چیٹ جی پی ٹی کس طرح استفسارات کو انجام دیتا ہے (15 ملین سوالات کا مطالعہ کیا گیا)

ہم خود دیکھنا چاہتے تھے کہ ChatGPT معلومات کو کیسے بازیافت کرتا ہے اور AI کی مرئیت کے لیے اس کا کیا مطلب ہے، اس لیے ہم نے اگست اور ستمبر میں 66.6 ملین مفت لاگ آؤٹ GPT-5.6 Luna کے جوابات اور 15 ملین فین آؤٹ سوالات کا تجزیہ کیا۔

66.6 ملین ChatGPT جوابات میں سے جو ہم نے ٹریک کیے، صرف 14.4% نے ویب تلاش کی۔

جب ChatGPT نے تلاش کی، تو اس نے حاصل کیے گئے ہر جواب کے لیے اوسطاً تقریباً 1.6 فین آؤٹ سوالات کیے۔

چونکہ ہر ویب تلاش پر OpenAI کی رقم خرچ ہوتی ہے، اس لیے جب ChatGPT اسے پہلے سے ہی جانتا ہے تو اس کا کافی حد تک جواب دے سکتا ہے، اس لیے اسے چھوڑنا سمجھ میں آتا ہے۔

یہ WordLift کی تحقیق سے مطابقت رکھتا ہے، جس نے پایا کہ مفت پرت طرز کے ماڈل اخراجات کو کم کرنے کے لیے تربیتی ڈیٹا پر زیادہ انحصار کر سکتے ہیں۔

اس کا مطلب ہے کہ آپ کے بہت سے اشارے پر ظاہر ہونے کا امکان اس بات پر منحصر ہے کہ آپ اپنے برانڈ کے بارے میں پہلے سے کیا جانتے ہیں، بجائے اس کے کہ ChatGPT اس کے بارے میں کیا جان سکتا ہے۔

ہم نے جن 15 ملین فین آؤٹ کا تجزیہ کیا، ان میں سے 6.8 فیصد تھے۔ site: ایک آپریٹر جو ایک ویب سائٹ کو تلاش کرتا ہے۔

اور تقریباً 160 سب سے زیادہ تلاش کی جانے والی سائٹس میں سے، چار میں سے تین تلاشوں نے برانڈ سائٹس کو نشانہ بنایا۔

والمارٹ، کوسٹکو اور ایمیزون جیسے خوردہ فروشوں کا حصہ 11.9 فیصد ہے، جب کہ ریڈٹ اور فیس بک صرف 1.9 فیصد کے درمیان آئے۔

فین آؤٹ کے اندر موجود الفاظ سرکاری اور براہ راست معلومات پر مساوی توجہ مرکوز کرتے ہیں، جس میں ‘آفیشل’ اور ‘قیمت’ ‘2026’ کے بعد سے سب سے زیادہ عام ہے اور ہر ماہ چند فیصد پوائنٹس کا اضافہ ہوتا ہے۔

اس میں سے کوئی بھی بڑا تعجب نہیں ہے۔ اگر آپ کسی پروڈکٹ کی قیمت یا تصریحات جاننا چاہتے ہیں تو بہتر ہے کہ برانڈ کی سائٹ کو چیک کریں۔

اگر کسی سوال کا ایک بھی درست جواب نہیں ہے تو، ChatGPT کا سرکاری ذریعہ کے علاوہ کسی اور چیز کو دیکھنے کا زیادہ امکان ہے۔

مثال کے طور پر، 20,000 یو ایس پرامپٹس کے الگ ٹیسٹ میں، 84.4 فیصد حقائق پر مبنی سوالات قیمتوں، پروڈکٹ کی خصوصیات، یا کمپنی کی تفصیلات کے بارے میں تھے۔ کم از کم ایک سرکاری ذریعہ۔

مقابلے میں سوالات جیسے کہ A بمقابلہ B اور کون سا سستا ہے، یہ 68.3 فیصد تک گر گیا۔

چٹنی کا مجموعہ بھی بدل گیا ہے۔

حقائق سے متعلق سوالات کے لیے، 63.4% کا حوالہ سرکاری ویب سائٹس سے دیا گیا۔

موازنہ کے سوالات کے لیے، زیادہ تر حوالہ جات (46.4%) دوسری سائٹوں پر گئے۔

لہذا ChatGPT حقائق کے لیے سرکاری ذرائع پر زیادہ انحصار کرتا ہے، اور جب ہمیں ایک آپشن کا دوسرے سے موازنہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے تو دوسری سائٹوں پر زیادہ انحصار کرتا ہے۔

ہم ایک لمحے میں فین آؤٹ استفسار کی زبان کو مزید تفصیل سے دیکھیں گے۔

ChatGPT کے ذریعہ سب سے زیادہ نشانہ بنائے گئے ڈومینز site: یہ ایک بڑا صارف برانڈ ہے۔

یقیناً، یہ درجہ بندی ہمارے اپنے ڈیٹا سیٹس اور اشارے پر مبنی ہیں، لیکن ان میں تقریباً 1 ملین شامل ہیں۔ site: اس کے پیچھے کا استفسار آپ کو اس بات کا مضبوط احساس فراہم کرتا ہے کہ ChatGPT کن ڈومینز پر سب سے زیادہ انحصار کرتا ہے۔

چونکہ یہ زیادہ تر برانڈز ہیں جو مصنوعات فروخت کرتے ہیں، برانڈ سائٹس قیمتوں اور وضاحتوں جیسی تفصیلات کے لیے قدرتی ذریعہ ہیں۔

سرکاری ڈومینز میں بھی بہت سی خصوصیات ہیں۔

Gov.br, gov.uk, France’s service-public.fr، NHTSA، FDA اور SEC سبھی ٹاپ 150 میں شامل ہیں۔ یہ الگوریتھمک بانی للی رے کے مشاہدے سے مطابقت رکھتا ہے کہ ChatGPT YMYL سوالات کے لیے سرکاری ذرائع کو ترجیح دیتا ہے۔

Reddit اب بھی 9ویں نمبر پر ہے۔ site: ڈومین تلاش کیا۔

17 پبلشرز اور پلیٹ فارمز میں سے جن کے OpenAI کے ساتھ لائسنسنگ کے معاہدے ہیں، Reddit ٹاپ 150 میں واحد ہے۔ site: ڈومین تلاش کیا۔

ایک ممکنہ وجہ یہ ہے کہ ChatGPT میں پارٹنر کا مواد پہلے سے لوڈ اور استعمال کے لیے تیار ہے۔

وہ site: تلاش یہ دکھائے گی کہ ChatGPT استفسار کے دوران کیا تلاش کر رہا ہے، لیکن وہ نہیں جس کا حوالہ دے رہا ہے۔

حوالہ کردہ ڈومین ایک مختلف کہانی سناتے ہیں۔ پارٹنر پبلیکیشنز ہر جگہ موجود ہیں۔

برانڈ ریڈار نے پایا کہ ChatGPT کے 200 سب سے زیادہ حوالہ کردہ ڈومینز میں، پارٹنر ٹائٹل کا حوالہ جات مارچ میں 7.5 فیصد سے بڑھ کر جولائی میں 15.8 فیصد ہو گیا، اور ستمبر کے آخر میں 12.5 فیصد رہا۔

اصطلاحات ChatGPT آپ جس صفحہ کی تلاش کر رہے ہیں اس پر فین آؤٹ استفسار کے اشارے میں اضافہ کرتی ہے۔

اگست اور ستمبر کے درمیان، ChatGPT کے فین آؤٹ سوالات زیادہ تر قیمتوں، مصنوعات کی تفصیلات اور جائزوں کے بارے میں تھے، اور قدرے کم تعریفوں کے بارے میں تھے۔

1 یا 2 فیصد پوائنٹس کا اضافہ چھوٹا لگ سکتا ہے، لیکن یہ تمام اصطلاحات ایک کم بنیاد سے شروع ہوئی ہیں، اور نسبتہ اضافہ زیادہ نمایاں اضافہ دکھاتا ہے۔

مثال کے طور پر، ایک ماہ میں ‘قیمت’ میں تقریباً نصف (47%) اضافہ ہوا، جس میں فین آؤٹ کی شرح 6.04% سے بڑھ کر 8.88% ہوگئی۔

اس کے علاوہ، ‘جائزہ’ میں ایک تہائی اضافہ ہوا، اور ‘Specifications’ بھی پہلی بار ٹاپ 50 میں داخل ہوئے۔

دریں اثنا، "معنی” اور "انصاف” ہر ایک میں تقریباً پانچواں کمی واقع ہوئی۔ اگرچہ یہ سوجو کے مقابلے میں گرا ہے، لیکن یہ رجحان کی بجائے کمی کا امکان ہے۔

ہم نے فین آؤٹ ڈیٹا کے ساتھ ChatGPT کے ذریعہ حوالہ کردہ سائٹس کو دیکھا۔

یہ ایک علیحدہ ڈیٹاسیٹ، برانڈ ریڈار کے چیٹ جی پی ٹی پر مبنی ہے، جس کا حوالہ امریکہ میں مارچ سے ستمبر 2026 تک دیا گیا ہے، جس میں ہر ماہ 2.4 سے 3.8 ملین جوابات ہوتے ہیں۔

Snippet Digital نے پایا کہ ChatGPT کے Reddit حوالہ جات میں اگست میں 86% کمی واقع ہوئی، اور Aleyda Solís، Orainti کی بانی کے اشتراک کردہ ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ سماجی، حوالہ جات اور نیوز سائٹس نے جولائی اور اگست کے درمیان حوالہ جات میں سب سے زیادہ کمی دیکھی ہے۔

برانڈ ریڈار ڈیٹا Reddit، Wikipedia، اور YouTube پر یکساں کمی کو ظاہر کرتا ہے۔

مارچ میں، تقریباً 5 میں سے 1 ChatGPT جوابات نے Reddit کا حوالہ دیا، جبکہ ستمبر کے آخر تک 43 میں سے 1 جوابات تھے۔

اسی طرح، اسی مدت کے دوران، ویکیپیڈیا 7 میں سے 1 جوابات سے 35 میں 1 پر گرا، اور یوٹیوب 370 میں سے 1 جوابات سے 500 میں 1 رہ گیا۔

یہ سائٹس اب بھی ChatGPT پر سب سے زیادہ حوالہ کردہ ڈومینز میں سے ہیں، لیکن ان کا حصہ تیزی سے کم ہوا ہے، لہذا اگر آپ کو بہت زیادہ AI مرئیت نظر آ رہی ہے، تو دیکھیں کہ ChatGPT آپ کے موضوع پر ان سائٹس کا کتنی بار حوالہ دیتا ہے۔

Reddit، Wikipedia، اور YouTube سے حوالہ جات کا نقصان تحقیقی اداروں، ریگولیٹرز، برانڈز اور پریکٹس ٹیسٹرز کو گیا، جبکہ کمنٹری اور کلیکشن سائٹس میں کمی دیکھی گئی۔

نیچے دیا گیا چارٹ ChatGPT پر 200 سب سے زیادہ حوالہ کردہ ڈومینز میں درجہ بندی میں سب سے بڑی تبدیلیوں کو دکھاتا ہے (مارچ میں 2.4 ملین جوابات اور ستمبر میں 3.8 ملین جوابات)۔

PubMed ChatGPT میں سب سے زیادہ حوالہ دینے والے ڈومینز میں 64 ویں سے چوتھے نمبر پر آ گیا، اور FDA 8 ویں نمبر پر چلا گیا۔ دریں اثنا، صحت کی سائٹس جو اس تحقیق کا خلاصہ کرتی ہیں، جیسے WebMD اور Verywell Health، گر گئیں۔

یہ یقینی بنانے کے لیے کہ یہ صرف برانڈ ریڈار میں شامل کیے جانے والے نئے پرامپٹس کا نتیجہ نہیں تھا، ہم نے مارچ اور ستمبر میں 150,000 سب سے زیادہ والیوم پرامپٹس میں سے 25,000 پرامپٹس کا موازنہ کیا۔

چارٹ پر موجود تمام سائٹس ایک ہی پرامپٹ کے تحت ایک ہی سمت میں چلی گئیں۔

ہر سیٹ میں پرامپٹس اس بات پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ کون سی سائٹیں دکھائی جاتی ہیں، لیکن پیٹرن ایک جیسا ہے۔ ایسا لگتا ہے کہ ChatGPT اصل ذرائع کو ان سائٹس پر ترجیح دیتا ہے جو ان کا خلاصہ کرتی ہیں۔

اگر آپ کا مواد بنیادی طور پر دوسروں کی طرف سے پوسٹ کی گئی معلومات کا خلاصہ کرتا ہے، تو ChatGPT کے بجائے اصل ماخذ کا حوالہ دینے کا زیادہ امکان ہے۔

وہ صفحات جہاں صرف آپ اصل تحقیق، حقیقی دنیا کی جانچ، مصنوعات کی معلومات وغیرہ پوسٹ کر سکتے ہیں سب سے زیادہ اثر انداز ہوتے ہیں۔

بڑے پیمانے پر فین آؤٹ سوالات کا تجزیہ کرکے، آپ یہ جان سکتے ہیں کہ آپ کی صنعت میں برانڈز کی سفارش کرنے سے پہلے ChatGPT کیا تلاش کرتا ہے، تاکہ آپ جان سکیں کہ کون سا مواد بنانا ہے اور کہاں کوریج حاصل کرنا ہے۔

ایک واحد فین آؤٹ استفسار بہت کم معلومات فراہم کرتا ہے، اس لیے نمونوں کو پہچاننے کے لیے متعدد آئٹمز کو ساتھ ساتھ دیکھنا مفید ہے۔

برانڈ راڈار آپ کو ChatGPT اور Perplexity میں فین آؤٹ سوالات کا مطالعہ کرنے دیتا ہے۔

AI ریسپانس رپورٹ پر جائیں، فلٹرز شامل کریں اور عنوانات کو فوری یا جوابی متن کے طور پر درج کریں۔

ہم نے ‘رننگ جوتے’ کا انتخاب کیا۔

پھر پلیٹ فارم کو ChatGPT کے ذریعے فلٹر کریں، اپنی مارکیٹ لوکیشن کی وضاحت کریں، اور ہر پرامپٹ کے ساتھ موجود ‘Fanout Query’ کالم کو چیک کریں۔

بڑی تعداد میں تحقیق کے لیے، اپنی رپورٹس کو اس طرح کے فین آؤٹ ٹیکسٹ کے ساتھ فلٹر کریں: site:‘آفیشل’، ‘قیمت’، ‘جائزہ’ یا ‘بہترین’۔ اس کے بعد آپ پلیٹ فارم کے اندر ان کا مطالعہ کرسکتے ہیں یا انہیں اسپریڈشیٹ میں ایکسپورٹ کرسکتے ہیں۔

‘رننگ شوز’ کا تجزیہ کرتے وقت، برانڈ ریڈار نے 1,474 یو ایس چیٹ جی پی ٹی جوابات ایک زبردست استفسار کے ساتھ لوٹائے۔

‘بہترین’ 206 بار، ‘2026’ 160 بار، ‘جائزہ’ 117 بار، ‘بمقابلہ’ 105 بار، اور ‘آفیشل’ 65 بار۔

اس لیے جوتے کے لیے، ChatGPT بنیادی طور پر حالیہ تیسرے فریق کے جائزوں اور سر سے سر کے مقابلے تلاش کرتا ہے، جو اوپر کے مجموعی ڈیٹا سے مختلف تصویر ہے۔

اسنیکر برانڈز کے پاس پروڈکٹ کے صفحات کی نسبت جائزہ کوریج اور موازنہ کے صفحات سے زیادہ فائدہ ہوتا ہے۔

یہ برانڈ ریڈار ڈیٹا بیس میں موجود پرامپٹس پر مبنی ہے، لیکن آپ اس تجزیہ کو حسب ضرورت "ٹریکنگ پرامپٹس” پر بھی چلا سکتے ہیں۔

ہمارا ڈیٹا ChatGPT جس سمت جا رہا ہے اس پر دوسری تحقیق سے مطابقت رکھتا ہے۔ site: کم تلاشیں اور کم حوالہ جات۔

بنیادی فرق پیمانہ ہے۔ دیگر مطالعات نے بہت زیادہ fanout دکھایا ہے اور site: فی پرامپٹ تلاش کریں۔

ہمارے مطالعہ کا اشارہ وسیع ہے۔

اگرچہ یہ تمام موضوعات اور ممالک میں حقیقی تلاش کی طلب سے آتا ہے، بہت سے دیگر مطالعات میں تجارتی "بہترین X” اشارے استعمال کیے گئے ہیں جو قدرتی طور پر برانڈ کی تلاش کو متحرک کرتے ہیں۔

ہم نے مفت لاگ آؤٹ سیشنز کا بھی سراغ لگایا، جن کی تلاش کا حجم ادا شدہ یا انفرنس ماڈلز سے کم تھا۔

یہ اعداد و شمار اگست سے ستمبر 2026 تک کے ایک ماڈل کا سنیپ شاٹ ہیں، جس میں OpenAI ChatGPT کے مسلسل معلومات حاصل کرنے کے طریقے کو تبدیل کرتا ہے۔

فین آؤٹ کو باقاعدگی سے ٹریک کرنا آپ کو مہینوں کے بجائے تبدیلیاں دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔

ChatGPT کا مفت ماڈل اس بارے میں بہت سے سوالات کے جوابات دیتا ہے جو آپ پہلے سے جانتے ہیں۔

اور جیسے جیسے آپ تلاش کرتے ہیں، زیادہ سے زیادہ معلومات ان لوگوں تک پہنچتی ہے جو اس کے مالک ہوتے ہیں، جیسے کہ قیمتیں مقرر کرنے والے برانڈز۔

جواب دینے کے دو طریقے ہیں: ChatGPT اچھی طرح جانتا ہے کہ اسے آپ کو تلاش کرنے کی ضرورت نہیں ہے، یا یہ صرف وہی اصل ذریعہ بن جاتا ہے جب آپ تلاش کرتے ہیں۔

وہ صفحات جو صرف دوسرے لوگوں کے کام کا خلاصہ کرتے ہیں وہ ہیں جو فی الحال حوالہ جات سے محروم ہیں، لہذا سرمایہ کاری کے قابل وہ صفحات ہیں جن پر صرف آپ پوسٹ کر سکتے ہیں، جیسے کہ آپ کی مصنوعات کی معلومات یا اصل تحقیق۔

لیکن یہ سب اگلے ماڈل اپ ڈیٹ کے ساتھ دوبارہ تبدیل ہو سکتا ہے، اس لیے فین آؤٹ سوالات اور AI جوابات میں اپنی موجودگی پر گہری نظر رکھیں!