क्या एसईओ का ज़माना बीत चुका है? गूगल ज़ीरो: गूगल सर्च का अंत, सुदड्यूश ज़ाइटुंग और मीडिया मिक्स मॉडलिंग - चित्र: Xpert.Digital
दिखाई तो देता है, लेकिन बिना आगंतुकों के: क्लासिक लास्ट-क्लिक मॉडल आखिरकार अप्रचलित क्यों हो गया है।
जब AI इस सवाल का जवाब देता है: Google की नई वास्तविकता के लिए अपनी वेबसाइट को कैसे तैयार करें?
क्लिक का अंत: एआई सर्च इंटरनेट अर्थव्यवस्था को कैसे नया आकार दे रहा है
सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन के पुराने नियम अब लागू नहीं होते। सालों से डिजिटल मार्केटिंग का मूल सिद्धांत सरल और भरोसेमंद था: गूगल पर अच्छी रैंकिंग से क्लिक्स की गारंटी मिलती थी, लगातार ट्रैफिक आता था और अंततः राजस्व उत्पन्न होता था। लेकिन एआई समरी (AI ओवरव्यू) के व्यापक प्रचलन के साथ, दशकों पुराना यह कारण और प्रभाव का चक्र टूट रहा है। "गूगल ज़ीरो" की घटना एक बड़े बदलाव को दर्शाती है: अब अधिकांश सर्च क्वेरी के उत्तर सीधे परिणाम पृष्ठ पर ही मिल जाते हैं, उपयोगकर्ताओं को किसी लिंक पर क्लिक करने की आवश्यकता नहीं होती। कंपनियों, मार्केटिंग प्रबंधकों और प्रकाशकों के लिए, दृश्यता और वेबसाइट विज़िट का यह अलगाव एक महत्वपूर्ण मोड़ है। जो लोग केवल पुराने क्लिक मेट्रिक्स और लास्ट-क्लिक मॉडल पर निर्भर रहते हैं, वे न केवल माप के मामले में अपना लक्ष्य खो देते हैं, बल्कि भाषा मॉडल के इस नए युग में आर्थिक रूप से लुप्त होने का जोखिम भी उठाते हैं। आगे पढ़ें और जानें कि इंटरनेट की अर्थव्यवस्था में यह मौलिक परिवर्तन क्यों हो रहा है और अब कौन सी रणनीतिक प्रतिक्रियाएँ आवश्यक हैं।.
खोज खत्म नहीं होती, लेकिन मुलाक़ात रुक जाती है।
यदि दृश्यता बढ़ती है लेकिन ट्रैफ़िक घटता है - तो सच्चाई का माप कौन कर रहा है?
जब अगस्त 2026 के मध्य में Süddeutsche Zeitung ने "गूगल ज़ीरो" की घटना पर "गूगल सर्च की मौत" शीर्षक से रिपोर्ट प्रकाशित की, तो यह विशेषज्ञों के लिए कोई चेतावनी नहीं थी, बल्कि ई-कॉमर्स में लंबे समय से चली आ रही वास्तविकता की पुष्टि थी। पारंपरिक इंटरनेट सर्च का अंत इस अर्थ में नहीं हो रहा है कि उपयोगकर्ता प्रश्न पूछना बंद कर रहे हैं। इसका अंत क्वेरी और वेबसाइट विज़िट के बीच मध्यस्थ के रूप में इसके पूर्व आर्थिक कार्य के रूप में हो रहा है। महत्वपूर्ण बदलाव सर्च क्वेरी में गिरावट में नहीं, बल्कि सर्च क्वेरी, रैंकिंग और क्लिक की पहले से अटूट कड़ी के टूटने में निहित है। अब कोई कंपनी AI द्वारा उत्पन्न उत्तर में प्रमुखता से दिखाई दे सकती है, उसका उल्लेख किया जा सकता है, फिर भी उसकी अपनी वेबसाइट पर एक भी विज़िटर नहीं आ सकता है। दृश्यता और ट्रैफ़िक का यह अलगाव ही वह वास्तविक बदलाव है जिसे मार्केटिंग प्रबंधकों, CEO और निवेशकों को समझना चाहिए, क्योंकि यह डिजिटल मार्केटिंग में दशकों से चली आ रही सफलता के मापन की मूलभूत धारणा पर सवाल उठाता है।.
आंकड़े इस सिद्धांत का सशक्त समर्थन करते हैं। सिमिलरवेब क्लिकस्ट्रीम डेटा पर आधारित हालिया अध्ययनों से पता चलता है कि 2026 के पहले चार महीनों में, अमेरिका में किए गए सभी Google सर्च में से लगभग 68 प्रतिशत सर्च बिना किसी वेबसाइट पर क्लिक किए समाप्त हो गए, जबकि 2024 में यह आंकड़ा लगभग 60 प्रतिशत था। इसका मतलब है कि प्रत्येक 1,000 सर्च क्वेरी में से केवल 276 ही वास्तव में ओपन वेब तक पहुंचते हैं, जबकि 2024 में यह संख्या 374 थी। अन्य सर्वेक्षणों में थोड़े कम, लेकिन उतने ही महत्वपूर्ण आंकड़े सामने आए हैं, जो कार्यप्रणाली और समय अवधि के आधार पर 60 से 65 प्रतिशत के बीच हैं। सटीक प्रतिशत चाहे जो भी हो, सभी उपलब्ध अध्ययन एक ही बात की ओर इशारा करते हैं: सर्च क्वेरी का वह अनुपात जो किसी बाहरी वेबसाइट पर ले जाता है, लगातार घट रहा है और एआई सारांशों के व्यापक उपयोग के बाद से इसमें और भी तेजी आई है।.
यदि उत्तर पहले से ही प्रश्न का उत्तर दे चुका है
इस विकास का मुख्य कारण तथाकथित एआई ओवरव्यूज़ हैं, जो एआई द्वारा तैयार किए गए सारांश हैं और जिन्हें गूगल पारंपरिक खोज परिणामों के ठीक ऊपर प्रदर्शित करता है। ये ओवरव्यूज़ कई स्रोतों से जानकारी को संयोजित करते हैं और उपयोगकर्ताओं को संबंधित वेबसाइटों पर जाए बिना ही संपूर्ण उत्तर प्रदान करते हैं। अध्ययन के आधार पर, एआई ओवरव्यूज़ अब सभी गूगल खोज प्रश्नों के 20 से लगभग 60 प्रतिशत तक दिखाई देते हैं, जिनमें उद्योग, प्रश्न के प्रकार और सर्वेक्षण के समय के आधार पर महत्वपूर्ण भिन्नताएँ देखी जाती हैं। स्वास्थ्य सेवा या शिक्षा जैसे क्षेत्रों में, जहाँ उपयोगकर्ता मुख्य रूप से सूचनात्मक प्रश्न पूछते हैं, एआई सारांशों का कवरेज औसत से काफी अधिक है, कभी-कभी 80 प्रतिशत से भी अधिक।.
क्लिक-थ्रू दरों पर इसका प्रभाव स्पष्ट रूप से दर्ज है। सीर इंटरएक्टिव द्वारा जनवरी 2025 से फरवरी 2026 के बीच 53 ब्रांडों, 5.47 मिलियन सर्च क्वेरी और 2.43 बिलियन इंप्रेशन का विश्लेषण करने वाले एक व्यापक अध्ययन में पाया गया कि AI सारांश वाली क्वेरी के लिए ऑर्गेनिक क्लिक-थ्रू दर केवल 0.61 प्रतिशत थी, जबकि बिना सारांश वाली क्वेरी के लिए यह 1.62 प्रतिशत थी—यानी 61 प्रतिशत की गिरावट। सशुल्क विज्ञापनों को भी भारी नुकसान हुआ: इसी अध्ययन अवधि के दौरान उनकी क्लिक-थ्रू दर 19.7 से घटकर 6.34 प्रतिशत हो गई, यानी 68 प्रतिशत की गिरावट। प्यू रिसर्च सेंटर ने एक अलग पैनल अध्ययन में भी इसी तरह का निष्कर्ष निकाला: AI सारांश प्रदर्शित होने पर उपयोगकर्ताओं ने ऑर्गेनिक सर्च परिणाम पर केवल 8 प्रतिशत बार क्लिक किया, जबकि बिना सारांश के यह 15 प्रतिशत था—लगभग आधी गिरावट। इस अध्ययन का एक और आंकड़ा विशेष रूप से उल्लेखनीय है: केवल लगभग 1 प्रतिशत उपयोगकर्ताओं ने ही AI सारांश में दिए गए स्रोत लिंक पर क्लिक किया। स्रोत का उल्लेख तो किया गया है, लेकिन व्यावहारिक रूप से उस पर कभी जाया नहीं गया।.
राहत की एक हल्की सी आह, वापसी नहीं।
दिलचस्प बात यह है कि 2026 की पहली तिमाही के नवीनतम आंकड़ों से मामूली सुधार का संकेत मिलता है, हालांकि इसके लिए सूक्ष्म विश्लेषण की आवश्यकता है। AI ओवरव्यू वाली खोजों के लिए ऑर्गेनिक क्लिक-थ्रू रेट (CTR) दिसंबर 2025 में 1.3 प्रतिशत के निचले स्तर से बढ़कर फरवरी 2026 में 2.4 प्रतिशत हो गया, जो मात्र दो महीनों में 85 प्रतिशत की वृद्धि है। ऐसा लगता है कि Google ने सारांशों में लिंक की स्थिति को अनुकूलित किया है, जिससे व्यक्तिगत स्रोतों की दृश्यता में थोड़ा सुधार हुआ है। एक महत्वपूर्ण तथ्य सामने आता है: AI ओवरव्यू में स्रोतों के रूप में उद्धृत पृष्ठों का CTR लगभग 2.1 प्रतिशत है, जबकि उसी परिणाम पृष्ठ पर बिना उद्धृत पृष्ठों का CTR केवल 0.9 प्रतिशत है। हालांकि, ये दोनों आंकड़े बिना किसी AI सारांश वाली खोजों के लिए मापे गए लगभग 3.3 प्रतिशत के आधारभूत स्तर से काफी नीचे हैं। सुधार वास्तविक है, लेकिन यह पुरानी सामान्य स्थिति में वापसी का संकेत नहीं देता है। यह केवल नए, स्थायी रूप से निचले स्तर को थोड़ा ऊपर ले जाता है।.
दूसरा महत्वपूर्ण कारक खोज के प्रकार से संबंधित है। तथाकथित ब्रांड खोज प्रश्नों के लिए, जहाँ उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से किसी विशिष्ट कंपनी या उत्पाद की खोज करते हैं, एक विपरीत प्रवृत्ति उभरती है: ऐसे प्रश्नों के लिए क्लिक-थ्रू दर 2025 की शुरुआत में 2.8 प्रतिशत से बढ़कर फरवरी 2026 में 3.8 प्रतिशत हो गई। इससे पता चलता है कि जहाँ AI सारांश सामान्य, खोजपूर्ण प्रश्नों के लिए क्लिक की जगह ले सकते हैं, वहीं वे ब्रांड के प्रति पहले से मौजूद पसंद को बढ़ा सकते हैं, संभवतः पहले से भी अधिक बार, क्योंकि AI प्रतिक्रिया ब्रांड में रुचि को और भी तीव्र करती है। यह अवलोकन आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाता है कि खरीद निर्णय प्रक्रिया में स्थिति इस बात में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है कि दृश्यता ट्रैफ़िक में परिवर्तित होती है या नहीं।.
दृश्यता का मतलब बिक्री नहीं है, लेकिन यह पूरी तरह से बेकार भी नहीं है।
यह मूल सिद्धांत कि रैंकिंग किसी विज़िट को प्रेरित किए बिना दृश्यता उत्पन्न कर सकती है, उपलब्ध डेटा द्वारा स्पष्ट रूप से पुष्ट होता है, हालांकि, यह दृश्यता को अर्थहीन घोषित करने की दूसरी चरम स्थिति में नहीं आता है। कई अध्ययन एक अप्रत्यक्ष प्रभाव की ओर इशारा करते हैं जो पारंपरिक क्लिक मेट्रिक्स में व्यवस्थित रूप से अदृश्य रहता है। उदाहरण के लिए, AI अवलोकन में उल्लिखित ब्रांडों को औसतन 24 घंटों के भीतर उन ब्रांडों की तुलना में 2.1 गुना अधिक ब्रांड खोज प्राप्त होती हैं जिनका उल्लेख नहीं किया गया था। इस प्रभाव का अर्थ है कि AI उल्लेख तत्काल क्लिक को प्रेरित नहीं करता है, लेकिन यह बाद में ब्रांड के लिए जानबूझकर खोज को प्रेरित कर सकता है, जो निश्चित रूप से विज़िट या लेन-देन की ओर ले जाता है। इस तरह के कारण-कार्य संबंध को पारंपरिक एट्रिब्यूशन मॉडल के साथ मैप करना व्यावहारिक रूप से असंभव है जो मुख्य रूप से रूपांतरण से पहले अंतिम क्लिक पर ध्यान केंद्रित करते हैं, क्योंकि प्रारंभिक AI उल्लेख और वास्तविक रूपांतरण के बीच कई दिन या यहां तक कि सप्ताह भी बीत सकते हैं, और दोनों घटनाओं के बीच कोई तकनीकी संबंध मौजूद नहीं है।.
साथ ही, डेटा यह भी दर्शाता है कि यह विलंबित प्रभाव ट्रैफ़िक में होने वाले तत्काल नुकसान की भरपाई करने में ज़रा भी सक्षम नहीं है। कंसल्टिंग फर्म बेन के शोध से पता चलता है कि लगभग 80 प्रतिशत उपभोक्ता अपनी खोज क्वेरी के कम से कम 40 प्रतिशत में ज़ीरो-क्लिक परिणामों पर निर्भर रहते हैं, जिससे कुल ऑर्गेनिक वेब ट्रैफ़िक में अनुमानित 15 से 25 प्रतिशत की कमी आती है। जिन कंपनियों का व्यावसायिक मॉडल ऑर्गेनिक सर्च ट्रैफ़िक को ग्राहक अधिग्रहण के प्राथमिक स्रोत के रूप में इस्तेमाल करता है, उनके लिए यह ग्राहक अधिग्रहण में एक संरचनात्मक गिरावट है जिसकी भरपाई केवल कुछ ऑप्टिमाइज़ेशन उपायों से नहीं की जा सकती, बल्कि उन्हें अपनी डिजिटल रणनीति में मौलिक बदलाव करने की आवश्यकता है।.
पहला स्थान अब पहले स्थान का अर्थ क्यों नहीं रह गया है?
सर्च परिणामों में सबसे महत्वपूर्ण स्थान रखने वाले पहले ऑर्गेनिक परिणाम (CTR) के क्लिक-थ्रू रेट में हो रहे बदलाव विशेष रूप से चौंकाने वाले हैं। SEO टूल प्रदाता Ahrefs के एक विश्लेषण से पता चलता है कि AI Overview का उपयोग करके सर्च क्वेरी में पहले स्थान के लिए CTR में 58 प्रतिशत की भारी गिरावट आई है, जिसका वास्तविक मान दिसंबर 2023 में 7.3 प्रतिशत से गिरकर दिसंबर 2025 में मात्र 1.6 प्रतिशत रह गया है। यह आंकड़ा उल्लेखनीय है क्योंकि वर्षों से, नंबर एक स्थान को सभी सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन का अंतिम लक्ष्य माना जाता था, और संपूर्ण व्यावसायिक मॉडल, बैकलिंक सेवाओं के लिए मूल्य निर्धारण संरचनाएं और कंटेंट रणनीतियां इसी एक उद्देश्य पर आधारित थीं। जब सर्च परिणामों में सबसे महत्वपूर्ण माने जाने वाला स्थान भी अब अपने पूर्व मूल्य का केवल एक अंश ही प्रदान करता है, तो सफलता के एकमात्र संकेतक के रूप में पारंपरिक रैंकिंग का महत्व काफी कम हो जाता है।.
एक और महत्वपूर्ण कारक यह है कि एआई ओवरव्यू के बिना खोज प्रश्नों की क्लिक-थ्रू दर में भी सामान्य गिरावट देखी गई है, हालांकि यह गिरावट कुछ हद तक कम है। इसी अवधि के दौरान एआई ओवरव्यू के बिना खोज प्रश्नों की क्लिक-थ्रू दर 7.6 प्रतिशत से घटकर 3.9 प्रतिशत हो गई। इससे पता चलता है कि पूरा खोज परिणाम पृष्ठ बदल रहा है, न कि केवल वे क्षेत्र जहां एआई सारांश प्रदर्शित होता है। पिछले कुछ वर्षों में, Google ने नॉलेज पैनल, इमेज कैरोसेल, वीडियो प्रीव्यू और अन्य इंटरैक्टिव मॉड्यूल जैसे अतिरिक्त तत्व पेश किए हैं, जो एआई ओवरव्यू के साथ मिलकर, पारंपरिक नीले लिंक के दिखने से पहले ही, परिणाम पृष्ठ पर ही उपयोगकर्ताओं का ध्यान आकर्षित करते हैं।.
लास्ट-क्लिक मॉडल की भ्रामक सरलता
आर्थिक दृष्टिकोण से देखें तो, वास्तविक बदलाव मुख्य रूप से तकनीक में नहीं, बल्कि उस मापन पद्धति में निहित है जिसका उपयोग कंपनियां दशकों से अपने डिजिटल मार्केटिंग की सफलता का मूल्यांकन करने के लिए करती आ रही हैं। तथाकथित लास्ट-क्लिक एट्रिब्यूशन मॉडल, जिसमें बिक्री की सफलता का पूरा श्रेय कन्वर्ज़न से पहले के अंतिम क्लिक को दिया जाता है, हमेशा से एक सरलीकरण रहा है जो उपभोक्ताओं की वास्तविक, अक्सर लंबी और बहु-चरणीय निर्णय लेने की प्रक्रिया को अनदेखा करता है। इस सरलीकरण को वर्षों तक इसलिए स्वीकार किया गया क्योंकि इसे लागू करना आसान था, समझाना आसान था और यह वस्तुनिष्ठ रूप से सत्यापित करने योग्य प्रतीत होता था। जब तक पर्याप्त संख्या में क्लिक होते थे, यह विधि कम से कम एक मोटा अनुमान प्रदान करती थी, भले ही यह कुछ मार्केटिंग चैनलों को व्यवस्थित रूप से अधिक महत्व देती थी और दूसरों को कम।.
क्लिक्स में गिरावट के साथ, यह सहारा अंततः धराशायी हो जाता है। यदि 60 से 68 प्रतिशत खोज प्रश्नों पर अब क्लिक नहीं आते, लेकिन फिर भी वे खरीदारी के निर्णयों को प्रभावित करते हैं, तो अंतिम-क्लिक मॉडल विपणन के वास्तविक प्रभाव के केवल एक छोटे से हिस्से को ही मापता है। विडंबना यह है कि यह अंतर नए मापन और विश्लेषण उपकरणों के प्रदाताओं के लिए एक अनुकूल बाजार वातावरण बनाता है, जो खुद को इस अनिश्चितता के समाधान के रूप में प्रस्तुत करते हैं, जबकि ये उपकरण वास्तविक कारण-कार्य संबंध की मौलिक रूप से बेहतर समझ प्रदान नहीं करते। किसी चीज को मापने की इच्छा मानवीय और व्यावसायिक दोनों दृष्टिकोणों से समझ में आती है, लेकिन इससे कंपनियों को कथित सटीकता पर भरोसा नहीं करना चाहिए, जबकि वास्तविकता में महत्वपूर्ण अनिश्चितता बनी रहती है।.
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लगभग आंतरिक समाधान: Xpert.Digital किस प्रकार B2B मार्केटिंग और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करता है – स्मार्ट कंटेंट-ड्रिवन बिजनेस - चित्र: Xpert.Digital
Xpert.Digital एक डेटा-आधारित B2B उद्योग केंद्र है जिसका नेतृत्व Konrad Wolfenstein करते हैं। यह कंपनी औद्योगिक भागीदारों के लिए एक बाहरी, लगभग आंतरिक समाधान के रूप में कार्य करती है, जो ग्राहकों की ओर से अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता के बिना मार्केटिंग, कंटेंट और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करती है।.
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मीडिया मिक्स मॉडलिंग एक पुराने प्रश्न का उत्तर है
इस संदर्भ में, दशकों पुरानी एक पद्धति, मीडिया मिक्स मॉडलिंग, फिर से प्रासंगिक हो रही है। यह सांख्यिकीय दृष्टिकोण व्यक्तिगत क्लिक या कुकी डेटा पर निर्भर किए बिना, बल्कि एकत्रित समय श्रृंखला डेटा और अर्थमितीय मॉडलों के आधार पर, कुल राजस्व पर विभिन्न विपणन चैनलों के प्रभाव का आकलन करता है। अतीत में, कई विज्ञापनदाताओं ने मीडिया मिक्स मॉडलिंग को बहुत जटिल, धीमा और सूक्ष्मता की कमी वाला मानकर खारिज कर दिया था, विशेष रूप से इसलिए क्योंकि लास्ट-क्लिक मॉडल यह बताने का एक सरल और तेज़ तरीका प्रतीत होता था कि किस चैनल से कौन सा राजस्व प्राप्त हुआ। हालांकि, जैसा कि अब पता चला है, यह स्पष्ट सरलता क्लिक डेटा की उपलब्धता पर आधारित एक भ्रम थी, जिसकी व्याख्यात्मक शक्ति उपलब्धता कम होने के साथ-साथ घटती जाती है।.
इसलिए, मीडिया मिक्स मॉडलिंग जैसे समग्र मापन मॉडलों की ओर लौटना कोई क्षणिक चलन नहीं बल्कि एक संरचनात्मक आवश्यकता है। जो कंपनियां केवल क्लिक-आधारित मेट्रिक्स पर निर्भर रहना जारी रखती हैं, वे अपने विपणन व्यय की प्रभावशीलता के बारे में गलत निष्कर्ष निकालने और बजट का गलत आवंटन करने का जोखिम उठाती हैं। एक ऐसा मॉडल जो कुल राजस्व, ब्रांड जागरूकता और मौसमी प्रभाव, प्रतिस्पर्धी गतिविधि या व्यापक आर्थिक स्थितियों जैसे बाहरी कारकों को एक साथ ध्यान में रखता है, एआई सारांशों द्वारा उत्पन्न ब्रांड धारणा पर अप्रत्यक्ष प्रभावों को कम से कम आंशिक रूप से प्रकट कर सकता है, भले ही व्यक्तिगत टचपॉइंट्स को सटीक रूप से कारण बताना अभी भी कठिन हो।.
एआई प्रतिक्रियाओं से प्राप्त क्लिक का प्रदर्शन खराब है, लेकिन सबसे खराब नहीं है।
एक और महत्वपूर्ण निष्कर्ष एआई द्वारा उत्पन्न परिणामों से मिलने वाले क्लिक की वास्तविक गुणवत्ता से संबंधित है। उपलब्ध प्रदर्शन डेटा से पता चलता है कि एआई प्रतिक्रियाओं, जैसे कि एआई ओवरव्यू या भाषा मॉडल से प्राप्त सीधे उत्तरों से उत्पन्न क्लिक, रूपांतरण दर या लैंडिंग पृष्ठ पर बिताए गए समय जैसे मापदंडों के आधार पर, लगभग सभी अन्य प्रदर्शन विपणन चैनलों की तुलना में औसत से नीचे प्रदर्शन करते हैं। सोशल मीडिया विज्ञापन एक उल्लेखनीय अपवाद हैं, जिनकी क्लिक गुणवत्ता तुलनात्मक विश्लेषणों में और भी कम पाई गई है। यह अवलोकन इस व्यापक धारणा को चुनौती देता है कि एआई खोज परिणाम स्वचालित रूप से उच्च-गुणवत्ता वाला, खरीदारी के लिए तैयार ट्रैफ़िक प्रदान करते हैं, क्योंकि उपयोगकर्ता को वेबसाइट पर पहुंचने से पहले ही एक परिष्कृत उत्तर मिल चुका होता है।.
इस पैटर्न का सबसे स्पष्ट कारण क्लिक के समय उपयोगकर्ता को उपलब्ध जानकारी की बदली हुई स्थिति में निहित है। जिन लोगों को उनके प्रश्न का पूर्ण, एआई-जनित उत्तर पहले ही मिल चुका होता है, वे आमतौर पर केवल बची हुई जिज्ञासा, किसी विवरण की पुष्टि करने या सामान्य रुचि के कारण ही क्लिक करते हैं, न कि मुख्य रूप से तत्काल खरीदारी के इरादे से। कई मामलों में, वास्तविक रूपांतरण निर्णय क्लिक से पहले ही लिया जा चुका होता है या वेबसाइट पर जाए बिना ही लिया जाता है, उदाहरण के लिए, सीधे एआई सहायक के चैट इंटरफ़ेस के भीतर। कंपनियों के लिए, इसका मतलब यह है कि हालांकि एआई स्रोतों से आने वाला शेष ट्रैफ़िक मापने योग्य है, लेकिन यह एआई सिस्टम में उनकी दृश्यता के वास्तविक व्यावसायिक प्रभाव के बारे में बहुत कम जानकारी दे सकता है।.
असली समस्या अदृश्यता है, न कि खोए हुए क्लिक।
मौजूदा बहस से शायद सबसे महत्वपूर्ण, लेकिन सबसे कम चर्चित, बात यह सामने आई है कि क्लिक-थ्रू रेट में गिरावट कई कंपनियों के लिए सबसे बड़ी समस्या नहीं है। इससे कहीं अधिक गंभीर बात यह है कि बड़ी संख्या में व्यवसाय प्रमुख भाषा सर्च इंजनों के परिणामों में बिल्कुल भी दिखाई नहीं देते। जबकि एसईओ उद्योग ने पिछले दो दशकों में पारंपरिक खोज परिणामों में दृश्यता प्राप्त करने के लिए परिष्कृत तरीके विकसित किए हैं, भाषा सर्च इंजनों के लिए अनुकूलन, जिसे अक्सर जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन या एआई दृश्यता अनुकूलन कहा जाता है, अभी भी अपने शुरुआती, प्रायोगिक चरणों में है। कई मध्यम आकार की कंपनियों ने अभी तक कोई रणनीति विकसित नहीं की है या उन्हें इस बात की जानकारी भी नहीं है कि चैटजीपीटी, जेमिनी, परप्लेक्सिटी या गूगल के एआई सारांश में उनका उल्लेख किस प्रकार और कैसे होता है।.
क्लिक्स में कमी से कहीं अधिक महत्वपूर्ण यह दृश्यता घाटा आर्थिक रूप से नुकसानदायक हो सकता है, क्योंकि इसका अर्थ पूर्णतः बाजार से बाहर हो जाना हो सकता है। कम क्लिक-थ्रू दर के बावजूद, यदि कोई कंपनी AI द्वारा उत्पन्न परिणामों में प्रमुखता से दिखाई देती है, तो वह उपभोक्ता के निर्णय लेने की प्रक्रिया में कम से कम कुछ हद तक अपनी पहुँच बनाए रखती है। इसके विपरीत, जो कंपनी AI सिस्टम में मौजूद ही नहीं है, वह उन खरीद निर्णयों के बढ़ते हिस्से से पूरी तरह वंचित हो जाती है जो अब पारंपरिक सर्च इंजनों के बजाय AI सहायकों के माध्यम से लिए जाते हैं। गार्टनर के अनुसार, 71 प्रतिशत B2B अनुसंधान प्रक्रियाएँ सामान्य खोज प्रश्नों से शुरू होती हैं, लेकिन इनमें से आधे से भी कम वेबसाइट पर विज़िट करते हैं। इससे यह स्पष्ट हो जाता है कि निर्णय लेने की प्रक्रिया के इन प्रारंभिक चरणों में उपस्थित न होने वाली कंपनियों के लिए जोखिम कितना अधिक है।.
एसईओ बनाम जियो का प्रश्न ही गलत है।
विशेषज्ञों के बीच इस बात पर चल रही तीखी बहस कि क्या पारंपरिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन (एसईओ) को जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (जीईओ) नामक एक नई विधा से बदल देना चाहिए, उपलब्ध आंकड़ों के विश्लेषण के अनुसार वास्तविक रणनीतिक चुनौती को नजरअंदाज करती है। यह दो प्रतिस्पर्धी ऑप्टिमाइजेशन विधाओं के बीच 'या तो यह या वह' का प्रश्न नहीं है, बल्कि सूचना के कई, संरचनात्मक रूप से भिन्न स्तरों पर एक एकीकृत उपस्थिति रणनीति की आवश्यकता है। अंततः, महत्वपूर्ण यह नहीं है कि किसी उपाय को किस नाम से लागू किया जाता है, बल्कि यह है कि क्या कोई ब्रांड पारंपरिक ऑर्गेनिक खोज परिणामों, सर्च इंजन के भीतर एआई सारांशों और स्वतंत्र भाषा मॉडलिंग अनुप्रयोगों की प्रतिक्रियाओं में समान रूप से मौजूद है।.
इस ऑनलाइन उपस्थिति को वास्तविक मांग में तब्दील होना चाहिए, चाहे वह सीधे ब्रांड खोजों के रूप में हो, ऑर्गेनिक ट्रैफिक वृद्धि के रूप में हो, या अंततः मापने योग्य राजस्व के रूप में हो। हालांकि, वेबसाइट की पारंपरिक खोज परिणामों में रैंकिंग के लिए इस्तेमाल होने वाले तकनीकी तंत्र, किसी भाषा मॉडल द्वारा ब्रांड का उल्लेख करने या न करने के निर्धारण के तंत्र से भिन्न होते हैं, लेकिन दोनों तंत्र एक समान आधार पर निर्भर करते हैं: संरचित, प्रामाणिक, विश्वसनीय और बार-बार उद्धृत की जाने वाली सामग्री। जो कंपनियां अपनी सामग्री रणनीति को केवल इन दो क्षेत्रों में से किसी एक पर केंद्रित करती हैं, वे दूसरे क्षेत्र की संभावनाओं को खो देती हैं।.
क्लासिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन का अब क्या बचा है?
तमाम बदलावों के बावजूद, पारंपरिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन को अप्रचलित घोषित करना जल्दबाजी होगी। मौजूदा अनुमानों के अनुसार, Google अभी भी प्रतिदिन लगभग 8.5 अरब सर्च क्वेरी प्रोसेस करता है, जिनमें से एक बड़ा हिस्सा, भले ही क्लिक के बिना समाप्त हो जाए, फिर भी वेबसाइट विज़िट का कारण बनता है। विशेष रूप से लेन-देन संबंधी सर्च क्वेरी के लिए, जहां उपयोगकर्ताओं का तत्काल खरीदारी का इरादा होता है, शून्य-क्लिक दर काफी कम है, जो 38 से 49 प्रतिशत के बीच है, जबकि विशुद्ध रूप से सूचनात्मक क्वेरी में शून्य-क्लिक दर कभी-कभी 80 प्रतिशत से अधिक हो जाती है। ई-कॉमर्स जैसी कंपनियों के लिए, जिनका लेन-देन संबंधी सर्च प्रोफाइल मजबूत है और जो विशिष्ट उत्पाद खोज करती हैं, पारंपरिक ऑर्गेनिक चैनल आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण बना हुआ है, हालांकि इसमें गिरावट का रुझान दिख रहा है।.
इसलिए, रणनीतिक परिणाम पारंपरिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन को पूरी तरह से छोड़ना नहीं है, बल्कि अपेक्षाओं और प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) का पुनर्मूल्यांकन करना है। पारंपरिक एसईओ लेन-देन संबंधी और अत्यधिक व्यावसायिक खोज उद्देश्यों के लिए प्रासंगिक बना हुआ है, लेकिन सूचनात्मक, खोजपूर्ण और तुलनात्मक खोज प्रश्नों के लिए इसकी प्रभावशीलता धीरे-धीरे कम हो रही है, जिनका उत्तर अब क्लिक की आवश्यकता के बिना सीधे खोज परिणाम पृष्ठ पर या एआई सहायक द्वारा दिया जा रहा है।.
नई वास्तविकता में व्यावसायिक विकल्प
उपलब्ध आंकड़ों से कई ठोस रणनीतिक निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं, जो सामान्य सिफारिशों से कहीं आगे जाते हैं। पहला, कंपनियों को अपनी सफलता के मापन को मौलिक रूप से संशोधित करना चाहिए और केवल क्लिक और रूपांतरण पर आधारित तर्क से हटकर एक बहुआयामी मॉडल अपनाना चाहिए जो ब्रांड दृश्यता, एआई सिस्टम में उल्लेख की आवृत्ति और दीर्घकालिक ब्रांड खोज रुझानों को स्वतंत्र, समान रूप से महत्वपूर्ण मापदंडों के रूप में मानता हो। दूसरा, यह निर्धारित करने के लिए एक व्यवस्थित समीक्षा आवश्यक है कि प्रासंगिक भाषा मॉडलों में ब्रांड किस प्रकार और किस तरह दिखाई देता है, क्योंकि कई कंपनियों में वर्तमान में इस बुनियादी मूल्यांकन का अभाव है। तीसरा, उच्च-गुणवत्ता वाली, स्पष्ट रूप से संरचित और तथ्य-आधारित सामग्री का महत्व बढ़ता जा रहा है क्योंकि उद्धृत करने योग्य स्रोतों का चयन करते समय भाषा मॉडल आधिकारिक, सुप्रसिद्ध और स्पष्ट रूप से तैयार की गई सामग्री को प्राथमिकता देते हैं।.
चौथा, मार्केटिंग बजट को सीधे ब्रांड संबंध बनाने पर अधिक केंद्रित किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए ईमेल सूचियों, समुदायों या नियमित उपयोगकर्ता संबंधों के माध्यम से, जो सर्च इंजन या भाषा मॉडल की मध्यस्थ भूमिका पर निर्भर नहीं हैं। पांचवां, मीडिया मिक्स मॉडलिंग जैसे समग्र, अर्थमितीय मापन मॉडल पर वापस लौटना अनुशंसित है ताकि बदलते क्लिक परिदृश्य के कारण प्रदर्शन मापन में उत्पन्न कमियों की आंशिक रूप से भरपाई की जा सके। जो कंपनियां इन समायोजनों को समय रहते अपना लेती हैं, उन्हें उन प्रतिस्पर्धियों पर संरचनात्मक लाभ प्राप्त होता है जो केवल एक ऐसे मापन मॉडल पर निर्भर रहते हैं जिसका आधार लगातार कमजोर होता जा रहा है।.
एक ऐसा ढांचागत बदलाव जिससे वापसी संभव नहीं है
उपलब्ध आंकड़ों से इस बात में कोई संदेह नहीं रह जाता कि वर्तमान प्रवृत्ति कोई अस्थायी विसंगति नहीं है, बल्कि डिजिटल अर्थव्यवस्था में एक स्थायी संरचनात्मक बदलाव है। क्लिक-रहित खोज प्रश्नों का अनुपात पिछले कई वर्षों में लगातार बढ़ा है, जो 2019 में लगभग 50 प्रतिशत से बढ़कर वर्तमान में 60 से 68 प्रतिशत हो गया है, और पूर्वानुमानों के अनुसार 2028 तक यह बढ़कर 68 से 72 प्रतिशत तक पहुंच जाएगा। यह प्रवृत्ति Perplexity जैसे स्वतंत्र AI सहायकों के बढ़ते प्रचलन से और भी तीव्र हो रही है, जिनकी शून्य-क्लिक दर, उपलब्ध आंकड़ों के अनुसार, लगभग 93 प्रतिशत है, क्योंकि ये एप्लिकेशन शुरू से ही इस तरह से डिज़ाइन किए गए हैं कि वे उपयोगकर्ता को किसी बाहरी वेबसाइट पर पुनर्निर्देशित किए बिना सीधे और पूर्ण रूप से प्रश्नों का उत्तर देते हैं।.
कंपनियों, प्रकाशकों और कंटेंट क्रिएटर्स के लिए इसका मतलब यह है कि आने वाले वर्षों में मुख्य प्रश्न यह नहीं होगा कि खोए हुए क्लिक्स को कैसे वापस पाया जाए, बल्कि यह होगा कि क्लिक्स की घटती संख्या के बावजूद आर्थिक मूल्य कैसे उत्पन्न किया जाए। इसके लिए सोच में एक मौलिक बदलाव की आवश्यकता है जो व्यक्तिगत मार्केटिंग अभियानों में सामरिक समायोजन से परे जाकर डिजिटल क्षेत्र में पोजिशनिंग, कंटेंट मोनेटाइजेशन और सफलता की परिभाषा से संबंधित बुनियादी प्रश्नों का पुनर्मूल्यांकन करे। जो लोग अभी भी केवल बीते दशक के तर्क के दायरे में सोचते हैं और सफलता को मुख्य रूप से रैंकिंग, क्लिक-थ्रू रेट और ऑर्गेनिक ट्रैफिक से परिभाषित करते हैं, वे उस मूल्य सृजन के प्रति तेजी से अंधे होते जा रहे हैं जो इन मापदंडों से कहीं आगे निकल चुका है, और साथ ही साथ एक ऐसे सर्च इकोसिस्टम में अपनी बाजार उपस्थिति के वास्तविक क्षरण के प्रति भी उतने ही अंधे होते जा रहे हैं जो एक मौलिक पुनर्गठन से गुजर रहा है।.
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दृश्यता से विश्वास तक: Xpert.Digital के साथ आपका स्केलेबल पथ - चित्र: Xpert.Digital
औद्योगिक बी2बी में, टिकाऊ व्यावसायिक संबंध रातोंरात नहीं बनते। वे धीरे-धीरे विकसित होते हैं - दृश्यता, पेशेवर प्रासंगिकता, नियमित संपर्क और बढ़ते भरोसे के माध्यम से। Xpert.Digital का 4-चरण मॉडल ठीक इसी समस्या का समाधान करता है: यह एक संरचित मार्ग प्रदान करता है जो एक सरल प्रवेश बिंदु से शुरू होता है और आवश्यकता पड़ने पर व्यावसायिक विकास में गहन सहयोग में परिवर्तित हो सकता है।.
बड़े-बड़े मार्केटिंग वादों पर निर्भर रहने के बजाय, यह मॉडल संबंधों को सर्वोपरि मानता है। कंपनियां स्पष्ट रूप से परिभाषित, आसानी से गणना योग्य उपायों से शुरुआत करती हैं और फिर अपने अनुभव के आधार पर तय करती हैं कि वे सहयोग को कितना आगे बढ़ाना चाहती हैं। इस निर्बाध विश्वास निर्माण प्रक्रिया का एक प्रमुख कारक यह है कि प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह से परेशान करने वाले विज्ञापन नहीं दिखाता है, इसलिए संपादकीय ध्यान पूरी तरह से कंपनियों की विशेषज्ञता पर केंद्रित रहता है।.
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Konrad Wolfenstein
मुझे और मेरी टीम को आपके व्यक्तिगत सलाहकार के रूप में आपकी सेवा करने में खुशी होगी।.
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