प्रिंस एडवर्ड आइलैंड में व्यवसायों का ऑडिट करते समय, मुझे एक ही समस्या बार-बार मिली: गहरी विशेषज्ञता वाली कंपनियां एआई सिस्टम के लिए लगभग अदृश्य थीं क्योंकि उनका ज्ञान मशीन-पठनीय नहीं था।
कई लोग बायोटेक, विनिर्माण, आतिथ्य, कृषि और खुदरा क्षेत्र में सम्मानित नेता थे। लेकिन महत्वपूर्ण व्यावसायिक जानकारी पीडीएफ में दबी हुई थी, फॉर्म के पीछे बंद थी, अस्पष्ट मार्केटिंग कॉपी में फंसी हुई थी, या संरचित डेटा सिस्टम से डिस्कनेक्ट हो गई थी, जिस पर एआई इंजन जानकारी प्राप्त करने और सत्यापित करने के लिए भरोसा करते हैं।
हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहांमैकिन्से के अनुसार, एआई लागू कर रहे हैं, फिर भी 86% नेताओं का कहना है कि वे इसे दैनिक कार्यों में एकीकृत करने के लिए तैयार नहीं हैं।
कई ब्रांड अभी भी एआई विजिबिलिटी को आउटपुट समस्या मानते हैं। वे निरंतर दृश्यता को सक्षम करने वाली संरचित डिजिटल नींव का निर्माण किए बिना, जेमिनी सारांश या चैटजीपीटी प्रतिक्रिया में प्रदर्शित होने का जश्न मनाते हैं।
एआई दृश्यता एलएलएम आउटपुट से पहले शुरू होती है
यदि आप बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) प्रतिक्रियाओं के लिए अनुकूलन कर रहे हैं, तो आप पहले ही बहुत देर कर चुके हैं। एलएलएम के आउटपुट में दिखना अधिकार का एक लक्षण है, इसका स्रोत नहीं।
लगभग एक चौथाई (22%) बी2बी खरीदार अब पारंपरिक खोज के बजाय विक्रेता अनुसंधान के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं।. 2028 तक पारंपरिक खोज इंजन की मात्रा 50% कम हो जाएगी क्योंकि एआई चैटबॉट और वर्चुअल एजेंट प्राथमिक उत्तर इंजन बन जाएंगे,.
खोज अब रैंक किए गए यूआरएल के बजाय संश्लेषित उत्तरों के माध्यम से होती है। लेकिन जब तक आप जमीनी सच्चाई के सत्यापित नोड के रूप में नॉलेज ग्राफ़ का हिस्सा नहीं होंगे, तब तक आपकी दृश्यता असंगत और बनाए रखना मुश्किल होगी।
19 केस अध्ययनों से एआई खोज के लिए विषय वस्तु विशेषज्ञता के महत्व के बारे में पता चलता है
एआई इंजन वर्णनात्मक गद्य की तुलना में निकालने योग्य, संरचित संस्थाओं को प्राथमिकता देते हैं। जो ब्रांड संरचित डेटा आधार के बिना चैटजीपीटी उल्लेखों का पीछा करते हैं वे अस्थायी दृश्यता का पीछा कर रहे हैं। ब्रांड जो संरचित इकाई संबंध बनाते हैं, एआई इंजन अनिवार्य रूप से उन्हीं का हवाला देते हैं।
यह एसईओ भूमिकाओं का ध्यान सामग्री विपणक से सूचना वास्तुकार की ओर स्थानांतरित कर देता है। जैसा कि इन केस अध्ययनों से पता चलता है, विषय वस्तु विशेषज्ञता एआई सिस्टम द्वारा व्याख्या किए जा सकने वाले सबसे स्पष्ट संकेतों में से एक है।
एसईओ को शिक्षा को पहले क्यों रखना चाहिए?
बिजनेस ऑडिट से पता चलता है कि एआई तैयारी में सबसे महत्वपूर्ण बाधा शिक्षा का अंतर है। ऐसे में, ग्राहकों और एसईओ दोनों को यह एहसास होना चाहिए कि पारंपरिक एसईओ भूमिका अब पर्याप्त नहीं है। इसके बजाय, एसईओ को सूचना वास्तुकार बनना चाहिए।
एसईओ को एसएमई बनना चाहिए
आप जो नहीं समझते, उसे आप वास्तुशिल्प नहीं बना सकते। इसका मतलब है कि एसईओ को अपने ग्राहकों के व्यावसायिक तर्क को सीखना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी बायोटेक फर्म का ऑडिट कर रहे हैं, तो आपको उनके अनुपालन मानकों को उनके प्रमुख वैज्ञानिक की तरह ही अच्छी तरह से समझना होगा।
विश्वसनीय उत्तर उत्पन्न करने के लिए एआई सिस्टम संरचित संदर्भ पर भरोसा करते हैं। यदि आप एआई सिस्टम को अस्पष्ट विपणन भाषा प्रदान करते हैं, तो वे अस्पष्ट और संभावित रूप से अविश्वसनीय उत्तर उत्पन्न करेंगे।
क्लाइंट को डेटा-तैयार होना चाहिए
जो संगठन डेटा गुणवत्ता और शासन को प्राथमिकता देते हैं, वे ही एआई-संचालित मूल्य को सक्रिय करने में सक्षम हैं। एसईओ के रूप में हमारी भूमिका ग्राहकों को शिक्षित करना है कि उनकी डिजिटल उपस्थिति अब एआई सिस्टम को कैसे पुनः प्राप्त करती है और उनके ब्रांड पर भरोसा करती है, इसे आकार देती है।
एआई दृश्यता के लक्षण का पीछा करना बंद करें
चैटजीपीटी प्रतिक्रिया में प्रदर्शित होना एक द्वितीयक प्रभाव है। प्राथमिक लक्ष्य ज्ञान ग्राफ़ में प्राधिकार का सत्यापित नोड होना है। जब आप ग्राफ़ में जमीनी सच्चाई के स्रोत के रूप में दिखाई देते हैं, तो आप हर जगह दिखाई देते हैं – जेमिनी, क्लाउड, और जो भी आगे आता है।
एआई में प्रगति केवल तेजी से आगे बढ़ती रहेगी। एसईओ जो अपने ज्ञान के आधार को गहरा करने से इनकार करते हैं और जो ग्राहक संरचित डेटा तत्परता को प्राथमिकता देने से इनकार करते हैं, वे एआई-संचालित खोज प्रणालियों में दृश्यता खो देंगे।