مارکیٹنگ اینالٹکس اور درست نسبت کا تعین اب تھوڑا سا ختم ہو رہا ہے۔ حالیہ دنوں میں میں جو ایک اور رجحان دیکھ رہا ہوں، وہ یہ ہے کہ روایتی مارکیٹنگ اینالٹکس کم اور کم قابلِ اعتماد ہوتی جا رہی ہے۔ سب سے پہلے، صارفین کا رویہ اب بہت زیادہ پیچیدہ ہو چکا ہے۔ ایک فنل جس میں کوئی X پر ایک پوسٹ دیکھتا ہے، پھر AI کے ساتھ آپشنز کا موازنہ کرتا ہے، Reddit کے جائزے پڑھتا ہے، اور پھر Direct یا Organic کے طور پر ظاہر ہوتا ہے، آج کل بالکل عام بات ہے۔ اور اس کے علاوہ، اب ہمارے پاس AI ٹریفک اور اس کے ساتھ آنے والی تمام عدم استحکام بھی ہے۔ یہاں ایک نئی مثال ہے: اکتوبر میں، ChatGPT نے کچھ دنوں تک utm_source اور referrer ڈیٹا درست طریقے سے نہیں بھیجا۔ GA4 میں، ChatGPT ٹریفک میں اچانک 22–57% کی کمی نظر آئی، جبکہ حقیقت میں ان سیشنز کا ایک بڑا حصہ صرف Direct میں منتقل ہو گیا تھا۔ اس کے علاوہ، ویب ٹریفک کا نصف سے زائد بُوٹس کا ہے، جس کا مطلب ہے کہ معیاری ٹریفک نمبرز حقیقی انسانی رویے کے بارے میں کم اور کم نمائندگی کر رہے ہیں۔ اس لیے 2026 میں، صرف ایک ڈاش بورڈ دیکھ کر "اس چینل میں اضافہ ہو رہا ہے" یا "اس چینل کا خاتمہ ہو چکا ہے" نتیجہ نکالنا خطرناک ہو چکا ہے۔ آپ کو ایک ساتھ متعدد سگنلز دیکھنے چاہئیں: Direct ٹریفک، برانڈ سرچ، MMM، حقیقی LLM جوابات، اور تبدیلیاں۔ اور صاف طور پر، قدیم "آپ نے ہمیں کس طرح جان لیا؟" والے سوال کا دائرہ دن بدن کم خراب لگ رہا ہے :)

میں آپ کو CopyCheck کی کیا کیا چیزیں کر سکتی ہے، ایک جلدی جائزہ دینا چاہتا ہوں: • میرے ہولڈنگز: موجودہ قیمت، غیر عملی منافع/نقصان، اور بریک-ایون قیمتیں چیک کریں۔ مختلف مارکیٹ موو کو آزمانے سے دیکھیں کہ وہ آپ کے بیگز پر کیسے اثر ڈالیں گی۔ • والٹ ٹریڈز کا جائزہ لیں: ایک 90 دن کے دوران تک، پانچ @solana والٹس کا جائزہ لیں۔ نقصان کو فلٹر کریں اور انفرادی خریداریاں، فروختیں، اور ٹرانزیکشن لنکس کا جائزہ لیں۔ • دو والٹس کا موازنہ کریں: مطابقت رکھنے والے اہل ٹریڈس پر انٹری اور ایگزٹ پرائسز کے منافع پر کیسا اثر پڑا، دیکھیں۔ آپ کو اپنا والٹ جوڑنے کی ضرورت نہیں (مجھے لگتا ہے کہ آج کل یہ حقیقی موٹ ہے)۔ آپ ٹوکن مارکیٹ سناپ شاٹس، اوپن چارٹ لنکس دیکھ سکتے ہیں، اور اپنے رپورٹس برآمد کر سکتے ہیں (فائنسلی، تمام ٹریڈ نتائج فیس سے پہلے دکھائے جاتے ہیں)۔ ویڈیو والٹ جائزہ فلو دکھاتی ہے، لیکن آرٹیکل حسابات اور حدود کو زیادہ تفصیل سے شامل کرتا ہے۔ مجھے بتائیں کہ آپ کو کیا لگتا ہے!

یہ ان کے تقسیم کو کیسے بڑھایا گیا اس پر ایک اچھا مضمون ہے، لیکن اس میں کچھ بھی نہیں بتایا گیا: → قیمتیں → مفت سے ادائیگی والے صارفین میں تبدیلی → کھوئے ہوئے صارفین → پیداکاروں کے اخراجات → اشتہاری خرچ → منافع کے حاشیے انہوں نے اس سارے ٹریفک کو $150K/ماہ آمدنی میں کیسے تبدیل کیا؟

میں نے اب تک کبھی ایسا نہیں سوچا تھا: اب جب میٹا، گوگل، چیٹ جی پی ٹی وغیرہ AI اشتہارات شروع کر رہے ہیں، تو کیا امکان ہے کہ اشتہاد دینے والے ایسے صارفین تک پہنچنے کے لیے ادائیگی کریں گے جو اشتہار کے بغیر بھی سروس خرید لیتے؟ میں نے اس بات پر سوچنا شروع کر دیا جب میں نے "گوسٹ اٹریبیوشن" کے جال پر اس مطالعہ کو پڑھا۔ اس نے ریٹیل میڈیا نیٹ ورکس (RMNs) جیسے امازون اشتہارات، وال مارٹ کنیکٹ، اور انستاکارٹ اشتہارات پر صارفین کی ہدف بنانے کے طریقے کا جائزہ لیا — اور پایا کہ مدلز میں جانبداری تھی۔ آٹومیٹڈ RMN بائڈنگ مدلز خود بخود ان صارفین کو ہدف بناتے ہیں جو پہلے سے ہی مصنوعات خریدنے کے لیے بہت زیادہ ممکنہ ہوتے ہیں (مثلاً، جنہوں نے اس ماہ 5 بار برانڈ خریدا ہے)۔ پھر AI ڈیش بورڈ پر اشتہار پر خرچ کردہ رقم کا بہت بڑا واپسی (ROAS) دکھائی دیتا ہے اور اشتہاد دینے والے اپنا خرچ جاری رکھتے ہیں۔ لیکن تصادفی کنٹرولڈ ٹرائلز نے ظاہر کیا کہ ان میں سے تقریباً 70 فصد فروخت غیر اضافی تھیں۔ صارف نے شاید اشتہار کے بغیر بھی آئٹم خرید لیتا۔ AI بالکل عضوی رویے کا سبب بن رہا تھا، جس سے اشتہار بجٹ کا بڑا ضائع ہونا چھپ رہا تھا۔ ڈراؤنا۔

گرینٹ کا سرمایہ آزاد رقم نہیں ہے۔ میں ان ٹیموں کے لیے بہت کم محسوس کرتا ہوں جو اسے آزاد رقم سمجھتی ہیں۔ حوالہ کے طور پر، میں @arbitrum پر لیکویڈٹی کو فروغ دینے کے لیے @limitlessdefi کے 75,000 ARB ٹوکنز کے گرینٹ کے بارے میں بات کر رہا ہوں۔ میں نے Arbitrum کے وچ ڈاک کمیٹی سے پڑھا کہ پروجیکٹ نے پورا گرینٹ USDC میں تبدیل کر دیا اور اسے Base پر برج کر دیا۔ بعد میں، پروجیکٹ نے کام کرنا بند کر دیا۔ اس کے بعد ٹیم کو سمجھانے کے لیے یا فنڈز واپس کرنے کے لیے 10 ستمبر تک کا وقت دیا گیا۔ انہوں نے دونوں چیزوں میں سے کچھ بھی نہیں کیا۔ اب Arbitrum، بنیادی طور پر مستقبل کے DAO پروگرامز سے متعلقہ فاؤنڈرز کو مستقل طور پر منع کرنے کے لیے ووٹ ڈال رہا ہے۔ اگر ایک ایکو سسٹم آپ کو ایک خاص مینڈیٹ کے لیے سرمایہ دے، اور آپ پوری رقم کہیں اور منتقل کر دیں، تو یہ حکومتی اور ذمہ داری کا ناکامی بن جاتا ہے۔ تو یہ بالکل درست جواب ہے۔

میں نے ایک بہت دلچسپ محاکمہ مطالعہ کیا: اگر آپ AI ایجینٹس کو عام خریداروں کے رویے کو محاکمہ کرنے کے لیے استعمال کریں – اور پھر کسی بھی چیز کو حقیقی دنیا میں شروع کرنے سے پہلے ان پر مارکیٹنگ کیمپینز ٹیسٹ کریں؟ تحقیق کاروں نے ایک چھوٹا سا ورچوئل شہر بنایا اور اس میں AI ایجینٹس بھر دیے۔ صرف 11 ایجینٹس اور 10 مقامات۔ ہر ایجینٹ کے پاس تھا: • ایک بجٹ • ایک توانائی کا سطح • خوراک اور خریداری کی ضرورتیں • یادداشت • سماجی روابط • اپنا خود کو ظاہر کرنے والا شخصیت پھر DeepSeek-V3 نے ان کے منصوبے، بات چیت اور خریداری کے فیصلوں کو تخلیق کیا۔ تو ایجینٹس نے کام شروع کر دیا، کھانا کھایا، ایک دوسرے سے بات کی، چیزوں کو یاد رکھا، دوستوں کو کہیں دعوت دی – اور آزادانہ طور پر فیصلہ کیا کہ پیسہ کہاں خرچ کرنا ہے۔ اصل تجربہ بہت آسان تھا: ایک فرائڈ چکن کی دکان نے ہفتے کے وسط میں 20% ڈسکاؤنٹ دیا۔ تحقیق کاروں نے پھر دیکھا کہ کیا ہوا۔ • دکان کی آمدنی دن 2 سے دن 3 تک 51% بڑھ گئی – حتیٰ کہ (!) ڈسکاؤنٹ ختم ہونے کے بعد بھی۔ • اس کا مارکیٹ شیر ڈن 1 پر 30% سے ڈن 3 پر 41% تک بڑھ گیا۔ • لیکن مجموعی مارکیٹ میں زیادہ تبدیلی نہیں آئی۔ تو ڈسکاؤنٹ نے زیادہ نئی مانگ نہیں پیدا کی – اس نے زیادہ تر صارفین کو ایک مقابلہ کرنے والے سے الگ کر لیا۔ • مقامی ڈائنر نے مارکیٹ شیر کھو دیا اور آمدنی میں 7% کمی آئی۔ • کافی شاپ نسبتاً مستحکم رہا۔ اور اس سے بھی زیادہ دلچسپ بات یہ تھی کہ سب سے زوردار اثر فوراً نہیں آيا۔ مصنفین اسے اس طرح سمجھتے ہیں کہ معلومات ایجینٹس کے سماجی نیٹ ورک کے ذریعے پھیل رہی تھیں: وہ بات چیت کرتے، منصوبے بناتے، دوستوں کو دعوت دेतے – اور ان کے تعاملات کے ذریعے جگہ کا دلچسپی بڑھ رہا تھا۔ محاکمہ نے اس طرح کچھ اس قسم کا لالچ بھی پیدا کر دکھایا جو لائلٹی جaisa لگتا تھا: بعض ایجینٹس پروموشن کے دوران فرائڈ چکن کی دکان پر واپس آئے، جبکہ ڈائنر بغیر ڈسکاؤنٹ کے بھी وسعت پذیر رہا۔ تو نظریاتي طور پر، اس قسم کے نظام مارکيٹرز کو درج ذيل چيزوں کو حقीقي بازار ميں جانے سے پہلے سنتيتيک صارفين پر ٹيسٹ کرنے دे سکتے ہيں: • ڈسکاؤنٹس • پروموشنز • قيمت ميں تبديلات • نئي مصنوعات لانچ • مقابلتي صورتحال لे�کن اس ميں انتہائي اهم "لे�کن" بھي ہي۔ �ہ ابھي تک صرف تصوراتي ثبوت ہي، نه كه AI حقائقي انساني روئي كي بحال كرسكتا ہي۔ محاكمة ميں صرف 11 ايجنٹس تھي۔ ان كے فيلسيوں كي بندي زبردست طور پر پرومپٹ ڈيزائن، منتخب LLM، ماحول كي قوانين، اور حتىٰ كه ورچوئل شهري كي ساخت پر منحصر هيا۔ میرا خيال هيا كه يه ضرور دنبال كرنے كي قيمت رکھتا هيا۔ kyonke agar يه محاكمة فينال طور پر حقائقي دنيا كي ڈيٰٰتا پر درست كردى جايي تو CustDev، قيمت كي تجربات، اور كيمپين ٹيسٹنگ كا حصه شروع ميں AI ايجنٹس پر هونا شروع هوجايگا – اور فينال طور پر صرف انسانوں پر۔

بی وائی، @Revolut نے تصدیق کی ہے کہ انہوں نے ایک قانونی حکومتی ایجنسی کے ڈومین کا استعمال کرتے ہوئے ایک ای میل ایڈریس سے آنے والی جعلی درخواستوں کے بعد صارفین کی معلومات فاش کر دیں۔ بتایا جا رہا ہے کہ فاش ہونے والی معلومات میں شناختی دستاویزات شامل تھیں اور شاید تصدیق کے لیے سلفیز اور لین دین کی تاریخ بھی شامل تھیں۔ ریولوٹ کا کہنا ہے کہ صارفین کے فنڈز متاثر نہیں ہوئے، لیکن اس سے فاش ہونے کا اثر بے ضرر نہیں ہو جاتا۔ ان تفصیلات سے کوئی صارف کا دھوکہ دینا یا ایک جعلی پیغام کو زیادہ قانع کن بنانا آسان بن سکتا ہے۔ میرا خیال ہے کہ ہمیں صرف عام بیانات کے بجائے ان درخواستوں کو ان کے چیکس سے گزرنے کا مناسب تفصیلی وضاحت مانگنا چاہئے، انہوں نے کیا تبدیلیاں کی ہیں، اور متاثرہ صارفین کو کس قسم کا سپورٹ ملے گا۔

اس مضمون میں کمپیوٹ مارکیٹس کے بارے میں کچھ باتیں میری توجہ کھینچ رہی تھیں، جہاں AI کمپنیاں ماڈلز کو ٹرین کرنے یا اپنی سروسز چلانے کے لیے کسی اور کے جی پی یو کے استعمال کا انتظام کرتی ہیں ↓ → جی پی یو کے معاہدے اب بھی گروپ چیٹس میں ہوتے ہیں زیادہ تر کمپیوٹنگ پاور اب بھی بروکرز، نجی معاہدے، اور گروپ چیٹس کے ذریعے خریدی جاتی ہے۔ فراہم کنندگان کے درمیان قیمتوں کا موازنہ ایک بھاری اور الجھن والی بات ہے۔ سچ بتاؤ تو، اس تکنیک کے اتنے آگے بڑھ جانے کے باوجود یہ تھوڑا سا پاگل پن لگتا ہے۔ → کمپیوٹنگ بجلی کی طرح ٹریڈ ہو سکتی ہے اس مضمون میں دعویٰ کیا گیا ہے کہ جی پی یو رینٹلز ایک کاموڈٹی مارکیٹ بن سکتی ہیں، جہاں قیمت کے معیار اور مستقبل کے اخراجات کو منظم کرنے کے لیے معاہدے ہوں۔ بجلی کے مارکیٹس نے 1990ء کی دہائی میں مقابلہ کے لیے کھل جانے کے بعد اسی قسم کا تبدیل ہونا شروع کر دیا تھا۔ → ایک ہی چپ کا مطلب یہ نہیں کہ ایک ہی معاہدہ مقام، قابلِ اعتمادی، اور رینٹل شرائط سب قیمت پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ سستا جی پی یو اسٹائل جس کا استعمال بار بار روک دیا جائے، مستقل دسترس سے بالکل مختلف ہے۔ ایک AI چٹ بات کو صارفین کے لیے دسترس محفوظ رکھنا ضروری ہوتا ہے، جبکہ ایک کمپنی جو رات بھر AI کا استعمال تصاویر لیبل کرنے کے لیے کرتی ہے، شاید قلتِ دسترس کو قبول کر لے تاکہ کم خرچہ کر سکے۔ → NVIDIA عملی طور پر کمپیوٹنگ کے لیے مرکزی بینک ہے اس کا رلیز شیڈول پرانے جی پی یوز کی قدر کو کتنا جلد ختم ہونے دे�تا ہے، اور اس ساتھ ہی وہ موجودہ جی پی یوز کو مصروف رکھنے سے فائدہ اٹھاتا ہے، کیونکہ اس کمپیوٹنگ پاور کا تقاضا ڈे�ٹا سنٹر آپریٹرز کو مزید چپس خریدنے کا باعث بناتا ہے۔ → فرصت صرف جی پی یو رینٹل تک محدود نہیں کمپنیاں قیمت فراہم کرنے والے آلے، ٹریدنگ پلین فارمز، قرض دینا، اور بيمه بھی ترقید دے رہی ہيں۔ مصنف کا خيال ہے کہ وہ کمپنิياں جو مستقل جي پي يو دسترس اور ان مالياي خدمات کو ملاييں، فائدہ حاصل کر سکتې هياں۔ Silicon Data کہتى ہيں كه وہ نيوكلاؤڈ جي پي يو فراهم كنندگان كا 95% اور بڑى هائپرسكيلرز كا 100% نظاره كرتى هياں۔ يه رينٹل ڈيٹا پهلى سطح كي قيمت كي نشاندهي بنانى كى لئي استعمال كى جا رهي هى۔ تو مجھے لگتا هى كه يه ديكھن كى طرف سبب هى كه جي پي يو رينٹلز كس طرح وسعي مالياي ماركت بن سكتى هياں۔

یہ صرف ایک اور طریقہ ہے کہ روایتی سرمایہ کاروں کو اپنے برُوکریج اکاؤنٹ کے باہر نہ جائے ہوئے کرپٹو کا ایکسپوژر دیا جائے۔ @BlackRock کا IBIT پہلے ہی اس ماڈل کا ثبوت ثابت کر چکا ہے۔ لوگ بٹ کوائن کا ایکسپوژر حاصل کرنے کے لیے شیئرز خریدتے ہیں۔ یہ فنڈ $61.6 ارب صاف اثاثوں پر مشتمل ہے۔ @Fidelity کا FETH ETH کے لیے اسی طرح کام کرتا ہے۔ یہ عام برُوکریج اکاؤنٹس اور اہل ریٹائرمنٹ اکاؤنٹس کے ذریعے کام کرتا ہے۔ والٹ سیٹ اپ کی ضرورت نہیں۔ اپیل واضح ہے: جس اکاؤنٹ کا آپ استعمال پہلے سے کر رہے ہیں، اس میں کرپٹو شامل کریں، والٹ مینجمنٹ، خفیہ عبارت، اور اسٹیکنگ سیٹ اپ سے بچ جائیں۔ میرا دلچسپی سے معلوم ہونا چاہتا ہے کہ TRX میں اس طرح سے کتنی TradFi رقم واقعی流入 ہوتی ہے۔

برو، میں نے کبھی نہیں سنا کہ ہیکرز پیسہ واپس کرتے ہیں، لول۔ کسی نے @Liquid_BTC میں ایک بگ دریافت کیا جس سے وہ بے پشتہ L-BTC بناسکتا تھا، اور ریزرو سے تقریباً 4,000 اصل BTC نکال سکتا تھا۔ انہوں نے @Blockstream کے پیچ کے بعد 3,400 BTC واپس کردیے، لیکن اب بھی تقریباً 598 BTC رکھ لیے، جو تقریباً 47 ملین ڈالر کے برابر ہیں۔ شاید پیچھے کوئی سمجھوتہ تھا، لیکن پہلے 320 ملین ڈالر لینا اور پھر 47 ملین ڈالر رکھنا بہت عجیب طریقہ ہے مذاکرات کا۔