है। यदि प्रयोग की लागत कम हो जाती है, तो सीखने की गति बढ़ जाती है। प्रतिस्पर्धात्मक बाजारों में, सीखने की गति किसी कीमत के रूप में महत्वपूर्ण होती है।

लेकिन इस सीमांत लागत में कमी ने एक असहज परिणाम लाया है: यह सबको प्रवेश की बाधाओं को कम करता है। यदि कोई भी विशाल पैमाने पर 'उपस्थिति' उत्पादन कर सकता है, तो विभाजन उत्पादन से प्रभावी वितरण और विश्वसनीयता की ओर जाता है। दूसरे शब्दों में, मॉडल और उपयोगकर्ता द्वारा अनुभव की गई गुणवत्ता एक नया युद्ध क्षेत्र बन जाती है।

वादा के पीछे की इकाई अर्थव्यवस्था: ट्रैक्शन के संकेत और कमजोरियां

यह दौर और प्रारंभिक ट्रैक्शन मान्यता का संकेत देती है, लेकिन गंभीर विश्लेषण में उपलब्ध संख्याओं में उभरी इकाई अर्थव्यवस्था देखना आवश्यक है।

300+ भुगतान ग्राहकों और 1.5 मिलियन डॉलर की ARR के साथ, प्रति ग्राहक वार्षिक औसत राजस्व 5,000 डॉलर के करीब है। यह एक मिश्रण के अनुरूप है जिसमें कई ग्राहक मूल योजना से प्रवेश लेते हैं और कुछ उच्च स्तर की योजनाओं पर जाते हैं। एक ही समय में, कंपनी यह भी घोषित करती है कि वह 3 से 3.5 मिलियन डॉलर की ARR तीन महीनों में लक्षित कर रही है, जिसका अर्थ है कि उसे एक तिमाही में वार्षिक राजस्व को दोगुना करना पड़ेगा। 50% से 80% की मासिक वृद्धि के साथ, यह लक्ष्य प्रवृत्ति के साथ मेल खाता है, हालांकि यह स्थायीता की गारंटी नहीं देता।

एक स्पष्ट मार्केट सिग्नल भी है: 800+ कंपनियाँ प्रतीक्षा सूची में हैं। मार्केटिंग उत्पाद में, प्रतीक्षा सूची कम 'ब्रांड की उपलब्धि' है और अधिक प्रतिस्पर्धात्मक चिंता का संकेत है। जब एक निर्णय निर्माता सोचता है कि उनके AI उत्तरों में स्थिति उनके पाइपलाइन को परिभाषित कर सकती है, तो उनका जोखिम सहिष्णुता बढ़ता है और उनकी मूल्यांकन विंडो संकीर्ण हो जाती है।

यह कहते हुए, यहाँ कुछ संरचनात्मक कमजोरियाँ हैं जिन्हें पूंजी बीज समाप्त नहीं करती है:

1) प्लेटफार्मों पर निर्भरता। ChatGPT, Gemini, Claude या Perplexity के लिए अनुकूलन ऐसे सतहों पर होता है जो बदलती हैं। यदि प्लेटफार्म मन्सिर स्रोतों को कैसे उद्धृत करते हैं, उल्लेखों को प्राथमिकता देते हैं या वेब से कैसे जुड़ते हैं, तो 'अनुकूलन मैनुअल' को फिर से लिखा जाएगा।

2) बैकलिंक निर्माण का प्रतिष्ठा जोखिम। गुशवर्क के पास लिंक के लिए 200 से 300 साझेदार साइटों का एक नेटवर्क होता है। यह प्राधिकरण का इंजन के रूप में काम कर सकता है, लेकिन यह पारंपरिक खोज मानदंडों पर निर्भर करते हुए कृत्रिम पैटर्न के रूप में भी व्याख्यित किया जा सकता है। आर्थिक प्रोत्साहन स्केल करने की ओर बढ़ाता है; SEO की कहानी बताती है कि संदर्भ को बिना सख्त शासन के स्केल करना महंगा हो जाता है।

3) हैपोजिनाईज़ेशन का प्रभाव। यदि एक प्रदाता अपने ग्राहक के लिए सामग्री का स्वचालन करता है, तो शैली, विषय या संरचना में समरूपता का खतरा होता है। जहां मॉडल विशेषज्ञता और वास्तविक भिन्नता के संकेत को पुरस्कृत करते हैं, सामान्य सामग्री एक कमोडिटी में बदल जाती है जिससे रूपांतरण कम होता है।

4) माप और मान्यता। "20% ट्रैफिक और 40% लीड" का वादा प्रबल है, लेकिन बाजार सतर्कता की मांग करेगा: किस प्रकार एक लीड को एक संवादात्मक उत्तर के लिए मान्यता दी जाती है, उसका कौन सा हिस्सा प्रभाव था और कौन सा सीधा रूपांतरण था। बिना मापने की प्रणाली के, व्यय विश्वास में बदल जाता है।

गुशवर्क की मौजूदा सफलता उनकी पेशकश को एक सदस्यता के पैकेज के रूप में जल्दी से लाकर और पर्याप्त व्यावसायिक निष्पादन करके 1.5 मिलियन ARR को तेजी से पार करना है। नवजात बाजारों में, जो सबसे पहले भ्रम को उत्पाद में परिवर्तित करते हैं, सामान्यत: कथा को पकड़ लेते हैं और, थोड़े समय के लिए, मूल्य निर्धारण शक्ति।

एजेंसियों और SEO सूट के लिए खेल का ढांचा बदलता है: लाभ मशीन की गति से संचालन करने में होगा

यह कहानी केवल एक स्टार्टअप की नहीं है जिसने पूंजी जुटाई है। यह एक उद्योग की है जो अपनी मूल्य श्रृंखला को फिर से कॉन्फ़िगर कर रही है।

पारंपरिक SEO सूट विश्लेषण, कीवर्ड अनुसंधान और ऑडिटिंग में प्रतिस्पर्धा करते हैं। AI-माध्यमिक खोज में, अनुकूलित करने का उद्देश्य एक सिफारिश की संभावना है, जो संदर्भ, स्रोतों और मॉडल की व्याख्या से प्रकट होती है। यह निर्माण, वितरण और माप में अधिक निकटता की मांग करता है।

गुशवर्क, अपने एजेंटों के दृष्टिकोण के साथ, एक संचालन परत बनने का प्रयास कर रहा है: सामग्री का उत्पादन करें, इसे अपडेट करें, लिंक के साथ धकेलें और लीड मापें। उनकी शैली यह है कि खरीदार 'उपकरण' नहीं चाहते, वे बिना एक टीम को नियुक्त किए परिणाम चाहते हैं।

यदि यह स्केल होता है, तो एजेंसियों को एक bifurcation का सामना करना होगा। जो जीवित रहेंगे वे वे नहीं होंगे जो 'सामग्री बनाते हैं', बल्कि वे जो:

• प्रमाण और वास्तविक प्रतिष्ठा के आधार पर स्थितियाँ बनाएं,
• तकनीकी कथानक डिज़ाइन करें जो मॉडल विश्वास के साथ संक्षेपित कर सकें,
• गुणवत्ता संपादकीय का शासन करें,
• और लागत कम करने के लिए स्वचालन के साथ काम करें बिना मानकों को गिराए।

इंटरनल मार्केटिंग टीमों के लिए भी बदलाव उतना ही कठिन है। लाभ यह नहीं होगा कि जोड़ने के लिए अधिक बजट हो, बल्कि प्रणालियाँ होंगे जो मौलिक रूप से छोटे चक्रों में पुनरावृत्त, मापने और सुधार करने की अनुमति दें। वार्तालापीय खोज उस पर रिवॉर्ड देती है जो लगातार संदर्भ बनता है, न कि बहुत कुछ प्रकाशित करने वाले को।

गुशवर्क में प्रवेश करने वाला पूंजी निवेश दर्शाता है कि निवेशक मानते हैं कि यह बाजार बड़ा होगा और इसमें नया SEO होगा। हो सकता है कि उनके पास आकार में सही हो, लेकिन विजेता वह नहीं होगा जो जोर से चिल्लाए "AI का अनुकूलन", बल्कि जो इस नारे को एक परिणाम विशिष्ट मशीन में परिवर्तित करेगा जो बदलते प्लेटफार्मों के अंतर्गत।

नेतृत्व के लिए आदेश: जो अपने सीखने की लागत को समेट नहीं पाते हैं, वे नए खोज में बाहर रह जाएंगे

9 मिलियन डॉलर और 33 मिलियन पोस्ट-मनी का वित्तीय संकेत संरचनात्मक संकेत के मुकाबले प्राथमिकता नहीं रखता है: कंपनियाँ पहले से ही AI द्वारा उत्पन्न उत्तरों के अंदर पाई जाने के लिए भुगतान कर रही हैं, और वे लीड ज्यादा इरादे से आ रहे हैं।

जब डिजिटल उपस्थिति बनाने और अपडेट करने की सीमांत लागत गिरती है, तो प्रतिस्पर्धा तेज होती है। मार्ग को अधिक सामग्री से नहीं बल्कि बेहतर जानकारी, बेहतर प्रतिष्ठा और बेहतर अपडेट आवृत्ति के साथ सुरक्षित किया जाता है, जो सॉफ़्टवेयर की गति से संचालित होता है और व्यावसायिक मैट्रिक्स के साथ ऑडिट किया जाता है।

वैश्विक नेता जो अब अपने बजट, मापने और अपनी मार्केटिंग आर्किटेक्चर को इस वास्तविकता के चारों ओर फिर से व्यवस्थित करते हैं, वे नए खोज के मानचित्र को पकड़ेंगे; जो एक लिंक इंटरनेट के लिए अभी भी अनुकूलित करना जारी रखते हैं जब उपयोगकर्ता पहले से ही स्वचालित संक्षेप से खरीद करता है, वे जल्द ही खोजने की स्थिति में पाएंगे कि मार्केट उन्हें पहले से ही तलाशना बंद कर चुका है।