“बेस्ट एलएलएम फॉर मार्केटिंग” क्यों 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 अब-परिचित चिंता महसूस करने लगते हैं। क्या वे जो मॉडल उपयोग कर रहे हैं वह पहले से ही पिछड़ रहा है? क्या यह स्विच करने और स्क्रैच से पुनः प्रशिक्षण देने के लायक है? अगर वे कुछ नहीं करते हैं और पीछे छूट जाते हैं तो क्या होगा?

यह चिंता समझने योग्य है। यह भी गलत है।

एक ऐसे व्यक्ति के रूप में जो विपणकों पर निर्भर सिस्टम बनाने के लिए जिम्मेदार है, मैं इस पैटर्न को टीमों और कार्य प्रवाहों में देखता हूं, जो हेडलाइन्स में दिखने से बहुत पहले होता है।

उत्पाद और प्लेटफ़ॉर्म के दृष्टिकोण से, पिछले कुछ वर्षों में कुछ स्पष्ट हो गया है: कोई एक मॉडल नहीं है जो लगातार सभी विपणन कार्यों में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करता है। सैकड़ों विपणन टीमों को वैश्विक अभियान शुरू करते हुए देखने के लिए, मॉडल नवाचार की गति तेज होने के साथ, यह स्पष्ट है कि वास्तविक दुनिया के विपणन कार्य की आवश्यकताएं इतनी सूक्ष्म हैं कि एक मॉडल रणनीति समय के साथ खड़ी नहीं हो सकती है।

“सही” मॉडल चुनना महत्वपूर्ण नहीं है क्योंकि कोई एक मॉडल हर कार्य के लिए सही नहीं है। जो महत्वपूर्ण है वह सिस्टम डिज़ाइन करना है जो लगातार मॉडल का मूल्यांकन कर सकता है और उन्हें विपणक जो करने की कोशिश कर रहे हैं उस विशिष्ट कार्य से मेल खाता है। यह कुछ ऐसा नहीं है जिसे व्यक्तिगत विपणकों को प्रबंधित करना चाहिए, लेकिन कुछ ऐसा है जिसे उनके उपकरणों को उनके लिए संभालना चाहिए। व्यावहारिक निष्कर्ष सरल है: “सबसे अच्छा” मॉडल के बारे में पूछना बंद करें और अपने उपकरणों के बारे में पूछना शुरू करें कि क्या वे मॉडल बदलने के साथ अनुकूलन कर सकते हैं।

“बेस्ट मॉडल” सोच विपणन में क्यों विफल होती है

एलएलएम के बारे में अधिकांश सार्वजनिक चर्चा सामान्य-उद्देश्य बेंचमार्क के आसपास 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।

विशेष रूप से, विपणन सामग्री की विशेषताएं हैं जो 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 आवाज़, 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 ब्रांड वॉइस से स्क्रैच से कॉपी बनाने में बेहतर होते हैं, जबकि अन्य जटिल तकनीकी दस्तावेजों को समझने और उन्हें 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 जल्दी 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 उपलब्ध कराया ताकि वे वास्तविक विपणन कार्य प्रवाह के खिलाफ इसकी फिटनेस का आकलन कर सकें, स abstract बेंचमार्क के बजाय।

यह पैटर्न अनुभवजन्य नहीं है। शोध बढ़ते तरीके से दिखाता है कि एलएलएम प्रदर्शन कार्य-निर्भर है, मॉडल लेखन, सारांश, तर्क, और निर्देश-अनुसरण कार्यों में महत्वपूर्ण परिवर्तनशीलता प्रदर्शित करते हैं। एक मॉडल जो सामान्य तर्क परीक्षणों पर अच्छा प्रदर्शन करता है फिर भी ब्रांड-संवेदनशील सामग्री जनरेशन में संघर्ष कर सकता है।

इसके अलावा, हम इन बदलावों को महीने-दर-महीने आधार पर देखते हैं। मॉडल नेतृत्व परिवर्तन क्योंकि प्रदाता विभिन्न क्षमताओं, लागत संरचनाओं और प्रशिक्षण दृष्टिकोण के लिए अनुकूलित करते हैं। यह विचार कि एक प्रदाता सभी विपणन उपयोग के मामलों में “सबसे अच्छा” बना रहेगा, पहले से ही पुराना हो चुका है।

रिलीज़ का पीछा करने की छिपी लागत

जब टीमें मैन्युअल रूप से मॉडल रिलीज़ को ट्रैक करने और उपकरणों को प्रतिक्रियात्मक रूप से स्विच करने की कोशिश करती हैं, तो संचालन लागत जुड़ जाती है। विपणक अनुभव करते हैं:

• कार्य प्रवाह व्यवधान क्योंकि प्रॉम्प्ट, टेम्पलेट और प्रक्रियाओं को लगातार समायोजन की आवश्यकता होती है
• आउटपुट गुणवत्ता में असंगतता 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 पाते हैं कि उनके द्वारा सावधानी से ट्यून किए गए प्रॉम्प्ट अब अपेक्षित रूप से काम नहीं करते हैं। जो सामग्री पहले ब्रांड पर महसूस होती थी वह अब अलग तरह से पढ़ती है। जिन टीम के सदस्यों ने अभी एक कार्य प्रवाह के साथ सहज महसूस किया है, उन्हें अब एक नए सीखने की अवस्था का सामना करना पड़ता है। वादा किया गया प्रदर्शन लाभ शायद ही कभी ऐसे तरीके से सामग्रित होता है जो व्यवधान को सही ठहराता है।

उद्योग अनुसंधान लगातार दिखाता है कि अधिकांश एआई मूल्य मॉडल परत में नहीं, बल्कि एकीकरण और परिवर्तन प्रबंधन में खो जाता है। उत्पाद के दृष्टिकोण से, सबसे बड़ा जोखिम एक एकल मॉडल के लिए कार्य प्रवाह को बहुत तंगी से जोड़ना है। यह केवल तकनीकी लॉक-इन बनाता 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 निश्चित 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 में मार्गित किया जा सकता है जो पर्यवेक्षित परिणामों के आधार पर होते हैं, न कि सैद्धांतिक क्षमता के आधार पर।

इसका अर्थ यह हो सकता है कि सोशल मीडिया कैप्शन जनरेशन को एक मॉडल में रूट किया जाता है जो संक्षिप्तता और पंच में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जबकि लंबे फॉर्म ब्लॉग सामग्री को एक अन्य मॉडल में 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 मार्गिंग निर्णयों को स्वचालित रूप से लेता है जो प्रत्येक विशिष्ट कार्य प्रकार के लिए सबसे अच्छा परीक्षण किया गया है।

उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से, यह प्रक्रिया अदृश्य होनी चाहिए। मैं यहां एक तुलना का उपयोग करना पसंद करता हूं: फ्रेंच व्यंजन में, प्रत्येक घटक – सॉस, रेड्यूस, मौस – 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 उभरता है, बिना टीमों को हर कुछ महीनों में उपकरणों को पुनः सीखने के लिए मजबूर किए। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि विपणक अधिक संगत परिणाम प्राप्त करते हैं और कार्य प्रवाह में कम व्यवधान, भले ही मॉडल नीचे बदल जाएं।

माप क्यों बेंचमार्क से अधिक महत्वपूर्ण है

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

• क्या यह मॉडल अधिक विश्वसनीय रूप से ब्रांड वॉइस 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 मानव-इन-द-लूप मूल्यांकन और कार्य-विशिष्ट परीक्षण के लिए 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 प्रेरक हैं।

एजेंटिक शिफ्ट हितों को बढ़ाता है

जैसे ही 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। 同 समय, यह मानवों के लिए हर निर्णय की देखरेख करना कम व्यावहारिक हो जाता है।

यह वर्तमान अनुसंधान को दर्शाता है जो एजेंटिक सिस्टम पर प्रकाश डालता है, जो यह उजागर करता है कि उपकरण 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 की पसंद। सिस्टम को स्वयं यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रत्येक कार्य प्रवाह का घटक उस समय के सबसे उपयुक्त मॉडल द्वारा संचालित हो, जो पर्यवेक्षित प्रदर्शन के आधार पर है, न कि आदत के आधार पर।

परिवर्तन को अवशोषित करने के बजाय प्रतिक्रिया करना

शीर्षकलेख अभी भी आ रहे हैं, नए मॉडल अभी भी लॉन्च हो रहे हैं, और एलएलएम प्रदर्शन में नेतृत्व अभी भी बदलता रहेगा।

सफलता उन सिस्टम का निर्माण करने में है जो मॉडल अस्थिरता को अवशोषित कर सकते हैं, न कि प्रतिक्रिया करने के लिए हर रिलीज़ के लिए जल्दी से। 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 कर सकते हैं।

मैं वास्तव में मानता हूं कि एआई का विपणन भविष्य मॉडल परिवर्तन को लोगों के लिए काम करने वाला बनाना है।毕竟, विपणकों के पास मॉडल को प्रति छह महीने में पुनः प्रशिक्षित करने से ज्यादा महत्वपूर्ण चीजें हैं।