18 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
Baidu ਦੀ ਖੋਜ, ਨਕਸ਼ੇ, ਅਤੇ AI ਸਟੇਕ: ਵੰਡ ਰਾਹੀਂ ਜਿੱਤ
ਵੇਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ Baidu ਖੋਜ, ਨਕਸ਼ੇ ਅਤੇ AI 'ਤੇ ਖਰਚ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਡਿਫਾਲਟ, ਐਪ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਚੀਨੀ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਸ਼ੇਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵੇਖੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ Baidu ਖੋਜ, ਨਕਸ਼ੇ ਅਤੇ AI 'ਤੇ ਖਰਚ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਡਿਫਾਲਟ, ਐਪ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਚੀਨੀ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਸ਼ੇਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
"ਵੰਡ" ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਨੈਟ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲੋੜ ਦੇ ਸਮੇਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਿਫਾਲਟ ਵਿਕਲਪ (ਫੋਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਖੋਜ ਬਾਕਸ), ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਸਮੈਂਟ (ਵਿਜਟ, ਹੋਮ-ਸਕਰੀਨ ਸਲਾਟ, ਟੌਪ ਟੈਬ), ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ (ਹੋਰ ਐਪਾਂ ਤੋਂ ਲਿੰਕ, OEM ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ, ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਟੂਲਬਾਰ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸਤਹ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੀਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ شارਟਕੱਟ)।
ਕਈ ਉਤਪਾਦ "ਕਾਫੀ ਚੰਗੇ" ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਿੱਤ ਅਕਸਰ ਉਸ ਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਟੈਪ ਅਤੇ ਘੱਟ ਘਰ੍ਹਸ਼ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ। ਡਿਫਾਲਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ ਆਦਤ ਲੁਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਲੋਕ ਹਰ ਵਾਰੀ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਉਹ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਪਹੁੰਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ, ਜਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੋਨੇਟਾਈਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਫੀਚਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਵੰਡ ਇਕ-ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਬੇਹਤਰ ਉਤਪਾਦ ਪਿੱਛੇ ਛੁਪਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਠੀਕ-ਠਾਕ ਉਤਪਾਦ ਫਲੇਰਮੈਂਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਰਾਹ ਹੋਵੇ।
Baidu ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੈ ਜੇ ਉਸਨੂੰ ਇਨਟੈਂਟ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ "ਸਰਫੇਸ" ਸਮਝੀਏ:
ਹਰ ਇਕ ਸਤਹ ਦੇ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੋਮੇੰਟ ਹਨ—ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਇਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਥੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲੇਖ ਲਈ ਮੁੱਖ ਲੈਂਸ ਵੰਡ-ਪਹਿਲਾ ਹੈ: ਕੌਣ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਕਨਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਕਨਟਰੋਲ ਨਾਲ ਕੀ ਸਰੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜੇ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਸੂਪਰਐਪਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਧਿਆਨ ਜਿੱਤ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜੇ ਫੋਨ ਨਿਰਮਾਤਾ ਡਿਫਾਲਟ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਜਾਏ ਸੇਰਚ ਦੇ, ਤਾਂ Baidu ਦੀ ਉਤਪਾਦ ਤਾਕਤ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਅਸੀਂ ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
Baidu Search ਅਜੇ ਵੀ ਅਨੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਫਾਲਟ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਹੈ “ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ” ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਸਾ ਨਤੀਜਾ ਲੈਣਾ ਜੋ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਕਾਫੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਲੱਗੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਪ੍ਰਭਾਸ਼, ਖਬਰਾਂ ਦਾ ਸੰਦਰਭ, ਤੁਲਨਾਵਾਂ) ਅਤੇ ਸੇਵਾ-ਉਦੇਸ਼ੀ ਸਵਾਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ—ਕਲਿਨਿਕ ਲੱਭਣਾ, ਕਿਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਸਾਈਟ ਜਾਂਚਣਾ, ਫੋਨ ਮੁੱਦੇ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ।
Baidu ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਇਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫ੍ਰੇਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਨਟੈਂਟ ਅਤੇ ਸਹੀਕਰਨ ਦੇ ਮਿਲਾਪ 'ਤੇ ਬੈਠਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਉੱਥੇ ਚਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਤੇਜ਼ ਉੱਤਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਥਾਂ 'ਤੇ ਦੇਖੀ ਗਈ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਪਹਿਲਾ ਰੂਕਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ “best orthodontist near me” ਜਾਂ “which phone has the best battery” ਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੇਰਚ ਇੰਜਿਨ ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਪਾਰੀਆਂ ਵੱਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਵਕਲਪ ਨੂੰ "ਟ੍ਰੱਸਟੇਡ" ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸੀ ਲਈ ਇਨਟੈਂਟ-ਅਧਾਰਤ ਸਵਾਲ ਵਪਾਰਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ (ਕਾਲਸ, ਬੁਕਿੰਗ, ਵਿਜ਼ਿਟ, ਖਰੀਦ) ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੱਧ-ਵੱਧ ਐਪਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਉਤਪਾਦ ਖੋਜ ਸੂਪਰਐਪ, ਸ਼ਾਰਟ-ਵਿਡੀਓ ਫੀਡ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜਾਂ ਲੋਕਲ ਸਰਵਿਸ ਐਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋਕੇਸ਼ਨ, ਪਸੰਦੀਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਨੀਂਹ=ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੀ ਸਮੇਂ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਵੈੱਬ ਸਰਚ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਏ।
ਇਸ ਲਈ Baidu ਦੀ ਖੇਤੀ ਸੇਰਚ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਪਰੰਕ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ: ਉੱਚ-ਇਨਟੈਂਟ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼, ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ “ਫੈਸਲਾ ਚੈਕਪੌਇੰਟ” ਬਣੋ—ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਕਸ਼ੇ, ਕਾਲ, ਬੁਕਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਸਤੀ ਨਾਲ ਸੌਂਪ ਦਿਓ ਜੋ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
Baidu Maps ਵਧੇਰੇ ਇੱਕ "ਫੀਚਰ" ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਦੈਨੀਕ ਯੂਟਿਲਿਟੀ ਵਾਂਗ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ ਉਸੇ ਕਰਣ ਲਈ ਜਿਸੇ ਉਹ ਮੌਸਮ ਜਾਂ ਸੁਨੇਹੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਅਗਲੇ ਘੰٹے ਦੀ अनਿਸ਼ਚਿਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਰੁੱਟ, ਪਿਕਅਪ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮਾਂ, ਭੀੜ-ਭੜਕ ਤੋਂ ਬਚਣਾ, ਮਿਲਣ-ਜਗ੍ਹਾ—ਹਰ ਉਪਯੋਗ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਪਰ ਆਵਰਤੀ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਂ ਵਾਲੀ ਆਦਤ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖੋਜ ਇਕੱਲੀ ਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਹ ਆਦਤ ਕਾਇਮ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀ।
ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਕੋਈ ਕੋਈ ਦਿਸ਼ਾ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਪਰੋਕ੍ਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਲ ਇਰਾਦਾ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਮੈਂ ਜਲਦੀ ਕਿਸੇ ਥਾਂ ਜਾ ਰਿਹਾ/ਰਿਹਾਂ ਹਾਂ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਨਕਸ਼ਾ ਨੇੜਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਸਤਾ ਬਣਦਾ ਹੈ—ਕਿੱਥੇ ਖਾਣਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਸਟੋਰ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਸੇਵਾ ਇੱਕ ਯੋਗ ਘੂੰਮਕੇ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਿਹੜਾ ਰਸਤਾ ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।
ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਭਰਪੂਰ "ਮਾਈਕਰੋ-ਮੋਮੈਂਟਸ" ਨਾਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਥੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ: ਤੇਜ਼ ਕੌਫੀ ਰੋਕ, ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲਾ ਫਾਰਮੈਸੀ, ਪਾਰਕਿੰਗ ਵਿਕਲਪ, ਜਾਂ ਜੇ ਟ੍ਰਾਫਿਕ ਵਧੇ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ। ਯਾਤਰਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਅਣਜਾਣੇ ਇਲਾਕਿਆਂ ਲਈ, ਨਕਸ਼ਾ ਹੋਟਲ, ਆਕਰਸ਼ਣ, ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਟ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਛੱਡਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਾਂ ਚੁਣਨ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਸ ਲਿਸਟਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਲੋਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹਨ: ਪਤਾ, ਘੰਟੇ, ਫੋਟੋ, ਮੀਨੂ, ਕੀਮਤ ਸੰਕੇਤ, ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਟੈਗ। ਰੀਵਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਲੋਕਪ੍ਰਿਅਤਾ ਸਿਗਨਲ ਜੋੜੋ, ਅਤੇ ਨਕਸ਼ਾ ਇੱਕ ਖੋਜ ਏੰਜਿਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਟਾਈਪ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
"ਸੇਰਚ ਕਰਕੇ ਲੱਭਣ" ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਊਰੀ ਬਿਨਾ ਫਿਲਟਰ ਲਗਾ ਕੇ ਰਸੋਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੂਰੀ, ਰੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਦਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਕਲਪੋਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਨੂੰ "ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣਾ" ਤੋਂ "ਫੈਸਲਾ ਬਰਾਉਜ਼ਿੰਗ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਸ਼ਾ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਖੁਲਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਾਕੀ Baidu ਅਨੁਭਵਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਬਿੰਦੂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, Baidu Maps ਤਾਕਤਵਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਕਸਰ ਖੁਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਇਹ Baidu ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪਰਿਪੇਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਆਵ੍ਰਿਤੀ ਗੇਟਵੇ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Baidu ਦੀ AI ਕਹਾਣੀ ਅਕਸਰ ਬਜਟ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧੀਆਂ ਵਜੋਂ ਦੱਸੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਜੇ ਵੰਡ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਉਹ AI ਦੈਨਿਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ?
AI ਦੇ ਖਰਚ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਲਾਈਨ ਆਈਟਮ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਸਿਰਲੇਖ ਮਾਡਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ—ਪਰ "ਬੋਰਿੰਗ" ਪਰਤਾਂ (ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ, ਲੈਟੈਂਸੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ) ਅਕਸਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਉਤਪਾਦ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
AI ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ।
AI ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਲੇਅਰ ਵਜੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: Baidu Search ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸਮਝ, Baidu Maps ਵਿੱਚ ਸਿਆਣੀ ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪਲੇਸ ਸੁਝਾਵ, ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਐਡ ਨਿਸ਼ਾਨੇ, ਧਨੀ-ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਟਾਸਕ ਪੂਰਾ ਹੋਣਾ।
AI ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵੰਡ ਸਤਹ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਖੜੇ ਸਹਾਇਕ, ਚੈਟ-ਸਟਾਈਲ ਐਨਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ, ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ-ਸਤਹ ਅਨੁਭਵ ਜੋ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਥਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਉਹ ਸਤਹ ਉੱਥੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਯੂਜ਼ਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਲਾਸਿਕ ਸੇਰਚ ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਐਪ ਆਇਕਨ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Baidu ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕਮਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਕਰਦੇ ਹਨ: "ਰੇਸਟੋਰੈਂਟ ਲੱਭੋ," "ਓਥੇ ਨੈਵਿਗੇਟ ਕਰੋ," "ਕੀ ਨੇੜੇ ਹੈ," "ਵਿਕਲਪੋਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ," "ਬੁਕ ਕਰੋ," "ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ," "ਰਿਵਿਊ ਛੱਡੋ।" ਇਹਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ AI ਨੂੰ search ਅਤੇ maps ਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਏम्बੈੱਡ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਡੈਮੋ ਵਜੋਂ ਰੱਖਣਾ।
ਕੈਚ ਸਾਦਾ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਖਰਚ ਕਰਨਾ ਗ੍ਰਹਿਣਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਡਿਫਾਲਟ, ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਟਾਈਟ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ AI ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪਰ ਘੱਟ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੀਚਰ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਆਦਤ-ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡੈਸਟਿਨੇਸ਼ਨ।
ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਾਫ਼ੀ ਸਾਰਾ "ਮਾਰਕੀਟ ਸ਼ੇਅਰ" ਉਪਭੋਗਤਾਂ ਨੂੰ ਮਨਾਉਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਜੋ ਵੇਖਦੇ ਹਨ ਉਹ ਦੇ ਕੇ ਜਿੱਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਖੋਜ ਬਾਕਸ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਹੋਮ ਸਕਰੀਨ 'ਤੇ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਐਪ ਪਤਿਆਂ ਲਈ ਡਿਫਾਲਟ ਹੈ, ਤਦ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਕਦੇ ਵੀ ਖਾਸ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਸਿੱਧਾ ਉਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉੱਥੇ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤਾਵ ਤਰਕਸੰਗਤ ਹੈ: ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਇਹ "ਆਧਿਕਾਰਿਕ" ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਮਰ੍ਹਾ ਕੰਮ ਲਈ ਕਾਫੀ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੀਨ ਦੇ ਮੋਬਾਈਲ ਪਰਿਸਰ ਵਿੱਚ, ਪਹੁੰਚ ਅਕਸਰ ਰੁNegotiated ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਕਲਿੱਕ ਲਈ ਜਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਵੰਡ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਜ਼ੀਰੋ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਫੀਚਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਣ, ਡਿਫਾਲਟ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਂਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਛੋਟੇ, ਨਿੱਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਗੰਭੀਰ ਲੋਕ-ਬੰਦਣ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਰੋਜ਼ਮਰ੍ਹਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਕੇ ਅਹਿਸਾਸ ਯੋਗ ਬੰਦਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵੰਡ ਸਮਝੌਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਉਤਪਾਦ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇ Baidu ਡਿਫਾਲਟ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਿਵੇਗਡ ਐਨਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਇਨਟੈਂਟ ਮੋਮੈਂਟ (ਕੋਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਟਾਈਪ ਕਰਨਾ, ਕੋਈ ਥਾਂ ਟੈਪ ਕਰਨਾ) ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, "ਉਤਪਾਦ ਤਾਕਤ" ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਦਾ ਫਲ ਹੈ—ਕੌਣ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ/ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਬੈਠ ਸਕੇ।
ਸੁਪਰਐਪਸ "ਖੋਜ" ਦਾ ਅਰਥ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਬਜਾਏ ਇਹਦੇ ਕਿ ਕੋਈ ਲੋੜ ਕਿਸੇ ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਜਾਂ ਖਾਸ ਖੋਜ ਐਪ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ, ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਉਸੇ ਐਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖੋਲੇ ਹੋਏ ਹਨ—ਖਾਣ-ਪੰਦੂ ਐਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਖੋਜਨਾ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਐਪ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਖੋਜਨਾ, ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਐਪ ਵਿੱਚ ਨੇੜਲੀ ਸੇਵਾ ਖोजना। ਸਵਾਲ ਅਜੇ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਪਰ "ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ" (ਅਤੇ ਜਿੱਤ) ਉਹ ਐਪ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦਾ ਮਾਲਕਾਨਾ ਹੱਕ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
ਮਿਨੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਇਨ-ਐਪ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਧੱਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਟਾਸਕ (ਬੁਕਿੰਗ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ, ਕਸਟਮਰ ਸਰਵਿਸ, ਲੋਇਲਟੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ) ਐਪ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲੇ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਉਹ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵੈੱਬ ਪੰਨਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਹੋਂਦੇ ਸਨ।
Baidu ਲਈ ਇਹ ਇਸ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਇਰਾਦੇ (ਲੋਕਲ, ਸ਼ਾਪਿੰਗ, ਸੇਵਾਵਾਂ) ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਸੇਰਚ ਨਤੀਜੇ ਪੇਜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾ "ਖੋਜ" ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਖੋਜ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਬੰਦ ਪਰਿਪਥ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਆਪਣੇ ਰੈਂਕਿੰਗ, ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਅਤੇ ਵਪਾਰੀ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜਿਵੇਂ ਧਿਆਨ ਸੁਪਰਐਪਸ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਘੱਟ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ-ਵੈੱਬ ਸੇਰਚ ਕਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਧ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਬੰਦ ਲੂਪ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਬਰਾਊਜ਼ → ਫੈਸਲਾ → ਲੈਣ-ਦੇਣ, ਸਭ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ। ਇਹ Baidu ਲਈ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਖਪਤ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਦਿੰਦਾ—ਅਤੇ ਇਹ Baidu ਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਕਲਿੱਕਾਂ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਡੇਟਾ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ Baidu ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪਰਿਵਾਰਤਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੰਡ ਕਮਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਿਹੜੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਥੇ ਹੀ ਉੱਤਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਜੋ Baidu ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਨ-ਐਪ ਖੋਜ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਖਰਾ ਸਮਰੱਥਾ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲੋਕਲ ਇਰਾਦਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਉੱਤਰ, ਅਤੇ AI ਫੀਚਰ) ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਮਿਨੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ Baidu 'ਤੇ ਖਿੱਚਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਬਲਕਿ ਅਸਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਰਹਿਣਾ ਹੈ।
Baidu ਦੀ ਮੋਨੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਐਡਸ ਨੂੰ ਸਾਫ-ਸੂਚਕ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ—ਉਹ ਮੋਮੈਂਟ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੋਹਾਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਸਿਗਨਲ ਮੋਮੈਂਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਜਾਇਜ਼ ਤੋਂ ਬਦਲੇ ਆਉਟਕਮ ਵੇਚਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਰਚ ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਜੇ ਵੀ ਕੀਵਰਡ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਤੱਕ ਦਾ ਸਾਫ਼ ਰਾਹ ਹੈ। "dentist near me", "moving company price", ਜਾਂ "best hotpot in Chaoyang" ਜਿਹੇ ਕੀਵਰਡ ਮਾਪ ਸਕਣਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਕਲਿੱਕ, ਕਾਲ, ਫਾਰਮ ਭਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਅੱਗੇ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ-ਸਟਾਈਲ ਬਜਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਗਿਆਪਕ ਖ਼ਰਚ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ cost-per-lead ਜਾਂ cost-per-acquisition ਟਾਰਗਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨਕਸ਼ੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮੋਨੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ "ਫੁਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ" ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਸ਼ਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਖਰੀਦ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਵਪਾਰੀ ਆਕਸਰ ਉੱਚ ਕੀਮਤਾਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ—ਜੇ ਉਹ ਟਰੈਕਿੰਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਤੇ ਜੇ ਲੋਕੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੋਨੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਜਿਆਦਾ ਐਡ, ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਲੀਡ ਸਰੋਤ), ਤਾਂ ਉਤਪਾਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਰਾਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਵਪਾਰੀ ਬਿੱਡਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਲੀਡ ਕੰਵਰਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਲੰਮੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਐਡ ਲੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁशਾਸਿਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਪਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Baidu ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ outcome attribution (ਕਾਲ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ, ਕੂਪਨ ਰੀਡੀਪਸ਼ਨ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ-ਟੂ-ਵਿਜ਼ਿਟ ਸਿਗਨਲ, ਅਤੇ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸਨੂੰ ਮੂਥੇ ਚੈਨਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਚੈਨਲ ਵਜੋਂ। ਜਦੋਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਖਰਚ ਲਗਾਤਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਨਹੀਂ, ਬਜਟ ਸੁਪਰਐਪਸ ਅਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵੱਲ ਵਗਦਾ ਹੈ।
"ਡੇਟਾ ਫਲਾਇਵ੍ਹੀਲ" ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਲੂਪ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੁਝ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਇਕਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ → ਉਤਪਾਦ ਬਿਹਤਰ ਬਣਦਾ ਹੈ → ਹੋਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਲੂਪ ਘੁੰਮਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਦ ਸੁਧਾਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਸਹਿ-ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
Baidu Search ਪਕੜਦਾ ਹੈ ਲੋਕ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ Baidu Maps ਪਕੜਦਾ ਹੈ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਨਾਲ ਇਨਟੈਂਟ ਲਈ ਬੇਹੱਦ ਤਾਕਤਵਰ ਸਿਗਨਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ "hot pot near me" ਖੋਜਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, Baidu Maps 'ਚ ਦਿਸ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰੀਵਿਊ ਛੱਡਦਾ ਹੈ, Baidu ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਕੇ ਕਈ ਇਸ਼ਾਰੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ:
ਫਿਰ AI ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਉਹਨਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਇਤਨਾ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਭਾਵੇਂ: ਨਾ ਸਿਰਫ਼ "लोकप्रिय رेस्टੋਰੈਂਟ", ਬਲਕਿ "ਉਹ ਥਾਂ ਜਿੱਧੇ ਉਹ ਲੋਗ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇਨਟੈਂਟ ਤੁਸੀਂ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ"। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਨਾਲ ਲੋਕਲ ਖੋਜ ਦੀ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਇਟੀਆ, ਸੁਝਾਅ ਰੂਟ ਅਤੇ ਕਿਸ ਲਿਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੀਚ ਕਾਰਡ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਭ ਸੁਧਰੇਗਾ।
ਫਲਾਇਵ੍ਹੀਲ ਸਿਰਫ਼ "ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ" 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਘੁੰਮਦਾ—ਇਹ ਚੰਗੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਘੁੰਮਦਾ ਹੈ। ਲੋਕਲ ਉਤਪਾਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਖਤਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਬੰਦ ਦੁਕਾਨਾਂ ਜਾਂ ਠੱਗੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਲੂਪ ਉਲਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਭਰੋਸਾ ਫੀਡਬੈਕ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਸ਼ਰਤ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ (ਕਲਿੱਕ, ਵਿਜ਼ਿਟ, ਰੀਵਿਊ) ਨੂੰ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਸਹੀ ਹਨ। ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਗਿਆਸ਼ੀ ਸ਼ਰਤ ਹੈ: ਜੇ Search ਅਤੇ Maps ਲੋਕਲ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹ ਸਵਾਲ ਸੁਪਰਐਪਸ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, Baidu ਨੂੰ ਉਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੱਟ ਕੇ ਰੱਖਦੇ।
Baidu ਸਿਰਫ਼ "ਹੋਰ ਖੋਜ ਏੰਜਿਨ" ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਹਰ ਉਸ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਪਲ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਕੁਇਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਵੀ ਨਹੀਂ। ਚੀਨ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਪਲ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਐਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ ਲੜਾਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਹੈ।
ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਵਧਦੀ ਹੋਈ ਖੋਜ ਹੈ:
ਇਹ ਵਰਤਾਰਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਬਦਲ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਰਾਦੇ upstream ਹੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਜਾਂ ਕੀਮਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਧਾ-ਬਣਾ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਭ "ਖੋਜ" ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਨਹੀਂ। ਪਲੇਅਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਦ domine ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ Baidu ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੀਟਰੀਵਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਲੋਕਲ ਅਤੇ ਲਾਈਫਸਟਾਈਲ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਖੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੋਰਥਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਨੋ-ਭਾਵ ਜਿੱਤਨਾ ਔਖਾ ਹੈ; ਵੰਡ ਜਿੱਤਨਾ ਖਰੀਦਿਆ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਸੰਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। OEM ਚੈਨਲ, ਐਪ ਸਟੋਰ, ਅਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਸੈਟਿੰਗ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਆਇਕਨ ਦਿਸਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਸਹਾਇਕ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਐਪ ਲਿੰਕ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।
Baidu ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਹਰ ਇਰਾਦੇ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਜੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸੂਪਰਐਪ ਫੀਡ ਹੈ, ਤਾਂ Baidu ਨੂੰ ਬੈਕ-ਇਨ ਰਸਤੇ (ਕਾਰਡ, ਡੀਪ ਲਿੰਕ, ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੋਮ ਸਕਰੀਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਫਾਲਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ ਫੈਸਲੇਪੱਕ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ਼ ਉਤਪਾਦ ਦੇ "ਬਾਹਰ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜ, ਨਕਸ਼ੇ, ਅਤੇ AI ਕੀ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹ ਅਪਡੇਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਕਿ ਰਿਵਿਊ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਉਤਪਾਦ ਖਰਚ ਹੈ: moderation tooling, ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਆਡੀਟਿੰਗ, ਟੇਕਡਾਊਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਐਸੇ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣਾ ਜੋ ਜਾਂਚ 'ਚ ਖੜੇ ਹੋ ਸਕਣ।
ਸਰਚ ਰੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਲਿਸਟਿੰਗਸ ਵਿੱਚ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫੀਚਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪਰਵੀਥਿਤ ਵਪਾਰੀ ਪਛਾਣ, ਸਾਫ਼ ਐਡ ਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਖਤ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੇ ਦੁਰੁਪਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਫ਼ਾਈਨੈਨਸ, ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ)। ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਖ਼ਤਰਾ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਫਿਰ ਇਸ ਨਾਲ friction ਵੀ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ—ਵਪਾਰੀ ਲਈ ਹੋਰ ਕਦਮ, ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸੁਸਤ ਇਟਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਧਿਆ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਖਰਚ।
ਖਾਸ ਕਰਕੇ Baidu Maps ਲਈ, ਲਿਸਟਿੰਗ ਸਹੀਤਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਾਲ ਅਟੁੱਟ ਹੈ। ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਨਕਲੀ ਪਤਿਆਂ, ਬੇਟ-ਐਂਡ-ਸਵਿੱਚ ਕੀਮਤਾਂ, ਜਾਂ ਸਪੈਮੀ POIs ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਛੱਡ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉੱਚ-ਇਨਟੈਂਟ ਫੈਸਲੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿੱਥੇ ਖਾਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਹੜੀ ਕਲੀਨਿਕ 'ਤੇ ਜਾਣਾ ਹੈ, ਲੜਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਦ ਭਰੋਸਾ ਤਫ਼ਾਵਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਖੋਜ ਏੰਜਿਨ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਠੱਗੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਉੱਪਰ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਰੀਪੀਟ ਵਰਤੋਂ ਜਿੱਤ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਭਾਵੇਂ ਮੁਕਾਬਲਾਕਾਰ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾਰ ਫੀਚਰ ਹੋਣ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਬਣੀ ਰਹਿਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ:
AI-ਉਤਪਨ ਜਵਾਬਾਂ ਨੇ ਸਟੇਕ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜੇ AI ਦਾ ਜਵਾਬ ਗਲਤ, ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਬਿਨਾ ਖੁਲਾਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨਲ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬੇ-ਇਮਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਵਰਨੈਂਸ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ: ਵੰਡ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਵਾਜੇ ਤੱਕ ਲੈ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਰਹਿਤੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਕੀ Baidu ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾਉਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Baidu ਦੀ ਅਗਲੀ ਵਧਤ ਨਵੀਂ ਹਰਕਤ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਮਦਦਗਾਰ AI ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਇਰਾਦਾ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਚੀਨੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੋਨਾਂ, ਕਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਆਵ੍ਰਿਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ।
ਵੰਡ ਲੇਵਰ: ਪੱਧਰ ਡਿਫਾਲਟ ਅਤੇ OEM ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ ਜੋ Baidu (ਅਤੇ ਇਸਦੇ AI ਮੋਡ) ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ-ਸਥਾਨੀ ਖੋਜ ਬਾਕਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਐਡਰੈੱਸ ਬਾਰ 'ਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਸਮੈਂਟ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਜਿੱਤ: ਘੱਟ ਕੁਇਰੀ ਰੀਫਾਈਨਮੈਂਟ, ਤੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ ਜਿਹੜੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ (ਸਿਹਤ, ਫ਼ਾਇਨੈਨਸ, ਯਾਤਰਾ) ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਤੀਜੇ ਸਾਫ਼ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਇਸ਼ਾਰੇ ਨਾਲ।
ਖਤਰੇ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਦਤਾਂ ਸੂਪਰਐਪਸ ਵੱਲ ਮੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ "ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ" ਉੱਤਰ ਮਿੱਲਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹ ਉਰਥ-ਸੇਵਾ ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਤਾਜ਼ਗੀ ਵਧੀਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਖਰੀਦਦਾਰੀ, ਰੀਵਿਊਜ਼, ਸ਼ਾਰਟ-ਵੀਡੀਓ)।
ਵੰਡ ਲੇਵਰ: Baidu Maps ਵਿੱਚ ਡੀਪ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ—ਰਾਈਡ-ਹੈਲਿੰਗ, ਪਾਰਕਿੰਗ, ਫ਼ਿਊਲ/ਚਾਰਜਿੰਗ, ਰਿਜਰਵੇਸ਼ਨ—ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਮਾਲਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਜੋ Maps ਨੂੰ ਡਿਫਾਲਟ ਐਨਟਰੀ ਬਿੰਦੂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਜਿੱਤ: ਘੱਟ ਗਲਤ ਮੋੜ ਅਤੇ ਘੱਟ ਫਿਕਰ—ਸਹੀ ETAs, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਐਂਟਰੀ, ਇੰਡੀਅਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ-ਟੈਪ ਕਾਰਵਾਈਆਂ (ਬੁਕ, ਭੁਗਤਾਨ, ਚੈੱਕ-ਇਨ)।
ਖਤਰੇ: ਬੰਦ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਵਪਾਰੀ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਦਾਨੀ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਸੰਗਤ ਰਿਹਾ ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਤੁਰੰਤ ਟੁਟ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵੰਡ ਲੇਵਰ: ਆਟੋਮੋਟਰਿਕ ਇਨਫੋਟੇਨਮੈਂਟ ਡਿਲਸ ਨਾਲ ਏਸ਼-ਇੰਬੈਡ, Baidu ਨੂੰ ਆਉਟ-ਆਫ-ਦ-ਬਾਕਸ ਵੌਇਸ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਮਗਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਜਿੱਤ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਰਾਈਵਿੰਗ (ਘੱਟ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਮਾਂ), ਸੁਚੱਜਾ ਰੂਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਅਲਰਟ (ਤਿਆਰ, ਮੌਸਮ, ਚਾਰਜਿੰਗ ਉਪਲਬਧਤਾ) ਜੋ ਤਣਾਅ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਖਤਰੇ: ਆਟੋ ਨਿਰਮਾਤਾ ਆਪਣੇ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਵੰਡ ਲੇਵਰ: ਇੰਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼/ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬੰਡਲ ਕੀਤੇ AI ਲਿਖਣ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਫੀਚਰ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਜਿੱਤ: ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਫੈਕਟ-ਚੈੱਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਸੇਵ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਆਡੀਟੇਬਿਲਟੀ ਨਾਲ।
ਖਤਰੇ: ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ ਸਾਈਕਲ ਧੀਮੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਸੁਚਿਤਾ, ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਵੰਡ ਡਿਫਾਲਟ, ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ, ਅਤੇ ਸੂਪਰਐਪਸ ਨਾਲ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਵਧੀਆ ਉਤਪਾਦ" ਸਿਰਫ਼ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਕਿ ਲੋੜ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਕਿਵੇਂ ਹੈ। Baidu ਦੀ ਕਹਾਣੀ search, maps, ਅਤੇ AI ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਢੰਗ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੈਨਲ (OEM ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ, ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਡਿਫਾਲਟ, ਸੂਪਰਐਪ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ, ਮਿਨੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, QR ਫਲੋ) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ:
"ਸਰਫੇਸ-ਪਹਿਲਾ" ਸੋਚੋ, ਨਾ "ਬ੍ਰਾਂਡ-ਪਹਿਲਾ"।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਟੈਸਟ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸਦੀ ਆਦਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਤਹ ਉਸ ਸੇਕੰਡ ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 'ਤੇ ਕਦਮ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਡਾਊਨਲੋਡ ਅਤੇ ਕੁੱਲ MAU ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਦੇਖੋ। ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਲਿਵਰੇਜ ਹਨ, ਪਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਬੰਧਨ ਬਚਾਓ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਛਾਣ/ਅਕਾਊਂਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਰੱਖੋ, ਡੀਪ-ਲਿੰਕਿੰਗ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਅਨੁਭਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਚਾਓ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਨੇਗੋਸ਼ੀਏਟ ਕਰੋ। ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡ ਤੇਜ਼ੀਕਾਰਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ—ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਫੀਚਰ (ਇਤਿਹਾਸ, ਸੇਵ, ਨਿਜੀਕਰਨ, ਸੇਵਾ ਗਾਰੰਟੀ) ਬਣਾਓ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰੇ ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਡਿਫਾਲਟ ਨਾ ਹੋਵੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Baidu ਨੂੰ ਵੰਡ ਲੈਂਸ ਰਾਹੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹੀ ਸੋਚ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਰੋੜਾ ਅਕਸਰ ਕਾਰਜਾਨਵਿਆਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਚੈਨਲ-ਖਾਸ ਫਨਲ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋ, ਭਾਗੀਦਾਰ-ਨਿਰਪੇਸ਼ ਵਰਾਇੰਟ ਅਤੇ instrumentation ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ "ਲੈਟਵੇਟ" ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਸਕੋ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਥੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹਿਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—React ਵੈੱਬ ਐਪ, ਬੈਕਐਂਡ (Go + PostgreSQL), ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਮੋਬਾਈਲ ਅਨੁਭਵ (Flutter) ਨੂੰ ਇਕ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ vibe-coding ਕਰਕੇ—ਚੈਨਲ-ਖਾਸ ਫਨਲ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਹੋਰਟ/ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਜਾਂ "ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਾਧਾ ਕਰਨ ਲਈ। ਮਾਮਲਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਟੂਲ ਦਾ; ਮਸਲਾ ਹੈ ਵੰਡ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚੱਕਰ ਘਟਾਉਣਾ।
ਵੰਡ-ਪਹਿਲਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਸਮੇਂ-ਲੋੜ ਤੇ ਕੋਣ ਐਕਸੈਸ ਦੀ ਕਨਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਡਿਫਾਲਟਸ, ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਡੀਪ ਲਿੰਕ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ “ਕਾਫੀ ਚੰਗੇ” ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜਿੱਤ ਅਕਸਰ ਉਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਟੈਪ ਅਤੇ ਘੱਟ ਘੜਸ਼ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਵੇ, ਜੋ ਫਿਰ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗ, ਵਧੀਆ ਮੋਨੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ, ਲੋਕ ਹਰ ਵਾਰੀ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ—ਉਹ ਡਿਫਾਲਟ ਰਾਹ ਦੀ ਪਾਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਿਫਾਲਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਇੰਸਟਾਲ ਆਦਤਿਆ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਫੀਚਰ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵੱਧ ਮੈਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਆਵ੍ਰਿਤੀ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜਿਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣਾ ਜਾਂ ਦਿਸ਼ਾ ਲੈਣਾ।
ਇਹ ਪੋਸਟ Baidu ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਕੋਰ “ਸਰਫੇਸ” ਵਜੋਂ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਰ ਇੱਕ ਸਤਹ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਤ ਦੀ ਤਾਕਤ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
Baidu Search ਉਹਨਾਂ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ ਜਦੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੁਕਅਪ + ਸਹੀਕਰਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਉੱਤਰ ਜੋ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਕਾਫੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲਗੇ।
ਆਮ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ definitions ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ, ਟ੍ਰਬਲਸ਼ੂਟਿੰਗ, ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਸਾਈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ-ਸਬੰਧੀ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਦਬਾਅ ਉਹਥੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਐੱਪਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦਾ ਉੱਤਰ ਦੇ ਕੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਸੁਪਰਐਪਸ, e-commerce, short-video ਫੀਡ ਅਤੇ ਵਰਟੀਕਲ ਸੇਵਾਵਾਂ।
ਜੇਖੋ ਕਿ ਖੋਜ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਇੱਕ ਬੰਦ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਵੈੱਬ ਸਰਚ ਦੇ ਕਦਮ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਨਕਸ਼ਾ ਇੱਕ ਦੈਨੀਕ ਉਪਕਰਣ ਵਾਂਗ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦਾ ਲੋਕਲ ਇਰਾਦਾ ਸਮਾ ਹੋਇਆ ਹੈ: ਦਿਸ਼ਾ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ ਮਤਲਬ ਹੈ “ਮੈਂ ਜਲਦੀ ਕਿਸੇ ਥਾਂ ਜਾ ਰਿਹਾ/ਰਿਹਾਂ ਹਾਂ।”
ਇਸ ਕਰਕੇ ਨਕਸ਼ਾ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਆਵ੍ਰਿਤੀ ਗੇਟਵੇ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਮੋਮੈਂਟਸ (ਕੌਫੀ, ਫਾਰਮੀਸੀ, ਪਾਰਕਿੰਗ) ਫੈਸਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾ ਅਲੱਗ ਸਰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ।
ਜਗ੍ਹਾ ਲਿਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਵਿਊਜ਼ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਦਿਸ਼ਾ-ਦਰਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਲੋਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਖੁਲ੍ਹਣ ਦੇ ਘੰਟੇ, ਮੀਨੂ, ਫੋਟੋਆਂ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਲੋਕਪ੍ਰਿਅਤਾ)।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਕੇ ਦੂਰੀ, ਰੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਫੁਟ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਇਹ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਵਿਚ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਚਾਬੀ ਹੈ ਵੰਡ: ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਵੀ ਅਣਵਰਤਿਤ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਉਹ ਦੈਨਿਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਮਾਇਆ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਮੁੱਖ ਐਕਸੈਸ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇਹ ਚੈਨਲ “ਟ੍ਰਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ” ਨੂੰ ਲੱਗਭੱਗ ਜ਼ੀਰੋ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਰਕਾਰੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Baidu ਦੀ ਮੋਨੇਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਜਿਹੇ ਐਡਸ ਸਾਫ਼-ਸੂਚਕ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ:
ਲੰਮੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਖਰਚ ਲਗਾਤਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਸੱਚੀ ਹੋਵੇ; ਜਦੋਂ ਨਹੀਂ, ਬਜਟ ਬਦਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੱਲ ਚਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।