नई डिजिटल दृश्यता - SEO, LLMO, GEO, AIO और AEO - SEO की Deciphering अब पर्याप्त नहीं है

यह एक महत्वपूर्ण बदलाव है: सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन से जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन की ओर।

एआई के युग में डिजिटल दृश्यता को पुनर्परिभाषित करना

डिजिटल सूचना परिदृश्य वर्तमान में ग्राफिकल वेब सर्च की शुरुआत के बाद से अपने सबसे व्यापक परिवर्तन से गुजर रहा है। पारंपरिक तंत्र, जिसमें सर्च इंजन नीले लिंक के रूप में संभावित उत्तरों की एक सूची प्रस्तुत करते हैं और उपयोगकर्ता को प्रासंगिक जानकारी को छानने, तुलना करने और संश्लेषित करने का कार्य सौंपते हैं, तेजी से एक नए प्रतिमान द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है। यह एक "पूछो और प्राप्त करो" मॉडल द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है जो जनरेटिव एआई सिस्टम द्वारा संचालित है। ये सिस्टम उपयोगकर्ता के लिए संश्लेषण का कार्य करते हैं, पूछे गए प्रश्न का सीधा, सुव्यवस्थित और स्वाभाविक भाषा में उत्तर प्रदान करते हैं।

इस मूलभूत बदलाव का डिजिटल दृश्यता की परिभाषा पर दूरगामी प्रभाव पड़ेगा। सफलता का अर्थ अब केवल परिणामों के पहले पृष्ठ पर दिखना नहीं रह गया है; बल्कि यह तेजी से एआई द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रिया का अभिन्न अंग बनने से परिभाषित हो रही है—चाहे वह प्रत्यक्ष रूप से उद्धृत स्रोत हो, उल्लेखित ब्रांड हो, या संश्लेषित जानकारी का आधार हो। यह विकास "ज़ीरो-क्लिक सर्च" की मौजूदा प्रवृत्ति को गति देता है, जहां उपयोगकर्ता वेबसाइट पर जाए बिना सीधे खोज परिणाम पृष्ठ पर ही अपनी जानकारी की आवश्यकता पूरी कर लेते हैं। इसलिए व्यवसायों और सामग्री निर्माताओं के लिए खेल के नए नियमों को समझना और अपनी रणनीतियों को तदनुसार अनुकूलित करना आवश्यक है।

के लिए उपयुक्त:

• एक्सपर्ट ब्लॉग: एआईएस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सर्च / केआईएस – एआई सर्च / एनईओ एसईओ = एनएसईओ (नेक्स्ट-जेन सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन)

ऑप्टिमाइज़ेशन की नई शब्दावली: SEO, LLMO, GEO, AIO और AEO का विश्लेषण

इन नई तकनीकों के आगमन के साथ, एक जटिल और अक्सर भ्रामक शब्दावली विकसित हो गई है। लक्षित रणनीति के लिए इन शब्दों की स्पष्ट परिभाषा अत्यंत आवश्यक है।

एसईओ (सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन): यह गूगल और बिंग जैसे पारंपरिक सर्च इंजनों के लिए वेब कंटेंट को ऑप्टिमाइज़ करने का स्थापित और मूलभूत तरीका है। इसका मुख्य लक्ष्य लिंक-आधारित सर्च इंजन रिजल्ट पेज (एसईआरपी) में उच्च रैंकिंग प्राप्त करना है। एआई के युग में भी एसईओ महत्वपूर्ण बना हुआ है, क्योंकि यह आगे के सभी ऑप्टिमाइजेशन का आधार है।

LLMO (लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइजेशन): यह सटीक तकनीकी शब्द सामग्री के अनुकूलन का वर्णन करता है, ताकि इसे OpenAI के ChatGPT या Google के Gemini जैसे पाठ-आधारित लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) द्वारा प्रभावी ढंग से समझा, संसाधित और उद्धृत किया जा सके। इसका लक्ष्य अब रैंकिंग प्राप्त करना नहीं है, बल्कि AI द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं में एक विश्वसनीय स्रोत के रूप में शामिल होना है।

GEO (जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन): यह एक व्यापक शब्द है, जिसका प्रयोग अक्सर LLMO के पर्यायवाची के रूप में किया जाता है। GEO का उद्देश्य केवल भाषा मॉडल को ही नहीं, बल्कि प्रतिक्रिया उत्पन्न करने वाले संपूर्ण जनरेटिव सिस्टम या "इंजन" (जैसे Perplexity, Google AI Overviews) को अनुकूलित करना है। इसका लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि ब्रांड का संदेश इन नए चैनलों पर सटीक रूप से प्रस्तुत और प्रसारित हो।

एआईओ (एआई ऑप्टिमाइजेशन): यह एक व्यापक शब्द है जिसके कई अर्थ हैं, जिससे भ्रम की स्थिति उत्पन्न हो सकती है। कंटेंट ऑप्टिमाइजेशन के संदर्भ में, एआईओ किसी भी प्रकार के एआई सिस्टम के लिए कंटेंट को अनुकूलित करने की सामान्य रणनीति को संदर्भित करता है। हालांकि, यह शब्द एआई मॉडल के तकनीकी ऑप्टिमाइजेशन या व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एआई के उपयोग को भी संदर्भित कर सकता है। इस अस्पष्टता के कारण यह किसी विशिष्ट कंटेंट रणनीति के लिए कम सटीक है।

एईओ (आंसर इंजन ऑप्टिमाइजेशन): जीईओ/एलएलएमओ का एक विशेष उप-क्षेत्र जो सर्च सिस्टम के भीतर प्रत्यक्ष उत्तर सुविधाओं के लिए अनुकूलन पर केंद्रित है, जैसे कि गूगल के एआई ओवरव्यू में पाए जाने वाले।

इस रिपोर्ट के प्रयोजन के लिए, GEO और LLMO को नई सामग्री अनुकूलन रणनीतियों के लिए प्राथमिक शब्दों के रूप में उपयोग किया जाता है, क्योंकि वे इस घटना का सबसे सटीक वर्णन करते हैं और तेजी से उद्योग मानक बनते जा रहे हैं।

पारंपरिक एसईओ क्यों मूलभूत है, लेकिन अब पर्याप्त नहीं है

एक आम गलतफहमी यह है कि ऑप्टिमाइजेशन की नई तकनीकें SEO की जगह ले लेंगी। वास्तव में, LLMO और GEO पारंपरिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन के पूरक और विस्तारक हैं। यह संबंध सहजीवी है: SEO की मजबूत नींव के बिना, जनरेटिव AI के लिए प्रभावी ऑप्टिमाइजेशन लगभग असंभव है।

एसईओ एक आधार के रूप में: तकनीकी एसईओ के मूल पहलू – जैसे तेज़ लोडिंग समय, स्वच्छ साइट संरचना और क्रॉलेबिलिटी सुनिश्चित करना – एआई सिस्टम के लिए किसी वेबसाइट को खोजने, पढ़ने और संसाधित करने के लिए अत्यंत आवश्यक हैं। इसी प्रकार, उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री और विषयगत रूप से प्रासंगिक बैकलिंक जैसे स्थापित गुणवत्ता संकेत एक विश्वसनीय स्रोत माने जाने के लिए महत्वपूर्ण बने रहते हैं।

RAG कनेक्शन: कई जनरेटिव सर्च इंजन वेब से नवीनतम जानकारी के साथ अपने उत्तरों को समृद्ध करने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) नामक तकनीक का उपयोग करते हैं। वे अक्सर पारंपरिक सर्च इंजनों के शीर्ष परिणामों का सहारा लेते हैं। इस प्रकार, पारंपरिक खोज में उच्च रैंकिंग से AI द्वारा जनरेट किए गए उत्तर के स्रोत के रूप में उपयोग किए जाने की संभावना सीधे बढ़ जाती है।

केवल SEO की कमी: SEO का महत्व भले ही मूलभूत हो, लेकिन अब यह अकेले पर्याप्त नहीं है। शीर्ष रैंकिंग अब दृश्यता या ट्रैफ़िक की गारंटी नहीं है, क्योंकि AI द्वारा उत्पन्न उत्तर अक्सर पारंपरिक परिणामों को पीछे छोड़ देते हैं और उपयोगकर्ता के प्रश्न का सीधा उत्तर देते हैं। नया लक्ष्य AI द्वारा उत्पन्न उत्तर में मौजूद प्रासंगिक जानकारी को समझना और उसका विश्लेषण करना है। इसके लिए मशीन पठनीयता, संदर्भ की गहराई और सिद्ध विश्वसनीयता पर केंद्रित अनुकूलन की एक अतिरिक्त परत की आवश्यकता होती है—ये पहलू पारंपरिक कीवर्ड अनुकूलन से कहीं आगे जाते हैं।

शब्दावली का विखंडन मात्र शाब्दिक बहस नहीं है; यह एक प्रतिमान परिवर्तन के प्रारंभिक चरण का लक्षण है। विभिन्न संक्षिप्त रूप नए क्षेत्र को परिभाषित करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे विभिन्न दृष्टिकोणों को दर्शाते हैं—तकनीकी दृष्टिकोण (AIO, LLMO) से लेकर विपणन-उन्मुख दृष्टिकोण (GEO, AEO) तक। यह अस्पष्टता और एक सुस्थापित मानक की कमी रणनीतिक अवसरों का एक द्वार खोलती है। जबकि बड़े, अधिक पृथक संगठन अभी भी शब्दावली और रणनीति पर बहस कर रहे हैं, अधिक लचीली कंपनियां मशीन-पठनीय, प्रामाणिक सामग्री के मूल सिद्धांतों को अपनाकर महत्वपूर्ण प्रथम-प्रवर्तक लाभ प्राप्त कर सकती हैं। वर्तमान अनिश्चितता एक बाधा नहीं, बल्कि एक अवसर है।

अनुकूलन विषयों की तुलना

ऑप्टिमाइज़ेशन की विभिन्न शाखाएँ अलग-अलग लक्ष्यों और रणनीतियों का अनुसरण करती हैं। SEO का मुख्य उद्देश्य कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन, लिंक बिल्डिंग और तकनीकी सुधारों के माध्यम से Google और Bing जैसे पारंपरिक सर्च इंजनों में उच्च रैंकिंग प्राप्त करना है, और इसकी सफलता को कीवर्ड रैंकिंग और ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक द्वारा मापा जाता है। दूसरी ओर, LLMO का लक्ष्य ChatGPT या Gemini जैसे प्रमुख भाषा मॉडलों से प्राप्त AI प्रतिक्रियाओं में उल्लेखित या उद्धृत होना है, जिसके लिए यह सिमेंटिक डेप्थ, एंटिटी ऑप्टिमाइज़ेशन और EEAT कारकों का उपयोग करता है - सफलता ब्रांड के उल्लेखों और उद्धरणों में परिलक्षित होती है। GEO का उद्देश्य Perplexity या AI Overviews जैसे इंजनों द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं में ब्रांड का सही प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करना है, जिसमें सामग्री संरचना और विषय अधिकार निर्माण को प्राथमिकता दी जाती है, और AI प्रतिक्रियाओं में शेयर ऑफ़ वॉयस को सफलता के माप के रूप में उपयोग किया जाता है। AIO का सबसे व्यापक लक्ष्य है: सभी AI प्रणालियों में सामान्य दृश्यता। यह SEO, GEO और LLMO को अतिरिक्त मॉडल और प्रक्रिया ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ जोड़ता है, जिसे विभिन्न AI चैनलों में दृश्यता द्वारा मापा जाता है। AEO अंततः FAQ फ़ॉर्मेटिंग और स्कीमा मार्कअप के माध्यम से उत्तर इंजनों से प्राप्त सीधे उत्तर स्निपेट्स में दिखाई देने पर केंद्रित है, और उत्तर बॉक्स में उपस्थिति ही सफलता का निर्धारण करती है।

इंजन रूम: एआई सर्च के पीछे की तकनीक की जानकारी

एआई सिस्टम के लिए कंटेंट को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने के लिए, अंतर्निहित तकनीकों की मूलभूत समझ आवश्यक है। ये सिस्टम कोई जादुई ब्लैक बॉक्स नहीं हैं, बल्कि विशिष्ट तकनीकी सिद्धांतों पर आधारित हैं जो इनकी कार्यप्रणाली और परिणामस्वरूप, संसाधित किए जाने वाले कंटेंट की आवश्यकताओं को निर्धारित करते हैं।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (एलएलएम): मूल कार्यप्रणाली

जेनरेटिव एआई बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर केंद्रित है।

• विशाल डेटासेट के साथ पूर्व-प्रशिक्षण: एलएलएम को विकिपीडिया, संपूर्ण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध इंटरनेट (उदाहरण के लिए, कॉमन क्रॉल डेटासेट के माध्यम से) और डिजिटल पुस्तक संग्रह जैसे स्रोतों से प्राप्त विशाल पाठ डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। खरबों शब्दों का विश्लेषण करके, ये मॉडल सांख्यिकीय पैटर्न, व्याकरणिक संरचनाएं, तथ्यात्मक ज्ञान और मानव भाषा के भीतर अर्थ संबंधी संबंधों को सीखते हैं।
• ज्ञान सीमा की समस्या: एलएलएम की एक महत्वपूर्ण सीमा यह है कि उनका ज्ञान प्रशिक्षण डेटा के स्तर पर ही स्थिर हो जाता है। उनकी एक निश्चित "ज्ञान सीमा तिथि" होती है और वे उस तिथि के बाद निर्मित जानकारी तक नहीं पहुंच सकते। 2023 तक प्रशिक्षित एलएलएम को यह नहीं पता होता कि कल क्या हुआ था। खोज अनुप्रयोगों के लिए यही वह मूलभूत समस्या है जिसे हल करना आवश्यक है।
• टोकनीकरण और संभाव्यता जनरेशन: एलएलएम पाठ को शब्द दर शब्द संसाधित नहीं करते, बल्कि इसे "टोकन" नामक छोटी इकाइयों में तोड़ते हैं। इनका मुख्य कार्य मौजूदा संदर्भ के आधार पर अगले सबसे संभावित टोकन का अनुमान लगाना है, जिससे क्रमिक रूप से एक सुसंगत पाठ उत्पन्न होता है। ये अत्यधिक परिष्कृत सांख्यिकीय पैटर्न पहचानकर्ता हैं और इनमें मानवीय चेतना या समझ नहीं होती।

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी): लाइव वेब का सेतु

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) वह प्रमुख तकनीक है जो एलएलएम को आधुनिक सर्च इंजन के रूप में कार्य करने में सक्षम बनाती है। यह मॉडल के स्थिर, पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान और इंटरनेट की गतिशील जानकारी के बीच की खाई को पाटती है।

आरएजी प्रक्रिया को चार चरणों में विभाजित किया जा सकता है:

• प्रश्न: एक उपयोगकर्ता सिस्टम से एक प्रश्न पूछता है।
• पुनर्प्राप्ति: तुरंत प्रतिक्रिया देने के बजाय, सिस्टम एक "पुनर्प्राप्तकर्ता" घटक को सक्रिय करता है। यह घटक, जो अक्सर एक सिमेंटिक सर्च इंजन होता है, क्वेरी से संबंधित दस्तावेज़ों के लिए बाहरी ज्ञान भंडार—आमतौर पर Google या Bing जैसे प्रमुख सर्च इंजन के इंडेक्स—में खोज करता है। यहीं पर उच्च पारंपरिक SEO रैंकिंग का महत्व स्पष्ट होता है: जो सामग्री पारंपरिक खोज परिणामों में अच्छी रैंक प्राप्त करती है, उसके RAG सिस्टम द्वारा खोजे जाने और संभावित स्रोत के रूप में चुने जाने की संभावना अधिक होती है।
• संवर्धन: प्राप्त दस्तावेजों से सबसे प्रासंगिक जानकारी निकाली जाती है और अतिरिक्त संदर्भ के रूप में मूल उपयोगकर्ता अनुरोध में जोड़ दी जाती है। इससे एक "समृद्ध प्रॉम्प्ट" बनता है।
• उत्पादन: यह उन्नत प्रॉम्प्ट एलएलएम को अग्रेषित किया जाता है। मॉडल अब अपनी प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, जो अब केवल अपने पुराने प्रशिक्षण ज्ञान पर आधारित नहीं होती, बल्कि वर्तमान, प्राप्त तथ्यों पर आधारित होती है।

यह प्रक्रिया "भ्रम" (तथ्य गढ़ने) के जोखिम को कम करती है, स्रोतों का हवाला देने की अनुमति देती है, और यह सुनिश्चित करती है कि उत्तर अधिक अद्यतन और तथ्यात्मक रूप से सटीक हों।

सिमेंटिक सर्च और वेक्टर एम्बेडिंग: एआई की भाषा

RAG में "पुनर्प्राप्ति" चरण कैसे काम करता है, यह समझने के लिए, किसी को सिमेंटिक सर्च की अवधारणा को समझना होगा।

• कीवर्ड से अर्थ तक: पारंपरिक खोज कीवर्ड मिलान पर आधारित होती है। दूसरी ओर, सिमेंटिक खोज का उद्देश्य किसी क्वेरी के आशय और संदर्भ को समझना होता है। उदाहरण के लिए, "गर्म सर्दियों के दस्ताने" की खोज करने पर "ऊनी मिट्टन" के परिणाम भी मिल सकते हैं क्योंकि सिस्टम इन अवधारणाओं के बीच अर्थपूर्ण संबंध को पहचानता है।
• वेक्टर एम्बेडिंग मुख्य तंत्र के रूप में: इसका तकनीकी आधार वेक्टर एम्बेडिंग है। एक विशेष "एम्बेडिंग मॉडल" पाठ इकाइयों (शब्द, वाक्य, संपूर्ण दस्तावेज़) को एक संख्यात्मक निरूपण - उच्च-आयामी स्थान में एक वेक्टर - में परिवर्तित करता है।
• स्थानिक निकटता को अर्थपूर्ण समानता के रूप में देखना: इस सदिश स्थान में, अर्थपूर्ण रूप से समान अवधारणाओं को एक दूसरे के निकट स्थित बिंदुओं के रूप में दर्शाया जाता है। "राजा" को दर्शाने वाले सदिश का "रानी" को दर्शाने वाले सदिश से वही संबंध है जो "पुरुष" को दर्शाने वाले सदिश का "महिला" को दर्शाने वाले सदिश से है।
• RAG प्रक्रिया में अनुप्रयोग: उपयोगकर्ता के अनुरोध को भी एक वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है। फिर RAG सिस्टम अपने वेक्टर डेटाबेस में अनुरोध वेक्टर के सबसे निकटतम दस्तावेज़ वेक्टर खोजता है। इस तरह, प्रॉम्प्ट को समृद्ध करने के लिए सबसे अधिक अर्थपूर्ण जानकारी प्राप्त की जाती है।

विचार मॉडल और विचार प्रक्रियाएं: विकास का अगला चरण

एलएलएम के विकास में सबसे आगे तथाकथित संज्ञानात्मक मॉडल हैं जो सूचना प्रसंस्करण के और भी उन्नत रूप का वादा करते हैं।

• सरल उत्तरों से परे: जहां मानक एलएलएम एक ही बार में उत्तर उत्पन्न करते हैं, वहीं विचार मॉडल जटिल समस्याओं को तार्किक मध्यवर्ती चरणों की एक श्रृंखला में तोड़ देते हैं, जिसे "विचारों की श्रृंखला" कहा जाता है।
• यह कैसे काम करता है: इन मॉडलों को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है, जहाँ सफल, बहु-स्तरीय समाधान पथों को पुरस्कृत किया जाता है। ये मॉडल आंतरिक रूप से "जोर से सोचते" हैं, विभिन्न दृष्टिकोणों को तैयार करते हैं और उन्हें खारिज करते हैं, अंततः एक अंतिम, अक्सर अधिक मजबूत और सटीक उत्तर पर पहुँचते हैं।
• अनुकूलन के निहितार्थ: हालांकि यह तकनीक अभी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन इससे संकेत मिलता है कि भविष्य के खोज इंजन कहीं अधिक जटिल और बहुआयामी प्रश्नों को संभालने में सक्षम होंगे। स्पष्ट, तार्किक चरण-दर-चरण निर्देश, विस्तृत प्रक्रिया विवरण या सुव्यवस्थित तर्क प्रस्तुत करने वाली सामग्री इन उन्नत मॉडलों द्वारा उच्च गुणवत्ता वाले सूचना स्रोत के रूप में उपयोग किए जाने के लिए आदर्श रूप से उपयुक्त है।

आधुनिक AI खोजों की तकनीकी संरचना—जो LLM, RAG और सिमेंटिक खोज का संयोजन है—रैंक किए गए पृष्ठों के "पुराने वेब" और AI द्वारा उत्पन्न उत्तरों के "नए वेब" के बीच एक शक्तिशाली, स्व-पुष्टि करने वाला फीडबैक लूप बनाती है। उच्च-गुणवत्ता वाली, प्रामाणिक सामग्री जो पारंपरिक SEO में अच्छा प्रदर्शन करती है, उसे प्रमुखता से अनुक्रमित और रैंक किया जाता है। यह उच्च रैंकिंग इसे RAG प्रणालियों द्वारा पुनर्प्राप्ति के लिए एक प्रमुख उम्मीदवार बनाती है। जब कोई AI इस सामग्री का हवाला देता है, तो यह इसकी प्रामाणिकता को और मजबूत करता है, जिससे उपयोगकर्ता जुड़ाव में वृद्धि, अधिक बैकलिंक और अंततः, और भी मजबूत पारंपरिक SEO संकेत प्राप्त हो सकते हैं। यह "प्रामाणिकता का एक सकारात्मक चक्र" बनाता है। इसके विपरीत, निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री को पारंपरिक खोज और RAG दोनों प्रणालियों द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है, जिससे वह धीरे-धीरे अदृश्य हो जाती है। इस प्रकार डिजिटल "अमीर" और "गरीब" के बीच का अंतर तेजी से बढ़ेगा। रणनीतिक निहितार्थ यह है कि मूलभूत SEO और सामग्री की प्रामाणिकता निर्माण में निवेश अब केवल रैंकिंग पर केंद्रित नहीं है; वे सूचना संश्लेषण के AI-संचालित भविष्य के लिए एक स्थायी स्थान सुनिश्चित करते हैं।

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जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन के तीन स्तंभ

भाग I से प्राप्त तकनीकी समझ एक ठोस, क्रियात्मक रणनीतिक ढाँचे का आधार बनती है। एआई खोज के नए युग में सफल होने के लिए, अनुकूलन प्रयासों को तीन मुख्य स्तंभों पर टिकाना होगा: मशीन समझ के लिए रणनीतिक सामग्री, एआई क्रॉलर के लिए उन्नत तकनीकी अनुकूलन, और डिजिटल प्राधिकार का सक्रिय प्रबंधन।

के लिए उपयुक्त:

• KI, SEO, AIO, और LLMO का व्यापक अनुसंधान अवलोकन

  

पहला स्तंभ: मशीन समझ के लिए रणनीतिक सामग्री

सामग्री के निर्माण और संरचना के तरीके में मौलिक परिवर्तन की आवश्यकता है। लक्ष्य अब केवल मानव पाठक को आश्वस्त करना नहीं है, बल्कि मशीन को जानकारी निकालने और उसका विश्लेषण करने के लिए सर्वोत्तम संभव आधार प्रदान करना भी है।

विषय अधिकार एक नई सीमा के रूप में

कंटेंट स्ट्रेटेजी का फोकस अब व्यक्तिगत कीवर्ड को ऑप्टिमाइज़ करने से हटकर व्यापक विषयगत अधिकार बनाने पर केंद्रित हो रहा है।

• ज्ञान केंद्र बनाना: अलग-अलग कीवर्ड के लिए अलग-अलग लेख बनाने के बजाय, लक्ष्य समग्र "विषय समूह" बनाना है। इनमें एक केंद्रीय, व्यापक "स्तंभ सामग्री" लेख होता है जो एक विस्तृत विषय को कवर करता है और कई संबंधित उप-लेख होते हैं जो विशिष्ट पहलुओं और विस्तृत प्रश्नों का समाधान करते हैं। ऐसी संरचना एआई सिस्टम को संकेत देती है कि कोई वेबसाइट किसी विशेष विषय क्षेत्र के लिए एक प्रामाणिक और संपूर्ण स्रोत है।
• व्यापक कवरेज: एलएलएम (लॉन्ग-लेवल लर्निंग सिस्टम) अर्थपूर्ण संदर्भों के भीतर जानकारी संसाधित करता है। एक वेबसाइट जो किसी विषय को व्यापक रूप से कवर करती है—जिसमें सभी प्रासंगिक पहलू, उपयोगकर्ता के प्रश्न और संबंधित अवधारणाएं शामिल हैं—किसी एआई द्वारा प्राथमिक स्रोत के रूप में उपयोग किए जाने की संभावना को बढ़ाती है। सिस्टम को सभी आवश्यक जानकारी एक ही स्थान पर मिल जाती है और उसे कई कम व्यापक स्रोतों से जानकारी को अलग-अलग इकट्ठा करने की आवश्यकता नहीं होती है।
• व्यावहारिक अनुप्रयोग: कीवर्ड अनुसंधान का उपयोग अब व्यक्तिगत खोज शब्दों को खोजने के लिए नहीं किया जाता है, बल्कि मुख्य दक्षता क्षेत्र से संबंधित प्रश्नों, उप-पहलुओं और संबंधित विषयों के संपूर्ण ब्रह्मांड को मैप करने के लिए किया जाता है।

EEAT एक एल्गोरिथम संकेत के रूप में

गूगल की ईईएटी अवधारणा (अनुभव, विशेषज्ञता, आधिकारिकता, विश्वसनीयता) मानव गुणवत्ता मूल्यांकनकर्ताओं के लिए एक मात्र दिशानिर्देश से विकसित होकर सामग्री स्रोतों का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मशीन-पठनीय संकेतों के एक समूह में तब्दील हो रही है।

रणनीतिक रूप से विश्वास का निर्माण: कंपनियों को सक्रिय रूप से इन संकेतों को लागू करना चाहिए और उन्हें अपनी वेबसाइटों पर दृश्यमान बनाना चाहिए:

• अनुभव एवं विशेषज्ञता: लेखकों की पहचान स्पष्ट रूप से बताई जानी चाहिए, और आदर्श रूप से उनके विस्तृत जीवन परिचय के साथ उनकी योग्यता और व्यावहारिक अनुभव प्रदर्शित होने चाहिए। विषयवस्तु में वास्तविक अनुभवों से प्राप्त अनूठे अंतर्दृष्टि प्रदान की जानी चाहिए जो मात्र तथ्यात्मक ज्ञान से परे हों।
• प्राधिकार (प्रामाणिकता): अन्य प्रतिष्ठित वेबसाइटों से प्रासंगिक बैकलिंक बनाना महत्वपूर्ण बना हुआ है। हालांकि, आधिकारिक स्रोतों में बिना लिंक वाले ब्रांड उल्लेख भी महत्व प्राप्त कर रहे हैं।
• विश्वसनीयता: स्पष्ट और आसानी से उपलब्ध संपर्क जानकारी, विश्वसनीय स्रोतों का हवाला देना, मूल डेटा या अध्ययन प्रकाशित करना और सामग्री को नियमित रूप से अपडेट और सही करना महत्वपूर्ण विश्वास के संकेत हैं।

एंटिटी-आधारित कंटेंट रणनीति: स्ट्रिंग्स के बजाय चीजों के लिए ऑप्टिमाइज़ करना

आधुनिक सर्च इंजन दुनिया के बारे में अपनी समझ को "ज्ञान ग्राफ" पर आधारित करते हैं। यह ग्राफ शब्दों से नहीं, बल्कि वास्तविक संस्थाओं (लोग, स्थान, ब्रांड, अवधारणाएं) और उनके बीच के संबंधों से बना होता है।

• अपने ब्रांड को एक इकाई के रूप में स्थापित करना: रणनीतिक लक्ष्य इस ग्राफ के भीतर आपके ब्रांड को एक स्पष्ट रूप से परिभाषित और मान्यता प्राप्त इकाई के रूप में स्थापित करना है, जो किसी विशिष्ट क्षेत्र से स्पष्ट रूप से जुड़ी हो। यह सुसंगत नामकरण, संरचित डेटा के उपयोग (अनुभाग 4 देखें) और अन्य प्रासंगिक इकाइयों के साथ बार-बार सह-उपस्थिति के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।
• व्यावहारिक उपयोग: सामग्री को स्पष्ट रूप से परिभाषित इकाइयों के आधार पर संरचित किया जाना चाहिए। महत्वपूर्ण तकनीकी शब्दों को शब्दावलियों या परिभाषा बॉक्स में समझाया जा सकता है। विकिपीडिया या विकीडेटा जैसे मान्यता प्राप्त स्रोत स्रोतों से लिंक करने से Google को सही संबंध स्थापित करने और विषयगत वर्गीकरण को सुदृढ़ करने में मदद मिल सकती है।

संक्षिप्त अंशों की कला: सीधे निष्कर्षण के लिए सामग्री की संरचना

सामग्री को इस तरह से स्वरूपित किया जाना चाहिए कि मशीनें इसे आसानी से अलग-अलग हिस्सों में बांट सकें और इसका पुन: उपयोग कर सकें।

• पैराग्राफ-स्तर अनुकूलन: एआई सिस्टम अक्सर पूरे लेखों को नहीं निकालते, बल्कि विशिष्ट प्रश्नों के उत्तर देने के लिए अलग-अलग, सुव्यवस्थित "खंड" या अनुभाग—जैसे पैराग्राफ, सूची आइटम, तालिका पंक्ति—निकालते हैं। इसलिए, एक वेबसाइट को ऐसी आसानी से निकाली जा सकने वाली सूचना के अंशों के संग्रह के रूप में डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
• संरचनात्मक सर्वोत्तम पद्धतियाँ:
  • उत्तर-प्रधान लेखन: पैराग्राफ की शुरुआत एक अंतर्निहित प्रश्न के संक्षिप्त, सीधे उत्तर से होनी चाहिए, जिसके बाद व्याख्यात्मक विवरण दिए जाएं।
  • सूचियों और तालिकाओं का उपयोग: जटिल जानकारी को गणनाओं, क्रमांकित सूचियों और तालिकाओं में प्रस्तुत किया जाना चाहिए, क्योंकि ये प्रारूप एआई प्रणालियों के लिए पार्स करने में विशेष रूप से आसान होते हैं।
  • शीर्षकों का रणनीतिक उपयोग: स्पष्ट, वर्णनात्मक H2 और H3 शीर्षक, जो अक्सर प्रश्नों के रूप में लिखे जाते हैं, विषयवस्तु को तार्किक रूप से संरचित करते हैं। प्रत्येक अनुभाग एक ही, केंद्रित विचार पर आधारित होना चाहिए।
  • अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ) अनुभाग: अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ) अनुभाग आदर्श होते हैं क्योंकि वे सीधे AI चैट के संवादात्मक प्रश्न-उत्तर प्रारूप को दर्शाते हैं।

बहुविधता और प्राकृतिक भाषा

• संवादात्मक लहजा: सामग्री को स्वाभाविक, मानवीय शैली में लिखा जाना चाहिए। एआई मॉडल प्रामाणिक, मानवीय भाषा पर प्रशिक्षित होते हैं और ऐसे पाठ को प्राथमिकता देते हैं जो वास्तविक बातचीत की तरह पढ़े जाते हैं।
• दृश्य सामग्री का अनुकूलन: आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) दृश्य जानकारी को भी संसाधित कर सकती है। इसलिए छवियों के लिए सार्थक वैकल्पिक पाठ और कैप्शन आवश्यक हैं। वीडियो के साथ विवरण भी होना चाहिए। इससे मल्टीमीडिया सामग्री AI के लिए अनुक्रमणीय और उद्धृत करने योग्य बन जाती है।

विषय की प्रामाणिकता, ईईएटी, इकाई अनुकूलन और अंश संरचना जैसी इन सामग्री रणनीतियों के संगम से एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है: एआई के लिए सबसे प्रभावी सामग्री वही है जो मनुष्यों के लिए सबसे उपयोगी, स्पष्ट और विश्वसनीय हो। "एल्गोरिदम के लिए लेखन" का युग, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर अप्राकृतिक लगने वाले पाठ बनते थे, अब समाप्त हो रहा है। नया एल्गोरिदम मानव-केंद्रित सर्वोत्तम प्रथाओं की मांग करता है। रणनीतिक निहितार्थ यह है कि वास्तविक विशेषज्ञता, उच्च-गुणवत्ता वाले लेखन, स्पष्ट सूचना डिजाइन और पारदर्शी स्रोत उद्धरणों में निवेश करना अब केवल "अच्छी प्रथा" नहीं रह गई है - यह जनरेटिव युग के लिए तकनीकी अनुकूलन का सबसे प्रत्यक्ष और टिकाऊ रूप है।

स्तंभ 2: एआई क्रॉलर के लिए उन्नत तकनीकी अनुकूलन

रणनीतिक सामग्री अनुकूलन के "क्या" को परिभाषित करती है, जबकि तकनीकी अनुकूलन "कैसे" को सुनिश्चित करता है—यह गारंटी देता है कि एआई सिस्टम इस सामग्री को सही ढंग से एक्सेस, व्याख्या और संसाधित कर सकें। एक ठोस तकनीकी आधार के बिना, बेहतरीन सामग्री भी अदृश्य रह जाती है।

तकनीकी एसईओ का पुनः विश्लेषण: कोर वाइटल्स का निरंतर महत्व

तकनीकी सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन के मूल सिद्धांत न केवल भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीईओ) के लिए प्रासंगिक हैं, बल्कि और भी अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।

• क्रॉल करने की क्षमता और इंडेक्स करने की क्षमता: यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। यदि कोई एआई क्रॉलर – चाहे वह प्रसिद्ध गूगलबॉट हो या क्लाउडबॉट और जीपीटीबॉट जैसे विशेष बॉट – किसी पेज तक पहुंच या उसे प्रदर्शित नहीं कर पाता है, तो वह पेज एआई सिस्टम के लिए अस्तित्वहीन हो जाता है। यह सुनिश्चित किया जाना चाहिए कि संबंधित पेज HTTP स्टेटस कोड 200 लौटाते हों और रोबोट्स.txt फ़ाइल द्वारा (अनजाने में) अवरुद्ध न हों।
• पेज की गति और रेंडरिंग समय: एआई क्रॉलर अक्सर किसी पेज के लिए बहुत कम समय (कभी-कभी केवल 1-5 सेकंड) में रेंडरिंग करते हैं। धीरे लोड होने वाले पेज, विशेष रूप से जिनमें जावास्क्रिप्ट की मात्रा अधिक होती है, उनके छूट जाने या आंशिक रूप से ही प्रोसेस होने का खतरा रहता है। इसलिए, कोर वेब विटल्स और समग्र पेज गति को ऑप्टिमाइज़ करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।
• जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग: हालांकि गूगल क्रॉलर अब जावास्क्रिप्ट-प्रधान पेजों को रेंडर करने में काफी कुशल है, लेकिन कई अन्य एआई क्रॉलरों के मामले में ऐसा नहीं है। सार्वभौमिक पहुंच सुनिश्चित करने के लिए, महत्वपूर्ण सामग्री को पेज के प्रारंभिक एचटीएमएल कोड में ही शामिल किया जाना चाहिए, न कि क्लाइंट-साइड पर लोड किया जाना चाहिए।

Schema.org का रणनीतिक लक्ष्य: एक नेटवर्कयुक्त ज्ञान आरेख बनाना।

Schema.org संरचित डेटा के लिए एक मानकीकृत शब्दावली है। यह वेबसाइट संचालकों को खोज इंजनों को स्पष्ट रूप से यह बताने की अनुमति देता है कि उनकी सामग्री किस बारे में है और विभिन्न प्रकार की जानकारी आपस में कैसे संबंधित हैं। Schema से चिह्नित वेबसाइट मूल रूप से एक मशीन-पठनीय डेटाबेस बन जाती है।

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए स्कीमा क्यों महत्वपूर्ण है: संरचित डेटा अस्पष्टता को दूर करता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को कीमतों, तिथियों, स्थानों, रेटिंग या किसी मार्गदर्शिका के चरणों जैसे तथ्यों को उच्च स्तर की निश्चितता के साथ निकालने में सक्षम बनाता है। इससे यह सामग्री असंरचित पाठ की तुलना में उत्तर उत्पन्न करने के लिए कहीं अधिक विश्वसनीय स्रोत बन जाती है।
• GEO के लिए मुख्य स्कीमा प्रकार:
  • संगठन और व्यक्ति: अपने स्वयं के ब्रांड और लेखकों को संस्थाओं के रूप में स्पष्ट रूप से परिभाषित करना।
  • FAQPage और HowTo: एआई सिस्टम द्वारा पसंद किए जाने वाले सीधे उत्तरों और चरण-दर-चरण निर्देशों के लिए सामग्री को संरचित करने के लिए।
  • लेख: लेखक और प्रकाशन तिथि जैसे महत्वपूर्ण मेटाडेटा को प्रसारित करना, जिससे ईईएटी संकेतों को मजबूती मिले।
  • उत्पाद: ई-कॉमर्स के लिए मूल्य, उपलब्धता और रेटिंग डेटा को मशीन-पठनीय बनाना आवश्यक है।
• सर्वोत्तम अभ्यास – परस्पर संबद्ध इकाइयाँ: अनुकूलन केवल पृथक स्कीमा ब्लॉक जोड़ने तक सीमित नहीं होना चाहिए। @id विशेषता का उपयोग करके, एक पृष्ठ पर और पूरी वेबसाइट पर विभिन्न इकाइयों को आपस में जोड़ा जा सकता है (उदाहरण के लिए, किसी लेख को उसके लेखक और प्रकाशक से जोड़ना)। इससे एक सुसंगत, आंतरिक ज्ञान ग्राफ बनता है जो मशीनों के लिए अर्थपूर्ण संबंधों को स्पष्ट करता है।

उभरता हुआ llms.txt मानक: एआई मॉडल के साथ सीधा संचार माध्यम

llms.txt एक प्रस्तावित नया मानक है जिसका उद्देश्य एआई मॉडल के साथ सीधा और कुशल संचार सक्षम बनाना है।

• उद्देश्य और कार्य: यह मार्कडाउन प्रारूप में लिखी गई एक साधारण टेक्स्ट फ़ाइल है, जिसे वेबसाइट की रूट डायरेक्टरी में रखा जाता है। यह वेबसाइट की सबसे महत्वपूर्ण सामग्री का एक सुव्यवस्थित "मैप" प्रदान करती है, जिसमें ध्यान भटकाने वाले HTML, जावास्क्रिप्ट और विज्ञापन बैनर हटा दिए गए होते हैं। इससे AI मॉडल के लिए सबसे प्रासंगिक जानकारी को खोजना और संसाधित करना अत्यंत कुशल हो जाता है।
• robots.txt और sitemap.xml से अंतर: जहां robots.txt क्रॉलर को बताता है कि उन्हें किन क्षेत्रों में नहीं जाना चाहिए, और sitemap.xml सभी URL की एक बिना एनोटेशन वाली सूची प्रदान करता है, वहीं llms.txt एक वेबसाइट के सबसे मूल्यवान सामग्री संसाधनों के लिए एक संरचित और प्रासंगिक मार्गदर्शिका प्रदान करता है।
• विनिर्देश और प्रारूप: यह फ़ाइल सरल मार्कडाउन सिंटैक्स का उपयोग करती है। यह आमतौर पर H1 शीर्षक (पृष्ठ शीर्षक) से शुरू होती है, जिसके बाद उद्धरण चिह्न में एक संक्षिप्त सारांश होता है। फिर H2 शीर्षक महत्वपूर्ण संसाधनों जैसे दस्तावेज़ीकरण या दिशा-निर्देशों के लिंक की सूचियों को समूहित करते हैं। llms-full.txt जैसे वेरिएंट भी मौजूद हैं, जो किसी वेबसाइट की सभी पाठ सामग्री को एक ही फ़ाइल में संयोजित करते हैं।
• कार्यान्वयन और उपकरण: निर्माण कार्य मैन्युअल रूप से किया जा सकता है या फायरक्रॉल, मार्कडाउनर जैसे जनरेटर टूल की बढ़ती संख्या या वर्डप्रेस और शॉपिफाई जैसे कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम के लिए विशेष प्लगइन्स द्वारा समर्थित किया जा सकता है।
• इसके स्वीकार्यता को लेकर चल रही बहस: इस मानक से जुड़े मौजूदा विवाद को समझना बेहद ज़रूरी है। Google के आधिकारिक दस्तावेज़ में कहा गया है कि AI ओवरव्यू में दृश्यता के लिए ऐसी फ़ाइलें आवश्यक नहीं हैं। जॉन मुलर जैसे प्रमुख Google विशेषज्ञों ने इस पर संदेह व्यक्त करते हुए इसकी उपयोगिता की तुलना पुराने कीवर्ड मेटा टैग से की है। हालांकि, एंथ्रोपिक जैसी अन्य प्रमुख AI कंपनियां पहले से ही अपनी वेबसाइटों पर इस मानक का सक्रिय रूप से उपयोग कर रही हैं, और डेवलपर समुदाय में इसकी स्वीकार्यता बढ़ रही है।

llms.txt और उन्नत स्कीमा कार्यान्वयन से संबंधित बहस एक महत्वपूर्ण रणनीतिक तनाव को उजागर करती है: एक प्रमुख प्लेटफॉर्म (Google) के लिए अनुकूलन और व्यापक, विविध AI पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अनुकूलन के बीच का तनाव। केवल Google के दिशानिर्देशों पर निर्भर रहना ("आपको इसकी आवश्यकता नहीं है") एक जोखिम भरी रणनीति है जो ChatGPT, Perplexity और Claude जैसे अन्य तेजी से बढ़ते प्लेटफॉर्मों पर नियंत्रण और संभावित दृश्यता को खो देती है। एक दूरदर्शी, "बहुआयामी" अनुकूलन रणनीति जो Google के मूल सिद्धांतों का पालन करती है और साथ ही llms.txt और व्यापक स्कीमा जैसे पारिस्थितिकी तंत्र-व्यापी मानकों को लागू करती है, सबसे लचीला दृष्टिकोण है। यह Google को कंपनी की सामग्री के प्राथमिक, लेकिन एकमात्र नहीं, मशीन उपभोक्ता के रूप में मानता है। यह कंपनी की डिजिटल संपत्तियों के लिए रणनीतिक विविधीकरण और जोखिम न्यूनीकरण का एक रूप है।

स्तंभ 3: डिजिटल प्राधिकरण प्रबंधन

एक नए अनुशासन का उदय

जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन का तीसरा, और शायद सबसे रणनीतिक, स्तंभ मात्र सामग्री और तकनीकी अनुकूलन से कहीं आगे जाता है। यह ब्रांड की समग्र डिजिटल साख के निर्माण और प्रबंधन पर केंद्रित है। ऐसी दुनिया में जहां एआई सिस्टम स्रोतों की विश्वसनीयता का आकलन करने का प्रयास करते हैं, एल्गोरिदम द्वारा मापी जा सकने वाली साख एक महत्वपूर्ण रैंकिंग कारक बन जाती है।

"डिजिटल अथॉरिटी मैनेजमेंट" की अवधारणा को उद्योग विशेषज्ञ ओलाफ कोप्प ने काफी हद तक आकार दिया और यह डिजिटल मार्केटिंग में एक नए, आवश्यक अनुशासन का वर्णन करती है।

साइलो के बीच का पुल

ईईएटी और एआई के युग में, ब्रांड प्रतिष्ठा, मीडिया में उल्लेख और लेखक की विश्वसनीयता जैसे एल्गोरिथम विश्वास को बढ़ाने वाले संकेत उन गतिविधियों द्वारा उत्पन्न होते हैं जो परंपरागत रूप से जनसंपर्क, ब्रांड मार्केटिंग और सोशल मीडिया जैसे अलग-अलग विभागों में होती हैं। अकेले एसईओ का इन क्षेत्रों पर अक्सर सीमित प्रभाव होता है। डिजिटल अथॉरिटी मैनेजमेंट इन सभी प्रयासों को एसईओ के साथ एक ही रणनीतिक ढांचे के तहत एकीकृत करके इस अंतर को पाटता है।

इसका मुख्य लक्ष्य एक ऐसी डिजिटल रूप से पहचानने योग्य और आधिकारिक ब्रांड इकाई का सचेत और सक्रिय विकास करना है जिसे एल्गोरिदम द्वारा आसानी से पहचाना जा सके और भरोसेमंद के रूप में वर्गीकृत किया जा सके।

बैकलिंक्स से परे: उल्लेखों और सह-घटनाओं की मुद्रा

• संदर्भों का महत्व: आधिकारिक संदर्भों में असंबंधित ब्रांड उल्लेखों का महत्व लगातार बढ़ रहा है। एआई सिस्टम ब्रांड की जागरूकता और प्रतिष्ठा का आकलन करने के लिए वेब पर मौजूद इन उल्लेखों को एकत्रित करते हैं।
• सह-घटना और संदर्भ: एआई सिस्टम विश्लेषण करते हैं कि किन संस्थाओं (ब्रांड, लोग, विषय) का अक्सर एक साथ उल्लेख किया जाता है। रणनीतिक लक्ष्य यह होना चाहिए कि संपूर्ण डिजिटल क्षेत्र में ब्रांड और उसकी मुख्य विशेषज्ञता से संबंधित विषयों के बीच एक मजबूत और सुसंगत संबंध स्थापित किया जाए।

डिजिटल रूप से पहचान योग्य ब्रांड इकाई का निर्माण करना

• एकरूपता ही सफलता की कुंजी है: ब्रांड नाम, लेखक के नाम और कंपनी के विवरण की वर्तनी में सभी डिजिटल माध्यमों पर पूर्ण एकरूपता अनिवार्य है – चाहे वह आपकी अपनी वेबसाइट हो, सोशल मीडिया प्रोफाइल हो या उद्योग निर्देशिकाएँ। एकरूपता की कमी से एल्गोरिदम के लिए भ्रम पैदा होता है और कंपनी की साख कमजोर होती है।
• क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म विश्वसनीयता: जनरेटिव इंजन किसी ब्रांड की उपस्थिति का समग्र रूप से आकलन करते हैं। सभी चैनलों (वेबसाइट, लिंक्डइन, गेस्ट पोस्ट, फ़ोरम) पर एक समान शैली और सुसंगत संदेश से विश्वसनीयता बढ़ती है। सफल सामग्री को विभिन्न प्रारूपों और प्लेटफ़ॉर्मों के लिए पुनः उपयोग करना और अनुकूलित करना यहाँ एक महत्वपूर्ण रणनीति है।

डिजिटल जनसंपर्क और प्रतिष्ठा प्रबंधन की भूमिका

• रणनीतिक जनसंपर्क: डिजिटल जनसंपर्क प्रयासों का ध्यान उन प्रकाशनों में उल्लेख प्राप्त करने पर केंद्रित होना चाहिए जो न केवल लक्षित दर्शकों के लिए प्रासंगिक हों बल्कि एआई मॉडल द्वारा आधिकारिक स्रोतों के रूप में भी वर्गीकृत हों।
• प्रतिष्ठा प्रबंधन: प्रतिष्ठित प्लेटफार्मों पर सकारात्मक समीक्षाओं को सक्रिय रूप से बढ़ावा देना और उन पर नज़र रखना अत्यंत महत्वपूर्ण है। रेडिट और क्वोरा जैसे सामुदायिक प्लेटफार्मों पर प्रासंगिक चर्चाओं में सक्रिय भागीदारी भी उतनी ही महत्वपूर्ण है, क्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ अक्सर प्रामाणिक विचारों और अनुभवों के स्रोत के रूप में इनका उपयोग करती हैं।

एसईओ की नई भूमिका

• डिजिटल अथॉरिटी मैनेजमेंट किसी संगठन के भीतर एसईओ की भूमिका को मौलिक रूप से बदल देता है। यह एसईओ को एक सामरिक कार्य से ऊपर उठाकर एक रणनीतिक कार्य बना देता है, जो केवल एक चैनल (वेबसाइट) को अनुकूलित करने पर केंद्रित होता है, और कंपनी के संपूर्ण डिजिटल फुटप्रिंट को एल्गोरिथम विश्लेषण के लिए व्यवस्थित करने के लिए जिम्मेदार होता है।
• इससे संगठनात्मक संरचना और आवश्यक कौशल में महत्वपूर्ण बदलाव आएगा। "डिजिटल अथॉरिटी मैनेजर" एक नई हाइब्रिड भूमिका है जो एसईओ की विश्लेषणात्मक क्षमता को ब्रांड रणनीतिकार और जनसंपर्क पेशेवर के कथात्मक और संबंध-निर्माण कौशल के साथ जोड़ती है। जो कंपनियां इस एकीकृत कार्य को बनाने में विफल रहती हैं, वे पाएंगी कि उनके खंडित डिजिटल संकेत उन प्रतिद्वंद्वियों से प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते जो एआई सिस्टम के सामने एक एकीकृत, आधिकारिक पहचान प्रस्तुत करते हैं।

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• एआई / सलाह और समर्थन के साथ उत्पादों और बी 2 बी अंतर्दृष्टि का पता लगाएं

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य और प्रदर्शन माप

एक बार अनुकूलन के रणनीतिक स्तंभों को परिभाषित कर लेने के बाद, ध्यान वर्तमान प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में व्यावहारिक अनुप्रयोग पर केंद्रित हो जाता है। इसके लिए सबसे महत्वपूर्ण एआई सर्च प्लेटफॉर्मों का डेटा-आधारित विश्लेषण और साथ ही प्रदर्शन मापन के लिए नई विधियों और उपकरणों का परिचय आवश्यक है।

के लिए उपयुक्त:

• पिछले दो वर्षों में एआई और 45% की बढ़ती सामग्री प्रतियोगिता के कारण यातायात हानि का कारण

स्रोत चयन का विखंडन: एक तुलनात्मक विश्लेषण

विभिन्न एआई सर्च प्लेटफॉर्म एक समान रूप से काम नहीं करते हैं। वे अपने परिणाम उत्पन्न करने के लिए अलग-अलग डेटा स्रोतों और एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। इन अंतरों को समझना अनुकूलन उपायों को प्राथमिकता देने के लिए महत्वपूर्ण है। निम्नलिखित विश्लेषण प्रमुख उद्योग अध्ययनों, विशेष रूप से एसई रैंकिंग द्वारा किए गए व्यापक अध्ययन, गुणात्मक विश्लेषण और प्लेटफॉर्म-विशिष्ट दस्तावेज़ीकरण के संश्लेषण पर आधारित है।

गूगल एआई का अवलोकन: स्थापित प्रणाली का लाभ

• स्रोत प्रोफ़ाइल: Google एक अपेक्षाकृत रूढ़िवादी दृष्टिकोण अपनाता है। AI अवलोकन मौजूदा नॉलेज ग्राफ़, स्थापित EEAT संकेतों और शीर्ष ऑर्गेनिक रैंकिंग परिणामों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि पारंपरिक खोज के शीर्ष 10 स्थानों के साथ महत्वपूर्ण, हालांकि पूर्ण नहीं, सहसंबंध है।
• डेटा बिंदु: गूगल प्रति उत्तर औसतन 9.26 लिंक उद्धृत करता है और विश्लेषण किए गए अध्ययन में 2,909 अद्वितीय डोमेन के साथ उच्च विविधता प्रदर्शित करता है। पुराने, स्थापित डोमेन के लिए स्पष्ट प्राथमिकता है (उद्धृत डोमेन में से 49% 15 वर्ष से अधिक पुराने हैं), जबकि बहुत नए डोमेन पर कम ही विचार किया जाता है।
• रणनीतिक निहितार्थ: गूगल एआई ओवरव्यू में सफलता, मजबूत और पारंपरिक एसईओ अथॉरिटी से अटूट रूप से जुड़ी हुई है। यह एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र है जहां सफलता से और अधिक सफलता प्राप्त होती है।

ChatGPT सर्च: उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री और बिंग पर केंद्रित एक प्रतिस्पर्धी

• स्रोत प्रोफ़ाइल: ChatGPT वेब खोज के लिए Microsoft Bing के इंडेक्स का उपयोग करता है, लेकिन परिणामों को फ़िल्टर करने और क्रमबद्ध करने के लिए अपनी स्वयं की कार्यप्रणाली लागू करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री (UGC) को प्राथमिकता देता है, विशेष रूप से YouTube से, जो सबसे अधिक उद्धृत स्रोतों में से एक है, साथ ही Reddit जैसे सामुदायिक प्लेटफ़ॉर्म से भी।
• आंकड़े: चैटजीपीटी सबसे अधिक लिंक (औसतन 10.42) उद्धृत करता है और सबसे अधिक संख्या में अद्वितीय डोमेन (4,034) का संदर्भ देता है। साथ ही, यह प्लेटफॉर्म एक ही उत्तर में एक ही डोमेन के कई बार उल्लेख की उच्चतम दर (71%) प्रदर्शित करता है, जो एक विश्वसनीय स्रोत का उपयोग करके गहन विश्लेषण की रणनीति का सुझाव देता है।
• रणनीतिक निहितार्थ: चैटजीपीटी में दृश्यता के लिए एक बहु-प्लेटफ़ॉर्म रणनीति की आवश्यकता होती है जिसमें न केवल बिंग इंडेक्स के लिए अनुकूलन शामिल है, बल्कि महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता-जनित सामग्री प्लेटफार्मों पर सक्रिय रूप से उपस्थिति बनाना भी शामिल है।

Perplexity.ai: पारदर्शी रीयल-टाइम शोधकर्ता

• स्रोत प्रोफ़ाइल: परप्लेक्सिटी को प्रत्येक क्वेरी के लिए वास्तविक समय में वेब खोज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि जानकारी अद्यतन है। यह प्लेटफ़ॉर्म अत्यंत पारदर्शी है और अपने उत्तरों में स्पष्ट संदर्भ प्रदान करता है। इसकी एक अनूठी विशेषता "फ़ोकस" फ़ंक्शन है, जो उपयोगकर्ताओं को अपनी खोज को पूर्वनिर्धारित स्रोतों (जैसे, केवल अकादमिक शोध पत्र, रेडिट, या विशिष्ट वेबसाइट) तक सीमित करने की अनुमति देता है।
• डेटा बिंदु: स्रोत चयन बेहद सुसंगत है; लगभग सभी प्रतिक्रियाओं में ठीक 5 लिंक शामिल हैं। Perplexity की प्रतिक्रियाएं ChatGPT की प्रतिक्रियाओं के साथ उच्चतम अर्थपूर्ण समानता (0.82) दर्शाती हैं, जो समान सामग्री चयन प्राथमिकताओं का संकेत देती हैं।
• रणनीतिक निहितार्थ: Perplexity पर सफलता की कुंजी "लक्ष्य स्रोत" बनना है—एक ऐसी विश्वसनीय वेबसाइट बनना जिसे उपयोगकर्ता जानबूझकर अपनी लक्षित खोजों में शामिल करें। प्लेटफ़ॉर्म की रीयल-टाइम प्रकृति विशेष रूप से वर्तमान और तथ्यात्मक रूप से सटीक सामग्री को भी बढ़ावा देती है।

प्रमुख एआई प्लेटफॉर्मों की अलग-अलग सोर्सिंग रणनीतियाँ "एल्गोरिदम आधारित लाभ" का एक नया रूप तैयार करती हैं। गूगल एआई ओवरव्यू के अत्यधिक प्रतिस्पर्धी और अधिकार-आधारित इकोसिस्टम में अपनी जगह बनाने के लिए संघर्ष कर रहे किसी ब्रांड को बिंग एसईओ और यूट्यूब व रेडिट पर मजबूत उपस्थिति पर ध्यान केंद्रित करके चैटजीपीटी के माध्यम से दृश्यता प्राप्त करने का आसान रास्ता मिल सकता है। इसी तरह, एक विशिष्ट क्षेत्र का विशेषज्ञ परप्लेक्सिटी पर लक्षित खोजों का एक अनिवार्य स्रोत बनकर मुख्यधारा की प्रतिस्पर्धा को पीछे छोड़ सकता है। रणनीतिक सीख यह है कि हर मोर्चे पर हर लड़ाई न लड़ी जाए, बल्कि प्रत्येक एआई प्लेटफॉर्म की विभिन्न "प्रवेश बाधाओं" का विश्लेषण किया जाए और सामग्री निर्माण और अधिकार-निर्माण के प्रयासों को उस प्लेटफॉर्म के साथ संरेखित किया जाए जो ब्रांड की ताकत के साथ सबसे अच्छी तरह मेल खाता हो।

एआई सर्च प्लेटफॉर्मों का तुलनात्मक विश्लेषण

एआई सर्च प्लेटफॉर्मों के तुलनात्मक विश्लेषण से Google AI Overviews, ChatGPT Search और Perplexity.ai के बीच महत्वपूर्ण अंतर सामने आते हैं। Google AI Overviews अपने प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में Google Index और Knowledge Graph का उपयोग करता है, औसतन 9.26 उद्धरण प्रदान करता है, और Bing के साथ कम और ChatGPT के साथ मध्यम स्तर का स्रोत ओवरलैप दिखाता है। यह प्लेटफॉर्म Reddit और Quora जैसी उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को मध्यम प्राथमिकता देता है, लेकिन स्थापित, पुराने डोमेन को प्राथमिकता देता है। इसकी खासियत प्रमुख सर्च इंजन के साथ इसका एकीकरण और EEAT (एवर आफ्टर अपीयरेंस) रैंकिंग पर इसका मजबूत जोर है, साथ ही EEAT और मजबूत पारंपरिक SEO अथॉरिटी बनाने पर रणनीतिक ध्यान केंद्रित करना है।

ChatGPT Search अपने प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में Bing Index का उपयोग करता है और औसतन 10.42 के साथ सबसे अधिक उद्धरण प्राप्त करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म Perplexity के साथ उच्च स्तर का ओवरलैप और Google के साथ मध्यम स्तर का ओवरलैप दिखाता है। विशेष रूप से उल्लेखनीय है उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री, विशेष रूप से YouTube और Reddit से प्राप्त सामग्री के लिए इसकी प्रबल प्राथमिकता। इसके डोमेन आयु मूल्यांकन के मिश्रित परिणाम सामने आते हैं, जिसमें कम उम्र के डोमेन के लिए स्पष्ट प्राथमिकता दिखाई देती है। इसकी अनूठी विक्रय विशेषता उच्च संख्या में उद्धरण और मजबूत UGC एकीकरण है, जबकि इसका रणनीतिक फोकस Bing SEO और UGC प्लेटफ़ॉर्म पर उपस्थिति पर है।

Perplexity.ai अपनी विशिष्ट पहचान वास्तविक समय की वेब खोज को अपने प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में उपयोग करके बनाता है और औसतन 5.01 के साथ सबसे कम उद्धरण प्रदान करता है। ChatGPT के साथ स्रोत ओवरलैप अधिक है, लेकिन Google और Bing के साथ कम है। यह प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री को मध्यम प्राथमिकता देता है, फ़ोकस मोड में Reddit और YouTube को प्राथमिकता देता है। वास्तविक समय की प्रासंगिकता पर ध्यान केंद्रित करने के कारण डोमेन की आयु का प्रभाव नगण्य है। Perplexity.ai की अनूठी विशेषताओं में इनलाइन उद्धरणों के माध्यम से पारदर्शिता और फ़ोकस फ़ंक्शन के माध्यम से अनुकूलित स्रोत चयन शामिल हैं। इसका रणनीतिक लक्ष्य विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञता हासिल करना और सामग्री को अद्यतन रखना है।

नई विश्लेषण प्रणाली: एलएलएम दृश्यता का मापन और निगरानी

खोज से प्रतिक्रिया की ओर इस बदलाव के कारण सफलता के मापन के तरीके में मूलभूत समायोजन आवश्यक हो गया है। जब वेबसाइट क्लिक अब प्राथमिक लक्ष्य नहीं रह गए हैं, तो पारंपरिक एसईओ मेट्रिक्स अपनी प्रासंगिकता खो देते हैं। जनरेटिव एआई परिदृश्य में किसी ब्रांड के प्रभाव और उपस्थिति को मापने के लिए नए मेट्रिक्स और टूल्स की आवश्यकता है।

मापन में आया प्रतिमान परिवर्तन: क्लिक्स से प्रभाव की ओर

• पुराने मापदंड: पारंपरिक एसईओ की सफलता का मूल्यांकन मुख्य रूप से कीवर्ड रैंकिंग, ऑर्गेनिक ट्रैफिक और क्लिक-थ्रू रेट (सीटीआर) जैसे सीधे मापने योग्य मापदंडों के माध्यम से किया जाता है।
• नए मापदंड: जीईओ/एलएलएमओ की सफलता का मापन प्रभाव और उपस्थिति के मापदंडों द्वारा किया जाएगा, जो अक्सर अप्रत्यक्ष प्रकृति के होते हैं:
  • एलएलएम दृश्यता / ब्रांड उल्लेख: यह मापता है कि प्रासंगिक एआई प्रतिक्रियाओं में किसी ब्रांड का कितनी बार उल्लेख किया गया है। यह सबसे मूलभूत नया मीट्रिक है।
  • शेयर ऑफ वॉयस / शेयर ऑफ मॉडल: यह सर्च क्वेरी (प्रॉम्प्ट) के एक परिभाषित समूह के लिए प्रतिस्पर्धियों की तुलना में किसी व्यक्ति के अपने ब्रांड के उल्लेखों के प्रतिशत को मापता है।
  • संदर्भ: यह ट्रैक करता है कि आपकी अपनी वेबसाइट को स्रोत के रूप में कितनी बार लिंक किया गया है।
  • उल्लेखों की भावना और गुणवत्ता: उल्लेखों के लहजे (सकारात्मक, तटस्थ, नकारात्मक) और तथ्यात्मक सटीकता का विश्लेषण करता है।

उभरता हुआ टूलकिट: एआई के उल्लेखों को ट्रैक करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म

• यह कैसे काम करता है: ये उपकरण पूर्वनिर्धारित संकेतों के साथ विभिन्न एआई मॉडलों से स्वचालित रूप से और बड़े पैमाने पर प्रश्न पूछते हैं। वे प्रतिक्रियाओं में दिखाई देने वाले ब्रांडों और स्रोतों को रिकॉर्ड करते हैं, भावना का विश्लेषण करते हैं और समय के साथ होने वाले विकास पर नज़र रखते हैं।
• प्रमुख उपकरण: बाजार अभी नया और खंडित है, लेकिन कई विशिष्ट प्लेटफॉर्म पहले ही अपनी जगह बना चुके हैं। इनमें प्रोफाउंड, पीईसी.एआई, रैंकस्केल और ओटरली.एआई जैसे उपकरण शामिल हैं, जो अपने कार्यों की श्रेणी और लक्षित दर्शकों (छोटे और मध्यम उद्यमों से लेकर बड़े उद्यमों तक) में भिन्न हैं।
• परंपरागत उपकरणों का अनुकूलन: ब्रांड मॉनिटरिंग सॉफ्टवेयर (जैसे स्प्राउट सोशल, मेंशन) और व्यापक एसईओ सूट (जैसे सेमरश, एहरेफ्स) के स्थापित प्रदाता भी अपने उत्पादों में एआई दृश्यता विश्लेषण सुविधाओं को एकीकृत करना शुरू कर रहे हैं।

एट्रिब्यूशन गैप को कम करना: रिपोर्टिंग में एलएलएम एनालिटिक्स को एकीकृत करना

एआई प्रतिक्रिया में उल्लेख के आधार पर व्यावसायिक परिणामों का आकलन करना सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है, क्योंकि इससे अक्सर सीधे क्लिक नहीं होता है। इसके लिए बहु-स्तरीय विश्लेषण पद्धति की आवश्यकता है:

• रेफरल ट्रैफ़िक को ट्रैक करना: पहला और सबसे सरल कदम है Google Analytics 4 जैसे वेब एनालिटिक्स टूल का उपयोग करके AI प्लेटफ़ॉर्म से आने वाले डायरेक्ट रेफरल ट्रैफ़िक का विश्लेषण करना। रेफरल स्रोतों के आधार पर कस्टम चैनल समूह बनाकर (उदाहरण के लिए, ChatGPT खोजों के लिए perplexity.ai, bing.com), इस ट्रैफ़िक को अलग करके उसका मूल्यांकन किया जा सकता है।
• अप्रत्यक्ष संकेतों की निगरानी: अधिक उन्नत दृष्टिकोण में सहसंबंध विश्लेषण शामिल है। विश्लेषकों को अप्रत्यक्ष संकेतकों में रुझानों की निगरानी करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि प्रत्यक्ष वेबसाइट ट्रैफ़िक में वृद्धि और Google सर्च कंसोल में ब्रांडेड खोज प्रश्नों में वृद्धि। इन रुझानों को नए निगरानी उपकरणों द्वारा मापी गई एलएलएम दृश्यता के विकास के साथ सहसंबंधित किया जाना चाहिए।
• बॉट लॉग विश्लेषण: तकनीकी रूप से कुशल टीमों के लिए, सर्वर लॉग फ़ाइलों का विश्लेषण मूल्यवान जानकारी प्रदान करता है। एआई क्रॉलर (जैसे, जीपीटीबॉट, क्लाउडबॉट) की गतिविधियों की पहचान और निगरानी करके, यह निर्धारित करना संभव है कि किन पृष्ठों का उपयोग एआई सिस्टम द्वारा जानकारी एकत्र करने के लिए किया जा रहा है।

प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों का विकास

प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) के विकास से पारंपरिक एसईओ मेट्रिक्स से एआई-आधारित मेट्रिक्स की ओर स्पष्ट बदलाव दिखाई देता है। दृश्यता अब पारंपरिक कीवर्ड रैंकिंग से हटकर शेयर ऑफ वॉयस और शेयर ऑफ मॉडल की ओर बढ़ रही है, जिसे Peec.ai या Profound जैसे विशेष एलएलएम मॉनिटरिंग टूल द्वारा मापा जाता है। ट्रैफ़िक के संदर्भ में, एआई प्लेटफॉर्म से आने वाला रेफरल ट्रैफ़िक ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक और क्लिक-थ्रू दर का पूरक है, जिसमें Google Analytics 4 (GA4) जैसे वेब एनालिटिक्स टूल कस्टम चैनल समूहों का उपयोग करते हैं। वेबसाइट की अथॉरिटी अब केवल डोमेन अथॉरिटी और बैकलिंक्स से ही निर्धारित नहीं होती, बल्कि उद्धरणों और एआई सिस्टम में उल्लेखों की गुणवत्ता से भी निर्धारित होती है, जिसे एलएलएम मॉनिटरिंग टूल और उद्धृत स्रोतों के बैकलिंक विश्लेषण के माध्यम से मापा जा सकता है। ब्रांड धारणा अब ब्रांड-संबंधित खोज प्रश्नों से आगे बढ़कर एआई उल्लेखों की भावना को भी शामिल करती है, जिसे एलएलएम मॉनिटरिंग और सोशल लिसनिंग टूल द्वारा कैप्चर किया जाता है। तकनीकी स्तर पर, पारंपरिक इंडेक्सिंग दर के अलावा, एआई बॉट्स द्वारा पुनर्प्राप्ति दर भी होती है, जिसे सर्वर लॉग फ़ाइल विश्लेषण के माध्यम से निर्धारित किया जाता है।

अग्रणी GEO/LLMO निगरानी एवं विश्लेषण उपकरण

प्रमुख GEO/LLMO मॉनिटरिंग और एनालिटिक्स टूल्स का व्यापक परिदृश्य विभिन्न लक्षित समूहों के लिए कई विशिष्ट समाधान प्रदान करता है। Profound एक व्यापक एंटरप्राइज़ समाधान है जो ChatGPT, Copilot, Perplexity और Google AIO के लिए मॉनिटरिंग, शेयर ऑफ़ वॉयस, सेंटीमेंट एनालिसिस और सोर्स एनालिसिस जैसी सुविधाएं प्रदान करता है। Peec.ai भी मार्केटिंग टीमों और एंटरप्राइज़ ग्राहकों को लक्षित करता है और ChatGPT, Perplexity और Google AIO के लिए ब्रांड प्रेजेंस डैशबोर्ड, प्रतिस्पर्धी बेंचमार्किंग और कंटेंट गैप एनालिसिस जैसी सुविधाएं प्रदान करता है।

लघु एवं मध्यम आकार के व्यवसायों (एसएमई) और एसईओ पेशेवरों के लिए, रैंकस्केल चैटजीपीटी, परप्लेक्सिटी और बिंग चैट पर एआई-जनित प्रतिक्रियाओं, भावना विश्लेषण और उद्धरण विश्लेषण में वास्तविक समय रैंकिंग विश्लेषण प्रदान करता है। ओटरली.एआई उल्लेखों और बैकलिंक्स पर ध्यान केंद्रित करता है और परिवर्तनों के लिए अलर्ट प्रदान करता है, साथ ही चैटजीपीटी, क्लाउड और जेमिनी के माध्यम से एसएमई और एजेंसियों को सेवाएं प्रदान करता है। गुडी एआई स्वयं को एक ही प्लेटफॉर्म पर निगरानी, ​​अनुकूलन और सामग्री निर्माण के लिए एक सर्व-समावेशी मंच के रूप में स्थापित करता है और एसएमई और एजेंसियों को लक्षित करता है।

हॉल एंटरप्राइज और प्रोडक्ट टीमों के लिए कन्वर्सेशन इंटेलिजेंस, एआई रिकमेंडेशन पर आधारित ट्रैफिक मेजरमेंट और विभिन्न चैटबॉट के लिए एजेंट ट्रैकिंग जैसी विशेष सुविधाएं प्रदान करता है। शुरुआती लोगों के लिए मुफ्त टूल उपलब्ध हैं: हबस्पॉट एआई ग्रेडर जीपीटी-4 और परप्लेक्सिटी पर शेयर ऑफ वॉयस और सेंटीमेंट की मुफ्त जांच प्रदान करता है, जबकि मैंगूल्स एआई ग्रेडर शुरुआती लोगों और एसईओ पेशेवरों के लिए चैटजीपीटी, गूगल एआईओ और परप्लेक्सिटी पर एआई विजिबिलिटी और प्रतिस्पर्धी तुलना की मुफ्त जांच प्रदान करता है।

संपूर्ण GEO कार्य ढांचा: इष्टतम AI दृश्यता के लिए 5 चरण

एआई के भविष्य के लिए अधिकार का निर्माण: ईईएटी सफलता की कुंजी क्यों है?

तकनीकी आधारों, रणनीतिक स्तंभों और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य के विस्तृत विश्लेषण के बाद, यह अंतिम भाग निष्कर्षों को कार्रवाई के लिए एक व्यावहारिक ढांचे में सारांशित करता है और खोज के भविष्य के विकास पर एक नजर डालता है।

कार्रवाई के लिए एक व्यावहारिक ढांचा

जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन की जटिलता के कारण एक संरचित और पुनरावृत्तीय दृष्टिकोण आवश्यक है। निम्नलिखित चेकलिस्ट पिछले अनुभागों की अनुशंसाओं को एक व्यावहारिक कार्यप्रणाली में सारांशित करती है जो कार्यान्वयन के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य कर सकती है।

चरण 1: लेखापरीक्षा एवं आधारभूत मूल्यांकन

• तकनीकी एसईओ ऑडिट करें: क्रॉलेबिलिटी, इंडेक्सेबिलिटी, पेज स्पीड (कोर वेब वाइटल्स) और मोबाइल ऑप्टिमाइज़ेशन जैसी मूलभूत तकनीकी आवश्यकताओं की समीक्षा करें। एआई क्रॉलर को बाधित करने वाली समस्याओं की पहचान करें (उदाहरण के लिए, धीमा लोडिंग समय, जावास्क्रिप्ट निर्भरता)।
• Schema.org मार्कअप की जाँच करें: मौजूदा संरचित डेटा मार्कअप की पूर्णता, शुद्धता और नेटवर्क संस्थाओं (@id) के उपयोग के लिए ऑडिट करें।
• विषयवस्तु का ऑडिट करें: ईईएटी संकेतों (क्या लेखकों की पहचान की गई है, क्या स्रोतों का उल्लेख किया गया है?), अर्थपूर्ण गहराई और विषय के अधिकार के संदर्भ में मौजूदा सामग्री का मूल्यांकन करें। विषय समूहों में कमियों की पहचान करें।
• एलएलएम दृश्यता का आधारभूत स्तर निर्धारित करें: अपने ब्रांड की दृश्यता और अपने मुख्य प्रतिस्पर्धियों की दृश्यता की वर्तमान स्थिति का पता लगाने के लिए प्रासंगिक एआई प्लेटफॉर्म (गूगल एआईओ, चैटजीपीटी, परप्लेक्सिटी) पर विशेष निगरानी उपकरणों या मैन्युअल प्रश्नों का उपयोग करें।

चरण 2: सामग्री रणनीति और अनुकूलन

• विषय समूह मानचित्र विकसित करें: कीवर्ड और विषय अनुसंधान के आधार पर, अपने स्वयं के विशेषज्ञता को दर्शाते हुए, कवर किए जाने वाले विषयों और उपविषयों का एक रणनीतिक मानचित्र बनाएं।
• सामग्री बनाएं और अनुकूलित करें: नई सामग्री बनाएं और मौजूदा सामग्री को संशोधित करें, जिसमें निष्कर्षण (स्निपेट संरचना, सूचियां, तालिकाएं, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न) और इकाई कवरेज के लिए अनुकूलन पर स्पष्ट ध्यान केंद्रित किया गया हो।
• ईईएटी संकेतों को मजबूत करना: लेखक पृष्ठों को लागू करना या उनमें सुधार करना, संदर्भ और उद्धरण जोड़ना, अद्वितीय प्रशंसापत्र और मूल डेटा को शामिल करना।

चरण 3: तकनीकी कार्यान्वयन

• Schema.org मार्कअप को लागू करना/अपडेट करना: सभी महत्वपूर्ण पृष्ठों, विशेष रूप से उत्पादों, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों, गाइडों और लेखों के लिए प्रासंगिक और परस्पर जुड़े हुए Schema मार्कअप का कार्यान्वयन।
• llms.txt फ़ाइल बनाएं और उपलब्ध कराएं: एक llms.txt फ़ाइल बनाएं जिसमें एआई सिस्टम के लिए सबसे महत्वपूर्ण और प्रासंगिक सामग्री का संदर्भ हो और इसे वेबसाइट के रूट डायरेक्टरी में रखें।
• प्रदर्शन संबंधी समस्याओं का समाधान करें: तकनीकी ऑडिट में लोडिंग समय और रेंडरिंग से संबंधित पहचानी गई समस्याओं को दूर करें।

चरण 4: भवन प्राधिकरण एवं संवर्धन

• डिजिटल जनसंपर्क और प्रचार-प्रसार करें: उच्च गुणवत्ता वाले बैकलिंक उत्पन्न करने के लिए लक्षित अभियान चलाएं और, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि, आधिकारिक, विषय-संबंधित प्रकाशनों में ब्रांड का उल्लेख करें।
• सामुदायिक मंचों पर सक्रिय रूप से भाग लें: ब्रांड को एक सहायक और सक्षम स्रोत के रूप में स्थापित करने के लिए रेडिट और क्वोरा जैसे प्लेटफार्मों पर चर्चाओं में सक्रिय और उपयोगी रूप से भाग लें।

चरण 5: मापें और दोहराएं

• एनालिटिक्स सेटअप करना: एआई स्रोतों से रेफरल ट्रैफिक को ट्रैक करने और डायरेक्ट ट्रैफिक और ब्रांडेड सर्च जैसे अप्रत्यक्ष संकेतों की निगरानी करने के लिए वेब एनालिटिक्स टूल को कॉन्फ़िगर करना।
• एलएलएम दृश्यता की निरंतर निगरानी करें: अपनी और अपने प्रतिस्पर्धियों की दृश्यता के विकास पर नज़र रखने के लिए नियमित रूप से निगरानी उपकरणों का उपयोग करें।
• रणनीति को अनुकूलित करें: प्राप्त डेटा का उपयोग करके सामग्री और अधिकार रणनीति को लगातार परिष्कृत करें और एआई परिदृश्य में होने वाले परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया दें।

खोज का भविष्य: सूचना संग्रहण से ज्ञान के आदान-प्रदान तक

जनरेटिव एआई का एकीकरण कोई क्षणिक प्रवृत्ति नहीं है, बल्कि मानव-कंप्यूटर अंतःक्रिया के एक नए युग की शुरुआत है। यह विकास आज की प्रणालियों से आगे बढ़कर सूचना प्राप्त करने के हमारे तरीके को मौलिक रूप से बदल देगा।

खोज में एआई का विकास

• अति-व्यक्तिगतकरण: भविष्य की एआई प्रणालियाँ न केवल स्पष्ट अनुरोध के अनुसार, बल्कि उपयोगकर्ता के अंतर्निहित संदर्भ - उनके खोज इतिहास, स्थान, प्राथमिकताओं और यहां तक ​​कि सिस्टम के साथ उनकी पिछली बातचीत के अनुसार भी प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करेंगी।
• एजेंट-जैसे कार्यप्रवाह: एआई केवल उत्तर प्रदान करने वाले संस्थान से विकसित होकर एक सक्रिय सहायक बन जाएगा जो उपयोगकर्ता की ओर से बहु-स्तरीय कार्यों को करने में सक्षम होगा - शोध और सारांश से लेकर बुकिंग या खरीदारी तक।
• रूपक के रूप में "खोज" का अंत: सक्रिय रूप से "खोज" करने की अवधारणा को तेजी से एक सर्वव्यापी, बुद्धिमान सहायक के साथ निरंतर, संवाद-उन्मुख बातचीत द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है। खोज एक संवाद बन जाती है।

भविष्य की तैयारी: एक लचीली और भविष्य के लिए तैयार रणनीति का निर्माण

अंत में, इस रिपोर्ट में उल्लिखित सिद्धांत—वास्तविक विश्वसनीयता स्थापित करना, उच्च-गुणवत्ता वाली, संरचित सामग्री तैयार करना और एकीकृत डिजिटल उपस्थिति का प्रबंधन करना—वर्तमान पीढ़ी की एआई के लिए अल्पकालिक रणनीति नहीं हैं। ये ऐसे मूलभूत सिद्धांत हैं जो एक ऐसे ब्रांड के निर्माण के लिए आवश्यक हैं जो भविष्य के किसी भी परिदृश्य में फल-फूल सकता है जहां सूचना बुद्धिमान प्रणालियों के माध्यम से वितरित की जाती है।

हमारा ध्यान एक ऐसे विश्वसनीय स्रोत बनने पर होना चाहिए जिससे मनुष्य और उनके एआई सहायक दोनों ही सीखना चाहें। ज्ञान, सहानुभूति और स्पष्टता में निवेश करने वाली कंपनियां न केवल आज के खोज परिणामों में दिखाई देंगी, बल्कि कल के एआई-संचालित जगत में अपने उद्योग की दिशा को भी महत्वपूर्ण रूप से निर्धारित करेंगी।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

☑️ डिजिटल रणनीति और डिजिटलीकरण का निर्माण या पुनर्संरेखण

☑️ अंतर्राष्ट्रीय बिक्री प्रक्रियाओं का विस्तार और अनुकूलन

☑️ वैश्विक और डिजिटल B2B ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट

 

मुझे आपके निजी सलाहकार के रूप में सेवा करने में खुशी होगी।

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मार्केट इंटेलिजेंस, स्मार्केटिंग, मार्केटिंग ऑटोमेशन, कंटेंट डेवलपमेंट, पीआर, मेल अभियान, वैयक्तिकृत सोशल मीडिया और लीड पोषण हमारे डिजिटल टूल का हिस्सा हैं।

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