Google पर शीर्ष रैंकिंग? AI को परवाह नहीं - आपकी दृश्यता के लिए अब क्या मायने रखता है

### Google की नई AI खोज शुद्ध अराजकता है: केवल 9% परिणाम सुसंगत हैं - इसका आपके लिए क्या अर्थ है ### Google की AI क्रांति: AI उत्तरों का शीर्ष खोज परिणामों से बहुत कम संबंध क्यों है ###

गूगल के एआई भविष्य के दो पहलू हैं: क्या आप एआई मोड और ओवरव्यू के बीच महत्वपूर्ण अंतर जानते हैं?

जानकारी खोजने का हमारा तरीका इस समय गूगल के आगमन के बाद से अपनी सबसे बड़ी क्रांति के दौर से गुज़र रहा है। एआई-संचालित सुविधाओं जैसे एआई ओवरव्यू और नए, प्रायोगिक एआई मोड की शुरुआत के साथ, गूगल एक ऐसे भविष्य की नींव रख रहा है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब सिर्फ़ सहायता ही नहीं करेगी, बल्कि खोज पर हावी भी होगी। लेकिन इन नई प्रणालियों का गहन विश्लेषण एक ऐसी वास्तविकता को उजागर करता है जो कई लोगों को आश्चर्यचकित कर सकती है: अप्रत्याशित अस्थिरता, पारंपरिक ऑर्गेनिक खोज से बुनियादी अंतर और आश्चर्यजनक रूप से कम सुसंगतता से भरी दुनिया।

कल्पना कीजिए: समान खोज क्वेरीज़ के लिए भी, AI मोड 90% से ज़्यादा अलग-अलग स्रोत प्रदान करता है। ऑर्गेनिक सर्च में शीर्ष 10 रैंकिंग, जो वर्षों से सभी SEO प्रयासों का लक्ष्य रहा है? यह अक्सर AI प्रतिक्रियाओं के लिए मुश्किल से ही प्रासंगिक होता है, क्योंकि ओवरलैप केवल 14 प्रतिशत है। यहाँ तक कि दो AI सिस्टम, AI मोड और AI ओवरव्यू, भी पूरी तरह से अलग-अलग नियमों से काम करते प्रतीत होते हैं और वेब से शायद ही कभी एक जैसे निष्कर्ष निकालते हैं।

यह लेख डेटा की गहराई से पड़ताल करता है और यांत्रिकी, स्रोत पैटर्न, और Google AI मोड, AI अवलोकनों और पारंपरिक खोज परिणामों के बीच बुनियादी अंतरों का विश्लेषण करता है। हम इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि पारंपरिक SEO रणनीतियाँ अपनी सीमाएँ क्यों पार कर रही हैं और एक नई अवधारणा सामने आ रही है: जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (GEO)। एक व्यापक मूल्यांकन के लिए तैयार हो जाइए जो बताता है कि मार्केटर्स, कंटेंट क्रिएटर्स और ऑनलाइन विजिबिलिटी के भविष्य के लिए इस बड़े बदलाव का वास्तव में क्या मतलब है।

ℹ️ यह लेख Xpert.Digital (B2B/उद्योग प्रभावक) और SE Ranking (क्लाउड-आधारित ऑल-इन-वन SEO सॉफ्टवेयर - SaaS) के बीच सहयोग से बनाया गया था।

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गूगल एआई मोड क्या है और यह एआई ओवरव्यू से कैसे भिन्न है?

Google AI मोड एक प्रायोगिक AI-संचालित खोज सुविधा है जिसे मई 2025 में लॉन्च किया गया था और शुरुआत में यह अमेरिका में उपलब्ध होगी। AI ओवरव्यू के विपरीत, जो ऑर्गेनिक खोज परिणामों के ऊपर AI सारांश के रूप में दिखाई देते हैं, AI मोड एक अलग टैब है जो पूरी तरह से AI-संचालित खोज अनुभव प्रदान करता है। AI मोड Google के सबसे उन्नत भाषा मॉडल, Gemini 2.5 का लाभ उठाता है, और जटिल, बहु-भागीय क्वेरीज़ को संवादात्मक अनुवर्ती प्रश्नों के साथ सक्षम बनाता है। यह सिस्टम एक विशेष "क्वेरी फैन-आउट" तकनीक का उपयोग करता है, जो उपयोगकर्ता क्वेरी को कई उप-विषयों में विभाजित करता है और एक साथ कई डेटा स्रोतों की खोज करता है।

एआई मोड का तकनीकी कार्यान्वयन कैसे काम करता है?

AI मोड, जेमिनी 2.5 प्रो के एक अनुकूलित संस्करण पर आधारित है और विभिन्न Google डेटा स्रोतों तक पहुँच प्रदान करता है, जिसमें नॉलेज ग्राफ़, रीयल-टाइम डेटा, कॉमनक्रॉल और अरबों उत्पादों का शॉपिंग डेटा शामिल है। यह सिस्टम जटिल प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उन्नत तर्क, तर्क और मल्टीमॉडल क्षमताओं का उपयोग करता है और टेक्स्ट, वॉइस और इमेज इनपुट का समर्थन करता है। Google के अनुसार, यह सुविधा पहले से ही 1.5 बिलियन मासिक उपयोगकर्ताओं तक पहुँच रही है और खोज जुड़ाव को 10 प्रतिशत तक बढ़ा देती है।

परिणामों की अस्थिरता और स्थिरता

गूगल एआई मोड में परिणाम कितने अस्थिर हैं?

एआई मोड में अस्थिरता असाधारण रूप से अधिक है। 10,000 कीवर्ड्स के एक व्यापक अध्ययन से पता चलता है कि एक ही दिन में समान खोज क्वेरीज़ अक्सर अलग-अलग स्रोतों का उपयोग करती हैं। तीन स्वतंत्र परीक्षणों के बीच सटीक URL का औसत ओवरलैप केवल 9.2 प्रतिशत था। इसका मतलब है कि एआई मोड अक्सर पूरी तरह से अलग-अलग पेज चुनता है, भले ही क्वेरी अपरिवर्तित रहे। इससे भी अधिक चौंकाने वाली बात यह है कि तीनों परीक्षणों के बीच 21.2 प्रतिशत कीवर्ड्स के URL बिल्कुल भी ओवरलैप नहीं थे, जबकि केवल 0.1 प्रतिशत कीवर्ड्स का URL 100 प्रतिशत मेल खाता था।

एआई मोड की अस्थिरता इतनी अधिक क्यों है?

उच्च अस्थिरता कई कारकों के कारण होती है। सबसे पहले, "क्वेरी फैन-आउट" तकनीक के कारण सिस्टम प्रत्येक क्वेरी के लिए सैकड़ों समानांतर खोज करता है, जिससे संभावित रूप से अलग-अलग परिणाम मिलते हैं। इसके अतिरिक्त, AI मोड स्थान-विशिष्ट समायोजनों को ध्यान में रखता है, भले ही क्वेरी में कोई भौगोलिक विवरण न हो। सिस्टम उपयोगकर्ता के स्थान के आधार पर उत्तरों को वैयक्तिकृत करने का प्रयास करता है, जिसके परिणामस्वरूप विभिन्न स्रोत प्राप्त होते हैं। अन्य AI प्रणालियों की तुलना में भी अस्थिरता स्पष्ट होती है: विभिन्न AI उत्तर देने वाले इंजनों से प्राप्त 80,000 संकेतों के विश्लेषण से पता चला है कि Google AI ओवरव्यू में सबसे अधिक अस्थिरता है, जिसमें एक महीने के भीतर 59.3 प्रतिशत नए डोमेन जोड़े गए।

डोमेन अस्थिरता की तुलना URL अस्थिरता से कैसे की जाती है?

हालाँकि URL ओवरलैप केवल 9.2 प्रतिशत है, लेकिन डोमेन पर विचार करने पर स्थिति थोड़ी सुधरकर 14.7 प्रतिशत हो जाती है। इसका मतलब है कि AI मोड एक ही वेबसाइट के अलग-अलग पेजों का हवाला तो दे सकता है, लेकिन फिर भी इसमें कम एकरूपता दिखाई देती है। औसतन, AI मोड एक ही डोमेन से 5.2 URL उद्धृत करता है, जिससे पता चलता है कि विश्वसनीय स्रोतों का चयन करते समय सिस्टम कुछ खास वेबसाइटों को प्राथमिकता देता है।

स्रोत पैटर्न और लिंक संरचना

एक सामान्य AI मोड प्रतिक्रिया में कितने स्रोत होते हैं?

एक औसत AI मोड प्रतिक्रिया में स्रोत के रूप में 12.6 URL होते हैं। 9,734 ट्रिगर प्रतिक्रियाओं में, AI मोड ने अपने उत्तरों के समर्थन में कुल 122,617 लिंक का उपयोग किया। सबसे आम संख्या प्रति प्रतिक्रिया 11-15 लिंक (35.4 प्रतिशत) है, इसके बाद 6-10 लिंक (30 प्रतिशत) और 16-20 लिंक (18.6 प्रतिशत) हैं। केवल 39 प्रतिक्रियाओं में केवल एक लिंक था, जबकि कोई भी प्रतिक्रिया पूरी तरह से संदर्भों के बिना नहीं थी।

एआई मोड उत्तरों में स्रोत कैसे प्रस्तुत किए जाते हैं?

स्रोत मुख्यतः तीन अलग-अलग स्वरूपों में प्रस्तुत किए जाते हैं। सभी लिंक्स में से 90.8 प्रतिशत उत्तर के मुख्य पाठ के दाईं ओर एक अलग क्षेत्र में ब्लॉक लिंक के रूप में दिखाई देते हैं। 8.9 प्रतिशत इन-टेक्स्ट लिंक्स हैं, जो पारंपरिक हाइपरलिंक्स के रूप में सीधे उत्तर पाठ में एकीकृत होते हैं। तथाकथित AIM SERP लिंक्स द्वारा एक नई श्रेणी बनाई गई है, जो ऑर्गेनिक खोज परिणामों की नकल करते हैं और सभी लिंक्स का केवल 0.3 प्रतिशत ही होते हैं। ये AIM SERP लिंक्स दो प्रकारों में दिखाई देते हैं: एक लंबा संस्करण जिसमें 10 लिंक तक होते हैं जो मानक खोज परिणाम ब्लॉकों के समान होते हैं, और एक छोटा संस्करण जिसका शीर्षक "वेब से त्वरित परिणाम" होता है और जिसमें आमतौर पर दो लिंक होते हैं।

एआई मोड में कौन सी वेबसाइटें सबसे अधिक बार उद्धृत की जाती हैं?

तकनीकी रूप से, Google स्वयं 6,971 लिंक्स (सभी उद्धरणों का 5.7 प्रतिशत) के साथ सबसे अधिक उद्धृत डोमेन है। यह प्रभुत्व सभी डेटासेट में एक समान है, जो 5.5 और 5.7 प्रतिशत के बीच उतार-चढ़ाव करता रहता है। दिलचस्प बात यह है कि 97.9 प्रतिशत Google लिंक Google मैप्स व्यावसायिक प्रोफ़ाइल की ओर इशारा करते हैं, जो 9.2 प्रतिशत प्रतिक्रियाओं में दिखाई देते हैं। बाहरी वेबसाइटों में, Indeed 1.8 प्रतिशत उद्धरणों के साथ सबसे आगे है, उसके बाद विकिपीडिया (1.6 प्रतिशत), रेडिट (1.5 प्रतिशत) और यूट्यूब (1.4 प्रतिशत) का स्थान है।

एआई मोड और एआई ओवरव्यू के बीच अंतर

AI मोड और AI ओवरव्यू में कितना ओवरलैप है?

एआई मोड और एआई ओवरव्यू के बीच ओवरलैप आश्चर्यजनक रूप से कम है। यूआरएल स्तर पर, औसत ओवरलैप केवल 10.7 प्रतिशत है। दोनों प्रणालियों के बीच 13.8 प्रतिशत कीवर्ड के यूआरएल बिल्कुल भी ओवरलैप नहीं थे, जबकि किसी भी कीवर्ड का यूआरएल 100 प्रतिशत मेल नहीं खाता था। डोमेन के आधार पर, ओवरलैप थोड़ा बढ़कर 16 प्रतिशत हो जाता है। ये कम मान दोनों प्रणालियों के स्रोत चयन में मूलभूत एल्गोरिथम संबंधी अंतरों को उजागर करते हैं।

एआई मोड और एआई ओवरव्यू एक दूसरे से इतने अलग क्यों हैं?

ये अंतर विभिन्न तकनीकी और रणनीतिक कारकों से उत्पन्न होते हैं। AI मोड उन्नत तर्क क्षमताओं वाले जेमिनी 2.5 प्रो का उपयोग करता है, जबकि AI ओवरव्यूज़ एक पुराने संस्करण पर आधारित है। AI मोड की क्वेरी फैन-आउट प्रक्रिया, AI ओवरव्यूज़ की तुलना में गहन वेब अन्वेषण को संभव बनाती है। इसके अतिरिक्त, AI मोड स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला पर विचार करता प्रतीत होता है और पारंपरिक रैंकिंग संकेतों पर कम निर्भर करता है। ब्राइटएज द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि AI मोड के 90 प्रतिशत उत्तरों में ब्रांड दिखाई देते हैं, जबकि AI ओवरव्यूज़ के केवल 43 प्रतिशत उत्तरों में।

SEO और GEO (AI सर्च) के लिए B2B समर्थन और SaaS का संयोजन: B2B कंपनियों के लिए सर्व-समावेशी समाधान - छवि: Xpert.Digital

AI खोज सब कुछ बदल देती है: कैसे यह SaaS समाधान आपकी B2B रैंकिंग में हमेशा के लिए क्रांति ला रहा है।

B2B कंपनियों के लिए डिजिटल परिदृश्य तेज़ी से बदल रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के ज़रिए, ऑनलाइन दृश्यता के नियमों को नए सिरे से लिखा जा रहा है। कंपनियों के लिए हमेशा से यह एक चुनौती रही है कि वे न केवल डिजिटल दुनिया में दिखाई दें, बल्कि सही निर्णय लेने वालों के लिए प्रासंगिक भी रहें। पारंपरिक SEO रणनीतियाँ और स्थानीय उपस्थिति प्रबंधन (जियोमार्केटिंग) जटिल, समय लेने वाली होती हैं, और अक्सर लगातार बदलते एल्गोरिदम और कड़ी प्रतिस्पर्धा के ख़िलाफ़ संघर्ष करना पड़ता है।

लेकिन क्या हो अगर कोई ऐसा समाधान हो जो न सिर्फ़ इस प्रक्रिया को आसान बनाए, बल्कि इसे ज़्यादा स्मार्ट, ज़्यादा पूर्वानुमान लगाने वाला और कहीं ज़्यादा प्रभावी भी बनाए? यहीं पर विशेष B2B सपोर्ट और एक शक्तिशाली SaaS (सॉफ़्टवेयर ऐज़ अ सर्विस) प्लेटफ़ॉर्म का संयोजन काम आता है, जिसे विशेष रूप से AI सर्च के युग में SEO और GEO की ज़रूरतों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

उपकरणों की यह नई पीढ़ी अब केवल मैन्युअल कीवर्ड विश्लेषण और बैकलिंक रणनीतियों पर निर्भर नहीं है। इसके बजाय, यह खोज के इरादे को अधिक सटीक रूप से समझने, स्थानीय रैंकिंग कारकों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने और वास्तविक समय में प्रतिस्पर्धी विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है। इसका परिणाम एक सक्रिय, डेटा-संचालित रणनीति है जो B2B कंपनियों को निर्णायक लाभ प्रदान करती है: उन्हें न केवल खोजा जाता है, बल्कि उनके क्षेत्र और स्थान में एक आधिकारिक प्राधिकरण के रूप में भी देखा जाता है।

यहां B2B समर्थन और AI-संचालित SaaS प्रौद्योगिकी का सहजीवन है जो SEO और GEO मार्केटिंग को बदल रहा है और आपकी कंपनी डिजिटल स्पेस में स्थायी रूप से बढ़ने के लिए इससे कैसे लाभ उठा सकती है।

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ऑर्गेनिक खोज परिणामों के साथ तुलना

एआई मोड के परिणाम ऑर्गेनिक टॉप 10 के साथ कितने ओवरलैप होते हैं?

एआई मोड और ऑर्गेनिक टॉप 10 परिणामों के बीच ओवरलैप न्यूनतम है। औसत यूआरएल ओवरलैप केवल 14 प्रतिशत है, जो प्रति क्वेरी लगभग 2.5 समान यूआरएल के बराबर है। विश्लेषण किए गए 82.1 प्रतिशत कीवर्ड में कम से कम कुछ ओवरलैप दिखा, जबकि 17.9 प्रतिशत में कोई मेल नहीं दिखा। केवल तीन कीवर्ड पूरी तरह मेल खाते थे। इसका मतलब है कि एआई मोड शायद ही कभी उन पृष्ठों का संदर्भ देता है जिन्हें Google पारंपरिक खोज में सर्वोच्च रैंक देता है।

क्या शीर्ष 20 ऑर्गेनिक परिणामों को देखने पर ओवरलैप में सुधार होता है?

विडंबना यह है कि शीर्ष 20 ऑर्गेनिक परिणामों को देखने पर ओवरलैप और भी बदतर हो जाता है। औसत URL ओवरलैप घटकर 12 प्रतिशत रह जाता है। इससे पता चलता है कि AI मोड ऑर्गेनिक सर्च में 11वें से 20वें स्थान पर आने वाले पेजों का इस्तेमाल कम ही करता है, बल्कि पारंपरिक रैंकिंग संरचना से बाहर के स्रोतों को प्राथमिकता देता है। डोमेन ओवरलैप 18.6 प्रतिशत है, जिसमें प्रति क्वेरी औसतन 4.1 साझा डोमेन हैं।

एसईओ रणनीतियों के लिए इन छोटे ओवरलैप्स का क्या मतलब है?

न्यूनतम ओवरलैप यह स्पष्ट करता है कि AI मोड और पारंपरिक Google खोज प्रासंगिकता और अधिकार के लिए पूरी तरह से अलग मानदंड लागू करते हैं। कोई पृष्ठ जो स्वाभाविक रूप से शीर्ष 10 में रैंक करता है, वह AI मोड प्रतिक्रिया में स्वतः प्रदर्शित नहीं होगा। AI मोड अपने स्वयं के नियमों का पालन करता है, जो पारंपरिक SEO संकेतों से भिन्न हैं। इसके लिए नई अनुकूलन रणनीतियों की आवश्यकता होती है जो पारंपरिक SEO विधियों से आगे बढ़कर जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (GEO) पर केंद्रित हों।

दृश्यता और उपयोगकर्ता व्यवहार पर प्रभाव

एआई मोड उपयोगकर्ताओं के क्लिकिंग व्यवहार को कैसे प्रभावित करता है?

अध्ययन क्लिक व्यवहार पर नाटकीय प्रभाव दिखाते हैं। AI ओवरव्यू वाले खोज परिणाम पृष्ठों पर, ऑर्गेनिक परिणामों पर क्लिक-थ्रू दर केवल 8 प्रतिशत है, जबकि AI तत्वों के बिना पारंपरिक SERPs के लिए यह 15 प्रतिशत है। केवल 1 प्रतिशत उपयोगकर्ता AI ओवरव्यू के भीतर लिंक किए गए स्रोत टेक्स्ट में से किसी एक पर सीधे क्लिक करते हैं। 26 प्रतिशत उपयोगकर्ता AI ओवरव्यू वाले SERP के तुरंत बाद, बिना किसी और बातचीत के, अपना ब्राउज़िंग सत्र समाप्त कर देते हैं, जबकि पारंपरिक खोज परिणामों के लिए यह आंकड़ा केवल 16 प्रतिशत है।

एआई-जनित प्रतिक्रियाओं की घटना को कौन से कारक प्रभावित करते हैं?

क्वेरी की जटिलता के साथ AI द्वारा उत्पन्न उत्तरों की संभावना बढ़ जाती है। 10 से ज़्यादा शब्दों वाली खोजों के लिए, 53 प्रतिशत मामलों में AI अवलोकन प्रदर्शित होते हैं। "क्या", "कौन", "कब" और "क्यों" जैसे प्रश्नवाचक शब्द 60 प्रतिशत मामलों में AI सारांश प्रदर्शित करते हैं। लंबी खोज क्वेरीज़ के AI अवलोकन उत्पन्न करने की संभावना ज़्यादा होती है, जबकि केवल दो शब्दों वाली खोजों के लिए, केवल 8 प्रतिशत मामलों में ही AI सारांश प्रदर्शित होता है।

AI दृश्यता पर नज़र रखना और निगरानी करना

एआई दृश्यता पर नज़र रखने के लिए कौन से उपकरण उपलब्ध हैं?

AI दृश्यता की निगरानी के लिए कई विशेष उपकरण विकसित किए गए हैं। SE रैंकिंग एक व्यापक AI सर्च टूलकिट प्रदान करता है जो AI अवलोकन, ChatGPT और जल्द ही AI मोड को भी कवर करता है। यह टूलकिट दिखाता है कि कौन से कीवर्ड AI अवलोकन को ट्रिगर करते हैं, आपकी वेबसाइट दिखाई देती है या नहीं, और समय के साथ दृश्यता कैसे बदलती है। Semrush ने AI SEO टूल भी पेश किए हैं जो Google AI मोड में ब्रांड दृश्यता का विश्लेषण करते हैं। Surfer एक AI ट्रैकर प्रदान करता है जो विभिन्न AI मॉडल में ब्रांड उल्लेखों को ट्रैक करता है।

एआई निगरानी के लिए कौन से मेट्रिक्स महत्वपूर्ण हैं?

एआई निगरानी के लिए सबसे महत्वपूर्ण मानकों में आवाज़ का हिस्सा (प्रतिस्पर्धियों की तुलना में ब्रांड की उपस्थिति का अनुपात), उल्लेख (ब्रांड उल्लेखों की आवृत्ति), औसत स्थिति (एआई प्रतिक्रियाओं में औसत रैंकिंग स्थिति), और उद्धरण दर (लिंक की आवृत्ति) शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, भौगोलिक और भाषाई विश्लेषण महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि दृश्यता क्षेत्र और भाषा के अनुसार भिन्न होती है। सामग्री अंतराल विश्लेषण उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है जहाँ प्रतिस्पर्धियों का उल्लेख तो किया गया है, लेकिन आपके अपने ब्रांड का नहीं।

जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (GEO) के लिए रणनीतियाँ

जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (GEO), Google AI मोड, ChatGPT और Perplexity जैसे AI-संचालित सर्च इंजनों के लिए सामग्री और ब्रांड उपस्थिति को अनुकूलित करने की एक प्रक्रिया है। पारंपरिक SEO के विपरीत, जो सर्च रैंकिंग पर केंद्रित होता है, GEO का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि ब्रांड AI-जनरेटेड उत्तरों में दिखाई दें और बातचीत का हिस्सा बनें। GEO में सही जगहों पर सामग्री प्रकाशित करना, सकारात्मक ब्रांड उल्लेख एकत्र करना और AI क्रॉलर्स के लिए तकनीकी पहुँच सुनिश्चित करना शामिल है।

कौन सी विशिष्ट GEO रणनीतियाँ सफलता की ओर ले जाती हैं?

सफल GEO रणनीतियाँ ठोस SEO मूल सिद्धांतों पर आधारित होती हैं, लेकिन उनसे आगे भी जाती हैं। वेबसाइटें क्रॉल करने योग्य, इंडेक्स करने योग्य, तेज़ और मोबाइल-फ्रेंडली होनी चाहिए। EEAT (अनुभव, विशेषज्ञता, प्रामाणिकता, विश्वसनीयता) महत्वपूर्ण है, क्योंकि AI सिस्टम विश्वसनीय स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं। सामग्री संवादात्मक होनी चाहिए, सीधे उत्तर प्रदान करनी चाहिए, और खोज-आशय-आधारित प्रश्नों को दर्शाने वाले लॉन्ग-टेल कीवर्ड पर केंद्रित होनी चाहिए। संरचित डेटा, विश्वसनीय स्रोतों से उद्धरण, और विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर सुसंगत ब्रांड जानकारी भी महत्वपूर्ण हैं।

भविष्य की संभावनाएं और चुनौतियां

एआई खोज कैसे विकसित होगी?

गूगल धीरे-धीरे एआई मोड को और अधिक देशों में विस्तारित करने की योजना बना रहा है, क्योंकि यह पहले ही 180 देशों में अंग्रेज़ी में उपलब्ध है। एजेंटिक सर्च जैसी सुविधाओं के साथ, जो स्वचालित खरीदारी और आरक्षण को सक्षम बनाती है, इसके एकीकरण में और गहराई आने की उम्मीद है। डीप सर्च, एक उन्नत शोध सुविधा है जो सैकड़ों वेबसाइटों को क्रॉल करती है और मिनटों में व्यापक, पूरी तरह से उद्धृत रिपोर्ट तैयार करती है। ये विकास संकेत देते हैं कि पारंपरिक सर्च इंजनों की जगह संवादी एआई सहायक तेजी से ले सकते हैं।

सामग्री निर्माताओं और विपणक के लिए क्या चुनौतियाँ आती हैं?

एआई प्रणालियों की उच्च अस्थिरता निरंतर दृश्यता सुनिश्चित करना कठिन बना देती है। सामग्री रणनीतियों को शुद्ध कीवर्ड लक्ष्यीकरण से आगे बढ़कर व्यापक विषय कवरेज और अधिकारिता की ओर विकसित होना चाहिए। एआई मोड और ऑर्गेनिक परिणामों के बीच सीमित ओवरलैप का अर्थ है कि सफल एसईओ रणनीतियाँ स्वचालित रूप से एआई दृश्यता की ओर नहीं ले जातीं। ब्रांडों को एआई प्रतिक्रियाओं में अपनी उपस्थिति को समझने और अनुकूलित करने के लिए नए मीट्रिक विकसित करने और निरंतर निगरानी करने की आवश्यकता है।

कार्यवाही हेतु सिफ़ारिशें

अभ्यास के लिए सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष क्या हैं?

शोध स्पष्ट रूप से दर्शाते हैं कि एआई फ़ैशन एक बिल्कुल नए प्रतिमान का प्रतिनिधित्व करता है जिसके लिए अपने स्वयं के नियमों और रणनीतियों की आवश्यकता होती है। अत्यधिक उच्च अस्थिरता (बार-बार किए गए परीक्षणों में केवल 9.2 प्रतिशत URL ओवरलैप) दीर्घकालिक योजना को कठिन बनाती है, लेकिन इसके लिए निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है। ऑर्गेनिक खोज परिणामों (14 प्रतिशत) के साथ न्यूनतम ओवरलैप का अर्थ है कि पारंपरिक एसईओ सफलताएँ स्वचालित रूप से एआई दृश्यता की ओर नहीं ले जाती हैं। कंपनियों को अपनी सामग्री रणनीतियों का विस्तार करना चाहिए और विश्वसनीयता, अधिकार और संरचित जानकारी पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

कम्पनियों को क्या व्यावहारिक कदम उठाने चाहिए?

कंपनियों को सबसे पहले AI सिस्टम में अपनी वर्तमान दृश्यता का आकलन करना चाहिए और विशेष ट्रैकिंग टूल लागू करने चाहिए। कंटेंट रणनीतियों को कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन से आगे बढ़कर व्यापक विषयगत कवरेज, EEAT सिद्धांतों और संरचित डेटा पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। Google की अपनी सेवाओं, जैसे कि Google मैप्स बिज़नेस प्रोफाइल, को ऑप्टिमाइज़ किया जाना चाहिए, क्योंकि वे अक्सर AI मोड प्रतिक्रियाओं में दिखाई देती हैं। बदलते सर्च परिदृश्य में दीर्घकालिक सफलता के लिए एक सुसंगत GEO रणनीति विकसित करना महत्वपूर्ण होगा जो वर्तमान AI सिस्टम और भविष्य के विकास, दोनों पर विचार करे।

गूगल एआई मोड जैसी एआई तकनीकों के ज़रिए सर्च में बदलाव एक बुनियादी बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जिसके लिए नई रणनीतियों, उपकरणों और सोच की ज़रूरत है। जो कंपनियाँ इन बदलावों को जल्दी समझ लेंगी और उचित कार्रवाई करेंगी, वे नए एआई-संचालित सर्च परिदृश्य में निर्णायक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल कर पाएँगी।

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