पिछले ग्रीष्मकाल में पेरिस ओलंपिक के दौरान, मैक मैककॉनेल ने यह महसूस किया कि खोज ने बुनियादीन बदला है जब उनके माता-पिता ने स्वतंत्र रूप से ChatGPT का इस्तेमाल अपने दिन का योजना बनाने के लिए किया, जिसमें AI ने विशिष्ट टूर कंपनियों, रेस्टोरेंटों और आकर्षणों की सिफारिश की—व्यवसायों को अभूतपूर्व दृश्यता मिली। इस अनुभव से प्रेरित होकर गियोस्टार नामक एक Pear VC समर्थित स्टार्टअप का जन्म हुआ, जिसका उद्देश्य व्यवसायों को AI संचालित ऑनलाइन खोज में इस भौगोलिक बदलाव का सही तरीके से नेविगेट करने में मदद करना है, जो 2025 में 43. 63 अरब डॉलर से बढ़कर 2032 तक 108. 88 अरब डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है। सिर्फ चार महीनों में, दो संस्थापकों और बिना कर्मचारियों के साथ, गियोस्टार लगभग 1 मिलियन डॉलर की वार्षिक आवर्ती आय के करीब पहुंच रहा है। गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक पारंपरिक खोज की मात्रा में 25% की गिरावट आएगी, क्योंकि AI चैटबॉट्स का प्रभाव बढ़ रहा है, और Google के AI ओवरव्यूज़ अब अरबों खोजों में दिखाई दे रहे हैं। प्रिंसटन के शोधकर्ता संकेत देते हैं कि AI के अनुकूलन सेVisibility में 40% तक सुधार हो सकता है। मैककॉनेल बताते हैं कि अब व्यवसायों को कई इंटरफेस—पारंपरिक खोज, AI मोड, जेमिनी, AI ओवरव्यू, साथ ही ChatGPT, क्लॉड और परिप्रेक्ष्य—के लिए अनुकूलित करना जरूरी है, हर एक के अपनी अलग मानदंड हैं। यह विभाजन दशकों से चली आ रही Google-केंद्रित SEO रणनीतियों को प्रभावित कर रहा है, जबकि फॉरेस्टर का कहना है कि 95% बी2बी खरीदार जेनरेटिव AI का उपयोग खरीदारी के लिए करने की उम्मीद करते हैं, फिर भी अधिकांश कंपनियां तैयार नहीं हैं। गियोस्टार के सह-संस्थापक और CTO, सीहान तस, इस विशाल बदलाव को उजागर करते हुए कहते हैं कि अब वकील भी 50% तक ग्राहकों को ChatGPT के माध्यम से प्राप्त कर रहे हैं। यह स्टार्टअप जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (GEO) को बढ़ावा देता है, जो पारंपरिक SEO से भिन्न है, जो मुख्य रूप से कीवर्ड और बैकलिंक्स पर केंद्रित था। इसके लिए यह समझना जरूरी है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) वेब डेटा को कैसे समझते, संश्लेषित करते और नेविगेट करते हैं। प्रत्येक वेबसाइट को AI के विशिष्ट प्रकार के क्रॉलर के लिए एक “छोटा डेटाबेस” बनना चाहिए, जिनकी प्राथमिकताएं अलग हैं: Google अपनी खोज सूचकांक से डेटा निकालता है, ChatGPT संरचित डेटा को प्राथमिकता देता है, और परिप्रेक्ष्य authoritative स्रोतों जैसे विकिपीडिया को प्राथमिकता देता है। तस बताते हैं कि सफलता अब संक्षिप्त और सीधे सवालों का जवाब देने पर निर्भर है, जिससे सामग्री को AI निर्णय प्रक्रिया के अनुरूप ट्यून किया जा सके, जैसे मानव तर्क। स्ट्रक्चर्ड डेटा जैसे स्कीमा मार्कअप, जिसे केवल 30% वेबसाइटें उपयोग में लाती हैं, AI सारांश में दिखाई देने की संभावना को 36% तक बढ़ाते हैं। लेकिन कई व्यवसाय इस तरह के मार्कअप का Awareness या कौशल नहीं रखते। गियोस्टार “एम्बिएंट एजेंट्स” के साथ जवाब देता है, जो ग्राहक वेबसाइटों में स्वचालित रूप से सामग्री और तकनीकी पहलुओं का अनुकूलन करते हैं, और पूरे नेटवर्क में सुधार सीखते हैं। उदाहरण के लिए, साइबर सुरक्षा फर्म RedSift ने तीन महीनों में AI संदर्भों में 27% की वृद्धि देखी और कुछ ही दिनों में “सर्वश्रेष्ठ DMARC विक्रेताओं” जैसे प्रमुख शब्दों पर Google और ChatGPT पर पहले पृष्ठ पर रैंक हासिल किया। मैककॉनेल तुलना करते हैं कि गियोस्टार की सेवा प्रति माह $10, 000 की एजेंसी से मिलती-जुलती है, लेकिन यह सॉफ्टवेयर की तरह स्केल के साथ, जिसकी कीमत $1, 000 से $3, 000 प्रति माह के बीच है। AI खोज में, लिंक रहित ब्रांड मेंशन—जो कभी SEO की सबसे बड़ी बाधा थे—अब महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि AI भावना और संदर्भ का विश्लेषण करता है, रेडिट, समाचार लेखों और सोशल मीडिया समेत बड़े टेक्स्ट स्रोतों से। मैककॉनेल का कहना है कि The New York Times जैसे आउटलेट्स में बिना लिंक का उल्लेख AI की सिफारिशों को सकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। हालांकि, यह कमजोरियों को भी जन्म देता है: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान और प्रिंसटन की स्टडीज़ से पता चलता है कि AI तृतीय-पक्ष स्रोतों को ब्रांड के अपने कंटेंट से ज्यादा महत्व देता है, जिससे बाहरी प्रतिष्ठा अधिक प्रभावशाली हो जाती है। मेट्रिक्स क्लिक और रैंकिंग से बदलकर “इंप्रेशन” पर आ रहे हैं—यह कि AI-जनित उत्तरों में ब्रांड कितनी मुख्य भूमिका निभाता है, भले ही उपयोगकर्ता क्लिक न करें। गियोस्टार का मुकाबला ऐसे स्टार्टअप्स से है जैसे Brandlight, Profound, और Goodie, जो $80 अरब के SEO बाजार में AI अनुकूलन पर अपना अधिकार जमाने की कोशिश कर रहे हैं। कई कंपनियां डैशबोर्ड और सुझाव पेश करती हैं, लेकिन गियोस्टार के स्वायत्त एजेंट सीधे परिवर्तन लागू करते हैं, अपने संस्थापकों के Y Combinator-backed स्टार्टअप, Monto, के अनुभव का उपयोग करते हुए। उनका तर्क है कि पुराने SEO टूल्स को AI के लिए merely अनुकूलित करना गलत है; AI सक्रिय रूप से अनुकूलन कर सकता है। छोटे और मध्यम व्यवसायों के लिए यह सबसे जरूरी है, जो अक्सर विशेषज्ञ सलाहकारों के पास संसाधन नहीं रखते, लेकिन फिर भी यह बड़ा बाजार है—अमेरिका के लगभग 33. 2 मिलियन छोटे व्यवसायों का लगभग आधा SEO में निवेश करता है, जिसमें हज़ारों लॉ फर्में भी शामिल हैं जो स्थानीय प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए हजारों डॉलर मासिक खर्च करती हैं। सह-संस्थापक तस का सफर—टर्की के एक 50-घराणे कुर्द गांव से, अपनी मां की बीमारी के बाद स्वयं सीखे प्रोग्रामिंग, और मैककॉनेल से मिलने से पहले ही साझेदारी तक—स्टार्टअप की नई और इनोवेटिव भावना का प्रतीक है। वह जोर देते हैं कि GEO पूरी तरह नया है और आज की तकनीक से संभव है। खोज का बदलाव तेज़ी से आएगा, और उत्पादकता उपकरणों, वियरेबल्स और ऑगमेंटेड रियलिटी में समाविष्ट होगा, हर एक के लिए अनूठे अनुकूलन की आवश्यकता होगी। मैककॉनेल का विचार है कि दृश्य और श्रवण दोनों को मिलाकर मल्टीमोडल इंटरफेस भविष्य का खोज होगा। फिर भी, तकनीकी नवाचार के साथ-साथ नैतिक चिंता भी है, जैसे कि निष्पक्षता, हेरफेर, और AI-आधारित सिफारिशों में पारदर्शिता, और वह नियामकीय रिक्तता—जिसे “वाइल्ड वेस्ट” कहा जा सकता है—इसके लिए एक असामान्य माहौल बना रही है। Google के लिए सिर्फ अनुकूलन का युग समाप्त हो रहा है, अब एक जटिल पारिस्थितिकी तंत्र उभर रहा है जहां सफलता AI सिस्टम के सोचने, संश्लेषण, और सिफारिश करने के तरीके को समझने पर निर्भर है। उन करोड़ों व्यवसायों के लिए जो ऑनलाइन खोज पर निर्भर हैं, इस नए तरीके का mastery एक अस्तित्व का प्रश्न बन चुका है। मुख्य सवाल यह नहीं है कि क्या वे AI के लिए अनुकूलित करेंगे बल्कि यह कि क्या वे तेजी से विकसित हो रही इस दुनिया में जल्दी से अनुकूल हो सकते हैं। मैककॉनेल के माता-पिता का AI-निर्देशित पेरिस अनुभव इस नई वास्तविकता का पूर्वानुमान था: अब खोज या क्लिक करने के बजाय, उपयोगकर्ता सीधे AI से पूछते हैं, जो तय करता है कि किन व्यवसायों की सिफारिश करनी है। इस खोज की विकसित हो रही अर्थव्यवस्था में, जीत अब सबसे ऊपर रैंक करने का अर्थ नहीं है—बल्कि AI द्वारा चुना जाना है।