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  • एआई-परिवर्तन: मेटा ने कर्मचारियों की छंटनी की, द ट्रेड डेस्क ने “एजेंट्स” को अपनाया

    एआई-परिवर्तन: मेटा ने कर्मचारियों की छंटनी की, द ट्रेड डेस्क ने “एजेंट्स” को अपनाया

    एक ऐसी दुनिया में जहाँ न्यूरल नेटवर्क और AI-अवतार सामान्य होते जा रहे हैं, तकनीकी दिग्गज सक्रिय रूप से अपनी रणनीतियों को फिर से तैयार कर रहे हैं। हाल की घटनाओं से पता चलता है कि कैसे AI-परिवर्तन और न्यूरल नेटवर्क द्वारा बड़े पैमाने पर वीडियो जनरेशन बाजार के परिदृश्य को बदल रहे हैं, जिससे कंपनियों को प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और लागत कम करने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है। रॉयटर्स की रिपोर्ट मेटा में बड़े पैमाने पर “संगठनात्मक परिवर्तन” (प्रोजेक्ट ओटी) पर प्रकाश डालती है, जिसका उद्देश्य एजेंट प्रौद्योगिकियों को कार्यों के हस्तांतरण के माध्यम से कर्मचारियों की संख्या में उल्लेखनीय कमी लाना है।

    एक नए युग में आपका स्वागत है, जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल एक उपकरण नहीं है, बल्कि वैश्विक कॉर्पोरेट परिवर्तनों की प्रेरक शक्ति है। मेटा से, जो महत्वाकांक्षी परियोजनाओं के बाद अपनी प्राथमिकताओं को फिर से परिभाषित कर रहा है, द ट्रेड डेस्क तक, जो विज्ञापन अभियानों के लिए बुद्धिमान सहायकों को लागू कर रहा है, और यूएसए टुडे तक, जो AI-बॉट के लिए सामग्री को अनुकूलित कर रहा है – प्रत्येक कंपनी इस तेजी से विकसित हो रही वास्तविकता में अपना रास्ता तलाश रही है। यह जानने के लिए तैयार हो जाइए कि AI कैसे खेल के नियमों को बदल रहा है, प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर रहा है, लागत कम कर रहा है और व्यवसायों के लिए नए क्षितिज खोल रहा है।

    मेटा: मेटावर्स से AI-अनुकूलन तक

    मेटावर्स में महत्वाकांक्षी, लेकिन बहुत सफल नहीं, गोता लगाने के बाद, मेटा ने कर्मचारी अनुकूलन और स्वचालन पर ध्यान केंद्रित किया है। प्रोजेक्ट ओटी कर्मचारियों की संख्या को कम करने और एजेंट प्रौद्योगिकियों को सेवाओं को स्थानांतरित करने के लिए एक आंतरिक परियोजना है।

    यह केवल कटौती नहीं है, बल्कि संसाधनों का एक रणनीतिक पुनर्वितरण है, जहाँ वास्तविक यूजीसी के खिलाफ AI की प्रभावशीलता एक प्रमुख कारक बन जाती है।

    द ट्रेड डेस्क: “आस्क कोआ” – AI-इंटरैक्शन का एक नया स्तर

    विज्ञापन अभियानों के लिए बुद्धिमान सहायक

    द ट्रेड डेस्क (टीटीडी) “आस्क कोआ” प्रस्तुत करता है – एक केंद्रीकृत AI-इंटरफ़ेस, जो “विभिन्न AI-एजेंटों के लिए एक एकल प्रवेश बिंदु” के रूप में कार्य करता है। ये चैटबॉट प्रोग्रामेटिक वर्कफ़्लो के विभिन्न पहलुओं का प्रबंधन करेंगे, जिसमें दर्शकों का निर्माण, अभियान अनुकूलन और अंतर्दृष्टि का जनरेशन शामिल है।

    यह AI-उत्पादन की दक्षता को काफी बढ़ाता है, जिससे असंभव को स्केल करना संभव हो जाता है।

    कार्यक्षमता का विस्तार और “विज्ञापन थकान” से मुकाबला

    • बंद बीटा में संक्रमण: “आस्क कोआ” इस सप्ताह अल्फा संस्करण से बंद बीटा संस्करण में संक्रमण कर रहा है, जिसमें आगे विस्तार की योजना है।
  • फ़्रीक्वेंसी कैपिंग टूल: नया टूल ब्रांड के प्रदर्शन डेटा और अभियान की गति के आधार पर विज्ञापन फ़्रीक्वेंसी को स्वचालित रूप से समायोजित करता है। यह “विज्ञापन थकान” को कम करता है और AI-क्रिएटिव के रूपांतरण को बढ़ाता है।

“हमारी उत्पाद विकास प्रक्रिया के लिए अधिकांश इनपुट ग्राहक प्रतिक्रिया से आता है,” एरिक बॉस्को, TTD में उत्पाद प्रबंधन के उपाध्यक्ष कहते हैं। यह AI-समाधानों के विकास के लिए ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण की पुष्टि करता है।

USA Today: केवल मनुष्यों के लिए नहीं, बल्कि बॉट्स के लिए भी सामग्री

AI-सिस्टम के लिए सामग्री का पुनर्गर्ठन

USA Today Co. Time और The Economist जैसे प्रकाशकों के साथ AI-बॉट्स के लिए अपनी सामग्री के पुनर्गठन में शामिल हो गया है। नया प्रारूप AI-सिस्टम के लिए USA Today की सामग्री को संसाधित करना और उद्धृत करना आसान बना देगा।

यह प्रकाशक की व्यापक GEO रणनीति का हिस्सा है, जिसका उद्देश्य AI का उपयोग करके खोज इंजनों के लिए अनुकूलन करना है।

AI-ट्रांसफॉर्मेशन: मेटा कर्मचारियों की छंटनी कर रहा है, द ट्रेड डेस्क

उपयोगकर्ताओं के लिए अदृश्य परिवर्तन

कारा चाइल्ड्स, उत्पाद प्रबंधन की वरिष्ठ उपाध्यक्ष, इस बात पर जोर देती हैं कि ये परिवर्तन लोगों द्वारा सामग्री की धारणा को प्रभावित नहीं करेंगे। “अधिकांश संशोधन लोगों को दिखाई नहीं देंगे। यह बुनियादी ढांचे, मेटाडेटा, हम अपने प्रारूपों और टेम्पलेट्स को कैसे संरचित करते हैं, ताकि AEO और GEO के लिए अधिकतम रूप से खोजे जा सकें,” वह कहती हैं।

लक्ष्य AI-कंपनियों के साथ अधिक लाइसेंसिंग समझौते करना और मौजूदा सौदों के मूल्य को बढ़ाना है, जो क्रिप्टो परियोजना के लिए AI UGC और अन्य विशिष्ट बाजारों के लिए नए अवसर खोलता है।

अन्य AI-उद्योग समाचार

  • मेटा बच्चों और किशोरों को सोशल मीडिया के नुकसान के बारे में एक संघीय मुकदमे के निपटारे के हिस्से के रूप में 48 राज्यों को 18 बिलियन डॉलर तक का भुगतान करने पर सहमत है।
  • किसी ब्रांड से किसी सेलिब्रिटी का नाम जोड़ना अच्छे मार्केटिंग की जगह नहीं लेता है।
  • Reddit ChatGPT में उद्धरणों का एक प्रमुख स्रोत नहीं रहा है, लेकिन विपणक के लिए महत्वपूर्ण बना हुआ है।
  • AI-जनित सामग्री इतनी व्यापक है कि प्यारे जानवरों की तस्वीरें भी नकली हो सकती हैं।
  • X (पूर्व में ट्विटर) उन कंपनियों को बंद करने की मांग कर रहा है जो X साइट तक पहुंच के बिना सामग्री देखने की अनुमति देती हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मेटा के संदर्भ में “एजेंट तकनीक” क्या है?

मेटा में “एजेंट तकनीक” AI-सिस्टम हैं जो ऐसे कार्य कर सकते हैं और सेवाएं प्रदान कर सकते हैं जिनके लिए पहले मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती थी। यह कर्मचारियों की संख्या को काफी कम करने और संचालन को बढ़ाने की अनुमति देता है, उदाहरण के लिए, सदस्यता द्वारा न्यूरो-उत्पादन में।

The Trade Desk का “Ask Koa” विज्ञापन अभियानों को कैसे बेहतर बनाएगा?

“Ask Koa” विज्ञापन अभियानों को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न AI-एजेंटों को एकीकृत करता है। यह दर्शकों के निर्माण, दक्षता में सुधार और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में मदद करता है, जिससे अधिक प्रभावी AI-विज्ञापन और प्रति AI-क्रिएटिव की लागत में कमी आती है।

प्रकाशक AI-बॉट के लिए सामग्री का पुनर्गठन क्यों कर रहे हैं?

USA Today जैसे प्रकाशक AI-बॉट के लिए सामग्री का पुनर्गठन कर रहे हैं ताकि AI-प्रणालियों में इसकी खोज क्षमता में सुधार हो सके, उद्धरण को आसान बनाया जा सके और AI-कंपनियों के साथ अधिक लाइसेंसिंग समझौते किए जा सकें। यह SEO-अनुकूलन और पाठ से वीडियो बनाने में भी मदद करता है।

निष्कर्ष

AI-वीडियो निर्माण और स्वचालन का युग आ गया है। Meta और The Trade Desk जैसी कंपनियाँ प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए न्यूरल नेटवर्क और एजेंट प्रौद्योगिकियों में सक्रिय रूप से निवेश कर रही हैं। यह न्यूरल नेटवर्क द्वारा बड़े पैमाने पर वीडियो निर्माण, AI विज्ञापन स्पॉट बनाने और यहाँ तक कि ई-कॉमर्स के लिए AI वीडियो फ़ैक्टरियों के लिए अभूतपूर्व अवसर खोलता है।

यदि आप जानना चाहते हैं कि एक AI क्रिएटिव की लागत कितनी है या न्यूरल नेटवर्क स्क्रिप्ट कैसे लिखता और संपादित करता है, तो हमारे अपडेट का पालन करें। सामग्री उत्पादन का भविष्य AI में है। इस क्रांति में सबसे आगे रहने का अपना मौका न चूकें! AI सामग्री उत्पादन के बारे में अधिक जानें।

  • ChatGPT में ब्रांड का उल्लेख लिंक से अधिक महत्वपूर्ण: 92.8% संवाद बिना क्लिक के

    ChatGPT में ब्रांड का उल्लेख लिंक से अधिक महत्वपूर्ण: 92.8% संवाद बिना क्लिक के

    92,8% डायलॉग ChatGPT में बिना वेबसाइट पर जाए खत्म होते हैं — यह Profound का डेटा है, जिसे केविन इंडिग ने 21 जुलाई के डाइजेस्ट में विश्लेषित किया था। यह माप वास्तविक उत्पाद के लाइव ट्रैफिक पर किया गया है, इस आंकड़े पर भरोसा किया जा सकता है। सर्च में सारा प्रमोशन एक ही डील पर टिका था: आप सर्च रिजल्ट के टॉप पर पहुँचते हैं, व्यक्ति लिंक पर क्लिक करके वेबसाइट पर आता है, और उस विज़िट को लीड में बदलना आपकी ज़िम्मेदारी है। लिंक वह बिंदु था जहाँ व्यवसाय पहली बार ग्राहक से जुड़ता था। न्यूरल नेटवर्क के जवाब में यह डील पहले ही चरण में टूट जाती है: अक्सर क्लिक होता ही नहीं।

    क्यों ChatGPT में 92,8% डायलॉग बिना वेबसाइट पर जाए खत्म होते हैं

    मैं कई महीनों से माप रहा हूँ कि ChatGPT, Perplexity, अलीसा AQI और GigaChat अपने जवाबों में ब्रांडों का नाम कैसे लेते हैं: मैं कंट्रोल प्रॉम्प्ट चलाता हूँ और देखता हूँ कि मॉडल ने किसका ज़िक्र किया और किसका नहीं। इन रनों के दौरान एक ऐसा आंकड़ा सामने आया जो SEO के पारंपरिक तर्क को तोड़ देता है — और इसने मुझे यह बदलने पर मजबूर कर दिया कि मैं क्लाइंट्स के लिए क्या ट्रैक करता हूँ। क्रम से समझाता हूँ।

    तीन हफ्ते पहले हमने ChatGPT पर एक क्लाइंट के प्रॉम्प्ट चलाए जो फूड डिलीवरी की निच में है। सामान्य दिनचर्या: आप ऐसा सवाल टाइप करते हैं जैसे “मॉस्को में कौन सी डिलीवरी सेवा चुनें”, और जवाब देखते हैं। उस समय क्लाइंट के पास निकटतम प्रतिद्वंद्वी की तुलना में दूसरी साइटों से कहीं अधिक लिंक थे। Ahrefs में — जो साइट के लिंक वेट की गणना करने वाला सर्विस है — यह तुरंत दिखता है: अथॉरिटी स्कोर भी अधिक है, और उसे रेफर करने वाली अलग-अलग साइटों की संख्या भी डेढ़ गुना अधिक है। ChatGPT ने प्रतिद्वंद्वी का नाम लिया। क्लाइंट का नहीं। बिल्कुल ज़िक्र नहीं किया, बीस प्रॉम्प्ट में एक बार भी नहीं।

    मैंने तीन बार दोबारा जाँच की, प्रश्न की शब्दावली, बातचीत की तारीख और क्षेत्र बदले। परिणाम वही रहा। डेढ़ घंटे तक मैं ईमानदारी से समझ नहीं पाया कि मामला क्या है। बीस सालों के वेबसाइट प्रमोशन ने एक सरल नियम सिखाया है: जितना अधिक लोग आपका ज़िक्र करते हैं, उतनी ही ऊँची आपकी रैंकिंग Google और Yandex के परिणामों में होती है, और इसका मतलब है — उतनी ही अधिक संभावना है कि न्यूरल नेटवर्क भी आपका नाम लें। यहाँ यह नियम काम नहीं आया। केवल यहाँ परिचित अर्थ में कोई खोज परिणाम नहीं थे। एक मॉडल थी जो खुद तय करती थी कि किसे नाम से पुकारा जाए और किसे नहीं। और वह यह निर्णय लिंक काउंटर के आधार पर नहीं लेती थी।

    ब्रांड का उल्लेख लिंक से नहीं खरीदा जा सकता — यह प्रतिष्ठा की तरह जमा होता है

    वहीं, AI ट्रैफ़िक की मात्रा बहुत छोटी है — Ahrefs बताता है कि ChatGPT पर इंटरनेट पर सभी लिंक क्लिकों का लगभग 0.19% आता है, जबकि Google पर 42%। सीधे तुलना करें तो यह हास्यास्पद रूप से कम है। लेकिन इससे भी दिलचस्प बात यह है: जो कुछ लोग ChatGPT से क्लिक करते हैं, वे कहीं अधिक आसानी से कन्वर्ट होते हैं — कन्वर्ज़न लगभग 7.1% है, और एक विज़िट सामान्य विज़िट से 4.4 गुना अधिक मूल्यवान मानी जाती है। साइट तक कम लोग पहुँचते हैं, लेकिन जो पहुँचते हैं — वे खरीदारी या कोई अन्य लक्षित कार्रवाई करने के लिए तैयार आते हैं।

    ChatGPT में ब्रांड का उल्लेख लिंक से अधिक महत्वपूर्ण: 92.8% संवाद बिना क्लिक के

    और यहाँ एक महत्वपूर्ण मोड़ है। यदि निर्णय क्लिक से पहले, मॉडल के उत्तर के भीतर ही लिया जाता है, तो लड़ाई क्लिक के लिए नहीं होनी चाहिए। लड़ाई इस बात के लिए होनी चाहिए कि जब क्लिक अभी हुआ ही न हो और शायद कभी होगा भी नहीं, उस समय आपको कैसे पुकारा जाएगा। ChatGPT के उत्तर में उल्लेख खोज परिणामों में स्थान की तरह नहीं होता। स्थान को साइट पर काम करके — लिंक, लोडिंग स्पीड, तकनीकी सफाई से — हासिल किया जा सकता है। उल्लेख इस तरह नहीं खरीदा जाता। मॉडल इसे दो स्रोतों से इकट्ठा करती है: उन पाठों से जिन पर उसे प्रशिक्षित किया गया था, और उन पृष्ठों से जिन्हें वह उत्तर के दौरान सीधे खींचती है। और निर्णय लिंक की संख्या नहीं, बल्कि यह लेती है कि ब्रांड के बारे में आम तौर पर कैसे लिखा जाता है — समीक्षाओं में, फ़ोरम पर, उद्योग लेखों में, तुलनाओं में।

    सर्च में प्रमोशन ऊपरी स्थान हासिल करना सीख रहा था, क्योंकि स्थान वेबसाइट पर ट्रैफिक लाता था। न्यूरल नेटवर्क के जवाबों में प्रमोशन अलग तरह से काम करता है: संघर्ष खुद उल्लेख के लिए होता है, क्योंकि क्लिक हो ही न सके, और इंसान फिर भी फैसला ले लेगा — इस आधार पर कि मॉडल ने ब्रांड को कैसे नाम दिया। लिंक एक बार का ऐसेट है। यह तब तक काम करता है जब तक पेज रिजल्ट में बना रहता है, जब तक साइट जीवित है, जब तक एल्गोरिदम उसे महत्व देता है। उल्लेख अलग तरह से जमा होता है: यह प्रतिष्ठा है, जो पहले ही उन टेक्स्ट में बैठ चुकी है, जिन पर मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था और जिन्हें वह अभी पढ़ रहा है। एक लेख हटा दें — उल्लेख कहीं नहीं जाएगा, यह दर्जनों स्रोतों में फैला हुआ है।

    यहीं मेरी गलती थी उस फूड डिलीवरी क्लाइंट के साथ। उसका लिंक प्रोफाइल मजबूत था, लेकिन लगभग पूरा — एग्रीगेटर्स और कैटलॉग से था, जहां ब्रांड सिर्फ सूची में शामिल है। प्रतियोगी के पास लिंक कम थे, लेकिन तीन विस्तृत संपादकीय समीक्षाएं थीं जिनमें बताया गया था कि सेवा दूसरों से कैसे अलग है। मॉडल उन पर भी प्रशिक्षित हुआ था। वह लिंक नहीं गिनता था — वह संदर्भ पढ़ता था। वैसे, Google में पहला स्थान ChatGPT में उल्लेख की बिल्कुल गारंटी नहीं देता। हमने इसे कई क्लाइंट्स पर अलग से जांचा: सर्च और न्यूरल नेटवर्क की चयन प्रक्रियाएं अलग हैं, और सामान्य रिजल्ट में पहला स्थान अपने आप मॉडल के जवाब के अंदर एक पंक्ति में नहीं बदल जाता।

    जहां लिंक अब भी ग्राहक लाता है, और जहां सवाल सीधे जवाब में बंद हो जाता है

    लिंक पूरी तरह नहीं मरा है — यह भ्रमित नहीं होना चाहिए। सामान्य Google में, 2026 की शुरुआत तक अमेरिका में 68% खोजें भी बिना क्लिक के समाप्त होती हैं, यह SparkToro का डेटा है जो Search Engine Land का हवाला देता है। बिना वेबसाइट पर जाए जवाब पुराने अच्छे सर्च में भी आ गया है, बस वहां इसे पहले देखा जा सकता था — तैयार जवाब वाले ब्लॉक, सूचना कार्ड और रिजल्ट के ऊपर सीधे उत्तरों के माध्यम से।

    लिंक अब भी वहां काम करता है जहां फैसला पहले संपर्क के बाद लिया जाता है: कीमतों की तुलना, समीक्षाएं पढ़ना, तकनीकी दस्तावेज़, वह सब जिसमें विवरण देखने के लिए क्लिक की आवश्यकता होती है, जो मॉडल के संक्षिप्त जवाब में फिट नहीं होता। यह लंबे निर्णय-चक्र वाले क्षेत्रों में काम करता है — वहां इंसान फिर भी साइट पर पहुंचेगा, बस बाद में। लिंक वहां काम नहीं करता जहां सवाल जवाब में एक वाक्य से बंद हो जाता है। “कौन सी डिलीवरी सेवा चुनें” — एक वाक्य से बंद हो जाता है। “कल शाम किसी विशेष रेस्तरां से किसी विशेष इलाके में डिलीवरी की कीमत क्या है” — बंद नहीं होता, वहां क्लिक की जरूरत है। एक ही व्यवसाय इस सीमा के दोनों ओर रहता है — सब कुछ तय करता है कि उपयोगकर्ता ने कौन सा सवाल पूछा।

    ChatGPT में ब्रांड का उल्लेख लिंक से अधिक महत्वपूर्ण: 92.8% संवाद बिना क्लिक के

    अब मैं क्लाइंट्स में सर्च पोजीशन के बजाय क्या मापता हूं

    मैंने सिर्फ रिजल्ट में पोजीशन देखना बंद कर दिया और एक अलग माप जोड़ा: कितनी बार और किस संदर्भ में मॉडल क्लाइंट के ब्रांड को सीधे नाम देते हैं, बिना क्लिक, बिना ट्रैफिक के। हम नियंत्रण प्रॉम्प्ट चलाते हैं — दर्शकों के वास्तविक सवाल — ChatGPT, Perplexity, Алиса AI और GigaChat के माध्यम से, देखते हैं कि मॉडल ब्रांड को नाम देता है या नहीं, प्रतियोगियों के सापेक्ष किस क्रम में, किस शब्दावली के साथ। ChatGPT यहां अकेला नहीं है। Perplexity अपना जवाब लगभग पूरी तरह से उद्धृत स्रोतों से बनाता है और उन्हें सूची में दिखाता है — मॉडल तीसरे पक्ष के प्लेटफॉर्म पर लेखों से आसानी से लेता है। Алиса AI Yandex की ताजा रिजल्ट मिलाती है, GigaChat अपने तरीके से जवाब देता है। जो ब्रांड एक मॉडल में सुनाई देता है, वह दूसरे में चुप रह सकता है — इसलिए अकेले ChatGPT से माप पूरा नहीं होता।

    इससे तीन चीज़ें निकलीं, जिन्हें अब मैं हर मार्केटर को ट्रैक करने की सलाह देता हूँ:

    • उल्लेखों की हिस्सेदारी अपने ही कीवर्ड सवालों पर टॉप प्रतिस्पर्धियों के बीच: सामान्य रेटिंग के बिना, प्रॉम्प्ट के एक विशिष्ट सेट पर एक विशिष्ट प्रतिशत।
    • शब्दों का लहजा: मॉडल ब्रांड को तटस्थ रूप से बुला सकती है, या ‘सिद्ध’ या ‘महंगा’ जैसा मूल्यांकनात्मक शब्द जोड़ सकती है — यह उल्लेख के तथ्य से अधिक चुनाव को प्रभावित करता है।
    • स्रोत, जिनसे मॉडल स्पष्ट रूप से यह शब्दावली लेती है: अक्सर यह एक-दो लेख होते हैं — उन्हें ही पहले मजबूत करना चाहिए, बजाय दर्जनों प्लेटफार्मों पर बजट बिखेरने के।

    उस फूड डिलीवरी क्लाइंट के साथ, हमने अंततः नए लिंक के पीछे नहीं भागे। हमने उन प्लेटफार्मों पर उत्पाद के बारे में कई विस्तृत सामग्रियाँ लिखीं, जिन्हें मॉडल स्पष्ट रूप से पढ़ती और उद्धृत करती है — और डेढ़ महीने में उल्लेख सामने आया, AI उत्तरों में दृश्यता बढ़ी। क्लाइंट के पास अधिक लिंक थे, और ChatGPT ने प्रतिस्पर्धी का नाम लिया। अब हम जानते हैं क्यों।

    अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

    ChatGPT में ब्रांड उल्लेखों को कैसे मापें?

    नियंत्रण प्रॉम्प्ट — दर्शकों के वास्तविक प्रश्न — ChatGPT, Perplexity, Алиса AI और GigaChat के माध्यम से चलाएँ। टॉप प्रतिस्पर्धियों के बीच उल्लेखों की हिस्सेदारी गिनें, लहजा और स्रोत नोट करें, जिनसे मॉडल जानकारी लेती है।

    ChatGPT में ब्रांड का उल्लेख लिंक से अधिक महत्वपूर्ण: 92.8% संवाद बिना क्लिक के

    क्या लिंक के साथ न्यूरल नेटवर्क में उल्लेख खरीदा जा सकता है?

    नहीं। लिंक क्लासिकल सर्च में काम करते हैं, लेकिन न्यूरल नेटवर्क उन्हें सीधे नहीं गिनते। उल्लेख इस बात पर निर्भर करता है कि ब्रांड के बारे में समीक्षाओं, लेखों, फोरमों में कैसे लिखा जाता है — यह प्रतिष्ठा है जो उन पाठों में जमा होती है जिन पर मॉडल प्रशिक्षित होती है।

    अगर ब्रांड ChatGPT में उल्लिखित नहीं है तो क्या करें?

    वे प्लेटफ़ॉर्म खोजें जिन्हें मॉडल सबसे अधिक उद्धृत करती है, और वहाँ उत्पाद के बारे में विस्तृत सामग्री रखें। संपादकीय समीक्षाओं, तुलनाओं, विशेषज्ञ लेखों को मजबूत करें — वे लिंक मास की तुलना में उल्लेखों को अधिक प्रभावित करते हैं।

    क्या न्यूरल नेटवर्क के पक्ष में SEO छोड़ देना चाहिए?

    नहीं। लिंक अभी भी लंबे निर्णय चक्र वाले क्षेत्रों और ट्रांज़ैक्शनल क्वेरी के लिए काम करते हैं। इष्टतम रणनीति — क्लासिकल SEO को AI उत्तरों में उल्लेखों पर काम के साथ जोड़ना है।

    निष्कर्ष

    निष्कर्ष सरल है: ChatGPT में 92.8% संवाद बिना क्लिक के समाप्त होते हैं, लेकिन ब्रांड चुनने का निर्णय पहले ही हो चुका होता है। लिंक — एक बार का एसेट है, उल्लेख — संचयी प्रतिष्ठा है। AI परिणामों में जीतने के लिए, लिंक के पीछे भागना बंद करें और यह प्रबंधित करना शुरू करें कि आपके बारे में उन पाठों में कैसे लिखा जाता है जिन्हें मॉडल पढ़ती हैं। नियंत्रण प्रॉम्प्ट चलाएँ, उल्लेखों की हिस्सेदारी और लहजा ट्रैक करें — और आप देखेंगे कि आप वास्तव में ग्राहक कहाँ खो रहे हैं। आज ही अपने उल्लेखों के ऑडिट से शुरुआत करें।