Web 2.0 के दौर में viral loops के बारे में हमने जो कुछ सीखा था — और फिर भूल गए

• Viral Loop उत्पाद के भीतर डिज़ाइन किया गया growth mechanism है, जो invite·share·recommendation फीचर्स के जरिए मापने योग्य और optimize किए जा सकने वाले user acquisition structure बनाता है
• Web 2.0 के स्वर्णकाल में viral loops का उपयोग कर करोड़ों users वाले products की बाढ़ आ गई थी, लेकिन बाद में mobile युग में जाते हुए यह know-how का बड़ा हिस्सा गायब हो गया
• अगर उत्पाद के भीतर invite·share·recommendation फीचर्स डिज़ाइन किए जाएँ और session·cohort स्तर पर viral factor को मापा जाए, तो यह formula के जरिए ट्रैक किया जा सकता है कि मुफ्त users को कितनी हद तक amplify किया जा सकता है
  • 1.0 या उससे अधिक हो तो अपने-आप growth तेज होती है, 1.0 से कम हो तो आखिरकार growth धीमी पड़ती है
• Category 1 products, जो सरल और मजबूत sharing loops पर निर्भर होते हैं, और Category 2 products, जो गहरे features और उच्च retention के ऊपर कई sharing loops जोड़ते हैं—दोनों मौजूद हैं, और इन दोनों के growth pattern और सीमाएँ काफी अलग हैं
• mobile transition, platform constraints, novelty के खत्म होने, market saturation आदि के कारण पहले session में viral factor 1 से ऊपर जाने वाली संरचना अब लगभग असंभव हो गई है, और आज जितना retention ऊँचा होगा, उतना पूरे sessions को मिलाकर cumulative viral factor बड़ा होगा वाली संरचना अधिक महत्वपूर्ण हो गई है
• AI generative tools और social पर चलने वाले shitposting·rage baiting·video clips एकमुश्त spike के अधिक करीब हैं, लेकिन जब इन्हें उत्पाद के भीतर डिज़ाइन किए गए “बनाओ-और-share करो” loop के साथ जोड़ा जाता है, तब ये लंबे समय में user base बढ़ाने में योगदान दे सकते हैं

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Web 2.0 युग में viral loops का स्वर्णकाल

• 2005~2010 के Web 2.0 दौर में social networks, UGC platforms, collaboration tools और messenger apps ने systematically viral loops डिज़ाइन करके लाखों से लेकर सैकड़ों मिलियन users तक का user base बनाया
  • email invites, address book import, content sharing links जैसी संरचनाओं को engineering के स्तर पर optimize किया गया, जहाँ users दूसरे users को लाते थे
  • A/B testing और formula-आधारित tracking के जरिए viral factor को ट्रैक करते हुए “engineering से डिज़ाइन की गई growth” का दौर था
  • Facebook, LinkedIn, YouTube, Spotify, Pinterest आदि इसी तरह बढ़े
• इस दौर में सफल viral products बनाने वाले founders और teams बाद में बड़ी tech कंपनियों के executives·VCs बन गए, और viral loop बनाने का ज्ञान लगभग खो गया
• mobile transition के बाद पुराने तरीके काम नहीं आए, और ज्ञान व know-how का बड़ा हिस्सा व्यावहारिक मैदान में धुंधला पड़ गया
• फिर भी, आज के Product-Led Growth, marketplace recommendations, generative AI sharing flows पर वही mathematics और सोच आज भी वैसी ही लागू की जा सकती है

formula के रूप में viral factor की बुनियादी संरचना

• यहाँ जिस viral की बात हो रही है, वह किसी एक tweet के वायरल होने जैसी चीज़ नहीं, बल्कि उत्पाद में built-in invite·tagging·link sharing·referral program के जरिए लगातार नए users पैदा करने वाला structural loop है
• इस loop की खासियत यह है कि यह मापने योग्य है, product changes से सुधारा जा सकता है, और invites·content sharing·referrals जैसी कई अलग-अलग forms पर एक जैसी mathematical structure लागू होती है; और इसके केंद्र में viral factor जैसा ratio concept होता है
• viral factor वह ratio है जिसमें denominator में “किसी खास अवधि में signup करने वाला user cohort” होता है, और numerator में वही users समय के साथ invite·share के जरिए जितने नए users लाते हैं, वह संख्या होती है
  • उदाहरण: 3 महीने पहले signup करने वाले 100 users बाद में 50 users लाएँ, तो उस समय का viral factor 0.5 होगा
  • अगर 100 users 150 users लाएँ, और वे 150 आगे 225 users लाएँ, तो viral factor 1.5 होगा
  • 1 या उससे अधिक होने पर loop फैलता है, 1 से कम होने पर वह कभी न कभी रुक जाता है

content sharing loops और data design

• viral loop का एक प्रतिनिधि उदाहरण यह है कि user AI·filter·tool से कुछ बनाता है और उसे link के जरिए share करता है, और उसे देखने वालों में से कुछ खुद signup करके वही चीज़ बनाते हैं
  • Instagram filters, blog posts, और आज के AI video generation tools इसी pattern में आते हैं
• इसे मापने के लिए sharing link में sharer_id शामिल वाला URL जोड़कर track करना चाहिए
  • उदाहरण: product.com/vid/[video_id]?sharer_id=[user_id] के रूप में share किया जाए, और इस link से signup करने वाले user की row में sharer_id save किया जाए
• इसके बाद किसी खास cohort की id list निकालकर, यह गिना जाए कि वे दूसरे users के sharer_id के रूप में कितनी बार दिखाई देते हैं, तो viral factor निकाला जा सकता है
  • जिन users का sharer_id खाली है, उन्हें “Gen 1/onramp users” मानकर calculation से बाहर रखा जाता है, और Gen N बनाम Gen N+1 ratio देखना अधिक स्थिर तरीका है
• viral factor की calculation के बाद स्वाभाविक रूप से सवाल आता है: “इस संख्या को कैसे बढ़ाएँ, क्या इसे 1 से ऊपर ले जाया जा सकता है?”
  • onboarding में invite माँगने वाला flow जोड़ना, आसानी से copy होने वाला invite link, sharing UI में सुधार
• जब sharer_id आधारित calculation संभव हो जाए, तो इसे dashboard metric के रूप में स्थायी बनाकर A/B testing से बदलाव देखना संभव होता है
  • experiment variables में sharing feature का उपयोग करने वाले users का अनुपात, share की संख्या, share पाने वालों का signup conversion rate आदि शामिल हो सकते हैं, और यह संयोजन एक तरह की “viral factor cookbook” की तरह काम करता है
• यानी viral factor सिर्फ invite loop पर नहीं, बल्कि sharing·collaboration·referral जैसी हर उस संरचना पर सामान्य रूप से लागू होता है जहाँ मौजूदा users नए users पैदा करते हैं

“invite count × conversion rate” formula और उसकी सीमाएँ

• इंटरनेट पर मशहूर “viral factor = invite count × conversion rate” formula सहज रूप से सही लगता है, लेकिन इसकी सीमा यह है कि यह सिर्फ invite-type loops तक सीमित है
  • हकीकत में content sharing, collaboration invites, recommendation codes जैसे कई प्रकार के loops होते हैं
• सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि हम वास्तव में दो user cohorts के बीच का ratio जानना चाहते हैं, इसलिए cohort-आधारित definition अधिक मूलभूत है
• अगर केवल invite count × conversion rate पर ज़ोर दिया जाए, तो डिज़ाइन का रुख जितना हो सके उतने दोस्तों को invite mail भेजने की तरफ चला जाता है, यानी spam के करीब पहुँचने वाला design, जो user fatigue बढ़ाता है
  • Bebo, Tagged, Hi5, MySpace जैसे पुराने social networks ने Hotmail·Yahoo Mail address book import फीचर के जरिए 200 से अधिक invite mails भेजवाकर viral factor को कृत्रिम रूप से ऊपर खींचा था
  • यह तरीका invalid addresses पर अधिक mail भेजना → conversion rate घटना → email providers द्वारा spam के रूप में पहचान तक पहुँचा, और लगभग 10 साल तक चलने के बाद आखिरकार email invite loop का युग समाप्त हो गया

viral products के core metrics और PMF की शर्तें

• अस्थायी viral spike के बाद भी टिकने वाले products को पहचानने के लिए, नीचे दिए गए retention·habit formation·network effects·monetization metrics उपयोगी मानक हैं
  • क्या cohort retention curve किसी स्तर पर flatten होती है (यानी टिके रहने वाले users का अनुपात)
  • क्या actives/registered > 25% है, यानी total signup users की तुलना में वास्तव में active users पर्याप्त हैं
  • क्या power user curve “smile” shape बनाती है (यानी क्या बीच में बहुत मजबूती से जुड़े users का समूह मौजूद है)
• इसके अलावा नीचे दिए गए metrics sustainable business को पहचानने के लिए भी उपयोगी हैं
  • viral factor > 0.5 (इतना कि दूसरे channels को amplify कर सके)
  • DAU/MAU > 50% (क्या रोज़मर्रा के उपयोग की आदत बन रही है)
  • क्या market·logo स्तर पर पुराने networks में participation अधिक होता है (network effect)
  • क्या D1/D7/D30, 60/30/15 स्तर से ऊपर है (शुरुआती adoption और usage frequency)
  • क्या प्रति user revenue·activity समय के साथ बढ़ती है (यानी product का उपयोग और गहरा हो रहा है या नहीं)
  • क्या meaningful scale पर 60% से अधिक growth paid marketing के बजाय organic है
• Web 2.0·Facebook platform दौर के कई viral apps ने बहुत ऊँचा शुरुआती viral factor और word-of-mouth हासिल किया, लेकिन retention साथ न देने के कारण spike के बाद गायब हो गए
  • viral loop के जरिए churn हो चुके users को बार-बार फिर से लाया जा सकता है, लेकिन अगर product-market fit और sticky usage structure न हो, तो यह सफल business में नहीं बदलता

viral products के दो प्रकार: Category 1 और 2

• viral product आम तौर पर दो categories में बंटते हैं
  • Category 1: एक ही action पर केंद्रित simple app, जहाँ उसका output बहुत आसानी से share हो जाता है — ऐसे ultra-simple apps (शुरुआती Instagram, YouTube, तरह-तरह के quiz·anonymous apps आदि)
  • Category 2: deep functionality और strong retention वाले product जिनमें कई sharing·collaboration features शामिल हों — ऐसे complex products (Figma, Slack, शुरुआती Facebook आदि)
• Category 1, short flow और high conversion की वजह से explosive growth और “overnight hit” वाला pattern बनाना आसान करती है, लेकिन spike के बाद churn और low cumulative retention की समस्या साथ लाती है
• Category 2 को बनाने में समय ज़्यादा लगता है और शुरुआती growth धीमी होती है, लेकिन क्योंकि हासिल किए गए users आसानी से छोड़कर नहीं जाते, यह कई sessions में cumulative viral factor जमा कर सकता है
• अभी के कई AI content generation tools Category 1 pattern (simple creation → sharing) का पालन कर रहे हैं, इसलिए इनमें पुराने photo filter·video services जैसी ताकतें (तेज़ growth) और कमजोरियाँ (spike के बाद retention की समस्या) दोनों मौजूद हैं

simple content generation loop की step-by-step structure और formula

• simple content generation·sharing loop आम तौर पर इन steps से गुजरता है
  • कोई व्यक्ति किसी और का बनाया हुआ output online देखता है →
  • उस output को देखता/समझता है →
  • output पर लगे link पर click करके creation tool तक जाता है →
  • खुद tool का इस्तेमाल करके कुछ बनाता है →
  • फिर अपने बनाए output को social·messenger आदि पर share करता है →
  • और ज़्यादा लोग इसे देखते हैं और वही process दोहराते हैं
• हर step में view rate, click-through rate, creation rate, share rate, exposed users की संख्या जैसे funnel metrics होते हैं. इन सबको गुणा करने के बाद, “एक बार share होने पर औसतन कितने लोग देखते हैं (X)” से गुणा किया जाए और अगर value 1 से ऊपर जाए, तो loop explosively बढ़ सकता है
• उदाहरण के लिए, अगर ये numbers हों, तो 0.5(views) * 0.1(clicks) * 0.2(creations) * 0.5(shares) * X को 1 से ऊपर जाना होगा ताकि virality हो सके
  • पहले चार terms को गुणा करने पर 0.005 आता है, इसलिए loop को 1 या उससे ऊपर ले जाने के लिए एक बार share होने पर 200 से ज़्यादा लोगों को output देखना होगा
  • numbers बहुत sensitive होते हैं, इसलिए UI या content में छोटे बदलाव भी पूरे loop पर बड़ा असर डाल सकते हैं
• viral factor (v) के नज़रिए से देखें, तो generation-by-generation inflow को geometric sum मानने पर total user amplification 1/(1-v) की structure का पालन करता है
  • जब viral factor छोटा होता है, तब real data में अक्सर इतनी मामूली बढ़ोतरी दिखती है कि वह noise में दब जाती है और आँखों से अलग पहचानना मुश्किल होता है
  • उदाहरण: अगर रोज़ 100 users आते हैं और viral factor 0.1 है, तो final amplification 1.11x होगा, यानी सिर्फ़ 11 extra users
  • अगर v=0.5 हो, तो 1/(1-0.5)=2 बनता है, यानी paid acquisition से लाए गए 100 users के ऊपर virality से 100 और जुड़ जाते हैं
• यानी v=0.5 पर 2x, v=0.75 पर 4x, और v=0.9 पर 10x user amplification का असर मिलता है
  • वही 100 users का inflow आखिर में 200 users (2x)·400 users (4x)·1000 users (10x) जैसी महसूस होने वाली amplification में बदल जाता है, जो paid marketing cost को काफ़ी हद तक offset कर सकता है
• इसी वजह से, practical design में सिर्फ़ “थोड़ी-बहुत virality हो जाए तो अच्छा है” वाली सोच पर्याप्त नहीं है; ऐसी structure बनानी पड़ती है जो इसे 0.5 या उससे ऊपर ले जा सके

समय के साथ viral performance क्यों गिरती है

• viral loops समय के साथ आम तौर पर अपनी performance में स्वाभाविक गिरावट की दिशा में चलते हैं
  • novelty effect खत्म होता है, market saturation बढ़ती है, और platforms की restrictions सख्त होती जाती हैं
• जब किसी नए तरह का content या tool आता है, तो लोग उसे ज़्यादा देखते, क्लिक करते और इस्तेमाल करके देखते हैं. लेकिन समय के साथ वही format आम हो जाने पर, वही metrics कुल मिलाकर गिरने लगते हैं
  • उदाहरण के तौर पर, AI images के शुरुआती दौर में लोग छह उंगलियों वाली तस्वीरें भी नई लगने के कारण खूब share करते थे, लेकिन अब कहीं ज़्यादा ऊँचे स्तर का surprise चाहिए
• जैसे-जैसे market saturation बढ़ती है, user जिन top friends को invite करना चाहता है उनमें से बड़ी संख्या या तो पहले से user होती है या interested नहीं होती, इसलिए effective invites की संख्या घटती है
  • इसके अलावा, बाद में आने वाले users अक्सर late adopters होते हैं और word-of-mouth में भी कमज़ोर होते हैं, इसलिए overall viral factor गिरता है
  • email address book invite के उदाहरण में, 200 से ज़्यादा contacts पर भेजने से high open·click rates मिलती थीं, लेकिन जब service ने करोड़ों users जुटा लिए, तब contact count ही कम हो गया और open/click rates भी गिर गईं
• हर viral loop किसी base platform (email, Facebook, TikTok आदि) पर चलता है
  • अगर watermark·links से भरा content बहुत बढ़ जाए, तो platform उसे दबाने वाली policies लागू कर सकता है
  • यानी अगर platform watermark·links वाले content को नापसंद करने लगे या competing feature निकाल दे, तो किसी खास step की conversion rate अचानक गिर सकती है और पूरा loop टूट सकता है

hyper-simple apps की सीमाएँ और network effects

• hyper-simple·hyper-viral apps आम तौर पर कुछ ही screens और कुछ UI elements से बने product structure रखते हैं, और यह structure अगर content·network पर्याप्त हों तो बहुत deep retention पैदा करने की क्षमता रखता है
  • YouTube और Instagram, बहुत simple core UI और विशाल content network के दम पर, छोटे app जैसे दिखते हुए भी endless engagement देने वाले उदाहरण हैं
• ऐसे products में समय के साथ बहुत features जुड़ जाएँ, तब भी content की मात्रा और network effects की वजह से उनका छोटा app structure लगातार कुछ नया दिखा सकता है
• इसके उलट, जिन apps में सिर्फ़ viral trick हो और content·graph·habit जमा न हो, वे spike के बाद लगभग कोई user base बचाकर नहीं रख पाते

modern social viral techniques (shitposting आदि) की सीमाएँ

• हाल के social media में जिस “viral” की बात होती है, वह अक्सर ragebait, shitposting, शानदार launch video, TikTok clips, billboard, influencer virality, founder का influencer बनना जैसी कई tactics का मिश्रण होता है
• ये techniques one-time traffic spike बनाने के लिए तो अच्छी हैं, लेकिन
  • जैसे-जैसे DAU बढ़ता है, नए users की संख्या / DAU ratio को बनाए रखते हुए geometrically scale करने वाली structure से इनकी दूरी बनी रहती है
  • एक ही format को हर महीने या हर हफ़्ते दोहराने पर जड़ता और fatigue की वजह से असर धीरे-धीरे कम होता जाता है
• फिर भी, अगर इन tactics से आया traffic product के अंदर के “create-and-share” loop से जुड़ जाए, तो spike को repeatable growth के बीज में बदला जा सकता है — इसलिए ये अब भी उपयोगी tools बने हुए हैं

Web 2.0 virality का अंत और mobile transition

• Web 2.0 के स्वर्णकाल में, email invites, address book import, Facebook apps आदि का इस्तेमाल करके “zero से millions of users” तक पहुँचने वाले कई उदाहरण सामने आए
  • Facebook·LinkedIn·YouTube·Spotify·Pinterest जैसी कई services ने इसी आधार पर growth की
  • BirthdayAlar (birthday reminder emails) और Plaxo (contact update requests) जैसी services ने दोस्तों के birthday·contact details को up-to-date रखने के बहाने invite loop चलाया, और यही mechanism आगे चलकर social networks के उभार की दिशा में गया
• समय के साथ users इन patterns के अभ्यस्त हो गए, email providers ने spam filters मज़बूत कर दिए, और सबसे अहम बात, दुनिया का केंद्र email से mobile की ओर शिफ्ट हो गया, जिससे उसी structure को दोबारा बनाना मुश्किल हो गया
• mobile में contacts access करना संभव तो था, लेकिन एक-एक number चुनकर invite करने वाले UX की वजह से email की तरह 200 लोगों को bulk invite भेजना मुश्किल था
  • Twilio जैसे server के ज़रिए SMS अपने-आप भेजने की कोशिशें भी हुईं, लेकिन वे SMS spam issues और regulatory·fine risk की वजह से टिकाऊ साबित नहीं हुईं
• नतीजतन, “पहले session में viral factor को 1 से ऊपर ले जाने” वाले hyper-simple·hyper-viral apps का दौर लगभग खत्म हो चुका है, और आज ज़्यादातर मामलों में 0.2~0.3 के viral factor को ही सामान्य माना जाता है

retention-केंद्रित modern viral strategy: channel mix और session aggregation

• आज ऐप की growth को अत्यधिक invite prompts के बजाय, मोटे तौर पर दो तत्वों के संयोजन से समझा जा सकता है
  • 1. कई top-of-funnel चैनल (SEO, social, PR, paid ads, referrals आदि)
  • 2. मजबूत retention की वजह से पूरे session lifecycle में जमा होने वाला viral factor
• पहला, paid marketing, referral, word of mouth, SEO, press, SNS आदि जैसे कई चैनलों से लगातार नए users लाने वाली संरचना चाहिए
  • Uber के मामले में पहली trip का लगभग आधा paid marketing से, 10~20% referrals से, और बाकी word of mouth·SEO आदि से आता है
• दूसरा, अगर product में कई user sessions पैदा करने वाला मजबूत retention हो,
  • तो हर session में थोड़ा-थोड़ा share·invite·referral प्रेरित करके हर session के viral factor को जोड़कर एक total viral factor बनाया जा सकता है
• “invite की संख्या × conversion rate” के बजाय, इसे session 1 का viral factor + session 2 का viral factor + … जैसे अनंत योग के रूप में देखना चाहिए
  • साधारण formula 초대 수 × 전환율 यह छिपी हुई मान्यता रखता है कि सारा viral effect सिर्फ पहले session में होता है, लेकिन वास्तव में user दर्जनों·सैकड़ों sessions रखते हैं और हर बार थोड़ा-थोड़ा share·invite कर सकते हैं
  • इसलिए वास्तविकता के अधिक करीब दृष्टिकोण यह है कि हर session के viral factor को पूरी retention curve में जोड़कर निकाले गए मान के रूप में देखा जाए

onboarding और उसके बाद के sessions में viral की भूमिका का बंटवारा

• अनुभव के आधार पर देखें तो कुल viral factor का आधा पहला session बनाता है, और बाकी आधा बाद के sessions से आता है
  • पहले session में user workspace setup, दोस्तों·सहकर्मियों को invite करना जैसी ‘setup’ mode में होता है, इसलिए invite features को स्वाभाविक रूप से सामने रखा जा सकता है
  • दूसरे और उसके बाद के sessions में user पहले से value मिलने की उम्मीद वाले mode में होता है, इसलिए उसे viral flow की ओर ले जाने के लिए feature का संदर्भानुकूल उपयोगी होना ज़रूरी है
• वास्तविक products में कई तरह के viral loops साथ-साथ मौजूद होते हैं, और हर loop अलग समय·context में काम करता है
  • Dropbox उदाहरण: folder sharing, invite feature, referral program, और दूसरे Dropbox apps के viral loops अलग-अलग तरीके से योगदान देते हैं
  • Uber उदाहरण: app के भीतर referral credits के अलावा दोस्त के साथ ride करने का अनुभव, ETA sharing जैसी IRL·feature-based exposure भी नए users लाने वाले loops की तरह काम करती है
• हर loop की performance अलग होती है, लेकिन कुल मिलाकर user कई sessions में अलग-अलग तरीकों से दूसरे लोगों को product के भीतर लाने वाली संरचना बन जाती है
• retention जितना ऊँचा होगा, user के कई loops के संपर्क में आने के मौके उतने बढ़ेंगे, इसलिए spammy UI का इस्तेमाल किए बिना भी लंबे समय में viral factor बढ़ाने की नींव बनती है

retention और spammy viral का संबंध

• जिन products में sessions ज़्यादा और retention ऊँचा होता है, वे हर session में थोड़ा-थोड़ा share·invite प्रेरित करके भी बड़ा total viral factor बना सकते हैं, इसलिए उनकी संरचना spammy forced invites पर कम निर्भर होती है
  • इसके उलट औसतन सिर्फ 2~3 sessions वाले low-retention products को उसी सीमित दायरे में सारा viral निचोड़ना पड़ता है, इसलिए वे invites को ज़्यादा आक्रामक, ज़्यादा दिखाऊ, और लगभग spam जैसा बनाकर पेश करते हैं
• शुरुआती Facebook इसका उदाहरण है कि वह competing social networks की तुलना में right rail में चुपचाप रखे गए email invite feature भर से, ऊँचे retention की बदौलत long-term viral हासिल कर सका
  • इसके उलट spammy invites पर निर्भर social networks कम retention और user fatigue के कारण अंततः Facebook से पीछे रह गए
• लंबे समय में उच्च retention वाला product + कम spammy loops रखने वाला पक्ष user experience और growth, दोनों में बढ़त हासिल करता है

जब viral factor 1 से कम हो तब भी उसका मूल्य, और “speed”

• वास्तविक माहौल में viral factor का 1 से ऊपर जाना दुर्लभ है, और अक्सर यह 0.2~0.3 के स्तर पर स्थिर होता है
• फिर भी अगर v=0.2 है, तो paid या अन्य channels से लाए गए 1000 users पर 200 users अतिरिक्त मुफ्त में मिल जाते हैं, इसलिए CAC discount effect काफ़ी अर्थपूर्ण हो जाता है
• viral में speed की अवधारणा भी महत्वपूर्ण है
  • उच्च usage frequency वाले social apps में रोज़ कई बार share·invite होते हैं, इसलिए viral factor समान होने पर भी growth speed तेज़ होती है
  • इसके उलट file storage·backup जैसे background tools में, referral feature का उपयोग महीने में एक बार जैसा हो सकता है, इसलिए cumulative viral बड़ा होने पर भी growth speed धीमी रह सकती है
• लंबे समय में सैकड़ों मिलियन users के scale को लक्ष्य बनाने वाले consumer·prosumer products के लिए, सिर्फ paid marketing से हासिल करना कठिन scale को viral·SEO·store optimization जैसे “free·low-cost channels” से भरना अनिवार्य हो जाता है

AI युग के viral loops और top-of-funnel spikes

• संक्षेप में, shitposting, rage baiting, cinematic launch videos, billboards, influencer sponsorships जैसी चीज़ें दोहराए जा सकने वाले loops से अधिक top-of-funnel spikes बनाने के tools के करीब हैं
  • हालांकि ये अपने आप में DAU के मुकाबले नए users के अनुपात को लंबे समय तक ऊपर बनाए रखने वाली संरचना नहीं हैं, और product के भीतर डिज़ाइन किए गए viral loops जितनी reproducibility और defensibility भी नहीं रखतीं
• मौजूदा पीढ़ी के कई AI generative tools, इन spikes से आए users को “कुछ बनाओ → share करो” loop देकर, एकबारगी रुचि को product के भीतर की structural growth में आंशिक रूप से बदल रहे हैं
• AI-generated content short videos·embedded clips जैसे आधुनिक social platforms पर अच्छा चलने वाले formats के साथ बहुत अच्छी तरह मेल खाता है, इसलिए content sharing loops की propagation power ऊँची दिखाई दे रही है
• यानी classical viral theory (cohort-based viral factor, retention, कई loops का योग, channel mix) आज भी मान्य है,
  और अंततः विभिन्न top-of-funnel spikes + product के भीतर structured viral loops + high retention का संयोजन ही AI युग में sustainable growth बनाने की मुख्य संरचना है

[laeyoung]

एक महीने पहले New York Times में छपे "Is Going Viral Dead (क्या वायरल होना खत्म हो गया है?)" लेख की याद आई, इसलिए लिंक छोड़ रहा हूँ।

[laeyoung]

संक्षेप में, यह एक ऐसा लेख था जिसमें बताया गया था कि personalized algorithms की वजह से पहले की तरह किसी चीज़ का viral होकर हर व्यक्ति द्वारा वही content देखना, पिछले 10 सालों में काफ़ी हद तक गायब हो गया है।