कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में गूगल सर्च: डिजिटल सूचना अर्थव्यवस्था का एक आर्थिक पुनर्रचना

क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारंपरिक सर्च इंजन व्यवसाय मॉडल के लिए एक तात्कालिक खतरा है - या पहले से ही प्रभुत्व प्राप्त बाजार का एक रणनीतिक विकास?

2025 की पहली तिमाही में, Google आधिकारिक तौर पर वैश्विक खोज जगत का निर्विवाद बादशाह बना हुआ है। 91.55 प्रतिशत बाजार हिस्सेदारी के साथ, कंपनी प्रतिदिन लगभग 8.9 अरब खोज प्रश्नों को संसाधित करती है, जो प्रति सेकंड लगभग 103,000 प्रश्नों या कुल मिलाकर वार्षिक रूप से 2.6 ट्रिलियन प्रश्नों के बराबर है। मोबाइल उपकरणों पर, Google 96.3 प्रतिशत बाजार हिस्सेदारी के साथ लगभग वर्चस्व बनाए हुए है। ये आंकड़े अटूट प्रभुत्व की छवि प्रस्तुत करते हैं, लेकिन सांख्यिकीय सतह के नीचे आर्थिक उथल-पुथल की कहीं अधिक जटिल और अस्थिर तस्वीर छिपी है। केवल बाजार हिस्सेदारी ही खोज मात्रा, उपयोगकर्ता व्यवहार और प्राप्त राजस्व स्रोतों के बीच मूल्य संबंध की प्रकृति में मूलभूत परिवर्तन को नहीं छिपाती है।.

2024 के आखिरी महीनों में एक दुर्लभ घटना घटी: गूगल की वैश्विक बाजार हिस्सेदारी एक दशक में पहली बार प्रतीकात्मक रूप से महत्वपूर्ण 90 प्रतिशत के आंकड़े से नीचे गिर गई। अक्टूबर 2024 में यह हिस्सेदारी 89.34 प्रतिशत, नवंबर में 89.99 प्रतिशत और दिसंबर में 89.73 प्रतिशत रही। 2015 के बाद यह पहली बार है जब हिस्सेदारी लगातार इस आंकड़े से नीचे गिरी है। विश्लेषक इस गिरावट का आंशिक कारण एशिया में क्षेत्रीय बदलावों को मानते हैं, लेकिन यह घटनाक्रम कई संरचनात्मक शक्तियों के अभिसरण का संकेत देता है जो पारंपरिक सर्च इंजन प्रणाली को मौलिक रूप से अस्थिर करना शुरू कर रही हैं। यह मौजूदा उपयोगकर्ताओं के बड़े पैमाने पर पलायन का मामला कम है और खोज व्यवहार और उससे जुड़े आर्थिक सफलता के रास्तों में बदलाव का मामला ज्यादा है।.

गूगल का व्यापारिक मॉडल एक आकर्षक, लेकिन तेजी से कमजोर होती जा रही संरचना पर आधारित है। 2024 में, कंपनी ने लगभग 307 बिलियन डॉलर का कुल राजस्व अर्जित किया, जिसमें से खोज विज्ञापन का हिस्सा लगभग 175 बिलियन डॉलर था। यह न केवल कुल राजस्व का 57 प्रतिशत है, बल्कि संपूर्ण कॉर्पोरेट संरचना की वित्तीय रीढ़ भी है। इस मॉडल की कार्यप्रणाली सरल लेकिन प्रभावी है: उपयोगकर्ता स्पष्ट या अस्पष्ट खरीदारी के इरादे से खोज क्वेरी बनाते हैं; गूगल उन विज्ञापनदाताओं के विज्ञापन दिखाता है जो क्लिक के लिए भुगतान करते हैं; उपयोगकर्ता इन विज्ञापनों या ऑर्गेनिक खोज परिणामों पर क्लिक करते हैं; और इस तरह उपयोगकर्ताओं, प्रकाशकों और विज्ञापनदाताओं के बीच एक त्रिपक्षीय बाज़ार बनता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण, विशेष रूप से "एआई ओवरव्यू" की तकनीक के माध्यम से, इस वास्तुकला को मौलिक रूप से चुनौती का सामना करना पड़ रहा है।.

एआई का व्यावसायिक मॉडल विनाशक के रूप में अवलोकन: गिरावट के मापदंड

गूगल द्वारा एआई ओवरव्यूज़ की शुरुआत एक महत्वपूर्ण मोड़ है। यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को जनरेटिव मॉडल द्वारा तैयार की गई जानकारी का संक्षिप्त सारांश सीधे खोज परिणामों वाले पृष्ठ पर प्रस्तुत करती है, जिससे उन्हें बाहरी वेबसाइटों पर जाने की आवश्यकता नहीं होती। इसका विस्तार उल्लेखनीय रूप से तीव्र रहा: जनवरी 2025 में, एआई ओवरव्यूज़ सभी खोज प्रश्नों के 6.49 प्रतिशत में दिखाई दिए। मार्च 2025 तक, यह हिस्सा दोगुना होकर लगभग 13.14 प्रतिशत हो गया। इसका अर्थ है कि आज, अमेरिकी बाज़ार में सात में से एक से अधिक गूगल खोजों में, उपयोगकर्ता द्वारा पारंपरिक ऑर्गेनिक खोज परिणाम या सशुल्क विज्ञापन को सक्रिय करने से पहले ही एआई संश्लेषण के माध्यम से जानकारी एकत्र करने की पहल पूरी हो जाती है।.

इस विस्तार के आर्थिक परिणाम शीघ्र ही स्पष्ट हो गए। क्लिक-थ्रू दरें, जो सभी डिजिटल-पूंजीवादी आर्थिक मॉडलों का मूलभूत मापदंड हैं, नाटकीय रूप से प्रभावित हुईं। एआई ओवरव्यू का उपयोग करने वाली खोज क्वेरी 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 कहें तो, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दबाव में "ऑर्गेनिक खोज परिणाम पर क्लिक" की अस्थिरता लगभग दो-तिहाई बढ़ 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, जो 68 प्रतिशत की कमी है।.

इन दोनों प्रभावों के बीच का अंतर्संबंध विशेष रूप से उल्लेखनीय है: एआई ओवरव्यू के कारण क्लिक-थ्रू दरों में कमी केवल उन खोज प्रश्नों तक सीमित नहीं है जहाँ एआई ओवरव्यू वास्तव में प्रदर्शित होते हैं। एआई ओवरव्यू के बिना खोज प्रश्नों के लिए भी ऑर्गेनिक क्लिक-थ्रू दरों में साल-दर-साल लगभग 41 प्रतिशत की गिरावट आई है। यह एक अधिक गहन व्यवहारिक प्रभाव का संकेत देता है: उपयोगकर्ता मौलिक रूप से अपने इंटरैक्शन पैटर्न को बदल रहे हैं। वे सीख रहे हैं कि खोज परिणामों पर क्लिक करना अब उतना सार्थक नहीं रह गया है क्योंकि एआई सिस्टम पहले से ही परिणाम पृष्ठ पर उत्तर प्रदान कर रहे हैं। सैद्धांतिक दृष्टिकोण से, इस सीखने के प्रभाव को तर्कहीन जोखिम से बचने या नियमितता निर्माण के रूप में समझा जा सकता है; लेकिन वास्तविकता में, उपयोगकर्ता बदलते सूचना परिदृश्य पर तर्कसंगत रूप से प्रतिक्रिया कर रहे हैं।.

इस बदलाव के समग्र प्रभाव बेहद भयावह हैं। "ज़ीरो-क्लिक सर्च" (यानी ऐसी खोजें जिनसे किसी बाहरी परिणाम पर क्लिक नहीं होता) का अनुपात 56 प्रतिशत से बढ़कर 69 प्रतिशत हो गया है। इसके विपरीत, अब केवल 31 प्रतिशत सर्च क्वेरी ही किसी बाहरी साइट पर क्लिक की ओर ले जाती हैं। प्रकाशकों और कंटेंट क्रिएटर्स के लिए, यह ट्रैफ़िक में भारी नुकसान है। सिमिलरवेब के एक विश्लेषण से पता चला है कि समाचार वेबसाइटों पर ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक एक वर्ष में 23 लाख मासिक विज़िट से घटकर 17 लाख से भी कम हो गया है—यानी प्रति माह लगभग 6 करोड़ विज़िट का नुकसान, जो पिछले ट्रैफ़िक वॉल्यूम का लगभग 26 प्रतिशत है। व्यक्तिगत प्रकाशकों के आंकड़े और भी चौंकाने वाले हैं: एक प्रमुख अमेरिकी लाइफस्टाइल पत्रिका के क्लिक-थ्रू रेट में 51 प्रतिशत से 0.6 प्रतिशत की गिरावट देखी गई, जो लगभग 88 प्रतिशत की कमी है।.

यह सर्च इंजन परिदृश्य का कोई क्रमिक, विकासवादी समायोजन नहीं है। यह एक क्रांति है। गूगल के लिए इसके दोहरे और विरोधाभासी निहितार्थ हैं: एक ओर, एआई ओवरव्यू के एकीकरण से क्लिक्स की संख्या में कमी आती है, वहीं दूसरी ओर, गूगल इस फीचर को लागू करने के दबाव का विरोध कर रहा है, यह तर्क देते हुए कि चैटजीपीटी के कारण न खोया गया हर क्लिक मूल्यवान है—और इसलिए क्लिक्स की संख्या में कमी भी बिल्कुल न होने से बेहतर है। गूगल के एक आंतरिक ज्ञापन में, जिसकी रिपोर्ट सामने आई है, इस संज्ञानात्मक विरोधाभास को संक्षेप में व्यक्त किया गया है: गूगल चैटजीपीटी के बजाय जेमिनी (गूगल का अपना एआई मॉडल) के कारण घटती खोजों को खोना पसंद करेगा, क्योंकि इससे गूगल इकोसिस्टम के भीतर उपयोगकर्ताओं को बनाए रखने की संभावना बनी रहेगी। दूसरे शब्दों में, गूगल विकेंद्रीकृत एआई प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले अपनी बाजार स्थिति को दीर्घकालिक रूप से बनाए रखने के लिए मध्यम अवधि में मुद्रीकरण योग्य ट्रैफ़िक की मात्रा में कमी का जोखिम उठा रहा है।.

यह रणनीति प्लेटफ़ॉर्म पूंजीवाद की एक मूलभूत दुविधा को दर्शाती है: जब मूल्य का पारंपरिक मापक—क्लिक जनरेशन—दबाव में आता है, तो मूल्य सृजन के वैकल्पिक रास्ते विकसित किए जाने चाहिए। Google AI मोड विकसित करके इस पर प्रयोग कर रहा है, जो एक अधिक व्यापक, संवादात्मक खोज अनुभव है जिसे दीर्घकालिक उपयोगकर्ता जुड़ाव उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यापार मॉडल लेन-देन आधारित ("उपयोगकर्ता विज्ञापन पर क्लिक करता है") मॉडल से हटकर संभावित रूप से अधिक एकीकृत या सदस्यता-आधारित मॉडल की ओर बढ़ रहा है। 2025 के लिए खोज विपणन राजस्व का अनुमान लगभग 190.6 बिलियन डॉलर है—जो 2024 की तुलना में लगभग 7 प्रतिशत की वृद्धि है—जो इन रुझानों को देखते हुए नाममात्र आशावाद को बनाए रखता है। हालांकि, यह वृद्धि संभवतः मुख्य रूप से बढ़ी हुई मात्रा के बजाय मूल्य वृद्धि (प्रति क्लिक लागत में वृद्धि) के माध्यम से प्राप्त की जाएगी।.

रॉबी स्टीन का उत्पाद दर्शन: स्नैपचैट से एआई सर्च तक

इस पृष्ठभूमि में, गूगल सर्च के उत्पाद उपाध्यक्ष रॉबी स्टीन की जीवनी और उनकी स्पष्ट उत्पाद रणनीति विशेष महत्व रखती है। स्टीन गूगल द्वारा खोज के रूपांतरण को व्यवस्थित करने के प्रयासों में एक प्रमुख व्यक्ति बन गए। उनका करियर पथ एआई योजनाओं के अंतर्निहित रणनीतिक तर्क को समझने के लिए महत्वपूर्ण है।.

स्टाइन को इंस्टाग्राम स्टोरीज विकसित करने के लिए जाना जाता है। यह उत्पाद संबंधी निर्णय अत्यधिक अनिश्चितता की स्थितियों में उत्पाद विकास और स्थापित प्लेटफॉर्म द्वारा "ठीक-ठाक" नकल के माध्यम से प्रतिस्पर्धियों को बेअसर करने के तरीके का एक अंतर्दृष्टिपूर्ण केस स्टडी प्रस्तुत करता है। 2013 में, स्नैपचैट ने "स्टोरीज" नामक एक अभिनव सुविधा पेश की, जिसमें सोशल मीडिया सामग्री क्षणिक रूप से गायब हो जाती थी। यह नवाचार तकनीकी रूप से उत्कृष्ट और उपयोगकर्ता व्यवहार के संदर्भ में क्रांतिकारी था, जिसने सोशल मीडिया इंटरैक्शन की एक नई श्रेणी स्थापित की। स्नैपचैट 2016 में लगभग 15 करोड़ दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं तक पहुंच गया। इंस्टाग्राम, जो पहले से ही फेसबुक इकोसिस्टम का हिस्सा था और जिसके 5 करोड़ से अधिक दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता थे, ने 2 अगस्त, 2016 को इस सुविधा की नकल की।.

स्नैपचैट के लिए इसके परिणाम विनाशकारी साबित हुए। छह महीनों के भीतर ही इंस्टाग्राम स्टोरीज के दैनिक उपयोगकर्ताओं की संख्या 15 करोड़ से अधिक हो गई। स्नैपचैट स्टोरीज के व्यूज में 15 से 40 प्रतिशत की भारी गिरावट आई। एक साल के भीतर ही स्नैपचैट इस सेगमेंट में लगभग पूरी तरह से निष्प्रभावी हो गया। इंस्टाग्राम स्टोरीज और स्नैपचैट स्टोरीज के बीच का अंतर तकनीकी श्रेष्ठता नहीं, बल्कि परिचालन श्रेष्ठता थी: इंस्टाग्राम ने इस फीचर को पहले से ही मजबूत इकोसिस्टम में एकीकृत किया, क्रिएटर्स के लिए बेहतर एनालिटिक्स उपलब्ध कराए, ब्रांड और उपयोगकर्ता टैगिंग की सुविधा दी (जो स्नैपचैट में नहीं थी), और मौजूदा तकनीकी बुनियादी ढांचे पर काम किया। यह प्लेटफॉर्म अर्थशास्त्र का एक उत्कृष्ट उदाहरण था: विखंडित बाजारों में नवाचार की तुलना में व्यापकता, एकीकरण क्षमताएं और परिचालन उत्कृष्टता बेहतर साबित हुईं।.

हाल के साक्षात्कारों में, स्टीन ने अपने उत्पाद विकास दर्शन को तीन मुख्य तत्वों द्वारा निर्देशित बताया है: पहला, "निरंतर सुधार"—क्रमिक अनुकूलन पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करना। दूसरा, जटिल तकनीकी प्रणालियों के संदर्भ में उपयोगकर्ता व्यवहार की गहरी समझ। तीसरा, जब डेटा इसकी मांग करता है तो अप्रत्याशित निर्णय लेने की तत्परता।.

यह सिद्धांत गूगल की एआई रणनीति में स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। स्टीन ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि गूगल ने "अगली पीढ़ी की खोज" के तीन मूलभूत घटकों की पहचान की है: एआई ओवरव्यू (तेज़, एआई-जनित सारांश), मल्टीमॉडल खोज (छवियां, वीडियो, लेंस) और एआई मोड (एक संवादात्मक, बारी-बारी से चर्चा करने वाला खोज अनुभव जो पहले गूगल के लिए अज्ञात था)। इन तीनों तत्वों का उद्देश्य एक सहज और अधिक व्यापक खोज अनुभव बनाने के लिए "एकत्रित" होना है।.

क्रियान्वयन की गति उल्लेखनीय है। एआई मोड ने अवधारणा से लेकर लॉन्च तक का सफर लगभग एक वर्ष में तय किया, जो इस आकार की कंपनी के लिए असाधारण रूप से तेज़ है। यह दर्शाता है कि गूगल के नए उत्पाद लीडर—जो स्पष्ट रूप से स्टीन के सिद्धांतों से निर्देशित हैं—किस तरह पुरानी संगठनात्मक सुस्ती को तोड़ रहे हैं।.

हालांकि, स्टीन के दर्शन में एक संरचनात्मक कमजोरी भी है: यह "निरंतर सुधार" को उत्पाद पर केंद्रित प्रक्रिया के रूप में देखता है, न कि इसके पारिस्थितिक तंत्र और वितरण प्रभावों पर। विशुद्ध रूप से उपयोगकर्ता-केंद्रित दृष्टिकोण से, आक्रामक एआई अवलोकन सूचना तक "बेहतर" पहुंच का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। लेकिन प्रकाशकों और व्यापक वेब पारिस्थितिकी तंत्र के दृष्टिकोण से, जो क्लिक उत्पन्न करने पर निर्भर करता है, यह एक विनाशकारी हस्तक्षेप है। इससे एक दुविधा उत्पन्न होती है: अधिकतम उपयोगकर्ता उत्साह के लिए प्रयासरत उत्पाद प्रबंधक एक ही समय में कंपनी के व्यावसायिक मॉडल को कमजोर कर सकता है क्योंकि उपयोगकर्ता अनुभव और व्यावसायिक प्राप्ति एक दूसरे के अनुरूप नहीं हैं।.

शैक्षणिक बिखराव: खंडित परिवर्तन के तीन स्तंभ

हाल के साक्षात्कारों में, स्टीन ने खोज परिदृश्य में हुए परिवर्तनों के लिए एक वैचारिक ढांचा प्रस्तुत किया है: तीन असमान स्तंभ। यह वर्गीकरण जितना प्रतीत होता है उससे कहीं अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाता है कि Google आंतरिक रूप से अपनी खोज रणनीति के विखंडन को कैसे समझता है।.

पहला स्तंभ है एआई ओवरव्यूज़। ये खोज परिणामों वाले पृष्ठ पर प्रदर्शित जानकारी के एआई द्वारा तैयार किए गए सारांश हैं। ये गूगल के स्वामित्व वाले बड़े भाषा मॉडल (जेमिनी मॉडल) द्वारा खोज क्वेरी की व्याख्या करके, एक खोज रणनीति (जिसे "क्वेरी फैनआउट" कहा जाता है) को क्रियान्वित करके काम करते हैं, जिसमें मॉडल संदर्भ एकत्रित करने के लिए स्वचालित रूप से कई दर्जन सहायक क्वेरी तैयार और निष्पादित करता है, और फिर एक संरचित उत्तर उत्पन्न करता है। एआई ओवरव्यूज़ सूचनात्मक क्वेरीज़ के लिए तैयार किए गए हैं—जैसे "उबलते पानी का तापमान", "बर्लिन में सर्वश्रेष्ठ रेस्तरां", "बिटकॉइन कैसे काम करता है"। ये नेविगेशनल क्वेरीज़ (जहां उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट गंतव्य की खोज कर रहा हो) के लिए उपयुक्त नहीं हैं। ये उच्च प्राथमिकता वाली व्यावसायिक क्वेरीज़ (खरीदारी का इरादा) के लिए भी आदर्श नहीं हैं, क्योंकि इन क्षेत्रों में पारंपरिक विज्ञापन प्रारूप और उत्पाद सूचियां अभी भी बेहतर प्रदर्शन करती हैं।.

दूसरा मुख्य स्तंभ है मल्टीमॉडल सर्च, जो मुख्य रूप से गूगल लेंस द्वारा संचालित होता है। यह उपयोगकर्ताओं को दृश्य इनपुट के साथ खोज करने की सुविधा देता है—किसी वस्तु की तस्वीर लेकर गूगल से यह पूछना कि वह वस्तु क्या है, उसकी मरम्मत कैसे करें और उसे कहां से खरीदें। गूगल लेंस की विकास दर प्रभावशाली है: सालाना 15 प्रतिशत की वृद्धि के साथ, यह लगभग 20 अरब मासिक खोजों तक पहुंच गया है। यह एक महत्वपूर्ण स्तंभ है क्योंकि यह दर्शाता है कि गूगल सर्च केवल टेक्स्ट-आधारित नहीं है—इंटरैक्शन का माध्यम विविध होता जा रहा है।.

तीसरा स्तंभ एआई मोड है। यह सबसे नया और वैचारिक रूप से सबसे महत्वाकांक्षी प्रयोग है। जहां एआई ओवरव्यूज़ बिंदु-दर-बिंदु उत्तर (प्रश्न → उत्तर → समाप्ति) पर केंद्रित होते हैं, वहीं एआई मोड एक दीर्घकालिक, संवादात्मक बातचीत के माध्यम से काम करता है। उपयोगकर्ता जटिल, बहु-चरणीय प्रश्न पूछ सकता है ("मैं बर्लिन में एक रेस्तरां खोज रहा हूँ, मेरे दोस्त को मूंगफली से एलर्जी है, मुझे बाहर बैठने की जगह चाहिए, प्रति व्यक्ति लगभग 60 यूरो का बजट है"), और एआई मोड चरण-दर-चरण सुझाव प्रदान करेगा, उन्हें स्पष्ट और परिष्कृत करेगा, और विकल्प प्रस्तुत करेगा। यह एक सर्च इंजन से कहीं अधिक एक इंटरैक्टिव सूचना एजेंट है।.

खोज रणनीति को तीन अलग-अलग तरीकों में विभाजित करना लचीलेपन और विकल्पों की एक व्यापक रणनीति को दर्शाता है। Google किसी एक विशिष्ट "नई खोज" को परिभाषित करने से बचता है और इसके बजाय विभिन्न प्रकार के प्रश्नों और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को ध्यान में रखते हुए खोज के कई तरीके प्रस्तुत करता है। यह रणनीतिक रूप से बुद्धिमानी भरा कदम है क्योंकि यह एक ही नवाचार पर निर्भर हुए बिना एक साथ कई क्षेत्रों में प्रयास करता है, क्योंकि हो सकता है कि वह नवाचार सर्वत्र सफल न हो।.

हालांकि, यह पोर्टफोलियो रणनीति एक गहरी अनिश्चितता को भी उजागर करती है। खंडित खोज अनुभव से कमाई करना एकीकृत आर्किटेक्चर से कमाई करने की तुलना में अधिक कठिन है। जब उपयोगकर्ता विभिन्न मोड के बीच चयन करते हैं, तो वे अपेक्षाओं में अस्थिरता पैदा करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता सेवा छोड़ देते हैं। और यदि Google आंतरिक रूप से विभिन्न मोड प्रदान करता है, तो एक मोड दूसरे को नुकसान पहुंचा सकता है।.

SEO और GEO (AI सर्च) के लिए B2B सपोर्ट और SaaS का संयुक्त समाधान: B2B कंपनियों के लिए एक संपूर्ण समाधान - चित्र: Xpert.Digital

एआई सर्च सब कुछ बदल देता है: यह SaaS समाधान आपके B2B रैंकिंग में हमेशा के लिए कैसे क्रांति लाएगा।.

बी2बी कंपनियों के लिए डिजिटल परिदृश्य में तेजी से बदलाव आ रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बल पर, ऑनलाइन दृश्यता के नियम नए सिरे से परिभाषित हो रहे हैं। कंपनियों के लिए हमेशा से यह एक चुनौती रही है कि वे न केवल डिजिटल जगत में अपनी उपस्थिति दर्ज कराएं, बल्कि सही निर्णयकर्ताओं तक अपनी पहुंच भी बनाएं। पारंपरिक एसईओ रणनीतियां और स्थानीय उपस्थिति (भू-विपणन) का प्रबंधन जटिल, समय लेने वाला और अक्सर लगातार बदलते एल्गोरिदम और तीव्र प्रतिस्पर्धा से भरा होता है।.

लेकिन क्या होगा अगर कोई ऐसा समाधान हो जो न केवल इस प्रक्रिया को सरल बनाए बल्कि इसे और भी स्मार्ट, अधिक पूर्वानुमानित और कहीं अधिक प्रभावी बनाए? यहीं पर विशिष्ट B2B समर्थन और एक शक्तिशाली SaaS (सॉफ्टवेयर एज़ अ सर्विस) प्लेटफॉर्म का संयोजन काम आता है, जिसे विशेष रूप से AI सर्च के युग में SEO और GEO की मांगों के लिए डिज़ाइन किया गया है।.

इस नई पीढ़ी के उपकरण अब केवल मैन्युअल कीवर्ड विश्लेषण और बैकलिंक रणनीतियों पर निर्भर नहीं हैं। इसके बजाय, ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके खोज के उद्देश्य को अधिक सटीक रूप से समझते हैं, स्थानीय रैंकिंग कारकों को स्वचालित रूप से अनुकूलित करते हैं और वास्तविक समय में प्रतिस्पर्धी विश्लेषण करते हैं। इसका परिणाम एक सक्रिय, डेटा-आधारित रणनीति है जो बी2बी कंपनियों को निर्णायक लाभ प्रदान करती है: वे न केवल खोजे जाते हैं, बल्कि अपने क्षेत्र और स्थान में अग्रणी विशेषज्ञ के रूप में भी माने जाते हैं।.

यहां बी2बी सपोर्ट और एआई-संचालित एसएएएस तकनीक का ऐसा तालमेल है जो एसईओ और जियो मार्केटिंग को बदल देता है, और आपकी कंपनी डिजिटल क्षेत्र में स्थायी रूप से विकास करने के लिए इससे कैसे लाभ उठा सकती है।.

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जेमिनी मॉडल का प्रतिध्वनि कक्ष: तकनीकी वास्तुकला और इसके व्यावसायिक निहितार्थ

जेमिनी की अंतर्निहित तकनीकी संरचना, जो एआई मोड, एआई ओवरव्यू और मल्टीमॉडल सर्च को शक्ति प्रदान करने वाला एआई मॉडल है, यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि गूगल इस परिवर्तन को क्यों आगे बढ़ा रहा है। कई भाषा मॉडलों के विपरीत, जेमिनी को शुरू से ही मल्टीमॉडल बनाया गया है। इसका अर्थ है कि यह मॉडल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को एक ही न्यूरल नेटवर्क में एकीकृत करता है, न कि इन मोडैलिटी को बाद में जोड़ता है। सैद्धांतिक दृष्टिकोण से, यह जेमिनी को एक संरचनात्मक सुंदरता प्रदान करता है।.

तकनीकी रूप से, जेमिनी एक ट्रांसफ़ॉर्मर-डिकोडर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिसे दक्षता के लिए अनुकूलित किया गया है। यह मॉडल गूगल क्लाउड के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (टीपीयू) पर चलता है, जिससे गूगल को अनुमान गति में एक विशेष लाभ मिलता है—गूगल सामान्य-उद्देश्यीय क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर आधारित प्रतिस्पर्धियों की तुलना में एआई मॉडल को तेज़ी से और कम लागत में चला सकता है। जेमिनी विचार-श्रृंखला तर्क कर सकता है—यह उत्तर तैयार करने से पहले जटिल समस्याओं को कई वैचारिक चरणों में विभाजित कर सकता है। यह पूर्व के एलएलएम के उथले टोकन निर्माण की तुलना में अधिक गहन तार्किक संरचनाओं को सक्षम बनाता है।.

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि जेमिनी गूगल के मालिकाना डेटा भंडारों के साथ एकीकृत है। गूगल के शॉपिंग ग्राफ में लगभग 50 अरब उत्पाद हैं, जिन्हें व्यापारी फ़ीड के माध्यम से प्रति घंटे 2 अरब बार अपडेट किया जाता है। गूगल के पास 250 मिलियन स्थानों और मानचित्र जानकारी तक पहुंच है। गूगल के पास वित्तीय डेटा, वास्तविक समय के शेयर बाजार की जानकारी और संदर्भ के स्रोत के रूप में संपूर्ण वेब तक पहुंच है। ये डेटा भंडार सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं—ये मालिकाना संसाधन हैं जिन तक केवल गूगल की ही पहुंच है। यह जेमिनी (और इसलिए एआई मोड, एआई ओवरव्यू आदि) को एक मूलभूत लाभ प्रदान करता है जो चैटजीपीटी या परप्लेक्सिटी 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। परप्लेक्सिटी को वेब स्क्रैपिंग का उपयोग करना पड़ता है। गूगल के पास यह डेटा पहले से ही आंतरिक रूप से मौजूद है।.

यह आर्किटेक्चर दर्शाता है कि Google के AI एकीकरण को केवल एक विकल्प नहीं बल्कि रणनीतिक रूप से आवश्यक क्यों माना जाना चाहिए। बुनियादी ढांचा पहले से ही मौजूद है। डेटा पहले से ही उपलब्ध है। कंप्यूटिंग क्षमता भी पहले से ही उपलब्ध है। आर्थिक दृष्टि से तर्कसंगत तरीका इन संसाधनों का उपयोग करना है। एकमात्र प्रश्न यह है कि पारंपरिक व्यापार मॉडल पर पड़ने वाले दुष्प्रभावों को देखते हुए, मुद्रीकरण को कितनी आक्रामक रूप से आगे बढ़ाया जाना चाहिए।.

उलझन की समस्या: शोर में प्रतिस्पर्धा

एआई सर्च पर होने वाली चर्चा का एक अक्सर अनदेखा किया जाने वाला पहलू है परप्लेक्सिटी एआई की भूमिका। गूगल के पूर्व इंटर्न अरविंद श्रीनिवास द्वारा 2022 में स्थापित परप्लेक्सिटी खुद को एक एआई-आधारित सर्च इंटरफेस के रूप में स्थापित करती है। अगस्त 2024 तक, परप्लेक्सिटी के लगभग 1.5 करोड़ मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता थे। कंपनी ने 2024 के लिए लगभग 40 मिलियन डॉलर के राजस्व का अनुमान लगाया था। वहीं, ओपनएआई ने अपने एपीआई और चैटजीपीटी सर्च के व्यावसायिक उपयोग के माध्यम से 2025 के लिए लगभग 11.6 अरब डॉलर के राजस्व का अनुमान लगाया है।.

हालांकि, एकत्रित उपयोगकर्ता आंकड़े एक चौंकाने वाली तस्वीर पेश करते हैं: Perplexity और ChatGPT सर्च मिलकर वर्तमान में ChatGPT के लिए प्रतिदिन लगभग 37.5 मिलियन सर्च प्रॉम्प्ट प्रोसेस करते हैं, साथ ही Perplexity के लिए इससे कई गुना अधिक (अनुमानतः 10-20 मिलियन) प्रॉम्प्ट प्रोसेस करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप कुल मिलाकर प्रतिदिन लगभग 47.5-57.5 मिलियन AI सर्च प्रॉम्प्ट प्रोसेस होते हैं। वहीं, Google प्रतिदिन लगभग 14 बिलियन सर्च क्वेरी प्रोसेस करता है। इसका मतलब है कि Google Perplexity और ChatGPT दोनों के संयुक्त सर्च क्वेरी से लगभग 250-370 गुना अधिक सर्च क्वेरी प्रोसेस करता है। एकत्रित AI सर्च ट्रैफिक वैश्विक वेब ट्रैफिक का लगभग 0.1 से 0.25 प्रतिशत है। यह एक मामूली आंकड़ा है, किसी बड़े बदलाव का संकेत नहीं।.

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इससे पता चलता है कि एआई सर्च स्टार्टअप्स को भारी मात्रा में वेंचर कैपिटल फंडिंग मिलने के बावजूद, "सर्च क्रांति" को लेकर मीडिया में खूब प्रचार होने के बावजूद, और Perplexity और ChatGPT सर्च में तकनीकी सुधार होने के बावजूद, पारंपरिक Google सर्च ही जानकारी का प्रमुख स्रोत बना हुआ है। इसका मतलब यह नहीं है कि Perplexity और ChatGPT सर्च महत्वहीन हैं—ये उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं में बदलाव का संकेत देते हैं। लेकिन इसका यह मतलब भी नहीं है कि Google की बाजार स्थिति खतरे में है।.

हालांकि, ये आंकड़े भ्रामक हो सकते हैं। जबकि Perplexity वैश्विक स्तर पर Google के दैनिक खोज वॉल्यूम का केवल 0.01 प्रतिशत है, विशिष्ट उपयोगकर्ता समूहों (युवा, तकनीक-प्रेमी, सूचना-प्रधान कर्मचारी) के बीच इसकी पैठ काफी अधिक है। एक वेंचर विश्लेषक यह तर्क दे सकता है कि Perplexity Google के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहा है, बल्कि एक ऐसे उपयोगकर्ता वर्ग का निर्माण कर रहा है जो दस वर्षों में प्रमुख उपयोगकर्ता समूह बनेगा। यह एक क्लासिक व्यवधान तर्क है। हालांकि, यह केवल अनुमान है; वर्तमान डेटा प्रतिस्थापन प्रक्रिया के बजाय खोज मॉडलों के सह-अस्तित्व का संकेत देता है।.

प्रकाशकों का पतन: आर्थिक विनाश या व्यावसायिक मॉडल का पुनर्गठन?

संपूर्ण आर्थिक विश्लेषण के लिए, प्रकाशकों के लिए Google AI एकीकरण के कारण होने वाली विनाशकारी प्रक्रिया का अध्ययन करना आवश्यक है। यह एक वास्तविक और तात्कालिक घटना है, न कि केवल एक अनुमान। प्रकाशक 70 से 80 प्रतिशत तक ट्रैफ़िक हानि की रिपोर्ट कर रहे हैं। एक प्रमुख अमेरिकी समाचार पत्रिका ने 2024 और 2025 के बीच अपने ट्रैफ़िक में 27 से 38 प्रतिशत की कमी दर्ज की। घर के नवीनीकरण पर केंद्रित एक विशेष ब्लॉग ने अपने राजस्व में लगभग 86 प्रतिशत की गिरावट दर्ज की, जो लगभग 7,000-10,000 डॉलर प्रति माह से घटकर लगभग 1,500 डॉलर प्रति माह रह ​​गया।.

इसके आर्थिक परिणाम भयावह हैं। अमेरिका में समाचार उद्योग को एक वर्ष से भी कम समय में लगभग 60 करोड़ मासिक विज़िट का नुकसान हुआ—लगभग 26 प्रतिशत की गिरावट। विज्ञापन राजस्व पर आधारित इस उद्योग के लिए, इसका सीधा अर्थ है कम इंप्रेशन, विज्ञापनों पर कम क्लिक, कम सीपीएम दरें (सीमित इंप्रेशन इन्वेंटरी के लिए प्रतिस्पर्धा के कारण), और कुल राजस्व में गिरावट।.

यह नकारात्मक प्रभावों के आर्थिक बाह्यीकरण का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। गूगल बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव से होने वाले मुनाफे को आंतरिक रूप से ग्रहण करता है (उपयोगकर्ताओं को क्लिक करने की आवश्यकता नहीं होती, उन्हें तुरंत उत्तर मिलते हैं), लेकिन उन प्रकाशकों पर लागत का बोझ डालता है जो अब ट्रैफ़िक उत्पन्न नहीं करते। लागत का यह असममित वितरण प्लेटफ़ॉर्म अर्थव्यवस्थाओं की एक संरचनात्मक विशेषता है, जहाँ प्लेटफ़ॉर्म संचालकों के पास लागत केंद्रों को स्थानांतरित करने की सौदेबाजी शक्ति होती है।.

कुछ प्रकाशक इस नई वास्तविकता को ध्यान में रखते हुए नए मॉडल पर प्रयोग करना शुरू कर रहे हैं: ट्रैफ़िक की मात्रा बढ़ाने के बजाय, वे AI आउटपुट में ब्रांड के उल्लेख को प्रमुखता दे रहे हैं। यदि Google "बर्लिन के सर्वश्रेष्ठ रेस्तरां" के लिए कोई प्रतिक्रिया देता है, तो किसी विशिष्ट रेस्तरां का उल्लेख उस रेस्तरां के लिए क्लिक से अधिक मूल्यवान हो सकता है, क्योंकि इससे ब्रांड की पहचान मजबूत होती है और उपयोगकर्ताओं के दिमाग में तुरंत आने वाला एक महत्वपूर्ण बिंदु बनता है। जो उपयोगकर्ता AI द्वारा दी गई उन प्रतिक्रियाओं को पढ़ते हैं जिनमें किसी विशिष्ट रेस्तरां का उल्लेख होता है, वे बाद में उस रेस्तरां में जाने के लिए अधिक इच्छुक हो सकते हैं, भले ही वे तुरंत क्लिक न करें।.

यह उन प्रकाशकों के लिए कोई राहत की बात नहीं है जो तत्काल ट्रैफ़िक से कमाई पर निर्भर हैं। लेकिन यह प्रकाशकों के व्यावसायिक मॉडलों के संभावित पुनर्गठन की ओर इशारा करता है: "ट्रैफ़िक मात्रा × विज्ञापन सीपीएम" से हटकर "ब्रांड की प्रतिष्ठा × प्रीमियम सामग्री सदस्यता" या "ब्रांड की प्रतिष्ठा × उच्च-मूल्य वाले साझेदार संबंध" की ओर।.

बिलिंग से जुड़ा अनसुलझा सवाल: प्रशिक्षण डेटा का भुगतान कौन करेगा?

प्रशिक्षण डेटा के श्रेय का प्रश्न एक सूक्ष्म रूप से महत्वपूर्ण लेकिन अक्सर अनदेखा किया जाने वाला मुद्दा है। AI ओवरव्यू, AI मोड और चैटजीपीटी सर्च को शक्ति प्रदान करने वाले AI मॉडल को वेब डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसका 99 प्रतिशत हिस्सा गैर-AI संस्थाओं द्वारा बनाया गया था। प्रकाशक पत्रकारों को लेख लिखने के लिए भुगतान करते हैं। समाचार एजेंसियां ​​संवाददाताओं को तथ्य जुटाने के लिए भुगतान करती हैं। वैज्ञानिक अपने निष्कर्षों को प्रकाशित करने के लिए शोध में समय लगाते हैं। ये सभी संस्थाएं अपने संचालन के लिए आम तौर पर ट्रैफ़िक सृजन या प्रत्यक्ष सदस्यता पर आधारित व्यावसायिक मॉडलों के माध्यम से धन जुटाती हैं। लेकिन वेब सामग्री का निर्माण एक "सार्वजनिक हित" माना जाता है यदि इसके लिए प्रत्यक्ष मुद्रीकरण के माध्यम से मुआवजा नहीं दिया जाता है।.

एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया में इन कंटेंट क्रिएटर्स को कभी कोई मुआवजा नहीं दिया गया। ओपनएआई ने अरबों लेखों के साथ जीपीटी-4 को प्रशिक्षित किया, लेकिन प्रकाशकों को कोई मुआवजा नहीं दिया। गूगल ने वेब कंटेंट के साथ जेमिनी को प्रशिक्षित किया, लेकिन कोई मुआवजा नहीं दिया। परप्लेक्सिटी भी इसी तरह अपने मॉडल को प्रशिक्षित करती है। यह तकनीकी और कानूनी रूप से संभव है क्योंकि इसमें "उचित उपयोग" (अमेरिकी कॉपीराइट कानून के तहत) शामिल है, लेकिन नैतिक और आर्थिक रूप से यह असमान है: कंटेंट क्रिएटर्स एआई प्रशिक्षण का खर्च उठाते हैं, लेकिन उन्हें कोई सीधा मुआवजा नहीं मिलता। इसके बजाय, उन्हें कम ट्रैफिक जनरेशन से नुकसान होता है।.

यह एआई उद्योग के लिए दीर्घकालिक जोखिम साबित हो सकता है। यदि प्रकाशकों को उनके प्रशिक्षण डेटा के लिए मुआवजा नहीं मिलता है, तो उनके पास उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री बनाने का प्रोत्साहन कम हो जाएगा। वेब की गुणवत्ता में गिरावट आएगी। इससे बाद में वेब डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल के लिए समस्या उत्पन्न होगी—वे निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री पर प्रशिक्षण प्राप्त करेंगे। यह एक क्लासिक "कॉमन की त्रासदी" समस्या है। कुछ कंपनियां (विशेष रूप से अपने वाणिज्यिक संसाधनों के साथ ओपनएआई और अपने अंतर्निहित वेब एकीकरण के साथ गूगल) पहले ही लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों के साथ प्रयोग करना शुरू कर चुकी हैं (उदाहरण के लिए, ओपनएआई ने सामग्री फ़ीड के लिए समाचार प्रकाशकों के साथ साझेदारी की है)। इससे एक ऐसा चलन शुरू हो सकता है जहां एआई प्रशिक्षण आंशिक रूप से लाइसेंस प्राप्त हो। लेकिन फिलहाल, यह अपवाद है, नियम नहीं।.

मूल्य श्रृंखला में अस्थिरता: विज्ञापनों से लेकर... क्या?

गूगल के एआई एकीकरण से उत्पन्न एक मूलभूत आर्थिक समस्या यह है कि जब पारंपरिक विज्ञापन कम प्रभावी हो जाते हैं, तो वैकल्पिक मुद्रीकरण के रास्ते क्या होंगे। गूगल की पारंपरिक मूल्य श्रृंखला इस प्रकार थी: उपयोगकर्ता एक प्रश्न पूछता है → गूगल ऑर्गेनिक परिणाम और विज्ञापन दिखाता 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 समाप्त करके इस मूल्य श्रृंखला को अस्थिर कर देता है। गूगल को नई मूल्य श्रृंखलाएं स्थापित करने की आवश्यकता है। कई दृष्टिकोणों का परीक्षण किया जा रहा है:

पहला मुद्दा: विज्ञापनों को सीधे एआई ओवरव्यू और एआई मोड में एकीकृत करना। यह मुश्किल है क्योंकि उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से एआई द्वारा उत्पन्न इन प्रतिक्रियाओं को "विज्ञापन नहीं" समझते हैं। एआई प्रतिक्रियाओं में विज्ञापन एकीकृत करने से उपयोगकर्ता का विश्वास कम होने का खतरा है। गूगल इस मामले में सतर्क है।.

दूसरा तरीका: सदस्यता के ज़रिए कमाई। गूगल एआई मोड के प्रीमियम वर्ज़नों पर प्रयोग कर रहा है, जो अंततः सशुल्क हो सकते हैं। इसका मतलब यह होगा कि संवादात्मक एआई खोज एक प्रीमियम फ़ीचर होगा, जबकि सामान्य खोज मुफ़्त रहेगी। यह स्पॉटिफ़ाई या एडोब की तरह एक फ़्रीमियम मॉडल है। चुनौती यह है कि विज्ञापन राजस्व के नुकसान की भरपाई के लिए सशुल्क वर्ज़नों की पर्याप्त उच्च पैठ दर बनाए रखी जाए।.

तीसरा तरीका: व्यक्तिगत उपयोगकर्ता से कमाई पर आधारित न होने वाले व्यावसायिक मॉडलों के माध्यम से कमाई करना। उदाहरण के लिए, Google "एंटरप्राइज़ AI सर्च के लिए API" पेश कर सकता है, जहाँ एंटरप्राइज़ ग्राहक अपनी आंतरिक खोज आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट जेमिनी मॉडल किराए पर ले सकते हैं। इससे व्यावसायिक मॉडल B2B मॉडल में बदल जाएगा, जो Google क्लाउड के समान होगा।.

चौथा तरीका: डेटा के ज़रिए कमाई। जब Google लाखों कन्वर्सेशनल AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के ज़रिए उपयोगकर्ताओं से बातचीत करता है, तो इससे बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता के इरादे से संबंधित डेटा उत्पन्न होता है। यह डेटा विज्ञापन को लक्षित करने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। क्लिक-थ्रू रेट कम होने पर भी Google इस डेटा का उपयोग विज्ञापनदाताओं को बेहतर तरीके से लक्षित करने के लिए कर सकता है। यह अप्रत्यक्ष कमाई का एक रूप है।.

इनमें से कोई भी विकल्प स्पष्ट रूप से पारंपरिक "क्लिक × सीपीएम" फॉर्मूले जितना लाभदायक नहीं है। लेकिन इन्हें एक साथ लेने से मूल्य सृजन का एक नया तंत्र विकसित हो सकता है।.

निरंतर सुधार की रणनीतिक दुविधा

स्टाइन के "निरंतर सुधार" के दर्शन में एक मूलभूत विरोधाभास है: उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से उत्पाद सुधार की प्रक्रिया सीधे तौर पर व्यावसायिक मॉडल की स्थिरता से टकराती है। एक बेहतर उत्पाद (एआई अवलोकन जो तुरंत उत्तर प्रदान करते हैं) व्यावसायिक मॉडल को नुकसान पहुंचाता है (विज्ञापन क्लिक में गिरावट)। यह कोई क्रमिक, मध्यम समस्या नहीं है—यह एक संरचनात्मक रूप से क्रांतिकारी समस्या है।.

समस्या और भी जटिल हो जाती है क्योंकि यह समय से जुड़ी हुई है। सैद्धांतिक रूप से, Google AI ओवरव्यू के रोलआउट को धीमा कर सकता है या रोक भी सकता है। इससे अल्पावधि में विज्ञापन राजस्व सुरक्षित रहेगा। लेकिन इसका यह भी अर्थ होगा कि Perplexity और ChatGPT सर्च तकनीकी रूप से बेहतर हो जाएंगे और उपयोगकर्ता इन प्लेटफॉर्मों पर चले जाएंगे। दूसरे शब्दों में, कार्रवाई न करके, Google उन प्रतिस्पर्धियों से बाज़ार हिस्सेदारी खोने का जोखिम उठा रहा है जो उपयोगकर्ता अनुभव को प्राथमिकता देते हैं। इससे एक दुविधा उत्पन्न होती है: सभी खिलाड़ी उपयोगकर्ता अनुभव को अधिकतम करने के लिए बाध्य हैं, भले ही इससे सामूहिक रूप से मुद्रीकरण संकट उत्पन्न हो जाए।.

इसे समझने का एक और तरीका यह है: एआई का एकीकरण केवल एक फीचर से जुड़ा निर्णय नहीं है; यह विकेंद्रीकृत प्रतिस्पर्धा के खिलाफ एक अस्तित्वगत रणनीति है। Google को एआई क्षमताएं विकसित करनी ही होंगी, अन्यथा खोज ChatGPT पर निर्भर हो जाएगी। लेकिन इस एकीकरण से तत्काल व्यावसायिक मॉडल संबंधी समस्याएं उत्पन्न होती हैं। Google अपनी दीर्घकालिक बाजार स्थिति के लिए इस अल्पकालिक बलिदान को आवश्यक मानता है।.

घटते राजस्व गुणकों के साथ विकास का विरोधाभास

एक आखिरी महत्वपूर्ण बात: Google की सर्च वॉल्यूम लगातार बढ़ रही है। सर्च क्वेरी की वार्षिक वृद्धि दर 2025 में लगभग 4.7 प्रतिशत थी, जबकि 2024 में यह 4.1 प्रतिशत थी। इसका मतलब है कि कुल सर्च वॉल्यूम बढ़ रही है। हालांकि, यह वृद्धि मोनेटाइजेशन मल्टीप्लायर में गिरावट के साथ हुई है। क्लिक मिलने की संभावना कम होने के कारण एक Google सर्च क्वेरी का मूल्य एक साल पहले की तुलना में कम हो गया है।.

यदि यह प्रवृत्ति जारी रहती है—वॉल्यूम वृद्धि × मुद्रीकरण दर में गिरावट—तो इससे "खंडहरों पर दावत" वाली अर्थव्यवस्था का जन्म होगा, जहाँ Google अधिक ट्रैफ़िक उत्पन्न करेगा लेकिन उससे कम राजस्व प्राप्त करेगा। हालाँकि यह उपयोगकर्ता के लिए बेहतर है (अधिक खोजें, बेहतर गुणवत्ता), लेकिन Google के लिए यह हानिकारक है (प्रति खोज कम राजस्व, जिससे कुल राजस्व में संभावित गिरावट आ सकती है)।.

2025 के लिए सर्च मार्केटिंग राजस्व का अनुमान $190.6 बिलियन है (जबकि 2024 में यह $178.2 बिलियन था)। इससे पता चलता है कि Google वॉल्यूम में होने वाले नुकसान की भरपाई आक्रामक तरीके से CPM बढ़ाकर कर रहा है (जिससे विज्ञापनदाताओं को अधिक कीमत चुकानी पड़ रही है)। यह अल्पकालिक रणनीति है—यदि Google की कार्यक्षमता में गिरावट जारी रहती है, तो विज्ञापनदाता अंततः वैकल्पिक चैनलों (जैसे सीधे खुदरा विक्रेताओं को विज्ञापन, Amazon Ads, TikTok Ads) की ओर रुख कर लेंगे। वर्तमान "अनुमान" एक काल्पनिक अनुमान मात्र हो सकता है, ठोस आधार पर नहीं।.

दबाव में नवाचार और परिस्थितियों का परिदृश्य

गूगल का एक पारंपरिक सर्च इंजन से एआई-आधारित सर्च इंटरफेस में परिवर्तन कोई स्वैच्छिक रणनीतिगत बदलाव नहीं है; यह एक साथ कई व्यवधानों के खिलाफ एक मजबूर अनुकूलन है: चैटजीपीटी/ओपनएआई नई प्रतिस्पर्धा के रूप में, परप्लेक्सिटी एआई एक नए सर्च चैनल के रूप में, आंतरिक तकनीकी दबाव (जेमिनी और अन्य एआई मॉडल पहले से ही विकसित हैं; उनका उपयोग न करना तर्कहीन है), और उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं में बदलाव (उपयोगकर्ता सभी डिजिटल उत्पादों में एआई क्षमताओं की अपेक्षा करते हैं)।.

रॉबी स्टीन का उत्पाद विकास दर्शन—लगातार सुधार, उपयोगकर्ता अनुभव का अत्यधिक अनुकूलन और रूपांतरण के लिए तत्परता—तब कारगर होता है जब उपयोगकर्ता सुधार और व्यावसायिक मॉडल स्थिरता एक दूसरे के अनुरूप हों। हालांकि, एआई व्यवधान के संदर्भ में, ये लक्ष्य परस्पर विरोधी हैं। स्टीन का दृष्टिकोण गूगल 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 स्पष्ट नहीं है। कई संभावनाएं मौजूद हैं: (1) Google एक नए आर्थिक आधार पर स्थिर हो जाता है जहां एआई सर्च, प्रीमियम सब्सक्रिप्शन, बी2बी सेवाएं और बेहतर विज्ञापनदाता लक्ष्यीकरण मिलकर एक नया राजस्व स्रोत बनाते हैं। (2) Google धीरे-धीरे Perplexity, ChatGPT सर्च और अन्य विकेन्द्रीकृत मॉडलों के हाथों बाजार हिस्सेदारी खो देता है क्योंकि ये प्रतिस्पर्धी बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं और मुद्रीकरण को प्राथमिकता देने वाले व्यावसायिक मॉडलों से बंधे नहीं हैं। (3) एक नियामक संकट Google को अपने डेटा लाभ का उपयोग करने से रोकता है, और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य खंडित बना रहता है।.

फिलहाल, पहला परिदृश्य सबसे अधिक संभावित है क्योंकि Google के संरचनात्मक लाभ (डेटाबेस, उपयोगकर्ता आधार, बुनियादी ढांचा) अभी भी काफी मजबूत हैं। लेकिन अनिश्चितता बनी हुई है, और यह परिवर्तन केवल क्रमिक नहीं बल्कि स्थायी और संरचनात्मक है। किसी भी स्थिति में, एक बात स्पष्ट है: केवल क्लिक-आधारित खोज मुद्रीकरण का युग समाप्त हो रहा है। कुछ नया उभर रहा है, लेकिन इसका स्वरूप अभी तक स्थिर नहीं हुआ है।.

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