मी ज्या मार्केटिंग टीमशी बोलतो ते खरेच चांगले SEO करत आहेत, आणि तरीही जेव्हा ते ChatGPT किंवा Perplexity उघडतात आणि त्यांचे खरेदीदार प्रत्यक्षात वापरत असलेले प्रॉम्प्ट टाइप करतात तेव्हा त्यांचा ब्रँड कुठेही सापडत नाही. हीच नेमकी समस्या आहे ज्याचे निराकरण करण्यासाठी FSA फ्रेमवर्क तयार केले होते. गेल्या दशकापासून, पारंपारिक शहाणपण आहे, "चांगले SEO करा आणि बाकीचे स्वतःची काळजी घेतात." हे गृहितक सुरक्षित होते आणि अनेक ब्रँड्सना चांगल्या प्रकारे अंमलात आणलेल्या एसइओ धोरणाचा फायदा झाला (हॅलो, महसूल!). पण ते आता चालत नाही. जुळत नाही कारण एसइओ तुटलेला आहे. एसइओ नेमके तेच करत आहे जे ते करण्यासाठी डिझाइन केले होते. समस्या अशी आहे की शोध इंजिन सर्वोत्तम स्त्रोताच्या रँकिंगला प्राधान्य देतात आणि उत्तर इंजिन सर्वोत्तम उत्तर देण्यास प्राधान्य देतात.. त्या दोन अतिशय भिन्न मशीन आहेत आणि ते दोन अतिशय भिन्न गोष्टींचे प्रतिफळ देतात. सामग्री सारणी FSA फ्रेमवर्क काय आहे? FSA फ्रेमवर्क ब्रेकडाउन FSA फ्रेमवर्क कसे लागू करावे FSA फ्रेमवर्क काय आहे? FSA फ्रेमवर्क म्हणजे फ्रेशनेस, स्ट्रक्चर आणि ऑथॉरिटी — जे तीन सिग्नल्स जे उत्तर देतात ते इंजिन प्रत्यक्षात मूल्यमापन करतात जेव्हा व्युत्पन्न केलेल्या उत्तरामध्ये कोणते स्त्रोत उद्धृत करायचे ते ठरवतात. ChatGPT, Perplexity, Gemini आणि Google च्या AI Overviews मध्ये ब्रँड का दिसत आहे किंवा का दिसत नाही हे शोधण्यासाठी मी वापरतो ती डायग्नोस्टिक लेन्स आहे आणि ते नसताना प्रथम काय निराकरण करावे. प्रत्येक खांब वेगळे काम करतो: जेव्हा नवीन सूचना येतात तेव्हा आपल्या सामग्रीचा पुनर्विचार केला जातो की नाही हे ताजेपणा निर्धारित करते. रचना हे ठरवते की एखादे मॉडेल खरोखर तुमच्या सामग्रीमधून स्वच्छ उत्तर उचलू शकते की नाही. पुढच्या वेळी संबंधित प्रॉम्प्ट दिसल्यावर मॉडेल तुमच्या ब्रँडवर परत येईल की नाही हे प्राधिकरण ठरवते. एक चुकवा, आणि इतर पूर्णपणे भरपाई करू शकत नाहीत. जेव्हा तिघेही एकत्र काम करत असतात, तेव्हा तुमची सामग्री उमेदवार बनणे थांबवते आणि AI-व्युत्पन्न उत्तरामध्ये स्पष्ट निवड होते. FSA फ्रेमवर्क कुठून आले 2025 मध्ये, मी उत्तर इंजिन ऑप्टिमायझेशनसाठी चाचणी ग्राउंड म्हणून माझी स्वतःची वेबसाइट वापरण्यास सुरुवात केली. मला AEO बद्दल एक समज होती आणि मला वाचायचे होते ते प्रयोग कोणीही चालवत नव्हते. म्हणून, मी त्यांना स्वतः ChatGPT, Perplexity, Gemini, आणि Google च्या AI Overviews वर चालवले, प्रत्येक प्रॉम्प्टसाठी काय समोर आले आणि - सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे - काय नाही याचा मागोवा घेत. एका प्रयोगात, मी विकसित करत असलेल्या तत्त्वांचा वापर करून मी एक पृष्ठ अद्यतनित केले आणि संपूर्ण विंडोमध्ये AI शेअर ऑफ व्हॉईसचा मागोवा घेतला. हे पृष्ठ एका विषयावर होते जिथे शोध इंजिन जर्नल - एक वारसा प्रकाशक ज्याला डोमेन प्राधिकरणाचा प्रकार बहुतेक विक्रेते मारतात - अनेक महिन्यांपासून प्रबळ उद्धृत स्रोत होता. ९६ तासांच्या आत, त्या विषयावरील कॅसी क्लार्क मार्केटिंगसाठी व्हॉइसचा एआय शेअर सुमारे २७% वरून ७२.७% वर गेला. त्याच विंडोमध्ये शोध इंजिन जर्नल 0% दृश्यमानतेवर घसरले. कोणतेही नवीन बॅकलिंक्स नव्हते आणि कोणतेही प्रचारात्मक पुश नव्हते. माझ्याकडे नुकतीच त्याच कल्पनेची एक उत्तम-संरचित, नवीन, अधिक काढता येण्याजोगी आवृत्ती होती. पारंपारिक एसइओ तर्कानुसार, हे शक्य नसावे. सोलो स्ट्रॅटेजिस्टच्या साइटने चार दिवसांत लेगसी प्रकाशकाला विस्थापित करू नये. पारंपारिक क्रमवारीत - विशेषत: पटकन - असे होत नाही. पण AEO लॉजिक अंतर्गत, ते परिपूर्ण अर्थ प्राप्त झाले. लीगेसी पृष्ठाची देखभाल करणे थांबले होते आणि त्याची रचना काढण्यासाठी नव्हे तर क्रॉलर्ससाठी बांधली गेली होती. मी त्या वर्षी चालवलेल्या प्रत्येक चाचणीतून परत आलो तेव्हा, माझ्या लक्षात आले की इंजिन नियमितपणे उच्च-अधिकृत डोमेन वगळत आहेत. त्याऐवजी, त्यांनी नुकतीच अपडेट केलेली, स्वच्छपणे संरचित केलेली, अनेक स्त्रोतांमध्ये सातत्याने संदर्भित केलेली आणि उत्तरात उचलण्यास सोपी सामग्री उद्धृत केली. ताजेपणा, रचना, अधिकार. समान तीन सिग्नल, प्रत्येक वेळी, प्रत्येक मॉडेलवर. आम्हाला प्रथम स्थानावर नवीन फ्रेमवर्क का आवश्यक आहे पारंपारिक एसइओ एका साध्या आधारावर तयार केले गेले होते: वापरकर्ता क्वेरी टाइप करतो, शोध इंजिन सर्वात संबंधित पृष्ठे ओळखतो आणि ती पृष्ठे परिणाम पृष्ठावरील स्थानासाठी स्पर्धा करतात. पृष्ठे हे गंतव्यस्थान आहे आणि एसइओचे संपूर्ण कार्य तुमचे गंतव्यस्थान पुढील व्यक्तीच्या यादीपेक्षा वरचे स्थान मिळवत आहे. त्या मॉडेलने दोन गोष्टी गृहीत धरल्या ज्यांचे उत्तर इंजिन यापुढे गृहीत धरत नाहीत: वापरकर्त्याला पर्यायांची यादी हवी आहे. वापरकर्ता स्वतः त्या पर्यायांचे मूल्यांकन करेल. एआय मॉडेल अशा प्रकारे कार्य करत नाहीत. ते एकाधिक स्त्रोतांकडून माहिती पुनर्प्राप्त करतात, त्याचे संश्लेषण करतात आणि वापरकर्त्याला एकच, आत्मविश्वासपूर्ण उत्तर देतात. वापरकर्त्याला सारांश मिळतो, सूची नाही. आणि त्या सारांशात, स्त्रोतांचा उल्लेख केला आहे, चांगल्या क्रमवारीसाठी बक्षीस म्हणून नव्हे तर उत्तरावर विश्वास ठेवला जाऊ शकतो याचा पुरावा म्हणून. त्यामुळे इंजिन विचारत आहेपूर्णपणे बदलले आहे. हे आता "आम्ही कोणते पृष्ठ दाखवायचे?" हे "कोणते स्रोत आम्हाला हे स्पष्टपणे आणि अचूकपणे स्पष्ट करण्यात मदत करतात?" जेव्हा तुम्ही ते पृष्ठावर वाचता तेव्हा ते एक लहान वेगळेपणासारखे वाटते, परंतु व्यवहारात, ते सिस्टमसाठी उपयुक्त होण्यासाठी तुमची सामग्री काय करणे आवश्यक आहे याबद्दल सर्वकाही बदलते. तुमची सामग्री यापुढे गंतव्य नाही, परंतु इनपुट आहे. आणि, एकदा का तुम्ही त्या शिफ्टला आंतरीक केले की, FSA फ्रेमवर्क नवीन रणनीतीसारखे वाटणे थांबवते. उत्तर इंजिन प्रत्यक्षात कसे कार्य करतात यासाठी हा एकमेव तार्किक प्रतिसाद बनतो. वैशिष्ट्यीकृत संसाधन: AEO शोध लँडस्केप कसे बदलत आहे. FSA फ्रेमवर्क ब्रेकडाउन ताजेपणा AEO मध्ये, ताजेपणा हे एक वजन आहे — जे मॉडेल तुमची सामग्री किती आत्मविश्वासाने पुन्हा वापरते, नवीन प्रॉम्प्ट्स येतात तेव्हा किती वेळा पुनर्विचार केला जातो आणि ते एकत्रित उत्तरांमध्ये दिसण्यासाठी पात्र राहते की नाही यावर प्रभाव टाकते. उमेदवार पूलमधून शिळा सामग्री पूर्णपणे वगळली जाते. मी याबद्दल विचार करण्याचा मार्ग असा आहे: ताजेपणा म्हणजे ताजेपणा, प्रासंगिकता आणि मजबुतीकरण. ताजेपणा हा वेळ-आधारित भाग आहे. याला शेवटचा स्पर्श कधी झाला? प्रासंगिकता संदर्भानुसार आहे. लोक प्रत्यक्षात वापरत असलेल्या भाषेशी आज या विषयावर प्रत्यक्षात चर्चा कशी केली जाते हे अजूनही जुळते का? मजबुतीकरण हे वर्तनात्मक आहे. हा स्रोत दिसणे, उद्धृत करणे आणि कालांतराने त्याचे स्थान धारण करणे सुरू ठेवले आहे का? तिन्ही समान सिग्नल पुरवतात आणि एक पृष्ठ त्यापैकी कोणत्याही एकावर अपयशी ठरू शकते आणि जमीन गमावू शकते. ताजेपणाचा खरोखर अर्थ काय आहे सामग्री वर्तमान आहे की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी उत्तर इंजिनांना "अंतिम अद्यतनित" बॅजची आवश्यकता नाही. त्याऐवजी, आता एखाद्या विषयावर कशी चर्चा केली जात आहे याशी भाषा जुळत नाही, जेव्हा तुम्ही यापुढे अस्तित्वात नसलेल्या साधनाचा संदर्भ देता किंवा तुमचे पृष्ठ वर्णन करत असलेल्या विषयाच्या आसपासची जागा विकसित झाली असेल तेव्हा त्यांच्या लक्षात येते. फास्ट-मूव्हिंग व्हर्टिकलमध्ये — SaaS, AI, fintech — सामग्रीचे प्रासंगिकता सिग्नल गमावण्याआधी अंदाजे 90-दिवसांचे शेल्फ लाइफ असते. अधिक सदाहरित विषयांसाठी, तुमच्याजवळ सहा महिने आहेत. त्यानंतर, तुम्ही उत्तर पूलमधून पूर्णपणे बाहेर पडण्याचा धोका पत्कराल. व्यावहारिक मार्ग सोपा आहे: फक्त तारीख अपडेट करू नका. वर्तमान उदाहरण जोडा. अलीकडील स्थितीत खेचा. स्पेसमध्ये प्रत्यक्षात बदललेल्या एखाद्या गोष्टीचा संदर्भ घ्या. अद्यतनांचे प्रमाण त्यांच्या सातत्य आणि त्यांच्या पदार्थापेक्षा कमी महत्त्वाचे आहे. दर तिमाहीत एक वास्तविक अपडेट महिन्यात पाच कॉस्मेटिक बदलांना मागे टाकते. ताजेपणामुळे तुमच्या सामग्रीचा पुनर्विचार केला जातो, परंतु पुनर्विचार करणे स्वतःच पुरेसे नसते. मॉडेलला जे सापडते ते वापरण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. रचना AI ची रचना क्रॉलर्सच्या संरचनेपेक्षा वेगळी आहे आणि दोन्ही नेहमी संरेखित करत नाहीत. AI मॉडेल्स तुमचे पृष्ठ लोकांप्रमाणे वाचत नाहीत. ते त्याचे पार्स करतात आणि स्वच्छ पदानुक्रम, स्वयंपूर्ण स्पष्टीकरणे आणि स्पष्टपणे लेबल केलेले विभागांसाठी स्कॅन करतात ज्यांना ते पृष्ठाच्या उर्वरित भागाचा अर्थ न लावता उत्तर देऊ शकतात. AI उत्तरांमध्ये चांगली कामगिरी करणारी सामग्री बरीच समान संरचनात्मक वैशिष्ट्ये सामायिक करते: H2s आणि H3s साफ करा. लहान परिच्छेद जे एका वेळी एक कल्पना सोडवतात. स्पष्टीकरण उलगडण्यापूर्वी, विभागाच्या शीर्षस्थानी स्पष्ट व्याख्या. लेबल केलेल्या पायऱ्या. FAQ विभाग. कॉलआउट्स. तुमची सर्वोत्कृष्ट कल्पना एका विभागात तीन परिच्छेद दफन केली गेली असेल ज्यासाठी मागील विभागाचे अनुसरण करणे आवश्यक आहे, मॉडेल ते वगळणार आहे. ही वाईट कल्पना आहे म्हणून नाही, परंतु ती स्वच्छपणे काढली जाऊ शकत नाही म्हणून. उत्तर इंजिनची रचना पारंपारिक एसइओपेक्षा वेगळी का आहे तुमचा आशय मॉडेलला व्याख्यात्मक कार्य करण्यास भाग पाडत असल्यास, मॉडेलला असे काहीतरी संरचित सापडेल जे वेगळे करणे सोपे होईल. मी बहुतेकदा पाहत असलेली चूक म्हणजे क्रॉलर्ससाठी टीम ऑप्टिमाइझ करणाऱ्या संरचना - मेटा टॅग, क्लीन हेडर पदानुक्रम, अंतर्गत लिंक्स — आणि तेच काम आहे असे गृहीत धरून. ते नाही. क्रॉलर स्ट्रक्चर नॅव्हिगॅबिलिटीवर लक्ष केंद्रित करते, तर AI स्ट्रक्चर एक्सट्रॅक्टेबिलिटीला प्राधान्य देते. कोणत्याही पृष्ठाबद्दल विचारण्यासाठी योग्य प्रश्न आहे: ChatGPT उर्वरित पृष्ठाची आवश्यकता न ठेवता यातून स्वच्छ, अचूक उत्तर देऊ शकते का? जर उत्तर नाही असेल तर, तुमची हेडिंग कितीही चांगली असली तरीही तुम्हाला संरचनेची समस्या आहे. प्राधिकरण एसइओमध्ये, अधिकार म्हणजे डोमेन अधिकार. ते तयार होण्यासाठी अनेक वर्षे लागली आणि एकदा ब्रँड मिळाल्यावर ते विस्थापित करणे जवळजवळ अशक्य होते. संपूर्ण एजन्सी बिझनेस मॉडेल लिंक अधिग्रहणाभोवती तयार केले गेले. AEO मध्ये, अधिकार आता अस्तित्व प्राधिकरण आहे. प्रश्न हा नाही की "हे डोमेन किती मजबूत आहे?" हा "हा ब्रँड आहे जो या विशिष्ट विषयावर सातत्याने स्पष्टीकरण देतो, प्रत्येक चॅनेलवर मी ते शोधू शकतोवर?" एंटिटी ऑथॉरिटी एका वेळी एक उल्लेख तयार करते, अशा प्रकारे ज्याचा बॅकलिंक्सशी जवळजवळ काहीही संबंध नाही. प्रत्येक वेळी जेव्हा तुमचा ब्रँड कुठेतरी दिसला की मॉडेलकडून शिकता येते — पॉडकास्ट, रेडिट थ्रेड, अतिथी पोस्ट, तृतीय-पक्षाच्या लेखातील कोट, लिंक्डइन पोस्ट, तुमची स्वतःची वेबसाइट — ते मॉडेलला तुमच्याबद्दल काय माहिती आहे ते जोडते. एक उल्लेख म्हणजे डेटा पॉइंट. परंतु एकाधिक चॅनेलवर समान संदर्भांमध्ये वारंवार उल्लेख केल्याने नमुना तयार करण्यात आणि मॉडेल आत्मविश्वास निर्माण करण्यात मदत होते. आत्मविश्वास हा तुम्हाला उद्धृत करतो. लहान ब्रँडकडे मजबूत अस्तित्व प्राधिकरण का आहे AI उत्तरांच्या आत, लहान ब्रँड्स अचानक मारामारी जिंकत आहेत, त्यांच्याकडे कागदावर कोणताही व्यवसाय नाही. खोल खणणे, कारण स्पष्ट आहे. लहान ब्रँड सहसा केवळ त्यांच्या मूळ प्रेक्षकांसाठी सामग्री तयार करतात आणि केवळ त्यांच्या स्वतःच्या वेबसाइटवरच नव्हे तर संपूर्ण पृष्ठभागावर ब्रँड अधिकार निर्माण करण्यासाठी सोशल मीडिया किंवा प्रभावक मार्केटिंगवर अवलंबून असतात. जेव्हा एखादे मॉडेल त्या ब्रँड्सना वारंवार भेटते, तेव्हा ते स्पष्टीकरण पुन्हा वापरण्यात आत्मविश्वास मिळवते. याउलट, मोठ्या प्रकाशकाकडे प्रत्येक गोष्टीबद्दल लिहिणारे शंभर योगदानकर्ते आहेत. त्यापैकी कोणीही विशिष्ट, वापरकर्ता-केंद्रित विषयाभोवती ओळखण्यायोग्य अस्तित्व तयार करत नाही. वितरण बहुतेकदा अस्तित्वात नसते कारण पारंपारिक एसइओ शहाणपण म्हणते की डोमेन प्राधिकरण पुरेसे आहे. जेव्हा हे घडते, तेव्हा मॉडेलकडे अँकर करण्यासाठी काहीही नसते. प्राधिकरणाचे काम आता लिंक बिल्डिंगपेक्षा चॅनेलवरील प्रतिष्ठा व्यवस्थापनाच्या जवळ आहे. यापैकी काहीही एसइओ मोहिमेसारखे दिसत नाही, परंतु मॉडेलने ओळखले जाणारे ब्रँड तुम्ही कसे बनता तेच आहे. FSA फ्रेमवर्क कसे लागू करावे तर उत्तर इंजिन प्रत्यक्षात कसे हुड अंतर्गत कार्य करतात, पुढील प्रश्न असा आहे: FSA फ्रेमवर्क कार्य करण्यासाठी कार्यसंघांनी वेगळ्या पद्धतीने काय केले पाहिजे? क्लायंटसाठी मी ते कसे फ्रेम करतो ते येथे आहे. SEO तुम्हाला खोलीत आणते. तुम्ही तिथे आल्यावर AEO तुमची निवड करेल. सराव मध्ये FSA फ्रेमवर्क कसे लागू करायचे ते येथे आहे. 1. ऑडिटसह प्रारंभ करा — आणि तुमचे पैसे प्रॉम्प्ट शोधा तुम्ही एका पृष्ठाला स्पर्श करण्यापूर्वी, AI उत्तरांमध्ये तुम्ही खरोखर कुठे उभे आहात हे जाणून घेण्यासाठी तुम्हाला तुमच्या दृश्यमानतेचे ऑडिट करणे आवश्यक आहे. म्हणजे तुमच्या पाइपलाइनशी जोडलेल्या विषयांसाठी ChatGPT, Perplexity आणि Gemini मध्ये रिअल प्रॉम्प्ट चालवणे — तुमच्या कीवर्ड सूचीशी जोडलेले विषय नाही. हे तुमचे पैसे प्रॉम्प्ट आहेत. तुमचे खरेदीदार समाधानाचे मूल्यांकन करत असताना, पर्यायांची तुलना करत असताना किंवा तुम्ही योग्य आहात की नाही हे शोधण्याचा प्रयत्न करत असताना ते टाइप करत असलेल्या प्रश्नांचा विचार करा. ते सहसा असे आवाज करतात: "[विशिष्ट वापर केस] साठी सर्वोत्तम [श्रेणी] साधन" "[खरेदीदार संदर्भ] साठी [तुमचा ब्रँड] विरुद्ध [स्पर्धक]" “मी [तुमचे उत्पादन सोडवणारी समस्या] [तुमचा ICP] म्हणून कशी सोडवू” "[विशिष्ट मर्यादा] असल्यास मी [श्रेणी] साधनामध्ये काय शोधले पाहिजे" अनेक इंजिनांवर तुमचे मनी प्रॉम्प्ट चालवा आणि तुमचा ब्रँड अजिबात दिसत आहे की नाही, त्याऐवजी कोण दिसत आहे आणि AI-व्युत्पन्न केलेले उत्तर तुमच्या जागेबद्दल काय सांगत आहे याकडे बारकाईने लक्ष द्या. तो एकच व्यायाम तुम्हाला कोणत्याही कीवर्ड अहवालापेक्षा तुमच्या वास्तविक AI दृश्यमानतेबद्दल अधिक सांगेल. प्रो टीप: तुम्ही HubSpot AEO सह उल्लेख मोजू शकता — ChatGPT, Perplexity आणि Gemini वर प्रॉम्प्ट ट्रॅक करा आणि तुमचा ब्रँड नेमका कुठे उभा आहे ते पहा. एकदा तुम्ही प्रारंभिक स्कॅन पूर्ण केल्यावर, प्रत्येक खांब कुठे आहे किंवा कुठे धरत नाही याकडे प्रामाणिक नजरेने FSA लेन्सद्वारे तुमची शीर्ष पाच पृष्ठे तपासा: सामग्री वर्तमान आणि आज या विषयावर कशी चर्चा केली जात आहे हे प्रतिबिंबित करणारी आहे किंवा ती प्रासंगिकतेच्या बाहेर शांतपणे वृद्ध होत आहे? भाषा मॉडेल पहिल्या काही शंभर शब्दांमधून स्वच्छ उत्तर देऊ शकेल अशा प्रकारे त्याची रचना आहे का? तुमचा ब्रँड सातत्याने सर्व चॅनेलवर दर्शविला जातो जेथे तुमच्या जागेतील खरेदीदार खरोखर लक्ष देत आहेत? किंवा तुम्ही तुमच्या स्वतःच्या डोमेनशिवाय सर्वत्र मूलत: अदृश्य आहात? रणनीती करण्यापूर्वी निदान, प्रत्येक वेळी. 2. रिफ्रेश लक्ष्यांसह व्हॉल्यूम लक्ष्ये पुनर्स्थित करा सातत्यपूर्ण कॅडन्सवर विद्यमान सामग्री राखणे आणि अद्यतनित करणे दर आठवड्यात निव्वळ-नवीन सामग्री प्रकाशित करण्यापेक्षा AI दृश्यमानतेसाठी अधिक करते. तुमचे संपादकीय कॅलेंडर तुम्ही किती पोस्ट पाठवता याच्या आधारे तयार केले असल्यास, दर महिन्याला तुमची किती उत्कृष्ट कामगिरी करणारी पृष्ठे अर्थपूर्णपणे रीफ्रेश होतात याच्या आसपास ते पुन्हा तयार करा. 3. एक्सट्रॅक्शनसाठी संरचना, फक्त अनुक्रमणिका नाही एक प्रश्न लक्षात घेऊन तुमच्या शीर्ष पृष्ठांचे ऑडिट करा: एखादे मॉडेल पहिल्या काही शंभर शब्दांपैकी स्वच्छ, पूर्ण उत्तर देऊ शकते का? नसल्यास, यासह पुनर्रचना करा: वर व्याख्या. लेबल केलेले विभाग. FAQ ब्लॉक्स. प्रॉम्प्टसाठी तुलना करण्याची भाषा जेथे खरेदीदार तुमचे पर्यायांविरुद्ध मूल्यांकन करतात. 4. अस्तित्व प्राधिकरण तयार कराचॅनेल ओलांडून तुमची वेबसाइट आता सर्व काम करत नाही. उत्तर इंजिन सामग्री विविधीकरणातून शिकतात, याचा अर्थ: पॉडकास्ट देखावा. LinkedIn कंपनी आणि कर्मचारी सामग्री. Reddit टिप्पण्या आणि थ्रेड. अतिथी लेख. तज्ञ कोट. समुदायाचा सहभाग. जे ब्रँड अनेक पृष्ठभागांवर सातत्यपूर्ण उपस्थिती निर्माण करतात ते मॉडेल्सवर विश्वास ठेवू लागतात. 5. एआय शेअर ऑफ व्हॉइस मोजा, फक्त रँकिंग नाही AI शेअर ऑफ व्हॉईस प्रतिस्पर्धी स्रोतांच्या तुलनेत तुमचा ब्रँड एआय-व्युत्पन्न केलेल्या उत्तरांमध्ये किती वेळा दिसतो याचा मागोवा घेतो. हे शून्य-सम मेट्रिक आहे — जेव्हा एका ब्रँडचा हिस्सा वाढतो, तेव्हा दुसरा ब्रँड तो गमावतो. HubSpot ची AEO वैशिष्ट्ये आता तुम्हाला तुमचा ब्रँड उत्तर इंजिनवर कसा दिसत आहे आणि त्याऐवजी प्रतिस्पर्धी कुठे उद्धृत केले जात आहेत ते पाहू देतात - जे एक प्रारंभिक बिंदू म्हणून खरोखर उपयुक्त आहे, कारण बहुतेक संघांना डेटा दिसत नाही तोपर्यंत त्यांचे अंतर कोठे आहे हे माहित नसते. 6. प्रथम निराकरण करण्यासाठी एक खांब निवडा एकदा तुम्ही कुठे उभे आहात हे समजल्यावर, तिन्ही एकाच वेळी संबोधित करण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी प्रथम निराकरण करण्यासाठी एक खांब निवडा: तुमची सामग्री शिळी असल्यास, ताजेपणाने सुरुवात करा. ते हलविण्यासाठी सर्वात वेगवान सिग्नल आहे. तुमची सामग्री सर्वसमावेशक परंतु दाट असल्यास, काढण्यायोग्यतेसाठी पुनर्रचना करा. खरोखर चांगली सामग्री असूनही तुमचा ब्रँड अदृश्य असल्यास, समस्या जवळजवळ निश्चितपणे अस्तित्व प्राधिकरणाची आहे आणि निराकरण तुमच्या वेबसाइटच्या बाहेर राहतात. बहुतेक AI दृश्यमानतेच्या समस्या त्या तीन बादल्यांपैकी एकामध्ये स्वच्छपणे येतात. दृश्यमानतेच्या समस्येसारखे दिसणारे बरेच काही प्रत्यक्षात वेशातील प्राधिकरण समस्या आहे. प्रो टीप: अधिक व्यापक दृष्टिकोनासाठी या AEO सर्वोत्तम पद्धतींसह FSA फ्रेमवर्कची जोडणी करा. आपल्या सामग्री धोरणासाठी याचा अर्थ काय आहे AI उत्तरांमध्ये तुमच्या ब्रँडसाठी दृश्यमानता का आहे किंवा नाही हे शोधण्यासाठी FSA फ्रेमवर्क ही एक डायग्नोस्टिक लेन्स आहे. आपण अंदाज करणे थांबवू शकता आणि योग्य क्रमाने योग्य गोष्टीवर कार्य करण्यास प्रारंभ करू शकता. मॉडेल विकसित होताना विशिष्ट सिग्नल्स उत्तर इंजिनांचे वजन बदलेल. पृष्ठभाग बदलत असताना फ्रेमवर्कच्या शीर्षस्थानी तयार केलेल्या युक्त्या समायोजित करणे आवश्यक आहे. परंतु अंतर्निहित तर्क — ताजेपणा, बक्षीस स्पष्टता, विश्वासाची सुसंगतता — मी चाचणी केलेल्या प्रत्येक मॉडेलमध्ये स्थिर राहिली आहे आणि इंजिन विकसित होत असताना ते कायम राहण्याची मला अपेक्षा आहे. पुढील काही वर्षांत AI उत्तरांमध्ये जिंकणारे ब्रँड प्रत्येक नवीन युक्तीचा पाठलाग करणारे नसतील. ते असे असतील जे AEO प्रत्यक्षात कसे कार्य करतात हे समजतात, त्यांच्या दृश्यमानतेतील अंतरांचे प्रामाणिकपणे निदान करतात आणि प्रथम योग्य स्तंभ निश्चित करतात. त्या तत्त्वांवर तयार करा आणि FSA फ्रेमवर्क जसजसे पृष्ठभाग बदलत जाईल तसतसे जुळवून घेते.
एफएसए फ्रेमवर्कने स्पष्ट केले: एआय इंजिन विशिष्ट ब्रँड्स का उद्धृत करतात (आणि विपणक ते कसे वापरू शकतात)
By Marketing
·
·
13 min read
·
359 views
Read in:
aa
ace
af
ak
alz
am
ar
as
awa
ay
az
ba
ban
be
bew
+191 more
bg
bho
bik
bm
bn
brx
bs
bug
ca
ceb
cgg
ckb
co
crh
cs
cv
cy
da
de
din
doi
dv
dyu
dz
ee
el
en
eo
es
et
eu
fa
ff
fi
fj
fo
fr
fur
fy
ga
gd
gl
gom
gn
gu
ha
haw
he
hi
hil
hne
hmn
hr
hrx
ht
hu
hy
id
ig
ilo
is
it
ja
jam
jv
ka
kab
kbp
kg
kha
kk
kl
km
kn
ko
kri
ku
ktu
ky
la
lb
lg
li
lij
ln
lo
lmo
lt
ltg
lua
luo
lus
lv
mai
mak
mg
mi
min
mk
ml
mn
mni-mtei
mos
mr
ms
mt
my
nd
ne
nl
nn
no
nr
nso
nus
ny
oc
om
or
pa
pag
pam
pap
pl
ps
pt
pt-br
qu
rn
ro
ru
rw
sa
sah
sat
sc
scn
sg
si
sk
sl
sm
sn
so
sq
sr
ss
st
su
sus
sv
sw
szl
ta
tcy
te
tg
th
ti
tiv
tk
tl
tn
to
tpi
tr
trp
ts
tt
tum
ty
udm
ug
uk
ur
uz
ve
vec
vi
war
wo
xh
yi
yo
yua
yue
zap
zh
zh-hk
zh-tw
zu
