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Llmo / Geo | एआई की उम्र में ब्रांड दृश्यता के लिए पारंपरिक खोज इंजन अनुकूलन के बारे में क्या?

प्रकाशित: 21 जुलाई, 2025 / अपडेट से: जुलाई 21, 2025 – लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन

Llmo / Geo | एआई की उम्र में ब्रांड दृश्यता के लिए पारंपरिक खोज इंजन अनुकूलन के बारे में क्या?

Llmo / Geo | एआई की उम्र में ब्रांड दृश्यता के लिए पारंपरिक खोज इंजन अनुकूलन के बारे में क्या? – छवि: Xpert.digital

यूएसए में केवल 37.4% Google खोज करता है, जो बाहरी वेबसाइटों पर क्लिक करता है

खोज परिणामों का भविष्य: कंपनियों को अब पुनर्विचार क्यों करना है

क्लासिक एसईओ का युग, जिसमें कंपनियां केवल Google के लिए अनुकूलित होती हैं, समाप्त हो रही हैं। पारंपरिक एसईओ खोज परिणामों में रैंक करने के लिए दशकों के लिए कीवर्ड प्लेसमेंट, बैकलिंक संरचना और तकनीकी वेबसाइट अनुकूलन पर आधारित था। लेकिन बड़े भाषा मॉडल (LLM) जैसे कि CHATGPT, Perplexity और Google के AI ओवरव्यू के आगमन के साथ, डिजिटल मार्केटिंग मौलिक रूप से बदल रहा है।

संख्या एक स्पष्ट भाषा बोलती है: यूएसए में केवल 37.4% Google खोज करता है, जो बाहरी वेबसाइटों पर क्लिक करता है। इसी समय, सभी खोजों का 13.14% पहले से ही एआई साक्षात्कारों से सुसज्जित है, और 30-150% की वृद्धि उन कंपनियों द्वारा दिखाया गया है जो एलएलएम को अनुकूलित करती हैं। इस विकास का अर्थ है एआई-आधारित उत्तरों के लिए अनुकूलन की ओर शुद्ध रैंकिंग अनुकूलन से एक प्रतिमान परिवर्तन।

वास्तव में एलएलएम अनुकूलन क्या है और यह पारंपरिक एसईओ से कैसे भिन्न है?

लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन (LLMO), जिसे एक जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (GEO) या उत्तर इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (AEO) के रूप में भी जाना जाता है, AI सिस्टम के लिए डिजिटल सामग्री की रणनीतिक तैयारी का वर्णन करता है। जबकि पारंपरिक एसईओ का उद्देश्य उच्च रैंकिंग के माध्यम से वेबसाइट ट्रैफ़िक उत्पन्न करना है, एलएलएमओ इस तथ्य पर ध्यान केंद्रित करता है कि सामग्री को समझा, निकाला, निकाला और उत्पन्न उत्तर में उद्धृत किया जाता है।

मौलिक अंतर अनुकूलन गंतव्य में है: एसईओ वेबसाइट रैंकिंग और क्लिकों पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि एलएलएमओ को एआई उत्तरों में आग के उल्लेख और उद्धरणों की ओर बढ़ाया जाता है। LLMS ब्रांडों, उत्पादों और विषयों जैसे संस्थाओं पर आधारित हैं – URL पर नहीं। इसका मतलब यह है कि प्रासंगिकता कई प्लेटफार्मों पर उपस्थिति से बनाई जाती है, न कि केवल अपनी वेबसाइट पर।

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एआई-संचालित खोज में पारंपरिक एसईओ रणनीतियाँ क्यों विफल होती हैं?

पारंपरिक एसईओ की मूल बातें एआई-आधारित खोज प्रणालियों के लिए बहुत कम हैं, क्योंकि सामग्री प्रसंस्करण का प्रकार मौलिक रूप से अलग है। जबकि खोज इंजन कीवर्ड और बैकलिंक्स के आधार पर वेबसाइटों को दर देते हैं, एलएलएम सामग्री को शब्दार्थ रूप से विश्लेषण करते हैं और संदर्भ, इरादे और विषयगत संबंधों को समझते हैं।

LLMs विशिष्ट प्रश्नों के स्पष्ट उत्तर के साथ संरचित, आसान -to -understand सामग्री पसंद करते हैं। वे स्रोत गुणवत्ता और अधिकार के लिए विशेष महत्व देते हैं, विकिपीडिया या संरचित डेटा रिकॉर्ड जैसे स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं। पारंपरिक कीवर्ड अनुकूलन को प्राकृतिक, संवादी भाषा द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, क्योंकि एआई सिस्टम वाले उपयोगकर्ताओं को संपूर्ण वाक्यों में संवाद करने की अधिक संभावना है।

इसके अलावा, 95% AI-Citation व्यवहार को वेबसाइट ट्रैफ़िक मेट्रिक्स द्वारा नहीं समझाया जा सकता है, और 97.2% बैकलिंक प्रोफाइल द्वारा नहीं। इसका मतलब यह है कि एआई दुनिया में पारंपरिक एसईओ प्राधिकरण संकेत महत्व खो देते हैं।

एलएलएम-अनुकूलित सामग्री को किन विशिष्ट रणनीतियों की आवश्यकता होती है?

सफल एलएलएमओ रणनीतियाँ कई मुख्य सिद्धांतों पर आधारित हैं जो पारंपरिक एसईओ दृष्टिकोण से परे हैं। सबसे पहले, सामग्री को इस तरह से संरचित किया जाना चाहिए कि वे एआई सिस्टम के लिए समझना आसान हो। इसमें स्पष्ट शीर्षक, संक्षिप्त उत्तर और संरचित डेटा पुरस्कार शामिल हैं।

एलएलएम के लिए सामग्री रणनीति

कंपनियों को विस्तृत, व्यापक सामग्री बनानी चाहिए जिसमें कम से कम 1,500-2,000 शब्द शामिल हैं और पूरी तरह से विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर दें। यह उद्धृत सामग्री प्रदान करना महत्वपूर्ण है जो अच्छी तरह से संरचित है, स्रोतों के साथ और शापित रूप से तैयार किया गया है। एफएक्यू सेक्शन और संवादी शीर्षकों जो वास्तविक उपयोगकर्ता अनुरोधों की तरह लगते हैं, एआई की संभावना को बढ़ाते हैं।

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तकनीकी अनुकूलन

तकनीकी स्तर पर, एआई क्रॉलर के लिए वेबसाइटों को अनुकूलित किया जाना चाहिए जो पारंपरिक खोज इंजन बॉट की तुलना में अक्सर "आसान" होते हैं। जावास्क्रिप्ट-निर्भर सामग्री के बिना स्थिर, स्वच्छ HTML संरचनाएं आदर्श हैं। स्कीमा-मार्कअप और संरचित डेटा एलएलएम को ज्ञान ग्राफ़ जैसी वेबसाइटों को "पढ़ने" में मदद करते हैं।

क्रॉस-प्लाटफॉर्म उपस्थिति

चूंकि LLMS विभिन्न स्रोतों से LLMS को एकत्र करता है, इसलिए कई प्लेटफार्मों पर एक सुसंगत उपस्थिति महत्वपूर्ण है। इसमें न केवल आपकी खुद की वेबसाइट शामिल है, बल्कि यह भी उपयुक्त रूप से उपयुक्त लेख, सूचियों, मंचों जैसे कि Reddit और Quora के साथ -साथ विकिपीडिया जैसे प्लेटफार्मों पर उपस्थिति का उल्लेख है।

शून्य-क्लिक युग उपयोगकर्ता व्यवहार और ब्रांड दृश्यता को कैसे प्रभावित करता है?

शून्य-क्लिक युग ने मौलिक रूप से खोज व्यवहार को बदल दिया। लगभग 80% उपभोक्ता अपने खोज प्रश्नों का कम से कम 40% "शून्य-क्लिक" परिणाम पर भरोसा करते हैं। इससे कार्बनिक वेब ट्रैफ़िक में 15-25%की अनुमानित गिरावट होती है। इसी समय, जुलाई 2024 और फरवरी 2025 के बीच जेनेरिक एआई ट्रैफ़िक 1,200% से बढ़ रहा है।

हालांकि, इस विकास का मतलब ब्रांड दृश्यता का अंत नहीं है, लेकिन रणनीति की एक वास्तविकता की आवश्यकता है। ट्रेडमार्क अब क्लिक के रूप में मूल्यवान हैं। उदाहरण के लिए, यदि CHATGPT ने "बेस्ट प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टूल्स" के बारे में पूछे जाने पर आसन, सोमवार डॉट कॉम और नोटेशन का सीधे जवाब दिया, तो इन ब्रांडों को अपनी वेबसाइटों पर जाने वाले उपयोगकर्ताओं के बिना बड़े पैमाने पर दृश्यता प्राप्त होती है।

ब्रांड प्राधिकरण भवन

शून्य-क्लिक युग में, ब्रांड प्राधिकरण सबसे महत्वपूर्ण मुद्रा बन जाता है। कंपनियों को खुद को भरोसेमंद स्रोतों के रूप में स्थापित करना होगा जिन्हें एआई सिस्टम द्वारा उद्धृत के रूप में वर्गीकृत किया गया है। इसके लिए मूल अनुसंधान, केस स्टडी और पहले हाथ के अनुभवों के माध्यम से वास्तविक विशेषज्ञता की स्थापना की आवश्यकता होती है।

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कौन से उद्योग और कंपनियां पहले से ही LLMO रणनीतियों से लाभान्वित होती हैं?

विभिन्न उद्योग पहले से ही सफल LLMO कार्यान्वयन दिखाते हैं। सॉफ्टवेयर कंपनी LogikCull ने जून 2023 में पहले ही दर्ज किया था कि सभी लीड्स का 5% CHATGPT के माध्यम से उत्पन्न हुआ था, जो लगभग $ 100,000 के मासिक सदस्यता टर्नओवर से मेल खाती है। सामग्री अनुकूलन उपकरण के बारे में पूछे जाने पर सर्फर एसईओ जैसी कंपनियां एलएलएम उत्तर में नियमित रूप से दिखाई देती हैं।

बी 2 बी क्षेत्र

B2B कंपनियां LLMO से विशेष रूप से लाभान्वित होती हैं, क्योंकि B2B खरीदारों में से 72% तक अपने शोध के दौरान AI ओवरव्यू का सामना करते हैं। इसी समय, 90% उपयोगकर्ता अभी भी उद्धृत स्रोतों पर क्लिक करते हैं ताकि जानकारी को सत्यापित किया जा सके कि बी 2 बी ब्रांड ट्रैफ़िक अवसरों की पेशकश करते हैं।

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ई-कॉमर्स और रिटेल

ई-कॉमर्स क्षेत्र में, पेरप्लेक्सिटी जैसे प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही संरचित उत्पाद तुलनाओं का उपयोग करते हैं। जब उपयोगकर्ता बच्चों के टूथ क्रीम की तलाश कर रहे होते हैं, तो पेरप्लेक्सिटी परीक्षण के परिणामों के आधार पर सबसे अच्छे उत्पादों की तालिकाएं बनाता है। इस तरह के साक्षात्कारों में दिखाई देने वाले ब्रांड उच्च रूपांतरण दरों के साथ योग्य ट्रैफ़िक से लाभान्वित होते हैं।

कंपनियां विभिन्न एलएलएम प्लेटफार्मों में अपनी ब्रांड उपस्थिति कैसे बना सकती हैं?

एक सफल एलएलएम उपस्थिति की स्थापना के लिए एक मंच-विशिष्ट रणनीति की आवश्यकता होती है, क्योंकि विभिन्न एआई प्रणालियों में अलग-अलग स्रोत वरीयताएँ होती हैं। CHATGPT 47.9% विकिपीडिया सामग्री के साथ-साथ पारंपरिक मीडिया और प्रौद्योगिकी-उन्मुख वेबसाइटों का हवाला देता है। Google के AI ओवरव्यू 21% Reddit सामग्री और 18.8% YouTube वीडियो का उपयोग करते हैं। Perplexity पेशेवर और उपभोक्ता -संबंधी स्रोतों के बीच अधिक संतुलित वितरण दिखाता है।

विकिपीडिया अनुकूलन

विकिपीडिया एलएलएम प्रशिक्षण डेटा के एक महत्वपूर्ण हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि विकिपीडिया पर उनकी ब्रांड जानकारी सटीक और सहायक है। प्रत्येक एलएलएम को विकिपीडिया सामग्री पर प्रशिक्षित किया जाता है, यही वजह है कि यह मंच ब्रांड दृश्यता के लिए निर्णायक है।

Reddit और सामुदायिक प्लेटफ़ॉर्म

Reddit और Quora जैसे प्लेटफार्मों पर उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (UGC) LLMS द्वारा उच्च दर्जा दिया गया है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि आपके ब्रांड का उल्लेख बिना किसी स्पैमिंग या फोर्सिंग के उपयोगी उत्तर और चर्चा में किया गया है।

अर्जित मीडिया और डिजिटल पीआर

LLMO सफलता के लिए अर्जित मीडिया का रणनीतिक उपयोग महत्वपूर्ण है। विषयगत रूप से उपयुक्त लेखों, उद्योग प्रकाशनों और भरोसेमंद मंचों में बढ़ते एआई संदर्भ में दृश्यता बढ़ाते हैं, जिससे डोमेन प्राधिकरण माध्यमिक है।

LLMO सफलता के लिए कौन से माप और KPI प्रासंगिक हैं?

LLMO की सफलता माप के लिए नए मैट्रिक्स की आवश्यकता होती है जो पारंपरिक SEO KPI से परे जाते हैं। कीवर्ड रैंकिंग और कार्बनिक ट्रैफ़िक पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करने के बजाय, कंपनियों को एआई-विशिष्ट मैट्रिक्स को लागू करना होगा।

प्राथमिक LLMO मेट्रिक्स

  • एआई में उल्लेख किया गया है कि निगरानी: ब्रांड का उत्पीड़न एआई-जनित उत्तरों में गहन, ओटर्ली और स्क्रंच जैसे उपकरणों के बारे में उत्तर में उल्लेख
  • AI टूल्स का रेफरल ट्रैफ़िक: Google Analytics 4 के माध्यम से CHATT, PERPLEXITY और क्लाउड जैसे स्रोतों से वेबसाइट ट्रैफ़िक का विश्लेषण 4
  • आवाज का ब्रांड शेयर: प्रतियोगियों की तुलना में जेनेरिक खोज परिणामों में ब्रांड सामग्री का मापन
  • उद्धरण आवृत्ति: ट्रैकिंग, एलएलएम उत्तरों में कितनी बार सामग्री का हवाला दिया जाता है

द्वितीयक संकेतक

चूंकि प्रत्यक्ष LLMO माप अभी भी सीमित हैं, इसलिए कंपनियां प्रॉक्सी संकेतकों जैसे ब्रांडेड सर्च वॉल्यूम, लॉन्ग-टेल कीवर्ड ट्रैकिंग और लीड क्वालिटी मैट्रिक्स का उपयोग करती हैं। एआई प्रशिक्षण स्रोतों (विकिपीडिया, रेडिट, क्वोरा) के बैकलिंक प्रोफाइल की वृद्धि और सामयिक प्राधिकरण वेबसाइटों के बाईं ओर भी एलएलएमओ सफलता का संकेत है।

सफल एलएलएम अनुकूलन के लिए क्या तकनीकी आवश्यकताओं की आवश्यकता है?

LLMO के लिए तकनीकी बुनियादी ढांचा पारंपरिक एसईओ आवश्यकताओं से काफी भिन्न होता है। एआई क्रॉलर अक्सर पारंपरिक खोज इंजन बॉट की तुलना में "लाइटर" आवश्यकताओं के साथ काम करते हैं, लेकिन स्पष्ट रूप से संरचित, शब्दार्थ समृद्ध सामग्री पसंद करते हैं।

संरचित आंकड़ा और योजना मार्कअप

व्यापक योजना मार्कअप एलएलएमओ के लिए आवश्यक है क्योंकि यह एआई सिस्टम को ज्ञान के ज्ञान जैसी वेबसाइटों की व्याख्या करने में मदद करता है। LocalBusiness, सेवा, उत्पाद, FAQ और HOWTO योजना AI दृश्यता के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हैं। ये संरचित डेटा संदर्भ प्रदान करते हैं जो AI-Engines में URL की दृश्यता में सुधार कर सकते हैं।

सामग्री वास्तुकला

एक मॉड्यूलर सामग्री वास्तुकला चीर प्रक्रियाओं (पुनर्प्राप्ति-अनुमानित पीढ़ी) के लिए महत्वपूर्ण है। सामग्री को शब्दार्थ से संबंधित ब्लॉकों में संरचित किया जाना चाहिए जो व्यक्तिगत रूप से एआई सिस्टम को निकाल और उद्धृत कर सकते हैं। H1-H6 शीर्षकों और तार्किक सामग्री संरचनाओं के साथ स्पष्ट पदानुक्रम दृश्यता में काफी सुधार करते हैं।

एपीआई पहुंच

वेबसाइट सामग्री के लिए सार्वजनिक एपीआई का प्रावधान एलएलएम सिस्टम में दृश्यता बढ़ा सकता है। पारंपरिक एसईओ तकनीक जैसे कि स्वच्छ यूआरएल संरचनाएं और अनुकूलित लोडिंग समय प्रासंगिक बनी हुई है, क्योंकि कई एलएलएम इन गुणवत्ता संकेतों को ध्यान में रखते हैं।

एलएलएम परिदृश्य 2026 और उससे आगे तक कैसे विकसित होता है?

एलएलएम अनुकूलन का भविष्य डिजिटल मार्केटिंग के सभी पहलुओं में एआई एकीकरण के और त्वरण को इंगित करता है। बाजार के पूर्वानुमान से पता चलता है कि एलएलएम 2028 तक खोज बाजार का 15% जीत जाएगा, जबकि वैश्विक एलएलएम बाजार में 2024 और 2030 के बीच 36% की वृद्धि होनी चाहिए।

तकनीकी विकास

AI मोड में Google की गहरी खोज और मिथुन 2.5 की शुरूआत तकनीकी विकास की दिशा दिखाती है। ये सिस्टम समानांतर में सैकड़ों खोज प्रश्नों को संसाधित कर सकते हैं और मिनटों में विशेषज्ञ स्तर की रिपोर्ट बना सकते हैं। व्यक्तिगत AI साक्षात्कारों का विकास जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता वरीयताओं के अनुकूल है, उन्हें नए अनुकूलन दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी।

प्लेटफ़ॉर्म विविधीकरण

भविष्य एक विकेन्द्रीकृत खोज परिदृश्य से संबंधित है जिसमें खोज कई इंटरफेस के माध्यम से होती है। Google के अलावा, Tikok (उत्तरदाताओं का 40%) और CHATGPT (उत्तरदाताओं का 56%) जैसे प्लेटफ़ॉर्म डिस्कवरी चैनल के रूप में अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं। इस विकास के लिए omnichannel विपणन रणनीतियों की आवश्यकता होती है जो सभी प्रासंगिक टचपॉइंट को कवर करती है।

विपणन रणनीतियों और बजट आवंटन के लिए विशेष रूप से इसका क्या मतलब है?

एलएलएम युग में परिवर्तन के लिए विपणन बजट और रणनीतियों के एक मौलिक पुनर्मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। जबकि पारंपरिक एसईओ प्रासंगिक बनी हुई है, कंपनियों को तेजी से एलएलएमओ-विशिष्ट उपायों में निवेश करना पड़ता है।

बजट शिफ्ट

कंपनियों को एलएलएमओ उपायों के लिए अपने एसईओ बजट का 20-30% कम करना चाहिए, जिसमें सामग्री संरचना, स्कीमा कार्यान्वयन और क्रॉस-प्लेटफॉर्म उपस्थिति संरचना शामिल हैं। डिजिटल पीआर और विशेषज्ञ सामग्री निर्माण के माध्यम से ब्रांड प्राधिकरण निर्माण में निवेश शुद्ध लिंक बिल्डिंग अभियानों की तुलना में तेजी से महत्वपूर्ण हो रहा है।

कौशल विकास

मार्केटिंग टीमों को नए कौशल विकसित करना होगा जो पारंपरिक एसईओ से परे हैं। इसमें एआई सिस्टम, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और सिमेंटिक प्रोसेसिंग के लिए सामग्री को अनुकूलित करने की क्षमता की समझ शामिल है। पीआर, सामग्री और एसईओ टीमों के बीच सहयोग आवश्यक हो जाता है क्योंकि एलएलएम वेब के सभी कोनों से सीखते हैं।

आरओआई विचार

पहले LLMO कार्यान्वयन 20-30% कंपनियों के ROI सुधारों को दिखाते हैं जो AI को उनके विपणन निर्णयों में एकीकृत करते हैं। ब्रांड प्राधिकरण और इकाई मान्यता में दीर्घकालिक निवेश बढ़ते एआई खोज परिदृश्य में बेहतर दृश्यता के माध्यम से भुगतान करता है।

एसईओ से एलएलएमओ में परिवर्तन न केवल एक तकनीकी अनुकूलन है, बल्कि एक रणनीतिक प्रतिमान बदलाव है जो डिजिटल ब्रांड दृश्यता के भविष्य को परिभाषित करता है। ऐसी कंपनियां जो इस विकास को जल्दी पहचानती हैं और तदनुसार कार्य करती हैं, डिजिटल मार्केटिंग के एआई-संचालित भविष्य में ऊपरी हाथ रखती हैं।

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