SEO vs. AI search: 101 questions that keep me up at night

देखो, मैं समझ गया। जब भी कोई नई खोज तकनीक सामने आती है, हम उसे उस चीज़ से जोड़ने का प्रयास करते हैं जो हम पहले से जानते हैं।

• जब मोबाइल खोज में विस्फोट हुआ, तो हमने इसे “मोबाइल एसईओ” कहा।
• जब वॉयस असिस्टेंट आए, तो हमने “वॉयस सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन” गढ़ा और सभी को बताया कि यह नया प्रचार होगा।

मैं वर्षों से SEO कर रहा हूं।

मैं जानता हूं कि Google कैसे काम करता है – या कम से कम मैंने सोचा कि मैंने किया है।

फिर मैंने इस बात पर शोध करना शुरू किया कि चैटजीपीटी उद्धरण कैसे चुनता है, पर्प्लेक्सिटी स्रोतों को कैसे रैंक करती है, और Google का एआई अवलोकन सामग्री का चयन कैसे करता है।

मैं यहां यह घोषित करने के लिए नहीं हूं कि एसईओ समाप्त हो गया है या यह कहने के लिए कि सब कुछ बदल गया है। मैं यहां उन प्रश्नों को साझा करने के लिए हूं जो मुझे रात भर जगाए रखते हैं – ऐसे प्रश्न जो सुझाव देते हैं कि हम मौलिक रूप से भिन्न प्रणालियों से निपट रहे होंगे जिनके लिए मौलिक रूप से भिन्न सोच की आवश्यकता होती है।

वे प्रश्न जिन्हें मैं पूछना बंद नहीं कर सकता

एआई खोज प्रणालियों का महीनों तक विश्लेषण करने, चैटजीपीटी के व्यवहार का दस्तावेजीकरण करने और रिवर्स-इंजीनियरिंग पर्प्लेक्सिटी के रैंकिंग कारकों के बाद, ये ऐसे प्रश्न हैं जो उन अधिकांश चीजों को चुनौती देते हैं जिनके बारे में मैंने सोचा था कि मैं खोज अनुकूलन के बारे में जानता था।

जब गणित समझ में आना बंद हो जाए

मैं पेजरैंक समझता हूं. मैं लिंक इक्विटी को समझता हूं। लेकिन जब मैंने चैटजीपीटी के कोड में पारस्परिक रैंक फ़्यूज़न की खोज की, तो मुझे एहसास हुआ कि मैं इसे नहीं समझता:

• आरआरएफ गणितीय रूप से एकल-क्वेरी उत्कृष्टता पर औसत स्थिरता को पुरस्कृत क्यों करता है? क्या 10 प्रश्नों में #4 रैंकिंग वास्तव में एक के लिए #1 रैंकिंग से बेहतर है?
• वेक्टर एम्बेडिंग कीवर्ड मिलान से भिन्न अर्थ दूरी कैसे निर्धारित करते हैं? क्या हम अर्थ या शब्दों के लिए अनुकूलन कर रहे हैं?
• तापमान=0.7 गैर-पुनरुत्पादित रैंकिंग क्यों बनाता है? क्या अब हमें हर चीज़ का 10 बार परीक्षण करना चाहिए?
• क्रॉस-एनकोडर रीरैंकर्स पेजरैंक की तुलना में क्वेरी-दस्तावेज़ जोड़े का अलग-अलग मूल्यांकन कैसे करते हैं? क्या वास्तविक समय की प्रासंगिकता पूर्व-गणना किए गए प्राधिकार की जगह ले रही है?

ये भी SEO अवधारणाएं हैं. हालाँकि, वे एलएलएम के भीतर पूरी तरह से अलग गणितीय ढाँचे प्रतीत होते हैं। या क्या वे?

जब पैमाना असंभव हो जाता है

Google खरबों पेजों को अनुक्रमित करता है। चैटजीपीटी 38-65 पुनर्प्राप्त करता है। यह कोई छोटा अंतर नहीं है – यह 99.999% की कमी है, जिसके परिणामस्वरूप प्रश्न मुझे परेशान करते हैं:

• एलएलएम 38-65 परिणाम क्यों पुनर्प्राप्त करते हैं जबकि Google अरबों को अनुक्रमित करता है? क्या यह अस्थायी या मौलिक है?
• टोकन सीमाएँ कठोर सीमाएँ कैसे स्थापित करती हैं जो पारंपरिक खोजों में मौजूद नहीं हैं? खोज परिणामों का आकार कब सीमित हो गया?
• आरआरएफ में k=60 स्थिरांक दृश्यता के लिए गणितीय सीमा कैसे बनाता है? क्या स्थिति 61 नया पृष्ठ 2 है?

शायद वे सिर्फ वर्तमान सीमाएँ हैं। या हो सकता है, वे एक अलग सूचना पुनर्प्राप्ति प्रतिमान का प्रतिनिधित्व करते हों।

101 प्रश्न जो मुझे परेशान करते हैं:

1. क्या OpenAI भी उद्धरण रैंकिंग के लिए CTR का उपयोग कर रहा है?
2. क्या AI हमारा पढ़ता है? पेज लेआउट जिस प्रकार Google करता है, या केवल पाठ?
3. क्या हमें लिखना चाहिए छोटे अनुच्छेद एआई खंड सामग्री को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए?
4. क्या स्क्रॉल की गहराई या माउस की गति AI रैंकिंग संकेतों को प्रभावित कर सकती है?
5. कम बाउंस दरें उद्धृत किए जाने की हमारी संभावनाओं को कैसे प्रभावित करती हैं?
6. क्या एआई मॉडल पृष्ठों को पुन: रैंक करने के लिए सत्र पैटर्न (जैसे पढ़ने का क्रम) का उपयोग कर सकते हैं?
7. ऑफ़लाइन प्रशिक्षण डेटा में एक नया ब्रांड कैसे शामिल किया जा सकता है और दृश्यमान हो सकता है?
8. आप संभाव्य प्रणाली के लिए वेब/उत्पाद पृष्ठ को कैसे अनुकूलित करते हैं?
9. उद्धरण लगातार क्यों बदल रहे हैं?
10. क्या हमें यह देखने के लिए कई परीक्षण चलाने चाहिए? झगड़ा?
11. क्या हम सटीक उत्तर खोजने के लिए Google पर “नीले लिंक” वाले लंबे प्रारूप वाले प्रश्नों का उपयोग कर सकते हैं?
12. क्या एलएलएम समान पुनर्रैंकिंग प्रक्रिया का उपयोग कर रहे हैं?
13. क्या वेब_सर्च एक स्विच या ट्रिगर करने का मौका है?
14. क्या हम रैंकों या उद्धरणों का पीछा कर रहे हैं?
15. क्या पुनर्रैंकिंग निश्चित है या स्टोकेस्टिक?
16. क्या Google और LLM एक ही एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग कर रहे हैं? यदि हां, तो कॉर्पस में क्या अंतर है?
17. एलएलएम द्वारा कौन से पृष्ठ सबसे अधिक अनुरोधित हैं और मनुष्यों द्वारा सबसे अधिक देखे गए हैं?
18. क्या हम मॉडल अपडेट के बाद बहाव को ट्रैक करते हैं?
19. एलएलएम में ईईएटी को आसानी से हेरफेर क्यों किया जाता है लेकिन Google की पारंपरिक खोज में नहीं?
20. Google के एल्गोरिथम लीक के बाद हममें से कितने लोगों ने कम से कम 10 गुना ट्रैफ़िक बढ़ाया?
21. एक दिन के अंतर पर एक ही प्रश्न पूछने पर भी उत्तर संरचना हमेशा क्यों बदल जाती है? (यदि कोई कैश नहीं है)
22. क्या हमारी साइट पर पोस्ट-क्लिक करने से भविष्य में समावेशन में सुधार होता है?
23. क्या सत्र स्मृति उद्धरणों को पहले के स्रोतों के प्रति पूर्वाग्रहित करती है?
24. एलएलएम गूगल से अधिक पक्षपाती क्यों हैं?
25. क्या डाउनलोड करने योग्य डेटासेट की पेशकश दावे को अधिक उद्धृत करने योग्य बनाती है?
26. हमारे पास अभी भी तुर्की में बहुत पुरानी जानकारी क्यों है, भले ही हम बहुत नवीनतम प्रश्न पूछते हैं? (उदाहरण के लिए, जब हम पूछते हैं कि तुर्किये में सबसे अच्छी ई-कॉमर्स वेबसाइट कौन सी है, तो हम अभी भी 2010 के अंत के ब्रांड देखते हैं)
27. वेक्टर एम्बेडिंग कीवर्ड मिलान से भिन्न अर्थ दूरी कैसे निर्धारित करते हैं?
28. क्या अब हमें एलएलएम में “तापमान” मान को समझने की आवश्यकता महसूस हो रही है?
29. एक छोटी वेबसाइट कैसे हो सकती है ChatGPT या Perplexity उत्तरों के अंदर दिखाई देते हैं?
30. यदि हम अपनी संपूर्ण वेबसाइट को केवल एलएलएम के लिए अनुकूलित करें तो क्या होगा?
31. क्या AI सिस्टम कर सकते हैं? वेबपेजों में छवियों को तुरंत पढ़ें/मूल्यांकन करेंया केवल उनके आसपास का पाठ?
32. हम कैसे ट्रैक कर सकते हैं कि AI उपकरण हमारी सामग्री का उपयोग करते हैं या नहीं?
33. क्या किसी ब्लॉग पोस्ट के एक वाक्य को AI मॉडल द्वारा उद्धृत किया जा सकता है?
34. हम यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि एआई समझे कि हमारी कंपनी क्या करती है?
35. कुछ पेज Perplexity या ChatGPT में क्यों दिखाई देते हैं, लेकिन Google में नहीं?
36. क्या AI स्थिर, पुराने स्रोतों की तुलना में ताज़ा पेजों को प्राथमिकता देता है?
37. एक बार एआई पृष्ठों को पहले ही प्राप्त कर लेने के बाद उन्हें पुनः रैंक कैसे करता है?
38. क्या हम एलएलएम को उनके उत्तरों में हमारे ब्रांड की आवाज को याद रखने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं?
39. क्या एआई सारांशों को सीधे हमारे पेजों से जोड़ने का कोई तरीका है?
40. क्या हम ट्रैक कर सकते हैं जब हमारी सामग्री उद्धृत की गई है लेकिन लिंक नहीं की गई है?
41. हम कैसे जान सकते हैं कि कौन से संकेत या विषय हमें अधिक उद्धरण दिलाते हैं? वॉल्यूम क्या है?
42. यदि हम अपनी मासिक ग्राहक एसईओ रिपोर्ट को केवल “एआई विजिबिलिटी एईओ/जीईओ रिपोर्ट” नाम देकर बदल दें तो क्या होगा?
43. क्या यह ट्रैक करने का कोई तरीका है कि एआई उत्तरों में हमारे ब्रांड का नाम कितनी बार है? (ब्रांड खोज मात्रा की तरह)
44. क्या हम यह देखने के लिए क्लाउडफ्लेयर लॉग का उपयोग कर सकते हैं कि एआई बॉट हमारी साइट पर आ रहे हैं या नहीं?
45. क्या स्कीमा परिवर्तन के परिणामस्वरूप एआई उल्लेखों में मापने योग्य अंतर होता है?
46. क्या एआई एजेंट अपनी पहली यात्रा के बाद हमारे ब्रांड को याद रखेंगे?
47. हम एलएलएम में मानचित्र परिणाम के साथ स्थानीय व्यवसाय को अधिक दृश्यमान कैसे बना सकते हैं?
48. क्या Google AI अवलोकन और ChatGPT वेब उत्तर समान संकेतों का उपयोग करेंगे?
49. क्या AI समय के साथ हमारे डोमेन के लिए एक भरोसेमंद स्कोर बना सकता है?
50. हमें क्वेरी फ़ैनआउट्स में दृश्यमान होने की आवश्यकता क्यों है? एक ही समय में एकाधिक प्रश्नों के लिए? जब उपयोगकर्ता केवल एक प्रश्न पूछ रहे होते हैं तब भी एआई मॉडल/एलएलएम द्वारा सिंथेटिक उत्तर पीढ़ी क्यों होती है?
51. एआई सिस्टम कितनी बार हमारी साइट के बारे में अपनी समझ को ताज़ा करते हैं? क्या उनके पास खोज एल्गोरिदम अपडेट भी हैं?
52. क्या एलएलएम के लिए फ्रेशनेस सिग्नल साइटवाइड या पेज-स्तर पर है?
53. क्या फ़ॉर्म सबमिशन या डाउनलोड गुणवत्ता संकेत के रूप में कार्य कर सकते हैं?
54. क्या आंतरिक लिंक बॉट्स के लिए हमारी साइटों पर जाना आसान बना रहे हैं?
55. हमारी सामग्री और संकेत के बीच अर्थ संबंधी प्रासंगिकता रैंकिंग को कैसे प्रभावित करती है?
56. क्या दो बिल्कुल समान पेज एक ही एम्बेडिंग क्लस्टर के अंदर प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं?
57. क्या आंतरिक लिंक एआई के लिए पेज के रैंकिंग संकेतों को मजबूत करने में मदद करते हैं?
58. पुनर्रैंकिंग के दौरान एक अनुच्छेद को “उच्च-विश्वास” क्या बनाता है?
59. जब संघर्ष का संकेत मिलता है तो क्या ताज़गी भरोसे से आगे निकल जाती है?
60. मॉडल द्वारा अपने उद्धरण चुनने से पहले कितनी रीरैंक परतें होती हैं?
61. क्या एक भारी उद्धृत अनुच्छेद साइट के शेष विश्वास स्कोर को बढ़ा सकता है?
62. क्या मॉडल अपडेट पिछली री-रैंकिंग प्राथमिकताओं को रीसेट करते हैं, या क्या वे कुछ मेमोरी बरकरार रखते हैं?
63. हम बिना किसी मतिभ्रम के 10 नीले लिंक से बेहतर परिणाम क्यों पा सकते हैं? (ज्यादातर)
64. वास्तव में सिस्टम का कौन सा भाग अंतिम उद्धरण चुनता है?
65. क्या मानव फीडबैक लूप समय के साथ एलएलएम के स्रोतों को रैंक करने के तरीके को बदल देते हैं?
66. कोई AI उत्तर के मध्य में फिर से खोज करने का निर्णय कब लेता है? हम एकल चैट विंडो के दौरान अधिक/एकाधिक स्वचालित एलएलएम खोजें क्यों देखते हैं?
67. क्या एक बार उद्धृत किए जाने से हमारे ब्रांड को दोबारा उद्धृत किए जाने की संभावना बढ़ जाती है? यदि हम Google पर शीर्ष 10 में रैंक करते हैं, तो हम शीर्ष 10 में रहते हुए भी दृश्यमान रह सकते हैं। क्या एलएलएम के साथ भी ऐसा ही है?
68. क्या बार-बार उद्धरण दिए जाने से किसी डोमेन की पुनर्प्राप्ति प्राथमिकता स्वचालित रूप से बढ़ सकती है?
69. क्या उद्धृत लिंक पर उपयोगकर्ता के क्लिक फीडबैक सिग्नल के हिस्से के रूप में संग्रहीत हैं?
70. क्या Google और LLM समान डुप्लीकेशन प्रक्रिया का उपयोग कर रहे हैं?
71. क्या उद्धरण वेग (विकास गति) को एसईओ में लिंक वेग की तरह मापा जा सकता है?
72. क्या एलएलएम अंततः Google के लिंक ग्राफ़ की तरह एक स्थायी “उद्धरण ग्राफ़” बनाएगा?
73. क्या एलएलएम उन ब्रांडों को जोड़ते हैं जो समान विषयों या प्रश्न समूहों में दिखाई देते हैं?
74. एलएलएम में लगातार ब्रांड मेमोरी बनने में बार-बार एक्सपोज़र में कितना समय लगता है?
75. Google परिणामों में 404 लिंक क्यों नहीं दिखाता लेकिन उत्तरों में एलएलएम क्यों दिखाता है?
76. एलएलएम उद्धरण क्यों बनाते हैं जबकि Google केवल मौजूदा यूआरएल से लिंक करता है?
77. क्या एलएलएम का पुनर्प्रशिक्षण चक्र हमें दृश्यता खोने के बाद रीसेट का मौका देता है?
78. जब एआई मॉडल हमारे बारे में जानकारी की गलत व्याख्या करते हैं तो हम पुनर्प्राप्ति योजना कैसे बनाते हैं?
79. कुछ एलएलएम हमें उद्धृत क्यों करते हैं जबकि अन्य हमें पूरी तरह से अनदेखा करते हैं?
80. हैं चैटजीपीटी और उलझन समान वेब डेटा स्रोतों का उपयोग कर रहे हैं?
81. क्या ओपनएआई और एंथ्रोपिक विश्वास और ताजगी को एक ही तरह से रैंक करते हैं?
82. क्या एलएलएम के लिए प्रति-स्रोत सीमाएं (प्रति उत्तर अधिकतम उद्धरण) अलग-अलग हैं?
83. हम यह कैसे निर्धारित कर सकते हैं कि हमारी सामग्री में बदलाव के बाद एआई उपकरण हमें उद्धृत करते हैं या नहीं?
84. समय के साथ त्वरित-स्तरीय दृश्यता को ट्रैक करने का सबसे आसान तरीका क्या है?
85. हम यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि एलएलएम हमारे तथ्यों को तथ्य के रूप में प्रस्तुत करें?
86. क्या किसी वीडियो को एक ही विषय पृष्ठ से लिंक करने से बहु-प्रारूप ग्राउंडिंग मजबूत होती है?
87. क्या एक ही प्रश्न अलग-अलग उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग ब्रांड सुझा सकता है?
88. क्या एलएलएम हमारे ब्रांड के साथ पिछली बातचीत को याद रखेंगे?
89. क्या पिछला क्लिक व्यवहार भविष्य की एलएलएम अनुशंसाओं को प्रभावित करता है?
90. पुनर्प्राप्ति और तर्क संयुक्त रूप से यह कैसे तय करते हैं कि कौन सा उद्धरण श्रेय देने योग्य है?
91. एलएलएम प्रति खोज 38-65 परिणाम क्यों प्राप्त करते हैं जबकि Google अरबों को अनुक्रमित करता है?
92. क्रॉस-एनकोडर रीरैंकर्स पेजरैंक की तुलना में क्वेरी-दस्तावेज़ जोड़े का अलग-अलग मूल्यांकन कैसे करते हैं?
93. शून्य बैकलिंक वाली साइट एलएलएम प्रतिक्रियाओं में प्राधिकारी साइटों से आगे क्यों निकल सकती है?
94. टोकन सीमाएँ कठिन सीमाएँ कैसे बनाती हैं जो पारंपरिक खोज में मौजूद नहीं हैं?
95. एलएलएम में तापमान सेटिंग गैर-नियतात्मक रैंकिंग क्यों बनाती है?
96. क्या OpenAI वेबसाइटों के लिए क्रॉल बजट आवंटित करता है?
97. नॉलेज ग्राफ इकाई पहचान एलएलएम टोकन एम्बेडिंग से कैसे भिन्न है?
98. क्रॉल-इंडेक्स-सर्व, रिट्रीव-रीरैंक-जेनरेट से किस प्रकार भिन्न है?
99. तापमान=0.7 गैर-पुनरुत्पादित रैंकिंग कैसे बनाता है?
100. टोकनाइज़र क्यों महत्वपूर्ण है?
101. ज्ञान कटऑफ कैसे अंधे धब्बे पैदा करता है जो वास्तविक समय में रेंगने में नहीं होता है?

जब विश्वास संभाव्य हो जाता है

यह वास्तव में मुझे मिलता है। Google मौजूद URL से लिंक करता है, जबकि AI सिस्टम पूरी तरह से चीज़ें बना सकता है:

• एलएलएम उद्धरण क्यों बना सकते हैं जबकि Google केवल मौजूदा यूआरएल से लिंक करता है?
• 3-27% मतिभ्रम दर की तुलना Google की 404 त्रुटि दर से कैसे की जाती है?
• समान क्वेरीज़ AI में विरोधाभासी “तथ्य” क्यों उत्पन्न करती हैं लेकिन खोज सूचकांकों में नहीं?
• अद्यतन प्रश्न पूछने के बावजूद हमारे पास अभी भी तुर्की में पुरानी जानकारी क्यों है?

क्या हम उन प्रणालियों के लिए अनुकूलन कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं से झूठ बोल सकती हैं? हम उसे कैसे संभालेंगे?

यह हमें कहां छोड़ता है

मैं यह नहीं कह रहा हूं कि AI खोज अनुकूलन/AEO/GEO SEO से पूरी तरह अलग है। मैं सिर्फ यह कह रहा हूं कि मेरे पास 100 से अधिक प्रश्न हैं जिनका उत्तर मेरा एसईओ ज्ञान नहीं दे सकता अच्छा, फिर भी.

शायद आपके पास उत्तर हों. शायद कोई नहीं करता (अभी तक)। लेकिन अभी तक मेरे पास इन सवालों के जवाब नहीं हैं.

हालाँकि, मैं जो जानता हूँ वह यह है: ये प्रश्न कहीं नहीं जाने वाले हैं। और, नये होंगे.

जो प्रणालियाँ इन प्रश्नों को उत्पन्न करती हैं, वे भी कहीं नहीं जा रही हैं। हमें उनके साथ जुड़ने, उनके खिलाफ परीक्षण करने और शायद – बस शायद – उन्हें समझने के लिए नई रूपरेखा विकसित करने की आवश्यकता है।

इस नए क्षेत्र में विजेता वे नहीं होंगे जिनके पास सभी उत्तर होंगे। ऐसे लोग होंगे जो सही प्रश्न पूछेंगे और यह पता लगाने के लिए लगातार परीक्षण करेंगे कि क्या काम करता है।

यह लेख मूल रूप से metehan.ai पर प्रकाशित हुआ था (100+ प्रश्न जो बताते हैं कि AEO/GEO SEO से भिन्न है) और अनुमति के साथ पुनः प्रकाशित किया गया है।

योगदान देने वाले लेखकों को सर्च इंजन लैंड के लिए सामग्री बनाने के लिए आमंत्रित किया जाता है और खोज समुदाय में उनकी विशेषज्ञता और योगदान के लिए चुना जाता है। हमारे योगदानकर्ता संपादकीय कर्मचारियों की देखरेख में काम करते हैं और हमारे पाठकों के लिए गुणवत्ता और प्रासंगिकता के लिए योगदान की जाँच की जाती है। सर्च इंजन लैंड का स्वामित्व सेमरश के पास है। योगदानकर्ता को सेमरश का कोई प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष उल्लेख करने के लिए नहीं कहा गया था। वे जो राय व्यक्त करते हैं वह उनकी अपनी होती है।

मेतेहान येसिल्युर्ट खोज उद्योग में 10+ वर्षों के अनुभव के साथ एक एसईओ पेशेवर हैं। वह AEOVision में सह-संस्थापक और मुख्य विकास अधिकारी के रूप में कार्य करते हैं। 2022 के बाद से, उनका काम तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता, विशेष रूप से त्वरित इंजीनियरिंग और एआई-संचालित वेब अनुप्रयोगों पर केंद्रित हो गया है जो उपयोगकर्ता अनुभवों को बढ़ाने के लिए बुद्धिमान एजेंटों का लाभ उठाते हैं।

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