Query Fanout: تعریف اور AI مرئیت پر اثر

آپ کا مواد گوگل کے پہلے صفحے پر درجہ بندی کر سکتا ہے، لیکن آپ کے LLM میں اس کا حوالہ یا ذکر نہیں کیا جائے گا۔

یہ سمجھ میں آتا ہے اگر آپ استفسار کے فین آؤٹ کو سمجھتے ہیں، یہ پس منظر کا عمل ہے جسے AI سسٹم جواب بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔

جب کوئی ChatGPT یا Perplexity پر کوئی سوال پوچھتا ہے، تو سب سے اوپر والے صفحات بطور ڈیفالٹ ظاہر نہیں ہوتے ہیں۔

اس کے بجائے، یہ پردے کے پیچھے متعلقہ تلاشیں چلاتا ہے، مقام سے قطع نظر، انتہائی متعلقہ اور بھروسہ مند ذرائع سے حاصل کرتا ہے۔

اگر آپ کا برانڈ ان تلاشوں میں ظاہر نہیں ہوتا ہے (چاہے آپ کے مواد کے ذریعے ہو یا فریق ثالث کے ذریعے)، تو اس کا امکان نہیں ہے کہ آپ کو کوئی جواب ملے گا۔

یقیناً اعلیٰ درجہ میں کوئی حرج نہیں ہے۔

تاہم، AI تلاش میں، کوریج اور دریافت کی صلاحیت انتہائی اہمیت کی حامل ہے۔

اس گائیڈ میں، ہم آپ کو دکھائیں گے کہ AI کی مرئیت کو بڑھانے میں مدد کے لیے استفسار کے لیے اپنی مواد کی حکمت عملی کو کیسے بہتر بنایا جائے۔

آپ سیکھیں گے:

• LLM استفسار فین آؤٹ کیوں استعمال کرتا ہے۔
• یہ بڑے AI پلیٹ فارمز میں مختلف طریقے سے کیسے کام کرتا ہے۔
• ہم مواد بنانے اور ترتیب دینے کا طریقہ کیوں بدل رہے ہیں۔
• AI تلاش سے مزید حوالہ جات حاصل کرنے کے لیے 6 قدمی ورک فلو

پہلے، آئیے اس پر گہری نظر ڈالتے ہیں کہ استفسار فین آؤٹ کیسے کام کرتا ہے۔

استفسار پرستار کیا ہے؟

Query fanout وہ عمل ہے جسے AI سرچ سسٹمز استعمال کرتے ہیں کہ ایک صارف کے استفسار کو ایک سے زیادہ ذیلی سوالات میں تقسیم کیا جائے تاکہ سب سے زیادہ مفید جواب دیا جا سکے۔

دوسرے الفاظ میں، AI "شائقین” موضوع کی مزید مکمل تصویر بنانے کے لیے متعلقہ ذیلی سوالات کی ایک سیریز میں استفسار کرتا ہے۔

اس کے بعد ہم متعدد ذرائع سے معلومات حاصل کرتے ہیں، بشمول ادارتی سائٹس، Reddit تھریڈز، موازنہ، اور پروڈکٹ کے صفحات، اور اسے ایک جامع جواب میں ترکیب کرتے ہیں۔

AI سسٹم کئی وجوہات کی بنا پر استفسار کا استعمال کرتے ہیں:

• معلومات چیک کریں: ایک ذریعہ غلط یا متعصب ہوسکتا ہے۔ متوازی ذیلی سوالات چلانے سے نظام کو متعدد ذرائع کا حوالہ دینے اور جواب کو حتمی شکل دینے سے پہلے اتفاق رائے حاصل کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
• پیچیدہ اور مخصوص سوالات کو ہینڈل کرتا ہے۔ اگر آپ کے سوال میں متعدد پرتیں ہیں، جیسے کہ قیمت، اعتبار، طویل مدتی قدر وغیرہ کے لیے دو مصنوعات کا موازنہ کرنا، Fanout سوال کو قابل انتظام ٹکڑوں میں توڑ دیتا ہے جس کی جانچ سسٹم آزادانہ طور پر کر سکتا ہے۔
• اپنے حقیقی سوالات کے جواب دیں: ‘بہترین دانتوں کا برش’ تلاش کرنے والا کوئی، اگر نہیں، تو قیمت، بیٹری کی زندگی، اور استحکام کے بارے میں جاننا چاہتا ہے۔ Fanout ان تقاضوں کا اندازہ لگاتا ہے اور پیشگی ثبوت جمع کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، "بہترین دانتوں کا برش” کی تلاش کے نتیجے میں "بہترین الیکٹرک ٹوتھ برش” جیسی ذیلی سوالات پیدا ہو سکتی ہیں۔ [year]”، "حساس مسوڑوں کے لیے بہترین ٹوتھ برش۔”

یہ AI کو مزید مکمل اور مفید جوابات بنانے میں مدد کرتا ہے۔

AI پھر ان نتائج کو ایک واحد جواب میں ترکیب کرتا ہے جس میں ہر وہ چیز شامل ہوتی ہے جو صارف جاننا چاہتا ہو: سرفہرست انتخاب، قیمت کی حدود، استعمال کیس کا تجزیہ اور موازنہ۔

اس طرح یہ صارف کی ضروریات کا اندازہ لگاتا ہے حالانکہ اصل پرامپٹ (بہترین ٹوتھ برش) صرف دو الفاظ تھے۔

کیا سوال fanout نہیں ہے

اب جب کہ ہم نے اس سوال کا احاطہ کیا ہے کہ فین آؤٹ کیا ہے، آئیے کچھ عام غلط فہمیوں کو دور کرتے ہیں۔

استفسار فین آؤٹ اس سے مختلف ہے:

• مطلوبہ الفاظ کی تحقیق: یہ ممکنہ گاہکوں کے ذریعہ تلاش کردہ اصطلاحات کو تلاش کرنے کا عمل ہے۔ Query fanout وہ چیز ہے جو ہمارے AI سسٹمز پس منظر میں خود بخود کرتے ہیں جب بھی کوئی سوال پوچھتا ہے۔
• لوگ یہ بھی پوچھتے ہیں: PAA ایک نظر آنے والی SERP خصوصیت ہے جو صارفین کو دیگر آئٹمز دکھاتی ہے جن کی وہ تلاش کرنا چاہتے ہیں۔ فین آؤٹ پس منظر میں ہوتا ہے، چاہے آپ اسے دیکھ سکیں یا نہ دیکھ سکیں۔
• فکسڈ سوال سیٹ: SurferSEO تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ صرف 27% فین آؤٹ ذیلی سوالات بار بار کی جانے والی تلاشوں میں مستقل رہتے ہیں۔ فقرے، صارف کے سیاق و سباق اور پلیٹ فارم کے لحاظ سے ذیلی سوالات مختلف ہوتے ہیں۔

AI کی مرئیت کے لیے استفسار فین آؤٹ کیوں اہم ہے۔

اب تک آپ کو سمجھ جانا چاہیے کہ استفسار کیا ہے؟ اصل سوال یہ ہے کہ آپ کے مواد کی حکمت عملی کے لیے اس کا کیا مطلب ہے۔

یہاں چار تبدیلیاں ہیں جو آپ کو دوبارہ سوچنے پر مجبور کریں گی کہ آپ مواد تک کیسے پہنچتے ہیں۔

AI حوالہ جات حاصل کرنے کے لیے آپ کو ٹاپ رینکنگ کی ضرورت نہیں ہے۔

اعلی درجہ بندی خود بخود AI حوالہ جات میں تبدیل نہیں ہوتی ہے۔

جب AI کسی استفسار کو ذیلی استفسارات میں توڑ دیتا ہے، تو یہ ہر سوال کے لیے سب سے زیادہ متعلقہ اور مکمل ماخذ کو بازیافت کرتا ہے، قطع نظر اس کے کہ اس کا درجہ کچھ بھی ہو۔

سیمرش کی تحقیق کے مطابق، چیٹ جی پی ٹی نے تقریباً 90 فیصد وقت کے نمبر 21 یا اس سے اوپر والے صفحات کا حوالہ دیا۔

پریشانی اور گوگل ایک ہی نمونہ دکھاتے ہیں۔

AI اقتباسات تلاش کرتا ہے، صفحات نہیں۔

صارفین کو صفحات پر بھیجنے کے بجائے، AI سسٹمز مواد کو اسکین کرتے ہیں اور درست جملے کی ترکیب کرتے ہیں جو استفسار کو حل کرتے ہیں۔

دوسرے لفظوں میں، جتنی جلدی آپ سوال کا جواب دیں گے، آپ کے منتخب ہونے کا امکان اتنا ہی زیادہ ہوگا۔

ڈیٹا اس کا بیک اپ لیتا ہے۔

ChatGPT جوابات میں 44.2% حوالہ جات صفحہ کے پہلے 30% سے آئے، جب کہ 31.1% درمیان سے اور 24.7% آخری تیسرے حصے سے آئے۔ گروتھ ایڈوائزر کیون انڈیگ نے 1.2 ملین چیٹ جی پی ٹی جوابات کا تجزیہ کیا۔

آپ پورے موضوعات کے لیے مقابلہ کر رہے ہیں، انفرادی مطلوبہ الفاظ کے لیے نہیں۔

SEO اکثر انفرادی مطلوبہ الفاظ کے گرد مرکوز ہوتا ہے۔ Query fanout جامع کوریج کے گرد گھومتا ہے۔

یہی وجہ ہے کہ موضوعات پر وسیع، اچھی طرح سے منسلک کوریج (جیسے ستون کے صفحات اور ٹاپک کلسٹرز) آپ کو زیادہ AI مرئیت حاصل کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔

استفسار پسندی کے ساتھ خریداری کے سفر کو کم کریں۔

ہم نے سیکھا ہے کہ خریدار لکیری طور پر حرکت کرتے ہیں – آگاہی، غور، فیصلہ – اور وقت کے ساتھ ساتھ ہر مرحلے کے لیے مواد کو بہتر بنایا جاتا ہے۔

AI کے ساتھ، ان اقدامات کو کم کر کے ایک کر دیا گیا ہے۔

ایک نیک نیتی والا سوال سسٹم کو فین آؤٹ کرنے کا سبب بنتا ہے۔

بیداری کی سطح کا سیاق و سباق، غور و فکر کی سطح کا موازنہ، اور فیصلہ کی سطح کی تفصیل کو ایک جواب میں کھینچیں۔

اب خریداری کا پورا سفر ایک ہی تعامل میں ہو سکتا ہے۔ لہذا آپ کے مواد کو پورے فنل میں کام کرنے کی ضرورت ہے، نہ کہ صرف اس مرحلے پر جس کو آپ نشانہ بنا رہے ہیں۔

استفسار Fanout ورک فلو: مزید AI حوالہ جات حاصل کرنے کے لیے 6 مراحل

یہ چھ قدمی ورک فلو آپ کو دکھاتا ہے کہ اعلیٰ اثر والے ذیلی سوالات کی شناخت اور ہدف بنا کر مزید AI حوالہ جات کیسے حاصل کیے جائیں۔

یہ دہرایا جا سکتا ہے، لہذا آپ اپنے کاروبار کے لیے اہمیت رکھنے والے کسی بھی موضوع کے لیے ان اقدامات پر عمل کر سکتے ہیں۔

مرحلہ 1: رقم سے متعلق اشارے تلاش کریں۔

منی پرامپٹس بات چیت کے جملے یا سوالات ہیں جو آپ کا مثالی صارف آپ کے AI ٹول سے پوچھتا ہے جب آپ کا پروڈکٹ یا سروس کسی مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کرتا ہے۔

رقم کا اشارہ ہے:

• یہ عام طور پر لمبی دم اور بہت مخصوص ہوتی ہے۔
• حقیقی دنیا کے استعمال کے معاملات یا رکاوٹوں سے منسلک
• آپ صرف تلاش کرنے کے بجائے فیصلے کے قریب ہیں۔

پیسے کے اشارے کے بارے میں سوچیں کہ AI SEO پیسے کے کلیدی الفاظ کے مساوی ہے: اعلی تجارتی ارادے والے مطلوبہ الفاظ جو فروخت کو بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔

مثال کے طور پر، ‘شور کو منسوخ کرنے والے ہیڈ فونز’ ایک کلیدی لفظ ہے۔

"بچوں کے ساتھ گھر سے کام کرنے اور $300 سے کم لاگت کے لیے شور کو منسوخ کرنے والے بہترین ہیڈ فون کون سے ہیں؟” پیسے فوری.

پیسے سے متعلق پیغامات تلاش کریں جہاں آپ کے سامعین سوالات پوچھ رہے ہیں۔

• کسٹمر سپورٹ ٹکٹ
• کمیونٹی فورم
• سیلز کال ریکارڈ
• اندرونی چیٹ لاگ
• گوگل سرچ کنسول کے سوالات

مثال کے طور پر، جب میں نے Reddit پر شور منسوخ کرنے والے ہیڈ فونز تلاش کیے، تو مجھے حقیقی صارف کی پوسٹس میں پیسے کی کئی یاد دہانیاں ملیں۔

یہ ٹیلی میڈیسن کے لیے بہترین شور منسوخ کرنے والے ہیڈ فون مانگنے کے مترادف ہے۔

اور یہ پائیدار ہیڈ فونز کا مطالبہ کرتا ہے جو دو سال سے زائد عرصے تک چلیں گے.

فورمز اور ٹرانسکرپٹس اچھے نقطہ آغاز ہیں۔ لیکن آپ کو حقیقی AI سرچ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے پیسے کے اشارے تلاش کرنے کے لیے ایک سرشار ٹول کی ضرورت ہے۔

سیمرش کی AI ویزیبلٹی ٹول کٹ آپ کو بالکل وہی بتاتی ہے جو آپ اپنے AI ٹول میں ٹائپ کرتے ہیں، AI کے جواب کے ساتھ۔

آپ کو یہ دکھانے کے لیے کہ یہ کیسے کام کرتا ہے، آئیے مثال کے طور پر ایک مشہور ہیڈ فون برانڈ بوس کو لیں۔

سب سے پہلے، میں نے Visibility overview ٹول میں بوس کے ڈومین کو تلاش کیا۔

‘موضوعات اور ذرائع’ کی رپورٹ میں، برانڈ کے پاس پہلے سے ہی 123.7K سے زیادہ پرامپٹس AI جوابات میں دکھائی دے رہے ہیں۔

موضوع کے لحاظ سے پیسے سے متعلق مزید پیغامات کو دریافت کرنے کے لیے ‘شور کینسلنگ’ کے ذریعے فلٹر کریں، جیسے ‘حساسی مسائل کے لیے شور منسوخ کرنے والے ہیڈ فونز’۔

پرامپٹ پر کلک کرنے سے آپ کو مکمل بریک ڈاؤن ملتا ہے، بشمول AI کا جواب، آپ کے ساتھ ذکر کردہ تمام برانڈز، اور AI نے جن درست ذرائع کا حوالہ دیا ہے۔

اپنے ڈومین کے لیے اسی عمل پر عمل کریں۔

یہ سب سے زیادہ ترجیحی رقم کے پیغامات ہیں۔ آپ کے سامعین پہلے ہی اس کی تلاش کر رہے ہیں، اور AI پہلے ہی جواب دے رہا ہے۔

ابھی تک کوئی AI مرئیت نہیں ہے؟ ہمارا فوری ریسرچ ٹول استعمال کریں۔

آپ کی صنعت کے لیے سب سے زیادہ AI نتائج پیدا کرنے والے اشارے دیکھنے کے لیے ایک وسیع موضوع درج کریں۔

جیسے ہی آپ کو متعلقہ پیغامات ملیں گے، انہیں اپنی اسپریڈشیٹ میں شامل کریں۔

آپ کو اگلے مرحلے تک لے جانے کے لیے چند پیسوں کے اشارے کافی ہیں۔

مرحلہ 2: ایک فین آؤٹ سیٹ بنائیں

فین آؤٹ سیٹ بنانے کے دو طریقے ہیں: دستی طور پر یا ایک وقف شدہ فین آؤٹ ٹول کا استعمال۔

دستی نقطہ نظر مفت ہے اور آپ کو یہ سمجھنے میں مدد کرتا ہے کہ فین آؤٹ کیسے کام کرتا ہے، جبکہ یہ ٹول بڑے پیمانے پر کام کرنے کے لیے تیز اور بہتر موزوں ہے۔

آئیے دستی طریقہ سے شروع کریں۔

فین آؤٹس کا ایک سیٹ حاصل کرنے کے لیے، اس پرامپٹ ٹیمپلیٹ کو اپنے AI پلیٹ فارم میں چسپاں کریں۔

جب میں نے ChatGPT کے ذریعے Reddit منی پرامپٹ کو چلایا، تو اس نے زمرہ کے لحاظ سے گروپ کردہ ذیلی سوالات کو واپس کیا۔

• "بنیادی مصنوعات کے زمرے”
• "استقامت اور لمبی عمر”
• "بیٹری اور ہارڈ ویئر کی زندگی”
• "اعتماد اور ناکامی کی شرح”

ہر زمرہ مواد کا ایک ممکنہ فرق ہے جسے آپ مرحلہ 4 میں دور کریں گے۔

ہر پلیٹ فارم اپنے پرامپٹس کو مختلف طریقے سے پیمانہ کرتا ہے، اس لیے مزید مکمل تصویر حاصل کرنے کے لیے متعدد AI ٹولز کے ذریعے اپنے منی پرامپٹس کو چلائیں۔

اگر آپ تیز تر آپشن چاہتے ہیں، تو یہ بیک لنکو کے مفت چیٹ جی پی ٹی استفسار کے فین آؤٹ ٹول کو آزمانے کے قابل ہے۔

کروم ایکسٹینشن انسٹال کریں، چیٹ جی پی ٹی کھولیں اور منی پرامپٹ کی درخواست کریں۔ ایکسٹینشن ریئل ٹائم میں جوابات کیپچر کرتی ہے اور ان تمام ذیلی سوالات کا تجزیہ کرتی ہے جو ChatGPT نے پس منظر میں چلائی تھیں۔

جب میں نے پرامپٹ چلایا تو پینل ظاہر ہوا:

• ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ ہر ذیلی سوال
• جواب کے پیچھے میٹا ڈیٹا، بشمول ماڈل ورژن
• تمام حوالہ کردہ URLs قسم کے لحاظ سے ترتیب دیے گئے ہیں: ماخذ، پروڈکٹ، تصویر، خبریں، وغیرہ۔

جب آپ ذیلی سوالات جمع کرتے ہیں، ہر ایک کو ایک سوال کی قسم تفویض کریں۔ اس سے آپ کو یہ جاننے میں مدد ملے گی کہ اگلے مراحل میں آپ کو کس قسم کا مواد بنانے کی ضرورت ہے۔

درجہ بندی کے لیے ان تعریفوں کا استعمال کریں۔

مرحلہ 3: ارادے کی قسم کے لحاظ سے بالٹی سبکیوری

ارادے کے ذریعے بکٹنگ آپ کو بتاتی ہے کہ کس قسم کا مواد بنانا ہے اور کون سا فارمیٹ مواد کے ہر ٹکڑے کے لیے بہترین ہے۔

ذیلی سوالات کی درجہ بندی کرنے کے لیے، درج ذیل سوالات کے جواب دیں: جواب ملنے کے بعد وہ شخص اصل میں کیا کرنا چاہتا ہے؟

"سونی بمقابلہ بوس شور منسوخ کرنے والے ہیڈ فونز” پر غور کریں، شور کو منسوخ کرنے والے ہیڈ فون کے سوال فین آؤٹ سیٹ کی ایک مثال۔

یہ پوچھنے والا شخص دو مخصوص مصنوعات کا ایک دوسرے سے موازنہ کر رہا ہے، لہذا یہ ایک "موازنہ” سوال ہے۔

اس استفسار کے لیے مناسب فارمیٹ ایک عام خرید گائیڈ یا فہرست کے بجائے براہ راست موازنہ کا صفحہ یا ٹیبل ہے۔

ارادہ ہمیشہ اتنا واضح نہیں ہوتا ہے، اور کچھ ذیلی سوالات ایک سے زیادہ بالٹی میں فٹ ہو سکتے ہیں۔

جب ایسا ہوتا ہے، اسے وہاں رکھیں جہاں آپ کے مضبوط ترین ارادے ہوں۔

کلیدی ارادے کی بالٹیوں اور ان کے متعلقہ تقاضوں کے لیے یہاں ایک عام گائیڈ ہے:

مرحلہ 4: خلا کے لیے اپنے موجودہ مواد کا آڈٹ کریں۔

ایک بار جب آپ اپنے ذیلی سوالات کو ارادے اور قسم کے لحاظ سے بکیٹ کر لیتے ہیں، تو اس بات کا تعین کریں کہ آپ کی سائٹ پہلے سے کن سوالات کا احاطہ کرتی ہے اور کون سے سوالات نہیں کرتی ہے (جسے مواد کے خلا بھی کہا جاتا ہے)۔

اپنی اپنی سائٹ کو تلاش کرکے شروع کریں۔

‘site:yourdomain.com’ درج کریں۔ [sub-query topic]گوگل میں ” ٹائپ کریں۔

مثال کے طور پر، "site:bose.com noise-canceling headphones” چلانے سے اس موضوع پر تمام صفحات نظر آئیں گے۔

ہر صفحہ کی جانچ پڑتال ان ذیلی سوالات کے مطابق کی جاتی ہے جن سے یہ خطاب کرتا ہے۔

• لاگو علاقہ: کیا آپ ذیلی استفسار کا براہ راست جواب دیتے ہیں، یا صرف گزرتے ہوئے موضوع کا ذکر کرتے ہیں؟
• فارمیٹ: کیا مواد کی شکل آپ کے ارادے کے لیے موزوں ہے؟
• آزاد جواب: کیا قاری کہیں اور دیکھے بغیر خود ہی جواب تلاش کر سکتا ہے؟

ہر صفحہ کو اس کی کوریج کی سطح کی بنیاد پر درجہ بندی کریں۔

ہر ذیلی استفسار کے لیے، آپ جاننا چاہیں گے کہ کون سے حریف آپ کے منی پرامپٹ میں ظاہر ہوتے ہیں۔

اپنے AI پلیٹ فارم کے ذریعے منی پرامپٹس چلا کر یہ معلومات دستی طور پر جمع کریں۔ یا، مرحلہ 1 میں AI ویزیبلٹی ٹول کٹ میں اپنی تحقیق سے رجوع کریں۔

ذکر کردہ برانڈ اور AI کا حوالہ دیا گیا عین ماخذ دیکھنے کے لیے پرامپٹ پر کلک کریں۔

کیا آپ پہلے ہی اپنے حریفوں کے ساتھ نظر آ رہے ہیں؟ یہ ایک ایسا پیغام ہے جس کی حفاظت کرنا ضروری ہے۔ اپنی کوریج کو مضبوط بنانے پر توجہ دیں تاکہ آپ جوابات حاصل کر سکیں۔

اگر کوئی مدمقابل آتا ہے اور آپ نہیں آتے ہیں، تو اس کے مالک ہونے سے پہلے اس خلا کو ختم کرنا ضروری ہے۔

مرحلہ 5: اپنے مواد کی ساخت بنائیں تاکہ AI اسے نکال سکے۔

صحیح مواد بنانا صرف آدھا کام ہے۔ دوسرا نصف AI کے لیے تلاش کرنا، تجزیہ کرنا اور استعمال کرنا آسان بنا رہا ہے۔

ان خلا کو پُر کرکے شروع کریں جن کی آپ نے مرحلہ 4 میں نشاندہی کی ہے۔

کوریج کے بغیر ذیلی سوالات کے لیے، ایک سرشار صفحہ یا سیکشن بنائیں جو انہیں براہ راست نشانہ بنائے۔

اسے جزوی طور پر لاگو کرنے کے لیے، ایک موجودہ صفحہ پر ایک خود ساختہ جواب شامل کریں جو کسی بھی سیاق و سباق کے بغیر ذیلی استفسار کو حل کرتا ہے۔

پھر ہم ہر چیز کی ساخت بناتے ہیں تاکہ AI اسے صاف طور پر نکال سکے۔

• مخصوص سوالات کے براہ راست جواب دیں۔ پس منظر کے سیاق و سباق کے بغیر جوابات فراہم کریں۔
• مواد کے ٹکڑوں کا استعمال کریں: اپنے مواد کو فوکسڈ حصوں میں تقسیم کرنے کے لیے واضح عنوانات، مختصر پیراگراف اور بلٹ پوائنٹس کا استعمال کریں۔
• صفحہ یا سیکشن میں ابتدائی معلومات کو فرنٹ لوڈ کریں۔
• واضح اور درست زبان کا استعمال کریں، بشمول مخصوص پروڈکٹ کے نام، عکاسی، اور کیس کے لحاظ سے مخصوص جملے استعمال کریں۔
• FAQ سیکشن شامل کیا گیا۔

یہاں یہ ہے کہ یہ عمل میں کیسا لگتا ہے:

بوس کے پاس صرف امریکہ میں ہی اپنے AI پلیٹ فارمز پر 63.9K سے زیادہ تذکرے ہیں۔

اس سے مدد ملتی ہے کہ یہ گھریلو نام ہے۔ تاہم، اس کا مواد بھی نکالنے کے لیے بنایا گیا ہے۔

ان کے پروڈکٹ کے صفحات "24 گھنٹے بیٹری کی زندگی” اور "افسانہ شور کو منسوخ کرنے کی صلاحیتوں” جیسے اسکین قابل عناصر کے ساتھ مخصوص دعووں کو فرنٹ لوڈ کرتے ہیں۔

کلیدی وضاحتیں ساختی موازنہ جدولوں میں ترتیب دی گئی ہیں۔

اور وضاحتی، منظر نامے سے متعلق مخصوص زبان استعمال کریں تاکہ پرواز جیسے استعمال کے معاملات کے لیے وقف شدہ لینڈنگ پیجز بنائیں۔

یہ اس لیے اہم ہے کیونکہ AI کے پرستار استعمال کے معاملے کے لیے مخصوص ذیلی سوالات میں شامل ہوتے ہیں۔

جب میں نے "اڑتے ہوئے اضطراب کے لیے بہترین شور منسوخ کرنے والے ہیڈ فون” تلاش کیے، تو AI موڈ نے بوس کو بوس کے فلائٹ لینڈنگ پیج پر تقریباً ایک جیسی زبان استعمال کرنے کی سفارش کی۔

اگر صارف کا پرامپٹ اس منظر نامے سے میل کھاتا ہے جس کے لیے صفحہ بنایا گیا تھا، تو AI سسٹم کے اس صفحہ سے کھینچنے کا زیادہ امکان ہو سکتا ہے۔

یہ عمل میں ایک واضح مثال ہے۔

ایسا کرنے کے لیے آپ کو سائٹ کے مکمل اوور ہال کی ضرورت نہیں ہے۔

یہاں تک کہ فین آؤٹ گیپس کو دور کرنے کے لیے چند اعلی ترجیحی صفحات کی تشکیل نو سے آپ کے نکالے جانے اور حوالہ کیے جانے کے امکانات بڑھ سکتے ہیں۔

مرحلہ 6: AI تلاش میں کارکردگی کی پیمائش کریں۔

ایک بار جب آپ کا مواد ترتیب اور شائع ہو جاتا ہے، تو اپنی LLM کارکردگی کو ٹریک کریں۔

اس رقم کے پرامپٹ سے شروع کریں جس کی آپ نے مرحلہ 1 میں نشاندہی کی ہے۔

ہر آئٹم کے لیے، میں درج ذیل جاننا چاہوں گا:

• کیا یہ ظاہر ہوتا ہے؟ کیا آپ کے برانڈ کا ذکر کیا گیا ہے یا جواب میں تجویز کیا گیا ہے؟
• کیا یہ صحیح ہے؟ کیا AI آپ کے برانڈ کے بارے میں جو دعوے کر رہا ہے وہ درست ہے، یا یہ آپ کو پرانی یا غلط معلومات لا رہا ہے؟
• وہ کیسے موازنہ کرتے ہیں؟ کون سے حریف ایک ہی جواب میں نظر آتے ہیں، اور وہ آپ کے سلسلے میں کیسی پوزیشن میں ہیں؟

اگر آپ دستی طور پر ٹریک کر رہے ہیں، تو اسے کئی LLMs (نجی یا پوشیدہ ونڈوز) کے ذریعے چلائیں اور جو کچھ آپ کو ملتا ہے اسے ریکارڈ کریں۔

لیکن ایک بار جب آپ اپنے پلیٹ فارم پر درجنوں ذیلی سوالات کو ٹریک کر لیتے ہیں، تو دستی طور پر ایسا کرنا گندا اور وقت طلب ہو جاتا ہے۔

میں عمل کو خودکار کرنے کے لیے سیمرش کا پرامپٹ ٹریکر استعمال کرتا ہوں۔

یہ آپ کو منی پرامپٹ کے تذکروں میں ہونے والی تبدیلیوں کے بارے میں مطلع کرتا ہے تاکہ آپ کو خود اسے دوبارہ چلانے کی ضرورت نہ پڑے۔

ایک اور مفید ٹول مرئیت کا جائزہ ہے۔

یہ ایک AI ویزیبلٹی سکور فراہم کرتا ہے جو اس بات کا پتہ لگاتا ہے کہ حریفوں کے مقابلے میں آپ کے AI جوابات کتنی بار ظاہر ہوتے ہیں۔

پرسیپشن ٹول جذبات کو ٹریک کرتا ہے تاکہ آپ دیکھ سکیں کہ LLM آپ کے برانڈ کو کس طرح بیان کرتا ہے اور آیا یہ آپ کے حریفوں کے لیے زیادہ موافق ہے۔

ہم ان عوامل کا بھی تجزیہ کرتے ہیں جو ان جذبات کو جنم دیتے ہیں۔

بوس کے لیے، "صنعت کی معروف شور منسوخی” ایک طاقت دکھائی دیتی ہے، جب کہ "نان سویٹ پروف اوور دی کان ماڈل” استعمال کے معاملے کی نمائندگی کرتا ہے جسے ہدف بنائے گئے مواد کے ساتھ حل کیا جا سکتا ہے۔

ٹریکنگ ایک جاری عمل ہونا چاہیے۔

اپنے پیسے کے اشارے پر باقاعدگی سے دوبارہ جائیں اور اپنے مواد کو اپ ڈیٹ کریں جیسے ہی نئی ذیلی سوالات ابھریں یا حریف زمین حاصل کریں۔

استفسار فین آؤٹ مختلف پلیٹ فارمز پر کیسے کام کرتا ہے۔

AI جوابات میں آپ کا مواد کیسے ظاہر ہوتا ہے اس کا انحصار کئی عوامل پر ہے:

• چاہے سسٹم لائیو ویب کو تلاش کرے یا تربیتی علم کا فائدہ اٹھائے۔
• عمل میں لائے گئے ذیلی سوالات کی تعداد
• ترجیحی ذرائع اور ان کا حوالہ دینے کا طریقہ

ان نمونوں کو سمجھنے سے آپ کو مواد کی ساخت، فارمیٹ، اور اپنی اصلاح کی کوششوں پر توجہ مرکوز کرنے کے بارے میں بہتر فیصلے کرنے میں مدد ملے گی۔

مزید برآں، اگر آپ کے حریف کسی خاص LLM پر آپ سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر رہے ہیں، تو یہ سمجھنا کہ ان کا پلیٹ فارم فین آؤٹ کو کیسے ہینڈل کرتا ہے اس کی وجہ جاننے میں آپ کی مدد کرے گی۔

چیٹ جی پی ٹی

سادہ معلومات کے سوالات کے لیے، ChatGPT عام طور پر ریئل ٹائم سرچ چلانے کے بجائے ٹریننگ ڈیٹا سے جواب دیتا ہے۔

تاہم، صورتحال مختلف ہوتی ہے جب سوال کے لیے نئی معلومات، موازنہ، یا اصل ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔

جب ان سے پوچھا گیا کہ کون سی کار (ٹویوٹا بمقابلہ ہونڈا) سوچنے کے انداز میں خریدنی ہے، تو چیٹ جی پی ٹی نے سوال کا تخمینہ لگانے میں تقریباً 22 سیکنڈ گزارے۔

اس کے بعد ہم نے 41 حوالہ کردہ ذرائع سے اخذ کردہ جوابات لکھے۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں استفسار فین آؤٹ کام کرتا ہے۔ ایک پرامپٹ، متعدد ذرائع، پردے کے پیچھے چلنے والے متعدد ذیلی سوالات۔

پہلے سے طے شدہ طور پر، آپ وہ ذیلی سوالات نہیں دیکھ سکتے ہیں جو ChatGPT انجام دیتا ہے۔ لیکن ہم آپ کو دکھائیں گے کہ اسے کیسے تلاش کیا جائے (فکر نہ کریں، یہ اس سے کہیں زیادہ آسان ہے)۔

سب سے پہلے، ChatGPT میں پیسے کے اشارے تلاش کریں۔

پھر اپنے براؤزر کے ایڈریس بار میں دیکھیں اور chatgpt.com/c/ کے بعد ظاہر ہونے والے سلگ کو کاپی کریں۔ یہ گفتگو کی منفرد ID ہے۔

پھر صفحہ پر کہیں بھی دائیں کلک کریں اور منتخب کریں ‘ٹیسٹ"

ڈویلپر پینل اسکرین کے سائیڈ پر کھلتا ہے۔

• "کلک کریں۔نیٹ ورک"اس پینل کے اوپری حصے میں
• کاپی شدہ سلگ کو فلٹر بار میں چسپاں کریں۔
• صفحہ ریفریش کریں۔

سلگ کے امپورٹ ورژن پر کلک کریں (یہاں یہ نام کے کالم کے نیچے دوسرا آپشن ہے)۔

پھر رسپانس ٹیب کو کھولیں۔

لوڈ ہونے کے بعد، Ctrl+F (یا Mac پر Cmd+F) دبائیں اور لفظ ‘استفسارات’ تلاش کریں۔

آپ جو دیکھتے ہیں وہ داخلی تلاشوں کا عین مطابق سیٹ ہے جو ChatGPT نے جواب تیار کرنے سے پہلے چلایا تھا۔

ٹویوٹا بمقابلہ ہونڈا پرامپٹ کے لیے، ChatGPT نے درج ذیل استفسار تیار کیا:

• گاڑی کی وضاحتیں
• ایندھن کی کارکردگی
• قابل اعتماد
• حفاظت کی سطح
• ملکیت کی طویل مدتی لاگت

اگر آپ کے پاس سوالات ہیں تو اپنے مواد کے ساتھ ان کا حوالہ دیں۔

کیا آپ ہر ایک کے لئے مقصد کر رہے ہیں؟ کیا آپ کے صفحات وہی زبان استعمال کرتے ہیں جو ChatGPT تلاش کرتا ہے (صرف "قدر” کے بجائے "ملکیت کی طویل مدتی لاگت”)؟

ChatGPT اکثر فریق ثالث کے ذرائع سے آتا ہے، جیسے Reddit تھریڈز، جائزہ سائٹس، اور موازنہ کے صفحات۔

اس لیے یہاں ٹاپیکل اتھارٹی اہم ہے۔ یہ صرف اہمیت نہیں رکھتا کہ آپ کی سائٹ پر کیا ہے، بلکہ یہ بھی اہم ہے کہ آیا آپ کا برانڈ ان ذرائع میں ظاہر ہوتا ہے جہاں ChatGPT تلاش کرنے کا امکان ہے۔

شرمندگی

Perplexity بیک وقت دو قسم کے فین آؤٹ کو انجام دیتا ہے۔

1. Internal Fanout — متعلقہ سیاق و سباق کے لیے پچھلی گفتگو کی سرگزشت تلاش کریں۔
2. External Fanout – بیرونی ویب پر متعلقہ معلومات تلاش کریں۔

حتمی جواب دونوں پرتوں پر لاگو ہوتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کے مواد کو صارف کے مختلف حالات میں کام کرنا چاہیے، نہ کہ صرف ایک۔

ٹویوٹا بمقابلہ ہونڈا کے سوال کے لیے، Perplexity میں پہلی ذیلی جگہ کا کاروں سے کوئی تعلق نہیں ہے۔

اس کے بجائے، ہم نے جانچ پڑتال کی کہ آیا انہوں نے پہلے کسی ایسی چیز کا ذکر کیا تھا جس سے سفارش بن سکے۔

یہ بجٹ کی رکاوٹیں، ڈرائیونگ کی عادات، یا دونوں برانڈز کے بارے میں ماضی کے سوالات ہو سکتے ہیں۔

اندرونی اسکین کے بعد ہی ہم نے قابل اعتماد، ملکیت کی قیمت اور حفاظتی درجہ بندی کے لیے بیرونی تلاش شروع کی۔

یہ آپ کے مواد کو کیسے متاثر کرتا ہے: پریشانی غیر متوقع سیاق و سباق کے ساتھ صفحات کو جوڑ سکتی ہے (صارف کے ماضی کے سوالات، رکاوٹیں، یا ترجیحات)۔

مواد کا مخصوص اور خود مختار ہونا ضروری ہے تاکہ ارد گرد کے سیاق و سباق سے قطع نظر درست اور مفید ہو۔

کلاڈ

کلاڈ ایک مختلف طریقہ اختیار کرتا ہے۔

فوری طور پر ذیلی استفسار پر عمل کرنے کے بجائے، پہلے ایک واضح سوال پوچھیں۔ یہ پھر آپ کے جواب کے مطابق جواب تیار کرتا ہے۔

I ٹویوٹا بمقابلہ جب ہونڈا سے سوال پوچھا گیا تو کلاڈ نے جواب دینے سے پہلے ترجیحی ویجیٹ پیش کیا۔

جب میں نے جواب دیا، سفارشات تیار کی گئیں جو میری ترجیحات سے مماثل تھیں۔

چونکہ یہ تلاش کرنے سے پہلے ارادے کو واضح کرتا ہے، Claude دوسرے پلیٹ فارمز کے مقابلے میں کم ٹارگٹڈ فین آؤٹ سبکوریز پیدا کرتا ہے۔

آپ کے مواد پر اثر: ایک صفحے پر ہر پہلو کا احاطہ کرنے کی کوشش کرنے کے بجائے، مخصوص، اچھی طرح سے بیان کردہ استعمال کے معاملات کا براہ راست جواب دیں۔

گوگل اے آئی کا جائزہ اور اے آئی موڈ

AI جائزہ کو AI تخلیق کے ایک مختصر خلاصے کے طور پر پیش کیا گیا ہے جس میں کلک کے قابل سائڈبار میں درج ذرائع ہیں۔

یہ گوگل کے موجودہ ویب انڈیکس کو ایک سخت، زیادہ جامع خلاصہ میں مضبوط کر کے کام کرتا ہے۔

اس کے برعکس، AI موڈ ایک وقف شدہ، انٹرایکٹو سرچ ٹیب ہے جو پیچیدہ، کثیر الجہتی سوالات کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

AI جائزہ کی طرح، یہ جوابات پیدا کرنے کے لیے گوگل کے انڈیکس کا فائدہ اٹھاتا ہے، لیکن زیادہ تعامل اور گہرائی پیش کرتا ہے۔

کوئی بھی پلیٹ فارم اس ذیلی استفسار کو ظاہر نہیں کرتا ہے جس پر عمل درآمد کیا جا رہا ہے۔

تاہم، SEOs نے Gemini API کے ساتھ ترتیب کردہ Screaming Frog کا استعمال کرتے ہوئے Google کے فین آؤٹ کو نکالنے کا ایک طریقہ ڈھونڈ لیا ہے۔ مکمل واک تھرو کے لیے، ڈین ہنکلے کا ٹیوٹوریل دیکھیں۔

دونوں صورتوں میں، اصلاح کی توجہ ایک جیسی ہے۔ جوابات کو پہلے سے لوڈ کریں، وضاحتی ذیلی عنوانات کا استعمال کریں، اور اپنے مواد کو ترتیب دیں تاکہ انفرادی حوالے خود پر مشتمل ہوں۔

AI تلاش استفسار پر چلتی ہے۔ آپ کے مواد کی حکمت عملی کے لیے بھی ایسا ہی ہونا چاہیے۔

صرف اعلی درجہ بندی سے آپ کو AI کا تذکرہ نہیں ملتا ہے۔

ابھرنے والے برانڈز وہ ہیں جو ان سوالات کو حل کرتے ہیں جو سامعین درحقیقت پوچھ رہے ہیں اور اس مواد کو AI کے لیے نکالنا اور اقتباس کرنا آسان بنا دیتے ہیں۔

ایک استفسار فین آؤٹ فریم ورک ہے۔ اب یہ پھانسی کے بارے میں ہے.

ایک منی پرامپٹ کے ساتھ شروع کریں، ذیلی سوالات کا نقشہ بنائیں، اور اپنے مواد کے مقام کا آڈٹ کریں۔

پھر خالی جگہوں کو پُر کریں، ایک وقت میں ایک موضوع۔

اس کے بعد، ہماری AI تلاش کی حکمت عملی گائیڈ کے ساتھ AI پلیٹ فارمز پر اپنے برانڈ کو مرئی اور قابل اعتماد بنانے کے بارے میں مزید جانیں۔