🚀 Content Marketing Genius! 77 Prompt āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Content Strategy āļŠāļļāļ”āļ›āļąāļ‡ 📝 āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ AI Tool āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Trend 📊 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Viral Content āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡ Engagement x5 (Content Calendar Template āđƒāļ™āļĨāļīāļ‡āļāđŒ)

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°āļŦāđŒāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ° 5 āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ§āļĢāļąāļĨāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  2. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļĢāļēāļĒāļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­, āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ, āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļœāļĒāđāļžāļĢāđˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ§āļąāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄ engagement āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰ 5 āđ€āļ—āđˆāļē”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩ engagement āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡ 3 āļĢāļēāļĒ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāļ„āļĨāđ‰āļēāļĒāļ„āļĨāļķāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļĨāļ­āļāđ€āļĨāļĩāļĒāļ™āđāļšāļš”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš interactive content 5 āļŠāļīāđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ”āļķāļ‡āļ”āļđāļ”āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  5. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļ user-generated content āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāđŒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ”
  6. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI tool āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āļĢāļ‡āđƒāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  7. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content series āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĢāļēāļ§āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆ āđ‚āļ”āļĒāđāļšāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ 7 āļ•āļ­āļ™ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ—āļļāļāļ§āļąāļ™āđƒāļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ”
  8. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢ repurpose āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļˆāļēāļāļšāļĨāđ‡āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļ, āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļŠāļąāđ‰āļ™, āđāļĨāļ°āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āđāļĨāļ° engagement”
  9. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļšāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  10. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŠāļļāļ”āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļąāđˆāļ™āđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  11. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ storytelling āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāđāļĨāļ°āļˆāļļāļ”āđ€āļ”āđˆāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļœāđˆāļēāļ™āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļ›āđāļšāļš”
  12. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ micro-content āļˆāļēāļāđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļ—āđāļĨāļ°āļ”āļķāļ‡āļ”āļđāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  13. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content calendar template āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļļāļāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ, āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­, āđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļŠāļīāđ‰āļ™”
  14. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļ•āļ­āļšāļĢāļąāļšāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ content strategy āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  15. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ evergreen content āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāđāļāđˆāļœāļđāđ‰āļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄ organic traffic āđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  16. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ data visualization āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  17. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ video content series āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ”āļķāļ‡āļ”āļđāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļšāļ™ YouTube āđāļĨāļ° TikTok āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  18. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš social media challenge āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ”
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ sentiment āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ”
  20. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ podcast series āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  21. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš email marketing campaign āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰ content personalization āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄ open rate āđāļĨāļ° click-through rate”
  22. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ user testimonials āđāļĨāļ° case studies āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ™āđ‰āļēāļ§āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļž”
  23. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ virtual event āļŦāļĢāļ·āļ­ webinar series āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāđāļāđˆāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢ lead generation”
  24. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content upgrade strategy āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļ›āļĨāļ‡āļœāļđāđ‰āļ­āđˆāļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™ email subscribers āđāļĨāļ°āļ™āļģāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ qualified leads”
  25. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI chatbot āđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļ•āļ­āļšāļ„āļģāļ–āļēāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđāļšāļš real-time”
  26. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ behind-the-scenes content āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāđ‡āļ™āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  27. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content curation strategy āļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  28. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ influencer marketing āļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļš content strategy āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  29. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive quiz āļŦāļĢāļ·āļ­ assessment tool āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāđāļāđˆāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢ lead qualification”
  30. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content localization strategy āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„āļŦāļĢāļ·āļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  31. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ SEO strategy āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄ organic traffic”
  32. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ thought leadership content āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āļ§āļīāļŠāļąāļĒāļ—āļąāļĻāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  33. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content collaboration strategy āļāļąāļšāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļžāļąāļ™āļ˜āļĄāļīāļ•āļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđƒāļāļĨāđ‰āđ€āļ„āļĩāļĒāļ‡āļāļąāļ™”
  34. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ user-generated reviews āđāļĨāļ° ratings āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­”
  35. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ how-to guides āđāļĨāļ° tutorials āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ””
  36. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content repurposing strategy āļ—āļĩāđˆāđāļ›āļĨāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāđƒāļŦāđ‰āļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™”
  37. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒ content trends āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  38. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive annual report āļŦāļĢāļ·āļ­ company overview āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆ”
  39. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļļāļāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ”
  40. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ customer feedback āđāļĨāļ° testimonials āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡”
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. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content hub āļŦāļĢāļ·āļ­ resource center āļšāļ™āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ”
  2. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš seasonal content calendar āļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļāļąāļšāđ€āļ—āļĻāļāļēāļĨāđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļŠāļģāļ„āļąāļāļ•āļĨāļ­āļ”āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ›āļĩ”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ personalized content recommendations āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄāļŠāļĄāđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ”
  4. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive product demos āļŦāļĢāļ·āļ­ virtual try-on experiences āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­”
  5. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ brand community āđāļĨāļ° customer loyalty program”
  6. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ data storytelling āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ”
  7. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content series āļ—āļĩāđˆāļ•āļ­āļšāļ„āļģāļ–āļēāļĄāļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]”
  8. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ cross-selling āđāļĨāļ° upselling āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™”
  9. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ content readability āđāļĨāļ° engagement”
  10. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content partnership āļāļąāļš influencers āļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ”
  11. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ account-based marketing (ABM) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  12. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ virtual reality (VR) āļŦāļĢāļ·āļ­ augmented reality (AR) āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāđāļšāļšāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄ”
  13. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content series āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ customer success stories āđāļĨāļ° use cases āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]”
  14. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ thought leadership āđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ”
  15. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ content distribution strategy”
  16. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive product guides āļŦāļĢāļ·āļ­ configurators āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  17. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ social selling āđāļĨāļ° employee advocacy”
  18. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ gamification āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄ engagement āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]”
  19. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content series āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ industry insights āđāļĨāļ° market trends āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļš [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  20. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ brand storytelling āđāļĨāļ° emotional connection āļāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  21. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡ personalized email content”
  22. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive whitepapers āļŦāļĢāļ·āļ­ e-books āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ lead generation”
  23. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ customer education āđāļĨāļ° onboarding”
  24. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ user-generated content āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ social proof āđāļĨāļ° brand authenticity”
  25. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content series āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ corporate social responsibility (CSR) initiatives āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  26. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ brand awareness āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđƒāļŦāļĄāđˆ”
  27. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ content personalization strategy”
  28. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive product comparisons āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ”
  29. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ customer retention āđāļĨāļ° loyalty building”
  30. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ live streaming āđāļĨāļ° real-time content āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ engagement āļāļąāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ”
  31. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ content series āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ employee stories āđāļĨāļ° company culture āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  32. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ multi-channel āđāļĨāļ° omni-channel marketing”
  33. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ content creation workflow āđāļĨāļ° efficiency”
  34. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ interactive brand guidelines āļŦāļĢāļ·āļ­ style guide āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ consistent brand messaging”
  35. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš content strategy āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ thought leadership āļœāđˆāļēāļ™ guest posting āđāļĨāļ° industry publications”
  36. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ predictive analytics āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒ content performance āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāđāļœāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ”
  37. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ comprehensive content audit āđāļĨāļ° optimization strategy āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ­āļĒāļđāđˆ”

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™

ðŸ”Ĩ āļŠāļļāļ”āļĒāļ­āļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ ðŸ”Ĩ

✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ AI āļ„āļļāđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”! ðŸŽŊ āđ„āļ”āđ‰āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ• āļŸāļĢāļĩāļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž (āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩ 100+ āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļĨāđ‰āļ§!)
✅ Workshop āļˆāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļ—āļģ 1 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡ ðŸ‘Ļ‍ðŸŦ āđƒāļŠāđ‰ AI āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™! āļ—āļģāļˆāļĢāļīāļ‡ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ‚āļ„āđ‰āļŠāļ”āļđāđāļĨāđƒāļāļĨāđ‰āļŠāļīāļ”
✅ āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļĨāđ‡āļ āļŠāļ­āļ™āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”! ðŸ‘Ĩ āļˆāļģāļāļąāļ”āđāļ„āđˆ 8 āļ„āļ™āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļš āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđāļšāļšāļ•āļąāļ§āļ•āđˆāļ­āļ•āļąāļ§
✅ AI āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡! 🚀 āļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāđ„āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™ / āļ—āļģ SEO / āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļž-āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ / āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ
✅ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§ āļ„āļļāđ‰āļĄāļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž! 💰 āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĢāļēāļĒāđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđƒāļŦāļĄāđˆāļŸāļĢāļĩ!

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

📅 āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™Workshop āļ§āļąāļ™āļ­āļēāļ—āļīāļ•āļĒāđŒāļ—āļĩāđˆ 30 āļĄāļĩāļ™āļēāļ„āļĄ 68

āđ€āļ§āļĨāļē 13:00 – 16:00

📍āļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆ āļĢāđ‰āļēāļ™ Paulsteakhouse āđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļ›āļēāļāđ€āļāļĢāđ‡āļ”46
https://g.co/kgs/EJiuzy2

@thailand_ai

āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļŠāļ­āļ™āđāļ™āđˆāļ™āđ†āļˆāļąāļ”āđ€āļ•āđ‡āļĄ āļ—āļąāđ‰āļ‡Aiāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļ—āļģāđ€āļžāļĨāļ‡ āļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› āđāļĨāļ°āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

♮ āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ‰āļšāļąāļš – āļ­.āļ•āđ‰āļ™ Thailand-AI – āļ­.āļ•āđ‰āļ™ Thailand-AI

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 *