नया और खुलासा: उपयोगकर्ता संकेतों, गूगल क्रोम डेटा और वेबसाइट लोकप्रियता के माध्यम से गूगल रैंकिंग: अदालती दस्तावेज़ क्या कहते हैं

गूगल रैंकिंग के लिए उपयोगकर्ता सिग्नल कितने महत्वपूर्ण हैं?

गूगल रैंकिंग के लिए उपयोगकर्ता संकेतों का महत्व लंबे समय से विवादास्पद रहा है। गूगल ने खुद अतीत में लगातार यह दावा किया है कि क्लिक जैसे प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता संकेत सीधे रैंकिंग कारक नहीं हैं। हालाँकि, अमेरिका में गूगल के खिलाफ चल रहे प्रतिस्पर्धा-विरोधी मामले के हालिया अदालती दस्तावेज़ एक बिल्कुल अलग सच्चाई उजागर करते हैं। ये दस्तावेज़ दर्शाते हैं कि उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और व्यवहार संबंधी डेटा न केवल एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, बल्कि पारंपरिक पेजरैंक एल्गोरिथम से भी अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं।

प्रकाशित अदालती दस्तावेज़ पहली बार, Google की रैंकिंग प्रणालियों के आंतरिक तंत्र की व्यापक जानकारी प्रदान करते हैं। ये दस्तावेज़ स्पष्ट रूप से दर्शाते हैं कि Google खोज प्रक्रिया के हर चरण में उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करता है—किसी वेबसाइट की प्रारंभिक क्रॉलिंग से लेकर इंडेक्सिंग और खोज परिणामों की अंतिम पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग तक।

के लिए उपयुक्त:

• गूगल का निर्णय: एकाधिकार की पुष्टि, विखंडन अस्वीकृत, शेयर बाजार की प्रतिक्रिया, तथा क्या हैं स्थितियां?

गूगल की रैंकिंग प्रणाली के बारे में आधिकारिक अदालती दस्तावेज क्या दर्शाते हैं?

एंटीट्रस्ट कार्यवाही के तहत जारी किए गए दस्तावेज़ सीधे गूगल के आंतरिक सिस्टम से लिए गए हैं और सर्च इंजन के काम करने के तरीके के बारे में अभूतपूर्व विवरण प्रदान करते हैं। ये दस्तावेज़ अमेरिकी न्याय विभाग द्वारा "यूनाइटेड स्टेट्स एट अल. बनाम गूगल" मामले में उपलब्ध कराए गए थे।

गूगल के पूर्व विशिष्ट इंजीनियर डॉ. एरिक लेहमैन, जिन्होंने कंपनी के लिए गुणवत्ता और रैंकिंग के मुद्दों पर 17 वर्षों तक काम किया, के बयान विशेष रूप से चौंकाने वाले हैं। अपनी अदालती गवाही में, उन्होंने स्पष्ट रूप से पुष्टि की कि गूगल रैंकिंग के लिए क्लिक डेटा का उपयोग करता है। साथ ही, उन्होंने यह भी बताया कि गूगल को आंतरिक रूप से इस उपयोग की सार्वजनिक रूप से पुष्टि न करने का निर्देश दिया गया था, क्योंकि एसईओ विशेषज्ञ इस जानकारी का उपयोग खोज परिणामों में हेरफेर करने के लिए कर सकते थे।

दस्तावेज़ यह भी दर्शाते हैं कि Google अपने खोज परिणामों को बेहतर बनाने के लिए पिछले 15 वर्षों से लगातार उपयोगकर्ता व्यवहार से सीख रहा है। प्रत्येक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन Google को अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा प्रदान करता है और यह दर्शाता है कि कौन से खोज परिणाम विशेष रूप से प्रासंगिक या उपयोगी माने गए।

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• Google एंटीट्रस्ट कार्यवाही न्यायालय दस्तावेज़ PDF के रूप में
• गूगल के परीक्षण दस्तावेज़ क्लिक, लिंक और अन्य रैंकिंग संकेतों के बारे में क्या बताते हैं?
• नए न्यायालय दस्तावेज़: Google खोज उपयोगकर्ता इंटरैक्शन, उपयोगकर्ता डेटा और क्रोम डेटा
• गूगल: न्यायालय के दस्तावेज़ रैंकिंग के लिए उपयोगकर्ता संकेतों के महत्व को दर्शाते हैं

डेटा संग्रहण में रहस्यमय “ग्लू” प्रणाली क्या भूमिका निभाती है?

गूगल का "ग्लू" सिस्टम उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने के प्रमुख घटकों में से एक साबित हो रहा है। यह उपयोगकर्ता गतिविधि की एक व्यापक लॉग तालिका है जो पहले की अपेक्षा कहीं अधिक विस्तृत जानकारी एकत्र करती है।

ग्लू प्रणाली निम्न प्रकार के डेटा को व्यवस्थित रूप से लॉग करती है: उपयोगकर्ता की सटीक खोज क्वेरी, भाषा, भौगोलिक स्थान और प्रयुक्त डिवाइस प्रकार के बारे में विस्तृत जानकारी, खोज परिणाम पृष्ठों पर प्रदर्शित सभी सामग्री, जिसमें वेब पेज और विशेष SERP विशेषताएं शामिल हैं, उपयोगकर्ता ने माउसओवर के माध्यम से क्या क्लिक किया या छुआ, इसका सटीक रिकॉर्ड, उपयोगकर्ता ने खोज परिणाम पृष्ठ पर कितना समय बिताया, और मूल खोज क्वेरी में सुधार के लिए स्वचालित रूप से उत्पन्न व्याख्याएं और सुझाव।

यह व्यापक डेटा संग्रह Google को हर एक खोज से सीखने में सक्षम बनाता है। यह सिस्टम लगातार मापता है कि उपयोगकर्ता प्रदर्शित परिणामों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं ताकि उपयोगी खोज परिणामों की भविष्यवाणी की सटीकता में लगातार सुधार हो सके। एकत्रित डेटा भविष्य के खोज परिणामों के मूल्यांकन और भारांकन में सीधे तौर पर योगदान देता है।

नेवबूस्ट कैसे काम करता है और यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

नेवबूस्ट को गूगल की सबसे प्रभावशाली रैंकिंग प्रणालियों में से एक माना जाता है, हालाँकि इसकी कार्यक्षमता को लंबे समय से गलत समझा जाता रहा है। एसईओ समुदाय में व्यापक धारणाओं के विपरीत, नेवबूस्ट एक जटिल मशीन लर्निंग प्रणाली नहीं है, बल्कि मूलतः एक बड़ी स्प्रेडशीट है जो क्लिक डेटा संग्रहीत करती है।

डॉ. एरिक लेहमैन ने अदालत में स्पष्ट रूप से कहा: "नेवबूस्ट कोई मशीन लर्निंग सिस्टम नहीं है। यह बस एक बड़ी स्प्रेडशीट है।" यह स्प्रेडशीट रिकॉर्ड करती है कि प्रत्येक खोज क्वेरी के लिए किन URL पर और कितनी बार क्लिक किया गया। हालाँकि अतिरिक्त डेटा फ़ील्ड मौजूद हैं, यह मूलतः एक क्लिक लॉग है।

नेवबूस्ट की शुरुआत 2005 में हुई थी और तब से यह खोज की गुणवत्ता में सुधार के लिए लगातार क्लिकस्ट्रीम डेटा एकत्र कर रहा है। शुरुआत में, यह डेटा Google टूलबार के माध्यम से एकत्र किया जाता था, लेकिन बाद में क्रोम ब्राउज़र को एक अतिरिक्त डेटा स्रोत के रूप में जोड़ा गया। यह सिस्टम पिछले 13 महीनों का क्लिकस्ट्रीम डेटा संग्रहीत करता है और इसका उपयोग खोज परिणामों की प्रासंगिकता का मूल्यांकन करने के लिए करता है।

नेवबूस्ट की कार्यक्षमता विभिन्न क्लिक प्रकारों के विश्लेषण पर आधारित है। "लंबे क्लिक", जहाँ उपयोगकर्ता किसी पृष्ठ पर अधिक समय तक रुकते हैं, प्रासंगिकता और गुणवत्ता के सकारात्मक संकेत माने जाते हैं। "छोटे क्लिक", जहाँ उपयोगकर्ता खोज परिणाम पृष्ठ पर तुरंत लौट आते हैं, कम प्रासंगिकता या असंतोषजनक सामग्री का संकेत देते हैं।

आधुनिक गूगल रैंकिंग के लिए RankEmbed BERT का क्या महत्व है?

RankEmbed BERT, Google की रैंकिंग प्रणाली के सबसे उन्नत घटकों में से एक है। यह डीप लर्निंग मॉडल, BERT (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिशात्मक एनकोडर प्रतिनिधित्व) की भाषा समझने की क्षमताओं को रैंकिंग के लिए विशेष रूप से विकसित एल्गोरिदम के साथ जोड़ता है।

सिस्टम को दो प्राथमिक डेटा स्रोतों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है: 70 दिनों के व्यापक खोज लॉग और मानव गुणवत्ता समीक्षकों की रेटिंग। यह संयोजन मॉडल को वास्तविक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और पेशेवर गुणवत्ता मूल्यांकन, दोनों से सीखने की अनुमति देता है।

RankEmbed BERT में प्राकृतिक भाषा समझने की असाधारण क्षमताएँ हैं। यह किसी भी खोज क्वेरी के संदर्भ और बारीकियों को ध्यान में रखते हुए, उसकी जानकारी को अपनी गणनाओं में शामिल कर सकता है। यह प्रणाली जटिल, दुर्लभ या अस्पष्ट खोज क्वेरी, जिन्हें "लॉन्ग-टेल क्वेरीज़" कहा जाता है, को संसाधित करने में विशेष रूप से प्रभावी है।

उपयोगकर्ता क्रियाएँ और गुणवत्ता समीक्षकों की रेटिंग, मॉडल को अपने पूर्वानुमानों की सटीकता का निरंतर मूल्यांकन और सुधार करने में मदद करती हैं। जब उपयोगकर्ता खोज परिणामों से संतुष्टि के संकेत दिखाते हैं, तो सिस्टम इसे अपने एल्गोरिदम की गुणवत्ता की पुष्टि के रूप में व्याख्या करता है।

गूगल रैंकिंग के लिए क्रोम डेटा का उपयोग कैसे करता है?

क्रोम ब्राउज़र डेटा गूगल रैंकिंग में पहले से कहीं ज़्यादा बड़ी भूमिका निभाता है, जितना पहले सार्वजनिक रूप से स्वीकार किया गया था। डेस्कटॉप उपकरणों पर 63 प्रतिशत से ज़्यादा और मोबाइल उपकरणों पर 61.76 प्रतिशत से ज़्यादा की वैश्विक बाज़ार हिस्सेदारी के साथ, गूगल के पास वेबसाइट की लोकप्रियता का आकलन करने के लिए एक अभूतपूर्व डेटाबेस है।

अदालती दस्तावेज़ों में स्पष्ट प्रमाण हैं कि लोकप्रियता, एक महत्वपूर्ण रैंकिंग संकेत के रूप में, क्रोम विज़िट डेटा पर आधारित हो सकती है। इस प्रकार, उपयोगकर्ताओं का वास्तविक उपयोग और किसी वेबसाइट के साथ उनका इंटरैक्शन सीधे तौर पर उसकी लोकप्रियता रेटिंग में योगदान दे सकता है।

विभिन्न प्रकार के इंटरैक्शन का मूल्यांकन विशेष रूप से दिलचस्प है। फ़ॉर्म भरना और सबमिट करना, सामग्री को गहराई से स्क्रॉल करना, या खरीदारी करना जैसे सक्रिय उपयोगकर्ता इंटरैक्शन अन्य वेबसाइटों के निष्क्रिय लिंक की तुलना में अधिक सकारात्मक संकेत दे सकते हैं।

क्रोम-आधारित यह डेटा गूगल को अन्य सर्च इंजनों पर एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है। प्रतिस्पर्धियों के पास इस पैमाने पर तुलनीय उपयोग डेटा तक पहुँच नहीं है, जिससे उनके लिए समान रूप से सटीक रैंकिंग एल्गोरिदम विकसित करना काफी कठिन हो जाता है।

गुणवत्ता संकेत पेजरैंक से अधिक महत्वपूर्ण क्यों हो सकते हैं?

पेजरैंक एल्गोरिथम का पारंपरिक महत्व नए गुणवत्ता संकेतों के आगे फीका पड़ता दिख रहा है। अदालती दस्तावेज़ों में पेजरैंक को "किसी ज्ञात अच्छे स्रोत से दूरी के बारे में एक एकल संकेत" के रूप में वर्णित किया गया है। यह विशेषता अन्य रैंकिंग कारकों की तुलना में इसके महत्व को काफ़ी कम करती है।

दस्तावेज़ों में दिया गया प्रश्न और भी ज़्यादा महत्वपूर्ण है: "क्या आप समझते हैं कि गूगल के गुणवत्ता संकेत का सबसे बड़ा हिस्सा वेबसाइट से ही आता है?" यह शब्दावली बताती है कि वेबसाइट के आंतरिक गुण—जैसे सामग्री की गुणवत्ता, उपयोगकर्ता अनुभव और प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता इंटरैक्शन—अब बाहरी लिंक से ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं।

आधुनिक वेबसाइट मूल्यांकन, लिंक्स पर आधारित सैद्धांतिक प्राधिकरण रेटिंग के बजाय, वास्तविक उपयोग पैटर्न पर अधिक केंद्रित होता जा रहा है। पेजरैंक जहाँ इस धारणा पर आधारित है कि लिंक्स प्राधिकरण प्रदान करते हैं, वहीं नई प्रणालियाँ वास्तविक उपयोगकर्ता व्यवहार और सामग्री से वास्तविक संतुष्टि का मूल्यांकन करती हैं।

यह विकास Google की उस प्रतिबद्धता को दर्शाता है जिसके तहत वह ऐसे खोज परिणाम प्रदान करता है जो न केवल सैद्धांतिक रूप से प्रासंगिक हों, बल्कि उपयोगकर्ताओं के लिए व्यावहारिक रूप से भी उपयोगी हों। वेबसाइट की गुणवत्ता के प्रत्यक्ष संकेतों और वास्तविक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन का संयोजन, सामग्री की वास्तविक प्रासंगिकता और गुणवत्ता का अधिक सटीक आकलन संभव बनाता है।

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एल्गोरिथम विकास में मानव गुणवत्ता परीक्षकों की क्या भूमिका होती है?

मानव गुणवत्ता समीक्षकों का गूगल की रैंकिंग प्रणाली में कंपनी द्वारा सार्वजनिक रूप से बताए गए स्थान से कहीं अधिक केंद्रीय स्थान है। अदालती दस्तावेज़ों से पता चलता है कि इन समीक्षकों की रेटिंग का उपयोग केंद्रीय रैंकिंग मॉडल के लिए प्रत्यक्ष प्रशिक्षण डेटा के रूप में किया जाता है।

विशेष रूप से, गुणवत्ता समीक्षकों की रेटिंग का उपयोग RankEmbed और RankEmbedBERT मॉडल के प्रशिक्षण के लिए दो प्राथमिक डेटा स्रोतों में से एक के रूप में किया जाता है। दूसरा डेटा स्रोत वास्तविक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन वाले 70-दिवसीय खोज लॉग हैं। पेशेवर रेटिंग और वास्तविक उपयोगकर्ता डेटा का यह संयोजन AI सिस्टम को वस्तुनिष्ठ गुणवत्ता मानदंड और व्यक्तिपरक उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं, दोनों पर विचार करने की अनुमति देता है।

गूगल में सर्च के उपाध्यक्ष डॉ. पांडु नायक ने अदालत में पुष्टि की कि रेटर-प्रशिक्षित RankEmbedBERT मॉडल ने जटिल, कम बार खोजे जाने वाले प्रश्नों पर गूगल के प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार किया है। इन मॉडलों ने, विशेष रूप से लॉन्ग-टेल प्रश्नों पर, जहाँ भाषा की समझ महत्वपूर्ण होती है, महत्वपूर्ण सुधार दिखाए हैं।

गुणवत्ता मूल्यांकनकर्ता विस्तृत "खोज गुणवत्ता मूल्यांकनकर्ता दिशानिर्देशों" के अनुसार वेबसाइटों का मूल्यांकन करते हैं, जिनमें अनुभव, विशेषज्ञता, प्रामाणिकता और विश्वसनीयता (EEAT) जैसे मानदंड शामिल होते हैं। उनकी रेटिंग एल्गोरिदम के विकास में "मौलिक डेटा" के रूप में कार्य करती हैं और इस प्रकार अप्रत्यक्ष रूप से अरबों वेब पेजों के मूल्यांकन को प्रभावित करती हैं।

उपयोगकर्ता का व्यवहार क्रॉलिंग और इंडेक्सिंग को कैसे प्रभावित करता है?

उपयोगकर्ता के व्यवहार का सर्च इंजन की मूलभूत प्रक्रियाओं पर दूरगामी प्रभाव पड़ता है, जो अंतिम रैंकिंग से कहीं आगे तक जाता है। गूगल सर्च प्रक्रिया के शुरुआती चरणों के उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि किन वेबसाइटों को क्रॉल करना है, किस क्रम में और कितनी बार क्रॉल करना है।

इस उपयोगकर्ता-संचालित क्रॉलिंग रणनीति का लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि खोज अनुक्रमणिका विषयों और स्रोतों की व्यापकतम संभव श्रेणी को कवर करे और साथ ही ताज़ा, प्रासंगिक परिणाम प्रदान करे। जिन वेबसाइटों पर लगातार और सकारात्मक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन होते हैं, उन्हें परिवर्तनों और नई सामग्री को तेज़ी से पकड़ने के लिए अधिक बार क्रॉल किया जाता है।

इसके विपरीत, कम क्रॉलिंग यह संकेत दे सकती है कि सामग्री की गुणवत्ता में सुधार या अधिक संलग्न दर्शकों का विकास आवश्यक है। Google प्रत्येक वेबसाइट के लिए एक तथाकथित स्पैम स्कोर की गणना करता है, जिसे क्रॉलिंग निर्णयों में भी ध्यान में रखा जाता है।

गूगल इंडेक्स में प्रत्येक दस्तावेज़ को एक विशिष्ट DocID दिया जाता है, जिसमें विभिन्न प्रकार के संकेत और विशेषताएँ शामिल होती हैं। इनमें उपयोगकर्ता के इरादे, क्लिक डेटा, और Navboost तथा ​​Glue जैसी फ़ीडबैक प्रणालियों के आधार पर लोकप्रियता मापन, साथ ही व्यापक गुणवत्ता और प्राधिकरण मीट्रिक शामिल हैं।

वेबसाइट संचालकों के लिए इन निष्कर्षों के क्या व्यावहारिक निहितार्थ हैं?

अदालती दस्तावेज़ों से मिले खुलासे वेबसाइट चलाने वाले या एसईओ रणनीति बनाने वाले हर व्यक्ति के लिए दूरगामी परिणाम ला सकते हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि सर्च इंजन की सफलता में वास्तविक उपयोगकर्ता सहभागिता और संतुष्टि की अहम भूमिका होती है।

वेबसाइट मालिकों को पारंपरिक एसईओ रणनीतियों के बजाय वास्तविक उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने पर मुख्य रूप से ध्यान केंद्रित करना चाहिए। इसमें लोडिंग गति को अनुकूलित करना, उपयोगिता में सुधार करना, उच्च-गुणवत्ता वाली, प्रासंगिक सामग्री प्रदान करना और ऐसी वेबसाइट संरचना तैयार करना शामिल है जो उपयोगकर्ताओं को अधिक समय तक रुकने और अधिक पृष्ठों पर जाने के लिए प्रोत्साहित करे।

उपयोगकर्ता संतुष्टि संकेतों पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए। इनमें कम बाउंस दरें, लंबा ठहराव समय, बार-बार आने वाले विज़िटर, और टिप्पणियाँ, फ़ॉर्म पूरा करना या खरीदारी जैसी सक्रिय सहभागिताएँ शामिल हैं। Google इन संकेतों को गुणवत्ता और प्रासंगिकता के मज़बूत संकेतक मानता है।

निष्कर्ष व्यापक अर्थों में सामग्री की गुणवत्ता के महत्व को भी उजागर करते हैं। यह केवल तकनीकी एसईओ पहलुओं के बारे में नहीं है, बल्कि ऐसी सामग्री बनाने के बारे में है जो वास्तविक मूल्य प्रदान करे और उपयोगकर्ता की ज़रूरतों को पूरा करे। यह EEAT मानदंडों के अनुरूप है, जिन्हें मानव गुणवत्ता समीक्षक भी लागू करते हैं।

खोज इंजन अनुकूलन के भविष्य के लिए इन विकासों का क्या अर्थ है?

ये खुलासे सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन में एक बुनियादी बदलाव का संकेत देते हैं, जो तकनीकी हेरफेर से हटकर वास्तव में उपयोगकर्ता-केंद्रित दृष्टिकोण की ओर बढ़ रहा है। पारंपरिक एसईओ प्रथाएँ, जो मुख्य रूप से कीवर्ड घनत्व, बैकलिंक निर्माण और तकनीकी युक्तियों पर केंद्रित थीं, अब तेज़ी से महत्व खो रही हैं।

एसईओ का भविष्य ऐसे समग्र दृष्टिकोण विकसित करने में निहित है जो वास्तविक उपयोगकर्ता आवश्यकताओं पर केंद्रित हों। इसके लिए लक्षित दर्शकों, उनकी समस्याओं और उनकी ज़रूरतों की गहरी समझ के साथ-साथ सतही कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन से आगे बढ़कर समाधान विकसित करने की क्षमता की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग और रैंकएम्बेड BERT जैसी AI प्रणालियाँ निरंतर महत्व प्राप्त करती रहेंगी। ये प्रणालियाँ खोज क्वेरी के पीछे के संदर्भ और आशय को समझने और उसके अनुसार प्रासंगिक सामग्री की पहचान करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। वेबसाइट संचालकों को केवल एल्गोरिदम में हेरफेर करने के बजाय इन बुद्धिमान प्रणालियों के लिए अनुकूलन करना सीखना होगा।

विभिन्न Google उत्पादों, विशेष रूप से Chrome, से उपयोगकर्ता डेटा का एकीकरण लगातार बढ़ने की संभावना है। यह सभी टचपॉइंट्स पर एक सुसंगत, उच्च-गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता अनुभव के महत्व को पुष्ट करता है।

गूगल इन खुलासों पर क्या प्रतिक्रिया देता है?

गूगल ने अब तक अदालती दस्तावेज़ों में हुए विशिष्ट खुलासों पर सीमित प्रतिक्रियाएँ ही दी हैं। कंपनी अपनी आधिकारिक स्थिति पर कायम है कि क्लिक "प्रत्यक्ष रैंकिंग कारक नहीं हैं", जो तकनीकी रूप से सही हो सकता है, लेकिन यह इस सूक्ष्म वास्तविकता को अस्पष्ट करता है कि अधिक जटिल प्रणालियों में क्लिक डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है।

हालाँकि, कानूनी कार्यवाही ने गूगल को अपने एल्गोरिदम के कुछ पहलुओं के बारे में अधिक पारदर्शी होने के लिए मजबूर किया है। सितंबर 2025 के अदालती फैसले के तहत, गूगल को प्रतिस्पर्धियों के साथ कुछ खोज सूचकांक और उपयोग डेटा साझा करना अनिवार्य था।

साथ ही, गूगल पारंपरिक खोज विधियों पर अपनी निर्भरता कम करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहा है। एआई-संचालित सुविधाओं, जैसे एआई ओवरव्यू, के बढ़ते एकीकरण और चैटबॉट कार्यक्षमता के विकास को नियामक दबाव और ओपनएआई जैसे एआई प्रदाताओं से बढ़ती प्रतिस्पर्धा के जवाब के रूप में देखा जा सकता है।

कंपनी संभवतः नियामक आवश्यकताओं का पालन करते हुए अपने रैंकिंग एल्गोरिदम के विवरणों की सुरक्षा सुनिश्चित करने का प्रयास जारी रखेगी। पारदर्शिता और हेरफेर से सुरक्षा के बीच संतुलन बनाना एक प्रमुख चुनौती बनी हुई है।

इन निष्कर्षों का सर्च इंजन बाजार में प्रतिस्पर्धा पर क्या प्रभाव पड़ेगा?

ये खुलासे गूगल के प्रतिस्पर्धियों के सामने मौजूद विशाल संरचनात्मक समस्या को उजागर करते हैं। क्रोम ब्राउज़र डेटा, व्यापक खोज लॉग और उन्नत एआई सिस्टम का संयोजन वैकल्पिक खोज इंजनों के लिए बाज़ार में प्रवेश में महत्वपूर्ण बाधाएँ पैदा करता है।

बिंग, डकडकगो और नए एआई-संचालित सर्च इंजन जैसे प्रतिस्पर्धियों के पास इस पैमाने पर तुलनीय उपयोगकर्ता डेटा तक पहुँच नहीं है। इससे उनके लिए समान रूप से सटीक और उपयोगकर्ता-केंद्रित रैंकिंग एल्गोरिदम विकसित करना काफी कठिन हो जाता है। गूगल का डेटा लाभ स्वयं-प्रबलित है: बेहतर खोज परिणाम अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं, जिससे बदले में अधिक डेटा और बेहतर एल्गोरिदम संभव होते हैं।

सितंबर 2025 में Google को "योग्य प्रतिस्पर्धियों" के साथ कुछ डेटा साझा करने की आवश्यकता वाला न्यायालय का फैसला सैद्धांतिक रूप से इन बाधाओं को कम कर सकता है। हालाँकि, "योग्य प्रतिस्पर्धियों" का व्यावहारिक कार्यान्वयन और परिभाषा अभी भी अस्पष्ट है।

दिलचस्प बात यह है कि जज का यह आकलन कि एआई चैटबॉट्स और जनरेटिव एआई का विकास, एक दशक से भी ज़्यादा समय में पहली बार, एक ऐसे उत्पाद की "गंभीर संभावना" पैदा करता है जो गूगल के बाज़ार प्रभुत्व को चुनौती दे सकता है, दिलचस्प है। इससे पता चलता है कि प्रतिस्पर्धा पारंपरिक सर्च इंजनों से नहीं, बल्कि पूरी तरह से नए एआई-आधारित सूचना एक्सेस सिस्टम से आ सकती है।

इन ऐतिहासिक खुलासों से हम क्या सीखते हैं?

गूगल के एंटीट्रस्ट मामले के अदालती दस्तावेज़ों ने दुनिया के सबसे महत्वपूर्ण सर्च इंजन के कामकाज के बारे में बुनियादी धारणाओं को हिलाकर रख दिया है। ये दस्तावेज़ साफ़ तौर पर दर्शाते हैं कि उपयोगकर्ता के संकेत, गूगल द्वारा वर्षों से सार्वजनिक रूप से बताए गए संकेतों से कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

सबसे महत्वपूर्ण जानकारी यह है कि Google वास्तव में विभिन्न प्रणालियों का एक अत्यंत जटिल पारिस्थितिकी तंत्र संचालित करता है, जिनमें से प्रत्येक उपयोगकर्ता डेटा का अलग-अलग तरीकों से उपयोग करता है। Navboost से लेकर Glue सिस्टम और RankEmbed BERT तक—ये सभी घटक वास्तविक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से सीखने और उसके अनुसार खोज परिणामों को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

वेबसाइट संचालकों और एसईओ पेशेवरों के लिए, यह एक स्पष्ट संदेश देता है: अब तकनीकी हेराफेरी से हटकर उपयोगकर्ताओं के लिए वास्तविक अतिरिक्त मूल्य सृजन पर ध्यान केंद्रित करना होगा। सतही एसईओ तरकीबों का युग निश्चित रूप से समाप्त हो चुका है। खोज परिणामों में सफलता के लिए उपयोगकर्ता अनुभव के प्रति समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता बढ़ती जा रही है।

ये खुलासे बाज़ार की ताकत और निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा को लेकर भी अहम सवाल खड़े करते हैं। क्रोम डेटा तक गूगल की पहुँच और उससे मिलने वाले प्रतिस्पर्धी लाभ दर्शाते हैं कि प्रतिस्पर्धियों के लिए इस बाज़ार में पैर जमाना कितना मुश्किल है। नियामक उपाय, चाहे कितने भी सीमित क्यों न हों, एक निष्पक्ष प्रतिस्पर्धी माहौल बहाल करने की दिशा में पहला कदम हैं।

अंततः, ये दस्तावेज़ उस बात की पुष्टि करते हैं जिसका कई एसईओ विशेषज्ञ लंबे समय से संदेह कर रहे थे: गूगल वास्तव में खोज परिणामों से उपयोगकर्ता की संतुष्टि का मूल्यांकन करता है और इस जानकारी का उपयोग अपने एल्गोरिदम को लगातार बेहतर बनाने के लिए करता है। वे दिन अब खत्म हो गए हैं जब इन धारणाओं को अटकलें मानकर खारिज किया जा सकता था।

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