AI ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਖੋਜ: ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ, ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਕੀ ਬਦਲਿਆ?

ਦਸ ਨੀਲੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦਾ ਦੌਰ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਦੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ, ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਕੰਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤਾ ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਨ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਕੰਟੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੰਜਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕ ਦਿੰਦਾ ਸੀ। ਹੁਣ ਇਹ ਸਮਝੌਤਾ ਟੁੱਟ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ Google ਅਤੇ Bing ਸਿਰਫ਼ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੰਜ਼ਿਲਾਂ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਅੱਜ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪੂਰਾ ਸਾਰ ਮਿਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਟੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਵਿਜ਼ਿਟ ਮਿਲਣ ਦੀ ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ ਹੁਣ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਤੋਂ ਵੱਖ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ AI ਓਵਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਵੈੱਬ ਦੀ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲੇ ਨੰਬਰ ‘ਤੇ ਆਉਣ ਨਾਲੋਂ ਜਵਾਬ ਬਣਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਫੋਕਸ ਕੀਵਰਡਸ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਹੁਣ ਐਂਟੀਟੀਜ਼ (entities) ਅਤੇ ਕਲਿੱਕਾਂ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨਸ ‘ਤੇ ਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਰੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਰੀ ਵਿੱਚ ਹੋ ਵੀ, ਤਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਹਾਡੀ ਕਮਾਈ ‘ਤੇ ਕੋਈ ਅਸਰ ਨਾ ਪਵੇ।

ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਕਲਿੱਕ ਦਾ ਅੰਤ

ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਹੁਣ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, “ਨਲਕਾ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰੀਏ” ਦੀ ਖੋਜ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬਲੌਗ ‘ਤੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਹੁਣ, ਇੱਕ AI ਓਵਰਵਿਊ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਰਿਜ਼ਲਟ ਪੇਜ ‘ਤੇ ਹੀ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਛੱਡੇ ਹੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਜ਼ੀਰੋ-ਕਲਿੱਕ ਸਰਚ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਦਾਇਰਾ ਬਹੁਤ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ। Large language models ਹੁਣ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦਿਖਾਉਣ, ਈਮੇਲ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਵੇਚਣ ਦੇ ਮੌਕੇ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਹੁਣ ਕੰਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪਰਤ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ *answer engine optimization* ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸੰਕਲਪਾਂ (concepts) ਦਾ ਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿਆਖਿਆ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੀ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਫਾਲਤੂ ਕੰਟੈਂਟ ਅਤੇ ਲੰਬੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹੁਣ ਇੱਕ ਬੋਝ ਹਨ। ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈਡਰ ਅਤੇ structured data ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਟੈਂਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਉਤਸੁਕਤਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਟੀਚਾ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਰੈਂਕ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਜਵਾਬ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਬਣਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਵਾਲਿਊਮ ਤੋਂ ਹਟਾ ਕੇ ਅਥਾਰਟੀ ਵੱਲ ਲਿਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਗਲੋਬਲ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਲਈ ਆਰਥਿਕ ਤਬਦੀਲੀ

ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਅਸਰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਂਡ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਸਤੇ ਆਰਗੈਨਿਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੇ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਡ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ ਜੋ AI ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ, ਵਿਲੱਖਣ ਟੂਲ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗਲੋਬਲ ਪਬਲਿਸ਼ਰ ਵੀ ਦਬਾਅ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਰੈਫਰਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਮੀਡੀਆ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ AI ਫਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਸੌਦਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਹੈ। ਉਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਲੋਬਲ ਸਰਚ ਮਾਰਕੀਟ ਹੁਣ ਬਰਾਬਰ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲੜਾਈ ਹੈ।

• ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਪਬਲਿਸ਼ਰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ।
• ਈ-ਕਾਮਰਸ ਬ੍ਰਾਂਡ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮਰੀ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਰਚ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਡਿਸਕਵਰੀ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ।

ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹੁਣ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਸਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਵੇਅਰਨੈੱਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਉਹ ਜ਼ਿਕਰ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ, ਤਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਸ਼ੱਕੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ AI ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੁੱਪ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣ ਕੇ ਖੁਸ਼ ਹਨ। ਕੁਝ AI ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਲੌਕ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਦੂਸਰੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤਰਜੀਹੀ ਸਰੋਤ ਬਣਨਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਸਤੇ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਸਹਿਮਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੁਰਾਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਹੈ।

ਪੋਸਟ-ਕਲਿੱਕ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੰਗਲਵਾਰ

ਸਾਰਾਹ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਰੁਟੀਨ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ, ਜੋ ਇੱਕ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਰਮ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਸਵੇਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੰਪਨੀ ਬਲੌਗ ਦੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ, ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਪੰਜਾਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਲੇਖ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਜ਼ਿਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਅੱਜ, ਉਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨਸ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਹਨ। ਉਸਦਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਹਰ ਵੱਡੀ ਇੰਡਸਟਰੀ ਕੁਐਰੀ ਲਈ Google AI Overviews ਅਤੇ Perplexity ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਸਦਾ ਕਲਿੱਕ-ਥਰੂ ਰੇਟ ਚਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਸਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਸਮਰੀ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ **ਵਿਜ਼ਿਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ** ਹੀ ਨਵਾਂ ਮਿਆਰ ਹੈ। ਉਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਡਰਾਈਵਰ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। ਉਹ ਇੱਕ ਰੈਪੂਟੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਹੈ।

ਦੁਪਹਿਰ ਤੱਕ, ਸਾਰਾਹ ਆਪਣੀ ਕੰਟੈਂਟ ਟੀਮ ਨਾਲ ਮੀਟਿੰਗ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਹ ਹੁਣ “ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਟਿਪਸ” ਲਈ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ “ਰਿਮੋਟ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰਿਸੋਰਸ ਐਲੋਕੇਸ਼ਨ ਵਿਵਾਦ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰੀਏ” ਲਈ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਲੌਂਗ-ਟੇਲ ਕੁਐਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ AI ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਆਮ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਖਾਸ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਜੋ ਉਸਦੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਹਨ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਦੁਪਹਿਰ ਨਵੇਂ ਡਿਸਕਵਰੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਨੋਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ChatGPT ਜਾਂ Claude ਵਰਗੇ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਰਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦਾ ਉਤਪਾਦ ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਇਹਨਾਂ ਬੋਟਸ ਲਈ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਰਚ ਬਾਰ ਲਈ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਲਈ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਜੇਬ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਉਸ ਸ਼ਾਮ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਸਾਰਾਹ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਗੈਨਿਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪੇਜ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਵੀ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਚੈਟ ਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦਾ ਬ੍ਰਾਂਡ AI ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ “ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ ਅਗਲਾ ਕਦਮ” ਬਣੇ। ਇਹ ਕੀਵਰਡ ਬਿਡਿੰਗ ਦੀ ਸਧਾਰਨ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਉਸਨੇ ਰਵਾਇਤੀ SEO ਨਾਲੋਂ ਡੇਟਾ ਪਾਰਟਨਰਸ਼ਿਪ ਅਤੇ API ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ। ਦਾਅ ਉੱਚੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਰਸਤਾ ਗਾਇਬ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਉਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਰੋਤ ਹੋ ਜਿਸ ‘ਤੇ AI ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂਤ ਹੋ।

ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ

ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਸਹੂਲਤ ਦੀ ਕੀਮਤ ਬਾਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਭੇਜਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੰਡ ਕੌਣ ਦੇਵੇਗਾ? AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਮਿਹਨਤ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਸ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਨਿਵਾਜਿਆ ਜਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਕੰਟੈਂਟ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੀਵਰਡ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੰਦਰਭ, ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਤੱਕ ਕਿਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ?

ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। AI ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਇੰਡੈਕਸ ਸਰਚ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ (synthesis) ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੀ ਊਰਜਾ ਦੀ ਮੰਗ ਅਸਮਾਨ ਨੂੰ ਛੂਹ ਲਵੇਗੀ। ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਵਾਬ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ? ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸੱਚਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਝ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸਰੋਤ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਗਤੀ ਲਈ ਸੋਚ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਸੌਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ।

ਰਿਟਰੀਵਲ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ

ਤਕਨੀਕੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ LLM ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਰਮਾਂ (hallucinations) ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ “ਕ੍ਰੌਲ ਹੋਣ ਯੋਗ” ਹੋਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ “ਇੰਡੈਕਸ ਹੋਣ ਯੋਗ” ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਟੈਂਟ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬ੍ਰਾਂਡ ਹੁਣ ਇਹ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ Pinecone ਜਾਂ Milvus ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਰਚ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ AI ਯੁੱਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਫੋਕਸ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ ‘ਤੇ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਹੁਤ ਖਿੰਡੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਖਿੱਚ ਸਕੇਗਾ।

• GPT-bot ਵਰਗੇ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਲਈ API ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੈਬਮਾਸਟਰਾਂ ਲਈ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਿੰਦੂ ਬਣ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
• ਵੈਕਟਰ ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ ਦੀ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਵਰਕਫਲੋ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵੀ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਜਿਹੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਨਵੇਂ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ JSON-LD ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਬੋਟ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਰੰਤ ਮੁੱਖ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕੇ। ਅਸੀਂ “ਬ੍ਰਾਂਡ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼” LLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਾਧਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਜਾਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ API ਰਾਹੀਂ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੌਇਸ ‘ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੀ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕੰਟੈਂਟ ਜਿੰਨੀ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗੀ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਹੁਣ ਇਮਾਰਤ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮਰਾ ਹੈ।

ਐਂਗੇਜਮੈਂਟ ਦੇ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ

ਸਰਚ ਤੋਂ ਡਿਸਕਵਰੀ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕੋਈ ਅਸਥਾਈ ਰੁਝਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਅਰਥਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ। ਜੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਲਿੱਕਾਂ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੇ, ਉਹ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣਗੇ। ਜੇਤੂ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਰਿਸ਼ਤਾ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਗੇ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰਾਂ, ਕਮਿਊਨਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਮੁੱਖ ਗੇਟਕੀਪਰ ਬਣਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੁਦ ਮੰਜ਼ਿਲ ਬਣਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਗੁਣ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਨਕਲ AI ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਵਿਜ਼ਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਧ ਗਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਜ਼ਿਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਜਿੱਤੀ ਗਈ ਜਿੱਤ ਹੈ।

ਸਰਚ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਥੇ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਚੈਟ ਵਿੰਡੋ ਹੋਵੇ, ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਸਰਚ ਬਾਰ। ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਕੰਟੈਂਟ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕੇ। ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਹੋ। Reuters ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਰੈਫਰਲ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਵਿਗਿਆਪਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। Google ਨੇ ਆਪਣੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਬਲੌਗ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ New York Times ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਹੈ। ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਸਰਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਮਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।

Nota editorului: Am creat acest site ca un centru multilingv de știri și ghiduri AI pentru persoanele care nu sunt experți în computere, dar care totuși doresc să înțeleagă inteligența artificială, să o folosească cu mai multă încredere și să urmărească viitorul care deja sosește.