पर प्रकाशित: 3 जुलाई, 2025 / अपडेट से: 3 जुलाई, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
AI खोज उपकरण अनुकूलन के लिए नया तकनीकी शब्द क्या है? क्या यह AEO, AIO, GEO, LLMO, GAIO या AISO है? - छवि: Xpert.digital
कृत्रिम बुद्धिमत्ता सब कुछ बदलती है: क्लासिक एसईओ से बुद्धिमान खोज प्रणालियों में परिवर्तन
कृत्रिम बुद्धिमत्ता सब कुछ बदलती है: क्लासिक एसईओ से बुद्धिमान खोज प्रणालियों में परिवर्तन
डिजिटल मार्केटिंग लैंडस्केप वर्तमान में एक मौलिक परिवर्तन का अनुभव कर रहा है। जबकि क्लासिक खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ) दशकों से ऑनलाइन दृश्यता का दिल रहा है, पूरी तरह से नए विषयों और तकनीकी शब्द कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में बनाए गए हैं। AI- समर्थित खोज प्रणालियों जैसे कि CHATGPT, Google Gemini, Perplexity या क्लाउड के आगमन के साथ, जिस तरह से लोग खोज रहे हैं वह मौलिक रूप से बदल रहा है। यह विकास अपने साथ विभिन्न प्रकार की नई शब्दावली और अनुकूलन दृष्टिकोण लाता है जो पारंपरिक एसईओ के पूरक और आंशिक रूप से क्रांति करते हैं।
के लिए उपयुक्त:
एआई युग में नए तकनीकी शब्दों का उद्भव
एआई खोज उपकरण अनुकूलन के लिए नए तकनीकी शब्द के सवाल का जवाब स्पष्ट नहीं है, क्योंकि कई शर्तें समानांतर में विकसित हुई हैं। एआई खोज उपकरण अनुकूलन के लिए नया तकनीकी शब्द एक शब्द भी नहीं है, बल्कि शब्दावली का एक पूरा परिवार है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अनुकूलन के विभिन्न पहलुओं को कवर करता है।
सबसे महत्वपूर्ण स्थापित तकनीकी शब्द हैं:
AEO (उत्तर इंजन अनुकूलन)
उत्तर इंजन अनुकूलन (AEO) नए AI खोज अनुकूलन शब्दावली का एक केंद्रीय घटक है। AEO सामग्री के अनुकूलन को दर्शाता है ताकि ये AI- समर्थित प्रतिक्रिया प्रणालियों जैसे कि CHATGPT, Perplexity, Google के AI ओवरव्यू और वॉयस असिस्टेंट जैसे सिरी और एलेक्सा उपयोगकर्ता प्रश्नों के प्रत्यक्ष उत्तर के रूप में दिखाई देते हैं।
क्लासिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (एसईओ) के विपरीत, जिसका उद्देश्य खोज परिणामों में उच्च रैंकिंग प्राप्त करना है, एईओ विशिष्ट प्रश्नों के लिए सबसे अच्छा प्रत्यक्ष उत्तर प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है। AEO एक स्वतंत्र दृष्टिकोण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुकूलन (AIO) के लिए एक वैकल्पिक नाम है।
AIO (कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुकूलन)
AIO AI सिस्टम के लिए सामग्री के अनुकूलन के लिए व्यापक दृष्टिकोण को दर्शाता है। जबकि एसईओ को पारंपरिक खोज इंजनों की ओर ले जाया गया था, एआईओ एआई-आधारित प्लेटफार्मों जैसे कि चैट, मिथुन या क्लाउड के लिए अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करता है। एआईओ एक रणनीतिक प्रक्रिया है जिसका उद्देश्य बुद्धिमान एल्गोरिदम की मदद से मौजूदा प्रक्रियाओं को बेहतर बनाना है और एआई मॉडल की अनुकूलनशीलता और लचीलापन बढ़ाना है।
जेनिविक इंजन अनुकूलन
GEO जनरेटिव AI सिस्टम के लिए वेब सामग्री के अनुकूलन को दर्शाता है जो न केवल खोज परिणामों को सूचीबद्ध करता है, बल्कि प्रत्यक्ष उत्तर भी उत्पन्न करता है। यह मालिकाना और बंद जनरेटिव सिस्टम के लिए वेब दृश्यता के अनुकूलन के लिए एक लचीला ढांचा है। GEO का उद्देश्य केवल क्लासिक खोज परिणामों में दिखाई देने के बजाय AI उत्पन्न उत्तरों में सामग्री का हवाला देते हैं।
LLMO (बड़े भाषा मॉडल अनुकूलन)
LLMO प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) से तकनीकों का उपयोग करता है ताकि बड़े भाषा मॉडल को समझने और प्रतिबिंबित करने के तरीके को प्रभावित किया जा सके। सामग्री के लक्षित अनुकूलन द्वारा, विशिष्ट परिणामों को एलएलएम उत्तरों में बढ़ावा दिया जा सकता है।
गियो (जनरेटिव एआई अनुकूलन)
GAIO संरचित नियंत्रण के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री बनाने के लिए AI भाषा मॉडल के एक व्यवस्थित अनुकूलन का प्रतिनिधित्व करता है। यह स्थापित एलएलएम मॉडल के सुधार के साथ क्लासिक खोज इंजन अनुकूलन का पूरक है।
एआईएसओ (एआई खोज अनुकूलन)
एआईएसओ एआई-आधारित खोज प्रणालियों के लिए वेबसाइट सामग्री के डिजाइन और अनुकूलन के लिए रणनीतिक प्रक्रिया है। उद्देश्य AI- आधारित उत्तरों के भीतर जानकारी की दृश्यता, प्रासंगिकता और प्रयोज्यता को अधिकतम करना है।
के लिए उपयुक्त:
एसईओ से एआई अनुकूलन में प्रतिमान बदलाव
एसईओ से एआई अनुकूलन का विकास एक मौलिक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि पारंपरिक एसईओ मुख्य रूप से कीवर्ड और बैकलिंक्स पर भरोसा करते हैं, एआई सिस्टम को पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। AI अनुकूलन सामग्री की व्याख्या करने और उन्हें सामान्य उत्तरों में उपयोग करने के लिए सिमेंटिक प्रासंगिकता, प्रासंगिक समझदारी और एल्गोरिदम की क्षमता पर केंद्रित है।
पारंपरिक एसईओ और एआई अनुकूलन के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर:
पारंपरिक एसईओ
- कीवर्ड घनत्व और बैकलिंक पर ध्यान दें
- लक्ष्य: खोज परिणाम सूची में रैंकिंग
- मानव खोज इरादों के लिए अनुकूलन
- स्थैतिक मूल्यांकन मानदंड
एआई अनुकूलन
- शब्दार्थ महत्व और संदर्भ पर ध्यान दें
- लक्ष्य: AI उत्पन्न उत्तरों में प्रवेश
- मशीन संसाधन के लिए अनुकूलन
- गतिशील, शिक्षण एल्गोरिदम
नई शब्दावली का व्यावहारिक अनुप्रयोग
विभिन्न शब्द आंशिक रूप से उनके आवेदन में ओवरलैप करते हैं, लेकिन विशिष्ट फोकल बिंदु होते हैं। AIO AI सिस्टम के लिए सभी अनुकूलन उपायों के लिए एक सामान्य शब्द के रूप में कार्य करता है, जबकि GEO, LLMO और GAIO इस अनुशासन के भीतर विशिष्ट उप-क्षेत्रों या दृष्टिकोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
ठोस अनुकूलन रणनीतियाँ
एआई अनुकूलन के व्यावहारिक कार्यान्वयन में कई मुख्य क्षेत्र शामिल हैं:
सामग्री अनुकूलन
एआई सिस्टम विशिष्ट प्रश्नों के स्पष्ट उत्तर के साथ संरचित, स्पष्ट रूप से संरचित सामग्री पसंद करते हैं। बेहतर मैकेनिकल एक्सट्रैक्टेबिलिटी के लिए ब्लूफ़्ट फॉर्मेट (बॉटम लाइन अप फ्रंट), सूचियों और टेबल्स होना महत्वपूर्ण है और प्रत्यक्ष उत्तरों के साथ पैराग्राफ को संक्षिप्त करता है।
तकनीकी अनुकूलन
सिमेंटिक कंटेंट स्ट्रक्चर के लिए स्कीमा-मार्कअप, प्रश्न-उत्तर सामग्री के लिए एफएक्यू स्कीम और एक स्पष्ट एचटीएमएल पदानुक्रम में यांत्रिक प्रसंस्करण में काफी सुधार होता है। अनुकूलित वेबसाइट की गति और रोबोट में एआई बॉट्स की अनुमति दी। भी महत्वपूर्ण हैं।
प्राधिकारी और भरोसेमंदता
AI सिस्टम व्यवस्थित रूप से विश्वसनीय स्रोतों को पसंद करते हैं। भरोसेमंद प्लेटफार्मों पर उल्लेखों द्वारा डिजिटल प्राधिकरण की संरचना, स्थापित विशेषज्ञों के साथ सह-उद्धरण और प्रासंगिक विशेषज्ञ मीडिया में डिजिटल पीआर इसलिए आवश्यक हैं।
खोज परिदृश्य पर प्रभाव
AI- आधारित खोज प्रणालियों की शुरूआत मूल रूप से उपयोगकर्ता व्यवहार को बदल रही है। अध्ययनों से पता चलता है कि 60% Google खोजों ने अब 2024 में खोज परिणाम पृष्ठ को नहीं छोड़ा है, क्योंकि उपयोगकर्ताओं ने अपने उत्तर सीधे एआई उत्पन्न साक्षात्कारों में पाया। यह विकास नए अनुकूलन दृष्टिकोणों के महत्व को रेखांकित करता है।
Google के AI ओवरव्यू को जून 2025 के रूप में लगभग 57% खोज क्वेरी में दिखाया गया है, जो अगस्त 2024 में 25% की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है। इन AI उत्पन्न उत्तर में आमतौर पर लगभग 8 लिंक होते हैं, जो दृश्यता और प्रतिबद्धता के लिए नई संभावनाएं प्रदान करते हैं।
भविष्य की संभावनाएं और रुझान
AI खोज अनुकूलन का विकास अभी भी शुरुआत में है। गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि 2026 तक, लगभग 50% खोज क्वेरी अब क्लासिक सर्च इंजन के माध्यम से नहीं, बल्कि एआई-आधारित सिस्टम के माध्यम से नहीं रखी जाएगी। यह भविष्यवाणी कंपनियों के लिए एक प्रारंभिक चरण में नई शब्दावली और अनुकूलन दृष्टिकोण के साथ खुद को परिचित करने की आवश्यकता को रेखांकित करती है।
अनुमानों के अनुसार, वैश्विक एआई बाजार का विकास 2030 तक लगभग 36% बढ़ेगा, जो न केवल जियो और संबंधित विषयों द्वारा एक प्रवृत्ति के रूप में स्थापित किया गया है, बल्कि खोज इंजन अनुकूलन में एक मौलिक और विकास के रूप में है। ऐसी कंपनियां जो नए एआई-वर्चस्व वाले खोज परिदृश्य में अदृश्य होने के जोखिम के लिए अनुकूल नहीं हैं।
मौजूदा विपणन रणनीतियों में एकीकरण
नया AI अनुकूलन दृष्टिकोण SEO को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करता है, लेकिन इसे पूरक करता है। सबसे सफल रणनीति एक हाइब्रिड मॉडल है जो एआई-विशिष्ट अनुकूलन के साथ सिद्ध एसईओ सिद्धांतों को जोड़ती है। इसका मतलब है कि कंपनियों को पारंपरिक खोज इंजन और एआई सिस्टम दोनों का अनुकूलन करना होगा।
एकीकरण के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र:
सामग्री रणनीति
उन सामग्री का विकास जो मानव पाठकों और एआई सिस्टम दोनों के लिए समझ में आता है। इसमें प्राकृतिक भाषा का उपयोग, संरचित डेटा और लगातार प्रश्नों के प्रत्यक्ष उत्तर शामिल हैं।
तकनीकी कार्यान्वयन
बेहतर एआई समझदारी के लिए वेबसाइट आर्किटेक्चर का अनुकूलन। इसमें तेजी से लोडिंग समय, स्वच्छ HTML संरचनाएं और AI क्रॉलर के लिए अनुमति शामिल है।
माप और सफलता नियंत्रण
एआई उत्पन्न उत्तर में दृश्यता का मूल्यांकन करने के लिए नए मैट्रिक्स का विकास। इसमें एआई उत्तर में उल्लेखों की निगरानी और एआई-आधारित स्रोतों से यातायात का विश्लेषण शामिल है।
चुनौतियाँ और समाधान
एआई अनुकूलन रणनीतियों का कार्यान्वयन अपने साथ विभिन्न चुनौतियों के साथ लाता है। सबसे बड़ी चुनौती तकनीकी विकास की गति है और नए एआई प्रणालियों के लिए लगातार अनुकूलन करने की आवश्यकता है।
महत्वपूर्ण चुनौतियां
तकनीकी जटिलता
एआई सिस्टम पारंपरिक खोज इंजनों की तुलना में अन्य सिद्धांतों के अनुसार काम करते हैं, जिसमें अनुकूलन रणनीति में पुनर्विचार की आवश्यकता होती है। समाधान निरंतर आगे के प्रशिक्षण और विशेष उपकरणों के उपयोग में निहित है।
मापन योग्यता
एआई अनुकूलन उपायों की सफलता माप पारंपरिक एसईओ की तुलना में अधिक जटिल है। एआई-जनित उत्तरों में दृश्यता का मूल्यांकन करने के लिए नए मैट्रिक्स और विश्लेषण विधियों को विकसित किया जाना चाहिए।
संसाधनों का आवंटन
कंपनियों को यह तय करना होगा कि पारंपरिक एसईओ और एआई अनुकूलन के बीच अपने संसाधनों को कैसे विभाजित किया जाए। सिफारिश एक चरण-दर-चरण संक्रमण है जिसमें सिद्ध एसईओ प्रथाओं को एआई-विशिष्ट उपायों द्वारा बनाए रखा और पूरक किया जाता है।
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कार्रवाई के लिए व्यावहारिक सिफारिशें
उन कंपनियों के लिए जो नए एआई-वर्चस्व वाले खोज परिदृश्य के लिए तैयार करना चाहते हैं, विशिष्ट चरण हैं:
तत्काल उपाय
- प्रासंगिक AI क्रॉलर की अनुमति के लिए Robots.txt फ़ाइल की समीक्षा
- बेहतर संरचना के लिए स्कीमा मार्कअप का कार्यान्वयन
- एआई क्रॉलर के लिए वेबसाइट की गति का अनुकूलन
- प्रत्यक्ष उत्तरों के साथ एफएक्यू क्षेत्रों का निर्माण
मध्यम -सामयिक रणनीतियाँ
- एआई सिस्टम के लिए एक सामग्री रणनीति का विकास
- भरोसेमंद प्लेटफार्मों पर उल्लेख द्वारा डिजिटल प्राधिकरण का निर्माण
- एआई उत्पन्न उत्तर में दृश्यता की निगरानी
- नई शब्दावली और विधियों में टीम का प्रशिक्षण
लंबे समय तक नियोजन
- संपूर्ण विपणन रणनीति में एआई अनुकूलन का एकीकरण
- एआई दृश्यता के लिए विशिष्ट मैट्रिक्स का विकास
- विभिन्न एआई अनुकूलन विषयों में विशेषज्ञता का निर्माण
- नए एआई सिस्टम और प्रौद्योगिकियों के लिए निरंतर अनुकूलन
एआई खोज अनुकूलन की नई शब्दावली ऑनलाइन दृश्यता के बारे में सोचने के तरीके में एक मौलिक परिवर्तन को दर्शाती है। जबकि एसईओ प्रासंगिक रहता है, एआईओ, जियो, एलएलएमओ, गियो और एआईएसओ को नए विषय बनाए जाते हैं जो विशेष रूप से एआई सिस्टम की आवश्यकताओं के अनुरूप होते हैं। एक प्रारंभिक चरण में इन नए शब्दों और तरीकों से खुद को परिचित करने वाली कंपनियां तेजी से विकसित होने वाले डिजिटल परिदृश्य में एक निर्णायक लाभ प्राप्त करेंगी।
ऑनलाइन दृश्यता का भविष्य एसईओ और एआई अनुकूलन के बीच की पसंद में नहीं है, बल्कि दोनों दृष्टिकोणों के बुद्धिमान संयोजन में है। नए तकनीकी शब्द केवल शब्दों से अधिक हैं - वे डिजिटल मार्केटिंग के एक नए युग का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल एक उपकरण बन जाती है, बल्कि सूचना हस्तांतरण में एक केंद्रीय खिलाड़ी भी बन जाती है।
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