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

प्रतिमान शिफ्ट: सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन से जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन तक

एआई की उम्र में डिजिटल दृश्यता का पुनर्वितरण

डिजिटल सूचना परिदृश्य वर्तमान में ग्राफिक वेबसाइटों की शुरूआत के बाद से अपने सबसे गहन परिवर्तन से गुजर रहा है। पारंपरिक तंत्र, जिसमें खोज इंजन नीले लिंक के रूप में संभावित उत्तरों की एक सूची प्रस्तुत करते हैं और इसे देखने के लिए उपयोगकर्ता को छोड़ देते हैं, उनकी तुलना करते हैं और प्रासंगिक जानकारी को संश्लेषित करते हैं, तेजी से एक नए प्रतिमान द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है। एक "आस्क-एंड-रिसीव" मॉडल इसकी जगह लेता है, जो कि जनरेटिव एआई सिस्टम द्वारा संचालित होता है। ये सिस्टम उपयोगकर्ता के लिए संश्लेषण कार्य लेते हैं और एक प्रश्न के लिए प्रत्यक्ष, क्यूरेट और प्राकृतिक भाषा उत्तर प्रदान करते हैं।

इस मौलिक परिवर्तन के डिजिटल दृश्यता की परिभाषा के लिए बहुत दूर के परिणाम हैं। सफलता अब केवल पहले परिणाम पृष्ठ पर दिखाई देने का मतलब नहीं है; यह एआई उत्पन्न उत्तर का एक अभिन्न अंग होने के कारण तेजी से परिभाषित किया गया है, यह एक सीधे उद्धृत स्रोत के रूप में, एक उल्लिखित ब्रांड के रूप में या संश्लेषित जानकारी के लिए आधार के रूप में है। यह विकास "शून्य-क्लिक खोजों" की ओर से पहले से मौजूद प्रवृत्ति को तेज करता है, जिसमें उपयोगकर्ता अपनी जानकारी को सीधे खोज परिणाम पृष्ठ पर किसी वेबसाइट पर जाने के बिना संतुष्ट करते हैं। इसलिए कंपनियों और सामग्री निर्माताओं के लिए खेल के नए नियमों को समझना और उनकी रणनीतियों को अनुकूलित करना आवश्यक है।

के लिए उपयुक्त:

• XPERT BLOG: AIS आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सर्च / KIS-KI-SEARCH / NEO SEO = NSEO (नेक्स्ट-जेन सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन)

ऑप्टिमाइज़ेशन की नई शब्दावली: डिकिफ़रिंग एसईओ, एलएलएमओ, जियो, एआईओ और एईओ

इन नई तकनीकों के आगमन के साथ, एक जटिल और अक्सर भ्रमित करने वाली शब्दावली विकसित हुई है। शर्तों का एक स्पष्ट परिसीमन एक लक्षित रणनीति के लिए शर्त है।

एसईओ (खोज इंजन अनुकूलन): यह Google और बिंग जैसे क्लासिक खोज इंजनों के लिए वेब सामग्री के अनुकूलन का स्थापित, बुनियादी अनुशासन है। मुख्य लक्ष्य पारंपरिक, लिंक -आधारित खोज परिणाम सूचियों (SERPs) में उच्च रैंकिंग प्राप्त करना है। एसईओ एआई उम्र में महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह किसी भी आगे के अनुकूलन के लिए नींव बनाता है।

LLMO (बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन): यह सटीक तकनीकी शब्द विशेष रूप से सामग्री के अनुकूलन का वर्णन करता है, जो कि Openais Chatgpt या Google के Gemini जैसे पाठ -आधारित बड़े वॉयस मॉडल (बड़े भाषा मॉडल, LLM) द्वारा प्रभावी ढंग से समझने, प्रक्रिया और उद्धरण करने में सक्षम है। लक्ष्य अब रैंकिंग नहीं है, लेकिन एआई द्वारा उत्पन्न उत्तरों में एक विश्वसनीय स्रोत के रूप में रिकॉर्डिंग।

GEO (जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन): LLMO के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला कुछ व्यापक और अक्सर पर्यायवाची शब्द। GEO पूरे जेनरेटिव सिस्टम या "इंजन" (जैसे कि पेरप्लेक्सिटी, Google AI ओवरव्यू) के लिए अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करता है, जो एक उत्तर बनाता है, और न केवल भाषा मॉडल पर ही। यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि एक ब्रांड का संदेश सही ढंग से प्रस्तुत किया गया है और इन नए चैनलों के माध्यम से वितरित किया गया है।

AIO (AI अनुकूलन): यह कई अर्थों के साथ एक छाता शब्द है, जिससे भ्रम हो सकता है। सामग्री अनुकूलन के संदर्भ में, AIO किसी भी प्रकार के AI सिस्टम के लिए सामग्री को अपनाने के लिए सामान्य रणनीति का वर्णन करता है। हालांकि, शब्द एआई मॉडल के तकनीकी अनुकूलन या व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एआई के उपयोग के लिए भी संदर्भित कर सकता है। यह अस्पष्टता उसे विशिष्ट सामग्री रणनीति के लिए कम सटीक बनाती है।

AEO (उत्तर इंजन अनुकूलन): GEO/LLMO का एक विशेष उप-क्षेत्र जो खोज प्रणालियों के भीतर प्रत्यक्ष प्रतिक्रिया सुविधाओं के लिए अनुकूलन पर केंद्रित है, जैसे कि वे Google के AI ओवरव्यू में पाए जा सकते हैं।

इस रिपोर्ट के प्रयोजनों के लिए, GEO और LLMO को नई सामग्री अनुकूलन रणनीतियों के लिए प्राथमिक शब्दों के रूप में उपयोग किया जाता है, क्योंकि वे सबसे उपयुक्त रूप से वर्णित हैं और मानक के रूप में उद्योग में तेजी से स्थापित हो रहे हैं।

क्यों पारंपरिक एसईओ मौलिक है लेकिन अब पर्याप्त नहीं है

एक व्यापक गलतफहमी यह है कि नए अनुकूलन विषय एसईओ की जगह लेगा। वास्तव में, LLMO और GEO क्लासिक खोज इंजन अनुकूलन का पूरक और विस्तार करते हैं। संबंध सहजीवी है: एक ठोस एसईओ आधार के बिना, जेनेरिक एआई के लिए प्रभावी अनुकूलन शायद ही संभव है।

एक फाउंडेशन के रूप में एसईओ: तकनीकी एसईओ के मुख्य पहलुओं-जैसे कि एक त्वरित लोडिंग समय, एक स्वच्छ साइड आर्किटेक्चर और क्रॉलबिलिटी सुनिश्चित करना, एआई सिस्टम के लिए पूर्ण शर्त को खोजने, पढ़ने और पहली जगह में एक वेबसाइट को संसाधित करने के लिए पूर्ण शर्त है। इसी तरह, उच्च -गुणवत्ता वाली सामग्री और विषय जैसे स्थापित गुणवत्ता संकेत -एक भरोसेमंद स्रोत के रूप में वर्गीकृत किए जाने के लिए महत्वपूर्ण बैकलिंक महत्वपूर्ण हैं।

RAG कनेक्शन: कई जनरेटिव सर्च इंजन वेब से वर्तमान जानकारी के साथ अपने उत्तरों को समृद्ध करने के लिए पुनर्प्राप्ति-अनुमानित पीढ़ी (RAG) नामक एक तकनीक का उपयोग करते हैं। वे अक्सर क्लासिक खोज इंजन के शीर्ष परिणामों का उपयोग करते हैं। पारंपरिक खोज में एक उच्च रैंकिंग इस प्रकार एक एआई द्वारा एक उत्पन्न उत्तर के लिए एक स्रोत के रूप में उपयोग किए जाने की संभावना को बढ़ाती है।

एकमात्र एसईओ का अंतर: इसके मौलिक महत्व के बावजूद, एसईओ अकेले पर्याप्त नहीं है। एक शीर्ष रैंकिंग अब दृश्यता या यातायात की गारंटी नहीं है, क्योंकि एआई-जनित उत्तर को अक्सर पारंपरिक परिणामों और उपयोगकर्ता के अनुरोध के अनुसार सीधे उत्तर दिया जाता है। नया लक्ष्य इस एआई उत्तर के भीतर उल्लेख और संश्लेषण का है। इसके लिए एक अतिरिक्त अनुकूलन स्तर की आवश्यकता होती है जो कि यांत्रिक पठनीयता, प्रासंगिक गहराई और प्रदर्शनकारी प्राधिकरण-पहलू पर है जो पारंपरिक कीवर्ड अनुकूलन से परे जाते हैं।

शब्दावली का विखंडन एक अर्थ बहस से अधिक है; यह अपनी शुरुआत में एक प्रतिमान बदलाव के लिए एक लक्षण है। अलग -अलग समरूप विभिन्न दृष्टिकोणों को दर्शाते हैं जो नए क्षेत्र को परिभाषित करने के लिए बनाते हैं - एक तकनीकी (एआईओ, एलएलएमओ) से एक मार्केटिंग -ऑरिएंटेड परिप्रेक्ष्य (जियो, एईओ) तक। यह अस्पष्टता और स्थायी रूप से स्थापित मानक की कमी एक रणनीतिक समय खिड़की बनाती है। जबकि सिलोस में अधिक काम करने वाले बड़े संगठन अभी भी शब्दावली और रणनीति के बारे में बहस कर रहे हैं, फुर्तीली कंपनियां मशीन -डायरेबल, आधिकारिक सामग्री के मुख्य सिद्धांतों को संभाल सकती हैं और "पहले प्रस्तावक" के रूप में एक महत्वपूर्ण लीड सुरक्षित कर सकती हैं। वर्तमान अनिश्चितता एक बाधा नहीं है, बल्कि एक अवसर है।

अनुकूलन विषयों की तुलना

अनुकूलन विषयों की तुलना - छवि: Xpert.Digital

विभिन्न अनुकूलन विषय विभिन्न लक्ष्यों और रणनीतियों को आगे बढ़ाते हैं। एसईओ क्लासिक खोज इंजनों में उच्च रैंकिंग पर ध्यान केंद्रित करता है जैसे कि Google और बिंग कीवर्ड अनुकूलन, लिंक संरचना और तकनीकी सुधारों के माध्यम से, जिससे कीवर्ड रैंकिंग और कार्बनिक ट्रैफ़िक का उपयोग करके सफलता को मापा जाता है। दूसरी ओर, एलएलएमओ का उद्देश्य एआई उत्तरों में बुलाया या उद्धृत किया जाना है जैसे कि सिमेंटिक गहराई, इकाई अनुकूलन और ईईईटी कारकों-सफल का उपयोग करके चैट या मिथुन जैसे कि ब्रांड और प्रशस्ति पत्र में दिखाया गया है। GEO Perplexity या AI ओवरव्यू जैसे इंजनों से उत्पन्न उत्तरों में ब्रांड के सही प्रतिनिधित्व के लिए प्रयास करता है, जिसके तहत थीम ऑटोरिटी की संरचना और निर्माण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है और आवाज का हिस्सा AI उत्तरों में एक सफलता माप के रूप में कार्य करता है। AIO सभी AI सिस्टम के लिए सामान्य दृश्यता के सबसे व्यापक लक्ष्य का पीछा करता है और विभिन्न AI चैनलों में दृश्यता द्वारा मापा जाता है, अतिरिक्त मॉडल और प्रक्रिया अनुकूलन के साथ SEO, GEO और LLMO को जोड़ता है। अंत में, एईओ एफएक्यू फॉर्मेटिंग और स्कीम मार्कअप के माध्यम से उत्तर मशीनों के प्रत्यक्ष उत्तर स्निपेट्स में उपस्थिति पर ध्यान केंद्रित करता है, प्रतिक्रिया बॉक्स में उपस्थिति को परिभाषित सफलता के साथ।

मशीन रूम: एआई खोज के पीछे की तकनीक में अंतर्दृष्टि

एआई सिस्टम के लिए सामग्री को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने के लिए, अंतर्निहित प्रौद्योगिकियों की एक मौलिक समझ आवश्यक है। ये सिस्टम जादुई ब्लैक बॉक्स नहीं हैं, लेकिन विशिष्ट तकनीकी सिद्धांतों पर आधारित हैं जो उनके कामकाज को निर्धारित करते हैं और इस प्रकार सामग्री को संसाधित करने की आवश्यकता भी होती है।

बड़े वॉयस मॉडल (LLMS): कोर मैकेनिक्स

जेनेरिक एआई के केंद्र में बड़े वॉयस मॉडल (बड़े भाषा मॉडल, एलएलएम) हैं।

• बड़ी मात्रा में डेटा के साथ प्रारंभिक प्रशिक्षण: एलएलएम को भारी पाठ रिकॉर्ड के आधार पर प्रशिक्षित किया जाता है जो विकिपीडिया, पूरे सार्वजनिक रूप से सुलभ इंटरनेट (जैसे कि कॉमन क्रॉल डेटा सेट के माध्यम से) और डिजिटल बुक कलेक्शन जैसे स्रोतों से आते हैं। शब्दों के खरबों का विश्लेषण करके, ये मॉडल सांख्यिकीय पैटर्न, व्याकरणिक संरचनाएं, तथ्यात्मक ज्ञान और मानव भाषा के शब्दार्थ संबंधों को सीखते हैं।
• ज्ञान कटऑफ की समस्या: एलएलएमएस का एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध यह है कि आपका ज्ञान प्रशिक्षण डेटा की स्थिति में जम गया है। आपके पास एक "ज्ञान कटऑफ तिथि" है और इस तिथि के बाद बनाई गई जानकारी का उपयोग नहीं कर सकता है। 2023 तक प्रशिक्षित एक एलएलएम को पता नहीं है कि कल क्या हुआ था। यह मौलिक समस्या है जिसे खोज अनुप्रयोगों के लिए हल किया जाना चाहिए।
• टोकन और संभाव्य पीढ़ी: एलएलएम शब्द के लिए पाठ शब्द को संसाधित नहीं करते हैं, लेकिन इसे छोटी इकाइयों में अलग कर देते हैं, इसलिए "टोकन"। उनका मुख्य कार्य पिछले संदर्भ के आधार पर और एक सुसंगत पाठ उत्पन्न करने के लिए सबसे अधिक संभावना अगले टोकन की भविष्यवाणी करना है। वे अत्यधिक विकसित सांख्यिकीय पैटर्न -संबंधित लोग हैं और उन्हें मानव जागरूकता या समझ नहीं है।

पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (RAG): द ब्रिज टू लाइव वेब

रिट्रीवल ऑगस्टेड जेनरेशन (RAG) प्रमुख तकनीक है जो LLM को वर्तमान खोज इंजन के रूप में कार्य करने में सक्षम बनाती है। यह मॉडल के स्थैतिक, पूर्व -निर्मित ज्ञान और इंटरनेट की गतिशील जानकारी के बीच की खाई को पाटता है।

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

• अनुरोध (क्वेरी): एक उपयोगकर्ता सिस्टम के लिए एक प्रश्न पूछता है।
• अपील (पुनर्प्राप्ति): तुरंत जवाब देने के बजाय, सिस्टम एक "रिट्रीवर" घटक को सक्रिय करता है। यह घटक, अक्सर एक शब्दार्थ खोज इंजन, एक बाहरी ज्ञान आधार खोजता है - आमतौर पर Google या बिंग जैसे बड़े खोज इंजन का सूचकांक - उन दस्तावेजों के अनुसार जो अनुरोध के लिए प्रासंगिक हैं। इस बिंदु पर, उच्च पारंपरिक एसईओ रैंकिंग का महत्व स्पष्ट है: क्लासिक खोज में अच्छी तरह से रखी गई सामग्री को आरएजी प्रणाली द्वारा पाई जाने और संभावित स्रोत के रूप में चुने जाने की उच्च संभावना है।
• संवर्धन (वृद्धि): एक्सेस किए गए दस्तावेजों से सबसे अधिक प्रासंगिक जानकारी निकाली जाती है और अतिरिक्त संदर्भ के रूप में मूल उपयोगकर्ता अनुरोध में जोड़ा जाता है। यह एक "समृद्ध संकेत" बनाता है।
• पीढ़ी (पीढ़ी): इस समृद्ध संकेत को एलएलएम को भेज दिया जाता है। मॉडल अब अपना उत्तर उत्पन्न करता है, जो अब अपने पुराने प्रशिक्षण ज्ञान पर आधारित नहीं है, लेकिन वर्तमान, एक्सेस किए गए तथ्यों पर।

यह प्रक्रिया "मतिभ्रम" (तथ्यों का आविष्कार) के जोखिम को कम करती है, स्रोतों को निर्दिष्ट करने में सक्षम बनाती है और यह सुनिश्चित करती है कि उत्तर अधिक वर्तमान और तथ्यात्मक रूप से अधिक सटीक हैं।

सिमेंटिक सर्च एंड वेक्टर एम्बेडिंग: एआई की भाषा

यह समझने के लिए कि "पुनर्प्राप्ति" कदम चीर में कैसे काम करता है, आपको शब्दार्थ खोज की अवधारणा को समझना होगा।

• कीवर्ड से अर्थ: पारंपरिक खोज कीवर्ड की तुलना पर आधारित है। दूसरी ओर, शब्दार्थ खोज का उद्देश्य इरादे (इरादे) और एक जांच के संदर्भ को समझना है। "वार्म विंटर ग्लव्स" के लिए एक खोज भी "वुल्फेफे" के लिए परिणाम प्रदान कर सकती है क्योंकि सिस्टम अवधारणाओं के बीच शब्दार्थ संबंध को पहचानता है।
• एक मुख्य तंत्र के रूप में वेक्टर एम्बलिंग: इसके लिए तकनीकी आधार वेक्टर गबन है। एक विशेष "एम्बेडिंग मॉडल" पाठ इकाइयों (शब्दों, वाक्यों, संपूर्ण दस्तावेजों) को एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व-एक वेक्टर में एक उच्च आयामी स्थान में परिवर्तित करता है।
• एक शब्दार्थ समानता के रूप में स्थानिक निकटता: इस वेक्टर कमरे में, इसी तरह की अवधारणाओं को एक दूसरे के पास दिखाया गया है। वेक्टर, जो "राजा" का प्रतिनिधित्व करता है, का "क्वीन" के लिए वेक्टर के साथ एक समान संबंध है, जैसे "महिला" के लिए वेक्टर के लिए वेक्टर "महिला" के लिए वेक्टर के लिए।
• RAG प्रक्रिया में अनुप्रयोग: उपयोगकर्ता का अनुरोध भी एक वेक्टर में परिवर्तित हो जाता है। RAG सिस्टम तब दस्तावेज़ वैक्टर को खोजने के लिए अपने Vectord डेटाबेस को खोजता है जो पूछताछ वेक्टर के सबसे करीब है। इस तरह, संकेत को समृद्ध करने के लिए सबसे शब्दार्थ प्रासंगिक जानकारी को कहा जाता है।

मॉडल और विचार: अगला विकासवादी स्तर

एलएलएम विकास के सबसे महत्वपूर्ण मोर्चे पर, तथाकथित सोच वाले मॉडल हैं जो सूचना प्रसंस्करण के एक और अधिक प्रगतिशील रूप का वादा करते हैं।

• सरल उत्तरों से परे: जबकि मानक LELMS एक ही पास में एक उत्तर उत्पन्न करता है, लगता है कि मॉडल तार्किक मध्यवर्ती चरणों में जटिल समस्याओं को अलग करते हैं, एक तथाकथित "विचार की श्रृंखला" (चेन-ऑफ-स्विंग)।
• यह कैसे काम करता है: इन मॉडलों को सीखने (सुदृढीकरण सीखने) को मजबूत करके प्रशिक्षित किया जाता है, सफल, बहु -स्तरीय समाधानों के साथ पुरस्कृत किया जाता है। वे आंतरिक रूप से "सोचते हैं", एक अंतिम, अक्सर अधिक मजबूत और अधिक सटीक उत्तर तक पहुंचने से पहले विभिन्न समाधानों को तैयार करते हैं और त्यागते हैं।
• अनुकूलन के लिए निहितार्थ: हालांकि यह तकनीक अभी भी शुरुआत में है, यह इंगित करता है कि भविष्य के खोज इंजन कहीं अधिक जटिल और जटिल पूछताछ को संसाधित करने में सक्षम होंगे। सामग्री जो स्पष्ट, तार्किक चरण-दर-चरण निर्देश, विस्तृत प्रक्रिया विवरण या अच्छी तरह से संरचित तर्क श्रृंखला प्रदान करती है, आदर्श रूप से इन उन्नत मॉडल द्वारा सूचना के उच्च गुणवत्ता वाले स्रोत के रूप में उपयोग किए जाने के लिए तैनात की जाती है।

आधुनिक एआई खोजों की तकनीकी संरचना-एलएलएम, राग और सिमेंटिक खोज का संयोजन-टैंक वाले पृष्ठों के "पुराने वेब" और एआई उत्पन्न उत्तरों के "नए वेब" के बीच एक मजबूत, आत्म-सुदृढ़ लूप बनाता है। उच्च गुणवत्ता, आधिकारिक सामग्री जो पारंपरिक एसईओ में अच्छा प्रदर्शन करती है, उन्हें प्रमुखता से अनुक्रमित और रैंक किया जाता है। यह उच्च रैंकिंग आपको RAG सिस्टम के माध्यम से कॉल करने के लिए एक प्रथम श्रेणी के उम्मीदवार बनाती है। जब एआई इस सामग्री को उद्धृत करता है, तो यह बदले में अपने अधिकार को मजबूत करता है, जिससे अधिक उपयोगकर्ता प्रतिबद्धता, अधिक बैकलिंक और अंततः पारंपरिक एसईओ संकेतों को मजबूत करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं। यह "प्राधिकरण का गुण समूह" बनाता है। इसके विपरीत, हीन सामग्री को पारंपरिक खोज और आरएजी प्रणालियों दोनों द्वारा नजरअंदाज किया जाता है और इस प्रकार तेजी से अदृश्य होता है। डिजिटल "हैव्स" और "हैव-नॉट्स" के बीच की खाई तेजी से विस्तार करेगी। रणनीतिक परिणाम यह है कि मौलिक एसईओ में निवेश और सामग्री की सामग्री की स्थापना अब केवल रैंकिंग पर लक्ष्य नहीं है; आप सूचना पढ़ने के एआई-नियंत्रित भविष्य की तालिका में एक स्थायी स्थान सुरक्षित करते हैं।

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जेनेरिक इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन के तीन स्तंभ

भाग I की तकनीकी समझ एक ठोस, कार्यान्वयन योग्य रणनीतिक ढांचे के लिए आधार बनाती है। एआई की तलाश के नए युग में सफल होने के लिए, अनुकूलन प्रयासों को तीन केंद्रीय कॉलमों पर आराम करना होगा: मशीन समझ के लिए रणनीतिक सामग्री, एआई क्रॉलर के लिए उन्नत तकनीकी अनुकूलन और डिजिटल प्राधिकरण के सक्रिय प्रबंधन।

के लिए उपयुक्त:

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

  

स्तंभ 1: मशीन समझ के लिए रणनीतिक सामग्री

जिस तरह से सामग्री बनाई जाती है और संरचित होता है उसे मौलिक रूप से बदलना होगा। लक्ष्य अब केवल एक मानव पाठक को समझाने के लिए नहीं है, बल्कि एक मशीन को सूचना के निष्कर्षण और संश्लेषण के लिए सर्वोत्तम संभव आधार प्रदान करने के लिए भी है।

एक नई सीमा के रूप में थीम प्राधिकरण

सामग्री रणनीति का ध्यान व्यक्तिगत कीवर्ड के अनुकूलन से व्यापक थीम प्राधिकरण (सामयिक प्राधिकरण) की स्थापना के लिए स्थगित किया जाता है।

• ज्ञान केंद्रों का निर्माण: व्यक्तिगत कीवर्ड के लिए अलग -थलग आइटम बनाने के बजाय, उद्देश्य समग्र "थीम्ड क्लस्टर" बनाना है। इनमें एक केंद्रीय, व्यापक "स्तंभ सामग्री" (स्तंभ सामग्री) शामिल है, जो एक विस्तृत विषय को कवर करता है, और कई लिंक किए गए उप -अर्थ जो विशिष्ट आला पहलुओं और विस्तृत प्रश्नों से निपटते हैं। इस तरह की संरचना AI सिस्टम को संकेत देती है कि एक वेबसाइट एक विशिष्ट क्षेत्र के लिए एक प्रासंगिक और संपूर्ण स्रोत है।
• समग्र कवर: LLMS सिमेंटिक संदर्भों में जानकारी की प्रक्रिया। एक वेबसाइट जो किसी विषय को व्यापक रूप से कवर करती है - जिसमें सभी प्रासंगिक पहलू, उपयोगकर्ता प्रश्न और संबंधित अवधारणाएं शामिल हैं - एक प्राथमिक स्रोत के रूप में एआई द्वारा उपयोग किए जाने की संभावना को बढ़ाती है। सिस्टम आपको एक ही स्थान पर आवश्यक सभी जानकारी पाता है और इसे कई, कम व्यापक स्रोतों से संकलित करने की आवश्यकता नहीं है।
• व्यावहारिक अनुप्रयोग: कीवर्ड अनुसंधान अब व्यक्तिगत खोज शब्दों को खोजने के लिए कार्य नहीं करता है, लेकिन प्रश्नों, आंशिक पहलुओं और संबंधित विषयों के पूरे ब्रह्मांड को मैप करने के लिए जो एक मुख्य क्षमता क्षेत्र से संबंधित है।

एक एल्गोरिथम सिग्नल के रूप में खाएं

Google (अनुभव, विशेषज्ञता, आधिकारिक केंद्र, भरोसेमंदता-अनुभव, विशेषज्ञता, प्राधिकरण, ट्रस्टनेस) की ईट कॉन्सेप्ट मानव गुणवत्ता वाले परीक्षकों के लिए एक शुद्ध दिशानिर्देश से मशीन-पठनीय संकेतों के एक सेट तक विकसित होती है जो सामग्री स्रोतों का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग की जाती हैं।

संरचना ट्रस्ट: कंपनियों को अपनी वेबसाइटों पर इन संकेतों को सक्रिय रूप से लागू करना चाहिए और इसे दिखाई देना चाहिए:

• अनुभव और विशेषज्ञता (अनुभव और विशेषज्ञता): लेखकों को स्पष्ट रूप से दिखाया जाना है, आदर्श रूप से विस्तृत जीवनी के साथ जो उनकी योग्यता और व्यावहारिक अनुभव दिखाते हैं। सामग्री में अभ्यास से अद्वितीय अंतर्दृष्टि होनी चाहिए जो शुद्ध तथ्यात्मक ज्ञान से परे हैं।
• प्राधिकरण (प्राधिकरण): अन्य सम्मानित वेबसाइटों से प्रासंगिक प्रासंगिक बैकलिंक की स्थापना महत्वपूर्ण है। हालांकि, आधिकारिक स्रोतों में गैर -लिकेड ट्रेडमार्क (उल्लेख) भी तेजी से महत्वपूर्ण हो रहे हैं।
• भरोसेमंदता (भरोसेमंदता): स्पष्ट और आसान संपर्क जानकारी, विश्वसनीय स्रोतों का उद्धरण, अपने स्वयं के प्रकाशन, मूल डेटा या अध्ययन और सामग्री का नियमित अद्यतन और सुधार महत्वपूर्ण संकेत हैं।

एंटिटेट-आधारित सामग्री रणनीति: चीजों के लिए अनुकूलन, स्ट्रिंग्स के लिए नहीं

आधुनिक खोज इंजन "ग्राफ के ज्ञान" पर दुनिया की अपनी समझ का निर्माण करते हैं। इस ग्राफ में शब्द शामिल नहीं हैं, लेकिन वास्तविक संस्थाओं (लोगों, स्थानों, ब्रांडों, अवधारणाओं) और उनके बीच के संबंधों से।

• अपने ब्रांड को एक इकाई बनाएं: रणनीतिक लक्ष्य इस ग्राफ के भीतर एक स्पष्ट रूप से परिभाषित और मान्यता प्राप्त इकाई के रूप में अपने स्वयं के ब्रांड को स्थापित करना है, जो स्पष्ट रूप से एक विशिष्ट क्षेत्र के साथ जुड़ा हुआ है। यह एक सुसंगत नामकरण के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, संरचित डेटा का उपयोग (धारा 4 देखें) और अन्य प्रासंगिक संस्थाओं के साथ लगातार सामान्य उल्लेख (सह-घटना)।
• व्यावहारिक अनुप्रयोग: सामग्री को स्पष्ट रूप से परिभाषित संस्थाओं के आसपास संरचित किया जाना चाहिए। महत्वपूर्ण तकनीकी शब्दों को शब्दावली या परिभाषा बक्से में समझाया जा सकता है। विकिपीडिया या विकिदाटा जैसे मान्यता प्राप्त इकाई स्रोतों का लिंक Google को सही कनेक्शन स्थापित करने और विषयगत वर्गीकरण को मजबूत करने में मदद कर सकता है।

स्निपेट की कला: प्रत्यक्ष निष्कर्षण के लिए संरचना सामग्री

सामग्री के स्वरूपण को इस तरह से बनाया जाना चाहिए कि मशीनें आसानी से विघटित हो सकें और उनका पुन: उपयोग कर सकें।

• मार्ग स्तर पर अनुकूलन: एआई सिस्टम अक्सर संपूर्ण वस्तुओं को नहीं निकालते हैं, लेकिन व्यक्तिगत, पूरी तरह से तैयार किए गए "चंक्स" या सेक्शन-ए पैराग्राफ, एक सूची बिंदु, एक टेबल लाइन-एक जांच के एक विशिष्ट भाग का उत्तर देने के लिए। इसलिए एक वेबसाइट को इस तरह के अत्यधिक निकालने योग्य जानकारी SIPs के संग्रह के रूप में डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
• संरचनात्मक सर्वोत्तम प्रथाएं:
  • उत्तर-फ्रंट स्पेलिंग (उत्तर-पहले लेखन): पैराग्राफ एक संक्षिप्त, एक अंतर्निहित प्रश्न के प्रत्यक्ष उत्तर के साथ शुरू होना चाहिए, इसके बाद व्याख्यात्मक विवरण।
  • सूचियों और तालिकाओं का उपयोग: जटिल जानकारी सूचियों, गिने सूची और तालिकाओं में तैयार की जानी चाहिए, क्योंकि ये प्रारूप AI सिस्टम के लिए विशेष रूप से आसान हैं।
  • हेडिंग का रणनीतिक उपयोग: स्पष्ट, वर्णनात्मक H2 और H3 हेडिंग, जिसे अक्सर प्रश्नों के रूप में तैयार किया जाता है, तार्किक रूप से संरचना की सामग्री चाहिए। प्रत्येक अनुभाग को एक एकल, केंद्रित विचार पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
  • FAQ क्षेत्र: अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न) वाले अनुभाग आदर्श होते हैं क्योंकि आप सीधे AI चैट के संवादी प्रश्न-उत्तर प्रारूप को दर्शाते हैं।

बहुपत्नी और प्राकृतिक भाषा

• संवादी टोन: सामग्री को एक प्राकृतिक, मानव शैली में लिखा जाना चाहिए। एआई मॉडल को प्रामाणिक, मानव भाषा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है और उन ग्रंथों को पसंद किया जाता है जो एक वास्तविक बातचीत की तरह पढ़ते हैं।
• दृश्य सामग्री का अनुकूलन: आधुनिक एआई दृश्य जानकारी को भी संसाधित कर सकता है। इसलिए छवियों को सार्थक पुराने ग्रंथों और कैप की आवश्यकता होती है। वीडियो को टेप के साथ प्रदान किया जाना चाहिए। यह मल्टीमीडिया सामग्री को सूचकांक योग्य बनाता है और एआई के लिए उद्धृत किया जाता है।

इन सामग्री रणनीतियों-थीम प्राधिकरण, ईईईटी, इकाई अनुकूलन और स्निपेट स्ट्रक्चरिंग-लीड्स का गहन ज्ञान के लिए अभिसरण: एआई के लिए सबसे प्रभावी सामग्री भी मनुष्यों के लिए सबसे अधिक उपयोगी, स्पष्ट और सबसे भरोसेमंद सामग्री है। "एल्गोरिथ्म के लिए लेखन" का युग, जो अक्सर अप्राकृतिक ग्रंथों को जन्म देता है, समाप्त हो जाता है। नए एल्गोरिथ्म के लिए मानवीय -सबसे अच्छी प्रथाओं की आवश्यकता होती है। रणनीतिक निहितार्थ यह है कि वास्तविक विशेषज्ञ ज्ञान, उच्च -गुणवत्ता वाले लेखन, स्पष्ट सूचना डिजाइन और पारदर्शी स्रोतों में निवेश अब केवल "अच्छा अभ्यास" नहीं हैं - वे जनरेटिव उम्र के लिए तकनीकी अनुकूलन के सबसे प्रत्यक्ष और सबसे स्थायी रूप हैं।

स्तंभ 2: एआई क्रॉलर के लिए उन्नत तकनीकी अनुकूलन

जबकि रणनीतिक सामग्री अनुकूलन के "क्या" को परिभाषित करती है, तकनीकी अनुकूलन यह सुनिश्चित करता है कि "कैसे" यह सुनिश्चित करता है कि एआई सिस्टम इस सामग्री तक पहुंच सकते हैं, इसकी व्याख्या कर सकते हैं और उन्हें सही ढंग से संसाधित कर सकते हैं। एक ठोस तकनीकी नींव के बिना, यहां तक ​​कि सबसे अच्छी सामग्री भी अदृश्य बनी हुई है।

तकनीकी एसईओ नए पर विचार किया गया: कोर वाइटल का निरंतर महत्व

तकनीकी खोज इंजन अनुकूलन की मूल बातें न केवल GEO के लिए प्रासंगिक हैं, बल्कि अधिक महत्वपूर्ण भी हैं।

• क्रॉलबिलिटी और इंडेक्सबिलिटी: यह पूर्ण आधार है। यदि एक एआई क्रॉलर-यह प्रसिद्ध Googlebot या विशेष बॉट जैसे क्लाउडबोट और GPTBOT-CANNOT कॉल या किसी पृष्ठ को प्रस्तुत करते हैं, तो यह AI सिस्टम के लिए मौजूद नहीं है। यह सुनिश्चित किया जाना चाहिए कि प्रासंगिक पृष्ठ HTTP स्थिति कोड 200 को लौटा देते हैं और रोबोट्स द्वारा अवरुद्ध (अनजाने में) नहीं हैं।
• साइड स्पीड और रेंडर-टाइमआउट्स: एआई क्रॉलर अक्सर एक तरफ के प्रतिपादन के लिए बहुत कम समय की खिड़कियों के साथ काम करते हैं, कभी-कभी केवल 1-5 सेकंड। धीमी गति से लोडिंग पृष्ठ, विशेष रूप से उच्च जावास्क्रिप्ट सामग्री वाले, जोखिम को चलाएं, छोड़ दें या केवल अपूर्ण रूप से संसाधित किए गए। कोर वेब विटाल्स और सामान्य चार्जिंग स्पीड (पेजस्पीड) का अनुकूलन इसलिए महत्वपूर्ण महत्व है।
• जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग: जबकि Google क्रॉलर अब जावास्क्रिप्ट-गहन पृष्ठों को प्रस्तुत करने में बहुत अच्छा है, यह कई अन्य एआई क्रॉलर पर लागू नहीं होता है। सार्वभौमिक पहुंच सुनिश्चित करने के लिए, महत्वपूर्ण सामग्री को पहले से ही पृष्ठ के प्रारंभिक HTML कोड में शामिल किया जाना चाहिए और क्लाइंट पक्ष पर पुनः लोड नहीं किया जाना चाहिए।

Schoop.org की रणनीतिक अनिवार्यता: एक नेटवर्क ज्ञान आरेख बनाएं

Schoop.org संरचित डेटा के लिए एक मानकीकृत शब्दावली है। यह वेबसाइट ऑपरेटरों को खोज इंजन को स्पष्ट रूप से सूचित करने में सक्षम बनाता है कि उनकी सामग्री क्या है और विभिन्न सूचना तत्व कैसे संबंधित हैं। योजना से सम्मानित एक वेबसाइट एक मशीन -रीडेबल डेटाबेस बन जाती है।

• क्यों योजना एआई के लिए महत्वपूर्ण है: संरचित डेटा अस्पष्टता को समाप्त करता है। वे एआई सिस्टम, तथ्यों जैसे कि कीमतों, डेटा, स्थानों, रेटिंग या उच्च स्तर की सुरक्षा के साथ एक गाइड में कदमों को सक्षम करते हैं। यह एक असंरचित प्रवाह पाठ के रूप में उत्तर की पीढ़ी के लिए सामग्री को अधिक विश्वसनीय स्रोत बनाता है।
• जियो के लिए प्रमुख स्कीमा प्रकार:
  • संगठन और व्यक्ति: अपने स्वयं के ब्रांड और लेखकों की स्पष्ट परिभाषा पर संस्थाओं के रूप में।
  • FAQPAGE और WOWTO: प्रत्यक्ष उत्तर और चरण-दर-चरण निर्देशों के लिए सामग्री की संरचना के लिए जो AI सिस्टम द्वारा पसंद किए जाते हैं।
  • अनुच्छेद: महत्वपूर्ण मेटाडेटा जैसे कि लेखक और रिलीज की तारीख को प्रसारित करना और इस प्रकार ईएटी संकेतों को मजबूत करना।
  • उत्पाद: मूल्य, उपलब्धता और मूल्यांकन डेटा मशीन-पठनीय बनाने के लिए ई-कॉमर्स के लिए अपरिहार्य।
• सबसे अच्छा अभ्यास-नेटवर्क संस्थाएं: अनुकूलन को अलग-थलग स्कीमा ब्लॉकों को जोड़ने से परे जाना चाहिए। @ID विशेषता का उपयोग करके, विभिन्न संस्थाओं को एक दूसरे से और पूरी वेबसाइट पर एक दूसरे से जोड़ा जा सकता है (जैसे कि अपने लेखक और उसके प्रकाशक के साथ एक लेख का लिंक)। इस तरह, एक सुसंगत, आंतरिक ज्ञान ग्राफ बनाया जाता है जो स्पष्ट रूप से मशीनों के लिए शब्दार्थ संबंध बनाता है।

उभरते LLMS.TXT मानक: AI मॉडल के लिए एक प्रत्यक्ष संचार लाइन

llms.txt एक प्रस्तावित नया मानक है जो AI मॉडल के साथ प्रत्यक्ष और कुशल संचार को सक्षम करना चाहिए।

• उद्देश्य और कार्य: यह मार्कडाउन प्रारूप में लिखी गई एक सरल पाठ फ़ाइल है, जिसे किसी वेबसाइट की नियमित निर्देशिका में रखा गया है। यह HTML, जावास्क्रिप्ट और विज्ञापन बैनर को परेशान करके समायोजित, एक वेबसाइट की सबसे महत्वपूर्ण सामग्री का एक क्यूरेट "मैप" प्रदान करता है। यह एआई मॉडल के लिए सबसे प्रासंगिक जानकारी को खोजने और संसाधित करने के लिए बेहद कुशल बनाता है।
• Robots.txt और sitemap.xml के लिए भेदभाव: जबकि robots.txt क्रॉलर रिपोर्ट करते हैं कि उन्हें कौन से क्षेत्र नहीं करना चाहिए और sitemap.xml सभी URL की एक असंबद्ध सूची प्रदान करता है, llms.txt एक वेबसाइट के सबसे मूल्यवान संसाधनों के लिए एक संरचित और प्रासंगिक मार्गदर्शिका प्रदान करता है।
• विशिष्टता और प्रारूप: फ़ाइल सरल मार्कडाउन सिंटैक्स का उपयोग करती है। यह आमतौर पर एक H1 हेडिंग (साइड टाइटल) के साथ शुरू होता है, इसके बाद एक उद्धरण ब्लॉक में एक छोटा सारांश होता है। H2 हेडिंग तब समूह लिंक से महत्वपूर्ण संसाधनों जैसे प्रलेखन या दिशानिर्देशों के लिए सूचीबद्ध करता है। ऐसे वेरिएंट भी हैं जैसे कि LLMS-full.txt जो किसी भी फ़ाइल में किसी वेबसाइट की संपूर्ण पाठ सामग्री को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं।
• कार्यान्वयन और उपकरण: निर्माण को मैन्युअल रूप से बनाया जा सकता है या जनरेटर टूल जैसे कि पटाखे, मार्कडाउन या वर्डप्रेस और Shopify जैसे सामग्री प्रबंधन प्रणालियों के लिए विशेष प्लगइन्स की बढ़ती संख्या द्वारा समर्थित किया जा सकता है।
• स्वीकृति के बारे में बहस: इस मानक के बारे में वर्तमान विवाद को समझना महत्वपूर्ण है। Google के आधिकारिक दस्तावेज में कहा गया है कि एआई साक्षात्कारों में दृश्यता के लिए ऐसी फाइलें आवश्यक नहीं हैं। जॉन म्यूएलर जैसे Google विशेषज्ञों को संदेह था और उन्होंने पुराने कीवर्ड मेटा डे के साथ उपयोगिता की तुलना की। एक ही समय में, हालांकि, एंथ्रोपिक जैसी अन्य महत्वपूर्ण एआई कंपनियां पहले से ही अपनी वेबसाइटों के लिए मानक का उपयोग कर रही हैं, और डेवलपर समुदाय में स्वीकृति बढ़ रही है।

LLMS.TXT और उन्नत स्कीमा कार्यान्वयन के बारे में बहस से एक महत्वपूर्ण रणनीतिक तनाव का पता चलता है: कि एक एकल, प्रमुख मंच (Google) के लिए अनुकूलन और व्यापक, विषम एआई पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अनुकूलन के बीच। Google के दिशानिर्देशों पर विशेष रूप से भरोसा करने के लिए ("आपको इसकी आवश्यकता नहीं है") एक जोखिम भरी रणनीति है जो चैट, पेरप्लेक्सिटी और क्लाउड जैसे अन्य तेजी से बढ़ते प्लेटफार्मों पर नियंत्रण और संभावित दृश्यता को छोड़ देती है। एक दूरदर्शिता, "पॉलीगैमिक" अनुकूलन रणनीति जो Google के मुख्य सिद्धांतों के साथ -साथ पारिस्थितिकी तंत्र -वाइड मानकों जैसे LLMS.TXT और व्यापक योजना का अनुसरण करती है, सबसे प्रतिरोधी दृष्टिकोण है। यह Google को सबसे महत्वपूर्ण मानता है, लेकिन अपनी सामग्री का एकमात्र यांत्रिक उपभोक्ता नहीं है। यह एक कंपनी की डिजिटल परिसंपत्तियों के लिए रणनीतिक विविधीकरण और जोखिम में कमी का एक रूप है।

स्तंभ 3: डिजिटल प्राधिकरण प्रबंधन

एक नए अनुशासन का उद्भव

जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन का तीसरा और शायद सबसे रणनीतिक स्तंभ शुद्ध सामग्री और प्रौद्योगिकी अनुकूलन से परे है। यह समग्र रूप से एक ब्रांड के डिजिटल प्राधिकरण की संरचना और प्रबंधन से संबंधित है। एक ऐसी दुनिया में जिसमें एआई सिस्टम स्रोतों की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने का प्रयास करते हैं, एल्गोरिथ्म रूप से औसत दर्जे का प्राधिकरण एक निर्णायक रैंकिंग कारक बन जाता है।

"डिजिटल अथॉरिटी मैनेजमेंट" की अवधारणा को बड़े पैमाने पर उद्योग विशेषज्ञ ओलाफ कोप द्वारा आकार दिया गया था और डिजिटल मार्केटिंग में एक नए, आवश्यक अनुशासन का वर्णन करता है।

सिलोस के बीच का पुल

ईट और एआई के युग में, एल्गोरिथम ट्रस्ट का निर्माण करने वाले संकेत - जैसे ब्रांड प्रतिष्ठा, मीडिया में उल्लेख और लेखकों की विश्वसनीयता - उन गतिविधियों के माध्यम से बनाएंगे जो पारंपरिक रूप से पीआर, ब्रांड मार्केटिंग और सोशल मीडिया जैसे अलग -अलग विभागों में स्थित हैं। अकेले एसईओ का अक्सर इन क्षेत्रों पर सीमित प्रभाव पड़ता है। डिजिटल प्राधिकरण प्रबंधन एक समान रणनीतिक छत के तहत एसईओ के साथ इन प्रयासों को मिलाकर इस अंतर को बंद कर देता है।

ओवररचिंग लक्ष्य एक डिजिटल रूप से पहचानने योग्य और आधिकारिक ब्रांड इकाई की जागरूक और सक्रिय संरचना है, जिसे आसानी से एल्गोरिदम द्वारा पहचाना जा सकता है और भरोसेमंद के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।

बैकलिंक्स से परे: द मुद्राओं की मुद्रा और सह-घटना

• एक सिग्नल के रूप में बढ़ते: आधिकारिक संदर्भों में अप्रकाशित ब्रांड नाम बड़े पैमाने पर अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। एआई सिस्टम एक ब्रांड की जागरूकता और प्रतिष्ठा का मूल्यांकन करने के लिए पूरे वेब से इन उल्लेखों को एकत्रित करता है।
• सह-घटना और संदर्भ: एआई सिस्टम विश्लेषण करते हैं कि कौन सी संस्थाएं (ब्रांड, लोग, लोग, विषय) का अक्सर एक साथ उल्लेख किया जाता है। रणनीतिक लक्ष्य अपने स्वयं के ब्रांड और पूरे डिजिटल स्पेस में मुख्य क्षमता विषयों के बीच एक मजबूत और सुसंगत संबंध बनाना होगा।

एक डिजिटल रूप से पहचानने योग्य ब्रांड इकाई का निर्माण

• संगति कुंजी है: ब्रांड नाम की वर्तनी में एक पूर्ण स्थिरता, संपर्क के सभी डिजिटल बिंदुओं पर लेखक के नाम और कॉर्पोरेट विवरण आवश्यक हैं - आपकी अपनी वेबसाइट से सामाजिक प्रोफाइल तक उद्योग निर्देशिकाओं तक। असंगतताएं एल्गोरिदम के लिए अस्पष्टता पैदा करती हैं और इकाई को कमजोर करती हैं।
• क्रॉस -प्लैटफॉर्म प्राधिकरण: जनरेटिव इंजन एक ब्रांड की उपस्थिति का मूल्यांकन करते हैं। सभी चैनलों (वेबसाइट, लिंक्डइन, गेस्ट पोस्ट, फ़ोरम) में एक समान आवाज और सुसंगत संदेश कथित प्राधिकरण को मजबूत करते हैं। विभिन्न प्रारूपों और प्लेटफार्मों के लिए सफल सामग्री का पुन: उपयोग और अनुकूलन एक केंद्रीय रणनीति है।

डिजिटल पीआर और प्रतिष्ठा प्रबंधन की भूमिका

• रणनीतिक जनसंपर्क कार्य: डिजिटल पीआर के प्रयासों को प्रकाशनों में उल्लेख प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करना पड़ता है जो न केवल लक्ष्य समूह के लिए प्रासंगिक हैं, बल्कि एआई मॉडल द्वारा आधिकारिक स्रोतों के रूप में भी वर्गीकृत किए जाते हैं।
• प्रतिष्ठा का प्रबंधन: सम्मानित प्लेटफार्मों पर सक्रिय रूप से सकारात्मक समीक्षाओं को बढ़ावा देना और निगरानी करना महत्वपूर्ण है। Reddit और Quora जैसे सामुदायिक प्लेटफार्मों पर प्रासंगिक चर्चाओं में सक्रिय भागीदारी केवल उतनी ही महत्वपूर्ण है, क्योंकि इनका उपयोग अक्सर AI सिस्टम द्वारा प्रामाणिक राय और अनुभवों के स्रोतों के रूप में किया जाता है।

एसईओ की नई भूमिका

• डिजिटल अथॉरिटी प्रबंधन मूल रूप से एक संगठन के भीतर एसईओ की भूमिका को बदल रहा है। यह एक सामरिक फ़ंक्शन से एसईओ को ले जाता है जो एक एकल चैनल (वेबसाइट) को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करता है, एक रणनीतिक फ़ंक्शन जो एल्गोरिथम व्याख्या के लिए एक कंपनी के पूरे डिजिटल पदचिह्न के ऑर्केस्ट्रेशन के लिए जिम्मेदार है।
• इसका तात्पर्य संगठनात्मक संरचना और आवश्यक कौशल में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन है। "डिजिटल अथॉरिटी मैनेजर" एक नई हाइब्रिड भूमिका है जो एक ब्रांड रणनीतिकार और पीआर पेशेवर के कथा और संबंध-निर्माण कौशल के साथ एसईओ की विश्लेषणात्मक सख्ती को जोड़ती है। इस एकीकृत फ़ंक्शन को बनाने में विफल होने वाली कंपनियां यह पाएंगी कि प्रतियोगियों के साथ प्रतिस्पर्धा में उनके खंडित डिजिटल सिग्नल जो एआई सिस्टम के लिए एक समान, आधिकारिक पहचान पेश करते हैं, मौजूद नहीं हो सकते हैं।

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प्रतिस्पर्धी परिदृश्य और सफलता माप

अनुकूलन के रणनीतिक स्तंभों को परिभाषित करने के बाद, वर्तमान प्रतिस्पर्धी वातावरण में व्यावहारिक अनुप्रयोग पर एक नज़र का उद्देश्य है। इसके लिए सबसे महत्वपूर्ण AI खोज प्लेटफार्मों के डेटा-आधारित विश्लेषण के साथ-साथ प्रदर्शन माप के लिए नए तरीकों और उपकरणों की शुरूआत की आवश्यकता होती है।

के लिए उपयुक्त:

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

स्रोत चयन का विघटन: एक तुलनात्मक विश्लेषण

विभिन्न AI खोज प्लेटफ़ॉर्म समान काम नहीं करते हैं। वे अपने उत्तर उत्पन्न करने के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों और एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। अनुकूलन उपायों की प्राथमिकता के लिए इन अंतरों की समझ महत्वपूर्ण है। निम्नलिखित विश्लेषण अग्रणी उद्योग के अध्ययन के एक संश्लेषण पर आधारित है, विशेष रूप से एसई रैंकिंग की व्यापक परीक्षा, गुणात्मक विश्लेषण और प्लेटफ़ॉर्म -स्वीकृत प्रलेखन द्वारा पूरक है।

Google AI ओवरव्यू: स्थापित प्रणाली का लाभ

• स्रोत प्रोफ़ाइल: Google एक अधिक रूढ़िवादी दृष्टिकोण का अनुसरण करता है। AI ओवरव्यू ग्राफ के मौजूदा ज्ञान पर बहुत अधिक निर्भर करता है, EEAT सिग्नल और कार्बनिक शीर्ष रैंकिंग परिणामों की स्थापना की। अध्ययन एक महत्वपूर्ण दिखाते हैं, यदि पूर्ण नहीं है, तो क्लासिक खोज के शीर्ष 10 पदों के साथ सहसंबंध।
• डेटा पॉइंट: Google ने प्रति उत्तर 9.26 लिंक का औसतन उद्धृत किया है और विश्लेषण किए गए अध्ययन में 2,909 अद्वितीय डोमेन के साथ उच्च विविधता है। पुराने, स्थापित डोमेन के लिए एक स्पष्ट वरीयता है (उद्धृत डोमेन का 49 % 15 वर्ष से अधिक पुराना है), जबकि बहुत युवा डोमेन को अक्सर ध्यान में रखा जाता है।
• रणनीतिक निहितार्थ: Google AI ओवरव्यू में सफलता मजबूत, पारंपरिक एसईओ प्राधिकरण से अविभाज्य है। यह एक पारिस्थितिकी तंत्र है जिसमें सफलता आगे की सफलता की ओर ले जाती है।

CHATGPT SEARCH: USER -GENERATED सामग्री और बिंग पर ध्यान केंद्रित करने वाला चैलेंजर

• स्रोत प्रोफ़ाइल: CHATGPT अपने वेब खोज के लिए Microsoft बिंग के सूचकांक का उपयोग करता है, लेकिन परिणामों को फ़िल्टर करने और व्यवस्थित करने के लिए अपने स्वयं के तर्क का उपयोग करता है। प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (उपयोगकर्ता-जनित सामग्री, यूजीसी) के लिए एक महत्वपूर्ण वरीयता दिखाता है, विशेष रूप से YouTube से, जो कि सबसे अधिक बार उद्धृत स्रोतों में से एक है, साथ ही साथ Reddit जैसे सामुदायिक प्लेटफार्मों के लिए भी।
• डेटा पॉइंट: CHATGPT 10.42 अधिकांश लिंक के औसत के साथ उद्धरण देता है और सबसे बड़ी संख्या में अद्वितीय डोमेन (4,034) को संदर्भित करता है। इसी समय, प्लेटफ़ॉर्म एक उत्तर (71 %) के भीतर एक ही डोमेन के कई nions की उच्चतम दर को इंगित करता है, जो एक एकल स्रोत द्वारा गहरा होने की रणनीति को इंगित करता है, जिसे भरोसेमंद माना जाता है।
• रणनीतिक निहितार्थ: चैट में दृश्यता के लिए एक बहु-प्लेटफॉर्म रणनीति की आवश्यकता होती है, जो बिंग इंडेक्स को अनुकूलित करने के अलावा, महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता-जनित सामग्री प्लेटफार्मों पर उपस्थिति की गतिविधि भी शामिल है।

Perplexity.ai: पारदर्शी वास्तविक समय के शोधकर्ता

• स्रोत प्रोफ़ाइल: Perplexity को प्रत्येक अनुरोध के लिए एक वास्तविक समय की वेबसाइट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सूचना की सामयिकता को सुनिश्चित करता है। मंच बेहद पारदर्शी है और स्पष्ट इनलाइन उद्धरणों के साथ अपने उत्तर प्रदान करता है। एक अद्वितीय विक्रय बिंदु "फोकस" फ़ंक्शन है, जो उपयोगकर्ताओं को स्रोतों के पूर्वनिर्धारित चयन (जैसे केवल वैज्ञानिक पेपर, Reddit या कुछ वेबसाइटों) के लिए खोजने में सक्षम बनाता है।
• डेटा पॉइंट: स्रोतों की पसंद बहुत सुसंगत है; लगभग सभी उत्तरों में बिल्कुल 5 लिंक होते हैं। Perplexity के उत्तर CHATGPT (0.82) से उन लोगों के लिए उच्चतम शब्दार्थ समानता का संकेत देते हैं, जो सामग्री को चुनते समय समान वरीयताओं को इंगित करता है।
• रणनीतिक निहितार्थ: पेरप्लेक्सिटी पर सफलता की कुंजी एक "लक्ष्य स्रोत" बनना है - एक वेबसाइट जो इतनी आधिकारिक है कि उपयोगकर्ता जानबूझकर उन्हें अपनी केंद्रित खोजों में शामिल करते हैं। मंच की वास्तविक समय की प्रकृति भी विशेष रूप से वर्तमान और वास्तव में सटीक सामग्री को पुरस्कृत करती है।

बड़े एआई प्लेटफार्मों की अलग -अलग सोर्सिंग रणनीतियाँ "एल्गोरिथम मध्यस्थता" का एक नया रूप बनाती हैं। एक ऐसा ब्रांड जिसे Google AI ओवरव्यू के अत्यधिक प्रतिस्पर्धी, प्राधिकरण-संचालित पारिस्थितिकी तंत्र में एक पैर जमाने में कठिनाइयाँ हैं, बिंग-सी पर ध्यान केंद्रित करके और YouTube और Reddit पर एक मजबूत उपस्थिति के माध्यम से दृश्यता का एक आसान तरीका मिल सकता है। इसी तरह, एक आला विशेषज्ञ मुख्य धारा की प्रतियोगिता से बचकर परप्लेक्सिटी पर केंद्रित खोजों के लिए एक अपरिहार्य स्रोत बन सकता है। रणनीतिक ज्ञान हर मोर्चे पर हर लड़ाई का नेतृत्व करने के लिए नहीं है, बल्कि प्रत्येक एआई प्लेटफॉर्म के विभिन्न "बाजार प्रविष्टि बाधाओं" का विश्लेषण करने के लिए और प्लेटफ़ॉर्म पर अपनी खुद की सामग्री और प्राधिकरण निर्माण उपायों को संरेखित करने के लिए है जो आपके स्वयं के ब्रांड की ताकत को सबसे अच्छा लगता है।

एआई खोज प्लेटफार्मों का तुलनात्मक विश्लेषण

AI खोज प्लेटफार्मों-छवि का तुलनात्मक विश्लेषण: XPERT.DIGITAL

AI खोज प्लेटफार्मों का तुलनात्मक विश्लेषण Google AI ओवरव्यू, CHATGPT खोज और perplexity.ai के बीच महत्वपूर्ण अंतर दिखाता है। प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में, Google AI ओवरव्यू Google इंडेक्स और नॉलेज ग्राफ का उपयोग करता है, औसतन 9.26 उद्धरण देता है और बिंग के साथ एक छोटा ओवरलैप और चैट के साथ एक मध्यम होता है। प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता -रेडिट और Quora जैसी सामग्री के लिए एक मध्यम वरीयता दिखाता है, लेकिन बुढ़ापे के साथ अत्यधिक स्थापित डोमेन को पसंद करता है। अद्वितीय विक्रय बिंदु प्रमुख खोज इंजन और मजबूत ईट वेटिंग में एकीकरण में है, जिससे रणनीतिक ध्यान ईट और मजबूत पारंपरिक एसईओ प्राधिकरण के निर्माण पर है।

CHATGPT खोज एक प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में बिंग सूचकांक पर आधारित है और 10.42 उद्धरणों के औसत के साथ सबसे अधिक स्रोत जानकारी उत्पन्न करता है। प्लेटफ़ॉर्म एक उच्च स्रोत ओवरलैप के साथ और Google के साथ एक मध्यम दिखाता है। उपयोगकर्ता के लिए उच्च वरीयता, विशेष रूप से YouTube और Reddit, विशेष रूप से हड़ताली है। डोमेन उम्र का मूल्यांकन करते समय, युवा डोमेन के लिए खुलेपन के साथ मिश्रित व्यवहार दिखाता है। अद्वितीय विक्रय बिंदु उच्च संख्या में स्रोतों और मजबूत यूजीसी एकीकरण में है, जबकि रणनीतिक फोकस द्वि घातुमान एसईओ और यूजीसी प्लेटफार्मों पर उपस्थिति पर है।

Perplexity.ai एक वास्तविक समय वेबसाइट का उपयोग करके एक प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में भिन्न होता है और 5.01 के औसत के साथ सबसे कम उद्धरण वितरित करता है। स्रोत ओवरलैप चैट के साथ अधिक है, लेकिन Google और बिंग के साथ कम है। प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता-जनित सामग्री के लिए एक मध्यम वरीयता दिखाता है, जिसमें Reddit और YouTube को फोकस मोड में पसंद किया जाता है। डोमेन युग एक कम भूमिका निभाता है क्योंकि ध्यान वास्तविक समय की प्रासंगिकता पर है। एक अद्वितीय विक्रय बिंदु के रूप में, perplexity.ai फोकस फ़ंक्शन के माध्यम से इनलाइन उद्धरणों और अनुकूलन योग्य स्रोत चयन के माध्यम से पारदर्शिता प्रदान करता है। रणनीतिक ध्यान आकर्षित प्राधिकरण और सामग्री के निर्माण पर है।

नया विश्लेषण: एलएलएम दृश्यता का मापन और निगरानी

खोज से उत्तर तक प्रतिमान के बदलाव के लिए सफलता माप के समान रूप से मौलिक समायोजन की आवश्यकता होती है। पारंपरिक एसईओ संकेतक अर्थ खो देते हैं यदि वेबसाइट पर क्लिक अब प्राथमिक लक्ष्य नहीं है। जेनेरिक एआई परिदृश्य में एक ब्रांड के प्रभाव और उपस्थिति को निर्धारित करने के लिए नए मैट्रिक्स और उपकरण आवश्यक हैं।

माप में प्रतिमान बदलाव: क्लिक से प्रभावित करने के लिए

• ओल्ड मेट्रिक्स: पारंपरिक एसईओ की सफलता का मूल्यांकन मुख्य रूप से सीधे औसत दर्जे के प्रमुख आंकड़ों जैसे कीवर्ड रैंकिंग, कार्बनिक ट्रैफ़िक और क्लिक दरों (सीटीआर) द्वारा किया जाता है।
• नई मेट्रिक्स: जियो/एलएलएमओ की सफलता प्रभाव और उपस्थिति के मैट्रिक्स द्वारा मापी जाती है जो अक्सर अप्रत्यक्ष प्रकृति होती हैं:
  • एलएलएम दृश्यता / ब्रांड नाम (ब्रांडिंग): मापता है कि प्रासंगिक एआई उत्तरों में एक ब्रांड का उल्लेख कितनी बार किया जाता है। यह सबसे बुनियादी नई कुंजी है।
  • आवाज का हिस्सा / मॉडल का हिस्सा: खोज क्वेरी (प्रॉम्प्ट) के एक परिभाषित समूह के लिए प्रतियोगियों की तुलना में अपने स्वयं के ब्रांड स्थानों के प्रतिशत को निर्धारित करता है।
  • उद्धरण (उद्धरण): कहा जाता है कि आपकी अपनी वेबसाइट कितनी बार एक स्रोत के रूप में जुड़ी हुई है।
  • प्रविष्टियों की भावना और गुणवत्ता: ध्वनि (सकारात्मक, तटस्थ, नकारात्मक) और उल्लेखों की तथ्यात्मक शुद्धता का विश्लेषण करता है।

द इमर्जिंग टूलकिट: एआई के उत्पीड़न के लिए प्लेटफ़ॉर्म

• यह कैसे काम करता है: ये उपकरण स्वचालित रूप से पूर्वनिर्धारित प्रॉम्प्ट के साथ विभिन्न एआई मॉडल के लिए पूछते हैं। वे रिकॉर्ड करते हैं कि कौन से ब्रांड और स्रोत उत्तर में दिखाई देते हैं, भावना का विश्लेषण करते हैं और समय के साथ विकास का पीछा करते हैं।
• अग्रणी उपकरण: बाजार युवा और खंडित है, लेकिन कुछ विशेष प्लेटफार्मों ने पहले ही खुद को स्थापित कर लिया है। इनमें गहन, PEEC.AI, रैंकस्केल और otterly.ai जैसे उपकरण शामिल हैं, जो कार्यों और लक्ष्य समूह (एसएमई से बड़ी कंपनियों तक) की सीमा में भिन्न होते हैं।
• पारंपरिक उपकरणों का अनुकूलन: फायर मॉनिटरिंग सॉफ्टवेयर के स्थापित प्रदाता (जैसे स्प्राउट सोशल, उल्लेख) और व्यापक एसईओ सूट (जैसे कि सेमरश, अहरेफ्स) भी आपके उत्पादों में एआई दृश्यता का विश्लेषण करने के लिए कार्यों को एकीकृत करना शुरू करते हैं।

एट्रिब्यूशन गैप को बंद करें: रिपोर्टिंग में एलएलएम विश्लेषण का एकीकरण

सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है व्यावसायिक परिणामों का असाइनमेंट (एट्रिब्यूशन) एक KI उत्तर में नामित किया जाना है, क्योंकि यह अक्सर प्रत्यक्ष क्लिक के लिए नेतृत्व नहीं करता है। एक बहु -स्टेज विश्लेषण विधि की आवश्यकता है:

• रेफरल ट्रैफ़िक का उत्पीड़न: पहला और सरलतम कदम वेब विश्लेषण टूल जैसे Google Analytics 4 में AI प्लेटफार्मों के प्रत्यक्ष रेफरल ट्रैफ़िक (रेफरल ट्रैफ़िक) का विश्लेषण है। संदर्भ के आधार पर उपयोगकर्ता-परिभाषित चैनल समूहों को बनाकर (जैसे कि perplexity.ai, bing.com chatic खोजों के लिए) को अलग-थलग और मूल्यांकन किया जा सकता है।
• अप्रत्यक्ष संकेतों की निगरानी: अधिक उन्नत दृष्टिकोण में सहसंबंध विश्लेषण शामिल है। विश्लेषकों को अप्रत्यक्ष संकेतकों के लिए रुझानों का निरीक्षण करना चाहिए जैसे कि प्रत्यक्ष वेबसाइट ट्रैफ़िक (प्रत्यक्ष ट्रैफ़िक) में वृद्धि और Google खोज कंसोल में ब्रांडेड खोजों (ब्रांडेड खोज) में वृद्धि। इन रुझानों को तब एलएलएम दृश्यता के विकास से संबंधित होना चाहिए, जैसा कि नए निगरानी उपकरणों द्वारा मापा जाता है।
• बीओटी प्रोटोकॉल का विश्लेषण: तकनीकी रूप से अनुभवी टीमों के लिए, सर्वर लॉग फ़ाइलों का विश्लेषण मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। एआई क्रॉलर की गतिविधियों की पहचान और निगरानी (जैसे कि जीपीटीबीओटी, क्लाउडबॉट) यह निर्धारित कर सकती है कि एआई सिस्टम द्वारा जानकारी प्राप्त करने के लिए किन पृष्ठों का उपयोग किया जाता है।

प्रदर्शन संकेतकों का विकास

प्रदर्शन संकेतक का विकास - छवि: Xpert.Digital

प्रदर्शन संकेतकों का विकास पारंपरिक एसईओ मेट्रिक्स से ए-ओरिएंटेड प्रमुख आंकड़ों की ओर एक महत्वपूर्ण परिवर्तन दिखाता है। दृश्यता के दौरान, वॉयस के हिस्से और मॉडल के हिस्से के लिए क्लासिक कीवर्ड रैंकिंग पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जिसे PEEC.AI या गहरा जैसे विशेष LLM निगरानी उपकरण द्वारा मापा जाता है। ट्रैफ़िक के क्षेत्र में, एआई प्लेटफार्मों का रेफरल ट्रैफ़िक कार्बनिक ट्रैफ़िक और क्लिक-थ्रू दर को पूरक करता है, जिसके द्वारा GA4 जैसे वेब विश्लेषण टूल का उपयोग कस्टम सीवर समूहों के साथ किया जाता है। एक वेबसाइट का अधिकार अब केवल डोमेन अथॉरिटी और बैकलिंक द्वारा निर्धारित नहीं किया जाता है, बल्कि एआई सिस्टम में प्रशस्ति पत्र और एआई सिस्टम में प्रविष्टियों की गुणवत्ता, एलएलएम निगरानी उपकरण और उद्धृत स्रोतों के बैकलिंक विश्लेषण द्वारा भी मापने योग्य है। ब्रांड की धारणा को ब्रांड-संबंधित खोजों द्वारा एआई नामों की भावना के लिए विस्तारित किया जाता है, जिसे एलएलएम निगरानी और सामाजिक लिस्टिंग टूल द्वारा दर्ज किया गया है। पारंपरिक अनुक्रमण दर के अलावा, कॉल-अप दर एआई बॉट के माध्यम से होती है, जो सर्वर लॉगफाइल विश्लेषण का उपयोग करके निर्धारित की जाती है।

अग्रणी जियो/एलएलएमओ निगरानी और विश्लेषण उपकरण

लीडिंग जियो/एलएलएमओ मॉनिटरिंग एंड एनालिसिस टूल्स- इमेज: XPERT.DIGITAL

प्रमुख GEO/LLMO निगरानी और विश्लेषण उपकरण का परिदृश्य विभिन्न लक्षित समूहों के लिए विभिन्न विशेष समाधान प्रदान करता है। गहरा एक व्यापक उद्यम समाधान है जो मॉनिटरिंग, वॉयस का हिस्सा, भावना विश्लेषण और चैट, कोपिलॉट, पेरप्लेक्सिटी और Google AIO के लिए स्रोत विश्लेषण प्रदान करता है। PEEC.AI का उद्देश्य मार्केटिंग टीमों और एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए भी है और चैट, पेरप्लेक्सिटी और Google AIO के लिए एक ब्रांड उपस्थिति डैशबोर्ड, प्रतियोगिता बेंचमार्किंग और कंटेंट गैप विश्लेषण प्रदान करता है।

छोटी और मध्यम आकार की कंपनियों के साथ-साथ एसईओ पेशेवरों के लिए, रैंक स्केल एआई उत्तर, भावना विश्लेषण और चैट, पेरप्लेक्सिटी और बिंग चैट पर उद्धरण विश्लेषण में वास्तविक समय रैंकिंग विश्लेषण प्रदान करता है। Otterly.ai परिवर्तन के लिए अलर्ट के साथ प्रविष्टियों और बैकलिंक पर ध्यान केंद्रित करता है और चैट, क्लाउड और मिथुन के माध्यम से एसएमई और एजेंसियों परोसता है। गुडी एआई एक ही प्लेटफॉर्म पर निगरानी, ​​अनुकूलन और सामग्री निर्माण के लिए एक ऑल-इन-वन प्लेटफॉर्म के रूप में खुद को स्थान देता है और मध्यम आकार की कंपनियों और एजेंसियों के उद्देश्य से है।

हॉल ने एंटरप्राइज और उत्पाद टीमों के लिए एक विशेष समाधान प्रदान किया है, जिसमें बातचीत खुफिया, एआई सिफारिशों से ट्रैफ़िक माप और विभिन्न चैटबॉट के लिए एजेंट ट्रैकिंग है। शुरुआती लोगों के लिए मुफ्त उपकरण उपलब्ध हैं: हबस्पॉट एआई ग्रेडर जीपीटी -4 और पेरप्लेक्सिटी पर आवाज और भावना के हिस्से के लिए एक मुफ्त चेक प्रदान करता है, जबकि मंगूल एआई ग्रेडर एआई दृश्यता और प्रतियोगिता और सीओएस के लिए पेरप्लेक्सिटी पर एआई दृश्यता और प्रतियोगिता की तुलना की एक मुफ्त जांच प्रदान करता है।

पूर्ण भू-एक्शन ढांचा: इष्टतम एआई दृश्यता के लिए 5 चरणों में

एआई भविष्य के लिए प्राधिकरण का निर्माण करें: क्यों ईट सफलता की कुंजी है

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

एक कार्यान्वयन योग्य ढांचा

जेनेरिक इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन की जटिलता के लिए एक संरचित और पुनरावृत्ति दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। निम्नलिखित चेकलिस्ट पिछले अनुभागों से एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो में सिफारिशों को सारांशित करती है, जो कार्यान्वयन के लिए दिशानिर्देशों के रूप में काम कर सकती है।

चरण 1: ऑडिट और बेसलाइन संस्करण

• तकनीकी एसईओ ऑडिट करें: बुनियादी तकनीकी आवश्यकताओं जैसे कि क्रॉलबिलिटी, इंडेक्सबिलिटी, साइड स्पीड (कोर वेब वाइटल) और मोबाइल ऑप्टिमाइज़ेशन की जांच करना। उन समस्याओं की पहचान जो एआई क्रॉलर ब्लॉक कर सकती हैं (जैसे कि लोडिंग समय, जावास्क्रिप्ट निर्भरता)।
• चेक स्कीम.ऑर्ग-मार्कअप: पूर्णता, शुद्धता और नेटवर्क संस्थाओं (@ID) के उपयोग के लिए मौजूदा संरचित डेटा मार्कअप का ऑडिट।
• कंटेंट ऑडिट करें: EEAT सिग्नल के बारे में मौजूदा सामग्री का मूल्यांकन (क्या लेखकों को दिखाया गया है, क्या स्रोतों का हवाला दिया गया है?), सिमेंटिक डेप्थ और थीम प्राधिकरण। थीम वाले समूहों में अंतराल की पहचान।
• एलएलएम दृश्यता की आधार रेखा निर्धारित करें: किसी के स्वयं के ब्रांड दृश्यता और सबसे महत्वपूर्ण प्रतियोगियों की यथास्थिति को कैप्चर करने के लिए प्रासंगिक एआई प्लेटफार्मों (Google एआईओ, चटप्ट, पेरप्लेक्सिटी) में विशेष निगरानी उपकरण या मैनुअल क्वेरी का उपयोग करें।

चरण 2: सामग्री रणनीति और अनुकूलन

• एक विषय क्लस्टर कार्ड विकसित करें: कीवर्ड और थीम अनुसंधान के आधार पर, इलाज किए जाने वाले विषयों का एक रणनीतिक मानचित्र बनाएं और उप-विषय जो आपकी अपनी विशेषज्ञता को दर्शाता है।
• सामग्री बनाएं और अनुकूलित करें: नई सामग्री बनाएं और मौजूदा सामग्री को संशोधित करें, निष्कर्षण (स्निपेट संरचना, सूचियों, तालिकाओं, एफएक्यू) के लिए अनुकूलन पर स्पष्ट ध्यान केंद्रित करें और संस्थाओं के कवरेज।
• EEAT सिग्नल को मजबूत करें: ऑटो पेजों का कार्यान्वयन या सुधार, संदर्भ और उद्धरण जोड़ना, अद्वितीय अनुभव रिपोर्ट और मूल डेटा की स्थापना।

चरण 3: तकनीकी कार्यान्वयन

• रोलिंग/अपडेटिंग स्कीम.ऑर्ग-मार्कअप: सभी महत्वपूर्ण पृष्ठों पर प्रासंगिक और नेटवर्क स्कीमा-मार्कअप का कार्यान्वयन, विशेष रूप से उत्पादों, एफएक्यू, निर्देशों और लेखों के लिए।
• LLMS.TXT फ़ाइल बनाएं और प्रदान करें: LLMS.TXT फ़ाइल का निर्माण जो सबसे महत्वपूर्ण सामग्री को संदर्भित करता है और AI सिस्टम के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक है, और वेबसाइट की नियमित निर्देशिका में प्लेसमेंट है।
• प्रदर्शन की समस्याओं को ठीक करें: चार्जिंग टाइम के संबंध में समस्याओं का उन्मूलन और तकनीकी ऑडिट में पहचाने गए प्रतिपादन।

चरण 4: प्राधिकरण संरचना और पदोन्नति

• डिजिटल पीआर और आउटरीच को कैरी करें: उच्च -गुणवत्ता वाले बैकलिंक की पीढ़ी के लिए लक्षित अभियान और, आधिकारिक, विषय -विषय -प्रकाशन प्रकाशनों में भी अधिक महत्वपूर्ण, गैर -नॉन -लिक्ड ट्रेडमार्क।
• सामुदायिक प्लेटफार्मों पर संवाद करें: ब्रांड को एक सहायक और सक्षम स्रोत के रूप में स्थिति के लिए Reddit और Quora जैसे प्लेटफार्मों पर चर्चा में सक्रिय और उपयोगी भागीदारी।

चरण 5: माप और पुनरावृति

• एनालिटिक्स सेट करें: एआई स्रोतों से रेफरल ट्रैफ़िक को आगे बढ़ाने और प्रत्यक्ष ट्रैफ़िक और ब्रांडेड खोज जैसे अप्रत्यक्ष संकेतों की निगरानी के लिए वेब विश्लेषण टूल का कॉन्फ़िगरेशन।
• लगातार एलएलएम दृश्यता की निगरानी करें: किसी की अपनी दृश्यता और प्रतियोगियों के विकास को आगे बढ़ाने के लिए निगरानी उपकरणों का नियमित उपयोग।
• समायोजित रणनीति: सामग्री और प्राधिकरण रणनीति को लगातार परिष्कृत करने और एआई परिदृश्य में परिवर्तन पर प्रतिक्रिया करने के लिए प्राप्त डेटा का उपयोग करें।

खोज का भविष्य: सूचना की खरीद से ज्ञान की बातचीत तक

जेनेरिक एआई का एकीकरण एक अस्थायी प्रवृत्ति नहीं है, बल्कि मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के एक नए युग की शुरुआत है। विकास आज की प्रणालियों से परे चलेगा और जिस तरह से हम जानकारी प्राप्त करते हैं, वह मौलिक रूप से बदलना जारी रहेगा।

खोज में एआई का विकास

• हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन: फ्यूचर एआई सिस्टम न केवल स्पष्ट अनुरोध को प्रभावित करेगा, बल्कि उपयोगकर्ता-एचआईएस खोज इतिहास, उसके स्थान, इसकी वरीयताओं और यहां तक ​​कि सिस्टम के साथ इसकी पिछली बातचीत के निहित संदर्भ में भी।
• एजेंटिकल वर्कफ़्लोज़: एक शुद्ध प्रतिक्रिया एक सक्रिय सहायक के रूप में विकसित होगी जो उपयोगकर्ता की ओर से बहु -स्टेज कार्यों को करने में सक्षम है - अनुसंधान और सारांश से लेकर बुकिंग या खरीद तक।
• एक रूपक के रूप में "खोज" का अंत: सक्रिय "खोज" की अवधारणा तेजी से एक निरंतर, संवाद -संबंधी बातचीत द्वारा एक सर्वव्यापी, बुद्धिमान सहायक के साथ बदल दी जाती है। खोज एक बातचीत बन जाती है।

भविष्य के लिए तैयारी: एक प्रतिरोधी, भविष्य -प्रूफ रणनीति का निर्माण

अंतिम संदेश यह है कि इस रिपोर्ट में निर्धारित सिद्धांत - वास्तविक प्राधिकरण का विकास, उच्च -गुणवत्ता, संरचित सामग्री का निर्माण और एक समान डिजिटल उपस्थिति का प्रबंधन - एआई की वर्तमान पीढ़ी के लिए कम -कम रणनीति नहीं हैं। वे एक ब्रांड की स्थापना के लिए मौलिक सिद्धांत हैं जो भविष्य के प्रत्येक परिदृश्य में सफल हो सकते हैं जिसमें जानकारी बुद्धिमान प्रणालियों द्वारा दी जाती है।

ध्यान सत्य का एक स्रोत बनने पर होना चाहिए कि मानव और उनके एआई सहायक दोनों सीखना चाहते हैं। ज्ञान, सहानुभूति और स्पष्टता में निवेश करने वाली कंपनियां न केवल आज के खोज परिणामों में दिखाई देगी, बल्कि कल के एआई-नियंत्रित दुनिया में अपने उद्योग के कथा को आकार देने में भी महत्वपूर्ण रूप से मदद 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

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