कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में गूगल सर्च: डिजिटल सूचना अर्थव्यवस्था का आर्थिक पुनर्विन्यास
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प्रकाशित तिथि: 13 नवंबर, 2025 / अद्यतन तिथि: 13 नवंबर, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में गूगल सर्च: डिजिटल सूचना अर्थव्यवस्था का आर्थिक पुनर्विन्यास - चित्र: एक्सपर्ट.डिजिटल
एक साम्राज्य का संरचनात्मक परिवर्तन: बाजार प्रभुत्व दबाव में?
क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्लासिक सर्च इंजन व्यवसाय मॉडल के लिए एक तात्कालिक खतरा है - या फिर पहले से ही प्रभुत्व वाले बाजार का एक रणनीतिक विकास?
2025 की पहली तिमाही में, Google आधिकारिक तौर पर खुद को वैश्विक खोज परिदृश्य के निर्विवाद शासक के रूप में प्रस्तुत करता है। 91.55 प्रतिशत की बाजार हिस्सेदारी के साथ, कंपनी प्रतिदिन लगभग 8.9 बिलियन खोज क्वेरीज़ संसाधित करती है, जो प्रति सेकंड लगभग 103,000 क्वेरीज़ या कुल 2.6 ट्रिलियन वार्षिक के बराबर है। मोबाइल उपकरणों पर, Google 96.3 प्रतिशत बाजार हिस्सेदारी के साथ लगभग एक आधिपत्य बनाए रखता है। ये आँकड़े अटूट प्रभुत्व की छवि प्रस्तुत करते हैं, लेकिन सांख्यिकीय सतह के नीचे आर्थिक उथल-पुथल की एक कहीं अधिक जटिल और अस्थिर तस्वीर छिपी है। अकेले बाजार हिस्सेदारी खोज मात्रा, उपयोगकर्ता व्यवहार और प्राप्त राजस्व धाराओं के बीच मूल्य संबंध की प्रकृति में एक मूलभूत परिवर्तन को छुपाती है।
2024 के अंतिम महीनों में, एक दुर्लभ घटना घटी: Google की वैश्विक बाज़ार हिस्सेदारी एक दशक में पहली बार प्रतीकात्मक रूप से महत्वपूर्ण 90 प्रतिशत की सीमा से नीचे गिर गई। अक्टूबर 2024 में, यह हिस्सेदारी 89.34 प्रतिशत, नवंबर में 89.99 प्रतिशत और दिसंबर में 89.73 प्रतिशत रही। यह 2015 के बाद से इस सीमा से नीचे पहली लगातार गिरावट है। हालाँकि विश्लेषक इस गिरावट का श्रेय आंशिक रूप से एशिया में क्षेत्रीय बदलावों को देते हैं, यह घटनाक्रम कई संरचनात्मक शक्तियों के अभिसरण का संकेत देता है जो पारंपरिक सर्च इंजन पारिस्थितिकी तंत्र को मूल रूप से अस्थिर करने लगी हैं। यह मौजूदा उपयोगकर्ताओं के आमूल-चूल पलायन से कम, सर्च व्यवहार और सफलता के संबंधित आर्थिक मार्गों में बदलाव का मामला है।
गूगल का बिज़नेस मॉडल एक आकर्षक, लेकिन लगातार कमज़ोर होती संरचना पर आधारित है। 2024 में, कंपनी ने लगभग 307 अरब डॉलर का कुल राजस्व अर्जित किया, जिसमें खोज विज्ञापनों का योगदान लगभग 175 अरब डॉलर था। यह न केवल कुल राजस्व का 57 प्रतिशत है, बल्कि पूरे कॉर्पोरेट ढांचे की वित्तीय रीढ़ भी है। इस मॉडल की कार्यप्रणाली सरल लेकिन प्रभावी है: उपयोगकर्ता स्पष्ट या अंतर्निहित खरीदारी के इरादे से खोज क्वेरी तैयार करते हैं; गूगल उन विज्ञापनदाताओं के विज्ञापन प्रस्तुत करता है जो क्लिक के लिए भुगतान करते हैं; उपयोगकर्ता इन विज्ञापनों या ऑर्गेनिक खोज परिणामों पर क्लिक करते हैं; और उपयोगकर्ताओं, प्रकाशकों और विज्ञापनदाताओं के बीच एक त्रि-पक्षीय बाज़ार का निर्माण होता है।
इस वास्तुकला को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण द्वारा मूल रूप से चुनौती दी जाती है, विशेष रूप से "एआई ओवरव्यू" की तकनीक के माध्यम से।
बिज़नेस मॉडल विध्वंसक के रूप में AI अवलोकन: गिरावट के मीट्रिक
गूगल द्वारा एआई ओवरव्यूज़ की शुरुआत एक महत्वपूर्ण मोड़ है। यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को जनरेटिव मॉडल द्वारा उत्पन्न जानकारी का संश्लेषित सारांश सीधे खोज परिणाम पृष्ठ पर प्रस्तुत करती है, बिना किसी बाहरी वेबसाइट पर क्लिक किए। इसकी शुरुआत उल्लेखनीय रूप से तेज़ रही: जनवरी 2025 में, एआई ओवरव्यूज़ सभी खोज क्वेरीज़ में से 6.49 प्रतिशत में दिखाई दिए। मार्च 2025 तक, यह हिस्सा दोगुना होकर लगभग 13.14 प्रतिशत हो गया। इसका मतलब है कि आज, अमेरिकी बाज़ार में सात में से एक से ज़्यादा गूगल सर्च में, एआई संश्लेषण के माध्यम से जानकारी एकत्र करने की पहल उपयोगकर्ता द्वारा पारंपरिक ऑर्गेनिक खोज परिणाम या सशुल्क विज्ञापन सक्रिय करने से पहले ही पूरी हो जाती है।
इस विस्तार के आर्थिक परिणाम जल्द ही स्पष्ट हो गए। क्लिक-थ्रू दरें, जो सभी डिजिटल-पूंजीवादी आर्थिक मॉडलों का मूलभूत मापदंड है, ने नाटकीय रूप से प्रतिक्रिया व्यक्त की। एआई अवलोकनों का उपयोग करने वाली खोज क्वेरीज़ के लिए, ऑर्गेनिक क्लिक-थ्रू दर जून 2024 में 1.76 प्रतिशत से गिरकर सितंबर 2025 में 0.61 प्रतिशत हो गई। यह लगभग 65 प्रतिशत की गिरावट दर्शाती है, या व्यावसायिक शब्दों में, "ऑर्गेनिक खोज परिणाम पर क्लिक" की संपत्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दबाव में लगभग दो-तिहाई अधिक अस्थिर हो गई है। इसी समय, सशुल्क खोज विज्ञापनों में और भी अधिक भारी गिरावट देखी गई: क्लिक-थ्रू दर 19.7 प्रतिशत से गिरकर 6.34 प्रतिशत हो गई, यानी 68 प्रतिशत की कमी।
इन दोनों प्रभावों के बीच का अंतर्संबंध विशेष रूप से उल्लेखनीय है: AI अवलोकनों के कारण क्लिक-थ्रू दरों में कमी केवल उन खोज क्वेरीज़ तक सीमित नहीं है जहाँ AI अवलोकन वास्तव में प्रदर्शित होते हैं। AI अवलोकनों के बिना खोज क्वेरीज़ के लिए ऑर्गेनिक क्लिक-थ्रू दरों में भी साल-दर-साल लगभग 41 प्रतिशत की गिरावट आई। यह एक अधिक गहन व्यवहारिक प्रभाव का संकेत देता है: उपयोगकर्ता अपने इंटरैक्शन पैटर्न को मौलिक रूप से अनुकूलित कर रहे हैं। वे सीख रहे हैं कि खोज परिणाम अब क्लिक करने लायक नहीं रह गए हैं क्योंकि AI सिस्टम पहले से ही परिणाम पृष्ठ पर उत्तर प्रदान करते हैं। सैद्धांतिक दृष्टिकोण से, इस सीखने के प्रभाव को तर्कहीन जोखिम से बचने या नियमित निर्माण के रूप में समझा जा सकता है; हालाँकि, वास्तव में, उपयोगकर्ता बदलते सूचना परिदृश्य पर तर्कसंगत प्रतिक्रिया दे रहे हैं।
इस परिवर्तन के समग्र प्रभाव अपनी स्पष्टता में अद्भुत हैं। "शून्य-क्लिक खोजों"—ऐसी खोजें जिनके परिणामस्वरूप किसी बाहरी परिणाम पर क्लिक नहीं होता—का अनुपात 56 प्रतिशत से बढ़कर 69 प्रतिशत हो गया है। इसके विपरीत, अब केवल 31 प्रतिशत खोज क्वेरीज़ ही किसी बाहरी गंतव्य पर क्लिक का कारण बनती हैं। प्रकाशकों और सामग्री निर्माताओं के लिए, यह विनाशकारी अनुपात में ट्रैफ़िक हानि का प्रतिनिधित्व करता है। सिमिलरवेब द्वारा किए गए एक विश्लेषण से पता चला है कि समाचार वेबसाइटों पर ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक एक वर्ष में 2.3 बिलियन मासिक विज़िट से घटकर 1.7 बिलियन से भी कम हो गया—लगभग 600 मिलियन विज़िट प्रति माह, या पिछले ट्रैफ़िक की मात्रा का लगभग 26 प्रतिशत का नुकसान। व्यक्तिगत प्रकाशकों ने और भी अधिक नाटकीय आँकड़े बताए हैं: एक प्रमुख अमेरिकी जीवनशैली पत्रिका ने अपनी क्लिक-थ्रू दर में 5.1 प्रतिशत से 0.6 प्रतिशत की कमी देखी, जो प्रभावी रूप से लगभग 88 प्रतिशत की कमी है।
यह सर्च इंजन परिदृश्य का क्रमिक, विकासवादी समायोजन नहीं है। यह एक क्रांति है। Google के लिए निहितार्थ दोहरे और विरोधाभासी हैं: एक ओर, AI ओवरव्यू एकीकरण से क्लिक कम होते हैं, जबकि दूसरी ओर, Google इस सुविधा को शुरू करने के दबाव का विरोध करता है, यह तर्क देते हुए कि ChatGPT से नहीं खोया गया प्रत्येक क्लिक मूल्यवान है - और इसलिए क्लिकों की कम संख्या भी बिल्कुल क्लिक न होने से बेहतर है। एक आंतरिक Google ज्ञापन, जिसकी रिपोर्ट की गई है, ने इस संज्ञानात्मक तनाव को संक्षेप में व्यक्त किया है: Google ChatGPT की तुलना में Gemini (Google का मालिकाना AI मॉडल) से घटती खोजों को खोना पसंद करेगा, क्योंकि यह Google पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर उपयोगकर्ताओं को बनाए रखने की संभावना को बनाए रखेगा। दूसरे शब्दों में, Google लंबी अवधि में विकेंद्रीकृत AI प्रतियोगियों के खिलाफ अपनी बाजार स्थिति बनाए रखने के लिए मुद्रीकरण योग्य ट्रैफ़िक की मात्रा में मध्यम अवधि के संकुचन का जोखिम उठा रहा है।
यह रणनीति प्लेटफ़ॉर्म पूंजीवाद की एक बुनियादी दुविधा को दर्शाती है: जब मूल्य का पारंपरिक माप—क्लिक जनरेशन—दबाव में आता है, तो वैकल्पिक मूल्य सृजन के रास्ते विकसित करने होंगे। Google, AI मोड विकसित करके इसका प्रयोग कर रहा है, जो एक अधिक व्यापक, संवादात्मक खोज अनुभव है जिसे दीर्घकालिक उपयोगकर्ता जुड़ाव उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यवसाय मॉडल लेन-देन संबंधी ("विज्ञापन पर उपयोगकर्ता क्लिक") मॉडल से संभावित रूप से अधिक एकीकृत या यहाँ तक कि सदस्यता-आधारित मॉडल की ओर स्थानांतरित हो रहा है। 2025 के लिए खोज विपणन राजस्व का अनुमान लगभग $190.6 बिलियन है—जो 2024 की तुलना में लगभग 7 प्रतिशत की वृद्धि है—इन रुझानों के आलोक में एक नाममात्रवादी आशावाद को बनाए रखता है। हालाँकि, यह वृद्धि मुख्य रूप से मूल्य वृद्धि (प्रति-क्लिक लागत में वृद्धि) के माध्यम से प्राप्त होने की संभावना है, न कि मात्रा में वृद्धि के माध्यम से।
रॉबी स्टीन का उत्पाद दर्शन: स्नैपचैट से लेकर एआई सर्च तक
इस पृष्ठभूमि में, गूगल सर्च के उत्पाद उपाध्यक्ष, रॉबी स्टीन की जीवनी और स्पष्ट उत्पाद रणनीति विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। स्टीन, सर्च के क्षेत्र में बदलाव लाने के गूगल के प्रयासों में एक प्रमुख व्यक्ति थे। उनका करियर पथ एआई योजनाओं के अंतर्निहित रणनीतिक तर्क को समझने के लिए महत्वपूर्ण है।
स्टीन इंस्टाग्राम स्टोरीज़ विकसित करने के लिए जाने जाते हैं। यह उत्पाद निर्णय अत्यधिक अनिश्चितता की स्थिति में उत्पाद विकास और स्थापित प्लेटफ़ॉर्म कैसे "पर्याप्त" प्रतियों के माध्यम से प्रतिस्पर्धियों को बेअसर कर सकते हैं, दोनों का एक गहन अध्ययन प्रदान करता है। 2013 में, स्नैपचैट ने "स्टोरीज़" पेश किया, जो क्षणिक, स्वचालित रूप से गायब होने वाली सोशल मीडिया सामग्री का एक अभिनव फीचर था। यह नवाचार तकनीकी रूप से सुंदर और उपयोगकर्ता व्यवहार के संदर्भ में क्रांतिकारी था, जिसने सोशल मीडिया इंटरैक्शन की एक नई श्रेणी स्थापित की। 2016 में स्नैपचैट के लगभग 150 मिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता थे। इंस्टाग्राम, जो पहले से ही फेसबुक इकोसिस्टम का हिस्सा है और जिसके 500 मिलियन से अधिक दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, ने 2 अगस्त, 2016 को इस फीचर की नकल की।
स्नैपचैट के लिए इसके परिणाम विनाशकारी थे। छह महीनों के भीतर इंस्टाग्राम स्टोरीज़ 15 करोड़ से ज़्यादा दैनिक उपयोगकर्ताओं तक पहुँच गई। स्नैपचैट स्टोरीज़ के व्यूज़ में 15 से 40 प्रतिशत की गिरावट आई। एक साल के भीतर, स्नैपचैट इस सेगमेंट में कार्यात्मक रूप से बेअसर हो गया। इंस्टाग्राम स्टोरीज़ को स्नैपचैट स्टोरीज़ से अलग करने वाली बात तकनीकी श्रेष्ठता नहीं, बल्कि परिचालन श्रेष्ठता थी: इंस्टाग्राम ने इस सुविधा को पहले से ही प्रभावी इकोसिस्टम में एकीकृत किया, क्रिएटर्स के लिए बेहतर एनालिटिक्स की पेशकश की, ब्रांड और यूज़र टैगिंग की अनुमति दी (जो स्नैपचैट नहीं देता था), और मौजूदा तकनीकी ढाँचे पर काम किया। यह प्लेटफ़ॉर्म अर्थशास्त्र का एक आदर्श उदाहरण था: पैमाने, एकीकरण क्षमताएँ और परिचालन उत्कृष्टता ने खंडित बाज़ारों में नवाचार को मात दे दी।
हाल के साक्षात्कारों में, स्टीन ने अपने उत्पाद विकास दर्शन को तीन मुख्य तत्वों द्वारा निर्देशित बताया है: पहला, "अथक सुधार" - पुनरावृत्तीय अनुकूलन पर एक जुनूनी ध्यान। दूसरा, जटिल तकनीकी प्रणालियों के संदर्भ में उपयोगकर्ता व्यवहार की गहरी समझ। तीसरा, जब डेटा की माँग हो, तो सहज ज्ञान के विपरीत निर्णय लेने की इच्छा।
यह दर्शन गूगल की एआई रणनीति में परिलक्षित होता है। स्टीन ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि गूगल ने "अगली पीढ़ी की खोज" के तीन गोली जैसे घटकों की पहचान की है: एआई ओवरव्यू (तेज़, एआई-जनरेटेड सारांश), मल्टीमॉडल खोज (चित्र, वीडियो, लेंस), और एआई मोड (एक संवादात्मक, बारी-बारी से खोज करने वाला अनुभव जो पहले गूगल के लिए अज्ञात था)। इन तीन तत्वों का उद्देश्य एक सहज, अधिक व्यापक खोज अनुभव बनाने के लिए "अभिसरण" करना है।
कार्यान्वयन की गति उल्लेखनीय है। एआई मोड की अवधारणा से लेकर लॉन्च तक लगभग एक साल का समय लगा, जो इस आकार की कंपनी के लिए असाधारण रूप से तेज़ है। यह दर्शाता है कि कैसे Google के नए उत्पाद प्रमुख—विशेष रूप से स्टीन के सिद्धांतों द्वारा निर्देशित—पुरानी संगठनात्मक सुस्ती को तोड़ रहे हैं।
हालाँकि, स्टीन के दर्शन में एक संरचनात्मक कमज़ोरी भी है: यह "अथक सुधार" को एक ऐसी प्रक्रिया के रूप में समझता है जो उत्पाद पर ही केंद्रित है, न कि उसके पारिस्थितिक तंत्र और वितरणात्मक प्रभावों पर। विशुद्ध रूप से उपयोगकर्ता-केंद्रित दृष्टिकोण से, आक्रामक एआई अवलोकन सूचना तक "बेहतर" पहुँच का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। लेकिन प्रकाशकों और व्यापक वेब पारिस्थितिकी तंत्र, जो क्लिक जनरेशन पर निर्भर करता है, के दृष्टिकोण से, वे एक विनाशकारी हस्तक्षेप का प्रतिनिधित्व करते हैं। इससे एक दुविधा पैदा होती है: अधिकतम उपयोगकर्ता उत्साह के लिए प्रयासरत उत्पाद प्रबंधक, कंपनी के व्यावसायिक मॉडल को एक साथ कमजोर कर सकता है क्योंकि उपयोगकर्ता अनुभव और व्यावसायिक प्राप्ति एकरूप नहीं हैं।
शैक्षणिक फैलाव: खंडित परिवर्तन के तीन स्तंभ
हाल के साक्षात्कारों में, स्टीन ने खोज परिदृश्य में बदलावों के लिए एक वैचारिक ढाँचा प्रस्तुत किया है: तीन गैर-समतुल्य स्तंभ। यह वर्गीकरण जितना शुरू में लगता है, उससे कहीं अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाता है कि Google अपनी खोज रणनीति के विखंडन को आंतरिक रूप से कैसे समझता है।
पहला स्तंभ है AI अवलोकन। ये खोज परिणाम पृष्ठ पर प्रस्तुत जानकारी के AI-जनित सारांश हैं। ये एक विशिष्ट जेमिनी मॉडल (गूगल का स्वामित्व वाला वृहद भाषा मॉडल) द्वारा खोज क्वेरी की व्याख्या, एक खोज रणनीति (जिसे "क्वेरी फैनआउट" कहा जाता है) को क्रियान्वित करने के द्वारा काम करते हैं, जिसमें मॉडल स्वचालित रूप से संदर्भ एकत्र करने के लिए कई दर्जन सहायक क्वेरीज़ तैयार और क्रियान्वित करता है, और फिर एक संरचित उत्तर उत्पन्न करता है। AI अवलोकन सूचनात्मक प्रश्नों—"उबलते पानी का तापमान," "बर्लिन के सर्वश्रेष्ठ रेस्टोरेंट," "बिटकॉइन कैसे काम करता है"—के लिए तैयार किए गए हैं। ये नेविगेशनल क्वेरीज़ (जहाँ कोई उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट गंतव्य की खोज कर रहा हो) के लिए उपयुक्त नहीं हैं। ये सर्वोच्च प्राथमिकता वाले व्यावसायिक प्रश्नों (खरीदारी के इरादे) के लिए भी उपयुक्त नहीं हैं, क्योंकि पारंपरिक विज्ञापन प्रारूप और उत्पाद सूचियाँ अभी भी इन क्षेत्रों में बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
दूसरा स्तंभ मल्टीमॉडल सर्च है, जो मुख्य रूप से गूगल लेंस द्वारा संचालित होता है। यह उपयोगकर्ताओं को विज़ुअल इनपुट के माध्यम से खोज करने की सुविधा देता है—किसी वस्तु की तस्वीर लेकर और फिर गूगल से पूछकर कि वह वस्तु क्या है, उसकी मरम्मत कैसे करें और उसे कहाँ से खरीदें। गूगल लेंस की वृद्धि दर प्रभावशाली है: साल-दर-साल 15 प्रतिशत की वृद्धि, लगभग 20 अरब मासिक क्वेरी तक पहुँच रही है। यह एक महत्वपूर्ण स्तंभ है क्योंकि यह दर्शाता है कि गूगल सर्च केवल टेक्स्ट-आधारित नहीं है—इसमें बातचीत का माध्यम विविध होता जा रहा है।
तीसरा स्तंभ एआई मोड है। यह सबसे नया और वैचारिक रूप से सबसे महत्वाकांक्षी प्रयोग है। जहाँ एआई ओवरव्यू बिंदु-दर-बिंदु उत्तरों (प्रश्न → उत्तर → अंत) पर केंद्रित है, वहीं एआई मोड एक दीर्घकालिक, संवादात्मक अंतःक्रिया के माध्यम से संचालित होता है। एक उपयोगकर्ता जटिल, बहु-चरणीय प्रश्न पूछ सकता है ("मैं बर्लिन में एक रेस्टोरेंट खोज रहा हूँ, मेरे दोस्त को मूंगफली से एलर्जी है, मुझे बाहर बैठने की जगह चाहिए, प्रति व्यक्ति बजट लगभग 60 यूरो है"), और एआई मोड चरण-दर-चरण सुझाव देगा, उन्हें स्पष्ट और परिष्कृत करेगा, और विकल्प प्रस्तुत करेगा। यह एक सर्च इंजन से कम और एक इंटरैक्टिव सूचना एजेंट से ज़्यादा है।
खोज रणनीति को तीन पूरी तरह से समान न होने वाले मोडों में विभाजित करना लचीलेपन और वैकल्पिकता की एक व्यापक रणनीति को दर्शाता है। Google एक अखंड "नई खोज" को परिभाषित करने से बचता है और इसके बजाय खोज मोडों का एक पोर्टफोलियो प्रस्तुत करता है जो विभिन्न प्रकार की क्वेरी और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को संबोधित करते हैं। यह रणनीतिक रूप से बुद्धिमानी भरा है क्योंकि यह एक ही नवाचार के लिए प्रतिबद्ध हुए बिना एक साथ कई दांव लगाता है जो सार्वभौमिक रूप से सफल नहीं हो सकता है।
हालाँकि, यह पोर्टफोलियो रणनीति एक गहरी अनिश्चितता को भी उजागर करती है। एक खंडित खोज अनुभव से कमाई करना एक एकीकृत आर्किटेक्चर से कमाई करने से ज़्यादा मुश्किल है। जब उपयोगकर्ता अलग-अलग मोड में से चुनते हैं, तो वे अपेक्षाओं में अस्थिरता पैदा करते हैं, जिससे ग्राहक छूट जाते हैं। और अगर Google आंतरिक रूप से अलग-अलग मोड प्रदान करता है, तो एक मोड दूसरे को प्रभावित कर सकता है।
SEO और GEO (AI सर्च) के लिए B2B समर्थन और SaaS का संयोजन: B2B कंपनियों के लिए सर्व-समावेशी समाधान
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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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जेमिनी की वास्तुकला खोज को कैसे पुनर्परिभाषित करती है - विजेता, पराजित और व्यावसायिक मॉडल
जेमिनी मॉडल का इको चैंबर: तकनीकी वास्तुकला और इसके व्यावसायिक निहितार्थ
जेमिनी की अंतर्निहित तकनीकी संरचना, वह एआई मॉडल जो एआई मोड, एआई ओवरव्यू और मल्टीमॉडल सर्च को संचालित करता है, यह समझने के लिए प्रासंगिक है कि गूगल इस परिवर्तन को क्यों आगे बढ़ा रहा है। कई भाषा मॉडलों के विपरीत, जेमिनी को शुरू से ही मल्टीमॉडल के रूप में डिज़ाइन किया गया है। इसका मतलब है कि यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को एक ही न्यूरल नेटवर्क में एकीकृत करता है, बजाय इसके कि बाद में इन तौर-तरीकों को जोड़ा जाए। यह सैद्धांतिक दृष्टिकोण से जेमिनी को एक संरचनात्मक सुंदरता प्रदान करता है।
तकनीकी रूप से, जेमिनी एक तथाकथित ट्रांसफॉर्मर-डिकोडर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो दक्षता के लिए अनुकूलित है। यह मॉडल गूगल क्लाउड के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (टीपीयू) पर चलता है, जिससे गूगल को अनुमान लगाने की गति में एक विशिष्ट लाभ मिलता है—गूगल सामान्य-उद्देश्य वाले क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर आधारित प्रतिस्पर्धियों की तुलना में एआई मॉडल को तेज़ी से और सस्ते में चला सकता है। जेमिनी विचार-श्रृंखलाबद्ध तर्क-वितर्क कर सकता है—यह उत्तर तैयार करने से पहले जटिल समस्याओं को कई वैचारिक चरणों में विभाजित कर सकता है। यह पहले के एलएलएम के उथले टोकन निर्माण की तुलना में अधिक गहन तार्किक संरचनाओं को सक्षम बनाता है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि जेमिनी, गूगल के स्वामित्व वाले डेटा रिपॉजिटरी के साथ एकीकृत है। गूगल के शॉपिंग ग्राफ़ में लगभग 50 अरब उत्पाद शामिल हैं, जिन्हें व्यापारी फ़ीड के माध्यम से प्रति घंटे 2 अरब बार अपडेट किया जाता है। गूगल के पास 25 करोड़ स्थानों और मानचित्र जानकारी तक पहुँच है। गूगल के पास वित्तीय डेटा, रीयल-टाइम शेयर बाज़ार की जानकारी और संदर्भ के स्रोत के रूप में संपूर्ण वेब तक पहुँच है। ये डेटा रिपॉजिटरी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं—ये स्वामित्व वाले संसाधन हैं जो केवल गूगल के लिए ही सुलभ हैं। यह जेमिनी (और इसलिए एआई मोड, एआई ओवरव्यू, आदि) को एक मूलभूत लाभ प्रदान करता है जो चैटजीपीटी या पेरप्लेक्सिटी जैसे प्रतिस्पर्धियों के पास नहीं है। ओपनएआई को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा और एपीआई के माध्यम से प्राप्त डेटा पर निर्भर रहना पड़ता है। पेरप्लेक्सिटी को वेब स्क्रैपिंग का उपयोग करना पड़ता है। गूगल के पास पहले से ही आंतरिक रूप से डेटा मौजूद है।
यह आर्किटेक्चर दर्शाता है कि गूगल के एआई एकीकरण को रणनीतिक रूप से आवश्यक क्यों माना जाना चाहिए, न कि केवल वैकल्पिक। बुनियादी ढाँचा पहले से ही मौजूद है। डेटा पहले से ही मौजूद है। कंप्यूटिंग क्षमता पहले से ही उपलब्ध है। आर्थिक रूप से तर्कसंगत कार्रवाई इन संसाधनों का उपयोग करना है। एकमात्र प्रश्न यह है कि पारंपरिक व्यावसायिक मॉडल पर पड़ने वाले दुष्प्रभावों को देखते हुए, मुद्रीकरण को कितनी आक्रामकता से आगे बढ़ाया जाना चाहिए।
उलझन की समस्या: शोर में प्रतिस्पर्धा
एआई सर्च चर्चा का एक अक्सर अनदेखा पहलू पर्प्लेक्सिटी एआई की भूमिका है। पूर्व गूगल इंटर्न अरविंद श्रीनिवास द्वारा 2022 में स्थापित, पर्प्लेक्सिटी खुद को एक एआई-नेटिव सर्च इंटरफ़ेस के रूप में स्पष्ट रूप से स्थापित करती है। अगस्त 2024 तक, पर्प्लेक्सिटी के लगभग 15 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता थे। कंपनी ने 2024 के लिए लगभग $40 मिलियन के राजस्व अनुमानों की सूचना दी। ओपनएआई ने अपने एपीआई प्रस्तावों और चैटजीपीटी सर्च के व्यावसायिक उपयोग के माध्यम से 2025 के लिए लगभग $11.6 बिलियन के अनुमानित राजस्व की सूचना दी।
हालाँकि, एकत्रित उपयोगकर्ता आँकड़े एक चौंकाने वाली तस्वीर पेश करते हैं: Perplexity और ChatGPT सर्च मिलकर वर्तमान में ChatGPT के लिए लगभग 37.5 मिलियन प्रॉम्प्ट प्रतिदिन संसाधित करते हैं, और Perplexity के लिए इसका एक गुणक (अनुमानतः लगभग 10-20 मिलियन), जिसके परिणामस्वरूप कुल मिलाकर लगभग 47.5-57.5 मिलियन AI सर्च प्रॉम्प्ट प्रतिदिन संसाधित होते हैं। इस बीच, Google प्रतिदिन लगभग 14 बिलियन सर्च क्वेरीज़ संसाधित करता है। इसका मतलब है कि Google, Perplexity और ChatGPT के संयुक्त सर्च क्वेरीज़ की तुलना में लगभग 250-370 गुना अधिक सर्च क्वेरीज़ संसाधित करता है। कुल AI सर्च ट्रैफ़िक कुल वैश्विक वेब ट्रैफ़िक का लगभग 0.1 से 0.25 प्रतिशत है। यह एक शोर है, किसी बदलाव का संकेत नहीं।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाता है कि एआई सर्च स्टार्टअप्स को मिले बड़े वेंचर कैपिटल फंडिंग के बावजूद, "सर्च क्रांति" को लेकर मीडिया में चल रहे प्रचार के बावजूद, और पर्प्लेक्सिटी और चैटजीपीटी सर्च में वास्तविक तकनीकी सुधारों के बावजूद, पारंपरिक गूगल सर्च सूचना का प्रमुख स्रोत बना हुआ है। इसका मतलब यह नहीं है कि पर्प्लेक्सिटी और चैटजीपीटी सर्च महत्वहीन हैं—ये उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं में बदलाव का संकेत देते हैं। लेकिन इसका मतलब यह भी नहीं है कि गूगल की बाज़ार स्थिति अस्तित्व के लिए ख़तरे में है।
हालाँकि, ये आँकड़े भ्रामक हो सकते हैं। हालाँकि Perplexity, दुनिया भर में Google की दैनिक खोज मात्रा का केवल 0.01 प्रतिशत ही दर्शाता है, फिर भी विशिष्ट उपयोगकर्ता समूहों (युवा, तकनीक-प्रेमी, सूचना-प्रधान कर्मचारी) के बीच इसकी पहुँच काफ़ी ज़्यादा है। एक उद्यम विश्लेषक यह तर्क दे सकता है कि Perplexity, Google के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहा है, बल्कि उस उपयोगकर्ता प्रकार का निर्माण कर रहा है जो दस वर्षों में प्रमुख उपयोगकर्ता समूह का निर्माण करेगा। यह एक पारंपरिक व्यवधानकारी तर्क है। हालाँकि, यह अटकलें हैं; वर्तमान आँकड़े प्रतिस्थापन प्रक्रिया के बजाय खोज मॉडलों के सह-अस्तित्व का संकेत देते हैं।
प्रकाशक पतन: आर्थिक विनाश या व्यवसाय मॉडल का पुनर्गठन?
संपूर्ण आर्थिक विश्लेषण के लिए, प्रकाशकों के लिए Google AI एकीकरण के कारण होने वाली विनाशकारी प्रक्रिया की जाँच आवश्यक है। यह एक वास्तविक और तात्कालिक घटना है, न कि केवल एक अनुमान। प्रकाशक 70 से 80 प्रतिशत ट्रैफ़िक हानि की रिपोर्ट कर रहे हैं। एक प्रमुख अमेरिकी समाचार पत्रिका ने 2024 और 2025 के बीच अपने ट्रैफ़िक का 27 से 38 प्रतिशत खो दिया। गृह नवीनीकरण पर आधारित एक विशेष ब्लॉग ने अपने राजस्व का लगभग 86 प्रतिशत खो दिया, जो लगभग $7,000-$10,000 प्रति माह से घटकर लगभग $1,500 प्रति माह हो गया।
इसके आर्थिक परिणाम बेहद नाटकीय हैं। अमेरिका में समाचार उद्योग ने एक साल से भी कम समय में लगभग 60 करोड़ मासिक विज़िट खो दीं—जो लगभग 26 प्रतिशत की कमी है। विज्ञापन राजस्व पर आधारित उद्योग के लिए, इसका सीधा अर्थ है कम इंप्रेशन, विज्ञापनों पर कम क्लिक, कम सीपीएम दरें (कम इंप्रेशन इन्वेंट्री के लिए प्रतिस्पर्धा के कारण), और कुल राजस्व में गिरावट।
यह नकारात्मक प्रभावों के आर्थिक बाह्यीकरण का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। Google बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव (उपयोगकर्ताओं को क्लिक करने की ज़रूरत नहीं, उन्हें तुरंत उत्तर मिलते हैं) से होने वाले लाभ को आंतरिक बनाता है, लेकिन उन प्रकाशकों पर लागत का भार डालता है जो अब ट्रैफ़िक उत्पन्न नहीं करते। यह असममित लागत वितरण प्लेटफ़ॉर्म अर्थव्यवस्थाओं की एक संरचनात्मक विशेषता है, जहाँ प्लेटफ़ॉर्म संचालकों के पास लागत केंद्रों को स्थानांतरित करने के लिए सौदेबाजी की शक्ति होती है।
कुछ प्रकाशक इस नई वास्तविकता को अपनाने वाले मॉडलों के साथ प्रयोग करना शुरू कर रहे हैं: ट्रैफ़िक की मात्रा के लिए अनुकूलन करने के बजाय, वे AI आउटपुट में दृश्यमान/ब्रांड उल्लेखों के लिए अनुकूलन कर रहे हैं। अगर Google "बर्लिन के सर्वश्रेष्ठ रेस्टोरेंट" के लिए कोई प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, तो उस रेस्टोरेंट के लिए किसी विशिष्ट रेस्टोरेंट का उल्लेख क्लिक से ज़्यादा मूल्यवान हो सकता है, क्योंकि यह उल्लेख ब्रांड पहचान को मज़बूत करता है और एक "सर्वोच्च" प्रवेश बिंदु बनाता है। जो उपयोगकर्ता AI प्रतिक्रियाओं को पढ़ते हैं जिनमें किसी विशिष्ट रेस्टोरेंट का उल्लेख होता है, वे बाद में उस रेस्टोरेंट में जाने के लिए ज़्यादा इच्छुक हो सकते हैं, भले ही वे तुरंत क्लिक न करें।
यह उन प्रकाशकों के लिए कोई सांत्वना नहीं है जो तत्काल ट्रैफ़िक मुद्रीकरण पर निर्भर हैं। लेकिन यह प्रकाशक व्यवसाय मॉडल के संभावित पुनर्गठन की ओर इशारा करता है: "ट्रैफ़िक वॉल्यूम × विज्ञापन सीपीएम" से हटकर "ब्रांड अथॉरिटी × प्रीमियम कंटेंट सब्सक्रिप्शन" या "ब्रांड अथॉरिटी × उच्च-मूल्य वाले साझेदार संबंध" की ओर।
अनसुलझा बिलिंग प्रश्न: प्रशिक्षण डेटा के लिए भुगतान कौन करता है?
एक सूक्ष्म रूप से महत्वपूर्ण लेकिन व्यवस्थित रूप से अनदेखा किया जाने वाला मुद्दा डेटा एट्रिब्यूशन के प्रशिक्षण का प्रश्न है। एआई मॉडल जो एआई ओवरव्यू, एआई मोड और चैटजीपीटी सर्च को संचालित करते हैं, उन्हें वेब डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था जो 99 प्रतिशत गैर-एआई संस्थाओं द्वारा बनाया गया था। प्रकाशक पत्रकारों को लेख लिखने के लिए भुगतान करते हैं। समाचार एजेंसियाँ तथ्य एकत्र करने के लिए संवाददाताओं को भुगतान करती हैं। वैज्ञानिक उन निष्कर्षों को प्रकाशित करने के लिए अनुसंधान में समय लगाते हैं। ये सभी संस्थाएँ आमतौर पर ट्रैफ़िक जनरेशन या प्रत्यक्ष सब्सक्रिप्शन पर आधारित व्यावसायिक मॉडलों के माध्यम से अपने कार्यों का वित्तपोषण करती हैं। लेकिन वेब सामग्री का निर्माण "सार्वजनिक वस्तु" माना जाता है यदि इसकी भरपाई प्रत्यक्ष मुद्रीकरण के माध्यम से नहीं की जाती है।
एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया ने इन सामग्री निर्माताओं को कभी भी कोई मुआवज़ा नहीं दिया। ओपनएआई ने प्रकाशकों को कोई मुआवज़ा दिए बिना अरबों लेखों के साथ जीपीटी-4 को प्रशिक्षित किया। गूगल ने बिना किसी मुआवज़े के जेमिनी को वेब सामग्री के साथ प्रशिक्षित किया। पेरप्लेक्सिटी भी अपने मॉडलों को इसी तरह प्रशिक्षित करती है। यह तकनीकी और कानूनी रूप से संभव है क्योंकि इसमें "उचित उपयोग" (अमेरिकी कॉपीराइट कानून के तहत) शामिल है, लेकिन यह नैतिक और आर्थिक रूप से विषम है: सामग्री निर्माता एआई प्रशिक्षण का वित्तपोषण करते हैं, लेकिन उन्हें कोई प्रत्यक्ष मुआवज़ा नहीं मिलता। इसके बजाय, उन्हें ट्रैफ़िक में कमी से नुकसान होता है।
यह एआई उद्योग के लिए एक दीर्घकालिक जोखिम साबित हो सकता है। अगर प्रकाशकों को उनके प्रशिक्षण डेटा के लिए भुगतान नहीं किया जाता है, तो उनके पास उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री बनाने के लिए कम प्रोत्साहन होगा। वेब की गुणवत्ता में गिरावट आएगी। यह आगे चलकर वेब डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल के लिए एक समस्या पैदा करेगा—उन्हें निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री पर प्रशिक्षण दिया जाएगा। यह एक विशिष्ट "सामान्य लोगों की त्रासदी" समस्या है। कुछ खिलाड़ियों (विशेष रूप से ओपनएआई अपने वाणिज्यिक संसाधनों के साथ, और गूगल अपने अंतर्निहित वेब एकीकरण के साथ) ने पहले ही लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों (जैसे, ओपनएआई द्वारा सामग्री फ़ीड के लिए समाचार प्रकाशकों के साथ साझेदारी) के साथ प्रयोग शुरू कर दिए हैं। इससे एक उभरता हुआ मानदंड बन सकता है जहाँ एआई प्रशिक्षण आंशिक रूप से लाइसेंस प्राप्त हो। लेकिन अभी के लिए, यह अभी भी अपवाद है, नियम नहीं।
मूल्य श्रृंखला अस्थिरता: विज्ञापनों से लेकर... क्या?
गूगल के एआई एकीकरण से उत्पन्न एक मूलभूत आर्थिक समस्या, पारंपरिक विज्ञापन के कम प्रभावी होने पर वैकल्पिक मुद्रीकरण मार्गों का प्रश्न है। गूगल की पारंपरिक मूल्य श्रृंखला इस प्रकार थी: उपयोगकर्ता एक क्वेरी तैयार करता है → गूगल ऑर्गेनिक परिणाम + विज्ञापन प्रस्तुत करता है → उपयोगकर्ता क्लिक करता है → प्रकाशक या विज्ञापनदाता को ट्रैफ़िक मूल्य या रूपांतरण प्राप्त होता है। इस मूल्य श्रृंखला ने 25 वर्षों तक डिजिटल अर्थव्यवस्था का आधार बनाया।
एआई ओवरव्यूज़ "क्लिक" चरण को हटाकर इस मूल्य श्रृंखला को अस्थिर कर देता है। गूगल को नई मूल्य श्रृंखलाएँ स्थापित करने की आवश्यकता है। कई दृष्टिकोणों का परीक्षण किया जा रहा है:
पहला: विज्ञापनों को सीधे AI अवलोकनों और AI मोड में एकीकृत करना। यह मुश्किल है क्योंकि उपयोगकर्ता इन AI-जनित प्रतिक्रियाओं को स्पष्ट रूप से "गैर-विज्ञापन" के रूप में समझते हैं। AI प्रतिक्रियाओं में विज्ञापनों को एकीकृत करने से उपयोगकर्ता का विश्वास कम होने का खतरा है। Google इस मामले में सतर्क है।
दूसरा: सब्सक्रिप्शन के ज़रिए कमाई। गूगल एआई मोड के प्रीमियम संस्करणों पर प्रयोग कर रहा है, जो अंततः सशुल्क हो सकते हैं। इसका मतलब है कि संवादात्मक एआई खोज एक प्रीमियम सुविधा होगी, जबकि मानक खोज मुफ़्त रहेगी। यह एक फ्रीमियम मॉडल है, जो स्पॉटिफ़ाई या एडोब जैसा है। चुनौती यह है कि विज्ञापन राजस्व के नुकसान की भरपाई के लिए सशुल्क संस्करणों की प्रवेश दर को पर्याप्त रूप से उच्च बनाए रखा जाए।
तीसरा: ऐसे व्यावसायिक मॉडलों के माध्यम से मुद्रीकरण जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता मुद्रीकरण पर आधारित नहीं हैं। उदाहरण के लिए, Google "एंटरप्राइज़ AI सर्च के लिए API" प्रदान कर सकता है, जहाँ एंटरप्राइज़ ग्राहक अपनी आंतरिक खोज आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट जेमिनी मॉडल किराए पर ले सकते हैं। यह व्यवसाय मॉडल को Google क्लाउड के समान B2B मॉडल में बदल देगा।
चौथा: डेटा मुद्रीकरण के माध्यम से मुद्रीकरण। जब Google उपयोगकर्ताओं के साथ लाखों संवादात्मक AI इंटरैक्शन करता है, तो वह भारी मात्रा में उपयोगकर्ता अभिप्राय डेटा उत्पन्न करता है। यह डेटा विज्ञापन लक्ष्यीकरण के लिए अत्यंत मूल्यवान है। Google इस डेटा का उपयोग विज्ञापनदाता लक्ष्यीकरण को बेहतर बनाने के लिए कर सकता है, भले ही क्लिक-थ्रू दर कम हो जाए। यह अप्रत्यक्ष मुद्रीकरण का एक रूप है।
इनमें से कोई भी विकल्प स्पष्ट रूप से पारंपरिक "क्लिक × सीपीएम" फॉर्मूले जितना लाभदायक नहीं है। लेकिन साथ मिलकर, ये संभावित रूप से मूल्य सृजन का एक नया पारिस्थितिकी तंत्र बना सकते हैं।
निरंतर सुधार की रणनीतिक दुविधा
स्टीन के "अथक सुधार" के दर्शन में एक बुनियादी संघर्ष संरचना का सामना करना पड़ता है: उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से उत्पाद सुधार की प्रक्रिया सीधे तौर पर व्यावसायिक मॉडल की स्थिरता के साथ टकराती है। एक बेहतर उत्पाद (तुरंत उत्तर देने वाले एआई अवलोकन) व्यावसायिक मॉडल को नुकसान पहुँचाता है (विज्ञापन क्लिक में गिरावट)। यह कोई क्रमिक, मध्यम दुविधा नहीं है—यह संरचनात्मक रूप से एक क्रांतिकारी दुविधा है।
समस्या और भी जटिल है क्योंकि यह समय का मामला है। Google सैद्धांतिक रूप से AI ओवरव्यू के रोलआउट को धीमा या बंद कर सकता है। इससे अल्पावधि में विज्ञापन राजस्व सुरक्षित रहेगा। लेकिन इसका मतलब यह भी होगा कि Perplexity और ChatGPT Search तकनीकी रूप से बेहतर हो जाएँगे, और उपयोगकर्ता इन प्लेटफ़ॉर्म पर चले जाएँगे। दूसरे शब्दों में, कार्रवाई न करने पर, Google को उन प्रतिस्पर्धियों के हाथों बाज़ार हिस्सेदारी खोने का जोखिम है जो उपयोगकर्ता अनुभव को प्राथमिकता देते हैं। इससे एक कैदी की दुविधा पैदा होती है: सभी खिलाड़ी उपयोगकर्ता अनुभव को अधिकतम करने के लिए मजबूर होते हैं, भले ही इससे सामूहिक रूप से मुद्रीकरण संकट पैदा हो।
इसे समझने का एक और तरीका यह है: एआई एकीकरण सिर्फ़ एक फ़ीचर का फ़ैसला नहीं है; यह विकेंद्रीकृत प्रतिस्पर्धा के ख़िलाफ़ एक अस्तित्वपरक रणनीति है। गूगल को एआई क्षमताएँ विकसित करनी होंगी, वरना सर्च चैटजीपीटी पर चला जाएगा। लेकिन यह एकीकरण व्यावसायिक मॉडल के लिए तत्काल समस्याएँ पैदा करता है। गूगल इस अल्पकालिक त्याग को अपनी दीर्घकालिक बाज़ार स्थिति के लिए ज़रूरी मानता है।
घटते राजस्व गुणकों के साथ विकास का विरोधाभास
एक आखिरी महत्वपूर्ण बात: Google की खोज मात्रा लगातार बढ़ रही है। खोज क्वेरीज़ की वार्षिक वृद्धि दर 2025 में लगभग 4.7 प्रतिशत थी, जबकि 2024 में यह 4.1 प्रतिशत थी। इसका मतलब है कि कुल खोज मात्रा बढ़ रही है। हालाँकि, यह वृद्धि घटते मुद्रीकरण गुणकों के साथ हुई है। एक Google खोज क्वेरी का मूल्य एक साल पहले की तुलना में कम है क्योंकि क्लिक की संभावना कम हो गई है।
अगर यह रुझान जारी रहा—मात्रा में वृद्धि × मुद्रीकरण दर में गिरावट—तो यह "खंडहरों पर दावत" वाली अर्थव्यवस्था की ओर ले जाएगा, जहाँ Google ज़्यादा ट्रैफ़िक तो उत्पन्न करेगा, लेकिन उससे कम राजस्व प्राप्त करेगा। हालाँकि यह उपयोगकर्ता के लिए बेहतर है (ज़्यादा खोजें, बेहतर गुणवत्ता), लेकिन यह Google के लिए बुरा है (प्रति खोज कम राजस्व, संभावित रूप से कुल राजस्व में गिरावट)।
2025 के लिए सर्च मार्केटिंग राजस्व अनुमान $190.6 बिलियन (2024 में $178.2 बिलियन की तुलना में) बताता है कि गूगल आक्रामक CPM वृद्धि (विज्ञापनदाताओं को अधिक कीमत चुकाने के लिए मजबूर करना) के माध्यम से वॉल्यूम घाटे की भरपाई कर रहा है। यह एक अल्पकालिक खेल है—अगर गूगल की दक्षता में गिरावट जारी रही तो विज्ञापनदाता अंततः वैकल्पिक माध्यमों (जैसे, सीधे खुदरा विक्रेताओं, अमेज़न विज्ञापन, टिकटॉक विज्ञापन) की ओर रुख करेंगे। वर्तमान "अनुमान" रेत पर आधारित अनुमान हो सकता है, स्थिर आधार पर नहीं।
दबाव और परिस्थितियों के परिदृश्य में नवाचार
गूगल का एक पारंपरिक खोज इंजन से एआई-नेटिव खोज इंटरफेस में परिवर्तन, रणनीति में स्वैच्छिक परिवर्तन नहीं है; यह एक साथ उत्पन्न होने वाली अनेक बाधाओं के विरुद्ध एक मजबूरीपूर्ण अनुकूलन है: नई प्रतिस्पर्धा के रूप में चैटजीपीटी/ओपनएआई, एक नए खोज चैनल के रूप में पेरप्लेक्सिटी एआई, आंतरिक तकनीकी दबाव (जेमिनी और अन्य एआई मॉडल पहले से ही निर्मित हैं; उनका उपयोग न करना तर्कहीन है), और उपयोगकर्ता अपेक्षाओं में बदलाव (उपयोगकर्ता सभी डिजिटल उत्पादों में एआई क्षमताओं की अपेक्षा करते हैं)।
रॉबी स्टीन का उत्पाद विकास दर्शन—अथक सुधार, उपयोगकर्ता अनुभव का जुनूनी अनुकूलन, और रूपांतरण के लिए तत्परता—तब कारगर होता है जब उपयोगकर्ता सुधार और व्यावसायिक मॉडल स्थिरता एक साथ हों। हालाँकि, एआई व्यवधान के संदर्भ में, ये लक्ष्य परस्पर विरोधी हैं। स्टीन का दृष्टिकोण Google को एआई नवाचार को आक्रामक रूप से आगे बढ़ाने की अनुमति देता है, लेकिन इस नवाचार से उत्पन्न व्यावसायिक मॉडल समस्याओं का तत्काल समाधान प्रदान करने में विफल रहता है।
दीर्घकालिक परिदृश्य अस्पष्ट है। कई संभावनाएँ मौजूद हैं: (1) Google एक नए आर्थिक आधार पर स्थिर हो जाता है जहाँ AI खोज, प्रीमियम सदस्यताएँ, B2B सेवाएँ और बेहतर विज्ञापनदाता लक्ष्यीकरण मिलकर एक नया राजस्व पोर्टफोलियो बनाते हैं। (2) Google धीरे-धीरे Perplexity, ChatGPT Search और अन्य विकेन्द्रीकृत मॉडलों के आगे अपनी बाज़ार हिस्सेदारी खो देता है क्योंकि ये प्रतिस्पर्धी बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं और मुद्रीकरण को प्राथमिकता देने वाले व्यावसायिक मॉडलों से विवश नहीं होते। (3) एक नियामक संकट Google को अपने डेटा लाभ का लाभ उठाने से रोकता है, और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य खंडित बना रहता है।
फिलहाल, परिदृश्य 1 सबसे संभावित है क्योंकि Google के संरचनात्मक लाभ (डेटाबेस, उपयोगकर्ता आधार, बुनियादी ढाँचा) अभी भी पर्याप्त हैं। लेकिन अनिश्चितता वास्तविक है, और परिवर्तन स्थायी और संरचनात्मक है, केवल क्रमिक नहीं। बहरहाल, एक बात स्पष्ट है: विशुद्ध रूप से क्लिक-आधारित खोज मुद्रीकरण का युग समाप्त हो रहा है। कुछ नया उभर रहा है, लेकिन उसका स्वरूप अभी तक स्थिर नहीं हुआ है।
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