मार्केटिंग इंजीनियर नए 10x कर्मचारी हैं, और ज़्यादातर कंपनियों के पास अभी तक एक भी नहीं है।
अगर आप कोई स्टार्टअप, बिज़नेस या साइड हसल बढ़ा रहे हैं, तो खुद ऐसा बनना या किसी ऐसे इंसान को हायर करना इस वक्त आपके हाथ में सबसे बड़ा पत्ता है। जब से Google ने AdWords लॉन्च किया था, मार्केटिंग में रहने का यह सबसे रोमांचक दौर है। शायद अब तक का सबसे बेहतरीन।
20 सालों तक, मार्केटिंग आइडिया सोचना आसान था और उन्हें लागू करना मुश्किल। सेल्स टीम को पता होता था कि डील क्यों क्लोज़ हुई। सपोर्ट टीम जानती थी कि ग्राहक क्यों छोड़कर गए। लेकिन हर आइडिया को एक ब्रीफ, एक डिज़ाइनर, एक डेवलपर, एक एनालिस्ट और दो मीटिंग्स से गुज़रना पड़ता था, और ज़्यादातर आइडिया किसी Slack थ्रेड में ही दम तोड़ देते थे।
वह रुकावट अब टूट चुकी है!
आज एक एजेंट दस मिनट में पिछले हफ्ते की सेल्स कॉल्स पढ़ लेता है। दूसरा ग्राहकों की बातों को एक लैंडिंग पेज में बदल देता है। तीसरा तीस ऐड चलाता है और आपके सोते समय फिसड्ड वाले ऐड बंद कर देता है। चौथा सोमवार को बता देता है कि किस कैंपेन से वे ग्राहक आए जिन्होंने पैसे दिए। और मॉडल्स अब इतने अच्छे हो चुके हैं कि अगर आपका आइडिया दमदार है, तो आउटपुट भी वैसा ही होगा।
एक मार्केटिंग इंजीनियर इन एजेंट्स को जोड़कर एक मशीन बनाता है। आधा मार्केटर, आधा बिल्डर। और सबसे बेहतरीन लोग अक्सर मार्केटिंग के बाहर से आते हैं: फाउंडर्स, इंजीनियर्स, ऑपरेटर्स, सोलो बिल्डर्स।
तो अपनी कॉफी या चाय का कप उठा लीजिए, क्योंकि यहाँ पूरी प्लेबुक है (15-20 मिनट का रीड):
हम यहाँ तक कैसे पहुँचे
Mad Men वाले दौर में, यानी 1950s से लेकर 1990s तक, मार्केटिंग का मतलब था प्रिंट, TV, रेडियो और बिलबोर्ड। काम था बड़े आइडिया और बड़े बजट। एक कैंपेन पर लाखों खर्च होते थे, उसे तैयार करने में महीनों लगते थे, और अगर आप भाग्यशाली हुए तो तिमाही भर बाद पता चलता था कि वह कामयाब रहा या नहीं। एक शानदार मार्केटर को साल में गिनती के कुछ मौके मिलते थे, इसलिए पूरा प्रोफेशन स्वाद, समझाने की कला और अंतर्ज्ञान पर चलता था।
फिर 2000 में Google ने AdWords लॉन्च किया और 2007 में Facebook ने ऐड शुरू किए, और अचानक हर क्लिक गिना जाने लगा। डिजिटल मार्केटर का जन्म हुआ। काम SEO, पेड सर्च, ईमेल और डिस्प्ले जैसे चैनल्स मैनेज करने में बदल गया। मार्केटर्स डैशबोर्ड्स में जीने लगे, और सबसे बेहतरीन वही माना जाता था जो प्लेटफॉर्म्स को सबसे गहराई से समझता था। आप महीने में कुछ एक्सपेरिमेंट चला सकते थे।
2010s में ग्रोथ हैकर आया, और मैं इसे कभी नहीं भूल सकता। Sean Ellis ने 2010 में यह शब्द गढ़ा, और उस दशक की बेहतरीन तरकीबें लोककथाओं की तरह मशहूर हो गईं। Hotmail ने हर मैसेज के नीचे लिखा "P.S. I love you. Get your free email at Hotmail"। Dropbox ने हर इनवाइट पर आपको और आपके दोस्त को फ्री स्टोरेज दी। Airbnb ने होस्ट्स को अपनी लिस्टिंग Craigslist पर क्रॉसपोस्ट करने की छूट दी। ग्रोथ हैकर ने मार्केटिंग को प्रोडक्ट की तरह ट्रीट किया — फ़नल्स, लूप्स और A/B टेस्ट्स के साथ। दिक्कत यह थी कि हर अच्छे आइडिया के लिए एक इंजीनियर चाहिए होता था, और इंजीनियर्स प्रोडक्ट रोडमैप के अधीन होते थे। ग्रोथ हैकर्स अपनी आधी ज़िंदगी टिकट लिखने और लाइन में इंतज़ार करने में बिता देते थे। हफ्ते में कुछ एक्सपेरिमेंट चल जाएँ, तो वह बहुत अच्छा हफ्ता माना जाता था।
जब 2022 के अंत में ChatGPT आया, तो हमें AI असिस्टेड मार्केटर मिला। कॉपी तेज़ी से आने लगी, इमेजेज़ तेज़ी से बनने लगीं, और बाकी सब वैसा ही रहा। वही ऑर्ग चार्ट, वही मीटिंग्स, वही छह हफ्ते का साइकिल, बस पहली ड्राफ्ट थोड़ी बेहतर हो गई। यह कुछ-कुछ AI copilot वाले दौर जैसा था। ज़्यादातर मार्केटिंग टीमें आज भी ठीक इसी जगह अटकी हुई हैं।
मार्केटिंग इंजीनियर तब पैदा होता है जब जिसके पास आइडिया है और जो उसे बना सकता है, दोनों एक ही इंसान बन जाते हैं। एक मार्केटर ग्राहक की रिसर्च करता है, पेज बनाता है, क्रिएटिव जनरेट करता है, डेटा जोड़ता है और टेस्ट लॉन्च कर देता है। काम की यूनिट एक कैंपेन से बदलकर एक ऐसे सिस्टम में आ जाती है जो लगातार कैंपेन बनाता रहता है, और एक इंसान के लिए दिन में दर्जनों एक्सपेरिमेंट चलाना संभव हो जाता है।
ज़रा पीछे हटकर देखें तो मार्केटिंग का पूरा इतिहास एक ही ट्रेंड है। एक्सपेरिमेंट की लागत लगातार गिर रही है। जो सबसे ज़्यादा अच्छे एक्सपेरिमेंट चलाता है, वह सबसे तेज़ सीखता है, और जो सबसे तेज़ सीखता है, वही जीतता है।
यह इतना मायने क्यों रखता है
हर कंपनी सोने के एक ढेर पर बैठी है जिसका वह शायद ही कभी इस्तेमाल करती है (मुझे पता है मानना मुश्किल है, लेकिन यह सच है)।
सेल्स टीम हर हफ्ते वही पाँच आपत्तियाँ सुनती है। सपोर्ट टीम को बखूबी पता है कि किन वादों की वजह से रिफंड देने पड़ते हैं। फाउंडर के मन में कैटेगरी को लेकर पक्की राय होती है, जो उनके दिमाग और कुछ पॉडकास्ट क्लिप्स तक सीमित है। एनालिटिक्स टीम जानती है कि किन पेजेज़ से वे ग्राहक आते हैं जो टिके रहते हैं। यह सब अलग-अलग टूल्स में, अलग-अलग लोगों के पास पड़ा रहता है, और शायद तिमाही में एक बार किसी कैंपेन तक पहुँच पाता है।
इसी बीच, वे छोटे आइडिया जो इस जानकारी का इस्तेमाल कर सकते थे, बड़े लॉन्च के आगे हारते रहते हैं। किसी एक निश के लिए प्राइसिंग कैलकुलेटर। कल की सेल्स कॉल्स पर आधारित कैंपेन। जिस दिन कोई फीचर आखिरकार लॉन्च होता है, उस दिन उन चालीस पुराने प्रॉस्पेक्ट्स को एक नोट, जिन्होंने उसकी माँग की थी। हर एक के लिए एक डिज़ाइनर, एक डेवलपर, एक एनालिस्ट और दो मीटिंग्स चाहिए थीं, इसलिए हर एक हमेशा के लिए बैकलॉग में पड़ा रहा।
एक मार्केटिंग इंजीनियर इनमें से हर काम एक दोपहर में कर सकता है। स्पेसिफिक मार्केटिंग सस्ती हो गई है, और जब चीज़ें सस्ती हो जाती हैं, तो वह कंपनी जीतने लगती है जो अपने ग्राहक को सबसे अच्छे से समझती है। जो एजेंसियाँ घंटे बेचती हैं, उन्हें इसका असर सबसे पहले दिखेगा। बड़ी मार्केटिंग टीमें कमेटियों जैसी लगने लगेंगी। फाउंडर्स और सोलो मार्केटर्स के पास अचानक एक पूरे डिपार्टमेंट जितना आउटपुट होगा।
नोट: मेरे पार्टनर ने अभी हाल ही में Boring Funnels लॉन्च किया है, जिसका आइडिया यह है कि सबसे बड़ा मौका बिज़नेस को यह सिखाने में है कि वे अपने ग्राहकों के बारे में जो जानते हैं, उसे साफ़ ऑफर्स, काम के लैंडिंग पेजेज़ और सेल्स लाने वाले फॉलो-अप्स में कैसे बदलें। एक मार्केटिंग इंजीनियर यह सब बना सकता है, देख सकता है कि लोग कहाँ छोड़कर जा रहे हैं, और जैसे-जैसे ज़्यादा ग्राहक आते हैं, इसे बेहतर बनाता रह सकता है।
इसे बिल्कुल ऐसे बनाया जाता है।
Step 1: अपना डेस्क सेट करें
सब कुछ एक एजेंट वर्कस्पेस से शुरू होता है। Claude Code, Codex और Cursor आम नाम हैं। इन टूल्स को समझने का सबसे आसान तरीका यह है कि इन्हें एक बहुत तेज़ जूनियर कर्मचारी मान लें जो आपके कंप्यूटर के एक फोल्डर में रहता है। वह उस फोल्डर की हर फाइल पढ़ सकता है, नई फाइलें लिख सकता है, कोड चला सकता है, और आपके द्वारा जोड़े गए किसी भी टूल का इस्तेमाल कर सकता है।
जादू इस आखिरी हिस्से में है। टूल्स MCP नाम की चीज़ के ज़रिए जुड़ते हैं, जो असल में AI के लिए एक यूनिवर्सल प्लग है। HubSpot, Stripe, Notion, Slack और सैकड़ों अन्य टूल्स के MCP सर्वर्स हैं, इसलिए आपका एजेंट आपका CRM पढ़ सकता है या पिछले हफ्ते की रेवेन्यू निकाल सकता है, बिल्कुल वैसे ही जैसे आप करते। अगर किसी टूल में सिर्फ API है, तो एजेंट आमतौर पर उसे कॉल करने का कोड खुद लिख सकता है।
आप चाहेंगे कि आपके एजेंट्स आपके सोते समय शेड्यूल पर काम करें। एक साल पहले इसका मतलब था Zapier या n8n जैसे वर्कफ़्लो टूल में चीज़ों को जोड़ना। आज आप बस अपने कोडिंग एजेंट से कह सकते हैं कि वह इसे बना दे। कहिए "इसे हर सोमवार सुबह 7 बजे चलाओ, रिपोर्ट Slack पर पोस्ट करो, और मेरी हामी मिलने तक कुछ मत भेजो," और वह शेड्यूल्ड जॉब, अप्रूव बटन वाला Slack मैसेज, और वह कोड लिख देगा जो आपके क्लिक करने पर ही काम करेगा। या फिर Hermes या OpenClaw जैसे ऑलवेज़-ऑन एजेंट का इस्तेमाल करें जो पहले से बैकग्राउंड में चलता रहता है। दोनों ही स्थितियों में, यह आपका कोड है, आपके फोल्डर में है, और आप एक लाइन लिखकर इसका कोई भी हिस्सा बदल सकते हैं।
Step 2: दिमाग लिखें
यह वह गलती है जो मैं बार-बार होते देखता हूँ। कोई उत्साह में आकर दस एजेंट्स चला देता है, ढेर सारा बेकार और जेनेरिक कंटेंट वापस पाता है, और तय कर लेता है कि AI मार्केटिंग बस एक हवा-हवाई बात है।
एजेंट्स में कोई कमी नहीं थी, बस कॉन्टेक्स्ट कमज़ोर था।
यह ऐसा है जैसे आपने एक शानदार मार्केटर को हायर किया और उसकी ऑनबोर्डिंग ही नहीं की। वह आपकी इंडस्ट्री के बारे में कुछ स्मार्ट लिखेगा, लेकिन वह बिल्कुल आपके कॉम्पिटिटर्स जैसा लगेगा। इसलिए कोई भी एजेंट बनाने से पहले, दिमाग बनाएँ: एक ऐसा फोल्डर जो आपके बिज़नेस को उसी तरह समझाए जैसे आप पहले दिन किसी होशियार नए कर्मचारी को समझाते।
मैं यह स्ट्रक्चर इस्तेमाल करूँगा:
छह फाइलें ज़्यादातर भारी काम करती हैं।
1/ START-HERE.md वह एक पेज है जिसे हर एजेंट सबसे पहले पढ़ता है। इसमें लिखा होता है कि कंपनी क्या करती है, किसे सर्व करती है, इस तिमाही की प्राथमिकताएँ क्या हैं, और बाकी सब कहाँ मिलेगा।
2/ company/customer-fit.md बताता है कि कौन खरीदता है, कौन टिका रहता है, और किसे सर्व करना फायदेमंद है। इसे बेहद स्पष्ट रखें। "Shopify stores doing $1M to $10M a year, where the founder still does the books and has been burned by a bookkeeper before" एजेंट को काम करने के लिए कुछ ठोस देता है। "SMBs" से उसे कुछ खास नहीं मिलता।
3/ company/offers.md में लिस्ट होती है कि आप क्या बेचते हैं, उसकी कीमत क्या है, आप क्या वादा कर सकते हैं, और किसी के ज़ोर से बोलने से पहले किसे अप्रूवल चाहिए।
4/ brand/voice.md पर ज़्यादातर लोग आलस करते हैं। "Friendly but professional" एजेंट के लिए बेकार है। अपनी तीन पसंदीदा ईमेल्स या ऐड पेस्ट करें, हर एक के साथ एक लाइन लिखें कि वह क्यों काम करती है, और दो जिन्हें आपने रिजेक्ट किया, कारण सहित। "हमने इसे इसलिए हटाया क्योंकि यह 30 दिनों में रिज़ल्ट का वादा करता है और हम इसकी गारंटी नहीं दे सकते।" एजेंट विशेषणों की तुलना में उदाहरणों से कहीं ज़्यादा सीखते हैं।
5/ brand/founder-opinions.md आपका अनफेयर एडवांटेज है। हर कॉम्पिटिटर के पास वही मॉडल्स हैं। सिर्फ आपके पास आपके फाउंडर की कैटेगरी, ग्राहक और प्रतिस्पर्धा पर राय है। दो घंटे निकालकर अपने फाउंडर, या खुद का इंटरव्यू लें, और हर पक्की राय लिख लें। "हमारे क्षेत्र की ज़्यादातर एजेंसियाँ ऑनबोर्डिंग के लिए ज़्यादा चार्ज करती हैं।" "हमारे सबसे अच्छे ग्राहक अकाउंटेंट्स की सिफारिश से आते हैं।" ये राय ही आउटपुट को आपकी आवाज़ देती हैं।
6/ decisions/failed-campaigns.md में वे सबक होते हैं जिनकी असली कीमत चुकानी पड़ी। "फ्री ऑडिट ने उन कंपनियों को आकर्षित किया जो हमें अफोर्ड करने के लिए बहुत छोटी थीं।" "LinkedIn से बहुत लीड्स आईं लेकिन डील्स बहुत कम क्लोज़ हुईं।" ऐसी एक लाइन एजेंट को $20,000 की गलती दोहराने से बचा सकती है।
दिमाग को स्वस्थ रखने का एक नियम: एजेंट्स evidence/ में अनुमान जोड़ सकते हैं, लेकिन company/ में कुछ डालने का अधिकार सिर्फ इंसान को है। वरना एक एजेंट का अंदाज़ा चुपचाप कंपनी की पॉलिसी बन जाएगा।
Step 3: अपना डेटा जोड़ें
अगला काम, दिमाग को आँखें देना है। उन जगहों को जोड़ें जहाँ ग्राहक की असलियत छिपी है: Gong या Fathom में कॉल रिकॉर्डिंग्स, Intercom या Zendesk में सपोर्ट टिकट्स, HubSpot या Salesforce में डील्स, PostHog या Google Analytics में बिहेवियर, और Stripe में रेवेन्यू।
शुरुआत हर जगह रीड-ओनली एक्सेस से करें। एक एजेंट जो आपका CRM पढ़ सकता है, पहले दिन से काम का होता है। जो एजेंट आपके CRM में बदलाव कर सके, वह अधिकार उसे समय के साथ मिलना चाहिए।
फिर वह बोरिंग काम करें जो लगभग हर कंपनी छोड़ देती है। हर कैंपेन को एक ID दें और उसे हर जगह ले जाएँ। हर लिंक के UTM टैग्स में, हर ऐड के नाम में, हर ईमेल सीक्वेंस के नाम में, और CRM में हर डील के एक फील्ड में इसे डालें। फिर एक सिंपल टेबल रखें, Supabase में या शुरुआत के लिए किसी स्प्रेडशीट में, जिसमें हर कैंपेन की एक रो हो: ID, खर्च, लीड्स, क्वालिफाइड कॉल्स, डील्स, रेवेन्यू और चर्न।
यह सुनने में नीरस लगता है, लेकिन पूरे सेटअप में सबसे कीमती यही है। ज़्यादातर कंपनियाँ आपको कैंपेन के हिसाब से क्लिक्स और ग्राहक के हिसाब से रेवेन्यू बता सकती हैं, लेकिन बहुत कम ही दोनों को जोड़ पाती हैं। जैसे ही आप इन टेबल्स को जोड़ते हैं, आपके एजेंट्स वह सवाल जवाब दे सकते हैं जो सच में मायने रखता है: किस मार्केटिंग से वे ग्राहक आए जिन्होंने पैसे दिए और टिके रहे?
Step 4: अपना पहला एजेंट बनाएँ
एक एजेंट बनाएँ और दूसरा बनाने से पहले उसे बेहतरीन बनाएँ। पहले दिन से छह एजेंट्स का आपस में बात करना इसीलिए होता है कि आप अपना वीकेंड एक ग्रुप चैट को डीबग करने में बिताएँ।
आपका पहला एजेंट कस्टमर लैंग्वेज एजेंट होना चाहिए, क्योंकि बाकी सब उसी की खोज पर निर्भर करते हैं। इसका काम है ग्राहकों की असली बातें पढ़ना और उन शब्दों को निकालना जिनसे वे अपनी समस्याओं का ज़िक्र करते हैं।
अपनी पिछली 20 से 50 सेल्स कॉल ट्रांसक्रिप्ट्स को evidence/calls/ में एक्सपोर्ट करें और इसे कुछ ऐसा निर्देश दें:
evidence/calls/ में मौजूद हर ट्रांसक्रिप्ट पढ़ें।
फिर उस रिपोर्ट को उन कॉल्स की अपनी यादों के साथ मिलाकर पढ़ें। पहला वर्ज़न लगभग 70% सही होगा। शायद यह किसी ज़्यादा बोलने वाले ग्राहक को बहुत तवज्जो दे दे, या ग्रुप्स को मार्केटिंग वाली भाषा में नाम दे दे। जब भी कोई गलती दिखे, निर्देश ठीक करें और उस सुधार को decisions/ में सेव करें ताकि वह बना रहे। तीन-चार राउंड के बाद यह आपकी टीम के ज़्यादातर लोगों से बेहतर कॉल्स पढ़ने लगेगा।
यह ऐसी चीज़ें खोजता है। मान लीजिए आप प्लंबर्स और HVAC कंपनियों को शेड्यूलिंग सॉफ्टवेयर बेचते हैं। एजेंट नोटिस करता है कि मालिक बार-बार कुछ ऐसा कह रहे हैं "I'm tired of taking calls during dinner." (खाना खाते वक्त फोन उठाकर मैं थक गया हूँ)। यही एक लाइन आपका ऐड, आपकी हेडलाइन और आपका सेल्स ओपनर है। यह हर बार "automated scheduling" को हरा देगी, क्योंकि लोग फीचर से ज़्यादा हालात खरीदते हैं।
जब यह भरोसेमंद हो जाए, तो इसे शेड्यूल पर डाल दें। हर सोमवार यह पिछले हफ्ते की कॉल्स और टिकट्स पढ़ेगा और एक ताज़ा रिपोर्ट evidence/customer-language/ में डाल देगा। अब आपका पूरा मार्केटिंग ऑपरेशन पिछले हफ्ते ग्राहकों ने क्या कहा, उस पर चलेगा, न कि पिछले साल किसी ने क्या अनुमान लगाया था, उस पर।
Step 5: बाकी पाँच एजेंट्स जोड़ें
जब आपका पहला एजेंट मजबूत हो जाए, तो बाकी को एक-एक करके जोड़ें। हर एक को workflows/ में अपना फोल्डर, अपने निर्देश और अपना शेड्यूल मिलेगा।
बाइंग ट्रिगर एजेंट उन पलों पर नज़र रखता है जो रातोंरात डिमांड पैदा कर देते हैं। किसी कंपनी ने दूसरी शाखा खोली। किसी ब्रांड ने होलसेल में बेचना शुरू किया। किसी स्टार्टअप ने फंडिंग उठाई और पाँच सेल्स जॉब्स पोस्ट कीं। जिस टूल के साथ आप इंटीग्रेट हैं, उसने कुछ नया लॉन्च किया। इसे बनाने का सबसे आसान तरीका Clay है। customer-fit.md से मेल खाने वाले अकाउंट्स की लिस्ट निकालें, फिर ऐसे कॉलम जोड़ें जो हर ट्रिगर चेक करें, जैसे नई जॉब पोस्टिंग्स, फंडिंग न्यूज़, नई लोकेशन्स या उनकी वेबसाइट पर नए पेज। कॉन्टैक्ट डेटा के लिए Apollo काम आता है।
हर नए ट्रिगर वाले अकाउंट के लिए, एजेंट CRM चेक करता है ताकि उन लोगों को छोड़ दिया जाए जिनसे आपकी टीम पहले ही बात कर रही है, फिर एक वाक्य पूरा करता है: "इस घटना से यह समस्या पैदा होती है, और हमारा प्रोडक्ट इसे इस खास तरीके से हल करता है।" अगर वाक्य भद्दा निकले, तो अकाउंट रुक जाता है। अगर सटीक निकले, तो एजेंट एक छोटी ईमेल ड्राफ्ट करता है जो उस घटना से शुरू होती है और आपके रिव्यू के लिए ड्राफ्ट में सेव कर देता है। यही एक लाइन का फ़िल्टर आउटरीच को स्पैम की बजाय सही टाइमिंग जैसा बनाता है।
सर्च एजेंट वे सवाल खोजता है जो लोग खरीदने से ठीक पहले पूछते हैं, और हर सवाल के लिए इंटरनेट का सबसे बेहतरीन पेज बनाता है। इसे तीन सोर्स दें: आपका Search Console डेटा, सेल्स कॉल्स में उठने वाले सवाल, और जब आप ChatGPT, Claude और Perplexity से अपनी कैटेगरी के बारे में पूछते हैं तो वे क्या कहते हैं। यह आखिरी वाला नया है और इसे बहुत कम तरजीह दी जाती है। हर हफ्ते, AI इंजन्स से वे सवाल पूछें जो आपके खरीदार पूछते हैं और नोट करें कि वे किन कंपनियों और सोर्सेज़ की सिफारिश करते हैं। इससे पता चलता है कि मॉडल्स किन पर भरोसा करते हैं और आप कहाँ गायब हैं।
फिर ऐसे पेज बनाएँ जो बाकी सब से ज़्यादा काम के हों, क्योंकि AI सर्च सबसे ऑप्टिमाइज़्ड पेज से ज़्यादा सबसे उपयोगी पेज को इनाम देता है। एक कमर्शियल किचन सप्लायर जो अपना पहला रेस्तरां खोलने की गाइड बनाता है, जिसमें आपकी जगह और बजट के हिसाब से उपकरण बताने वाला कैलकुलेटर हो, वह रैंक करता है, AI इंजन उसे साइट करते हैं, और खरीदार उसे बुकमार्क कर लेते हैं ताकि तैयार होने पर वापस आ सकें। आपका एजेंट वह कैलकुलेटर एक दोपहर में लिख सकता है और Next.js और Vercel पर पब्लिश कर सकता है, या अगर रफ्तार चाहिए तो Framer पर।
क्रिएटिव एजेंट ऐड बनाता और टेस्ट करता है। इसे लेटेस्ट कस्टमर लैंग्वेज रिपोर्ट, offers.md से अप्रूव्ड दावे, असली प्रोडक्ट फुटेज और स्क्रीनशॉट्स, और आपके पसंदीदा ऐड्स का फोल्डर दें। इससे एक ही हेडलाइन के पचास वर्ज़न न माँगें, बल्कि खरीदने के अलग-अलग कारण माँगें: एक ऐड जो किसी उदाहरण को स्टेप-बाय-स्टेप समझाए, एक जो ग्राहक की कहानी सुनाए, एक जो प्रोडक्ट का रॉ डेमो हो। Nano Banana जैसे इमेज मॉडल्स और Veo जैसे वीडियो मॉडल्स प्रोडक्शन को लगभग फ्री बना देते हैं।
हर ऐड का नाम इस आधार पर रखें कि वह क्या टेस्ट कर रहा है, जैसे BK014_dinner-angle_ugc_v2, ताकि कैंपेन ID, आइडिया और फॉर्मेट नाम में ही आ जाएँ। एक महीने बाद, "डिनर एंगल ने प्राइस एंगल को हरा दिया" एक ऐसा सबक है जो हर जगह काम आएगा। "video_final_7 won" बस एक जानकारी है।
एजेंट Meta Ads API के ज़रिए ऐड्स को पॉज़्ड अवस्था में अपलोड करता है, ताकि कोई इंसान 'go' बटन दबाए। फिर एक छोटी स्क्रिप्ट हर सुबह रिज़ल्ट चेक करती है और तय खर्च के बाद 1% CTR से नीचे वाले सबको पॉज़ कर देती है। लॉन्च से पहले अपना सबूत का पैमाना तय करें: कितना खर्च, कितने दिन, और जीत किसे माना जाएगा। यह स्टेप छोड़ दें तो 200 ऐड्स आपको सिर्फ 200 बेनतीजा एक्सपेरिमेंट देंगे।
क्लोज़्ड-लॉस्ट एजेंट वह है जो बाकी सबका खर्च निकालता है। अपने CRM से हर हारी हुई डील उसके नोट्स और कॉल ट्रांसक्रिप्ट्स के साथ निकालें। "Not interested" किसी असली बातचीत का आलसी सारांश है, इसलिए एजेंट से हर एक को दोबारा पढ़वाएँ और असली कारण के साथ रीओपन कंडीशन नोट करवाएँ। "कॉम्पिटिटर के साथ चले गए, कॉन्ट्रैक्ट मार्च में रिन्यू होगा।" "SSO चाहिए था।" "चैंपियन ने कंपनी छोड़ दी।"
फिर यह उन कंडीशन्स पर नज़र रखता है। जिस दिन आपके चेंजलॉग में SSO लॉन्च होने की बात आती है, हर उस प्रॉस्पेक्ट को एक पर्सनल ड्राफ्ट मिलता है जिसने इसकी माँग की थी, और उसमें उनकी पुरानी कॉल का ज़िक्र होता है। जब रिन्यूअल डेट करीब आती है, आप सामने आ जाते हैं। जब चैंपियन किसी नई कंपनी में पहुँचता है, आप उसे बधाई देते हैं और खुद को दोबारा परिचित कराते हैं। ऑप्ट-आउट और कॉन्टैक्ट प्रेफरेंसेस का सम्मान करें, और आप पाएँगे कि ज़्यादातर कंपनियों के अपने CRM में अधूरी रेवेन्यू का ढेर पड़ा है।
परफॉर्मेंस एजेंट हर सोमवार आपकी कैंपेन टेबल पढ़ता है और आपको एक छोटा मेमो लिखता है, बिल्कुल किसी होशियार एनालिस्ट की तरह। "प्रॉफिटेबिलिटी रिव्यू पेज 4% पर कन्वर्ट हुआ, और उनमें से आधी लीड्स सर्व करने के लिए बहुत छोटी थीं। डिनर ऐड की कॉस्ट पर क्वालिफाइड कॉल सबसे कम है। रीटारगेटिंग पर $3,000 खर्च हुए और दो सेल्स बातचीत हुईं।" हर लाइन के अंत में आपके लिए एक फैसला होता है: जारी रखें, बंद करें, बदलें या टेस्ट करें।
इसे रिटेंशन, रिफंड्स और प्रॉफिट तक पूरा जोड़ें। एक कैंपेन जो सस्ते ग्राहक लाता है और वे साठ दिन में चर्न हो जाते हैं, डैशबोर्ड पर शानदार दिखता है और चुपचाप आपका पैसा डुबोता है। यही वह एजेंट है जो इसे पकड़ता है।
Step 6: गार्डरेल्स टूल्स में लगाएँ
सबसे तेज़ धोखा खाने का तरीका है प्रॉम्प्ट की किसी लाइन पर भरोसा करना। "भेजने से पहले हमेशा मुझसे पूछो" मॉडल के लिए एक विनम्र सुझाव भर है। असली गार्डरेल्स टूल्स में होते हैं।
हर एजेंट को सिर्फ उतनी ही परमिशन्स दें जितनी उसे चाहिए। आउटरीच एजेंट को ईमेल का सिर्फ ड्राफ्ट एक्सेस दें। ऐड्स एजेंट ऐड्स को पॉज़्ड अवस्था में बनाता है, और बजट आपके हाथ में रहता है। अप्रूवल स्टेप्स कोड के अंदर ही होते हैं, जैसे अप्रूव बटन वाला Slack मैसेज जिसका एक्शन इंतज़ार करता है। खर्च की सीमा, सप्रेशन लिस्ट्स और डी-डूपिंग जैसे पक्के नियमों के लिए सादा कोड इस्तेमाल करें, और मॉडल को उन फैसलों के लिए बचाएँ जहाँ जजमेंट चाहिए, जैसे कोई अकाउंट फिट बैठता है या नहीं, या कोई मैसेज आपकी आवाज़ लगता है या नहीं।
फिर हर एजेंट के लिए एक छोटा कॉन्ट्रैक्ट लिखें, जैसे गार्डरेल्स वाली जॉब डिस्क्रिप्शन। बाइंग ट्रिगर एजेंट के लिए यह रहा एक उदाहरण:
"Done" का मतलब है कि उसने अपनी सीमाओं के भीतर हर सोर्स चेक किया और बताया कि क्या टूटा। एक एजेंट जो कहता है "आज यह सोर्स फेल हो गया", उन दस एजेंट्स से बेहतर है जो चुपचाप इसे छोड़ देते हैं।
Step 7: शुरू से अंत तक एक कैंपेन चलाएँ
जब यह सब साथ मिलकर काम करता है तो ऐसा दिखता है। एक बुकीपिंग फर्म की कल्पना करें जिसे ज़्यादा ईकॉमर्स क्लाइंट्स चाहिए।
सोमवार को, कस्टमर लैंग्वेज रिपोर्ट दिखाती है कि स्टोर ओनर्स बार-बार एक ही बात कह रहे हैं: "I can't tell if I actually made money after returns, shipping and fees." (रिटर्न, शिपिंग और फीस के बाद मुझे समझ नहीं आता कि मैंने सच में पैसा कमाया भी या नहीं)। पिछले महीने ग्यारह अलग-अलग ग्राहकों ने यह कहा। आप यह बात उस इंसान के पास ले जाते हैं जो सर्विस देता है और पूछते हैं कि क्या फर्म सच में इसे हल कर सकती है। वे कहते हैं हाँ, और हर नए क्लाइंट के लिए वे सबसे पहले यही ठीक करते हैं। आप offers.md में एक ऑफर अप्रूव करते हैं: $1M से $10M सालाना वाले स्टोर्स के लिए फ्री प्रॉफिटेबिलिटी रिव्यू।
कैंपेन को एक ID मिलता है, BK014, और इसके बाद हर चीज़ इसे साथ लेकर चलती है।
मंगलवार को, क्रिएटिव एजेंट ग्राहक के अपने शब्दों से तीन एंगल बनाता है: आपका प्रॉफिट कहाँ गायब होता है, एक सैंपल मंथली रिपोर्ट, और एक असली क्लाइंट की छोटी कहानी। सर्च एजेंट एक सिंपल प्रॉफिट कैलकुलेटर वाला पेज बनाता है जिसमें फर्म द्वारा चेक किए गए नंबर इस्तेमाल होते हैं। क्लोज़्ड-लॉस्ट एजेंट 60 पुराने प्रॉस्पेक्ट्स खोजता है जिन्होंने कहा था "maybe after year-end" (शायद साल के अंत के बाद) और हर एक के लिए एक पर्सनल नोट ड्राफ्ट करता है। बाइंग ट्रिगर एजेंट उन स्टोर्स को फ्लैग करता है जिन्होंने अभी Amazon पर लॉन्च किया है, क्योंकि मल्टीचैनल सेलिंग से हिसाब-किताब और उलझ जाता है।
बुधवार को, आप एक ही बैठक में सब कुछ रिव्यू करते हैं। आप एक ऐसा ऐड काट देते हैं जो ऐसी बचत का वादा करता है जिसकी फर्म गारंटी नहीं दे सकती, बाकी अप्रूव करते हैं, और $2,000 का टेस्ट लॉन्च करते हैं।
दो हफ्ते बाद परफॉर्मेंस एजेंट खर्च को बुक किए गए रिव्यूज़ से और रिव्यूज़ को साइन किए गए क्लाइंट्स से जोड़ता है। कैलकुलेटर पेज सबसे अच्छा कन्वर्ट करता है। Amazon ट्रिगर लिस्ट सबसे ज़्यादा कॉल्स बुक कराती है। यह आपको यह भी याद दिलाता है कि सैंपल अभी भी छोटा है।
आप नोटिस करेंगे कि ग्राहक के असली शब्द हर स्टेप में बचे रहे। आमतौर पर एक शानदार इनसाइट रिसर्च समरी, ब्रीफ और पाँच राउंड एडिटिंग से गुज़रती है, और अंत में इंटरनेट पर मौजूद हर दूसरे बुकीपिंग ऐड जैसी लगने लगती है। यहाँ वे कोट्स कैंपेन फोल्डर के साथ चले, इसलिए हर एजेंट ने उन्हें देखा।
Step 8: वीकली लूप चलाएँ
जब मशीन बन जाती है, तो काम बनाने से ज़्यादा एडिटिंग जैसा लगने लगता है।
सोमवार को आप परफॉर्मेंस मेमो पढ़ते हैं और क्या रखना है, क्या बंद करना है, क्या बदलना है, इसके फैसले लेते हैं। मंगलवार और बुधवार को आप बनाते हैं, उन वर्कफ़्लो को ठीक करते हैं जिन्होंने पिछले हफ्ते कमज़ोर काम दिया, और नए टेस्ट लॉन्च करते हैं। गुरुवार को आप सेल्स और सपोर्ट के साथ कॉल पर जाते हैं, क्योंकि अगले हफ्ते के सबसे अच्छे आइडिया वहीं छिपे होते हैं। शुक्रवार को आप रिव्यू करते हैं कि एजेंट्स ने क्या बनाया और फाइल्स अपडेट करते हैं।
इस पूरे सिस्टम का दिल एक रिव्यू क्यू है। इसमें मौजूद हर आइटम पर फैसला लेने में एक मिनट से कम लगना चाहिए। "इस रिवाइज़्ड ऑफर को अप्रूव करें। यह इन दो ऐड्स और इस ईमेल को बदलता है।" बदलाव दिखाएँ, वह किन चीज़ों को छूता है, और उसके पीछे का सबूत दिखाएँ।
और सिस्टम तभी स्मार्ट होता है जब आप उसके इनपुट्स बदलते हैं। जब भी आप कुछ रिजेक्ट करें, कारण लिखें और उसे वहाँ रखें जहाँ अगला रन उसे देख सके। कोई ऐड इसलिए रिजेक्ट किया क्योंकि वह आपके लिए बहुत छोटे बिज़नेस ला रहा था? customer-fit.md अपडेट करें। किसी प्रॉस्पेक्ट ने ऑफर को गलत समझा? उसके लिए एक चेक जोड़ें। एक एक्सपेरिमेंट लॉग रखें जिसमें हो कि आपने क्या टेस्ट किया, क्यों, क्या हुआ, और आगे क्या करेंगे। हर एजेंट के लिए दस उदाहरण इनपुट रखें जिनके साथ वह आउटपुट हो जो आप चाहते हैं, और जब भी कोई निर्देश बदलें, उन्हें दोबारा चलाएँ, ताकि तुरंत पता चल जाए कि कुछ बिगड़ा तो नहीं।
अगर आप खुद को पूरा दिन एजेंट आउटपुट ठीक करने में लगा पाते हैं, तो समस्या ऊपर कहीं है। यह लगभग हमेशा दिमाग या कॉन्ट्रैक्ट की गलती होती है।
क्रिएटिव इंजन
यह वह बात है जिसे ज़्यादातर लोग अभी तक समझ नहीं पाए हैं: क्रिएटिव ही नई टारगेटिंग है।
Meta ने यह तय करने का तरीका बदल दिया है कि कौन से ऐड दिखाने हैं। उसका नया सिस्टम, जिसे Andromeda कहा जाता है, 2025 के अंत में पूरी दुनिया में लागू हो गया, और यह खुद ऐड को पढ़कर समझता है कि इसे किसे दिखाना चाहिए। आपकी इमेज, आपका हुक और आपकी स्क्रिप्ट अब वह काम करती है जो पहले इंटरेस्ट टारगेटिंग करती थी। इसका एक साइड इफेक्ट आलसी विज्ञापनदाताओं के लिए बहुत भारी है। Andromeda एक जैसे दिखने वाले ऐड्स को एक ग्रुप में डालकर एक मानता है, इसलिए एक ही हेडलाइन के पचास वर्ज़न आपको लगभग एक ऐड जितनी ही रीच देंगे। और जीतने वाले ऐड अब छह हफ्ते की बजाय दो-तीन हफ्ते में दम तोड़ देते हैं।
तो काम है सच में अलग आइडियाज़ की लगातार धारा। हाल तक इसके लिए एक प्रोडक्शन टीम चाहिए होती थी। अब एक क्रिएटिव इंजन चाहिए, और मैं इसे ऐसे सेटअप करूँगा।
शब्दों से शुरू करें। voice.md और लेटेस्ट कस्टमर लैंग्वेज रिपोर्ट को Claude या GPT जैसे फ्रंटियर मॉडल में लोड करें और इससे 8 से 12 अलग-अलग कॉन्सेप्ट्स की स्क्रिप्ट लिखवाएँ: एक पेन पॉइंट, एक वर्क्ड एग्ज़ाम्पल, एक कस्टमर स्टोरी, फाउंडर की भड़ास, एक तुलना, कोई मिथक जिसे आप तोड़ रहे हैं। हर कॉन्सेप्ट को दो-तीन हुक दें। असली रणनीति इसी स्टेप में होती है, इसलिए अपना समय यहाँ लगाएँ।
एक शॉर्टकट जो बहुत मदद करता है: ऐसे फ़नल से शुरू करें जो पहले से काम कर रहा हो।
मेरे पार्टनर ने इस बारे में सार्वजनिक रूप से ज़्यादा बात नहीं की है, लेकिन @BoringMarketer ने अभी हाल ही में Boring Funnels लॉन्च किया है, जो हर हफ्ते एक असली, लाइव फ़नल को तोड़कर दिखाता है — ऐड से लेकर आखिरी ईमेल तक — और हर स्टेप को एक ऐसे प्रॉम्प्ट में बदल देता है जिसे आप अपने कोडिंग एजेंट को दे सकते हैं। यह खाली पेज से कहीं बेहतर शुरुआत है।
फिर इमेजेज़ बनाएँ। Nano Banana, GPT Image और Midjourney अब प्रोडक्ट शॉट्स, लाइफस्टाइल सीन्स और स्टैटिक ऐड बनाते हैं जो फोन स्क्रीन पर टिके रहते हैं। तरकीब यह है कि इन्हें अपनी असली प्रोडक्ट फोटोज़ दें ताकि प्रोडक्ट सटीक रहे, और मॉडल को उसके आसपास की हर चीज़ बदलने दें।
फिर वीडियो बनाएँ। Veo, Kling और fal किसी स्क्रिप्ट या स्टिल इमेज को छोटी क्लिप में बदल देते हैं। टॉकिंग-हेड ऐड्स के लिए, Arcads, HeyGen और Creatify दर्जनों भाषाओं में आपकी स्क्रिप्ट पढ़ने वाले AI एक्टर्स बनाते हैं। ElevenLabs वॉइसओवर संभालता है, और CapCut या Captions एडिटिंग।
टेस्ट करने के लिए AI एक्टर्स का इस्तेमाल करें, फिर जीतने के लिए असली इंसानों को पैसे दें। AI UGC का असली राज़ यही है। AI एक्टर्स आपको एक क्रिएटर वीडियो की कीमत में एक दिन में बीस स्क्रिप्ट टेस्ट करने देते हैं। जब आपको पता चल जाए कि कौन सी स्क्रिप्ट काम करती है, तो कोई असली इंसान उसे बोलता है तो वह आमतौर पर और भी बेहतर परफॉर्म करता है, ज़्यादा भरोसा बनाता है, और आपको उन प्लेटफॉर्म्स की नज़र में सही रखता है जिनके लिए AI कंटेंट को लेबल करना ज़रूरी है।
एजेंट को लूप चलाने दें। यह हर कॉन्सेप्ट को पॉज़ (pause) मोड में लॉन्च करता है, कोई इंसान उसे शुरू करता है, एक स्क्रिप्ट तय बजट खर्च होने के बाद कमज़ोर परफॉर्म करने वालों को रोक देती है, और हर सोमवार को परफॉरमेंस एजेंट आपको बताता है कि कौन से कॉन्सेप्ट जीते और आगे किन हुक्स को आज़माना चाहिए। आपका काम सिर्फ आइडिया चुनना और अपनी समझ से उन्हें परखना रह जाता है, जबकि बाकी सारा भारी-भरकम काम मशीन संभाल लेती है।
आज जो मार्केटिंग इंजीनियर्स paid social पर बाज़ी मार रहे हैं, वे हर महीने दर्जनों बिल्कुल अलग कॉन्सेप्ट्स लांच कर रहे हैं — और वो भी बिना किसी प्रोडक्शन टीम के।
सोशल इंजन
Paid marketing सारी सुर्खियां बटोरता है, लेकिन असली खेल organic social में होता है जहाँ मार्केटिंग इंजीनियर्स चुपचाप अपना दबदबा बनाते हैं। यह फ्री डिस्ट्रीब्यूशन है, और क्रिएटिव टेस्टिंग की अब तक की सबसे सस्ती लैब भी।
Organic को अपनी टेस्ट किचन मानें। दस हुक्स को organic TikToks, Reels या X posts के रूप में डालें, देखें कि एल्गोरिदम किन्हें उठाता है, और उसके बाद ही विजेताओं पर पैसा लगाएं। इस तरह आपको मुफ्त में पता चलता है कि क्या काम कर रहा है, और आपका ऐड बजट सिर्फ उन्हीं आइडियाज़ पर लगता है जो पहले ही खुद को साबित कर चुके हों।
हर चीज़ को क्लिप करें। एक लंबा कंटेंट पीस — जैसे कोई पॉडकास्ट, वेबिनार या टहलते हुए फाउंडर का कोई वीडियो — बीस छोटी क्लिप्स में बदल सकता है। Opus Clip जैसे टूल्स बेहतरीन हिस्से ढूंढकर उनमें कैप्शन लगा देते हैं, और एक एजेंट उन्हें हर प्लेटफॉर्म पर शेड्यूल कर सकता है। दुनिया के सबसे बड़े पॉडकास्ट्स में से ज़्यादातर इसी तरीके से बढ़े हैं।
ऐसे फॉर्मैट्स यूज़ करें जिन्हें बिना चेहरा दिखाए स्केल किया जा सके। आपके customer language report से तैयार किए गए TikTok और Instagram के slideshows और carousels बनाना सबसे आसान है और लोग इन्हें सबसे ज़्यादा save भी करते हैं। एजेंट slides लिखता है, एक मॉडल इमेजेस बनाता है, और रविवार को आप पूरे बैच को अप्रूव कर देते हैं।
बोलने से पहले सुनें। किसी एजेंट को Reddit, X, TikTok comments और अपने प्रतिस्पर्धियों के reviews पर लगा दें, और उससे हर हफ्ते रिपोर्ट लें कि लोग किस बात की शिकायत कर रहे हैं, क्या मांग रहे हैं और किस चीज़ को लेकर उत्साहित हैं। फिर उन threads के लिए मददगार जवाब ड्राफ्ट करवाएं जहाँ आपका प्रोडक्ट सच में काम आता हो, और उन्हें खुद पोस्ट करें। खासकर Reddit पर, किसी असली इंसान का काम का जवाब हर विज्ञापन पर भारी पड़ता है, और स्पैम करने पर आप बैन हो जाते हैं।
फाउंडर को काम पर लगाएं। जब हर ब्रांड कंटेंट जनरेट कर सकता हो, तो फीड पर सबसे दुर्लभ चीज़ है एक असली इंसान जिसके अपने असली विचार हों। founder-opinions.md को एक कंटेंट इंजन में बदल दें: एजेंट आपके विचारों से हर दिन एक पोस्ट ड्राफ्ट करता है, आप उसे अपनी भाषा में एडिट करते हैं और पब्लिश कर देते हैं। AI फाउंडर को और भी ज़्यादा कीमती बना देता है, क्योंकि वो इकलौती चीज़ हैं जिसे कोई और जनरेट नहीं कर सकता।
दो नियम इस पूरे सिस्टम को सही रास्ते पर रखते हैं। जहाँ भी प्लेटफॉर्म कहे, वहाँ AI द्वारा बनाए गए लोगों और सीन्स को लेबल करें, और पब्लिश बटन हमेशा किसी इंसान के हाथ में रखें।
टॉप 1% मार्केटिंग इंजीनियर कैसे बनें
एक बार जब बुनियादी चीज़ें अपने आप चलने लगें, तो असली मज़ा यहाँ से शुरू होता है।
पहला काम है decision tools बनाना। एक पैकेजिंग कंपनी ऐसा कैलकुलेटर बनाती है जो बताता है कि कौन सा बॉक्स साइज़ आपका शिपिंग बिल घटा देगा। एक सॉफ्टवेयर कंपनी migration checker बनाती है जो आपका सेटअप स्कैन करके ठीक-ठीक बताता है कि क्या साफ-सुथरे तरीके से ट्रांसफर होगा। पहले ये छह महीने वाले इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट हुआ करते थे, इसलिए शायद ही कभी बन पाते थे। अब एक मार्केटिंग इंजीनियर एक हफ्ते में इसका कच्चा-पक्का वर्ज़न लांच कर सकता है, और खरीदार इसे bookmark कर लेते हैं और ठीक उसी वक्त वापस आते हैं जब वे खरीदने के लिए तैयार होते हैं।
दूसरा काम है उन लोगों तक मार्केटिंग करना जो खरीदारी के फैसले को प्रभावित करते हैं। वो अकाउंटेंट जो चालीस क्लाइंट्स को सॉफ्टवेयर सजेस्ट करता है। वो एजेंसी जो अपने ग्राहकों के लिए टूल्स चुनती है। वो IT इंसान जिससे पूछा जाता है "क्या यह सुरक्षित है?" सिर्फ उनके लिए एक कैंपेन बनाएं, जिसमें ठीक वही जानकारी हो जो उन्हें 'हाँ' कहने के लिए चाहिए।
तीसरा काम है onboarding के अंदर acquisition को ठीक करना। कई बार विज्ञापन बिल्कुल सही काम कर रहे होते हैं, लेकिन नए ग्राहक इसलिए छोड़कर चले जाते हैं क्योंकि पहला हफ्ता बहुत उलझन भरा होता है। एक ऐसा एजेंट जो onboarding tickets को पढ़कर यह पता लगा ले कि लोग कहाँ अटक रहे हैं, आपके अगले ad set से कहीं ज़्यादा ग्रोथ दे सकता है।
चौथा काम है हर चैनल को उसका अपना काम सौंपना। Search सवालों के जवाब देता है। Social बातचीत शुरू करता है। Email एक खास मौके पर सामने आता है। जब हर चैनल एक ही बात दोहराता है, तो आप एक ही impression के लिए पांच बार पैसे दे रहे होते हैं।
टेक स्टैक
यहाँ काम के हिसाब से पूरा टूलकिट दिया गया है। टूल्स हर कुछ महीनों में बदल जाते हैं, इसलिए कैटेगरीज़ को समझें और ज़रूरत पड़ने पर नाम बदलते रहें।
- एजेंट वर्कस्पेस: Claude Code, Codex, Cursor, Google AI Studio
- ऑलवेज़-ऑन एजेंट्स: Hermes, GrokBot, Codex
- राइटिंग और स्ट्रैटेजी: Claude, ChatGPT, Gemini
- इमेजेस: Nano Banana, GPT Image, Midjourney
- वीडियो: Veo, Sora, Kling, Runway, Fal
- AI एक्टर्स और UGC: Arcads, HeyGen, Creatify
- वॉइस: ElevenLabs
- फ़नल्स: BoringFunnels.com
- एडिटिंग और क्लिपिंग: CapCut, Captions, Opus Clip
- कस्टमर वॉइस: Gong, Fathom, Intercom, Zendesk, G2
- CRM: HubSpot, Salesforce
- सिग्नल्स और एनरिचमेंट: Clay, Apollo
- सर्च और AI विज़िबिलिटी: Ahrefs, Semrush, Google Search Console
- विज्ञापन: Meta Ads API, Google Ads API
- ईमेल और आउटबाउंड: Customer.io, Resend, Instantly
- वेब: Next.js on Vercel, Framer, Webflow
- मापन (Measurement): PostHog, Stripe, Supabase
आपको क्या सीखना होगा
यह काम आधा मार्केटर और आधा बिल्डर का है, और आपको दोनों हिस्से आने चाहिए।
मार्केटर वाला हिस्सा वो है जो बेहतरीन मार्केटर्स हमेशा से जानते आए हैं। कस्टमर इंटरव्यू कैसे करें और वो वाक्य कैसे पकड़ें जो असल में मायने रखता है। प्रोडक्ट को ऐसे कैसे पोज़िशन करें कि सही लोगों को लगे कि यह खास उनके लिए बना है। ऐसा ऑफर कैसे तैयार करें जो खरीदने की असली वजह हो, न कि सिर्फ छूट का दिखावा। ऐसी हेडलाइन कैसे लिखें जो स्क्रॉलिंग रोक दे। हर चैनल यह कैसे तय करता है कि किसे क्या दिखेगा। और इतनी स्टैटिस्टिक्स कि आप समझ सकें कि रिज़ल्ट असली है या महज़ इत्तेफाक।
बिल्डर वाला हिस्सा नया है, और इसे सीखना लोगों की सोच से कहीं ज़्यादा आसान है। आपको ऐसा context लिखना आना चाहिए जिसे एजेंट सच में इस्तेमाल कर सके — पूरी लिस्ट में यह सबसे अनदेखा किया जाने वाला हुनर है। आपको कोड इतना अच्छा पढ़ना आना चाहिए कि आप परख सकें कि वह वैसा ही कर रहा है जैसा आपने कहा था, क्योंकि कोड एजेंट लिखता है लेकिन ज़िम्मेदारी आपकी होती है। आपको यह समझना होगा कि APIs और MCP टूल्स को कैसे जोड़ते हैं, अपने नंबर निकालने के लिए basic SQL लिखना आना चाहिए, पेज लांच करना आना चाहिए, git इस्तेमाल करना, test cases लिखना, और मोटे तौर पर यह पता होना चाहिए कि एजेंट का हर रन आपकी जेब पर कितना भारी पड़ता है।
बिल्डर वाला हिस्सा सीखने का सबसे तेज़ तरीका है कि इस वीकेंड किसी AI coding tool से एक भद्दा सा landing page लांच कर दें। deploy किया गया एक पेज आपको दस कोर्सेस से ज़्यादा सिखाता है।
यह सब कहाँ जा रहा है
अगर मुझे इस हफ्ते शुरुआत करनी होती, तो मैं ये करता। अगर आप मार्केटर हैं, तो customer language agent बनाएं और उसे अपनी पिछली 20 sales calls पर चलाकर देखें। अगर आप इंजीनियर हैं, तो पांच sales calls में बैठें, फिर किसी एक customer segment के लिए कैलकुलेटर बनाएं। अगर आप फाउंडर हैं, तो इस वीकेंड दो घंटे निकालें और founder-opinions.md लिखें, क्योंकि इसके बाद आप जो भी एजेंट बनाएंगे वो और धारदार होगा।
जब तक हर workflow आपका भरोसा न जीत ले, publishing, outreach और approval के पीछे पैसा लगाना जारी रखें। अगला workflow जोड़ने से पहले एक को पूरी तरह भरोसेमंद बना लें। हर सुबह चलने वाला एक उलझा हुआ workflow आपको सिर्फ उलझन की पक्की सप्लाई देगा।
मार्केटिंग के इतिहास में ज़्यादातर समय वही जीतता था जिसके पास सबसे बड़ा बजट और सबसे ज़्यादा लोग होते थे। मेरा मानना है कि अगला दशक उसका होगा जो अपने ग्राहक को सबसे अच्छे से समझता है और उस समझ पर सबसे तेज़ी से अमल कर सकता है। मेरा अनुमान है कि 2028 तक सबसे बेहतरीन मार्केटिंग टीमें सिर्फ एक या दो मार्केटिंग इंजीनियर्स की होंगी जो दर्जनों एजेंट्स चला रहे होंगे, और वे अपने से दस गुना बड़े डिपार्टमेंट्स को पीछे छोड़ देंगे।
इनमें से ज़्यादातर लोग अभी growth, content और ops वाली भूमिकाओं में बैठे हैं। वे बस एक वीकेंड की मेहनत दूर हैं मार्केटिंग इंजीनियर बनने से।
अगर आप और गहराई में जाना चाहते हैं, तो मैंने @startupideaspod पॉडकास्ट पर मार्केटिंग इंजीनियर्स पर एक पूरा एपिसोड किया है: https://youtube.com/watch?v=8ZC1G1ezN5o
अगर मैं कभी आपके काम आ सकूं तो मुझे DM करें। सबको जवाब नहीं दे पाऊंगा, लेकिन कुछ को ज़रूर दूंगा!
मैं आपकी सफलता की कामना करता हूँ।
Greg Isenberg
वैसे, हम साथ मिलकर इन तरीकों से काम कर सकते हैं:
- [LCA](https://latecheckout.agency/) को हायर करें। हम AI के लिए दुनिया की अग्रणी product design firm हैं। अगर आप चाहते हैं कि आपका AI प्रोडक्ट दिखने और चलने में वर्ल्ड क्लास लगे, तो हमसे बात करें। Strategy, design, product, engineering — सब कुछ।
- [Ideabrowser.com](https://ideabrowser.com/) का इस्तेमाल करें। असली डेटा के आधार पर अपना अगला startup idea खोजें। 2 लाख से ज़्यादा founders इसे इस्तेमाल करते हैं।
- [Boring Funnels](https://boringfunnels.com/) आज़माएं। मेरे पार्टनर ने अभी हाल ही में Boring Funnels लॉन्च किया है। हर हफ्ते यह किसी ऐसे असली funnel को तोड़कर समझाता है जो काम कर रहा है, और उसे आपके coding agent के लिए prompts में बदल देता है।
- @startupideaspod - startup ideas, growth tactics और practical AI tutorials के लिए Spotify, Apple, YouTube पर सुनें।
