गूगल की लिज Reid ने ब्लूमबर्ग ऑड लॉٹس पॉडकास्ट पर चर्चा की कि AI मोड और AI ओवरव्यू कैसे विस्तृत, आवश्यकता-आधारित क्वेरी पैटर्न का विस्तार करते हैं जो गूगल के लिए नई चुनौतियों को जन्म देते हैं और खोज व्यवहार में महत्वपूर्ण बदलाव लाते हैं, जिससे SEO रणनीतियों पर प्रभाव पड़ता है। **AI खोज में कीवर्ड विभाजन** Reid ने बताया कि लंबे समय से उपयोगकर्ता अपनी बात व्यक्त करने के लिए अधिक प्राकृतिक भाषा की क्वेरियों का प्रयोग करना चाहते थे, लेकिन उन्हें अपने खोज को “न्यूयॉर्क में सर्वश्रेष्ठ रेस्टोरेंट” जैसे छोटे कीवर्ड फ्रेस में सरल करना पड़ता था, भले ही उनकी वास्तविक जरूरतें अधिक विशिष्ट थीं—जैसे कि पांच लोगों के लिए वेगन अनुकूल रेस्टोरेंट ढूंढना। पिछले लगभग 30 वर्षों से, SEO का आधार कीवर्ड अनुसंधान रहा है: लक्षित कीवर्ड चुनना और सामग्री का अनुकूलन करना। हालांकि, छोटे कीवर्ड अक्सर छुपे अर्थों के साथ आते हैं। पारंपरिक रूप से, Google न केवल वेबसाइटों को रैंक करने के लिए बल्कि अस्पष्ट क्वेरियों का व्याख्या करने के लिए भी उपयोगकर्ता क्लिक का उपयोग करता था, और परिणाम उसी आधार पर दिखाता था कि कौन सा अर्थ लोकप्रिय है। कम लोकप्रिय अर्थ के अनुसार पेज बहुत अच्छी रैंक नहीं पाते थे। अब, AI आधारित खोज के साथ, उपयोगकर्ता अपनी जानकारी की आवश्यकताओं को अधिक पूर्ण रूप से लंबी, प्राकृतिक भाषा की क्वेरी के माध्यम से व्यक्त करते हैं, जिससे Google को वह वस्तु प्राप्त करने में मदद मिलती है जिसकी उन्हें वास्तव में जरूरत है। Reid ने बताया कि AI ओवरव्यू उपयोगकर्ताओं को अपने असली समस्याएं बिना उन्हें कंप्यूटर-फ्रेंडली कीवर्ड में बदलने के, व्यक्त करने की सुविधा देता है, जिससे लोग सक्षम होते हैं और खोज प्रक्रिया सरल हो जाती है। उदाहरण के लिए, “रेस्टोरेंट्स न्यूयॉर्क” टाइप करने के बजाय, उपयोगकर्ता कह सकते हैं “न्यूयॉर्क में पांच लोगों के लिए एक वेगन अनुकूल रेस्टोरेंट, सस्ता और बच्चे-मैत्रीपूर्ण, ” जो पहले खोज प्रारूप में संप्रेषित करना मुश्किल था। **मुख्य प्रभावशाली बिंदु:** - AI खोज में पूछे गए जटिल प्रश्न का उत्तर एक ही वेबपेज से मिलना संभव नहीं हो सकता। - ऐसे जटिल प्रश्न अक्सर विशिष्ट और दुर्लभ होते हैं, जिससे उन फर्मों के लिए इन पंक्तियों पर विशेष रूप से अनुकूलन का मान कम हो सकता है। - वेबसाइटें AI ओवरव्यू स्थान के लिए मुकाबला करेंगी, और मजबूत ब्रांडिंग, संबंधित छवियों और वीडियो पर ध्यान देना जरूरी होगा ताकि वे अलग खड़े हो सकें। - लंबी क्वेरियों की व्यापकता के बावजूद, Google उन्हें घटाकर छोटे, सटीक कीवर्ड फ्रेस में तोड़ता है, जिन्हें पारंपरिक खोज में चलाया जाता है। फिर, इन से शीर्ष परिणाम चुनकर उत्तर संक्षेपित करता है, जिसका अर्थ है कि पारंपरिक SEO अब भी महत्वपूर्ण है। **वास्तविक जरूरतों का समाधान** Reid ने कहा कि एक जटिल प्राकृतिक भाषा की क्वेरी को छोटे भागों में विभाजित करना AI खोज में गुणवत्ता नियंत्रण के लिए चुनौती है। चूंकि उपयोगकर्ता समान कीवर्ड फ्रेस बार-बाहर नहीं दोहराते, Google परिणामों को कैश में संग्रहीत नहीं कर पाता, जिससे विलंबता और सिस्टम प्रदर्शन पर असर पड़ता है। फिर भी, यह परिवर्तन उपयोगकर्ताओं को उनकी समय की बचत कर उनकी वास्तविक जरूरतों को अधिक प्रभावी ढंग से पूरा करने का अवसर देता है। Reid ने कहा, “अगर आप उपयोगकर्ताओं से पूछें कि उन्होंने आखिरी बार 20 मिनट खोजने में बिताए थे या 2 मिनट में, तो अधिकांश लोग खोज को काफी कुशल पाते हैं।” AI खोज का उद्देश्य जीवन को आसान बनाना है by सीधे उपयोगकर्ता की वास्तविक आवश्यकताओं को पूरा करना। यह दृष्टिकोण SEOs को वेबसाइटों का ऑडिट करने की चुनौती देता है न कि केवल कीवर्ड और तकनीकी मुद्दों के लिए, बल्कि यह भी देखने के लिए कि सामग्री कितनी अच्छी तरह से विशिष्ट उपयोगकर्ता जरूरतों को पूरा करती है। जब साइट का मूल्यांकन करें—for उदाहरण, यदि उसमें सूचकांक संबंधी समस्या हो—तो पूछें, “यह पेज किस आवश्यकता को पूरा करता है?” और “यह अन्य पेजों से कैसे भिन्न और बेहतर है?” अधिक जानकारी के लिए, देखें Liz Reid का पूरा इंटरव्यू: *Google’s Liz Reid on Who Will Own Search in a World of AI. * *चित्र स्रोत: Shutterstock/TierneyMJ*