ਕੀ ਸੁਣਨ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮੌਸਮੀਅਤ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਪਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਤੌਰ 'ਤੇ — ਸੁਣਨ ਨਾਲ ਅਸਲ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਕੈਲੰਡਰ ਜੁੜਿਆ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਕੈਲੰਡਰ ਨਹੀਂ। Better Hearing and Speech Month ਹਰ ਮਈ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, National Audiology Awareness Month ਵੀ ਉਸੇ ਅਰਸੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਣਨ-ਘਾਟ ਅਤੇ ਸੰਜਾਣ ਘਟਾਓ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰੈਸ ਕਵਰੇਜ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਇਕੱਠੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਐਫ਼ਿਲੀਏਟਾਂ ਨੂੰ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਬਜਟ ਨੂੰ ਬਸੰਤ ਦੇ ਅਖੀਰ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦਾ ਵਾਜਬ ਕਾਰਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਬਿਲਕੁਲ ਉਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਰਿਟੇਲਰ Better Hearing Month ਨੂੰ ਪ੍ਰਮੋਸ਼ਨਲ ਧੱਕੇ ਲਈ ਨਿਆਂਸੰਗਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਪਈ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ 56,017 ਵਿੱਚੋਂ 2,719 ਸੁਣਨ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਹਨ, ਜੋ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਨਮੂਨਾ ਹੈ - ਉਹ ਆਫ਼ਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਸਰੋਤ ਕਰ ਸਕੇ, ਨਾ ਕਿ ਯਾਦ੍ਰਚਛਿਕ ਪੈਨਲ - ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਿਤੀ ਵਾਲਾ ਪੱਖ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਇਸ ਲਈ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਵੀ ਮਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਾਸੇ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ। ਜੋ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ 652 ਸੁਣਨ ਸਬੂਤੀ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇਕ ਵੀ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਰੀਰਕ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤਦੀ, ਜੋ ਕੋਰਪਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਬੂਤੀ ਹਥਿਆਰ ਹੈ। ਜਿਸ ਨੀਸ਼ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਬਦੀਲੀ ਲਿਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ, ਉਸ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕੋਈ ਕੈਲੰਡਰ ਬਦਲਾਅ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਮਈ ਵਿੱਚ ਕੀ ਉੱਪਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ?
ਕਲਿੱਕ ਵਾਲਿਊਮ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਵਧਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। Better Hearing Month ਹਰ ਸਾਲ ਅਸਲੀ ਸੰਪਾਦਕੀ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਲਿਊਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਇਸ ਦੀ ਉਮੀਦ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਸੁਣਨ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਰੀ ਝੰਡੀ ਦੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਗਰੂਕਤਾ-ਦਿਵਸ ਉਦਯੋਗ ਤੋਂ ਉਧਾਰ ਲਈ ਗਈ ਕੈਲੰਡਰ ਲਾਜ਼ਿਕ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁਹਿੰਮ ਤੋਂ ਮਿਲਿਆ ਮਾਪਿਆ ਹੋਇਆ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅੰਕ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਉਸ ਮੁਕਾਬਲਾਟੀ ਜਾਂ ਗੁਰੂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਮਈ ਦੇ ਉਛਾਲ ਦੀ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਿਤੀ ਵਾਲਾ ਪੱਖ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਲਈ 2,719 ਸੁਣਨ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਦੋਨਾਂ ਪਾਸਿਆਂ ਵਿਚ ਮੌਸਮੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਪਰਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਪ੍ਰੈਲ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੋਂ ਜੂਨ ਦੇ ਮੱਧ ਤੱਕ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੀ, ਸੀਮਿਤ ਬਜਟ ਵਾਧੇ ਵਾਲੀ ਖਿੜਕੀ ਸਮਝੋ — ਜਿਸ ਹੱਦ ਦੀ ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਲਗਭਗ 10% ਤੋਂ 25% ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੈ — ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਖਰਚਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਨਾਲ ਪਰਖੋ।
ਸੁਣਨ ਆਫ਼ਰ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਬੂਤ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ?
ਕਿਉਂਕਿ ਸੁਣਨ-ਘਾਟ ਕੋਈ ਦਿੱਖਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਜਿਸ ਦੀ ਫੋਟੋ ਖਿੱਚੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦਾ ਸਬੂਤ ਉਹਨਾਂ ਹਾਲਤਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ, ਕੈਮਰੇ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕਯੋਗ ਬਦਲਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹਨਾਂ ਨੀਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੈ। ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਅੰਦਰੂਨੀ, ਸਿਰਫ਼ ਆਵਾਜ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਅਨੁਭਵ ਹੈ — ਫੋਟੋ ਵਿੱਚ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ, ਉਵੇਂ ਨਹੀਂ ਜਿਵੇਂ ਛੋਟੀ ਕਮਰ ਜਾਂ ਕਸਿਆ ਹੋਇਆ ਚਮੜਾ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਹਰ ਅਦਿੱਖ ਹਾਲਤ ਵਾਲੇ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਇਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਅਸੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਸਿਰਫ਼ ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਨਰਵ ਦਰਦ ਅਤੇ ਜੋੜ ਦਰਦ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉੱਨੇ ਹੀ ਨਗਣ ਦਰਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਰਤਣਯੋਗ ਕਤਾਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਇਕ ਵਰਟੀਕਲ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਥਾਂ ਸਬੂਤੀ ਹਥਿਆਰ ਉੱਤੇ ਹੀ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਰੁਕਾਵਟ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਜ਼ਨ ਘਟਾਉਣਾ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਸਮੇਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹੀ ਹਾਲਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੈਮਰਾ ਵੇਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।
| ਨਿਚ | ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਸਬੂਤੀ ਕਤਾਰਾਂ | ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਸਬੂਤੀ ਕਤਾਰਾਂ |
|---|---|---|
| ਸੁਣਨ | 0 | 652 |
| ਵਜ਼ਨ ਘਟਾਉਣਾ | 606 | 711 |
| ਨਰਵ | 0 | 1,709 |
| ਜੋੜ-ਦਰਦ | 0 | 862 |
| ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ | 1 | 1,561 |
ਅਦਿੱਖ ਹਾਲਤ ਵਾਲੇ ਨੀਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਸਬੂਤ ਦੀ ਥਾਂ ਕੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ?
ਬੋਲੀ ਗਈ ਗਵਾਹੀ ਉਹ ਸਬੂਤੀ ਭਾਰ ਢੋਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫੋਟੋਆਂ ਨਹੀਂ ਢੋ ਸਕਦੀਆਂ। ਕਿਉਂਕਿ ਸੁਣਨ-ਘਾਟ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀ, ਇਸ ਨੀਸ਼ ਦੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਅਨੁਭਵ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਜਿਵੇਂ ਪੋਤੇ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਸਾਫ਼ ਸੁਣਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਪਲ, ਜਾਂ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਦੀ ਉਹ ਮੇਜ਼ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦੀ — ਜਿਸ ਨੂੰ ਤਸਵੀਰ ਵਜੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਦਾਅਵੇ ਵਜੋਂ ਕਹਾਣੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। VSL ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਹੋਇਆ ਦੱਸਦਾ ਹੈ; ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿ ਇਹ ਹੋਇਆ ਸੀ।
ਬਾਕੀ ਰਹਿ ਗਈ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਾਰਨ-ਵਿਆਖਿਆ ਭਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਕਲੀ ਸੁਣਨ ਟੈਸਟ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼-ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਰੀਰਕ-ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਅਤੇ ਕਈ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਕਾਰਣਾਤਮਕ ਕਹਾਣੀ 'ਤੇ ਟਿਕੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਨ ਜਾਂ ਸੁਣਨ ਨਰਵ ਕਿਉਂ ਫੇਲ੍ਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਆਖਿਆ ਉਸ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੈਮਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਆਫ਼ਰ ਦੇ ਆਪਣੇ ਬਾਰੇ ਦਾਅਵੇ ਵਜੋਂ ਪੜ੍ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ।
ਇਸ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਖਲਨਾਇਕ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ?
ਸੁਣਨ-ਸਿਹਤ ਉਦਯੋਗ ਖੁਦ, ਅਕਸਰ 'Big Pharma' ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਖਲਨਾਇਕ ਦੀ ਥਾਂ ਭਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੀਆਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 7 ਵਿੱਚੋਂ 7 ਸੁਣਨ VSLs ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ Big Pharma ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀ ਵਜੋਂ ਨਾਮਜ਼ਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਨੀਸ਼ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹਰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਸਫ਼ਾਈ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕੇਵਲ ਬਹੁਮਤ।
ਮਕੈਨਿਕਸ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਹਨ: ਸੁਣਨ ਯੰਤਰਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਲਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਬੀਮਾ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਹੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਅਫ਼ੋਰਡ ਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਯੰਤਰ ਤੋਂ ਮੁਨਾਫਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਦਰਬਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 7 ਵਿੱਚੋਂ 7 ਦੀ ਇਹ ਇਕਸਾਰ ਦਰ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਨਿਰਣੇ ਤੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕੋਈ ਕਾਪੀ ਕਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸੁਣਨ VSL ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਹੁਕ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਸੁਣਨ VSL ਔਸਤਨ ਤਕਰੀਬਨ 14 ਹੁਕ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਮਾਪ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ 5 ਸੁਣਨ VSLs ਵਿੱਚ 71 ਹੁਕ ਕਤਾਰਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ — ਪ੍ਰਤੀ VSL 14.2 — ਇੱਕ ਹੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ-ਰੀਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਘਣਾ ਢੇਰ।
ਜੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਸੁਣਨ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਮਾਪੀਏ, ਤਾਂ ਹੁਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਸਿਰਫ਼ 2.6% ਹੈ, ਜੋ 0.82 ਦੇ ਸੂਚਕ 'ਤੇ ਕੋਰਪਸ-ਵਿਆਪੀ ਭਾਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਇਸ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤਤਾ 5.8% 'ਤੇ ਹੋਰ ਗਰਮ ਹੈ (ਸੂਚਕ 1.21) ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਹੋਰ ਵੀ ਭਾਰੀ 6.9% 'ਤੇ (ਸੂਚਕ 1.38)। ਇਹ ਦੋ ਮਾਪ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਰਣਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਟਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਕੁਝ VSLs ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੁਕ ਫਿਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਹੁਕ ਫਿਰ ਵੀ ਨੀਸ਼ ਵਿੱਚ ਟੈਗ ਕੀਤੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਔਸਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹਿੱਸਾ ਬਣਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵੀ ਪੱਖ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੇ ਹਨ — ਹੁਕ ਗਿਣਤੀ ਲਈ 5 VSLs, ਖਲਨਾਇਕ ਅੰਕ ਲਈ 7 — ਇਸ ਲਈ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾਤਮਕ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਹੀ ਲਓ, ਨਾ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਜੋਂ ਜਿਸ ਦੀ ਬਿਲਕੁਲ ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।
ਤੁਰੰਤ ਫੈਸਲਾ checklist
ਇਸ ਪੇਜ ਨੂੰ ਇੱਕ decision aid ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਵਜੋਂ। ਅਸਲੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪਾਠਕ ਨੂੰ VSL-ਕੇਂਦਰਤ direct response ਵਿੱਚ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ nutra, supplements, GLP-1, weight loss, blood sugar, ਅਤੇ ਨੇੜਲੇ ਉੱਚ-ਇਰਾਦਾ health markets ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਤੇਜ਼ ਸਬੂਤ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
Daily Intel Service ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਦੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਗਲਾ ਫੈਸਲਾ active market examples 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ hook ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ claim style ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ funnel ਬਣਤਰ ਆਮ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ language market ਹਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਦੀ creative ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੈ, scale ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ saturated ਹੈ।
- ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ TL;DR ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
- ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ trade-offs ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰਣੀ ਵਰਤੋ।
- Answer-engine-ready summaries ਲਈ FAQ ਵਰਤੋ।
- ਜਦੋਂ ਫੈਸਲੇ ਲਈ theory ਦੀ ਬਜਾਇ live VSL ਅਤੇ ad ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ CTA ਵਰਤੋ।
Daily Intel ਦੀ coverage advantage
Daily Intel Service ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ-ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗਤਾ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: blackhat, greyhat, ਅਤੇ whitehat ਵਿਗਿਆਪਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ VSLs ਅਤੇ ad creatives ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ਾਲ direct-response ਕੈਟਾਲੌਗਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਦਰਭ ਹੈ ਕਿ ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਾ visible creative ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਅੰਤਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂਬਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ; ਉਹ VSL, ad, funnel path, transcript, UTM ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਉਹ ਰਿਸਰਚ ਨੋਟਸ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ asset ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ direct-response ਐਫਿਲੀਏਟ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇੱਕ weight-loss ਕੈਂਪੇਨ whitehat compliance ad, greyhat pre-lander, ਹੋਰ aggressive VSL, ਅਤੇ upsells ਅਤੇ recovery ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਬਣੇ checkout path ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ platform ਨੂੰ ਇਸ ਪੂਰੇ spectrum ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ winning ਕੈਂਪੇਨ ਇੱਕ public brand ad ਵਾਂਗ ਦਿਸਦੀ ਹੈ।
Blackhat, whitehat, ਅਤੇ multilingual signal coverage
Daily Intel blackhat-ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ whitehat-ਸ਼ੈਲੀ ਦੋਵਾਂ ਕੈਂਪੇਨਾਂ ਵਿਚਲੇ ਪੈਟਰਨ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਓਪਰੇਟਰ ਬਿਨਾਂ ਅੰਧੀ ਨਕਲ ਦੇ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ। Whitehat ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ compliance review ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ; blackhat ਅਤੇ greyhat ਉਦਾਹਰਣਾਂ pressure points, hooks, mechanisms, ਅਤੇ funnel structures ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ spend ਚਲਾ ਰਹੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਧਿਆਨਪੂਰਵਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੈਟਾਲੌਗ ਗਲੋਬਲ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ VSL ਅਤੇ ad references 14+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਕ idioms ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਹ ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲੀਅਨ, LATAM, ਯੂਰਪੀ, MENA, ਭਾਰਤੀ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਮੂਲ English ਐਫਿਲੀਏਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫ਼ਾਇਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ ਮਾਰਕੀਟ ਇੱਛਾ ਨੂੰ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ US English ads ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ।
| ਰਿਸਰਚ ਦੀ ਲੋੜ | ਆਮ ad archive | Daily Intel Service |
|---|---|---|
| Creative volume | ਮਿਸ਼ਰਤ ਪ੍ਰਾਸੰਗਿਕਤਾ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ raw databases | Direct-response ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਲਈ ਚੁਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ curated VSL ਅਤੇ ad ਉਦਾਹਰਣਾਂ |
| Blackhat ਅਤੇ whitehat ਜਾਗਰੂਕਤਾ | ਅਕਸਰ screenshots ਜਾਂ URLs ਵਿੱਚ flatten ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ | Compliance spectrum, cloaking risk, ਅਤੇ claim style 'ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਧਿਆਨ |
| Post-click ਸੰਦਰਭ | ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਿਤ ਜਾਂ ਅਸਥਿਰ | ਜਿੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇ VSL, transcript, funnel path, checkout, upsell, UTM, ਅਤੇ recovery notes |
| ਭਾਸ਼ਾ ਕਵਰੇਜ | Search filters ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸੰਦਰਭ ਪਤਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ | ਗਲੋਬਲ ਐਫਿਲੀਏਟ ਰਿਸਰਚ ਲਈ 14+ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ idiom coverage |
| ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ | ਵਿਆਪਕ browsing ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ lookup | Nutra, supplement, GLP-1, VSL, ਅਤੇ direct-response ਕੈਂਪੇਨ ਫੈਸਲੇ |
ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ
ਮਕਸਦ ਮਾਡਲਿੰਗ ਹੈ, ਨਕਲ ਨਹੀਂ। Daily Intel ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਰਤੋ: hook, mechanism, proof, claim intensity, funnel depth, offer economics, ਅਤੇ saturation stage। ਫਿਰ ਮੂਲ creative ਬਣਾਓ, claims ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਅਤੇ angle ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ, ਦੇਸ਼, ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਕੈਂਪੇਨ ਦੀਆਂ compliance ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹੀ mechanism ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਕਈ ਵਿਗਿਆਪਨਦਾਤਾਂ, ਅਤੇ ਕਈ funnel variants ਵਿੱਚ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਟਿਕਾਊ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਦਾਹਰਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਸੇ aggressive claim 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ campaign template ਦੀ ਬਜਾਇ ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਸੁਝਾਅ ਵਜੋਂ ਲਓ।
- ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰੋ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ creative assets ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
- Whitehat ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ blackhat persuasion pressure ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰੋ।
- US English ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ LATAM, ਯੂਰਪੀ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਈ variants ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
- ਮੂਲ briefs ਬਣਾਉਣ ਲਈ transcripts ਅਤੇ funnel notes ਵਰਤੋ।
- Compliance review ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਰਿਸਰਚ ਤੋਂ ਵੱਖ ਰੱਖੋ।
ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਸੰਦਰਭ
Daily Intel pages are written from a research workflow that reviews active VSLs, Meta ad creatives, transcripts, UTMs, funnel paths, checkout steps, upsells, recovery sequences, and compliance-sensitive claim patterns. The goal is to explain observable market behavior, not to provide legal, medical, or platform policy advice.
For educational pages, the supporting references should help readers verify search, crawlability, and public ad research context, especially Google helpful content guidance, Google SEO link best practices, and Meta Ad Library. Daily Intel then adds the direct-response interpretation layer so the page explains what the signal means for actual affiliate research decisions.
For deeper evaluation, continue through Direct response glossary hub, 'Unbannable' Ad Accounts: How to Evaluate the Claim, Memory VSL Hooks: 279 Openers From 22 Scaling VSLs, Average CPA in Direct Response by Vertical, Explained, When to Increase Ad Budget Without Losing Your ROAS, and What is a VSL?. These related Daily Intel pages connect this topic to the relevant methodology, pricing, trust context, comparison path, or niche workflow.
Founding rate — locked forever
ਚੁਣੀ ਹੋਈ VSL ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ $29.90/ਮਹੀਨਾ
- 50–100 manually validated VSLs every day at 11PM EST
- major niches niches, 14+ languages, blackhat-to-whitehat pattern coverage
- live catalog VSL/ad catalog, transcripts, UTMs, full funnel maps
- Cancel anytime — founding rate stays yours forever
Daily Intel Service ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਹੋ ਰਹੇ VSL, Meta ਕ੍ਰੀਏਟਿਵ, UTM, ਫ਼ਨਲ ਅਤੇ nutra ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਹਲਚਲ ਬਾਰੇ ਹੱਥੀਂ ਚੁਣੀ ਖੋਜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਕੀ ਸੁਣਨ ਵਜ਼ਨ ਘਟਾਉਣ ਵਾਂਗ ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮੀ ਨੀਸ਼ ਹੈ?
ਨਹੀਂ — ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ ਹਲਕਾ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਉਛਾਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਰਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ-ਚਲਿਤ ਮੌਸਮੀ ਛਾਲ ਨਹੀਂ। Better Hearing and Speech Month ਹਰ ਮਈ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲੀ ਸੰਪਾਦਕੀ ਵਾਲਿਊਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਉਛਾਲ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੋਈ ਮਿਤੀ ਵਾਲਾ ਪੱਖ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਨਮ੍ਰ, ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਿੱਛਲੀ ਹਵਾ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਨਾ ਕਿ ਜਨਵਰੀ-ਸਟਾਈਲ ਦੀ ਐਸੀ ਲਹਿਰ ਵਜੋਂ ਜਿਸ 'ਤੇ ਲਾਂਚ ਕੈਲੰਡਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।ਸੁਣਨ ਆਫ਼ਰ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ?
ਕਿਉਂਕਿ ਸੁਣਨ-ਘਾਟ ਕੋਈ ਦਿੱਖਯੋਗ, ਫੋਟੋ ਖਿੱਚ ਕੇ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਸਾਡੇ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ 652 ਸੁਣਨ ਸਬੂਤੀ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇਕ ਵੀ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਰੀਰਕ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤਦੀ, ਜਦਕਿ ਵਜ਼ਨ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ 711 ਵਿੱਚੋਂ 606 ਕਤਾਰਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਾਲਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਧੁਨੀ-ਸਬੰਧੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਕੈਮਰਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਬੂਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਹੋਰ ਨੀਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਗੂ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।ਸੁਣਨ VSLs ਇਸ ਦੀ ਥਾਂ ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਰਤਦੇ ਹਨ?
ਬੋਲੀ ਗਈ ਗਵਾਹੀ ਅਤੇ ਕਾਰਨ-ਵਿਆਖਿਆ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਹੀਂ। VSLs ਕਥਨ ਵਿੱਚ ਕਥਿਤ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਨੂੰ ਵਰਣਦੇ ਹਨ — ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ ਸਾਫ਼ ਗੱਲਬਾਤ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੁੱਪ ਕਮਰਾ — ਇਸ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕੰਨ ਜਾਂ ਸੁਣਨ ਨਰਵ ਬਾਰੇ ਕਾਰਣਾਤਮਕ ਕਹਾਣੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ VSL ਦਾ ਆਪਣੇ ਬਾਰੇ ਦਾਅਵਾ ਹੈ, ਉਤਪਾਦ ਨੇ ਬਦਲਾਅ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ, ਇਸ ਦੀ ਤਸਦੀਕਸ਼ੁਦਾ ਸਬੂਤੀ ਨਹੀਂ।ਸੁਣਨ ਆਫ਼ਰ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?
ਸੁਣਨ-ਸਿਹਤ ਉਦਯੋਗ ਖੁਦ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 'Big Pharma' ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਹੇਠ। ਸਾਡੇ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ 7 ਸੁਣਨ VSLs ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ Big Pharma ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀ ਵਜੋਂ ਨਾਮਜ਼ਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਅਤੇ ਯੰਤਰ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਰੁਕਾਵਟ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੂਰੀ ਸਫ਼ਾਈ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਚਨਾਤਮਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਥਾਂ ਸਾਂਝੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਸੁਣਨ VSL ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਹੁਕ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਕੋਈ ਇਕ ਟਾਰਗੇਟ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਸਾਡੇ ਦੋ ਮਾਪ ਵੱਖਰੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ VSLs ਔਸਤਨ 14.2 ਹੁਕ ਕਤਾਰਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ (5 VSLs ਵਿੱਚ 71 ਹੁਕ), ਪਰ ਹੁਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਸਾਰੇ ਸੁਣਨ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ 2.6% ਹੈ, ਜੋ ਕੋਰਪਸ ਔਸਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਕੱਚੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ-ਘਣਤਾ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਜਿਸ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ।ਕੀ ਮਈ ਦੀ ਮੌਸਮੀਅਤ ਸੁਣਨ ਆਫ਼ਰਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਬਜਟ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਇਹ ਨਿਮਾਣੇ ਟੈਸਟ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪੂਰੀ ਮੌਸਮੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। Better Hearing Month ਹਰ ਮਈ ਵਿੱਚ ਅਸਲੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਲਿਊਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡਾ ਕੋਰਪਸ ਇਸ ਉਛਾਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ ਵਾਲਾ ਪੱਖ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਜਟ ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਵਾਧਾ ਰੱਖੋ, ਲਗਭਗ 10% ਤੋਂ 25% ਤੱਕ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਖਰਚਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਨਾਲ ਪਰਖੋ।
ਖੋਜ ਮਾਰਗ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ