AI Overviews ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀਏ

Google ਅਤੇ Bing ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਰਹੇ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਬਣ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਿਤਾਬ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਨੀਲਾ ਲਿੰਕ ਹੁਣ ਮੁੱਖ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਦਿੱਖ (visibility) ਹੁਣ ਖੁਦ ਸਰਚ ਰਿਜ਼ਲਟ ਪੇਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਕਲਿੱਕ ਘੱਟ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ AI ਸਮਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਨਵਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਣਾ ਬੰਦ ਕਰਕੇ ਸਾਈਟੇਸ਼ਨ (citation) ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ AI ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਅਥਾਰਟੀ ਦਾ ਮੁੱਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਅਜਿਹੇ ਵਿਜ਼ਿਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੈ ਜੋ ਤਿੰਨ ਸਕਿੰਟਾਂ ਬਾਅਦ ਵਾਪਸ ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ-ਕਲਿੱਕ ਸਰਚ ਦਾ ਯੁੱਗ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦਾ ਅੰਤ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਲਿੱਕ ਇਕਾਨਮੀ ਤੋਂ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਇਕਾਨਮੀ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ AI ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਦਿਮਾਗ ਬਣਨਾ ਹੀ ਬਚੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਇੱਕੋ-ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਹੈ। ਕ੍ਰਿਏਟਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਕੀਵਰਡਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿਸ ‘ਤੇ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਅਰਬਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਦਿੱਖ ਦਾ ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮ

AI Overviews ਉਹ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਮਰੀ ਹਨ ਜੋ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਕੁਐਰੀ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਚੌੜੇ ਪੈਰਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਾਈਕਿੰਗ ਬੂਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਲੌਗਾਂ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਟੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਉਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਈਟੇਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਅਸਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ Large Language Models ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਆਪਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਕ੍ਰਿਏਟਰ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੇ ਨੰਬਰ ‘ਤੇ ਰੈਂਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਬਣਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ AI ਆਪਣਾ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕੇ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਜਾਂ ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹੇਠ ਦੱਬੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਹ ਤੱਥਾਂ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਵੈੱਬ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੀਵਰਡਸ ਨਾਲੋਂ ਅਰਥ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਹੁਣ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ। AI Overview ਉਹ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਹੱਲ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਹੈ ਜੋ ਕ੍ਰਿਏਟਰ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਸਫਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨਾਲੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਚ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਹੁਣ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਨੂੰ ਲੁਭਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।

• ਤੱਥ-ਆਧਾਰਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ
• ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਮੈਚਿੰਗ
• ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਬਦਲਾਅ

ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਕ੍ਰਿਏਟਰਾਂ ਲਈ ਡੂੰਘਾ ਹੈ ਜੋ ਆਰਗੈਨਿਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉੱਚ ਮੋਬਾਈਲ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਮਰੀ ਹੋਰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਰੀ ਵੈੱਬ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਰਕਾਈਵਜ਼ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖਾਸ ਸਮਰੀ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਸਮਰੀ ਦਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਖੇਡ ਦੇ ਮੈਦਾਨ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਵੈੱਬ ਦਾ ਵਿਗਿਆਪਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਲੀਆ ਮਾਡਲ ਡਿੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਸਿੱਧੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਵੱਲ ਵਧਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਰਕਾਰਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੇਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ The Verge ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਆਊਟਲੇਟਾਂ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਸਮਰੀ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਰੋਤ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਜੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਜਗ੍ਹਾ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤੀਕਰਨ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ AI ਕਿਸੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਦਾਅ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹਨ। ਹਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਹੁਣ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨੰਬਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮੰਜ਼ਿਲ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਭੂਗੋਲਿਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਡਿੱਗ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕ੍ਰਿਏਟਰਾਂ ਲਈ ਆਰਥਿਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਲਿੱਕ ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਸਾਈਟੇਸ਼ਨ ਯੁੱਗ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। 2026 ਵਿੱਚ, ਉਸਦਾ ਦਿਨ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ Google Search Console ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੀਵਰਡਸ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੱਜ, ਉਸਦੀ ਰੁਟੀਨ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਉਹ AI ਸਮਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੀ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ (share of voice) ਨੂੰ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਸਵੇਰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਲਈ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ AI ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕੇ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਪੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤਕਨੀਕੀ ਅਥਾਰਟੀ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੈ।

ਇੱਕ ਆਮ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਿਮੋਟ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਲੌਗਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਤਿੰਨ-ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਸਮਰੀ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। AI ਤਿੰਨ ਖਾਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਟੂਲ ਸਾਡੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮਰੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਟੂਲ ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ‘ਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਜ਼ੀਰੋ ਕਲਿੱਕ ਹੋਣ, ਪਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੀ ਲੀਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਵਾਂ ਫਨਲ ਹੈ। ਇਹ ਸਰਚ ਨਤੀਜੇ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵੀ ਕਲਿੱਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਤੋਂ ਵਿਚਾਰ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ AI ਕੁਐਰੀ ਦੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇ।

ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਬੇਕਰੀ ਲਈ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਰ ਵੀ ਤੁਰੰਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਮੇਰੇ ਨੇੜੇ ਖਮੀਰ ਵਾਲੀ ਰੋਟੀ (sourdough) ਕਿੱਥੇ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਹੈ? AI ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਘੰਟਿਆਂ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਮੀਨੂ ਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਬੇਕਰੀ ਜੋ ਆਪਣੇ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕੀਵਰਡ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਿੱਤ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਬੇਕਰੀ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਹਾਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਖਪਤਕਾਰ ਦਾ ਜੀਵਨ ਹੁਣ ਘੱਟ ਵਿਕਲਪਾਂ ਪਰ ਉੱਚ ਸਹੂਲਤ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਅਸੀਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ Answer Engine ਲਈ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਆਵਾਜ਼ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪੁਰਾਣੇ ਵੈੱਬ ਦਾ ਰਗੜ ਖਤਮ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਖੋਜ ਦੀ ਖੁਸ਼ੀ ਵੀ ਖਤਮ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਘੱਟ ਹੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਫਨਲ ਦਾ ਮੱਧ ਹਿੱਸਾ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਜਵਾਬ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਦਿੱਖ ਹੋ। ਪੰਨਾ ਦੋ ‘ਤੇ ਹੋਣ ਲਈ ਹੁਣ ਕੋਈ ਇਨਾਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਹਿਲੇ ਪੰਨੇ ‘ਤੇ ਹੋਣਾ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਜਨਰੇਟਿਡ ਸਮਰੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਅੱਸੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਜੋਖਮ

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਸਹੂਲਤ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ ਕੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ AI ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਗਿਆਨ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਕੌਣ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪੱਤਰਕਾਰ ਕਹਾਣੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤੇ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ AI ਇਸਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਗਿਆਨ ਦੇ ਪਤਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ AI ਦੀਆਂ ਸਮਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸੁੱਕ ਗਈ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਹਰ ਕੁਐਰੀ ਅਤੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਲਈ ਆਪਣੇ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਹਿੱਸਾ ਵਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ? ਅਸਲੀਅਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਗਤੀ ਲਈ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਚਿੰਤਾ ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਫੈਕਟਰ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਸਮਰੀ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਥੋੜੀ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ? ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਉਹ ਸਰੋਤ ਜਿਸਦਾ ਇਸਨੇ ਗਲਤ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ? ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸੰਭਾਵੀ ਹਨ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਨਹੀਂ। ਉਹ ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਦਿੱਖ ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਗੇਮ ਕਰਨ ਦਾ ਦਬਾਅ ਹੋਰ ਵੀ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ, AI-ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਫਿਲਰ ਸਮੱਗਰੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਪਣਾ ਹੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ‘ਤੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਕੁਐਰੀਆਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਇੰਡੈਕਸ ਸਰਚ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਕੀ AI ਸਮਰੀ ਦੀ ਗਤੀ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਤੋਲਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਹਕੀਕਤ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਦੇ ਜੀਵੰਤ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਚ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

ਜੋ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਫੋਕਸ Schema.org ਅਤੇ API-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। AI Overviews ਵਿੱਚ ਰੈਂਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ JSON-LD ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਧਾਰਮਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ Article ਜਾਂ Product ਟੈਗਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ Speakable ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ Dataset ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਹੁਣ LLM-ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ GPT-4 ਜਾਂ Gemini ਵਰਗਾ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ URL ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸਾਈਟ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਤੁਹਾਡੇ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਦਸ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਤਾਂ AI ਸਮਰੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇਵੇਗੀ।

API ਸੀਮਾਵਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਰਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੋਗੇ ਕਿਉਂਕਿ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਤੀਜੇ ਸਰਵ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਰੋਤ-ਸੰਘਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਦੀ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਅਭਿਆਸ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਪਣੀ ਸਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇੱਕ latent space ਵਿੱਚ ਆਮ ਕੁਐਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਪਾੜਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ AI ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ User-Agent ਸਟ੍ਰਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ ਨਵੇਂ ਕ੍ਰੌਲਰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਰਚ ਪੇਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਵੀ ਮਿਟਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਵਪਾਰ-ਬੰਦ (trade-off) ਪੂਰਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਧੁਨਿਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਅਦਿੱਖ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ। Search Console ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਪਦੰਡ ਬਦਲ ਗਏ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ Position 1 ਦੀ ਬਜਾਏ Citations ਅਤੇ Attribution Links ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਬਦਲਾਅ ਬਾਰੇ ਸਾਡੇ ਵਿਆਪਕ AI ਉਦਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ ਇਸ ਗੱਲ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

• JSON-LD ਲਾਗੂਕਰਨ
• ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਿਰਮਾਣ
• ਕ੍ਰੌਲਰ ਲੌਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਡਿਜੀਟਲ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ

AI Overviews ਵੱਲ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ। ਇਹ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਯੁੱਗ ਦਾ ਅੰਤ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ ਉਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਰੋਤ ਬਣਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ AI ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਲਈ ਉੱਚ-ਅਥਾਰਟੀ, ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵੱਲ ਵਧਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਫਿਲਰ ਨਾਲੋਂ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਸਮਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ Search Engine Land ‘ਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣੋ, ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਵੈੱਬ ਦੇ ਆਰਕਾਈਵਜ਼ ਵਿੱਚ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਠਾਓ।

ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ।

Noot van de redactie: We hebben deze site gemaakt als een meertalige AI-nieuws- en gidsenhub voor mensen die geen computernerds zijn, maar toch kunstmatige intelligentie willen begrijpen, er met meer vertrouwen mee willen omgaan en de toekomst willen volgen die al aanbreekt.