पर प्रकाशित: 22 जून, 2025 / अपडेट से: 22 जून, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
KI, SEO, AIO, और LLMO का व्यापक अनुसंधान अवलोकन - छवि: Xpert.digital
बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन: कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने मौलिक रूप से एसईओ उद्योग को बदल दिया
बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन: कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने मौलिक रूप से एसईओ उद्योग को बदल दिया
AI खोज इंजन अनुकूलन और बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन (LLMO) के आसपास अनुसंधान परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है। यह व्यापक विश्लेषण इस उभरते हुए क्षेत्र के सभी प्रासंगिक पहलुओं पर अनुसंधान की वर्तमान स्थिति को रोशन करता है।
के लिए उपयुक्त:
मूल अवधारणाएँ और शब्दावली
Llmo, Geo और संबंधित शब्द
अनुसंधान AI सिस्टम के लिए सामग्री के अनुकूलन के लिए कई तरह के शब्द दिखाता है। बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन (LLMO) GPT-4, क्लाउड या मिथुन जैसे बड़े वॉयस मॉडल के लिए अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करता है। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (GEO) का उद्देश्य जनरेटिव सर्च इंजन का अनुकूलन करना है, जबकि AI ऑप्टिमाइज़ेशन (AIO) सभी AI ऑप्टिमाइज़ेशन उपायों के लिए एक सामान्य शब्द के रूप में कार्य करता है।
प्रिंसटन विश्वविद्यालय के एक अग्रणी अध्ययन ने "जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन" शब्द की शुरुआत की और प्रदर्शित किया कि भू-रणनीति एआई उत्पन्न उत्तरों में दृश्यता बढ़ा सकती है 40%तक। पहली बार, इस शोध ने जेनेरिक एआई सिस्टम के लिए सामग्री के अनुकूलन के लिए एक व्यवस्थित ढांचा स्थापित किया।
कैसे आधुनिक एआई मॉडल
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई मॉडल प्रेट ट्रेनिंग, फाइनिंग ट्यूनिंग और रिट्रीवल-एगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) के माध्यम से काम करते हैं। ग्राउंडिंग प्रक्रिया विशेष रूप से प्रासंगिक है, जिसमें एआई सिस्टम लाइव डेटा की तलाश करके आपके उत्तरों को समृद्ध करता है। Google कीवर्ड के लिए पूरे पृष्ठों को खोजने के बजाय सामग्री मार्ग का आकलन करने के लिए एम्बेडिंग और सिमेंटिक समानता गणना का उपयोग करता है।
रैंकिंग कारक और दृश्यता कारक
Google AI रैंकिंग कारकों को देखती है
व्यापक अध्ययनों ने सात मुख्य क्षेत्रों की पहचान की जो Google AI ओवरव्यू को प्रभावित करते हैं:
- एआई मॉडल (पाम 2, मम, मिथुन)
- कोर रैंकिंग सिस्टम (पेजरैंक, बर्ट, सहायक सामग्री)
- डेटाबेस (ज्ञान ग्राफ, खरीदारी ग्राफ)
- विषय क्षेत्र (ymyl श्रेणियां)
- खोज इरादे (सूचनात्मक, नेविगेशनल, लेन -देन)
- मल्टीमीडिया तत्व
- संरचित डेटा
अनुसंधान से पता चलता है कि बेहतर Google रैंकिंग वाली वेबसाइटों में AI ओवरव्यू में एक स्रोत के रूप में दिखाई देने का 25%मौका है। यह दिलचस्प है कि लगभग 90% चैट उद्धरण शीर्ष 20 रैंकिंग से परे खोज परिणामों से आते हैं।
अग्नि दृश्यता और उल्लेख उल्लेख में उल्लेखित उल्लेख किया गया है
AHREFS द्वारा 75,000 ब्रांडों के एक व्यापक विश्लेषण ने AI ओवरव्यू में दृश्यता के लिए महत्वपूर्ण सहसंबंध दिखाया:
- ब्रांड वेब उल्लेख: सबसे मजबूत सहसंबंध (0.664)
- एंकर फायर: दूसरा सबसे मजबूत सहसंबंध (0.527)
- ब्रांड खोज मात्रा: तीसरा सबसे मजबूत सहसंबंध (0.392)
- बैकलिंक: काफी कमजोर सहसंबंध (0.218)
इस शोध से पता चलता है कि ऑफ-साइट कारक पारंपरिक एसईओ मैट्रिक्स की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं। सबसे वेब जागरूकता वाले ब्रांड अगले चतुर्थक समूह की तुलना में एआई साक्षात्कारों में 10x अधिक उल्लेख प्राप्त करते हैं।
ब्रांड जागरूकता और एलएलएम दृश्यता
SEER इंटरएक्टिव द्वारा अध्ययन अग्नि खोज मात्रा और AI उल्लेख के बीच 0.18 के सहसंबंध को प्रदर्शित करता है। डोमेन रैंक (0.25) के अनुसार, यह सहसंबंध दूसरा सबसे मजबूत मनाया गया कनेक्शन है। अनुसंधान से पता चलता है कि ब्रांड जागरूकता न केवल मनुष्यों के लिए, बल्कि एलएलएम के लिए भी प्रासंगिक है।
तकनीकी अनुकूलन दृष्टिकोण
संरचित आंकड़ा और योजना मार्कअप
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई क्रॉलर अक्सर जावास्क्रिप्ट-इंजेक्टेड संरचित डेटा को पहचान नहीं सकते हैं। GPTBOT, CLAUDEBOT और PERPLEXITYBOT जावास्क्रिप्ट नहीं चला सकते हैं और एक गतिशील रूप से उत्पन्न सामग्री को याद कर सकते हैं। एआई दृश्यता के लिए सर्वर-साइड रेंडरिंग या स्टेटिक एचटीएमएल आवश्यक है।
विशेष रूप से प्रभावी हैं:
- प्रत्यक्ष प्रश्नावली के लिए प्रश्न योजना
- कदम-दर-चरण निर्देशों द्वारा कैसे योजना है
- ई-कॉमर्स अनुकूलन के लिए उत्पाद योजना
- सामग्री अंकन के लिए अनुच्छेद योजना
नए मानक के रूप में llms.txt
अनुसंधान AI क्रॉलर के लिए एक महत्वपूर्ण मार्गदर्शक के रूप में llms.txt की पहचान करता है। Robots.txt के विपरीत, यह फ़ाइल ब्लॉक करने के लिए काम नहीं करती है, लेकिन महत्वपूर्ण सामग्री के संरचित अवलोकन के रूप में, Google के लिए XML SiteEmap के समान है।
मापन और निगरानी उपकरण
न्यू केपीआई विकास
अनुसंधान दरों और संदर्भ परिषदों का उल्लेख करने के लिए पारंपरिक रैंकिंग में बदलाव दिखाता है। सफलता को अब 1-10 पदों पर नहीं मापा जाता है, लेकिन एआई उत्तरों में उद्धृत किए जाने की संभावना में।
मॉनिटरिंग प्लेटफ़ॉर्म
वर्तमान अध्ययन एआई दृश्यता ट्रैकिंग के लिए विभिन्न विशेष उपकरणों की पहचान करते हैं:
- एसई रैंकिंग एआई दृश्यता ट्रैकर: विभिन्न एआई प्लेटफार्मों में मॉनिटर ब्रांड का उल्लेख
- उन्नत वेब रैंकिंग: एआई ब्रांड दृश्यता अंतर्दृष्टि प्रदान करता है
- मार्लोन: विशेष रूप से एलएलएम ब्रांड दृश्यता के लिए विकसित किया गया
- LLMO मेट्रिक्स बनाम Loright: जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए प्लेटफ़ॉर्म
प्लेटफार्मों के बीच तुलना अध्ययन
CHATGPT बनाम Google खोज
प्रायोगिक अध्ययन उपयोगकर्ता व्यवहार में महत्वपूर्ण अंतर दिखाते हैं। CHATGPT उपयोगकर्ताओं को प्रदर्शन में महत्वपूर्ण अंतर के बिना, सभी कार्यों के लिए कम समय की आवश्यकता होती है। CHATGPT शिक्षा के विभिन्न स्तरों के बीच खोज प्रदर्शन का स्तर, जबकि Google खोज पर शिक्षा और खोज प्रदर्शन के बीच एक सकारात्मक संबंध है।
मंच-विशिष्ट विशेषताएं
अनुसंधान परिणाम एआई प्लेटफार्मों की विभिन्न प्राथमिकताएं दिखाते हैं:
- CHATGPT खोज: ब्रांड उत्पाद पृष्ठों की ओर लंबे समय तक सामग्री पसंद करता है
- Perplexity: विकिपीडिया और बड़े समाचार साइटों जैसे आधिकारिक स्रोतों की ओर जाता है
- Google AI ओवरव्यू: सह-उद्धरण पैटर्न और मौजूदा रैंकिंग सिग्नल का उपयोग करता है
भविष्य के रुझान और विकास
अंकीय प्राधिकारी प्रबंधन
डिजिटल अथॉरिटी मैनेजमेंट (DAM) जैसे नए शोध दृष्टिकोण एक अंतःविषय अनुशासन के रूप में बनाए जाते हैं। यह AI सिस्टम के लिए डिजिटल प्राधिकरण बनाने के लिए SEO, कंटेंट मार्केटिंग, PR और ब्रांडिंग को समग्र रूप से जोड़ती है। एआई दृश्यता पिरामिड संरचनाओं को पांच स्तरों में अनुकूलन उपायों के लिए संरचनाएं: सामग्री की गुणवत्ता, संरचनात्मक अनुकूलन, शब्दार्थ अनुकूलन, प्राधिकरण निर्माण और संदर्भ प्रबंधन।
इकाई-आधारित अनुकूलन
अनुसंधान शुद्ध कीवर्ड अनुकूलन की तुलना में इकाई-आधारित एसईओ के बढ़ते अर्थ को दर्शाता है। एआई सिस्टम संस्थाओं और उनके संबंधों के साथ तेजी से काम करते हैं, जिसका अर्थ है कि कीवर्ड में सिमेंटिक अवधारणाओं में बदलाव।
के लिए उपयुक्त:
चुनौतियां और सीमाएँ
नियतत्ववाद और माप
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई उत्तर नियतात्मक नहीं हैं-एक ही प्रश्न अलग-अलग उत्तर उत्पन्न कर सकते हैं। इससे सफलता को मापना मुश्किल हो जाता है क्योंकि पारंपरिक एसईओ मैट्रिक्स अब लागू नहीं होते हैं।
तीव्र तकनीकी परिवर्तन
अनुसंधान तकनीकी परिवर्तनों की गति की चेतावनी देता है। आज काम करने वाली रणनीतियाँ मॉडल अपडेट के माध्यम से जल्दी से अप्रचलित हो सकती हैं। इसके लिए निरंतर अनुकूलन और प्रयोग के आनंद की आवश्यकता होती है।
व्यावहारिक ज्ञान
सामग्री रणनीतियाँ
शोध के परिणाम बताते हैं कि विषय कवरेज और समग्र थीम कवरेज निर्णायक हैं। एआई मॉडल ऐसी सामग्री पसंद करते हैं जो क्वेरी फैन-आउट के माध्यम से एक जटिल अनुरोध के कई उप-प्रश्नों का उत्तर दे सकती हैं।
एआई संदर्भ में ईट
अध्ययनों से पता चलता है कि अनुभव, विशेषज्ञता, प्राधिकरण, ट्रस्ट, ट्रस्टिंग (ईईईटी) भी एआई सिस्टम के लिए प्रासंगिक है। एआई प्लेटफ़ॉर्म मतिभ्रम को कम करने के लिए विश्वसनीय, आधिकारिक स्रोतों को पसंद करते हैं।
AI अनुकूलन एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन जाता है: LLMO में प्रारंभिक निवेश भुगतान बंद हो जाता है
वर्तमान शोध की स्थिति से पता चलता है कि की एसईओ और एलएलएमओ एक स्वतंत्र विषयों के रूप में स्थापित हैं। जबकि कई पारंपरिक एसईओ सिद्धांत प्रासंगिक बने हुए हैं, एआई सिस्टम को सामग्री संरचना, फायर बिल्डिंग और तकनीकी कार्यान्वयन में नए दृष्टिकोणों की आवश्यकता होती है। अनुसंधान अभी भी एक प्रयोगात्मक चरण में है, एआई अनुकूलन में शुरुआती निवेश के साथ दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धी लाभ का वादा करता है।
के लिए उपयुक्त:
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