गेल्या तीस वर्षांत, एसइओ विविध टप्प्यांत विकसित झाले आहे, मुख्यतः प्लॅटफॉर्म अपडेट्समुळे. पण, ही पहिलीच वेळ आहे की परिवर्तन स्वयं AI ने निर्माण केले आहे, ज्यामुळे वापरकर्ते कसे शोधतात, मूल्यांकन करतात आणि माहिती कशी शोधतात यावर मोठा परिणाम झाला आहे. आम्ही कीवर्ड घनता, लिंक प्राधान्य, अर्थसंबंधित शोध, मोबाइल-प्रथम इंडेक्सिंग, आणि उद्देश आधारित ऑप्टिमायझेशन यांसारख्या आव्हानांशी जुळवले आहे. या बदलांमुळे एसइओ च्या पद्धतीत बदल झाले, पण महत्त्वाच्या तत्त्वांमध्ये—सामग्री ऑप्टिमाइझ करणे, प्राधान्य तयार करणे, आणि क्लिक आकर्षित करणे—अक्षरशः कोणताही फरक पडला नाही. आज मात्र सामान्य अल्गोरिदम चाचण्यांपासून वेगळे जाण्याचे संकेत दिसत आहेत; AI-नेमार्गदर्शित शोध या पारंपरिक शोधाला बदलत आहे. जेनरेटीव AI मॉडेल्स जसे ChatGPT, Gemini, आणि Perplexity, मल्टी-मोडल क्षमतांनी सुसज्ज, त्यामुळे वापरकर्ता माहिती पुनर्प्राप्ती क्रांतिकारक बनत आहे आणि ब्रँड्सना दृश्यता धोरणे पुन्हा विचार करण्यास भाग पाडत आहेत. परंपरागत शोध प्रणाली, जिथे निळ्या लिंकांच्या यादी असतात, त्याला आता AI उत्तर यंत्रणा—संवादात्मक उपकरणे ज्यामुळे इंटरनेट सामग्रीचे संकलन करून एकल, संदर्भित उत्तर निर्माण करतात—मोपले जात आहे. Large Language Models (LLMs) माहितीची समज आणि त्याची अचूकता वाढवित असून, विश्वासार्ह डेटा प्राधान्य देत आहेत. जसे AI मध्ये भ्रम कमी होत आहे, तसे विश्वासार्ह माहिती महत्त्वाला येत असून, ब्रँड्सनी शोध यंत्रांवर लक्ष केंद्रित करणे सोडून AI उत्तर प्रणालीसाठी ऑप्टिमाइझ करावयास हवे. या नवीन “AI उत्तर बॉक्स” हेच आता डिजिटल स्टोरफ्रंट बनत आहे, जसे वापरकर्ते AI सहाय्यकांमध्येच त्यांची माहिती पूर्ण करतात आणि कोणताही क्लिक न करताच निकाल पाहतात. या नवीन वातावरणात यशस्वी होण्यासाठी तीन मुख्य स्तंभ आहेतः AI-नेमार्गदर्शित एसइओ (AIO) आणि जेनरेटीव इंजिन ऑप्टिमायझेशन (GEO): 1. **प्रामाणिक, तज्ञ-नेतेमोडील मल्टी-फॉरमॅट सामग्री:** मानव-लेखित, तज्ञ-नेतेमोडील, तथ्य-आधारित सामग्री तयार करणारे ब्रँड यशस्वी होतील. जरी AI सामग्री निर्मितीमध्ये मदत करू शकते, फक्त AI-आधारित सामग्री ची शोध घेणारी व नापास होण्याची शक्यता अधिक असते. टेक्स्ट, व्हिडिओ, ऑडिओ, आणि संवादात्मक मीडिया यांसह विविध स्वरूपात गुंतवणूक आवश्यक आहे, कारण आता LLMs आवाज, दृश्य, आणि लांब स्वरूपाच्या सामग्रीवरही समज करतात. खोल अभ्यास, मौलिकता, आणि विश्वासार्हता ही फक्त मात्रा पेक्षा अधिक महत्त्वाची आहे. 2. **तांत्रिक संरचना, स्कीमा, आणि घटक प्राधान्य:** संरचित डेटा अनिवार्य आहे. स्कीमा मार्कअप आणि घटक टॅगिंग AI मॉडेल्सला मार्गदर्शन करतात, पृष्ठाचा उद्देश स्पष्ट करतात, ब्रँडची ओळख व विषयसंबंधित प्राधान्य बळकट करतात, आणि ChatGPT, Gemini सारख्या AI प्लॅटफॉर्मवर दृश्यता वाढवतात.

LS Digital साठी, संरचित डेटा ही GEO ची पाया आहे. 3. **वर्तनात्मक संकेत, वापरकर्ता अनुभव, आणि अनुभवाची गुणवत्ता:** AI वापरकर्ता अभिप्राय संकेत जसे स्क्रोल सखोलता, बाउन्स दर, आणि समाधान глобवून विश्वासार्हता मोजते. खराब UX किंवा गोंधळलेली सामग्री कमी AI शिफारसींना कारण बनते. त्यामुळे, AI-नेमार्गदर्शित एसइओ सोलमययाने वापरकर्ता अनुभव चांगला असावा, अवघडपणा टाळावा, आणि जलद लोड होणारे पान असे असायला हवे. ही AI बदल “दी ग्रेट फनेल कोसळणे” या संकल्पनेला प्रेरित करते, ज्यासाठी नवीन KPI आवश्यक आहेत. पारंपरिक शोध फनेल म्हणजे शोध → क्लिक → वेबसाइट → रूपांतरण; AI-नेमार्गदर्शित शोध या सर्व प्रक्रिया एकाच इंटरफेसमध्ये एकवटते. क्लिक, CTR, CPC यांसारखे पारंपरिक मेट्रिक्स आता महत्त्व कमी होतात. मुख्य KPI बनतो तो टॉप-इंटेंट क्वेरींमध्ये ब्रँडकडून उत्तर मिळण्याचा भाग. त्यामुळे, भाड्याने दिलेली मीडिया हीही AI-प्रथम जगात बदलावी लागेल. कमी-टॉप फनेल क्वेरींशी संबंधित रणनीती बदलेल, आणि AI-सह मीडिया नियोजन, संभाव्य प्रेक्षकांना पूर्वानुमानित करणे, संवादात्मक वाणिज्य, आणि शून्य-क्लिक प्रवासासाठी मल्टी-टच अ‍ॅट्रीब्युशन यावर लक्ष केंद्रित केले जाईल. एसइओ, GEO, आणि मीडिया नियोजन यांना जवळपास एकत्र काम करावे लागेल. सारांशतः, “पारंपरिक एसइओ”ला AI-नेमार्गदर्शित एसइओमध्ये बदलणे आवश्यक आहे. भविष्यात, AI मॉडेल्सला प्रशिक्षित करणे आवश्यक आहे की ते तुमच्या ब्रँडला विश्वासार्ह उत्तर स्रोत म्हणून निवडतात. LS Digital चा ध्येय आहे की, का ब्रँडची सामग्री, रचना, आणि प्राधान्य AI-निर्मित उत्तरांना ताकद देईल. यशस्वी होण्यासाठी, तज्ञ-नेतेमोडील मल्टी-फॉरमॅट सामग्री, मजबूत स्कीमा आणि तांत्रिक पाया, उत्कृष्ट वापरकर्ता अनुभव, सातत्याने ऑप्टिमायझेशन, व GEO व AIO फ्रेमवर्कशी समरूप राहणे आवश्यक आहे. क्लिकसाठी धावपळीचा युग संपत आहे; संधर्भ, प्राधान्य, आणि AI दृश्यतेची स्पर्धा सुरू होत आहे. या 2025 च्या परिवर्तनासाठी तयार असलेल्या ब्रँड्स आपली उद्योग क्षेत्रे पुढे नेतील.