ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਵੇ

ਜਦੋਂ ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਬਲਕਿ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਵੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਸਫਲ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਖੌਤੀ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਚਾਰਟ, ਨਕਸ਼ੇ, ਇਨਫੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਸ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਦੀ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਲਾਭ ਵੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?

ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲਗਭਗ 60% ਲੋਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਚਾਰ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਮੁੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਚਾਰ ਵੀ ਅਕਸਰ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜਕਰਤਾ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹੈ ਕਿ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਈਮੇਲ, ਚੈਟ, ਲੇਖ, ਸਰਵੇਖਣ ਸਿਰਫ ਆਈਸਬਰਗ ਦੀ ਟਿਪ ਹਨ. ਇਸ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਿਜੀਟਲ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਬਾਰੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਜਾਂ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ। ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਖੋਜ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਡੀਓ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਘੰਟਿਆਂ ਅਤੇ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਸਾਡਾ ਸੁਝਾਅ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਲਿਖਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਹੈ। Gglot ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਗਏ ਇਸ ਕਦਮ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਾਲਾਂ ਅਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਹੁਨਰਮੰਦ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਦਰ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਕਿਫਾਇਤੀ ਕੀਮਤ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਟੀਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮਿਲੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋਵੋਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹ ਸਕੋਗੇ।

ਠੀਕ ਹੈ, ਹੁਣ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਲਈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲਿਖਤੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਹੁਣ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਜਨਰੇਟਰ। ਉਹ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਸ਼ਬਦ ਬੱਦਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਟੈਗ ਕਲਾਉਡ ਜਾਂ ਵਰਡਲ ਜਾਂ ਭਾਰ ਸੂਚੀ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਹੈ। ਵਰਡ ਕਲਾਉਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਚਿੱਤਰਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੀਵਰਡਸ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਦੇ ਟੈਗਸ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਮੁਫਤ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਗਸ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਉਹ ਇੱਕਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਰਡ ਕਲਾਉਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੌਂਟ ਸਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਫੌਂਟ ਦੇ ਰੰਗ ਦੁਆਰਾ ਅਜਿਹੇ ਹਰੇਕ ਟੈਗ ਦੀ ਸਾਪੇਖਿਕ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਹਿਲਾ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਨਿਰਧਾਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸ਼ਬਦ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਪਣੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਈਪਰਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲਿੰਕ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਟੈਗ ਨਾਲ ਹੀ ਜੁੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੱਲ ਜੋ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਹੀ ਉਸ ਟੈਗ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਉਪ-ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਰਥ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਦਿੱਖ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਵੰਡ ਦੀ ਬਜਾਏ. ਪਹਿਲੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਟੈਗਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਵੈਬਸਾਈਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦੂਜੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਹਿਲੇ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਟੈਗ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟੈਗ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਸਾਰੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੂਜੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਟੈਗ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਹਰੇਕ ਟੈਗ ਦੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਤੀਜੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਊਡ ਵੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਕਲਾਉਡ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪ-ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੂਚਕ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡ ਟੈਗਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਕਰਨ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰੇਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਦੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕੀਵਰਡ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਕ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ (SEM) ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕੀਵਰਡਸ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਵੇਗਾ, ਇਹ ਸਾਰੇ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦੀ ਚਰਚਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਟੈਗ ਕਲਾਉਡਸ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਉਹ ਵੈੱਬਪੇਜਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵੀ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵੈਬ ਪੇਜ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਸ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਬਿਹਤਰ ਔਨਲਾਈਨ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਰੈਂਕ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।

ਉੱਨਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ

ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਬਦ ਕਲਾਉਡਸ ਦੇ ਸਾਡੇ ਸੰਖੇਪ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਜ਼ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਦਿੱਖ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਹੋਰ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕੁਝ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ, ਇਹ ਸਭ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਮੰਗਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਸਾਧਨ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਬਣ ਗਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹ ਪਾਠ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਵੀ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ ਜੋ ਈਮੇਲਾਂ, ਟਵੀਟਸ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਧਰੁਵਤਾ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਿਰਪੱਖ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ) ਜਾਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ (ਖੁਸ਼ੀ, ਚਿੜਚਿੜਾ, ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਆਦਿ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਉਤਪਾਦ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਿਰਪੱਖ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਕੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਕਸਰ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ਾਇਦ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਰਹਿ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਣਾ ਚੁਣਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਫਲੋਰਿਸ਼ ਵੱਲ ਮੁੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੇਸ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਾ ਆਇਆ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਔਨਲਾਈਨ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।