📊 Data-Driven Marketing Guru! 60 Prompt āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Campaign Performance 📈 āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ AI-powered Attribution Model 🧠 āļ›āļĢāļąāļšāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļš Real-time

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ° 3 āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  2. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ”āļŠāļšāļ­āļĢāđŒāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ KPI āļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ§āđˆāļēāļ„āļ§āļĢāļ”āļđāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āđƒāļ”āļšāđ‰āļēāļ‡”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđƒāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāđƒāļŦāđ‰āļ•āļĢāļ‡āđƒāļˆāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™”
  4. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Attribution āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļšāļ™ [āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļš budget allocation āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄ ROI”
  6. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­ KPI āļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āļ•āđˆāļģāļāļ§āđˆāļēāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚”
  7. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Customer Journey āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļˆāļļāļ”āļŠāļąāļĄāļœāļąāļŠāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ­āļīāļ—āļ˜āļīāļžāļĨāļĄāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­”
  8. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ āļēāļĒāļ™āļ­āļāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡”
  9. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļšāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“”
  10. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš A/B āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāđˆāļ§āļ™āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļ§āļīāļ˜āļĩāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ””
  11. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Churn Prediction āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļˆāļ°āđ€āļĨāļīāļāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  12. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Influencer Marketing āđƒāļ™ [āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļ Influencer āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ””
  13. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļ°āļšāļš Dynamic Pricing āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļĢāļēāļ„āļē [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ””
  14. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Seasonality āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļœāļ™āļ•āļēāļĄāļĪāļ”āļđāļāļēāļĨ”
  15. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš Personalization āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰”
  16. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Email Marketing Campaign āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ Open Rate āđāļĨāļ° Click-through Rate”
  17. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Sentiment Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ/āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ”
  18. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Customer Lifetime Value āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  19. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš Recommendation Engine āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ/āđāļ­āļž] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāđāļšāļš Cross-selling āđāļĨāļ° Up-selling”
  20. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Landing Page āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄ Conversion Rate”
  21. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Propensity Scoring āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļŠāļđāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ] āđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  22. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡ [āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ] āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§”
  23. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Chatbot āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Customer Service āđāļĨāļ°āļ§āļąāļ”āļœāļĨāļāļēāļĢāļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  24. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Content Marketing Strategy āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆāļŠāļđāļ‡”
  25. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Lead Scoring āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļ Lead āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļđāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™ Nurturing Campaign”
  26. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Brand Awareness Campaign āļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļąāļ”āļœāļĨ ROI āļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ™āļĩāđ‰”
  27. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš Dynamic Creative Optimization āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  28. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Retargeting Campaign āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē”
  29. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Customer Segmentation āļ”āđ‰āļ§āļĒ Machine Learning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļšāđˆāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  30. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Programmatic Advertising āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ Bidding Strategy”
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Content Generation āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ•āļēāļĄāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Affiliate Marketing Program āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āđˆāļēāļ„āļ­āļĄāļĄāļīāļŠāļŠāļąāđˆāļ™”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Market Basket Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ Cross-selling”
  4. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ User-generated Content āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē”
  5. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Pricing Optimization āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš E-commerce Platform āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļģāđ„āļĢ”
  6. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Loyalty Program āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Analytics āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  8. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Voice Search āļ•āđˆāļ­ SEO Strategy āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš Voice Search”
  9. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Social Listening āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļžāļđāļ”āļ–āļķāļ‡āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  10. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Micro-moment Marketing Strategy āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  11. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Customer Experience Analytics āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ•āļĨāļ­āļ” Customer Journey”
  12. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Ad Blockers āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§”
  13. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Fraud Detection āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđāļĨāļ°āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢāđ‚āļāļ‡āđƒāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ”
  14. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Omnichannel Marketing Strategy āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  15. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Inventory Management āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļŠāļ•āđ‡āļ­āļāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđƒāļŦāđ‰āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ””
  16. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Augmented Reality (AR) āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāļŠāđ‰āļ­āļ›āļ›āļīāđ‰āļ‡āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ™āļģ AR āļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ”
  17. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Customer Service Routing āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  18. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Influencer Marketing āđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļąāļ”āļœāļĨ ROI āļ‚āļ­āļ‡ Influencer Campaign”
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Churn Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļđāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĒāļāđ€āļĨāļīāļāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  20. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ GDPR āđāļĨāļ°āļāļŽāļŦāļĄāļēāļĒāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āļĢāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ•āđˆāļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§”
  21. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Personalized Email Marketing āđ€āļž

āļ‚āļ­āđ‚āļ—āļĐāļ„āļĢāļąāļšāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ„āļĄāđˆāļ„āļĢāļš āļœāļĄāļˆāļ°āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ•āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļĢāļš 60 āļ‚āđ‰āļ­āļ”āļąāļ‡āļ™āļĩāđ‰:

  1. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Personalized Email Marketing āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ‡āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ•āļēāļĄāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ„āļ™”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Video Marketing Campaign āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄ Engagement”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Customer Lifetime Value Prediction āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ””
  4. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Dark Social (āļāļēāļĢāđāļŠāļĢāđŒāļœāđˆāļēāļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§) āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļœāļĒāđāļžāļĢāđˆāđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ§āļąāļ”āļœāļĨ”
  5. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Content Curation āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  6. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Podcast Marketing āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļœāļĒāđāļžāļĢāđˆāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļđāđ‰āļŸāļąāļ‡”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ AI-powered Competitive Intelligence āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  8. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ Voice Commerce āļ•āđˆāļ­āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ””
  9. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļš AI-powered Visual Search Optimization āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļšāļ™āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ E-commerce”
  10. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Neuromarketing Techniques āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ™āļģāļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĄāļēāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ”

AI Master Class

(āđƒāļŠāđ‰AIāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ™

āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļĢāļēāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› tiktok āļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āļžāļļāđˆāļ‡āđ† āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĒāļīāļ‡Ads

FAQ

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *