আপনার নিজের নিবন্ধগুলি সম্ভবত আপনার প্রতিযোগীদের সাহায্য করছে। আমি ব্যাখ্যা করছি ↓ যখন গুগল AI ওভারভিউ একটি কোম্পানির নিজস্ব “সেরা টুলস” নিবন্ধটি উদ্ধৃত করেছিল, তখন 70% সময় সেই কোম্পানিটিই উত্তরে অন্তর্ভুক্ত হয়নি। কল্পনা করুন, সপ্তাহখানেক একটি নিবন্ধ লিখে, গুগল দ্বারা উদ্ধৃত হওয়ার পর, আপনি দেখছেন যে এটি আপনার প্রতিযোগীদের পণ্যগুলির পরামর্শ দিচ্ছে। এখানে একটি পরীক্ষা করার জন্য: – আপনার নিবন্ধগুলির লক্ষ্যযুক্ত অনুসন্ধানের প্রশ্নগুলি গুগলে খুঁজুন – AI ওভারভিউগুলি কোন ব্র্যান্ডগুলির পরামর্শ দিচ্ছে, তা দেখুন – পরীক্ষা করুন যে, আপনার নিবন্ধটি উদ্ধৃত হচ্ছে, কিন্তু আপনার পণ্যটি অনুপস্থিত – পরীক্ষা করুন যে, আপনার নিবন্ধটি কি পরিষ্কারভাবে আপনার পণ্যের সুবিধাগুলির ব্যাখ্যা করছে Stacy's Brain-এর দুর্দান্ত গবেষণা: https://t.co/Bf6Vc5dZvQ

মার্কেটিং বিশ্লেষণ এবং প্রোপার অ্যাট্রিবিউশন প্রায় মরে যাচ্ছে। সাম্প্রতিককালে আমি যে একটি ট্রেন্ড লক্ষ্য করছি, তা হলো পারম্পরিক মার্কেটিং বিশ্লেষণ ক্রমশ কম বিশ্বস্ত হয়ে পড়ছে। প্রথমত, ব্যবহারকারীর আচরণ এখন অনেক বেশি জটিল। একজন ব্যবহারকারী X-এ একটি পোস্ট দেখে, পণ্যটির জন্য Google-এ সার্চ করে, AI-এর সাহায্যে বিকল্পগুলোর তুলনা করে, Reddit-এর রিভিউ পড়ে, এবং তারপর Direct বা Organic হিসাবে উপস্থিত হওয়া—এটি আজকাল সম্পূর্ণ সাধারণ। এর উপরেও, আমাদের এখন AI ট্রাফিক এবং এর সঙ্গে আসা সমস্তঅস্থিরতা রয়েছে। এখানে একটি নতুন উদাহরণ: অক্টোবরে, ChatGPT-এর কয়েকদিনের জন্য utm_source এবং referrer ডেটা সঠিকভাবে পাস করা বন্ধ হয়ে যায়। GA4-এ, ChatGPT-এর ট্রাফিক 22–57% হঠাৎই কমে যাওয়ার মতো দেখাচ্ছিল, যখন বাস্তবে, এই ভিজিটগুলোর একটি উল্লেখযোগ্য অংশ Direct-এর দিকেই সরে গিয়েছিল। এছাড়াও,ওয়েবট্রাফিকের 50%এরওবেশিabots,যা-এরঅর্থহলোস্ট্যান্ডার্ডট্রাফিকসংখ্যা-এখনআরঅধিকাংশক্ষেত্রেমানুষেরআচরণকেপ্রতিফলিতকরছেনা। অতএব, 2026-এ, “এই চ্যানেলটি বাড়ছে”বা“এইচ্যানেলটিমৃত”বলেসিদ্ধান্তগ্রহণকরা-ইতিমধ্যেইঝুঁকিপূর্ণ। আপনাকেএকসঙ্গেঅনেকগুলোসংকেতদেখতেহবে:ডিরেক্টট্রাফিক,ব্র্যান্ডসার্চ,MMM,বাস্তবLLMউত্তর,এবংকনভারশন। আরহোনেস্টলি,ভালোপুরনো“আপনিআমাদেরসম্পর্কেকীভাবেশুনলেন?”প্রশ্নটি-প্রতিদিনআরওকমঅসহনীয়লাগছে :)

আপনাদের জন্য একটি দ্রুত সারসংক্ষেপ দিচ্ছি যে CopyCheck কী করতে পারে: • আমার হোল্ডিংস: বর্তমান মূল্য, অপ্রাপ্ত লাভ/ক্ষতি এবং ব্রেক-ইভেন মূল্য চেক করুন। বিভিন্ন মার্কেট চলাচল ট্রাই করুন যাতে দেখতে পান এগুলো আপনার ব্যাগগুলোকে কীভাবে প্রভাবিত করবে। • ওয়ালেট ট্রেডস পর্যালোচনা: 90 দিনের মধ্যে একটি তারিখের পরিসরে পাঁচটি @solana ওয়ালেট পর্যালোচনা করুন। ক্ষতি ফিল্টার করুন এবং ব্যক্তিগত ক্রয়, বিক্রয় এবং লেনদেনের লিঙ্কগুলি পরীক্ষা করুন। • দুটি ওয়ালেট তুলনা: মিলে যাওয়া যোগ্য ট্রেডগুলিতে প্রবেশ এবং প্রস্থান মূল্যগুলির ফলাফলের প্রভাব দেখুন। আপনাকে আপনার ওয়ালেট কানেক্ট করার দরকার হবে না (আমি মনে করি, আজকাল এটিই সত্যিকারের মোয়াট)। আপনি টোকেনের মার্কেট স্ন্যাপশট, ওপেন চার্ট লিঙ্কস, এবং আপনার রিপোর্টগুলির এক্সপোর্টও দেখতে পাবেন (FYI, সমস্ত ট্রেডের ফলাফলগুলি ফি-এর আগেই দেখানো হয়)। ভিডিওটিতে ওয়ালেট-পর্যালোচনা প্রবাহটি দেখানো হয়েছে, but the article covers the calculations and limits in more detail. আপনার মতামত জানান!

এটি তাদের বিতরণ বাড়ানোর উপর একটি ভালো নিবন্ধ, কিন্তু এটি নিম্নলিখিত কিছু উল্লেখ করে না: → মূল্যনির্ধারণ → বিনামূল্যে থেকে পেইডে রূপান্তর → চার্ন → ক্রিয়েটর খরচ → অ্যাড খরচ → লাভের মার্জিন কিভাবে তারা সঠিকভাবে সমস্ত ট্রাফিককে মাসিক $150K আয়ে পরিণত করল?

আমি আগে কখনও এটা বিবেচনা করিনি: এখন যেহেতু মেটা, গুগল, চ্যাটজিপিটি ইত্যাদি এআই বিজ্ঞাপন চালু করতে শুরু করেছে, তাহলে বিজ্ঞাপনদাতাদের সেই ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছানোর জন্য পেমেন্ট করার সম্ভাবনা কতটা, যারা বিজ্ঞাপন ছাড়াই এই সেবাটি কিনত? আমি এই বিষয়ে চিন্তা শুরু করি, যখন “ghost attribution” ফাঁদের উপর এই গবেষণাটি পড়ি। এটি রিটেইল মিডিয়া নেটওয়ার্ক (RMNs) – যেমন অ্যামাজন অ্যাডস,ওয়ালমার্ট কানেক্ট, এবং ইনস্টাকার্ট অ্যাডস –-এর উপর ব্যবহারকারী টার্গেটিং কিভাবে কাজ করে, তা পর্যবেক্ষণ করেছিল – এবং পেয়েছিল যে, মডেলগুলির পক্ষে পক্ষপাতিত্ব রয়েছে। স্বয়ংক্রিয় RMN বিডিং মডেলগুলি স্বাভাবিকভাবেই সেই ব্যবহারকারীদের টার্গেট করে, যারা 이미製品을 구매할 가능성이 매우 높습니다 (예: 이번 달에 이 브랜드를 5번 구매한 사람들). 그런 다음 AI 대시보드는 엄청난 광고 지출 대비 수익률 (ROAS)을 보여주고, 광고주들은 계속해서 지출을 이어갑니다. 그러나 무작위 대조 시험에서 이 판매들의 최대 70%가 비증가적이라는 것이 밝혀졌습니다. 소비자는 어쨌든 제품을 구매했을 것입니다. AI는 본질적으로 유기적 행동에 대한 공로를 차지하고 있으며, 광고 예산의 엄청난 낭비를 숨기고 있습니다. ভয়ঙ্কর।

গ্র্যান্ট মূলধন মুক্ত টাকা নয়। এটিকে মুক্ত টাকা হিসেবে ব্যবহার করা টিমগুলোর প্রতি আমার খুব কম সহানুভূতি আছে। প্রেক্ষাপট হিসেবে, আমি @arbitrum-এ তরলতা উৎসাহিত করার জন্য @limitlessdefi-এর 75,000 ARB টোকেনের গ্র্যান্ট নিয়ে কথা বলছি। আমি Arbitrum-এর ওয়াচডগ কমিটি থেকে পড়েছি যে প্রকল্পটি সম্পূর্ণ গ্র্যান্টকে USDC-এ বদলে দিয়েছে এবং এটিকে Base-এ ব্রিজ করেছে। পরবর্তীতে প্রকল্পটি কার্যক্রম বন্ধ করে দিয়েছে বলে মনে হয়। তারপর টিমকে ঘটনাটি ব্যাখ্যা করতে বা অর্থপ্রদান ফেরত দিতে 10 সেপ্টেম্বর পর্যন্ত সময় দেওয়া হয়েছিল। তারা কিছুই করেনি। এখন Arbitrum ভোট দিচ্ছে যাতে প্রতিষ্ঠাতাদের ভবিষ্যতের DAO প্রোগ্রামগুলো থেকে স্থায়ীভাবে নিষিদ্ধ করা হয়। যদি একটি বাস্তুতন্ত্র আপনাকে একটি নির্দিষ্ট দায়িত্বের জন্য মূলধন দেয়, এবং আপনি সমস্ত পরিমাণকে অন্যত্র সরিয়ে ফেলেন, তবে এটি একটি গভর্ন্যান্স এবং দায়বদ্ধতা-বিহীনতা। অতএব, এটি definitely সঠিক প্রতিক্রিয়া।

একটি খুবই আকর্ষণীয় সিমুলেশন স্টাডি vừa চোখে পড়ল: যদি আপনি AI এজেন্টদের দিয়ে সাধারণ ক্রেতাদের আচরণ সিমুলেট করান – এবং তারপর বাস্তব দুনিয়ায় কিছু চালুর আগে তাদের উপর মার্কেটিং ক্যাম্পেইন পরীক্ষা করেন, তাহলে কী হয়? গবেষকরা একটি ছোট ভার্চুয়াল শহর বানিয়েছেন এবং সেখানে AI এজেন্টদের বসিয়েছেন। মাত্র ১১টি এজেন্ট এবং ১০টি লোকেশন। প্রতিটি এজেন্টের ছিল: • একটি বাজেট • একটি শক্তির মাত্রা • খাবার ও কেনাকাটার প্রয়োজন • স্মৃতি • সামাজিক সংযোগ • নিজস্ব পারসোনা তারপর DeepSeek-V3 তাদের পরিকল্পনা, কথোপকথন এবং ক্রয় সিদ্ধান্ত তৈরি করেছে। তারপর এজেন্টরা কাজ করতে গেছে, খেয়েছে, একে অন্যের সঙ্গে কথা বলেছে, বিষয়গুলো মনে রেখেছে, বন্ধুদের কোথাও আমন্ত্রণ করেছে – এবং স্বাধীনভাবে সিদ্ধান্ত নিয়েছে কোথায় টাকা খরচ করবে। মূল পরীক্ষাটি ছিল খুবই সহজ: একটি ফ্রাইড চিকেন দোকান সপ্তাহের মাঝামাঝি সময়ে ২০% ডিসকাউন্ট দিল। তারপর গবেষকরা দেখলেন কী ঘটে। • ডিসকাউন্টের পরেও (!) Day 2 থেকে Day 3-এ দোকানের আয় ৫১% বেড়েছে। • Day 1-এ ৩০% থাকা তাদের মার্কেট শেয়ার Day 3-এ ৪১%-এ পৌঁছেছে। • কিন্তু মোট মার্কেট আসলে খুব একটা বাড়েনি। অর্থাৎ ডিসকাউন্ট খুব বেশি নতুন চাহিদা তৈরি করেনি – বরং মূলত প্রতিদ্বন্দ্বী থেকে গ্রাহকদের কেড়ে নিয়েছে। • স্থানীয় ডাইনারের মার্কেট শেয়ার কমে গেছে এবং তাদের আয় ৭% হ্রাস পেয়েছে। • কফি শপ মোটামুটি স্থিতিশীল ছিল। আরও আকর্ষণীয় বিষয় হলো, সবচেয়ে শক্তিশালী প্রভাবটি তাৎক্ষণিকভাবে ঘটেনি। লেখকরা এটাকে এজেন্টদের সামাজিক নেটওয়ার্কের মাধ্যমে তথ্য ছড়িয়ে পড়া হিসেবে ব্যাখ্যা করেছেন: তারা কথা বলেছে, একসাথে পরিকল্পনা করেছে, বন্ধুদের আমন্ত্রণ করেছে – এবং তাদের পারস্পরিক যোগাযোগের মাধ্যমে সেই জায়গার প্রতি আগ্রহ বেড়েছে। সিমুলেশনটি এমন কিছুও তৈরি করেছে যা আনুগত্য (loyalty)-এর মতো দেখায়: কিছু এজেন্ট প্রমোশন চলাকালীন বারবার সেই ফ্রাইড চিকেন দোকানে ফিরে এসেছে, অন্যদিকে ডাইনার কোনো ডিসকাউন্ট না দিয়েও তুলনামূলকভাবে বিস্তৃত আপিল ধরে রেখেছে। তাত্ত্বিকভাবে, এ ধরনের সিস্টেম মার্কেটারদেরকে এইগুলো পরীক্ষা করতে দিতে পারে: • ডিসকাউন্ট • প্রমোশন • মূল্য পরিবর্তন • নতুন প্রোডাক্ট লঞ্চ • প্রতিযোগিতামূলক পরিস্থিতি সিনথেটিক কনজিউমারদের উপর, বাস্তব বাজারে যাওয়ার আগে। কিন্তু এখানে একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু আছে। এটা এখনো কেবল একটি প্রুফ অফ কনসেপ্ট, এমন প্রমাণ নয় যে AI নির্ভরযোগ্যভাবে বাস্তব মানব আচরণ ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। সিমুলেশনে মাত্র ১১টি এজেন্ট ছিল। তাদের সিদ্ধান্ত অনেকটাই নির্ভর করে প্রম্প্ট ডিজাইন, নির্বাচিত LLM, পরিবেশের নিয়ম এবং এমনকি ভার্চুয়াল শহরটি কীভাবে গঠিত তার ওপর। আমার মতে, বিষয়টি অবশ্যই নজরে রাখার মতো। কারণ ভবিষ্যতে যদি এসব সিমুলেশন বাস্তব ডেটার ওপর ঠিকমতো ক্যালিব্রেট করা যায়, তাহলে CustDev, প্রাইসিং এক্সপেরিমেন্ট এবং ক্যাম্পেইন টেস্টিং-এর একটা অংশ হয়তো আগে AI এজেন্টদের উপরই হবে – এবং তারপর মানুষের উপর।

BTW, @Revolut নিশ্চিত করেছে যে একটি বৈধ সরকারি সংস্থার ডোমেইন ব্যবহার করে একটি ইমেইল ঠিকানা থেকে প্রাপ্ত প্রতারণামূলক অনুরোধের পর এটি গ্রাহকদের তথ্য প্রকাশ করেছে। প্রকাশিত তথ্যগুলির মধ্যে পরিচয়পত্র অন্তর্ভুক্ত ছিল এবং এটি যাচাইকৃত সেলফি এবং লেনদেনের ইতিহাসও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। Revolut বলছে যে গ্রাহকদের অর্থ অপ্রভাবিত রয়েছে, কিন্তু এটি প্রকাশকে নিরপরাধ করে তোলে না। এই বিস্তারিতগুলি কারও একজন গ্রাহকের কথা বলার জন্য প্রতারণা করতে বা একটি প্রতারণামূলক 메সেজকে অনেক বেশি বিশ্বস্ত করতে সাহায্য করতে পারে। আমি মনে করি, সাধারণভাবে বিবৃতির পরিবর্তে, আমাদের এই অনুরোধগুলির যাচাইকরণের মাধ্যমে কীভাবে এটি পাস করল, তারা কীভাবে পরিবর্তন করল,এবং প্রভাবিত গ্রাহকদের কীভাবে সহায়তা দেওয়া হবে—এগুলির উপর ভিত্তি করেই একটি প্রতিক্রিয়ার অপেক্ষা করা উচিত।

এই কম্পিউট মার্কেট সম্পর্কিত প্রতিবেদনে কয়েকটি বিষয় আমার দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে, যেখানে এআই কোম্পানিগুলি মডেল ট্রেন করতে বা তাদের সেবা চালানোর জন্য অন্যের জিপিইউ-এর অ্যাক্সেস কিনে থাকে ↓ → জিপিইউ ডিলগুলি এখনও গ্রুপ চ্যাটের মধ্যে হয় এই কম্পিউটিং পাওয়ারের অধিকাংশই ব্রোকার, ব্যক্তিগত ডিল এবং গ্রুপ চ্যাটের মাধ্যমে কেনা হয়। প্রোভাইডারদের মধ্যে দামের তুলনা একটা বিশৃঙ্খলা। সত্যি বলতে, এই প্রযুক্তির এতটাই উন্নতির পরও এটা প্রায় অবিশ্বাস্য। → কম্পিউটিংকে বিদ্যুৎযুক্তভাবে ট্রেড করা যেতে পারে প্রতিবেদনটির যুক্তি, জিপিইউ ভাড়াটিয়ারিরা একটি কমোডিটি মার্কেটে পরিণত হতে পারে, যেখানে মূল্যের বেঞ্চমার্ক এবং ভবিষ্যতের খরচ নিয়ন্ত্রণের জন্য চুক্তি থাকবে। বিদ্যুৎ মার্কেটগুলি 1990-এর দশকে, প্রতিযোগিতার জন্য খোলা হওয়ার সময়, একইভাবের পরিবর্তনের মধ্যেদিয়েছিল। → একই চিপকেই একইভাবে ডিলকরা হয়না অবস্থান,可靠性,এবংভাড়াটিয়ারিরশর্তসবগুলিদামকেপ্রভাবিতকরে।যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদি-যদि।

এটি শুধু আরেকটি উপায় যার মাধ্যমে পারম্পরিক বিনিয়োগকারীরা তাদের ব্রোকারেজ অ্যাকাউন্ট ছেড়ে যাওয়ার প্রয়োজন ছাড়াই ক্রিপ্টোতে প্রবেশ করতে পারেন। @BlackRock-এর IBIT ইতিমধ্যেই এই মডেলটি প্রমাণিত করেছে। মানুষ বিটকয়েনের প্রভাব পেতে শেয়ার কিনে। ফান্ডটি $61.6B নেট সম্পদ ধারণ করে। @Fidelity-এর FETH ETH-এর জন্য একইভাবে কাজ করে। এটি সাধারণ ব্রোকারেজ অ্যাকাউন্ট এবং যোগ্য রিটায়ারমেন্ট অ্যাকাউন্টের মাধ্যমে কাজ করে। কোনও ওয়ালেট সেটআপের প্রয়োজন নেই। আপিলটি স্পষ্ট: আপনি যে অ্যাকাউন্টটি স্টকের জন্য ব্যবহার করছেন, সেখানেই ক্রিপ্টো যোগ করুন, ওয়ালেট ম্যানেজমেন্ট, সিড বাক্যাংশ, এবং স্টেকিং সেটআপ এড়িয়ে চলুন। এইভাবে TRX-এর মধ্যে TradFi-এর কতটা অর্থ প্রবাহিত হবে, তা দেখতে আগ্রহী।