ပြီးခဲ့သည့် ပြ الصيف အိုလိမ္ပစ် မာရ် အတွင်းလို့ပဲ မက်ခ် မကွန်နဲလ် သိခဲ့ပါတယ်၊ သူ့မိဘတွေ သူတို့ရဲ့နေ့စွဲပြုစဉ်ကို မိမိအတူအလုပ်လုပ်နေတဲ့ ChatGPT ကို သုံးပြီး ပလန်ဆပ်ခဲ့ကြပြီး၊ AI က သတ်မှတ်ပေးခဲ့တယ်။ ဥပမာအားဖြင့် ခရီးစဉ် ကုမ္ပဏီများ၊ ဟိုတယ်များ၊ Attraction များကို ကောင်းစွာ မျှဝေဖော်ပြခဲ့ကြပါတယ်။ ဒီအမြင်က Geostar ဆိုတဲ့ စတားတပ်တစ်ခုကို ဖန်တီးပေးခဲ့ပြီး၊ Pear VC ချမ်းသာမှုရင်းမြစ်မှ ထောက်ခံထားတဲ့ စတားတပ်ဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်းဟာ AI တည်ဆောက်ထားတဲ့ ရှာဖွေမှုများမှာ လုပ်ငန်းများကို ကူညီပေးရန် ရည်ရွယ်တာ။ ယင်းလုပ်ငန်းက 2025 ခုနှစ်တွင် $43. 63 ဘီလီယံပမာဏရှိပြီး 2032 ခုနှစ်တွင် $108. 88 ဘီလီယံပမာဏဖြစ်ဖို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။ လေးလုံးလေးလုံးထဲမှာ၊ ဦးစီးထုံးစံနှစ်ယောက်နဲ့ ဝန်ထမ်းမရှိဘဲ၊ Geostar က နှစ်သစ်လေးပတ်အတွင်း တစ်သန်းဒေါ်လာအတွင်း ရုန်းကန်နေပြီး နှစ်စဉ် မ်ဉ်းရေဝင်ခဲ့တာရောက်လောက်ပါတယ်။ Gartner အပါအဝင် များပြားသော အဖွဲ့အစည်းများက 2026 ခုနှစ်မှာ ရိုးရိုးရှင်းရှင်း မြေပုံရှာဖွေမှုမှာ 25% လျော့နည်းမည်ဟု ဘောလုံးရိုက်ထိုးခဲ့ပြီး Google ရဲ့ AI မျဉ်းကြောင်းအကြံပေးမှုများကို လစဉ် ဘီလီယံများအထိ မျှော်လင့်နေကြသည်။ Princeton သုတေသနသူများက AI အတွက် Optimize လုပ်ခြင်းဆိုတာ 40% များသော မြင်ကွင်းမြှင့်တင်နိုင်တယ်ဟု ဆိုကြပါတယ်။ မကွန်နဲလ်ပြောတာက များစွာသောလုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကအချက် များမှာ မျိုးစုံအင်တာဖေ့စ်များအတွက် Optimize လုပ်ဖို့ လိုအပ်နေကြတယ်ဆိုတာပါ။ သံတမန် ရိုးရာ ရှာဖွေမှု၊ AI Mode, Gemini, AI Overview များ၊ ChatGPT, Claude, Perplexity တို့အပါအဝင်၊ တစ်ယောက်ချင်းချင်းအာရုံစိုက်မှု များကွဲပြားပြီး၊ သတင်းအချက်အလက်များကို ဆန်းစစ်ပေးနိုင်သော ဖြစ်စဉ်အမျိုးမျိုးပါဝင်ပါတယ်။ ဒီအမှုကြောင့် Google-centric SEO များပြီးခဲ့တဲ့ နှစ် dekades များအတွင်း ထိမ်းချုပ်နေခဲ့တဲ့ မူဝါဒများ ချို့မနေအောင် ဖြစ်လာခဲ့ပြီး၊ Forrester ကဆိုတာ ရဲ့ B2B ဝယ်ယူသူ ရဲ့ 95% များ AI ကို အသုံးပြုဖို့ မျော်လင့်နေကြောင်း ဖော်ပြပါတယ်။ သို့သော် များသော ကုမ္ပဏီများကို အဆင်သင့်မရှိခဲ့ကြပါဘူး။ Geostar ရဲ့ ညီမညီအစ်ကိုအဖော် Cihan Tas က Lawyer များအနေနဲ့ ChatGPT မှတစ်ဆင့် 50% ဝယ်သူများကို ရယူကြောင်း ဂုဏ်ပြုလိုက်ပါတယ်။ ယင်းစတားတပ်သည် Generative Engine Optimization (GEO) ကို မြှင့်တင်သွားပြီး၊ ရိုးရာ SEO คင်မီ ဘာလို့လဲဆိုတော့ keywords နဲ့ backlinks သာမက မျိုးစုံသော language models (LLMs) က web data ကို မည်သို့ ဖတ်အောင် ဆုံးဖြတ်တတ်ကြသလဲ၊ ပြန်လည်စုပြုံမည်နှင့် navigation မည်သို့လုပ်မည်ကို သိရှိရန် လိုအပ်ပါတယ်။ ဝဘ်ဆိုက် တစ်ခုချင်းစီက “အသေးစား ဒေတာဘေ့စ်” အားဖြင့် AI crawlers များအတွက် မျိုးစုံရှိပါကြောင်း၊ Google ၏ Search Index မှ data ကို ယူရုံမက AI အခြေခံ လုပ်ငန်းများအတွက် Structured Data ဘာလဲ၊ ChatGPT ဥပမာ Structured Data ကို ဦးတည်ပြီး ဝဘ်ဆိုက်အချို့မှာ မျှဝေပေးခဲ့ပါတယ်။ Perplexity ကတော့ Wikipedia ကဲ့သို့သော တရားဝင်အရင်းအမြစ်များ ပေးစွန်မှာပါ။ Tas ကပြောတာက မာစတာ AI decision-making ကို လူ့ရောဖြစ်စေ၊ Content tuning ကိုကျင့်သုံးစေပြီး၊ “Concise” အောင် ပြောဆိုဖို့ လိုအပ်သည်ကို သတိပေးပါတယ်။ Schema markup ၏ အသုံးချမှုသည် ဝဘ်ဆိုက်အချို့တွင်သာလျှင် (30%) ရှိကြပြီး၊ AI ရဲ့ ရုပ်သံစာချုပ်များထဲမှာ များလာခြင်း (36%) ဖြစ်ဟန်ရှိနေပါတယ်။ ဒါပေမယ့် များသောလုပ်ငန်းများသည် ဒီလို markup ကို နားမလည်ကြောင်း သို့မဟုတ် လုပ်ထုံးလုပ်နည်း မရှိကြောင်း တွေ့ရပါတယ်။ Geostar ဟာ “ambient agents” လို့ခေါ်တဲ့ စနစ်တစ်ခုထည့် အားဖြင့် ဝဘ်ဆိုက်များကို Content နှင့် Technical အပိုင်းများကို တစ်ခြားအလိုအလျော်အရ တိုးတက်စေဖို့ မြန်မြန်သင်ယူနိုင်ကြပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ RedSift ဆိုတဲ့ စိုင်ဘာ စစ်ဆေးရေး ကုမ္ပဏီက သုံးလအတွင်း AI မှာ ပိုမိုမြင်ရခြင်း 27% တိုးလာပြီး Google နှင့် ChatGPT မှာ “best DMARC vendors” စသော သို့မဟုတ် အဓိကအသုံးဝင်တဲ့ မျှော်လင့်ချက်များအတွက် ပထမစာမျက်နှာပေါ်ရောက်ခဲ့ပါတယ်။ မကွန်နဲလ် ကယင်း့ဝန်ဆောင်မှုကို တစ်လစာ $10, 000 သီးသန့် ကုမ္ပဏီထံသို့ ဆက်သွယ်မှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါက၊ ဒါကို (1, 000-3, 000 ဒေါ်လာလောက်) လစဉ်ပေးချေရနိုင်တယ်လို့ဆိုပါတယ်။ AI ရှာဖွေမှုမှာ လင့်ခ်မပါသော မျှဝေမှုများ – ရှေးအချိန် SEO မှာ အကြေရာနတ်တော် – အရေးကြီးလာပါတယ်၊ AI မှာ sentiment နှင့် context ကိုရောဖတ်နိုင်ကြပြီး Reddit, သတင်းဆောင်းပါးများ၊ လူမှုမီဒီယာများ စသောအခါ အများကြီးသောအကြောင်းအရာများမှာလည်း ထင်ရှားစွာ ထည့်သွင်းညဏ်စမ်းနိုင်ကြပါတယ်။ မကွန်နဲလ် ကပြောသဖြင့် The New York Times ကဲ့သို့သော မီဒီယာထုတ်ဝေမှုများမှာမလိုလားအပ်သောလင့်ခ်မပါဝင်ခဲ့ပါက AI အကြံပြုချက်များအပေါ် သေချာအောင် သက်ရောက်စေနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ယင်းအခါကာလမှာ လူမူအကျိုးခံစားမှုများပါလာပါတယ်။ IIT နှင့် Princeton မှ လေ့လာမှုများအရ AI ရဲ့ bias က သုံးဘက်အရင်းအမြစ်များလို မူလအကြောင်းအရာကို ရှုမြင်မှုကို ပိုမိုပုံမတူညီစေနိုင်ပြီး၊ လုပ်ငန်းအခြေစိုက် Website များပါဝင်မှု သက်တမ်းပေးနိုင်မှု များလာနေပါတယ်။ Metrics များက ခလုတ်နှိပ်မှုနှင့် ရမှတ်များကနေ “impressions” ဖြစ်လာတယ်၊ AI အဖြေများထဲမှာ ဘရောင်ချ်သည် မျှော်လင့်ချက်ရှိစွာ ထင်ရှားလာရုံတင်မက၊လူအပေါ်မသက်ရောက်ပါဘူး။ Geostar ဟာ $80 ဘီလီယံ SEO စျေးကွက်အတွင်း AI Optimization ကို ထိန်းချုပ်ချင်တဲ့ စတားတပ်များကြားမှာ Brandlight, Profound, Goodie တို့နဲ့ ယှဉ်ပြိုင်နေပါတယ်။ များသောစတားတပ်များက Dashboard နဲ့ အကြံဥာဏ်များပေးခဲ့ကြတဲ့အပြင် Geostar ရဲ့ autonomous agents တွေက တိုက်ရိုက် ပြုပြင်ချက်တွေ လုပ်နိုင်ပါတယ်။ မကွန်နဲလ် ရဲ့ မိုင့်တိုး စတားတပ်အတွေ့အကြုံကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး “Old SEO tools” ကို AI များအတွက် ပြင်ဆင်တာဟာ မမှန်ဘူးဖြစ်လာတယ်။ AI သုံးပြီး Optimization လုပ်နိုင်တယ်လို့ သူတို့အာမခံပါတယ်။ အလေးထားကြတာက အနည်းငယ်သူကြီးများ နှင့် အလယ်အလတ်လုပ်ငန်းများအတွက်ပါ၊ အရင်းအနှီးနဲ့ အားရည်းအသင်းအဖွဲ့မရှိပဲ မူလအများအချင်းစုဆောင်းနိုင်တဲ့အရွယ်အစားကို ခံနိုင်ရည်ရှိတာပါ။ နောက်ဆုံးတွေ့ရတာက အမေရိကာအတွင်း ၃၃. ၂ မီလီယံ လေးလေးခantung၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကနေ SEO တိုးတက်စေဖို့ အခွင့်အလမ်းရရှိနေပြီး၊ ၎င်းအတွက် တန်ဖိုးအနည်းငယ်လေး ဖြစ်လာပါတယ်။ Co-founder Tas ၏ ခရီးစဉ်က တိုကျူရီးကျွန်းလေးမှာနေတဲ့ ခေါင်းလောင်း ကျေးရွာမှာ မူလကစခဲ့ပြီး မိခင်အာရုံကြောခွဲစမ်းမှုကြောင့် ကိုယ်တိုင် Programming သူသိလာခဲ့ပါတယ်။ မျှဝေရတာမရေစောက်ချင်စရာ အချိန်တွင် မျှဝေခဲ့တာပါ။ သူမနှင့် မကွန်နဲလ် ရေးရာ လူကြား မတွေ့မီ မုဒ်ပညာရှင်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါတယ်။ သူက ပြောထားတာက GEO ဟာ အလွယ်တကူ မူလဘောင်အသစ်ဖြစ်ပြီး ယနေ့၏ နည်းပညာများဖြင့် ဖန်တီးထားတာပါ။ Search အပြောင်းအလဲမှာ မြန်မြန်ဆန်ဆန် လုပ်ဖို့ မျှော်လင့်ကြတဲ့အပေါ်မှာ၊ ထုံးစံအလုပ်များကို productivity tools, wearables, augmented reality တွေမှာ တွဲဖက်ပြီး ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမှာပါ။ မကွန်နဲလ် က မျှော်လင့်နေတာက ကြည့်ခြင်းနှင့် အသစ်ကို အသံဖြင့် ဖော်ပြတဲ့ interface များရောပေါင်းပြီး အနာဂတ်ရှာဖွေမှု ဖြစ်လာမယ်လို့ ဖြတ်သန်းတတ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါ့အတိုင်း AI အခြေခံအကြံပေးများအပေါ် လူမူအကျိုးခံစားမှုပြဿနာများ၊ ပြုပြင်ထိန်းသိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် ထောင့်မြည်မှုသက်သေခံမှု မပြည့်မီနေကြသေးတဲ့ လျှို့ဝှက်ရေးအခန်းကဏ္ဍတွင် “Wild West” ဖြစ်နေပါတယ်။ Google အတွက် Optimize လုပ်မှုကို သာလွန်တစ်ဆင့်ထွက်ပြီး AI စနစ်များ၏ အောင်မြင်မှုကို မည်သည့်နည်းဖြင့်အခြေခံပြီး မေးခွန်းမေးနေလဲ၊ ထုတ်အကြံပြုချက်များ၊ တိုးတက်မူများကို သိရှိဖို့ အရေးကြီးလာခဲ့ပါတယ်။ အများနိုင်ငံအတွက် အဓိကမျှော်လင့်ချက်က AI မှာ Optimize လုပ်တာ မပြီးနိုင်တော့ဘူး။ لنေးလည်း များသော လုပ်ငန်းများသည် သက်ဆိုင်ရာအချိန်အထောက်အကူ မပေးနိုင်ပါဘူး။ မကွန်နဲလ် မျှတခဲ့တာက Users မရွေးချယ်မှုကို ဉီးစားပေးသော economy ထဲမှာ AI က သူ့ကိုယ်သူ ကိုယ်အောင်မြင်အောင် ရှိလာမယ့် အနာဂတ်ကို မြင်ကြည့်နေကြတယ်။ သူ့မိဘတွေ၏ AI-guided Paris စစ်ဆေးမှုဟာ ဒီအပြောင်းအလဲအနာဂတ်ကို ကြိုတင်ရေးဆွဲထားတာပါ။ User များသည် ရှာဖွေရေး သို့မဟုတ် ခလုတ်နှိပ်ခြင်းကို မလုပ်တော့ပါဘူး၊ AI ကို မေးပေးပြီး AI က လုပ်ငန်းများကို ရှေ့ကျော်တာကို သူမိမိလက်ခံထားနိုင်တာပါ။ ဒီမိတ်ဆက်မယ့် discovery စီးချိတ်ပေါ်မှာ ဥပမာမကိုယ်ပိုင် တိုင်ပင်သူများအတွက် မျှော်လင့်ချက် မ များနေ သော်လည်း သူတော်ဖော် သုံးပေးမယ့်အပေါ်မှာ ဘေးအန္တရာယ်များလည်း ရှိလာပါတယ်။