FlowForce Max VSL ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਹੂਕ, ਦਾਵੇ, ਅਤੇ ਫਨਲ ਸੰਕੇਤ

VSL ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਇਹ ਫਨਲ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

FlowForce Max ਹੇਠਲੇ-ਫਨਲ ਖੋਜ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: ਬਾਜ਼ਾਰਕਰਤਾ, affiliate, ਅਤੇ offer ਮਾਲਕ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਕਿ VSL ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਉਹ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦਾ VSL ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਧਾਰਭੂਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਤਾ ਵੀਡੀਓ ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਗਾਈਡ ਅਲੱਗ offer ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ-ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਮਰਦਾਨਾ ਤਾਕਤ ਵਾਲੇ ਫਨਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੰਬੇ-ਫਾਰਮ VSLs ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਲੀਵਰਾਂ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਾਰਨ ਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਨੇ ਸਮੱਸਿਆ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੱਲ ਕੀਤੀ, ਅਸੁਖ ਤੋਂ ਰਾਹਤ ਤੱਕ ਇੱਕ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫ਼ ਰਸਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ offer stack ਜੋ multi-bottle bundles ਰਾਹੀਂ ਔਸਤ ਆਰਡਰ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ। FlowForce Max ਪੂਰਨ-ਉਤਪਾਦ ਪਿਚ ਦੀ ਥਾਂ ਉਹ playbook ਵਰਤਦਾ ਦਿੱਸਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਸੰਪਤੀ ਕੋਈ ਵਾਕ, ਸਿਰਲੇਖ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਪੱਤਰ ਬਲਾਕ ਨਹੀਂ। ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਸੰਪਤੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਮਬੱਧਤਾ ਹੈ: ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਸ਼ੱਕ ਕਰਨ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਮੰਨਣ, ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਤਰਕਸੰਗਤ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਣ, ਅਤੇ ਵੱਡਾ bundle ਚੁਣਨ ਲਈ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਇੱਕ ਬੋਤਲ ਟਰਾਇਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੰਮੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ।

FlowForce Max VSL ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਤਕਨੀਕੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, VSL ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਦਲੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਿਆ ਹੈ। ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਪਰਵਾਹ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ। ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਪਿਛਲੇ ਹੱਲ ਕਿਉਂ ਅਧੂਰੇ ਲੱਗੇ, ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਕਿਉਂ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹੂਕ ਬਣਤਰ

ਖੋਲ੍ਹਾਅ ਸੰਭਵਤ: ਸਿੱਧੀ interruption ਵਰਤਦਾ ਹੈ: ਸਪਸ਼ਟ ਹੱਲ ਨੂੰ ਅਧੂਰਾ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਚਾਲਕ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਕੜਦਾ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਤਦ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦਰਸ਼ਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਮ ਉਪਾਅ ਅਜ਼ਮਾ ਚੁੱਕਿਆ ਹੋਵੇ, ਆਮ ਸਲਾਹ ਅਣਡਿੱਠੀ ਕੀਤੀ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਆਮ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਉਸਦੇ ਜੀਏ ਹੋਏ ਅਨੁਭਵ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ।

ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੂਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ, ਉਲਟ-ਧਾਰਾ ਵਿਆਖਿਆ, ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ, ਅਤੇ ਦੇਖਦੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਕਾਰਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੂਪ ਚਿਕਿਤਸਕ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਹੱਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਦਾਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਬਾਰੇ ਜਿਗਿਆਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ

ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਫਨਲ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਸਧਾਰਣ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ-ਪਹਿਲਾਂ VSL ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਰਨ ਵੇਚਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਲਾਜ। ਇਸੇ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਖੁਲਾਸਾ ਟਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਟਾਲਮਟੋਲ ਲੱਗੇ: ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕਾਰਣਕ ਕਹਾਣੇ ਰਾਹੀਂ offer ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਸਵਾਈਪ ਫਾਈਲ ਲਈ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ buildup, deficiency, inflammation, contamination, circulation, hormonal imbalance, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਜੋਂ ਫ੍ਰੇਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੱਖ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਤਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਬੂਤ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਕਹਾਣੀ ਦੀ ਗਤੀ

VSL ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਸੰਭਵਤ: open loops ਅਤੇ ਛੋਟੇ transitions 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਕਾਰਨ, ਕਾਰਨ ਤੋਂ ਸਬੂਤ, ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਤੋਂ checkout ਵੱਲ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਭਾਗ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਐਤਰਾਜ਼ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਗਤੀ ਸੰਕੇਤ ਸਿਰਫ਼ ਲੰਬਾਈ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੀ ਆਵ੍ਰਿਤੀ ਹੈ। ਕਈ ਸਿਹਤ VSLs ਵਿੱਚ, ਉਪਯੋਗੀ transitions ਹਰ 60 ਤੋਂ 120 ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਕਹਾਣੀ, ਇੱਕ ਸਬੂਤੀ ਬਿੰਦੂ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਯ ਉਪਮਾ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸੰਕੇਤ, ਜਾਂ ਭਵਿੱਖ-ਅਵਸਥਾ ਯਾਦ ਦਿਹਾਣੀ।

Offer ਖੁਲਾਸਾ ਅਤੇ checkout ਤਰਕ

ਸਮਾਪਤੀ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਰੀਦਦਾਰ ਕਿਸਮ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਇਕੱਲੀ-ਬੋਤਲ ਚੋਣ ਸਾਵਧਾਨ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਤਿੰਨ-ਬੋਤਲ ਅਤੇ ਛੇ-ਬੋਤਲ bundles ਔਸਤ ਆਰਡਰ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਸਿਰਫ਼ ਯੋਜਨਾ ਲਈ, ਕਠੋਰ ਤੱਥ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਕਈ nutra-ਸ਼ੈਲੀ ਫਨਲ ਪਹਿਲੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ $90 ਤੋਂ $210 ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ bundles ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸਲੀ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ traffic source, refund rate, payment processing, upsells, chargebacks, fulfillment, ਅਤੇ ਕੀ ਫਨਲ ਅਜੇ ਵੀ ਨਵਾਂ paid traffic ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

FlowForce Max ਸਵਾਈਪ ਨੋਟਸ: ਕੀ ਕੱਢਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਬਚਣਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਵਧੀਆ swipe file claim risk ਹਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ conversion logic ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। FlowForce Max ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ੇ ਵਜੋਂ ਵੇਖੋ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।

ਇਹ ਤੱਤ ਕੱਢੋ

ਹੂਬਹੂ ਕਾਪੀ ਨਹੀਂ, ਕ੍ਰਮ ਵਰਤੋ। ਮੁੜ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਹਨ problem reframing, ਸਧਾਰਣ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਨਾਮ, ਉਲਝਣ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਤੱਕ ਪੁਲ, ਦੇਰ ਨਾਲ ਪণ্য ਖੁਲਾਸਾ, guarantee ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ, ਅਤੇ bundle ladder।

ਇਹ ਵੀ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਐਤਰਾਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲੇ ਗਏ ਹਨ। ਮਜ਼ਬੂਤ VSLs ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਨੇ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਸੁਣਿਆ, ਉਤਪਾਦ ਕਿਉਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਇਹ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ fake urgency 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅੱਜ ਖਰੀਦਣਾ ਕਿਉਂ ਤਰਕਸੰਗਤ ਹੈ।

ਇਹ ਅਸਫਲਤਾ ਪੈਟਰਨ ਬਚੋ

ਬਿਮਾਰੀ-ਸੰਬੰਧੀ ਦਾਵੇ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ cure ਭਾਸ਼ਾ, ਡਾਕਟਰ-ਅਣਡਿੱਠਾ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ, ਜਾਂ ਡਰ ਵਾਲੇ ਬਿਆਨ ਯੋਗ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਪੀ ਨਾ ਕਰੋ। ਸਿਹਤ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ overreach ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਛੋਟੇ ਸ਼ਬਦੀ ਬਦਲਾਵ ਵੀ ਐਸਾ ਦਾਵਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ advertiser ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਜਦੋਂ live checkout ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਤਾਂ scarcity ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਜੇ ਪੰਨਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪਲਾਈ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਉਸ ਦਾਅਵੇ ਨਾਲ ਮਿਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ VSL ਗਾਰੰਟੀ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ cart ਅਤੇ terms ਵਿੱਚ ਉਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿਖਣੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਵਿਹਾਰਕ ਸਵਾਈਪ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਫਨਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਰਤੋ:

1. ਦਰਸ਼ਕ ਦੀ ਖਾਸ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
2. ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਮੂਲ-ਕਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
3. ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਆਮ ਹੱਲ ਅਧੂਰੇ ਕਿਉਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
4. ਸਾਵਧਾਨ, ਸਮਰਥਨਯੋਗ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬਣਾਓ।
5. ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦਾ ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਦਿਓ।
6. ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਚਮਤਕਾਰ ਨਹੀਂ, ਤਰਕਸੰਗਤ ਫਿੱਟ ਵਜੋਂ ਖੋਲ੍ਹੋ।
7. ਹਕੀਕਤੀ ਵਰਤੋਂ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ bundles ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
8. ਗਾਰੰਟੀ, ਡਿਲਿਵਰੀ, ਅਤੇ support ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੋ।
9. ਪਾਲਣਾ-ਯੋਗ call to action ਨਾਲ ਬੰਦ ਕਰੋ।

ਇਹ ਟੈਂਪਲੇਟ ਸਤਹੀ copy ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਨਵੀਂ claim review ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦਾਵੇ, ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਜਾਂਚਾਂ

ਇਹ ਸਮੀਖਿਆ market-intelligence ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ, medical ਜਾਂ legal ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧੀ ਫਨਲ ਨੂੰ scale 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ claim substantiation standards ਨਾਲ ਜਾਂਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਵਿਗਿਆਪਨ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ FTC ਦੀਆਂ health-claims ਹਦਾਇਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ substantiation, express claims, implied claims, endorsements, ਅਤੇ consumer interpretation 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। FDA ਸਰੋਤ ਵੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੰਦਰਭ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ disease treatment, drug-like positioning, ਜਾਂ regulated health claims ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

VSL ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿੰਨ ਫਿਲਟਰ ਵਰਤੋ:

ਜੋ ਦਾਵਾ substantiated ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ, ਉਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ, ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਹਟਾਓ। ਜੋ ਦਾਵਾ medical interpretation 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸਦੀ launch ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ qualified counsel ਅਤੇ subject-matter experts ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਫਨਲ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਅਤੇ scale ਸੰਕੇਤ

ਸਵਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ VSL ਮਨਾਉਣ ਵਾਲੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਬਿਹਤਰ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਖਾਸ ਫਨਲ ਰਾਹਾ ਮੌਜੂਦਾ traffic costs, ਪਾਲਣਾ ਦਬਾਅ, ਅਤੇ checkout ਵਿਹਾਰ ਹੇਠ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਠੰਡੇ nutra-ਸ਼ੈਲੀ traffic ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਯੋਜਨਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: CPC broad paid-social ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ $1.20 ਤੋਂ $3.50 ਤੱਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ qualified VSL-to-order conversion ਲਗਭਗ 0.8% ਤੋਂ 2.5% ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯੋਜਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ, benchmarks ਜਾਂ ਵਾਅਦੇ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ campaign ਲਈ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ live ਸੰਕੇਤ ਵੇਖੋ:

• ਉਹ active ads ਜੋ ਇੱਕੋ ਜਾਂ ਨੇੜਲੇ ਫਨਲ ਰਾਹੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਸਿਰਫ਼ ਪੁਰਾਣੇ ਜੇਤੂ ads ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਹਾਲੀਆ creative refresh।
• checkout pages ਜੋ VSL ਦੀ promise ਅਤੇ guarantee ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
• bundle pricing ਜੋ refund ਅਤੇ costs ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ media buying ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਵੇ।
• Meta, Google, native, email, ਜਾਂ affiliate traffic ਲਈ policy-safe variants।

ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਹਿੰਗੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਨਲ ਜੋ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ spy tool ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਉਹ saturated, paused, redirected, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ traffic source ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਉਪਯੋਗ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

Public Spy ਟੂਲਾਂ ਬਨਾਮ live ਤਸਦੀਕ

AdSpy, BigSpy, Anstrex, Meta Ad Library, ClickBank marketplace signals, ਅਤੇ Digistore24 marketplace observations ਵਰਗੇ public tools discovery ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ angle, creative, offer categories, ਅਤੇ competitor patterns ਲੱਭਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਮੰਨਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਫਨਲ ਅੱਜ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ scale ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਦ੍ਰਿਸ਼ਤਾ ਦੇਰੀ ਨਾਲ, ਅਧੂਰੀ, ਜਾਂ actual spend, profit, ਅਤੇ checkout continuity ਤੋਂ ਟੁੱਟੀ ਹੋਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ operator candidate ਲੱਭਣ ਲਈ spy data ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ live checks ਨਾਲ ਨਿਰਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ candidate budget ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

operator ਫੈਸਲਾ: ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

FlowForce Max ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰੋ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਦਾਵੇ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ health-funnel economics ਨੂੰ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਪਾਲਣਾ-ਯੋਗ hook tests ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ready-made script ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, claim review ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ funnel path ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਮਾਡਲ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ, teardown ਝੂਠਾ ਭਰੋਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫਨਲ ਕੰਮ ਕਿਉਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਕਿ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ test plan ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ hook variants, ਦੋ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ, ਇੱਕ ਸੰਯਮੀ proof stack, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ spend ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ checkout audit ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ offer ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ ਸਿਹਤ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਨੇੜਲੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੁਰਾਣੇ angle ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਥੋਪਣ ਦੀ ਥਾਂ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸਬੂਤਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੱਲ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।

Daily Intel Service ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

Operators ਲਈ, Daily Intel Service ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਪੱਧਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ funnel ਤੁਹਾਡਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਤੁਹਾਡਾ budget ਨਹੀਂ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ path pre-scale ਹੈ, ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ scale ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, saturated ਹੈ, ਜਾਂ ਹੁਣ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਲਾਭਕਾਰੀ ਨਹੀਂ।

ਜੇ ਇਹ teardown ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ decision support ਦੀ ਕਿਸਮ ਹੈ, ਤਾਂ broader research workflow ਵਿੱਚ live funnel checks ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ Daily Intel Service methodology ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਨ੍ਹੀ ਨਕਲ ਨਹੀਂ; ਇਹ creative, ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ media-buying ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਸਮਰਪਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਹਤਰ ਤਰਜੀਹ-ਕ੍ਰਮ ਹੈ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਸਵਾਲ: ਇਸ FlowForce Max VSL ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਮੁੱਖ takeaway ਕੀ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਮੁੱਖ takeaway ਇਹ ਹੈ ਕਿ FlowForce Max ਹੂਕ ਬਣਤਰ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਕਹਾਣੀ-ਕਥਨ, ਅਤੇ bundle ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ live funnel ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਜਾਂਚਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੀ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ।

ਸਵਾਲ: ਇੱਕ FlowForce Max swipe file ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ swipe file ਵਿੱਚ ਹੂਕ ਪੈਟਰਨ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਦਲਾਵ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ, ਐਤਰਾਜ਼ ਸੰਭਾਲ, ਉਤਪਾਦ ਖੁਲਾਸਾ ਕ੍ਰਮ, guarantee ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ, ਅਤੇ checkout ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਚਿਕਿਤਸਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਦਾਵੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ FlowForce Max ਅਜੇ ਵੀ ਅੱਜ scale ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਇਹ teardown ਇਕੱਲੀ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਕਿਸੇ ਫਨਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤਦ ਹੀ ਮੌਜੂਦਾ scale ਕਰ ਰਹੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ active ads, page continuity, checkout status, offer freshness, ਅਤੇ traffic-source fit ਦੀ ਜਾਂਚ ਹੋ ਜਾਵੇ।

ਸਵਾਲ: ਇਸ VSL ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਉਹ ਦਾਅਵਾ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਡਰ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਸਿਹਤ ਫਨਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਤੇ VSL ਦਾ ਕੁੱਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਹੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਿਤਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: ਫਨਲ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੜ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹਨ?
ਜਵਾਬ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੜ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਮ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਆਖਿਆ, ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਖੁਲਾਸਾ, ਅਤੇ offer-stack ਤਰਕ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮੁੜ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਖਾਸ ਦਾਵੇ, ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਪੱਤਰ, ਕਮੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਸਬੂਤੀ ਸੰਕੇਤ ਹਨ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਇਹ ਚਿਕਿਤਸਾ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਨਹੀਂ। ਇਹ ਬਾਜ਼ਾਰ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਤੇ ਫਨਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ। ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਹਤ ਦਾਵੇ, ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਪੱਤਰ, guarantee, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਯੋਗ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।