12 ਮਈ 2025·8 ਮਿੰਟ
AI ਨਾਲ ਫਾ਼ਊਂਡਰ ਕਿਵੇਂ ਆਪਣੇ ਸਟਾਰਟਅਪ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੈਧ ਕਰਦੇ ਹਨ
AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਫਾ਼ਊਂਡਰ ਕਿਵੇਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੰਗ, ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਅਸਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਅਤੇ ਰਿਸਰਚ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਫਾ਼ਊਂਡਰ ਕਿਵੇਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੰਗ, ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਅਸਲ ਇੰਟਰਵਿਊ ਅਤੇ ਰਿਸਰਚ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਆਈਡੀਆ ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਟਾਰਟਅਪ ਜ਼ਰੂਰ "ਕਾਮਯਾਬ" ਹੋਵੇਗੀ। ਮਕਸਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲਾ ਫੈਸਲਾ ਬਿਨਾਂ ਦੇਰ ਦੇ ਲੈ ਸਕੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ 'ਚ, "ਵੈਧਤਾ" ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਲਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਕੀ ਦਰਦ ਇੰਨਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਇਸ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭਦੇ ਹਨ—ਜਾਂ ਇਹ ਮਮੂਲੀ ਤਕਲੀਫ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ?
ਫਾ਼ਊਂਡਰ ਅਕਸਰ ਵਿਆਪਕ ਦਰਸ਼ਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ("ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ", "ਕ੍ਰੀਏਟਰ", "HR ਟੀਮਾਂ"). ਵੈਧਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਰੋਲ, ਟ੍ਰਿਗਰเหตุ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਅਰਾਊਂਡ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਲੋਕ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਪਸੰਦ ਆਇਆ"। ਸਿਗਨਲ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸੇ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਪੈਸਾ, ਸਮਾਂ ਜਾਂ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਰਾਜ਼ੀ ਦਾ ਬਦਲਾ ਕਰਨੀ ਲੋੜ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਕੀਮਤ ਟੈਸਟ, ਪ੍ਰੀ-ਆਰਡਰ, ਪਾਇਲਟ, LOI, ਜਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਜਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ।
ਅਸਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵੈਧਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਰਾਹ ਵੀ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਧਿਆਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਸੁਨੇਹਾ ਕਲਿੱਕ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਵੰਡਨ ਵਾਲਾ ਕਿੱਥੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਸੋਚ-ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਚੰਗਾ ਹੈ: ਹਿਪੋਥੈਸੀਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ, ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਤੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਐਸੇਟਸ (ads, landing pages, emails) ਬਣਾਉਣਾ।
AI ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦਾ بدਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿ ਟਾਰਗੇਟ ਗਾਹਕ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਜਟ ਹੈ, ਜਾਂ ਰਵੱਈਆ ਬਦਲਣਗੇ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਟੈਸਟ chalā'uṇ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਦਾ ਸਹੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਇਹ ਸIkਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਸਕੋ—ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਸੰਕੇਤ (ਜਵਾਬ, ਕਲਿੱਕ, ਸਾਈਨਅਪ, ਭੁਗਤਾਨ, ਜਵਾਬ) ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਫਾ਼ਊਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਸਾਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ," ਪਰ ਰਵਾਇਤੀ ਰਿਸਰਚ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਲੁਕਿਆ ਮੁਕੱਦਮਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਵੈਧਤਾ ਲੂਪ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਲੰਮਾ ਕਰ ਦੇਂਦੇ ਹਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਦਾ ਓਹਲਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਓਵਰਹੈੱਡ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ-ਲੈਣ ਵਿਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੀ ਦੇਰੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਰਾਊਂਡ ਦੇ ਅੱਗੇ ਕਈ ਕਦਮ ਹਨ:
ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ 10–20 ਘੰਟੇ ਖਰਚ ਕਰ ਸੱਕਦੇ ਹੋ ਸਿਰਫ਼ 6–8 ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਕੇ ਤੇ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਿਸਰਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਹੀ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਬਢ਼ਦੀ ਹੈ:
ਕਈ ਟੀਮਾ ਨੋਟਸ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਣਯ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਰੁਕੇਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਕੀ ਗੱਲ ਨੂੰ "ਸਿਗਨਲ" ਮੰਨਣਾ, ਅਗਲੇ ਟੈਸਟ ਅਸਪਸਟ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਧੁੰਧਲੇ ਨਤੀਜੇ ਜਿਵੇਂ "ਸਾਨੂੰ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ"।
AI ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਜਾਂ ਫਾਰਮਲ ਰਿਸਰਚ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
AI ਨੂੰ ਇਕ ਬਿਜੀਵਰਕ ਵਾਜੋਂ ਸਨਕੋਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸੋਚੋ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਓਥੇ ਖਰਚ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਰਕ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
AI-ਪਹਿਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਲੂਪ ਹੈ ਜੋ ਧੁੰਦਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਦਿਖਾਏ ਕਿ AI "ਬਾਜ਼ਾਰ ਪੱਕਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ"। ਮਕਸਦ ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਹੀਂ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਹੈ।
ਹਰ ਵਾਰੀ ਏਹੀ ਚੱਕਰ ਵਰਤੋ:
Hypothesize: ਆਪਣੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਨੁਮਾਨ ਲਿਖੋ (ਕੌਣ, ਸਮੱਸਿਆ, ਕਿਉਂ ਹੁਣ, ਕਿਉਂ ਤੁਸੀਂ)।
Generate assets (with AI): ਡਰਾਫਟ ਮੈਸੇਜਿੰਗ, ਸਧਾਰਣ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਐਡ ਐਂਗਲ, outreach emails, ਅਤੇ ਛੋਟਾ interview script ਬਣਵਾਓ।
Run tests: ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਅਸਲੀ ਲੋਕਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ (ads, cold outreach, waitlist, content) ਰਾਹੀਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
Learn: ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ اعتراضات ਨੂੰ ਰਿਵਿਊ ਕਰੋ; ਪਛਾਣੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ।
Iterate: ਹਿਪੋਥੈਸੀਸ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਚੀਜ਼ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾ ਲਓ ਜੋ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇਂਦੇ ਹੋ। ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ:
ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਘੰਟਿਆਂ ਦਾ ਲੱਛਣ ਰੱਖੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਦਿਨਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਪਤਾਹਿਕ ਫੈਸਲੇ-ਬਿੰਦੂ (ਜਾਰਕਰਨਾ, ਮੁੜ-ਰਾਹ, ਜਾਂ ਰੋਕਣਾ)। ਜੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਘਟਾਓ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਲਿਖਤੀ ਲੌਗ ਰੱਖੋ (ਡੌਕ ਜਾਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ) ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਹੋਣ: Assumption, Evidence, Test run, Result, Decision, Next step, Date. ਹਰ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਬਦਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੀ ਬਣਾਇਆ।
ਅਕਸਰ ਸਟਾਰਟਅਪ ਵਿਚਾਰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਮੈਂ X ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ Y ਲਈ।” AI ਉਹ ਵੇਲੇ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
AI ਤੋਂ ਮੰਗੋ ਕਿ ਉਹ 2–4 ਠੋਸ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਵੇ (ਸਿਰਫ ਡੈਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਨਹੀਂ, ਸੰਦਰਭ). ਉਦਾਹਰਣ: “20 SMB ਕਲਾਇੰਟ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲਾ ਐਕਾਉਂਟੈਂਟ,” “50-ਨੌਕਰੀ ਵਾਲੀ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ops ਮੈਨੇਜਰ,” ਜਾਂ “ਆਪਣੀ ਫਾਇਨੈਂਸ ਖੁਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ founder.”
ਹਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ:
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ jobs-to-be-done ਬਿਆਨ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜਿਵੇਂ:
“When ___ happens, I want to ___ so I can ___.”
ਅਤੇ trigger events ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਨ ਕੋਈ ਖੋਜ/ਖਰੀਦ/ਸਵਿੱਚ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਨਵੀਂ ਨਿਯਮ, ਡੇਡਲਾਈਨ ਮਿਸ, ਟੀਮ ਵਧਣ, ਵੱਡਾ ਗਾਹਕ ਗੁਆਚਨਾ, ਟੂਲ ਕੀਮਤ ਵਧਣਾ). ਟ੍ਰਿਗਰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਮੁੱਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਲਈ ਟਾਪ 10 ਦੀ ਸੂਚੀ ਮੰਗੋ:
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦਰਦ ਇਨਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ?” “ਕੀ ਉਹ ਨਵੇਂ ਵੈਂਡਰ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ?” “ਕੀ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਹੈ?” ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਅਨੁਮਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕਰੋ—ਨਾ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ।
ਤੇਜ਼ competitive analysis ਦਾ ਮਤਲਬ ਪਰਫੈਕਟ spreadsheet ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ—ਮਤਲਬ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਤੁਹਾਡੇ ਬਜਾਏ ਕੀ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਸੂਚੀ ਮੰਗੋ, ਫਿਰ ਹਥੋਂ ਇਸਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰੋ। ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ:
ਇਕ ਕਾਰਗਰ ਪ੍ਰੰਪਟ:
List 15 direct competitors and 15 substitutes for [idea] used by [target customer].
Include the “do nothing” alternative and 5 non-obvious substitutes.
Return as a table with: name, category, who it’s for, why people choose it.
(ਉਪਰੋਕਤ ਕੋਡ-ਫ਼ੈਨਸ ਅੰਦਰਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲੋ ਨਾ)
ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਘਰ-ਪੰਨੇ, ਕੀਮਤ ਪੇਜਾਂ, ਰਿਵਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਐਪ ਸਟੋਰ ਲਿਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸੰਖੇਪ ਕਰੇ। ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ:
ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ verbatim phrasing ਮੰਗੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ cliché ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਪਛਾਣ ਸਕੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਵਿਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆ ਸਕੋ।
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸੈਗਮੈਂਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਆਉਟਪੁਟਸ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਸਮਝੋ—ਫੈਕਟ ਨਹੀਂ।
ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਥੇ ਫਸ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਵਿਚਾਰ ਚੰਗਾ ਹੈ ਪਰ ਕਿਸ ਨਾਲ ਅਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ—AI ਇੱਥੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੰਨੇ candidate narratives ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ ਨਾ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖਿੱਚ-ਤਾਣ ਕਰੋ।
AI ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸੋ: ਕੌਣ ਲਈ, job-to-be-done, ਤੁਹਾਡਾ ਰੂੜ੍ਹਾ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਕੀਮਤ, ਸਮਾਂ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ)। 4–6 ਐਂਗਲ ਮੰਗੋ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲ ਡ੍ਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਪਹਿਲੇ ਪਰਯੋਗ ਲਈ ਇਕ ਐਂਗਲ ਚੁਣੋ—ਉਦੇਸ਼ "ਪੂਰਾ" ਨਹੀਂ, "ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਪਸ਼ਟ" ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਸੇ ਐਂਗਲ ਲਈ AI ਨੂੰ ਕਹੋ 5–10 headline + subheadline ਜੋੜੇ ਲਿਖਣ ਲਈ। ਸਮਰਥਕ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਰੱਖੋ (ਕੌਣ + ਨਤੀਜਾ + ਸਮਾਂ)। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ: ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਵੈਰੀਐਂਟ, ਦੋ ਐਡ ਵਰਜਨ, ਜਾਂ ਦੋ ਈਮੇਲ ਵਿਸ਼ੇਖ ਲਾਈਨਾਂ।
AI ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇਕ ਖਾਕਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ:
Avoid ਕਰੋ “Learn more” ਨੂੰ ਮੁੱਖ CTA ਵਜੋਂ। ਕਲਿੱਕ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਸਿਗਨਲ ਨਾਲ ਜੋੜੋ:
ਮੁਕਾਬਲਾ ਛੱਡ ਕੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਪੇਜ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਬੇਟ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕਰੋ—ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾਂ ਕਿ ਕਾਪੀ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਰੁਕਾਵਟ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਕਲਿੱਕਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, waitlist flow, ਅਤੇ ਹਲਕਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਟੂਲਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹ ਐਸੈਟਜ਼ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਰਣਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਵੈੱਬ ਐਪ (React), ਬੈਕਐਂਡ (Go + PostgreSQL), ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ (Flutter) ਜਨਰੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ snapshots ਅਤੇ rollback ਰਾਹੀਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ।
ਇਹ ਰਿਸਰਚ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ—ਪਰ ਟੈਸਟেবল ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਟਰੇਸ਼ਨਾਂ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਕ ਟੈਸਟ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ সোর্স ਕੋਡ export ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ।
ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਉਪਕਰਣ ਹੈ, ਆਖ਼ਰੀ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ। AI ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਵਿਕਲਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰਕੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ friction ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੀਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ 2–4 ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦਿੱਤਾ ਕੀਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਉਮੀਦਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ:
ਇੱਕ ਕੰਮ ਦਾ ਪ੍ਰੰਪਟ: “ਇਸ ਗਾਹਕ, job-to-be-done, ਅਤੇ buying context ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰੋ, ਹਰ tier ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।”
ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰ ਰੱਖੋ। AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦਿਓ (ਸਮਾਂ ਬਚਤ, ਗਲਤੀਆਂ ਰੋਕਣਾ, ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਰੇਵਨਿਊ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਮੰਗੋ:
“Estimate a reasonable monthly price range based on value: customer segment, current workaround cost, frequency of use, and risk level. Provide low/medium/high with justification.”
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਐਸੀ ਹਿਪੋਥੈਸੀਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਵਕੀਲ-ਜੈਸਾ ਵਕਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਟਰਵਿਊ/ਸਰਵੇ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਨੀਅਤ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਣ:
ਫਰਜ-ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਫਾਲੋਅੱਪ ਵੀ ਜਨਰੇਟ ਕਰਵਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ improvisation ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਇਕ ਤੇਜ਼ ਟੈਸਟ checkout ਬਟਨ ਜਾਂ “Request access” flow ਹੈ ਜੋ ਨੀਅਤ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੈਤਿਕ ਰੱਖੋ: ਇਸਨੂੰ waitlist, beta, ਜਾਂ "not yet available" ਵਜੋਂ ਸਾਫ਼ ਲੇਬਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵੇਰਵਾ ਨਾ ਲਵੋ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਕਾਪੀ ("Join the beta", "Get notified", "Talk to sales") ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (CTR, signup rate, qualified leads) ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਕਲ-ਕੀਆ ਇੰਟਰਵਿਊ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਥਨ ਨੂੰ ਪਰੇਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸਧਾਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਰਿਹਰਸਲ ਜਿਹੇ ਹਨ। AI ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ ਪਾਰਟਨਰ ਵਾਂਗ ਹੈ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਦੀ ਅਗਿਆਨਤਾ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤੀਯੋਗ ਸਿਗਨਲ ਮਿਲਣ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਸ ਖਰੀਦਦਾਰ ਕਿਸਮਾਂ ਵਾਂਗ ਵਰਤਾਉ ਅਤੇ اعتراضات ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਗਤ ਕਰਵਾਓ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਐਸਾ interview guide ਲਿਖਵਾਓ ਜੋ ਕਲਪਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚੇ (“Would you use…?”) ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਵਰਤਾਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋਵੇ:
ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਐਕ ਛੋਟਾ ਰੋਲ-ਪਲੇ ਚਲਾਓ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਕੈਪਟਿਕ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਾਂਗ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ। ਤੁਹਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਹੈ ਨਿਊਟ੍ਰਲ follow-ups ਦੀ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ ("ਫਿਰ ਕੀ ਹੋਇਆ?", "ਤੁਹਾਡੇ ਨੇ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ?") ਅਤੇ ਲੀਡਿੰਗ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਹਟਾਉਣੀ।
AI ਨੂੰ transcripts ਜਾਂ role-play ਨੋਟਸ ਦੇ ਕੇ ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਵਾਓ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਵਜੋਂ ਟੈਗ ਕਰੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ onları ਅਸਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਰਿਹਰਸਲ ਨੂੰ ਗਲਤ ਯਕੀਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ 2–3 ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਐਂਗਲ ਹੋਣ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਘੱਟ-ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਮਕਸਦ ਵਪਾਰ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ—ਮਕਸਦ ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ framing ਅਤੇ ਵਾਅਦਾ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਚੈਨਲ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਸੈਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖਕੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਦਰਸ਼ਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਹੈ।
ਹਰ ਟੈਸਟ ਲਈ ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਅਤੇ random spikes ਨਾਲ ਪਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਕਈ ਵਰਜਨ ਬਣਵਾਓ:
ਕਲਿੱਕ ਤੋਂ ਪੇਜ ਤਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਲਗਾਤਾਰ ਰਹੇ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਐਡ "onboarding time ਅੱਧਾ ਕਰੋ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਲੈਂਡਿੰਗ headline ਉਹੀ ਵਾਅਦਾ ਦੁਹਰਾਏ।
UTM ਲਿੰਕਸ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਵੈਰੀਐਂਟ ਵਰਤੋ। ਫਿਰ ਅੰਗਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਚੈਨਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ। ਜੇ ਇਕ ਪੋਜ਼ਿਸ਼ਨਿੰਗ ਐਂਗਲ ads ਅਤੇ email ਦੋਹਾਂ 'ਤੇ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਚਰਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ।
ਸਿਗਨਲ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਤਦ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕੋ। AI ਇਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵੇਧੀ ਗੰਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਛੋਟੇ ਜਵਾਬ, ਅਧ-ਪੂਰੇ ਫਾਰਮ, ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਨੀਅਤ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ।
ਸਰਵੇ ਰਿਪਲਾਈ, ਡੈਮੋ-ਰਿਕਵੇਸਟ ਨੋਟਸ, ਚੈਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ ਫਾਰਮ ਫੀਲਡਸ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਕੇ ਮੰਗੋ:
ਤੁਸੀਂ ਤਲਾਸ਼ ਰਹੇ ਹੋ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ—ਸ PERFECT ਸੱਚਾਈ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਇਕ ਥੀਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਨੂੰਦਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਗਨਲ ਮਾਨੋ।
Funnels (landing page → signup → activation → purchase) ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਰੁਚੀ ਕਿੱਥੇ friction ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟ ਨੋਟਸ AI ਨੂੰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ:
ਲਕਸ਼: “ਸਭ ਕੁਝ Optimize ਕਰੋ” ਨਹੀਂ—ਪਰ ਉਸ ਇਕ ਬੋਤਲਨੈਕ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਸਿੱਖਣੀ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਸਬੂਤ ਸਧਾਰਨ ਨਿਰਣਯ ਮੈਮੋ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ। ਆਮ ਅਗਲੇ ਕਦਮ:
ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਇੱਕ ਪੇਜ਼ ਬਣਵਾਓ: ਚਲਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਮੁੱਖ ਅੰਕ, ਟਾਪ ਥੀਮਾਂ/اعتراضات, ਲਏ ਗਏ ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਟੈਸਟ ਕੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਟੀਮ ਨੂੰ aligned ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “random walk” ਵੈਧਤਾ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ ਕੰਮ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ polished ਆਊਟਪੁਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਰਿਸਰਚ ਐਸਿਸਟੈਂਟ ਮੰਨੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਔਰੈਕਲ।
AI ਅਕਸਰ ਯਕੀਨੀ-ਲੱਗਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਦੇ "अनੁਮਾਨ" ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੰਪਟ ਨੂੰ ਦਹਰਾਏਗਾ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ "solution ਲਈ ਬੇਚੈਨ" ਬਿਆਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਸ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ ਨੂੰ ਮੀਮ ਕਰਕੇ ਸਮਰਥਨਤਕ "ਇਨਸਾਈਟ" ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟਰੇਨਿੰਗ-ਡਾਟਾ ਬਾਈਅਸ ਵੀ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਤ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ-ਪਹਿਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਟਾਰਟਅਪ ਟ੍ਰੋਪਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੀੜ-ਭੜੱਕ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਧਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਿਸ਼ ਸੈਗਮੈਂਟ ਤੋਂ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਹੜੇ ਸਰ਼ਜਨੀਕ ਪਬਲਿਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੈਕਟ, ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ سوال ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਉਦਾਹਰਣ: "ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ"।
ਜਦੋਂ ਵੀ ਇਹ ਕਿਸੇ ਫੈਕਟ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰੇ, ਸਰੋਤ ਮੰਗੋ। ਜੇ credible reference ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ, ਤਾਂ ਉਸ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਮੰਨੋ। ਕੱਚੇ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਿਖਾਓ: ਗਾਹਕ quotes, ਸਰਵੇ ਨਤੀਜੇ, ਜਾਂ support tickets ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਵਾਓ—ਇਹਦੀਆਂ outputs ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਨਾ ਦਿਓ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਸਕੈਨ ਜਾਂ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਰਜਨ ਅਤੇ “ਕਿਉਂ ਇਹ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ” ਵਾਲਾ ਸੈਕਸ਼ਨ ਮੰਗੋ। ਇਹ ਪ੍ਰੰਪਟ ਅਕਸਰ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਕਦਮ ਬਾਹਰ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਯੂਜ਼ਰ ਸੁਨੇਹੇ, ਕਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਜਾਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ uploading ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ consent ਲਵੋ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖੋ। ਨਾਮ, ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰਵੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਟਾਓ, ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ quotes ਨੂੰ ਪਬਲਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਆਗਿਆ ਲਵੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ validation ਦੌਰਾਨ prototypes host ਜਾਂ generate ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਮਿਆਰ ਲਗੂ ਕਰੋ: ਜਾਣੋ ਕਿ ਵਰਕਲੋਡ ਕਿੱਥੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਕਸੈੱਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai AWS 'ਤੇ ਚਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਡੇਟਾ ਰਹਿਣ-ਸਥਾਨ ਦੀ ਸੋਚਦੇ ਸਮੇਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ)।
AI ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਮੰਗਵਾਏ ਪ੍ਰਮਾਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ ਅਸਲੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ (ਕਲਿੱਕ, ਜਵਾਬ, ਪ੍ਰੀ-ਆਰਡਰ, ਗੱਲਬਾਤ) ਸਮਰਥਿਤ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਜੇ ਸੰਦੇਹ ਹੈ, ਉਸ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਇਕ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਿਓ। (ਦੇਖੋ /blog/landing-page-experiments)
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸੀਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਦਾਅਵੇਆਂ ਉੱਚ-ਕੀਮਤੀ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਅਸਲੀ ਚੈੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਨਾਲ "ਛੇਟੀ ਸਵਾਲ" ਤਿਆਰ ਕਰੋ—ਫਿਰ ਮਨੁੱਖੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਅਸਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਜਲਦੀ ਕਰੋ ਜੇ ਇਹ ਗਲਤ ਸੱਚ ਹੈ:
ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਅਨੁਮਾਨ ਮੰਨੋ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ।
ਸਧਾਰਣ ਲੂਪ:
7 ਦਿਨ: Day 1: assumptions draft; Days 2–3: recruit; Days 3–5: 5 interviews; Days 6–7: synthesize + decide next test.
30 ਦਿਨ: 15–25 interviews across 2 segments, 2–3 positioning iterations, ਅਤੇ ਇੱਕ paid test (ads/email/content) demand signals ਨੂੰ validate ਕਰਨ ਲਈ.
ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਕ ਨਿਯਮ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਲਈ optimize ਕਰੋ, ਨਿਰਮਾਣ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਲਈ ਨਹੀਂ।
Idea validation ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਾ ਕੇ ਅਗਲਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈ ਸਕੀਏ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਚਾਰ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਰਹੇ:
AI “ਸੋਚ” ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
AI ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿ ਲੋਕ ਵਾਕਈ ਪੈਸਾ ਦੇਣਗੇ, ਦਰਦ ਕਿੰਨਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹ ਰਵੱਈਆ ਬਦਲਣਗੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਲੀ ਸੰਕੇਤਾਂ (ਕਲਿੱਕ, ਜਵਾਬ, ਸਾਇਨ-ਅਪ, ਭੁਗਤਾਨ, ਇੰਟਰਵਿਊ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ عملي AI-ਪਹਿਲਾ ਲੂਪ ਇਹ ਹੈ:
AI ਨੂੰ ਸਹੀ ਟੋਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਲਈ ਐਹੇ ਇਨਪੁੱਟ ਦਿਓ:
ਚੰਗੇ ਇਨਪੁੱਟ ਚੰਗੇ ਪ੍ਰੰਪਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ “X for Y” ਨੂੰ ਪਰਖਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋ:
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਅਨੁਮਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਪਰਖੋ।
ਮੁਕਾਬਲੇ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ spreadsheet ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮਕਸਦ ਨਹੀਂ—ਮਕਸਦ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਤੁਹਾਡੇ ਦੇ ਉਲੇਖ ਨਾਲ ਕੀ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ:
AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਘਰ-ਪੰਨੇ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਪੇਜਾਂ, ਰਿਵਿਊਜ਼ ਤੋਂ ਕੋਈ ਪੈਟਰਨ ਸੰਖੇਪ ਕਰੇ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਖਣਯੋਗ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਸਮਝੋ।
4–6 positioning angles ਬਣਵਾਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਹਿਲੇ ਟੈਸਟ ਲਈ ਇਕ ਚੁਣੋ:
ਇੱਕ angle ਲਈ 5–10 headline + subheadline ਜੋੜੇ ਲਿਖਵਾਓ। ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੋ: ਕੌਣ + ਨਤੀਜਾ + ਸਮਾਂ। CTA ਉਹ ਹੋਵੇ ਜੋ ਸਿਗਨਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੋ (waitlist, demo request, pre-order)।
ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਚੋ, ਨੰਬਰਾਂ ਨਹੀਂ:
ਫਿਰ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਰੇਂਜਾਂ ਵਜੋਂ ਅਸਾਈਨ ਕਰੋ: ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਕਿੰਨੇ errors ਰੁਕਦੇ ਹਨ, ਆਦਿ। ਇੰਟਰਵਿਊ/ਸਰਵੇ ਲਈ willingness-to-pay ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਇਕ ਨੈਤਿਕ fake-door ਟੈਸਟ: waitlist/notify flows ਬਣਾਓ ਪਰ ਭੁਗਤਾਨ ਨਾਂ ਲਵੋ।
ਹਰ ਟੈਸਟ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਰੁਕ-ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਗਲਤ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕੋ-ਅਦਲੇ ਬਦਲੇ ਗਲਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ:
ਤੇਜ਼ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵਰਤੋ:
ਸਿੱਧਾ ਟੀਪ: speed to learning ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਓ, speed to shipping ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ: facts, assumptions, questions ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਜ ਕਰੋ; ਇਹ ਜੋ ਕਹੇ ਉਹ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ—ਹਿਪੋਥੈਸੀਸ ਹਨ।