ਐਫਿਲੀਏਟਾਂ ਲਈ AI ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ ਟੂਲ: ਮਨੁੱਖ-ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਤ MOFU ਕਾਪੀ

ਐਫਿਲੀਏਟ ਕਾਪੀ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਵਿੱਚ AI ਕਿੱਥੇ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ

ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ MOFU ਕਾਪੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਫ਼ਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਨ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਫਰੇਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਐਤਰਾਜ਼ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਕ ਪ੍ਰੂਫ਼ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ MOFU ਕਾਪੀ ਅਕਸਰ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਖ਼ਰੀਦਾਰੀ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਆਫ਼ਰ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਬਣਾਉਂਦੇ ਜਾਂ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਮੂਲ ਰਣਨੀਤੀ ਦਿੱਖ ਰਹਿਣ ਦਿਓ। affiliate networks and VSL offers guide ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ, ਫਨਲ ਗਹਿਰਾਈ, ਅਤੇ VSL ਆਫ਼ਰ ਚੋਣ ਨਾਲ ਕਾਪੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਕੀ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

AI ਸਪਸ਼ਟ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਤੋਂ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਵਿਗਿਆਪਨ ਹੂਕ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਇੰਟ੍ਰੋ, FAQ ਵਿਸਤਾਰ, ਈਮੇਲ ਐਤਰਾਜ਼ ਕ੍ਰਮ, VSL ਸੈਗਮੈਂਟ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ, CTA ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਚੈਨਲ-ਖ਼ਾਸ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਈ ਛੋਟੀਆਂ ਰੀਰਾਈਟਾਂ।

ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਟੀਮ ਵਰਕਫ਼ਲੋ 12 ਤੋਂ 30 ਡਰਾਫਟ ਹਿੱਸੇ ਮੰਗਣਾ, ਫਿਰ ਡੂੰਘੀ ਐਡਿਟਿੰਗ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ 20% ਤੋਂ 35% ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੇਂਜ ਇੱਕ ਆਪਰੇਟਿੰਗ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ, ਸਰਬਵਿਆਪੀ ਮਿਆਰ ਨਹੀਂ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿਚ, ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਦਾਅਵੇ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਕੀਮਤੀ ਫਨਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਸਖ਼ਤ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਰੇਟ ਮੰਗਦੇ ਹਨ।

ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਿੰਗ, ਦਾਅਵਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਕਰਨ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਫੈਸਲਾ, ਆਫ਼ਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ ਸਪੈਂਡ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਭਰੋਸਾ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੀ ਕਿ ਪੇਆਉਟ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਫ਼ਰ ਨੂੰ ਰੋਕ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕਿਸੇ ਟੈਸਟਿਮੋਨਿਯਲ ਨੂੰ ਖੁਲਾਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਬਿਨਾਂ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਮਨੁੱਖੀ ਐਡੀਟਰ ਉਹ ਟੋਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੀ ਪਕੜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਮਿਸ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਿਆਕਰਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਫ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਹਮਲਾਵਰ, ਬਹੁਤ ਆਮ, ਬਹੁਤ ਮੈਡੀਕਲ, ਬਹੁਤ ਵਿੱਤੀ, ਜਾਂ ਅਸਲ ਖ਼ਰੀਦਦਾਰ ਯਾਤਰਾ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਟੁੱਟਿਆ ਹੋਇਆ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵੰਡ MOFU ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ

MOFU ਕਾਪੀ ਫੇਲ੍ਹ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਵੱਧ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਪਹਿਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਡਰਾਫਟ ਮਾਤਰਾ ਵਧਾ ਕੇ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੂਜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਹਰ ਦਾਅਵੇ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਪੌਇੰਟ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤਤਾ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਥਾਂ ਕਮਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਕੇ।

ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁੱਲਵਾਨ ਵਰਕਫ਼ਲੋ "AI ਬਨਾਮ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟਰ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਲਈ AI, ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਐਡੀਟਰ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਹੈ।

ਸਹੀ ਟੂਲ ਸਟੈਕ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਟੂਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਸੂਚੀਆਂ ਮਾਡਲ ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ ਨੂੰ ਹੱਦ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਫਿਲੀਏਟ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਫਿਲਟਰ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਫਿਟ ਹੈ। ਸਹੀ ਸਟੈਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਵੈਰੀਐਂਟ ਬਣਾਉਣ, ਐਸੈੱਟਸ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਹੈ ਆਈਡੀਏਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕੀਲਾ LLM, ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਐਸੈੱਟਸ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਵਰਕਫ਼ਲੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਜੋ ਹਰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘੀ ਮਾਡਲ-ਖ਼ਾਸ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ChatGPT vs Claude for copywriting ਅਤੇ AI VSL writer and sales letter generator ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ।

ਐਫਿਲੀਏਟ ਕਾਪੀ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤਣ ਲਈ ਹੋਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫ਼ਲੋ

ਕਦਮ 1: ਅਸਲੀ ਆਫ਼ਰ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਬਣਾਓ

"ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਪੇਜ ਲਿਖੋ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਐਸਾ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਫ਼ਰ, ਦਰਸ਼ਕ, ਫਨਲ ਪੜਾਅ, ਟ੍ਰੈਫ਼ਿਕ ਸ੍ਰੋਤ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਐਸੈੱਟਸ, ਮਨਾਹੀਸ਼ੁਦਾ ਦਾਅਵੇ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਟੋਨ, ਲੰਬਾਈ, ਅਤੇ ਚਾਹੀਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ।

ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਪੀ ਕੀ ਨਾ ਕਹੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿਹਤ, ਵਿੱਤ, ਅਤੇ ਆਮਦਨ-ਸਬੰਧੀ ਆਫ਼ਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਨਿਧਾਨ ਭਾਸ਼ਾ, ਕਮਾਈ ਦੇ ਵਾਅਦਿਆਂ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿਮੋਨਿਯਲ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ ਉੱਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਮਰਥਨ ਜਾਂ ਟੈਸਟਿਮੋਨਿਯਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫਨਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ FTC endorsement guidance ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ।

ਕਦਮ 2: ਇਕੱਲੇ ਡਰਾਫਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਓ

ਇਕੱਲੇ AI ਡਰਾਫਟਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੈਰੀਏਬਲ ਮਿਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਓ: ਤਿੰਨ ਹੂਕ, ਤਿੰਨ ਪ੍ਰੂਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤਾਂ, ਤਿੰਨ ਐਤਰਾਜ਼ ਜਵਾਬ, ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਕਲੋਜ਼। ਇਸ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇਪਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸ਼ੋਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲੇ।

VSLs ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਮੈਪ ਕਰੋ: ਹੂਕ, ਵਿਰੋਧ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਸਟੈਕ, ਆਫ਼ਰ ਬ੍ਰਿਜ, ਘਰਸ਼ਣ ਹਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਕਲੋਜ਼। ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਹਰ ਸੈਗਮੈਂਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਜੇ VSL ਦੀ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਰੀਰਾਈਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ what is a VSL? ਵਰਤੋ।

ਕਦਮ 3: ਖ਼ਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕੋਰ ਕਰੋ

ਹਰ AI-ਜਨਰੇਟਡ ਐਸੈੱਟ ਨੂੰ ਪੇਡ ਟ੍ਰੈਫ਼ਿਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ ਕਿ ਐਡੀਟਰ ਵਾਕਈ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ।

• ਕੀ ਹਰ ਤੱਥ-ਅਧਾਰਿਤ ਦਾਅਵਾ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸ੍ਰੋਤ ਜਾਂ ਆਫ਼ਰ ਐਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ?
• ਕੀ ਕਾਪੀ ਮੌਜੂਦਾ ਫਨਲ ਕਦਮ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫ਼ਿਕ ਤਾਪਮਾਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਟੈਸਟਿਮੋਨਿਯਲ, ਉਦਾਹਰਣ, ਅਤੇ ਗਾਰੰਟੀਆਂ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫ੍ਰੇਮ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ?
• ਕੀ ਕਾਪੀ ਖ਼ਰੀਦਾਰੀ ਘਰਸ਼ਣ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਤੁਰੰਤਤਾ ਬਣਾਏ?
• ਕੀ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹਾਈਪੋਥਿਸਿਸ ਟੈਸਟ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ?

ਉੱਚ-ਸਪੈਂਡ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਹਰ ਹਾਈਪੋਥਿਸਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਆਖ਼ਰੀ ਐਸੈੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸ ਹਲਕੇ ਐਡਿਟ ਕੀਤੇ ਵੈਰੀਐਂਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਵਧੇਰੇ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ। ਮਕਸਦ ਸਾਫ਼ ਧਾਰਣਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਚੈਨਲ ਪਲੇਬੁੱਕ: ਵਿਗਿਆਪਨ, ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਈਮੇਲ, ਅਤੇ VSLs

ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਮਰੀ ਟੈਕਸਟ ਬੰਡਲ

AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕੋ ਐੰਗਲ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੰਬਾਈਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰੋ: ਛੋਟੇ ਸਕ੍ਰੋਲ-ਸਟਾਪਰ, ਮੱਧਮ ਸੰਦਰਭ ਬਲੌਕ, ਅਤੇ ਲੰਮੇ ਕਹਾਣੀ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਵੈਰੀਐਂਟ। ਫਿਰ Meta Ad Library ਨਾਲ ਲਾਈਵ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਖ਼ਿਲਾਫ਼ ਐੰਗਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਦਿਸ਼ਾ-ਸੂਚਕ ਸੰਦਰਭ ਲਈ, ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।

ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਸ਼ਕ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਧਾਰਨਾ, ਉਹ ਐਤਰਾਜ਼ ਜਿਸਦਾ ਤੁਸੀਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਲਿੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਵਾਅਦਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੂੰ ਪੰਨੇ ਦੇ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਧ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਅਤੇ ਆਫ਼ਰ ਬ੍ਰਿਜ

ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਜਿਗਿਆਸਾ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਘਰਸ਼ਣ ਘਟਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਤੁਲਨਾ ਬਲੌਕ, ਐਤਰਾਜ਼ ਸੈਕਸ਼ਨ, ਲਾਭ ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ FAQ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਬਲੌਕ ਅਸਲੀ ਆਫ਼ਰ ਪਾਥ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਐਡਿਟਿੰਗ ਪਾਸ "ਪ੍ਰੋਮਿਸ ਟ੍ਰੇਲ" ਸਮੀਖਿਆ ਹੈ। ਵਿਗਿਆਪਨ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਹੈਡਲਾਈਨ, ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੂਫ਼ ਬਲੌਕ, CTA, checkout ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਈਮੇਲ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪੜ੍ਹੋ। ਜੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਵਾਅਦਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਰੀਟਾਰਗੇਟਿੰਗ ਕ੍ਰਮ

ਈਮੇਲ AI ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕ੍ਰਮ ਲਾਜ਼ਿਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖ਼ਾਸ ਪੜਾਅਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵੈਰੀਐਂਟਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛੋ: ਕਲਿੱਕ ਰਹਿ ਗਿਆ, ਦੇਖਿਆ ਪਰ ਖਰੀਦਿਆ ਨਹੀਂ, ਐਤਰਾਜ਼ ਫਾਲੋ-ਅਪ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਰਿਮਾਈਂਡਰ, ਅਤੇ ਡੈੱਡਲਾਈਨ ਰਿਮਾਈਂਡਰ।

ਇੱਕ ਹਕੀਕਤੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਹਰ ਸਰਗਰਮ ਫਨਲ ਪੜਾਅ ਲਈ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਦੋ ਤੋਂ ਚਾਰ ਈਮੇਲ ਵੈਰੀਐਂਟ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਦ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕੇ।

VSL ਅਤੇ ਲੰਬੀ-ਫਾਰਮ ਸੇਲਜ਼ ਕਾਪੀ

VSLs ਲਈ, AI ਸੀਨ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੀਸ਼ਨ ਲਿਖਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਕ੍ਰਮ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਗਤੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਲੀਕ਼ੇਦਾਰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੂਫ਼ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਆਮ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ VSL ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਲਾਨ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ। VSL copywriting and scaling offers guide ਨਵੇਂ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਸੇਜ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗ ਹੈ।

ਮਾਪ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ

ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਟੈਸਟ ਨਿਯੰਤਰਣ

ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੈਸਲਾ ਗੇਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੈਂਪਲ ਸਾਈਜ਼, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ CPA ਜਾਂ CPC ਬਿਗਾੜ, ਰਿਫੰਡ ਜਾਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਨੀਤੀ ਘਟਨਾ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਕੜੇ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵੇ ਲਈ ਪ੍ਰੂਫ਼ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ MOFU ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵੈਰੀਐਂਟ ਲਈ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਸੌ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ, ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ। ਸਹੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਟ੍ਰੈਫ਼ਿਕ ਖ਼ਰਚ, ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਵਾਲੀਅਮ, ਫਨਲ ਲੰਬਾਈ, ਅਤੇ ਆਫ਼ਰ ਅਸਥਿਰਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਹ ਸਿਗਨਲ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ

CTR ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਐਂਗੇਜਮੈਂਟ, VSL ਦੇਖਣ ਦੀ ਗਹਿਰਾਈ, opt-in ਗੁਣਵੱਤਾ, checkout ਪ੍ਰਗਤੀ, ਰਿਫੰਡ ਦਰ, ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਚੌਥੇ ਕਦਮ ਤੱਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ।

ਜੇ ਕੋਈ ਵੈਰੀਐਂਟ ਸਸਤੇ ਕਲਿੱਕ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਲਿੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਾ ਵਿਹਾਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਪੀ ਸ਼ਾਇਦ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ ਜਿਗਿਆਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਵੈਰੀਐਂਟ ਕਲਿੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਖ਼ਰੀਦਦਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਵਧੀਆ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ-ਡਾਟਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ

ਖੋਜ-ਦਿੱਖੀ ਪੰਨਿਆਂ ਲਈ, ਦਿੱਖਣਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਟਰਕਚਰਡ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਰੱਖੋ। Google ਦੀ helpful content guidance ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗਤਾ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ Google ਦੀਆਂ structured-data policies ਮਾਰਕਅੱਪ ਨੂੰ ਪੰਨਾ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ AI-ਸਹਾਇਕ ਕਾਪੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਚਮਕੀਲੇ FAQ ਜਵਾਬ, ਦਾਅਵੇ, ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੰਨੇ ਦੇ ਹੋਰ ਕਿਤੇ ਸਮਰਥਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਜੇ ਇਹ ਮਾਰਕਅੱਪ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦਿੱਖਣਯੋਗ, ਸਹੀ, ਅਤੇ ਉਪਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

Daily Intel Service ਪ੍ਰੰਪਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

AI ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੰਪਟ ਮੌਜੂਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਚਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। Daily Intel Service ਇੱਥੇ ਉਪਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਐਫਿਲੀਏਟ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਐੰਗਲ ਬਣਵਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਫ਼ਰ ਗਤੀਵਿਧੀ, ਫਨਲ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਦਿਸ਼ਾ ਦਾ ਹੋਰ ਤਾਜ਼ਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜਨਤਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਗਨਲ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਉਸ ਪਲ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਆਫ਼ਰ ਸਕੇਲਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਜਾਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਪੁਰਾਣਾ ਸੰਦਰਭ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤਾਜ਼ਾ ਮਾਰਕੀਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਡੀਟਰ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਐਤਰਾਜ਼, ਸਰਗਰਮ ਪ੍ਰੂਫ਼ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਹਕੀਕਤੀ ਆਫ਼ਰ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਿੰਗ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕਾਪੀ ਮੰਗਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਜਿਹੜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਰਿਸਰਚ-ਤੋਂ-ਡਰਾਫਟ ਲੂਪ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹ Daily Intel Service methodology ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਨੂੰ ਸ਼ਕਲ ਦੇਣ ਲਈ ਇਸਦਾ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। Daily Intel Service ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ; ਇਸਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਿੱਖਾ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

Q: ਕੀ AI ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ ਟੂਲ ਮਨੁੱਖੀ ਐਫਿਲੀਏਟ ਕਾਪੀਰਾਈਟਰ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ?
A: ਨਹੀਂ। ਇਹ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵੈਰੀਏਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਰਣਨੀਤੀ, ਦਾਅਵਾ ਸਮੀਖਿਆ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ ਬਜਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਫਿਰ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੈ।

Q: MOFU ਕਾਪੀ ਲਈ AI ਵਰਤਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
A: AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੂਕ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਬਲੌਕ, ਐਤਰਾਜ਼ ਜਵਾਬ, ਅਤੇ ਕਲੋਜ਼ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਸੱਚਾਈ, ਫਨਲ ਫਿਟ, ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗਤਾ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਸਕੋਰ ਕਰੋ।

Q: ਐਫਿਲੀਏਟਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੇ AI ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਨ?
A: ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੈੱਟਅੱਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਲਚਕੀਲਾ LLM ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਈਡੀਏਸ਼ਨ ਲਈ, ਨਾਲ ਹੀ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਈਮੇਲ, ਵਿਗਿਆਪਨ, ਜਾਂ VSLs ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਰਕਫ਼ਲੋ। ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਮ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

Q: ਇੱਕ ਐਫਿਲੀਏਟ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ AI-ਜਨਰੇਟਡ ਵੈਰੀਐਂਟ ਟੈਸਟ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
A: ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਲਈ 12 ਤੋਂ 30 ਡਰਾਫਟ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾਉਣਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਕੇ ਘਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਹਾਈਪੋਥਿਸਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਆਖ਼ਰੀ ਐਸੈੱਟ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਲਾਭਦਾਇਕ ਗਿਣਤੀ ਟ੍ਰੈਫ਼ਿਕ ਖ਼ਰਚ, ਖ਼ਤਰੇ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

Q: AI ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦਾਅਵੇ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾਵੇ?
A: ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਨਾਹੀਸ਼ੁਦਾ ਦਾਅਵੇ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਪ੍ਰੂਫ਼, ਖੁਲਾਸੇ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਚੈਨਲ ਨਿਯਮ ਦਿਓ। ਫਿਰ ਕਾਪੀ ਲਾਈਵ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਾਅਵਾ ਆਡਿਟ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ।

Q: ਕੀ ਇਹ ਵਰਕਫ਼ਲੋ VSL ਆਫ਼ਰਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
A: ਹਾਂ। AI VSL ਸੈਗਮੈਂਟ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਪ੍ਰੂਫ਼ ਕ੍ਰਮ, ਗਤੀ, ਅਤੇ ਕਲੋਜ਼ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹੀ ਚੋਣਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।