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  बड़े पैमाने पर वीडियो पोस्ट करना: कैसे AI खोज और सामग्री वितरण रणनीतियों को बदल रहा है

  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।

  सामग्री अनुकूलन के लिए सिफारिशें

  1. 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।
  2. विज्ञापन संदेशों का परीक्षण: अपनी पेशकश को स्पष्ट रूप से समझाते हुए, पहचान की गई आवश्यकताओं को पूरा करने वाले विज्ञापन बनाएं।
  3. लैंडिंग पृष्ठों की जानकारी: सुनिश्चित करें कि पृष्ठों पर मूल्य, संगतता, सेटअप और सीमाओं के बारे में प्रश्नों के उत्तर आसानी से मिल जाएं।
  4. सहायक सामग्री से लिंक करें: प्रासंगिक समीक्षाओं, प्रदर्शनों और ग्राहक सफलता की कहानियों के लिंक पोस्ट करें।
  5. 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।

  30.10.2026

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  रीपर्पसिंग क्वेरीज़: कैसे 2003 की “मैट्र्योश्का” AI-सर्च को धोखा देती है

  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:

  1. 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।
  2. 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।
  3. 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!

  14.09.2026

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  क्या CPM फायदेमंद है? क्या Perplexity को AI विजिबिलिटी ट्रैकिंग से बाहर करना चाहिए?

  एआई-खोज की दुनिया में नेता लगातार बदल रहे हैं, और यह सवाल कि किन प्लेटफॉर्म पर नज़र रखी जाए, एसईओ विशेषज्ञों के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है। हाल की चर्चाएँ Perplexity प्लेटफॉर्म के इर्द-गिर्द घूम रही हैं: क्या इसकी निगरानी जारी रखनी चाहिए या केवल ChatGPT, Gemini और Claude जैसे दिग्गजों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए? हम यह पता लगाएंगे कि बाजार हिस्सेदारी में बदलाव दृश्यता के मूल्यांकन को कैसे प्रभावित करता है और प्रत्येक खर्च किया गया रूबल कितना पैसा लाएगा, यह समझने के लिए कि क्या CPM लाभदायक है।

  क्या Perplexity वास्तव में अपनी स्थिति खो रहा है?

  सीज मीडिया के सीईओ रॉस हगेंस का दावा है कि Perplexity की बाजार हिस्सेदारी घट रही है। इसे ChatGPT, Gemini, Claude और Google AI उत्पादों के साथ सामान्य मेट्रिक्स में शामिल करने से दृश्यता की वास्तविक तस्वीर विकृत हो सकती है। हगेंस कहते हैं: “सभी को आज ही अपने LLM ट्रैकर्स से Perplexity को हटा देना चाहिए।”

  हालांकि, अनुभव से पता चलता है कि जल्दबाजी में किए गए निष्कर्ष गलत हो सकते हैं। मार्च 2002 में, सर्च इंजन स्ट्रैटेजीज सम्मेलन में, ट्रैक किए गए सर्च इंजनों को 15 से घटाकर 5 करने पर चर्चा हुई थी। तब Google को सूची से बाहर कर दिया गया था। यह एक गंभीर चूक साबित हुई, क्योंकि Google ने तेजी से गति पकड़ी। ऐसी ही स्थिति आज भी दोहराई जा सकती है।

  डेटा Perplexity में गिरावट की पुष्टि करता है

  • StatCounter के अनुसार, जून 2026 में Perplexity की AI चैटबॉट रेफरल हिस्सेदारी 7.91% थी, जो Gemini (7.94%) के लगभग बराबर थी।
  • अगस्त 2026 तक Perplexity की हिस्सेदारी गिरकर 4.31% हो गई, जबकि Gemini बढ़कर 10.9% हो गया।

  “छोटी बाजार हिस्सेदारी का मतलब हमेशा कम रणनीतिक महत्व नहीं होता है। यह शेयरों में निवेश करने जैसा है: हमेशा केवल वर्तमान पूंजीकरण को नहीं, बल्कि विकास की क्षमता को भी देखना चाहिए।”

  बाजार समेकित हो रहा है, लेकिन एक नेता के इर्द-गिर्द नहीं

  मई 2026 के लिए Similarweb के नवीनतम डेटा से ChatGPT (सात प्रमुख AI सहायकों के बीच 53.9% वैश्विक वेब विज़िट) का प्रभुत्व दिखाई देता है। Gemini 27.9%, Claude – 9.2%, DeepSeek – 4.1%, Grok – 2.4%, और Perplexity और Copilot – प्रत्येक 1.3% पर हैं।

  महत्वपूर्ण बदलाव Perplexity के गायब होने में नहीं, बल्कि एक मजबूत दूसरे खिलाड़ी के उभरने में हुए हैं। AI चैटबॉट वेब ट्रैफ़िक में ChatGPT की हिस्सेदारी एक साल पहले 76.4% से घटकर मई 2026 में 52.7% हो गई। Gemini 9% से बढ़कर 27.3% हो गया, और Claude – 1.6% से बढ़कर 8.9% हो गया।

  प्रमुख खिलाड़ी और उनके फायदे

  • ChatGPT: 900 मिलियन से अधिक साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता (फरवरी), सभी उत्पादों में 1 बिलियन से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ता (जुलाई के अंत)। यह एक विशाल प्रत्यक्ष उपभोक्ता आधार है।
• Gemini: Gemini ऐप ने 1 बिलियन मासिक उपयोगकर्ताओं (अगस्त) को पार कर लिया है। Google के पास वितरण है खोज, Android और पूरे उत्पाद पारिस्थितिकी तंत्र के माध्यम से।
• Claude: ने उद्यम खंड और डेवलपर्स के बीच एक मजबूत स्थिति हासिल की है। अप्रैल में, 100,000 से अधिक ग्राहक Amazon Bedrock पर Claude का उपयोग कर रहे थे। वार्षिक राजस्व 65 बिलियन डॉलर (अगस्त) से अधिक हो गया।

ये एक ही व्यवसाय के तीन संस्करण नहीं हैं, बल्कि तीन अलग-अलग वितरण लाभ हैं। बाजार एक उभरते हुए एकाधिकार जैसा दिखता है, न कि “विजेता सब ले जाता है” वाली स्थिति जैसा।

एसईओ विशेषज्ञों को क्या ट्रैक करना चाहिए

Google AI Overviews और AI Mode को सामान्य LLM के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। वे कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं। जून में, Google ने बताया कि AI Overviews हर महीने 2.5 बिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुंच रहे हैं, और AI Mode ने 1 बिलियन मासिक उपयोगकर्ताओं को पार कर लिया है। AI Mode के प्रश्न लॉन्च के बाद से हर तिमाही में दोगुने हो गए हैं।

Similarweb के अनुसार, AI Overviews मई 2026 तक अमेरिका में Google खोज प्रश्नों के 43% में दिखाई दिए, जो एक साल पहले 15% था। AI Mode के विज़िट जून 2025 में 126 मिलियन से बढ़कर मई 2026 में 279 मिलियन हो गए।

इसका मतलब है कि Google AI दुनिया के प्रमुख खोज पारिस्थितिकी तंत्र में एक अलग परत है। B2B कंपनियों के लिए, Claude का भी बहुत महत्व है, अपेक्षाकृत कम उपभोक्ता ट्रैफ़िक के बावजूद। PwC, TCS और Cognizant सक्रिय रूप से Claude को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत कर रहे हैं, हजारों कर्मचारियों को प्रशिक्षित कर रहे हैं। 1000 से अधिक व्यावसायिक ग्राहक Claude पर सालाना 1 मिलियन डॉलर से अधिक खर्च करते हैं।

AI दृश्यता को मापने के लिए तीन-स्तरीय प्रणाली

1. पहला स्तर: पैमाने और रणनीतिक महत्व वाले प्लेटफ़ॉर्म। ChatGPT और Gemini को अलग से ट्रैक करें। B2B, उद्यम और पेशेवर दर्शकों के लिए Claude जोड़ें।
2. दूसरा स्तर: मौजूदा पारिस्थितिकी तंत्र में निर्मित AI खोज। Google AI Overviews और AI Mode को ChatGPT, Gemini और Claude से अलग ट्रैक करें। लक्ष्य यह मापना है कि AI खोज यात्रा को कैसे बदलता है। Microsoft Copilot को भी इस स्तर में शामिल किया जा सकता है यदि कंपनी की Microsoft 365 में महत्वपूर्ण उपस्थिति है।
3. तीसरा स्तर: उभरते या विशेष प्लेटफ़ॉर्म। इसमें Perplexity, Grok, DeepSeek शामिल हैं। इन्हें अनदेखा नहीं किया जाना चाहिए, लेकिन इन्हें समान महत्व भी नहीं दिया जाना चाहिए। असामान्य दृश्यता, रेफरल ट्रैफ़िक, उद्धरण और वृद्धि के लिए इनकी निगरानी करें।

औसत को वास्तविक डेटा को छिपाने न दें

LLM दृश्यता का एक एकत्रित मीट्रिक सटीकता की झूठी भावना पैदा कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी ब्रांड की ChatGPT में 40% उद्धरण दर, Gemini में 35%, Claude में 30% और Perplexity में 90% है, तो एक साधारण औसत 48.75% होगा। यह संख्या बहुत कम कहती है यदि Perplexity व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण ट्रैफ़िक का केवल एक छोटा सा हिस्सा है।

“LLM में हमारी औसत दृश्यता क्या है?” पूछने के बजाय, हमें पूछना चाहिए: “इस व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण लोग वास्तव में हमारे ब्रांड का सामना कहाँ करते हैं?”

इसके लिए तीन डेटा सेट को संयोजित करना आवश्यक है:

• दर्शक पहुंच: उपयोग, विज़िट, प्लेटफ़ॉर्म वितरण।
• दृश्यता: उल्लेख, उद्धरण, संदर्भित URL, वे प्रश्न जो उन्हें उत्पन्न करते हैं।
• व्यवसाय पर प्रभाव: AI रेफरल को जुड़ाव, लीड, बिक्री और अन्य रूपांतरणों से जोड़ना।

Perplexity पर मेरा फैसला

रॉस हगेंस समस्या के बारे में सही हैं, लेकिन समाधान के बारे में पूरी तरह से सही नहीं हैं। Perplexity को LLM ट्रैकर से न हटाएं, बल्कि इसका भार कम करें। यदि Perplexity आपके AI ट्रैफ़िक का 1% उत्पन्न करता है, तो दृश्यता मूल्यांकन में इसे 25% या 33% भार देना अनुचित है। लेकिन अगर यह 5% से अधिक रेफरल बनाता है, जैसा कि हगेंस खुद सुझाव देते हैं, तो इसके पक्ष में तर्क मजबूत हो जाता है।

Perplexity का विकास पथ ध्यान देने योग्य है। अगस्त 2026 के लिए Similarweb विश्लेषण अभी भी Perplexity को AI खोज बाजार में एक सक्रिय खिलाड़ी के रूप में वर्णित करता है, इसकी विज्ञापन-मुक्त रणनीति और सब्सक्रिप्शन और कॉर्पोरेट सौदों पर ध्यान केंद्रित करने पर ध्यान देता है। यह दर्शाता है कि “छोटा” और “नगण्य” पर्यायवाची क्यों नहीं हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI प्लेटफ़ॉर्म के लिए कौन सा CPM लाभदायक माना जाता है?

AI प्लेटफ़ॉर्म में लाभदायक CPM आपके लक्षित दर्शकों और ROI पर निर्भर करता है। यदि प्लेटफ़ॉर्म उच्च-गुणवत्ता वाली लीड या बिक्री उत्पन्न करता है, तो अपेक्षाकृत उच्च CPM पर भी, यह लाभदायक हो सकता है। मुख्य बात यह है कि न केवल प्रदर्शन की लागत, बल्कि रूपांतरण को भी गिनना।

क्या नई AI प्लेटफ़ॉर्म पर परिकल्पनाओं का परीक्षण सस्ता है?

हाँ, नई AI प्लेटफ़ॉर्म पर परिकल्पनाओं का सस्ता परीक्षण अनिवार्य है। इस तरह आप अगले Google को खोज सकते हैं। उन पर भारी बजट खर्च न करें, लेकिन निगरानी और न्यूनतम परीक्षण आपको संभावित सफलता को याद नहीं करने देंगे।

AI प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में क्या सस्ता है: बैनर या ब्लॉगर?

AI के संदर्भ में क्या सस्ता है बैनर या ब्लॉगर का प्रश्न गलत है। AI प्लेटफ़ॉर्म एक अलग प्रकार की बातचीत प्रदान करते हैं। मूल्य तुलना दक्षता मेट्रिक्स के माध्यम से होनी चाहिए: बैनर के माध्यम से 1 मिलियन इंप्रेशन की लागत कितनी है बनाम 100 AI वीडियो उत्पन्न करने की लागत या AI टूल के माध्यम से 500 वीडियो प्रकाशित करने की लागत। प्रत्येक चैनल की अपनी यूनिट इकोनॉमिक्स होती है।

AI का उपयोग करके एक वीडियो को अद्वितीय बनाने की लागत का मूल्यांकन कैसे करें?

AI का उपयोग करके एक वीडियो को अद्वितीय बनाने की लागत कार्य की जटिलता और उपयोग किए गए टूल पर निर्भर करती है। न केवल प्रत्यक्ष लागतों का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है, बल्कि AI द्वारा बचाए गए समय का भी मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। अवतार के साथ AI वीडियो के प्रति मिनट की कीमत भी भिन्न होती है, लेकिन अक्सर मैन्युअल श्रम की तुलना में अधिक लाभदायक होती है, खासकर बड़ी मात्रा में।

निष्कर्ष

AI खोज बाजार गतिशील है। Perplexity या अन्य विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म को पूरी तरह से अनदेखा करने का मतलब महत्वपूर्ण संकेतों को खोने का जोखिम है। हालांकि, दिग्गजों के साथ उन्हें समान भार देना तस्वीर को विकृत करना है। गणितीय दृष्टिकोण से विश्लेषण, उनके व्यवसाय पर वास्तविक प्रभाव के अनुसार प्लेटफ़ॉर्म का वजन करना और नए खिलाड़ियों की निरंतर निगरानी SEO और CPM लाभदायक रणनीति में सफलता की कुंजी है।

नकद गिनें, न कि केवल ट्रैकर में प्लेटफ़ॉर्म की संख्या। उन बाहरी लोगों पर नज़र रखें जो गति पकड़ रहे हैं। शायद उनमें से ही अगला बाज़ार अग्रणी छिपा हो। नए अवसरों को न चूकने के लिए आज ही अपने डेटा का विश्लेषण करना शुरू करें!