एआई, एसईओ, एआईओ और एलएलएमओ पर व्यापक शोध अवलोकन – चित्र: Xpert.Digital
लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइजेशन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता किस प्रकार एसईओ उद्योग को मौलिक रूप से बदल रही है
लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइजेशन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता किस प्रकार एसईओ उद्योग को मौलिक रूप से बदल रही है
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से संबंधित खोज इंजन अनुकूलन और लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइजेशन (LLMO) के क्षेत्र में अनुसंधान का परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है। यह व्यापक विश्लेषण इस उभरते क्षेत्र के सभी प्रासंगिक पहलुओं पर वर्तमान अनुसंधान की स्थिति को स्पष्ट करता है।.
के लिए उपयुक्त:
बुनियादी अवधारणाएँ और शब्दावली
एलएलएमओ, जीईओ और संबंधित शब्द
शोध से पता चलता है कि एआई सिस्टम के लिए सामग्री को अनुकूलित करने हेतु विभिन्न शब्द प्रचलित हैं। लार्ज लैंग्वेज मॉडल ऑप्टिमाइजेशन (एलएलएमओ) जीपीटी-4, क्लाउड या जेमिनी जैसे बड़े भाषा मॉडलों के अनुकूलन पर केंद्रित है। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (जीईओ) जनरेटिव सर्च इंजनों के अनुकूलन पर लक्षित है, जबकि एआई ऑप्टिमाइजेशन (एआईओ) सभी एआई अनुकूलन उपायों के लिए एक व्यापक शब्द के रूप में कार्य करता है।.
प्रिंसटन विश्वविद्यालय के एक अभूतपूर्व अध्ययन ने वैज्ञानिक साहित्य में "जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन" शब्द को पेश किया और प्रदर्शित किया कि जीईओ रणनीतियाँ एआई द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की दृश्यता को 40% तक बढ़ा सकती हैं। इस शोध ने पहली बार जेनरेटिव एआई सिस्टम के लिए सामग्री को अनुकूलित करने हेतु एक व्यवस्थित ढांचा स्थापित किया।.
आधुनिक एआई मॉडल कैसे काम करते हैं
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई मॉडल प्रीट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) के माध्यम से कार्य करते हैं। ग्राउंडिंग प्रक्रिया विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां एआई सिस्टम लाइव खोजों के माध्यम से वास्तविक समय के वेब डेटा के साथ अपने उत्तरों को समृद्ध करते हैं। गूगल कीवर्ड के लिए पूरे पृष्ठों को खोजने के बजाय, प्रत्येक पैराग्राफ के आधार पर सामग्री का मूल्यांकन करने के लिए एम्बेडिंग और सिमेंटिक समानता गणनाओं का उपयोग करता है।.
रैंकिंग कारक और दृश्यता कारक
गूगल एआई रैंकिंग कारकों का अवलोकन करता है
विस्तृत अध्ययनों में सात मुख्य क्षेत्रों की पहचान की गई है जो Google AI ओवरव्यू को प्रभावित करते हैं:
- एआई मॉडल (PaLM 2, MUM, Gemini)
- प्रमुख रैंकिंग प्रणालियाँ (पेजरैंक, बर्ट, उपयोगी सामग्री)
- डेटाबेस (नॉलेज ग्राफ, शॉपिंग ग्राफ)
- विषय क्षेत्र (YMYL श्रेणियाँ)
- खोज का उद्देश्य (सूचनात्मक, नेविगेशनल, लेनदेन संबंधी)
- मल्टीमीडिया तत्व
- संरचित डेटा
शोध से पता चलता है कि बेहतर गूगल रैंकिंग वाली वेबसाइटों के एआई ओवरव्यू में स्रोत के रूप में दिखाई देने की संभावना 25% होती है। दिलचस्प बात यह है कि चैटजीपीटी के लगभग 90% उद्धरण शीर्ष 20 रैंकिंग से बाहर के खोज परिणामों से आते हैं।.
ब्रांड की दृश्यता और उल्लेख के कारक
Ahrefs द्वारा 75,000 ब्रांडों के व्यापक विश्लेषण से एआई ओवरव्यू में दृश्यता के लिए महत्वपूर्ण सहसंबंधों का पता चला:
- ब्रांड वेब उल्लेख: सबसे मजबूत सहसंबंध (0.664)
- ब्रांड एंकर: दूसरा सबसे मजबूत सहसंबंध (0.527)
- ब्रांड सर्च वॉल्यूम: तीसरा सबसे मजबूत सहसंबंध (0.392)
- बैकलिंक्स: काफी कमजोर सहसंबंध (0.218)
यह शोध दर्शाता है कि ऑफ-साइट कारक पारंपरिक एसईओ मेट्रिक्स से अधिक महत्वपूर्ण हैं। वेब पर सबसे अधिक उल्लेख पाने वाले ब्रांड, एआई ओवरव्यू में अगले चतुर्थांश समूह की तुलना में 10 गुना अधिक उल्लेख प्राप्त करते हैं।.
ब्रांड जागरूकता और एलएलएम दृश्यता
सीर इंटरएक्टिव द्वारा किए गए अध्ययनों से ब्रांड सर्च वॉल्यूम और एआई मेंशन के बीच 0.18 का सहसंबंध प्रदर्शित होता है। यह सहसंबंध डोमेन रैंक (0.25) के बाद दूसरा सबसे मजबूत सहसंबंध है। शोध से पता चलता है कि ब्रांड जागरूकता न केवल लोगों के लिए बल्कि एलएलएम के लिए भी महत्वपूर्ण है।.
तकनीकी अनुकूलन दृष्टिकोण
संरचित डेटा और स्कीमा मार्कअप
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई क्रॉलर अक्सर जावास्क्रिप्ट-इंजेक्टेड संरचित डेटा को पहचानने में विफल रहते हैं। जीपीटीबॉट, क्लाउडबॉट और परप्लेक्सिटीबॉट जावास्क्रिप्ट को निष्पादित नहीं कर सकते हैं और इसलिए गतिशील रूप से उत्पन्न सामग्री को पहचानने में असमर्थ रहते हैं। एआई की दृश्यता के लिए सर्वर-साइड रेंडरिंग या स्थिर एचटीएमएल आवश्यक है।.
विशेष रूप से प्रभावी हैं:
- सीधे प्रश्नों के उत्तर देने के लिए FAQ प्रारूप
- चरण-दर-चरण निर्देशों के लिए आरेख का उपयोग करें
- ई-कॉमर्स अनुकूलन के लिए उत्पाद योजना
- सामग्री टैगिंग के लिए लेख योजना
llms.txt को नए मानक के रूप में लागू किया गया है।
शोध से पता चलता है कि llms.txt एआई क्रॉलर के लिए एक महत्वपूर्ण मार्गदर्शक है। robots.txt के विपरीत, इस फ़ाइल का उपयोग ब्लॉकिंग के लिए नहीं, बल्कि महत्वपूर्ण सामग्री के संरचित अवलोकन के रूप में किया जाता है, जो Google के XML साइटमैप के समान है।.
मापनीयता और निगरानी उपकरण
नए KPI का विकास
शोध से पता चलता है कि पारंपरिक रैंकिंग से हटकर उल्लेख दर और संदर्भ दर की ओर बदलाव हो रहा है। सफलता को अब 1-10 स्थानों के आधार पर नहीं मापा जाता, बल्कि एआई प्रतिक्रियाओं में उद्धृत किए जाने की संभावना के आधार पर मापा जाता है।.
निगरानी प्लेटफॉर्म
हाल के अध्ययनों में एआई विजिबिलिटी ट्रैकिंग के लिए कई विशेष उपकरणों की पहचान की गई है:
- SE रैंकिंग AI विज़िबिलिटी ट्रैकर: विभिन्न AI प्लेटफॉर्मों पर ब्रांड के उल्लेखों की निगरानी करता है
- एडवांस्ड वेब रैंकिंग: एआई द्वारा ब्रांड दृश्यता संबंधी जानकारी प्रदान करता है
- मार्लोन: विशेष रूप से एलएलएम ब्रांड की दृश्यता के लिए विकसित किया गया।
- LLMO Metrics बनाम Lorelight: जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए प्लेटफ़ॉर्म
प्लेटफार्मों के बीच तुलनात्मक अध्ययन
ChatGPT बनाम Google खोज
प्रायोगिक अध्ययनों से उपयोगकर्ता व्यवहार में महत्वपूर्ण अंतर दिखाई देते हैं। ChatGPT उपयोगकर्ताओं को सभी कार्यों के लिए औसतन कम समय लगता है, और उनके प्रदर्शन में कोई खास अंतर नहीं होता। ChatGPT विभिन्न शैक्षिक स्तरों पर खोज प्रदर्शन को एक समान कर देता है, जबकि Google खोज शिक्षा और खोज प्रदर्शन के बीच सकारात्मक सहसंबंध दर्शाती है।.
प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट सुविधाएँ
शोध परिणामों से एआई प्लेटफॉर्म के लिए अलग-अलग प्राथमिकताएं सामने आती हैं:
- ChatGPT सर्च: ब्रांड प्रोडक्ट पेजों की तुलना में विस्तृत सामग्री को प्राथमिकता देता है
- असमंजस की स्थिति: विकिपीडिया और प्रमुख समाचार साइटों जैसे प्रामाणिक स्रोतों का उपयोग करने की प्रवृत्ति रखता है।
- गूगल एआई का संक्षिप्त विवरण: सह-उद्धरण पैटर्न और मौजूदा रैंकिंग संकेतों का उपयोग करता है
भविष्य के रुझान और विकास
डिजिटल प्राधिकरण प्रबंधन
डिजिटल अथॉरिटी मैनेजमेंट (डीएएम) जैसे नए शोध दृष्टिकोण एक अंतर्विषयक क्षेत्र के रूप में उभर रहे हैं। यह समग्र दृष्टिकोण एआई सिस्टम के लिए डिजिटल अथॉरिटी बनाने हेतु एसईओ, कंटेंट मार्केटिंग, पीआर और ब्रांडिंग को जोड़ता है। एआई विजिबिलिटी पिरामिड अनुकूलन उपायों को पांच स्तरों में संरचित करता है: कंटेंट गुणवत्ता, संरचनात्मक अनुकूलन, सिमेंटिक अनुकूलन, अथॉरिटी निर्माण और संदर्भ प्रबंधन।.
इकाई-आधारित अनुकूलन
शोध से पता चलता है कि केवल कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन की तुलना में एंटिटी-आधारित एसईओ का महत्व लगातार बढ़ रहा है। एआई सिस्टम तेजी से एंटिटी और उनके संबंधों के साथ काम कर रहे हैं, जो कीवर्ड से सिमेंटिक अवधारणाओं की ओर बदलाव का संकेत देता है।.
के लिए उपयुक्त:
चुनौतियां और सीमाएँ
नियतिवाद और मापनीयता
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई की प्रतिक्रियाएँ निश्चित नहीं होतीं – एक ही प्रश्न के अलग-अलग उत्तर आ सकते हैं। इससे सफलता का मापन काफी जटिल हो जाता है, क्योंकि पारंपरिक एसईओ मापदंड अब लागू नहीं होते।.
तीव्र तकनीकी परिवर्तन
शोध से तकनीकी बदलाव की गति के बारे में चेतावनी मिलती है। आज कारगर साबित होने वाली रणनीतियाँ नए मॉडलों के अपडेट के कारण जल्द ही अप्रचलित हो सकती हैं। इससे निरंतर अनुकूलन और प्रयोग करने की तत्परता आवश्यक हो जाती है।.
व्यावहारिक अंतर्दृष्टि
सामग्री रणनीतियाँ
शोध से पता चलता है कि विषय का व्यापक कवरेज और समग्र विषय कवरेज महत्वपूर्ण हैं। एआई मॉडल ऐसी सामग्री को प्राथमिकता देते हैं जो जटिल प्रश्न के कई उप-प्रश्नों का उत्तर प्रश्न विस्तार के माध्यम से दे सके।.
एआई के संदर्भ में ईईटी
अध्ययनों से पता चलता है कि अनुभव, विशेषज्ञता, प्रामाणिकता और विश्वसनीयता (EEAT) कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए प्रासंगिक बनी हुई है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफॉर्म भ्रम को कम करने के लिए विश्वसनीय और प्रामाणिक स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं।.
एआई ऑप्टिमाइजेशन एक प्रतिस्पर्धी लाभ बन जाता है: एलएलएमओ में शुरुआती निवेश का अच्छा प्रतिफल मिलता है।
वर्तमान शोध से पता चलता है कि एआई-आधारित एसईओ और एलएलएमओ स्वतंत्र विषयों के रूप में स्थापित हो चुके हैं। हालांकि एसईओ के कई पारंपरिक सिद्धांत अभी भी प्रासंगिक हैं, एआई सिस्टम के लिए कंटेंट स्ट्रक्चरिंग, ब्रांड बिल्डिंग और तकनीकी कार्यान्वयन के लिए नए दृष्टिकोणों की आवश्यकता है। शोध अभी प्रायोगिक चरण में है, लेकिन एआई ऑप्टिमाइजेशन में शुरुआती निवेश से दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धी लाभ मिलने की उम्मीद है।.
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