व्हाट्सएप और इसी तरह के एप्लिकेशन का उपयोग कर सकते हैं कौन सी जानकारी?

आजकल, हर कोई जानता है कि जानकारी या डेटा कितना महत्वपूर्ण है। दूसरे शब्दों में, हम अब जानते हैं कि सबसे मूल्यवान चीज "डेटा" है। तो इस डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है या क्या-क्यों?

यह कहते हुए कि डेटा सबसे मूल्यवान खनिजों की तरह है, कम्यूनिकेशन राइटर बेरेस करौनलान कहते हैं कि पूरी बिक्री और मार्केटिंग दुनिया "डेटा" की खोज में है और इन क्षेत्रों में अपने सभी निवेश करती है।

इस विषय पर अपने बयानों को जारी रखते हुए, Barış Karaoğlan ने डेटा माइनिंग के मुद्दे पर भी ध्यान आकर्षित किया, और ऐसी जानकारी दी जो व्हाट्सएप समझौते के बारे में भ्रम को दूर करती है, जिसे अब हम पढ़ते हैं और एक दूसरे के साथ साझा करते हैं।

बड़ी कंपनियों, विज्ञापन की दुनिया और व्यक्तिगत डेटा के बीच संबंध

अधिकांश बड़ी कंपनियां अपनी बिक्री और विपणन रणनीति बनाते समय सबसे पहले "लक्षित दर्शकों" को निर्धारित करने का प्रयास करती हैं। क्योंकि यह लक्षित दर्शक है जो वांछित और मूल्यवान है। डिजिटल युग में इसे प्राप्त करने का सबसे आसान और तेज़ तरीका डेटा है। जब डेटा तक पहुंचने की कोशिश की जाती है, तो इसे वांछित तक पहुंचने के लिए "व्यक्तिगत डेटा" कहा जाता है। यही कारण है कि यह व्हाट्सएप अनुबंध के साथ सामने आया, क्योंकि व्यक्तिगत डेटा हमारे अनुमान से भी अधिक मूल्यवान है।

जब हम सोचते हैं कि हम सभी संदेश भेजने वाले अनुप्रयोगों के माध्यम से भी सबसे अधिक निजी पोस्ट साझा करते हैं, तो हमें इस तथ्य को नहीं भूलना चाहिए कि "ये अनुप्रयोग" हैं जो हमारे सबसे गुप्त रहस्यों को भी जानते हैं। ये विशेष रहस्य दुर्भाग्य से साबित करते हैं कि हम अपनी आदतों के साथ-साथ अपनी आदतों के एल्गोरिथ्म में एक विपणन उत्पाद हैं।

हम अपने पोस्ट में अपने सबसे करीबी दोस्त को जो मासूमियत से लिखते हैं;

"मैं बहुत दुखी हूँ, हम अपनी प्रेमिका के साथ टूट गए"

या विपरीत उदाहरण; "मैं बहुत खुश हूँ, मैं गर्भवती हूँ, इसे हमारे बीच रहने दो, मैंने अभी सीखा है"

जब आप उनके संदेशों पर विचार करते हैं, तो आप "नाखुश प्रेमी" डेटा वाले किसी व्यक्ति को दिखाई जाने वाली विज्ञापन सूची के लिए साइन अप कर रहे हैं। इसी तरह, आप "खुश, नव गर्भवती" डेटा वाले किसी व्यक्ति को दिखाए जाने वाले विज्ञापन सूची में हैं।

बिक्री और विपणन रणनीतियों सीधे विज्ञापन की दुनिया से जुड़ी हुई हैं। यदि लक्ष्य प्राप्त करना है, तो लक्षित व्यक्ति को वांछित विज्ञापन या प्रचार दिखाया जाना चाहिए। बेशक, टेलीविजन-न्यूजपेपर-मैगजीन-बिलबोर्ड जैसे चैनलों के जरिए मार्केटिंग, जिसे हम ट्रेडिशनल मीडिया कह सकते हैं, अभी भी बाजार में स्वीकार किया जाता है। लेकिन अब हम कह सकते हैं कि विज्ञापन मॉडल पूरी तरह से बदल गए हैं। चूंकि विज्ञापनदाता जो अपने उत्पाद का विज्ञापन या प्रचार सही व्यक्ति को दिखाना चाहता है, वह इसके लिए जिम्मेदार विज्ञापनदाता को रखेगा, विज्ञापनदाता (विज्ञापन और मीडिया कंपनियां) जानता है कि उसे सटीक लक्ष्य वाले व्यक्ति को विज्ञापन (वीडियो, दृश्य आदि) देखने या दिखाने के लिए बजट के सही उपयोग में जाना होगा। क्योंकि एक अभियान जिसे बजट के साथ सही ढंग से प्रबंधित किया जा सकता है, वह सफल है, अन्यथा गंभीर और असफल परिणाम होने की अत्यधिक संभावना है।

संवाददाता लेखक बारियस करौनलान के अनुसार, सबसे महत्वपूर्ण "व्यक्तिगत डेटा" है

यहाँ, "व्यक्तिगत डेटा" खेलने में आता है। टेलीविजन-न्यूजपेपर-मैगजीन-बिलबोर्ड जैसे पारंपरिक और अधिक खर्चीले तरीकों को अलग करते हुए, विज्ञापनदाता चाहता है कि जब भी वह चाहे, सही व्यक्ति अपने विज्ञापन को देखे। यह संसाधित डेटा के साथ संभव है जैसा कि यह होना चाहिए।

अगर हम इसे कुछ उदाहरणों के साथ विस्तृत करने की कोशिश करते हैं, तो एक निर्माण कंपनी एक बड़े पैमाने पर आवास परियोजना के विपणन के लिए विज्ञापन करना चाहती है, मान लीजिए कि यह परियोजना इस्तांबुल, सराइयर जिले में है, तो विपणन तरीके जो निश्चित हो सकते हैं, यह या तो बिलबोर्ड के साथ Sarıyer की सड़कों पर विज्ञापन देगा, या पारंपरिक मॉडल का उपयोग करने का प्रयास करेगा। या सोशल मीडिया आज सबसे पसंदीदा तरीका है। क्षेत्रों का उपयोग करने का लक्ष्य रखेगा। यह इस उदाहरण में भी है कि इस लक्ष्यीकरण का सबसे मूल्यवान हिस्सा "डेटा" है। उन्होंने अब तक सराइयर जिले में एक घर के विज्ञापन की खोज की है, जिसकी औसत आय या संचय स्तर एक ऐसी संरचना में है जो उस घर को खरीद सकता है, जो अभी भी पिछले वर्ष में इस प्रकार की खोज जारी रखते हैं, जिन्होंने इन खोजों को सप्ताह में कम से कम एक या दो बार बढ़ाया है, जिनकी औसत आयु निम्न श्रेणी में है, आदि। विज्ञापन, जो उस उपयोगकर्ता को दिखाया जाता है जो ऐसी जानकारी के साथ डेटा फ़िल्टर से गुजरता है, वह विज्ञापन बन गया है जो सबसे सटीक परिणाम प्राप्त कर सकता है।

बेशक, जब हम इन उदाहरणों को गुणा करते हैं और उन्हें सभी प्रकार के स्वास्थ्य, खेल, भोजन और पेय, कपड़े, सफेद सामान, इलेक्ट्रॉनिक्स, फर्नीचर और कई क्षेत्रों में अनुकूलित करते हैं, तो विषय को और अधिक स्पष्ट रूप से समझा जाएगा।

हम सभी रहते हैं, किसी शॉपिंग साइट से किसी भी उत्पाद की खोज करने के बाद, हम इसी तरह के उत्पाद विज्ञापन देखते हैं और कुछ मामलों में हम इसे पसंद भी करते हैं, "देखो, मैं इस विज्ञापन को देख रहा था, मुझे इस विज्ञापन पर एक नज़र रखना चाहिए" हम अपने भीतर की आवाज़ों के साथ विकल्पों को भी देखते हैं। यह एक लक्ष्यीकरण विधि है जो उपयोगकर्ता को पकड़ती है और कभी जाने नहीं देती है। विज्ञापन की दुनिया को इन तरीकों के आसपास के तरीकों को विकसित करना है।

इसी तरह, मीडिया को बेचने वाली कंपनियाँ और उस विज्ञापन को देखने के लिए सही लोग (यानी ऐसी कंपनियां जो यह सुनिश्चित करने की सेवा प्रदान करती हैं कि उपयोगकर्ता उस विज्ञापन को स्वयं उस कथन के साथ बाज़ार में देख सकता है "मैंने आपका विज्ञापन लक्षित व्यक्ति पर देखा है"। "सही व्यक्ति के लिए देखने" के प्रयास से डेटा खनन का मूल्य पता चलता है। क्योंकि जो कंपनियां उस व्यक्ति की मार्केटिंग करती हैं, जिनके लिए विज्ञापन देखा जाएगा, वे प्रति दृश्य भुगतान चाहते हैं जब वे आपको साबित करते हैं कि उन्हें देखा जा रहा है। इसीलिए उनका कहना है; मैं आपके विज्ञापन को उस व्यक्ति को दिखाता हूं जिसे आप लक्षित करते हैं और उस विज्ञापन का भुगतान करते हैं जो मैंने देखा था। यह विधि वह है जो विज्ञापनदाता चाहता है और सबसे अधिक प्यार करता है। लक्ष्य दर्शकों को आपका विज्ञापन देखने के लिए। डिजिटल युग के विज्ञापन विपणन कंपनियों के सभी बयान अब इस दिशा में हैं; वे अपने उत्पादों को बाजार में व्यक्त करते हैं कि "पारंपरिक विज्ञापन मॉडल में, आप अपने लक्षित दर्शकों को विज्ञापन देखने में सक्षम नहीं हो सकते हैं, आप कभी नहीं जानते कि आपके विज्ञापन किसने देखे"।

बारिस करौन्गलन, जो प्रो लॉ फर्म में एक संचार और मीडिया सलाहकार भी हैं, ने अपने बयान जारी रखे और विज्ञापन मॉडल के बारे में बात की।

अब दो प्रकार के विज्ञापन मॉडल हैं, जो लक्षित व्यक्ति को विज्ञापन दिखाते हैं। या तो आप विज्ञापन देखने के लिए एक संख्या निर्धारित करते हैं और कहते हैं कि इतने सारे लोग मेरा विज्ञापन देखते हैं। या आप जिस व्यक्ति (लक्षित) को आप चाहते हैं, उसे विज्ञापन दिखाने के लिए उस व्यक्ति की विशेषताओं का निर्धारण करते हैं। उपयोगकर्ता उस व्यक्ति को बनाता है जिसकी विशेषताओं का निर्धारण किया जाएगा। हम अपने व्यक्तिगत शेयरों को छोड़ देते हैं, हम कौन हैं, हमें क्या पसंद है, हमारी उम्र, वजन, ऊंचाई, बालों का रंग, यहां तक ​​कि हमारे अपने डेटा ट्रैफ़िक एल्गोरिदम, और हमारी सभी जानकारी का मतलब है कि हम एक उत्पाद बन जाते हैं और विपणन किया जाता है।

डाटा इंजीनियरिंग एक अधिक पसंदीदा पेशा होगा

हम जो भी खाते हैं या जो पेय पीते हैं, उन सभी में हमारी आदतें हमें दिखाए जाने वाले विज्ञापनों को निर्धारित करती हैं। दूसरे शब्दों में, हम अपना विज्ञापन स्वयं निर्धारित करते हैं। बिग डेटा नामक स्थिति, जो आगे बढ़ने पर "उन्नत सूचना प्रबंधन" के रूप में प्रकट हो सकती है, अधिक गंभीर खतरों की संभावना को बढ़ा सकती है। इसलिए, हम कह सकते हैं कि डेटा इंजीनियरिंग पेशा एक ऐसा पेशा होगा जिसे हम बहुत कुछ सुनेंगे और आने वाले वर्षों में पसंद किया जाएगा। क्योंकि यह एक अपरिहार्य तथ्य है कि यह व्यवसाय इंजीनियरिंग से परे है।