जुआन पाब्लो तेजेला, मेट्रिकूल के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

जुआन पाब्लो तेजेला, मेट्रिकूल के सीईओ और सह-संस्थापक, एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर और प्रौद्योगिकी उद्यमी हैं जिन्होंने 2014 से कंपनी का नेतृत्व किया है, इसे एक व्यापक प्लेटफ़ॉर्म में विकसित करने में मदद की है डिजिटल सामग्री के प्रबंधन और माप के लिए। मेट्रिकूल लॉन्च करने से पहले, उन्होंने लगभग नौ साल तक ऑप्टिमिथ सॉफ्टवेयर में बिताए, जहां उनकी जिम्मेदारियों में उत्पाद प्रबंधन, अनुप्रयोग विकास, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डिज़ाइन, पूर्व-बिक्री, ग्राहक सहायता और किउवान सॉफ्टवेयर विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म के लिए ऑनलाइन विपणन शामिल था। अपने करियर की शुरुआत में, तेजेला ने स्विसरिस्क, इंद्रा, ईएडीएस-कासा और फेडेटेक में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग भूमिकाएं निभाईं, जावा, सी++, एम्बेडेड सिस्टम, संचार प्रौद्योगिकी और लिनक्स कर्नेल विकास में काम किया।

मेट्रिकूल एक मैड्रिड स्थित सोशल मीडिया प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है जो रचनाकारों, ब्रांडों और एजेंसियों को सामग्री योजना बनाने, पोस्ट प्रकाशित करने, बातचीत प्रबंधित करने, प्रदर्शन विश्लेषण करने, प्रतिस्पर्धियों की निगरानी करने और एक केंद्रीकृत कार्यस्थान से रिपोर्ट उत्पन्न करने की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म प्रमुख सोशल नेटवर्क और विज्ञापन चैनलों का समर्थन करता है, जिनमें इंस्टाग्राम, फ़ेसबुक, टिकटॉक, लिंक्डइन, यूट्यूब, एक्स, ब्लूस्काई, पिनटेरेस्ट, गूगल और मेटा विज्ञापन शामिल हैं, साथ ही साथ एआई-सहायता प्राप्त सामग्री निर्माण और अनुकूलन उपकरण भी प्रदान करता है। मेट्रिकूल का दावा है कि यह दो मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है, जिनमें फोर्ब्स, एडिडास, वोल्वो، एचएंडएम और वार्नर म्यूजिक समूह जैसे संगठन शामिल हैं।

आपका करियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, एम्बेडेड सिस्टम, एप्लिकेशन गुणवत्ता और उत्पाद विकास में शुरू हुआ। उन अनुभवों ने मेट्रिकूल की स्थापना के दौरान आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया, और कौन सी अनपूर्ण आवश्यकता ने आपको यह विश्वास दिलाया कि सोशल मीडिया पेशेवरों को एक नए प्रकार के विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता है?

ईमानदारी से, मेट्रिकूल ने लोगों की तुलना में छोटी शुरुआत की। मेरी पत्नी लॉरा और मैंने 2015 में इसे एक साइड प्रोजेक्ट के रूप में बनाया था, हमारी नियमित नौकरी के ऊपर। उस समय ब्लॉगर्स इंटरनेट पर सबसे बड़ी चीज थी, और हमने देखा कि उनके पास अपने नंबरों को एक ही स्थान पर देखने का कोई अच्छा तरीका नहीं था – सब कुछ पांच अलग-अलाग टूल्स में बिखरा हुआ था, जिनमें से कोई भी गैर-तकनीकी व्यक्ति के लिए नहीं बनाया गया था। एम्बेडेड सिस्टम और क्यूए में मेरी पृष्ठभूमि ने मुझमें एक आदत डाल दी थी। आप जिस चीज पर विश्वास नहीं करते हैं उसे आप खुद से मापते नहीं हैं। इसलिए हमने वह सरल संस्करण बनाया जो हम चाहते थे।

वास्तव में जिसने विचार को मान्य किया वह ब्लॉगर नहीं थे – यह सोशल मीडिया पेशेवर थे जिन्होंने तुरंत इसके बाद साइन अप किया था। उन्हें पेशेवर दिखने वाली क्लाइंट रिपोर्ट चाहिए थी, और यह वह हिस्सा था जो मायने रखता था – एक साइड प्रोजेक्ट के लिए – वे भुगतान करने को तैयार थे। ब्लॉगर्स ज्यादातर नहीं थे। यह वह क्षण था जब मुझे एहसास हुआ कि हम एक शौक का टूल नहीं बना रहे हैं, हम एक कम सेवा पेशेवर के लिए बना रहे हैं। हमने अपनी नौकरी रखी जब तक यह असंभव नहीं हो गया, और जनवरी 2017 में ठीक से काम पर रखना शुरू किया। उसके बाद से सब कुछ वास्तव में उस पहले इंस्टिंक्ट का विस्तार रहा है: शोर को खत्म करें, विश्लेषण को पारदर्शी रखें, और काम करने वाले व्यक्ति के लिए कुछ बनाएं, न कि दूसरों के लिए सॉफ्टवेयर खरीदने वाले व्यक्ति के लिए।

मेट्रिकूल एक फोकस्ड एनालिटिक्स उत्पाद से विकसित हुआ है जो अब चार मिलियन से अधिक पेशेवरों, एजेंसियों, रचनाकारों और ब्रांडों द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक सोशल मीडिया प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म है। विकास के पीछे सबसे परिणामकारी उत्पाद निर्णय क्या थे, और क्या ऐसे क्षण थे जब आपको कंपनी के मूल दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करना पड़ा?

कुछ निर्णयों ने बाकी से ज्यादा मायने रखे। हर किसी के ध्यान के बीच एनालिटिक्स पर जाना जबकि हर कोई – हूटसूट, बफर – शेड्यूलिंग पर केंद्रित था, यह पहला था, और यह आज भी हमारा अंतर है। दूसरा यह था कि स्पेनिश और अन्य भाषाओं को एक “अमेरिकी” टूल के रूप में उपेक्षा करने से इनकार करना; इससे हमें यूरोप और लैटिन अमेरिका में वास्तविक बढ़त मिली। तीसरा, हाल ही में, यह तय करना था कि सोशल विज्ञापन एक अलग टूल में जीवित नहीं रह सकते हैं क्योंकि कोई भी सोशल मीडिया प्रबंधक वास्तव में उन्हें अलग से नहीं सोचता है।

क्या दृष्टिकोण बदल गया? लगातार, और मुझे लगता है कि यह बुरा नहीं है। हम एजेंसियों के लिए नहीं बना रहे थे, हम व्यक्तिगत पेशेवरों और ब्लॉगर्स के लिए बना रहे थे। एजेंसियां अपने आप दिखाई दीं, उन्होंने हमें बताया कि उन्हें क्या चाहिए (व्हाइट-लेबल रिपोर्ट, मल्टी-क्लाइंट डैशबोर्ड, टीम सीट), और हमने सुना और कार्रवाई की। बाद में ब्रांडों के साथ भी। अगर मैंने मेट्रिकूल के लिए “मूल दृष्टिकोण” को बहुत अधिक बनाए रखा, तो हम एक छोटे से उत्पाद का निर्माण एक निश्चित दर्शकों के लिए करेंगे। योजना कभी पवित्र नहीं थी। उपयोगकर्ताओं ने मुख्य रूप से हमारे लिए रोडमैप बाहर रखा।

मेट्रिकूल के शोध में पाया गया कि 96% सोशल मीडिया पेशेवर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं, लेकिन 36% को यह नहीं पता है या यह नहीं मापते हैं कि क्या एआई-जनित सामग्री बेहतर प्रदर्शन करती है। एआई को अपनाने में इतनी तेजी से क्यों बढ़ गया है, लेकिन संगठनों की क्षमता उनके वास्तविक व्यवसाय प्रभाव का मूल्यांकन करने में इतनी धीमी है?

क्योंकि एआई का उपयोग करना आसान है और इसे ठीक से मापना काम है। आप एक टूल खोलते हैं, आपको एक कैप्शन मिलता है, आप इसे पोस्ट करते हैं – बिल्कुल भी घर्षण नहीं है। वास्तव में यह जानने के लिए कि वह कैप्शन आपके लिए कुछ भी हासिल किया है, इसका मतलब है कि एक तुलना स्थापित करना, धैर्य रखना, एक अच्छे पोस्ट के बाद जीत की घोषणा करने के लिए प्रतिरोध करना। अधिकांश टीमों ने अभी तक उस अनुशासन का निर्माण नहीं किया है, और ईमानदारी से, वे क्यों करेंगे? जब तक कि अठारह महीने पहले किसी को यह पूछने की जरूरत नहीं थी कि “क्या एआई संस्करण मानव संस्करण से बेहतर प्रदर्शन करता है” – एक व्यक्ति ने इसे लिखा, आपने पोस्ट की अपनी खुद की योग्यता पर इसका न्याय किया।

वह 36% मुझे उतना चिंतित नहीं करता जितना यह लगता है। यह नहीं है कि लोग लापरवाह हैं। यह है कि माप हमेशा अपनाने से पीछे रहता है – यह भुगतान किए गए सोशल, प्रभावशाली विपणन के साथ हुआ, और यह फिर से यहाँ हो रहा है। एआई का उपयोग करने के लिए उपकरण तेजी से सुधरे। मापने की आदतें अभी तक नहीं पकड़ी हैं। वे करेंगे।

जनरेटिव एआई ब्रांडों को कम लागत पर अधिक सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, लेकिन बड़ी पहुंच या प्रकाशन की मात्रा एक झूठी सफलता की भावना पैदा कर सकती है। टीमें एआई-सहायता प्राप्त सामग्री को मजबूत करने के लिए कौन से मेट्रिक्स को प्राथमिकता देनी चाहिए। विश्वास, ब्रांड स्वास्थ्य और ग्राहक संबंध?

पहुंच वह मेट्रिक है जिसे एआई सबसे अच्छा फुलाता है और सबसे खराब समझाता है। यदि आप केवल उस संख्या को देख रहे हैं, तो आप महीनों तक महान महसूस करेंगे जब तक कि आप नहीं करते। मैं वास्तव में उन लोगों की संख्या को देखता हूं जो सामग्री को बचाते हैं या साझा करते हैं, न कि बस इसे स्क्रॉल करते हैं – यह “मैंने इसे देखा” और “यह रखने लायक था” के बीच का अंतर है। टिप्पणियां वास्तविक बातचीत हैं, या केवल अधिक शोर अधिक पोस्ट के नीचे? और, यह एक ऐसी चीज है जिसे लगातार छोड़ दिया जाता है, क्या ब्रांड अभी भी एक व्यक्ति की तरह लगता है तीन सौ एआई-सहायता प्राप्त पोस्ट के बाद, या क्या आवाज पोस्ट के बाद बिना किसी को नोटिस किए ड्रिफ्ट शुरू हो गई है?

वह आखिरी एक चालाक है। विश्वास एक ही बार में नहीं टूटता – यह चुपचाप क्षय होता है, और एक बार जब तक पहुंच या बिक्री दिखाती है कि आप इसे खो चुके हैं, तो आप महीनों से इसे खो चुके हैं।

मेट्रिकूल ने पाया कि 66% उत्तरदाताओं में से कम से कम आधी सामग्री में एआई शामिल है, जबकि दस में से छह मानते हैं कि एआई-जनित सामग्री मानव-निर्मित कार्य के बराबर या बेहतर है। ब्रांड कैसे प्रयोग डिज़ाइन कर सकते हैं जो एआई-सहायता प्राप्त और मानव-निर्मित सामग्री की तुलना निष्पक्ष रूप से करते हैं, संबंध, प्लेटफ़ॉर्म एल्गोरिदम और सामग्री की गुणवत्ता को भ्रमित किए बिना?

सब कुछ तय करें सिवाय एक चीज़ के जिसे आप परीक्षण कर रहे हैं – समान ब्रीफ, समान प्लेटफ़ॉर्म, समान दिन और समय, समान व्यक्ति जो अंतिम संपादन करता है – और केवल वही बदलें जिसने पहला ड्राफ्ट लिखा था। बस इतना ही। अधिकांश “एआई बनाम मानव” तुलनाएं जो आसपास तैरती हैं वे ऐसा नहीं करती हैं। वे मंगलवार को एक एआई पोस्ट की तुलना तीन महीने पहले एक मानव पोस्ट से करते हैं जो एक完全 अलग विषय पर है, और फिर एक निष्कर्ष निकालते हैं।

इसे जोड़ियों में चलाएं, इसे हफ्तों तक चलाएं, न कि एक पोस्ट के लिए – एक पोस्ट का प्रदर्शन मुख्य रूप से उस दिन भाग्य और एल्गोरिदम का मूड है, और आपको उसे देखने के लिए पर्याप्त मात्रा में आवश्यकता है पिछले। और ईमानदार रहें कि “मानव कार्य के बराबर” वास्तव में क्या意味 है। यदि एआई सामग्री समान प्रभाव प्राप्त करती है लेकिन टिप्पणी की गुणवत्ता या बचत में कम है, तो यह एक टाई नहीं है, यह एक चेतावनी संकेत है। उस “दस में से छह” आत्मविश्वास का अधिकांश हिस्सा, मुझे लगता है, लोगों को सतह की संख्या देख रहे हैं और वहीं रुक जा रहे हैं।

वर्तमान में सोशल मीडिया टीमों के लिए स्वचालन सबसे अधिक मूल्य किस कार्य में जोड़ता है, और कौन से दायित्व, जैसे कि ब्रांड आवाज स्थापित करना, समुदायों का प्रबंधन करना या संकट के दौरान प्रतिक्रिया करना, मानव नियंत्रण में रहना चाहिए?

स्वचालन सबसे ज्यादा मूल्य जोड़ता है जो काम उबाऊ और उच्च-मात्रा वाला होता है – शेड्यूलिंग, पहले ड्राफ्ट, छह प्लेटफार्मों के लिए एक वीडियो को पुनः आकार देना, एक मासिक रिपोर्ट खींचना – यह वह जगह है जहां स्वचालन मूल रूप से एक टीम को मुफ्त समय देता है। 2026 में किसी को भी इसे हाथ से नहीं करना चाहिए।

मेरे लिए रेखा निर्णय लेने की क्षमता है। आवाज, समुदाय, और विशेष रूप से कोई भी संकट – उन्हें मानव की आवश्यकता है। न कि इसलिए कि एआई कोई उचित ड्राफ्ट नहीं बना सकता है, अक्सर यह कर सकता है, लेकिन क्योंकि एक गलत टोन की लागत एक संवेदनशील क्षण में सार्वजनिक और तुरंत है, और एक ब्रांड की प्रतिष्ठा कुछ ऐसी नहीं है जिसे आप ए/बी परीक्षण कर सकते हैं। मैं कुछ ऐसा दोहराऊंगा जो मैंने पहले कहा है: आधे मौजूद या बुरी तरह से मौजूद होना सोशल मीडिया पर एक टूटी हुई दुकान की खिड़की जैसा है। एआई एक संकट प्रतिक्रिया का मसौदा तैयार करने के लिए एक मानव की समीक्षा के लिए महान है, लेकिन एआई स्वयं पर प्रकाशन करने के लिए कभी नहीं।

मेट्रिकूल स्टूडियो उपयोगकर्ताओं को रिपोर्ट उत्पन्न करने, प्रदर्शन की तुलना करने, प्रतिस्पर्धियों का विश्लेषण करने और प्राकृतिक-भाषा प्रेरितों के माध्यम से पोस्टिंग पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है। एआई प्रदर्शन की व्याख्या करने से लेकर सामग्री उत्पन्न करने के लिए स्थानांतरित हो रहा है, यह सोशल मीडिया प्रबंधकों और विपणन विश्लेषकों की दैनिक भूमिका को कैसे बदल देगा?

यह काम को ऊपर की ओर धकेलता है। सोशल मीडिया प्रबंधक के सप्ताह का एक बड़ा हिस्सा अभी भी संख्याओं को एक स्लाइड में खींचने और जो हुआ उसकी व्याख्या करने वाले वाक्य लिखने में जाता है। यदि आप बस “पिछले हफ्ते इंगेजमेंट क्यों गिर गया” पूछ सकते हैं और सच में कुछ सेकंड में उत्तर प्राप्त कर सकते हैं, तो उस सप्ताह का वह पूरा हिस्सा मूल रूप से गायब हो जाता है।

जो बचा है वह वास्तव में मूल्यवान हिस्सा है: उत्तर के साथ क्या करने का फैसला करना। किस प्रारूप पर दोगुना करना है, कैसे एक ग्राहक को समझाएं जो यांत्रिकी की परवाह नहीं करता है, जब डेटा आपको कुछ बता रहा है जिस पर आपका दिल सहमत नहीं है। मुझे नहीं लगता कि भूमिका सिकुड़ती है, यह लोगों को दो समूहों में विभाजित करती है: जो वास्तविक विश्लेषण कर रहे थे, और जो मुख्य रूप से डेटा प्रविष्टि कर रहे थे जिसमें अतिरिक्त कदम थे। केवल पहला समूह यहां से बढ़ता है।

मेट्रिकूल ने मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल को अपनाया है, जो एआई सहायकों, स्वचालन प्लेटफार्मों और कस्टम एजेंटों को सोशल मीडिया डेटा और कार्य प्रवाह के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। यह कौन से अवसर प्रदान करता है, और कंपनियां स्वचालित प्रणालियों को अनुचित सामग्री प्रकाशित करने, विश्लेषणों को गलत तरीके से पढ़ने या ब्रांड को नुकसान पहुंचाने वाले कार्यों से कैसे रोक सकती हैं?

हम क्लाउड के एमसीपी पर बनाने वाले पहले सोशल मीडिया प्लेटफार्मों में से एक थे, और कारण सरल है। इसका मतलब है कि मेट्रिकूल का डेटा अब हमारे自己的 इंटरफ़ेस के भीतर नहीं रहता है। एक ब्रांड का अपना एजेंट, एक स्वचालन प्लेटफ़ॉर्म, जो कुछ भी एक टीम का उपयोग कर रही है, वे अब प्रदर्शन डेटा को सीधे खींच सकते हैं या कार्य प्रवाह को ट्रिगर कर सकते हैं, बिना हमें हर एक एकीकरण का निर्माण किए। यह ऐसे कार्य प्रवाह खोलता है जिनके बारे में हमने अभी तक नहीं सोचा है, जो डेटा के सबसे करीब लोगों द्वारा बनाए गए हैं।

जोखिम को दिन एक से डिज़ाइन किया जाना चाहिए, बाद में पैच नहीं। व्यावहारिक रूप से, प्रकाशन को मानव अनुमोदन चरण के लिए डिफ़ॉल्ट करना चाहिए, विशेष रूप से ग्राहक-सामना करने वाली चीज़ के लिए, खामोश स्वचालित पोस्टिंग नहीं। अनुमतियाँ कसकर स्कोप की जानी चाहिए, जैसे कि एक एजेंट जो एक रिपोर्ट खींचने के लिए बनाया गया है, पोस्ट को ट्रिगर नहीं करना चाहिए, अवधि। और हर कार्रवाई जो एक एजेंट करता है उसे एक ट्रेल की आवश्यकता होती है जिसे एक मानव बाद में जांच सकता है। प्रोटोकॉल आपको कनेक्शन देता है। गार्डरेल्स अभी भी एक निर्णय है जिसे हर कंपनी को जानबूझकर करने की आवश्यकता है।

मेट्रिकूल के शोध से पता चलता है कि पारंपरिक सार्वजनिक परस्पर क्रिया में गिरावट आ सकती है, भले ही कुल जुड़ाव बढ़ जाए, जो क्लिक, स्वाइप, दृश्य और लिंक टैप जैसी कम दिखाई देने वाली क्रियाओं से चलित हो। ब्रांड कैसे अनुकूलन कर सकते हैं जब कुछ सबसे महत्वपूर्ण ध्यान संकेत सार्वजनिक रूप से अदृश्य हो रहे हैं?

लाइक और टिप्पणियां कभी भी ध्यान के लिए एक अच्छा प्रॉक्सी नहीं थीं, और वे और भी खराब हो रहे हैं। आज अधिकांश वास्तविक रुचि कहीं और होती है जहां कोई और देख नहीं सकता। कोई व्यक्ति कारousel के हर स्लाइड के माध्यम से स्वाइप करता है, वीडियो को अंत तक देखता है, किसी दोस्त को निजी तौर पर भेजने के लिए कुछ स्क्रीनशॉट लेता है। इसमें से कोई भी सार्वजनिक रूप से दिखाई नहीं देता है। यह सभी वास्तविक ध्यान है, तर्कसंगत रूप से एक दोहरे टैप से अधिक मूल्यवान है।

तो ब्रांडों को पूर्ण दर, स्वाइप-थ्रू और क्लिक-थ्रू को मुख्य संख्या के रूप में मानने के लिए तैयार रहने की आवश्यकता है, न कि लाइक के नीचे दफन किए गए फुटनोट के रूप में। व्यावहारिक बदलाव एक अलग प्रश्न पूछना है: न कि “हमें कितना जुड़ाव मिला” बल्कि “हमने वास्तव में कितना ध्यान कमाया”, जानते हुए कि उस दूसरे नंबर का अधिकांश हिस्सा कभी भी आपके अपने डैशबोर्ड के बाहर किसी को दिखाई नहीं देगा।

आगे देखते हुए, क्या आप उम्मीद करते हैं कि एआई सोशल मीडिया पेशेवरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सहायकों का संग्रह बना रहेगा, या यह एक परिचालन परत में विकसित होगा जो निरंतर रूप से अभियानों की योजना बनाता है, संसाधनों का आवंटन करता है, प्रदर्शन की व्याख्या करता है और हर प्लेटफ़ॉर्म पर निर्णयों की सिफारिश करता है?

एक परिचालन परत, और जितनी जल्दी लोगों को उम्मीद है। “एआई से एक चीज़ पूछें” मॉडल एक चरण है, न कि गंत। जो हम वास्तव में बना रहे हैं वह एआई है जो पूरे कार्य प्रवाह के नीचे बैठता है – हर प्लेटफ़ॉर्म पर निरंतर प्रदर्शन देख रहा है, जो काम कर रहा है उसे एक मानव से पहले पकड़ रहा है, और अगला कदम सुझा रहा है।

सिफारिश, निर्णय लेने के लिए नहीं। मुझे नहीं लगता कि अंतिम अवस्था एआई है जो किसी के बिना अभियान चला रहा है। मुझे विश्वास है कि यह एआई है जो उस निरंतर निगरानी को कर रहा है जिसके लिए कोई टीम घंटे नहीं है, और एक व्यक्ति को एक छोटी, उपयोगी सूची दे रहा है बजाय एक दीवार के डैशबोर्ड के। जो पेशेवर उस दुनिया में अच्छा प्रदर्शन करते हैं वे वह नहीं होंगे जो परत से लड़ रहे हैं, वे वह होंगे जो इसे इंगित करने में अच्छे हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें मेट्रिकूल पर जाना चाहिए।