Google मिथुन एआई के साथ खोज परिणामों और मीडिया के भविष्य में अवलोकन: प्रकाशकों के लिए खतरे का विश्लेषण

खोज में एआई के आसपास का विवाद - क्या Google मिथुन मीडिया व्यवसाय को नष्ट कर देगा?

डिजिटल मीडिया परिदृश्य निरंतर परिवर्तन में है, लेकिन शायद ही कभी Google के जेनेरिक एआई कार्यों की शुरूआत के परिणामस्वरूप एक तकनीकी विकास जल्दी से ट्रिगर होता है। इस चिंता की एक संक्षिप्त अभिव्यक्ति डेनिस बॉलविजर, "फार्मेसी उमशू" के प्रधान संपादक और वर्ड एंड बिल्ड पब्लिशिंग ग्रुप के प्रबंध निदेशक से आती है। अप्रैल 2025 में बर्लिन में ओबेरॉयर वर्लाग के मीडिया शिविर में, उन्होंने एक अंधेरा पूर्वानुमान तैयार किया: "Google का मिथुन हमें नष्ट कर देगा"।

यह कथन, Google के KI मॉडल मिथुन के व्यापक कार्यान्वयन और खोज परिणामों में संबद्ध "AI ओवरव्यू" (AIOS) के व्यापक कार्यान्वयन के तुरंत बाद, प्रकाशन उद्योग में एक बढ़ते भय को दर्शाता है। बॉलविजर ने शिकायत की कि मीडिया पहले से ही नई तकनीक से पीड़ित है और एक स्थापित व्यवसाय मॉडल के अंत की घोषणा की है: "रेंज अब एक व्यवसाय मॉडल नहीं थी"।

युवा मीडिया और उद्योग विशेषज्ञों के लिए एक कार्यक्रम, मीडिया कैंप 2025 ने इस खतरनाक मूल्यांकन के लिए मंच की पेशकश की। Ballwieser को एक वक्ता के रूप में सूचीबद्ध किया गया था और चिकित्सा पत्रकारिता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण परिवर्तनों के बारे में अन्य बातों के अलावा, अन्य बातों के अलावा बोला गया था। उनका बयान केंद्रीय चुनौती को रेखांकित करता है: मीडिया कंपनियां कैसे जीवित रह सकती हैं और पनप सकती हैं यदि तकनीक ने अपने ट्रैफ़िक का अधिकांश हिस्सा वर्षों तक पहुंचाया है, तो यह स्रोत पर इस ट्रैफ़िक को बाधित करने की धमकी देता है?

यह रिपोर्ट Google मिथुन और AI ओवरव्यू के काम करने के संदर्भ में Ballwieser द्वारा व्यक्त की गई चिंता का विश्लेषण करती है। वह यातायात, मुद्रीकरण और एसईओ रणनीतियों पर विशिष्ट प्रभावों की जांच करता है, मीडिया उद्योग के लिए व्यापक परिणामों पर प्रकाश डालता है, जर्मनी में अंतरराष्ट्रीय विकास के साथ स्थिति की तुलना करता है और कथित खतरे की वैधता का मूल्यांकन करता है। इसका उद्देश्य एआई-समर्थित खोज की उम्र में मीडिया कंपनियों के लिए संभावित खतरों और आवश्यक रणनीतिक समायोजन का एक अच्छी तरह से स्थापित मूल्यांकन प्रदान करना है।

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Google मिथुन और एआई ओवरव्यू: यह कैसे काम करता है और तंत्र

डेनिस बॉलविजर जैसे प्रकाशकों की चिंताओं को समझने के लिए, प्रौद्योगिकी की एक मौलिक समझ आवश्यक है, जिस पर ये चिंताएं आधारित हैं: Google मिथुन और परिणामी कार्य "एआई ओवरव्यू" (एआईओ) Google खोज में।

Google मिथुन: द फाउंडेशन

GEMINI Google का फैमिली ऑफ लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMS) है, जो इसके जेनेरिक AI अनुप्रयोगों के लिए आधार के रूप में कार्य करता है। इन मॉडलों को भाषा पैटर्न को पहचानने और पूछताछ (शीघ्र) के मानव -समान उत्तर उत्पन्न करने के लिए शब्दों के खरबों को "पढ़ने" के द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है। मिथुन विभिन्न संस्करणों में अलग-अलग प्रदर्शन स्तरों के साथ मौजूद है, जिसमें नैनो (ऑन-डिवाइस कार्यों के लिए), फ्लैश, प्रो (मध्यम स्तर, अक्सर नि: शुल्क) और अल्ट्रा (सबसे शक्तिशाली संस्करण, अक्सर भुगतान सदस्यता का हिस्सा जैसे मिथुन उन्नत) शामिल हैं।

मिथुन को मल्टीमॉडल डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि यह न केवल पाठ को संसाधित कर सकता है, बल्कि छवियों, ऑडियो, वीडियो और कोड को भी संसाधित कर सकता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता चित्र अपलोड कर सकते हैं और प्रश्न पूछ सकते हैं या प्रोग्रामिंग कार्यों में मदद के लिए मिथुन दे सकते हैं। एआई बातचीत से लगातार सीखता है, जिसमें उपयोगकर्ता संकेत और प्रतिक्रिया शामिल हैं। हालांकि, Google स्पष्ट रूप से बताता है कि मिथुन गलती कर सकता है ("मतिभ्रम") और गलत या अनुचित जानकारी भी प्रदान कर सकता है। मिथुन स्वयं सही तरीके से काम करने के अपने तरीके की व्याख्या नहीं कर सकता है।

Xpert.digital पहले से ही Google AI ओवरव्यू का एक अभिन्न अंग है

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एआई साक्षात्कार: खोज में कार्यान्वयन

एआई साक्षात्कार (AIOS), जिसे मूल रूप से Google खोज प्रयोगशालाओं में "खोज जनरेटिव अनुभव" (SGE) के रूप में परीक्षण किया गया है, Google खोज में मिथुन का सबसे प्रमुख एकीकरण है। ये एआई उत्पन्न सारांश हैं जो सीधे कुछ खोज क्वेरी के लिए कमाई पृष्ठ (SERP) पर दिखाई देते हैं, अक्सर पारंपरिक "नीले लिंक" से पहले।

AIOS शुद्ध चैटबॉट से काम करता है:

रैंकिंग प्रणालियों के साथ एकीकरण

AIOS खोज के लिए विशेष रूप से अनुकूलित एक मिथुन मॉडल का उपयोग करता है, जो Google के कोर वेब रैंकिंग सिस्टम के साथ निकटता से एकीकृत है। AI Google के सूचकांक से प्रासंगिक, उच्च -गुणवत्ता वाले परिणामों की पहचान करता है।

सूचना संश्लेषण

AI उपयोगकर्ता अनुरोध का सारांश उत्तर देने के लिए कई स्रोतों से जानकारी को संश्लेषित करता है। यह विशेष रूप से जटिल या बहु-चरणीय प्रश्नों ("मल्टी-स्टेप रीजनिंग") के लिए प्रासंगिक है, जिसमें अन्यथा कई अपमान की आवश्यकता होगी।

स्रोत कड़ी

AIOS में उन वेबसाइटों के लिंक होते हैं जो सारांश में जानकारी का समर्थन करते हैं। Google इस बात पर जोर देता है कि यह उपयोगकर्ताओं को गहराई से गोता लगाने और विभिन्न प्रकार की सामग्री की खोज करने में सक्षम बनाता है। लिंक Google के सिस्टम द्वारा स्वचालित रूप से चुने जाते हैं। Google ने अधिक लिंक जोड़ने और उनकी दृश्यता बढ़ाने के लिए शुरू होने के बाद से अपडेट लागू किए हैं (जैसे इनलाइन लिंक, राइट साइडबार)।

तथ्यों पर ध्यान दें

Google के अनुसार, AIOS को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि वे केवल मतिभ्रम को कम करने के लिए शीर्ष Wirds के आधार पर जानकारी प्रदर्शित करते हैं। वेब सामग्री में पूछताछ या बारीकियों की गलत व्याख्या करके त्रुटियों की अधिक संभावना थी।

संदर्भ विंडो और अनुकूलनशीलता

नए संस्करण बड़े संदर्भ विंडो (अधिक बातचीत की गहराई) और AIO प्रतिक्रिया को अनुकूलित करने की संभावना (भाषा को सरल बनाने, अधिक विस्तार को तोड़ने) की अनुमति देते हैं।

प्रौद्योगिकी उन्नयन

Google ने संयुक्त राज्य अमेरिका में AIOS के लिए मिथुन 2.0 का उपयोग करना शुरू कर दिया है, जो विशेष रूप से प्रोग्रामिंग या गणित जैसे अधिक जटिल विषयों के लिए तेजी से और उच्च -गुणवत्ता वाले उत्तरों को सक्षम करना चाहिए।

ऐ फैशन

एक और विकास के रूप में, Google प्रयोगशालाओं में एक "एआई मोड" का परीक्षण करता है, जो संवाद-उन्मुख, एआई-नियंत्रित उत्तरों पर और भी अधिक निर्भर करता है और मिथुन 2.0 के एक दर्जी संस्करण का उपयोग करता है। यह मोड एक ही समय में कई रिश्तेदारों को खोजने और परिणामों को संयोजित करने के लिए "क्वेरी फैन-आउट" जैसी तकनीकों का उपयोग करता है।

प्रकाशकों के लिए समस्या का मूल

प्रकाशकों के लिए केंद्रीय चुनौती AIOS की कार्यक्षमता से परिणाम: खोज परिणाम पृष्ठ पर सीधे जानकारी को संक्षेप और प्रस्तुत करके, आप संभावित रूप से उपयोगकर्ताओं को मूल स्रोत वेबसाइट पर क्लिक करने की आवश्यकता को कम करते हैं। यहां तक ​​कि अगर वहाँ बचा है, वे सीधे प्रदर्शित AI प्रतिक्रिया के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। यह उस पारंपरिक मॉडल को धमकी देता है जिसमें खोज इंजन प्रकाशक को यातायात को आगे बढ़ाता है, जिसे तब विज्ञापन या अन्य साधनों के माध्यम से मुद्रीकृत किया जाता है।

Ballwieser की विशिष्ट चिंताएं: "पहुंच अब एक व्यवसाय मॉडल नहीं है"

मीडिया कैंप पर डेनिस बॉलविजर की चिंता सामान्य प्रौद्योगिकी आलोचना से परे है। इसका उद्देश्य कई प्रकाशकों के पिछले डिजिटल बिजनेस मॉडल के दिल में है, विशेष रूप से उन विशेष रुचि वाले क्षेत्र में जैसे कि "फार्मेसी उमशू" का नेतृत्व किया। उनके प्रमुख बयान कथित अस्तित्व के खतरे का वर्णन करते हैं:

"Google से मिथुन व्यावहारिक रूप से हमें नष्ट कर देगा"

यह कठोर शब्दांकन संकेत है कि मिथुन द्वारा सक्षम एआई फ़ंक्शन न केवल एक क्रमिक परिवर्तन हैं, बल्कि स्थापित मीडिया के अस्तित्व का एक मौलिक जोखिम भी है।

खोज परिणामों में डाउनग्रेड करना

Ballwieser ने पहले से ही Google खोज परिणामों में मीडिया ऑफ़र का एक डाउनग्रेड देखा। यह उन रिपोर्टों के साथ सहसंबंधित है कि एआई ओवरव्यू काफी कार्बनिक लिंक को नीचे की ओर ले जाता है। यदि दृश्यता और ट्रैफ़िक का प्राथमिक स्रोत-गूगल सर्च-लोस में शीर्ष पदों का मूल्य या एआई उत्पन्न सामग्री द्वारा लिया गया है, तो यह कई डिजिटल रेंज रणनीतियों के आधार को कम करता है।

"पोर्टल्स जो रेंज में लक्ष्य हैं, वे मृत हैं"

यह कथन पिछले व्यवसाय मॉडल के खिलाफ उनके तर्क का मूल है। वह भविष्यवाणी करता है कि रेंज -आधारित मॉडल अब नवीनतम में एक से तीन साल में पैसा नहीं फेंकेंगे। कारण AI ओवरव्यू की कार्यक्षमता है: यदि उपयोगकर्ताओं को वह जानकारी प्राप्त होती है जो वे सीधे Google सारांश में देख रहे हैं, तो प्रकाशक के बाईं ओर क्लिक करने के लिए प्रोत्साहन को समाप्त कर दिया जाता है। सर्च इंजन के माध्यम से पेज व्यू और क्लिक में मापा जाता है, इसके आधार पर विज्ञापन के माध्यम से आपकी प्रत्यक्ष मुद्रीकरण क्षमता खो देता है।

पिछली सामग्री निवेश मॉडल का अंत

बॉलविजर ने बताया कि "फार्मेसी उमशू" के लिए उच्च गुणवत्ता वाले ग्रंथों में उच्च निवेश अब तक सार्थक था क्योंकि यह सामग्री वर्षों से लगातार ट्रैफ़िक उत्पन्न करने में सक्षम रही है। टिकाऊ और संचयी सीमा पर आधारित यह मॉडल ("लॉन्गटेल" प्रभाव) अब काम नहीं करता है: "यह व्यवसाय मॉडल, जो 20 वर्षों से काम कर रहा है, खत्म हो गया है"। एआई शिखर सम्मेलन सार को निकालकर और उपयोगकर्ता को मूल स्रोत से दूर रखकर वर्षों से निर्मित इस सामग्री के मूल्य का अवमूल्यन कर सकता है।

नए प्रस्तावों की आवश्यकता

नतीजतन, वर्ड एंड इमेज जैसे प्रकाशकों को यह सोचने में सक्षम होना चाहिए कि वे क्या पेशकश कर सकते हैं, बड़े एआई भाषा मॉडल वितरित नहीं कर सकते हैं। इसका तात्पर्य एक रणनीतिक पुनर्मूल्यांकन से है, जो आसानी से संक्षेपित जानकारी से विशिष्ट सामग्री, गहरा विश्लेषण, अनन्य डेटा, सामुदायिक बाइंडिंग या अन्य अतिरिक्त मूल्यों से दूर है जो शुद्ध सूचना हस्तांतरण से परे हैं।

फिर भी, विशेष रुचि पत्रकारिता की जरूरत है

रेंज मॉडल के लिए अंधेरे पूर्वानुमान के बावजूद, बैलविजर अभी भी विशेषज्ञ पत्रकारिता की आवश्यकता देखता है, विशेष रूप से स्वास्थ्य क्षेत्र में। उन्होंने महिलाओं के स्वास्थ्य के उदाहरण को एक मुद्दे के रूप में नामित किया, जो लंबे समय से उपेक्षित है। यह इंगित करता है कि समाधान पत्रकारिता के कार्य में नहीं है, बल्कि प्रस्ताव और व्यवसाय मॉडल को नई वास्तविकता, विश्वास, विशेषज्ञता और विशिष्ट उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए है।

सारांश में, यह कहा जा सकता है कि Ballwieser की आलोचना AI अवलोकन के मुख्य यांत्रिकी की पहचान करती है, जो खोज इंजन यातायात के आधार पर प्रकाशकों के मुद्रीकरण मॉडल के लिए प्रत्यक्ष खतरे के रूप में है। उपयोगकर्ता की पूछताछ का जवाब देने के लिए एआई की क्षमता ने सीधे ट्रैफ़िक से प्रकाशक पृष्ठों तक जानकारी के प्रावधान को कम कर दिया और उद्योग को "पहुंच" के मूल्य को फिर से परिभाषित करने और वैकल्पिक व्यावसायिक मॉडल विकसित करने के लिए मजबूर किया।

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खतरे की मात्रा: यातायात और डेटा चुनौतियों पर प्रभाव

डेनिस बॉलविजर द्वारा व्यक्त किया गया डर जो कि रेंज अब एक व्यवसाय मॉडल नहीं है, इस धारणा पर आधारित है कि Google AI ओवरव्यू (AIOS) प्रकाशक वेबसाइट पर ट्रैफ़िक को काफी कम कर देता है। उपलब्ध डेटा और रिपोर्टों का विश्लेषण इन प्रभावों की एक जटिल लेकिन चिंताजनक छवि खींचता है।

यातायात में कमी के तंत्र

कार्बनिक लिंक का प्रतिस्थापन

AIOS का सबसे हड़ताली प्रभाव खोज परिणामों में एक प्रमुख स्थान पर इसका स्थान है, जो अक्सर पारंपरिक कार्बनिक लिंक पर अक्सर होता है। प्रेस गजट की एक परीक्षा से पता चला है कि पहले कार्बनिक परिणाम को संयुक्त राज्य अमेरिका में समाचार विचारों के मामले में 980 पिक्सेल द्वारा नीचे ले जाया गया था जहां एक एआईओ प्रदर्शित किया गया था-यह एक पूरे पक्ष स्क्रॉल से मेल खाता है। यह विस्थापन लगभग पांच या उससे कम स्थिति के लिए एक डाउनग्रेड से मेल खाता है। इस तथ्य को देखते हुए कि पहली स्थिति आमतौर पर लगभग 40% क्लिक प्राप्त होती है, जबकि स्थिति पांच केवल लगभग 5% प्राप्त करती है, इसका मतलब है कि पूर्व में टॉपिंग पेज के लिए 85% तक की क्लिक दरों (सीटीआर) का संभावित नुकसान है, इसे पूरी तरह से एआईओ द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए। एक अन्य विश्लेषण ने कार्बनिक सीटीआर में 54.6%की गिरावट की सूचना दी, यदि कोई AIO मौजूद था।

शून्य-क्लिक खोज और प्रत्यक्ष उत्तर

AIOS "शून्य-क्लिक" खोजों की ओर प्रवृत्ति को सुदृढ़ करता है, जिसमें उपयोगकर्ता किसी प्रकाशक वेबसाइट पर जाने के बिना खोज परिणाम पृष्ठ पर सीधे अपना उत्तर पाते हैं। यहां तक ​​कि अगर यह घटना पहले से ही AIOS से पहले मौजूद थी (2022 के एक अध्ययन में पाया गया कि आधे से अधिक उपयोगकर्ताओं ने Google को खोज के लिए नहीं छोड़ा था), व्यापक AI शिखर सम्मेलन यह अधिक संभावना है कि उपयोगकर्ता Google पेज पर बने रहेंगे।

खोज वॉल्यूम पूर्वानुमान

इस चिंता को गार्टनर जैसे पूर्वानुमानों द्वारा प्रबलित किया जाता है, जो 2026 तक पारंपरिक खोज इंजन की मात्रा में 25% की गिरावट की भविष्यवाणी करता है, क्योंकि उपयोगकर्ता तेजी से एआई चैटबॉट और वर्चुअल एजेंटों का उपयोग कर रहे हैं। यद्यपि यह पूर्वानुमान विवादास्पद और अन्य डेटा बताता है कि Google का प्रभुत्व अब तक शायद ही कभी प्रभावित हुआ है, यह प्रकाशकों की अनिश्चितता में योगदान देता है।

डेटा दुविधा: गैर-पारदर्शिता और विरोधाभासी रिपोर्ट

AIOS के वास्तविक प्रभावों के आकलन के साथ एक केंद्रीय समस्या पारदर्शी, दानेदार डेटा की कमी है।

लापता अटेंशन

Google AIOS के रेफरल ट्रैफ़िक को नियमित खोज ट्रैफ़िक से अलग नहीं करता है जैसे कि Google Analytics या Google खोज कंसोल जैसे टूल में। यह प्रकाशक के लिए अपने क्लिक नंबरों पर AIOS के प्रत्यक्ष प्रभाव को मापना असंभव बनाता है। यहां तक ​​कि तृतीय-पक्ष उपकरण भी इस डेटा को वितरित नहीं कर सकते हैं। यह गैर -ट्रांसपेरेंसी ("अपारदर्शिता") हर ध्वनि रणनीतिक योजना को कठिन बनाती है।

विरोधाभासी आंकड़ा बिंदु

उपलब्ध रिपोर्ट एक असंगत तस्वीर खींचती है।

• कुछ महान प्रकाशकों जैसे कि Zeit Davis और Dotdash मेरेडिथ ने अपने यातायात पर "नगण्य" या "मामूली" प्रभावों की शुरुआत के बाद शुरुआती चरणों में सूचना दी। हालाँकि, इन रिपोर्टों ने अक्सर इस संकेत के माध्यम से खुद को रिलेटिव किया कि यह अभी भी "शुरुआती" था या वे कीवर्ड सेट का उल्लेख करते हैं, जिसमें AIOS कम बार दिखाई दिया (जैसे कि खोज क्वेरी का केवल 8-15%)।
• इसके विपरीत, महत्वपूर्ण ट्रैफ़िक चोरी पर कई रिपोर्टें हैं, विशेष रूप से छोटे प्रकाशकों (50%से अधिक, 70%या यहां तक ​​कि 96%से अधिक) और कुछ प्रकार की सामग्री के लिए। एक अध्ययन में एक AIO में पाए जाने वाले पृष्ठों के लिए 8.9% का औसत ट्रैफ़िक हानि और AIO के साथ SERP पर प्रकाशित किए गए पृष्ठों के लिए 2.6% पाया गया, लेकिन नहीं पाया गया।
• SEMRUSH डेटा से पता चलता है कि समय के साथ AIOS में अधिक से अधिक कीवर्ड हैं (छह महीने के भीतर 6% से 11.4% सूचनात्मक कीवर्ड तक बढ़ते हैं), जो विस्थापन को बढ़ाने का संकेत देता है।
  लगभग 10,000 कीवर्ड के विश्लेषण से कार्बनिक सीटीआर में 1.41% से 0.64% की गिरावट आई, यदि एआईओएस मौजूद थे।

Google की कथा बनाम वास्तविकता

Google आधिकारिक तौर पर दावा करता है कि AIOS अधिक से अधिक प्रकार की वेबसाइटों पर निहित लिंक और ट्रैफ़िक ट्रैफ़िक पर अधिक क्लिक की ओर जाता है। हालाँकि, इन कथनों पर प्रकाशकों और विश्लेषकों द्वारा दृढ़ता से सवाल उठाया जाता है, क्योंकि Google अंडरपिनिंग के लिए कोई डेटा प्रदान नहीं करता है और दावे प्रतिवाद दिखाई देते हैं।

ट्रैफ़िक-प्रभाव के लिए डेटा की स्थिति इसलिए बहुत खंडित है और उन कारकों पर निर्भर करती है जिनके माध्यम से Google पारदर्शिता की पेशकश नहीं करता है। जबकि कार्बनिक लिंक और प्रत्यक्ष उत्तरों के विस्थापन जैसे तंत्र द्वारा महत्वपूर्ण नकारात्मक प्रभावों की क्षमता निर्विवाद है, वास्तव में एहसास प्रभाव काफी भिन्न होता है। यह इंगित करता है कि AIOS अब तक एक समान "विनाश मशीन" नहीं है, लेकिन एक विघटनकारी बल है, जिसके प्रभाव असमान रूप से वितरित किए जाते हैं। वे कम दृढ़ता से हिट (लेन -देन) कम दृढ़ता से लगते हैं, जबकि अन्य (सूचनात्मक, छोटे पक्ष) गंभीर रूप से क्षतिग्रस्त हो सकते हैं। Google द्वारा ट्रैफ़िक स्रोतों के स्पष्ट असाइनमेंट की कमी इन बारीकियों को पूरी तरह से समझने और रणनीतिक रूप से प्रतिक्रिया करने में सक्षम होने के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा का प्रतिनिधित्व करती है।

Ymyl खोजों (आपका पैसा, आपका जीवन) में AIOS का उच्च प्रसार विशेष रूप से विस्फोटक है, इसके बावजूद कि Google के संवेदनशील विषयों पर सावधानी बरती गई है। अध्ययन स्वास्थ्य (65%), कानूनी (78%) और वित्तीय पूछताछ (42%) के लिए एक उच्च एआईओ दर दिखाते हैं। यह एक उच्च जोखिम है, क्योंकि AIOS में प्रलेखित अशुद्धियों के यहां विशेष रूप से गंभीर परिणाम हो सकते हैं। "फार्मेसी umschau" जैसे प्रकाशकों के लिए, जिसकी मुख्य क्षमता भरोसेमंद स्वास्थ्य जानकारी में निहित है, इसका मतलब है कि सबसे महत्वपूर्ण सूचना खंड में संभावित दोषपूर्ण AI बैठकों के माध्यम से प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धा। यह खतरा शुद्ध यातायात हानि से परे है और स्थापित स्रोतों के अधिकार और विश्वसनीयता पर सवाल उठाता है।

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रिपल इफेक्ट्स: मीडिया उद्योग के लिए व्यापक परिणाम

Google AI साक्षात्कारों की शुरूआत दूरगामी तरंगों को ट्रिगर करती है जो शुद्ध यातायात हानि से परे जाती हैं और डिजिटल मीडिया के पूरे पारिस्थितिकी तंत्र को प्रभावित करती हैं। परिणाम विज्ञापन राजस्व, एसईओ प्रथाओं और प्रकाशकों की बुनियादी आवश्यकता के लिए अपने व्यवसाय मॉडल पर पुनर्विचार करने के लिए विस्तार करते हैं।

विज्ञापन राजस्व में राजस्व

कई प्रकाशकों के लिए, विशेष रूप से वे जो स्वतंत्र रूप से सुलभ सामग्री पर भरोसा करते हैं, विज्ञापन राजस्व वित्तपोषण का प्राथमिक स्रोत है। इन आय को सीधे सीमा से जोड़ा जाता है - विज्ञापन छापों और क्लिकों में मापा जाता है। AIOS द्वारा वेबसाइट ट्रैफ़िक में गिरावट इसलिए तुरंत विज्ञापन राजस्व कम हो जाती है। यह अनुमान लगाया जाता है कि उद्योग का AIOS (या अग्रदूत प्रौद्योगिकी SGE) सालाना $ 2 बिलियन का विज्ञापन राजस्व वापस ले सकता है। व्यक्तिगत प्रकाशक पहले से ही अपने विज्ञापन राजस्व के कठोर चोरी की रिपोर्ट करते हैं, कभी -कभी 65%तक।

यह विकास खुले वेब पर विज्ञापन -फिन्ड मॉडल की लंबी -लोड -बियरिंग क्षमता पर सवाल उठाता है। जब AI प्रकाशक की सामग्री से उपयोगकर्ताओं को कम करता है, तो मूल्य श्रृंखला ढह जाती है। इस बात की भी चिंता है कि विज्ञापनदाता अपने बजट को सोशल मीडिया जैसे अन्य चैनलों में स्थानांतरित कर सकते हैं, अगर वे खोज इंजन द्वारा उत्पन्न ट्रैफ़िक को हीन या बॉट्स के प्रभुत्व के रूप में देखते हैं।

विकासशील एसईओ परिदृश्य

खोज इंजन अनुकूलन (एसईओ) को नई वास्तविकता के लिए मौलिक रूप से अनुकूलित करना चाहिए।

फोकस का शिफ्टिंग

कार्बनिक खोज परिणामों में से 1 रैंकिंग का पारंपरिक लक्ष्य एक AIO प्रदर्शित होने पर महत्व खो देता है। यह AIO के भीतर एक स्रोत के रूप में नामित या जुड़ा हुआ एक नया मुख्य लक्ष्य होगा।

सामग्री रणनीति

फोकस को उच्च गुणवत्ता, अद्वितीय और इन -डेप्थ सामग्री की ओर ले जाया जाता है, जिसे एआई के लिए दोहराना या संक्षेप करना मुश्किल है। EEAT (अनुभव, विशेषज्ञता, आधिकारिक केंद्र, भरोसेमंदता) के सिद्धांत विश्वसनीयता का संकेत देने के लिए अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं और संभवतः AIOS के लिए, विशेष रूप से YMyl क्षेत्र में ध्यान में रखा जाता है।

तकनीकी अनुकूलन

संरचित डेटा (स्कीम मार्कअप) KI को सामग्री को बेहतर ढंग से समझने और प्रासंगिक बनाने में मदद करता है। विशेष रुप से प्रदर्शित स्निपेट्स और "पीपल IE ASK" बक्से के लिए अनुकूलन AIOS में एक समावेश के साथ सकारात्मक रूप से सहसंबंधित हो सकता है। स्पष्ट, संक्षिप्त और अच्छी तरह से -प्रासंगिक सामग्री (शीर्षकों, सूचियों) को प्राथमिकता दी जाती है।

कीवर्ड रणनीति

लंबी-पूंछ वाले कीवर्ड और प्राकृतिक भाषा के प्रश्न जो AIOS उद्देश्य अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं। यह विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है कि कौन से कीवर्ड AIOS को ट्रिगर करते हैं।

नए व्यापार मॉडल की आवश्यकता में तेजी लाएं

AIOS द्वारा खोज इंजन ट्रैफ़िक का खतरा प्रकाशकों द्वारा प्रकाशकों को Google पर अपनी निर्भरता को कम करने और आय और बिक्री चैनलों के वैकल्पिक स्रोतों को खोलने के लिए मजबूर करता है।

विविधता

यातायात स्रोतों का एक व्यापक बिखराव आवश्यक है। प्रकाशकों को सोशल मीडिया, ईमेल मार्केटिंग और भागीदारी जैसे चैनलों में निवेश करना होगा।

प्रत्यक्ष जनसंपर्क

समाचार पत्र, सदस्यता कार्यक्रमों, सदस्यता, स्वयं के ऐप और सामुदायिक जुड़ाव के माध्यम से वफादार लक्ष्य समूहों की स्थापना महत्वपूर्ण हो जाती है। एल्गोरिथ्म परिवर्तनों की तुलना में ये प्रत्यक्ष संबंध अधिक लचीला हैं।

सीमा से परे मूल्य

फोकस को शुद्ध रेंज (वॉल्यूम) से अद्वितीय मूल्य में स्थानांतरित किया जाना चाहिए। यह प्रीमियम सामग्री, अनन्य विश्लेषण, घटनाओं, डेटा उत्पादों या विशेष उपकरणों के लिए paywalls द्वारा किया जा सकता है। समायोजन के उदाहरण मानव नियंत्रण के तहत सारांश के लिए एआई के गैनेट के उपयोग हैं, एआई टूल के साथ एक्सल स्प्रिंगर के प्रयोगों जैसे कि "हे_" और पॉडकास्ट के लिए वॉयस क्लोनिंग या फार्मासिस द्वारा एआई के उपयोग की समीक्षा बैरियर-फ्री टेक्स्ट बनाने के लिए।

इस प्रकार एआई अवलोकन की शुरूआत एक उत्प्रेरक के रूप में कार्य करती है, जो मीडिया उद्योग में मौजूदा रुझानों को तेज करती है। आय के स्रोतों में विविधता लाने और दर्शकों के साथ प्रत्यक्ष संबंध बनाने की आवश्यकता पहले से ही AIOS से पहले मौजूद थी। सदस्यता और समाचार पत्र जैसी रणनीतियों पर पहले से ही चर्चा और कार्यान्वयन किया जा चुका है। हालांकि, कई प्रकाशकों के प्राथमिक यातायात स्रोत को सीधे धमकी देकर एआईओएस बड़े पैमाने पर दबाव बढ़ाता है। आय और प्रत्यक्ष यातायात के वैकल्पिक स्रोतों की खोज एक रणनीतिक विकल्प से एक अस्तित्वगत आवश्यकता बन जाती है। इसने अपने स्वयं के अतिरिक्त मूल्य का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए मजबूर किया।

इसी समय, गुणवत्ता के लिए एक सकारात्मक प्रतिक्रिया लूप हो सकता है। जबकि एआई सारांश माल के बारे में बुनियादी जानकारी बनाते हैं, कथित मूल्य अद्वितीय विश्लेषण, गहन विशेषज्ञता, अनन्य रिपोर्टिंग और मजबूत ब्रांड आत्मविश्वास (जैसा कि ईईईटी जोर द्वारा संकेत दिया गया है) की ओर बढ़ता है। इन गुणों को सफलतापूर्वक खेती करने वाले प्रकाशक यह पा सकते हैं कि एआई संतृप्त दुनिया में उनका मूल्य बढ़ रहा है। आप उच्च सदस्यता की कीमतों को लागू कर सकते हैं या अधिक वफादार प्रत्यक्ष समूहों को आकर्षित कर सकते हैं, भले ही खोज के माध्यम से समग्र सीमा कम हो। वास्तविक गुणवत्ता और विशेषज्ञता पर ध्यान केंद्रित करके, आप मजबूत प्रत्यक्ष संबंधों का निर्माण कर सकते हैं और संभावित रूप से इस ट्रस्ट के आधार पर नए मुद्रीकरण मॉडल विकसित कर सकते हैं। उच्च गुणवत्ता वाले प्रदाताओं के लिए एआई का खतरा कम गुणवत्ता वाले उत्पादकों पर एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन सकता है।

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विचारों का एक स्पेक्ट्रम: उद्योग प्रतिक्रियाएं और Google का दृष्टिकोण

एआई अवलोकन की शुरूआत ने कई प्रतिक्रियाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का कारण बना है जो अस्तित्वगत भय से लेकर सावधानीपूर्वक आशावाद तक है। उसी समय, Google चिंताओं को दूर करने और अपनी तकनीक के लाभों पर जोर देने की कोशिश करता है।

प्रकाशक द्वारा चिंता और उपाय

व्यापक भय

कई प्रकाशक गहन चिंताओं को व्यक्त करते हैं और यातायात के टूटने और आय के बड़े पैमाने पर नुकसान से डरते हैं। "भयावह", "डेथ ब्लो", "एनीहिलेशन", "विनाशकारी" और "कंटेंट चोरी" जैसे शब्द आम हैं।

औपचारिक शिकायतें और शिकायतें

समाचार/मीडिया गठबंधन, जो 2,200 से अधिक प्रकाशकों का प्रतिनिधित्व करता है, ने Google की प्रथाओं के लिए अमेरिकी अधिकारियों FTC और DOJ द्वारा जांच की मांग की। लर्निंग पोर्टल चेग ने Google को इस आधार पर मुकदमा दायर किया कि AI ने ट्रैफ़िक को विचलित कर दिया, बिक्री को नुकसान पहुंचाया और मजबूर सामग्री का उपयोग करने के कारण प्रतिस्पर्धा कानून। अन्य शिकायतें भी मौजूद हैं। यूरोपीय प्रकाशक संघों ने प्रतिस्पर्धा और कॉपीराइट के बारे में भी चिंता व्यक्त की।

अभ्यास से आवाजें

डेनिस बॉलविजर (फार्मेसी उमशू) "विनाश" से डरता है। जेक बोली (फिटनेस वेबसाइट) ने 96%की ट्रैफ़िक चोरी की सूचना दी। मॉर्गन मैकब्राइड (चार्ल्सटन क्राफ्टेड) ​​ने 70% से अधिक यातायात हानि और विज्ञापन राजस्व में 65% नुकसान की सूचना दी। जान वैन डेर क्रैबेन (वर्ल्ड हिस्ट्री इनसाइक्लोपीडिया) में कहा गया है कि "अनपेक्षित अनुबंध" Google और प्रकाशकों के बीच टूट गया है।

काउंटर दलीलें और शमन कारक

कम प्रभावों के बारे में रिपोर्ट

बड़े प्रकाशन घरों जैसे कि डोटडैश मेरेडिथ और डेविस ने न्यूनतम प्रभावों के निवेशकों के साथ टेलीफोन सम्मेलनों में सूचना दी। हालांकि, इन बयानों को अक्सर संकेत दिया गया था कि यह अभी भी जल्दी या विशिष्ट सामग्री मिश्रणों के लिए संदर्भित था।

Google के लिए तकनीकी/आर्थिक बाधाएं

स्टुअर्ट फॉरेस्ट (बाउर मीडिया) का तर्क है कि AIOS संचालन में Google के लिए महंगा है और अशुद्धि (मतिभ्रम) के लिए अतिसंवेदनशील है। Google संवेदनशील विषयों पर अपने स्वयं के विज्ञापन मॉडल से बचें और संभावित रूप से अपने स्वयं के विज्ञापन मॉडल को खतरे में डालें, जो एक सार्वभौमिक रोलर की संभावना नहीं है।

गुणवत्ता पर ध्यान दें (ईईईटी)

कुछ उद्योग प्रतिनिधियों का मानना ​​है कि गुणवत्ता संकेतों पर Google का जोर लंबी अवधि में उच्च -गुणवत्ता वाले प्रकाशकों को लाभान्वित कर सकता है।

एआई रेफरल यातायात

कुछ अध्ययनों से एआई टूल जैसे कि चैटगिप्ट (हालांकि यह कार्बनिक खोज की तुलना में अभी भी कम है) के रेफरल ट्रैफ़िक का संकेत मिलता है। इससे पता चलता है कि वैकल्पिक खोज पथ उत्पन्न हो सकते हैं।

Google की स्थिति

उपयोगकर्ता

Google उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुधार के रूप में AIOS का प्रतिनिधित्व करता है जो तेजी से और अधिक व्यापक उत्तर प्राप्त करते हैं। सीईओ सुंदर पिचाई उपयोगकर्ता अपेक्षाओं की पूर्ति पर जोर देता है।

यातायात और मूल्य निर्माण भागीदारी

Google जोर देकर कहता है कि AIOS हर दिन "अरबों क्लिक" भेजते हैं, वेबसाइटों की "बड़ी विविधता" के लिए सीधे ट्रैफ़िक और AIOS के भीतर लिंक को अधिक क्लिक प्राप्त होते हैं। Google बताते हैं कि "लंबे समय से स्थापित मूल्य निर्माण साझेदारी ... जारी रहेगी"। Pichai का मानना ​​है कि AIOS "उच्च -गुणवत्ता वाली सामग्री के लिए विकास" की ओर जाता है।

एकमात्र कार्य -कारण की अस्वीकृति

Google के प्रवक्ता ने इसे केवल ट्रैफ़िक के लिए AIOS को दोष देने के लिए "भ्रामक" के रूप में वर्णित किया है और एल्गोरिथ्म अपडेट और उपयोगकर्ता व्यवहार जैसे अन्य कारकों को संदर्भित किया है।

सटीकता और सुधार

Google स्वीकार करता है कि AIOS गलतियाँ कर सकता है ("हमेशा सही नहीं"), लेकिन दावा करता है कि सटीकता में सुधार होता है और यह चित्रित स्निपेट के लिए तुलनीय है। प्रारंभिक आलोचनाओं को संबोधित करने के लिए अपडेट लागू किए गए हैं।

Google और कई प्रकाशकों के बीच स्पष्ट रूप से AIOS के प्रभावों और इरादों की धारणा और गहरे अविश्वास में एक मौलिक विसंगति है। उपयोगकर्ता अनुभाग की Google की कथा और निरंतर मूल्य निर्माण साझेदारी कई प्रकाशकों के अनुभवों और आशंकाओं के विपरीत है, विशेष रूप से छोटे। पारदर्शी डेटा की कमी इस अविश्वास को बढ़ाती है क्योंकि इससे Google के दावों की जांच करना मुश्किल हो जाता है या स्थिति का निष्पक्ष रूप से मूल्यांकन करना मुश्किल हो जाता है। यह जानकारी विषमता वर्तमान संघर्ष की एक प्रमुख विशेषता है और एक रचनात्मक संवाद या विश्वसनीय योजना को रोकती है।

चेग का मुकदमा एक महत्वपूर्ण वृद्धि को चिह्नित करता है। संघर्ष को उद्योग की शिकायतों से प्रतिस्पर्धी और संभावित रूप से कॉपीराइट उल्लंघन के आधार पर कानूनी विवादों में स्थानांतरित कर दिया गया। इस प्रक्रिया का परिणाम एआई मॉडल प्रकाशक सामग्री का उपयोग कैसे कर सकता है और एआई-चालित खोज बाजार में प्रतिस्पर्धा कैसे डिज़ाइन किया गया है, इसके लिए महत्वपूर्ण मिसाल कायम कर सकता है। एक न्यायिक चर्चा प्रकटीकरण और समीक्षा करता है जो पीआर स्टेटमेंट से परे है। चेग के पक्ष में एक निर्णय Google को AIOS में परिवर्तन करने या मुआवजे के लिए मजबूर कर सकता है, जबकि Google के लिए एक निर्णय इसके वर्तमान दृष्टिकोण को सुदृढ़ कर सकता है। इसलिए मुकदमा एक महत्वपूर्ण घटना है, जिसके विकास को बारीकी से देखा जा सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• जर्मनी में Google खोज की क्रांति: 26 मार्च, 2025 के AI अपडेट का प्रभाव और कंपनियों के लिए रणनीतियाँ

यूरोपीय आयाम: एआई खोज के वैश्विक संदर्भ में जर्मनी

Google AI साक्षात्कारों के परिचय और प्रभावों को जर्मन और यूरोपीय बाजार के विशिष्ट संदर्भ में भी माना जाना चाहिए, जो कि अपने स्वयं के नियामक ढांचे और एक विभिन्न प्रकाशन परिदृश्य की विशेषता है।

AIO परिचय की स्थिति

• मई 2024 में यूएसए में एआई साक्षात्कार आधिकारिक तौर पर पेश किए गए थे। ग्रेट ब्रिटेन, भारत, ब्राजील आदि जैसे अन्य देशों के लिए एक विस्तार।
• मार्च 2025 की शुरुआत में, जर्मनी, स्विट्जरलैंड, इटली और स्पेन में AIOS के पहले परीक्षण देखे गए।
• जर्मनी, ऑस्ट्रिया, बेल्जियम, आयरलैंड, इटली, पोलैंड, पुर्तगाल, स्पेन और स्विट्जरलैंड में आधिकारिक शुरुआत 26 मार्च, 2025 को हुई। AIOS अब 100 से अधिक देशों में उपलब्ध हैं।
• परिचय धीरे -धीरे और संभवतः ब्राउज़र पर निर्भर करता है, क्रोम ब्राउज़र में उच्च प्रसार के साथ। आमतौर पर उपयोग करने के लिए Google खाते में लॉग इन और 18 वर्ष की न्यूनतम आयु की आवश्यकता होती है।

जर्मन प्रकाशक प्रतिक्रियाएं और संदर्भ

• डेनिस बॉलविजर (फार्मेसी-अम्सचौ / वोर्ट एंड बिल्ड वर्लग) एक प्रमुख जर्मन आवाज है जो मजबूत चिंताओं को व्यक्त करती है। उनका ध्यान स्वास्थ्य क्षेत्र, एक केंद्रीय YMyl क्षेत्र पर है। Ymyl का अर्थ है "आपका पैसा, आपका जीवन" (जर्मन में: "आपका पैसा या आपका जीवन")। यह एक ऐसा शब्द है जिसे Google ने उन वेबसाइटों को वर्गीकृत करने के लिए आकार दिया है जिनकी सामग्री संभवतः उपयोगकर्ताओं के जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकती है। इसमें ऐसे विषय शामिल हैं जो स्वास्थ्य, वित्तीय स्थिरता, सुरक्षा या सामान्य अच्छी तरह से प्रभावित करते हैं
• एक्सल स्प्रिंगर ने एक और रणनीति का पीछा किया और दिसंबर 2023 में OpenAI (CHATGPT के डेवलपर) के साथ एक वैश्विक साझेदारी की घोषणा की। यह OpenAI को अपने मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए छवि, दुनिया और पोलिटिको जैसे ब्रांडों की सामग्री का उपयोग करने की अनुमति देता है और CATGPT में सारांश के प्रदर्शन - स्रोत और वाम शामिल हैं। यह बड़े जर्मन प्रकाशकों के तहत अलग -अलग दृष्टिकोण दिखाता है: एआई खिलाड़ी के साथ टकराव बनाम साझेदारी।
• अन्य जर्मन प्रकाशक जैसे कि राइन पैलेटिनेट और पारा प्रयोग AI के साथ दक्षता (सारांश, पाठ संशोधन, विज्ञापन अनुकूलन) को बढ़ाने के लिए, लेकिन मानव नियंत्रण की आवश्यकता पर जोर देते हैं। REHM Verlag आंतरिक खोज के लिए AI का उपयोग करता है।
• जर्मन प्रकाशक संघों जैसे कि BDZV (फेडरल एसोसिएशन ऑफ डिजिटल पब्लिशर एंड न्यूजपेपर पब्लिशर्स) और VBZV (एसोसिएशन ऑफ बवेरियन अखबार पब्लिशर्स) Google की मार्केट पावर, कॉपीराइट और एआई विनियमन के बारे में चर्चा में सक्रिय रूप से शामिल हैं। डीजेवी (जर्मन जर्नलिस्ट एसोसिएशन) ने स्थिति पत्र प्रकाशित किए हैं जो एआई के सामने पत्रकारिता में मानव पर्यवेक्षण, जिम्मेदारी और नौकरियों की सुरक्षा पर जोर देते हैं।

नियामक वातावरण: यूरोपीय संघ एआई अधिनियम और डीएमए

EU AI अधिनियम, दुनिया का पहला व्यापक AI कानून, AI सिस्टम के जोखिम के आधार पर दायित्वों को निर्धारित करता है। सामान्य उद्देश्य AI (GPAI) मॉडल, जैसा कि वे AIOS ड्राइव करते हैं, पारदर्शिता आवश्यकताओं के अधीन हैं।

यह महत्वपूर्ण है कि GPAI से AI एक्ट डेवलपर प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले कॉपीराइट किए गए डेटा के सारांश प्रकाशित करने और यूरोपीय संघ परामर्श कानून (ऑप्ट-आउट विकल्प सहित) का पालन करने के लिए दिशानिर्देशों को लागू करने के लिए बाध्य करता है। यह लाइसेंसिंग पारिस्थितिक तंत्र को बढ़ावा देना चाहिए।

कानून एआई उत्पन्न सामग्री जैसे कि डीपफेक जैसे लेबलिंग को भी निर्धारित करता है, जिससे मीडिया में संपादकीय परीक्षण की गई सामग्री के लिए अपवाद मौजूद हो सकते हैं।

डिजिटल मार्केट्स एक्ट (डीएमए) गेटकेन को Google कर्तव्यों जैसे डालता है जो संभावित रूप से प्रभावित करता है कि वे यूरोपीय संघ में प्रकाशकों के साथ खोज और बातचीत कैसे करते हैं। कुछ बदलाव जो Google ने यूरोपीय संघ में किए (जैसे कि तुलनात्मक वेबसाइटों के लिए विशेष इकाइयाँ) को डीएमए अनुरूपता के साथ स्पष्ट रूप से उचित ठहराया गया था। समाचार मीडिया यूरोप जेमा एआई में प्रतिस्पर्धा के लिए डीएमए परीक्षाओं के लिए बुला रहा है।

इस बात पर लगातार बहस होती है कि क्या वर्तमान यूरोपीय संघ के नियम मीडिया क्षेत्र की जरूरतों को पर्याप्त रूप से संबोधित करते हैं, बिजली बनाने वाले भार और एआई के सामाजिक जोखिमों को संबोधित करते हैं।

यूरोपीय संघ में नियामक वातावरण, विशेष रूप से एआई अधिनियम द्वारा कॉपीराइट पारदर्शिता और अनुरूपता पर जोर, संभावित रूप से यूएसए की तुलना में Google एआईओएस के लिए अलग -अलग फ्रेमवर्क स्थिति बनाता है। यह यूरोप में Google को लाइसेंस समझौतों के लिए या ऑप्ट-आउट को मजबूर करने और यूरोपीय प्रकाशकों को अपने अमेरिकी समकक्षों की तुलना में अधिक बातचीत शक्ति देने के लिए मजबूर कर सकता है। हालांकि, प्रभावशीलता प्रवर्तन और विशिष्ट कार्यान्वयन विवरण पर बहुत अधिक निर्भर करती है। हालांकि, एआई अधिनियम की पूर्ण प्रयोज्यता और प्रवर्तन तंत्र जो अभी भी विकास के अधीन हैं, के लिए लंबी समय सीमा का मतलब है कि यह संभावित गतिशील अनिश्चित रहता है और एक मजबूत कार्यान्वयन पर निर्भर करता है।

बड़े जर्मन प्रकाशकों की विभिन्न रणनीतियाँ - एक्सल स्प्रिंगर से ओपनएई के साथ वर्ड एंड इमेज बनाम पार्टनरशिप की सार्वजनिक आलोचना - सामान्य अनिश्चितता और उद्योग में एक समान दृष्टिकोण की कमी को दर्शाती है। यह विखंडन Google जैसे बड़े प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों की तुलना में प्रकाशन उद्योग की सामूहिक बातचीत शक्ति को कमजोर कर सकता है। यदि प्रमुख प्रकाशक विरोधाभासी रणनीतियों का पीछा करते हैं, तो वे बातचीत में या Google या राजनीतिक निर्णय के साथ नियामक चर्चा में एक बंद मोर्चा नहीं बना सकते हैं। एकरूपता की इस कमी से प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों को शर्तों को निर्धारित करने या किसी भी उद्योग की मांगों का विरोध करने की सुविधा मिल सकती है।

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क्यों Google के मीडिया और AI परिवर्तनों का वेब-छवि पर स्थायी प्रभाव पड़ता है: Xpert.Digital

संश्लेषित मूल्यांकन: मीडिया के लिए एआई खोज के वास्तविक खतरे का आकलन

डेनिस बॉलविजर और अन्य भय द्वारा व्यक्त की गई आशंकाओं का आकलन वर्तमान साक्ष्य और लघु और दीर्घकालिक प्रभावों के वर्गीकरण पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है।

सबूतों को तौलना

Ballwieser द्वारा तैयार किए गए "विनाश" का परिदृश्य कुछ प्रकाशकों के लिए काफी प्रशंसनीय प्रतीत होता है, विशेष रूप से छोटे अभिनेताओं और उन लोगों के लिए जो सूचनात्मक खोज यातायात पर बहुत अधिक निर्भर हैं। क्लिक दरों और दृश्यता के लिए महत्वपूर्ण चोरी के लिए प्रलेखित क्षमता उच्च स्तर की चिंता का समर्थन करती है।

हालांकि, बड़े खिलाड़ियों और Google (विवादास्पद) में नगण्य प्रभावों पर रिपोर्ट में वृद्धि की दर और यातायात विविधता में वृद्धि के बारे में दावा किया गया है कि प्रभाव अभी तक समान रूप से भयावह नहीं हैं। खतरे का स्तर अधिक है, लेकिन इसकी अभिव्यक्ति जटिल और परिवर्तनशील है।

लघु -विघटन बनाम लंबे समय तक परिवर्तन

तत्काल परिणाम एक महत्वपूर्ण व्यवधान है: वाष्पशील यातायात, आय में अनिश्चितता और एसईओ और सामग्री रणनीतियों को अनुकूलित करने की तत्काल आवश्यकता है। लंबी अवधि में, विकास का अर्थ है खोज इंजन और प्रकाशकों के बीच संबंधों का एक मौलिक परिवर्तन और संभावित रूप से खुली वेबसाइट के आर्थिक मॉडल। AI खोज शुद्ध ट्रैफ़िक वॉल्यूम से प्रत्यक्ष जुड़ाव और मूल्य की अद्वितीय रेंज में परिवर्तन को तेज करती है।

प्रभावकारी कारक

प्रभावों की गंभीरता कई कारकों पर बहुत अधिक निर्भर करती है:

प्रकाशक का आकार और संसाधन

बड़ी कंपनियां बातचीत करने, विविधता लाने और प्रारंभिक झटके के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित हैं।

सामग्री आला

सूचनात्मक और Ymyl सामग्री AI सारांश के साथ प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धा में है। अद्वितीय विश्लेषण, राय और अत्यधिक विशिष्ट सामग्री अधिक प्रतिरोधी हैं।

बाँधना

अपने दर्शकों के साथ मजबूत प्रत्यक्ष संबंधों वाले प्रकाशक खोज एल्गोरिदम में परिवर्तन के लिए कम अतिसंवेदनशील होते हैं।

अनुकूलन क्षमता

नए प्रारूपों, प्लेटफार्मों और व्यवसाय मॉडल के साथ प्रयोग करने की इच्छा और क्षमता महत्वपूर्ण है।

संभावित लंबे समय तक आर्थिक परिणाम

समेकन

यदि छोटे प्रकाशक अनुकूलन नहीं कर सकते हैं, तो बड़े अभिनेताओं के पक्ष में एक और मीडिया एकाग्रता कम होने की संभावना है, जिससे मीडिया विविधता कम हो सकती है।

सूचना गुणवत्ता

प्रकाशकों में आय में गिरावट से गुणवत्ता पत्रकारिता में कम निवेश हो सकता है। यह नकारात्मक प्रतिक्रिया लूप के जोखिम को वहन करता है: यदि एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए कम उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री पाते हैं, तो एआई जवाब स्वयं खराब हो सकता है।

बंद पारिस्थितिक तंत्र में स्थानांतरण

सामग्री तेजी से पेवॉल के पीछे लंबी पैदल यात्रा कर सकती है या एआई कंपनियों के साथ लाइसेंस प्राप्त भागीदारी में स्थानांतरित की जा सकती है, जो खुले वेब पर जानकारी की पहुंच को कम कर सकती है।

Google पर प्रभाव

जबकि AI फ़ंक्शन शॉर्ट नोटिस में उपयोगकर्ता की वफादारी बढ़ा सकते हैं, सामग्री पारिस्थितिकी तंत्र के नरभक्षण में Google की अपनी खोज गुणवत्ता के लिए दीर्घकालिक जोखिम हैं। क्लिक-आधारित विज्ञापन के साथ मुख्य व्यवसाय भी पीड़ित हो सकता है यदि क्लिक में काफी कमी आती है। हालाँकि, Ki Google नए मोनेटराइजेशन पथ भी खोल सकता है। एआई के वैश्विक आर्थिक प्रभाव का मूल्यांकन बड़े पैमाने पर (2.6 से 4.4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर सालाना) के रूप में किया जाता है, लेकिन फायदे का वितरण अनिश्चित है।

एआई खोज के कारण होने वाला खतरा खोए हुए क्लिक से परे है; यह डिजिटल सूचना पारिस्थितिकी तंत्र की प्रणालीगत अस्थिरता की क्षमता को परेशान करता है। यदि AI खोज खुले वेब के लिए मूल सामग्री के निर्माण की आर्थिक भार क्षमता को काफी कम कर देता है, तो यह कम विविध, कम विश्वसनीय और संभावित रूप से अधिक संभावित रूप से करीब से बंद हो सकता है। अंततः, यह उपयोगकर्ताओं और दीर्घकालिक दोनों के लिए हानिकारक होगा, क्योंकि सूचना आधार की गुणवत्ता मिटती है। "आम माल की त्रासदी" का जोखिम बनाया जाता है, जिसमें उपयोगकर्ता अनुभव (कम क्लिक) का लघु अनुकूलन सूचना पारिस्थितिकी तंत्र के लंबे -से -स्वास्थ्य स्वास्थ्य को कम करता है, जो सभी निर्भर करता है।

Google स्वयं एक रणनीतिक दुविधा का सामना करता है। समूह को Openaai/CHATGPT जैसे प्रतिद्वंद्वियों के साथ प्रतिस्पर्धा में जीवित रहने के लिए और बदलती उपयोगकर्ता अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए AI खोज कार्यों का परिचय देना चाहिए। एक ही समय में, हालांकि, Google प्रकाशकों को बेहतर बनाने, नियामक उपायों को भड़काने और यहां तक ​​कि क्लिक-आधारित विज्ञापन के साथ अपने स्वयं के मुख्य व्यवसाय को नरभक्षण करने का जोखिम उठाता है। Google के कार्य और संचार इस तनाव को दर्शाते हैं: एक तरफ, AI फ़ंक्शंस को बढ़ावा दिया जाता है, दूसरी ओर, कोई भी वैल्यू क्रिएशन पार्टनरशिप के बारे में प्रकाशकों को शांत करने की कोशिश करता है। जैसा कि Google इस आंतरिक संघर्ष को नेविगेट करता है, भविष्य के प्रभाव काफी आकार देंगे।

के लिए उपयुक्त:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता-तीन चौंकाने वाले परिवर्तन के माध्यम से एसईओ परिदृश्य में बुनियादी परिवर्तन

रणनीतिक अनिवार्यता: एआई की उम्र में मीडिया भविष्य का नेविगेशन

एआई-समर्थित खोजों के कारण गहन परिवर्तनों के मद्देनजर, मीडिया कंपनियों को लगातार कार्य करना होगा और अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करना होगा। निम्नलिखित अनिवार्यता उभर रही हैं:

सामग्री रणनीति का नया स्वरूप

विशिष्टता और गहराई पर ध्यान दें

ऐसी सामग्री का प्राथमिककरण जो एआई आसानी से संक्षेप या दोहरा नहीं सकता है: गहरा विश्लेषण, खोजी पत्रकारिता, अनन्य साक्षात्कार, अद्वितीय डेटा रिकॉर्ड, मजबूत राय/आवाज़, समुदाय-चालित सामग्री। एक व्यापक तरीके से जटिल सवालों के जवाब।

ईट लाइव

लेखक प्रोफाइल, स्रोत, डेटा सत्यापन और संपादकीय मानकों के माध्यम से विशेषज्ञता, अनुभव, प्राधिकरण और विश्वसनीयता का प्रदर्शन बढ़ा हुआ प्रदर्शन। यह उपयोगकर्ता ट्रस्ट और एआईओएस में संभावित विचार के लिए महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से यमिल क्षेत्रों में।

एआई दृश्यता के लिए अनुकूलन (सावधान के साथ)

संरचना सामग्री स्पष्ट रूप से (शीर्षकों, सूचियों), योजना मार्कअप का उपयोग करें, सीधे प्रश्नों का उत्तर दें और प्रासंगिक कीवर्ड को लक्षित करें जिसमें एआईओएस में शामिल होने की संभावना है और संभावना है। मुख्य विषयों के लिए AIOS की उपस्थिति का निरीक्षण करें।

मल्टीमीडिया और इंटरएक्टिविटी

सामग्री प्रारूपों का विकास जो इंटरैक्टिव टूल, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, वीडियो और ऑडियो/पॉडकास्ट से संबंधित सरल पाठ के लिए कम उपयुक्त हैं।

सार्वजनिक और प्रत्यक्ष संबंधों का व्यक्तिगत

प्रत्यक्ष चैनलों की संरचना

अपने स्वयं के प्लेटफार्मों और प्रत्यक्ष संचार चैनलों में बड़े पैमाने पर निवेश: उच्च गुणवत्ता वाले ईमेल न्यूज़लेटर, पुश नोटिफिकेशन के साथ मोबाइल ऐप, खुद के पॉडकास्ट, सामुदायिक मंच/समूह। आपकी अपनी वेबसाइट को केवल लैंडिंग पेज के लिए नहीं, एक गंतव्य बनना है।

वफादारी की खेती

वास्तविक संबंधों और ब्रांड के आसपास एक समुदाय के निर्माण पर ध्यान दें। शुद्ध सामग्री से परे अतिरिक्त मूल्य का प्रावधान, उदा। घटनाओं के माध्यम से, विशेष पहुंच या व्यक्तिगत अनुभव।

सदस्यता/सदस्यता मॉडल

लक्ष्य समूह के सदस्यों को भुगतान करने वाले ग्राहकों या सदस्यों में परिवर्तित करने के लिए मूल्यों के वादे का विकास।

प्रौद्योगिकी अनुकूलन और भागीदारी

आंतरिक रूप से एआई का उपयोग करें

उच्च गुणवत्ता वाले कार्यों के लिए पत्रकारों को जारी करने के लिए अनुसंधान, सामग्री निर्माण (सारांश, डिजाइन, अनुवाद, पहुंच), वितरण और वैयक्तिकरण में दक्षता बढ़ाने के लिए एआई उपकरणों का नैतिक और पारदर्शी उपयोग। मानव पर्यवेक्षण और जिम्मेदारी सुनिश्चित करना।

AI भागीदारी की जाँच करें

एआई कंपनियों (जैसे एक्सल स्प्रिंगर/ओपनएएआई) या सामग्री लाइसेंसिंग के लिए प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी बढ़ाना या नए एआई-संचालित उत्पादों के विकास, उचित पारिश्रमिक सुनिश्चित करना।

ब्याज -प्रतिनिधित्व और सहयोग

उद्योग सहयोग

डेटा एक्सेस, फेयर पारिश्रमिक और प्लेटफ़ॉर्म जिम्मेदारी के बारे में प्रकाशक के हितों का प्रतिनिधित्व करने के लिए उद्योग संघों (जैसे BDZV/VBZV, NMA) के माध्यम से सहयोग।

विनियमन को आकार देने में मदद करें

एआई विनियमन (जैसे यूरोपीय संघ एआई अधिनियम का कार्यान्वयन) के बारे में चर्चा में सक्रिय भागीदारी यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रकाशकों और कॉपीराइट कानून की जरूरतों को पर्याप्त रूप से ध्यान में रखा जाता है।

गुणवत्ता पत्रकारिता की स्थायी भूमिका

एक ऐसे युग में जो संभावित रूप से अलग-अलग गुणवत्ता की एआई उत्पन्न सामग्री से भर गया है, विश्वसनीय, सत्यापित, मानव-जिम्मेदार पत्रकारिता का मूल्य बढ़ता है। ट्रस्ट एक निर्णायक भेदभाव सुविधा बन जाता है। दर्शकों के विश्वास को बनाए रखने के लिए एआई के उपयोग के बारे में पारदर्शिता आवश्यक है। जनता की मीडिया साक्षरता तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है।

प्रकाशकों के लिए आवश्यक रणनीतिक परिवर्तन मध्यस्थों (जैसे Google खोज) द्वारा खोज के लिए एकमात्र अनुकूलन से दूर जाता है, जो दर्शकों के लिए मूल्यों के प्रत्यक्ष, रक्षात्मक वादे की स्थापना की ओर जाता है। चूंकि AIOS कम विश्वसनीय हो जाता है और Google पर निर्भरता जोखिम भरा है, इसलिए प्रकाशकों को आपके दर्शकों तक पहुंचने और बांधने के लिए वैकल्पिक तरीकों की आवश्यकता होती है। समाचार पत्र और ऐप जैसे प्रत्यक्ष चैनल खोज मध्यस्थों को बायपास करते हैं। इन चैनलों को काम करने के लिए, प्रकाशकों को अद्वितीय मूल्य की पेशकश करनी चाहिए जिसके लिए दर्शक सीधे शामिल होने या भुगतान करने के लिए तैयार हैं। यह मान अद्वितीय सामग्री, समुदाय, ट्रस्ट आदि से उत्पन्न होता है। इसके लिए सोच और संचालन प्रक्रियाओं के तरीकों में एक मौलिक परिवर्तन की आवश्यकता होती है जो अंतिम उपयोगकर्ता के साथ संबंध पर ध्यान केंद्रित करते हैं और न केवल खोज एल्गोरिथ्म पर।

यद्यपि AI काफी खतरों का प्रतिनिधित्व करता है, यह प्रकाशकों को अपनी प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने और मूल्य के नए रूप बनाने के अवसर भी प्रदान करता है। रणनीतिक अनुकूलन में महत्वपूर्ण निहित है - नैतिक मानकों और पारदर्शिता को बनाए रखते हुए, केवल उन्हें बदलने के बजाय मानव कौशल (अनुसंधान, दक्षता, निजीकरण, पहुंच) का विस्तार करने के लिए एआई का विस्तार करने के लिए। AI दोहरावदार कार्यों को स्वचालित कर सकता है और उच्च -गुणवत्ता वाले काम के लिए पत्रकारों को जारी कर सकता है। यह डेटा का विश्लेषण करने, सामग्री को निजीकृत करने या नए प्रारूप विकसित करने में मदद कर सकता है। ये एप्लिकेशन प्रकाशक के उत्पाद या दक्षता में सुधार कर सकते हैं। इसलिए एआई न केवल एक बाहरी खतरा है, बल्कि एक आंतरिक उपकरण भी है। रणनीतिक अनिवार्यता एआई के आंतरिक लाभों का उपयोग करने के लिए है ताकि अधिक ठोस और कुशल प्रक्रियाएं बनाकर खोज में एआई से बाहरी खतरे का मुकाबला किया जा सके। ऐसे प्रकाशक जो बेहतर बनाने के लिए अपने वर्कफ़्लो में एआई को सफलतापूर्वक एकीकृत करते हैं, अद्वितीय उत्पादों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त हो सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• एआई बूम के बावजूद: Google ने लगभग 0.27 प्रतिशत पर खोज क्वेरी-चटप्ट शेयर में महत्वपूर्ण वृद्धि दर्ज की

चौराहे पर एक उद्योग

डेनिस बॉलविजर का बयान, "Google मिथुन हमें नष्ट कर देगा", बहुत लग सकता है, लेकिन गहन अनिश्चितता और वास्तविक चुनौतियों को सारांशित करता है, जिसके सामने मीडिया उद्योग AI- समर्थित खोज कार्यों जैसे Google AI ओवरव्यू द्वारा खड़ा है। विश्लेषण से पता चलता है कि खतरा वास्तविक है, लेकिन उनके प्रभाव जटिल और जटिल हैं।

मुख्य समस्या AIOS की कार्यक्षमता में निहित है, जो खोज परिणाम पर सीधे जानकारी को सारांशित करती है और इस प्रकार संभावित रूप से प्रकाशक की वेबसाइटों पर यातायात को कम करती है। यह पहुंच और विज्ञापन राजस्व के आधार पर कई मीडिया घरों के पारंपरिक व्यापार मॉडल को कमजोर करता है। जबकि बड़े, स्थापित प्रकाशक इस विघटन को कम सूचना पर या साझेदारी के माध्यम से नेविगेट करने में सक्षम हो सकते हैं, छोटे प्रकाशक, जो विशेष रूप से आला पर निर्भर हैं, बहुत खतरे में हैं।

Google की ओर से पारदर्शिता की कमी से स्थिति कड़ा हो जाती है। AIOS से ट्रैफ़िक एट्रिब्यूशन पर डेटा प्रदान करने से इनकार करने से प्रभावों का मूल्यांकन करना मुश्किल हो जाता है और प्रौद्योगिकी मंच और सामग्री निर्माताओं के बीच अविश्वास का पोषण होता है। Google का दावा है कि AIOS ट्रैफ़िक में वृद्धि और विविधता लाना होगा, कई टिप्पणियों और प्रौद्योगिकी के तर्क के विरोधाभासी हैं।

लंबी अवधि में, खतरा शुद्ध यातायात नुकसान से परे है। यह डिजिटल सूचना पारिस्थितिकी तंत्र की स्थिरता को छूता है। यदि उच्च-गुणवत्ता वाली मूल सामग्री का निर्माण आर्थिक रूप से बदसूरत हो जाता है, तो यह सूचना परिदृश्य के साथ-साथ समाज के लिए नकारात्मक परिणामों के साथ और संभावित रूप से भविष्य के एआई मॉडल की गुणवत्ता के लिए भी हो सकता है जो सामग्री पर प्रशिक्षित हैं।

एआई खोज के युग में मीडिया उद्योग का भविष्य कई कारकों पर निर्भर करता है:

प्रकाशकों का रणनीतिक अनुकूलन

व्यापार मॉडल में विविधता लाने, प्रत्यक्ष जनसंपर्क बनाने और अद्वितीय उत्पादन करने की क्षमता, प्रतिकृति सामग्री के लिए मुश्किल, महत्वपूर्ण होगा।

Google के रणनीतिक निर्णय

Google प्रतिस्पर्धी दबाव, उपयोगकर्ता अनुभव और एक स्वस्थ सामग्री पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता के बीच तनाव के क्षेत्र को कैसे नेविगेट करता है, यह निर्णायक होगा।

विनियामक ढांचे की शर्तें

यूरोपीय संघ एआई अधिनियम जैसे कानूनों का प्रवर्तन, विशेष रूप से कॉपीराइट और पारदर्शिता के संबंध में, खेल के नियमों को प्रभावित कर सकता है और अधिक उत्तोलन प्रदान कर सकता है।

"विनाश" जो कि बॉलविजर को डर है, वह एक अपरिहार्य प्रकरण नहीं है, बल्कि उद्योग के कुछ हिस्सों का वास्तविक जोखिम है। एआई खोज एक मोड़ बिंदु को चिह्नित करती है जो प्रकाशकों को मौलिक परिवर्तन करने के लिए मजबूर करती है। जो लोग सफलतापूर्वक अनुकूलन करते हैं, विश्वास और विशिष्टता के मूल्य पर जोर देते हैं और मुद्रीकरण के नए तरीके खोजते हैं, इस परिवर्तन में परिणाम हो सकते हैं। दूसरों के लिए, एआई की तलाश का युग वास्तव में अंत का मतलब हो सकता है। आने वाले वर्षों को अनिश्चितता, प्रयोगों और डिजिटल जानकारी के भविष्य के लिए संघर्ष से आकार दिया जाएगा।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

☑️ डिजिटल रणनीति और डिजिटलीकरण का निर्माण या पुनर्संरेखण

☑️ अंतर्राष्ट्रीय बिक्री प्रक्रियाओं का विस्तार और अनुकूलन

☑️ वैश्विक और डिजिटल B2B ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट

कोनराड वोल्फेंस्टीन

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