परिणाम
लंबे परिचय के बजाय, मैं पहले आपको परिणाम दिखाना चाहता हूँ। फिर मैं विस्तार से बताऊँगा कि कैसे मैं एक ऐसे फॉर्मेट को खोजने से, जो पहले से काम कर रहा था, अपना खुद का वर्जन बनाने, एसेट्स जेनरेट करने, स्लाइडशो बनाने, कंटेंट को व्यवस्थित करने और उसे शेड्यूल करने तक पहुँचा।
1. एक ऐसा फॉर्मेट खोजें जो पहले से काम कर रहा हो
सबसे पहले मैं ऐसा कंटेंट ढूँढता हूँ जो पहले से काम कर रहा हो। मैं शुरुआत में कोई बिल्कुल नया और मौलिक आइडिया लाने की कोशिश नहीं करता।
एक बार जब मुझे पता चल जाता है कि मुझे किस निचे को टार्गेट करना है, तो मैं सीधे TikTok के सर्च बार में जाता हूँ। मान लीजिए, फिटनेस को एक उदाहरण के तौर पर लेते हैं। मैं "fitness apps," "gym apps," या "workout apps" जैसे शब्दों को सर्च करूँगा।
फिर मैं TikTok के फिल्टर का उपयोग करके पिछले महीने के सबसे ज़्यादा लाइक किए गए पोस्ट के अनुसार परिणामों को सॉर्ट करता हूँ। इससे मुझे इस बात का कहीं बेहतर अंदाज़ा होता है कि इस समय वास्तव में क्या काम कर रहा है।
सबसे बड़ी गलतियों में से एक जो मैं देखता हूँ, वह है लोगों द्वारा एक साल पहले वायरल हुए कंटेंट को दोहराना। हो सकता है कि उस समय वह काम कर गया हो, लेकिन इस बात की अच्छी संभावना है कि वह फॉर्मेट अब तक संतृप्त हो चुका है।
मैं ऐसे फॉर्मेट ढूँढ रहा हूँ जो बार-बार काम करते हों, सिर्फ एक वायरल वीडियो नहीं। कोई वीडियो समय, किस्मत या किसी बहुत ही खास परिस्थिति की वजह से वायरल हो सकता है। लेकिन जब मैं देखता हूँ कि एक ही फॉर्मेट कई बार काम कर रहा है, तब मुझे पता चलता है कि यह एक दोहराया जा सकने वाला पैटर्न है जिसे आज़माना उचित है।
एक बार जब मुझे कुछ दिलचस्प मिल जाता है, तो मैं उसे सेव कर लेता हूँ और अगले चरण पर बढ़ जाता हूँ।
इस मामले में, मुझे नोटिफिकेशन फॉर्मेट का उपयोग करने वाला एक स्लाइडशो मिला, जो इस समय TikTok पर हर जगह है और बेहद वायरल रहा है। जिसने मेरा सबसे ज़्यादा ध्यान खींचा, वह यह था:
यह फॉर्मेट निश्चित रूप से आज़माने लायक है क्योंकि, जैसा कि मैंने पहले बताया, यह तीन प्रमुख आवश्यकताओं को पूरा करता है।
पहला, यह बार-बार वायरल हुआ है। मैं किसी ऐसे फॉर्मेट को नहीं देख रहा हूँ जो संयोग से एक बार काम कर गया हो। मैंने इस प्रकार के स्लाइडशो को कई बार वायरल होते देखा है, जो एक मजबूत संकेत है कि फॉर्मेट खुद काम कर रहा है।
दूसरा, यह विभिन्न निचे में काम करता है। यह मेरे लिए एक और महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि यह दर्शाता है कि फॉर्मेट किसी एक विशिष्ट विषय या दर्शकों पर निर्भर नहीं है। यदि वही संरचना पूरी तरह से अलग-अलग निचे में मजबूत परिणाम उत्पन्न कर सकती है, तो इसे दोहराना और भी दिलचस्प हो जाता है।
तीसरा, CTA को दूसरी स्लाइड पर ऐप नोटिफिकेशन के माध्यम से पेश किया गया है। मुझे यह विशेष रूप से पसंद है क्योंकि ऐप को कहानी के भीतर स्वाभाविक रूप से पेश किया जाता है, बजाय इसके कि पहली स्लाइड को एक विज्ञापन की तरह महसूस कराया जाए।
इन कारणों से, यह बिल्कुल उस प्रकार का फॉर्मेट है जिसे मैं सेव करूँगा और अपने ऐप के साथ परीक्षण करूँगा।
2. वायरल पोस्ट का विश्लेषण करना
वायरल पोस्ट ढूँढना केवल शुरुआत है। महत्वपूर्ण हिस्सा यह समझना है कि यह क्यों काम करता है।
जब मुझे कोई स्लाइडशो या वीडियो मिलता है जिसे मैं दोहराना चाहता हूँ, तो मैं उसे टुकड़े-टुकड़े करके तोड़ता हूँ।
मैं हुक, पहली इमेज, अवतार या कैरेक्टर, कहानी, स्लाइड्स की संख्या, पेसिंग, कैप्शन, CTA और विशेष रूप से कमेंट्स को देखता हूँ।
कमेंट्स रिसर्च के सबसे उपयोगी हिस्सों में से एक हैं। मैं सबसे ज़्यादा लाइक वाले कमेंट्स को देखता हूँ क्योंकि वे मुझे बता सकते हैं कि लोग वास्तव में किस चीज़ से जुड़े।
मैं पहली इमेज और हुक टेक्स्ट पर भी विशेष ध्यान देता हूँ। लक्ष्य पोस्ट को आँख मूंदकर कॉपी करना नहीं है। मैं इसके पीछे के तंत्र को समझना चाहता हूँ ताकि मैं अपनी अवधारणा और ऐप के आसपास उसी प्रकार का कंटेंट फिर से बना सकूँ और उसमें अपनी खुद की शैली जोड़ सकूँ।
संगीत भी मायने रखता है। उदाहरण के लिए, अगर कहानी भावनात्मक या दुखद है, तो मैं ऐसे संगीत का उपयोग करूँगा जो उस भावना को मजबूत करे। मुझे ऐसी आवाज़ों का उपयोग करना पसंद है जो पहले से अच्छा प्रदर्शन कर रही हों, लेकिन मैं कभी भी ऐसी ट्रेंडिंग आवाज़ नहीं चुनूँगा जो कहानी का पूरी तरह से खंडन करती हो।
3. पोस्ट को डीकंस्ट्रक्ट और रिप्लिकेट करना
एक बार जब मैं फॉर्मेट को समझ जाता हूँ, तो मैं उसे अपने ऐप के अनुसार ढाल लेता हूँ।
बहुत से लोग सोचते हैं कि वायरल होने के लिए एक ऐसा आइडिया लाना ज़रूरी है जो किसी ने पहले कभी नहीं देखा हो। मेरे अनुभव में, यह लगभग इसके विपरीत है।
आपको यह सीखना होगा कि कैसे पहचानें कि पहले से क्या काम कर रहा है, समझें कि यह क्यों काम करता है, और उसी अंतर्निहित तंत्र के आसपास नई विविधताएँ बनाएँ।
एक बार जब मेरे पास वह कंटेंट होता है जिसे मैं दोहराना चाहता हूँ, तो मैं इसे GPT Image 2.5 के साथ प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एक कस्टम GPT में ले जाता हूँ, जो कि इमेज जनरेशन मॉडल है जिसका उपयोग मैं इस पूरी प्रक्रिया में करता हूँ।
मैं इसे प्रत्येक व्यक्तिगत इमेज के पीछे के प्रॉम्प्ट को रिवर्स-इंजीनियर करने के लिए कहता हूँ।
लक्ष्य एक विस्तृत प्रॉम्प्ट प्राप्त करना है जिसे मैं फिर सीधे GPT Image 2.5 में ले जा सकूँ और अपनी इमेज का अपना वर्जन बनाने के लिए उपयोग कर सकूँ।
एक बार जब मेरे पास प्रॉम्प्ट होते हैं, तो मैं GPT Image 2.5 पर जाता हूँ और प्रत्येक इमेज के लिए प्रॉम्प्ट पेस्ट करता हूँ जिसे मैं फिर से बनाना चाहता हूँ।
मैं अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ कि प्रतियोगी की मूल इमेज को एक संदर्भ के रूप में भी जोड़ें। यह GPT Image 2.5 को उस इमेज के लिए एक दृश्य संदर्भ देता है जिसे मैं दोहराने की कोशिश कर रहा हूँ और मुझे उसी प्रकार के विज़ुअल को फिर से बनाने में मदद करता है, साथ ही मैं जो बदलाव चाहता हूँ, वे करता हूँ।
इसके अलावा, अगर मैं एक पूरी तरह से व्यक्तिगत कैरेक्टर रखना चाहता हूँ, तो मैं अपना खुद का AI अवतार भी एक संदर्भ के रूप में जोड़ सकता हूँ।
इस प्रक्रिया के लिए मैं जिस कस्टम GPT का उपयोग करता हूँ, वह है:
इस प्रक्रिया से मुझे जो परिणाम मिल रहे हैं, वे सचमुच अद्भुत हैं।
यहाँ एक उदाहरण है:
यहाँ आपके पास एक स्क्रीन रिकॉर्डिंग है जो यह साबित करती है कि मेरे स्क्रीनशॉट नकली नहीं हैं:
4. मैं कंटेंट के पीछे दिमाग के रूप में GPT-6 Astra का उपयोग करता हूँ
एक बार जब मेरे पास कंटेंट के कुछ उदाहरण होते हैं जो पहले से काम कर रहे हैं, तो मैं बस यादृच्छिक नए वीडियो बनाना शुरू नहीं करता।
यह शायद मेरे वर्कफ़्लो के सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों में से एक है।
मैं उन पैटर्न को लेता हूँ जो पहले से काम कर रहे हैं और GPT-6 Astra का उपयोग करके उन्हें नई अवधारणाओं में बदल देता हूँ।
लक्ष्य ChatGPT से यह पूछना नहीं है:
"मुझे 20 वायरल TikTok आइडिया दीजिए।"
यह आमतौर पर आपको 20 सामान्य आइडिया देता है जो ऐसे लगते हैं जैसे वे बाकी सभी के लिए जेनरेट किए गए हों।
इसके बजाय, मैं चाहता हूँ कि GPT-6 Astra यह समझे कि मेरे निचे में वास्तव में क्या काम कर रहा है, अंतर्निहित पैटर्न की पहचान करे, और फिर उन पैटर्न का पालन करने वाले नए आइडिया बनाए, बिना मूल कंटेंट की नकल किए।
मैं इसे वास्तविक उदाहरण देकर शुरू करता हूँ
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि मुझे 5–10 TikTok मिल गए हैं जो उस निचे में बेहद अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं जिसे मैं टार्गेट कर रहा हूँ।
मैं GPT-6 Astra को उदाहरण देता हूँ और समझाता हूँ कि मैं क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा हूँ।
मैं चाहता हूँ कि यह चीजों को देखे जैसे:
- पहले 1–2 सेकंड
- हुक
- बताई जा रही कहानी का प्रकार
- जिज्ञासा कैसे पैदा की जाती है
- स्लाइड से स्लाइड तक की प्रगति
- भावनात्मक लाभ
- CTA
- उपयोग की जा रही इमेज का प्रकार
- पेसिंग
- प्रति स्लाइड टेक्स्ट की मात्रा
- ऐसा क्या है जो किसी को स्वाइप करते रहने के लिए प्रेरित करता है
मैं नहीं चाहता कि यह मुझे केवल यह बताए कि वीडियो किस बारे में हैं।
मैं चाहता हूँ कि यह पता लगाए कि कोई व्यक्ति स्क्रॉल करना क्यों बंद करेगा और देखना जारी रखेगा।
फिर मैं GPT-6 Astra से पैटर्न को रिवर्स-इंजीनियर करवाता हूँ
यह वह प्रॉम्प्ट संरचना है जिसका मैं उपयोग करता हूँ:
"मैं आपको TikTok स्लाइडशो के कई उदाहरण देने जा रहा हूँ जिन्होंने बेहद अच्छा प्रदर्शन किया। एक कंटेंट स्ट्रैटेजिस्ट के रूप में उनका विश्लेषण करें। केवल विषय पर ध्यान केंद्रित न करें। उन अंतर्निहित पैटर्न की पहचान करें जो उन्हें काम करने योग्य बनाते हैं: हुक संरचना, जिज्ञासा लूप, पेसिंग, कहानी सुनाना, भावनात्मक ट्रिगर, दृश्य प्रगति, लाभ और CTA।
उनका विश्लेषण करने के बाद, एक दोहराने योग्य कंटेंट फ्रेमवर्क बनाएं जिसका उपयोग मैं मूल वीडियो की नकल किए बिना नई अवधारणाएँ उत्पन्न करने के लिए कर सकूं।"
फिर मैं इसे वास्तविक उदाहरण देता हूँ।
यह वह जगह है जहाँ वास्तविक उदाहरण होने से एक बड़ा अंतर आता है।
मॉडल शुरू से एक रणनीति का आविष्कार नहीं कर रहा है।
यह उस कंटेंट को देख रहा है जिसने पहले ही प्रदर्शित कर दिया है कि लोग इसे देखने को तैयार हैं।
5. एक विजेता फॉर्मेट से दर्जनों नए आइडिया तक
एक बार जब GPT-6 Astra पैटर्न को समझ जाता है, तो मैं इसे एक कदम और आगे ले जा सकता हूँ।
यह पूछने के बजाय:
"मुझे और आइडिया दीजिए।"
मैं पूछता हूँ:
"आपके द्वारा पहचाने गए पैटर्न का उपयोग करके, 20 नई स्लाइडशो अवधारणाएँ उत्पन्न करें। प्रत्येक अवधारणा को समान अंतर्निहित संरचना का उपयोग करना चाहिए लेकिन एक पूरी तरह से अलग परिदृश्य का पता लगाना चाहिए। मूल विषयों या शब्दों को दोहराने से बचें। उन विचारों को प्राथमिकता दें जो तत्काल जिज्ञासा अंतर पैदा करते हैं और 6–10 दृश्य स्लाइड्स के माध्यम से समझाए जा सकते हैं।"
अब मेरे पास उन अवधारणाओं की एक सूची है जो एक सिद्ध फॉर्मेट से प्राप्त हुई हैं, न कि सामान्य AI विचार।
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि विजेता वीडियो में से एक इस पर बना है:
"मुझे लगा कि मेरा बॉयफ्रेंड मुझे धोखा दे रहा है। फिर मुझे यह उसके फोन पर मिला।"
मैं नहीं चाहता कि GPT-6 Astra मुझे किसी के धोखा देने की 20 विविधताएँ दे।
इसके बजाय, मैं चाहता हूँ कि यह आइडिया के पीछे के तंत्र को समझे।
फिर यह उस तंत्र को पूरी तरह से अलग कहानियों पर लागू कर सकता है:
"मुझे लगा कि मेरा सबसे अच्छा दोस्त मुझसे कुछ छिपा रहा है। फिर मैंने यह तस्वीर देखी।"
या:
"मेरे बॉस ने काम के बाद मुझे अपने ऑफिस में बुलाया। मुझे नहीं पता था कि क्यों, जब तक उन्होंने मुझे यह नहीं दिखाया।"
या:
"मेरी गर्लफ्रेंड ने मुझे बताया कि वह जल्दी सोने जा रही है। 2:14 AM पर, मुझे यह संदेश मिला।"
एक ही मनोवैज्ञानिक संरचना।
पूरी तरह से अलग कंटेंट।
यही एक वायरल वीडियो की नकल करने और एक वायरल फॉर्मेट का पुन: उपयोग करने के बीच का अंतर है।
6. मैं GPT Image 2.5 के साथ बैचों में स्लाइडशो बनाता हूँ
एक बार जब मेरे पास स्लाइडशो विचारों की एक सूची होती है जो मेरे द्वारा पहचाने गए वायरल फॉर्मेट में फिट होते हैं, तो मैं उनमें से प्रत्येक के लिए उसी प्रक्रिया को दोहराता हूँ।
इस बिंदु पर, मुझे पहले से ही पता है कि मैं प्रत्येक स्लाइडशो के बारे में क्या चाहता हूँ, कहानी कैसे आगे बढ़ने वाली है, और प्रत्येक स्लाइड को क्या संप्रेषित करने की आवश्यकता है।
अब मुझे बस उन विचारों को वास्तविक दृश्य सामग्री में बदलने की आवश्यकता है।
इसके लिए, मैं प्रत्येक स्लाइडशो के लिए इमेज जेनरेट करने के लिए GPT Image 2.5 का उपयोग करता हूँ।
यहाँ मेरे लिए कुंजी है एक बार में एक स्लाइडशो बनाने के बजाय उत्पादन को बैच करना।
अगर मेरे पास 10–15 मजबूत विचार हैं, तो मैं आमतौर पर उन सभी को एक बैच में जेनरेट करूँगा।
इससे मेरे पास लगभग 10–15 स्लाइडशो तैयार हो जाते हैं, जो एक पूरे सप्ताह को कवर करने के लिए पर्याप्त कंटेंट है।
मैं प्रत्येक अवधारणा के लिए उसी प्रक्रिया को दोहराता हूँ:
उदाहरण के लिए, अगर GPT-6 मुझे पहले मिले पैटर्न के आधार पर 15 अवधारणाएँ देता है, तो मैं उन अवधारणाओं के माध्यम से एक-एक करके जाऊँगा और अपनी ज़रूरत की सभी दृश्य एसेट्स जेनरेट करूँगा।
मैं प्रत्येक स्लाइडशो के भीतर स्लाइड्स में दृश्य शैली को सुसंगत रखने की भी कोशिश करता हूँ, साथ ही दृश्यों को कहानी के अनुसार ढालता हूँ।
एक और चीज़ जिसकी मैं अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ: जब भी संभव हो Pinterest इमेज का उपयोग करें, विशेष रूप से बिना दिखाई देने वाले मानव चेहरों वाली इमेज। वे इस प्रकार के कंटेंट के लिए बेहद अच्छा काम करती हैं क्योंकि वे अधिक जैविक और फॉर्मेट के लिए स्वाभाविक लगती हैं। वास्तव में, मैं ऐप मार्केटिंग के लिए जिन इमेज का उपयोग करता हूँ, उनमें से लगभग 80% Pinterest से आती हैं। मैंने पाया है कि इस प्रकार की इमेज अक्सर अत्यधिक पॉलिश AI-जनित विज़ुअल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती हैं क्योंकि वे ऐसी दिखती हैं जैसे कोई वास्तविक व्यक्ति स्वाभाविक रूप से उनके पार आया और उन्हें साझा किया।
लक्ष्य अपना पूरा दिन एक आदर्श स्लाइडशो बनाने में बिताना नहीं है।
यह एक दोहराने योग्य उत्पादन प्रणाली बनाना है जहाँ मैं सिद्ध कंटेंट विचारों की एक सूची से एक सत्र में एक पूरे सप्ताह के कंटेंट तक जा सकूँ।
एक बार जब मेरे सभी 10–15 स्लाइडशो समाप्त हो जाते हैं, तो मेरी पूरी कंटेंट लाइब्रेरी तैयार हो जाती है।
और तब मैं अगले चरण पर जाता हूँ: एक एजेंट के साथ सब कुछ व्यवस्थित और शेड्यूल करना।
7. मेरा एजेंट सब कुछ व्यवस्थित करे
एक बार जब मेरे पास सारा कंटेंट तैयार हो जाता है, तो मैं सप्ताह के बाकी दिनों के लिए हर एक पोस्ट को मैन्युअल रूप से मैनेज नहीं करना चाहता।
अगर मैंने 10–15 स्लाइडशो जेनरेट किए हैं, तो मेरे पास पहले से ही कई दिनों को कवर करने के लिए पर्याप्त कंटेंट है। उस बिंदु पर, मैं सब कुछ अपने ChatGPT एजेंट को दे सकता हूँ और इसे संगठन का ध्यान रखने दे सकता हूँ।
मैं एजेंट को अपने द्वारा बनाए गए स्लाइडशो और उस संदर्भ के साथ प्रदान कर सकता हूँ जिसकी उसे आवश्यकता है, और यह तय कर सकता हूँ कि पूरे सप्ताह कंटेंट को कैसे वितरित किया जाए।
यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब आप बैचों में कंटेंट का उत्पादन कर रहे होते हैं।
कुछ बनाने, उसे पोस्ट करने, और फिर अगले दिन पूरी प्रक्रिया को दोहराने के लिए वापस आने के बजाय, मैं एक बार बैठना, बड़ी मात्रा में कंटेंट बनाना, और फिर सिस्टम को दोहराए जाने वाले हिस्से को संभालने देना पसंद करता हूँ।
और यह वह जगह है जहाँ मैं एजेंट को Postiz से जोड़ता हूँ।
Postiz मुझे अपने सोशल अकाउंट्स पर कंटेंट को मैनेज और शेड्यूल करने की अनुमति देता है, ताकि एजेंट अनिवार्य रूप से सब कुछ तैयार कर सके और फिर कंटेंट को मेरे प्रकाशन वर्कफ़्लो में धकेल सके।
यहाँ महत्वपूर्ण बात यह है कि मैं AI से जादुई रूप से मेरे लिए एक सफल कंटेंट रणनीति बनाने के लिए नहीं कह रहा हूँ।
मैंने पहले ही कठिन हिस्सा कर लिया है।
मैंने उन फॉर्मेट पर शोध किया है जो काम कर रहे हैं, उनके पीछे के पैटर्न का विश्लेषण किया है, अपनी खुद की विविधताएँ बनाई हैं, और वास्तविक कंटेंट का उत्पादन किया है।
एजेंट वहाँ है ताकि उस सारे काम को ले सके और इसे प्रबंधित करना आसान बना सके।
उदाहरण के लिए, एक बार जब मैंने सप्ताह के लिए अपने 10–15 स्लाइडशो बनाना समाप्त कर लिया है, तो मैं उन्हें एजेंट को दे सकता हूँ और यह व्यवस्थित कर सकता हूँ कि प्रत्येक को कब बाहर जाना चाहिए। वहाँ से, मैं पोस्ट को शेड्यूल करने के लिए Postiz का उपयोग कर सकता हूँ, बजाय इसके कि मुझे हर एक कंटेंट को मैन्युअल रूप से अपलोड और शेड्यूल करना पड़े।
यह एक छोटे सुधार की तरह लग सकता है, लेकिन जब आप लगातार प्रकाशन कर रहे होते हैं, तो ये छोटे दोहराए जाने वाले कार्य बहुत जल्दी जुड़ जाते हैं।
और अंततः मैं यही खत्म करने की कोशिश कर रहा हूँ।
मैं नहीं चाहता कि AI प्रक्रिया के रचनात्मक हिस्से को बदल दे। मैं चाहता हूँ कि यह जितना संभव हो उतना उबाऊ, दोहराए जाने वाले काम को हटा दे।
एक बार जब सिस्टम ठीक से सेट हो जाता है, तो मैं सप्ताह का कंटेंट बनाने में कुछ घंटे बिता सकता हूँ और फिर वितरण पक्ष को पहले से व्यवस्थित छोड़ सकता हूँ।
यह मुझे और अधिक AI इमेज जेनरेट करने से कहीं अधिक मूल्यवान चीज़ देता है:
एक दोहराने योग्य कंटेंट सिस्टम जिसे मैं हर सप्ताह चला सकता हूँ।
यदि आप पहले से ही AI UGC बना रहे हैं लेकिन फिर भी हर पोस्ट को मैन्युअल रूप से अपलोड और शेड्यूल कर रहे हैं, तो यह शायद उन पहली चीज़ों में से एक है जिसे मैं ऑटोमेट करूँगा।
कंटेंट क्रिएशन समस्या का केवल आधा हिस्सा है।
आपको एक ऐसी प्रणाली की भी आवश्यकता है जो उस कंटेंट को लगातार लोगों के सामने लाना आसान बनाए।
और यह ठीक वहीं है जहाँ आपके ChatGPT एजेंट को Postiz से जोड़ना उपयोगी हो जाता है।
8. जो काम करता है उस पर दोगुना ध्यान दें
जब कोई फॉर्मेट काम करना शुरू करता है, तो मैं तुरंत किसी पूरी तरह से अलग चीज़ पर नहीं जाता।
मैं विजेता संरचना के आसपास विविधताएँ बनाता हूँ।
एक ही हुक, एक ही कहानी। एक ही कैरेक्टर, अलग-अलग विवरण। एक ही संरचना, अलग-अलग कोण। एक ही भावना, अलग-अलग संदर्भ।
यही "किस्मत" पर भरोसा किए बिना बार-बार वायरल होने की कुंजी है।
यह भी उन मुख्य कारणों में से एक है जिसकी वजह से मैं बार-बार लाखों व्यूज जेनरेट करने में सक्षम हूँ। मैं लगातार शुरू से सब कुछ फिर से आविष्कार करने की कोशिश नहीं कर रहा हूँ। जब मुझे कुछ ऐसा मिलता है जो काम करता है, तो मैं उसे आगे बढ़ाता रहता हूँ और उसकी विभिन्न विविधताओं का परीक्षण करता हूँ।
सबसे बड़ा डर जो लोगों को आमतौर पर होता है, वह यह है कि उनका कंटेंट दोहराऊ या "पर्याप्त रचनात्मक नहीं" हो सकता है।
लेकिन अगर आप कुछ समय से यह कर रहे हैं और वास्तव में समझते हैं कि यह कैसे काम करता है, तो आप जानते हैं कि यह ठीक वही है जो आपको करना चाहिए।
मेरे लिए, कोई भी फॉर्मेट जो 10–15k से अधिक व्यूज प्राप्त करता है, छोटी विविधताओं के साथ दोहराने लायक है।
अगर कोई फॉर्मेट 3k व्यूज से नीचे रहता है, तो मैं इसे तुरंत खत्म कर देता हूँ और इसे फिर से नहीं आज़माता हूँ।
यहाँ मैं लगभग समान इमेज के दो उदाहरण छोड़ रहा हूँ जो दोनों अलग-अलग स्लाइडशो से वायरल हुए, ताकि आप देख सकें कि यह बार-बार काम करता है।
विजेता टेम्पलेट बन जाते हैं। हारने वाले डेटा बन जाते हैं।
**
9. पूरी प्रणाली / एक वायरल फॉर्मेट से एक कंटेंट मशीन तक
इस पूरी प्रक्रिया से सबसे बड़ी सीख यह है कि मैं एक ही वायरल वीडियो पर निर्भर नहीं हूँ।
मैं एक प्रणाली पर निर्भर हूँ।
मैं उन फॉर्मेट को ढूँढता हूँ जो पहले से काम कर रहे हैं, उन्हें तोड़ता हूँ, उन्हें अपने ऐप के अनुसार ढालता हूँ, पैमाने पर कंटेंट का उत्पादन करने के लिए AI का उपयोग करता हूँ, सब कुछ एक साथ बैच करता हूँ, और फिर अपने एजेंट और Postiz को संगठन और वितरण संभालने देता हूँ।
फिर मैं परिणामों को देखता हूँ और अगला बैच बनाने के लिए जो सीखता हूँ उसका उपयोग करता हूँ।
और प्रक्रिया फिर से शुरू हो जाती है।
यही मुझे हर वायरल पोस्ट को एक बार की चीज़ मानने के बजाय बार-बार लाखों व्यूज जेनरेट करने की अनुमति देता है।
आपको हर दिन कंटेंट का पुन: आविष्कार करने की आवश्यकता नहीं है। आपको यह खोजने की आवश्यकता है कि क्या काम करता है, समझें कि यह क्यों काम करता है, और एक ऐसी प्रणाली बनाएँ जो आपको इसे लगातार पुन: पेश करने की अनुमति दे।
एक बार जब आपके पास वह प्रणाली होती है, तो आप जितने कंटेंट का परीक्षण कर सकते हैं, वह वास्तविक लाभ बन जाता है।
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यदि आप पहले से ही बहुत सारा कंटेंट बना रहे हैं, तो अगली बाधा हमेशा कंटेंट क्रिएशन नहीं होती। यह आपके द्वारा उत्पादित हर चीज़ को प्रबंधित और वितरित करना होता है।
एक बार जब मेरे पास एक पूरा बैच तैयार हो जाता है, तो मैं इसे अपने AI वर्कफ़्लो से जोड़ सकता हूँ और एजेंट को मेरे लिए सब कुछ व्यवस्थित करने दे सकता हूँ, यह तय करने से कि पूरे सप्ताह कंटेंट को कैसे वितरित किया जाए, प्रकाशन के लिए पोस्ट तैयार करने तक। इसका मतलब है कि मुझे हर एक पोस्ट को मैन्युअल रूप से मैनेज नहीं करना है या सब कुछ एक-एक करके अपलोड और शेड्यूल करने में समय नहीं बिताना है। मैं बैचों में कंटेंट बना सकता हूँ, अपने AI को संगठन संभालने दे सकता हूँ, और फिर सब कुछ शेड्यूल करने के लिए Postiz का उपयोग कर सकता हूँ।
