Stream ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗ ਸੇਲਜ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀਆਂ ਖ਼ਾਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ-ਭਰਪੂਰ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਲ ਕੇ, Stream ਤਕਨੀਕੀ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਤੱਕ ਉਸ ਸਮੇਂ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਚੈਨਲ ਦੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।
ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
2 ਗੁਣਾ
ਇਸ ਦੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਨਰ ਮੁਹਿੰਮ ਲਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ ’ਤੇ ਵਾਪਸੀ
70% ਤੋਂ ਵੱਧ
ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੇ ਕਲਿੱਕ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋਏ
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੱਕ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣਾ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹੁਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ
Stream ਚੈਟ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ, ਐਕਟੀਵਿਟੀ ਫੀਡਾਂ ਅਤੇ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਸਮੇਤ, ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਚਾਰ API ਅਤੇ SDK ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਗਾਹਕ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ’ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਖਪਤਕਾਰ ਐਪਾਂ ਦੀਆਂ Enterprise ਟੀਮਾਂ ਤੱਕ ਹਨ।
ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ, Stream ਦੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨੀ ਖੋਜ ’ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਨਿਰਭਰ ਰਹੀ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਵਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲੱਗੇ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਾਧਿਅਮ ਉੱਭਰਦਾ ਦੇਖਿਆ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਰਵਾਇਤੀ ਕੀਵਰਡ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੰਮਕਾਜੀ ਸੰਖੇਪਾਂ ਵਰਗੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੱਗਦੇ ਸਨ: ਕਿਸੇ ਐਪ ਵਿੱਚ ਚੈਟ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਵੀਡੀਓ ਕਾਲਿੰਗ ਦਾ ਪਰੂਫ਼ ਆਫ਼ ਕਾਂਸੈਪਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਿਹੜਾ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਢਾਂਚਾ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਲੋੜ ਪੂਰੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਸ ਬਦਲਾਅ ਨੇ ਰਵਾਇਤੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ Stream ਲਈ ਘੱਟ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ। ਸਿਰਫ਼ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੰਪਨੀ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਸੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। Stream ਨੇ ਇਹ ਪਰਖਣ ਲਈ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨਾਲ ਹੱਥ ਮਿਲਾਇਆ ਕਿ ਕੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਉਹਨਾਂ ਉੱਚ-ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਪਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
“ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਲੱਭਦੇ। ਉਹ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ‘ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਐਪ ਨਾਲ ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?’ ਸਾਡੇ ਲਈ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਉੱਥੇ ਹੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।”
ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੁਹਿੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
Stream ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਹਿੰਮ ਚਲਾਈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਸਮੇਤ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਢਾਲਿਆ। ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਟੀਮ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਮਾਹੌਲ ਮੁਤਾਬਕ ਸੁਨੇਹਾ ਢਾਲਦੇ ਹੋਏ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਰੀਕਾ ਮਿਲਿਆ।
ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਲਈ Stream ਨੇ ਸੰਖੇਪ, ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ ਵਾਲੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਪਰਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਸਿਆ ’ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਂਦੀ ਸੀ। ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੂੰ ਆਮ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਸੁਨੇਹਾ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮ ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੱਕ ਠੀਕ ਉਸ ਵੇਲੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਿਆ ਜਦੋਂ ਉਹ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸਨ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਦੇ ਹੋਰ ਚੈਨਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਇਆ।
GetStream.ioਵਿਗਿਆਪਨਸ਼ਬਦ ਸਕੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। APIs ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਚੈਟ, ਵੀਡੀਓ, ਫੀਡਾਂ ਅਤੇ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ’ਤੇ 4,000+ ਐਪਸ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁਫ਼ਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
“ਅਸੀਂ ਉਹੀ ਵਿਚਾਰ ਵਰਤਿਆ, ਪਰ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਖ਼ਾਸ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਆਪਣੀ ਐਪ ਵਿੱਚ ਚੈਟ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਕਾਲਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ ਕਿ ਸੁਨੇਹਾ ਇੱਕ ਸੁਭਾਵਿਕ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੱਗੇ: ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।”
ਕਲਿੱਕ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਣਾ
Stream ਨੇ ਟੌਪ-ਆਫ਼-ਫਨਲ ਸਰਗਰਮੀ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਕਲਿੱਕ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਅਸਲ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ, ਕੀ ਵਿਜ਼ਟਰਾਂ ਨੇ ਅਗਲੇ ਸਾਰਥਕ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਅਤੇ ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣੀ। 5 ਜੂਨ ਤੋਂ 5 ਅਗਸਤ ਤੱਕ ਕੀਤੇ ਟੈਸਟ ਦੌਰਾਨ, Stream ਨੇ ਸਮਾਨ ਮੀਡੀਆ ਖਰਚ ਨਾਲ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਹੋਰ ਚੈਨਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ।
ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਸਾਰਥਕ ਜੁੜਾਅ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤੇ। ਉਸ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੇ 70% ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਲਿੱਕ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ, ਜਦਕਿ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਹੋਰ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅੰਕੜਾ 10% ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੀ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ ’ਤੇ ਲਗਭਗ 2 ਗੁਣਾ ਰਿਟਰਨ ਦਿੱਤਾ। ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਸਿਰਫ਼ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨੇ ਠੋਸ ਰਿਟਰਨ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ Stream ਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਹੋਇਆ ਕਿ ਇਹ ਚੈਨਲ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੇਲਜ਼ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
“ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਅੰਕੜੇ ਦੇਖੇ, ਤਾਂ ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਹੀ ਇਕਲੌਤਾ ਚੈਨਲ ਸੀ ਜੋ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ’ਤੇ ਕੀਤੇ ਖਰਚ ਦਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਧੀਆ ਰਿਟਰਨ ਦੇ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਸਾਡੀ ਸਾਈਟ ’ਤੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਬਹੁਤ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਨ, ਅਤੇ ਇਹੀ ਇਕਲੌਤਾ ਚੈਨਲ ਸੀ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਈਨਅੱਪ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਸੀ।”
ਢੁਕਵੇਂ ਪਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
ChatGPT ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਸਨ। ਖ਼ਾਸ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਵਾਲੇ Business ਲਈ, ਸਹੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦਾ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਅਹਿਮ ਹੈ: ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਉਦੋਂ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਸਪਸ਼ਟ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਲੋੜ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਵਿਹਾਰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, Stream ਉਹਨਾਂ ਮੌਕਿਆਂ ’ਤੇ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਉਸ ਵੱਲੋਂ ਦਰਸਾਏ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਸਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਵੱਲੋਂ ਸੁਝਾਏ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਤੱਕ। ਜੋ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਚੈਨਲ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਉਹ ਹੁਣ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾਊ ਮੌਕਾ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਢੁਕਵੇਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੱਲ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹ ਮਾਪਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
“ਅਸੀਂ ਇਸ ਚੈਨਲ ਰਾਹੀਂ ਅਸਲ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ ’ਤੇ ਲਗਭਗ 2 ਗੁਣਾ ਰਿਟਰਨ ਦੇਖਿਆ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਕਾਮਯਾਬੀ ਸੀ।”
ਨਤੀਜੇ 5 ਜੂਨ–5 ਅਗਸਤ, 2026 ਤੱਕ ਦੇ Stream ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਹਿੰਮ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਗਰੁੱਪ ਲਈ ਮੀਡੀਆ ਖਰਚ ਲਗਭਗ $10,000 ਸੀ। ਨਤੀਜੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।