आज के डिजिटल परिदृश्य में, जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हमारे जीवन के हर क्षेत्र को बदल रही है, खोज इंजन भी कोई अपवाद नहीं हैं। Google के Ads Decoded पॉडकास्ट के हालिया अंक ने AI के प्रभाव में खोज इंजन उपयोगकर्ताओं के व्यवहार में प्रमुख परिवर्तनों पर प्रकाश डाला। ये परिवर्तन सीधे सामग्री विपणन रणनीतियों को प्रभावित करते हैं, विशेष रूप से वीडियो के सामूहिक पोस्टिंग को। Google Ads उत्पाद विशेषज्ञ जिन्नी मार्विन और Google Search के डेटा और UX अनुसंधान के उपाध्यक्ष शिवानी मोहन द्वारा प्रस्तुत आंकड़ों के अनुसार, उपयोगकर्ता लंबे प्रश्न पूछते हैं और समाधानों की खोज को पहले चरणों में शुरू करते हैं।
AI के प्रभाव में खोज व्यवहार का परिवर्तन
AI-खोज मोड में उपयोगकर्ता तीन गुना लंबे प्रश्न पूछते हैं, सक्रिय रूप से स्पष्टीकरण प्रश्नों का उपयोग करते हैं और वॉयस और विज़ुअल खोज को जोड़ते हैं। यह उन्हें खोज प्रक्रिया में व्यक्तिगत बारीकियों को जोड़ते हुए, जटिल समाधानों में गहराई से जाने की अनुमति देता है। जानकारी की खोज और विकल्पों के मूल्यांकन की प्रक्रियाएँ अब एक ही संवाद के भीतर हो सकती हैं।
प्रश्नों में प्रमुख परिवर्तन
प्रश्नों की लंबाई में वृद्धि: प्रश्न 3 गुना लंबे हो गए हैं।
मल्टीमॉडल खोज: अमेरिका में AI मोड में 6 में से 1 से अधिक प्रश्न मल्टीमॉडल हैं।
प्रारंभिक अनुसंधान: उपयोगकर्ता केवल तैयार समाधानों के बजाय समस्या पर विचार करने के चरणों में खोज शुरू करते हैं।
“उपयोगकर्ता AI सारांशों की संक्षिप्तता को महत्व देते हैं, लेकिन साथ ही वे खुले वेब में समृद्ध विवरण, वास्तविक अनुभव और आधिकारिक राय की सक्रिय रूप से तलाश करते हैं,” शिवानी मोहन ने कहा।
खोज के नए युग में सामूहिक पोस्टिंग के लिए सामग्री रणनीतियाँ
सामग्री के प्रभावी वितरण के लिए, विशेष रूप से वीडियो के सामूहिक पोस्टिंग के लिए, उपयोगकर्ताओं की बदलती मांगों के अनुसार रणनीतियों को अनुकूलित करना आवश्यक है। लक्ष्य यह है कि आपकी सामग्री को उनके खोज पथ में सहजता से एकीकृत किया जाए, जो अनुसंधान चरण से शुरू होता है।
खोज प्रवृत्तियों के अनुसार सामग्री का अनुकूलन
उपयोगकर्ता व्यक्तिगत अनुभव और प्रदर्शन की तलाश करते हैं, जो उत्पाद विवरण में प्रदान नहीं कर सकता है। वीडियो समीक्षाएँ, पॉडकास्ट और फ़ोरम जानकारी के प्रमुख स्रोत बन जाते हैं। आपकी सामूहिक पोस्टिंग सेवा को इन प्रवृत्तियों को ध्यान में रखना चाहिए, जिससे ऐसी मांगों का जवाब देने वाली सामग्री को जल्दी और प्रभावी ढंग से प्रकाशित किया जा सके।
आवश्यकताओं की पहचान: बार-बार आने वाली समस्याओं की पहचान करने के लिए ग्राहक के प्रश्नों, बिक्री टीम के साथ बातचीत और खोज क्वेरी का विश्लेषण करें।
विज्ञापन संदेशों का परीक्षण: अपनी पेशकश को स्पष्ट रूप से समझाते हुए, पहचान की गई आवश्यकताओं को पूरा करने वाले विज्ञापन बनाएं।
लैंडिंग पृष्ठों की जानकारी: सुनिश्चित करें कि पृष्ठों पर मूल्य, संगतता, सेटअप और सीमाओं के बारे में प्रश्नों के उत्तर आसानी से मिल जाएं।
सहायक सामग्री से लिंक करें: प्रासंगिक समीक्षाओं, प्रदर्शनों और ग्राहक सफलता की कहानियों के लिंक पोस्ट करें।
रूपांतरण विश्लेषण: ट्रैक करें कि क्या तुलनात्मक या शैक्षिक पृष्ठों पर जाने से बाद में खरीदारी होती है। सामान्य खरीद चक्र के भीतर परिणामों का मूल्यांकन करें।
बड़े पैमाने पर वीडियो अपलोड: स्वचालन और पहुंच
ऐसी दुनिया में जहां उपयोगकर्ता विविध और गहन सामग्री की तलाश में हैं, लघु वीडियो का स्वचालित प्रकाशन महत्वपूर्ण हो जाता है। TikTok, YouTube, Instagram और अन्य प्लेटफार्मों के लिए एकल पैनल का उपयोग करें ताकि मैन्युअल प्रयास के बिना निर्धारित पहुंच सुनिश्चित हो सके।
प्रकाशन स्वचालन के लाभ
समय की बचत: जब आप सोते हैं, तो वीडियो पहले से ही सभी प्लेटफार्मों पर प्रकाशित हो रहे होते हैं।
स्केलिंग: 10+ खातों पर प्रति दिन 100+ वीडियो प्रकाशित करने की क्षमता।
अनुकूलन:बड़े पैमाने पर अपलोड के दौरान स्थिर संचालन के लिए प्रॉक्सी और एंटी-डिटेक्ट का उपयोग।
दक्षता:स्वचालित पोस्टिंग शेड्यूल आपको एक महीने पहले सामग्री की योजना बनाने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, 500 प्रकाशनों की लागत के साथ एक महीने के लिए एक मास-पोस्टिंग पैकेज।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
खोज में बदलावों को ध्यान में रखते हुए मास-पोस्टिंग सेवा का चयन कैसे करें?
एक ऐसी सेवा चुनें जो एकल पैनल के माध्यम से सभी प्रमुख प्लेटफार्मों (TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels) पर लघु वीडियो का वितरण प्रदान करती है। लचीले शेड्यूलिंग और खातों की स्थिरता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए प्रॉक्सी और एंटी-डिटेक्ट के साथ बड़े पैमाने पर अपलोड के लिए समर्थन की क्षमता महत्वपूर्ण है। सुनिश्चित करें कि सेवा आपको ऐसी सामग्री प्रकाशित करने की अनुमति देती है जो उपयोगकर्ताओं के गहन और बहुआयामी प्रश्नों का उत्तर देती है।
बिक्री फ़नल के शुरुआती चरणों के लिए सामग्री को कैसे अनुकूलित करें?
ऐसे वीडियो बनाएं जो समस्या अनुसंधान चरण में उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों का उत्तर दें। ये विभिन्न परिदृश्यों में उत्पाद के उपयोग के बारे में ट्यूटोरियल, तुलनाएं, समीक्षाएं, प्रदर्शन हो सकते हैं। केवल सीधे प्रचार के बजाय समस्याओं को हल करने और मूल्यवान जानकारी प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करें। विभिन्न प्लेटफार्मों पर अधिकतम दर्शकों तक पहुंचने के लिए वीडियो क्रॉस-पोस्टिंग का उपयोग करें।
एआई के प्रभुत्व वाले कंटेंट में मानवीय कारक की क्या भूमिका है?
एआई-सारांशों के बढ़ने के बावजूद, उपयोगकर्ता अभी भी वास्तविक लोगों से ‘जीवित’ अनुभव, समीक्षाएं और राय चाहते हैं। आपके कंटेंट में ऐसे तत्व होने चाहिए जो इस अनुभव को प्रदर्शित करें: प्रशंसापत्र, उपयोगकर्ता-जनित कंटेंट, विशेषज्ञ राय। यह विश्वास पैदा करता है और उपयोगकर्ताओं को निर्णय लेने में मदद करता है, जो स्वचालित लघु वीडियो प्रकाशन के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां जानकारी का त्वरित प्रसारण महत्वपूर्ण है।
निष्कर्ष
एआई द्वारा लाए गए खोज व्यवहार में बदलाव कंटेंट निर्माण और वितरण के लिए नए नियम निर्धारित करते हैं। आज प्रभावी बड़े पैमाने पर वीडियो पोस्टिंग केवल स्वचालित प्रकाशन नहीं है, बल्कि कंटेंट वितरण के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण है जो उपयोगकर्ताओं की जटिल और बहुआयामी मांगों का जवाब देता है। अधिकतम पहुंच और जुड़ाव सुनिश्चित करने के लिए इन सिद्धांतों को अपनी रणनीति में एकीकृत करें। एपीआई के माध्यम से बड़े पैमाने पर पोस्टिंग के लिए टूल का उपयोग करना शुरू करें ताकि आपका कंटेंट काम करता रहे जबकि आप अपने व्यवसाय का विकास करें।
डिजिटल मार्केटिंग के लगातार बदलते परिदृश्य में, यह समझना कि YouTube: एल्गोरिथम को कैसे धोखा दें और 100 अद्वितीय दृश्य प्राप्त करें, विपणक के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है। क्या आप सोच रहे हैं कि YouTube पर दृश्यों की संख्या में तेजी से वृद्धि क्यों हुई है, लेकिन लीड और बिक्री स्थिर बनी हुई है? क्या आप जानना चाहते हैं कि अब कौन से YouTube मेट्रिक्स वास्तव में मायने रखते हैं और अपने वीडियो को Ask YouTube, ChatGPT और अन्य AI खोज टूल में कैसे खोजा जाए? इस लेख में, आप जानेंगे कि नए YouTube दृश्य मेट्रिक्स कैसे काम करते हैं, पुराने के बजाय कौन से एनालिटिक्स डेटा को ट्रैक करना है, और AI खोज और खोज के लिए वीडियो, अध्यायों और शॉर्ट्स को कैसे अनुकूलित करें।
अब YouTube दृश्य मीट्रिक इंप्रेशन के करीब आ गया है। यदि कोई व्यक्ति एक लंबा वीडियो स्क्रॉल करता है, और वह एक सेकंड के अंश के लिए स्वचालित रूप से चलता है, तो YouTube इसे एक दृश्य के रूप में गिनता है। जिसे YouTube पहले एक दृश्य कहता था, उसे अब एंगेज्ड व्यू कहा जाता है, जिसका अर्थ है कि व्यक्ति ने वीडियो में कुछ रुचि दिखाई है, न कि केवल उसे स्क्रॉल किया है।
YouTube खेल के नियमों को बदल रहा है: विपणक को क्या जानने की आवश्यकता है
जस्टिन ब्राउन के अनुसार, यह बदलाव YouTube का अन्य प्लेटफार्मों को पकड़ने का प्रयास है। लंबे समय से, एक ही वीडियो को कई प्लेटफार्मों पर प्रकाशित करने वाले रचनाकारों ने देखा कि YouTube TikTok या Facebook की तुलना में कम दृश्य रिपोर्ट करता है, क्योंकि प्लेटफार्मों में दृश्यों की गणना करने के अलग-अलग तरीके हैं। कुछ प्लेटफार्मों पर, वीडियो को स्क्रॉल करना कई वर्षों से एक दृश्य के रूप में गिना जाता है।
पुरानी प्रणाली में, YouTube ने कभी भी दृश्य की सटीक परिभाषा प्रकाशित नहीं की। अफवाहों ने 30 सेकंड की सीमा को जिम्मेदार ठहराया, लेकिन जस्टिन का दावा है कि यह कभी भी एक अच्छा मीट्रिक नहीं था, क्योंकि यह छोटे वीडियो के लिए काम नहीं करता था। एक दृश्य बस कोई ऐसा व्यक्ति है जिसने पर्याप्त वीडियो देखा है ताकि इसे सार्थक माना जा सके, जिसका अर्थ एक वीडियो पर कुछ सेकंड और दूसरे का अधिकांश हिस्सा हो सकता है।
YouTube ने यह भी नहीं बताया कि एंगेज्ड व्यू क्या है, और जस्टिन को संदेह है कि प्लेटफॉर्म ने जानबूझकर परिभाषा को अस्पष्ट रखा है। Google के पास वेब ब्राउज़र, ऑपरेटिंग सिस्टम, Chromebooks और Android फ़ोन हैं, इसलिए यह ऐसे संकेतों का उपयोग कर सकता है, जैसे कि ब्राउज़र टैब खुला है या क्या व्यक्ति ने पिछला वीडियो देखा है और जब अगला वीडियो स्वचालित रूप से चलेगा तो उसे देखने की अधिक संभावना है।
जस्टिन का मानना है कि ये व्यवहारिक संकेत अब वीडियो देखे जाने के प्रतिशत से अधिक महत्व रखते हैं। उनका सबसे अच्छा अनुमान यह है कि एंगेज्ड व्यू वीडियो की अवधि पर निर्भर करता है और कुछ सेकंड से शुरू होता है – यह एक व्यक्ति के लिए यह तय करने के लिए पर्याप्त है कि वीडियो उनके लिए सही है या नहीं। वहां से, स्कोर इस बात पर निर्भर होना चाहिए कि आगे क्या होता है: एक दर्शक जो तुरंत छोड़ देता है, उसे शायद नहीं गिना जाना चाहिए, जबकि जो रहता है उसे गिना जाना चाहिए।
ऑटोप्ले और जुड़ाव पर इसका प्रभाव
ऑटोप्ले भी लोगों के वीडियो देखने के तरीके को बदल रहा है। जो वीडियो पहले ऑटोप्ले नहीं होते थे, वे अब टीवी, मोबाइल और डेस्कटॉप पर ऑटोप्ले होते हैं। जस्टिन ने खुद को मोबाइल ऐप पर वीडियो देखते हुए पाया है, जिन पर उन्होंने कभी क्लिक नहीं किया होगा, क्योंकि जब वह फ़ीड स्क्रॉल करते थे तो वे चलना शुरू कर देते थे।
YouTube अब इन प्रीव्यू को वीडियो की शुरुआत से चलाता है, और यदि वह फ़ीड को स्क्रॉल करता है और वापस आता है, तो प्लेबैक वहीं से फिर से शुरू होता है जहां उसने छोड़ा था। चूंकि YouTube का एल्गोरिथम दर्शक के व्यवहार और वरीयताओं को समझता है, जस्टिन देखते हैं कि यह ऑटोप्ले अनुभव केवल विचारों के बजाय अधिक एंगेज्ड व्यू की ओर ले जाता है।
प्राइमल वीडियो चैनल पर, बदलावों के प्रभावी होने के दिन विचारों में उल्लेखनीय उछाल आया, और बेसलाइन अब अधिक है। एक खोज-उन्मुख वीडियो जिसमें क्लिकबैट शीर्षक नहीं था, पहले पहले 24 घंटों में कुछ हज़ार विचार प्राप्त करता था। अब, वह संख्या 5,000-7,000 विचारों के करीब है। इसके विपरीत, एंगेज्ड व्यू लगभग उसी स्तर पर या थोड़ा अधिक हैं।
जस्टिन उच्च विचार संख्या को एक नई बेसलाइन के रूप में देखते हैं, न कि प्रदर्शन लाभ के रूप में, क्योंकि उनके व्यवसाय पर निर्भर आंतरिक ट्रैकिंग लगभग अपरिवर्तित है। रोलआउट भी असमान दिखता है। जस्टिन डेस्कटॉप पर मोबाइल ऐप की तुलना में अलग-अलग विचार संख्या देखते हैं, खासकर लाइव स्ट्रीम के लिए, जो उनके अनुसार, YouTube के बदलावों को लागू करने का एक विशिष्ट तरीका है।
व्यवसाय के लिए प्रमुख मेट्रिक्स: केवल विचार नहीं
व्यवसाय के लिए, सबसे महत्वपूर्ण YouTube मीट्रिक वह है जो वीडियो के लक्ष्य से जुड़ा है। जस्टिन कहते हैं कि विचार केवल एक छोटा सा हिस्सा हैं। किसी वीडियो का मूल्यांकन करने से पहले, वह यह तय करने की सलाह देते हैं कि इसका कार्य दर्शकों का निर्माण करना, ईमेल सूची बढ़ाना या बिक्री बढ़ाना है। ब्रांड बनाने वाली कंपनियों के लिए, लक्ष्य लीड, बिक्री और ग्राहकों को उत्पन्न करना है, और जस्टिन वहां से पीछे की ओर काम करते हैं।
विचार अच्छे लगते हैं, लेकिन वे अपने आप में व्यवसाय के परिणामों के बारे में बहुत कम कहते हैं। उपलब्ध YouTube एनालिटिक्स में, एंगेज्ड व्यू (पुराने विचार गणना के बराबर), वॉच टाइम, और क्लिक-थ्रू दर इस बात की स्पष्ट तस्वीर देते हैं कि क्या सही लोग क्लिक कर रहे हैं और देख रहे हैं।
जस्टिन का मानना है कि हर मीट्रिक पर ध्यान देना चाहिए, लेकिन कहते हैं कि प्रत्येक को व्यक्तिगत आधार पर देखा जाना चाहिए। औसत देखने की अवधि की तुलना तब काम करती है जब वीडियो समान होते हैं, जैसे कि एक आवर्ती श्रृंखला। Primal Video जैसे चैनल पर, जहां एक सप्ताह का वीडियो संपादन सॉफ्टवेयर के बारे में होता है और अगले सप्ताह का iPhone पर शूटिंग के बारे में होता है, एक वीडियो पर अधिक देखने का समय यह नहीं दर्शाता है कि दर्शकों को इससे अधिक मूल्य मिला है। एक दर्शक जिसने कम समय के लिए वीडियो देखा, उसे वही मिल सकता है जिसकी उसे आवश्यकता थी, उसकी समस्या हल हो गई, और वह एक वफादार, लौटने वाला दर्शक बन गया।
प्रदर्शन विश्लेषण: विसंगतियों पर ध्यान दें
YouTube एनालिटिक्स में घंटों बिताने के बजाय, जस्टिन भविष्य-उन्मुख, विसंगति-आधारित विश्लेषण करने की सलाह देते हैं। वह एक निश्चित अवधि में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले और सबसे खराब प्रदर्शन करने वाले वीडियो की पहचान करता है, चाहे वह जुड़े हुए दृश्यों, दृश्यों या देखने के समय के आधार पर हो, और फिर यह पता लगाने के लिए उनके प्रतिधारण ग्राफ़ की तुलना करता है कि लोग कहां छोड़ रहे हैं।
एक वीडियो जिसने खराब प्रदर्शन किया, उसने शुरुआत में अपने अधिकांश दर्शकों को खो दिया होगा, जबकि जो लोग रुके थे, उन्होंने बाकी को देखा। यह पैटर्न दो समस्याओं में से एक को इंगित करता है: एक कमजोर हुक, या YouTube गलत दर्शकों को वीडियो दिखा रहा है, जो उस पर क्लिक करते हैं और तुरंत छोड़ देते हैं। कोई भी मीट्रिक अकेले प्रदर्शन की व्याख्या नहीं करता है, इसलिए जस्टिन औसत देखने की अवधि, देखने का समय और प्रतिधारण को एक साथ देखता है ताकि यह समझा जा सके कि उन लोगों के साथ क्या हो रहा है जो पहले 30 सेकंड से अधिक समय तक देखते हैं।
एक वीडियो शुरुआत में कैसा प्रदर्शन करता है, यह इस बात का प्रतिबिंब नहीं है कि यह समय के साथ कैसा प्रदर्शन कर सकता है, खासकर YouTube खोज-केंद्रित चैनलों के लिए। Primal Video को पहले दिन या पहले सप्ताह में बड़ी संख्या नहीं मिलती है, यहां तक कि उनके चैनल के आकार को देखते हुए भी। समय के साथ, वीडियो YouTube खोज में और, तेजी से, AI-संचालित ट्रैफ़िक में आते हैं, और फिर वे “स्नोबॉल” करना शुरू कर देते हैं। चैनल के कुछ सबसे बड़े वीडियो लॉन्च पर विफल रहे।
इस वजह से, जस्टिन आमतौर पर खराब प्रदर्शन करने वाले वीडियो को अकेला छोड़ देते हैं और अगले पर चले जाते हैं। फिर से संपादन भी अधिक जोखिम भरा हो गया है। Primal Video टीम पहले कई “हुक” शूट करती थी, वीडियो प्रकाशित करती थी, और YouTube संपादक का उपयोग उन संस्करणों को काटने के लिए करती थी जो काम नहीं करते थे, बाद में उन्हें पुनर्स्थापित करने की क्षमता के साथ। अब, प्रकाशित वीडियो में परिवर्तन केवल फुटेज को हटा सकते हैं। कुछ भी वापस नहीं जोड़ा जा सकता है, और एक बार संपादन सहेजा जाने के बाद, इसे पूर्ववत नहीं किया जा सकता है।
Pro Tip: YouTube संपादक का उपयोग अभी भी एक लंबी शुरुआत का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है। जस्टिन का दृष्टिकोण एक विस्तारित अनुभाग के साथ एक वीडियो प्रकाशित करना है और, यदि यह काम नहीं करता है, तो इसे एक साफ कट के साथ ट्रिम करें। जस्टिन कहते हैं कि मुफ्त सामग्री देखने वाले दर्शक शायद ही कभी एक जंप कट या संगीत में एक स्किप पर ध्यान देते हैं।
सहयोगी दृश्य: एक नया मीट्रिक या सिर्फ एक अनुमान?
YouTube ने “दृश्य (सहयोगी)” नामक एक मीट्रिक भी जोड़ा है, जो यह अनुमान लगाता है कि एक से अधिक लोग एक साथ वीडियो कब देख रहे हैं, जैसे कि एक परिवार लिविंग रूम में टीवी पर देख रहा है। YouTube जनसांख्यिकी, वीडियो शैली और दिन के समय जैसे कारकों के आधार पर अनुमान लगाता है।
जस्टिन समूह देखने को प्रोत्साहित करने के लिए सामग्री को बदलने की सलाह नहीं देते हैं, जैसे कि दर्शकों से किसी मित्र या जीवनसाथी को आमंत्रित करने के लिए कहना। उन्होंने जो कुछ भी देखा है, उससे यह मीट्रिक अभी भी YouTube की ओर से एक अनुमान है, और टीवी पर साझा परिवार खाते पहले से ही डेटा को विकृत कर रहे हैं। जब तक YouTube सहयोगी दृश्यों को ट्रैक करने का अधिक विश्वसनीय तरीका नहीं ढूंढ लेता, तब तक वह इसे सामग्री रणनीति के लिए एक सार्थक उत्तोलक नहीं मानते हैं।
सहयोगी दृश्य डेटा का मूल्य ब्रांड सौदों और प्रायोजनों में है क्योंकि यह दिखा सकता है कि एक निर्माता की पहुंच केवल दृश्य गणना से अधिक है, खासकर पारिवारिक सामग्री के लिए। जस्टिन को उम्मीद है कि दृश्यों का जुड़े हुए दृश्यों से अनुपात एक मीट्रिक बन जाएगा जिसकी तुलना निर्माता करेंगे, जो इंप्रेशन बनाम क्लिक-थ्रू दर की पारंपरिक तुलना को बदल देगा। चूंकि दृश्य मीट्रिक इतना नया है, इसलिए बेंचमार्क स्थापित करना अभी जल्दबाजी होगी।
सामग्री का विशिष्टीकरण: पैकेजिंग ही सब कुछ है
लेकिन एक दृश्य को जुड़े हुए दृश्य में बदलना अभी भी पैकेजिंग पर निर्भर करता है: शीर्षक, थंबनेल और, विशेष रूप से, वीडियो की शुरुआत। जब एक वीडियो अपने आप चलता है, तो थंबनेल कम महत्वपूर्ण होता है क्योंकि दर्शक इसे कभी नहीं देख सकते हैं। पहले कुछ सेकंड में क्या होता है यह अधिक मायने रखता है। यह पूरी तरह से नया नहीं है।
जब YouTube ने पहली बार फ़ीड में ऑटोप्ले पेश किया, तो प्राइमल वीडियो टीम ने देखा कि लोग वीडियो पर क्लिक किए बिना म्यूट पर देख रहे थे – एक व्यवहार जिसे जस्टिन “टॉयलेट टीवी” कहते हैं। जस्टिन का जवाब प्रत्येक वीडियो की शुरुआत में स्क्रीन पर टेक्स्ट डालना था, यह समझाते हुए कि वीडियो किस बारे में है। ये छिपे हुए कैप्शन नहीं हैं जिन्हें दर्शक चालू या बंद कर सकते हैं। यह वीडियो में एम्बेडेड एक शीर्षक है, जैसे “सर्वश्रेष्ठ मैक संपादन सॉफ्टवेयर 2026”, ताकि कोई भी जो वीडियो को ऑटोप्ले देखता है, उसे ठीक से पता चल जाए कि यह किस बारे में है, भले ही उन्होंने कभी थंबनेल या शीर्षक न देखा हो।
टेक्स्ट लगभग पहले 3 सेकंड में दिखाई देता है, जब स्क्रीन पर कार्रवाई शुरू होती है, वीडियो के वादे को बताता है: परिणाम या परिवर्तन जो दर्शक अनुभव करेगा। जस्टिन का कहना है कि ऑटोप्ले लॉन्च होने पर प्राइमल वीडियो के लिए इसका महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा क्योंकि इसने दर्शकों को जुड़ी हुई स्थिति में बदल दिया। स्क्रीन पर टेक्स्ट के बिना एक “टॉकिंग हेड” म्यूट दर्शक के लिए यह समझना मुश्किल बनाता है कि वीडियो किस बारे में है।
प्रो टिप: ऑन-स्क्रीन शीर्षक टेक्स्ट के लिए किसी विशेष वीडियो संपादक की आवश्यकता नहीं होती है। जस्टिन इसे ऑन-स्क्रीन सादे टेक्स्ट के रूप में वर्णित करते हैं जो वीडियो के वादे को बताता है, जिसे कोई भी संपादक जोड़ सकता है।
YouTube से पूछें और AI खोज: सामग्री खोज का एक नया युग
YouTube Ask YouTube नामक एक सुविधा शुरू कर रहा है, जो टीवी से शुरू होकर मोबाइल और डेस्कटॉप तक विस्तारित हो रही है। यह उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक कीवर्ड खोज से परे जटिल विषयों का पता लगाने के लिए YouTube के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है, और उत्तरों में टेक्स्ट के साथ-साथ प्रासंगिक वीडियो, शॉर्ट्स और वीडियो क्लिप भी शामिल हो सकते हैं। YouTube का कहना है कि निर्माता अद्वितीय, उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री बनाना जारी रखकर और स्पष्ट वीडियो अध्याय और वर्णनात्मक शीर्षक जोड़कर Ask YouTube परिणामों में प्रदर्शित होने की संभावनाओं को बेहतर बना सकते हैं।
जस्टिन Ask YouTube को एक व्यापक बदलाव के हिस्से के रूप में देखते हैं। लोग तेजी से परिणाम तक पहुंचना चाहते हैं, चाहे वे कुछ सीखना चाहते हों या मनोरंजन करना चाहते हों, और AI टूल ने इन अपेक्षाओं को बढ़ा दिया है। वह उम्मीद करते हैं कि दर्शक पूरे वीडियो को देखने के बजाय वीडियो के विशिष्ट अनुभागों पर तेजी से आगे बढ़ेंगे। उम्मीद है कि एक छोटी क्लिप या सारांश दर्शकों को पूरा वीडियो देखने के लिए प्रोत्साहित करेगा, जैसे Google खोज स्निपेट कुछ खोजकर्ताओं को मौके पर ही मदद करते हैं, जबकि वीडियो पर ट्रैफ़िक भी भेजते हैं।
AI खोज पहले से ही प्राइमल वीडियो के लिए ट्रैफ़िक का एक महत्वपूर्ण स्रोत है। चैनल के लिए नंबर एक ट्रैफ़िक स्रोत YouTube खोज है, और दूसरा Google खोज है, उन लोगों से जो कभी YouTube पर शुरू नहीं हुए थे। तीसरा, और सबसे तेजी से बढ़ने वाला, AI टूल है। ChatGPT और Claude दर्शकों को YouTube पर प्राइमल वीडियो पर भेजते हैं, और चैनल को नियमित रूप से उन लोगों से टिप्पणियां मिलती हैं जो कहते हैं कि ChatGPT ने उन्हें वहां भेजा था।
AI के लिए SEO: अब क्या काम करता है
कीवर्ड अनुसंधान गायब नहीं हुआ है। प्राइमल वीडियो अभी भी वीडियो बनाने से पहले मांग का आकलन करने के लिए खोज मात्रा को देखता है, बजाय इसके कि इसे प्रकाशित किया जाए और उम्मीद की जाए। लेकिन कीवर्ड का क्रम पहले की तुलना में कम महत्वपूर्ण है। YouTube लंबे समय से वीडियो में कही गई बातों को ट्रांसक्रिप्ट कर रहा है, और अब AI इसे यह समझने की अनुमति देता है कि वीडियो में वास्तव में क्या हो रहा है। वीडियो जितना लंबा होता है, YouTube देखने के समय से उतना ही अधिक सीखता है कि दर्शकों को कौन से हिस्से आकर्षक लगते हैं, और जस्टिन उम्मीद करते हैं कि YouTube दर्शकों को उन अनुभागों में निर्देशित करेगा।
इसका मतलब है कि YouTube अनुकूलन अब दर्शक अनुभव के बारे में है। जस्टिन इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि दर्शक क्या चाहते हैं, वे वीडियो खोजने के लिए Google या YouTube में क्या दर्ज करेंगे, और उन्हें क्या आकर्षित करेगा, भले ही वे इसे न खोज रहे हों।
चूंकि AI से त्वरित उत्तर तेजी से आ रहे हैं, जस्टिन का मानना है कि वीडियो का वह हिस्सा जिसे AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है वह मानवीय हिस्सा है। एक दर्शक AI से बैनर का आकार या सेटिंग प्राप्त कर सकता है, लेकिन वे यह सुनना चाहते हैं कि एक विशिष्ट व्यक्ति इसे कैसे करेगा, वह व्यक्ति क्या विकल्प चुनेगा और क्यों। राय, अनुभव, विश्वास और ढांचे साझा करके, आप दर्शकों को वह देते हैं जो कोई और नहीं दे सकता। जस्टिन का कहना है कि लोग पहले से ही AI-जनित सामग्री से “थक चुके” हैं और जैसे ही वह AI आवाज सुनता है, वह चला जाता है, इसलिए वह उम्मीद करते हैं कि मानव-जनित सामग्री कम नहीं बल्कि अधिक मूल्यवान हो जाएगी।
अध्यायों का अनुकूलन: खोज के लिए नई “फिशिंग लाइनें”
प्राइमल वीडियो अध्यायों को उसी तरह मानता है जैसे वह पहले शीर्षकों को मानता था। प्रत्येक अध्याय के लिए, टीम पूछती है कि यदि यह एक अलग वीडियो होता तो कोई व्यक्ति इस अनुभाग को खोजने के लिए क्या टाइप करता, कीवर्ड और खोज मात्रा पर शोध करता है, और तदनुसार अध्याय का नाम देता है। वीडियो विवरण में टाइमस्टैम्प और अध्याय मार्कर YouTube और Google दोनों खोज के लिए अनुकूलन के लिए एक जगह बने हुए हैं, और प्रत्येक वीडियो में उस बिंदु का सीधा लिंक है।
अध्यायों के शीर्षक को “हुक” के रूप में लिखने के बजाय जो आगे क्या होगा, उसे चिढ़ाते हैं, जस्टिन ऐसे शीर्षकों की सलाह देते हैं जो यह बताते हैं कि प्रत्येक अनुभाग वास्तव में क्या कवर करता है। पांच चीजों के बारे में एक वीडियो के लिए जो AI अच्छी तरह से संपादित करता है, प्रत्येक अध्याय एक विशिष्ट चीज का नाम देगा। टाइमस्टैम्प में उत्तर का खुलासा करने से YouTube को उस अनुभाग को रैंक करने में मदद मिलती है, ChatGPT जैसे AI टूल को उत्तर तक सीधा रास्ता मिलता है, और इसे एक रहस्यमय शीर्षक में छिपाने से रोकता है जिस पर दर्शक क्लिक कर सकते हैं या नहीं भी कर सकते हैं।
जस्टिन खोज-अनुकूलित अध्यायों को अतिरिक्त “फिशिंग लाइनों” के रूप में देखते हैं जो दर्शकों को सामग्री खोजने में मदद करती हैं। यह दृष्टिकोण उन चैनलों के लिए उपयुक्त है जो खोज के लिए बनाए गए हैं। प्राइमल वीडियो मनोरंजन करने के बजाय शिक्षित करता है, इसलिए होमपेज पर जगह के लिए MrBeast जैसे मनोरंजन सामग्री निर्माताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, इसका उद्देश्य शीर्ष पर दिखाई देना है जब किसी को कोई विशिष्ट समस्या हो। वह अधिकांश व्यवसाय मालिकों के लिए समान अवसर देखता है जो मनोरंजक विचारों के लिए प्रतिस्पर्धा किए बिना अपनी अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं और अपने उत्पादों के बारे में बात कर सकते हैं।
AI टूल अध्यायों के अनुकूलन को मैन्युअल रूप से करने की तुलना में बहुत तेज बनाते हैं। जस्टिन vidIQ की ओर इशारा करते हैं, जिसके AI टूल खोज मात्रा के आधार पर शीर्षक और अध्याय मार्कर उत्पन्न करते हैं। प्राइमल वीडियो टीम ने MCP कनेक्शन के माध्यम से vidIQ को अपने AI सहायक से जोड़ा है। एक बार वीडियो पूरा हो जाने के बाद, टीम VTT या SRT कैप्शन फ़ाइल अपलोड करती है जिसमें कही गई हर बात का समय शामिल होता है, और AI को प्रत्येक अनुभाग के आसपास के प्रमुख वाक्यांशों के आधार पर अध्याय उत्पन्न करने के लिए कहती है, जबकि शीर्षकों को पठनीय रखती है
खोज में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभुत्व के युग में, Fender और Marshall जैसे ब्रांडों को अपनी रणनीतियों पर पुनर्विचार करना होगा। वे ब्रांडेड सामग्री में निवेश कर रहे हैं ताकि AI मॉडल में दृश्यता में सुधार हो सके और चैटबॉट, जिनका उपयोग आज 7 में से 10 अमेरिकी उपभोक्ता उत्पाद अनुसंधान के लिए करते हैं। यह सिर्फ एक प्रवृत्ति नहीं है, बल्कि उन कंपनियों के लिए एक आवश्यकता है जो प्रासंगिक बने रहना चाहती हैं। ब्रांड सामग्री श्रृंखला और जिमी हेंड्रिक्स की विरासत के माध्यम से SEO को मजबूत कर रहे हैं, यह दिखाते हुए कि कैसे पारंपरिक कंपनियां डिजिटल मार्केटिंग की नई वास्तविकताओं के अनुकूल हो रही हैं।
SEO के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण: ब्रांड AI खोज के अनुकूल कैसे होते हैं
आधुनिक डिजिटल परिदृश्य लगातार बदल रहा है, और खोज इंजनों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आगमन के साथ, ब्रांडों को अपनी दृश्यता बनाए रखने के लिए नए तरीके खोजने पड़ रहे हैं। Fender और Marshall जैसी कंपनियां ब्रांडेड सामग्री में सक्रिय रूप से निवेश कर रही हैं ताकि न केवल उपभोक्ताओं का ध्यान आकर्षित किया जा सके, बल्कि AI मॉडल और चैटबॉट के लिए अपनी उपस्थिति को अनुकूलित भी किया जा सके।
ये उपकरण तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं: 10 में से 7 अमेरिकी उपभोक्ता पहले से ही उत्पादों और जानकारी की खोज के लिए उनका उपयोग करते हैं। ब्रांडों के लिए इसका मतलब है कि पारंपरिक SEO तरीके अब पर्याप्त नहीं हैं। ऐसी सामग्री बनाना आवश्यक है जो न केवल जानकारीपूर्ण और मानव के लिए आकर्षक हो, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम के लिए आसानी से व्याख्या करने योग्य और मूल्यवान भी हो।
Fender: एक लेनदेन साइट से कहानी कहने के मंच तक
Fender, विश्व प्रसिद्ध गिटार निर्माता, ने अपनी ऑनलाइन उपस्थिति को फिर से परिभाषित करने के लिए महत्वपूर्ण कदम उठाए हैं। अंतरिम मार्केटिंग निदेशक केली मैग्राथ के अनुसार, उनका लक्ष्य वेबसाइट को एक साधारण बाज़ार से “एक सामने के दरवाजे में बदलना है जिसका उपयोग हम कहानी कहने के लिए एक मंच के रूप में कर सकते हैं”।
वीडियो सामग्री: Fender की अद्यतन वेबसाइट में छोटे, लेकिन प्रभावशाली वीडियो शामिल हैं। वे न केवल ब्रांड के इतिहास के बारे में बताते हैं, बल्कि जिमी हेंड्रिक्स जैसे प्रसिद्ध संगीतकारों को भी दिखाते हैं, जिन्होंने उनके गिटार बजाए थे। उन कारीगरों पर भी ध्यान दिया जाता है जो इन उपकरणों को बनाते हैं, उनकी शिल्प कौशल और समर्पण पर जोर देते हैं।
सोशल मीडिया: इस संपादकीय सामग्री का एक महत्वपूर्ण हिस्सा Fender के अपने सोशल चैनलों, जिसमें YouTube भी शामिल है, के माध्यम से सक्रिय रूप से प्रसारित किया जाता है। यहां, महत्वपूर्ण मील के पत्थरों, जैसे Telecaster मॉडल की 75वीं वर्षगांठ, या प्रभाव पैडल के विस्तृत प्रदर्शनों को समर्पित पूरी वीडियो श्रृंखलाएं मिल सकती हैं।
उद्देश्य: इन प्रयासों का मुख्य उद्देश्य उत्पाद खोज और उपभोक्ता यात्रा के शुरुआती चरणों में Fender की दृश्यता में सुधार करना है। समृद्ध और विविध सामग्री बनाकर, Fender का लक्ष्य तब सुर्खियों में रहना है जब उपभोक्ता संगीत वाद्ययंत्रों के बारे में जानकारी खोजते हैं।
मार्शल ग्रुप: ब्रांड को बढ़ावा देने के लिए संगीत के इतिहास को पुनर्जीवित करना
मार्शल ग्रुप, एम्पलीफायरों और हेडफ़ोन का एक प्रसिद्ध निर्माता, अपने ब्रांड को मजबूत करने के लिए सामग्री विपणन का भी सक्रिय रूप से उपयोग करता है। उन्होंने “डेड वेन्यूज़” नामक एक अनूठी YouTube श्रृंखला शुरू की है।
इस श्रृंखला में, नए संगीत समूह लंदन फॉग या चाइना शैलेट जैसे लंबे समय से गायब, लेकिन पौराणिक क्लबों के मंच पर प्रदर्शन करते हैं। यह दृष्टिकोण मार्शल को न केवल युवा संगीत दृश्य का समर्थन करने की अनुमति देता है, बल्कि संगीत की दुनिया में अपनी समृद्ध विरासत को भी याद दिलाता है।
“हम दावेदार हैं। हम एक प्रतिष्ठित गिटार एम्पलीफायर ब्रांड के रूप में जाने जाते हैं, और जैसे-जैसे हम नई श्रेणियों में आगे बढ़ते हैं, हमें वास्तव में यह फिर से सोचना होगा कि हम उपभोक्ताओं की नज़र में क्या बनना चाहते हैं,” — क्रिस्टीन कैनेडी ग्रांट, ब्रांड मार्केटिंग के उपाध्यक्ष, मार्शल ग्रुप।
मई में शुरू किया गया “डेड वेन्यूज़” अभियान, समकालीन लाइव संगीत दृश्य के समर्थन और कंपनी के उत्पादों के बीच एक मजबूत संबंध बनाने पर केंद्रित है। हेडफ़ोन के अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बाजार में खुद को अलग करने पर विशेष ध्यान दिया जाता है, जहां मार्शल अपने इतिहास और सांस्कृतिक प्रभाव के आधार पर अग्रणी स्थान हासिल करना चाहता है।
AI-खोज और उपभोक्ता व्यवहार पर सामग्री का प्रभाव
स्काईवर्ड एजेंसी द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में 10 में से 7 उपभोक्ता उत्पादों और कंपनियों की खोज करते समय सक्रिय रूप से ChatGPT या अन्य AI-सारांश का उपयोग करते हैं। ये डेटा सामग्री के महत्वपूर्ण महत्व को रेखांकित करते हैं, जिसका उपयोग AI-मॉडल द्वारा उत्तर और सिफारिशें बनाने के लिए प्रभावी ढंग से किया जा सकता है।
AI-खोज में सामग्री सफलता का एक प्रमुख कारक क्यों बन रही है?
AI के लिए अधिक डेटा: उच्च गुणवत्ता वाली, अच्छी तरह से संरचित ब्रांडेड सामग्री AI-मॉडल को विश्लेषण के लिए जानकारी का एक विशाल मात्रा प्रदान करती है। यह इस संभावना को बढ़ाता है कि ब्रांड को AI-जनित उत्तरों में अनुशंसित या उल्लेख किया जाएगा, क्योंकि AI सबसे पूर्ण और प्रासंगिक डेटा प्रदान करने का प्रयास करता है।
“ChatGPT नया वर्ड-ऑफ-माउथ है”: उर्वशी मनराल, अटेंशन आर्क में खोज क्षमता के उप निदेशक, का तर्क है कि AI-खोज इंजनों पर हावी होने के लिए सामग्री सबसे तेज़ और सबसे प्रभावी तरीका है। ब्रांड के बारे में जितनी अधिक गुणवत्ता वाली सामग्री उपलब्ध होगी, AI द्वारा उसके उल्लेख और सकारात्मक धारणा की संभावना उतनी ही अधिक होगी।
मौलिकता – विभेदीकरण की कुंजी: IDHL में सामग्री प्रमुख एम्मा सिबल्स इस बात पर जोर देती हैं कि अद्वितीय, मौलिक सामग्री जो ब्रांड की विशेषज्ञता और दृष्टिकोण को दर्शाती है, AI-प्लेटफ़ॉर्म द्वारा बहुत अधिक मूल्यवान है। कीवर्ड से भरे पोस्ट के विपरीत, ऐसी सामग्री वास्तविक मूल्य और अधिकार प्रदर्शित करती है।
क्रिएटिव एजेंसी Happylucky की सीईओ एमिली स्टुट्ज़मैन कहती हैं: “एक वास्तविक दृष्टिकोण, विशेषज्ञता, उदाहरणों, अनुभव और उपयोगी संदर्भ वाला ब्रांड AI-प्लेटफ़ॉर्म को जानकारी निकालने के लिए एक बहुत समृद्ध स्रोत प्रदान करता है, बजाय इसके कि एक ब्लॉग पोस्ट जिसे 20-30 कीवर्ड ‘फैलाने’ के लिए डिज़ाइन किया गया हो।”
केवल AI ही नहीं: मानवीय कारक और ब्रांड-निर्माण
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सामग्री बनाने के ये प्रयास केवल “रोबोट पाठकों” के लिए नहीं हैं। वे मानवीय ग्राहकों के लिए ब्रांड-निर्माण का एक महत्वपूर्ण कार्य भी करते हैं। ऐसी सामग्री जो कहानियाँ बताती है, मूल्यों और विशेषज्ञता को प्रदर्शित करती है, दर्शकों के साथ गहरा भावनात्मक संबंध बनाती है।
Happylucky के मुख्य रचनात्मक अधिकारी बेन हेनेस के अनुसार, “एक ब्रांड जो लगातार मौलिक विचार, उपयोगी अनुभव, विशिष्ट राय और प्रत्यक्ष अनुभव प्रकाशित करता है, वह ज्ञान का एक आधार बनाता है जो उपभोक्ताओं के खोज में होने पर ब्रांड का लाभ बन सकता है।” इसका मतलब है कि गुणवत्तापूर्ण सामग्री दोहरे उद्देश्य को पूरा करती है: AI के लिए अनुकूलन और उपभोक्ताओं के बीच वफादारी को मजबूत करना।
रणनीतियाँ और दृष्टिकोण: आगे क्या?
दुनिया भर के विपणक खोज परिदृश्य में इन परिवर्तनों पर सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया दे रहे हैं। कांतार के एक सर्वेक्षण से पता चला है कि 75% विपणक अगले साल AI-सहायकों में दृश्यता पर खर्च बढ़ाने की योजना बना रहे हैं। यह खोज विपणन की नई वास्तविकता के अनुकूल होने के महत्व की व्यापक मान्यता को दर्शाता है।
SEO कंपनी BrightEdge के संस्थापक और सीईओ जिम यू सलाह देते हैं: “शुरू करने के लिए सबसे अच्छी जगहों में से एक वह सामग्री है जहाँ आपके पास जीतने का अधिकार है।” इसका मतलब है ऐसी सामग्री बनाना जो ब्रांड की मुख्य विशेषज्ञता और मूल्यों के अनुरूप हो, जहाँ कंपनी अपनी विशिष्टता और अधिकार प्रदर्शित कर सके।
एजेंसी The Shipyard में मीडिया निदेशक स्टेफ़नी एस्टेस नोट करती हैं कि उनकी एजेंसी अपनी सामग्री, निर्माता गतिविधि और YouTube जैसे प्लेटफार्मों पर ब्रांडों द्वारा बनाए गए वीडियो को “प्रचारित” करने से LLM (बड़े भाषा मॉडल) द्वारा उनकी धारणा में कैसे मदद मिल सकती है, इस पर सक्रिय रूप से प्रयोग कर रही है। यह न केवल सामग्री बनाने बल्कि उसके रणनीतिक वितरण के महत्व पर भी जोर देता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
फुल-साइकिल टर्नकी वीडियो प्रोडक्शन क्या है और यह AI-खोज में कैसे मदद करता है?
फुल-साइकिल टर्नकी वीडियो प्रोडक्शन वीडियो सामग्री बनाने के लिए सेवाओं का एक सेट है, जिसमें विचार और स्क्रिप्ट विकास से लेकर फिल्मांकन, संपादन, पोस्ट-प्रोडक्शन और प्रकाशन तक सभी चरण शामिल हैं। AI-खोज के संदर्भ में, उच्च-गुणवत्ता वाले, मूल वीडियो, जैसे कि Fender या Marshall द्वारा बनाए गए, AI मॉडल को ब्रांड, उसके इतिहास, उत्पादों और मूल्यों के बारे में जानकारी का एक समृद्ध स्रोत प्रदान करते हैं। यह AI-जनित प्रतिक्रियाओं में ब्रांड की उद्धरण क्षमता और दृश्यता में काफी सुधार करता है, क्योंकि AI विश्वसनीय, अद्वितीय और गहन डेटा को प्राथमिकता देता है, जो अक्सर पेशेवर रूप से बनाई गई वीडियो सामग्री में निहित होता है।
AI-खोज के लिए अनुकूलित वीडियो सामग्री बनाने के लिए एक ठेकेदार का चयन कैसे करें?
AI-खोज के लिए अनुकूलित फुल-साइकिल वीडियो प्रोडक्शन के लिए एक ठेकेदार का चयन करते समय, निम्नलिखित प्रमुख मानदंडों पर ध्यान दें:
कहानी कहने का अनुभव: सुनिश्चित करें कि ठेकेदार एक आकर्षक और भावनात्मक रूप से प्रतिध्वनित होने वाली कथा बनाने में सक्षम है जो आपके ब्रांड के प्रमुख संदेशों को लक्षित दर्शकों तक प्रभावी ढंग से पहुंचाएगा।
SEO और AI की समझ: यह महत्वपूर्ण है कि ठेकेदार टीम को इस बात की समझ हो कि सामग्री को न केवल मनुष्यों द्वारा, बल्कि खोज इंजनों और AI मॉडल द्वारा भी कैसे माना जाएगा। इसमें वीडियो को संरचित करने, मेटाडेटा और कीवर्ड का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का ज्ञान शामिल है।
उत्पादन की गुणवत्ता: उच्च छवि और ध्वनि की गुणवत्ता सामग्री की धारणा के लिए महत्वपूर्ण है। पेशेवर रूप से बनाया गया वीडियो अधिक विश्वास पैदा करता है और ध्यान बेहतर रखता है।
पोर्टफोलियो: ठेकेदार के काम के उदाहरणों की समीक्षा करें। अन्य ब्रांडों के लिए सफल परियोजनाएं, विशेष रूप से आपके आला में, उनकी क्षमता का एक अच्छा संकेतक हो सकती हैं।
व्यापक दृष्टिकोण: आदर्श ठेकेदार न केवल वीडियो निर्माण, बल्कि इसके वितरण की रणनीति भी प्रदान करता है, जिसमें YouTube, सोशल मीडिया और अन्य प्लेटफार्मों के लिए अनुकूलन शामिल है, जो AI-अनुकूलन का एक अभिन्न अंग है।
क्या AI-अनुकूलन के लिए पुरानी सामग्री को फिर से तैयार करने (पुनरुत्पादन) में निवेश करना चाहिए या खरोंच से नई सामग्री बनानी चाहिए?
दोनों दृष्टिकोणों के अपने फायदे हैं और आपके लक्ष्यों और संसाधनों के आधार पर प्रभावी हो सकते हैं। मौजूदा सामग्री का पुनरुत्पादन (उदाहरण के लिए, लंबी लेखों को छोटे वीडियो, इन्फोग्राफिक्स या ऑडियो पॉडकास्ट में बदलना) AI के लिए उपलब्ध डेटा की मात्रा बढ़ाने का एक लागत प्रभावी तरीका हो सकता है। यह आपको पहले से बनाई गई सामग्री से अतिरिक्त मूल्य निकालने की अनुमति देता है।
हालांकि, खरोंच से नई, मूल सामग्री बनाना, विशेष रूप से AI-खोज के लिए डिज़ाइन किया गया, अक्सर बेहतर परिणाम देता है। ऐसी सामग्री शुरू में विशिष्टता, गहराई, विशेषज्ञता और संरचना की आवश्यकताओं को ध्यान में रखकर बनाई जाती है, जिन्हें AI मॉडल द्वारा अत्यधिक महत्व दिया जाता है। यह ब्रांड को नए या विशिष्ट प्रश्नों के लिए अग्रणी स्थिति लेने की अनुमति देता है।
सबसे अच्छी रणनीति दोनों दृष्टिकोणों का एक संयोजन है: इसकी पहुंच का विस्तार करने के लिए मूल्यवान पुरानी सामग्री का पुनरुत्पादन करना और नई, रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण सामग्री बनाना जो आधुनिक AI-एल्गोरिदम और खोज इंजनों के लिए जानबूझकर अनुकूलित की जाएगी।
निष्कर्ष
AI-खोज का युग ब्रांडों से सामग्री के प्रति अपने दृष्टिकोण पर गहराई से पुनर्विचार करने की मांग करता है। मूल, उच्च-गुणवत्ता वाली कहानी कहने में निवेश करना, जैसा कि Fender और Marshall सफलतापूर्वक प्रदर्शित करते हैं, न केवल दर्शकों का ध्यान आकर्षित करने का एक तरीका बन जाता है, बल्कि लगातार बदलते डिजिटल परिदृश्य में दृश्यता में सुधार के लिए एक महत्वपूर्ण कारक भी बन जाता है। AI-उत्तरों में आपके ब्रांड को ध्यान देने योग्य बनाने और प्रतिस्पर्धियों के बीच खड़े होने के लिए, एक पूर्ण वीडियो उत्पादन चक्र का आदेश देना आवश्यक है, जो न केवल आपकी अनूठी कहानी बताएगा, बल्कि आधुनिक खोज एल्गोरिदम और AI-मॉडल के लिए भी सावधानीपूर्वक अनुकूलित किया जाएगा। आज ही हमसे संपर्क करें यह जानने के लिए कि हम आपके ब्रांड को AI-खोज के युग में अग्रणी बनने और सामग्री विपणन की क्षमता का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में कैसे मदद कर सकते हैं।
एक ऐसी दुनिया में जहाँ AI सिस्टम प्रकाश की गति से नए प्रश्न उत्पन्न करते हैं, प्रासंगिकता के पुराने हैकिंग ट्रिक्स को एक नया जीवन मिलता है। ग्रेग जारबो, एक SEO दिग्गज, बताते हैं कि कैसे 2003 में उन्होंने मैन्युअल रूप से वह लागू किया जिसे अब “फैन क्वेरी” कहा जाता है, जिसमें “रूसी मात्स्यका” सिद्धांत का उपयोग किया गया था। यह विधि आपकी सामग्री को उन प्रश्नों के लिए खोजने योग्य बनाती है जो अभी तक मौजूद नहीं हैं, और आधुनिक AI खोज में क्वेरी रीपरपोसिंग की कुंजी है।
मात्स्यका-SEO: AI के आने से पहले यह कैसे काम करता था
“फैन क्वेरी” या “GEO” जैसे शब्द प्रचलन में आने से बहुत पहले, जारबो ने प्रेस विज्ञप्तियों को अनुकूलित किया, जिसमें छोटे वाक्यांशों को लंबे वाक्यांशों में एम्बेड किया गया था। उदाहरण के लिए, यदि लक्ष्य वाक्यांश “फिलाडेल्फिया के लिए हवाई जहाज का टिकट” था, तो उन्होंने चार-शब्दों वाले संस्करण की तलाश की, जैसे “फिलाडेल्फिया के लिए सस्ते हवाई जहाज का टिकट”, और उसके चारों ओर एक विज्ञप्ति बनाई।
इससे छोटे और लंबे दोनों तरह के प्रश्नों को कवर करना संभव हो गया, जिससे सामग्री व्यापक दर्शकों के लिए दृश्यमान हो गई। इस दृष्टिकोण ने अधिकतम पहुंच सुनिश्चित की, तब भी जब खोज इंजन कम विकसित थे।
15% अज्ञात प्रश्न: Google का एक स्थिरांक
“मैंने सोचा था कि किसी बिंदु पर अधिकांश प्रश्न पहले ही किए जा चुके होंगे; लोग बस एक ही बात बार-बार पूछते हैं। लेकिन जब हम इन मेट्रिक्स को फिर से गिनते हैं, तो यह हमेशा लगभग 15% होता है,” – जॉन मुलर, सर्च सेंट्रल लाइव NYC, मार्च 2025।
Google ने पहली बार उल्लेख किया कि दैनिक प्रश्नों का 15% नया है, 2019 में BERT पेश करते समय। बड़े भाषा मॉडल के विकास के बावजूद यह आंकड़ा स्थिर बना हुआ है। Google के अरबों प्रश्नों को 15% से गुणा करें, और आपको हर दिन सैकड़ों लाखों अद्वितीय वाक्यांश मिलेंगे।
यह ट्रैफ़िक का एक विशाल हिस्सा है जिसे अधिकांश SEO विशेषज्ञ कम आंकते हैं। इस घटना को समझना प्रभावी क्वेरी रीपरपोसिंग के लिए महत्वपूर्ण है।
समाचार प्रश्नों के जनरेटर के रूप में
इनमें से अधिकांश नए प्रश्न आकस्मिक नहीं हैं। वे तत्काल समाचार, नए उत्पादों, बदली हुई नीतियों या पत्रकारों द्वारा गढ़े गए वाक्यांशों से उत्पन्न होते हैं। घटना के दिन प्रकाशित प्रेस विज्ञप्तियां इस ट्रैफ़िक को रोकने के लिए आदर्श हैं।
यदि विज्ञप्ति में वाक्यांश उपयोगकर्ता द्वारा Google में टाइप किए गए वाक्यांश से सटीक रूप से मेल खाता है, तो सामग्री उस प्रश्न के लिए रैंक कर सकती है जो लिखने के समय मौजूद नहीं था। यह “नई” खोज मांग को कैप्चर करने में परिचालन सामग्री की शक्ति को प्रदर्शित करता है।
AI और रिवर्स मात्स्यका: व्यापक से संकीर्ण तक
एम.जे. काचोन के शोध से पता चला है कि ChatGPT उप-प्रश्न उत्पन्न करता है, जो आकस्मिक भी नहीं हैं। प्रारंभ में, मॉडल सामान्य, संवादात्मक भाषा का उपयोग करता है, फिर site: ऑपरेटर के साथ खोज को संकीर्ण करता है और सटीक उद्धरणों की जांच करना शुरू करता है।
पहले और आखिरी खोज के बीच उद्धरणों का उपयोग 25 गुना बढ़ जाता है। यह “मैट्रियोष्का” सिद्धांत है, लेकिन विपरीत दिशा में: AI व्यापक रूप से शुरू होता है और सत्यापन के लिए सटीक वाक्यांश तक सीमित होता है। खोज के लिए AI का यह दृष्टिकोण क्वेरी रीपरपसिंग के लिए नए अवसर खोलता है।
क्वेरी की लंबाई: AI-खोज की एक नई वास्तविकता
मई 2026 के Google डेटा के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में AI-क्वेरी की औसत लंबाई पारंपरिक खोज क्वेरी से तीन गुना अधिक है। कचोन के डेटा से पता चलता है कि एक ब्रांडेड चैटजीपीटी क्वेरी उप-क्वेरी में विभाजित होती है, जिसमें औसतन सात शब्द होते हैं।
लंबाई AI-खोज का एक दुष्प्रभाव नहीं है, बल्कि एक नया मानदंड है जिसकी ओर उद्योग वर्षों से बढ़ रहा है। इसका मतलब है कि AI व्यवहार के अनुरूप होने के लिए सामग्री को लंबी और अधिक विस्तृत क्वेरी के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए।
व्यावहारिक कदम: एल्गोरिदम को कैसे धोखा दें और सामग्री को कैसे स्केल करें
क्वेरी रीपरपसिंग के लिए इस ज्ञान का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, तीन प्रमुख आदतें विकसित करना आवश्यक है:
केवल कीवर्ड ही नहीं, बल्कि नेस्टेड वाक्यांशों की तलाश करें। प्रत्येक तीन-शब्द वाले कीवर्ड वाक्यांश के लिए, दो-तीन चार- और पांच-शब्द वाले वाक्यांश खोजें जो स्वाभाविक रूप से इसमें शामिल हों। अपने परिचयात्मक पैराग्राफ या H2 शीर्षकों को लंबे संस्करण के इर्द-गिर्द बनाएं।
समाचार की गति से प्रकाशित करें। 15% नई क्वेरी हाल की घटनाओं से संबंधित हैं। यदि आपके संगठन के पास उसी दिन प्रकाशित करने के लिए एक चैनल है (प्रेस विज्ञप्ति, ब्लॉग, त्वरित प्रतिक्रिया पृष्ठ), तो यह आपके लिए प्रतिस्पर्धा के वाक्यांश के अस्तित्व के बारे में जानने से पहले SERP में जगह बनाने का सबसे अच्छा मौका है।
एक उद्धृत वाक्य के रूप में शाब्दिक उत्तर लिखें। कचोन के डेटा से पता चलता है कि AI सिस्टम आपके सामग्री से सटीक उद्धरण की तलाश करके दावों की तेजी से जांच कर रहे हैं। प्रश्न का उत्तर देने वाले वाक्य को इस तरह से फिर से लिखें कि इसे पूरी तरह से लिया जा सके और फिर भी इसका अर्थ बना रहे।
ये तरीके SEO के मूलभूत सिद्धांतों को प्रतिस्थापित नहीं करते हैं, बल्कि उन्हें पूरक करते हैं, जो लंबी-पूंछ वाली क्वेरी पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिन्हें पहले कम करके आंका गया था। वे AI-खोज के बदलते एल्गोरिदम के अनुकूल होने में प्रभावी ढंग से मदद करते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI के संदर्भ में “क्वेरी फैन-आउट” क्या है?
“क्वेरी फैन-आउट” एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें एक प्रारंभिक उपयोगकर्ता वाक्यांश या क्वेरी कई अधिक विशिष्ट उप-क्वेरी में विभाजित हो जाती है, जो AI-सिस्टम द्वारा उत्पन्न होती हैं। यह AI को विषय का गहराई से अध्ययन करने और अधिक प्रासंगिक जानकारी खोजने की अनुमति देता है, खोज को सामान्य से विशिष्ट तक सीमित करता है।
“रूसी मैट्रियोष्का” सिद्धांत SEO से कैसे संबंधित है?
SEO में “रूसी मात्स्योष्का” सिद्धांत का अर्थ है छोटी, उच्च-आवृत्ति वाली कीवर्ड वाक्यांशों को लंबी, कम-आवृत्ति वाली क्वेरीज़ में शामिल करना। उदाहरण के लिए, वाक्यांश “हवाई जहाज के टिकट” को “फिलाडेल्फिया के लिए सस्ते हवाई जहाज के टिकट” में नेस्ट किया जा सकता है। यह सामग्री को विभिन्न लंबाई की क्वेरीज़ द्वारा खोजे जाने की अनुमति देता है, जिससे इसकी दृश्यता और दर्शकों तक पहुंच बढ़ती है।
Google की 15% क्वेरीज़ हमेशा नई क्यों होती हैं?
ये 15% क्वेरीज़ हमेशा नई होती हैं, क्योंकि वे सीधे वास्तविक दुनिया की घटनाओं के विकास से संबंधित होती हैं: समाचार, नए उत्पादों का उद्भव, कानून में बदलाव, सांस्कृतिक घटनाएँ। लोग उन चीज़ों के बारे में जानकारी खोजते हैं जो अभी-अभी हुई हैं या दिखाई दी हैं, जिससे अद्वितीय वाक्यांश उत्पन्न होते हैं जो पहले मौजूद नहीं थे। यह सामग्री के त्वरित प्रकाशन के महत्व की पुष्टि करता है।
AI सिस्टम जानकारी को सत्यापित करने के लिए उद्धरणों का उपयोग कैसे करते हैं?
एम.जे. काचोन के शोध से पता चला है कि ChatGPT जैसे AI सिस्टम, व्यापक खोज के बाद, सटीक उद्धरणों का उपयोग करके जानकारी को सत्यापित करना शुरू करते हैं। वे सामग्री में विशिष्ट वाक्यों की तलाश करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि स्रोत वास्तव में वही दावा करता है जो AI व्याख्या करता है। यह उत्तरों को यथासंभव सटीक और उद्धृत करने योग्य बनाने की आवश्यकता पर जोर देता है।
निष्कर्ष
AI के प्रभुत्व के युग में, यह समझना कि सिस्टम क्वेरीज़ को कैसे उत्पन्न और संसाधित करते हैं, महत्वपूर्ण हो जाता है। “मात्स्योष्का” सिद्धांतों को लागू करके, लंबी और नेस्टेड वाक्यांशों के लिए सामग्री को अनुकूलित करके, और इसे तुरंत प्रकाशित करके, आप प्रतिस्पर्धियों से आगे निकल सकते हैं और उस ट्रैफ़िक को कैप्चर कर सकते हैं जो अभी तक उपयोगकर्ताओं के दिमाग में पैदा भी नहीं हुआ है।
इन हैकिंग तकनीकों को आज ही लागू करना शुरू करें ताकि आपकी सामग्री केवल मौजूद न रहे, बल्कि स्केल हो और खोज एल्गोरिदम के मैट्रिक्स को धोखा दे। क्वेरी रीपर्पसिंग की उन्नत रणनीतियों का उपयोग करके अपने आला में अग्रणी बनने का अवसर न चूकें!
एक ऐसी दुनिया में जहाँ AI चैटबॉट्स खरीदारों के लिए एक नया प्रवेश बिंदु बन रहे हैं, ब्रांड्स अपनी विजिबिलिटी रणनीतियों को बदल रहे हैं। अब क्रिएटर्स के लिए ब्रीफ में एक नया आइटम जुड़ गया है: AI में विजिबिलिटी। मार्केटर्स ने महसूस किया है कि पारंपरिक SEO और सशुल्क विज्ञापन के तरीके अब पर्याप्त नहीं हैं, जब LLM (बड़े भाषा मॉडल) उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए सोशल मीडिया, ब्लॉग और समाचार पोर्टलों को सक्रिय रूप से स्कैन कर रहे हैं। “वीडियो डीएनए” और सामग्री की “मैट्रिक्स”, जिसे AI व्याख्या कर सकता है, महत्वपूर्ण हो जाती है।
AI विजिबिलिटी: सामग्री की नई वास्तविकता
पहले ब्रांड खुद तय करता था कि उसके बारे में इंटरनेट पर क्या कहा जाएगा। आज AI खोज बाहरी, अधिक प्रामाणिक स्रोतों पर भरोसा करते हुए पहल करता है।
“मशीन सबसे सुलभ सार्वजनिक जानकारी और सबसे प्रामाणिक जानकारी की ओर बढ़ती है ताकि उत्तर के करीब पहुंच सके। यह वह नहीं है जो ब्रांडों से आता है,” जो गैग्लिएस, सीईओ वायरल नेशन कहते हैं।
उपलब्धता: सोशल नेटवर्क और क्रिएटर्स के ब्लॉग LLM के लिए खुले डेटा स्रोत हैं।
विश्वास: क्रिएटर्स से सकारात्मक समीक्षाएं और राय AI की नजर में ब्रांड की प्रतिष्ठा बनाती हैं।
Zoom का उदाहरण इस प्रवृत्ति को दर्शाता है: कंपनी ने स्टोरीटेलिंग के माध्यम से अधिकार बढ़ाने के लिए पत्रकार-क्रिएटर नाइमा रज़ा के साथ सहयोग किया। यह विज्ञापन में प्रतिबंध को दरकिनार करने की दिशा में एक कदम है, जब सीधा विज्ञापन संदेश काम नहीं करता है।
AI विजिबिलिटी का मापन और अनुकूलन
हालांकि क्रिएटर्स अभियानों और AI विजिबिलिटी के बीच सीधा संबंध अभी भी विकास के अधीन है, सहसंबंध पहले से ही स्पष्ट है। क्रिस्टीना काफलीन, SVP और ट्रेवेंट की महाप्रबंधक, बताती हैं कि AI खोज परिणामों में क्रिएटर्स की सामग्री को ट्रैक करने के अनुरोध लगभग हर नई पिच में आते हैं।
यह एजेंसियों को सामग्री के पुनरुत्पादन और रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए प्रेरित करता है।
AI विजिबिलिटी के लिए एजेंसियों की रणनीतियाँ
मौजूदा सामग्री का ऑडिट: ट्रेवेंट विश्लेषण करता है कि कौन से क्रिएटर्स और किस प्रकार की सामग्री LLM में सबसे अधिक उद्धरण उत्पन्न करती है।
निरंतर निगरानी: अनुकूलन और भविष्य की साझेदारियों की योजना बनाने के लिए अभियानों के दौरान उद्धरणों को ट्रैक करना।
SEO के साथ एकीकरण: Crispin की टीमें, उदाहरण के लिए, क्रिएटर्स के प्रभाव को बढ़ाने के लिए SEO विशेषज्ञों के साथ मिलकर GEO प्रक्रियाओं की रिवर्स इंजीनियरिंग में लगी हुई हैं।
यह दृष्टिकोण उन ब्रांडों को अनुमति देता है, जो पहले इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग के प्रति संशयवादी थे, वीडियो के अद्वितीयकरण और AI खोज के लिए सामग्री में मूल्य देखने के लिए।
AEO और सामग्री के तकनीकी पहलू
निर्माता सक्रिय रूप से AEO (Answer Engine Optimization) में महारत हासिल कर रहे हैं, विशेष वेबसाइटें बना रहे हैं और ऑडिट कर रहे हैं। यह महत्वपूर्ण है कि सोशल नेटवर्क पोस्ट के कैप्शन मशीन-पठनीय हों और LLM द्वारा स्कैन किए जाने के लिए पर्याप्त जानकारी शामिल करें।
“जानकारी के सरल आदान-प्रदान और उन सभी सामान्य चीजों के अलावा जिनकी आप एक कैप्शन से अपेक्षा करते हैं, हम अब अचानक कह रहे हैं: ‘ठीक है, यह ऑनलाइन खोज की नई लंबी पूंछ है, और हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह कैप्शन यथासंभव प्रभावी ढंग से काम करे,’” डैनियल वायली, Sway Group के CEO, जोर देते हैं।
निर्माताओं को क्या विचार करना चाहिए:
जानकारी को “जोड़ना”: सुसंगत, सूचनात्मक सामग्री बनाना जिसे AI के लिए आसानी से “पुनः पैक” किया जा सके।
सामग्री को “विभाजित करना”: एक वेबिनार को विभिन्न प्लेटफार्मों के लिए 50 छोटे क्लिप में बदलना।
मेटाडेटा: यथासंभव विस्तृत और प्रासंगिक विवरण, टैग।
हालांकि, विशेषज्ञ अत्यधिक उत्साह के खिलाफ चेतावनी देते हैं। स्कॉट सटन, Later के CEO, बताते हैं कि नए साबुन के बारे में 300,000 टिकटॉक AEO में नहीं आ सकते हैं यदि वे अनुक्रमण के लिए सही जगह पर नहीं हैं।
यह विशिष्टता पैकेज और सामग्री स्केलिंग के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण के महत्व पर जोर देता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI-दृश्यता क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
AI-दृश्यता ब्रांड की सामग्री की क्षमता है जिसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) और AI-चैटबॉट द्वारा उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देते समय खोजा और उद्धृत किया जा सके। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिक से अधिक लोग AI-खोज के साथ अपनी खरीदारी यात्रा शुरू कर रहे हैं, और एक ब्रांड जो वहां मौजूद नहीं है, संभावित ग्राहकों को खो देता है। यह आपकी सामग्री का “क्लोन” जैसा है, जो एक नई डिजिटल वास्तविकता में आपके लिए काम कर रहा है।
निर्माता ब्रांडों को AI-दृश्यता में सुधार करने में कैसे मदद कर सकते हैं?
निर्माता प्रामाणिक, सूचनात्मक और अच्छी तरह से संरचित सामग्री बना सकते हैं जिसे LLM द्वारा आसानी से स्कैन किया जा सके। उनके सकारात्मक फीडबैक और समीक्षाओं को AI द्वारा ब्रांड के प्रत्यक्ष विज्ञापन की तुलना में अधिक विश्वसनीय माना जाता है। वे गुणवत्तापूर्ण, प्राकृतिक सामग्री प्रदान करके एल्गोरिदम को “धोखा” देने में मदद करते हैं।
AEO क्या है और यह SEO से कैसे अलग है?
AEO (Answer Engine Optimization) उत्तर इंजनों के लिए सामग्री का अनुकूलन है, जैसे AI-चैटबॉट, जो उपयोगकर्ता के प्रश्न का सीधा उत्तर प्रदान करने का प्रयास करते हैं। पारंपरिक SEO के विपरीत, जो खोज इंजनों के लिए कीवर्ड पर केंद्रित है, AEO स्पष्ट, आधिकारिक और पूर्ण उत्तर प्रदान करने पर केंद्रित है जिसे AI आसानी से निकाल और उपयोग कर सकता है। यह AI-तर्क को ध्यान में रखते हुए “विज्ञापन के लिए वीडियो का पुनर्संसाधन” है।
क्या मौजूदा सामग्री को AI-दृश्यता के लिए अद्वितीय बनाना संभव है?
हाँ, मौजूदा सामग्री का पुनरुद्देश्यीकरण और अद्वितीयकरण एक प्रभावी तरीका है। इसमें वीडियो में पृष्ठभूमि और स्वर को बदलना, TikTok, Shorts, Reels के लिए अनुकूलन, मशीन-पठनीयता के लिए कैप्शन को फिर से लिखना शामिल हो सकता है। लक्ष्य एक से 100 अद्वितीय बनाना है, लेकिन यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि नई सामग्री AEO आवश्यकताओं को पूरा करती है और AI द्वारा सही ढंग से अनुक्रमित की जाएगी।
निष्कर्ष
AI-खोज का युग ब्रांडों और रचनाकारों के लिए खेल के नियमों को बदल रहा है। प्रामाणिक रचनाकार सामग्री के माध्यम से AI-दृश्यता में निवेश करना अब केवल वांछनीय नहीं, बल्कि महत्वपूर्ण हो गया है। यह केवल “शून्य से मूल्य की तुलना” नहीं है, बल्कि एक नई डिजिटल वास्तविकता में प्रभुत्व के लिए एक रणनीतिक कदम है।
आज ही अपनी सामग्री रणनीति को अनुकूलित करना शुरू करें ताकि आपका ब्रांड न केवल दिखाई दे, बल्कि कल की AI दुनिया में उद्धृत भी हो। A/B परीक्षणों के लिए वेरिएंट उत्पन्न करने और विभिन्न सोशल नेटवर्क के लिए अनुकूलन की संभावनाओं का अन्वेषण करें ताकि आपकी सामग्री के हर बिट का अधिकतम प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सके।
