یہاں پانچ وقتی آزمائشی تحریری فریم ورک ہیں (تحقیق کے ساتھ کہ وہ کام کرتے ہیں) جو انسانوں اور AI دونوں کو آپ کے مواد کو سمجھنے میں مدد کریں گے۔
Dan Petrovic نے ایک زبردست مضمون لکھا جس میں بتایا گیا کہ انسان دوست مواد کیوں AI-دوستانہ مواد ہے۔ سیدھے الفاظ میں، انسانوں اور AI ماڈلز کے متنی معلومات پر کارروائی کرنے کے طریقے میں نمایاں مماثلتیں ہیں۔ ہم دونوں ہر لفظ پر بہت زیادہ وقت اور توانائی خرچ کیے بغیر طویل متن کے معنی نکالنے کی کوشش کرتے ہیں۔
سیدھے الفاظ میں، نہ تو AI ماڈلز اور نہ ہی لوگ حقیقی ہیں۔ پڑھیں مواد متن کے متعلقہ ٹکڑوں کو ممکنہ حد تک مؤثر طریقے سے تلاش کرنے کے لیے ہم سکیم کرتے ہیں، ادھر ادھر چھلانگ لگاتے ہیں اور ہوشیار ہورسٹکس کا استعمال کرتے ہیں۔
کیون انڈیگ نے بھی کچھ بڑی تحقیق کی ہے کہ AI ماڈل کس طرح توجہ دیتے ہیں۔ وہ ایسے مواد کو تلاش کرنا پسند کرتے ہیں جس میں بہت سی ہستیوں پر مشتمل ہو، جیسے کہ برانڈز، لوگوں اور چیزوں کا مخصوص اور مخصوص تذکرہ۔ ایسا لگتا ہے کہ یہ سوال/جواب کے جوڑوں پر مشتمل متن کو ترجیح دیتا ہے۔ وہ مضبوط، پر اعتماد دلائل تلاش کرتے ہیں۔ صفحہ کے پہلے تہائی حصے کو باقی دو تہائی سے زیادہ وزن دیں۔
اب تک کی بحث سے صرف ایک چیز غائب ہے وہ حقیقت ہے۔ تحریر. جب ربڑ سڑک سے ملتا ہے اور ورچوئل قلم ورچوئل پیپر سے ملتا ہے، تو آپ صفحہ پر الفاظ کو کس طرح ترتیب دے سکتے ہیں تاکہ اس امکان کو زیادہ سے زیادہ بنایا جا سکے کہ آپ کا AI سسٹم انہیں سمجھے، بازیافت کرے اور ان کا حوالہ دے؟
یہ تحریری مسئلہ ہے، ڈیٹا سائنس کا مسئلہ نہیں، اور حل ایل ایل ایم سے کئی دہائیوں پہلے موجود ہے۔ ذیل میں تحریری فریم ورک ملٹری کمیونیکیشن، مینجمنٹ کنسلٹنگ، اور پیشہ ورانہ صحافت سے آتے ہیں۔ یہ مصروف انسانوں کو معلومات کو تیزی سے نکالنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو بالکل وہی ہے جو AI کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔
یہاں چار لازوال تحریری فریم ورک ہیں جنہیں آپ انسانوں اور AI سرچ انجن دونوں کی توجہ حاصل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
باٹم لائن اپ فرنٹ (BLUF) کا مطلب ہے پہلے یا دو حصے میں اپنا نتیجہ، تجویز، یا اہم نکتہ بیان کرنا اور پھر اس کی حمایت کرنا۔
یہ فریم ورک فوجی مواصلات سے شروع ہوتا ہے جہاں کمانڈروں کو فوری فیصلے کرنے ہوتے ہیں۔ یہ انتظامی مشاورت کا معیار بن گیا ہے، جہاں شراکت دار گھنٹے کے حساب سے بل کرتے ہیں اور کلائنٹس فوری جوابات کی توقع کرتے ہیں۔
BLUF قارئین کو کسی تعارف یا پیراگراف کے پہلے جملے سے مرکزی مواد کو فوری طور پر سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ براہ راست نقشہ بھی بناتا ہے کہ ٹرانسفارمر کی توجہ کیسے کام کرتی ہے۔ ماڈلز نے سیکشن کے اوپری حصے کے قریب مواد کو وزنی بنایا ہے کیونکہ مواد سے زیادہ نیچے ہے۔
کیون کی تحقیق کے مطابق، 44.2% حوالہ جات پہلے 30% مواد میں ہوتے ہیں۔
یہاں BLUF کے بغیر لکھنے کی ایک مثال ہے، جسے اکثر "asking lede” کہا جاتا ہے۔
"ایسے بہت سے عوامل ہیں جو کلیدی الفاظ کی مشکل کو متاثر کرتے ہیں، بشمول ڈومین اتھارٹی، بیک لنک پروفائل، مواد کا معیار، تلاش کے ارادے کی سیدھ وغیرہ۔ ہزاروں SERPs کا تجزیہ کرنے کے بعد، ہم نے پایا کہ بیک لنکس درجہ بندی کی کامیابی کا سب سے مضبوط پیش گو ہیں۔"
یہ ہے BLUF اصل میں کیسا لگتا ہے: سب سے اہم خیالات پیراگراف کے شروع میں شیئر کیے گئے ہیں۔
"بیک لنکس درجہ بندی کی کامیابی کا سب سے مضبوط پیش گو ہیں۔ "ہزاروں SERPs کا تجزیہ کرنے کے بعد، ہم نے پایا کہ ڈومین اتھارٹی، مواد کا معیار، اور ارادے کی صف بندی درجہ بندی کے عوامل کے طور پر زیادہ اہم ہیں۔”
آپ BLUF اصول کو اپنی پوری تحریر میں لاگو کر سکتے ہیں۔ تعارف میں اہم دلائل، ٹیک ویز، جوابات، یا اعدادوشمار کا اشتراک ہونا چاہیے۔ ہر H2 کے پہلے جملے کو اس حصے کے مرکزی نکتے کو پہنچانا چاہیے۔
آپ کا عنوان BLUF کو بھی اپنا سکتا ہے (اور شاید ہونا چاہئے)۔ ہماری تحقیق سے معلوم ہوا ہے کہ ChatGPT عنوانات کے ساتھ صفحات کا حوالہ دینے کو ‘ترجیح دیتا ہے’ جو لفظی طور پر اس فین آؤٹ استفسار سے بہت مشابہت رکھتے ہیں جو یہ مواد کو بازیافت کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔
دوسرے لفظوں میں، آپ کے صفحہ کا عنوان جتنا واضح اور براہ راست اس سوال کا جواب دیتا ہے جس کا جواب ChatGPT دینے کی کوشش کر رہا ہے، اس کا حوالہ دینے کا امکان اتنا ہی زیادہ ہوگا۔
آپ ہر سیکشن کا صرف پہلا جملہ پڑھ کر اپنے مواد کی جانچ کر سکتے ہیں۔ اگر قاری صرف اس جملے سے پوری دلیل کو سمجھ سکتا ہے، تو آپ نے BLUF کو درست طریقے سے لاگو کیا ہے۔
بیان ایک ٹھوس دعویٰ ہے جس کا خود ہی جواب دیا جا سکتا ہے۔ "BLUF کا مطلب ہے نتیجہ پہلے بیان کرنا”، "حوالہ شدہ مواد کی ہستی کی کثافت 20.6% ہے”، "اہرام کا اصول عام سے مخصوص تک معلومات کو منظم کرتا ہے۔”
یہ شاید واحد سب سے زیادہ اثر والی تبدیلی ہے جو آپ اپنے AI حوالہ جات میں کر سکتے ہیں۔ کیون کی تحقیق سے پتا چلا کہ حوالہ جات جیتنے والوں میں واضح زبان شامل کرنے کا امکان تقریباً دوگنا تھا (36.2% بمقابلہ 20.2%) جیسا کہ "تعریف کردہ،” "مطلب” اور "معنی”۔
یہ بھی کوئی نیا تصور نہیں ہے۔ Steve Toth’s SnippetBrain جیسے ٹولز فیچرڈ اسنیپٹس کو بہتر بنانے کے لیے وہی اصول استعمال کرتے ہیں (وہ یاد رکھیں؟)
اعلانیہ بیانات قارئین کے لیے مددگار ہیں کیونکہ وہ غیر مبہم ہیں۔ آپ کس کے بارے میں بات کر رہے ہیں یہ جاننے کے لیے کسی کام کی ضرورت نہیں ہے۔
یہ اسی طرح کی وجوہات کی بناء پر AI کی مدد کرتا ہے۔ AI ماڈلز اپنے دعووں کی تصدیق اور حمایت کرنے کی کوشش کرتے ہیں، اس لیے وہ پراعتماد جملے کو ترجیح دیتے ہیں جو سوالات کا فوری اور براہ راست جواب دیتے ہیں، مثالی طور پر ایک جملے میں۔
بالواسطہ، غیراعتماد زبان سے بھرا ہوا ایک "ہیج” جملہ ایسا لگتا ہے:
"وہ میرا خیال ہے کہ ایسا ہو سکتا ہے۔ اچھا خیال شاید غور کریں اپنے ٹائٹل ٹیگ کو اپ ڈیٹ کریں۔ ممکنہ طور پر مدد کر سکتا ہے۔ تلاش کے نتائج میں اپنی کلک کی شرح کو بہتر بنائیں۔”
یہاں بیانی تحریر عملی طور پر کیسی دکھتی ہے:
"اپ ڈیٹ ٹائٹل ٹیگ۔ انہیں براہ راست بہتر بنائیں تلاش کے نتائج کی ‘کلک تھرو ریٹ’۔
میں نے بہت سے انگریزی ادب سے فارغ التحصیل افراد کے ساتھ کام کیا ہے، اور مجھے معلوم ہوا کہ تعلیمی تحریر لوگوں کو خطرے سے بچنے کی تربیت دیتی ہے۔ "شاید،” "شاید،” "ممکنہ طور پر،” "شاید،” وغیرہ۔ یہ کوالیفائر تحقیقی تناظر میں فکری عاجزی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ تاہم، AI حوالہ جات کے تناظر میں، یہ غیر یقینی صورتحال پیش کرتا ہے۔ اگر کوئی AI ماڈل آپ کے ہیج سٹیٹمنٹ اور آپ کے مدمقابل کے پراعتماد بیان میں سے کسی ایک کا انتخاب کرے تو شاید آپ کا بیان ضائع ہو جائے گا۔
یقینا، ہر چیز کو اعلانیہ ہونا ضروری نہیں ہے۔ تعریفوں، قائم حقائق، کلیدی تصورات، اور واضح سفارشات کی واضح وضاحتیں استعمال کریں۔ نئی تحقیق، متنازعہ دعووں، پیشین گوئیوں اور انتہائی معاملات کے لیے مناسب زبان استعمال کریں۔
ہستی کی کثافت نامزد ہستیوں کا تناسب ہے، جیسے کہ برانڈز، ٹولز، لوگ، مقامات، اور مخصوص تصورات، کل الفاظ سے۔ ایسا لگتا ہے کہ یہ حوالہ دیا گیا مواد اور نظر انداز کیے جانے والے مواد کے درمیان تقسیم کرنے والی واضح ترین لائنوں میں سے ایک ہے۔
کیون کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ معیاری انگریزی نثر میں 5-8% کے مقابلے میں اعلیٰ حوالہ جات کی ہستی کی کثافت تقریباً 20.6% ہے۔ یہ معمول کی سطح سے 3 سے 4 گنا زیادہ ہے۔ عام تحریر کو نظر انداز کیا جاتا ہے۔ مخصوص نصوص کا حوالہ دیا گیا ہے۔
ہستی کی کثافت AI ماڈلز کو "سمجھنے” میں مدد کرتی ہے کہ متن کیا ہے۔ LLM ہستیوں اور اداروں کے درمیان تعلقات کے لحاظ سے "سوچتا ہے” (جیسے گوگل نالج گراف)۔ آپ کے پاس جتنی زیادہ ہستییں ہوں گی، یہ تعین کرنا اتنا ہی آسان ہوگا کہ آیا مواد کسی مخصوص استفسار سے متعلق ہے۔
یہی اصول لوگوں پر لاگو ہوتا ہے۔ آپ اپنی تحریر میں جتنی زیادہ اشیاء استعمال کرتے ہیں، آپ اپنے متن میں اتنے ہی زیادہ مخصوص، مفصل اور مفید معنی بیان کر سکتے ہیں۔
ذیل میں مبہم اور غیر مخصوص الفاظ کا استعمال کرتے ہوئے کم ہستی کی کثافت کی ایک مثال ہے:
"وہاں ہے پلینمایس آپ کر سکتے ہیں اپنی ویب سائٹ کو مزید مرئی بنائیں "یہ تلاش کے نتائج میں نظر آئے گا اور وقت کے ساتھ ساتھ مزید لوگوں کو دیکھنے کے لیے راغب کرے گا۔”
یہاں اعلی ہستی کی کثافت کی ایک مثال ہے جو بہت سے مخصوص، مخصوص تصورات اور چیزوں کا حوالہ دیتی ہے:
"اصلاح میٹا ٹائٹل، اندرونی روابطاور بنیادی ویب وائٹلز آپ کا گوگل کی درجہ بندی اور بڑھتا ہے نامیاتی ٹریفک"
لکھنے کے اصول سادہ ہیں۔ ٹول کا نام دیں، ذرائع کا حوالہ دیں، اور میٹرکس کی وضاحت کریں۔ جب بھی آپ کچھ مبہم اور تکنیکی لکھتے ہیں جیسے "ایک ٹول استعمال کریں،” "میٹرکس چیک کریں،” یا "تحقیق کے نتائج”، اسے مخصوص، ٹھوس مثالوں سے بدل دیں۔
تزویراتی تکرار کا مطلب ہے کہ آپ کے مواد میں اہم ترین آئیڈیاز کو مختلف پوائنٹس پر رکھنا اور ہر سیاق و سباق کے مطابق انہیں دوبارہ ترتیب دینا۔
تکرار سے قارئین کی مدد ہوتی ہے کیونکہ لوگ مواد کو خطی طور پر استعمال نہیں کرتے ہیں۔ آپ وہاں تلاش کرکے، اندرونی لنکنگ، اور پہلے تین حصوں میں سکرول کرکے پہنچ جاتے ہیں۔ سیکشن 5 پر جانے والے قارئین نے آپ کا تعارف نہیں دیکھا۔ ورکنگ میموری محدود ہے، اور فاصلہ دہرانے سے یادداشت بہتر ہوتی ہے۔ اگر آپ کا سب سے اہم نکتہ صرف ایک بار ظاہر ہوتا ہے، تو زیادہ تر قارئین اسے یاد کریں گے۔
تکرار زیادہ میکانی وجوہات کی بناء پر AI کی مدد کرتا ہے۔ ماڈل پورا صفحہ نہیں پڑھتا۔ جیسا کہ ڈین پیٹروِک نے دکھایا، وہ اس کے بجائے ٹکڑوں کی تلاش کرتے ہیں، جو مختصر جملے ہیں جو کسی سوال سے مماثل ہیں۔
اگر کلیدی بصیرت صرف ایک پیراگراف میں ظاہر ہوتی ہے اور ماڈل دوسرے ٹکڑوں کو تلاش کرتا ہے، تو وہ بصیرت ظاہر نہیں کی جائے گی۔ مختلف جگہوں پر مختلف تاثرات کے ساتھ دہرانے سے نکالنے کے متعدد مواقع پیدا ہوتے ہیں۔ ہر ورژن قدرے مختلف استفسار کے فین آؤٹ فارمولے سے بھی میل کھاتا ہے، جس سے یہ امکانات بڑھ جاتے ہیں کہ ان میں سے ایک فین آؤٹ استفسار سے میل کھاتا ہے جسے ChatGPT عمل کر رہا ہے۔
اس طرح سوچو۔ اگر AI آپ کے مواد کا صرف 30% نمونہ کرتا ہے، تو دہرانے سے یہ امکان بڑھ جاتا ہے کہ کسی بھی نمونے میں سب سے اہم نکات شامل ہوں گے۔
تعارف میں اہم خیالات کا ذکر کرنا سمجھ میں آتا ہے…
"انٹرنل لنکنگ SEO میں سب سے کم درجہ بند ٹول ہے۔ جب کہ زیادہ تر ٹیمیں بیک لنکس کا پیچھا کرتی ہیں، وہ سائٹس جو مستقل طور پر ان کو پیچھے چھوڑتی ہیں خاموشی سے ساکھ کو بالکل اسی جگہ تعینات کر رہی ہیں جہاں اس کی ضرورت ہے۔
…مضمون کے وسط میں ایک سیاق و سباق کی یاد دہانی کے طور پر دہرایا گیا…
"یہی وجہ ہے کہ اندرونی لنکنگ غیر متناسب طور پر موثر ہے۔مذکورہ سائٹ نے اس عرصے کے دوران ایک بھی بیک لنک حاصل نہیں کیا۔
…اور آخر میں، اپنے نتیجہ کے خلاصے کے ساتھ اپنے نکات کو تقویت دیں۔
"بیک لنکس شاندار ہیں، لیکن بڑی سائٹس کے لیے تلاش کی مرئیت پر اندرونی لنکنگ کا حیرت انگیز طور پر بڑا اثر پڑتا ہے۔"
ہر ورژن ایک ہی بنیادی خیال کو دوبارہ ترتیب دیتا ہے، ہر تکرار کے ساتھ اضافی سیاق و سباق شامل کرتا ہے اور اس امکان کو بڑھاتا ہے کہ لوگ اور مشینیں اسے تلاش اور سمجھیں گی۔
اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ تحریر کا یہ سادہ فریم ورک انسانی قارئین اور AI سرچ انجنوں دونوں کے لیے فائدہ مند ہے جو تلاش اور حوالہ دینے کے لیے مواد تلاش کر رہے ہیں۔
لیکن اہم بات یہ ہے کہ یہ میگکس فکس نہیں ہے۔ آپ کو اپنے مواد کی درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔ 1.4 ملین ChatGPT پرامپٹس کے مطالعے سے معلوم ہوا ہے کہ 88% حوالہ کردہ URLs ChatGPT کے عمومی سرچ انڈیکس سے آئے ہیں۔ اگر یہ تلاش کے نتائج میں ظاہر نہیں ہوتا ہے، تو مسئلہ آپ کے صفحہ کی تحریر کے معیار کا ہے۔
تاہم، ایک بار جب آپ درجہ بندی کرتے ہیں، تو آپ کیسے لکھتے ہیں اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آپ کا حوالہ دیا جاتا ہے یا نہیں۔ ChatGPT صرف آدھے URLs کا حوالہ دیتا ہے جنہیں وہ تلاش کرتا ہے۔ یہ فریم ورک اس خلا کو پر کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
Ahrefs Brand Radar کے ساتھ، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ کون سے AI پلیٹ فارمز آپ کا حوالہ دے رہے ہیں اور کون سے مخصوص URLs آپ کا حوالہ دے رہے ہیں، بشمول ChatGPT، Perplexity، Claude، Google AI Overview، AI Mode، Grok، اور مزید۔ اپنا برانڈ اور ڈومین درج کریں۔ صفحہ کا حوالہ دیا گیا۔ اس کی اطلاع دیں تمہارا ٹیب میں سب سے زیادہ حوالہ کردہ یو آر ایل (اور وقت کے ساتھ حوالہ جات کیسے بدلتے ہیں) دیکھیں۔
