दुर्भाग्यवश, आप अपने खोए हुए क्लिकों को फिर से नहीं प्राप्त कर पाएंगे। आजकल ग्राहक अक्सर खोजते हैं, निर्णय लेते हैं और परिवर्तित होते हैं बिना कभी आपकी वेबसाइट पर जाएं। Google, TikTok, Instagram, YouTube, Amazon, Reddit और वॉयस असिस्टेंट जैसे प्लेटफ़ॉर्म सीधे ही खोजकर्ताओं की जरूरतें पूरी कर रहे हैं, जिससे आपकी बहुत सारी मेहनत बेमानी लगने लगी है। हालांकि, “जीरो-क्लिक” कोई खामी नहीं बल्कि एक विशेषता है—और यह कोई fleeting ट्रेंड नहीं, बल्कि एक दो दशक पुरानी विकास प्रक्रिया है जिसे AI ने तेज किया है। जीरो-क्लिक का संक्षिप्त इतिहास SparkToro द्वारा बनाए गए इस शब्द “जीरो-क्लिक” का प्रयोग ChatGPT और AI Overviews से पहले होता है। यह Google के Featured Snippets के साथ आया, जो खोज परिणाम पृष्ठ (SERPs) के ऊपर उत्तर निकालकर दिखाते हैं। हाल ही में, Google AI Overviews AI-जनित उत्तरों को प्राकृतिक लिंक के ऊपर संक्षेप में प्रस्तुत करता है। साथ ही, सोशल मीडिया और विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म्स ने उपयोगकर्ताओं को अपनी कंपनियों के भीतर ही बनाए रखने की कोशिश की—Facebook ने ऑर्गेनिक पोस्ट की दृश्यता कम की, जबकि TikTok युवा दर्शकों के बीच खोज का पसंदीदा प्लेटफ़ॉर्म बन गया। यद्यपि Google अभी भी किप्रभु है, उपयोगकर्ताओं के पास अब कहीं अधिक संसाधन हैं जिनसे वे सामग्री खोज सकते हैं। AI मॉडल जैसे ChatGPT के आने से खोज यात्रा और भी fragmented हो गई है, जो जल्दी और संपूर्ण उत्तर देने में सक्षम है। इस बदलाव ने उपयोगकर्ता व्यवहार को बदल दिया है: बड़े, अधिक विस्तार से पूछताछ करने लगे हैं, पूर्ण उत्तर की अपेक्षा करते हुए, केवल ब्लू लिंक की जगह। खोज यात्राओं का विकास आज, खोज यात्रा गैर-रेखीय और मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म होती जा रही है, जिसमें पारंपरिक फ़नल का अभाव है। उपयोगकर्ताओं की क्वेरी Google या Maps, सोशल फीड्स, वर्टिकल इंजन, रिटेल साइट्स, ऐप स्टोर्स, समुदायों, वॉयस असिस्टेंट और AI खोज के माध्यम से जाती है। सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि आप अपनी लक्षित जनता को समझें और उनकी पसंदीदा प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करें। TikTok, YouTube, Pinterest और Instagram जैसी सोशल और मनोरंजन साइटें ट्रेंड खोजने, क्रिएटर रिव्यू और प्रेरणा के लिए सेवा देती हैं; Amazon, Walmart, और Home Depot जैसी रिटेल इंजन खरीदारी के लिए तत्पर उपयोगकर्ताओं को उत्पादों की तुलना करने में मदद करते हैं; Yelp, Angi और Zillow जैसे वर्टिकल इंजन विशिष्ट इरादों के लिए उपयुक्त हैं; Reddit और Nextdoor जैसे समुदाय विश्वसनीय peer सुझाव देते हैं; और ChatGPT और Gemini जैसे AI टूल्स रोजाना कई क्वेरियों का समाधान करते हैं। यह विभाजन ब्रांड की परफॉर्मेंस मापने को और भी जटिल बना देता है। आधुनिक SEO मूल्य फ्रेमवर्क SEO/GEO निवेश से ROI अधिकतम करने के लिए, “मूल्य का समय” का अनुमान लगाएँ—यानी SEO व्यवसायिक परिणाम लाने में कितना समय लगेगा—आशंकाओं को संतुलित करते हुए कि जल्दी परिणाम मिलें और दीर्घकालिक लाभ भी सुनिश्चित हो। अपने उत्पाद पाइपलाइन के साथ समन्वय बनाएं। जीरो-क्लिक दुनिया में फलने-फूलने के लिए इन तीन स्तंभों पर ध्यान केंद्रित करें: 1. प्रभाव (Impression – दृश्यता और उपस्थिति) अपनी ब्रांड की प्राधिकृतता को दृश्यता मेट्रिक्स के माध्यम से ट्रैक करें: AI प्रतिक्रियाओं में उल्लेख, उद्धरण, और SERP में उपस्थिति। पारंपरिक KPIs जैसे कीवर्ड रैंकिंग और Organic ट्रैफिक अब share of voice, SERP फीचर स्वामित्व, impression वृद्धि (विशेष रूप से बिना ब्रांड के), बड़े भाषा मॉडल का उल्लेख, और AI-रेडीनेस कंटेंट स्कोर की ओर केंद्रित हो गए हैं। मूल्य का समय: प्रारंभिक सुधार 30-60 दिनों के अंदर; प्रतिस्पर्धात्मक उपस्थिति लगभग 90 दिनों में। 2.
प्रभाव (Impact – परिणाम और राजस्व) सिर्फ क्लिक ही नहीं, बल्कि व्यवसाय की वृद्धि और राजस्व में योगदान मापें—अर्थात् Organic पहुंच को परिवर्तनों और लेनदेन से जोड़ें। KPIs में Organic मुख्य घटनाएँ, branded खोजों में वृद्धि, और Organic ट्रैफिक से जुड़ा राजस्व शामिल हैं। मूल्य का समय: प्रारंभिक संकेत 30 दिनों पर, छोटी बिक्री चक्र वाली वस्तुओं के लिए तेज़। 3. बुद्धिमत्ता (Intelligence – मार्केटिंग और कंटेंट इनसाइट्स) खोज बुद्धिमत्ता का उपयोग कर कीवर्ड समूह, दर्शक इरादे और बाजार रुझान खोजें, और फ़ीडबैक के आधार पर कंटेंट रणनीति को परिष्कृत करें। KPIs में इरादा क्लस्टरिंग, ट्रेंड की खोज, और पर्सनास के अनुसार कंटेंट अवसर शामिल हैं। मूल्य का समय: निरंतर, रणनीतिक और उत्पाद विकास के लिए आधार बनाना। एक व्यावहारिक SEO/GEO प्लेबुक बनाना अपनी SEO/GEO रणनीति को अपनाने के लिए: - लक्ष्यों को क्लिक और सत्र से परे मापें; सहभागिता पर ध्यान केंद्रित करें और प्रदर्शन को व्यवसायिक परिणामों से जोड़ें। - “उत्तर का हिस्सा” बढ़ाने के लिए सामग्री का संरचना करें—FAQs, तुलना, और स्थानीय इरादे के लिए; स्कीमा मार्कअप का उपयोग कर स्निपेट, पैनल, मानचित्र पैक और AI ओवरव्यू पर लक्षित करें। - यह पहचानें कि ग्राहक कहाँ खोज कर सकते हैं; YouTube, TikTok, Instagram और Pinterest जैसे प्लेटफ़ॉर्म को केवल सोशल मीडिया न समझें, बल्कि खोज चैनल मानें। - अंतर्निहित कन्वर्जन रास्ते लागू करें—लीड-फॉर्म एक्सटेंशन्स, विज्ञापनों से बुकिंग, इन-ऐप शॉप/चेकआउट, और कॉल-ओनली विकल्प का परीक्षण करें; इन परिणामों को रिपोर्टिंग में सम्मिलित करें। - कंटेंट को कीवर्ड के बजाय इरादों के आधार पर क्लस्टर करें; यात्रा चरणों के अनुरूप इंटरकनेक्टेड हब विकसित करें। - सावधानीपूर्वक टैगिंग का प्रयोग करें—UTMs, कस्टम इवेंट्स, और CRM एकीकरण—ताकि ऑर्गेनिक असिस्टेंस और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म इंटरैक्शंस स्पष्ट रूप से दिखाई दें। आधुनिक SEO/GEO प्रासंगिकता अर्जित करने, व्यवसायिक प्रभाव चलाने, और विविध खोज प्लेटफ़ॉर्म पर बुद्धिमत्ता बनाने में सफलता पाता है। जीरो-क्लिक सर्च का मतलब शून्य मूल्य नहीं है; बल्कि, अब मूल्य पुराने KPIs से आगे बढ़कर विस्तारित हो गया है। “डाटा-ड्रिवन थिंकिंग” डिजिटल मीडिया क्रांति पर नए दृष्टिकोण प्रस्तुत करने वाले मीडिया समुदाय के सदस्य लिखित हैं।
जीरो-क्लिक युग में एसईओ में महारत: दृश्यता, प्रभाव और बुद्धिमत्ता के लिए रणनीतियाँ
लिबरेटी, एक AI स्टार्टअप जो बीमा संचालन को स्वचालित करता है, ने बैटरी वेंचर्स की अध्यक्षता में सभी-इक्विटी फंडिंग राउंड में ५० मिलियन डॉलर का बंदोबस्त किया है, जिसका लक्ष्य इसके AI तैनाती को वैश्विक कैरियर्स और एजेंसियों के बीच फैलाना है। इस दौर में इस तीन साल पुरानी सान फ्रांसिस्को स्थित कंपनी का मूल्य पोस्ट-मनी ३०० मिलियन डॉलर है, जिसमें नए निवेशक Canapi Ventures और वापस आने वाले निवेशक Redpoint Ventures, Eclipse, और Commerce Ventures भी भाग ले रहे हैं। बीमा क्षेत्र, विशेष रूप से गैर-जीवन खंड, ने चुनौतियों का सामना किया है जैसे बढ़ते परिचालन खर्च, विरासत प्रणाली की सीमाएं, और बढ़ती ग्राहक मांगें। Deloitte की रिपोर्ट के अनुसार, इस खंड में वैश्विक प्रीमियम वृद्धि २०२६ तक धीमी होने की उम्मीद है क्योंकि प्रतिस्पर्धा तेज हो रही है, दरों की गति कमजोर हो रही है, और नए लागत दबाव जैसे टैरिफ्स आ रहे हैं। जबकि कैरियर्स में AI प्रयोग प्रारंभिक चरण में हुआ था, शुरुआती पहलें असंगठित डेटा और कठोर कार्यप्रवाहों के कारण संघर्ष कर रही थीं। अब बीमाकर्ता पूर्ण-स्तर AI अपनाने की दिशा में बढ़ रहे हैं, इसे संचालन में गहराई से अपनाते हुए, न कि बस एक अतिरिक्त सुविधा के रूप में—एक संक्रमण जो लिबरेटी सीधे ही संबोधित कर रहा है। 2022 में स्थापित, लिबरेटी संपत्ति और दुर्घटना बीमाकर्ताओं के लिए AI सिस्टम पर केंद्रित है जो बिक्री, सेवा, और क्लेम प्रक्रियाओं में सुधार करता है। इसकी वॉयस AI सहायक, Nicole, इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल संभालती है ताकि पॉलिसी बिक्री और सेवा प्रतिक्रियाओं को आसान बनाया जा सके। Nicole के पीछे एक तर्क-आधारित AI एजेंटों का नेटवर्क जुड़ा है जो बीमाकर्ताओं की मौजूदा प्रणालियों के साथ संवाद करता है, संदर्भ एकत्र करता है और स्वचालित प्रतिक्रियाएं देता है बिना मानवीय भागीदारी के। ये AI एजेंटें पूरे कार्यों जैसे पॉलिसी को कोट करना, क्लेम संसाधित करना, और अनुमोदनों को अपडेट करना पूरा करते हैं, और एसएमएस तथा ईमेल चैनलों के माध्यम से भी कार्यप्रणाली को स्वचालित करते हैं। संस्थापक और सीईओ अमृिश सिंह, जो पहले लगभग चार साल मेट्रोमाइल (जो Lemonade के स्वामित्व वाली कार बीमा कंपनी है) में काम कर चुके हैं, ने उद्योग की स्थैतिक विकास में चुनौतियों को पार करने के अवसर पर बल दिया। उन्होंने लिबरेटी की सह-स्थापना रयान एल्ड्रिज, जो इंजीनियरिंग के वाइस प्रेजिडेंट और पूर्व मेट्रोमाइल कार्यकारी हैं, और जेसन सेंट पियर के साथ की, जो ट्विटर, गूगल और अल्फाबेट की वेरिली में पूर्व अनुभव के साथ सीपीओ हैं। लिबरेटी के AI समाधान ने बिक्री में लगभग 15% की वृद्धि और लागत में 23% की कमी की है, वर्तमान में 60 से अधिक ग्राहकों को सेवा दे रहा है, मुख्य रूप से अमेरिका के शीर्ष 100 संपत्ति और दुर्घटना बीमाकर्ताओं और एजेंसियों में, जो बाजार का 70-80% हिस्सा हैं। यह तकनीक लंबी, विनियमित बीमा चर्चाओं के लिए अनुकूलित रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करती है, ensuring कि हर बातचीत ऑडिट योग्य हो और मानवीय इनपुट के सुरक्षित रहना शामिल हो, ताकि नियमों का पालन सुनिश्चित हो सके। इस स्टार्टअप ने एक वर्ष में अपने स्वचालन कार्यभार को प्रतिदिन 10,000 कार्य से बढ़ाकर 1
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति ने डीपफेक तकनीक को एक परिष्कृत स्तर तक पहुंचा दिया है, जिससे अत्यंत वास्तविक दिखने वाली मनगढ़ंत वीडियो बनाना संभव हो गया है, जो अक्सर असली फुटेज से अलग नहीं लगते। ये डीपफेक वीडियो जनता के बीच तेजी से पहुंचने लगे हैं, जिससे मीडिया उद्योग और समाज दोनों के लिए गंभीर चिंताएं उत्पन्न हुई हैं। डीपफेक वीडियो का प्रसार समाचार और जानकारी के प्रचार-प्रसार में बड़े संकट लेकर आया है, क्योंकि असली और नकली सामग्री के बीच की रेखा धुंधली हो गई है, जिससे गलत सूचना और फर्जी प्रचार अभियान का खतरा बढ़ गया है। यह जनता के सार्वजनिक विश्वास को हानि पहुंचाता है और नागरिकों को सही जानकारी देने के प्रयासों को जटिल बना देता है। प्रौद्योगिकी और मीडिया के विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि डीपफेक एल्गोरिदम की शक्ति लगातार बढ़ रही है, जो भरोसेमंद और भ्रामक कथानकों के लिए चेहरे superimpose करने या आवाज़ों में हेरफेर करने को convincingly कर सकते हैं। खतरा केवल जानबूझकर बनाए गए झूठे कंटेंट से नहीं है, बल्कि अनपढ़ और अनजाने व्यक्तियों द्वारा गलती से शेयर करने से भी है। इन खतरों का सामना करने के लिए एक बहुमुखी रणनीति आवश्यक है। सबसे पहले, ऐसे उन्नत पहचान उपकरण विकसित करना और उनका उपयोग करना जरूरी है जो AI और मशीन लर्निंग का सहारा लेकर वीडियो हेरफेर के संकेतों को पहचान सकें। हालांकि, ये पहचान विधियां निरंतर विकसित होनी चाहिए, ताकि डीपफेक तकनीक के साथ तालमेल बना रहे, जिसके लिए लगातार शोध और तकनीकी विशेषज्ञों, मीडिया संगठनों, और कानून प्रवर्तन एजेंसियों के बीच सहयोग आवश्यक है। दूसरे, सिंथेटिक मीडिया के निर्माण और वितरण को नियंत्रित करने के लिए नैतिक दिशानिर्देश और मानक स्थापित करना महत्वपूर्ण है। ये ढांचे स्वीकार्य उपयोगों को परिभाषित करने, पारदर्शिता बढ़ाने और दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को रोकने में मदद करते हैं। सार्वजनिक शिक्षा पहल भी अत्यंत जरूरी हैं, जो व्यक्तियों को उनके द्वारा देखे जाने वाले कंटेंट का आलोचनात्मक विश्लेषण करने का सशक्तिकरण करें। मीडिया उद्योग को भी बदलाव का सामना करना पड़ रहा है; न्यूज संगठन को कड़ाई से सत्यापन प्रक्रियाएं अपनानी और पत्रकारों को प्रशिक्षित करना जरूरी है ताकि वे जिम्मेदारी से डीपफेक की पहचान और रिपोर्ट कर सकें। सशंकालुता और सत्यापन की संस्कृति को बढ़ावा देकर, मीडिया गलत सूचना के प्रसार को रोक सकता है और विश्वसनीयता बनाए रख सकता है। सरकारें और नीति निर्माता भी डीपफेक के नियंत्रण में चुनौतियों का सामना कर रहे हैं, अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और हानिकारक गलत सूचनाओं से रक्षा के बीच संतुलन बनाने की कोशिश में। जबकि कुछ क्षेत्रों में दुर्भावनापूर्ण सिंथेटिक मीडिया के इस्तेमाल को लक्षित करके कानून बनाए गए हैं, फिर भी एक वैश्विक नियामक मानक अभी भी नहीं है। खतरों के अलावा, डीपफेक तकनीक मनोरंजन, शिक्षा और रचनात्मक क्षेत्रों में वचनबद्ध संभावनाएं भी रखती है। नैतिक और पारदर्शी तरीके से इसका इस्तेमाल करके, यह कहानी कहने के बेहतर तरीकों को बढ़ावा दे सकता है, ऐतिहासिक हस्तियों को संरक्षित कर सकता है, और सम्मोहक सीखने के अनुभव बना सकता है। मुख्य बात है कि फायदे का उपयोग सही दिशा में करें और दुरुपयोग से बचें। डीपफेक तकनीक की तेज़ रफ्तार वृद्धि इस बात को उजागर करती है कि डिजिटल युग में समाज को सत्य-प्रमाणन तंत्र को अपनाने की अत्यंत आवश्यक है। तकनीकी विकासकों, मीडिया पेशेवरों, शिक्षकों, नीति निर्माताओं और जनता के बीच सहयोग अत्यंत महत्वपूर्ण है ताकि प्रभावी प्रतिक्रियाएं विकसित की जा सकें। तकनीकी नवाचार के साथ-साथ नैतिक सतर्कता भी जरूरी है ताकि डीपफेक चुनौतियों का सामना किया जा सके और सूचना की सच्चाई को संरक्षित किया जा सके। जैसे-जैसे डिजिटल परिदृश्य विकसित होता जाएगा, संवाद और सक्रिय रणनीतियों—जैसे मीडिया साक्षरता को बढ़ावा देना, पहचान अनुसंधान का समर्थन करना, स्पष्ट नैतिक मानक स्थापित करना, और विचारशील नियम बनाए जाना—अत्यंत आवश्यक होंगे। अंतिम लक्ष्य है कि तकनीक को झूठ और भ्रम के बजाय सच्चाई और विश्वास को बढ़ावा देने के लिए इस्तेमाल किया जाए।
लाइटचेन एआई (LCAI) की प्रीसेल क्रिप्टोकरेन्सी बाजार में काफी ध्यान आकर्षित कर रही है, जिसमें शुरुआती निवेश केवल 0
कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप Anthropic आगामी वर्षों में अपनी वित्तीय प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार करने की दिशा में है, 2026 तक लगभग 20 बिलियन से 26 बिलियन डॉलर की प्रभावशाली राजस्व रन रेट का लक्ष्य रखता है। यह 2025 के अंत तक अनुमानित 9 बिलियन डॉलर के राजस्व से बड़े पैमाने पर उछाल दर्शाता है, जिसका अर्थ है कि एक ही वर्ष में अपनी वार्षिक आय को दोगुना से भी अधिक—and शायद लगभग तीन गुना—करने का लक्ष्य है। यह तेज़ राजस्व वृद्धि मुख्य रूप से Anthropic के एंटरप्राइज AI उत्पादों के व्यापक उपयोग से प्रेरित है। कंपनी 300,000 से अधिक व्यवसायों की सेवा कर रही है, जो मिलकर उसकी कुल आय का लगभग 80% हिस्सा हैं। अपनी एंटरप्राइज पेशकशों में, Anthropic का कोड-जनरेशन टूल, Claude Code, जिसे इस वर्ष की शुरुआत में लॉन्च किया गया था, इस विस्तार में मुख्य भूमिका निभा रहा है। इस टूल ने जल्दी ही लोकप्रियता हासिल की है, जो लगभग 1 अरब डॉलर की वार्षिक आय में योगदान दे रहा है, यह दर्शाता है कि कोडिंग एवं सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में विशेष AI समाधानों की मजबूत मांग है। Anthropic की तेज़ी से बढ़ती आय इसे AI उद्योग में एक मजबूत प्रतिस्पर्धी बनाती है, खासतौर पर OpenAI के साथ मुकाबले में। जून 2025 तक, OpenAI ने लगभग 10 बिलियन डॉलर की राजस्व रन रेट रिपोर्ट की थी, जिससे Anthropic को वित्तीय और बाज़ारी प्रतिस्पर्धा के मामले में सीधे मुकाबले में रखा गया है। Anthropic को वित्तपोषण प्रमुख टेक कंपनियों जैसे Google और Amazon से मिलता है, जिन्होंने कंपनी के विकास और मूल्यांकन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। हाल ही में इसकी वैल्यूएशन 183 बिलियन डॉलर तक पहुंच गई है, जो मार्च में दर्ज 61
तेजी से बदलते डिजिटल परिदृश्य में, सर्च इंजन अपनी मुख्य एल्गोरिदम में उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का जुड़ाव कर रहे हैं ताकि खोज परिणामों की सटीकता और सापेक्षता में सुधार हो सके। यह बदलाव मूल रूप से ऑनलाइन जानकारी प्राप्त करने और रैंकिंग करने के तरीके को बदल रहा है, जिसके कारण मार्केटर्स, वेबसाइट मालिकों और SEO पेशेवरों के लिए AI के बढ़ते प्रभाव को समझना और अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करना आवश्यक हो गया है ताकि दृश्यता बनी रहे। परंपरागत रूप से, सर्च इंजन की रैंकिंग के लिए कीवर्ड मिलान, बैकलिंक्स और उपयोगकर्ता मेट्रिक्स पर निर्भरता थी। हालांकि, ये तरीके क्वेरी के पीछे की सूक्ष्म मनःस्थितियों को समझने और वेब सामग्री के संदर्भ को पूरी तरह से समझने में कठिनाई करते थे, जिससे अक्सर ऐसे परिणाम मिलते थे जो कीवर्ड्स तो मिल जाते थे, लेकिन उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते थे। AI इन समस्याओं को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और मशीन लर्निंग के माध्यम से जटिल विश्लेषण की सुविधा देकर हल करता है, जिससे सर्च इंजनों को संदर्भ, अर्थ और उपयोगकर्ता मनःस्थिति को समझना आसान हो जाता है। इससे जटिल प्रश्नों का बेहतर विश्लेषण, समानार्थी शब्दों की पहचान और प्रामाणिक रूप से प्रासंगिक सामग्री की प्राथमिकता संभव हो पाती है। एक महत्वपूर्ण AI प्रगति है BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), जो एक डीप लर्निंग एल्गोरिदम है और गूगल जैसे सर्च इंजन को ऐसा करने में सक्षम बनाता है जैसे कि वे इंसानों की तरह ही क्वेरी को प्रोसेस करें, सूक्ष्म भाषा बारीकियों और शब्द संबंधों को समझें। इस उन्नति ने पारंपरिक SEO प्रथाओं को संशोधित करने की जरूरत को उजागर किया है: जबकि कीवर्ड घनत्व और बैकलिंक्स अभी भी महत्व रखते हैं, AI-चालित सर्च व्यापक, उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री को प्राथमिकता देता है जो उपयोगकर्ता मनःस्थिति के अनुरूप हो। ऐसी वेबसाइटें जो सूचनापूर्ण, अच्छी तरह से संरचित और प्रामाणिक कंटेंट प्रदान करती हैं, उन्हें प्राथमिकता दी जाती है। इसके अतिरिक्त, AI एल्गोरिदम उपयोगकर्ता की संलग्नता संकेतकों जैसे क्लिक-थ्रू रेट, पेज पर बिताया गया समय और बाउंस रेट को बेहतर ढंग से पहचानते हैं, जो रैंकिंग को प्रभावित करते हैं और कंटेंट की गुणवत्ता एवं प्रासंगिकता का संकेत देते हैं। इसलिए, आसान नेविगेशन और आकर्षक सामग्री वाली उपयोगकर्ता-मित्रवत साइटें बनाना आवश्यक हो गया है। AI-चालित सर्च के लिए अनुकूलन के मुख्य उपाय हैं: 1
इस साइट का एक आवश्यक घटक लोड नहीं हो पाया। यह किसी ब्राउज़र एक्सटेंशन, नेटवर्क 문제 या आपके ब्राउज़र की सेटिंग्स के कारण हो सकता है। कृपया अपने इंटरनेट कनेक्शन की पुष्टि करें, किसी भी विज्ञापन अवरोधक को बंद करें, या किसी अलग ब्राउज़र का उपयोग करके साइट तक पहुँचने का प्रयास करें।
सं conversational AI जैसे ChatGPT, Perplexity, और Google AI Mode स्निपेट्स और सारांश उत्पन्न करते हैं न कि नई टेक्स्ट राइटिंग से, बल्कि मौजूदा वेबपेज के कंटेंट का चयन, संक्षेपण और पुन:संरचना कर के। इसलिए, यदि आपका कंटेंट SEO-फ्रेंडली और इंडेक्सेबल नहीं है, तो यह जनरेटिव AI सर्च परिणामों में नहीं दिखेगा। आज की खोज सुविधाएँ काफी हद तक AI-powered हैं। हालांकि, यदि आपकी वेबपेज मशीन-रीड करने योग्य फॉर्मेट में प्रस्तुत नहीं होती, तो उसकी उपेक्षा होने का खतरा रहता है। यहाँ संरचित डेटा की महत्वपूर्ण भूमिका है—सिर्फ SEO रणनीति के रूप में नहीं, बल्कि एक ऐसी फ्रेमवर्क के रूप में जो AI को सही तथ्यों को विश्वसनीय रूप से निकालने में सक्षम बनाता है। समुदाय में भ्रम दूर करने के लिए, यह लेख 97 वेबपेजेस पर नियंत्रित प्रयोग प्रस्तुत करता है, जो दिखाते हैं कि संरचित डेटा कैसे स्निपेट की स्थिरता और संदर्भ प्रासंगिकता को बढ़ाता है, इसे एक सेमांटिक फ्रेमवर्क में विश्लेषित किया गया है। कई लोग पूछते हैं कि क्या बड़े भाषा मॉडल (LLMs) संरचित डेटा का इस्तेमाल करते हैं। खुद LLMs वेब को सीधे एक्सेस नहीं करते, बल्कि वेबपेजेस लाने वाले टूल्स पर निर्भर रहते हैं। ये टूल्स संरचित डेटा को इंडेक्स कर के बहुत लाभान्वित होते हैं। प्रारंभिक परिणाम दिखाते हैं कि संरचित डेटा GPT-5 में स्निपेट की स्थिरता और प्रासंगिकता को बढ़ाता है, और यह संकेत देता है कि यह "wordlim" सीमा—यानी एक छुपी हुई क्वोटा—को भी बढ़ा सकता है, जिसमें पेज से कितने शब्द AI प्रतिक्रियाओं में दिखाई देंगे। अधिक समृद्ध और टाइप्ड कंटेंट इस क्वोटा को बढ़ाता है, जिससे AI की दृश्यता बढ़ती है। अब यह क्यों महत्वपूर्ण हो गया है? AI कड़े टोकन/अक्षर सीमाओं (wordlim) के तहत काम करता है। अस्पष्ट या अनटाइप्ड कंटेंट इस बजट को व्यर्थ कर देता है, जबकि टाइप्ड तथ्यों को संजोना इस सीमा का बेहतर इस्तेमाल कराता है। Schema
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