AI VSL ਰਾਈਟਰ ਸਮੀਖਿਆ: ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਨਾਕਾਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਕਨਵਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ AI VSL ਰਾਈਟਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

AI VSL ਰਾਈਟਰ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਲਈ ਬੋਲਣ ਵਾਲਾ ਸੇਲਜ਼ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਪਦਾਰਥ, ਦਰਸ਼ਕ, ਵਾਅਦਾ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਅਤੇ ਆਫਰ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰੰਪਟਾਂ ਤੋਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿੱਧਾ-ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਕਾਮਯਾਬ ਨਿਕਾਸ ਹੈ ਇਕ ਬਣਤਰਬੱਧ ਪਹਿਲਾ ਮਸੌਦਾ: ਹੂਕ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਫਰੇਮਿੰਗ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਸਬੂਤ, ਐਤਰਾਜ਼, ਆਫਰ, ਗਰੰਟੀ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਬੁਲਾਹਟ।

AI ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਜੈਨਰੇਟਰ ਇੱਥੇ ਵੀ ਉਹੀ ਮਨਾਉਣ ਵਾਲੇ ਬਲਾਕ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਪਰ ਲਿਖੀ ਪੇਜ ਲਈ, ਨਾ ਕਿ ਕਥਿਤ ਵੀਡੀਓ ਲਈ। ਫਰਕ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦਾ ਹੈ। VSL ਨੂੰ ਬੋਲਚਾਲੀ ਲਹਿਜ਼ਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਬੀਟ ਦੀ ਸੂਝ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਲਿਖਤੀ ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਵਿੱਚ ਘਣਾ ਪ੍ਰਮਾਣ, ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਭਾਗ ਰੱਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਸੇ ਜੈਨਰੇਟਰ ਦੀ ਚੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ ਟੂਲਸ ਹੱਬ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੋਣ ਅਕਸਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਮਾਰਕੀਟ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਕੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਚੰਗਾ ਜੈਨਰੇਟਰ ਕਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੁੱਥਮਗੁੱਥਾ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਸੌਦੇ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਲਈ ਵਰਜ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਦ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਸਟਮਰ ਰਿਸਰਚ, ਸੇਲਜ਼ ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਰਿਵਿਊ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜੇ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ।

ਅਸਲੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੰਪਟ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪਹਿਲਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਖਾਕਾ ਆਉਣ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਨ 30-90 ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਉਸ ਖਾਕੇ ਨੂੰ ਉਹ ਦਰਜੇ ਤੱਕ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਣਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਫ਼ੋਰਮੈਂਸ ਟੀਮ ਟੈਸਟ ਕਰੇਗੀ, ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਹੋਰ 3-8 ਘੰਟੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ—ਪ੍ਰਮਾਣ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਕਮਪਲਾਇਅੰਸ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਆਫਰ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ

ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਗਵਾਹੀ (ਟੈਸਟਿਮੋਨਿਆਲ) ਵਰਤਣ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਆਮਦਨ ਸੰਬੰਧੀ ਸੰਕੇਤ ਇਜਾਜ਼ਤਯੋਗ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਐਂਗਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਥੱਕ ਚੁੱਕਾ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਨਿਕਾਸ ਮਾੜੀ ਲਿਖਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਹ ਉਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਾਕ-ਪ੍ਰਵਾਹੀ ਲਿਖਤ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਪਰ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਐਸੀ ਗੱਲਾਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬਿਜ਼ਨਸ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਸਭ ਤੋਂ ਉਚਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ

AI VSL ਟੂਲ ਉਹਨਾਂ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਕੇਤ ਹੋਣ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਰਗਰਮ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਡਾਟਾ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਐਤਰਾਜ਼, ਮੁਕਾਬਲਾ ਸੰਦਰਭ, ਗਾਹਕ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਫਨਲ ਹੋਣਾ।

ਸਭ ਤੋਂ ਉਚਿਤ ਟੀਮਾਂ

• ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਕਈ ਐਂਗਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੀਡੀਆ ਖਰੀਦਦਾਰ
• ClickBank, Digistore24 ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਆਫਰਾਂ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਬਦਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਫਿਲੀਏਟ ਟੀਮਾਂ
• ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਲਾਗਾਂ ਵਾਲੇ ਆਫਰ ਮਾਲਕ
• ਤੇਜ਼ ਪਹਿਲਾ ਖਾਕਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਪਰ ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟਰ
• ਲਿਖਤੀ ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਨੂੰ ਬੋਲਚਾਲੀ VSL ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ

ਘੱਟ ਉਚਿਤ ਟੀਮਾਂ

• ਬਿਨਾਂ ਉਤਪਾਦ-ਮਾਰਕੀਟ ਸਬੂਤ ਵਾਲੇ ਨਵੇਂ ਆਪਰੇਟਰ
• ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਪਤਲੇ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਕਮਪਲਾਇਅੰਟ ਦਾਅਵੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ
• ਉਹ ਨਵੇਂ ਲੋਕ ਜੋ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣ ਦੀ ਤਾਕਤ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ
• ਹੈਲਥ, ਫ਼ਾਇਨੈਂਸ, ਕਾਨੂੰਨ ਜਾਂ ਆਮਦਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਰਿਵਿਊ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਆਫਰ

AI ਖਾਕਾ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਜਾਣੀ-ਪਹਿਚਾਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਚਾਰੋਂ ਪਾਸੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਖੋਜ ਦਾ ਬਦਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਮੀਖਿਆ ਸਕੋਰਕਾਰਡ: ਇੱਥੇ ਇਹ ਟੂਲ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਟੁੱਟਦੇ ਹਨ

ਹੇਠਾਂ ਦੀ ਸਾਰਣੀ ਸਿੱਧਾ-ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪਰਫ਼ਾਰਮੈਂਸ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਰਵਭੌਮ ਰੈਂਕਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਜੈਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੰਪਟ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੂਲ ਮੁੱਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਅਕਸਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੰਵਰਜਨ ਕਾਪੀ ਅਕਸਰ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇਕ ਤੀਖ਼ੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ-ਬਦਲਾਅ, ਹੋਰ ਸਾਫ਼ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਇੱਕ ਐਸਾ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਬਿੰਦੂ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਕੋਲ ਨਹੀਂ, ਜਾਂ ਐਸਾ ਐਤਰਾਜ਼ ਜੋ ਕੇਵਲ ਅਸਲ ਖਰੀਦਦਾਰ ਹੀ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਜੋਗ ਨਾਕਾਮੀ ਮੋਡ

ਜਨਰਿਕ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਭਾਸ਼ਾ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਤੀਜੇ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਕਾਰਣਕ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾਉਂਦੀਆਂ। "ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰੀਰ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ", "ਇਹ ਇੱਕ ਪਰਖਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਸਟਮ ਵਰਤਦੀ ਹੈ" ਜਾਂ "ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ" ਵਰਗੇ ਵਾਕ ਸੁੰਦਰ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸ਼ੱਕੀ ਦਰਸ਼ਕ ਲਈ ਯਥੇਸ਼ਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਉਹ ਖ਼ਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਰੋਕ ਜਾਂ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਨਾਮ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਫਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ "ਹੋਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੇ ਸਾਥ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਸੀ ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ," ਤਾਂ ਇਹ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ।

ਬਣਾਇਆ ਹੋਇਆ ਜਾਂ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਨਾ ਰਹਿਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਮਾਣ

ਕੁਝ AI ਨਿਕਾਸ ਟੈਸਟਿਮੋਨੀਆਂ, ਅੰਕੜੇ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ, ਆਮਦਨ ਉਦਾਹਰਣ ਜਾਂ ਅਥਾਰਟੀ ਸੰਕੇਤ ਘੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਹਾਨੀਰਹਿਤ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਨਹੀਂ। ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਖ਼ਤਰੇ ਵਾਲੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬੇਸਬੂਤ ਦਾਅਵੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਵਰਤੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਤਿਆਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ। FTC ਦੀ ਵਿਗਿਆਪਨ ਰਹਿਨੁਮਾਈ ਵਸਤੁਨਿਸ਼ਠ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ Google ਦੇ people-first content ਮਾਪਦੰਡ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਮਦਦ ਲਈ ਬਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਰੈਂਕਿੰਗ ਜਾਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨਿਪੂਲੇਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ।

ਟੈਮਪਲੇਟ ਐਤਰਾਜ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

"ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਠੀਕ ਹੈ" ਵਰਗੀਆਂ ਆਮ ਲਾਈਨਾਂ ਅਸਲ ਘਰਸ਼ਣ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ। ਚੰਗੀ ਐਤਰਾਜ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਸਲ ਚਿੰਤਾ ਦੱਸਦੀ ਹੈ: ਕੀਮਤ, ਪਹਿਲਾਂ ਦੀਆਂ ਨਾਕਾਮ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਜਟਿਲਤਾ, ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਰੀਫੰਡ ਖ਼ਤਰਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਜਾਂ ਕੀ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਉਸ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਐਤਰਾਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲ ਖਰੀਦਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਫਿਰ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਐਸੇ ਮੁੜ ਲਿਖੋ ਕਿ ਲੱਗੇ ਕੋਈ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਾਲਾ ਮਨੁੱਖ ਬੋਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਭਰਨ ਵਾਲਾ ਟੈਮਪਲੇਟ।

ਕਮਪਲਾਇਅੰਸ ਡ੍ਰਿਫ਼ਟ

AI ਸੋਧ ਦੌਰਾਨ ਅਕਸਰ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਤੀਬਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ" "ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਲਟ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। "ਕੁਝ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ" "ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ" ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡ੍ਰਿਫ਼ਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਹੈਲਥ, ਫਾਈਨੈਂਸ, ਕਮਾਈ ਅਤੇ ਪਰਫ਼ੋਰਮੈਂਸ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ, ਸੋਧ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਕਲੇਮ ਲੈਜਰ ਬਣਾਓ। ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਲਈ ਸਰੋਤ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸ਼ਬਦ, ਅਤੇ ਮਨਾਹੀਸ਼ੁਦਾ ਸ਼ਬਦ ਲਿਸਟ ਕਰੋ। ਖਾਕਾ ਲੈਜਰ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣੇ, ਲੈਜਰ ਖਾਕੇ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ।

ਬਿਹਤਰ AI VSL ਖਾਕਿਆਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਿਕ ਵਰਕਫਲੋ

ਕਦਮ 1: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਸਬੂਤ ਦਿਓ

ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਇਨਪੁਟ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਫਰ ਵਾਅਦਾ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਦਰਸ਼ਕ ਦੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਐਤਰਾਜ਼, ਪ੍ਰਮਾਣ ਸੰਪਤੀ, ਦਾਅਵਾ ਹੱਦਾਂ, ਮੁਕਾਬਲੀ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਚਾਹੀਦੀ ਕਾਲ ਟੂ ਐਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾ ਲਿਖੋ: "ਵਜ਼ਨ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਪਲੀਮੈਂਟ ਲਈ ਇੱਕ VSL ਲਿਖੋ।" ਇਸਦੀ ਬਜਾਇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਦਾਅਵਾ ਭਾਸ਼ਾ, ਉਹ ਤੱਤ ਜਾਂ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦਿਓ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਦਰਸ਼ਕ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲ ਵਿਕਲਪਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਦੀ ਹਿਜਕ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਤਿੰਨ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਠੀਕ ਆਫਰ ਸਟੈਕ।

ਕਦਮ 2: ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਗ ਬਣਾਓ

ਪੂਰੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪ੍ਰੰਪਟ ਅਕਸਰ ਮਸਕੂਰੀ ਪਰ ਉੱਪਰ-ਊਪਰ ਦੇ ਮਸੌਦੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਭਾਗ-ਦਰ-ਭਾਗ ਸਿਰਜਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਹੁਤ ਲੰਮੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰਣਨੀਤੀ ਉੱਤੇ ਕਾਬੂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਚੈਕਪੋਇੰਟ ਵਰਤੋ: ਹੂਕ, ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਮੁੜ ਢਾਂਚਾ, ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ, ਪ੍ਰਮਾਣ, ਐਤਰਾਜ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਆਫਰ, CTA। ਹਰ ਭਾਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕਾਪੀ ਕੀ ਕਿਸੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਅਗਲੇ ਭਾਗ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖੋ।

ਕਦਮ 3: ਨਰਮ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਤਿਆਪਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣ ਨਾਲ ਬਦਲੋ

ਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਬਲਾਕ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਤਿਆਪਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹੌਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਘਟਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਗਵਾਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਬਿਨਾਂ ਵਧਾ ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਠੋਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੱਦਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਤੀਛੇਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ।

ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ AI ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਫੁਲਿਆ ਹੋਇਆ ਦਾਅਵਾ ਹਟਾ ਕੇ ਇੱਕ ਠੋਸ ਅਤੇ ਸਤਿਆਪਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਬਿੰਦੂ ਜੋੜਨਾ ਅਕਸਰ ਸਟਾਈਲ-ਪ੍ਰੰਪਟ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੱਕਰ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ 4: ਚੈਨਲ ਹਕੀਕਤ ਚੈੱਕ ਕਰੋ

ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਾਈਵ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਕਰੋ। Meta Ad Library ਵਰਗੇ ਪਬਲਿਕ ਸਰੋਤ ਮੌਜੂਦਾ ਕ੍ਰੀਏਟਿਵ ਭਾਸ਼ਾ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ AdSpy, BigSpy ਜਾਂ Anstrex ਵਰਗੇ ਸਪਾਇ ਟੂਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦਾਅਵਾ ਜਾਂ ਐਂਗਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ ਨਾ ਸਮਝੋ; ਇਹ ਕੇਵਲ ਰਿਸਰਚ ਇਨਪੁਟ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਜੈਨਰੇਟਰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਫਨਲ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਦ Daily Intel Service ਵੀ ਇੱਥੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਬਾਸੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਹੈ।

AI VSL ਰਾਈਟਰ ਵਿ. AI ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਜੈਨਰੇਟਰ

ਵਧੀਆ ਟੂਲ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਸੰਪਤੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਜੇ ਅੰਤਿਮ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ ਇੱਕ ਵਰਨਮਾਤ੍ਰ ਵੀਡੀਓ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਬੋਲਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ, ਸੀਨ ਨੋਟਸ, ਦੁਹਰਾਵਟ ਕਾਬੂ ਅਤੇ ਆਡੀਓ-ਅਨੁਕੂਲ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸ਼ਨ ਸੰਭਾਲ ਸਕੇ। ਜੇ ਅੰਤਿਮ ਸੰਪਤੀ ਲੰਬੀ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕੈਨਯੋਗਤਾ, ਭਾਗੀ ਅਨੁਕ੍ਰਮ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਮੋਡੀਊਲ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।

VSL ਲਈ ਛੋਟੇ ਵਾਕ ਅਕਸਰ ਚੰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਲਾਈਨ ਮੁੜ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ। ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਵਿੱਚ ਪਾਠਕ ਰੁਕ ਕੇ ਵੇਖ ਸਕਦਾ, ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਲਿਖੀ ਚਿੱਠੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਘਣੇ ਸਬੂਤ ਰੱਖੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ VSL ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਣਨਯੋਗ ਰਿਥਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਲਾਭਕਾਰੀ ਮਿਸ਼ਰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਸੇਲਜ਼ ਦਲੀਲ ਲਿਖੀ ਜਾਵੇ, ਫਿਰ ਉਸਨੂੰ VSL ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਵਾਲਾ ਵਰਜ਼ਨ ਹੋਰ ਗੱਲਬਾਤੀ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤਿਮ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼

ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕੋਲ ਅਸਲ ਮਾਰਕੀਟ ਇਨਪੁਟ, ਮਨਾਉਣ ਦੀ ਸਮਝ ਵਾਲਾ ਸੰਪਾਦਕ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ ਰਿਵਿਊ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਤਾਂ AI VSL ਰਾਈਟਰ ਵਰਤੋ। ਜੇ ਆਫਰ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਸਾਫ਼ ਨਹੀਂ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਘੱਟ ਹਨ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕਮਪਲਾਇਅੰਸ ਖ਼ਤਰਾ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ AI ਨਾਲ ਤਾਇਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਚੋ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਵਾਲੀ ਸੈਟਅਪ ਸਿਰਫ਼ "ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੰਪਟ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਬੁੱਧੀ + ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਸੰਪਾਦਨ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੇ Daily Intel Service ਕਿਵੇਂ ਲਾਈਵ ਫਨਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਕਲਾਸੀਫਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ ਮਾਡਲ ਵੇਖਿਆ ਹੈ, ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਾਪੀ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਬਣਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਇਨਸਾਫ਼ਯੋਗ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇਹ ਹੈ: AI VSL ਰਾਈਟਰ ਗਤੀ, ਵਿਰਿਅਂਤਾ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਜਾਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸੰਪਾਦਕੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਸਵਾਲ: ਕੀ AI VSL ਰਾਈਟਰ ਬਿਨਾਂ ਸੋਧ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਨਹੀਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖਾਕੇ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਐਤਰਾਜ਼ ਦੀ ਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ, ਬੋਲਣ ਦੀ ਲਹਿਜ਼ਾ ਅਤੇ ਕਮਪਲਾਇਅੰਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਧ ਮੰਗਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਡ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: AI VSL ਰਾਈਟਰ ਅਤੇ AI ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਜੈਨਰੇਟਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਕੀ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: AI VSL ਰਾਈਟਰ ਬੋਲਚਾਲੀ ਵੀਡੀਓ ਸੇਲਜ਼ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ AI ਸੇਲਜ਼ ਲੈਟਰ ਜੈਨਰੇਟਰ ਲੰਮੇ ਲਿਖਤੀ ਪੇਜ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੋਹਾਂ ਦਾ ਮਨਾਉਣ ਵਾਲਾ ਤਰਕ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਪਰ ਰਿਥਮ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵੱਖਰੀ ਹੈ।

ਸਵਾਲ: AI VSL ਟੂਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਇਹ ਪਹਿਲੇ ਖਾਕੇ ਦਾ ਸਮਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਇਨਪੁਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅdirect 30-90 ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ। ਅੰਤਿਮ ਸੋਧ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਅਜੇ ਵੀ ਕਈ ਘੰਟੇ ਹੋਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਸਵਾਲ: AI-ਬਣੀ VSL ਕਾਪੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਕੀ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ ਸਟਾਈਲਿਸ਼ ਪਰ ਅਸਾਬਤ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ। ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵੇ, ਕਲਪਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣ, ਧੁੰਦਲੇ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਅਤੇ ਆਮ ਐਤਰਾਜ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਜਾਂ ਅਣਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਐਫਿਲੀਏਟ्स ClickBank ਜਾਂ Digistore24 ਆਫਰਾਂ ਲਈ AI VSL ਰਾਈਟਰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਜਵਾਬ: ਉਹ ਵਰਜ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਆਫਰ ਦਾਅਵੇ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਿਯਮ, ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਾ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਨਿਕਾਸ ਕਮਪਲਾਇਅੰਸ ਰਿਵਿਊ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਘਟਾਉਂਦਾ।

ਸਵਾਲ: ਵਾਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ Daily Intel Service ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: Daily Intel Service ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੰਪਟ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਫਨਲ ਅਤੇ ਕ੍ਰੀਏਟਿਵ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ AI ਖਾਕਾ ਆਮ ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਤਾਜ਼ਾ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕੇ।