Search Augmented Generation (RAG) کی وضاحت کی گئی: AI یہ کیسے طے کرتا ہے کہ کن صفحات کو تلاش کرنا اور حوالہ دینا ہے۔

Search Augmented Generation AI ٹولز کا ایک فریم ورک ہے جس کا تعین کرنے کے لیے کہ کون سا مواد تلاش کرنا ہے اور جواب تیار کرنے سے پہلے حوالہ دینا ہے۔

آپ کو RAG کو سمجھنے کی ضرورت ہے کیونکہ یہ ChatGPT، AI موڈ، اور دیگر AI سرچ انجنوں کے جوابات میں شامل کرنے کے لیے صفحات کا انتخاب کرنے کا ایک طریقہ ہے۔

یہ گائیڈ بتاتی ہے کہ RAG کیسے کام کرتا ہے (سادہ انگریزی میں)، آپ کے مواد کی دریافت کو کیسے بڑھایا جائے، اور Ahrefs Brand Radar کے ساتھ RAG کا استعمال کرتے ہوئے AI سسٹمز میں مرئیت کی پیمائش کیسے کی جائے۔

Retrieval Augmented Generation (RAG) ایک ایسی تکنیک ہے جہاں LLM کسی جواب کے بارے میں اضافی سیاق و سباق سے متعلقہ معلومات تلاش کرنے کے لیے ایک اشاریہ، جیسے سرچ انجن، نالج بیس، یا ویکٹر ڈیٹا بیس سے استفسار کرتا ہے، بجائے اس کے کہ اس نے تربیت کے دوران کیا سیکھا ہے۔

بڑے پیمانے پر زبان کے ماڈلز کو بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی جاتی ہے، لیکن اس تربیت کی آخری تاریخ ہوتی ہے۔

جب آپ کسی AI ماڈل سے پوچھتے ہیں کہ پچھلے ہفتے کیا ہوا یا حقیقی پروڈکشن ڈیٹا بیس میں کیا ہے، تو آپ اسے اس سے پہلے کسی حوالہ مواد کے بغیر میموری میں کام کرنے کے لیے کہہ رہے ہیں۔

اگر آپ کسی AI ماڈل سے معلومات کے لیے استفسار کرتے ہیں جو اس کے پاس پہلے سے موجود نہیں ہے، تب ہی AI ممکنہ طور پر بدنیتی سے کام لے گا اور آپ کو بتانا شروع کر دے گا کہ زہر آپ کے لیے اچھا ہے۔

یہ AI ہے۔ "فریب”کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔

اس قسمت سے بچنے کے لیے، RAG AI ماڈلز کو صحیح، تازہ ترین مواد تک رسائی فراہم کرتا ہے۔

RAG کے ذریعے، LLM کا مقصد مزید قابل اعتماد جوابات فراہم کرنا ہے۔ "پیرامیٹرک میموری”یہ اندرونی علم کی تکمیل کرتا ہے یا اسے نظر انداز کرتا ہے، جسے جانا جاتا ہے۔

یہ عمل کبھی کبھی "زمینی کنکشن”ایک مخصوص ماخذ پر اینکرز کے ردعمل کے طور پر بھی جانا جاتا ہے تاکہ ماڈل ٹریننگ ڈیٹا سے فری اسٹائل نہ ہو۔

تین الفاظ عمل کے تین مراحل کی نمائندگی کرتے ہیں۔

• تلاش کریں: AI ماڈل تلاش کی اصطلاح چلا کر تلاش کیا جا سکتا ہے (یا تلاش کریں) متعلقہ مواد
• اضافہ: تلاش شدہ مواد کو ان پٹ میں شامل کرتا ہے (اضافہ وہ علم)
• نسل: استفسار اور تلاش شدہ مواد کا استعمال کرتے ہوئے لکھیں (یا بنائیں) جواب

زیادہ تر AI ٹولز RAG اور تربیت یافتہ علم کو بیک وقت استعمال کرتے ہیں۔

زیادہ تر AI ٹولز میں کم از کم دو چیزیں ہڈ کے نیچے کام کرتی ہیں۔ بیس ماڈل تربیت کے دوران سیکھے گئے نمونوں سے زبان تیار کرتا ہے۔ تلاش کی پرت منسلک کرنے کے لیے ذرائع تلاش کرتی ہے۔

بنیادی ماڈل کا علم حاصل کرنے کا مطلب ہے کہ یہ تربیتی ڈیٹا کا حصہ بن جاتا ہے، جو ایسی چیز نہیں ہے جسے آپ آسانی سے کنٹرول کر سکتے ہیں۔

لیکن تلاش کے نتائج کی جانچ کئی طریقوں سے SEO کی توسیع ہے۔

تمام RAG پر مبنی AI جوابات تین مراحل کی پیروی کرتے ہیں: تلاش کریں، بازیافت کریں اور پیدا کریں۔

بہتر طور پر سمجھنے کے لیے کہ ہر قدم پر کیا ہو سکتا ہے، یہاں ہم اس بارے میں جانتے ہیں کہ ChatGPT ذرائع کو کیسے تلاش کرتا ہے۔

مرحلہ 1: AI فیصلہ کرتا ہے کہ آیا تلاش کرنا ہے۔

کسی بھی چیز کو تلاش کرنے سے پہلے، AI فیصلہ کرتا ہے کہ تلاش کرنا ہے یا نہیں۔ ضروری بیرونی ڈیٹا کے ساتھ اپنے علم میں اضافہ کریں۔

"وی پی این کیا ہے؟”حقائق تلاش کرنے کے آسان سوالات جیسے کہ ایک بنیادی ماڈل کے ذریعہ فیلڈ کیا جاسکتا ہے جو عام طور پر موجودہ تعلیمی علم پر مبنی ہوتا ہے۔ تلاش کی ضرورت نہیں۔

ChatGPT کے لیے، ایک چھوٹا درجہ بندی ماڈل (ڈیوڈ میکسوینی کے مطابق، جس نے یہ جاننے کے لیے کام کیا کہ ChatGPT ذرائع کو کیسے تلاش کرتا ہے) "سونیک بیری” سسٹم کا حصہ) پہلے چلتا ہے اور اس بات کا تعین کرنے کے لیے امکانی سکور تفویض کرتا ہے کہ آیا استفسار کی ضرورت ہے۔ تلاش کے قابل نہیں۔، سادہ تلاشیا پیچیدہ کثیر مرحلہ تلاش.

مختلف AI ٹولز اس مرحلے کو مختلف طریقے سے ہینڈل کرتے ہیں، لیکن وہ سب ایک ہی بنیادی منطق کا اشتراک کرتے ہیں۔ تمام سوالات تلاش کو متحرک نہیں کرتے ہیں۔

مرحلہ 2: AI تلاش چلاتا ہے۔

جب بھی کوئی ChatGPT سے کوئی ایسا سوال پوچھتا ہے جس کے لیے مزید سیاق و سباق کی ضرورت ہوتی ہے، تو یہ اس استفسار کو کئی متعلقہ سوالات میں پھیلا دیتا ہے اور پھر نتائج کو جمع کرنے کے لیے انہیں بیرونی سرچ انڈیکس جیسے Bing یا Google پر بھیج دیتا ہے۔

اس پیمانے کے عمل کو query fanout کہا جاتا ہے (اسے بعد میں یاد رکھیں)۔

اے آئی کے ماہر ڈین پیٹرووک کی تحقیق کے مطابق، ایک بار منتخب صفحات کو اکٹھا کرنے کے بعد، صفحہ پر موجود SEO عناصر جیسے عنوان، میٹا وضاحت/خلاصہ، اور یو آر ایل اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ کون سے صفحات کو مکمل پڑھا جائے گا۔

وہاں وہ "مطابقت، اختیار، تجدید اور نقطہ نظر کا تنوع”کی بنیاد پر، ہم نے پایا کہ ماخذ کو سکریپ کے لیے امیدوار کے طور پر منتخب کیا گیا تھا۔

مرحلہ 2: مواد کو ٹکڑوں میں تقسیم کریں اور قریب ترین میچ جیت گیا۔

جواب میں مکمل طور پر بازیافت اور پیش کرنے سے پہلے، سکریپ شدہ ویب مواد کو چھوٹے ٹکڑوں میں توڑ دیا جاتا ہے: روٹی.

الگ الگ ابواب میں کسی کتاب کو پھاڑنے کی طرح ٹکڑے ٹکڑے کرنے کے بارے میں سوچئے۔ سسٹم صفحہ کو ٹکڑوں میں تقسیم کرتا ہے اور پھر پوچھتا ہے کہ کون سا ٹکڑا سوال کا بہترین جواب دیتا ہے۔

ChatGPT آپ کی تلاش کے استفسار اور ہر حصے کو اس کے معنی کی عددی نمائندگی میں تبدیل کرتا ہے۔ اندراجپھر پیمائش کریں۔ کوزائن مماثلت– ایک اسکور کہ وہ معنی میں کتنے قریب ہیں۔

اس کی تصویر کشی کرنے کا سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ ایک بڑے نقشے کا تصور کریں جس میں ملتے جلتے خیالات ایک دوسرے کے قریب ہوں اور غیر متعلقہ خیالات کو مزید دور رکھیں۔ اس نقشے میں ‘کتا’ اور ‘کتے’ ایک دوسرے کے قریب ہوں گے۔ "کتا”اور "سکیٹ بورڈ”دوسری طرف ہے.

ایمبیڈنگ نقشے کے GPS کوآرڈینیٹ کے برابر ہے۔ یعنی ہر متن کو اس کے معنی کے مطابق نقاط تفویض کیا جاتا ہے۔

کوسائن مماثلت اس بات کا پیمانہ ہے کہ کوآرڈینیٹ کے دو سیٹ کتنے قریب ہیں۔

AI فین آؤٹ استفسار میں ان لوگوں کے قریب ترین نقاط کے ساتھ حصہ تلاش کرتا ہے، اور قریب ترین میچ جیت جاتا ہے۔

اس لیے مخصوص، واضح زبان تلاش میں مدد کرتی ہے۔ درست ویکٹر "کوآرڈینیٹ”پر نقشہ بنانا آسان ہے۔

مرحلہ 3: بازیافت شدہ مواد کو مختصر طور پر AI کی ورکنگ میموری میں لوڈ کیا جاتا ہے۔

مماثل ٹکڑوں کو AI میں لوڈ کیا جاتا ہے۔ سیاق و سباق کی کھڑکیصارف کے اصل سوال کے ساتھ مختصر مدت کی ورکنگ میموری۔

ہم دونوں کو جواب کی ترکیب کے لیے استعمال کرتے ہیں اور پھر حصہ کو حذف کرتے ہیں۔

ڈین پیٹروک نے خود اس کا تجربہ کیا۔ اس نے اے آئی ماڈل سے کہا کہ وہ کسی معروف شخص کے بارے میں معلومات حاصل کرے اور پھر فالو اپ پیغامات میں ماخذ کے مخصوص ٹکڑوں کو بازیافت کرے۔ یہ ممکن نہیں تھا۔

جس لمحے ردعمل پیدا ہوتا ہے، خام مواد ہوتا ہے۔ "ختم”یہ کام کرتا ہے۔

RAGs اور تربیتی ڈیٹا اکثر الجھ جاتے ہیں، لیکن وہ بہت مختلف چیزیں کرتے ہیں۔

تربیت کے اعداد و شمار یہ AI ماڈل کی ایک پیرامیٹرک میموری بنانے کے بارے میں ہے، اندرونی علم جس کا پہلے ذکر کیا گیا ہے۔

یہ پری ٹریننگ کے دوران ہو سکتا ہے، جب ماڈل کو ویب اور دیگر ذرائع سے سکریپ کیے گئے ایک بڑے، عام ٹیکسٹ کارپس (جیسے CommonCrawl) پر تربیت دی جاتی ہے، اور دوبارہ فائن ٹیوننگ کے دوران جب ماڈل کو رویے یا علم کی منتقلی کے لیے تنگ ڈیٹا سیٹس پر مزید تربیت دی جاتی ہے۔

کسی بھی طرح سے، وہ علم ماڈل میں ہی جھلکتا ہے۔ تلاش کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ ماڈل ہے۔ "جانتے ہیں” یہ صرف اس کا حصہ ہے۔

لیکن آپ اس کے بارے میں بات نہیں کر سکتے۔ یہ اس ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ہوتا ہے جس پر آپ تربیت کے لیے انتخاب کرتے ہیں، ماڈل ڈویلپر کے شیڈول کی بنیاد پر۔ یہ ایسی چیز نہیں ہے جس کی ہم آپ کے مواد کی درخواست، ہدف یا تصدیق کر سکتے ہیں۔

ٹکڑادوسری طرف، یہ ایک ایسا عمل ہے جس پر آپ کا کچھ کنٹرول ہے۔ آپ کے مواد کی کوالٹی، ساخت، اور انڈیکسنگ کا براہ راست اثر ہوتا ہے کہ آیا آپ کا مواد قابل دریافت ہے۔

ہر بار جب صارف کا استفسار تلاش کے مرحلے کو متحرک کرتا ہے، ماڈل دوبارہ تربیت کی ضرورت کے بغیر بیرونی ڈیٹا سے موجودہ معلومات کو کھینچتا ہے۔

زیادہ تر تجارتی AI ٹولز کے لیے، ان کے فراہم کردہ جدید ترین جوابات کے پیچھے یہی طریقہ کار ہے۔

	ٹکڑا	تربیت کے اعداد و شمار
یہ کیسے کام کرتا ہے۔	سوالات بیرونی مواد کو بازیافت کرتے ہیں اور ماڈل کا حصہ نہیں ہیں۔	تربیت کے دوران مواد کو ماڈل کے پیرامیٹرز میں اندرونی طور پر جذب کیا جاتا ہے۔ "جانتے ہیں” یہ مواد کا حصہ بن جاتا ہے۔
لاگت کی تازہ کاری	کم یہ علم کی بنیاد کو اپ ڈیٹ کرتا ہے اور ماڈل کے اگلے جواب میں اس کی عکاسی کرتا ہے۔	اعلی یہ صرف اس وقت تبدیل ہوتا ہے جب ماڈل کو ڈویلپر کے شیڈول کے مطابق دوبارہ تربیت دی جاتی ہے، نہ کہ آپ کے۔
کیا کوئی ایسی چیز ہے جسے آپ متاثر کر سکتے ہیں؟	ہاں مواد کا معیار، اشاریہ سازی، اور ساخت سبھی اس بات پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ آیا مواد کو موجودہ معلومات کو ظاہر کرنے کے لیے تلاش کیا جائے گا، بطور ذریعہ حوالہ دیا جائے گا، یا کسی مخصوص برانڈ کا حوالہ دیا جائے گا۔	براہ راست نہیں۔ آپ مواد شائع کر سکتے ہیں اور امید کر سکتے ہیں کہ یہ کرال ہو جائے گا، لیکن RAG کے برعکس آپ ایک صفحہ کو بہتر نہیں کر سکتے اور امید کرتے ہیں کہ اس کا حوالہ دیا جائے گا۔ آپ جو کچھ کر سکتے ہیں وہ یہ ہے کہ کافی مواد پر ایک مستقل برانڈ بیانیہ تیار کریں تاکہ مستقبل کے ماڈلز وقت کے ساتھ آپ کی وضاحت کیسے کریں۔

اس مضمون میں ہر چیز کا احاطہ کیا گیا ہے جو تعریف تک لے جاتا ہے، بشمول ہستیوں، سوال و جواب کا ڈھانچہ، اور تازہ کاری، کے براہ راست اثرات ہیں۔ تلاش کریں عمل

یہ وہ پرت ہے جسے آپ واقعی اپنے مواد کے ذریعے متاثر کر سکتے ہیں۔

AI جواب میں حوالہ دیا جانا ایک کامیابی ہے، لیکن یہ یہ جاننے جیسا نہیں ہے کہ AI بنیادی طور پر آپ کے برانڈ کے بارے میں کیا جانتا ہے۔

تلاش کے صارف کی اصلاح کے ماہر ڈورون شیپو اس کی اچھی طرح وضاحت کرتے ہیں:

تلاش کو بہتر بنانے میں کوئی حرج نہیں ہے۔ ایک ایسے نظام میں جو تجارتی تلاش کی اصطلاحات کے لیے حقیقی وقت کی تلاشوں پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے، آپ کی تلاش کی اصطلاحات آپ کو نظر آنے والی چیزوں کو بالکل متاثر کر سکتی ہیں۔ تاہم، اگر ہم فرض کریں کہ تلاش کی نمائش بیس ماڈل کے وزن کے برابر ہے، تو حکمت عملی ٹوٹ جاتی ہے۔ ایک میں کئی ہفتے لگتے ہیں۔ ایک اور چیز کی مستقل مزاجی کا سست عمل ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ وسیع ویب پر آپ کے برانڈ کو کتنی مستقل اور واضح طور پر سمجھا جاتا ہے، اور اس میں برسوں لگتے ہیں۔”

Query fanout ایک ایسا عمل ہے جو پس منظر میں اس وقت ہوتا ہے جب آپ AI سسٹم میں کوئی استفسار جمع کراتے ہیں۔

عین مطابق الفاظ تلاش کرنے کے بجائے، یہ سوال کو متعدد متعلقہ ذیلی سوالات میں توڑ دیتا ہے، ہر ایک کو الگ الگ کرتا ہے، اور مشترکہ نتائج سے ماخذ نکالتا ہے۔

تصور کریں کہ کوئی تلاش کر رہا ہے۔ “What will happen if I swap out regular flour for wholemeal flour in a lemon drizzle” گوگل میں، ڈیفالٹ AI سرچ ماڈل نہ صرف اس جملے کو تلاش کرتا ہے، بلکہ یہ بھی تلاش کرتا ہے:

• لیموں کی بوندا باندی کے لیے بہترین آٹا
• پورے گندم کے آٹے کے اشارے کے ساتھ بیکنگ
• پورے گندم کا آٹا کیک کی کثافت کو کیسے متاثر کرتا ہے؟

جوابات جمع کرنے سے پہلے۔

زیادہ تر پیچیدہ سوالات کے لیے AI خود بخود ایسا ہی کرے گا۔

کچھ SEOs ان اندرونی ذیلی سوالات کو براہ راست نکالنے میں کامیاب رہے ہیں۔

مثال کے طور پر، Metehan Yeşilyurt نے Google AI موڈ کو گراؤنڈ کرنے کے لیے استعمال ہونے والی تلاش کی اصطلاحات کو آؤٹ پٹ کرنے کے لیے ایک تکنیک تیار کی۔

لیکن اگر آپ کے پاس گہرائی میں کھودنے کا وقت نہیں ہے، تو آپ ChatGPT، Grok، اور Perplexity کی طرف سے پیدا کردہ fanout سوالات کو Ahrefs Brand Radar کی AI رسپانس رپورٹ میں بھی دیکھ سکتے ہیں۔

استفسار کے فین آؤٹ کے دوران، AI سوال کو چھوٹے ذیلی سوالات میں تقسیم کرتا ہے، تمام سوالات کو ایک ساتھ تلاش کرتا ہے، نتائج کو یکجا اور دوبارہ ترتیب دیتا ہے، اور متعدد تلاشوں میں اچھی کارکردگی دکھانے والے صفحات کو ایک حتمی فہرست میں ضم کرتا ہے۔

وہ فہرست وہی ہے جو AI دراصل جواب بنانے کے لیے پڑھتی ہے۔

ہم نے یہاں فین آؤٹ کے عمل کو آسان بنا دیا ہے تاکہ اسے سمجھنے میں آسانی ہو، لیکن اگر آپ مزید جاننا چاہتے ہیں، تو دیکھیں کہ سوال فین آؤٹ کیا ہے؟ گائیڈ پڑھیں۔ ان پوشیدہ سوالات کو سمجھیں جو AI تلاش کو چلاتے ہیں۔

ChatGPT اور دیگر AI سرچ انجنوں کے لیے، تلاش میں اضافے کی تخلیق SEO پر چلتی ہے۔

درحقیقت، بہت سے مارکیٹرز اور SEOs AI سرچ کو گوگل کی طرح سمجھتے ہیں۔ "روایتی” سرچ انجن کے اوپر "ریپر”میں اسے اس طرح دیکھ رہا ہوں۔

جب آپ کو کسی سوال کا جواب دینے کے لیے ChatGPT، Perplexity، یا Google AI جائزہ کی ضرورت ہو، تو ایک حقیقی ویب تلاش چلائیں¹²³

گوگل جیمنی اور اے آئی کا جائزہ گوگل سرچ کا استعمال کرتا ہے۔ Microsoft Copilot Bing استعمال کرتا ہے۔ چیٹ جی پی ٹی کو گوگل اور بنگ دونوں سے کھینچا گیا ہے۔ کلاڈ بہادر تلاش کا استعمال کرتا ہے۔

اس کا مطلب ہے کہ تمام بڑے AI ٹولز کی سرچ لیئرز موجودہ سرچ انجنوں سے چلتی ہیں۔

• اشاریہ شدہ مواد ابتدائی پول ہے۔ آپ کا مواد AI پر ظاہر ہونے سے پہلے اسے Google پر ظاہر ہونا چاہیے۔
• تلاش کے لیے موزوں مواد کا حوالہ دیا جاتا ہے۔ اگرچہ تلاش کے نتائج اور AI کے نتائج ہمیشہ صاف ستھرا نہیں ہوتے ہیں، لیکن وہ دونوں مستند، منظم اور بہتر مواد کو ترجیح دیتے ہیں۔
• تلاش میں برانڈ کا تذکرہ AI کی مرئیت کے ساتھ مضبوطی سے منسلک ہے۔ ہمارا AI سسٹم طے کرتا ہے کہ آپ کے برانڈ کا ویب پر کتنی بار اور کہاں حوالہ دیا جاتا ہے۔ تلاش کے لیے موزوں مواد اور ڈیجیٹل PR یہ براہ راست فراہم کرتے ہیں۔ ¹

کچھ اختلافات کے باوجود، SEO اور GEO اندرونی طور پر جڑے ہوئے ہیں۔

اگر آپ کا مواد سرچ انڈیکس میں ظاہر نہیں ہوتا ہے، تو AI بوٹس کو اسے تلاش کرنے میں مشکل پیش آئے گی، اور اگر وہ اسے تلاش نہیں کر پاتے ہیں، تو وہ اسے تلاش نہیں کر سکیں گے۔

RAG تلاشوں میں اپنے مواد کا حوالہ دینے کے لیے، ان سات بہترین پریکٹس ٹپس پر عمل کریں:

یقینی بنائیں کہ AI کرالر آپ کے مواد تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔

مواد لانے کے لیے نکلتے وقت، بہت سے AI کرالر کچھ صفحات کو پڑھنے یا حوالہ دینے سے قاصر ہوتے ہیں۔

JavaScript کا مواد (جیسے ٹیبز یا accordions) یا تصاویر میں متن اکثر AI بوٹس کے لیے ناقابل رسائی ہوتا ہے۔

اس کے بجائے، AI سسٹم جامد HTML مواد تلاش کرتے ہیں۔

اگر آپ کا صفحہ JavaScript پر مشتمل ہے تو یہاں کیا ہوتا ہے:

سوگنتھن موہناداسن بتاتے ہیں کہ درجنوں حالیہ ChatGPT بات چیت کی نیٹ ورک فائلوں کا فائدہ اٹھا کر اور ماڈل کے سوچ کے عمل کے سلسلہ کا مطالعہ کرکے عام آدمی کی شرائط میں معلومات کیسے حاصل کی جائیں۔

متعلقہ B2B SaaS سوالات کے لیے، ChatGPT نے احریفس کے لیے سرکاری قیمتوں کا تعین کیا لیکن گہرے اور پِیک کے لیے قیمتیں تلاش کرنے میں دشواری ہوئی۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ معلومات جاوا اسکرپٹ میں چھپی ہوئی تھیں۔

چیٹ جی پی ٹی "آفیشل پیج کو پارس کرنا مشکل ہے اور قیمتیں ظاہر نہیں کرتا ہے۔” اس لیے ہم تیسرے فریق کے ذرائع جیسے G2 پر انحصار کرتے ہیں۔

کہانی کا اخلاق: اگر آپ چاہتے ہیں کہ آپ کی اہم ترین معلومات، جیسے قیمت، AI تلاش میں درست طور پر ظاہر ہو، تو آپ کا مواد مثالی طور پر HTML کے ذریعے پیش کیا جانا چاہیے، نہ کہ JavaScript کے ذریعے۔

جاوا اسکرپٹ کرالر کو لاک ڈاؤن کرنے کا واحد طریقہ نہیں ہے۔ مزید برآں، AI کرالر، جیسے OAI_SearchBotاگر آپ تلاش کے ذریعے ان کا حوالہ دینا چاہتے ہیں تو آپ کے robots.txt اور فائر وال کے قواعد میں 1 ²۔

Cloudflare کے ساتھ، Ahrefs Bot Analytics آپ کو یہ مانیٹر کرنے دیتا ہے کہ AI بوٹس آپ کی سائٹ کو کس طرح کرال کرتے ہیں، بشمول وہ کن صفحات کو اکثر دیکھتے ہیں اور کن کو یاد کرتے ہیں۔

بہترین معلومات کے ساتھ رہنمائی کریں۔

AI صفحہ کے آغاز پر سب سے زیادہ توجہ دیتا ہے، لیکن اس کے بعد آہستہ آہستہ دلچسپی کھو دیتا ہے۔

کیون انڈیگ کے 1.2 ملین ChatGPT حوالہ جات کے مطالعہ کے مطابق، صفحہ کے مواد کا پہلا 30% تمام حوالہ جات کا 44.2% بناتا ہے۔

درمیانی تیسرا 31.1% ہے، اور نیچے کا تیسرا صرف 24.7% ہے۔

سب سے اہم معلومات، بشمول تعریفیں، اہم دلائل، اور منفرد ڈیٹا، آپ کے مواد کے اوپر ہونا چاہیے۔

یہ روایتی ہے۔ "آخری تک اپنی پوری کوشش کر رہے ہیں۔” یہ آپ کے نقطہ نظر کے بالکل برعکس ہے۔ AI حوالہ جات کے لیے موزوں مواد میں، بنیادی چیز پہلے آتی ہے۔

اسے باٹم لائن اپ فرنٹ (BLUF) سروس کے نام سے جانا جاتا ہے۔

ذیلی عنوان کے تحت پہلے جملے میں فوری طور پر سوال کا جواب دیں۔ اپنے جواب کو دو پیراگراف میں دفن نہ کریں۔

یہ نہ صرف اس بات کی براہ راست عکاسی ہے کہ کس طرح RAG سسٹم سوالات سے مواد سے میل کھاتا ہے، بلکہ یہ بھی کہ صارف کیسے پڑھتے ہیں، جس سے مخلوق اور بوٹس دونوں کو خوش کرنے میں مدد ملتی ہے!

یہ آنکھ سے باخبر رہنے والے ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ قارئین اپنی زیادہ تر توجہ صفحہ کے اوپری حصے پر مرکوز کرتے ہیں اور جب وہ نیچے جاتے ہیں تو کم اسکین کرتے ہیں۔ لہذا اگر آپ کا کلیدی نقطہ تیسرے پیراگراف میں دفن ہے، تو زیادہ تر قارئین اسے نہیں دیکھ پائیں گے۔ اس طرح "نیچے لائن آگے” دکھایا گیا

فین آؤٹ موضوعات کے لیے آپٹمائزڈ

AI سسٹم کے ذریعے استعمال کیے گئے فین آؤٹ نتائج کو ظاہر کرنے کے لیے، یہ تخلیق کرنا مددگار ہے: موضوع کلسٹر– متعلقہ سوالات، تعریفیں، موازنہ، اور ذیلی عنوانات جنہیں آپ AI کے جواب کی تیاری کے دوران تلاش کر سکتے ہیں۔

اگر آپ کوئی اشارہ تلاش کر رہے ہیں کہ وہ ذیلی عنوان کیا ہو سکتا ہے، تو گوگل کے نیچے "لوگ پوچھ رہے ہیں” باکس اور "وہ کیا تلاش کر رہے ہیں” پر ٹیپ کریں۔

یہ اس موضوع پر سب سے زیادہ پوچھے جانے والے سوالات اور نقطہ نظر کی عکاسی کرتا ہے، جو AI کی جانب سے فین آؤٹ میں پیدا کیے گئے سوالات سے ملتے جلتے ہیں۔

صفحہ کی رفتار کو بہتر بنائیں

سست صفحات کسی بھی سرچ انجن کے لیے بری خبر ہیں، لیکن AI تلاش میں اخراجات بہت زیادہ ہیں۔

ChatGPT کے کام کرنے کے طریقے کے اپنے تجزیے میں، SEO کنسلٹنٹ David McSweeney نے نشاندہی کی کہ ChatGPT تقریباً 2 سیکنڈ کے مشکل ٹائم آؤٹ کے ساتھ مرکزی صفحہ حاصل کرتا دکھائی دیتا ہے۔ اگر سرور سست ہے، تو صفحہ کاٹ دیا جائے گا، اور یہاں تک کہ اگر یہ وقت پر جواب دیتا ہے، اگر TTFB (ٹائم ٹو فرسٹ بائٹ) زیادہ ہے، تو مواد کاٹ دیا جائے گا۔

TTFB 1 سیکنڈ سے کم: آپ شاید ٹھیک ہو جائیں گے۔ پورے صفحے کو لوڈ کرنے، اسے تقسیم کرنے اور اسے ماڈل میں فیڈ کرنے کا وقت ہے۔

1 سیکنڈ سے زیادہ: آپ جوا کھیل رہے ہیں۔ ڈاؤن لوڈ کے دوران کنکشن منقطع ہو سکتا ہے۔ بعض اوقات رابطہ بہت جلد منقطع ہوجاتا ہے۔

ٹیگ گزر گیا۔ اس کا مطلب ہے کہ ماڈل نے کبھی بھی اصل مواد نہیں دیکھا۔

رفتار اس بات کا تعین کرتی ہے کہ آیا آپ ماڈل کی سیاق و سباق کی ونڈو میں داخل ہوتے ہیں یا نہیں۔

سائٹ کے آڈٹ میں پہلے بائٹ کا وقت چیک کریں۔

1. پرفارمنس رپورٹ پر جائیں۔
2. "پہلے بائٹ کی تقسیم کا وقت” چارٹ تلاش کریں۔
3. فوری اصلاح کے موقع کے لیے "میڈیم: 200–300ms” پر کلک کریں۔

پھر ترتیب دیں۔ نامیاتی ٹریفک سب سے اہم مواد تلاش کرنے کے لیے جس میں اصلاح کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

اگر آپ کا سرور بہت سست ہے تو آپ کا صفحہ کبھی بھی AI جواب میں شامل نہیں ہو سکتا۔ لیکن کچھ معاملات میں، آپ کو معلوم نہیں ہوگا کیونکہ وزیٹر (اس معاملے میں بوٹ) نے ہار مان کر چھوڑ دیا ہے۔

Jan-Willem Bobbink اپنے سرور لاگز میں HTTP اسٹیٹس کوڈ 499 کی شناخت کرکے ان مثالوں کو تلاش کرتا ہے۔

499 اسٹیٹس کوڈ کا مطلب ہے کہ کلائنٹ نے سرور کے جواب دینے سے پہلے ہی کنکشن بند کر دیا۔

یہ ایک اور واضح علامت ہے کہ آپ کی سائٹ AI تلاش کے لیے بہت سست ہے۔

گہرا، ہستی پر مبنی مواد تخلیق کریں۔

RAG تلاشوں میں سب سے زیادہ کثرت سے حوالہ دیا جانے والا مواد تقریباً 20.6% کی آئٹم کثافت پر مشتمل ہے۔

یعنی، جبکہ 20.6% الفاظ مناسب اسم ہیں جیسے ٹولز، برانڈز، لوگ، کمپنیاں، تحقیق وغیرہ۔ "اوسط” مواد کے لیے، یہ 5-8% ہے۔

ایک ہستی ایک مخصوص نام والی چیز ہے۔ مثال کے طور پر، "SEO ٹولز”ایک اعتراض نہیں ہے "احرف”ایک اعتراض ہے.

آپ جتنی زیادہ نامزد ہستیوں کو شامل کریں گے، آپ کے مواد کے سیمنٹک نقشے میں اتنے ہی زیادہ اینکر پوائنٹس ہوں گے، جو اسے متعلقہ سوالات کی وسیع رینج کے لیے تلاش کے قابل بناتا ہے۔

لیکن تصادفی طور پر "ہستی بھرنا”صرف ایسا کرنے سے آپ کو کوئی حوالہ نہیں ملے گا۔ آپ کا مواد اور اس کے عنوانات صارف کی تلاش کی اصطلاحات سے متعلق ہونے چاہئیں۔

اداروں کے اہم ہونے کی ایک اور وجہ یہ ہے:

Fanout کے سوالات اکثر ہوتے ہیں۔ "مترادف بادل” تلاشوں کو مخصوص زاویوں تک پہنچانے کے لیے ٹیکنالوجی کا استعمال کریں۔ ہستیبالآخر، یہ صارف کے اصل استفسار کے ارادے سے بہتر طور پر میل کھاتا ہے۔

مثال کے طور پر، ChatGPT کا فرنٹیئر ماڈل ہے۔ "ٹاپ 10 جوتے کون سے ہیں؟”آپ سوالات کو تبدیل کر سکتے ہیں جیسے: اسے مترادف سے بھرپور فین آؤٹ سوال میں تبدیل کریں:

• بہترین جوتے 2026
• جوتے کے جائزے
• انتہائی سفارش کی جاتی ہے۔
• ایوارڈ

جیسا کہ آپ برانڈ ریڈار کے ذریعے نیچے دیکھ سکتے ہیں: "سب سے اوپر” ایمبیڈنگ کو ارادے کی طرف بڑھائیں۔

تو آپ کے مواد کے لیے اس کا کیا مطلب ہے؟

ٹھیک ہے، ڈیوڈ میکسوینی کو بیان کرنے کے لیے: ایک عام صفحہ جس میں ہر چیز کا تذکرہ ہوتا ہے پوائنٹس۔ بہت اچھا مجموعی طور پر۔

لیکن ایک خصوصی صفحہ جو ایک زاویے میں گہرائی میں ڈوبتا ہے وہ مکمل طور پر اس زاویہ کو جیتتا ہے۔

لہذا ایک حوالہ حاصل کرنا آپ کے مواد کو پن کرنے کے بارے میں ہے: مخصوص ہستی

اپنے مواد کو اداروں کے ساتھ بہتر بنانے کے کچھ عملی طریقے یہ ہیں: اپنے پچھلے کیٹلاگ کو دیکھیں اور عام آئٹمز کو مخصوص آئٹمز سے بدل دیں۔

تبدیلی:

• ‘سرچ انجن’ → ‘گوگل’
• "تحقیق کے نتائج” → "وسیڈا یونیورسٹی کے تحقیقی نتائج 2024 میں دریافت ہوئے”
• "AI اسسٹنٹ” → "ChatGPT” یا "Perplexity”

آپ یہ دیکھنے کے لیے کہ آپ کیا کر رہے ہیں Google کا Natural Language API استعمال کر سکتے ہیں۔

مفت ڈیمو ورژن آپ کو وہ سب کچھ دکھائے گا جو گوگل آپ کے صفحہ پر تلاش کرتا ہے اور وہ زمرہ جات جنہیں آپ کا مواد تفویض کیا گیا ہے۔

اگر آپ مکمل رسائی کے لیے ادائیگی کرتے ہیں، تو آپ کو ایک سالینس سکور بھی ملے گا، جو اس بات کی قدر ہے کہ گوگل کے خیال میں آپ کے صفحہ پر کوئی آئٹم کتنا نمایاں اور اہم ہے۔

اپنے صفحہ پر API چلانے کے بعد، اسے اپنے مطلوبہ مطلوبہ الفاظ کے لیے اوپر والے صفحہ پر چلائیں۔

دو آؤٹ پٹ کے درمیان فرق ایک ہستی کی اصلاح کی چیک لسٹ فراہم کرتا ہے۔

• ہستی کراس اوور
• ہستی کا فرق
• سالینس سکور (پہلے سے زیادہ اور زیادہ نمایاں طور پر عنوان کا نام دیا گیا ہے)
• زمرہ کراس اوور
• زمرہ گیپ

یا اپنا ڈرافٹ احریفس کے اے آئی کنٹینٹ اسسٹنٹ کے ذریعے چلائیں۔

اپنے مطلوبہ الفاظ کے لیے اپنے مواد کو سرفہرست حریفوں کے مقابلے میں درجہ بندی کریں اور گمشدہ عنوانات کو نمایاں کریں۔ یہ موضوع کے فرق کی نشاندہی کرنے کے لیے مفید ہے جو بصورت دیگر فین آؤٹ نتائج سے پوشیدہ ہو سکتے ہیں۔

معلومات کا حصول شامل کریں – ماڈل کو کچھ بتائیں جو اسے پہلے سے معلوم نہیں ہے۔

آپ ہستی کی کوریج کے ذریعے تلاش کر سکتے ہیں، لیکن آپ کو پہلے کچھ کرنے کی ضرورت ہے۔ سب سے پہلے، کیا آپ کا مواد قابل تلاش ہے؟

لیک ہونے والے کلاڈ سسٹم پرامپٹس کے مطابق، کلاڈ جیسے اے آئی سسٹمز ہیں۔ never_search "ابدی یا مستحکم؟” معلومات کے لیے استفسار کا حکم۔

کلاڈ جواب دیتا ہے never_search یہ صرف تربیتی ڈیٹا کے ساتھ سوالات پوچھتا ہے اور حوالہ دینے کے لیے بیرونی URL تلاش نہیں کرتا ہے۔

گروتھ ایڈوائزر Gaetano DiNardi کا خیال ہے کہ دیگر LLMs بھی اسی منطق پر عمل کریں گے۔ ان کے مطابق:

"عام علم کے لیے شائع شدہ صفحہ کی قیمت صفر ہے۔"

یہ معلومات کے حصول کا مسئلہ ہے۔

ہر اس چیز کے بارے میں سوچیں جو ماڈل پہلے سے ہی ایک اوور کلچر کے طور پر جانتا ہے، ان موضوعات کا ایک اوسط متفقہ ورژن جو ہزاروں بار انڈیکس کیا جا چکا ہے۔

اگر مواد صرف مواد کو دوبارہ بیان کرتا ہے، تو یہ RAG فریم ورک میں بے کار ہے۔ AI ماڈلز کے پاس آپ کے حوالے سے حاصل کرنے کے لیے کچھ نہیں ہے۔

وہ کیا ہے؟ کرو اقتباسات وہ مواد ہیں جو کچھ نیا شامل کرتے ہیں۔ ان میں ملکیتی ڈیٹا، نامی نظریات، تحقیق کے مخصوص نتائج، اور ایسے نتائج شامل ہیں جو ماڈل موجودہ علمی بنیاد سے ترکیب نہیں کر سکتے۔

اوپن اے آئی کے محقق کارتک نرسمہن نے جنریٹیو انجن آپٹیمائزیشن پر ایک مقالہ شائع کیا جو اس کے لیے مزید ثبوت فراہم کرتا ہے۔

اس نے اور پرنسٹن یونیورسٹی کے ساتھیوں نے مطالعہ کیا کہ کون سی ٹیکنالوجیز RAG AI سسٹمز کی مرئیت کو بڑھا سکتی ہیں، جیسے Perplexity۔

تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ایسی ویب سائٹس جو منفرد معلومات فراہم کرتی ہیں، جیسے حوالہ جات یا اعدادوشمار، سب سے زیادہ حوالہ دیا جاتا ہے۔ اے آئی کے ردعمل کی مرئیت میں 30-40 فیصد بہتری آئی ہے۔

LLMO طریقہ آزمایا گیا۔	پوزیشن ایڈجسٹ شدہ الفاظ کی گنتی (مرئیت)	موضوعی نقوش (مطابقت، کلک کی اہلیت)
حوالہ جات	27.2	24.7
اعداد و شمار	25.2	23.7
روانی	24.7	21.9
ماخذ حوالہ	24.6	21.9
تکنیکی شرائط	22.7	21.4
سمجھنے کے لئے آسان	22	20.5
مستند	21.3	22.9
منفرد الفاظ	20.5	20.4
کوئی اصلاح نہیں۔	19.3	19.3
مطلوبہ الفاظ بھرنا	17.7	20.2

کیون انڈیگ نے بھی درج ذیل پایا: تاریخ اور نمبر ہستی کی قسم جو سب سے زیادہ ChatGPT حوالہ جات کی پیش گوئی کرتی ہے۔

اور ایرک لینچرز نے 150 درجہ بندی کے صفحات کا مطالعہ کیا اور پایا کہ درجہ بندی کی سب سے بڑی پیشن گوئی منفرد ڈیٹا پوائنٹس کی تعداد تھی۔.

مواد کی تلاش نئی معلومات اور منفرد ڈیٹا کو سرفیس کرنے کا معاملہ ہے، بجائے اس کے کہ دوسرے صفحات پر پہلے سے موجود مواد کے ایک کورس کے۔

سوال و جواب کا ڈھانچہ شامل کریں۔

مواد پر مشتمل ہے: question → immediate answer Kevin Indig کے ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ مواد کو اس قاعدے کی پیروی نہ کرنے والے مواد کی نسبت دوگنا حوالہ دیا جاتا ہے (18% بمقابلہ 8.9%)۔

یہ BLUF کی ایک اور مثال ہے۔

AI ماڈلز صارف کے سوالات (تقریبا ہمیشہ سوالات) کو ان حصوں کے ساتھ ملانے کی کوشش کرتے ہیں جو ان کا جواب دیتے ہیں۔

سوگنتھن موہنادانسن کے الفاظ میں:

"اقتباسات پورے جواب کے بجائے مخصوص جملوں سے منسلک ہوتے ہیں، لہذا موضوع سے متعلق ہونا کافی نہیں ہے۔ یہ ایک درست دعوے کی حمایت کرنے کا بہترین طریقہ ہونا چاہیے۔”

اپنے مواد کو سوال و جواب کے طور پر فارمیٹ کرنے سے AI ماڈلز جیسے ChatGPT کو براہ راست اور واضح طور پر میچ کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

موہناداسن نے یہ بھی پایا کہ چیٹ جی پی ٹی ڈومین کے لحاظ سے نتائج کو ڈپلیکیٹ کرتا ہے، لہذا سائٹ پر 20 پتلے صفحات 20 حوالہ جات کے مواقع کو شامل نہیں کرتے ہیں۔

ChatGPT ایک ایسے صفحے کا انتخاب کرتا ہے جو صارف کے ابتدائی استفسار اور فین آؤٹ سبکوری سے بہترین میل کھاتا ہے۔

تمام 20 میں پھیلانے کے بجائے اپنے مضبوط ترین جوابات اس صفحہ پر رکھیں۔

اپنے مواد کو اپ ٹو ڈیٹ رکھیں

RAG تلاش کا نظام موجودہ مواد کو ترجیح دیتا ہے۔

ہم نے 17 ملین حوالوں کا مطالعہ کیا اور پایا کہ AI معاونین مستقل طور پر سرچ انجنوں کے مقابلے میں زیادہ حالیہ مواد کا حوالہ دینے کو ترجیح دیتے ہیں۔

AI معاونین کے ذریعہ حوالہ کردہ URLs، اوسطاً، معیاری نامیاتی SERPs میں URLs سے 25.7% زیادہ حالیہ ہیں۔ ChatGPT اور Perplexity اصل میں اقتباسات کو نئے سے قدیم ترین تک ترتیب دیتے ہیں۔

لیکن اس کے لئے صرف ہمارے الفاظ کو مت لو۔ AI تلاش میں تازگی ایک تصدیق شدہ اور دستاویزی سگنل ہے۔

Metehan Yeşilyurt کی تحقیق نے اس کی تصدیق کی۔ اس نے دریافت کیا کہ ChatGPT میں مندرجہ ذیل کنفیگریشن سیٹنگز ہیں: use_freshness_scoring_profile: true منظم رجعتی تعصب میں بیکنگ۔

لہٰذا، اپنے کلیدی صفحات کو باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کرنے سے آپ کے مواد کے دریافت ہونے اور بالآخر حوالہ کیے جانے کا امکان زیادہ ہوجائے گا۔

یہاں تک کہ معمولی اپ ڈیٹس بھی تازہ ترین اسٹیٹس سگنل کو دوبارہ ترتیب دے سکتی ہیں۔ ہر سال اعداد و شمار اور مثالیں تازہ اور نظر آتی ہیں۔ "آخری اپ ڈیٹ” ایک تاریخ شامل کریں۔

RAG کے لیے اپنے مواد کو بہتر بنانا ضروری ہے، لیکن آپ کو یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ یہ کام کرتا ہے۔

Ahrefs Brand Radar کو برانڈز کو تلاش کے بڑھے ہوئے AI نتائج میں ان کی مرئیت کی نگرانی کرنے میں مدد کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔

ہم تجویز کرتے ہیں کہ RAGs میں مرئیت کو بہتر بنانے کے لیے اسے کیسے استعمال کیا جائے۔

بیس لائن ویزیبلٹی ٹریکنگ

کچھ بھی تبدیل کرنے سے پہلے، معلوم کریں کہ آپ واقعی کہاں کھڑے ہیں۔

برانڈ ریڈار پر اپنے برانڈ کو تلاش کریں تاکہ یہ معلوم ہو سکے کہ یہ آپ کے ہدف والے عنوانات کے AI جوابات میں کتنی بار ظاہر ہوتا ہے اور کون سے پلیٹ فارمز آپ کا حوالہ دے رہے ہیں۔

اگر کچھ یا کوئی ذکر نہیں ہے، تو چیک کریں کہ اس کے بجائے کس کا حوالہ دیا جا رہا ہے۔

معلوم کریں کہ کون سے AI پلیٹ فارمز آپ کا حوالہ دیتے ہیں اور کون سے نہیں۔

مختلف AI پلیٹ فارمز کے مختلف سرچ فن تعمیر ہوتے ہیں جن میں تازگی، اختیار اور ساخت کی طرف مختلف تعصبات ہوتے ہیں۔

برانڈ ریڈار کے پلیٹ فارم کا تجزیہ "اگرچہ AI موڈ ہمیں باقاعدگی سے حوالہ دیتا ہے، لیکن ہمارے پاس Perplexity میں مرئیت کی کمی ہے۔”یہ خلا کو ظاہر کر سکتا ہے جیسے .

اگر آپ کی سائٹ ایک پلیٹ فارم پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کر رہی ہے، تو مسئلہ یہ ہے کہ وہ پلیٹ فارم آپ کی سائٹ کا اندازہ کیسے لگاتا ہے، نہ کہ خود مواد کا۔

مثال کے طور پر، اگر کوئی صفحہ گوگل پر اعلیٰ ہے لیکن Bing پر خراب ہے، تو اسے صفحہ پر خراب مجموعی معیار کی علامت کے بجائے Bing سے متعلق سگنل (جیسے لنکس، اداروں، یا اشاریہ سازی) سمجھا جاتا ہے۔ AI کی مرئیت کے لیے بھی یہی ہے۔

معلوم کریں کہ کون سی تلاش کی اصطلاحات حوالہ جات فراہم کر رہی ہیں۔

اقتباسات کی طرف لے جانے والے درست تلاش کی اصطلاحات کو دیکھنے سے آپ کو یہ دیکھنے میں مدد مل سکتی ہے کہ کیا کام کر رہا ہے اور متعلقہ تلاشوں کو جھنڈا لگانے میں جو پہلے سے ظاہر نہیں ہو رہی ہیں۔

استفسار کے شوقین ہونے کی وجہ سے، آپ کو پہلے سے ہی ایسے سوالات کا حوالہ دیا جا سکتا ہے جن کے بارے میں آپ نے کبھی سوچا بھی نہیں تھا کہ آپ ہدف بنائیں گے۔

برانڈ ریڈار کا ڈیٹا بیس لاکھوں موجودہ تلاشوں پر مشتمل ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ نئے مواد کے مواقع سے ٹھوکر کھا سکتے ہیں جن کے بارے میں آپ کو کبھی معلوم نہیں تھا۔

ٹریک کریں کہ آیا مواد کی تازہ کاریوں کی وجہ سے حوالہ جات کی شرح تبدیل ہوتی ہے۔

تلاش کے لیے اپنے مواد کو بہتر بنانے کے لیے تبدیلیاں کرنے کے بعد، جیسے BLUF کو لاگو کرنا، مداحوں کے سوالات کو ہدف بنانا، یا بصیرت کو شامل کرنا، یہ دیکھنے کے لیے اپنے برانڈ ریڈار کی نگرانی کریں کہ آیا آنے والے ہفتے میں حوالہ جات میں اضافہ ہوتا ہے۔

یہ آپ کو فیڈ بیک لوپ بنانے کی اجازت دیتا ہے (آپٹمائز → شائع کریں → پیمائش → دوبارہ کریں)۔

آرگینک رینکنگ کو ٹریک کرنے کے لیے اسی قسم کا طریقہ کار AI حوالہ جات سے باخبر رہنے پر بھی لاگو ہوتا ہے۔

حریفوں کے خلاف بینچ مارک

معلوم کریں کہ کون سے حریف AI ان سوالات کے لیے مستقل طور پر حوالہ دیتے ہیں جن کا آپ کو خیال ہے، پھر اپنے سب سے زیادہ حوالہ کردہ صفحات کی ساخت اور مواد کا تجزیہ کریں۔

بس اسے شامل کریں۔ Your brand: Not mentioned اور Your brand: Found but not cited برانڈ ریڈار میں AI رسپانس یا اقتباس صفحات کی رپورٹ کے ذریعے فلٹر کریں۔

یہ آپ کو دکھائے گا کہ آپ کا برانڈ کن موضوعات اور فریق ثالث کے مباحثوں سے خارج ہے۔

اگر ایسا ہے تو، یہ فرق کو ختم کرنے کے لیے آپ کے مدمقابل کی چالوں کو ریورس انجینئرنگ کا صرف ایک معاملہ ہے۔

RAG تلاش اور AI کے درمیان پل ہے۔ یہ پیشین گوئی کے اصولوں کی پیروی کرتا ہے، قابل رسائی صفحات کو فروغ دیتا ہے، جلدی سے بازیافت کرتا ہے، اور بہترین ممکنہ جواب فراہم کرنے کے لیے موضوعات کو براہ راست ملاتا ہے۔

Ahrefs Brand Radar کے ساتھ اپنی AI مرئیت کو ٹریک کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آپ کا مواد ChatGPT، Perplexity، Google AI جائزہ، اور دیگر ٹولز میں ظاہر ہوتا ہے جو آپ کے سامعین اصل میں استعمال کرتے ہیں۔

کیا آپ کا کوئی سوال ہے؟ مجھے LinkedIn پر پنگ کریں۔