Google का AI खोज मार्गदर्शन अनुभवहीन और स्वयं-सेवाकारी है

जब भी Google कोई नया सर्च सेंट्रल दस्तावेज़ भेजता है, तो हमारे उद्योग में दो खेमे प्रकाश की गति से आगे बढ़ते हैं। पहला कैंप अपने पसंदीदा पैराग्राफ का स्क्रीनशॉट लेता है, इसे कैप्शन में “देखें? यह सिर्फ एसईओ है” के साथ लिंक्डइन पर करता है, और वही करने लगता है जो वे पहले से कर रहे थे। दूसरा शिविर एक अलग पैराग्राफ का स्क्रीनशॉट लेता है और इसे “देखें, यहां सबूत है कि वे हमसे झूठ बोल रहे हैं” के साथ करते हैं। दोनों खेमे Google के मार्गदर्शन को धर्मग्रंथ की तरह मानते हैं, यह इस पर निर्भर करता है कि कौन सा श्लोक उस बात की पुष्टि करता है जिस पर वे पहले से विश्वास करते थे।

Google की हाल ही में अद्यतन मार्गदर्शिका  प्रथम शिविर के लिए एक दावत थी। “यह सिर्फ एसईओ है” उस सप्ताह लोगों ने अच्छा खाया। AEO और GEO को “अभी भी SEO” घोषित किया गया। चंकिंग आउट हो गए. llms.txt विघटित हो गया। एआई के लिए पुनर्लेखन रद्द हो गया। यदि आपने पिछले दो साल लिंक्डइन पर सभी को यह बताते हुए बिताए हैं कि कुछ भी नहीं बदला है, तो Google ने आपको एक गोल्ड स्टार और एक विक्ट्री लैप दिया है।

लेकिन मैं हर किसी को कुछ ऐसी बात याद दिलाना चाहता हूं जिसे पहला खेमा भूल जाना पसंद करता है: दो साल पहले, हमारे हाथ में Google के आंतरिक खोज रैंकिंग दस्तावेज़ के हजारों पृष्ठ थे।  Google के अपने शब्दों में, दिखाया गया है कि सार्वजनिक मार्गदर्शन और आंतरिक वास्तविकता कैसे भिन्न होती है। वही कंपनी जिसने सार्वजनिक रूप से जोर देकर कहा था कि कुछ सिग्नल मौजूद नहीं हैं, उन्हें अपने इंजीनियरिंग विकी के अंदर नामित, भारित और दस्तावेजित किया गया था। वह खोज के किसी दुश्मन की ओर से कोई लीक नहीं था। वह Google का अपना इंजीनियरिंग दस्तावेज़ था, और इसने दिखाया कि हमें सार्वजनिक मार्गदर्शन पर कितना भरोसा करना चाहिए कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं।

मैं यह नहीं कह रहा हूं कि Google की नई मार्गदर्शिका की प्रत्येक पंक्ति झूठ है। मैं कह रहा हूं कि Google के पास उद्योग को उन दिशाओं में प्रेरित करने का एक लंबा, अच्छी तरह से प्रलेखित इतिहास है जो पहले Google और खुले वेब को लाभ पहुंचाते हैं। शायद. एसईओ के लिए यह Google के लिए फायदेमंद है कि वह तकनीकी ऋण को साफ करने, संरचित डेटा को प्रारूपित करने और अगले एल्गोरिदम अपडेट के लिए विनम्रतापूर्वक प्रतीक्षा करने के बजाय एक ऐसे अनुशासन में विकसित हो, जो कई प्लेटफार्मों पर संचालित होता है और प्रभावित करता है कि Google द्वारा नियंत्रित नहीं किए जाने वाले सिस्टम के लिए सामग्री कैसे इंजीनियर की जाती है।

जैसा कि मैं , Google ने जिस प्रभाव को एकत्रित करने में दो दशक बिताए हैं वह अंततः खंडित हो रहा है। प्रतिस्पर्धी एआई प्लेटफॉर्म ध्यान चुरा रहे हैं। रेफरल ट्रैफ़िक सिकुड़ रहा है. निवेश उन चैनलों पर जा रहा है जिनका स्वामित्व Google के पास नहीं है। Google को “अच्छी सामग्री” का अर्थ परिभाषित करने का जो लाभ उठाना पड़ा, वह बीस वर्षों की तुलना में कमज़ोर है – और आप इसे सुन सकते हैं कि भाषा कितनी सुरक्षात्मक हो गई है।

इस बीच, रेडमंड में

स्पष्ट कंट्रास्ट के लिए, देखें कि बिंग से क्या निकल रहा है।

कृष्ण माधवन और उनकी टीम ने पिछले कई महीने ऐसे प्रकाशित करने में बिताए हैं जो Google के गाइड के विपरीत हैं। ध्यान रखें कि दोनों प्लेटफ़ॉर्म की पेशकशों में लगभग समानता है।

जहां Google की मुद्रा “हम पर भरोसा करें, आप जो कर रहे थे उसे करते रहें” है, बिंग सार्वजनिक रूप से समझा रहा है कि उनका सूचकांक कैसे बदल रहा है, वास्तव में किस ग्राउंडिंग की आवश्यकता है, और प्रकाशकों को यह मापने के लिए उपकरण दे रहा है कि उनकी सामग्री एआई उत्तरों में कैसे भाग लेती है।

में , जोर्डी रिबास खुले तौर पर बताते हैं कि क्या हो रहा है: एजेंट अब ब्राउज़िंग कर रहे हैं, वे संरचित और सत्यापन योग्य सामग्री के लिए तैयार हैं, और प्रतिक्रिया में जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन नामक एक नया अनुकूलन अनुशासन उभर रहा है। कोई खारिज करने वाला हवाई उद्धरण नहीं। नहीं “यह सब अभी भी एसईओ है।” वे इसे वही कहते हैं जो यह है।

 आगे जाता है. माइक्रोसॉफ्ट के अपने शब्दों में, यह “बिंग वेबमास्टर टूल्स में जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (जीईओ) टूलिंग की दिशा में एक प्रारंभिक कदम है।” कोपायलट और बिंग के एआई सारांश में उद्धरण। पृष्ठ-स्तरीय उद्धरण गतिविधि और ग्राउंडिंग क्वेरीज़, आप जानते हैं, आपकी सामग्री को पुनः प्राप्त करते समय एआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले वास्तविक वाक्यांश। प्रत्येक कार्यरत एआई खोज व्यवसायी जो चीज़ मांग रहा था, बिंग ने उसे भेज दिया।

में फिर , कृष्णा की टीम स्पष्ट रूप से बताती है कि “मूल्य की इकाई दस्तावेजों से जमीनी जानकारी – स्पष्ट उत्पत्ति के साथ असतत, समर्थन योग्य तथ्यों में बदल जाती है।” वे सीधे तौर पर कहते हैं कि “चंकिंग/परिवर्तनों को उत्तर में प्रयुक्त अर्थ और दावों को संरक्षित रखना चाहिए।” वे स्वीकार करते हैं कि मेट्रिक्स, विश्लेषण की इकाई और सिस्टम की जिम्मेदारी सभी बदल गई हैं।

उन तीन ों को क्रम से पढ़ें, फिर Google के “मिथकबस्टिंग” अनुभाग को दोबारा पढ़ें। आपको यह विश्वास करने में कठिनाई होगी कि आप उसी तकनीक के बारे में दस्तावेज़ पढ़ रहे हैं।

बिंदु दर बिंदु जा रहे हैं

उस फ़्रेमिंग के साथ, आइए Google के दावों पर चलते हैं।

“क्या SEO अभी भी जनरेटिव AI खोज के लिए प्रासंगिक है?”

“‘एईओ’ और ‘जीईओ’ के बारे में क्या? ‘एईओ’ का अर्थ है ‘उत्तर इंजन अनुकूलन’ और ‘जीईओ’ का अर्थ है ‘जनरेटिव इंजन अनुकूलन’। ये दोनों शब्द हैं जिन्हें आप विशेष रूप से एआई खोज अनुभवों में दृश्यता में सुधार पर केंद्रित काम का वर्णन करने के लिए उपयोग करते हुए देख सकते हैं। Google खोज के परिप्रेक्ष्य से, जेनरेटिव एआई खोज के लिए अनुकूलन खोज अनुभव के लिए अनुकूलन है, और इस प्रकार अभी भी एसईओ है।”

“यह सिर्फ एसईओ है” अनुभवहीन है, और यह उसी कारण से अनुभवहीन है क्योंकि पिछली बार जब भी किसी ने इसे उछाला था तब भी यह अनुभवहीन रहा था।

एक अनुशासन के रूप में एसईओ रणनीति की सूची नहीं है। यह एक मानसिकता, संगठनात्मक अपेक्षाओं का एक सेट, एक बजट रेखा और एक रिपोर्टिंग संरचना है। एसईओ वर्षों से कंटेंट इंजीनियरिंग लाने, उत्पाद को प्रभावित करने, तकनीकी वास्तुकला का मालिक बनने, वीडियो, ब्रांड और डिजाइन में भाग लेने के लिए उस मानसिकता का विस्तार करने की कोशिश कर रहे हैं। हम अधिकतर उन लड़ाइयों को नहीं जीत पाए हैं, क्योंकि अधिकांश कंपनियों में ऑर्ग चार्ट एसईओ को डाउनस्ट्रीम क्लीनअप फ़ंक्शन के रूप में मानते हैं।

यह भी वही चाल है जो उद्योग ने पंद्रह वर्षों से हमारे साथ खेली है। मोबाइल “सिर्फ SEO” था। आवाज “सिर्फ एसईओ” थी। स्कीमा “सिर्फ एसईओ” थी। एएमपी “सिर्फ एसईओ” था, और हमने उस सिस्टम के लिए वर्षों के कार्यान्वयन कार्य को खा लिया जिसे Google ने चुपचाप खारिज कर दिया था। हर बार जब कोई नई सतह सामने आती है, तो अनुशासन कार्य को अवशोषित कर लेता है, और हर बार, इसके लिए भुगतान करने वाली लाइन आइटम आनुपातिक रूप से नहीं बढ़ती है। AI सर्च को “SEO” में बदलना कोई स्पष्टीकरण नहीं है। यह उस पैटर्न की निरंतरता है जो Google के लिए उत्कृष्ट है और काम करने वाले लोगों के लिए घटिया है।

• चाहे शीर्षक हो या न हो, कौशल सेट अलग हो गया है। पारंपरिक एसईओ टूलकिट कीवर्ड अनुसंधान, तकनीकी ऑडिटिंग, आंतरिक लिंकिंग, संरचित डेटा, सामग्री अनुकूलन उपकरण, लिंक बिल्डिंग और रैंक ट्रैकिंग है। एआई सर्च का काम सूचना पुनर्प्राप्ति सिद्धांत, वेक्टर दूरी माप, आरएजी पाइपलाइन विश्लेषण, मार्ग स्तर पर सामग्री इंजीनियरिंग, एजेंट और प्रोटोकॉल डिजाइन (एमसीपी, ए2ए, यूसीपी, एसीपी), एलएलएम प्लेटफार्मों पर ब्रांड उद्धरण ट्रैकिंग और संश्लेषण मूल्यांकन जोड़ता है। ओवरलैप है. एक विशाल सतह क्षेत्र भी है जो अब तक लिखे गए किसी भी एसईओ नौकरी विवरण में कभी नहीं दिखाई दिया है। कौशल सेट का दिखावा करना वैसा ही है जैसे संगठन वास्तविक समस्या के लिए लोगों को नियुक्त करते हैं।
• दर्शक भी बदल गए. पारंपरिक एसईओ एक मशीन और उसके परिणामों पर क्लिक करने वाले मनुष्यों के लिए अनुकूलन करता है। एआई सर्च एक पुनर्प्राप्ति प्रणाली, एक संश्लेषण पाइपलाइन, संभवतः एक एजेंट ब्राउज़र और एक उत्तर पढ़ने वाले मानव के लिए अनुकूलन करता है जिसमें आपकी साइट का लिंक बिल्कुल भी नहीं हो सकता है। वे अलग-अलग मानदंड, अलग-अलग माप और अलग-अलग रिपोर्टिंग वाले अलग-अलग उपभोक्ता हैं। यह दिखावा करने से कि दर्शक नहीं बदले हैं, आप गलत हितधारकों के लिए गलत KPI के विरुद्ध गलत रणनीति अपनाते हैं।
• “सिर्फ एसईओ” की रणनीतिक लागत ठोस है। जब कोई ब्रांड पूछता है “हम चैटजीपीटी में कैसे दिखेंगे?” और आप इसे एक एसईओ समस्या के रूप में मानते हैं, आप पृष्ठों को अनुकूलित करना और अनुक्रमणिका का पीछा करना शुरू कर देते हैं। वास्तविक उत्तर का अक्सर आपकी वेबसाइट से बहुत कम लेना-देना होता है। इसमें विकिपीडिया, रेडिट, तृतीय-पक्ष प्रकाशनों और मॉडल प्रशिक्षण और ग्राउंडिंग प्रदान करने वाले लाइसेंस प्राप्त डेटा भागीदारों में आपकी उपस्थिति शामिल है। वह ऑन-पेज कार्य नहीं है। यह खुले वेब पर ब्रांड, पीआर, तृतीय-पक्ष डेटा और सूचना वास्तुकला है। एक एसईओ बजट शायद ही कभी उस काम को वित्त पोषित करता है। एक GEO या AEO बजट हो सकता है।

जब एआई सर्च किसी अलग नाम वाले संगठन में पहुंचता है, तो उसे अलग अपेक्षाएं और अलग बजट मिलता है। इसे क्रॉस-फंक्शनल स्पॉन्सरशिप मिलती है। इस पर कार्यकारी का ध्यान जाता है। इसे क्रॉस-डिसिप्लिन सहयोग मिलता है जिसका एसईओ तब से अनुरोध कर रहे हैं जब से मैंने दो दशक पहले इस उद्योग में शुरुआत की थी। “एईओ” और “जीईओ” जादुई मंत्र नहीं हैं, लेकिन लेबल वह जगह बनाते हैं जो एसईओ अपने लिए नहीं बना पाया है।

इस बीच, यह काम करने वालों को अधिक ज़िम्मेदारियाँ सौंपी जाती रहती हैं। अनुकूलित करने के लिए और अधिक प्लेटफ़ॉर्म। समझने के लिए और अधिक सिस्टम. पढ़ने के लिए और अधिक शोध पत्र. निर्माण के लिए और अधिक टूलींग. जब नेतृत्व इसे “अभी भी एसईओ” के रूप में देखता है तो इनमें से कोई भी नई कर्मचारियों की संख्या या उच्च वेतन के साथ नहीं आता है। Google द्वारा इस कार्य को उसी पुराने अनुशासन के रूप में पुनः परिभाषित करना कोई तटस्थ अवलोकन नहीं है। यह अलंकारिक कदम है जो काम को अप्रभावित रखता है।

और ध्यान दें: Google वास्तव में “यह सिर्फ खोज है” पर नहीं चलता है। एआई मोड, एआई ओवरव्यू और क्लासिक रैंकिंग अलग-अलग टीमों द्वारा अलग-अलग मूल्यांकन मानदंडों के साथ अलग-अलग बुनियादी ढांचे पर चलाए जाने वाले अलग-अलग सिस्टम हैं।  उन भेदों को दृश्यमान बना दिया। उनकी सार्वजनिक मुद्रा बाहरी आख्यान के लाभ के लिए उनके स्वयं के संगठन के अंदरूनी हिस्से को समतल कर देती है। हमें चपटेपन को स्वीकार नहीं करना है।

यह वही है जो “यह सिर्फ एसईओ है” वास्तव में संगठनों को प्रदान करता है: अधिक गुंजाइश, समान बजट, कोई नया अधिकार नहीं। यह उन प्लेटफार्मों के लिए एक शानदार परिणाम है जो हमारे अवैतनिक श्रम से लाभान्वित होते हैं। यह काम करने वाले लोगों के लिए एक भयानक परिणाम है।

गैर-वस्तु सामग्री

“अपने दर्शकों के लिए मूल्यवान, गैर-वस्तु सामग्री बनाएं”

यह हिस्सा ठीक है. वास्तविक दृष्टिकोण के साथ अच्छी, अनूठी सामग्री बनाएं। कोई भी गंभीर असहमत नहीं है. आगे बढ़ते रहना।

llms.txt फ़ाइलें और अन्य ‘विशेष’ मार्कअप

“आपको जेनरेटिव एआई खोज में प्रदर्शित होने के लिए नई मशीन पठनीय फ़ाइलें, एआई टेक्स्ट फ़ाइलें, मार्कअप या मार्कडाउन बनाने की आवश्यकता नहीं है।”

Google के लिए सच है. मुद्दा भी गायब है.

llms.txt वास्तव में क्लाउड और कुछ अन्य प्रणालियों के लिए उपयोगी है जो इसे पढ़ने के लिए स्पष्ट रूप से प्रतिबद्ध हैं। एन्थ्रोपिक के पास इसका सुझाव देने वाला दस्तावेज़ है। ऐसे वातावरण में इसे प्रकाशित करने के प्रत्यक्ष लाभ हैं जहां इसका वास्तव में उपभोग किया जाता है। लोगों को इसे अनदेखा करने के लिए कहना क्योंकि Google इसे नहीं पढ़ता है, बिल्कुल उसी तरह का सिंगल-प्लेटफ़ॉर्म मायोपिया है जिसकी ओर मैं इशारा करता रहता हूँ। Google की मार्गदर्शिका एक पारिस्थितिकी तंत्र का वर्णन करती है। आपकी रणनीति को कई बातों का ध्यान रखना होगा।

इस मार्गदर्शन का ईमानदार संस्करण यह होगा: “Google llms.txt को किसी विशेष तरीके से संसाधित नहीं करता है। अन्य सिस्टम कर सकते हैं। अपना स्वयं का कॉल करें।” इसके बजाय, Google चुपचाप “हम इसका उपयोग नहीं करते” को “आपको इसकी आवश्यकता नहीं है” के साथ जोड़ देता है।

‘चंकिंग’ सामग्री

“एआई को बेहतर ढंग से समझने के लिए आपकी सामग्री को छोटे टुकड़ों में तोड़ने की कोई आवश्यकता नहीं है। Google सिस्टम एक पृष्ठ पर कई विषयों की बारीकियों को समझने और उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक टुकड़ा दिखाने में सक्षम हैं।”

मैं  जनवरी में और मैं यहां पूरी बात को दोहराना नहीं चाहूंगा। संक्षिप्त संस्करण यह है: चंकिंग आरएजी सिस्टम है करना आपकी सामग्री के लिए, चाहे आप इसके लिए अनुकूलन करें या नहीं। सवाल यह है कि क्या आपकी सामग्री अपने अर्थ को अक्षुण्ण रखते हुए टुकड़े-टुकड़े करने की प्रक्रिया में जीवित रहती है, या क्या यह असंगत टुकड़ों में बिखर जाती है। वेक्टर गणित Google की प्राथमिकताओं की परवाह नहीं करता है। एक विचार जो एक विचार पर केंद्रित है, लगभग हर मापने योग्य मामले में, उस अनुच्छेद की तुलना में बेहतर होगा जो तीन को कवर करने का प्रयास करता है।

बिंग इसे सीधे स्वीकार करता है: “चंकिंग/परिवर्तनों को उत्तर में प्रयुक्त अर्थ और दावों को संरक्षित करना चाहिए।” गूगल का अपना , उनका काम जारी है , जोड़ीवार मार्ग चयन पर उनके पेटेंट – इनमें से कोई भी इस मार्गदर्शन के अनुरूप नहीं है कि खंडन कोई मायने नहीं रखता। सिस्टम मार्ग पुनः प्राप्त करते हैं। अपने अंशों के साथ ऐसे व्यवहार करें जैसे वे मायने रखते हैं, क्योंकि सिस्टम में ऐसा होता है।

केवल एआई सिस्टम के लिए सामग्री को फिर से लिखना

“केवल जेनेरिक एआई खोज के लिए आपको एक विशिष्ट तरीके से लिखने की आवश्यकता नहीं है। एआई सिस्टम किसी व्यक्ति द्वारा खोजी जा रही सामग्री के पर्यायवाची और सामान्य अर्थ को समझ सकता है, ताकि उन्हें उस सामग्री से जोड़ा जा सके जो समान सटीक शब्दों का उपयोग नहीं कर सकती है। इसका मतलब है कि आपको चिंता करने की ज़रूरत नहीं है कि आपके पास पर्याप्त ‘लॉन्ग-टेल’ कीवर्ड नहीं हैं या किसी ने आपकी जैसी सामग्री की तलाश कैसे की है, इसकी हर विविधता को कैप्चर नहीं किया है।”

यह वह पंक्ति है जो मुझे सबसे अधिक परेशान करती है, क्योंकि यह इस बात के विपरीत है कि ये सिस्टम वास्तव में कैसे तय करते हैं कि क्या उपयोग करना है।

एक पुनर्प्राप्ति प्रणाली क्वेरी एम्बेडिंग के विरुद्ध वेक्टर दूरी की गणना करके मार्ग का चयन करती है। एक संश्लेषण पाइपलाइन तब यह तय करने के लिए उम्मीदवार मार्ग के बीच जोड़ीवार तुलना करती है कि कौन सा मॉडल को भेजा जाएगा। सिस्टम आपकी सामग्री को मानवीय अर्थों में “समझ” नहीं रहा है – यह एक समानता स्कोर की गणना कर रहा है, इसके आधार पर रैंकिंग कर रहा है, और प्रतिबद्ध चयन कर रहा है। विशिष्टता, इकाई प्रमुखता, अर्थ संबंधी सुसंगतता और संरचनात्मक स्पष्टता सभी उन अंकों में दिखाई देते हैं। ढीला, सामान्य, बहु-विषय गद्य लिखें और आपके अंश उन अंशों की तुलना खो देते हैं जो तंग, विशिष्ट और आत्म-निहित हैं।

“बस इंसानों के लिए स्वाभाविक रूप से लिखें” तब तक अच्छी सलाह लगती है जब तक आपको यह एहसास न हो जाए कि सिस्टम में मापने योग्य प्राथमिकता है, और आप दोनों के लिए लिखकर हाशिये पर जीत या हार सकते हैं। हमारे पास अनुभवजन्य साक्ष्य हैं कि अनुच्छेदों को समायोजित करने से उनके पुनर्प्राप्ति स्कोर में सुधार होता है। हमारे पास सार्वजनिक एपीआई तक पहुंच है जो हमें हमारे द्वारा प्रकाशित सामग्री पर इसे सत्यापित करने देती है। उन सभी को नजरअंदाज करने और इसका पता लगाने के लिए सिस्टम पर भरोसा करने का मार्गदर्शन आपको अपनी पीठ के पीछे एक हाथ बांधकर प्रतिस्पर्धा करने के लिए कह रहा है।

SEO की सर्वोत्तम प्रथाएँ अभी भी मदद करती हैं। वे पूरे मानचित्र को कवर नहीं करते हैं।

मैं यहां सावधान रहना चाहता हूं क्योंकि यह चर्चा चरम पर पहुंच जाती है:

• एसईओ सर्वोत्तम अभ्यास मदद करते हैं।
• तकनीकी संरचना मायने रखती है.
• क्रॉलेबिलिटी मायने रखती है.
• पेज अनुभव मायने रखता है.
• अद्वितीय, गैर-वस्तु सामग्री मायने रखती है।
• इनमें से कोई भी कहीं नहीं जा रहा है.

लेकिन “एसईओ सर्वोत्तम अभ्यास” हमेशा “Google को क्या पसंद है” के लिए आशुलिपि था। यह एक अच्छा प्रॉक्सी था जब Google पर 90% ट्रैफ़िक था, और बाकी कोई मायने नहीं रखता था। यह उस दुनिया में एक अच्छा प्रॉक्सी नहीं है जहां चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी, क्लाउड, कोपायलट, जेमिनी और वर्टिकल एजेंटों की एक लंबी पूंछ सभी अलग-अलग प्राथमिकताओं के साथ अलग-अलग बुनियादी ढांचे पर अपने स्वयं के पुनर्प्राप्ति निर्णय ले रहे हैं। उनमें से कुछ सिस्टम बिंग को अपनी ग्राउंडिंग परत के रूप में उपयोग करते हैं। कुछ अपने स्वयं के सूचकांक बनाते हैं। कुछ लोग llms.txt पर निर्भर हैं। कुछ नहीं करते. कुछ वेबमास्टर टूलींग की शिपिंग कर रहे हैं। कुछ लोग उनकी पुनर्प्राप्ति के पीछे के गणित को प्रकाशित कर रहे हैं। साझा परत सिकुड़ रही है, और जिस सतह क्षेत्र को आपको वास्तव में अनुकूलित करना है वह बढ़ रहा है।

जो बात Google का मार्गदर्शक नहीं कहता है – क्योंकि यह नहीं कह सकता है – वह यह है कि Google के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाली प्रणालियों की अलग-अलग राय, अलग-अलग बुनियादी ढाँचे और अलग-अलग प्रोत्साहन हैं। उन सभी के लिए एक साथ अनुकूलन करने के लिए किसी भी खोज केंद्रीय दस्तावेज़ में वर्णित की तुलना में व्यापक अभ्यास की आवश्यकता होती है। यह प्रथा अभी, सार्वजनिक रूप से, उन लोगों द्वारा बनाई जा रही है जो यह स्वीकार करने से इनकार करते हैं कि एकमात्र राय जो मायने रखती है वह Google की है।

एक नई दुनिया, ढेर सारी राय

AI खोज पर Google का मार्गदर्शन एक राय है। कंपनी की राय है कि मल्टी-प्लेटफॉर्म दुनिया से उसे सबसे ज्यादा नुकसान होगा। इसे पढ़ें। जो उपयोगी हो उसे ले लो. जहां यह लागू होता है वहां इसे लागू करें। इसे सत्य समझने की भूल न करें।

सच तो यह है कि हम एक नई दुनिया में हैं। जानकारी को कैसे पुनर्प्राप्त और प्रस्तुत किया जाता है, इसके लिए बुनियादी ढांचे को एक साथ कई प्लेटफार्मों पर फिर से लिखा जा रहा है, और इसे अनुकूलित करने के तरीके के बारे में हमारे पास एक बार जो आम सहमति थी वह अब मौजूद नहीं है। वे जो कर रहे हैं उसे बिंग प्रकाशित कर रहा है। एंथ्रोपिक वह प्रकाशित कर रहा है जो वे कर रहे हैं। अनुसंधान समुदाय वह प्रकाशित कर रहा है जो वे कर रहे हैं। Google वही प्रकाशित कर रहा है जो वह आपसे करवाना चाहता है।