AI تحریری ٹولز تحریری حصے کو تیز تر بناتے ہیں، لیکن لکھنا کسی بھی طرح مشکل حصہ نہیں ہے۔
مواد کی مارکیٹنگ کا سب سے مشکل حصہ معلومات ہے (خیالات، ثابت شدہ حقائق، حوالہ جات)۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں یہ اوزار کم پڑتے ہیں۔
میں نے کلاڈ کے ذریعے 40 مضامین بنانے کے بعد یہ سیکھا۔ میں نے پہلے لکھنے کے آلے کو استعمال کرنے کی کوشش کی، لیکن یہ واقعی اہم حصوں کو نہیں سنبھال سکا۔ اور "AI تصنیف کرنے والے ٹولز” سے میرا مطلب ہے کہ LLM کے اوپر بنے ہوئے پلیٹ فارمز (اس زمرے میں Jasper، Frase، Writesonic، وغیرہ)۔ اس کے بجائے میں نے جو استعمال کیا وہ میری اپنی فائلوں اور عمل کے ساتھ ایل ایل ایم تھا۔
اس پوسٹ میں، میں ان پانچ مسائل کا اشتراک کرتا ہوں جن کا مجھے سامنا ہوا اور میں فی الحال ان سے کیسے نمٹتا ہوں۔
میں ان مخصوص ٹولز کا نام نہیں لوں گا جن کا میں نے تجربہ کیا ہے۔ یہ کوئی بری پروڈکٹ نہیں ہے۔ یہ ایک اچھا آپشن ہے اگر آپ کے پاس مضبوط تحریر یا SEO کی مہارت نہیں ہے یا آپ کے پاس مزید کام کرنے کے لیے وقت نہیں ہے۔ وہ مواد بغیر مواد سے بہتر ہے۔ لیکن اگر آپ کے پاس مہارت ہے اور آپ معیار کو بڑھانا چاہتے ہیں تو یہ چھت ہے، فرش نہیں۔
زیادہ تر AI تصنیف کرنے والے ٹولز گوگل کی درجہ بندی کے خلاف کراس حوالہ دے کر جو مواد تیار کرتے ہیں اسے ‘حقیقت کی جانچ پڑتال’ کرتے ہیں۔ مسابقتی مارکیٹنگ کا صفحہ۔ یہ ایک پرانی بلاگ پوسٹ ہے۔ اس مضمون نے دوسرے مضمون سے ڈیٹا کاپی کیا ہے۔ حقیقت میں، وہ اتفاق رائے کے ذریعے اپنی غلطیوں کو دھو رہے ہیں۔ اگر تینوں جھوٹے ذرائع متفق ہیں تو AI اسے سچ سمجھتا ہے۔
اور یہ عالمی میٹا سپیم کا ایک تیز رفتار راستہ ہے۔
میرا مطلب یہ ہے کہ، تحریری ٹول کو اپنی تحقیق کو سنبھالنے دینے سے قیمت غلط ہو جاتی ہے، غلط خصوصیات ہوتی ہیں، اور ڈیٹا بیس کی تعداد کو لاکھوں تک کم کر دیتا ہے۔ زیادہ تر وقت یہ متعصب ذرائع سے تھا اور یہ جاننے کا کوئی طریقہ نہیں تھا کہ یہ برا ہے۔
میں نے جن ٹولز کا تجربہ کیا ان میں سے ایک جیمنی ڈیپ ریسرچ تھا، جسے میں نے آرٹیکل بیس کے طور پر استعمال کیا۔ لیکن جیمنی (اور دیگر تمام AI معاونین) وہی کام کرتے ہیں۔
آٹھ پروڈکٹس کا موازنہ کرنے کے لیے آٹھ الگ الگ فیکٹ چیک شدہ دستاویزات کی ضرورت ہوتی ہے، ہر پروڈکٹ کے لیے ایک، ساتھ ہی ایک اسٹائل گائیڈ، ایڈیٹوریل چیک لسٹ، اور ضروری عناصر کے ساتھ اشارے۔ 15 سے 20 فائلیں ہیں جن کا AI کو پورے عمل میں حوالہ دینے کی ضرورت ہے۔ کوئی تحریری ٹول جس کا میں نے تجربہ کیا ہے اسے سنبھال نہیں سکتا ہے۔
میرا حل: ہمیشہ اپنی حوالہ فائلیں لکھیں۔
ہر پروڈکٹ اور مدمقابل کے لیے ایک توثیق شدہ ڈیٹا فائل بنائیں جس کا آپ احاطہ کرتے ہیں۔ اپنے پروڈکٹ کے بارے میں علمی بنیاد کے ساتھ شروع کریں، بشمول قیمتوں کا تعین، خصوصیات، استعمال کے کیسز، اور تمام کلیدی نمبر، اس فارمیٹ میں جس سے دستاویز کرنا آسان ہو۔ میں نے اصل میں اس کے لیے ایک ٹول وائب کوڈ کیا۔
اگر آپ کو اپنے مواد میں حریفوں کو نمایاں کرنے کی ضرورت ہے، تو ان حصوں کے لیے دستاویزات تیار کریں جن کا آپ حوالہ دینا چاہتے ہیں (قیمتوں کا صفحہ، خصوصیت کی فہرست، حدود وغیرہ)۔ ہم نے مسابقتی لینڈنگ پیجز ڈاؤن لوڈ کیے، اسکرین شاٹس لیے، اور سرکاری ذرائع سے قیمتیں اور خصوصیات حاصل کرنے کے لیے ایک سکریپر کو وائب کوڈ کیا۔
جب تک آپ کی نالج فائل مکمل نہ ہوجائے اپنا AI مواد پروجیکٹ شروع نہ کریں۔ اگر کسی پروجیکٹ میں 4 ہفتے لگنے والے ہیں تو اس فائل پر 3 ہفتے گزاریں۔
تصنیف کا آلہ ایک اسمبلی لائن ہے۔ ان پٹس کو کنفیگر کریں، جنریٹ کو دبائیں اور آؤٹ پٹ اکٹھا کریں۔ لیکن لکھنا کھانا پکانے کے قریب ہے۔ آپ اسے ہر قدم پر چکھ سکتے ہیں، ان اجزاء کو شامل کر سکتے ہیں جن کا آپ نے منصوبہ نہیں بنایا تھا، یا اسے کسی اور چیز میں تبدیل کر سکتے ہیں۔
اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ کا تحریری ٹول آپ کے برانڈ کی آواز کو کس طرح سنبھالتا ہے۔ چاہے یہ ڈراپ ڈاؤن ہو، اسٹائل فائل ہو، یا ہدایات کا مجموعہ ہو، نتیجہ کو ہمیشہ ترمیم کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہماری آوازوں کو صحیح طریقے سے سننے میں ہمیں فی مضمون پانچ یا چھ راؤنڈ لگے۔ میں مسودے پڑھوں گا اور کہوں گا، "یہ ایک پریس ریلیز کی طرح لگتا ہے،” یا "اگر آپ نمبر پہلے ڈالیں گے، تو آپ سراگ دفن کر دیں گے۔” ایسا کرنے کے لیے ہمیں مکالمے کی ضرورت ہے۔
یہ بھی انٹرفیس کا مسئلہ ہے۔ AI سے تیار کردہ متن میں ترمیم کرنے کا مطلب ہے ہر سطح پر کام کرنا: ایک جملے کو دوبارہ لکھنا، پورے حصوں کو دوبارہ ترتیب دینا، اور پورے مضامین میں پیٹرن درست کرنا۔ چیٹ بوٹ نے سادہ انگریزی میں پوچھا کہ میں کیا چاہتا ہوں۔ تحریری ٹول نے ترمیم کے مقررہ اختیارات فراہم کیے جو اس حد کو سنبھال نہیں سکتے تھے۔
میرا حل: عمل کو دہرانے کے قابل اشارے یا مہارتوں میں توڑ دیں۔
اپنے ورک فلو کو دہرائے جانے والے کاموں میں تقسیم کریں اور ہر ایک کے لیے اشارے تیار کریں۔
- حقائق کی جانچ۔
- اندرونی مستقل مزاجی کی جانچ۔
- انداز اور ساخت کو نافذ کرنا۔
- مصنوعات کی پوزیشننگ کو لاگو کریں۔
آزمائش اور غلطی کا استعمال کریں جب تک کہ آپ کو ہر پیغام نہ ملے۔
اگر آپ بعد میں خودکار مواد کے ورک فلو کو استعمال کرنے کا فیصلہ کرتے ہیں، تو یہ اشارے Claude تکنیک بن سکتے ہیں۔
ٹپ: اہم ترین اقدامات کے لیے، پرامپٹ کو دو بار چلائیں یا دوسرے AI کے ذریعے وہی چیک چلائیں تاکہ پہلی AI چھوٹ گئی کسی بھی چیز کو پکڑ سکے۔
تصنیف کے ٹولز آپ کے مواد کو پیمانے پر خودکار کرنے کے طریقوں کے بارے میں سوچنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ کچھ تو ورک فلو کی خصوصیات بھی پیش کرتے ہیں۔ لیکن یہ حقیقت میں مایوس کن تھا۔ ان کی تعمیر مشکل ہے، ان میں انسانی شرکت کی بہت محدود صلاحیتیں ہیں، اور ضروریات کے زیادہ اہم ہونے کے ساتھ ہی پیداوار میں اضافہ ہوتا ہے۔
AI معاونین پہلے ہی اس مسئلے کو حل کر چکے ہیں، اور Claude Code اسے اگلے درجے پر لے جاتا ہے۔ بس "پروڈکٹ X کی قیمت کے لیے تمام مضامین تلاش کریں اور ریفرنس فائلوں کے خلاف چیک کریں” ٹائپ کریں اور آپ کا کام ہو گیا۔ اگر کچھ ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے، میں نے صرف یہ کہا.
یہ ایک ایسی خصوصیت ہے جو تصنیف کا کوئی ٹول فراہم نہیں کرتا، چاہے ایک بنیادی LLM دستیاب ہو۔
میرا حل: کلاڈ کوڈ کے ساتھ کام کرنے سے واقف ہوں۔
کلاڈ کوڈ اور اوپن اے آئی کوڈیکس میں، ایک کمانڈ پورے عمل کو شروع کرتی ہے۔ Tt SEO ڈیٹا لیتا ہے، اسے میری ریفرنس فائلوں سے کھینچتا ہے، ویب سے میری ضرورت کو کھینچتا ہے، اور مرحلہ وار مضمون لکھتا ہے۔ آپ اقدامات کی وضاحت کرتے ہیں اور پھر جب آپ دوسرے کام کرتے ہیں تو انہیں چلنے دیں۔
یہ وہ جگہ ہے جہاں تحقیقی ٹولز کھیل میں آتے ہیں۔ MCP انضمام جیسے Ahrefs آپ کو حقیقی دنیا کے ڈیٹا کو براہ راست ان ورک فلوز میں جوڑنے کی اجازت دیتا ہے۔ ہم ایک مکمل کلاڈ کوڈ پائپ لائن کے ساتھ تجربہ کر رہے ہیں جہاں SEO کی تحقیق خود بخود کی جاتی ہے۔ اگر آپ کا ٹول ابھی تک MCP کو سپورٹ نہیں کرتا ہے تو دستی طور پر ڈیٹا درآمد کریں۔ اسکرین شاٹس بھی کام کرتے ہیں، جب تک کہ آپ AI کے ساتھ کام کرنے کے لیے مخصوص ڈیٹا دیتے ہیں۔
چیٹ بوٹ سبسکرپشن کی لاگت $20 فی مہینہ ہے اور یہ جدید ترین ماڈل فراہم کرتا ہے جس میں کوئی مضمون یا الفاظ کی حد نہیں ہے۔ میں نے جن تحریری ٹولز کا تجربہ کیا ان کی لاگت $50 سے $200 ایک مہینہ، یہاں تک کہ $2,000 ماہانہ ہے، اور پرانے ماڈلز چلائے جو آپ کی کمائی کی رقم کو محدود کرتے ہیں۔ ایسا لگتا ہے کہ آپ کم کے لیے زیادہ ادائیگی کر رہے ہیں۔
یہاں ایک مثال ہے: تجربے کے لیے مضامین میں سے ایک لکھنے کے لیے، میں نے اپنے مطلوبہ الفاظ کے لیے سب سے زیادہ نقل کیے گئے مضامین کو کھینچنے کے لیے Ahrefs’ Brand Radar کا استعمال کیا، پھر Claude نے ان صفحات کا جائزہ لینے کے لیے ان کی ساخت نکالنے اور مواد کی تخلیق کے لیے اسے آؤٹ لائن ٹیمپلیٹ کے طور پر استعمال کیا۔ پھر میں نے ان سے کہا کہ وہ اپنے خیالات کو یکجا کریں۔ تحقیق، ساخت، اور سب کچھ ایک ہی گفتگو میں لکھنا، راستے کے ہر قدم کو کنٹرول کرنا۔
لیکن شاید میں غلط ہوں۔ ہوسکتا ہے کہ ایک مکمل خصوصیات والا تحریری ٹول آپ کے انداز کے مطابق ہو۔ یہ آپ پر منحصر ہے کہ کون سی چیز زیادہ مالی معنی رکھتی ہے۔ میں آپ کو یہ نہیں بتانا چاہتا کہ آپ کے پیسوں کا کیا کرنا ہے، لیکن میں جانتا ہوں کہ میں اپنی ضروریات کے لیے کبھی بھی AI تحریری ٹول پر واپس نہیں جاؤں گا۔
AI ٹولز ایکو سسٹم کے بارے میں کچھ خود کو شکست دینے والی چیز ہے۔ جب بھی کوئی LLM فراہم کنندہ ایک بہتر ماڈل جاری کرتا ہے، اس کے اوپر بنائے گئے بہت سے ٹولز موجود ہونے کی وجہ سے کچھ کھو دیتے ہیں۔
میرا حل: AI جو کچھ فراہم کرتا ہے اس میں مزید سرمایہ کاری کریں۔
اپنے وقت اور پیسے کو اس میں تبدیل کریں:
- گہرائی سے تحقیق کے اوزار۔ تصنیف کے ٹولز اس خصوصیت کے سطحی ورژن کو تقویت دیتے ہیں: بھرپور مطلوبہ الفاظ کا ڈیٹا، تلاش کے ارادے کا تجزیہ، مسابقتی خلا، اور AI-ترجیحی مواد کے فارمیٹس۔ سرشار پلیٹ فارمز میں برسوں کا بنیادی ڈھانچہ موجود ہے (ہمارے یہاں)۔
- آپ کا ترمیمی نظام۔ فوری لائبریریاں، فیکٹ چیکنگ ورک فلو، اسٹائل انفورسمنٹ، اور کلاڈ یا کوڈیکس ٹیکنالوجیز۔ یہ ایسی چیز ہے جو آپ کے فیصلے کو راستے کے ہر قدم پر نظر رکھتی ہے۔ وہی اصول جو حوالہ فائلوں کے لیے ہے: ان پٹ میں سرمایہ کاری کریں۔
جب آپ کا ماڈل تبدیل ہوتا ہے یا آپ کے مواد میں تبدیلیوں کی ضرورت ہوتی ہے تو یہ ترتیب موافقت کو آسان بناتی ہے۔ یہ اگلے حصے کے بعد کلک کرے گا۔
تصنیف کے ٹولز فرض کرتے ہیں کہ تمام مواد اسی طرح برتاؤ کرتا ہے۔ مطلوبہ الفاظ درج کریں اور مضامین حاصل کریں۔ لیکن ہمارے کام کی لائن میں، ہم دیکھتے ہیں کہ مواد کو دو ٹریکس میں تقسیم کیا جا رہا ہے، اور تصنیف کا ٹول دونوں میں سے کسی ایک کو بھی صحیح طریقے سے ہینڈل نہیں کر سکتا۔
پہلا تلاش کے قابل مواد ہے۔ مصنوعات کی دستاویزات، مدد کی دستاویزات، موازنہ کے صفحات وغیرہ۔ یہ اچانک اہم ہے کیونکہ اگر AI ماڈل آپ کی پوسٹ کردہ چیزوں میں جواب نہیں ڈھونڈ سکتا ہے، تو وہ جو کچھ بھی پائے گا اسے استعمال کرے گا۔ یا hallucinate. مصنوعات کی دستاویزات اب ہر AI گفتگو میں آپ کے برانڈ کی آواز بن جاتی ہیں۔
جب یہ کام کرتا ہے تو یہ کیسا لگتا ہے: ہم نے AI موڈ سے پوچھا، "آپ برانڈ ریڈار پر کتنے برانڈز کو ٹریک کر سکتے ہیں؟” اور AI موڈ ہمارے مضمون سے براہ راست نقل کیا گیا ہے۔
اور یہاں یہ ہے کہ جب خلا ہوتا ہے تو کیا ہوتا ہے: کسی سرکاری ذرائع کا حوالہ نہیں دیا گیا ہے۔ خوش قسمتی سے، میں نے AI موڈ کے بارے میں جو سوال پوچھا تھا اس کا ذکر ایک اور مضمون میں بھی کیا گیا تھا، جو کہ تقریباً ایک اتفاق تھا۔
میرے خیال میں دوسری چیز قابل اشتراک مواد ہے۔ حقیقی انسانی پہلا مواد۔ یہ ذاتی تجربے سے آتا ہے اور ایسی چیز ہے جسے کسی ٹیمپلیٹ سے نہیں بنایا جا سکتا۔ میرا AI غلط معلومات کا تجربہ ایک مثال ہے۔ اس نے بالکل بھی درجہ بندی نہیں کی، لیکن اس نے 24,000 وزٹس اور سماجی دلچسپی پیدا کی جتنا میں شمار کر سکتا ہوں۔
میرا حل: سہولت سے زیادہ لچک کا انتخاب کریں۔
دونوں مواد کے ٹریکس کو مختلف طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے، اور AI چیٹ بوٹس واحد ٹول ہیں جو دونوں کو سنبھالنے کے لیے کافی لچکدار ہیں۔ لہذا، آپ کو دستاویزات بنانے کے لیے ایک ایسے عمل کی ضرورت ہے جو آسانی سے AI کے ساتھ شیئر کی جا سکے۔
اپنے پروڈکٹ کی دستاویزات کا آڈٹ کریں اور قابل تلاش مواد کے لیے مواد کی مدد کریں۔ اگر کوئی AI ماڈل آپ کے پروڈکٹ کے بارے میں بنیادی سوالات کے جوابات دینے کے لیے آپ کے مواد کا استعمال نہیں کر سکتا، تو کوئی اور اس خلا کو پُر کر دے گا، یا تو غلطی سے یا جان بوجھ کر۔
آپ سوراخوں کو تلاش کرنے کے لیے سب سے مشہور AI معاونین کے ساتھ بات چیت کرکے یا احریفس برانڈ ریڈار جیسے ٹول میں ٹریکنگ ترتیب دے کر پیمانے پر ایسا کر سکتے ہیں۔
قابل اشتراک مواد کے لیے ایک آئیڈیا پائپ لائن بنائیں۔ سکریپ بکنگ شروع کریں۔ آئیڈیاز، حقائق، اقتباسات، سماجی پوسٹس، نیوز لیٹر کے اقتباسات، اور کوئی اور چیز محفوظ کریں جس تک AI بعد میں رسائی حاصل کر سکے۔
آپ تصور، ایورنوٹ، جو چاہیں استعمال کر سکتے ہیں۔ لیکن میرے ساتھی لوئیس کی طرح ایک کسٹم ٹول وائب کوڈنگ پر غور کریں۔ یہ آپ کو اپنی تحریر میں دعووں کے لیے متعلقہ معاونت فراہم کرنے یا "مثال تلاش کرنے والے” جیسی خصوصیات میں بیک کرنے کی اجازت دیتا ہے جو پرواز پر آپ کے مواد سے مواد کے خیالات پیدا کرتا ہے۔
ایک اور آئیڈیا: ایک AI ایجنٹ قائم کریں جو ویب پر مواد کے آئیڈیاز کے لیے شیڈول کی بنیاد پر اسکور کرے۔ میں نے ریلے کا استعمال کرتے ہوئے ایک تخلیق کیا، جو ہر سات دن میں LinkedIn اور Reddit بات چیت (منصفانہ استعمال) سے گزرتا ہے۔ اس نے مجھے سمجھدار رہنے اور پہلے سے کہیں زیادہ تیزی سے سامنے آنے والے تمام نئے مواد میں سرفہرست رہنے میں مدد کی ہے۔
اگر آپ اسے رکھنا چاہتے ہیں۔ لامتناہی اپنی جگہ میں نئے مواد سے فائدہ اٹھائیں اور ہمارا نیا ٹول فائر ہوز آزمائیں۔ کسی بھی موضوع کے لیے ریئل ٹائم میں ویب کو اسٹریم کریں جسے آپ ایڈوانس فلٹرنگ کے ساتھ بیان کرتے ہیں۔ بس قدرتی زبان میں بیان کریں کہ آپ کیا ڈھونڈ رہے ہیں اور آپ جانے کے لیے تیار ہیں۔ آپ API کے ذریعے AI ایجنٹس سے بھی جڑ سکتے ہیں۔
حتمی خیالات
اگر میں اس مضمون سے ایک چیز لیتا ہوں، تو وہ AI کو کھانا کھلانے میں سرمایہ کاری کرنا ہوگی۔ اپنی سچائی فائل کا ذریعہ بنائیں اور ایک لفظ لکھنے سے پہلے اپنے فیصلے کو لوپ میں رکھیں۔
ایک سال کے اندر، بہترین AI سے چلنے والا مواد تیار کرنے والے بہتر معلومات اور بہتر فیصلے کے ساتھ کام کریں گے۔ میرے خیال میں پہلے ہی کچھ ٹیمیں موجود ہیں۔ میرا خیال ہے کہ ہم سب روایتی معنوں میں مصنفین کے بجائے علم کے کیوریٹر بن جائیں گے۔
تعارف میں مذکور 40 مضامین کے تجربے کا مکمل تجزیہ ایک علیحدہ مضمون میں فراہم کیا گیا ہے۔
پڑھنے کے لیے شکریہ! اگر آپ کے کوئی سوالات یا تبصرے ہیں، تو براہ کرم ہمیں LinkedIn کے ذریعے بتائیں۔