Reddit का AI खोज प्रभाव प्रशिक्षण डेटा से परे है

जैसे-जैसे एआई खपत और उद्धरण के लिए सामग्री को अनुकूलित करने की दौड़ जारी है, ग्राहक वेब के पसंदीदा लिंग रहित एलियन डूडल के बारे में भ्रमित होकर संपर्क में रहते हैं,, और उनके निकट भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ हैऔररणनीति।

प्रश्न आमतौर पर कुछ इस तरह लगते हैं:

• क्या मुझे Reddit पर अपने ब्रांड के बारे में सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया देनी चाहिए या करना चाहिए?
• यदि AI को Reddit पर प्रशिक्षित किया गया है, तो क्या हमें Reddit पर सशुल्क विज्ञापन चलाना चाहिए?
• हमारे सीईओ चाहते हैं कि हम अपनी प्रत्येक उत्पाद श्रृंखला के लिए एक सबरेडिट बनाएं। हम क्या करते हैं?
• Google का AI अवलोकन Reddit थ्रेड का हवाला क्यों दे रहा है जो मेरे उत्पाद को धीमा और कठिन बताता है?

समस्या यह है कि लोग अक्सर तीन अलग-अलग अवधारणाओं को एक साथ जोड़ते हैं:

• प्रशिक्षण डेटा.
• लाइसेंस प्राप्त या वास्तविक समय पहुंच।
• उद्धरण और पुनर्प्राप्ति प्रणाली.

वे सभी संबंधित हैं, लेकिन वे विनिमेय नहीं हैं। और यदि आप SEO, AI उद्धरणों की परवाह करते हैं, या Reddit अचानक आपके ब्रांड के बारे में AI अवलोकन में क्यों दिखाई दे रहा है, तो इन तीन मामलों के बीच के अंतर को समझें।

एआई प्रशिक्षण बनाम एआई पहुंच बनाम एआई उद्धरण

आइए उन तीन अवधारणाओं के बीच अंतर करें जिन्हें अक्सर एक साथ जोड़ दिया जाता है। लोग ऐसे वाक्य पढ़ते हैं:

“ChatGPT को Reddit पर प्रशिक्षित किया गया था।”

…और कल्पना करें कि इसका मतलब है कि प्रत्येक Reddit सीधे ChatGPT की मेमोरी में फीड हो जाती है, जो प्रासंगिक प्रश्न के जवाब में बाद में दोहराए जाने की प्रतीक्षा करती है। वास्तव में प्रशिक्षण इस तरह काम नहीं करता।

प्रशिक्षण

एआई का प्रशिक्षण किसी विश्वकोश को याद करने की तुलना में स्कूल जाने जैसा है। वर्षों की शिक्षा के बाद, बच्चे पैटर्न, रिश्ते और उपयोग के मामले सीखते हैं। उन्हें सातवीं कक्षा की गणित परीक्षा में प्रश्न 8बी का उत्तर याद नहीं है, लेकिन वे समझते हैं:

• “जब मैं एक समकोण त्रिभुज की दो भुजाओं को जानता हूं, तो मैं तीसरी की गणना करने के लिए पाइथागोरस प्रमेय का उपयोग करता हूं।”

उन्होंने अवधारणा सीखी, प्रत्येक उदाहरण से नहीं।

इसी तरह, AI मॉडल केवल सभी Reddit को याद नहीं रखते हैं। वे लाखों वार्तालापों के पैटर्न को अवशोषित करते हैं। मॉडल को सर्वश्रेष्ठ रॉक टंबलर पर बहस करने वाले एक विशिष्ट थ्रेड को “याद” रखना जरूरी नहीं है, लेकिन यह स्कैनिंग से सीख सकता हैखरीदार लगातार निम्न चीज़ों की परवाह करते हैं:

• शोर स्तर।
• सफाई में आसानी.
• प्रतिस्थापन भागों की उपलब्धता.
• ड्रम का आकार.
• दीर्घकालिक स्थायित्व.

दूसरे शब्दों में, Reddit पर प्रशिक्षित AI मॉडल आवश्यक रूप से सीख नहीं रहे हैंतथ्यReddit से वे सीख रहे हैं कि मनुष्य उत्पादों की तुलना कैसे करते हैं, ट्रेडऑफ़ का मूल्यांकन कैसे करते हैं, शिकायत करते हैं, अनुशंसा करते हैं और जीवन के अनुभवों को साझा करते हैं।

लाइसेंस प्राप्त पहुंच

अब हम उस हिस्से पर आते हैं जो हाल ही में बदला गया है।

2024 में, Reddit Google और OpenAI दोनों के साथ, उन्हें Reddit सामग्री तक लाइसेंस प्राप्त पहुंच प्रदान करता है। तब से, वे रिश्ते स्थिर प्रशिक्षण डेटासेट से आगे चल रहे एपीआई एक्सेस की ओर विकसित हुए हैं, जिसका अर्थ है नए रेडिट और टिप्पणियों तक निरंतर पहुंच।

या अलग ढंग से कहा जाए: एआई सिस्टम के लिए वास्तविक समय में मानवीय बातचीत को बनाए रखने का एक अवसर।

यदि एआई मॉडल का प्रशिक्षण किसी को स्कूल भेजने जैसा है, तो लाइसेंस प्राप्त पहुंच उस स्नातक को स्कूल खत्म करने के बाद अखबार की सदस्यता देने जैसा है।

दो वयस्कों की कल्पना करें:

दोनों ने समान औपचारिक शिक्षा प्राप्त की। दोनों पाइथागोरस प्रमेय को समझते हैं। लेकिन इस हफ्ते क्या हुआ ये सिर्फ एक ही जानता है.

प्रशिक्षण और पहुंच के बीच यही अंतर है। प्रशिक्षण व्यापक समझ को आकार देता है, जबकि पहुंच जानकारी को अद्यतन रखने में मदद करती है।

उद्धरण

Reddit थ्रेड का हवाला देने वाला AI स्वचालित रूप से यह साबित नहीं करता है कि मॉडल Reddit को बाकी वेब पर प्राथमिकता देता है। यह भी साबित नहीं करता कि Reddit मूल प्रशिक्षण डेटा का हिस्सा था।

अक्सर, इसका सीधा सा मतलब यह होता है कि सिस्टम ने उस विशिष्ट स्रोत को प्रश्न का उत्तर देने के लिए उपयोगी माना है।

हमारे स्कूल सादृश्य को जारी रखते हुए, रेडिट का हवाला देते हुए एक एआई एक स्नातक की तरह कम है जो कक्षा में वर्षों पहले सीखी गई किसी चीज़ को दोहरा रहा है और अधिक ऐसा है जैसे कोई बातचीत के दौरान अपना फोन निकाल रहा है और कह रहा है:

• “रुको, मैंने कल इस बारे में एक चर्चा देखी।”

उद्धरण यह दर्शाता है कि सिस्टम को उस समय क्या उपयोगी लगा, जरूरी नहीं कि उसने प्रशिक्षण के दौरान क्या सीखा। यह अंतर सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक हो सकता है जिसे आपको समझने की आवश्यकता है जब लोग कहते हैं, “एआई को रेडिट पर प्रशिक्षित किया गया है।” 

गहरी खुदाई:

Reddit AI आउटपुट में इतना अच्छा प्रदर्शन क्यों करता है?

तो जब आप अपना ब्रांड खोजते हैं तो Reddit Google के AI अवलोकन में क्यों दिखाई देता है?

मैंने Google और OpenAI के साथ Reddit की साझेदारी सौदों के बारे में गलतफहमियों से जुड़े बहुत सारे काल्पनिक षड्यंत्र सिद्धांत देखे हैं। लेकिन वे सौदे अकेले Reddit की दृश्यता की व्याख्या नहीं करते हैं। अधिक उपयोगी प्रश्न यह है कि Reddit पर एकाधिक AI सिस्टम बार-बार क्यों दिखाई देते हैं।

मेरा तर्क है कि Reddit उस प्रकार की बातचीत के लिए प्रासंगिक सामग्री के सबसे बड़े स्रोतों में से एक है जो लोग AI सिस्टम के साथ करना चाहते हैं।

यहां बताया गया है कि Reddit के पास वह क्या है जो शायद आपकी वेबसाइट पर नहीं है।

प्रसंग और जीवंत अनुभव

Reddit उपयोगकर्ता शायद ही कभी तथ्यों पर रुकते हैं। आपकी वेबसाइट कहती है, “इस फिटनेस ट्रैकर की बैटरी 30 घंटे तक चलती है।”

लेकिन एक Reddit उपयोगकर्ता का कहना है: “जब तक मैं वर्कआउट पर नज़र नहीं रखता, मेरा काम पूरे दिन चलता रहा। फिर मुझे इसे हर दिन चार्ज करना पड़ता था, और इसने मुझे पागल कर दिया क्योंकि मैं एक प्रतियोगी की लंबी बैटरी लाइफ का आदी हो गया था।”

उन दोनों कथनों में समान जानकारी है। लेकिन दूसरा, वास्तविक होते हुए भी, संदर्भ और वास्तविक दुनिया के उपयोग को जोड़ता है – जिस प्रकार के विवरण लोग वास्तव में निर्णय लेने के लिए उपयोग करते हैं और जिस प्रकार के ब्रांड शायद ही कभी आधिकारिक प्रतिलिपि में शामिल होते हैं।

बहस

पिछले एक दशक से, आपको परिष्कृत सामग्री बनाना सिखाया गया है: संक्षिप्त, आधिकारिक, कोई बारीकियां नहीं, गलत व्याख्या की कोई संभावना नहीं। हम एक्स के अंतिम मार्गदर्शिकाएँ और शीर्ष 10 लाभ प्रकाशित करते हैं।

Reddit की उपयोगकर्ता-जनित सामग्री लगभग इसके ठीक विपरीत करती है।

Reddit थ्रेड्स में ये शामिल हो सकते हैं:

• परस्पर विरोधी राय.
• चेतावनियाँ.
• अप्रत्याशित उपयोग के मामले.
• निराशा।
• हास्य.
• शैतान के पैरोकार.
• उपयोगकर्ता चर्चा के बीच में ही अपना विचार बदल रहे हैं।

दूसरे शब्दों में, मानव मस्तिष्क के सभी गन्दे, बिना पॉलिश वाले हिस्से।

बेहतर या बदतर के लिए, असहमति जानकारी को अधिक उपयोगी बनाती है, और यह कोई नई बात नहीं है। काफ़ी हद तक. एक परिष्कृत उत्पाद पृष्ठ बढ़िया है, लेकिन यह एआई सिस्टम को व्यक्तिपरक प्रश्नों के उत्तर देने में मदद नहीं करेगा।

प्रामाणिकता (या कम से कम इसका स्वरूप)

Reddit की खूबी यह है कि इसकी टिप्पणियाँ आम तौर पर उन लोगों द्वारा लिखी जाती हैं जिन्हें आपको मनाने के लिए भुगतान नहीं किया जाता है। और जैसे-जैसे सबसे बड़े सामग्री निर्माता तेजी से मुद्रीकृत और प्रायोजित होते जा रहे हैं, यह पांच साल पहले की तुलना में कहीं अधिक मायने रखता है।

अप्रायोजित होने से ये उपयोगकर्ता स्वचालित रूप से सही, निष्पक्ष या भरोसेमंद नहीं बन जाते। लेकिन उपयोगकर्ता अक्सर प्रत्यक्ष अनुभव को पॉलिश मार्केटिंग कॉपी या प्रायोजित प्रभावशाली की तुलना में अधिक विश्वसनीय मानते हैं, और धारणा बहुत मायने रखती है।

विशेष रूप से तब जब एआई सिस्टम अनिवार्य रूप से असीमित दृष्टिकोण को एक ही उत्तर में संयोजित करने का प्रयास कर रहे हों।

अन्य प्लेटफ़ॉर्म के बारे में एक नोट

यह उल्लेखनीय है कि Reddit वेब पर मानवीय प्रामाणिकता और असहमति का एकमात्र स्रोत नहीं है। यह बस सबसे बड़े उदाहरणों में से एक है, और जब एआई के लिए अनुकूलन की बात आती है तो मैं इसे अक्सर उद्धृत और गलत समझा जाता देखता हूं।

मानवीय संदर्भ स्टैक एक्सचेंज जैसे मंचों, येल्प जैसे समीक्षा प्लेटफार्मों, पेशेवर समूहों और फेसबुक जैसे सामाजिक नेटवर्क पर मौजूद है।

AI खोज में सामग्री को अधिक उपयोगी कैसे बनाएं

यदि हम शुरुआत में वापस जाते हैं, जहां हमने प्रशिक्षण, लाइसेंस प्राप्त पहुंच और पुनर्प्राप्ति के बीच अंतर पर चर्चा की, तो हमने इस विचार की समीक्षा की कि एआई सिस्टम व्यापक पैटर्न से सीखते हैं, ताजा जानकारी से लाभ उठाते हैं, और उन स्रोतों को पुनः प्राप्त करते हैं जिन्हें वे संदर्भ में उपयोगी मानते हैं। 

चाहे वह संदर्भ Reddit, मंचों, समीक्षाओं, या पेशेवर समुदायों से आया हो, इस तथ्य से बहुत कम महत्वपूर्ण है कि यह मौजूद है। यहां मुख्य बात यह नहीं है कि हर किसी को Reddit रणनीति की आवश्यकता है।

अधिक उपयोगी प्रश्न यह है: मेरे उद्योग में लोग स्वाभाविक रूप से निराशाओं, असहमतियों और जीवन के अनुभवों पर कहाँ चर्चा करते हैं?

कई व्यवसायों के लिए, वह उत्तर Reddit है। लेकिन दूसरों के लिए, यह फ़ोरम, पेशेवर समुदाय, फेसबुक समूह, डिस्कोर्ड सर्वर, उत्पाद समीक्षाएँ, या वे स्थान हो सकते हैं जहाँ आप शायद ही कभी समय बिताते हैं। एक बार जब आप समझ जाते हैं कि मानवीय संदर्भ कहाँ रहता है, तो आप अपने प्लेटफ़ॉर्म अनुकूलन को इस तरह से प्राथमिकता दे सकते हैं जो समझ में आए।

आपके द्वारा उन स्थानों की पहचान करने के बाद, यहां उधार लेने लायक कुछ चीजें दी गई हैं।

1. जीवित अनुभव को कैद करें और उसे दृश्यमान बनाएं

Reddit आंशिक रूप से AI आउटपुट में अच्छा प्रदर्शन करता है क्योंकि इसमें वह सब शामिल है जिसकी ब्रांड सामग्री में अक्सर कमी होती है: खरीदारी के बाद का संदर्भ, कार्यान्वयन विवरण, निर्णय लेने की प्रक्रिया और यहां तक ​​कि खरीदारों का पछतावा।

हम अपने स्वयं के “प्रामाणिक” चर्चा सूत्र का निर्माण नहीं कर सकते – और नहीं करना चाहिए। लेकिन हमारे पास अपने ग्राहकों तक पहुंच है, और उपयोगकर्ता डेटा जानकारी का एक बहुत ही कम उपयोग किया जाने वाला स्रोत बना हुआ है।

इसलिए केवल आंतरिक विशेषज्ञता और चित्र-परिपूर्ण केस अध्ययनों पर निर्भर रहने के बजाय, अपनी सामग्री में अधिक वास्तविक परिप्रेक्ष्य डालें:

• ग्राहक साक्षात्कार.
• समीक्षा और समर्थन टिकट.
• बिक्री आपत्तियाँ.
• सामुदायिक चर्चाएँ.

यदि एआई सिस्टम प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं, तो हमारा काम उस संदर्भ को ढूंढना आसान बनाना है।

2. आधिकारिक दिखने की कोशिश करना बंद करें और उपयोगी बनने की कोशिश करना शुरू करें

यदि Reddit थ्रेड्स में शामिल हैं:

• अनिश्चितता.
• असहमति.
• सीमाएँ.
• निराशा।
• चेतावनियाँ.

आपकी सामग्री में इससे भी अधिक सामग्री हो सकती है।

यह स्वीकार करना कि आपका उत्पाद या सेवा किसके लिए नहीं है, या कहां कम है, आपको ऐसी सामग्री बनाने में मदद मिल सकती है जो मनुष्यों और एआई सिस्टम दोनों के दृष्टिकोण को संश्लेषित करने के लिए अधिक विश्वसनीय लगती है।

3. अपना काम दिखाओ

मेरे छठी कक्षा के गणित शिक्षक को उद्धृत करने के लिए: अपना काम दिखाओ।

एआई सारांश अक्सर स्रोतों को निष्कर्ष तक पहुंचाने में पर्याप्त होते हैं, लेकिन तर्क समझाने में मनुष्य अभी भी बहुत बेहतर हैं।

आपकी सामग्री केवल यह प्रस्तुत करने के बजाय, “यह सबसे अच्छा विकल्प है, इन सभी बेहतरीन विशेषताओं को देखें,” समझाने का प्रयास करें:

• ग्राहकों ने आपको क्यों चुना.
• उन्होंने किन विकल्पों पर विचार किया और क्यों।
• ट्रेडऑफ़ या स्थितियाँ जहाँ आपका उत्पाद या सेवा विफल हो जाती है।

तर्क संदर्भ प्रदान करता है, और संदर्भ तेजी से वेब की सबसे मूल्यवान वस्तुओं में से एक प्रतीत होता है।

4. निर्णयों के लिए अनुकूलन करें

पारंपरिक एसईओ अक्सर वस्तुनिष्ठ उत्तरों के साथ तथ्यात्मक प्रश्नों का उत्तर देने पर ध्यान केंद्रित करता है।

तेजी से, उपयोगकर्ता व्यक्तिपरक उत्तरों के साथ एआई सिस्टम से सूक्ष्म प्रश्न पूछते हैं जो उनके द्वारा पूछे जाने वाले एआई के आधार पर बदल जाते हैं।

वे पूछना:

• क्या यह इस लायक है?
• कौन सा विकल्प बेहतर है?
• लोगों को किस बात का पछतावा है?
• छह महीने के बाद क्या होगा?

वे निर्णय लेने वाले प्रश्न हैं।

निर्णय लेने के लिए अनुभव की आवश्यकता होती है। अनुभव संदर्भ बनाता है, और एआई जो सीखता है, वह जिस तक पहुंचता है, और अंततः जो प्राप्त करता है, उसके बीच संदर्भ संयोजी ऊतक बन रहा है।

गहरी खुदाई:

प्रसंग विभेदक बनता जा रहा है

हमने उस चीज़ से शुरुआत की जो एआई प्रशिक्षण, लाइसेंसिंग और उद्धरणों को अलग बनाती है, लेकिन हमने उस चीज़ के साथ समाप्त किया जो इन तीनों को जोड़ती प्रतीत होती है – और जो पॉलिश की गई “अनुकूलित” सामग्री आमतौर पर गायब है: संदर्भ।

यह इनके बीच का अंतर है:

• “इस रॉक टम्बलर की ड्रम क्षमता 3 पाउंड है और यह 75 डेसिबल पर संचालित होता है।”

और:

• “जैसा कि मैंने योजना बनाई थी, यह मेरे बेसमेंट में बहुत तेज़ था, इसलिए मुझे इसे गैरेज में ले जाना पड़ा। प्रतिस्थापन बेल्ट मेरी अपेक्षा से अधिक आसान थे, लेकिन तीसरे बैच तक, मैं वास्तव में चाह रहा था कि मैं एक बड़े ड्रम पर और अधिक खर्च करूँ।”

एक ऐसा तथ्य है जो आपको किसी कंपनी की वेबसाइट पर मिल सकता है। दूसरा एक ऐसा अनुभव है जो वास्तविक लगता है।

फीचर्स से ज्यादा नतीजे मायने रखते हैं, इसमें कोई नई बात नहीं है। एआई एक समान अहसास के लिए मजबूर कर सकता है: सटीक, व्यापक, या कीवर्ड-अनुकूलित होना अब पर्याप्त नहीं होगा। 

अधिक से अधिक, जो सामग्री आगे बढ़ती है वह वह सामग्री होती है जो तथ्यों के इर्द-गिर्द संदर्भ, ट्रेडऑफ़ और जीवंत अनुभव जोड़कर लोगों को निर्णय लेने में मदद करती है।