ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੈਂ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਧੀਆ ਐਸਈਓ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਜਦੋਂ ਉਹ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਜਾਂ ਪਰਪਲੇਕਸੀਟੀ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿਤੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ, ਰਵਾਇਤੀ ਸਿਆਣਪ ਰਹੀ ਹੈ, "ਚੰਗਾ ਐਸਈਓ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ." ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੀ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚਲਾਇਆ ਗਿਆ ਐਸਈਓ ਰਣਨੀਤੀ (ਹੈਲੋ, ਮਾਲੀਆ!) ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਇਆ. ਪਰ ਇਹ ਹੁਣ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਬੇਮੇਲ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਐਸਈਓ ਟੁੱਟ ਗਿਆ ਹੈ. ਐਸਈਓ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਰੋਤ ਦੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਤਰ ਇੰਜਣ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.. ਇਹ ਦੋ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਦੋ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਾਰਣੀ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ? FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਰੇਕਡਾਊਨ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਕੀ ਹੈ? FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਤਾਜ਼ਗੀ, ਢਾਂਚਾ, ਅਤੇ ਅਥਾਰਟੀ — ਉਹ ਤਿੰਨ ਸੰਕੇਤ ਜੋ ਉੱਤਰ ਇੰਜਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਉਤਪੰਨ ਜਵਾਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਹੜੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਲੈਂਸ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੋਈ ਬ੍ਰਾਂਡ ChatGPT, Perplexity, Gemini, ਅਤੇ Google ਦੇ AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਥੰਮ੍ਹ ਵੱਖਰਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤਾਜ਼ਗੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਗਰੀ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਢਾਂਚਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਥਾਰਟੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਮਿਸ, ਅਤੇ ਦੂਸਰੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ। ਜਦੋਂ ਤਿੰਨੋਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ AI-ਉਤਪੰਨ ਜਵਾਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਕਲਪ ਬਣਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ 2025 ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਜਵਾਬ ਇੰਜਨ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਗਰਾਊਂਡ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ AEO ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਝੁਕਾਅ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਉਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਹੀਂ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜੋ ਮੈਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ChatGPT, Perplexity, Gemini, ਅਤੇ Google ਦੇ AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਈ ਕੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ ਅਤੇ - ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ - ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜੋ ਮੈਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ AI ਸ਼ੇਅਰ ਆਫ਼ ਵਾਇਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ। ਪੰਨਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਜਰਨਲ - ਇੱਕ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਜਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਕਿਟਰ ਮਾਰ ਦੇਣਗੇ - ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹਵਾਲਾ ਸਰੋਤ ਰਿਹਾ ਸੀ। 96 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਕੈਸੀ ਕਲਾਰਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਵੌਇਸ ਦਾ ਏਆਈ ਸ਼ੇਅਰ ਲਗਭਗ 27% ਤੋਂ 72.7% ਹੋ ਗਿਆ। ਉਸੇ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਜਰਨਲ 0% ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੋਈ ਨਵੇਂ ਬੈਕਲਿੰਕਸ ਨਹੀਂ ਸਨ ਅਤੇ ਕੋਈ ਪ੍ਰਮੋਸ਼ਨਲ ਧੱਕਾ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਉਸੇ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਹੁਣੇ ਹੀ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਤਾਜ਼ਾ, ਵਧੇਰੇ ਕੱਢਣ ਯੋਗ ਸੰਸਕਰਣ ਸੀ। ਰਵਾਇਤੀ ਐਸਈਓ ਤਰਕ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ. ਇੱਕ ਇਕੱਲੇ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ ਦੀ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ - ਰਵਾਇਤੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ. ਪਰ ਏਈਓ ਤਰਕ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਇਸਨੇ ਸੰਪੂਰਨ ਅਰਥ ਬਣਾਇਆ. ਵਿਰਾਸਤੀ ਪੰਨੇ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਬੰਦ ਹੋ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਢਾਂਚਾ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਕੱਢਣ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਉਸ ਸਾਲ ਚਲਾਏ ਗਏ ਹਰ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਵਾਪਸ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਇੰਜਣ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਅਥਾਰਟੀ ਡੋਮੇਨਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਰਹੇ ਸਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਬਣਤਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਸੀ। ਤਾਜ਼ਗੀ, ਬਣਤਰ, ਅਧਿਕਾਰ. ਉਹੀ ਤਿੰਨ ਸਿਗਨਲ, ਹਰ ਵਾਰ, ਹਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ। ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਕਿਉਂ ਲੋੜ ਹੈ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਐਸਈਓ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਆਧਾਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ: ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਟਾਈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਪੰਨੇ ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪੰਨੇ ਮੰਜ਼ਿਲ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਸਈਓ ਦਾ ਪੂਰਾ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੀ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲੋਂ ਉੱਚਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਉਸ ਮਾਡਲ ਨੇ ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮੰਨੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਇੰਜਣ ਹੁਣ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦੇ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੁਦ ਉਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗਾ। ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ। ਅਤੇ ਉਸ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਚੰਗੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਲਈ ਇਨਾਮ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਕਿ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਵਾਲ ਇੰਜਣ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ "ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਪੰਨਾ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਇਹ "ਕਿਹੜੇ ਸਰੋਤ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ?" ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੁਣ ਇੱਕ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸੈੱਟ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਵਾਬ ਇੰਜਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇਹ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਜਵਾਬ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫੀਚਰਡ ਸਰੋਤ: AEO ਖੋਜ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਰੇਕਡਾਊਨ ਤਾਜ਼ਗੀ AEO ਵਿੱਚ, ਤਾਜ਼ਗੀ ਇੱਕ ਭਾਰ ਹੈ — ਇੱਕ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਮੀਦਵਾਰ ਪੂਲ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਇਹ ਹੈ: ਤਾਜ਼ਗੀ ਤਾਜ਼ਗੀ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਹੈ। ਰੀਸੈਂਸੀ ਸਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੁਕੜਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਕਦੋਂ ਛੂਹਿਆ ਗਿਆ ਸੀ? ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਵਿਵਹਾਰਕ ਹੈ. ਕੀ ਇਸ ਸਰੋਤ ਨੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ, ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ ਹੈ? ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਇੱਕੋ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਾਜ਼ਗੀ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਉੱਤਰ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ "ਆਖਰੀ ਅੱਪਡੇਟ" ਬੈਜ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪੰਨੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾ ਸਪੇਸ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਫਾਸਟ-ਮੂਵਿੰਗ ਵਰਟੀਕਲਸ ਵਿੱਚ — SaaS, AI, fintech — ਸਮਗਰੀ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਗਭਗ 90-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੈਲਫ ਲਾਈਫ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਸਦਾਬਹਾਰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਨ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਉੱਤਰ ਪੂਲ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਸਿਰਫ ਤਾਰੀਖ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਨਾ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚੋ. ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਦਾਰਥ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਅੱਪਡੇਟ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਕਾਸਮੈਟਿਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤਾਜ਼ਗੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਲੱਭਦਾ ਹੈ. ਬਣਤਰ AI ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਲਈ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੋਵੇਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ। ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਲੜੀ, ਸਵੈ-ਨਿਰਮਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਸਫ਼ੇ ਦੇ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ AI ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮਾਨ ਢਾਂਚਾਗਤ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: H2s ਅਤੇ H3s ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ। ਛੋਟੇ ਪੈਰੇ ਜੋ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਭਾਗ ਦੇ ਸਿਖਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਕਦਮ। FAQ ਸੈਕਸ਼ਨ। ਕਾਲਆਊਟਸ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪੈਰੇ ਦਫ਼ਨਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਭਾਗ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਇਸਨੂੰ ਛੱਡਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਨਹੀਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਉੱਤਰ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਰਵਾਇਤੀ ਐਸਈਓ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਿਉਂ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਗਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕੁਝ ਮਿਲੇਗਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ। ਗਲਤੀ ਜੋ ਮੈਂ ਅਕਸਰ ਵੇਖਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਹੈ ਟੀਮਾਂ ਕ੍ਰਾਲਰਸ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਮੈਟਾ ਟੈਗਸ, ਸਾਫ਼ ਸਿਰਲੇਖ ਲੜੀ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਿੰਕਸ - ਅਤੇ ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਕਿ ਇਹ ਉਹੀ ਕੰਮ ਹੈ. ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਕ੍ਰਾਲਰ ਬਣਤਰ ਨੈਵੀਗੇਬਿਲਟੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਢਾਂਚਾ ਕੱਢਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੰਨੇ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਕੀ ChatGPT ਬਾਕੀ ਪੰਨੇ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਢਾਂਚਾ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੇਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। ਅਥਾਰਟੀ ਐਸਈਓ ਵਿੱਚ, ਅਥਾਰਟੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਡੋਮੇਨ ਅਥਾਰਟੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਾਲ ਲੱਗ ਗਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਕੋਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸਨੂੰ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਸੀ। ਪੂਰੀ ਏਜੰਸੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ। AEO ਵਿੱਚ, ਅਥਾਰਟੀ ਹੁਣ ਇਕਾਈ ਅਥਾਰਟੀ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਡੋਮੇਨ ਕਿੰਨਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ?" ਇਹ "ਕੀ ਇਹ ਉਹ ਬ੍ਰਾਂਡ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਇਸ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ'ਤੇ?" ਇਕਾਈ ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਿਕਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਿਸਦਾ ਬੈਕਲਿੰਕਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਪੌਡਕਾਸਟ, ਇੱਕ ਰੈਡਿਟ ਥ੍ਰੈਡ, ਇੱਕ ਗੈਸਟ ਪੋਸਟ, ਇੱਕ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ, ਇੱਕ ਲਿੰਕਡਇਨ ਪੋਸਟ, ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ — ਇਹ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਜ਼ਿਕਰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹੈ. ਪਰ ਕਈ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਇਆ ਗਿਆ ਜ਼ਿਕਰ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਕੋਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਇਕਾਈ ਅਥਾਰਟੀ ਕਿਉਂ ਹੈ AI ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਛੋਟੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਚਾਨਕ ਲੜਾਈਆਂ ਜਿੱਤ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਖੁਦਾਈ, ਕਾਰਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ. ਛੋਟੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਸਤਹਾਂ 'ਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਥਾਰਟੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਜਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਸੌ ਯੋਗਦਾਨੀ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਹਸਤੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵੰਡ ਅਕਸਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਐਸਈਓ ਬੁੱਧੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੋਮੇਨ ਅਥਾਰਟੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਕੋਲ ਐਂਕਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਅਥਾਰਟੀ ਦਾ ਕੰਮ ਹੁਣ ਲਿੰਕ ਬਿਲਡਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨੇਕਨਾਮੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਐਸਈਓ ਮੁਹਿੰਮ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ. FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬ ਇੰਜਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ. ਐਸਈਓ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. AEO ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੁਣ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। 1. ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ — ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲੱਭੋ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਦਿੱਖ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ChatGPT, Perplexity, ਅਤੇ Gemini ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਚਲਾਉਣਾ — ਤੁਹਾਡੀ ਕੀਵਰਡ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਹੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਫਿਟ ਹੋ। ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ: "[ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ] ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ [ਸ਼੍ਰੇਣੀ] ਟੂਲ" "[ਖਰੀਦਦਾਰ ਸੰਦਰਭ] ਲਈ [ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ] ਬਨਾਮ [ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ]" “ਮੈਂ [ਤੁਹਾਡੇ ਆਈਸੀਪੀ] ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ [ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ] ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ” "ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ [ਸ਼੍ਰੇਣੀ] ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ [ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੁਕਾਵਟ]" ਕਈ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪੈਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਿਲਕੁਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੌਣ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਜਵਾਬ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਜਗ੍ਹਾ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਿੰਗਲ ਅਭਿਆਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੀਵਰਡ ਰਿਪੋਰਟ ਨਾਲੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਅਸਲ AI ਦਿੱਖ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੇਗਾ। ਪ੍ਰੋ ਟਿਪ: ਤੁਸੀਂ HubSpot AEO ਨਾਲ ਜ਼ਿਕਰ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹੋ — ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਪਰਪਲੇਕਸੀਟੀ, ਅਤੇ ਜੇਮਿਨੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕੈਨ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ FSA ਲੈਂਜ਼ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਚੋਟੀ ਦੇ ਪੰਜ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਆਡਿਟ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਥੰਮ੍ਹ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਕੀ ਸਮਗਰੀ ਵਰਤਮਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਚੁੱਪਚਾਪ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲੇ ਕੁਝ ਸੌ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਗਾਤਾਰ ਉਹਨਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ? ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਅਦਿੱਖ ਹੋ? ਰਣਨੀਤਕ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਦਾਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵਾਰ. 2. ਵਾਲੀਅਮ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਬਦਲੋ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕੈਡੈਂਸ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਨੈੱਟ-ਨਵੀਂ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ AI ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਪਾਦਕੀ ਕੈਲੰਡਰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿੰਨੀਆਂ ਪੋਸਟਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਿੰਨੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 3. ਕੱਢਣ ਲਈ ਢਾਂਚਾ, ਸਿਰਫ਼ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਨਹੀਂ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਆਪਣੇ ਸਿਖਰਲੇ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰੋ: ਕੀ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲੇ ਕੁਝ ਸੌ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਪੂਰਾ ਜਵਾਬ ਚੁੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਸ ਨਾਲ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰੋ: ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਭਾਗ। FAQ ਬਲਾਕ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਈ ਤੁਲਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। 4. ਇਕਾਈ ਅਥਾਰਟੀ ਬਣਾਓਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਇਕੱਲੀ ਹੁਣ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਉੱਤਰ ਇੰਜਣ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ: ਪੋਡਕਾਸਟ ਦਿੱਖ. ਲਿੰਕਡਇਨ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ। Reddit ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਡਸ। ਮਹਿਮਾਨ ਲੇਖ। ਮਾਹਰ ਹਵਾਲੇ. ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ। ਉਹ ਬ੍ਰਾਂਡ ਜੋ ਕਈ ਸਤਹਾਂ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 5. ਅਵਾਜ਼ ਦੇ AI ਸ਼ੇਅਰ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵੌਇਸ ਦਾ AI ਸ਼ੇਅਰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਜ਼ੀਰੋ-ਜੁਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ — ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸ਼ੇਅਰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੂਜਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਇਸਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹੱਬਸਪੌਟ ਦੀਆਂ ਏਈਓ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਉੱਤਰ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਕਿੱਥੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ। 6. ਪਹਿਲਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਥੰਮ੍ਹ ਚੁਣੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਥੰਮ੍ਹ ਚੁਣੋ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪੁਰਾਣੀ ਹੈ, ਤਾਜ਼ਗੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਹ ਜਾਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਿਗਨਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਆਪਕ ਪਰ ਸੰਘਣੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੱਢਣਯੋਗਤਾ ਲਈ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚੰਗੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਅਦਿੱਖ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਲਗਭਗ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕਾਈ ਅਥਾਰਟੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਕਸ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਦਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨ ਬਾਲਟੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਦਿੱਖ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਥਾਰਟੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰੋ ਸੁਝਾਅ: ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ AEO ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਲੈਂਸ ਹੈ ਕਿ AI ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਦਿੱਖ ਕਿਉਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਹੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਖਾਸ ਸਿਗਨਲ ਜਵਾਬ ਇੰਜਣਾਂ ਦਾ ਵਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਸ਼ਿਫਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਪਰ ਅੰਤਰੀਵ ਤਰਕ — ਤਾਜ਼ਗੀ, ਇਨਾਮ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ, ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ — ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇੰਜਣਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ। ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਹਰ ਨਵੀਂ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ AEO ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦਿੱਖ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਥੰਮ੍ਹ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
FSA ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ: ਏਆਈ ਇੰਜਣ ਕੁਝ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਕਿਉਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਮਾਰਕਿਟ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ)
By Marketing
·
·
13 min read
·
463 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
