Instagram एल्गोरिदम कैसे काम करता है

Instagram के पास एक एल्गोरिदम नहीं है। उसके पास चार हैं, हर एक के रैंकिंग संकेत अलग, वितरण तंत्र अलग और इसकी परिभाषा अलग कि अच्छा कंटेंट कैसा दिखता है। Instagram एल्गोरिदम कैसे काम करता है यह समझना कोई तरकीब या पोस्टिंग शेड्यूल खोजने की बात नहीं जो रीच खोल दे। यह समझने की बात है कि प्लेटफ़ॉर्म की हर सतह क्या करने की कोशिश कर रही है और उस मकसद की अच्छी तरह सेवा करने वाला कंटेंट बनाना।

यह लेख कवर करता है कि Instagram की चार रैंकिंग प्रणालियों में से हर एक कैसे काम करती है, वे किन संकेतों को प्राथमिकता देती हैं, कंटेंट मौजूदा फ़ॉलोअर से परे ऑडियंस तक कैसे वितरित होता है, और ज़्यादातर ब्रांड एल्गोरिदम के उनके कंटेंट को लेने के तरीके के बारे में क्या गलत समझते हैं।

क्या Instagram एक एल्गोरिदम इस्तेमाल करता है या कई?

फ़ीड एल्गोरिदम

फ़ीड उन अकाउंट का कंटेंट दिखाती है जिन्हें यूज़र पहले से फ़ॉलो करता है, इस आधार पर रैंक किया हुआ कि एल्गोरिदम के अनुमान से यूज़र के हर पोस्ट से जुड़ने की कितनी संभावना है। वह जिन मुख्य संकेतों का इस्तेमाल करता है वे हैं यूज़र और अकाउंट के बीच का रिश्ता (उन्होंने पहले कितनी बार जुड़ाव किया है), पोस्ट के बारे में जानकारी (छपने के बाद उसने कितनी जल्दी जुड़ाव जमा किया, वह किस फ़ॉर्मेट का है, क्या यूज़र उस फ़ॉर्मेट से जुड़ता है), और प्लेटफ़ॉर्म पर यूज़र की व्यापक गतिविधि। फ़ीड पोस्ट डिफ़ॉल्ट रूप से नई ऑडियंस तक नहीं पहुँचतीं; उनका काम मौजूदा फ़ॉलोअर तक असरदार ढंग से पहुँचना है। जो पोस्ट छपने के बाद पहले घंटे में मौजूदा फ़ॉलोअर से मज़बूत जुड़ाव कमाती है वह उन फ़ॉलोअर के ऊँचे प्रतिशत तक वितरित होती है। जो शुरू में कम जुड़ाव पैदा करती है वह धीरे-धीरे कम लोगों को दिखाई जाती है।

रील्स एल्गोरिदम

रील्स एल्गोरिदम प्लेटफ़ॉर्म का सबसे ताकतवर खोज इंजन है। फ़ीड के उलट, वह मुख्यतः सिफ़ारिश-चालित है: रील्स के ज़्यादातर व्यू उन यूज़र से आते हैं जो अकाउंट को फ़ॉलो नहीं करते। एल्गोरिदम अनुमान लगाता है कि हर दर्शक के रील को पूरा देखने, डायरेक्ट मैसेज से शेयर करने या लाइक करने की कितनी संभावना है, और उसी हिसाब से वितरित करता है। वॉच टाइम प्रमुख संकेत है। जो रील दर्शकों को अंत तक रोके रखती है या रीप्ले करवाती है, वह ऊँची लाइक संख्या पर नीची पूरा देखने की दर वाली रील से काफ़ी व्यापक वितरित होती है। Instagram कंटेंट क्वालिटी का तकनीकी स्तर पर भी मूल्यांकन करता है: दूसरे प्लेटफ़ॉर्म के दिखने वाले वॉटरमार्क, खराब रेज़ोल्यूशन या वीडियो के चारों ओर बॉर्डर वाली रील्स सिफ़ारिशों में नीचे की जाती हैं।

एक्सप्लोर पेज एल्गोरिदम

एक्सप्लोर उन अकाउंट का कंटेंट सामने लाता है जिन्हें यूज़र फ़ॉलो नहीं करता, इस आधार पर कि एल्गोरिदम अनुमान लगाता है कि उनके व्यवहार इतिहास को देखते हुए उन्हें क्या दिलचस्प लगेगा। एक्सप्लोर रैंकिंग सिस्टम इंटरैक्शन की रफ़्तार पर भारी वज़न देता है: छापने वाले अकाउंट के आकार के सापेक्ष पोस्ट कितनी जल्दी जुड़ाव जमा करती है। छोटे अकाउंट की पोस्ट जो तेज़ जुड़ाव पैदा करती है एल्गोरिदम को संकेत देती है कि कंटेंट जिसने भी देखा उससे मज़बूती से जुड़ रहा है, जो बड़े अकाउंट के धीमे जुड़ाव से मज़बूत एक्सप्लोर संकेत है। एक्सप्लोर उन मुख्य सतहों में से एक है जहाँ छोटी फ़ॉलोइंग वाले अकाउंट का कंटेंट बड़ी नई ऑडियंस तक पहुँच सकता है, बशर्ते कंटेंट अपनी शुरुआती खिड़की में तेज़, मज़बूत जुड़ाव पैदा करे।

स्टोरीज़ एल्गोरिदम

स्टोरीज़ फ़ीड के ऊपर दिखती हैं और फ़ीड पोस्ट से अलग रैंक होती हैं। स्टोरीज़ एल्गोरिदम मुख्यतः रिश्ते का संकेत है: वह उन अकाउंट का कंटेंट सामने लाता है जिनसे यूज़र ने हाल में जुड़ाव किया, जिन अकाउंट को यूज़र ने सर्च किया, और जिन अकाउंट का कंटेंट यूज़र ने लगातार देखा। स्टोरीज़ खोज की कोई बड़ी सतह नहीं हैं; वे मुख्यतः मौजूदा फ़ॉलोअर तक पहुँचती हैं। एल्गोरिदम उन अकाउंट को इनाम देता है जिनकी स्टोरीज़ लगातार अंत तक देखी जाती हैं, जिनका जवाब दिया जाता है या जिन पर प्रतिक्रिया दी जाती है, उन अकाउंट की स्टोरीज़ को कतार के सामने रखकर। जिन अकाउंट की स्टोरीज़ अक्सर छोड़ दी जाती हैं या बिना जुड़ाव के देखी हुई छोड़ दी जाती हैं वे धीरे-धीरे और पीछे चले जाते हैं।

अलग सतहों को अलग रणनीतियाँ क्यों चाहिए

क्योंकि हर सतह के रैंकिंग संकेत अलग हैं और अलग ऑडियंस अवस्था की सेवा करती है, एक सतह के लिए डिज़ाइन किया कंटेंट अपने आप दूसरी पर अच्छा नहीं करता। फ़ीड में मज़बूत सेव कमाने वाला चमकदार कैरोसेल रील्स रीच में अनुवादित नहीं होता। सिफ़ारिशों में अच्छा करने वाली छोटी, हुक-चालित रील उस सेव दर को पैदा नहीं कर सकती जो फ़ीड में ऑडियंस बनाती है। जो ब्रांड सिर्फ़ एक कंटेंट फ़ॉर्मेट बनाता है वह प्रभावी रूप से एक सतह के लिए ऑप्टिमाइज़ कर रहा है जबकि बाकी की कम सेवा हो रही है। जो ब्रांड सबसे मज़बूत कुल Instagram मौजूदगी बनाते हैं वे वही हैं जो हर जगह एक ही तरह का कंटेंट छापने की जगह हर सतह के मकसद को ध्यान में रखकर बनाते हैं।

एल्गोरिदम किन संकेतों को प्राथमिकता देता है?

चारों सतहों में, Instagram यह तय करने के लिए जुड़ाव संकेतों का इस्तेमाल करता है कि कंटेंट को आगे वितरित करना ठीक है या नहीं। पर सारे जुड़ाव संकेत बराबर नहीं हैं, और पदानुक्रम को समझना ही बढ़ने वाले ब्रांड को ठहरने वाले ब्रांड से अलग करता है।

डायरेक्ट मैसेज शेयर प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे ऊँचे वज़न वाला संकेत हैं, खासकर रील्स और फ़ीड पोस्ट के लिए। जब कोई यूज़र पोस्ट को डायरेक्ट मैसेज से किसी दूसरे अकाउंट को शेयर करता है, तो वह किसी निजी तौर पर जानने वाले को उसकी सिफ़ारिश कर रहा है, जो प्लेटफ़ॉर्म द्वारा देखा जा सकने वाला सबसे मज़बूत समर्थन है। एल्गोरिदम ऊँची DM से शेयर दर को मज़बूत संकेत मानता है कि कंटेंट किसी खास व्यक्ति को भेजने लायक सचमुच कीमती या मनोरंजक है। ऐसा कंटेंट बनाना जिसे लोग किसी ऐसे के साथ निजी तौर पर शेयर करना चाहें जो उसकी सराहना करेगा, लाइक पाने के लिए बने कंटेंट से ज़्यादा भरोसेमंद बढ़त रणनीति है।

सेव दूसरे सबसे व्यावसायिक रूप से सार्थक संकेत हैं। सेव एल्गोरिदम को बताता है कि कंटेंट बाद के संदर्भ के लिए रखने लायक था, जो पल भर के स्क्रॉल-रुकने से परे सच्चे मूल्य का संकेत है। सेव दरें सिखाने वाले कंटेंट, प्रोडक्ट पोस्ट और संदर्भ का काम करने वाली किसी भी चीज़ के लिए खास तौर पर मज़बूत संकेत हैं। ऊँची सेव दर वाली पोस्ट को लगातार मिलती-जुलती लाइक संख्या पर कम सेव वाली पोस्ट से व्यापक वितरण मिलता है।

कमेंट मेहनत का संकेत हैं, और मेहनत सच्चे जुड़ाव का संकेत देती है। जो यूज़र स्क्रॉल करना रोकता है, पोस्ट पढ़ता है, राय बनाता है और जवाब टाइप करता है, उसने स्क्रॉल करते हुए डबल-टैप करने वाले से काफ़ी गहरे जुड़ाव का स्तर दिखाया है। एल्गोरिदम कमेंट को लाइक से ज़्यादा वज़न देता है क्योंकि कमेंट निष्क्रिय रूप से पैदा करना कठिन है। सार्थक कमेंट, खासकर वे जो ब्रांड से जवाब और आगे की बातचीत पैदा करें, संक्षिप्त एक-शब्द के जवाबों से मज़बूत एल्गोरिदमिक संकेत पैदा करते हैं।

लाइक सबसे दिखने वाला जुड़ाव मेट्रिक हैं और सबसे कम वज़न वाले। उन्हें पैदा करना आसान है, गलती से पास से स्क्रॉल करना आसान है, और वे ऊपर के किसी भी जुड़ाव प्रकार से सच्ची रुचि का कमज़ोर संकेत देते हैं। 500 सेव और 200 लाइक वाली पोस्ट एल्गोरिदमिक वितरण के लिहाज़ से लगातार 2,000 लाइक और 30 सेव वाली पोस्ट से बेहतर करेगी। जो ब्रांड कंटेंट प्रदर्शन मुख्यतः लाइक से मापते हैं वे उस संकेत को ट्रैक कर रहे हैं जिसकी एल्गोरिदम को सबसे कम परवाह है।

वॉच टाइम और पूरा देखने की दर खास तौर पर वीडियो कंटेंट पर लागू होते हैं और रील्स वितरण के सबसे भारी वज़न वाले संकेतों में हैं। Instagram मापता है कि अलग-अलग दर्शकों ने रील कितनी देर देखी और कितने प्रतिशत ने उसे अंत तक देखा। जो रील लगातार ऊँची पूरा देखने की दर कमाती है वह एल्गोरिदम को बताती है कि कंटेंट ध्यान रोकता है, जो व्यापक सिफ़ारिश के लिए मुख्य मानदंड है। रील के पहले दो-तीन सेकंड असमान रूप से ज़्यादा ज़रूरी हैं क्योंकि वहीं ज़्यादातर दर्शक तय करते हैं कि देखना जारी रखना है या स्क्रॉल कर जाना है।

एल्गोरिदम रील्स को नई ऑडियंस तक कैसे वितरित करता है?

जब रील छपती है, Instagram उसे तुरंत पूरी ऑडियंस या व्यापक खोज पूल तक वितरित नहीं करता। वह पहले रील को मुख्यतः अकाउंट के मौजूदा फ़ॉलोअर से लिए टेस्ट समूह को दिखाता है, आम तौर पर कुल फ़ॉलोअर आधार का एक अंश। एल्गोरिदम अगले तीस से साठ मिनटों में मूल्यांकन करता है कि वह शुरुआती समूह कंटेंट से कैसे जुड़ता है: कितने प्रतिशत ने उसे पूरा देखा, कितनों ने शेयर किया, कितनों ने लाइक या कमेंट किया।

अगर टेस्ट समूह मज़बूती से जुड़ता है, तो एल्गोरिदम वितरण बड़ी ऑडियंस तक बढ़ाता है, उन गैर-फ़ॉलोअर समेत जो उन अकाउंट से व्यवहार पैटर्न साझा करते हैं जिन्होंने जुड़ाव किया। अगर वह दूसरा समूह भी अच्छी तरह जुड़ता है, तो रील व्यापक सिफ़ारिश फ़ीड में आती है और अकाउंट की फ़ॉलोअर संख्या से कहीं आगे की ऑडियंस तक पहुँच सकती है। अगर शुरुआती टेस्ट समूह मज़बूती से नहीं जुड़ता, तो रील का वितरण सीमित रहता है और वह प्रभावी रूप से मौजूदा फ़ॉलोअर के सिर्फ़ एक अंश तक पहुँचती है।

इस दो-चरण मॉडल का ब्रांड के लिए बड़ा निहितार्थ है: शुरुआती ऑडियंस की क्वालिटी उतनी ही मायने रखती है जितनी कंटेंट की क्वालिटी। छोटे पर बहुत जुड़े फ़ॉलोअर आधार वाला अकाउंट लगातार बड़े पर निष्क्रिय फ़ॉलोइंग वाले अकाउंट से बेहतर रील्स रीच पैदा करेगा, क्योंकि शुरुआती टेस्ट समूह वह जुड़ाव संकेत पैदा करता है जो एल्गोरिदम को वितरण बढ़ाने के लिए चाहिए। गिवअवे, खरीदे फ़ॉलोअर या प्रोत्साहन से बने फ़ॉलो से बना फ़ॉलोअर आधार इस तंत्र को कमज़ोर करता है क्योंकि वे फ़ॉलोअर सच्चा जुड़ाव नहीं करते।

Instagram ट्रायल रील्स भी देता है, ऐसा फ़ीचर जो रील को मौजूदा फ़ॉलोअर की जगह पहले सिर्फ़ गैर-फ़ॉलोअर को वितरित करता है, जो ब्रांड को कंटेंट मुख्य प्रोफ़ाइल ग्रिड पर दिखने से पहले खोज ऑडियंस के साथ परखने देता है। यह नए फ़ॉर्मेट या टॉपिक आज़माने वाले ब्रांड के लिए काम का है जो शायद उनकी मौजूदा ऑडियंस से न जुड़ें पर व्यापक खोज संदर्भ में पकड़ बना सकें।

ज़्यादातर ब्रांड एल्गोरिदम के बारे में क्या गलत समझते हैं?

पोस्टिंग समय को मुख्य साधन मानना

पोस्टिंग समय असर डालता है कि पोस्ट पहली बार छपने पर कौन-से फ़ॉलोअर ऑनलाइन हैं, जो शुरुआती जुड़ाव और इसलिए एल्गोरिदम के शुरुआती वितरण फ़ैसले को प्रभावित कर सकता है। पर पोस्टिंग समय ज़्यादा से ज़्यादा द्वितीयक कारक है। ऑडियंस के लिए सांख्यिकीय रूप से इष्टतम समय पर छपी कमज़ोर कंटेंट वाली पोस्ट, गैर-चरम समय पर छपी मज़बूत पोस्ट से कमज़ोर करेगी, क्योंकि एल्गोरिदम के वितरण फ़ैसले जुड़ाव की क्वालिटी से चलते हैं, शेड्यूलिंग की सटीकता से नहीं। कंटेंट क्वालिटी की उपेक्षा करते हुए पोस्टिंग समय को ऑप्टिमाइज़ करना सबसे कम ज़रूरी वेरिएबल सुधारना है।

जुड़ाव क्वालिटी से ज़्यादा फ़ॉलोअर संख्या को प्राथमिकता देना

Instagram का एल्गोरिदम बड़ी फ़ॉलोइंग वाले अकाउंट को इनाम नहीं देता। वह उन अकाउंट को इनाम देता है जिनका कंटेंट उसे देखने वाली ऑडियंस के आकार के सापेक्ष मज़बूत जुड़ाव पैदा करता है। 5,000 बहुत जुड़े फ़ॉलोअर वाले ब्रांड को लगातार 50,000 निष्क्रिय फ़ॉलोअर वाले ब्रांड से बेहतर एल्गोरिदमिक बर्ताव मिलेगा, क्योंकि एल्गोरिदम को दिखने वाली जुड़ाव दर ऊँची है और रील्स टेस्ट समूह मज़बूत शुरुआती संकेत पैदा करता है। ऐसी तरकीबों से बड़ी फ़ॉलोइंग बनाना जो सच्ची रुचि पैदा नहीं करतीं (फ़ॉलो-के-बदले-फ़ॉलो, बड़े गिवअवे, खरीदे फ़ॉलोअर) अकाउंट के एल्गोरिदमिक प्रदर्शन को सक्रिय रूप से घटाता है।

हैशटैग पर मुख्य खोज तंत्र के रूप में निर्भर रहना

हैशटैग कभी Instagram के मुख्य खोज औज़ारों में से एक थे। जैसे-जैसे रील्स एल्गोरिदम और कीवर्ड-आधारित सर्च ज़्यादा ज़रूरी हुए, उनकी भूमिका काफ़ी घट गई है। Instagram का अपना मार्गदर्शन अब कैप्शन को दर्जनों से भरने की जगह प्रति पोस्ट तीन से पाँच प्रासंगिक हैशटैग इस्तेमाल करने और हैशटैग को मुख्य वितरण रणनीति की जगह द्वितीयक मेटाडेटा मानने का सुझाव देता है। कैप्शन, ऑल्ट टेक्स्ट और प्रोफ़ाइल नाम फ़ील्ड में कीवर्ड अब खोज के लिए हैशटैग मात्रा से ज़्यादा वज़न रखते हैं। जो ब्रांड अब भी मुख्यतः हैशटैग के लिए ऑप्टिमाइज़ कर रहे हैं वे ऐसे तंत्र में प्रयास लगा रहे हैं जिसका एल्गोरिदमिक महत्व कई साल पहले से कम है।

अच्छी तरह पोस्ट करने की जगह अक्सर पोस्ट करना

पोस्टिंग मात्रा तभी प्रदर्शन में मदद करती है जब कंटेंट जुड़ाव पैदा करे। जो पोस्ट रीच के सापेक्ष कम जुड़ाव कमाती है वह एल्गोरिदम को संकेत देती है कि कंटेंट दिखाने लायक नहीं था, जो धीरे-धीरे सिस्टम को अकाउंट की पोस्ट फ़ॉलोअर के छोटे प्रतिशत को वितरित करना सिखाता है। कमज़ोर कंटेंट अक्सर छापना मज़बूत कंटेंट कम बार छापने से बदतर एल्गोरिदमिक आधार रेखा बनाता है। सही सवाल यह नहीं कि ब्रांड को कितनी बार पोस्ट करना चाहिए बल्कि यह कि वह कितनी बार मज़बूत जुड़ाव कमाने वाला कंटेंट बना सकता है। वह संख्या ब्रांड के हिसाब से बदलती है, और उससे आगे आउटपुट को ज़बरदस्ती बढ़ाना लंबे समय की रीच को सक्रिय रूप से नुकसान पहुँचाता है।

वॉटरमार्क वाला या कम क्वालिटी का कंटेंट दोबारा पोस्ट करना

Instagram साफ़ तौर पर उन रील्स की प्राथमिकता घटाता है जिनमें दूसरे वीडियो प्लेटफ़ॉर्म के दिखने वाले वॉटरमार्क हैं, धुँधली या कम रेज़ोल्यूशन की फ़ुटेज है, चारों ओर बॉर्डर या काली पट्टियाँ हैं, और ऐसा कंटेंट जो बिना सार्थक बदलाव के पुरानी पोस्ट से दोबारा इस्तेमाल हुआ है। एल्गोरिदम मौलिक, उच्च क्वालिटी का कंटेंट सामने लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और दोबारा इस्तेमाल या क्रॉस-पोस्ट कंटेंट को कम क्वालिटी के संकेत की तरह लेता है। जो ब्रांड वॉटरमार्क हटाए बिना या Instagram के लिए फ़ॉर्मेट ढाले बिना प्लेटफ़ॉर्म के आर-पार कंटेंट दोबारा इस्तेमाल करते हैं वे इस तरह छापी हर रील पर वितरण दंड स्वीकार कर रहे हैं।

आप एल्गोरिदम के खिलाफ़ नहीं, उसके साथ कैसे काम करें?

Instagram एल्गोरिदम कैसे काम करता है इसका व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि सबसे अच्छी रणनीतियाँ तरकीबें नहीं हैं; वे कंटेंट क्वालिटी और ऑडियंस क्वालिटी में सच्चे निवेश हैं। डायरेक्ट मैसेज से शेयर करने लायक कंटेंट, सेव करने लायक कंटेंट और अंत तक देखने लायक वीडियो कंटेंट मज़बूत एल्गोरिदमिक प्रदर्शन वाले अकाउंट के लगातार आउटपुट हैं।

सच्चे जुड़ाव वाली ऑडियंस बनाना बड़ी ऑडियंस जल्दी बनाने से ज़्यादा कीमती है। रील के शुरुआती व्यू से जुड़ने वाला हर फ़ॉलोअर व्यापक वितरण की ओर एक वोट है। जो अकाउंट सच्ची दिलचस्पी कमाने वाले कंटेंट से धीरे बढ़ता है वह ऐसी एल्गोरिदमिक संपत्ति बना रहा है जो समय के साथ जुड़ती है।

कैप्शन और ऑल्ट टेक्स्ट कम इस्तेमाल हुए कीवर्ड संकेत हैं। एल्गोरिदम यह समझने के लिए कैप्शन पढ़ता है कि पोस्ट किस बारे में है और उसे उन यूज़र से मिलाता है जिन्हें वह प्रासंगिक लग सकती है। ऐसे कैप्शन लिखना जो कंटेंट का साफ़ वर्णन करें और वे शब्द शामिल करें जो टारगेट ऑडियंस सर्च करेगी, एल्गोरिदम की कंटेंट को सही लोगों तक वितरित करने की क्षमता सुधारता है। इमेज पर ऑल्ट टेक्स्ट वैसा ही काम करता है और बहुत कम अकाउंट इसे भरते हैं, जो उसे कम मेहनत वाला फ़र्क बनाने वाला तत्व बनाता है।

एल्गोरिदम की समझ को ब्रांड के बनाए कंटेंट प्रकारों को कैसे आकार देना चाहिए, इसके लिए Instagram कंटेंट प्रकार: फ़ीड, रील्स और स्टोरीज़ देखें। अच्छी तरह ऑप्टिमाइज़ की प्रोफ़ाइल एल्गोरिदमिक वर्गीकरण से कैसे जुड़ती है, इसके लिए अपनी Instagram प्रोफ़ाइल सेट करना देखें। यह मापने के लिए कि एल्गोरिदम ब्रांड के पक्ष में काम कर रहा है या नहीं, Instagram एनालिटिक्स और इनसाइट्स देखें। ऑर्गेनिक बढ़त समय के साथ एल्गोरिदम प्रदर्शन से कैसे जुड़ती है, इसके लिए Instagram ऑर्गेनिक बढ़त रणनीति देखें।

आपकी वेबसाइट इस बात से कैसे जुड़ती है कि एल्गोरिदम कैसे काम करता है?

एल्गोरिदम का लक्ष्य जुड़े हुए यूज़र को कंटेंट से कदम की ओर ले जाना है। ब्रांड के लिए वह कदम आखिरकार वेबसाइट की विज़िट है जहाँ दिलचस्पी लीड या बिक्री बनती है। जो अकाउंट मज़बूत एल्गोरिदमिक वितरण कमाता है पर कमज़ोर वेबसाइट मंज़िल की ओर इशारा करता है, वह रीच को कुछ नहीं में बदल रहा है। एल्गोरिदम का काम प्रोफ़ाइल पर खत्म होता है। क्लिक के बाद जो होता है वह पूरी तरह वेबसाइट से तय होता है।

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