(एफक्यूपी), जिस कोहोर्ट-विथ-इंटेंट ट्री को आप रूपांतरण नोड से ऊपर की ओर पॉप्युलेट करते हैं, वह एआई दृश्यता के लिए माप ढांचा है। प्रत्येक तिमाही में एफक्यूपी को मापने से एक रक्षात्मक रणनीतिक अध्ययन तैयार होता है जिस पर आप वास्तव में कार्य कर सकते हैं।
कार्यप्रणाली जिस बदलाव को क्रियान्वित करती है उसे मैं माइक्रो-मैक्रो शिफ्ट कहता हूं। आप एआई-युग की दृश्यता को सटीक सूक्ष्म (रैंकिंग) उपकरणों की खोज से नहीं माप सकते हैं जिनकी हमें अपेक्षा थी क्योंकि सहायक इंजन और एजेंट सूक्ष्म-स्तरीय माप के लिए बहुत अपारदर्शी हैं। मैक्रो एकमात्र उपलब्ध अनुशासन है।
जिस परिशुद्धता को हम हल्के में लेते थे वह अब लागू क्यों नहीं होती
वही अर्थशास्त्र-बनाम-अर्थशास्त्र भेद जो मैंने पहले खींचा था, यहां लागू होता है: कॉर्नर शॉप बनाम बैंक ऑफ इंग्लैंड, सूक्ष्म उपकरण बनाम मैक्रो इंस्टिंक्ट, जिसमें कोई भी उपकरण दूसरे के वातावरण में काम नहीं करता है।
एआई-युग की दृश्यता उसी तरह के मैक्रो वातावरण में रहती है जिसने अर्थशास्त्र को एक अलग माप अनुशासन विकसित करने के लिए मजबूर किया है, और यह हमारे उद्योग को भी ऐसा करने के लिए मजबूर करता है।
हमारा उद्योग रैंकिंग और ट्रैकिंग के साथ सूक्ष्म पैमाने पर संचालित होता है, लेकिन खोज के लिए हम जिन उपकरणों का उपयोग करते हैं वे एआई में लागू नहीं होते हैं। सूक्ष्मअर्थशास्त्र बनाम व्यापकअर्थशास्त्र विहित मामला है।
संरचनात्मक संपत्ति ब्रांड-उपयोगकर्ता-एल्गोरिदम (बीयूए) अस्पष्टता है। परिणाम यहां मायने रखता है: प्रत्येक एआई-युग ब्रांड अनुशंसा पर अपारदर्शिता की चार परतें काम करती हैं, और ब्रांड के पास उनमें से किसी पर भी कोई दृश्यमान संकेत नहीं है।
ब्रांड चारदीवारी के अंदर इंजन के लिए अपारदर्शी है। उपयोगकर्ता स्वयं इस बारे में अपारदर्शी है कि इंजन ने उनकी ओर से कैसे तर्क दिया।
इंजन अपने आप में अपारदर्शी है क्योंकि बड़े भाषा मॉडल में व्याख्यात्मकता की समस्या अनसुलझी रहती है।
जब इंजन को पुष्टिकरण रीढ़ में विरोधाभासों का सामना करना पड़ता है और चुपचाप एक विशिष्ट दावे को सामने लाने से इनकार कर देता है, तो ब्रांड अपने स्वयं के दावा-स्तर के परहेज़ की घटनाओं के लिए अपारदर्शी होता है।
रूपांतरण दर नरम हो जाती है, और ब्रांड यह नहीं देख पाता कि किस विरोधाभास के कारण नरमी आई।
बीयूए अपारदर्शिता के कारण सूक्ष्म उपकरण सहायक और एजेंटीय सतहों पर विफल हो जाते हैं। आप उस अपारदर्शिता को नहीं बदल सकते.
यह वह वातावरण है जिसमें आप काम कर रहे हैं, और मेरी कार्यप्रणाली इसके माध्यम से वृहद स्तर पर प्रोजेक्ट करती है, सटीकता के बजाय रुझान प्रदान करती है और स्वीकार करती है कि सही उत्तर वह है जो समय के साथ-साथ उस समय सटीक रहता है।
जहां सूक्ष्म माप अभी भी काम करता है – और जहां मैक्रो कार्यभार संभालता है
सूक्ष्म और स्थूल सह-अस्तित्व में हैं। 2026 में तीन मोड समानांतर में काम करते हैं।
- खोज (अनिवार्य रूप से माइक्रो) कहीं नहीं गई है। यह बढ़ रहा है
- सहायक (अनिवार्य रूप से मैक्रो) इसके साथ उभरा है।
- एजेंट दोनों (सूक्ष्म और स्थूल का रमणीय मिश्रण) के साथ उभरा है।
प्रत्येक मोड का अपना माप वातावरण होता है, और आपके व्यवसाय के लिए जो दृष्टिकोण समझ में आता है वह उस डेटा पर निर्भर करता है जो पर्यावरण आपूर्ति कर सकता है।
खोज उपयोगकर्ता को नियंत्रण में रखती है
उपयोगकर्ता एक क्वेरी टाइप करता है, इंजन 10 विकल्प लौटाता है, और उपयोगकर्ता एक चुनता है। ब्रांड क्वेरी देख सकता है, स्थिति देख सकता है, क्लिक माप सकता है, सत्र ट्रैक कर सकता है और रूपांतरण का श्रेय दे सकता है।
सूक्ष्म उपकरण काम करते हैं क्योंकि पर्यावरण उनका समर्थन करता है, और खोज-युग की सतहों पर खोज-युग के खरीदारों के साथ काम करने वाले ब्रांडों को उन खरीदारों के लिए सूक्ष्म रणनीतियां चलाते रहना चाहिए। इसलिए जिस तरह से आप खोज को मापते हैं वह नहीं बदलता है, जब तक कि आप एक मैक्रो पद्धति नहीं जोड़ना चाहते, जो मुझे व्यक्तिगत रूप से लगता है कि एक अच्छा विचार है।
सहायक उपयोगकर्ता के अनुरोध पर विकल्प को सीमित करता है
उपयोगकर्ता अनुशंसा के लिए चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी, क्लाउड, जेमिनी या कोपायलट से पूछता है, और इंजन उपयोगकर्ता की ओर से एक या दो विकल्पों को पुनः प्राप्त करता है, संश्लेषित करता है और प्रतिबद्ध करता है।
ब्रांड एक्सचेंजों की श्रृंखला, पुनर्प्राप्ति, संश्लेषण, या, सबसे महत्वपूर्ण बात, इंजन द्वारा प्रतिबद्ध होने से पहले विचार किए गए विकल्पों को नहीं देखता है। आप रूपांतरण देख सकते हैं, लेकिन आप इसका स्पष्ट रूप से श्रेय नहीं दे सकते।
पूरी यात्रा चारदीवारी वाले बगीचों के अंदर चलती है जहाँ आप सूक्ष्म उपकरणों से माप नहीं सकते हैं, जिसका अर्थ है कि मैक्रो ही एकमात्र उपलब्ध अनुशासन है। सहायक तीनों में से सबसे मायावी है।
एजेंट उपयोगकर्ता से निर्णय पूरी तरह हटा देता है
उपयोगकर्ता प्रतिनिधि करता है, एजेंट निष्पादित करता है, और ब्रांड ऑर्डर प्राप्त करता है। बातचीत और लेनदेन देखने योग्य, जिम्मेदार और मापने योग्य हैं: एजेंट ने पूछताछ की, बातचीत की, और (उम्मीद है) आपका उत्पाद खरीदा, और आप इसे सूक्ष्म रूप से माप सकते हैं।
आप यह नहीं देख सकते हैं कि एजेंट ने अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में आपके उत्पाद को क्यों चुना क्योंकि एजेंट ने जो निर्णय तर्क लागू किया वह एजेंट के अंदर हुआ, पुनर्प्राप्ति, तुलना और तर्क पर आधारित ब्रांड की कोई दृश्यता नहीं है।
रूपांतरण का मार्ग स्थूल है, लेकिन रूपांतरण स्वयं सूक्ष्म है।
खरीदार सतह चुनता है
आप सोच सकते हैं कि खोज, सहायक और एजेंटियल एक सरल विभाजन हैं जहां आप प्रत्येक के लिए एक समर्पित माप प्रणाली लागू कर सकते हैं। नहीं तो।
खरीदार खोज, सहायक और एजेंट सतहों के बीच घूमते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे क्या खरीद रहे हैं, क्यों और निर्णय कितना जटिल है – अक्सर एक ही यात्रा के दौरान। ब्रांड यह नहीं चुनता कि उसका खरीदार किस सतह का उपयोग करेगा। खरीदार मामला दर मामला ऐसा करता है, और माप (और रणनीतिक) पद्धति को खरीदार द्वारा चुने गए प्रत्येक सतह मिश्रण को संभालना पड़ता है।
इसीलिए मैक्रो ही एकमात्र व्यवहार्य समाधान है।
आप कैसे मापते हैं यह आपकी कार्यप्रणाली को परिभाषित करता है
दिखाने और बताने का सबसे स्पष्ट तरीका प्रत्येक खोज-युग माप को उसके एआई-युग समकक्ष में अनुवाद करना है। यहाँ मेरा विचार है, हालाँकि इस कार्य को गंभीरता से चलाने वाले प्रत्येक व्यवसायी की प्रत्येक पंक्ति पर अपनी राय होगी, जो कि मुद्दा यह है: आप प्रत्येक पंक्ति को कैसे परिभाषित करते हैं वह आपकी कार्यप्रणाली की नींव बन जाती है।
फ़नल क्वेरी पाथवे परिभाषित करता है कि मैं किन क्वेरीज़ को ट्रैक करने जा रहा हूँ, और नीचे दी गई तालिका हर दूसरे माप निर्णय पर समान तर्क लागू करती है। इन पंक्तियों पर अभ्यासकर्ताओं के बीच मतभेद आने वाले महीनों और वर्षों में हमारे माप आउटपुट में तेजी से दिखाई देंगे, और यह दृश्यता ध्यान देने योग्य पद्धतिगत संकेत है।
मैं यहां जिस मैक्रो कार्यप्रणाली को प्रकाशित कर रहा हूं वह अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। मैंने इस वर्ष इसे गंभीरता से बनाना शुरू कर दिया है, और नीचे दी गई तालिका 2015 से कुछ महीनों के विचार, विश्लेषण और एकत्र किए गए लाइव डेटा के बाद मेरी वर्तमान स्थिति को दर्शाती है।
मैं 2026 के अंत से पहले इस सूची को अंतिम रूप देने और जनवरी 2027 से कार्यप्रणाली को एक बाधा के कारण फ्रीज करने की पूरी कोशिश कर रहा हूं जो मायने रखती है: एक बार जब आप एक पैरामीटर बदलते हैं, तो आप परिवर्तन से पहले आपके द्वारा मापी गई हर चीज के साथ प्रत्यक्ष तुलनीयता खो देते हैं। क्वार्टर-आठ कंपाउंडिंग केवल तभी सार्थक है जब कार्यप्रणाली सभी आठ तिमाहियों में स्थिर रहती है।
| खोज | सहायक | एजेंटियल | |
| इंजन दृश्यता | कीवर्ड समूह का सीटीआर-भारित हिस्सा, समय के साथ सामान्य हो गया | एफक्यूपी प्रश्न अपने संवादी सतही रूप में, प्रत्येक सक्रिय या आकांक्षी स्थिति में होते हैं | पता योग्य एजेंट सतह के विरुद्ध एजेंट आमंत्रण घटनाओं (कैटलॉग क्वेरी, मैंडेट सबमिशन, लेनदेन) का हिस्सा |
| क्रेता समूह की परिभाषा | FQP क्वेरीज़ अपने खोज-संदर्भ सतही रूप में, प्रत्येक सक्रिय या आकांक्षात्मक स्थिति में होती हैं | एफक्यूपी प्रश्न अपने संवादी सतही रूप में, प्रत्येक सक्रिय या आकांक्षी अवस्था में होते हैं | FQP क्वेरीज़ उनके एजेंट-पठनीय रूप में होती हैं, प्रत्येक सक्रिय या आकांक्षी अवस्था में |
| प्राधिकरण सिग्नल शेयर | संपूर्ण श्रेणी में संपुष्टि प्राधिकार का हिस्सा, समय के साथ सामान्य हो गया | ब्रांड-ट्रिगर वाक्यांश संदर्भ में स्वतंत्र पुष्टि का हिस्सा | एजेंट को प्रतिबद्ध होने से पहले सत्यापित करने की आवश्यकता के विरुद्ध परिचालन-साक्ष्य पूर्णता का हिस्सा (मूल्य निर्धारण, शर्तें, उपलब्धता, फिट) |
| आप आउटपुट कैसे बदलते हैं | प्रकाशित करें, संरचना करें, समूह के विरुद्ध वितरित करें, और तिमाही दर तिमाही बदलाव को मापें | एमसीपी, संरचित डेटा और मशीन-एक्शनेबल इंटरफेस के माध्यम से एजेंट की सुपाठ्यता के लिए परिचालन सतह को इंजीनियर करें, और तिमाही दर तिमाही बदलाव को मापें | ब्रांड-ट्रिगर वाक्यांश समूह में उद्धरणों और उल्लेखों का हिस्सा, संश्लेषित उत्तर में प्रमुखता द्वारा भारित |
| राजस्व और लाभ का निर्धारण | खोज-मोड समूह से राजस्व और मार्जिन का हिस्सा | सहायक-मोड समूह से राजस्व और मार्जिन का हिस्सा, रेफरर सिग्नल और उपयोगकर्ता-एजेंट स्ट्रिंग के माध्यम से पहचाना जाता है | एजेंट-मोड समूह से राजस्व और मार्जिन का हिस्सा, एजेंट-जनादेश लॉग और एमसीपी टेलीमेट्री के माध्यम से प्राप्त किया गया |
माप लें, इसे समूह के हिस्से के रूप में व्यक्त करें, समय के साथ इसे सामान्य करें, और स्नैपशॉट के बजाय प्रवृत्ति की रिपोर्ट करें। तालिका की प्रत्येक कोशिका में यही चाल है, और यही तीन स्तंभों को सीधे तुलनीय बनाती है।
उन सूक्ष्म उपकरणों को चलाते रहें जिन्हें आप पहले से ही खोज-युग अभ्यास से जानते हैं: एक विशिष्ट कीवर्ड पर रैंकिंग स्थिति 1-10, एक विशिष्ट यूआरएल पर सीटीआर, और एक विशिष्ट पृष्ठ तत्व पर ए/बी परीक्षण परिणाम।
रणनीति के लिए उनका उपयोग करें, लेकिन उन्हें रणनीतिक डैशबोर्ड से बाहर रखें क्योंकि वे सहायक या एजेंट कॉलम में किसी भी चीज़ से तुलनीय नहीं हैं। यदि आप उन्हें मिलाते हैं, तो आप रणनीतिक मूल्य खो देंगे।
पाँच पंक्तियाँ तीन मोडों में मेल खाती हैं: किसी भी पंक्ति में पढ़ें और सीधे तुलनीय इकाइयों में सभी तीन इंजनों में अपने ब्रांड की सापेक्ष स्थिति देखें।
अपने खोज-मोड शेयर की तुलना अपने सहायक-मोड शेयर और अपने एजेंट-मोड शेयर के साथ दृश्यता पंक्ति, प्राधिकरण पंक्ति और राजस्व पंक्ति पर करें, और आपको लगातार पता चलेगा कि कौन सा मोड इस समय सबसे अच्छा रिटर्न दे रहा है और आपके काम की बदौलत वह भार तिमाही दर तिमाही कैसे बदल रहा है। यह आपको तीनों इंजनों में आपकी रणनीतिक प्राथमिकताओं का एक वृहद-स्तरीय दृश्य देता है।
पाँच पंक्तियाँ सशुल्क माप के लिए भी मान्य हैं। पेड और ऑर्गेनिक एक ही इंजन और एक ही मैक्रो कार्यप्रणाली पर केंद्रित हो रहे हैं।
फ़नल क्वेरी पाथवे पर माप कैसे काम करता है
फ़नल क्वेरी मार्ग एक पेड़ नहीं है। यह एक बाग है. प्रत्येक समूह-सह-इरादे वाला चौराहा जिसे आप उगाते हैं वह एक पेड़ है, और जैसे-जैसे आप अधिक पेड़ लगाते हैं, बाग बढ़ता जाता है। प्रत्येक वृक्ष के तीन भाग होते हैं।
- ट्रंक रूपांतरण नोड है – एक प्रतिनिधि ब्रांडेड BOFU क्वेरी जो उस समूह-साथ-इरादे चौराहे के लिए खरीदारी के क्षण का प्रतिनिधित्व करती है।
- शाखाएँ एमओएफयू मूल्यांकन प्रश्न हैं जो खरीदार विकल्पों पर शोध करते समय पूछता है।
- टहनियाँ TOFU जागरूकता प्रश्न हैं जो खरीदार ने विशिष्ट विकल्पों या ब्रांडों तक सीमित होने से पहले पूछे थे। बाग आपके ब्रांड और व्यवसाय संचालन की जमीन से बढ़ता है, और जब पेड़ों पर फल लगते हैं तो सेब उस जमीन पर गिरते हैं।
ज़मीन समय के साथ बगीचे को उत्पादक बनाती है, और जो ब्रांड अपनी ज़मीन को परती छोड़ देता है वह पेड़ों को मरते हुए देखता है, भले ही उसकी शाखाएँ कितनी अच्छी तरह से अनुकूलित हों।
आप प्रत्येक पेड़ की प्रत्येक परत पर माप चलाते हैं, लेकिन अलग-अलग कारणों से, क्योंकि जैसे-जैसे आप ट्रंक से शाखाओं और टहनियों की ओर बढ़ते हैं, खरीदार का इरादा बदल जाता है, और आप जो प्रश्न पूछ रहे हैं वह इसके साथ बदल जाता है।
तीन फ़नल परतों में से प्रत्येक का अपना निदान होता है:
- फ़नल के नीचे (बीओएफयू), जहां खरीदार निर्णय लेता है।
- फ़नल का मध्य (एमओएफयू), जहां खरीदार विकल्पों का मूल्यांकन करता है।
- फ़नल का शीर्ष (TOFU), जहां खरीदार अभी भी सामयिक प्रश्न पूछ रहा है।
फ़नल के नीचे, केवल ब्रांड: ब्रांड-पुष्टि अभियान के रूप में ट्रंक
प्रत्येक पेड़ का तना आपके ब्रांड नाम के साथ खरीदारी के क्षण की क्वेरी है। “यूनीक्लो की ओर से पुरुषों की लाल शर्ट” यूनीक्लो के लिए बनाए गए एफक्यूपी पर लाल शर्ट का पेड़ खरीदने वाले एक्सएल पुरुषों का ट्रंक है। आपके ब्रांड के लिए जो भी समतुल्य दिखता है वह आपके बगीचे के प्रत्येक पेड़ पर समान स्थिति में बैठता है।
प्रति पेड़ एक प्रतिनिधि ट्रंक क्वेरी वह है जिसे कालीक्यूब समय-समय पर ट्रैक करता है। ब्रांड की साइट पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न पृष्ठ में BOFU क्वेरी के उतने प्रकार हो सकते हैं जितने ब्रांड चाहता है (और होना चाहिए), लेकिन कार्यप्रणाली प्रति पेड़ एक ट्रंक क्वेरी को ट्रैक करती है क्योंकि संरचनात्मक रूप से यह पता चलता है कि पेड़ फल पैदा कर रहा है या नहीं। वह एकल क्वेरी संपूर्ण ट्रंक के लिए प्रतिनिधि नमूना है।
हम तीन KPI मापते हैं:
- ब्रांड उपस्थिति:जब इंजन रूपांतरण क्वेरी का उत्तर देता है, तो क्या यह आपके ब्रांड को सामने लाता है? आप 100% उपस्थिति की उम्मीद करते हैं क्योंकि क्वेरी में आपका ब्रांड नाम होता है, और इंजन के पास आपको छोड़ने का कोई कारण नहीं है जब तक कि कुछ अपस्ट्रीम में टूट न जाए। इस स्थिति में कोई भी चूक एक ऑडिट-ग्रेड सिग्नल है, और व्यावसायिक भाषा में, यह हैअपने ही फ़नल के निचले भाग पर प्रहार करना।
- उपस्थिति की भावना:जब इंजन आपके ब्रांड को सतह पर लाता है, तो फ़्रेमिंग में टोन होता है: सकारात्मक, तटस्थ, या नकारात्मक, कोष्ठक में चौथी हेज स्थिति के साथ। हेज्ड फ़्रेमिंग आपको बताती है कि इंजन आपके सामने आ गया है लेकिन प्रतिबद्ध होने के लिए पर्याप्त आश्वस्त नहीं है, जो कि सी हैरैंड फिशकिन ने पहली बार दस्तावेज़ीकरण किया, जिसे अनुशंसा सतह पर दृश्यमान बनाया गया।
- ब्रांड-परिभाषित एआई रिज्यूमे के विरुद्ध सटीकता:इंजन का संश्लेषण या तो आपके परिभाषित आख्यान से मेल खाता है या उससे अलग हो जाता है। बहाव हैमापने योग्य बनाया गया। इसे तिमाही दर तिमाही ट्रैक करना आपको बताता है कि ओपन वेब पर काम इंजन की समझ को आपकी निर्धारित स्थिति की ओर ले जा रहा है या उससे दूर। मैं ड्रिफ्ट का स्कोर कैसे करता हूं, सिद्धांत रूप में यह सीधा है: ब्रांड-परिभाषित संस्करण लें, इंजन जो पैदा करता है उससे इसकी तुलना करें और अंतर को मापें। जो अभ्यासी मुझे जानते हैं वे इस कदम को पहचानेंगे।
फ़नल के नीचे, प्रतिस्पर्धी, ट्रंक पर एक अलग अभियान के रूप में चलता है
अधिकांश व्यवसायी ब्रांड-बनाम-प्रतिस्पर्धी को फ़नल के मध्य के रूप में गिनते हैं क्योंकि तुलना अनुसंधान की तरह लगती है।
मैं इसे फ़नल के निचले हिस्से के रूप में गिनता हूं, लेकिन इसे एक अलग बाल्टी के साथ एक अलग अभियान के रूप में चलाता हूं क्योंकि खरीदारी का क्षण हो रहा है। खरीदार दोनों ब्रांडों का नाम बता रहा है और इंजन से निर्णय लेने के लिए कह रहा है। मैं इन प्रश्नों को अलग करता हूं क्योंकि माप ब्रांड-केवल पढ़ने को प्रभावित करता है जब वे मिश्रित होते हैं।
यहां तीन माप चलते हैं:
- सिफ़ारिश पूर्वाग्रह:इंजन विशेष रूप से कौन सा ब्रांड चुनता है।
- भावना पूर्वाग्रह:प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले अपने ब्रांड के प्रति सचेत रहें।
- दोनों 500-शब्द ब्रांड-परिभाषित एआई रिज्यूमे के विरुद्ध सटीकता:आपका ब्रांड और प्रतिस्पर्धी, उनके दृष्टिकोण से लिखे गए हैं जैसे कि आप वे थे।
फ़नल के मध्य: शाखाएँ
पेड़ से एक स्तर ऊपर जाएँ और आप शाखाओं पर पहुँच जाएँगे। समूह अभी भी आपकी आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल (आईसीपी) है, इरादा अभी भी खरीदारी की गति है, लेकिन क्वेरी में अभी तक ब्रांड का उल्लेख नहीं किया गया है क्योंकि खरीदार अभी भी शोध कर रहा है। “पुरुषों के लिए सर्वश्रेष्ठ लाल शर्ट” यूनीक्लो की एक्सएल पुरुषों की एक शाखा है जो लाल शर्ट का पेड़ खरीदती है।
हम तीन KPI मापते हैं:
- ब्रांड उपस्थिति:जब इंजन किसी शोध प्रश्न का उत्तर देता है, तो अनुशंसाओं में कौन से ब्रांड सामने आते हैं, यदि कोई हो? अपना और प्रत्येक प्रतिस्पर्धी पर नज़र रखें। इस स्तर पर इंजन जिन ब्रांडों तक पहुंचता है वे वे ब्रांड हैं जिन पर वह शोध प्रश्न के उत्तर के लिए उम्मीदवार के रूप में विचार करता है, और जो ब्रांड सामने नहीं आते वे वे ब्रांड हैं जिनके बारे में इंजन ने तय किया है कि वे अग्रणी उम्मीदवार नहीं हैं। यह निर्णय खरीदार के पूछने से पहले ही खुले वेब पर इंजन के लिए उपलब्ध पुष्टि के विरुद्ध लिया गया था।
- भावना पूर्वाग्रह, उपस्थिति मात्रा के विरुद्ध सामान्यीकृत:प्रति उपस्थिति भावना सार्थक इकाई है, समग्र भावना नहीं। एक ब्रांड जो तटस्थ भावना के साथ दो बार सामने आता है, जरूरी नहीं कि वह उस ब्रांड से हार रहा हो जो मिश्रित भावना के साथ 10 बार सामने आता है क्योंकि तुलना उल्लेख की मात्रा के बारे में नहीं है। यह प्रति घटना उल्लेख की गुणवत्ता के बारे में है। कच्चे योग आवृत्ति द्वारा इस तरह से विकृत हो जाते हैं कि सिग्नल को गलत तरीके से पढ़ा जाता है, और सामान्यीकरण वह है जो अवधि-दर-अवधि की तुलना को कायम रखता है।
- दोनों आख्यानों के विरुद्ध सटीकता का विचलन:एक शोध-चरण संश्लेषण जो आपके परिभाषित आख्यान से मेल खाता है, खरीदार को सही फ़्रेमिंग के साथ फ़नल के निचले भाग में रूपांतरण की ओर ले जाने के लिए स्थापित किया गया है। जो अस्पष्ट, गलत या अधूरा है वह वह है जिसे इंजन अपने उत्तरों में दोहराएगा।
फ़नल टैक्स का मध्य है: प्रतियोगी ने अनुशंसा की क्योंकि आप अनुपस्थित हैं, क्योंकि इंजन उनके प्रति पक्षपाती है, या उनकी फ़्रेमिंग आपसे बेहतर थी। वे अंतिम दो महत्वपूर्ण हैं – केवल दिखावे की गिनती करने से इस संभावना का अच्छा माप नहीं मिलता है कि आईसीपी विश्वसनीय रूप से आपके दरवाजे पर पहुंच जाएगी।
फ़नल का शीर्ष: टहनियाँ
प्रत्येक पेड़ के शीर्ष पर टहनियाँ होती हैं: खरीदार द्वारा खरीदारी या रूपांतरण पर शोध करने से पहले पूछे जाने वाले सामयिक प्रश्न। “क्या पुरुष काम करने के लिए लाल शर्ट पहन सकते हैं?” टहनी का एक अच्छा उदाहरण है.
टहनियों का निदान प्रश्न तने और शाखाओं से भिन्न होता है क्योंकि खरीदार ब्रांड या विकल्पों के बारे में नहीं पूछ रहा है। इंजन सामयिक परत पर तर्क कर रहा है, जो भी सामग्री सामयिक प्रश्न के लिए भर्ती अर्जित कर रही है, उस पर चित्रण कर रही है, और ब्रांड सरफेसिंग दुर्लभ है और इसलिए सफलता का प्राथमिक संकेतक नहीं है (आप ज्यादातर समय कुछ भी नहीं माप रहे होंगे)।
प्रत्येक टहनी पर तीन माप चलते हैं।
- सामयिक उत्तर अपनाना, कॉर्पस समानता के माध्यम से स्कोर किया गया:इंजन के उत्तर की तुलना आपके कंटेंट कॉर्पस और प्रत्येक ट्रैक किए गए प्रतिस्पर्धी के साथ की जाती है, जिस ब्रांड का कॉर्पस स्कोर सबसे अधिक होता है वह वह ब्रांड होता है जिससे इंजन ने सीखा है। यह कार्यप्रणाली में सबसे नवीन माप है और आलोचनात्मक उत्तर प्राप्त करने की सबसे अधिक संभावना है। एआई खोज में टीओएफयू एट्रिब्यूशन को उम्मीदवार के सामयिक कवरेज के सामने इंजन के आउटपुट को पढ़कर हल किया जा सकता है।
- ब्रांड उपस्थिति:जो ब्रांड शीर्ष पर आते हैं वे उन ब्रांडों की तुलना में अधिक प्रतिस्पर्धी स्थिति में होते हैं जो ऐसा नहीं करते हैं। एक ब्रांड जो किसी श्रेणी के लिए जागरूकता स्तर पर लगातार सामने आता है, वह एक ऐसा ब्रांड है जिसे इंजन उस श्रेणी के लिए स्वामित्व के स्तर के साथ शीर्ष रूप से आधिकारिक मानता है, और सामयिक प्राधिकार वह है जो पेड़ के नीचे भर्ती को रेखांकित करता है।
- प्रतिस्पर्धी टहनियों पर रेंगते हैं:जब आपका नहीं है तो कौन से ब्रांड टहनियों पर सामने आ रहे हैं, और पैटर्न आपको क्या बताता है कि इंजन ने किसकी सामग्री को शीर्ष रूप से आधिकारिक के रूप में पहचाना है?
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फ़नल का शीर्ष और मध्य भाग बढ़ा है, सिकुड़ा नहीं है
एआई ने अनुसंधान को तेज़ बना दिया है, और तेज़ अनुसंधान का मतलब है कि लोग इस पर अधिक काम करते हैं। टोफू और एमओएफयू की मात्रा बढ़ी है, भले ही मिश्रण का हिस्सा नीचे की ओर पुनर्व्यवस्थित हो गया है।
तीन-परत मॉडल अब “दृश्यता, प्रभाव, लेनदेन” है। एआई इंजन दुनिया में सबसे बड़े प्रभावशाली हैं, वेबसाइट वह जगह है जहां लेनदेन बंद होता है, और वेबसाइट ट्रैफ़िक के प्रतिस्थापन के रूप में एआई दृश्यता को मापने वाले ब्रांड गलत प्रतिस्थापन को माप रहे हैं।
प्रतिस्थापन प्रभाव परत में है, और एक बार जब आप समझ जाते हैं कि नए ट्रैफ़िक पर क्या प्रभाव पड़ रहा है और यह कहाँ से आ रहा है, तो लेन-देन परत बेहतर प्रदर्शन कर रही है।
एनालिटिक्स परत राजस्व के चक्र को बंद कर देती है
एफक्यूपी माप आपको बताता है कि इंजन आपको कहाँ अनुशंसित कर रहे हैं। एनालिटिक्स आपको बताता है कि क्या वे अनुशंसाएँ परिवर्तित होती हैं। लूप को बंद करना परिचालन कार्य है, और यहीं पर कार्यप्रणाली बोर्ड स्तर पर अपनी पकड़ बना लेती है।
आप रेफरल सिग्नल और उपयोगकर्ता-एजेंट स्ट्रिंग्स से एआई-ट्रैफ़िक समूह का निर्माण करते हैं: जेमिनी, चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी, एआई मोड और कोपायलट।
यूटीएम टैगिंग सहायक इंजनों से आने वाले ट्रैफ़िक के लिए मदद नहीं करेगी क्योंकि वे यूटीएम मापदंडों को पारित नहीं करते हैं। इसलिए आपके द्वारा नियंत्रित किए जाने वाले प्रत्येक स्रोत को टैग करें, “डायरेक्ट” बकेट को जितना हो सके उतना सिकोड़ें, और फिर सत्र शुरू होने के बाद रेफरर सिग्नल, उपयोगकर्ता-एजेंट स्ट्रिंग्स और व्यवहार पैटर्न के माध्यम से अवशिष्ट एआई ट्रैफ़िक की पहचान करें।
आप जो समूह बनाते हैं वह एक नमूना है जिससे आप निष्कर्ष निकालते हैं, जो आज छोटा है और बढ़ता जा रहा है।
समूह की रूपांतरण दर, औसत ऑर्डर मूल्य, साइट पर समय और दोबारा खरीदारी व्यवहार को लें। इसे कुल भर्ती मात्रा पर लागू करें, एफक्यूपी माप कहता है कि आपको कमाई होनी चाहिए। यह आपका राजस्व पढ़ा गया है।
एआई-प्रभावित विज़िटर पहले से ही बने परिप्रेक्ष्य के साथ आते हैं – क्लिक करने से पहले उनके पास उनके लिए ब्रांड का सारांश था – और उन्हें ऑर्गेनिक से अधिक परिवर्तित करना चाहिए। एआई-प्रभावित समूह को उस खोज समूह से अलग से ट्रैक करें जिसे वह अधिकतर प्रतिस्थापित कर रहा है।
एनालिटिक्स स्तर पर, आप लाभ मार्जिन को वापस तस्वीर में लाते हैं। इंजन आपके मार्जिन को नहीं जानता है, इसलिए यह उपयोगकर्ता की संतुष्टि के लिए अनुकूलन करता है।
आप अपना मार्जिन जानते हैं, इसलिए आप अपने “बगीचे” निवेश का भार उन पेड़ों (समूह x आशय चौराहों) की ओर रखते हैं, जहां रूपांतरण मात्रा x मार्जिन खेती को उचित ठहराता है। यह समूह x आशय x रूपांतरण दर x मार्जिन गणित का जैविक समतुल्य है जो विज्ञापन 15 वर्षों से चल रहे हैं।
हमेशा याद रखें कि एआई इंजन ट्रैफ़िक आम तौर पर अधिक संलग्न होगा, आपकी साइट पर अधिक समय व्यतीत करेगा, और खोज ट्रैफ़िक की तुलना में बेहतर रूपांतरित होगा। यदि ऐसा नहीं है, तो यह “आप” की समस्या है, इंजन की समस्या नहीं।
एजेंटिअल कॉमर्स एक माप लाभ है
एजेंट अब तक के सबसे खराब माप वातावरण की तरह लग सकते हैं: उपयोगकर्ता प्रतिनिधि करता है, एजेंट निर्णय लेता है, और ब्रांड केवल रूपांतरण देखता है। प्रश्न और खरीदारी के बीच सब कुछ अदृश्य है।
प्रवृत्ति उन मानवीय संकेतों पर शोक व्यक्त करने की है जो हम खो रहे हैं: माउस की गति, स्क्रॉल गहराई, झिझक पैटर्न, तुलना पृष्ठ पर सूक्ष्म-विराम, और टैब के बीच आगे-पीछे जो हमें विचार के बारे में बहुत कुछ बताते थे। वे सिग्नल एजेंट मोड में चले गए हैं। जो चीज़ उनका स्थान लेती है वह वह माप सतह है जो मनुष्यों ने हमें पहले कभी नहीं दी थी।
आपके बुनियादी ढांचे के साथ एजेंट की प्रत्येक बातचीत एक प्रोग्रामेटिक घटना है। यह आपके उत्पाद कैटलॉग पर सवाल उठाता है, विवरण प्राप्त करता है, स्पष्टीकरण के लिए वापस आता है, मूल्य बातचीत शुरू करता है, एक अधिदेश प्रस्तुत करता है और खरीद की पुष्टि करता है।
यह एक रूपांतरण फ़नल है जिसे आप चरण दर चरण ट्रैक कर सकते हैं, जिसमें आगे-पीछे की बातचीत भी शामिल है। एक प्रोग्रामेटिक उपयोगकर्ता के रूप में, एजेंट आपके एमसीपी सर्वर, यूसीपी एंडपॉइंट, डिकॉउल्ड चेकआउट और मैंडेट हैंडलिंग के माध्यम से घटनाओं को सक्रिय करता है।
एजेंटियल कॉमर्स के लिए आपके द्वारा बनाई गई प्रत्येक प्रोटोकॉल परत भी एक माप परत है, और जो ब्रांड एजेंटों के साथ लेनदेन करने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण करते हैं, उन्हें एजेंट की पूरी तर्क श्रृंखला को मापने का बोनस मिलता है, जिस तरह से कोई भी कभी भी मानव तर्क को मापने में सक्षम नहीं होता है।
मेरे लिए, यह अगले चरण में उद्योग के लिए सबसे महत्वपूर्ण माप ढांचा है। यात्रा को हल करने वाले तीन क्लिक प्रकारों के साथ, जीते गए गेट पर प्रत्येक भूमि को खोजें, सहायक और एजेंट।
- खोज अपूर्ण क्लिक उत्पन्न करती है (उपयोगकर्ता किसी सूची से चयन करता है)।
- असिस्टिव परफेक्ट क्लिक उत्पन्न करता है (एआई एक उत्तर देता है और उपयोगकर्ता पुष्टि करता है)।
- एजेंटियल एजेंटिक क्लिक उत्पन्न करता है (एजेंट उपयोगकर्ता को उम्मीदवारों को देखे बिना कार्य करता है)।
तीनों मोडों में से प्रत्येक अपने स्वयं के माप बिंदु प्रदान करता है, और अंक समतुल्य नहीं हैं।
- पूरी यात्रा के दौरान सूक्ष्म पैमाने पर खोज देखी जा सकती है।
- सहायक सूक्ष्म पैमाने पर काफी हद तक अपारदर्शी है और केवल विरल सामरिक संकेतों को प्रदर्शित करता है: उद्धरण ट्रैकिंग, रेफरर पैटर्न, उपयोगकर्ता-एजेंट स्ट्रिंग्स, और घटना के बाद व्यवहारिक समूह पहचान।
- एजेंटियल को प्रोग्रामेटिक पैमाने पर देखा जा सकता है, लेकिन केवल तभी जब ब्रांड ने घटनाओं को पकड़ने के लिए प्रोटोकॉल परत (एमसीपी, यूसीपी, डिकॉउल्ड चेकआउट और मैंडेट हैंडलिंग) का निर्माण किया हो।
तीनों विधाओं में अनुशासन समान है। आप प्रत्येक सतह से प्रत्येक सामरिक माप बिंदु का लाभ उठा सकते हैं। सामरिक निर्णयों के लिए उन संकेतों का उपयोग करें क्योंकि सामरिक सूक्ष्म संकेत इसी के लिए हैं।
किसी एक मोड के सामरिक उपकरणों से रणनीतिक निर्णय लेने के प्रलोभन का विरोध करें क्योंकि प्रत्येक व्यक्ति जो चित्र बनाता है वह खंडित, आंशिक और संरचनात्मक रूप से अधूरा होता है।
रणनीतिक निर्णय फ़नल क्वेरी पाथवे पर मैक्रो रीड पर निर्भर रहते हैं, जो एफक्यूपी स्तर पर सभी तीन मोडों में एकत्रित होते हैं। सामरिक उपकरण रणनीति की सेवा करते हैं। वे इसे प्रतिस्थापित नहीं करते.
मैक्रो माप धीमी टाइमलाइन पर काम करता है
दशकों से, हमने खोज को कोने की दुकान के इन्वेंट्री को मापने के तरीके से मापा है: इस सप्ताह शेल्फ पर क्या है, इसे गिनें, अगले सप्ताह इसे फिर से गिनें, तुलना करें और कार्य करें। उपकरणों ने पर्यावरण द्वारा समर्थित परिशुद्धता प्रदान की, और आपको और आपके बोर्डरूम को साप्ताहिक डैशबोर्ड के वर्षों के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया ताकि उत्तर के सटीक आकार की उम्मीद की जा सके: पिछले सप्ताह की समान संख्या के मुकाबले इस सप्ताह एक संख्या, ट्रैकिंग कार्य जिसे आप इंगित कर सकते हैं।
अब आप कोने की दुकान में नहीं हैं। आप अपने आप में एक अर्थव्यवस्था के अंदर काम कर रहे हैं: सात सहायक इंजन, उनके पीछे के एजेंट, प्रत्येक इंजन के अंदर आने वाले ऐप्स, उन्हें सतह पर लाने वाले ऑपरेटिंग सिस्टम, हर जेब में और हर चेहरे पर हार्डवेयर, हर दीवार वाले बगीचे के अंदर हर वैयक्तिकृत संदर्भ, और इसके नीचे शिफ्ट होने वाला खुला वेब, सभी एक साथ चल रहे हैं, सभी को नया आकार दिया जा रहा है जिसे निर्णय के समय अनुशंसित किया जाता है।
मुझसे यह पूछना कि क्या आपका ब्रांड उस माहौल में जीत रहा है या नहीं, बैंक ऑफ़ इंग्लैंड से आपके द्वारा कल खरीदी गई ब्रेड के बारे में सटीक मासिक रीडिंग माँगने के समान है।
बैंक आपको निर्धारित समय पर 3% प्रति माह की दर से मुद्रास्फीति देता है, और यह संख्या वास्तविक है, सभी महीनों में तुलनीय है, और वर्षों में बचाव योग्य है। लेकिन आप 3% नहीं ले सकते हैं और इसे अपने पाव पर लागू कर सकते हैं क्योंकि आपका पाव 8% बढ़ गया होगा, और अगली दुकान का पाव 1% बढ़ गया होगा। 3% सिस्टम पर पढ़ा गया कुल योग है, न कि इसके अंदर किसी एकल लेनदेन का माप।
यही वह अनुशासन है जिसकी ओर आप आगे बढ़ रहे हैं। मैं आपको इस बारे में त्रैमासिक जानकारी दे सकता हूं कि क्या आपके ब्रांड को इंजनों की अर्थव्यवस्था में अनुशंसित किया जा रहा है, और यह रीडिंग पिछली तिमाही और उससे पहले की तिमाही से तुलनीय होगी, और अगली तिमाही और उसके बाद की तिमाही के मुकाबले अनुमानित होगी। समय के साथ रुझान ही आपकी रणनीति पर निर्भर करता है।
मैं आपको यह स्पष्ट संख्या नहीं दे सकता कि आपने पिछले मंगलवार को अपने शीर्ष प्रतिद्वंद्वी के विरुद्ध पर्प्लेक्सिटी अनुशंसा जीती है या नहीं। वह रोटी है. वृहद अनुशासन आपको मुद्रास्फीति की जानकारी देता है। इस माहौल में पाव-स्तर के प्रश्न का कोई बचाव योग्य उत्तर नहीं है, और जो पद्धतियाँ ऐसा दिखावा करती हैं, वे आपको वास्तविक चीज़ के रूप में तैयार एक गलत-सटीक संख्या बेच रही हैं।
रणनीतिक स्पष्टता तिमाही रुझान डेटा से आती है
यही वह कदम है जो आपको उठाना है, और यह कदम आपको अपने बोर्डरूम में अपने साथ लेकर चलना है। आप पहले की तुलना में कम चीज़ें नहीं माप रहे हैं। आप किसी बड़ी चीज़ को माप रहे हैं, और जो उपकरण व्यापक परिवेश में फिट होते हैं वे धीमी समयरेखा पर काम करते हैं।
यदि आप कार्यप्रणाली को महीने-दर-महीने चलाते हैं, तो बहाव सिग्नल को खराब कर देगा। आप शोर पढ़ेंगे और शोर पर कार्रवाई करेंगे, और आप ऐसा हर महीने करेंगे। यदि आप इसे तिमाही दर तिमाही चलाते हैं, तो आपको एक बेसलाइन के मुकाबले एक डेल्टा मिलता है, जो अभी भी एक प्रवृत्ति नहीं है। यह दो बिंदु और एक रेखा है।
चौथी तिमाही तक, आपके पास तीन डेल्टा होते हैं, शोर कम हो जाता है, और रुझान स्पष्ट हो जाता है। आठवें तक, कार्यप्रणाली एक ऐसे अध्ययन में बदल गई है जिस पर आपके रणनीतिक निर्णय वास्तव में निर्भर हो सकते हैं, तुलना का वास्तविक मार्ग पूरे दो वर्षों में पीछे की ओर जाता है।
क्वार्टर आठ वह जगह है जहां अधिकांश माप कार्यक्रम समाप्त हो जाते हैं, क्योंकि बोर्डरूम अधीरता ठीक उसी बिंदु पर चरम पर होती है जब कार्यप्रणाली अपना पहला रक्षात्मक उत्तर तैयार करती है। लाइन पकड़ो, और आप परिपक्वता को जोड़ते हैं।
छह महीने में गुफा, साप्ताहिक डैशबोर्ड वापस मांगें, और आप अगले कई वर्षों तक उस परिशुद्धता की तलाश में बिताएंगे जो पर्यावरण प्रदान नहीं कर सकता है, जबकि प्रतिस्पर्धी जो लाइन पकड़ते हैं वे रणनीतिक स्पष्टता के साथ आपके पीछे चलते हैं जो आपके पास थे और उन्होंने हार मान ली।
अपने बोर्डरूम में मामले को स्पष्ट रूप से रखें:
- हम एक अर्थव्यवस्था के अंदर काम कर रहे हैं, और इसके अंदर आपके ब्रांड की स्थिति यह निर्धारित करती है कि एआई आपको सही समय पर सही खरीदार के सामने रखता है या नहीं।
- माप अनुशासन जो इस माहौल में फिट बैठता है वह मैक्रो अनुशासन है जिसे अर्थशास्त्रियों ने 100 साल पहले ठीक उसी तरह की समस्या के लिए विकसित किया था।
मैक्रो माप की ओर बढ़ें, टाइमस्केल को स्वीकार करें, और कार्यप्रणाली रणनीतिक स्पष्टता में मिश्रित हो जाती है, जैसे ही आपके खरीदार की यात्रा आपके मापने योग्य सतहों से इंजन पर चली गई, सूक्ष्म उपकरणों ने डिलीवरी बंद कर दी।
मैक्रो वातावरण आपको एक भी, स्पष्ट डैशबोर्ड नंबर नहीं देगा। यदि आप इस पद्धति को धैर्य के साथ चलाते हैं, तो यह आपको क्या देता है, यह तिमाही-दर-तिमाही, मोड-दर-मोड, इंजन-दर-इंजन पढ़ता है कि क्या एआई हर खरीदारी यात्रा के हर चरण में आपके ब्रांड की सिफारिश कर रहा है, जिसके चारों ओर बाग बनाया गया है।
यही वह उत्तर है जिसके आधार पर आप दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने के लिए एक रणनीति बना सकते हैं।
यह मेरी AI प्राधिकरण श्रृंखला का 15वां भाग है।
- भाग —- पहला, “, “व्यापक आत्मविश्वास का परिचय दिया।
- भाग 2, “, “अनुशासन का नाम दिया गया।
- भाग 3, “, “पूरी पाइपलाइन को मैप किया गया।
- भाग 4, “, “बुनियादी ढांचे के चरण से गुजरे।
- भाग 5, “, “प्रतिस्पर्धी चरण को कवर किया।
- भाग 6, “, “कच्चे माल की मैपिंग की गई।
- भाग 7, “, “प्रवेश मॉडल का विस्तार किया।
- भाग 8, “,” कवर किया गया एनोटेशन, आखिरी गेट जहां आप मशीन के साथ अकेले हैं।
- भाग 9, “, “सामयिक स्वामित्व के साथ प्रतिस्पर्धी चरण को उचित रूप से खोला।
- भाग 10, “, ”प्रक्रिया का नाम दिया गया।
- भाग 11, “, “साक्ष्य और सिफ़ारिश के बीच के अंतर को उजागर किया।
- भाग 12, “,” आपको दिखाया कि एआई इंजन पाइपलाइन में अपने एफ ग्रेड को कैसे ढूंढें (और मरम्मत करें)।
- भाग 13, “,” मैप किया गया कि खोज, सहायक और एजेंट मोड में उपयोगकर्ता और इंजन के बीच प्रतिनिधिमंडल कैसे चलता है।
- भाग 14, “,” उस उपकरण का निर्माण किया जिस पर यह लेख माप चलाता है।
- अगला: एसईओ का काम अब बिक्री के बाद के कार्यों तक क्यों फैल गया है।