क्यों “सर्वश्रेष्ठ एलएलएम फॉर मार्केटिंग” नहीं होता

हर नए बड़े भाषा मॉडल रिलीज़ के साथ वादे आते हैं: बड़े संदर्भ विंडो, मजबूत तर्क, और बेहतर बेंचमार्क प्रदर्शन। फिर, जल्द ही, एआई-सवvy विपणक एक परिचित चिंता महसूस करने लगते हैं। क्या वे जिस मॉडल का उपयोग सब कुछ के लिए कर रहे हैं वह पहले से ही पीछे छूट रहा है? क्या यह स्विच करने और स्क्रैच से सब कुछ पुनः प्रशिक्षित करने के लायक है? अगर वे कुछ नहीं करते हैं और पीछे छूट जाते हैं तो क्या होगा?

यह चिंता समझ में आती है। यह भी गलत है।

एक व्यक्ति के रूप में जो विपणकों पर निर्भर सिस्टम बनाता है, मैं इस पैटर्न को टीमों और कार्य प्रवाहों में देखता हूं, जो पहले से ही हेडलाइंस में दिखाई देने से बहुत पहले होता है।

उत्पाद और प्लेटफ़ॉर्म के दृष्टिकोण से, पिछले कुछ वर्षों में कुछ बढ़ता हुआ स्पष्ट हो गया है: सभी विपणन कार्यों में लगातार सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाला कोई एक मॉडल नहीं है। सैकड़ों विपणन टीमों को वैश्विक अभियानों को लॉन्च करते हुए देखने के बाद, जैसा कि मॉडल नवाचार की गति तेज हो रही है, यह स्पष्ट है कि वास्तविक दुनिया के विपणन कार्य की आवश्यकताएं इतनी सूक्ष्म हैं कि एक मॉडल रणनीति समय के साथ खड़ी नहीं रह सकती है।

मॉडल का “सही” चयन करना महत्वपूर्ण नहीं है क्योंकि कोई एक मॉडल हर कार्य के लिए सही नहीं है। महत्वपूर्ण बात यह है कि सिस्टम डिज़ाइन करना जो लगातार मॉडल का मूल्यांकन कर सकता है और उन्हें विपणक जो काम करने की कोशिश कर रहे हैं उसे मिला सकता है। यह कुछ ऐसा नहीं है जो व्यक्तिगत विपणकों को प्रबंधित करना चाहिए, लेकिन कुछ ऐसा है जो उनके टूल्स को उनके लिए संभालना चाहिए। व्यावहारिक लेन-देन सरल है: यह पूछना बंद करें कि कौन सा मॉडल “सर्वश्रेष्ठ” है, और यह पूछना शुरू करें कि क्या आपके टूल्स मॉडल बदलने के साथ अनुकूलन कर सकते हैं।

विपणन में “सर्वश्रेष्ठ मॉडल” सोच क्यों टूट जाती है

एलएलएम के बारे में अधिकांश सार्वजनिक चर्चा सामान्य-उद्देश्य बेंचमार्क के इर्द-गिर्द घूमती है: गणित की समस्याएं, तर्क चुनौतियां, मानकीकृत परीक्षाएं। ये बेंचमार्क शोध प्रगति के लिए उपयोगी संकेत हैं, लेकिन वे वास्तविक दुनिया के कार्य प्रदर्शन के लिए कमजोर भविष्यवाणी करते हैं।

विपणन सामग्री, विशेष रूप से, कुछ विशेषताओं को प्रदर्शित करती है जिन्हें सामान्य बेंचमार्क शायद ही कभी पकड़ते हैं:

• यह हमेशा एक विशिष्ट उत्पाद या सेवा के बारे में होता है
• यह हमेशा एक परिभाषित दर्शकों के लिए लिखा जाता है
• यह लगातार एक ब्रांड की आवाज, स्वर और मानकों को प्रतिबिंबित करना चाहिए

उदाहरण के लिए, हम लगातार देखते हैं कि विभिन्न मॉडल विभिन्न प्रकार के विपणन कार्य में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। कुछ मॉडल ब्रांड वॉइस से स्क्रैच से कॉपी बनाने में बेहतर होते हैं, जबकि अन्य जटिल तकनीकी दस्तावेजों को ब्लॉग पोस्ट में सारांशित करने में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। हम इसे कठोर परीक्षण के माध्यम से सीखते हैं, क्योंकि नई क्षमताएं केवल तभी मूल्य बनाती हैं जब वे तेजी से और वास्तविक रूप से मूल्यांकन की जाती हैं। इसलिए, जब जेमिनी 3 प्रो ने नवंबर 2025 के अंत में लॉन्च किया, तो हमारी टीम ने इसे एकीकृत और परीक्षण किया 24 घंटे के भीतर, फिर इसे चुनिंदा ग्राहकों को वास्तविक विपणन कार्य प्रवाह के खिलाफ इसकी फिटनेस का आकलन करने के लिए उपलब्ध कराया, स abstract बेंचमार्क के बजाय।

यह पैटर्न अनेकदार नहीं है। शोध बढ़ता हुआ दिखाता है कि एलएलएम प्रदर्शन कार्य-निर्भर है, मॉडल लेखन, सारांश, तर्क, और निर्देश-आधारित कार्यों में महत्वपूर्ण परिवर्तनशीलता प्रदर्शित करते हैं। एक मॉडल जो सामान्य तर्क परीक्षणों पर अच्छा प्रदर्शन करता है फिर भी ब्रांड-संवेदनशील सामग्री पीढ़ी के साथ संघर्ष कर सकता है।

इसके अलावा, हम इन बदलावों को मासिक आधार पर देखते हैं। मॉडल नेतृत्व परिवर्तन के रूप में प्रदाता विभिन्न क्षमताओं, लागत संरचनाओं और प्रशिक्षण दृष्टिकोणों के लिए अनुकूलन करते हैं। यह विचार कि एक प्रदाता सभी विपणन उपयोग के मामलों में “सर्वश्रेष्ठ” बना रहेगा पहले से ही पुराना हो चुका है।

रिलीज़ का पीछा करने की छिपी हुई लागत

जब टीमें मैनुअल रूप से मॉडल रिलीज़ को ट्रैक करने और प्रतिक्रियात्मक रूप से स्विच करने का प्रयास करती हैं, तो संचालन लागत जुड़ जाती है। विपणक अनुभव करते हैं:

• कार्य प्रवाह व्यवधान क्योंकि प्रोम्प्ट, टेम्पलेट और प्रक्रियाओं को लगातार समायोजन की आवश्यकता होती है
• असंगत आउटपुट गुणवत्ता क्योंकि विभिन्न मॉडल विभिन्न कार्यों में अलग तरह से व्यवहार करते हैं
• निर्णय थकान क्योंकि मूल्यांकन समय उत्पादक कार्य को बदल देता है

मैंने विपणन टीमों को एक प्रदाता से दूसरे प्रदाता में स्थानांतरित करते हुए देखा है, केवल यह पता लगाने के लिए कि उनके द्वारा सावधानी से ट्यून किए गए प्रोम्प्ट अब अपेक्षित रूप से काम नहीं करते हैं। जो सामग्री पहले ब्रांड पर महसूस होती थी वह अब अलग पढ़ती है। जिन टीम के सदस्यों ने पहले से ही एक कार्य प्रवाह के साथ सहज महसूस किया था, उन्हें अब एक नए सीखने की वक्र का सामना करना पड़ता है। वादा किए गए प्रदर्शन लाभ शायद ही कभी ऐसे तरीके से सामग्री करते हैं जो व्यवधान को सही ठहराते हैं।
उद्योग अनुसंधान लगातार दिखाता है कि अधिकांश एआई मूल्य मॉडल परत में नहीं, एकीकरण और परिवर्तन प्रबंधन में खो जाता है। एक उत्पाद के दृष्टिकोण से, सबसे बड़ा जोखिम एक मॉडल से कार्य प्रवाह को बहुत तंगी से जोड़ना है। इससे तकनीकी लॉक-इन बन जाता है, जो समय के साथ सुधार को और कठिन बना देता है।

एक अधिक टिकाऊ दृष्टिकोण: एलएलएम-ऑप्टिमाइज्ड सिस्टम

एक अधिक लचीला दृष्टिकोण यह मान लेना है कि अस्थिरता है। और फिर इसके लिए डिज़ाइन करें।

एक एलएलएम-ऑप्टिमाइज्ड सिस्टम में, मॉडल को अंतरबद्ध घटकों के रूप में माना जाता है, न कि निर्धारित निर्भरताओं के रूप में। प्रदर्शन का मूल्यांकन वास्तविक कार्य प्रवाह का उपयोग करके निरंतर किया जाता है, न कि स abstract बेंचमार्क के माध्यम से। विभिन्न मॉडल को विभिन्न कार्यों के लिए मार्गदर्शन किया जा सकता है, जो पर्यवेक्षित परिणामों के आधार पर होता है, न कि सैद्धांतिक क्षमता के आधार पर।

यह उस मॉडल को मार्गदर्शन करने का मतलब हो सकता है जो सामाजिक मीडिया कैप्शन पीढ़ी में संक्षिप्तता और पंच में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जबकि लंबे-रूप ब्लॉग सामग्री को एक अन्य मॉडल की ओर निर्देशित किया जाता है जो हजारों शब्दों में स्थिरता बनाए रखता है। रणनीति को तैयार करने में मदद करने वाला एजेंट एक तीसरे मॉडल का उपयोग कर सकता है जो तर्क में बेहतर है। सिस्टम इन मार्गदर्शन निर्णयों को स्वचालित रूप से लेता है, जो प्रत्येक विशिष्ट कार्य प्रकार के लिए कौन सा मॉडल सबसे अच्छा परीक्षण करता है, इसके आधार पर।

उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से, यह प्रक्रिया अदृश्य होनी चाहिए। मैं यहां एक उदाहरण का उपयोग करना पसंद करता हूं: फ्रेंच व्यंजन में, प्रत्येक घटक – सॉस, कमी, मौसम – एक तकनीक के पीछे है। भोजन करने वाले को यह नहीं पता होना चाहिए कि प्रत्येक सामग्री कहां से आई। वे बस एक बेहतर भोजन का अनुभव करते हैं।

विपणकों के लिए, समान सिद्धांत लागू होता है। अंतर्निहित इंजन बदल सकता है जबकि कार्य प्रवाह स्थिर रहता है। सुधार धीरे-धीरे बेहतर ब्रांड संरेखण, उच्च सामग्री संतुष्टि, और अधिक संगत परिणामों के रूप में प्रकट होते हैं, बिना टीमों को हर कुछ महीनों में टूल्स को पुनः सीखने के लिए मजबूर किए। व्यवहार में, इसका मतलब है कि विपणक अधिक संगत परिणाम प्राप्त करते हैं और कार्य प्रवाह व्यवधान कम हो जाते हैं, भले ही मॉडल नीचे के हिस्से में बदलते रहते हैं।

बेंचमार्क से अधिक मापन मायने रखता है

मॉडल निर्णय केवल तभी मायने रखते हैं जब वे वास्तविक कार्य प्रवाह में मापने योग्य सुधार उत्पन्न करते हैं। सार्वजनिक बेंचमार्क दिशा संकेत प्रदान करते हैं, लेकिन वे विपणन-विशिष्ट परिचालन प्रश्नों का उत्तर नहीं देते हैं:

• क्या यह मॉडल ब्रांड आवाज़ को अधिक विश्वसनीय रूप से लागू करता है?
• क्या यह उत्पाद ज्ञान को कम त्रुटियों के साथ एकीकृत करता है?
• क्या यह संपादन समय या शासन बोतलेंक को कम करता है?

हाल के शोध ने लागू एलएलएम सिस्टम के लिए मानव-इन-द-लूप मूल्यांकन और कार्य-विशिष्ट परीक्षण के महत्व पर जोर दिया है। पैमाने पर, ये संकेत बेंचमार्क रैंकिंग की तुलना में मूल्य की भविष्यवाणी करने में बहुत अधिक हैं।

एजेंटिक शिफ्ट दांव बढ़ाता है

जैसा कि एआई सिस्टम अधिक एजेंटिक बन जाते हैं, योजना, मसौदा तैयार करना, पुनरावृत्ति करना और कम सीधे पर्यवेक्षण के साथ निष्पादित करना, मॉडल चयन के महत्व में वृद्धि होती है। उसी समय, यह कम संभव हो जाता है कि मानव हर निर्णय की देखरेख करें।
यह एजेंटिक सिस्टम पर वर्तमान शोध को दर्शाता है, जो यह उजागर करता है कि टूल और मॉडल चयन विश्वसनीयता और सुरक्षा पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। इस वातावरण में, मॉडल चयन एक बुनियादी ढांचे का निर्णय बन जाता है, न कि उपयोगकर्ता प्राथमिकता। सिस्टम स्वयं यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रत्येक कार्य प्रवाह का प्रत्येक घटक उस समय सबसे उपयुक्त मॉडल द्वारा संचालित हो, जो पर्यवेक्षित प्रदर्शन के आधार पर है, न कि आदत के आधार पर।

प्रतिक्रिया के बजाय परिवर्तन को अवशोषित करना

हेडलाइंस जारी रहेंगे, नए मॉडल जारी रहेंगे, और एलएलएम प्रदर्शन में नेतृत्व जारी रहेगा।

सफलता उन सिस्टम बनाने के बारे में है जो मॉडल अस्थिरता को अवशोषित कर सकते हैं, प्रतिक्रिया के बजाय। यही वह तरीका है जिससे विपणक अपने काम को तेजी से बढ़ा सकते हैं, गुणवत्ता और ब्रांड स्थिरता बनाए रख सकते हैं, और वास्तव में प्रभाव डालने वाले काम पर ध्यान केंद्रित रख सकते हैं।

मैं वास्तव में मानता हूं कि विपणन में एआई का भविष्य मॉडल परिवर्तन को उन लोगों के लिए अप्रासंगिक बनाना है जो काम कर रहे हैं। आखिरकार, विपणकों के पास मॉडल को पुनः प्रशिक्षित करने के लिए हर छह महीने में अधिक महत्वपूर्ण चीजें होनी चाहिए।