प्रकाशित तिथि: 21 जुलाई 2025 / अद्यतन तिथि: 21 जुलाई 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
LLMO / GEO | एआई के युग में ब्रांड दृश्यता के लिए पारंपरिक सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन की क्या स्थिति है? – चित्र: Xpert.Digital
अमेरिका में अब गूगल सर्च में से केवल 37.4% ही बाहरी वेबसाइटों पर क्लिक में परिणत होते हैं।
खोज परिणामों का भविष्य: कंपनियों को अब अपने दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता क्यों है?
गूगल के लिए ही ऑप्टिमाइज़ करने वाली कंपनियों का पुराना SEO युग अब समाप्त हो रहा है। दशकों तक, पारंपरिक SEO खोज परिणामों में रैंकिंग हासिल करने के लिए कीवर्ड प्लेसमेंट, बैकलिंक बिल्डिंग और तकनीकी वेबसाइट ऑप्टिमाइज़ेशन पर निर्भर रहा। हालांकि, ChatGPT, Perplexity और Google के AI ओवरव्यू जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के आगमन के साथ, डिजिटल मार्केटिंग में एक मौलिक परिवर्तन हो रहा है।.
आंकड़े खुद ही सब कुछ बयां करते हैं: अमेरिका में Google सर्च में से केवल 37.4% ही बाहरी वेबसाइटों पर क्लिक में परिणत होते हैं। वहीं दूसरी ओर, सभी सर्च क्वेरी में से 13.14% में AI ओवरव्यू शामिल हैं, और LLM को ऑप्टिमाइज़ करने वाली कंपनियां 30-150% की वृद्धि दर्ज कर रही हैं। यह विकास विशुद्ध रैंकिंग ऑप्टिमाइज़ेशन से AI-संचालित उत्तरों के ऑप्टिमाइज़ेशन की ओर एक मौलिक बदलाव को दर्शाता है।.
एलएलएम ऑप्टिमाइजेशन वास्तव में क्या है और यह पारंपरिक एसईओ से किस प्रकार भिन्न है?
लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइजेशन (एलएलएमओ), जिसे जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (जीईओ) या आंसर इंजन ऑप्टिमाइजेशन (एईओ) के नाम से भी जाना जाता है, एआई सिस्टम के लिए डिजिटल कंटेंट की रणनीतिक तैयारी का वर्णन करता है। जहां पारंपरिक एसईओ का लक्ष्य उच्च रैंकिंग के माध्यम से वेबसाइट ट्रैफिक बढ़ाना है, वहीं एलएलएमओ यह सुनिश्चित करने पर केंद्रित है कि एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न उत्तरों में कंटेंट को समझा जाए, निकाला जाए और उद्धृत किया जाए।.
मूल अंतर ऑप्टिमाइज़ेशन के लक्ष्य में निहित है: SEO वेबसाइट रैंकिंग और क्लिक्स पर केंद्रित होता है, जबकि LLMO ब्रांड के उल्लेखों और AI प्रतिक्रियाओं में संदर्भों पर लक्षित होता है। LLM ब्रांड, उत्पाद और विषय जैसी संस्थाओं पर केंद्रित होता है, न कि URL पर। इसका अर्थ है कि प्रासंगिकता केवल अपनी वेबसाइट पर ही नहीं, बल्कि कई प्लेटफार्मों पर उपस्थिति के माध्यम से निर्मित होती है।.
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एआई-आधारित खोज में पारंपरिक एसईओ रणनीतियाँ क्यों विफल हो जाती हैं?
पारंपरिक एसईओ के मूल सिद्धांत एआई-संचालित खोज प्रणालियों पर लागू होने पर अपर्याप्त साबित होते हैं, क्योंकि सामग्री को संसाधित करने का तरीका मौलिक रूप से भिन्न होता है। जहां खोज इंजन वेबसाइटों का मूल्यांकन कीवर्ड और बैकलिंक के आधार पर करते हैं, वहीं एलएलएम (लर्निंग लीडर्स) सामग्री का अर्थपूर्ण विश्लेषण करते हैं और संदर्भ, उद्देश्य और विषयगत संबंधों को समझते हैं।.
एलएलएम (लर्निंग लीडर्स) संरचित, आसानी से समझ में आने वाली सामग्री को प्राथमिकता देते हैं जो विशिष्ट प्रश्नों के स्पष्ट उत्तर प्रदान करती है। वे स्रोत की गुणवत्ता और प्रामाणिकता पर विशेष बल देते हैं, और विकिपीडिया या संरचित डेटासेट जैसे स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं। पारंपरिक कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन की जगह अब स्वाभाविक, बोलचाल की भाषा का उपयोग किया जा रहा है, क्योंकि एआई सिस्टम के साथ बातचीत करने वाले उपयोगकर्ता पूर्ण वाक्यों में संवाद करना पसंद करते हैं।.
इसके अलावा, एआई साइटेशन व्यवहार का 95% हिस्सा वेबसाइट ट्रैफिक मेट्रिक्स द्वारा स्पष्ट नहीं किया जा सकता है, और 97.2% हिस्सा बैकलिंक प्रोफाइल द्वारा स्पष्ट नहीं किया जा सकता है। इसका मतलब है कि एआई की दुनिया में पारंपरिक एसईओ अथॉरिटी सिग्नल अपना महत्व खो रहे हैं।.
एलएलएम-अनुकूलित सामग्री के लिए किन विशिष्ट रणनीतियों की आवश्यकता होती है?
सफल LLMO रणनीतियाँ कई मूलभूत सिद्धांतों पर आधारित होती हैं जो पारंपरिक SEO दृष्टिकोणों से कहीं आगे जाती हैं। सबसे पहले, सामग्री को इस तरह से संरचित किया जाना चाहिए जिससे AI सिस्टम इसे आसानी से समझ सकें और इससे जानकारी प्राप्त कर सकें। इसमें स्पष्ट शीर्षक, संक्षिप्त उत्तर और संरचित डेटा मार्कअप शामिल हैं।.
एलएलएम के लिए कंटेंट रणनीति
कंपनियों को कम से कम 1,500-2,000 शब्दों की विस्तृत और व्यापक सामग्री तैयार करनी चाहिए जो विशिष्ट प्रश्नों का पूर्णतः उत्तर दे। यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि ऐसी सामग्री प्रदान की जाए जिसे उद्धृत किया जा सके, जो सुव्यवस्थित हो, स्रोतों का सटीक उल्लेख करती हो और संक्षिप्त रूप से लिखी गई हो। अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (FAQ) के अनुभाग और बातचीत के अंदाज़ में लिखे गए शीर्षक जो वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों की तरह प्रतीत होते हैं, AI द्वारा उद्धरण की संभावना को बढ़ाते हैं।.
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तकनीकी अनुकूलन
तकनीकी स्तर पर, वेबसाइटों को एआई क्रॉलर के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, जो अक्सर पारंपरिक सर्च इंजन बॉट्स की तुलना में "हल्के" होते हैं। जावास्क्रिप्ट पर निर्भर सामग्री के बिना स्थिर, स्वच्छ एचटीएमएल संरचनाएं आदर्श होती हैं। स्कीमा मार्कअप और संरचित डेटा एलएलएम को नॉलेज ग्राफ जैसी वेबसाइटों को "पढ़ने" में मदद करते हैं।.
क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म उपस्थिति
क्योंकि एलएलएम विभिन्न स्रोतों से जानकारी एकत्रित करते हैं, इसलिए कई प्लेटफार्मों पर लगातार उपस्थिति महत्वपूर्ण है। इसमें न केवल उनकी अपनी वेबसाइट शामिल है, बल्कि विषयगत रूप से प्रासंगिक लेखों, सूचियों, रेडिट और क्वोरा जैसे मंचों में उल्लेख और विकिपीडिया जैसे प्लेटफार्मों पर उपस्थिति भी शामिल है।.
जीरो-क्लिक युग उपयोगकर्ता व्यवहार और ब्रांड दृश्यता को कैसे प्रभावित करता है?
ज़ीरो-क्लिक युग ने खोज व्यवहार को मौलिक रूप से बदल दिया है। लगभग 80% उपभोक्ता अपनी खोज क्वेरी के कम से कम 40% के लिए ज़ीरो-क्लिक परिणामों पर निर्भर करते हैं। इसके परिणामस्वरूप ऑर्गेनिक वेब ट्रैफ़िक में अनुमानित 15-25% की कमी आई है। वहीं दूसरी ओर, जुलाई 2024 से फरवरी 2025 के बीच AI द्वारा उत्पन्न ट्रैफ़िक में 1,200% की प्रभावशाली वृद्धि हुई है।.
हालांकि, इस बदलाव का मतलब ब्रांड की दृश्यता का अंत नहीं है, बल्कि रणनीति में बदलाव की आवश्यकता है। अब ब्रांड का उल्लेख क्लिक जितना ही महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, यदि ChatGPT "सर्वश्रेष्ठ प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टूल" के बारे में पूछे गए प्रश्न के उत्तर में Asana, Monday.com और Notion का सीधे उल्लेख करता है, तो उपयोगकर्ताओं द्वारा उनकी वेबसाइटों पर जाए बिना ही इन ब्रांडों को व्यापक दृश्यता प्राप्त हो जाती है।.
ब्रांड अथॉरिटी बिल्डिंग
क्लिक-मुक्त युग में, ब्रांड की विश्वसनीयता सबसे महत्वपूर्ण कारक बन जाती है। कंपनियों को खुद को विश्वसनीय स्रोत के रूप में स्थापित करना होगा, जिसे एआई सिस्टम द्वारा उद्धृत किया जा सके। इसके लिए मौलिक शोध, केस स्टडी और प्रत्यक्ष अनुभव के माध्यम से वास्तविक विशेषज्ञता का निर्माण करना आवश्यक है।.
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कौन से उद्योग और कंपनियां पहले से ही एलएलएमओ रणनीतियों से लाभान्वित हो रही हैं?
कई उद्योग पहले से ही सफल LLMO कार्यान्वयन प्रदर्शित कर रहे हैं। सॉफ्टवेयर कंपनी लॉजिककल ने जून 2023 में ही बताया कि सभी लीड्स का 5% चैटजीपीटी के माध्यम से उत्पन्न हुआ था, जिससे मासिक सदस्यता राजस्व में लगभग $100,000 प्राप्त हुए। सर्फर एसईओ जैसी कंपनियां नियमित रूप से LLM प्रतिक्रियाओं में दिखाई देती हैं जब लोग कंटेंट ऑप्टिमाइजेशन टूल्स के बारे में पूछते हैं।.
बी2बी क्षेत्र
LLMO से B2B कंपनियों को विशेष रूप से लाभ होता है, क्योंकि 72% तक B2B खरीदार अपनी खोज के दौरान AI द्वारा तैयार किए गए विवरणों का सामना करते हैं। साथ ही, 90% उपयोगकर्ता अभी भी जानकारी को सत्यापित करने के लिए उद्धृत स्रोतों पर क्लिक करते हैं, जिससे B2B ब्रांडों के लिए ट्रैफ़िक के अवसर लगातार बढ़ते रहते हैं।.
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ई-कॉमर्स और खुदरा बिक्री
ई-कॉमर्स क्षेत्र में, Perplexity जैसे प्लेटफॉर्म पहले से ही संरचित उत्पाद तुलना का उपयोग करते हैं। जब उपयोगकर्ता बच्चों के टूथपेस्ट की खोज करते हैं, तो Perplexity परीक्षण परिणामों के आधार पर सर्वोत्तम उत्पादों की तालिकाएँ तैयार करता है। ऐसे अवलोकनों में दिखाई देने वाले ब्रांडों को उच्च रूपांतरण दर के साथ योग्य ट्रैफ़िक का लाभ मिलता है।.
कंपनियां विभिन्न एलएलएम प्लेटफॉर्मों पर अपनी ब्रांड उपस्थिति कैसे बना सकती हैं?
सफल एलएलएम उपस्थिति बनाने के लिए प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट रणनीति की आवश्यकता होती है, क्योंकि विभिन्न एआई प्रणालियों की स्रोत प्राथमिकताएँ अलग-अलग होती हैं। चैटजीपीटी 47.9% समय विकिपीडिया सामग्री का हवाला देता है, साथ ही पारंपरिक मीडिया और प्रौद्योगिकी-उन्मुख वेबसाइटों का भी। गूगल का एआई ओवरव्यूज़ 21% समय रेडिट सामग्री और 18.8% समय यूट्यूब वीडियो का उपयोग करता है। परप्लेक्सिटी पेशेवर और उपभोक्ता-उन्मुख स्रोतों के बीच अधिक संतुलित वितरण दिखाता है।.
विकिपीडिया अनुकूलन
विकिपीडिया से एलएलएम प्रशिक्षण डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा प्राप्त होता है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि विकिपीडिया पर उनकी ब्रांड संबंधी जानकारी सटीक और उपयोगी हो। प्रत्येक एलएलएम को विकिपीडिया सामग्री पर प्रशिक्षित किया जाता है, यही कारण है कि यह प्लेटफॉर्म ब्रांड की दृश्यता के लिए महत्वपूर्ण है।.
रेडिट और सामुदायिक प्लेटफॉर्म
रेडिट और क्वोरा जैसे प्लेटफॉर्म पर मौजूद उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (UGC) को LLM (लर्निंग लेवल लर्निंग) के लिए बहुत महत्व दिया जाता है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके ब्रांड का उल्लेख उपयोगी उत्तरों और चर्चाओं में हो, लेकिन स्पैमिंग या जबरदस्ती करने के बजाय।.
अर्जित मीडिया और डिजिटल जनसंपर्क
LLMO की सफलता के लिए अर्जित मीडिया का रणनीतिक उपयोग महत्वपूर्ण है। विषयगत रूप से प्रासंगिक लेखों, उद्योग प्रकाशनों और विश्वसनीय मंचों में उल्लेख से AI संदर्भ में दृश्यता बढ़ती है, जबकि डोमेन अधिकार गौण होता है।.
एलएलएमओ की सफलता के लिए कौन से मेट्रिक्स और केपीआई प्रासंगिक हैं?
LLMO की सफलता को मापने के लिए पारंपरिक SEO KPI से परे नए मापदंडों की आवश्यकता है। केवल कीवर्ड रैंकिंग और ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, कंपनियों को AI-विशिष्ट मापदंडों को लागू करने की आवश्यकता है।.
प्राथमिक एलएलएमओ मेट्रिक्स
- एआई द्वारा ब्रांड उल्लेखों की निगरानी: प्रोफाउंड, ओटरली और स्क्रंच जैसे टूल का उपयोग करके एआई-जनित प्रतिक्रियाओं में ब्रांड उल्लेखों को ट्रैक करना।
- एआई टूल्स से रेफरल ट्रैफिक: चैटजीपीटी, परप्लेक्सिटी और क्लाउड जैसे स्रोतों से वेबसाइट ट्रैफिक का गूगल एनालिटिक्स 4 के माध्यम से विश्लेषण
- ब्रांड शेयर ऑफ वॉयस: प्रतिस्पर्धियों की तुलना में जनरेटिव सर्च परिणामों में ब्रांड शेयर का मापन
- उद्धरण आवृत्ति: एलएलएम उत्तरों में दी गई सामग्री को कितनी बार उद्धृत किया जाता है, इसकी निगरानी करना।
द्वितीयक संकेतक
चूंकि LLMO के प्रत्यक्ष मापन अभी भी सीमित हैं, इसलिए कंपनियां ब्रांडेड सर्च वॉल्यूम, लॉन्ग-टेल कीवर्ड ट्रैकिंग और लीड क्वालिटी मेट्रिक्स जैसे प्रॉक्सी संकेतकों का उपयोग करती हैं। AI प्रशिक्षण स्रोतों (विकिपीडिया, रेडिट, क्वोरा) से प्राप्त बैकलिंक प्रोफाइल की वृद्धि और विषयगत प्राधिकारी वेबसाइटों से प्राप्त लिंक भी LLMO की सफलता का संकेत देते हैं।.
एलएलएम ऑप्टिमाइजेशन की सफलता के लिए कौन-कौन सी तकनीकी आवश्यकताएं आवश्यक हैं?
LLMO के लिए तकनीकी बुनियादी ढांचा पारंपरिक SEO आवश्यकताओं से काफी अलग है। AI क्रॉलर अक्सर पारंपरिक सर्च इंजन बॉट्स की तुलना में "आसान" आवश्यकताओं के साथ काम करते हैं, लेकिन स्पष्ट रूप से संरचित, अर्थपूर्ण सामग्री को प्राथमिकता देते हैं।.
संरचित डेटा और स्कीमा मार्कअप
LLMO के लिए व्यापक स्कीमा मार्कअप आवश्यक है, क्योंकि यह AI सिस्टम को वेबसाइटों को नॉलेज ग्राफ की तरह समझने में मदद करता है। लोकल बिजनेस, सर्विस, प्रोडक्ट, FAQ और हाउ टू स्कीमा AI विजिबिलिटी के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं। यह संरचित डेटा ऐसा संदर्भ प्रदान करता है जिससे AI इंजनों में URL की विजिबिलिटी बेहतर हो सकती है।.
सामग्री वास्तुकला
मॉड्यूलर कंटेंट आर्किटेक्चर, आरएजी (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन) प्रक्रियाओं के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। कंटेंट को अर्थपूर्ण रूप से संबंधित ब्लॉकों में संरचित किया जाना चाहिए जिन्हें एआई सिस्टम व्यक्तिगत रूप से निकाल और उद्धृत कर सकें। H1-H6 शीर्षकों और तार्किक कंटेंट संरचनाओं के साथ स्पष्ट पदानुक्रम एआई की पठनीयता में उल्लेखनीय सुधार करते हैं।.
एपीआई पहुंच
वेबसाइट सामग्री के लिए सार्वजनिक एपीआई उपलब्ध कराने से एलएलएम सिस्टम में दृश्यता बढ़ सकती है। स्वच्छ यूआरएल संरचना और अनुकूलित लोडिंग समय जैसी पारंपरिक एसईओ तकनीकें अभी भी प्रासंगिक हैं, क्योंकि कई एलएलएम इन गुणवत्ता संकेतों को ध्यान में रखते हैं।.
2026 और उसके बाद एलएलएम का परिदृश्य किस प्रकार विकसित होगा?
एलएलएम ऑप्टिमाइजेशन का भविष्य डिजिटल मार्केटिंग के सभी पहलुओं में एआई के एकीकरण में और तेजी लाने की ओर इशारा करता है। बाजार के पूर्वानुमानों से पता चलता है कि एलएलएम 2028 तक सर्च मार्केट का 15% हिस्सा हासिल कर लेगा, जबकि वैश्विक एलएलएम बाजार में 2024 से 2030 के बीच 36% की वृद्धि होने की उम्मीद है।.
तकनीकी विकास
गूगल की एआई मोड में डीप सर्च और जेमिनी 2.5 की शुरुआत तकनीकी विकास में आगे का रास्ता दिखाती है। ये सिस्टम सैकड़ों सर्च क्वेरी को एक साथ प्रोसेस कर सकते हैं और मिनटों में विशेषज्ञ स्तर की रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं। व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के अनुरूप अनुकूलित एआई ओवरव्यू विकसित करने के लिए नए ऑप्टिमाइजेशन दृष्टिकोणों की आवश्यकता होगी।.
प्लेटफ़ॉर्म विविधीकरण
भविष्य विकेंद्रीकृत खोज परिदृश्य का है, जहाँ खोज कई इंटरफेसों के माध्यम से होती है। Google के अलावा, TikTok (40% उत्तरदाताओं) और ChatGPT (56% उत्तरदाताओं) जैसे प्लेटफॉर्म खोज चैनलों के रूप में महत्व प्राप्त कर रहे हैं। इस विकास के लिए सर्वव्यापी विपणन रणनीतियों की आवश्यकता है जो सभी प्रासंगिक संपर्क बिंदुओं को कवर करती हैं।.
विपणन रणनीतियों और बजट आवंटन के लिए इसका विशेष रूप से क्या अर्थ है?
एलएलएम युग में परिवर्तन के लिए विपणन बजट और रणनीतियों का मौलिक पुनर्गठन आवश्यक है। हालांकि पारंपरिक एसईओ अभी भी प्रासंगिक है, कंपनियों को एलएलएमओ-विशिष्ट उपायों में अधिकाधिक निवेश करना होगा।.
बजट में बदलाव
कंपनियों को अपने एसईओ बजट का 20-30% हिस्सा LLMO उपायों में लगाना चाहिए, जिसमें कंटेंट का पुनर्गठन, स्कीमा का कार्यान्वयन और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म उपस्थिति का निर्माण शामिल है। डिजिटल पीआर और विशेषज्ञ कंटेंट निर्माण के माध्यम से ब्रांड की विश्वसनीयता बढ़ाने में निवेश करना, केवल लिंक-बिल्डिंग अभियानों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है।.
कौशल विकास
मार्केटिंग टीमों को पारंपरिक एसईओ से परे नए कौशल विकसित करने की आवश्यकता है। इनमें एआई सिस्टम की समझ, त्वरित इंजीनियरिंग और सिमेंटिक प्रोसेसिंग के लिए कंटेंट को ऑप्टिमाइज़ करने की क्षमता शामिल है। पीआर, कंटेंट और एसईओ टीमों के बीच सहयोग आवश्यक होगा, क्योंकि एलएलएम छात्र वेब के हर पहलू से सीखते हैं।.
आरओआई विश्लेषण
प्रारंभिक LLMO कार्यान्वयन से पता चलता है कि जो कंपनियां अपने विपणन निर्णयों में AI को एकीकृत करती हैं, उन्हें निवेश पर 20-30% तक लाभ मिलता है। ब्रांड की विश्वसनीयता और पहचान बढ़ाने के लिए किया गया दीर्घकालिक निवेश, AI खोज परिदृश्य में बेहतर दृश्यता के माध्यम से लाभप्रद साबित होता है।.
SEO से LLMO में परिवर्तन महज एक तकनीकी समायोजन नहीं है, बल्कि एक रणनीतिक प्रतिमान बदलाव है जो डिजिटल ब्रांड दृश्यता के भविष्य को परिभाषित करता है। जो कंपनियां इस विकास को समय रहते पहचान कर तदनुसार कार्य करती हैं, वे AI-संचालित डिजिटल मार्केटिंग के भविष्य में बढ़त बनाए रखेंगी।.
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Konrad Wolfenstein
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