सर्च दो हिस्सों में बंट रहा है। पुराना हिस्सा है रैंक होने वाला पेज, जहां ऑर्गेनिक क्लिक-थ्रू पहले ही तेज़ी से गिर चुका है, क्योंकि आसान सवालों के जवाब अब AI समरी ही दे देती हैं। नया हिस्सा है खुद जवाब, जिसे ChatGPT, Gemini, Claude और Perplexity लिखते हैं और जिसके साथ गिने-चुने सोर्स के हवाले होते हैं। पहला हिस्सा जीतना SEO है। दूसरा जीतना जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन है, और इस फ़ील्ड को नाम मिलने से पहले ही मैं एक बायोटेक क्लाइंट के लिए डॉक्टरों और मरीज़ों की क्वेरी पर GEO टेस्ट प्रोटोकॉल बना रहा था।
काम साफ़ तौर पर दो हिस्सों में बंटता है। SEO की तरफ़: टेक्निकल हाइजीन, सर्च इंटेंट के हिसाब से बना कंटेंट, और स्ट्रक्चर का वह बिना चमक-दमक वाला अनुशासन जो आज भी तय करता है कि रैंक कौन करेगा, क्योंकि आंसर इंजन जो पढ़ते हैं, उसका कच्चा माल आज भी वही पुराना इंडेक्स है। GEO की तरफ़: आपके ब्रांड को ऐसा बनाना कि मशीनें उसे कोट कर सकें। इसका मतलब है ऐसे साफ़ दावे जिन्हें कोई मॉडल भरोसे के साथ उठा सके, ऐसा स्ट्रक्चर्ड डेटा जो सच में पार्स हो, हर उस जगह एक जैसी एंटिटी जानकारी जहां क्रॉलर पहुंचता है, आपके कंटेंट के मशीन-रीडेबल वर्शन, और उस रेफ़रल ट्रैफ़िक का मेज़रमेंट जो AI असिस्टेंट अभी से भेज रहे हैं और जिसे ज़्यादातर एनालिटिक्स सेटअप या तो गलत लेबल करते हैं या पूरी तरह चूक जाते हैं।
जो पैमाना मैं क्लाइंट को बेचता हूं, उसी पर खुद को भी कसता हूं। इस साइट में AI क्रॉलर के लिए llms.txt वर्शन है, हर पेज पर वैलिड स्ट्रक्चर्ड डेटा है, सवाल-जवाब वाले ब्लॉक सिर्फ़ वहीं हैं जहां इंसान उन्हें देख सके, और एक वैलिडेशन स्क्रिप्ट है जो टूटी हुई कोई भी चीज़ डिप्लॉय नहीं होने देती। The Signal पर अंग्रेज़ी में छपी लाइब्रेरी इसका जीता-जागता नमूना है: सौ पोस्ट, जिन्हें इस तरह बनाया गया है कि उनका हवाला दिया जा सके, वे आपस में लिंक हों और उन्हें जवाबों में उठाया जा सके। जब मैं किसी क्लाइंट को बताता हूं कि आंसर लेयर किस चीज़ को इनाम देती है, तो मैं वह बता रहा होता हूं जो खुद बना चुका हूं, वह नहीं जो किसी न्यूज़लेटर में पढ़ा हो।
यह किनके लिए है: ऐसे ब्रांड जिनके ग्राहक खरीदने से पहले सवाल पूछते हैं, ऐसे कैटेगरी लीडर जो AI के जवाब में बार-बार किसी गलत या पुराने सोर्स से पिछड़ जाते हैं, और रेगुलेटेड विज्ञापनदाता जिन्हें कंप्लायंस रिस्क के बिना विज़िबिलिटी चाहिए। काम की शुरुआत इस ऑडिट से होती है कि इंजन अभी आपके बारे में क्या बताते हैं; अक्सर यह ऐसा डॉक्यूमेंट होता है जो किसी मार्केटिंग टीम को बरसों बाद इतनी साफ़ तस्वीर दिखाता है। फिर वहीं से वह स्ट्रक्चरल और एडिटोरियल काम शुरू होता है जो जवाब को बदलता है।
दस नीले लिंक वाला दौर लौटकर नहीं आएगा। आगे जिन ब्रांडों को कोट किया जाएगा, उन्होंने इसके लिए अपना स्ट्रक्चर इसी साल तैयार किया है।
पूछें कि इंजन आपके बारे में क्या कहते हैं
आपके मौजूदा AI जवाबों का ऑडिट ज़्यादातर टीमों को अब तक की सबसे साफ़ तस्वीर दिखाता है।
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