تلاش نے کئی دہائیوں سے ایک مانوس طریقے سے کام کیا ہے۔ میں نے تلاش کی اصطلاح درج کی، صفحات کی فہرست ملی، اور اس صفحہ کو منتخب کیا جس پر میں کلک کرنا چاہتا ہوں۔ پردے کے پیچھے، گوگل ان صفحات کو تلاش کرتا ہے جو اس کے خیال میں آپ چاہتے ہیں، ان کی درجہ بندی کرتا ہے، اور اختیارات کی فہرست پیش کرتا ہے۔
لیکن AI سے چلنے والی تلاش اس تجربے کو بدل رہی ہے۔ اگر آپ ChatGPT، Gemini، Perplexity، یا کسی دوسرے AI سسٹم سے کوئی سوال پوچھتے ہیں، تو ہو سکتا ہے آپ کو چیک کرنے کے لیے لنکس کی لمبی فہرست نہ ملے۔ اس کے بجائے، سسٹم آپ کے سوالات کی تشریح کرسکتا ہے، اگر قابل اطلاق ہو تو مختلف ذرائع سے معلومات اکٹھا کرسکتا ہے، اور براہ راست جوابات تیار کرسکتا ہے۔
یہ آپ کی ویب سائٹ اور برانڈ میں اہم تبدیلیاں لاتا ہے۔ اگر آپ روایتی درجہ بندی کے عہدوں کے لیے مقابلہ نہیں کر سکتے تو کیا ہوگا؟
یہ وہ جگہ ہے جہاں یہ خیالات ذہن میں آتے ہیں۔ AI مرئیت صرف یہ پوچھنے کے بجائے، "کیا آپ اندر آ رہے ہیں؟”میری ویب سائٹ کا درجہ کہاں ہے؟"، کمپنیاں اور پبلشرز تیزی سے مختلف سوالات پوچھ رہے ہیں۔”"جب کوئی متعلقہ سوال پوچھے گا تو کیا AI ہمارا ذکر کرے گا؟”
یہ اختلافات معمولی لگ سکتے ہیں، لیکن ان سے ہمارے آن لائن معلومات کی تلاش کے طریقے میں بڑا فرق پڑتا ہے۔ یہ وہی ہے جسے ہم یہاں دریافت کریں گے۔
ہم کیا احاطہ کریں گے:
گوگل درجہ بندی کے نتائج فراہم کرتا ہے اور AI جوابات فراہم کرتا ہے۔
اگر آپ یہ سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ سرچ انجن اور جوابی انجن دراصل کیسے کام کرتے ہیں، تو یہ سب کچھ اس بات پر آتا ہے کہ ہر ایک معلومات کی بازیافت کو کس طرح سنبھالتا ہے۔
روایتی سرچ انجن ویب کو کرال کرتے ہیں، صفحات کو انڈیکس کرتے ہیں، صارف کے مطلوبہ الفاظ کے خلاف درجہ بندی کے الگورتھم چلاتے ہیں، اور سمجھے گئے اتھارٹی اور لنک ایکویٹی کے حساب سے ترتیب کردہ امیدوار URLs کو ڈسپلے کرتے ہیں۔ درحقیقت، کیا کلک کرنا اور پڑھنا ہے اس کے بارے میں حتمی فیصلہ مکمل طور پر سوال پوچھنے والے شخص کے ہاتھ میں ہے۔
AI تلاش چیزوں کو تھوڑا سا تبدیل کرتی ہے۔ جب کوئی صارف فطری زبان کے پرامپٹ میں داخل ہوتا ہے تو، AI ماڈل بنیادی ارادے کو ختم کر دیتا ہے اور امیدواروں کی معلومات کی شناخت کرنے، متضاد نقطہ نظر کو ہم آہنگ کرنے، اور فعال طور پر فیصلہ کرنے کے لیے تلاش بڑھانے والی نسل (ایک AI تکنیک جو LLM ماڈلز کی درستگی کو بہتر بناتا ہے) یا پہلے سے تربیت یافتہ پیرامیٹرک میموری کا استعمال کرتا ہے۔
سب سے اہم بات یہ ہے کہ آپ گوگل پر اعلیٰ درجہ پر ہیں۔ اس بات کی کوئی گارنٹی نہیں ہے کہ AI انجن آپ کا ذکر کرے گا۔. اصل میں احرف حوالہ تحقیق ہزاروں اشارے کے تجزیہ پر مبنی 12% ChatGPT اور Copilot جیسے تخلیق معاونین کے ذریعہ حوالہ کردہ URLs اصل میں گوگل پر اس عین تلاش کی اصطلاح کے لیے ٹاپ 10 میں شامل ہیں۔
گوگل کا اپنا AI جائزہ موجودہ تلاش کے نتائج سے زیادہ کثرت سے کھینچتا ہے، جبکہ اس کا اسٹینڈ اسٹون گفتگو کا انجن جوابات کا ایک آزاد گراف بناتا ہے۔ AI مرئیت مخصوص URL سلاٹس کا دعوی کرنے میں واقعی دلچسپی نہیں رکھتی ہے۔ زیادہ اہم بات یہ ہے کہ آیا آپ کا برانڈ (اور اس کے وسائل) مشین کے براہ راست ردعمل کے حصے کے طور پر ظاہر ہوتا ہے۔
"AI مرئیت” کا واقعی کیا مطلب ہے؟
تمام مارکیٹنگ کی زبان کو ہٹا دیں، اور AI مرئیت ترکیب شدہ جواب میں آپ کے برانڈ کی شمولیت کے امکان اور معیار کی نمائندگی کرتی ہے۔ اس کا اندازہ کرنے کے لیے، ہمیں تین الگ الگ جہتوں کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے:
- برانڈ کا تذکرہ: ماڈل واضح طور پر اپنے جواب کے نثر میں کمپنی، سروس، یا پروڈکٹ کا نام دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی ہلکے وزن کے جوتے مانگتا ہے، تو کیا آپ کے جوتے کی مصنوعات کو گولیوں والی سفارش کی فہرست میں شامل کیا جائے گا؟
- اقتباس: ماڈل فوٹ نوٹ یا لنکس مخصوص ویب صفحات سے منسلک ہوتے ہیں جیسا کہ ابھی پیش کی گئی معلومات کے مستند ذرائع ہیں۔
- سیاق و سباق اور جذبات: ماڈل کس طرح برانڈ کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس میں ایک بڑا فرق ہے جسے بجٹ کے موافق آپشن کہا جاتا ہے اور جو چیز ناقابل اعتبار یا پرانی ہے۔
یہ فرق اہم ہے کیونکہ ذکر اور حوالہ ہمیشہ ایک ساتھ نہیں ہوتے ہیں۔ چونکہ AI ماڈل آپ کے برانڈ کو ایک تسلیم شدہ ہستی کے طور پر سمجھتا ہے، اس لیے یہ آپ کے پروڈکٹس کی سفارش کرنے کے لیے آزاد ہے، لیکن تیسری پارٹی کی ٹیکنالوجی کا جائزہ لینے والی سائٹس کو اہم حقائق کے حوالے سے حوالہ دیتا ہے۔ دوسری طرف، انجن آپ کی کمپنی کو بطور وینڈر تجویز کیے بغیر API معیارات کو واضح کرنے کے لیے دستاویزات کا حوالہ دے سکتے ہیں۔
تو AI کس طرح فیصلہ کرتا ہے کہ کیا دکھانا ہے؟
یہ سمجھنے کے لیے کہ AI کس طرح اشیاء کو تلاش کے نتائج میں شامل کرنے کے لیے منتخب کرتا ہے، ہمیں یہ دیکھنا ہوگا کہ جدید سرچ انجن کیسے کام کرتے ہیں۔
موجودہ نظام نہ صرف مماثل الگورتھم استعمال کرتا ہے۔ وہ بھی معنوی تجزیہ (وہ عمل جس کے ذریعے AI یا کمپیوٹر پروگرام الفاظ کے اصل معنی اور سیاق و سباق کی ترجمانی کرتا ہے) ویکٹر کی نمائندگی (الفاظ، جملوں، یا ڈیٹا کو نمبروں کی فہرست میں تبدیل کرنے کا طریقہ تاکہ کمپیوٹر ان کے معنی کو سمجھ سکے) ملٹی سورس کی توثیق (سچائی اور درستگی کو یقینی بنانے کے لیے متعدد آزاد، قابل اعتماد ذرائع میں سیٹ کردہ دعوے یا ڈیٹا کو کراس چیک کرنے کا عمل)
صارف کی طرف سے پرامپٹ فراہم کرنے کے بعد، نظام اشاریہ سے مماثل الفاظ کے مجموعے میں اس پر کارروائی نہیں کرتا ہے۔ درخواستوں کو حقیقی معنوی سیاق و سباق کے اعلی جہتی ویکٹر ایمبیڈنگ میں تبدیل کرنے کے لیے انجن گھنے فقرے کی تلاش اور بازیافت-Augmented Generation (RAG) کا استعمال کرتا ہے۔ اس کے بعد سسٹم امیدواروں کے حصئوں کے لیے انٹرنیٹ پر تلاش کرتا ہے اور مختلف سگنلز کے ذریعے ان کا تجزیہ کرتا ہے۔
|
کلیدی سگنل |
انجن کیا اندازہ کرتا ہے۔ |
یہ آپ کے ردعمل کو کیوں متاثر کرتا ہے۔ |
|
معنوی مطابقت |
معنی، سیاق و سباق، ویکٹر کی قربت |
صارف کے بنیادی ارادے کو ایڈریس کریں، لفظی متن سے نہیں۔ |
|
معلومات کی کثافت |
سخت ڈیٹا، اعدادوشمار اور قابل تصدیق دعووں کی موجودگی |
ماڈل مبہم معیاری وضاحتوں پر ٹھوس حقائق سے بھرپور متن کو ترجیح دیتا ہے۔ |
|
انتساب اور ماخذ |
اقتباسات اور ذرائع کے ساتھ خارجی حوالہ جات |
شفاف سورسنگ ماڈلز کو اپنے دعووں کو محفوظ طریقے سے بنیاد بنانے کی اجازت دیتی ہے۔ |
|
ذرائع کے درمیان معاہدہ |
آزاد پلیٹ فارمز میں تصدیق |
اگر آزاد جائزہ کمیٹی اتفاق کرتی ہے، تو ماڈل حقائق کو درست تسلیم کر لیتا ہے۔ |
|
معلومات کی تازگی |
تازہ ترین ٹائم اسٹیمپ اور فعال اپ ڈیٹس |
اس بات کو یقینی بنائیں کہ وضاحتیں، قیمتوں کا تعین، اور دستیابی موجودہ مارکیٹ کی حقیقتوں کی عکاسی کرتی ہے۔ |
|
ساختی نکالنے کی اہلیت |
سیمنٹک درجہ بندی کو منظم کریں (HTML ٹیگز، ٹیبلز) |
ماڈیولر، صاف بلاکس ماڈل کو بغیر کسی غلط فہمی کے گزرگاہ کو اٹھانے کی اجازت دیتے ہیں۔ |
ان سگنلز کے پیچھے ریاضیاتی مدد ایک اہم دریافت میں دریافت ہوئی۔ پرنسٹن یونیورسٹی جیو ریسرچ. مختلف قسم کے تخلیقی سرچ انجنوں میں 10,000 سوالات کے ساتھ تجربہ کرنے کے بعد، سائنسدانوں نے پایا کہ حسب ضرورت مواد کی تبدیلیاں AI نتائج میں ماخذ کی مرئیت کو 30 سے 40 فیصد تک بڑھا سکتی ہیں۔
مزید اہم بات یہ ہے کہ، مطالعہ نے ایک درجہ بندی کا انکشاف کیا کہ کس قسم کے انعامات پیدا کرنے والے ماڈل فراہم کر سکتے ہیں۔
- شامل کردہ اعداد و شمار: مقداری معلومات سمیت مرئیت میں 41 فیصد اضافہ ہوا۔ AI الگورتھم "بہت سے صارفین کو ترجیح دیتے ہیں…” یا "انتہائی موثر…” جیسے عام کرنے کے بجائے قابل مقدار اعدادوشمار کو ترجیح دیتے ہیں۔
- اقتباس/حوالہ شامل کریں: اقتباس کی شکل میں اپنے شعبے کے ماہرین کا حوالہ اور حوالہ دینے سے مرئیت 28% سے 40% تک بڑھ جاتی ہے۔
- روایتی مطلوبہ الفاظ کو جرمانے کے ساتھ بھرنا: روایتی SEO اصلاح کے مقاصد کے لیے مطلوبہ الفاظ کی تکرار پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے۔ تاہم، پرنسٹن کی ایک تحقیق سے پتا چلا ہے کہ کلیدی الفاظ کی بھرائی کی وجہ سے Perplexity جیسے ماڈلز کی مرئیت بیس لائن سے 10% کم ہے کیونکہ LLM تکرار کو ہیرا پھیری کے متن کے طور پر تسلیم کرتا ہے۔
مزید برآں، تلاش میں اضافہ شدہ LLM تلاش پر تحقیق میں شامل ہیں: انٹرنیشنل جرنل آف انفارمیشن مینجمنٹ ڈیٹا انسائٹس انٹرایکٹو انجن یہ ظاہر کرتے ہیں کہ وہ آپ کے برانڈ کو دکھانے سے پہلے غیر جانبداری اور مستقل مزاجی کے لیے بہت سختی سے چیک کرتے ہیں۔ اگر کسی ویب سائٹ کے دعووں کو فریق ثالث کے اتفاق رائے سے ثابت نہیں کیا جا سکتا، جیسے کہ انڈسٹری ڈیٹا بیس، اکیڈمک ڈیٹا بیس، یا ہم مرتبہ کی بات چیت، تو انجن ان اداروں کو ڈیٹا بیس سے فلٹر کرتا ہے تاکہ فریب کے خطرے کو کم کیا جا سکے۔
سوال کی قسم انتخاب کے پورے عمل کا تعین کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک سادہ سوال جیسے "GPS کیا ہے؟” یہ ہوگا: اس کے لیے تعلیمی ذخیروں سے انسائیکلوپیڈک جواب درکار ہوگا۔ دوسری طرف، کام کے سوالات جیسے "میراتھن کی تربیت کے لیے بہترین دوڑتی گھڑی کیا ہے” کے لیے تقابلی تلاش کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس معاملے میں، ماڈل بیٹری کی طاقت کو کراس چیک کرتا ہے، چل رہی کمیونٹی سے GPS کے جائزے، شائقین کی آراء، اور بہت کچھ۔
AI سب سے زیادہ بیک لنکس یا دیگر متوقع خصوصیات والی ویب سائٹس کا انتخاب نہیں کرتا ہے۔ اس کے بجائے، یہ ایسی ویب سائٹس کا انتخاب کرتا ہے جو قابل تصدیق ثبوت کے ذریعے صارف کے سیاق و سباق کے مختلف پہلوؤں کو پورا کرتی ہیں۔
AI تلاش کے بارے میں عجیب بات: چھوٹی سائٹیں اب بھی جیت سکتی ہیں۔
روایتی SEO میں، بڑی تعداد میں بیک لنکس کے ساتھ قائم شدہ یک سنگی اکثر بڑی تعداد میں تلاشوں پر غیر متزلزل اجارہ داری رکھتے ہیں۔ دوسری طرف AI تلاش بالکل مختلف اصولوں پر کام کرتی ہے۔ دوسرے لفظوں میں، یہ خالص ڈومین غلبہ پر افادیت کا حامی ہے۔
چونکہ AI سرچ انجن کسی درخواست کے مخصوص پہلوؤں کے جوابات تلاش کرتے ہیں، اس لیے خاص پبلشرز، چھوٹی ایجنسیاں، اور مخصوص پروڈکٹ پروڈیوسر بڑے برانڈز سے زیادہ درجہ بندی کرتے ہیں۔ ایک 2,000 لفظوں کا مضمون اس بارے میں کہ ایک ڈیولپر کے ذریعہ تخلیق کردہ سافٹ ویئر کے کسی خاص ٹکڑے میں کسی انتہائی مسئلے کو کیسے ڈیبگ کیا جائے، آپ کی کمپنی کی طرف سے لکھی گئی اور بلرب سے بھری معیاری 3,000 الفاظ کی بلاگ پوسٹ کے مقابلے میں ترکیب کے انجن کو بہت زیادہ قیمت فراہم کرتا ہے۔
اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ آن لائن کسی برانڈ کا تذکرہ تخلیقی حوالہ جات کے ساتھ بہت زیادہ مربوط ہے، لیکن موجودہ بیک لنکس کی مقدار سے نہیں۔ کہ 680 ملین AI حوالہ جات کا تجزیہ ہم نے دکھایا کہ ایک انجن کے حوالہ کردہ ذرائع دوسرے انجن کے ذرائع سے نمایاں طور پر مختلف ہو سکتے ہیں۔ ChatGPT اور Perplexity نے بھی اپنے سرچ ماڈلز کی انفرادیت کی وجہ سے صرف 11% حوالہ جات کا اشتراک کیا۔
آپ کسی ایسی چیز کی پیمائش کیسے کریں گے جس کا کوئی درجہ نہیں ہے؟
ایک ایسے سیاق و سباق میں جہاں جوابات کو متحرک طور پر بات چیت کے سلسلے میں ملایا جاتا ہے، روایتی رینک ٹریکرز بہت کم قیمتی ہوتے ہیں۔ ڈائنامک چیٹ سسٹم میں کوئی سیٹ "چوتھی پوزیشن” نہیں ہے۔ ایک ہی پرامپٹ میں داخل ہونے والے دو مختلف صارفین کو بالکل مختلف ماخذ مواد سے ذاتی نوعیت کے جوابات مل سکتے ہیں۔
اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، صنعت تشخیص کے لیے نئے میٹرکس کی طرف بڑھنا شروع کر رہی ہے۔ ایک واضح نشانی کہ یہ ہو رہا ہے اس کا استعمال ہے: اے آئی لیڈر بورڈ ٹریک کریں کہ بات چیت کے ردعمل کے انجن میں مخصوص برانڈز کتنی بار ظاہر ہوتے ہیں۔
یہ ٹولز زمرہ جات، ممالک اور انجنوں میں حقیقی زندگی میں کیے گئے سوالات کی نقل کرتے ہوئے تخلیقی آواز کے اشتراک کی پیمائش کرتے ہیں۔ مطلوبہ الفاظ کی درجہ بندی کو مستحکم طریقے سے ٹریک کرنے کے بجائے، ٹیم ان اشاروں کا تجزیہ کرتی ہے جو تذکروں اور سرفہرست ویب سائٹس کی طرف لے جاتی ہیں جن پر حقائق کی حمایت کے لیے ان کا ذکر کیا گیا ہے۔
کون سا ڈیٹا ہمیں AI تلاش کے بارے میں بتاتا ہے۔
AI کی مرئیت سے متعلق مجموعی ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہوئے، ہم اپنے ماڈلز کے ذریعہ تیار کردہ حوالہ جات کے لحاظ سے کئی کلیدی نمونوں کی شناخت کر سکتے ہیں۔
سب سے پہلے، خود بخود برانڈ کی ملکیت والی سائٹس کے مقابلے میں آزادانہ طور پر تیار کردہ ایگریگیٹرز اور ریویو ویب سائٹس کی قیمت زیادہ ہے۔ مصنوعات کے بارے میں تقابلی سوالات کے جوابات دیتے وقت، جنریٹیو ماڈلز متعصب پروموشنل پیغامات کا تاثر نہیں دیتے۔ یہ بتانے کے لیے کہ یہ بہترین انتخاب کیوں ہے، سپلائر کی ویب سائٹ کا حوالہ دینا غیر جانبداری کے اصول کے خلاف ہے۔ اسی لیے ادارتی پبلیکیشنز، ٹیسٹنگ لیبز، اور آن لائن فورم جیسے Reddit یا Quora کو بنیادی ماخذ کے طور پر منتخب کیا جاتا ہے، جس میں برانڈڈ ڈومینز کو ثانوی ماخذ کے طور پر حوالہ دیا جاتا ہے۔
دوسرا، انجن کا فن تعمیر حوالہ کے طریقوں کو قائم کرتا ہے۔ درج ذیل گہرائی والے بینچ مارکس سے پتہ چلتا ہے کہ مختلف انجن انٹرنیٹ کے بہت مختلف علاقوں کے حوالے فراہم کرتے ہیں۔
- چیٹ جی پی ٹی یہ بنیادی طور پر انسائیکلوپیڈیا کے ذرائع، خبروں کے پبلشرز، اور وسیع حوالہ کے ذرائع سے مراد ہے۔
- شرمندگی میں فورم تھریڈز، ڈویلپر سائٹس، اور لائیو مباحثوں کو ترجیح دیتا ہوں۔
- گوگل اے آئی کا جائزہ ہم فی الحال بنیادی طور پر سب سے اوپر تلاش کے اشاریہ جات پر انحصار کرتے ہیں اور قابل اعتماد تجارتی سائٹس سے براہ راست اخذ کردہ مواد استعمال کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر، کلاؤڈ سٹوریج جیسی انتہائی مسابقتی مارکیٹ پر غور کرتے وقت، ایک کلاؤڈ پیشکشوں میں نمایاں ہو سکتا ہے اشتہارات میں اضافے کی وجہ سے نہیں، بلکہ اس حد تک کہ اس کے مضامین مختلف فورمز جیسے Reddit اور Stack Overflow پر تلاش کیے جاتے ہیں۔
ڈویلپرز اور مواد تخلیق کاروں کے لیے اس کا کیا مطلب ہے۔
AI ثالثی والے ویب کو اپنانے کے لیے اس بات کا از سر نو جائزہ لینے کی ضرورت ہوتی ہے کہ صفحات کیسے بنائے جاتے ہیں، ساخت اور دیکھ بھال کرتے ہیں۔ ڈویلپرز، تکنیکی مصنفین، اور مواد کے تخلیق کاروں کے لیے، توجہ کلیدی الفاظ کی ہدف بندی سے مشین پڑھنے کی اہلیت پر منتقل ہو جاتی ہے۔
جنریشن انجن لمبی شکل والے متن کو چھوٹے ٹکڑوں میں توڑ دیتا ہے جسے ایمبیڈنگ کہتے ہیں۔ اگر آپ کا صفحہ پروموشن کے تعارف یا کلائنٹ سائیڈ JavaScript کے نیچے دفن جوابات کے ساتھ ایک پیچیدہ ترتیب استعمال کرتا ہے، تو کرالر کلیدی معلومات کو نکالنے کے قابل نہیں ہوسکتے ہیں۔
- براہ کرم تفصیل استعمال کریں۔
- ہر عنوان کے نیچے اپنے براہ راست اور واضح جواب کو پہلے جملے میں رکھیں۔
- اپنی مرضی کے کینوس ویجٹ کے بجائے بنیادی HTML ٹیبلز کا استعمال کریں اور تقابلی تصریحات کے لیے بلٹ والی فہرستوں کو صاف کریں۔
قابل تصدیق حقائق اینکر فراہم کرتا ہے۔
LLMs کو اتفاق رائے کو ترجیح دینے اور غیر تعاون یافتہ دعووں سے بچنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے۔ مشاہدات کو اصل ڈیٹا پوائنٹس پر لنگر انداز کر کے، آپ سسٹم کے لیے ڈیٹا کی تصدیق کرنا آسان بنا سکتے ہیں۔
- واضح مصنف کی اسناد، بنیادی تحقیقی ڈیٹا، اور براہ راست ماخذ کے لنکس شامل کریں۔
- ریئل ورلڈ دستاویزات کو باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کریں، بشمول قیمتوں کے درجات، انضمام کے طریقے، اور ریلیز نمبر۔ تلاش فلٹرنگ کے دوران پرانا مواد حذف کر دیا جاتا ہے۔
- معیاری اسکیما مارک اپ کو اپنائیں (
Article,TechArticle,Product,FAQPage) خودکار سکریپر کو واضح میٹا ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔
سوالات کے لیے بہتر بنائیں، استفسار کے ٹکڑوں کے لیے نہیں۔
روایتی تلاشوں نے "بہترین ہلکا پھلکا لیپ ٹاپ بیٹری لائف” جیسی اصطلاحات تجویز کی ہیں۔ دوسری طرف صارفین، بات چیت کے سوالات کا استعمال کرتے ہوئے AI سے بات کرتے ہیں جیسے "کون سا 14 انچ کا لیپ ٹاپ ڈوکر کنٹینر چلاتے ہوئے 8 گھنٹے کی فلائٹ سے بچ سکتا ہے؟” جب آپ ایسا مواد بناتے ہیں جو ایک مخصوص کثیر پرتوں والے منظر نامے کو حل کرتا ہے، تو آپ کے صفحات میں بالکل وہی سیمنٹک نوڈس ہوں گے جن کی AI کو مکمل سفارش کی ضرورت ہوتی ہے۔
SEO مردہ نہیں ہے. میٹرکس بدل رہے ہیں۔
تخلیقی تلاش کے عروج نے سرچ انجن آپٹیمائزیشن کے خاتمے کے بارے میں واقف پیشین گوئیوں کو جنم دیا ہے۔ لیکن SEO دور نہیں ہو رہا ہے۔ یہ دو تکمیلی علاقوں میں تقسیم کیا گیا ہے:
- موجودہ سرچ انجن انٹرنیٹ ٹریفک کا ایک اہم ڈرائیور رہتا ہے۔
- اے آئی انجن ہم اب بھی اپنے علم کی بنیاد کو بھرنے کے لیے اوپن ویب پر انڈیکس پر انحصار کرتے ہیں۔
صحت مند سائٹ کا فن تعمیر، تیز صفحہ لوڈ کرنے کی رفتار، اور قابل اعتماد ادارتی معیار دونوں ماڈلز کے لیے لازمی شرطیں ہیں۔
جو بدل گیا ہے وہ کامیابی کی تعریف ہے۔ ویب سائٹ روایتی تلاش کے صفحے پر سب سے زیادہ درجہ بندی کر سکتی ہے اور اسے AI کے بولے گئے خلاصے میں شامل نہیں کیا جا سکتا ہے۔ اس کے برعکس، ایک فوکسڈ ٹیکنیکل گائیڈ کلیدی مطلوبہ الفاظ کے لیے صفحہ 1 پر درجہ بندی کیے بغیر لاکھوں چیٹ پرامپٹس پر AI کے جوابات کی سہولت فراہم کر سکتا ہے۔
گوگل نے ہمیں سکھایا کہ نتائج کے صفحے پر ٹاپ پوزیشن کے لیے کیسے لڑنا ہے۔ لیکن AI تلاش ہمیں اس بات کو یقینی بنانے کے لیے چیلنج کرتی ہے کہ ماڈلز قابل اعتماد ماخذ مواد بن جائیں جس پر وہ اپنے صارفین کے لیے علم کی ترکیب کرتے وقت انحصار کرتے ہیں۔
اس اگلے دور میں جیتنے والے تخلیق کار اور برانڈز وہ نہیں ہوں گے جو کلک الگورتھم میں ہیرا پھیری کرتے ہیں، بلکہ وہ لوگ ہوں گے جو ویب پر صاف ترین، سب سے زیادہ مستند، اور سب سے زیادہ آسانی سے تصدیق شدہ جوابات پوسٹ کرتے ہیں۔
ختم
تلاش میں سب سے بڑی تبدیلی کا گوگل کی جگہ AI کے ساتھ کوئی تعلق نہیں ہے۔ سب سے اہم تبدیلی یہ ہے کہ AI دراصل بدل رہا ہے۔ عوامی آن لائن ہونے کا کیا مطلب ہے؟.
ایک اعلیٰ درجہ بندی اب بھی ٹریفک لا سکتی ہے، لیکن درجہ بندی صرف وہی چیز نہیں ہے جو اب اہمیت رکھتی ہے۔ چونکہ زیادہ سے زیادہ لوگ براہ راست جوابات کے لیے AI سسٹمز سے پوچھتے ہیں، برانڈز اور ویب سائٹس کو یہ بھی سوچنا چاہیے کہ آیا واقعی ان کی معلومات کو منتخب کیا جائے گا، حوالہ دیا جائے گا اور ان جوابات میں شامل کیا جائے گا۔
آخر میں، مقصد بہت آسان ہے. یہ ایسی معلومات تخلیق کرنے کے بارے میں ہے جو سوال کا صحیح معنوں میں جواب دیتی ہے، قابل رسائی ہے، اور استعمال کرنے کے لیے کافی قابل اعتماد ہے۔ کیونکہ AI سرچ آپ کی سائٹ کو جواب کا حصہ بنانا چاہتی ہے۔