हम “हर जगह खोज” क्रांति की ओर बढ़ रहे हैं – जेनेरिक एआई और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित एक विघटनकारी बदलाव जो ब्रांडों, उपभोक्ताओं और खोज इंजनों के बीच संबंधों को नया आकार दे रहा है।
पिछले दो दशकों से, डिजिटल अर्थव्यवस्था एक साधारण विनिमय पर चलती थी: क्लिक के बदले सामग्री।
शून्य-क्लिक अनुभव, एआई अवलोकन और सहायक-आधारित अनुसंधान के बढ़ने के साथ, यह आदान-प्रदान टूट रहा है।
एआई अब सीधे एसईआरपी पर उत्तरों को संश्लेषित करता है, जो अक्सर किसी वेबसाइट पर आए बिना इरादे को संतुष्ट करता है।
जेमिनी और चैटजीपीटी जैसे प्लेटफ़ॉर्म जानकारी की खोज के तरीके को मौलिक रूप से बदल रहे हैं।
उद्यमों के लिए, दृश्यता तेजी से इस बात पर निर्भर करती है कि सामग्री को खोज इंजन और एआई सिस्टम दोनों द्वारा आधिकारिक माना जाता है या नहीं।
वह बदलाव एक नया लक्ष्य पेश करता है – वह स्रोत बनना जो एआई उद्धृत करता है।
उस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए एक सामग्री ज्ञान ग्राफ आवश्यक है।
संरचित डेटा और इकाई एसईओ का लाभ उठाकर, ब्रांड एक सिमेंटिक डेटा परत का निर्माण कर सकते हैं जो एआई को उनकी संस्थाओं और रिश्तों की सटीक व्याख्या करने में सक्षम बनाता है, जिससे इस विकसित अर्थव्यवस्था में निरंतर खोज सुनिश्चित होती है।
यह आलेख खोज करता है:
- समझ बजट की अवधारणा सहित पारंपरिक खोज और एआई खोज के बीच अंतर।
- एआई खोज में स्कीमा और इकाई अनुकूलन खोज के लिए मूलभूत क्यों हैं?
- सामग्री ज्ञान ग्राफ और संगठनात्मक इकाई वंश का महत्व।
- एंटरप्राइज़ इकाई अनुकूलन प्लेबुक और परिनियोजन चेकलिस्ट।
- एजेंटिक वेब में स्कीमा की भूमिका.
- कनेक्टेड यात्राएं ग्राहक खोज और स्वामित्व की कुल लागत में कैसे सुधार करती हैं।
पारंपरिक और एआई खोज के बीच मूलभूत अंतर
एआई द्वारा उद्धृत स्रोत बनने के लिए, यह समझना आवश्यक है कि पारंपरिक खोज एआई-संचालित खोज से कैसे भिन्न है।
पारंपरिक खोज एक सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर की तरह कार्य करती है।
यह नियतिवादी था, निश्चित, नियम-आधारित तर्क का पालन करता था और हर बार समान इनपुट के लिए समान आउटपुट उत्पन्न करता था।
एआई खोज संभाव्य है।
यह पैटर्न और संभावनाओं के आधार पर प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है, जिसका अर्थ है कि परिणाम एक प्रश्न से दूसरे प्रश्न में भिन्न हो सकते हैं।
मल्टीमॉडल सामग्री के साथ भी, एआई पाठ, छवियों और ऑडियो को संख्यात्मक अभ्यावेदन में परिवर्तित करता है जो सटीक मिलान के बजाय अर्थ और संबंधों को पकड़ता है।
आपकी सामग्री को उद्धृत करने के लिए एआई के लिए, आपको संदर्भ इंजीनियरिंग के साथ संयुक्त एक मजबूत डेटा परत की आवश्यकता है – जानकारी की संरचना और अनुकूलन ताकि एआई इसे किसी दिए गए प्रश्न के लिए विश्वसनीय और भरोसेमंद के रूप में व्याख्या कर सके।
जैसे-जैसे एआई सिस्टम कीवर्ड-संचालित अनुक्रमण के बजाय बड़े पैमाने पर अनुमान पर भरोसा करते हैं, एक नई वास्तविकता सामने आई है: समझ की लागत।
हर बार जब कोई AI मॉडल पाठ की व्याख्या करता है, अस्पष्टता का समाधान करता है, या संस्थाओं के बीच संबंधों का अनुमान लगाता है, तो यह GPU चक्रों का उपभोग करता है, जिससे पहले से ही महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग लागत बढ़ जाती है।
एक समझ बजट गणना का सीमित आवंटन है जो यह निर्धारित करता है कि सामग्री एआई प्रणाली को समझने के प्रयास के लायक है या नहीं।
एआई खोज के लिए 4 मूलभूत तत्व
एआई द्वारा उद्धृत की जाने वाली सामग्री के लिए, पहले इसे खोजा और समझा जाना चाहिए।
जबकि कई खोज आवश्यकताएं पारंपरिक खोज के साथ ओवरलैप होती हैं, एआई सिस्टम सामग्री को कैसे संसाधित और मूल्यांकन करते हैं, इसमें महत्वपूर्ण अंतर सामने आते हैं।
1. तकनीकी आधार
आपकी साइट के बुनियादी ढांचे को एआई इंजनों को सामग्री को कुशलतापूर्वक क्रॉल करने और एक्सेस करने की अनुमति देनी चाहिए।
सीमित गणना और सीमित समझ वाले बजट के साथ, प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर मायने रखता है।
उद्यमों को उस बजट को अनुकूलित करने के लिए IndexNow एकीकरण के माध्यम से ताज़ा सामग्री की प्रगतिशील क्रॉलिंग का समर्थन करना चाहिए।
आदर्श रूप से, यह क्षमता प्लेटफ़ॉर्म और CMS की मूल निवासी है।
2. उपयोगी सामग्री
सामग्री बनाने से पहले, आपको एक इकाई रणनीति की आवश्यकता होती है जो आपके ब्रांड का सटीक और व्यापक रूप से प्रतिनिधित्व करती हो।
सामग्री को दर्शकों की ज़रूरतों को पूरा करना चाहिए और उनके सवालों का जवाब देना चाहिए।
ग्राहक की मंशा के अनुरूप सामग्री की संरचना करना, उसे स्पष्ट “खंडों” में प्रस्तुत करना और उसे ताज़ा रखना सभी महत्वपूर्ण विचार हैं।
गहरी खुदाई: खंड, उद्धरण, स्पष्टीकरण, निर्माण: एआई खोज के लिए एक सामग्री ढांचा
3. इकाई अनुकूलन
स्कीमा मार्कअप, स्वच्छ सूचना वास्तुकला, सुसंगत शीर्षक और स्पष्ट इकाई संबंध एआई इंजनों को व्यक्तिगत पृष्ठों और सामग्री के कई हिस्सों को एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं, दोनों को समझने में मदद करते हैं।
मॉडलों को यह अनुमान लगाने के लिए मजबूर करने के बजाय कि पेज किस बारे में है, यह किस पर लागू होता है, या जानकारी कैसे जुड़ती है, व्यवसाय उन संबंधों को स्पष्ट करते हैं।
4. अधिकार
एआई इंजन, पारंपरिक खोज इंजनों की तरह, विश्वसनीय स्रोतों से आधिकारिक सामग्री को प्राथमिकता देते हैं।
सामयिक सत्ता स्थापित करना आवश्यक है। स्थान-आधारित व्यवसायों के लिए, विश्वसनीय स्रोत बनने के लिए स्थानीय प्रासंगिकता और अधिकार भी महत्वपूर्ण हैं।
मिथक: स्कीमा काम नहीं करती
कई उद्यम स्कीमा का उपयोग करने का दावा करते हैं लेकिन कोई मापने योग्य लिफ्ट नहीं देखते हैं, जिससे यह विश्वास पैदा होता है कि स्कीमा काम नहीं करती है।
वास्तविकता यह है कि अधिकांश विफलताएँ बुनियादी कार्यान्वयन या त्रुटियों के साथ तैनात स्कीमा से उत्पन्न होती हैं।
संगठन या ब्रेडक्रंब जैसे टैग मूलभूत हैं, लेकिन वे किसी व्यवसाय में सीमित अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
अलगाव में उपयोग किए जाने पर, वे एआई द्वारा व्याख्या की जा सकने वाली एक सुसंगत कहानी के बजाय डिस्कनेक्ट किए गए डेटा बिंदु बनाते हैं।
सामग्री ज्ञान ग्राफ: एआई को अपनी कहानी बताना
AI आपके व्यवसाय के बारे में जितना अधिक जानता है, वह उतना ही बेहतर ढंग से उसका हवाला दे सकता है।
सामग्री ज्ञान ग्राफ संस्थाओं और उनके संबंधों का एक संरचित मानचित्र है, जो एआई सिस्टम को आपके व्यवसाय के बारे में विश्वसनीय जानकारी प्रदान करता है।
डीप नेस्टेड स्कीमा इस ग्राफ़ के निर्माण में केंद्रीय भूमिका निभाती है।
एक गहरी नेस्टेड स्कीमा आर्किटेक्चर किसी व्यवसाय की पूर्ण इकाई वंशावली को मशीन-पठनीय रूप में व्यक्त करती है।
संसाधन विवरण ढाँचे (आरडीएफ) के संदर्भ में, एआई सिस्टम को यह समझने की आवश्यकता है:
- एक संगठन एक ब्रांड बनाता है.
- ब्रांड एक उत्पाद बनाता है.
- उत्पाद एक श्रेणी का है.
- प्रत्येक श्रेणी एक विशिष्ट उद्देश्य या उपयोग के मामले को पूरा करती है।
पूरी तरह से नेस्टिंग संस्थाओं द्वारा – संगठन → ब्रांड → उत्पाद → ऑफ़र → मूल्य विशिष्टता → समीक्षा → व्यक्ति – आप एक बंद-लूप सामग्री ज्ञान ग्राफ प्रकाशित करते हैं जो आपके व्यवसाय को सटीकता के साथ मॉडल करता है।
गहरी खुदाई: एसईओ और सामग्री के लिए एक सफल इकाई-प्रथम रणनीति के लिए 8 कदम
न्यूज़लेटर खोज प्राप्त करें जिस पर विपणक भरोसा करते हैं।
एंटरप्राइज़ इकाई अनुकूलन प्लेबुक
“उन्नत स्कीमा को बड़े पैमाने पर कैसे तैनात करें” में मैंने प्रभावी स्कीमा तैनाती के लिए पूरी प्रक्रिया की रूपरेखा तैयार की है – तैनाती, रखरखाव और माप के माध्यम से एक इकाई रणनीति विकसित करने से।
परिचालन उत्कृष्टता के लिए स्वचालितकरण
उद्यम स्तर पर, उत्पाद विनिर्देशों, उपलब्धता, श्रेणियों, समीक्षाओं, ऑफ़र और कीमतों सहित तथ्य लगातार बदलते रहते हैं।
यदि संरचित डेटा, इकाई वंशावली और विषय क्लस्टर इन परिवर्तनों को प्रतिबिंबित करने के लिए गतिशील रूप से अपडेट नहीं होते हैं, तो एआई सिस्टम विसंगतियों का पता लगाना शुरू कर देता है।
एआई-संचालित पारिस्थितिकी तंत्र में जहां सटीकता, सुसंगतता और स्थिरता समावेशन निर्धारित करती है, यहां तक कि छोटी विसंगतियां भी विश्वास को खत्म कर सकती हैं।
मैन्युअल स्कीमा प्रबंधन टिकाऊ नहीं है.
एकमात्र स्केलेबल दृष्टिकोण स्वचालन है – आपकी इकाई रणनीति के साथ संरेखित एक स्कीमा प्रबंधन समाधान का उपयोग करना और आपकी खोज और विपणन फ्लाईव्हील में एकीकृत करना।
सफलता मापना: जेनरेटिव एआई युग के लिए केपीआई
जैसे-जैसे कीवर्ड रैंकिंग प्रासंगिकता खोती जा रही है और ट्रैफ़िक में गिरावट आ रही है, आपको AI खोज में प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए नए KPI की आवश्यकता है।
- ब्रांड दृश्यता: क्या आपका ब्रांड AI खोज परिणामों में दिखाई दे रहा है?
- ब्रांड भावना: जब आपके ब्रांड का हवाला दिया जाता है, तो क्या भावना सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ होती है?
- एलएलएम दृश्यता: ब्रांडेड प्रश्नों के अलावा, गैर-ब्रांडेड शर्तों पर आपके प्रदर्शन की तुलना प्रतिस्पर्धियों से कैसे की जाती है?
- रूपांतरण: फ़नल के निचले भाग में, क्या रूपांतरण मेट्रिक्स को ट्रैक और अनुकूलित किया जा रहा है?
गहरी खुदाई: 2026 में एआई द्वारा खोज और ग्राहक यात्रा को बदलने के लिए 7 फोकस क्षेत्र
पढ़ने से लेकर अभिनय तक: एजेंटिक वेब के लिए तैयारी
वेब “रीड” मॉडल से “एक्ट” मॉडल में स्थानांतरित हो रहा है।
एआई एजेंट उपयोगकर्ताओं की ओर से अपॉइंटमेंट बुक करना, टेबल आरक्षित करना या विशिष्टताओं की तुलना करना जैसे कार्यों को तेजी से निष्पादित करेंगे।
इन एजेंटों द्वारा खोजे जाने के लिए, ब्रांडों को अपनी क्षमताओं को मशीन-कॉल करने योग्य बनाना होगा। तैयारी के मुख्य चरणों में शामिल हैं:
- एक स्कीमा परत बनाएं: इकाई वंशावली और निष्पादन योग्य क्षमताओं को मशीन-पठनीय प्रारूप में परिभाषित करें ताकि एजेंट आपकी ओर से कार्य कर सकें।
- क्रियात्मक शब्दावली का प्रयोग करें: शब्दार्थ अर्थ प्रदान करने और एजेंट क्षमताओं को परिभाषित करने के लिए Schema.org क्रिया शब्दावली का लाभ उठाएं, जिनमें शामिल हैं:
- रिज़र्वएक्शन।
- बुकएक्शन।
- संप्रेषणकार्रवाई.
- संभावितकार्रवाई.
- रेलिंग स्थापित करें: जुड़ाव नियमों, आवश्यक इनपुट, प्रमाणीकरण, और सफलता या विफलता शब्दार्थ को एक संरचित प्रारूप में घोषित करें जिसे मशीनें व्याख्या कर सकें।
जो ब्रांड कॉल करने योग्य हैं वे ही मिलेंगे। शीघ्र कार्य करने से एजेंटों द्वारा पहले सीखे गए मानकों को आकार देकर एक मिश्रित लाभ मिलता है।
एंटरप्राइज़ इकाई परिनियोजन चेकलिस्ट
इस चेकलिस्ट का उपयोग यह मूल्यांकन करने के लिए करें कि क्या आपकी इकाई रणनीति परिचालन योग्य, स्केलेबल और एआई खोज आवश्यकताओं के अनुरूप है।
- इकाई लेखापरीक्षा: क्या आपने अपनी मूल संस्थाओं को परिभाषित किया है और तथ्यों को मान्य किया है?
- गहरा घोंसला बनाना: क्या आपका JSON-LD आपके व्यावसायिक ऑन्टोलॉजी को दर्शाता है, या यह सपाट है?
- प्राधिकरण लिंकिंग: क्या आप इकाइयों को विकिडेटा और नॉलेज ग्राफ़ से जोड़ने के लिए समानए का उपयोग कर रहे हैं?
- कार्रवाई योग्य स्कीमा: क्या आपने एजेंटिक वेब के लिए पोटेंशियलएक्शन लागू किया है?
- स्वचालन: क्या आपके पास स्कीमा बहाव को रोकने के लिए कोई प्रणाली है?
- सत्य का एकल स्रोत (एसएसओटी): क्या स्कीमा आपके सीएमएस, जीबीपी और आंतरिक सिस्टम में सिंक्रनाइज़ है?
- तकनीकी एसईओ: क्या प्रभावी इकाई रणनीति का समर्थन करने के लिए तकनीकी आधार मौजूद हैं?
- अब सूचकांक: क्या आप ताज़ा सामग्री की प्रगतिशील और तीव्र अनुक्रमणिका सक्षम कर रहे हैं?
कनेक्टेड ग्राहक यात्राएं और स्वामित्व की कुल लागत
आपका मार्टेक स्टैक विकसित हो रही ग्राहक खोज यात्रा के साथ संरेखित होना चाहिए।
इसके लिए दृश्यता के लिए स्कीमा को एक बिंदु समाधान के रूप में मानने से लेकर स्वामित्व की कुल लागत को ध्यान में रखते हुए समग्र उपस्थिति का प्रबंधन करने की आवश्यकता है।
डेटा किसी भी कंपोज़ेबल आर्किटेक्चर की नींव है।
एक केंद्रीकृत डेटा भंडार प्रौद्योगिकियों को जोड़ता है, निर्बाध प्रवाह को सक्षम बनाता है, विभागीय साइलो को तोड़ता है, और स्वामित्व की लागत को अनुकूलित करता है।
यह अतिरेक को कम करता है और AI सिस्टम द्वारा अपेक्षित स्थिरता और सटीकता में सुधार करता है।
जब स्कीमा को एक बिंदु समाधान के रूप में माना जाता है, तो सामग्री परिवर्तन न केवल स्कीमा परिनियोजन बल्कि संपूर्ण इकाई वंशावली को तोड़ सकते हैं।
अलग-अलग टैग ठीक करने से प्रदर्शन बहाल नहीं होता है. इसके बजाय, कई टीमों – एसईओ, सामग्री, आईटी और एनालिटिक्स – को जांच में शामिल किया जाता है, जिससे लागत और अक्षमता बढ़ती है।
समाधान स्कीमा मार्कअप को सीधे ब्रांड और इकाई रणनीति में एकीकृत करना है।
जब संरचित सामग्री बदलती है, तो यह होनी चाहिए:
- संगठन की इकाई वंशावली के विरुद्ध पुनः मान्य किया गया।
- गतिशील रूप से पुन: तैनात किया गया।
- IndexNow के माध्यम से प्रगतिशील अनुक्रमण के लिए प्रेरित किया गया।
यह तेजी से पुनर्प्राप्ति और कम गणना ओवरहेड को सक्षम बनाता है।
स्कीमा को आपकी इकाई वंशावली और डिस्कवरी फ्लाईव्हील में एकीकृत करने से दक्षता को अधिकतम करते हुए स्वामित्व की कुल लागत को अनुकूलित करने में मदद मिलती है।
एआई तत्परता के लिए एक रणनीतिक खाका
कई मुख्य आवश्यकताएं एआई तत्परता को परिभाषित करती हैं।
- डेटा: ग्राहक के इरादे से जुड़ा केंद्रीकृत, एकीकृत, सुसंगत और विश्वसनीय डेटा किसी भी एआई रणनीति की नींव है।
- जुड़ी हुई यात्राएँ और रचना योग्य वास्तुकला: जब डेटा को स्कीमा के साथ एकीकृत और संरचित किया जाता है, तो ग्राहक यात्रा को सभी चैनलों से जोड़ा जा सकता है। एक कंपोजेबल मार्टेक स्टैक हर टचप्वाइंट पर सुसंगत, वैयक्तिकृत अनुभवों को सक्षम बनाता है।
- संरचित सामग्री: संगठनात्मक इकाई वंशावली को परिभाषित करें और एक सिमेंटिक परत बनाएं जो सामग्री को मशीन- और एजेंट-तैयार बनाती है।
- वितरण: साइलो को तोड़ें और चैनल-विशिष्ट रणनीति से एक सर्वव्यापी रणनीति की ओर बढ़ें, जो एक केंद्रीकृत डेटा स्रोत और ताज़ा सामग्री की प्रगतिशील क्रॉलिंग द्वारा समर्थित है।
साथ में, ये प्रयास प्रौद्योगिकी स्टैक में स्वामित्व की कुल लागत को कम करते हुए आपकी सर्वव्यापी रणनीति को अधिक टिकाऊ बनाते हैं।
करने के लिए धन्यवाद बिल हंट और तुषार प्रभु को इस लेख में उनके योगदान के लिए धन्यवाद।
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।
