کافی AI مواد نہیں تھا۔ ابھی کے لیے یہ ہے۔

یہ ایک عام خیال ہے کہ AI سے تیار کردہ بلاگ پوسٹس فطری طور پر کم معیار کی ہوتی ہیں اور انسانی تخلیق کردہ بلاگ پوسٹس سے کمتر ہوتی ہیں۔

ہمارا ماننا ہے کہ AI سے تیار کردہ مواد کو سکیل کرنے والی کمپنیاں تجارت کے ساتھ ایسا کرتی ہیں: معیار کی قیمت پر رفتار اور پیمانے کا انتخاب کرنا۔ اگرچہ ہم اس بات سے اتفاق کرتے ہیں کہ AI انسانوں سے تیز ہے اور پہلے مسودے کے ذریعے حاصل ہوتا ہے، ہم تسلیم کرتے ہیں کہ AI کا استعمال کرکے ہم اب بھی کسی اہم چیز کی قربانی دے رہے ہیں۔

اب مجھے لگتا ہے کہ یہ عقیدہ پرانا ہے۔ مجھے یقین ہے کہ ہم ایک ایسے مقام پر پہنچ چکے ہیں جہاں تخلیقی AI ایسے مواد کو تیار کر سکتا ہے جو پچھلے کچھ سالوں میں میرے جیسے مواد مارکیٹرز کے ذریعہ تیار کردہ انسانی تحریری مواد کی وسیع مقدار سے الگ نہیں ہے۔

AI زیادہ مکمل، برانڈ اور صوتی رہنما خطوط کے مطابق، تاثرات کا جواب دینے میں زیادہ لچکدار، اور تیز تر اور زیادہ موثر ہو گیا ہے۔ مواد کی تخلیق میں AI کا استعمال کرنے میں اب موروثی تجارت نہیں ہے۔

اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ تمام AI مواد بنیادی طور پر اچھا ہے۔ یہ صرف اتنا ہے کہ AI مواد کی تخلیق کو صحیح طریقے سے ہونے سے روکنے والی رکاوٹوں کو توڑ دیا گیا ہے۔ ایل ایل ایم کے ذریعے عالمی معیار کی تحریر تک رسائی ناہموار رہتی ہے، لیکن یہ زیادہ دیر تک برقرار رہنے کا امکان نہیں ہے۔ عملی طور پر "کامل” AI مواد ہم سب کے لیے جلد آرہا ہے، اور اس کو تسلیم کرنا ہمارے مفاد میں ہے۔

یہاں کیوں ہے:

بہت سے لوگوں کا خیال ہے کہ انسانی تحریر میں ایک منفرد خوبی ہے جس تک AI کبھی نہیں پہنچ سکتا، ایک تخلیقی چنگاری جو ہمیشہ کے لیے اپنے سلیکون ہم منصبوں کی پہنچ سے دور رہے گی۔

میں یہ دعوی نہیں کروں گا کہ AI کبھی بھی شیکسپیئر کی گہرائی تک پہنچ جائے گا، لیکن میں بحث کروں گا کہ "اچھی تحریر” زیادہ تر لوگوں کے خیال سے زیادہ آسان اور میکانی ہے۔ "اچھی تحریر” کے بہت سے اجزاء ایسی چیزیں ہیں جو ایک LLM بہت اچھی طرح سے کر سکتا ہے۔

میں نے اپنا پورا کیرئیر لکھنے کے عمل پر غور کرتے ہوئے اور یہ پوچھ کر کہ کچھ چیزیں کام کیوں کرتی ہیں اور دیگر کیوں نہیں کرتیں، ایک بہتر مصنف بننے کی کوشش میں گزارا ہے۔ میں اس شعبے کا ماہر نہیں ہوں، لیکن میں نے تحریر کے میکانکس اور تحریری اصولوں کا ایک موثر عالمی نظریہ تیار کیا ہے جس پر میں مسلسل عمل کرتا ہوں۔

مثال کے طور پر، یہاں میری ایڈیٹنگ چیک لسٹ سے کچھ بے ترتیب اقتباسات ہیں:

• کیا ہم نے اس خیال پر سب سے واضح اعتراضات کو دور کیا ہے؟
• کیا آپ نے ایسے الفاظ استعمال کیے جو ممکنہ حد تک باطنی تھے؟ ("نیا پن” کے بجائے "نیا”، "عالمی” کے بجائے "عالمی پیمانے” وغیرہ)
• کیا آپ نے لفظ ویزل کو ٹھوس مثال سے بدل دیا؟ ("کاروباری کارکردگی”، "ماہرین کے عقائد”، "ڈیٹا تجزیہ”، "فیصلہ سازی”، وغیرہ)
• کیا آپ مشکل چیزوں کو آسان بنانے سے گریز کرتے ہیں؟
• کیا آپ سب سے اہم معلومات کے ساتھ شروع کرتے ہیں؟ (تعارف، پیراگراف کا آغاز)
• وغیرہ

یہ اصول ہیں کہ میں کیسے لکھتا ہوں، میں اپنی تحریر کو کیسے ایڈٹ کرتا ہوں، اور میں لکھنا کیسے سکھاتا ہوں۔ وہ بہت آسان ہیں، لیکن ہم آہنگی کے ساتھ، وہ باقاعدگی سے اچھے نتائج پیدا کرتے ہیں. حد سے زیادہتحریر۔

حقیقت میں، یہ اصول اتنے آسان ہیں کہ ایک LLM انہیں بالکل ٹھیک کر سکتا ہے، اور عام طور پر مجھ سے بہتر ہے۔ میں ان اصولوں کو غیر مساوی طور پر لاگو کرتا ہوں، اکثر تھکاوٹ، بوریت اور سستی کی وجہ سے۔ تاہم، ایل ایل ایم کے لیے، ان اصولوں کو ایک بار مقرر کیا جا سکتا ہے اور غیر معینہ مدت تک ان پر عمل کیا جا سکتا ہے۔ یہ یکساں طور پر سینکڑوں یا ہزاروں تک پیمانہ کر سکتا ہے۔ لاکھوں سسٹم پرامپٹ اور سکل فائل میں کوڈ شدہ آؤٹ پٹ (اگلے حصے میں اس پر مزید)

اگر آپ قبول کرتے ہیں کہ اچھی تحریر کے لیے بنیادی نسخہ موجود ہے (اور مجھے یقین ہے کہ ایسا ہوتا ہے)، تو ایل ایل ایم اس پر بہت اچھی طرح عمل کر سکتا ہے۔ ان میں سے بہت سے ہیورسٹکس کو قابل اعتماد طریقے سے جوڑ کر، آپ ایک اعلیٰ AI تصنیف کا عمل بنا سکتے ہیں۔

اور آخر کار ہمارے پاس اسے ممکن بنانے کے لیے ٹیکنالوجی موجود ہے۔

بہت سے لوگوں کے لیے، AI کے بارے میں ان کا عالمی نظریہ اب بھی چیٹ کے تجربے پر مبنی ہے۔ تاہم، LLMs، اور زیادہ اہم بات یہ ہے کہ ان کے آس پاس کا بنیادی ڈھانچہ، حالیہ مہینوں میں نمایاں طور پر تیار ہوا ہے۔

شروع سے ہی، بڑے پیمانے پر زبان کے ماڈلز نے چھوٹے علاقوں میں مافوق الفطرت کمال کی چنگاریاں دکھائی ہیں۔ لیکن ایک غیر معمولی بچے کی طرح اپنے اعمال کو سمجھے بغیر اپنے والدین کی نقل کرتا ہے، اس چنگاری کو لکھنے کی صلاحیت کی حقیقی چنگاری میں تبدیل ہونے کا تصور کرنا مشکل تھا۔

چند مربوط جملے درست، مددگار، جامع اور آن برانڈ تحریر کے ہزاروں الفاظ قابل اعتماد طریقے سے تیار کرنے سے دس لاکھ میل دور معلوم ہوتے ہیں۔ موضوع کے خلاء کی شناخت اور پُر کریں، غالب تلاش کے ارادے کو سمجھیں، اپنے آپ کو مسابقتی مضامین سے الگ کریں، اور مزید بہت کچھ۔

جب میں نے اپنے پچھلے AI تصنیف کے عمل کے بارے میں لکھا تھا (ترمیم کے اصولوں پر مبنی اپنی مرضی کے مطابق GPT کا استعمال کرتے ہوئے)، میں نے آؤٹ پٹ میں بہت سی چمکتی ہوئی چنگاریاں دیکھی تھیں، لیکن حتمی مصنوع پھر بھی لکھنے کے لیے انسانی مداخلت پر انحصار کرتا تھا۔

یہ AI مواد کی پائپ لائن کا ابتدائی ورژن ہے جسے ChatGPT پروجیکٹ اور اپنی مرضی کے GPT کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا ہے۔

لیکن اب ایسا نہیں رہا۔ صرف سات ماہ میں اس عمل کی حدود ختم ہو گئیں۔ فی الحال میری $20/m Claude سبسکرپشن مجھے ان خصوصیات تک رسائی فراہم کرتی ہے جو لگ بھگ سائنس فکشن جیسی لگتی ہیں۔ میں کر سکتا ہوں:

• متعدد LLM عملوں کو ایک مسلسل ورک فلو (کلاڈ کوڈ، اوپن اے آئی کوڈیکس، اور دیگر ایجنٹ ماڈلز) سے جوڑیں۔
• یہ سٹاکسٹک "ڈوببلز” کو روکنے کے لیے گارڈریلز مہیا کرتا ہے جو کہ LLMs عام طور پر کسی عمل (ہنر) کی پیروی کرنے کی کوشش کرتے وقت دیکھتے ہیں اور انہیں بار بار بینچ مارک کارکردگی اور خود کو بہتر بنانے کی ترغیب دیتے ہیں۔
• دوسرے ٹولز (MCP) میں موجودہ ورک فلو میں AI کو ضم کریں۔
• ہمارے تحقیقی ادارے کا بنیادی مواد، بشمول موجودہ تحریری نمونے، آواز کا لہجہ، اور برانڈ کے رہنما خطوط (RAG، یاد، سیاق و سباق)۔

(اور یہ ان نمایاں بہتریوں کو نظر انداز کرتا ہے جو خود فلیگ شپ ماڈل نے حالیہ برسوں میں دکھائے ہیں۔)

یہ کچھ حسب ضرورت اسکل فائلیں ہیں جو ہم نے کلاڈ کوڈ کے لیے بنائی ہیں۔

پچھلے سال میں تیار کردہ تمام وائب کوڈنگ انفراسٹرکچر نے عام طور پر LLMs کے استعمال پر ایک انقلابی اثر ڈالا ہے۔ LLM ابھی بھی "صرف” ایک نفیس خودکار تکمیل ہے اور مجھے یقین نہیں ہے کہ اس نے AGI حاصل کر لیا ہے۔ لیکن اینتھروپک اور اوپن اے آئی جیسی کمپنیاں اس طرز عمل کو ان طریقوں سے فائدہ اٹھانے میں کامیاب ہوئی ہیں جو ان کے حصوں کے مجموعے سے کہیں زیادہ مفید معلوم ہوتے ہیں۔

اور بات یہ ہے کہ ان کے سامنے کام – مواد کی مارکیٹنگ – خاص طور پر پیچیدہ نہیں ہے۔

زیادہ تر مواد مارکیٹرز اپنا زیادہ تر وقت معلوماتی، مطلوبہ الفاظ سے ٹارگٹڈ مواد بنانے میں صرف کرتے ہیں: مفید "کیسے کریں” مضامین یا موازنہ کی فہرستیں۔ یہ ایک وقتی تجربہ شدہ مواد کی مارکیٹنگ آرکیٹائپ ہے اور عام طور پر تخلیق کرنا بہت آسان ہے۔

پہلے کی طرح، ہم سمجھتے ہیں کہ قابل تلاش مواد کا ایک بنیادی راز ہے۔ یہاں کچھ بنیادی اصول ہیں جن کی ہم اپنے تلاش کے مواد میں پیروی کرنے کی کوشش کرتے ہیں:

• بنیادی تلاش کے ارادے کو حل کریں۔
• موجودہ تلاش کے نتائج کے اتفاق کی بنیاد پر تعمیر کریں۔
• اپنے مضمون اور اپنے حریفوں کے درمیان کسی بھی واضح موضوع کے فرق کو پُر کریں۔
• نئی اور اختراعی معلومات شامل کریں جو موجودہ نتائج سے بالاتر ہو۔
• متعلقہ موجودہ مواد دیکھیں جو آپ پہلے ہی اس موضوع پر بنا چکے ہیں۔
• متعلقہ بیرونی مواد دیکھیں جو قارئین کو ان کی تلاش جاری رکھنے میں مدد دے سکتا ہے۔
• ایسے موضوعات کو ترجیح دیں جو قدرتی طور پر آپ کے پروڈکٹ کا حوالہ دے سکیں۔
• یقینی بنائیں کہ آپ کے مضمون کا ڈھانچہ باہمی طور پر خصوصی اور اجتماعی طور پر شامل ہے۔
• یقینی بنائیں کہ آپ کے مضمون کا ڈھانچہ اصل میں عنوان کے وعدے پر پورا اترتا ہے۔
• اپنے عنوان اور تعارف کے ساتھ قارئین کی دلچسپی حاصل کریں۔
• اپنے کلیدی الفاظ اور اسی طرح کے مطلوبہ الفاظ کو قدرتی طور پر اپنے مضمون کے اہم حصوں میں شامل کریں۔
• وغیرہ

یہ اسی طرح کا ایک سادہ تصور ہے جو موثر تلاش کے قابل مواد کی طرف لے جاتا ہے۔ اگر لوگ اس عمل کی پیروی کر سکتے ہیں، تو تلاش کا مواد عام طور پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ ایل ایل ایم کا بھی یہی حال ہے۔ اگر Opus 4.6 یا GPT 5.4 اس عمل کی پیروی کر سکتے ہیں، تو ان کا آؤٹ پٹ بھی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا۔

یہاں تک کہ ان عملوں میں سے سب سے زیادہ مبہم یا تو ایل ایل ایم کو پیروی کرنے کے لیے واضح اقدامات فراہم کرتے ہیں (یا"میں اپنی سائٹ چلانے کے لیے WebFetch استعمال کرتا ہوں۔ یہ ahrefs.com/blog تلاش کرتا ہے اور پہلے تین مضامین واپس کرتا ہے…")، مطلوبہ آؤٹ پٹ کی مثالیں (جیسے آپ کے پسندیدہ مضمون کے تعارف میں حوالہ فائلیں)، یا قابل اعتماد ڈیٹا ذرائع تک رسائی (جیسے Ahrefs MCP)۔

مخصوص مطلوبہ الفاظ کے لیے موجودہ احرف کے مواد کو تلاش کرنے کے لیے اسکل فائل کا پیش نظارہ۔

جیسا کہ ہم امید کرتے ہیں کے طور پر مؤثر، تلاش کا مواد انتہائی رسمی ہے (لہذا اسکائی سکریپر طریقہ کی کامیابی)۔ زبردست پیچیدگی یا نیاپن کی ضرورت نہیں ہے، اور نہ ہی شاعرانہ زبان یا SERPs کے ساتھ عدم مطابقت کی کوئی ضرورت ہے۔

جدت طرازی اور تجربہ کی گنجائش موجود ہے، لیکن ایک سے بھی کم اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ اوورٹن ونڈو سے بہت دور ہٹنے کا نتیجہ عام طور پر بہتر کارکردگی کے بجائے خراب کارکردگی کا باعث بنتا ہے (میں یہ "ہوشیار” تلاش کے مواد کو بنانے کی کئی ناکام کوششوں کے بعد کہتا ہوں)۔

اگر کلاڈ 100,000 لائن کوڈبیس کو ریفیکٹر کرسکتا ہے، تو یہ سمجھنا مغرور لگتا ہے کہ ایک بڑی زبان کا ماڈل بہترین تلاش کے لیے موزوں مواد نہیں لکھ سکتا۔ AI شیکسپیئر نہیں لکھ سکتا، لیکن اس کی ضرورت نہیں ہے۔

حتمی خیالات

چاہے میں نے آپ کو قائل کیا ہو یا نہیں، اس تحریر کے مطابق، میں نے پہلے ہی اپنے کردار کا ایک اہم حصہ جنریٹو AI کو آؤٹ سورس کر دیا ہے۔ میں Claude Code، Ahrefs MCP، اور پرانے مضامین کو اپ ڈیٹ کرنے اور مفید، اعلیٰ معیار کا مواد تخلیق کرنے کے لیے ترتیب سے منسلک ~15 حسب ضرورت مہارتوں کا ایک سلسلہ استعمال کرتا ہوں۔

کلاڈ مواد کو اپ ڈیٹ کرنے کا عمل شروع کرتا ہے۔

یہ مضامین ایک جیسے لگتے ہیں۔ وہی انجام دیتے ہیں۔ اس میں میرے تجربات اور نقطہ نظر شامل ہیں۔ وہ اس سے بہتر ہیں جو میں لکھ سکتا ہوں۔ کیونکہ بصورت دیگر میرے پاس انہیں بنانے کا وقت نہیں ہوتا۔ کوئی سمجھوتہ نہیں ہے۔

ایک تجربہ کار مصنف جو تخلیقی AI سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھاتا ہے اور ایک عام آدمی جو ChatGPT سے "بلاگ پوسٹ لکھنے” کو کہتا ہے کے درمیان معیار میں اب بھی بہت بڑا فرق ہے۔

لیکن یہ فرق پہلے سے کہیں کم ہے۔ چونکہ AI پلیٹ فارمز ان تمام حیرت انگیز خصوصیات تک رسائی کو جمہوری بنانا جاری رکھے ہوئے ہیں، یہ ممکنہ طور پر طویل مدتی میں اس کی موت ہوگی۔ تمام بڑے LLM پلیٹ فارمز میں "کنٹینٹ انجینئر” سکل سیٹ ایک اور ورک فلو ہوگا۔ عملی طور پر "کامل” AI مواد جلد ہی ہم سب کے سامنے ہے۔

میں یہ دعویٰ کرنے میں آرام محسوس کرتا ہوں کیونکہ میرے کام کے بہت سے ایسے پہلو ہیں جو ابھی تک AI کو آؤٹ سورس نہیں کیے جا سکتے۔ یہاں تک کہ اگر میں یہ کر سکتا ہوں، تو اور بھی ہیں (جیسے اس مضمون) جو نہیں کر سکتے۔

آگے کا راستہ صرف اسی صورت میں مل سکتا ہے جب ہم اس بارے میں ایماندار ہوں کہ AI کہاں استعمال کیا جا سکتا ہے اور کیا جانا چاہیے۔ کچھ عرصہ پہلے تک، صرف AI مواد کافی نہیں تھا۔ اب یہ ہے. جتنی جلدی ہم اسے تسلیم کر لیں گے، اتنا ہی زیادہ وقت ہمیں مارکیٹنگ کے ان حصوں پر توجہ مرکوز کرنا پڑے گا جو انسانوں کو طویل اور خوشگوار مدت گزارنے میں مدد دے سکتے ہیں۔

(اور میں اسکائی سکریپر مواد لکھنا نہیں چھوڑتا۔)