Automate, augment, protect या decline?

• ऑटोमेट: AI इसे शुरू से आख़िर तक करता है, कोई इंसान बीच-बीच में देखता है
• ऑगमेंट: AI ड्राफ़्ट बनाता है, बाहर जाने से पहले कोई इंसान मंज़ूर करता है
• प्रोटेक्ट: इसे इंसान करता है, AI इनपुट में मदद करता है
• डिक्लाइन: ऑटोमेट नहीं करना, भले ही हो सकता हो

• पाँच प्लेटफ़ॉर्म से हफ़्ते का performance डेटा खींचकर एक रिपोर्ट में लाना
• Budget pacing tracker अपडेट करना
• Channel summaries के पहले ड्राफ़्ट
• Persona research
• Brand guide
• Ad copy
• Campaign setup
• लॉन्च का go या no-go
• क्लाइंट का monthly review
• Crisis communications
• सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील market entry

इसे कौन जाँचेगा? कोर्स: validation के लिए platform की गहराई चाहिए, seniority नहीं।

• Megan, अकाउंट लीड: क्लाइंट से रिश्ता
• Marcus, paid media: रोज़ प्लेटफ़ॉर्म में
• Emily, research
• Jake, planning
• Lauren, analytics: रोज़ प्लेटफ़ॉर्म में
• Ryan, measurement: रोज़ प्लेटफ़ॉर्म में

AI के नंबर क्लाइंट तक पहुँचते हैं, जब तक रोज़ प्लेटफ़ॉर्म में काम करने वाला कोई (Marcus, Lauren या Ryan) उन्हें पहले न पढ़े। एक रिपोर्ट क्लाइंट तक ऐसे नंबरों के साथ पहुँचती है जिन्हें प्लेटफ़ॉर्म में काम करने वाले किसी ने जाँचा नहीं। जो चूक जाता है उसका कोर्स का अपना उदाहरण: एक AI ने UK supplement का cost per click $0.02 पूरे भरोसे से बताया, और वह ग़लत था (कोर्स का उदाहरण, GreenLeaf का डेटा नहीं)।

AI से कॉन्फ़िगर कैंपेन को ऐसा कोई चाहिए जो targeting verify कर सके और tracking जाँच सके। एक कैंपेन ऐसी targeting और tracking के साथ लाइव हो जाता है जिसे प्लेटफ़ॉर्म में किसी ने verify नहीं किया। कोर्स: AI से कॉन्फ़िगर हर कैंपेन को ऐसा कोई चाहिए जो platform के edge cases पकड़ सके।

Platform specialist की हर जाँच उसका वह समय है जो इस हफ़्ते कहीं और नहीं लग सकता। जो प्लेटफ़ॉर्म में रहता है, वह AI के नंबर बाहर जाने से पहले पढ़ता है: वही इंसान जो बता सकता है कि कोई नंबर सही हो ही नहीं सकता। कोर्स: यह validation की परत अक्सर तुम्हारे सबसे technical लोग होते हैं, सबसे senior नहीं।

कोर्स इसे ऐसा काम बताता है जो AI को संभालना चाहिए: इसे इंसान के पास रखने से वापस मिल सकने वाला समय बेकार जाता है। तुम्हारे लोग हफ़्ता उस काम में बिताते हैं जिसे कोर्स AI का काम कहता है: प्लेटफ़ॉर्म का डेटा खींचना, pacing tracker अपडेट करना, channel summaries का ड्राफ़्ट बनाना। कोर्स का सुझाव है कि ज़्यादातर टीमों के घंटों का 15–25% इसी हिस्से में निकलता है, वह समय जो क्लाइंट को जा सकता था।

कोर्स: AI जाँचता है; इंसान तय करते हैं। लॉन्च का दिन है, और go या no-go AI लेता है। कोर्स इसे बाँटता है: AI tracking, budgets, creative और geography जाँचता है; इंसान फ़ैसला करता है।

अगर यह सार्वजनिक रूप से बिगड़ा, तो AI का लिखा जवाब साख के लिए जोखिम है। GreenLeaf ग़लत वजहों से ख़बरों में है, और पहला जवाब AI ने लिखा है। कोर्स crisis communications को Decline में रखता है: AI से बने जवाब साख के लिए जोखिम हैं।

AI सांस्कृतिक रूप से ऐसे ग़लत हो सकता है जो कोई model नहीं पकड़ता। UK लॉन्च का सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील काम AI से होकर जाता है। कोर्स का अपना सबक: AI के अनुवाद सांस्कृतिक रूप से ऐसे ग़लत थे जो कोई model पकड़ नहीं सका।

Monthly review वह जगह है जहाँ कोई इंसान सीखता है कि क्लाइंट को क्या अच्छा दिखाता है। क्लाइंट का monthly review AI के लिखे deck के रूप में पहुँचता है। कोर्स क्लाइंट रिश्ते की बातचीत को Decline में रखता है: इंसानी जुड़ाव ही मूल्य है।

इसे इंसानी रखने का मतलब है कि क्लाइंट को जानने वाला कोई इंसान इसे हर महीने संभालता है। क्लाइंट का monthly review उस इंसान के साथ बातचीत बना रहता है जो जानता है कि क्लाइंट को क्या अच्छा दिखाता है।

कोर्स की राय

• पाँच प्लेटफ़ॉर्म से हफ़्ते का performance डेटा खींचकर एक रिपोर्ट में लाना: ऑटोमेट, Lauren ने जाँचा. GreenLeaf के लिए कोर्स के तीन पहले automation उम्मीदवारों में से एक।
• Budget pacing tracker अपडेट करना: ऑटोमेट, Ryan ने जाँचा. GreenLeaf के लिए कोर्स के तीन पहले automation उम्मीदवारों में से एक।
• Channel summaries के पहले ड्राफ़्ट: ऑगमेंट, Lauren ने जाँचा. कोर्स पहले ड्राफ़्ट वाली summaries को ऐसा काम बताता है जो AI को संभालना चाहिए; ड्राफ़्ट होने के नाते, बाहर जाने से पहले कोई इंसान उन्हें मंज़ूर करता है।
• Persona research: ऑगमेंट, Emily ने जाँचा. कोर्स में AI behavioural personas बनाता है; कौन-सी audience मायने रखती है, यह फ़ैसला इंसान के पास रहता है।
• Brand guide: प्रोटेक्ट. कोर्स: AI creative की गुणवत्ता सीधे उस brand guide के अनुपात में होती है जो तुम उसे खिलाते हो।
• Ad copy: ऑगमेंट, Marcus ने जाँचा. AI brand guide से creative का ड्राफ़्ट बनाता है; चलने से पहले कोई इंसान उसे मंज़ूर करता है।
• Campaign setup: ऑटोमेट, Marcus ने जाँचा. कोर्स कहता है कि setup को premium मेहनत की तरह बेचना बंद करो, और फिर भी किसी से targeting और tracking की जाँच करवाओ।
• लॉन्च का go या no-go: प्रोटेक्ट. कोर्स: AI जाँचता है; इंसान तय करते हैं।
• क्लाइंट का monthly review: डिक्लाइन. कोर्स क्लाइंट रिश्ते की बातचीत को Decline में रखता है, जहाँ इंसानी जुड़ाव ही मूल्य है; यह अनुभव monthly review को उन्हीं में गिनता है।
• Crisis communications: डिक्लाइन. कोर्स crisis communications को Decline में रखता है: AI से बने जवाब साख के लिए जोखिम हैं।
• सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील market entry: डिक्लाइन. कोर्स सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील market entry को Decline में रखता है: AI सांस्कृतिक रूप से ऐसे ग़लत हो सकता है जो कोई model पकड़ नहीं पाता।