ଜେନେରେଟିଭ୍ ଇଞ୍ଜିନ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସର୍ବୋତ୍ତମ ଅଭ୍ୟାସଗୁଡ଼ିକ ଉପରେ ଅଧିକାଂଶ ପରାମର୍ଶ ସମାନ ସ୍ଥାନରେ ଆରମ୍ଭ ହୁଏ: AI ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ସହିତ ଲୋକମାନେ ବ୍ୟବହାର କରୁଥିବା ପ୍ରମ୍ପ୍ଟଗୁଡିକ ଖୋଜ, କେଉଁଗୁଡିକ ତୁମର ବ୍ରାଣ୍ଡ ଦୃଶ୍ୟମାନତା ଦିଏ, ଏବଂ ସର୍ବୋଚ୍ଚ-ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଜିଜ୍ଞାସାଗୁଡ଼ିକରେ ବିଷୟବସ୍ତୁ ନିର୍ମାଣ କର |
ସମସ୍ୟା? ସେହି ତଥ୍ୟ ପ୍ରାୟତ estimated ଆକଳନ କରାଯାଇଛି |
ଜେନେରେଟିଭ୍ ଇଞ୍ଜିନ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ (GEO) ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଯଥେଷ୍ଟ ନୂତନ ଅଟେ ଯେ ଏହାକୁ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ମାପିବା ପାଇଁ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ନାହିଁ | ଜିଓ SEO ଠାରୁ କିପରି ଭିନ୍ନ ତାହା ଚିନ୍ତା କର: ପରିପକ୍ୱ, ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ସଙ୍କେତ ଯାହା ତୁମେ ସେମ୍ରଶ୍ କିମ୍ବା ଆହ୍ରେଫସ୍ ପରି ଉପକରଣରୁ ଆଶା କରିବାକୁ ଆସିଛ, ବିକାଶ ପାଇଁ ବର୍ଷ ଲାଗିଗଲା | GEO ମାପ ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସେଠାରେ ନାହିଁ | କେଉଁ ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡିକ “ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ୍ ଭଲ୍ୟୁମ୍” କୁ ମଡେଲ କରେ, ଆନୁମାନିକ, ଏବଂ ପ୍ରାୟତ direction ଦିଗଦର୍ଶନ ଭୁଲ୍ |
ତୁମର GEO ରଣନୀତି ପାଇଁ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଭଲ୍ୟୁମ୍ କାହିଁକି ଏକ ଅବିଶ୍ୱସନୀୟ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଏବଂ ଏହା ବଦଳରେ ସର୍ବୋତ୍ତମ ପ୍ରଦର୍ଶନକାରୀ ଦଳ କ’ଣ କରନ୍ତି ଏହି ପୋଷ୍ଟଟି ଭାଙ୍ଗିଗଲା |
କି ନିଆଯିବା |
“ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ୍ ଭଲ୍ୟୁମ୍” ହେଉଛି ଏକ ମଡେଲ ହୋଇଥିବା ଆକଳନ, ପ୍ରକୃତ ଉପଭୋକ୍ତା ତଥ୍ୟ ନୁହେଁ, ଏହାକୁ GEO ନିଷ୍ପତ୍ତି ପାଇଁ ଏକ ଅବିଶ୍ୱସନୀୟ ପ୍ରାରମ୍ଭ |
AI ଆଚରଣ ଅସଙ୍ଗତ; ଲୋକ ବାକ୍ୟାଂଶ ଭିନ୍ନ ଭାବରେ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ କରେ ଏବଂ ମଡେଲଗୁଡିକ ବିଭିନ୍ନ ଉତ୍ତରଗୁଡିକ ଫେରସ୍ତ କରନ୍ତି, s ାଞ୍ଚାଗୁଡ଼ିକୁ ଛୋଟ ମାପରେ ବିଶ୍ୱାସ କରିବା କଷ୍ଟକର କରିଥାଏ |
AI “ର୍ୟାଙ୍କିଙ୍ଗ୍” ଅସ୍ଥିର; ଅଧ୍ୟୟନଗୁଡିକ ଫଳାଫଳଗୁଡିକ କ୍ରମାଗତ ଭାବରେ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଦେଖାଏ, ତେଣୁ ତୁମେ SEO ଟ୍ରାକ୍ କରୁଥିବା ପରି ଟ୍ରାକିଂ ସ୍ଥିତି ଅନୁବାଦ କରେ ନାହିଁ |
ଅଧିକାଂଶ ଡାଟା ଉତ୍ସ, ପ୍ୟାନେଲ୍ କିମ୍ବା API ହେଉ, ପକ୍ଷପାତିତ କିମ୍ବା AI ଉପକରଣରେ ପ୍ରକୃତ ଉପଭୋକ୍ତା ଆଚରଣ ପ୍ରତିଫଳିତ କରେ ନାହିଁ |
ସମାନ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ପାଇଁ ସାଇଟେସନ୍ ଡ୍ରାଇଫ୍ ଅଧିକ, ଅର୍ଥାତ୍ ଉତ୍ସ ଏବଂ ଭିଜିବିଲିଟି ଶିଫ୍ଟ ମାସରୁ ମାସ |
GEO ସାଧନଗୁଡ଼ିକ ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଶୀଘ୍ର ଏବଂ ଦିଗଦର୍ଶନ, ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ନୁହେଁ; ସେହି ଅନୁସାରେ ସେମାନଙ୍କୁ ବ୍ୟବହାର କର |
କ୍ଲଷ୍ଟର କରିବା ତୁମର ICP ର ପ୍ରକୃତ ଭାଷା ବିକ୍ରେତା-କ୍ୟୁରେଟେଡ୍ ଜିଜ୍ଞାସା ତାଲିକା ପଛରେ ଗୋଡ଼ାଇଥାଏ |
ଯେକ any ଣସି ତଥ୍ୟ ପଏଣ୍ଟ ଉପରେ ଅବସାନ କରିବା ଅପେକ୍ଷା ଏକ ସ୍ଥିର ମନିଟରିଂ କାର୍ଯ୍ୟସୂଚୀ ଅଧିକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ |
ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଭଲ୍ୟୁମ୍ କାହିଁକି ତୁମର GEO ରଣନୀତିକୁ ବିଭ୍ରାନ୍ତ କରେ |
1। LLM ଗୁଡ଼ିକର ସନ୍ଧାନ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ନାହିଁ: ଏହା ଆକଳନ କରାଯାଇଛି, ମାପ କରାଯାଇ ନାହିଁ |
ସବୁଠାରୁ ମ fundamental ଳିକ ସମସ୍ୟା ହେଉଛି ଗୁଗୁଲ୍ ସର୍ଚ୍ଚ ଜିଜ୍ଞାସା ତଥ୍ୟକୁ ପ୍ରକାଶ କରୁଥିବା ପରି କ true ଣସି ପ୍ରକୃତ “AI ସର୍ଚ୍ଚ ଭଲ୍ୟୁମ୍” ନାହିଁ | LLM ଗୁଡିକ ଜିଜ୍ଞାସା ଫ୍ରିକ୍ୱେନ୍ସି କିମ୍ବା ସନ୍ଧାନ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ସମାନତା ପ୍ରକାଶ କରନ୍ତି ନାହିଁ | ସେମାନଙ୍କର ପ୍ରତିକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକ ଭିନ୍ନ, ବେଳେବେଳେ ସୂକ୍ଷ୍ମ ଏବଂ ବେଳେବେଳେ ନାଟକୀୟ, ଏପରିକି ସମାନ ପ୍ରଶ୍ନ ପାଇଁ, ସମ୍ଭାବ୍ୟ ଡିକୋଡିଂ ଏବଂ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ପ୍ରସଙ୍ଗ ହେତୁ | ସେମାନେ ଲୁକ୍କାୟିତ ପ୍ରସଙ୍ଗଗତ ବ features ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ଉପରେ ମଧ୍ୟ ନିର୍ଭର କରନ୍ତି ଯେପରିକି ଉପଭୋକ୍ତା ଇତିହାସ, ଅଧିବେଶନ ସ୍ଥିତି, ଏବଂ ଏମ୍ବେଡିଂ ଯାହା ବାହ୍ୟ ପର୍ଯ୍ୟବେକ୍ଷକମାନଙ୍କ ପାଇଁ ଅସ୍ପଷ୍ଟ | କେଉଁ ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡିକ “ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ୍ ଭଲ୍ୟୁମ୍” ଭାବରେ ବିକ୍ରି ହୁଏ, ତାହା ଏକ ମଡେଲ ହୋଇଥିବା ଆକଳନ, ପ୍ରତ୍ୟକ୍ଷ ମାପ ନୁହେଁ |
2। LLM ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ପ୍ରକୃତି ଦ୍ୱାରା ଅଣ-ନିର୍ଣ୍ଣୟକାରୀ |
ପାରମ୍ପାରିକ କୀୱାର୍ଡ ଭଲ୍ୟୁମ୍ କାମ କରେ କାରଣ ଲକ୍ଷ ଲକ୍ଷ ଲୋକ ଗୁଗୁଲରେ ସମାନ ବାକ୍ୟାଂଶ ଟାଇପ୍ କରନ୍ତି ଏବଂ ସେହି ପ୍ରଶ୍ନଗୁଡ଼ିକ ଲଗ୍ ହୋଇଯାଏ | AI ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟା ମ ament ଳିକ ଭାବରେ ଭିନ୍ନ ଅଟେ | ପାରମ୍ପାରିକ SEO ରେ ସନ୍ଧାନ ଆଚରଣ ପୁନରାବୃତ୍ତି ଅଟେ, ଲକ୍ଷ ଲକ୍ଷ ସମାନ ବାକ୍ୟାଂଶ ସ୍ଥିର ଭଲ୍ୟୁମ୍ ମେଟ୍ରିକ୍ ଚଲାଇଥାଏ | LLM ପାରସ୍ପରିକ କଥାବାର୍ତ୍ତା ଏବଂ ପରିବର୍ତ୍ତନଶୀଳ | ଲୋକମାନେ ପ୍ରଶ୍ନଗୁଡ଼ିକୁ ଭିନ୍ନ ଭାବରେ ରିଫ୍ରେଜ୍ କରନ୍ତି, ପ୍ରାୟତ a ଗୋଟିଏ ଅଧିବେଶନ ମଧ୍ୟରେ, ଛୋଟ ଡାଟାସେଟ୍ ସହିତ ପ୍ୟାଟର୍ ସ୍ୱୀକୃତି କଠିନ କରିଥାଏ |
ଏହି ଅଣ-ନିର୍ଣ୍ଣୟ LLM ଗୁଡିକ କିପରି କାମ କରେ ସେଥିରେ ବ୍ରେକ୍ କରାଯାଏ | ସେମାନେ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ pattern ାଞ୍ଚା ଅନୁସରଣ କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ସେମାନଙ୍କ ସମ୍ଭାବନା ଉପରେ ଆଧାର କରି ଶବ୍ଦ ଚୟନ କରି ପ୍ରବାବିଲିଷ୍ଟିକ୍ ପଦ୍ଧତି ବ୍ୟବହାର କରି ପାଠ୍ୟ ଉତ୍ପାଦନ କରନ୍ତି | ସମାନ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବ, ଯାହା ସ୍ଥିର ଏବଂ ସଠିକ୍ ସିଦ୍ଧାନ୍ତ ଅଙ୍କନ କରିବା କଷ୍ଟକର କରିଥାଏ |
3
ସବୁଠାରୁ ବାଧ୍ୟତାମୂଳକ ପ୍ରମାଣ ଜାନୁୟାରୀ 2026 ରେ ରାଣ୍ଡ ଫିସ୍କିନ୍ ଏବଂ ଗୁମ୍ଶୋ.ଇଙ୍କ ଦ୍ୱାରା ହୋଇଥିବା ଏକ ଅଧ୍ୟୟନରୁ ଆସିଛି | ସେମାନେ ChatGPT, Claude, ଏବଂ Google AI ରେ 600 ସ୍ୱେଚ୍ଛାସେବୀମାନଙ୍କ ମଧ୍ୟରେ 2,961 ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ପରୀକ୍ଷା କଲେ | ଅନୁସନ୍ଧାନ: ଯେକ any ଣସି ଦୁଇଟି ପ୍ରତିକ୍ରିୟାରେ ସମାନ ବ୍ରାଣ୍ଡ ତାଲିକା ପାଇବା ପାଇଁ 100 ଟି ସୁଯୋଗରେ ଗୋଟିଏରୁ କମ୍, ଏବଂ ସମାନ କ୍ରମରେ ସମାନ ତାଲିକାର 1000 ସୁଯୋଗରେ ଗୋଟିଏରୁ କମ୍ | ଯେହେତୁ ଫିସ୍କିନ୍ ଅସ୍ପଷ୍ଟ ଭାବରେ ସମାପ୍ତ କରିଛନ୍ତି, ଯେକ tool ଣସି ଉପକରଣ ଯାହା “AI ରେ ର୍ୟାଙ୍କିଙ୍ଗ୍ ପୋଜିସନ୍” ଦିଏ ତାହା ମୁଖ୍ୟତ। ଏହାକୁ ପ୍ରସ୍ତୁତ କରେ |
ଉତ୍ସ
ସ୍ପାର୍କଟୋରୋରୁ ଅନୁସନ୍ଧାନ AI- ଉତ୍ପାଦିତ ବ୍ରାଣ୍ଡ ସୁପାରିଶରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପରିବର୍ତ୍ତନଶୀଳତାକୁ ଆଲୋକିତ କରେ, ଯେତେବେଳେ ସମାନ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ବ୍ୟବହାର କରାଯାଏ, ପରାମର୍ଶ ଦେଇଥାଏ ଯେ ପଏଣ୍ଟ-ଇନ୍-ଏଇ ଭିଜିବିଲିଟି ମାପ ସ୍ଥାୟୀ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ସଙ୍କେତ ଅପେକ୍ଷା ଅସ୍ଥିରତାକୁ ପ୍ରତିଫଳିତ କରିପାରେ |
4। ପ୍ୟାନେଲ୍-ଆଧାରିତ ପଦ୍ଧତିର ଅନ୍ତର୍ନିହିତ ଦ୍ୱିପାକ୍ଷିକ ସମସ୍ୟା ଅଛି |
ପ୍ରୋଫାଉଣ୍ଡ ପରି ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡିକ ସେମାନଙ୍କର ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ତଥ୍ୟ ଉତ୍ସ କରିବାକୁ ଅପ୍ଟ-ଇନ୍ ଗ୍ରାହକ ପ୍ୟାନେଲ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରନ୍ତି | ପ୍ରକୃତ ଉତ୍ତର ଇଞ୍ଜିନ୍ ବ୍ୟବହାରକାରୀଙ୍କ ଏକାଧିକ, ଡବଲ୍ ଅପ୍ଟ-ଇନ୍ ଗ୍ରାହକ ପ୍ୟାନେଲରୁ ଗଭୀର ଲାଇସେନ୍ସ ବାର୍ତ୍ତାଳାପ, ପ୍ରତି ମାସରେ ଶହ ଶହ କୋଟି ପ୍ରମ୍ପ୍ଟରେ ସ୍କେଲ ସହିତ, ଏବଂ ଫ୍ରିକ୍ୱେନ୍ସି, ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ଏବଂ ଭାବନାକୁ ବିସ୍ତାର କରିବା ପାଇଁ ଉନ୍ନତ ପ୍ରବାବିଲିଷ୍ଟିକ୍ ମଡେଲିଂ ପ୍ରୟୋଗ କରେ |ଜନସଂଖ୍ୟା
ଉତ୍ସ
ଯଦିଓ ଏହା ଦୃ rob ଼ ମନେହୁଏ, ଏହି ପ୍ୟାନେଲଗୁଡିକର ଅପ୍ଟ-ଇନ୍ ପ୍ରକୃତିର ଅର୍ଥ ହେଉଛି ନମୁନା ଅଧିକ ବ tech ଷୟିକ ଜ୍ଞାନକ, ଶଳ, ନିୟୋଜିତ ଉପଭୋକ୍ତାମାନଙ୍କ ଆଡକୁ ଯାଇପାରେ, ସାଧାରଣ ଜନତା ପ୍ରକୃତରେ AI ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକୁ କିପରି ପ୍ରୋତ୍ସାହିତ କରନ୍ତି ତାହାର ଏକ ପ୍ରତିନିଧୀ କ୍ରସ୍ ବିଭାଗ ନୁହେଁ |
5। API ପ୍ରଶ୍ନଗୁଡିକ ପ୍ରକୃତ ମାନବୀୟ ଆଚରଣକୁ ପ୍ରତିଫଳିତ କରେ ନାହିଁ |
ଅନେକ ସାଧନ ୟୁଜର୍ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟକୁ ଅନୁକରଣ କରିବା ପାଇଁ API ମାଧ୍ୟମରେ AI ମଡେଲଗୁଡିକ ପଚାରିଥାଏ, କିନ୍ତୁ ଏହା ଅନ୍ୟ ଏକ ବ୍ୟବଧାନକୁ ଉପସ୍ଥାପନ କରେ | ଅଧିକାଂଶ AI ଟ୍ରାକିଂ ଉପକରଣ ମାନବ ଇଣ୍ଟରଫେସ୍ ବ୍ୟବହାରକୁ ଅନୁକରଣ କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ API କଲ୍ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ ଏବଂ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ଅନୁସନ୍ଧାନରୁ ଜଣାପଡିଛି ଯେ API ଫଳାଫଳ ଇଣ୍ଟରଫେସ୍ ଫଳାଫଳଠାରୁ ଭିନ୍ନ ହୋଇପାରେ, ଯଦିଓ ଏହି ପାର୍ଥକ୍ୟର ପରିମାଣ ଏବଂ ପ୍ରଭାବ ଅଧିକ ଅନୁସନ୍ଧାନ ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ତଥ୍ୟ ପଚାରିବାର API- ଫୋକସ୍ ପ୍ରକୃତିର ଅର୍ଥ ହେଉଛି ଯେ ମଣିଷମାନେ ପ୍ରକୃତରେ ଯାହା ଖୋଜନ୍ତି ତାହା ସହିତ ଫଳାଫଳଗୁଡିକ ସମାନ ନୁହେଁ |
6। ସାଇଟେସନ୍ ଡ୍ରାଇଫ୍ ବୃହତ ଏବଂ ଅପ୍ରତ୍ୟାଶିତ |
ଯଦିଓ ଆପଣ ଉପରୋକ୍ତ ସମସ୍ତ ଜିନିଷକୁ ଅଣଦେଖା କରନ୍ତି, AI ସାଇଟେସନଗୁଡିକର ମାସରୁ ମାସ ସ୍ଥିରତା ଆଶ୍ଚର୍ଯ୍ୟଜନକ ଭାବରେ କମ୍ ଅଟେ | ପ୍ରୋଫାଉଣ୍ଡ ଦ୍ A ାରା ହୋଇଥିବା ଏକ ଅଧ୍ୟୟନରେ ମାସକ ମଧ୍ୟରେ ସାଇଟେସନ୍ ଡ୍ରିଫ୍ଟ ମାପ କରାଯାଇଥିଲା ଏବଂ ସମାନ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ପାଇଁ ମଧ୍ୟ ଉଦ୍ଧୃତ ଡୋମେନଗୁଡିକରେ ବହୁତ ବଡ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଦେଖାଯାଇଥିଲା | ଗୁଗୁଲ୍ ଏଇ ସମୀକ୍ଷା ଏବଂ ଚାଟ୍ ଜିପିଟି ମାସିକ ଦଶହରା ଶତକଡ଼ା ଭିନ୍ନତା ଦେଖାଇଲା |
ଉତ୍ସ
ଏହାର ଅର୍ଥ ଆଜି ଯେକ given ଣସି ପ୍ରଦତ୍ତ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ସହିତ ସଂଲଗ୍ନ ହୋଇଥିବା “ଭଲ୍ୟୁମ୍” ଆସନ୍ତା ମାସରେ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଭିନ୍ନ ଦେଖାଯାଏ, ଏହାକୁ ବିଷୟବସ୍ତୁ ବିନିଯୋଗ ନିଷ୍ପତ୍ତି ପାଇଁ ଏକ ଅବିଶ୍ୱସନୀୟ ଭିତ୍ତିଭୂମି କରିପାରେ |
7। ଆମେ ଏକ ପ୍ରି-ସେମ୍ରଶ୍ ଯୁଗରେ ଅଛୁ: ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ପାଇନାହିଁ |
ଆମେ ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ LLM ପାଇଁ ଏକ ପ୍ରି-ସେମ୍ରଶ୍ / ମୋଜ୍ / ଅହରେଫ୍ ଯୁଗରେ ଅଛୁ | ଆଜି ସେମାନଙ୍କ ବ୍ୟବସାୟ ଉପରେ LLM ପ୍ରଭାବରେ କାହାର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଦୃଶ୍ୟମାନତା ନାହିଁ | ଯେକ any ଣସି ବିକ୍ରେତା କିମ୍ବା ପରାମର୍ଶଦାତା ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ଭିଜିବିଲିଟି ପ୍ରତିଜ୍ଞା କରୁଥିବା ବିଷୟରେ ସତର୍କ ରୁହନ୍ତୁ, କାରଣ ତାହା ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସମ୍ଭବ ନୁହେଁ | ସାମ୍ପ୍ରତିକ ଟ୍ରାକିଂ ତଥ୍ୟକୁ ଦିଗଦର୍ଶନ ଏବଂ ନିଷ୍ପତ୍ତି ପାଇଁ ଉପଯୋଗୀ ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯିବା ଉଚିତ, କିନ୍ତୁ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ନୁହେଁ |
ଜେନେରେଟିଭ୍ ଇଞ୍ଜିନ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସର୍ବୋତ୍ତମ ଅଭ୍ୟାସ: ଏହା ବଦଳରେ କଣ କରିବା |
ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଅନେକଙ୍କ ମଧ୍ୟରେ ଗୋଟିଏ ସଙ୍କେତ ଅଟେ, ଏବଂ ବର୍ତ୍ତମାନ ଏହା ଏକ ଦୁର୍ବଳ ମଧ୍ୟରୁ ଗୋଟିଏ | ଏଠାରେ ଜେନେରେଟିଭ୍ ଇଞ୍ଜିନ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସର୍ବୋତ୍ତମ ଅଭ୍ୟାସ ଯାହା ପ୍ରକୃତରେ ଧରିଥାଏ |
ଆପଣଙ୍କର ICP ସହିତ ଆରମ୍ଭ କରନ୍ତୁ, ଏକ ଡ୍ୟାସବୋର୍ଡ ନୁହେଁ |
ଆନୁମାନିକ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ୍ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ତୁମର GEO ବିଷୟବସ୍ତୁ ପ୍ରାଥମିକତାକୁ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ଦେବା ପରିବର୍ତ୍ତେ, ତୁମର ଶ୍ରୋତାମାନଙ୍କ ବିଷୟରେ ପ୍ରକୃତରେ ଯାହା ଜାଣ, ତାହାଠାରୁ ଆରମ୍ଭ କର | ଆପଣଙ୍କ ପାଖରେ ଥିବା ସବୁଠାରୁ ଶକ୍ତିଶାଳୀ ସଙ୍କେତ ହେଉଛି ଆପଣଙ୍କର ଆଦର୍ଶ ଗ୍ରାହକ ପ୍ରୋଫାଇଲ୍ | ତୁମର ସର୍ବୋତ୍ତମ ଗ୍ରାହକମାନେ କେଉଁ ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ ପାଇଁ ନିଯୁକ୍ତି ଦେଉଛନ୍ତି? ସେହି ସମସ୍ୟାଗୁଡିକ ବର୍ଣ୍ଣନା କରିବାକୁ ସେମାନେ କେଉଁ ଭାଷା ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି? ସେହି ଯନ୍ତ୍ରଣା ପଏଣ୍ଟଗୁଡିକ, ବିକ୍ରେତାଙ୍କ ମଡେଲ ହୋଇଥିବା ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଆକଳନ ନୁହେଁ, AI ଉତ୍ତରରେ ଆପଣ ଯାହା ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରନ୍ତି ତାହାର ମୂଳଦୁଆ ହେବା ଉଚିତ |
ଉତ୍ସ: ସ୍ମାରକର୍ସ |
ଯଦି ତୁମେ କଠିନ ICP କାର୍ଯ୍ୟ କରିସାରିଛ, ତୁମେ ଯେକ any ଣସି ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଟୁଲ୍ ଦେଇପାରିବା ଅପେକ୍ଷା ଭଲ ତଥ୍ୟ ଉପରେ ବସିସାରିଛ |
ତୁମର ଶ୍ରୋତାମାନେ ପୂର୍ବରୁ କଥାବାର୍ତ୍ତା କରୁଥିବା ସ୍ଥାନକୁ ଯାଆନ୍ତୁ |
ଯେଉଁଠାରେ ତୁମର ଶ୍ରୋତାମାନେ ଖୋଲା ଏବଂ ସଚ୍ଚୋଟ ଭାବରେ କଥାବାର୍ତ୍ତା କରନ୍ତି ସେହି ସ୍ଥାନକୁ ଯାଇ ପ୍ରକୃତ ଦର୍ଶକଙ୍କ ଅନୁସନ୍ଧାନରେ ସ୍ତର | ରେଡ୍ଡିଟ୍ ଥ୍ରେଡ୍, ନିଚ୍ ଫୋରମ୍, ଲିଙ୍କଡଇନ୍ ମନ୍ତବ୍ୟ, ସ୍ଲାକ୍ ସମ୍ପ୍ରଦାୟ, ଏବଂ G2 ଏବଂ ଟ୍ରଷ୍ଟପିଲଟ୍ ପରି ସମୀକ୍ଷା ସାଇଟ୍ ହେଉଛି ସେହି ସ୍ଥାନ ଯେଉଁଠାରେ ଲୋକମାନେ ନିଜ ନିଜ ଶବ୍ଦରେ ଅନୁପଯୁକ୍ତ ପ୍ରଶ୍ନ ପଚାରନ୍ତି | ତାହା ହେଉଛି ଏକ ପ୍ରକାର ପ୍ରାକୃତିକ ଭାଷା ଯାହା କି କେହି ଜଣେ AI ଉପକରଣକୁ କିପରି ପ୍ରବର୍ତ୍ତାଇବ ତାହା ସହିତ ଘନିଷ୍ଠ ଭାବରେ ମାନଚିତ୍ର କରେ | ଯଦି ଆପଣଙ୍କର ଆଇସିପି ବାରମ୍ବାର ପଚାରୁଛି “ମୁଁ କିପରି X ର ROI କୁ ମୋର CFO କୁ ସଠିକ୍ କରିବି”, ଏକ ବିକ୍ରେତା-କ୍ୟୁରେଟେଡ୍ ଜିଜ୍ଞାସା ସହିତ ସଂଲଗ୍ନ ହୋଇଥିବା ଏକ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ୍ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ନମ୍ବର ଅପେକ୍ଷା ଏହା ଅଧିକ ନିର୍ଭରଯୋଗ୍ୟ ବିଷୟବସ୍ତୁ ସଂକ୍ଷିପ୍ତ ଅଟେ |
ମୋର ନିଜର ଗ୍ରାହକ ବାର୍ତ୍ତାଳାପ |
ଗ୍ରାହକ ମୁହାଁମୁହିଁ ଦଳଗୁଡିକ ଜିଓ ବୁଦ୍ଧିର ସବୁଠାରୁ ଅବ୍ୟବହୃତ ଉତ୍ସ | ବିକ୍ରୟ କଲ୍ ରେକର୍ଡିଂ, ସପୋର୍ଟ ଟିକେଟ୍, ଗ୍ରାହକ ସାକ୍ଷାତକାର, ଏବଂ ଅନ୍ବୋର୍ଡିଂ ବାର୍ତ୍ତାଳାପ ପ୍ରକୃତ କ୍ରେତାମାନେ ଯେତେବେଳେ ଅଟକି ଯାଆନ୍ତି, ସନ୍ଦେହ କରନ୍ତି, କିମ୍ବା ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କରନ୍ତି, ସେତେବେଳେ ସେମାନେ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି | ସେହି ଭାଷା ତୁମର ବିଷୟବସ୍ତୁ ଏବଂ ଶେଷରେ AI ଉତ୍ତରରେ ଅଛି | ଯଦି ଆପଣଙ୍କର ବିକ୍ରୟ ଦଳ ପ୍ରତି ସପ୍ତାହରେ ସମାନ ଆପତ୍ତି ଶୁଣନ୍ତି, ତେବେ ଏକ ଭଲ ସୁଯୋଗ ଅଛି ଯେ କେହି ଜଣେ AI କୁ ସମାନ ପ୍ରଶ୍ନ ପଚାରୁଛନ୍ତି |
ତୁମର ଶ୍ରୋତାମାନଙ୍କ ଭାଷାରେ କ୍ଲଷ୍ଟର ଏବଂ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟଗୁଡିକ ସଂଗଠିତ କର |
ଥରେ ତୁମର ICP କାର୍ଯ୍ୟ, ଫୋରମ୍, ଏବଂ ଗ୍ରାହକଙ୍କ ବାର୍ତ୍ତାଳାପରୁ କଞ୍ଚା ଇନପୁଟ୍ ପାଇଲେ, ପରବର୍ତ୍ତୀ ପଦକ୍ଷେପ ହେଉଛି ଏହାକୁ ଗଠନ କରିବା | ପ୍ରତ୍ୟେକ ସମ୍ଭାବ୍ୟ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟକୁ ଏକ ପୃଥକ ଲକ୍ଷ୍ୟ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ, ସେମାନଙ୍କୁ ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ଏବଂ ଥିମ୍ ଦ୍ୱାରା ଗ୍ରୁପ୍ କରନ୍ତୁ |
ସମାନ ବିଷୟ କିମ୍ବା ଯନ୍ତ୍ରଣା ପଏଣ୍ଟଗୁଡିକ ଉପରେ ତୁରନ୍ତ କ୍ଲଷ୍ଟରିଙ୍ଗ୍ ତୁମ ଶ୍ରୋତାମାନେ ଏକ ସମସ୍ୟା ବିଷୟରେ କିପରି ଭାବନ୍ତି ସେଥିରେ s ାଞ୍ଚା ଦେଖିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରେ, କେବଳ ଗୋଟିଏ ପ୍ରଶ୍ନକୁ ସେମାନେ କିପରି ବାକ୍ୟାଂଶ କରନ୍ତି ତାହା ନୁହେଁ | “GEO ସଫଳତାକୁ କିପରି ମାପ କରାଯିବ” ଚାରିପାଖରେ ଏକ କ୍ଲଷ୍ଟର ମେଟ୍ରିକ୍, ରିପୋର୍ଟିଂ, ଭାଗଚାଷୀ ଯୋଗାଯୋଗ ଏବଂ ବେଞ୍ଚମାର୍କିଂ ବିଷୟରେ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରିପାରେ | ସେଗୁଡ଼ିକ ମଧ୍ୟରୁ ପ୍ରତ୍ୟେକ ବିଷୟବସ୍ତୁର ଯୋଗ୍ୟ, ଏବଂ ସେମାନଙ୍କ ମଧ୍ୟରେ ଥିବା ଓଭରଅପ୍ ଆପଣଙ୍କୁ କହିଥାଏ ଯେ ଆପଣଙ୍କର ମୂଳ କାହାଣୀ କ’ଣ ହେବା ଉଚିତ୍ |
ଏଥିରୁ ଏହା ଏକ ଅର୍ଥପୂର୍ଣ୍ଣ ପରିବର୍ତ୍ତନ |କୀୱାର୍ଡ ଅନୁସନ୍ଧାନ ତର୍କ | ଯେତେବେଳେ ଆପଣ GEO ବନାମ AEO ବିଷୟରେ ଚିନ୍ତା କରୁଛନ୍ତି, ସଂଗଠିତ ନୀତି ସମାନ ରହିଥାଏ: ଆପଣଙ୍କ ଦର୍ଶକ ସମାଧାନ କରିବାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରୁଥିବା ସମସ୍ୟାର ଚାରିଆଡ଼େ ପ୍ରାଧିକରଣ | ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ଏବଂ ଥିମ୍ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ସଂଗଠନ ହେଉଛି ଯାହା ଆପଣଙ୍କୁ ସେହି ପ୍ରାଧିକରଣକୁ ବ୍ୟବସ୍ଥିତ ଭାବରେ ନିର୍ମାଣ କରିବାକୁ ଦିଏ |
ସେମାନେ ପ୍ରକୃତରେ ଭଲ ପାଇଁ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଭଲ୍ୟୁମ ଉପକରଣ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ |
ଏହାର କ None ଣସିଟି ଅର୍ଥ ନୁହେଁ ଯେ ପ୍ରୋଫାଉଣ୍ଡ୍ କିମ୍ବା ରାଇଟୋସୋନିକ୍ ପରି ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡିକୁ ସଂପୂର୍ଣ୍ଣ ପରିତ୍ୟାଗ କରିବା | ସଠିକ୍ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇଛି, ସେମାନେ ଦିଗଦର୍ଶନ ପାଇଁ ପ୍ରକୃତରେ ଉପଯୋଗୀ: ବିଷୟ ଫାଙ୍କଗୁଡିକ ଚିହ୍ନଟ କରିବା, ଆପଣଙ୍କ ବ୍ରାଣ୍ଡ ସଠିକ୍ ବାର୍ତ୍ତାଳାପରେ ଦେଖାଯାଉଛି କି ନାହିଁ ତାହା ଉପରେ ନଜର ରଖିବା, ଏବଂ ସମୟ ସହିତ ପ୍ରତିଯୋଗୀମାନଙ୍କ ବିରୁଦ୍ଧରେ ସ୍ୱରର ଅଂଶକୁ ଟ୍ରାକିଂ କରିବା |
ଉତ୍ସ
ଭୁଲ୍ ସେମାନଙ୍କୁ ଏକ କୀୱାର୍ଡ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ବିକଳ୍ପ ଭାବରେ ବ୍ୟବହାର କରୁଛି ଏବଂ ତୁମେ ଯାହା ସୃଷ୍ଟି କର, ସେମାନଙ୍କ ଆକଳନକୁ ଡ୍ରାଇଭ୍ କରିବାକୁ ଦିଅ | ତୁମର ଆଇସିପି, ଦର୍ଶକ ଗବେଷଣା, ଏବଂ ପ୍ରକୃତ ଗ୍ରାହକ ବାର୍ତ୍ତାଳାପ ଆପଣଙ୍କୁ କ’ଣ ପାଇଁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବାକୁ କୁହନ୍ତୁ | ତାପରେ ଚାପ-ପରୀକ୍ଷା ଏବଂ ମନିଟର ପାଇଁ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ଭଲ୍ୟୁମ ଡାଟା ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ, ନିଷ୍ପତ୍ତି ନକରିବା |
ପ୍ରକୃତରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରୁଥିବା ଏକ ମନିଟରିଂ ସିଡ୍ୟୁଲ୍ ନିର୍ମାଣ କରନ୍ତୁ |
AI ଆଉଟପୁଟରେ କେତେ ସାଇଟେସନ୍ ଡ୍ରାଇଫ୍ ବିଦ୍ୟମାନ ଅଛି, ମନିଟରିଂ ପ୍ରତିକ୍ରିୟାଶୀଳ ହେବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ସଂରଚନା ଏବଂ ସ୍ଥିର ହେବା ଆବଶ୍ୟକ | ଏକ ତ୍ର quarter ମାସିକରେ ଆପଣଙ୍କ ବ୍ରାଣ୍ଡର AI ଭିଜିବିଲିଟି ଯା cking ୍ଚ କରିବା ଯଥେଷ୍ଟ ନୁହେଁ | ତୁମର କୋର ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ କ୍ଲଷ୍ଟରଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଏକ ମାସିକ ମନିଟରିଂ କାର୍ଯ୍ୟସୂଚୀ ଶବ୍ଦ ଉପରେ ଅଧିକ ସୂଚକାଙ୍କ ନକରି ଅର୍ଥପୂର୍ଣ୍ଣ ଶିଫ୍ଟ ଚିହ୍ନଟ କରିବା ପାଇଁ ଏକ ଯୁକ୍ତିଯୁକ୍ତ ଆଧାର ପ୍ରଦାନ କରେ |
ଏହାକୁ କିପରି ବ୍ୟବହାରିକ ଭାବରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯିବ ତାହା ଏଠାରେ ଅଛି | 20 ରୁ 30 ପ୍ରମ୍ପ୍ଟର ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ତାଲିକା ସେଟ୍ ଅପ୍ କରନ୍ତୁ ଯାହାକି ଆପଣଙ୍କର ICP ର ସାଧାରଣ ପ୍ରଶ୍ନଗୁଡ଼ିକୁ ପ୍ରତିଫଳିତ କରିଥାଏ | ଅନ୍ତତ least ପକ୍ଷେ ମାସିକ, ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡିକରେ ଆପଣଙ୍କର ଶ୍ରୋତାମାନେ ଅଧିକ ବ୍ୟବହାର କରୁଥିବା ପ୍ଲାଟଫର୍ମଗୁଡିକରେ ସେଗୁଡିକୁ ଚଲାନ୍ତୁ, ଯେପରିକି ଚାଟ୍ ଜିପିଟି, ଜଟିଳତା ଏବଂ ଗୁଗୁଲ୍ ଏଇ ସମୀକ୍ଷା | ଆପଣଙ୍କର ବ୍ରାଣ୍ଡ, ଆପଣଙ୍କର ବିଷୟବସ୍ତୁ, କିମ୍ବା ଆପଣଙ୍କର ପ୍ରତିଯୋଗୀମାନେ ଦେଖାଯାଉଛନ୍ତି କି ନାହିଁ ଟ୍ରାକ୍ କରନ୍ତୁ | ଟିପ୍ପଣୀ ପରିବର୍ତ୍ତନଗୁଡିକ, କିନ୍ତୁ କେତେ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଅଛି ତାହା ପ୍ରଦାନ କରି ଏକକ ମାସର ସୁଇଙ୍ଗ୍ ଉପରେ ଅତ୍ୟଧିକ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା କରନ୍ତୁ ନାହିଁ | ଆପଣ ଯାହା ଦେଖୁଛନ୍ତି ତାହା ହେଉଛି ତିନିରୁ ଛଅ ମାସ ମଧ୍ୟରେ ଦିଗଦର୍ଶନ, ସପ୍ତାହରୁ ସପ୍ତାହ ସ୍ଥିତି ନୁହେଁ |
ଏହା ହେଉଛି ପ୍ରକୃତ AI ସନ୍ଧାନ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ରଣନୀତି ସହିତ ଦଳଗୁଡ଼ିକୁ ଡ୍ୟାସବୋର୍ଡ ଆଲର୍ଟରେ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା କରୁଥିବା ବ୍ୟକ୍ତିଙ୍କଠାରୁ ପୃଥକ କରେ | ମନିଟରିଂ ସୂଚନା; ଏହା ସ୍ଥିର କରେ ନାହିଁ
ନିମ୍ନ ରେଖା |
ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ୍ ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଆନୁମାନିକ ଚାହିଦାକୁ ଚେଷ୍ଟା କରେ ଯାହା ଆପଣଙ୍କର ପୂର୍ବରୁ ସିଧାସଳଖ ପ୍ରବେଶ ହୋଇପାରେ | AI ସନ୍ଧାନରେ ଜିତୁଥିବା ବ୍ରାଣ୍ଡଗୁଡିକ ସର୍ବାଧିକ ଟ୍ରାକ୍ ହୋଇଥିବା ପ୍ରମ୍ପ୍ଟଗୁଡିକ ପଛରେ ଗୋଡ଼ାଉ ନାହାଁନ୍ତି | ସେମାନେ ହିଁ ସେମାନଙ୍କର ଶ୍ରୋତାମାନଙ୍କୁ ଗଭୀର ଭାବରେ ବୁ understand ନ୍ତି ଯାହା ଗ୍ରାହକମାନେ ପ୍ରକୃତରେ ଖୋଜୁଥିବା ଉତ୍ତରରେ ଦେଖାଇବାକୁ |
