ਜਨਰੇਟਿਵ AI 'ਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ **40%** ਤੋਂ ਵੀ ਹੇਠਾਂ ਡਿੱਗ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਖੋਜ ਲਈ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਕਾਰਨ ਰਿਟੇਲ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ 'Generative Engine Optimization' ਅਪਣਾਉਣੀ ਪੈ ਰਹੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਣ।
ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮੋੜ ਆਇਆ ਹੈ ਜੋ ਰਿਟੇਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਦੁਵਿਧਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। McKinsey ਦੀ ਅਗਸਤ 2026 ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਮੁਤਾਬਕ, ਭਾਵੇਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦਾ AI ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ 40% ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੈਰਾਡੌਕਸ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਉਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਸ਼ੱਕ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਲਈ ਉਸੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੀ ਹਨ।
Generative Engine Optimization ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਕਦਮ
ਪਹਿਲਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ 'ਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਸੁਧਾਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ AI ਮਾਡਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਾਰ (Summary) ਦੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਭੇਜਦੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ 'Generative Engine Optimization' ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ FAQs ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਣ।
'Resourceful Consumption' ਦਾ ਦੌਰ
AI ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ। ਅੱਜ ਦਾ ਗਾਹਕ ਸਿਰਫ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ, ਸਗੋਂ 'Resourceful Consumption' ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਯਾਨੀ, ਉਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਮੁਰੰਮਤ (Repairability) ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਫੈਸ਼ਨ, ਟਰੈਵਲ ਅਤੇ ਬਿਊਟੀ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਾਫ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸੰਕੇਤ
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਸਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀ ਡਿਜੀਟਲ ਰਣਨੀਤੀ ਬਦਲਣਗੀਆਂ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਉਤਪਾਦਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਗੀਆਂ, ਉਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪਕੜ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੱਖ ਸਕਣਗੀਆਂ।