गेल्या उन्हाळ्यात पॅरिस ऑलिंपिक्समध्ये, मॅक मॅककॉनले हे लक्षात आले की शोध मूलभूतपणे कसे बदलले आहे जेव्हा त्यांच्या पालकांनी स्वतंत्रपणे ChatGPT वापरून त्यांचा दिवस आखला, त्यावेळी एआयने विशिष्ट टूर कंपनी, रेस्टॉरंट्स आणि आकर्षणे यांची शिफारस केली — व्यवसायांना अभूतपूर्व दृश्यमानता मिळाली. ह्या धाटणीनेही तीळातली जाण ओळखलेली ही माहिती जिओস্টार या स्टार्टअ‍ॅपसाठी प्रेरणा बनली, जे Pear VC कडून आर्थिक पाठिंबा मिळणाऱ्या कंपनीने तयार केलं आहे, जे उद्योगांना ऑनलाइन शोधात होणाऱ्या वेगवान बदलावात मार्गदर्शन करावं याचा हेतू आहे. ही उद्योग 2025 मध्ये 43. 63 अब्ज डॉलरचा आहे, ती 2032 पर्यंत 108. 88 अब्ज डॉलरपर्यंत वाढण्याचा अंदाज आहे. फक्त चार महिन्यांत, दोन स्थापकांसह आणि कोणतेही कर्मचारी न கொண்ட जिओस्टार सुमारे $1 दशलक्ष वार्षिक आवर्ती उत्पन्नाच्या जवळपास पोहोचली आहे. गार्टनर भविष्यवाणी करतो की, 2026 पर्यंत पारंपरिक शोधाचा वापर 25% कमी होईल, कारण AI चॅटबॉट्सचा वापर वाढतो. Google चे AI ओव्हरव्यूज महिना दर महिना बिलियनांवर शोधांमध्ये दिसतात. प्रिन्स्टन संशोधक सूचित करतात की AI साठी अनुकूलन केल्यास दृश्यमानता 40% वाढू शकते. मॅककॉनले सांगतात की आता व्यवसायांना अनेक इंटरफेससाठी—परंपरागत शोध, AI मोड, जेमिनी, AI ओव्हरव्यूज, शिवाय ChatGPT, क्लॉड, आणि Perplexity—साठी अनुकूलन करावं लागत आहे, ज्यासाठी वेगळ्या निकषांची गरज आहे. ही विखुरलेली स्थिती दशकांपासून Google-केंद्रित एसइओ धोरणांना disrupted करीत आहे, तर फोरॅस्टरच्या म्हणण्यानुसार, 95% B2B खरेदीदारांना वाटतं की ते जनरेटिव AI चा वापर करून खरेदी करत आहेत, पण बहुतेक कंपन्या त्याच्यासाठी तयार नाहीत. जिओस्टारचे सह-संस्थापक आणि CTO, चिहान टास, हायलाइट करतात की, वकिलांना आता 50% पर्यंत ग्राहक ChatGPT द्वारे मिळत आहेत. या स्टार्टअपने जनरेटिव इंजिन ऑप्टिमायझेशन (GEO)ला प्रोत्साहन दिलं आहे, जे पारंपरिक एसइओला टाकीस देते—ज्यात कीवर्डस व बॅकलिंक्सवर लक्ष केंद्रित केलं जातं. त्यासाठी मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्स (LLMs) कशी वेब डेटा समजतात, त्यांची रचना, सारांश तयार करतात व त्यावर कसे चालतात, हे समजावं लागतं. प्रत्येक वेबसाईटने विविध AI क्रॉलरसाठी “लहान डेटाबेस” म्हणून काम करावं लागतं, ज्यांना त्यांची वेगळी आवड आहे: Google त्याच्या शोध निर्देशिकेतून डेटा तुलतो, ChatGPT संरचित डेटावर प्राधान्य देतो, आणि Perplexity प्राधिकृत स्रोत जसे विकिपीडिया या वापरतो. टास म्हणतात की यशस्वी होण्यासाठी, गोष्टी थोडक्‍यात आणि थेट प्रश्नांची उत्तरे देणं आवश्यक आहे, AI निर्णय प्रक्रियेप्रमाणे सामग्रींना ट्यून करावं लागतं. संरचित डेटा जसे की स्कीमा मार्कअप, जो फक्त 30% वेबसाइट्स वापरतात, AI सारांशात असल्याची शक्यता 36% ने वाढते. पण अनेक व्यवसायांना अशा मार्कअपची जाणीव नाही किंवा त्याची अंमलबजावणी करण्याचं कौशल्य नाही. जिओस्टारची प्रतिक्रिया आहे की, वेबसाइट्समध्ये “आमबीएंट एजंट्स” बसवले जातात, जे आपोआप सामग्री आणि तांत्रिक बाबी सध्या सुधारतात, आणि क्लायंट्समधील पॅटर्नशिक्षणातून नेटवर्कव्यापी सुधारणांमध्ये समंजसपणाने शिकतात. उदाहरणार्थ, RedSift, एक सायबर सुरक्षा कंपनी, तीन महिन्यांतAI संदर्भांमध्ये 27% वाढ पाहिली आणि “सर्वश्रेष्ठ DMARC विक्रेते” सारखे मुख्य कीवर्डसाठी Google आणि ChatGPTवर पहिल्या पानावर स्थान मिळवले. मॅककॉनले तुलना करतात की, जिओस्टारची सेवा म्हणजे 10, 000 डॉलर महीन्याला देणाऱ्या एजेंसीपेक्षा अधिक परिणामकारक, परंतु सॉफ्टवेअरसारख्या वेगाने व किमतीत—माहिक दर $1, 000 ते $3, 000. AI शोधामध्ये, लिंकविहीन ब्रँड संदर्भ—माजी एसइओचे चिरफाट—आता मोठ्या महत्त्वाचं ठरतं, कारण AI भावना व संदर्भाचा विश्लेषण करतो, Reddit, न्यूज आणि सोशल मीडियासह विविध स्रोतांचे तपशील.

मॅककॉनले समजावलं की, न्यूजमीडिया सारख्या संस्थांतून न लिंक्स असलेली नोंदही AI च्या शिफारसीवर सकारात्मक परिणाम करू शकते. पण, यानं काहीदा धोका निर्माण होतो: भारतीय तंत्रज्ञान संस्था व प्रिन्स्टनच्या अभ्यासांनी दाखवलं की, AI तृतीय पक्षाच्या स्रोतांना प्राधान्य देतो, कंपन्यांच्या स्वतःच्या साइटपेक्षा अधिक, जिथे बाह्य प्रतिष्ठा अधिक महत्त्वाची होते. मेट्रिक्स क्लिक व रँकिंगपासून बदलून होत आहेत “इमप्रेशन”—किंव्वा किती प्रभावीपणे व सकारात्मकपणे ब्रँड AI तयार केलेल्या उत्तरांत दिसतो, जरी वापरकर्त्यांच्या क्लिकशिवाय असं घडतं. जिओस्टार पुढाकार करत आहे की, ब्रँड लाइक्सशिवाय उल्लेख—जे परंपरागत एसइओचं मुख्य दुश्मन होते—आता महत्त्वाचं ठरतं आहे, कारण AI भावना व संदर्भाचे विश्लेषण करतो, जागरूकतेप्रमाणे स्त्रोतांवर आधारित. जिओस्टार स्पर्धा करत आहे Brandlight, Profound, आणि Goodie सारख्या स्टार्टअप्ससोबत, ज्यांना AI ऑप्टिमायझेशनसाठी $80 अब्जाच्या एसइओ बाजारात आघाडी घ्यायची आहे. अनेक कंपन्या डॅशबोर्ड व शिफारसी देतात, पण जिओस्टारचे ऑटोनोमस एजंट थेट बदलं करतात, आणि त्यांच्या अनुभवावर आधारित, गेल्या Y Combinator बळकटी घेतलेल्या Monto या स्टार्टअपमधून शिकलेल्या तत्त्वांवर काम करतात. ते म्हणतात की, जुने एसइओ टूल्स फक्त AI साठी सुधारित करणे हा गोंधळ आहे; अल्टा AI सक्रियपणे ऑप्टिमायझेशन करू शकतो. विशेषतः लहान आणि मध्यम उद्योगांसाठी मोठा धोका नाही—कारण त्यांच्याकडे तज्ञ सल्लागारांची संसाधने नाहीत, पण हे मोठं बाजार आहेत. अमेरिकेत 33. 2 दशलक्ष छोट्या व्यवसायांपैकी जवळजवळ अर्धे एसइओ मध्ये गुंतवणूक करतात, आणि हयात अनेक कंपन्या हजारो डॉलर्स महिन्याला खर्च करतात, स्थानिक स्पर्धा टिकवण्यासाठी. सह-संस्थापक टासची कहाणी, जी टर्कीमधल्या एका 50 रहिवाशांच्या कुर्दी गावापासून सुरू होते, जिथे त्यांच्या आईच्या आजारीपणामुळे त्यांनी स्वतः प्रोग्रामिंग शिकली, आणि नंतर मॅककॉनसोबत सहभागी झाले, ही स्टार्टअपची नावीन्यपूर्ण कल्पना दर्शवते. तो म्हणतो की, GEO ही पूर्णत: वेगळी आणि आजच्या तंत्रज्ञानाने शक्य झाली आहे. शोध प्रक्रियेचा आणि ती लवकरच वाढण्याची अपेक्षा केली जाते, जसे की उत्पादकता उपकरणे, वियरएबल्स, व ऑगमेंटेड रिअलिटी यामध्ये, ज्यासाठी प्रत्येकाला वेगळे अनुकूलन आवश्यक आहे. मॅककॉनले भविष्यात दृश्य आणि श्रवण रीतींचं मिश्रण करणाऱ्या मल्टीमोडल इंटरफेसच्या दिशेने वाटचाल होईल असं दिसतं. तरीही, तांत्रिक नवकल्पनांव्यतिरिक्त, नैतिक चिंता वाढत आहेत—पारदर्शकता, गैरवापर, व न्यायबुद्धी विषयी, कारण या क्षेत्रात नियमांची अंमलबजावणी नाही, ज्यामुळे GEO साठी “वाइल्ड वेस्ट” तयार होत आहे. फक्त Google साठी ऑप्टिमायझेशनचा काळ संपतोय, आणि आता जटिल प्रणाली तयार होत आहेत जिथे यश अवलंबून आहे की AI कसं विचार करतो, कसं सारांश करतो, व कसं शिफारस करतं ते समजून घेणं. लाखो व्यवसायांना ऑनलाइन शोधात अवलंबून राहण्यास, या नवीन युगाचं mastering करणे एक अस्तित्वासाठीची आव्हान आहे. मुख्य प्रश्न आता असा आहे की, त्यांनी तंत्रज्ञानाला अनुकूल करायचं की नाही, पण अधिक महत्त्वाचं म्हणजे, हे इतकं जलद होईल का की ते दृश्यमान राहू शकतील?मॅककॉनच्या पालकांच्या AI मार्गदर्शित पॅरिस अनुभवाने या नव्या वास्तवाचा अंदाज येतो: शोधण्यात किंवा क्लिक करण्याऐवजी, वापरकर्ते फक्त AI ला विचारतात, आणि तो वैकल्पिक व्यवसायांची शिफारस करतो. या शोधाच्या अनियंत्रित अर्थव्यवस्थेत, जिंकलं म्हणजे सर्वोच्च क्रमांकावर येणं नाही—तर AI द्वारे निवडले जाणं होय.