बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) सरल भाषा संकेतों के लिए व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं में भारी मात्रा में जानकारी को संश्लेषित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। ये प्रतिक्रियाएँ आकर्षित करती हैं और अक्सर होती हैं. एलएलएम आपके ब्रांड के बारे में जो कहते हैं उसे प्रभावित करने का सबसे तेज़ तरीका उन खोजों के माध्यम से प्राप्त सामग्री को प्रभावित करना है।
एवरट्यून रिसर्च में, हम इसका उपयोग करते हैंहर प्रमुख एलएलएम में 250 श्रेणियों में सैकड़ों ब्रांडों को ट्रैक करने के लिए एआई मार्केटिंग प्लेटफॉर्म। इससे हमें स्पष्ट जानकारी मिलती है कि एआई मॉडल किस सामग्री का अक्सर हवाला देते हैं, खासकर जब उपयोगकर्ता उद्योगों में ब्रांड या उत्पाद की सिफारिशें मांगते हैं।
इस विश्लेषण के लिए, हमने मार्च और अप्रैल के लिए चैटजीपीटी, कोपायलट, जेमिनी, गूगल एआई मोड, गूगल एआई ओवरव्यू और पर्प्लेक्सिटी में प्रति मॉडल 6,000 सबसे अधिक उद्धृत यूआरएल की समीक्षा की। हमने पाया कि ये मॉडल एक प्रमुख व्यवहार साझा करते हैं: वे भारी मात्रा में सूचियों का हवाला देते हैं।
एलएलएम के सर्वाधिक उद्धृत यूआरएल में से आधे सूचियाँ हैं
हमने जिन लगभग 25,000 अद्वितीय यूआरएल की समीक्षा की, उनमें से आधे सूचियाँ थे। सभी मॉडलों के लगभग 400 मिलियन उद्धरणों में से 63% ने सूची की ओर इशारा किया।
लिस्टिकल्स में कई गुण होते हैं जो उन्हें बनाते हैं.
- उनका ध्यान एक ही विषय पर केंद्रित है, जैसे “गेमर्स के लिए सर्वश्रेष्ठ लैपटॉप”, जो उन्हें उपयोगकर्ता के संकेतों के लिए अत्यधिक प्रासंगिक बनाता है।
- उनका संरचित प्रारूप मॉडलों के लिए सामग्री को पार्स करना और पुन: पेश करना भी आसान बनाता है।
- ब्रांड से संबंधित प्रश्नों के लिए, एलएलएम के लिए लिस्टिकल्स उत्पादों की विशेषताओं, कीमत, सामग्री और बहुत कुछ के आधार पर तुलना करके बहुत काम करते हैं – एक प्रारूप चैटजीपीटी अबइसके शॉपिंग विजेट में।
हमारे द्वारा समीक्षा किए गए प्रत्येक मॉडल में सूचियाँ व्यापक थीं। सर्वाधिक उद्धृत यूआरएल में इनका हिस्सा 40-65% है, जिसमें कोपायलट निचले पायदान पर और जेमिनी ऊंचे पायदान पर है।
हमारे विश्लेषण में अधिकांश सूची में रैंक की गई सूचियाँ शामिल हैं, जैसे “शीर्ष 5 सीआरएम उपकरण।” मॉडल के आधार पर, ये 71% से 86% सूचियाँ बनाते हैं। गैर-रैंक वाली सूचियाँ, जैसे “किराने के सामान पर बचत करने के 7 तरीके”, दूसरे स्थान पर थीं। संस्थागत रैंकिंग (उदाहरण के लिए, अमेरिकी समाचार और विश्व रिपोर्ट की सर्वश्रेष्ठ कॉलेजों की रैंकिंग जैसी डेटा-भारी सूचियाँ) केवल 1.4% से 4.7% सूची के लिए जिम्मेदार हैं।
हमारे विश्लेषण में कॉर्पोरेट, अर्जित मीडिया और संबद्ध डोमेन सूची के शीर्ष स्रोत थे। हालाँकि, यह ध्यान देने योग्य है कि अलग-अलग पेजों में संबद्ध सामग्री हो सकती है, भले ही व्यापक डोमेन में ऐसा न हो।
- उदाहरण के लिए, Forbes.com एक अर्जित मीडिया डोमेन है, लेकिन इसमें फोर्ब्स एडवाइजर और फोर्ब्स वेटेड जैसे संबद्ध खंड शामिल हैं। यह हमारे यूआरएल डेटासेट में सूची के प्रत्येक मॉडल पर शीर्ष तीन स्रोतों में स्थान पर है।
सूचियों को आधार बनाने से पहले चेतावनी का एक शब्दरणनीति: Google ने पहले ही अपने इरादे का संकेत दे दिया है. बस अपने स्वयं के ब्रांड को प्रतिस्पर्धियों के साथ नंबर 1 पर रैंक करना भी एक चुनौती हो सकती हैयह “किसी व्यवसाय को यह गलत तरीके से प्रस्तुत करने से रोकता है कि जिस वेबसाइट या इकाई को वह नियंत्रित करता है वह उत्पादों या सेवाओं की श्रेणी के बारे में स्वतंत्र समीक्षा या राय प्रदान करता है जिसमें उसके स्वयं के उत्पाद या सेवाएं शामिल हैं,” के बीच.
ऐसे URL जो अनेक मॉडलों पर फलते-फूलते हैं
हमने छह एलएलएम में 6,000 सबसे अधिक उद्धृत यूआरएल की समीक्षा की, जिसने सैद्धांतिक रूप से 36,000 यूआरएल का एक पूल तैयार किया। व्यवहार में, डेटासेट में लगभग 25,000 अद्वितीय यूआरएल थे, क्योंकि कई मॉडलों में सबसे अधिक उद्धृत परिणामों में से कई दिखाई दिए।
मॉडलों में, तीन Google-जेमिनी, एआई मोड और एआई ओवरव्यू- उच्चतम ओवरलैप दिखाया गया। Google AI मोड के आधे से अधिक सर्वाधिक उद्धृत URL Google AI अवलोकन के सर्वाधिक उद्धृत URL में भी दिखाई दिए। जेमिनी ने इसी तरह अपने शीर्ष-उद्धृत यूआरएल का एक बड़ा हिस्सा Google AI मोड और Google AI अवलोकन दोनों के साथ साझा किया।
शेष मॉडलों ने भी Google AI मोड और Google AI अवलोकन के साथ सबसे अधिक URL साझा किए, हालांकि ओवरलैप बहुत छोटा था। पर्प्लेक्सिटी ने अपने 20% से अधिक यूआरएल दोनों मॉडलों के साथ साझा किए, जबकि चैटजीपीटी ने प्रत्येक के साथ 15% से अधिक साझा किए।
देखते हुए मॉडल किसी भी विषय पर उद्धरण देते हैं, जो अभी भी सार्थक ओवरलैप का प्रतिनिधित्व करता है। इसके विपरीत, कोपायलट ने अपने यूआरएल का केवल 4% से 6% ही किसी अन्य मॉडल के साथ साझा किया।
मॉडल जिन URL का हवाला देते हैं वे मॉडल प्रशिक्षण, साइटों सहित कई कारणों से सबसे अधिक विचलित होते हैंऔर अन्य कारक। पारंपरिक एसईओ जो खोज परिणामों में सामग्री को ऊपर ले जाता है, चाहे खोज किसी बॉट या व्यक्ति द्वारा की गई हो, विशेष रूप से Google AI मोड और Google AI अवलोकन के लिए भी एक भूमिका निभाता है।
अत्यधिक उद्धृत यूआरएल के पृष्ठ घटक
एलएलएम द्वारा उद्धृत लगभग 25,000 यूआरएल की हमारी समीक्षा में पाया गया कि ये पृष्ठ आम तौर पर 1,000 से 2,000 शब्दों तक होते हैं, प्रति वाक्य औसतन 18 शब्द होते हैं, बार-बार जुड़े होते हैं, और पूरे संरचित शीर्षकों (एच 2 और एच 3 एस) का उपयोग करते हैं।
सह-पायलट ने सबसे संक्षिप्त सामग्री का समर्थन किया, आमतौर पर 964 शब्दों और 24 पैराग्राफ वाले पृष्ठों का हवाला दिया। जेमिनी ने अधिक शब्दाडंबर दिखाया, आमतौर पर 1,977 शब्दों और 53 पैराग्राफ वाले पृष्ठों का हवाला दिया।
GEO टेकअवे
प्रत्येक एलएलएम की अपनी प्राथमिकताएँ और विचित्रताएँ होती हैं, और एक मजबूत GEO रणनीति उन्हें ध्यान में रखती है। लेकिन 25,000 से अधिक यूआरएल के हमारे विश्लेषण से पता चलता है कि कुछ जीईओ सर्वोत्तम अभ्यास सभी मॉडलों में ब्रांड दृश्यता और भावना में सुधार कर सकते हैं।
- सभी एलएलएम बड़ी मात्रा में अत्यधिक संरचित, अति-विशिष्ट सामग्री का हवाला देते हैं, जिसका उदाहरण सूचियाँ देती हैं। स्पैमयुक्त, स्वयं-प्रचारक सूचिकाओं से बचें, लेकिन अन्यथा जहां प्रासंगिक हो वहां सूचियां बनाने और प्रदर्शित करने का लक्ष्य रखें।
- पारंपरिक SEO GEO का समर्थन करता है। जो पृष्ठ मानव खोज परिणामों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं, वे बॉट-संचालित खोजों में भी अच्छा प्रदर्शन करते हैं। यह मिथुन-आधारित मॉडलों के लिए विशेष रूप से सच है।
- जिस मॉडल को आप लक्षित करना चाहते हैं, उसके द्वारा अक्सर उद्धृत की जाने वाली पृष्ठ संरचनाओं पर ध्यान दें। सह-पायलट संक्षिप्तता का पक्ष लेते हैं, जबकि जेमिनी अधिक विस्तृत सामग्री पर बेहतर प्रतिक्रिया देते हैं। सामान्य तौर पर, पृष्ठों को 2,000 शब्दों से कम रखें, बार-बार लिंक का उपयोग करें, मजबूत संरचना लागू करें और प्रासंगिक होने पर चित्र और सूचियाँ शामिल करें।