जेनरेटिव इंजन अनुकूलन सर्वोत्तम प्रथाक पर अधिकांश सलाह एकहि ठाम सं शुरू होयत छै: एआई उपकरणक कें साथ लोगक कें उपयोग करय रहल संकेतक कें खोजूं, ट्रैक करूं कि कोन सं अहां कें ब्रांड कें दृश्यता दयत छै, आ उच्चतम मात्रा वाला क्वेरीक कें आसपास सामग्री बनाऊं.
समस्या अछि ? ओ आंकड़ा बहुत हद तक अनुमानित अछि।
जेनेरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (जीईओ) एखनो एतेक नव अछि जे एकरा सही तरीका सं मापबाक बुनियादी ढांचा एखन धरि मौजूद नहिं अछि. सोचू जे जीओ एसईओ सं कोना भिन्न अछि : सेमरश वा अहरेफ सन टूल सं जे परिपक्व, विश्वसनीय संकेतक आशा करय पड़ल अछि, ओकरा विकसित करबा में सालों लागल. जियो माप एखन धरि नहि अछि. प्लेटफॉर्म जेकरा “प्रोम्प्ट वॉल्यूम” कहै छै, ओकरा मॉडलिंग, अनुमानित, आरू अक्सर दिशात्मक रूप स॑ गलत छै.
ई पोस्ट ई बताबै छै कि प्रॉम्प्ट वॉल्यूम आपनो जियो रणनीति लेली एगो अविश्वसनीय आधार कियैक छै आरू एकरऽ बदला म॑ सबसें अच्छा प्रदर्शन करै वाला टीम की करै छै ।
प्रमुख टेकअवे
“प्रोम्प्ट वॉल्यूम” एकटा मॉडलिंग अनुमान छै, वास्तविक उपयोगकर्ता डेटा नहि, जे एकरा जियो निर्णयक कें लेल एकटा अविश्वसनीय प्रारंभिक बिंदु बनायत छै.
एआई व्यवहार असंगत अछि; लोग वाक्यांश संकेत अलग-अलग तरीका सं आ मॉडल विविध जवाब वापस करय छै, जेकरा सं छोट पैमाना पर पैटर्न पर भरोसा करनाय मुश्किल भ जायत छै.
एआई “रैंकिंग” अस्थिर अछि; अध्ययन मे परिणाम लगातार बदलैत देखाइत अछि, तें ट्रैकिंग पोजीशन जेना अहाँ एसईओ ट्रैक करैत छी, अनुवाद नहिं.
अधिकांश डाटा स्रोत, चाहे ओ पैनल हो या एपीआई, पूर्वाग्रही छै या एआई टूल मे वास्तविक उपयोगकर्ता व्यवहार कें प्रतिबिंबित नहि करएयत छै.
प्रशस्ति पत्र बहाव बेसी छै, मतलब समान संकेतक कें लेल सेहो स्रोत आ दृश्यता महीना दर महीना बदलतय.
जियो टूल एखनो प्रारंभिक आ दिशात्मक अछि, निश्चित नहिं; तदनुसार हुनका सभक संग व्यवहार करू।
अहां कें आईसीपी कें वास्तविक भाषा कें आसपास प्रॉम्प्ट कें क्लस्टर करनाय विक्रेता-क्यूरेट क्वेरी सूची कें पीछा करय सं बेहतर प्रदर्शन करय छै.
कोनों एकल डाटा बिंदु पर जुनून सं बेसि एकटा सुसंगत निगरानी कार्यक्रम महत्वपूर्ण छै.
प्रोम्प्ट वॉल्यूम अहाँक जियो रणनीति के गुमराह किएक करैत अछि |
1. एलएलएम मे खोज वॉल्यूम नहि होइत छैक : ई अनुमानित अछि, नापल गेल नहि अछि
सबसँ मौलिक समस्या ई छै कि गूगल जेना सर्च क्वेरी डाटा एक्सपोज करै छै, ओकरा म॑ कोनो सच्चा “एआई सर्च वॉल्यूम” नै छै । एलएलएम क्वेरी फ्रीक्वेंसी या खोज वॉल्यूम समकक्ष प्रकाशित नहि करैत अछि. संभावनावादी डिकोडिंग आरू शीघ्र संदर्भ के कारण हुनकऽ प्रतिक्रिया अलग-अलग होय छै, कखनी सूक्ष्म आरू कखनी नाटकीय रूप स॑, समान प्रश्नऽ लेली भी । ई उपयोगकर्ता इतिहास, सत्र स्थिति, आरू एम्बेडिंग जैसनऽ छिपलऽ संदर्भ विशेषता प॑ भी निर्भर करै छै जे बाहरी पर्यवेक्षकऽ लेली अपारदर्शी होय छै । प्लेटफॉर्म “प्रोम्प्ट वॉल्यूम” कें रूप मे की बेचय छै, इ एकटा मॉडल अनुमान छै, प्रत्यक्ष मापन नहि.
2. एलएलएम प्रतिक्रिया स्वभावतः गैर-निर्धारित होइत अछि
पारंपरिक कीवर्ड वॉल्यूम एहि लेल काज करैत अछि जे लाखों लोक गूगल मे एकहि वाक्यांश टाइप करैत छथि आ ओ क्वेरी लॉग भ जाइत अछि । एआई इंटरैक्शन मौलिक रूप स अलग अछि। पारंपरिक एसईओ म॑ खोज व्यवहार दोहराबै वाला छै, जेकरा म॑ लाखों समान वाक्यांश स्थिर वॉल्यूम मेट्रिक्स क॑ चलाबै छै । एलएलएम बातचीत संवादात्मक आ परिवर्तनशील होइत अछि । लोग सवालक कें अलग-अलग तरीका सं पुनर्वाक्यबद्ध करय छै, अक्सर एकटा सत्र कें भीतर, जेकरा सं छोट डाटासेट कें साथ पैटर्न पहचान मुश्किल भ जायत छै.
ई गैर-निर्धारितता एलएलएम कोना काज करैत अछि ताहि मे सेकल गेल अछि । ई सब संभाव्यतावादी विधि के उपयोग करी क॑ पाठ के निर्माण करै छै, जेकरा म॑ शब्दऽ के चयन ओकरऽ संभावना के आधार प॑ करलऽ जाय छै, नै कि एक निर्धारित पैटर्न के पालन करलऽ जाय छै । एकहि संकेत सं अलग-अलग प्रतिक्रिया भ सकैत अछि, जाहि सं सुसंगत आ सटीक निष्कर्ष निकालब मुश्किल भ जाइत अछि.
3. स्पार्कटोरो केरऽ शोध स॑ पता चलै छै कि रैंकिंग अनिवार्य रूप स॑ यादृच्छिक होय छै
सबस॑ मजबूर करै वाला सबूत रैंड फिशकिन आरू गम्शू डॉट एआई केरऽ जनवरी २०२६ केरऽ एगो मील के पत्थर वाला अध्ययन स॑ मिलै छै । ओ सब चैटजीपीटी, क्लाउड, आ गूगल एआई पर 600 स्वयंसेवक के बीच 2,961 प्रॉम्प्ट के परीक्षण केलक। निष्कर्ष : कोनो दू प्रतिक्रिया में एकहि ब्रांड लिस्ट भेटबाक 100 में सं एक सं कम संभावना अछि, आ एकहि क्रम में एकहि लिस्ट के 1000 में सं एक सं कम संभावना. जेना कि फिशकिन न॑ सीधा-सीधा निष्कर्ष निकाललकै कि कोय भी टूल जे “एआई म॑ रैंकिंग पोजीशन” दै छै, वू अनिवार्य रूप स॑ एकरा बनाबै छै ।
साभार
स्पार्कटोरो स॑ शोध एआई-जनरेटेड ब्रांड सिफारिशऽ म॑ महत्वपूर्ण परिवर्तनशीलता क॑ उजागर करै छै जब॑ समान संकेतऽ के उपयोग करलऽ जाय छै, जेकरा स॑ पता चलै छै कि बिंदु-इन-टाइम एआई दृश्यता मापन टिकाऊ प्रदर्शन संकेतऽ के बजाय अस्थिरता क॑ प्रतिबिंबित करी सकै छै ।
4. पैनल आधारित पद्धति मे निहित पूर्वाग्रह समस्या अछि
प्रोफाउंड जैना प्लेटफॉर्म अपन प्रॉम्प्ट डाटा कें सोर्सिंग कें लेल ऑप्ट-इन कंज्यूमर पैनल पर निर्भर छै. प्रोफाउंड वास्तविक उत्तर इंजन उपयोगकर्ताक कें कईटा, डबल ऑप्ट-इन उपभोक्ता पैनल सं बातचीत कें लाइसेंस देयत छै, जेकर पैमाना प्रति माह लाखों संकेतक मे होयत छै, आ व्यापक संभावनाक कें आवृत्ति, इरादा आ भावना कें एक्सट्रैपोलेट करय कें लेल उन्नत संभाव्यता मॉडलिंग लागू करयत छैआबादी के लिये।
साभार
ई बात मजबूत लगै छै, लेकिन ई पैनलऽ के ऑप्ट-इन प्रकृति के मतलब छै कि नमूना अधिक टेक-सेवी, संलग्न उपयोगकर्ता के तरफ तिरछा होय सकै छै, न कि एकरऽ प्रतिनिधि क्रॉस-सेक्शन कि आम आबादी वास्तव म॑ एआई टूल क॑ कोना प्रेरित करै छै ।
5. एपीआई क्वेरी वास्तविक मानव व्यवहार कें प्रतिबिंबित नहि करएयत छै
बहुत सं टूल एपीआई कें माध्यम सं एआई मॉडल सं क्वेरी करयत छै ताकि उपयोगकर्ता संकेतक कें अनुकरण कैल जा सकय, मुदा इ एकटा आओर अंतराल कें परिचय देयत छै. अधिकांश एआई ट्रैकिंग उपकरण मानव इंटरफेस उपयोग के नकल करला के बजाय एपीआई कॉल पर निर्भर छै, आरू प्रारंभिक शोध स॑ पता चलै छै कि एपीआई परिणाम इंटरफेस परिणाम स॑ भिन्न होय सकै छै, हालांकि ई अंतर के परिमाण आरू निहितार्थ के बारे म॑ आगू के जांच के जरूरत छै । डाटा क्वेरी करय के एपीआई केंद्रित प्रकृति के मतलब ई भी छै कि परिणाम वू चीज के साथ संरेखित नै होय छै जेकरा मनुष्य वास्तव म॑ खोजै छै ।
6. प्रशस्ति पत्र बहाव विशाल आ अप्रत्याशित अछि
भले ही उपरोक्त सब बात के अनदेखी करी, लेकिन एआई प्रशस्ति पत्र के महीना दर महीना स्थिरता चौंकाबय वाला कम छै. प्रोफाउंड केरऽ एगो अध्ययन म॑ प्रशस्ति पत्र बहाव क॑ महीना दर महीना मापलऽ गेलै आरू समान संकेतऽ के लेलऽ भी उद्धृत डोमेन म॑ बहुत बड़ऽ बदलाव देखलऽ गेलै । गूगल एआई ओवरव्यू आ चैटजीपीटी मे दर्जनों प्रतिशत अंक के मासिक भिन्नता देखल गेल.
साभार
एकरऽ मतलब छै कि आज कोनो भी प्रॉम्प्ट स॑ जुड़लऽ “वॉल्यूम” अगला महीना बिल्कुल अलग नजर आबी सकै छै, जेकरा स॑ ई सामग्री निवेश के फैसला लेली एगो अविश्वसनीय आधार बनी जाय छै ।
7. हम प्री-सेमरश युग मे छी: टूल्स मे एखन धरि बुनियादी ढांचा नहि अछि
हम एखनो एलएलएम के लेल प्री-सेमरश/मोज/अहरेफ युग में छी. आइ ककरो अपन कारोबार पर एलएलएम क प्रभाव क पूर्ण दृश्यता नहि अछि। कोनो विक्रेता या सलाहकार सं सावधान रहू जे पूर्ण दृश्यता के वादा करय, कारण जे एखन धरि बस संभव नहिं अछि. वर्तमान ट्रैकिंग डाटा कें दिशात्मक आ निर्णय कें लेल उपयोगी मानल जेबाक चाही, मुदा निश्चित नहि.
जेनेरेटिव इंजन अनुकूलन सर्वोत्तम अभ्यास: एकर बजाय की करबाक चाही
प्रॉम्प्ट वॉल्यूम बहुतो मे एकटा सिग्नल अछि, आ एखन ई कमजोर मे सं एक अछि. एहि ठाम जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन सर्वोत्तम प्रथा अछि जे वास्तव मे ठाढ़ अछि ।
अपन आईसीपी स शुरू करू, डैशबोर्ड स नहि
अनुमानित प्रॉम्प्ट वॉल्यूम क॑ अपनऽ जियो सामग्री प्राथमिकता क॑ निर्धारित करै के बजाय, शुरू करलऽ जाय कि आपने वास्तव म॑ अपनऽ दर्शक के बारे म॑ की जानलऽ छै । अहां कें पास सब सं मजबूत संकेत छै अहां कें आदर्श ग्राहक प्रोफाइल. अहां के कोन-कोन समस्या के समाधान करय लेल अहां के बेस्ट ग्राहक अहां के राखि रहल छथिन्ह? ओहि समस्या सभक वर्णन करबाक लेल कोन भाषाक प्रयोग करैत छथि ? ओ दर्द बिंदु, कोनों विक्रेता कें मॉडलिंग कैल गेल प्रॉम्प्ट अनुमान नहि, ओकर आधार होबाक चाही जे अहां एआई जवाब मे की अनुकूलित करय छी.
साभार : द स्मार्टर्स
यदि अहां ठोस आईसीपी काज केने छी त’ अहां पहिने सं कोनो प्रॉम्प्ट वॉल्यूम टूल सं नीक डाटा पर बैसल छी.
जतय अहाँक दर्शक पहिने सँ गप्प करैत छथि ओतय जाउ
जतय अहाँक दर्शक खुलि क' आ ईमानदारी स' बजैत छथि ओतय जा क' वास्तविक दर्शक शोध मे परत करू. रेडिट थ्रेड, आला फोरम, लिंक्डइन कमेंट, स्लैक कम्युनिटी, आरू जी 2 आरू ट्रस्टपायलट जैसनऽ रिव्यू साइट ऐन्हऽ जगह छै, जहां लोग अपनऽ शब्दऽ म॑ बिना फ़िल्टर करलऽ सवाल पूछै छै । ठीक वैह तरहक प्राकृतिक भाषा अछि जे एहि बातक नजदीकी नक्शा बनबैत अछि जे कोना कियो एआई टूल केँ प्रॉम्प्ट करत. यदि अहां कें आईसीपी बेर-बेर कोनों सबरेडिट मे पूछ रहल छै “हम अपन सीएफओ कें एक्स कें आरओआई कें कोना जायज ठहरा सकय छी”, त इ विक्रेता-क्यूरेट क्वेरी सं संलग्न प्रॉम्प्ट वॉल्यूम नंबर सं कहीं बेसि विश्वसनीय सामग्री संक्षिप्त छै.
अपन ग्राहकक गप्प-सप्पक खदान करू
ग्राहकक कें सामना करय वाला टीम जियो इंटेलिजेंस कें सब सं कम उपयोग कैल जाय वाला स्रोत मे सं एक छै. बिक्री कॉल रिकॉर्डिंग, समर्थन टिकट, ग्राहक साक्षात्कार, आ ऑनबोर्डिंग बातचीत वास्तविक खरीदारक कें उपयोग करय वाला सटीक वाक्यांश सं समृद्ध छै जखन ओ फंसल, संदेह करय वाला, या विकल्पक कें मूल्यांकन करय छै. ओ भाषा अहाँक सामग्री मे आ अंततः ए.आई. अगर अहां के सेल्स टीम हर हफ्ता एके तरहक आपत्ति सुनैत अछि त’ एकर नीक संभावना अछि जे कियो एआई सं इएह सवाल पूछि रहल हो.
अपन दर्शक के भाषा के आसपास प्रॉम्प्ट के समूहबद्ध करू आ व्यवस्थित करू
एक बेर जखन अहां कें अपन आईसीपी कें काज, मंच, आ ग्राहकक कें बातचीत सं कच्चा इनपुट भ गेल छै, तखन अगिला कदम एकर संरचना करनाय छै. प्रत्येक संभावित संकेत कें एकटा अलग-थलग लक्ष्य कें रूप मे देखय कें बजाय, ओकरा इरादा आ विषय कें आधार पर समूहीकृत करूं.
समान विषय या दर्द बिंदु के आसपास प्रॉम्प्ट क्लस्टरिंग अहां के पैटर्न देखय में मदद करैत अछि जे अहां के दर्शक कोनो समस्या के बारे में कोना सोचैत छथि, नहि कि सिर्फ एकटा सवाल के कोना वाक्यांशबद्ध करैत छथि. “जीओ सफलता कें कोना मापल जै” कें आसपास एकटा समूह मे मेट्रिक्स, रिपोर्टिंग, हितधारक संचार, आ बेंचमार्किंग कें बारे मे संकेत शामिल भ सकय छै. ओहि मे सँ प्रत्येक सामग्रीक हकदार अछि, आ दुनूक बीचक ओवरलैप अहाँ केँ कहैत अछि जे अहाँक मूल कथ्य की हेबाक चाही।
ई सार्थक बदलाव अछिकीवर्ड शोध तर्क। जखन अहाँ जियो बनाम एईओ के बारे में सोचि रहल छी त’ आयोजन के सिद्धांत एके रहैत अछि : समस्या के आसपास सामयिक अधिकार जे अहाँक दर्शक हल करबाक प्रयास क’ रहल छथि. इरादा आ विषय के हिसाब सं शीघ्र संगठन ही अहां के ओहि अधिकार के व्यवस्थित रूप सं बनाबय के मौका दैत अछि.
ओ वास्तव मे की नीक छथि ताहि लेल प्रॉम्प्ट वॉल्यूम टूल के प्रयोग करू
एहि मे स कोनो क मतलब प्रोफाउंड या राइटसोनिक सन प्लेटफॉर्म कए पूर्ण रूप स छोड़ब नहि। सही तरीका सं प्रयोग करला पर, ई वास्तव में दिशात्मक जागरूकता के लेल उपयोगी छै: विषय के अंतराल के स्पॉट करनाय, निगरानी करनाय कि अहां के ब्रांड सही बातचीत में दिखाई द रहल छै या नै, आ समय के साथ प्रतिस्पर्धी के खिलाफ आवाज के हिस्सा के ट्रैक करनाय.
साभार
गलती ई छै कि ओकरा कीवर्ड वॉल्यूम सब्स्टिच्यूट के रूप म॑ इस्तेमाल करलऽ जाय आरू ओकरऽ अनुमान क॑ आपने बनाबै के काम क॑ चलाबै देलऽ जाय । अहां कें आईसीपी, दर्शक शोध, आ वास्तविक ग्राहक बातचीत अहां कें बताबय दिअ जे की कें लेल अनुकूलित करनाय छै. तखन प्रॉम्प्ट वॉल्यूम डाटा कें उपयोग प्रेशर-टेस्ट आ मॉनिटर कें लेल करूं, निर्णय लेवा कें लेल नहि.
एकटा एहन निगरानी अनुसूची बनाउ जे वास्तव मे काज करय
एआई आउटपुट मे कतेक प्रशस्ति पत्र बहाव मौजूद छै, निगरानी कें प्रतिक्रियाशील कें बजाय संरचित आ सुसंगत होनाय कें जरूरत छै. तिमाही मे एक बेर अपन ब्रांड के एआई विजिबिलिटी के जांच करब काफी नहिं अछि. अहां कें कोर प्रॉम्प्ट क्लस्टर कें लेल मासिक निगरानी कार्यक्रम अहां कें शोर पर ओवर-इंडैक्सिंग कें बिना सार्थक बदलाव कें स्पॉट करय कें लेल एकटा उचित आधार रेखा दयत छै.
एकरा व्यावहारिक रूप स’ कोना देखल जाय से एतय देल गेल अछि. 20 सं 30 प्रॉम्प्ट कें परिभाषित सूची सेट करूं जे अहां कें आईसीपी कें सब सं आम सवालक कें दर्शाबय छै. एकरा एकटा सेट कैडेंस पर, कम सं कम मासिक रूप सं, ओहि प्लेटफॉर्म पर चलाउ जे अहां के दर्शक बेसी सं बेसी उपयोग करैत छथि, जेना चैटजीपीटी, परप्लेक्सिटी, आओर गूगल एआई ओवरव्यू. ट्रैक करू जे अहाँक ब्रांड, अहाँक सामग्री, वा अहाँक प्रतिस्पर्धी देखा रहल अछि। परिवर्तन पर ध्यान दियौक, मुदा एक महीना के झूला पर बेसी प्रतिक्रिया नहिं दियौक जे कतेक भिन्नता अछि. अहां जे देख रहल छी ओ अछि तीन सं छह महीना के दिशात्मक रुझान, सप्ताह-दर-हफ्ता के स्थिति नहिं.
ई वू छै जे वास्तविक एआई खोज अनुकूलन रणनीति वाला टीम क॑ डैशबोर्ड अलर्ट प॑ प्रतिक्रिया दै वाला टीमऽ स॑ अलग करी दै छै । निगरानी जानकारी दैत अछि; ई तय नहि करैत अछि।
निचला रेखा
प्रॉम्प्ट वॉल्यूम मांग कें अनुमान लगावय कें कोशिश करयत छै जइ मे अहां कें पहिने सं सीधा पहुंच भ सकय छै. एआई सर्च मे जे ब्रांड जीतैत अछि ओ सबस’ बेसी ट्रैक कएल गेल प्रॉम्प्ट के पीछा करय वाला नहिं अछि. ओ सब अपन दर्शक के एतेक गहींर स’ बुझैत छथि जे हुनकर ग्राहक वास्तव मे जे जवाब ताकि रहल छथि ताहि मे देखाइत छथि.
