AI में अपनी कंपनी की दृश्यता जांचें
निःशुल्क, क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं।
यह प्रक्रिया एक लेख के अपडेट का मूल्यांकन करती है। उल्लेख, उद्धरण और वेबसाइट ट्रैफ़िक को व्यापक रूप से समझने के लिए पढ़ें: AI में ब्रांड की दृश्यता कैसे मापें।
लेख सुधारने के बाद अधिक उद्धरण मिलना आशाजनक संकेत है, लेकिन इससे अभी यह साबित नहीं होता कि अपडेट सफल रहा। उसी अवधि में प्रणाली के उत्तर, प्रतिस्पर्धियों के स्रोत या आपकी मापन प्रक्रिया बदल सकती है। अपडेट का मूल्यांकन करने के लिए दर्ज किया गया आधारभूत मापन और तुलना के स्पष्ट नियम आवश्यक हैं।
नीचे दी गई प्रक्रिया मार्केटिंग टीमों के लिए काम का प्रस्ताव है। इसमें चुनी गई AI प्रणालियों के देखे जा सकने वाले उत्तर शामिल हैं। यह उनकी रैंकिंग की कार्यप्रणाली नहीं बताती और न ही यह मानती है कि केवल निगरानी से कारण सिद्ध हो जाता है।
एक लेख अपडेट करते समय क्या मापना चाहिए?
बदलाव के उद्देश्य से जुड़ा एक मुख्य परिणाम चुनें। यदि आप गाइड सुधार रहे हैं ताकि वह ग्राहक के प्रश्नों के लिए अधिक बार स्रोत बने, तो उस गाइड के विशेष URL को उद्धृत करने वाले उत्तरों का प्रतिशत उचित लक्ष्य है। यदि आप उत्पाद की सिफारिशों का मूल्यांकन कर रहे हैं, तो केवल लेख का लिंक आपके व्यावसायिक प्रश्न का उत्तर शायद न दे।
इस प्रक्रिया में यह परिभाषा उपयोग करें: परीक्षण वाले URL की उद्धरण दर = उस URL का कम से कम एक दिखाई देने वाला उद्धरण रखने वाले सफलतापूर्वक प्राप्त उत्तरों की संख्या / परीक्षण समूह में सफलतापूर्वक प्राप्त सभी उत्तरों की संख्या × 100%।
परीक्षण वाली सामग्री के तीन लिंक वाला उत्तर एक बार गिना जाएगा। पहले तय करें कि रीडायरेक्ट कैसे पहचानेंगे और ट्रैकिंग पैरामीटर कैसे हटाएंगे। उसी डोमेन के अन्य पृष्ठों के उद्धरण अलग दर्ज करें। इससे होमपेज के उद्धरणों की वृद्धि को गाइड अपडेट की सफलता गिनने से बचा जा सकता है।
परीक्षण वाले URL का दिखाई देने वाला उद्धरण न रखने वाला वैध उत्तर इस मापदंड पर शून्य प्राप्त करता है। जानकारी प्राप्त करने की त्रुटि, सेवा बंद होना या खाली परिणाम गायब डेटा है। यदि इंटरफ़ेस संबंधित लिंक दिखाता है लेकिन उसकी भूमिका स्पष्ट नहीं है, तो उसे अपने आप उद्धरण गिनने के बजाय अलग श्रेणी में रखें।
दिखाई देने वाले स्रोत लिंक को मापें। उसका अभाव यह साबित नहीं करता कि मॉडल सामग्री से अपरिचित है। यह परीक्षण पूरे बाज़ार में हिस्सेदारी या सभी उपयोगकर्ताओं के वास्तविक प्रश्नों को भी नहीं मापता।
मापदंडों का व्यापक दायरा हमारी इस मार्गदर्शिका में दिया गया है: AI में ब्रांड की दृश्यता मापना। यहां हम एक संपादकीय बदलाव के मूल्यांकन पर ध्यान देते हैं।
अपडेट प्रकाशित करने से पहले प्रक्रिया लिख लें
मापन से पहले तैयार छोटी योजना, मनचाहा परिणाम पाने के अनुसार प्रश्न और तारीखें चुनने का जोखिम घटाती है। तय करें कि परिणाम अनिर्णायक होने पर क्या करेंगे। पहली अनुकूल रीडिंग के बाद सफलता का मानदंड न बदलें।
| प्रक्रिया का क्षेत्र | क्या दर्ज करें |
|---|---|
| परिकल्पना और बदलाव | अपेक्षित प्रभाव और लेख का वह हिस्सा जिसे सुधार रहे हैं, जैसे इंटीग्रेशन की आवश्यकताओं की तालिका जोड़ना। |
| जिस इकाई में बदलाव होगा | एक विशेष URL या संबंधित पृष्ठों का पूरा समूह; अपडेट प्राप्त करने और न करने वाले पृष्ठों की सूची। |
| प्रश्न | ग्राहकों के स्वाभाविक प्रश्नों की एक निश्चित सूची, जिसमें हर प्रश्न सामग्री और उद्देश्य से जुड़ा हो। |
| मापन की परिस्थितियां | प्रणाली, उत्पाद या इंटरफ़ेस, उपलब्ध मॉडल संस्करण, सर्च मोड, भाषा, बाज़ार, समय-सारणी और दोहराव की संख्या। |
| मुख्य परिणाम | एक परिणाम की परिभाषा, URL पहचानने के नियम और वैध उत्तर तथा गायब डेटा के मानदंड। |
| तुलना और समय | तुलना के लिए चुनी गई सामग्री, आधारभूत अवधि, कार्यान्वयन की तारीख, संक्रमण अवधि और अवलोकन का अंत। |
| निर्णय | व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण सुधार, निष्कर्ष रोकने वाली सीमाएं और परीक्षण कब दोहराना है। |
प्रश्न अपडेट से पहले की सामग्री के लिए भी उपयुक्त होने चाहिए। केवल ऐसे प्रश्न न जोड़ें जिनका नया अनुच्छेद शब्दशः उत्तर देता हो। एक तटस्थ उदाहरण है: ‘ऑनलाइन स्टोर को गोदाम प्रबंधन प्रणाली से जोड़ने के लिए किन आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए?’ ‘हमारे नए लेख का उपयोग करके उत्तर दें’ निर्देश, स्रोत चुने जाने की स्वाभाविक संभावना के बजाय निर्देश पालन को जांचता है।
ब्रांड का नाम रखने वाले प्रश्नों को बिना नाम वाले प्रश्नों से अलग रखें। दोनों अवधियों में शब्दों को समान रखें। हाथ से मापन करते समय नई बातचीत शुरू करें और अतिरिक्त स्रोत मांगने से पहले पहला उत्तर सुरक्षित करें। API और उपभोक्ता ऐप के परिणाम अलग श्रृंखलाओं में रखें।
आधारभूत मापन और समय-सारणी तय करें
बदलाव से पहले एक उत्तर और बाद में एक उत्तर स्वाभाविक उतार-चढ़ाव नहीं दिखाते। समान प्रश्नों और मिलती-जुलती आवृत्ति के साथ समय के दौरान कई मापन करें। पूरे उत्तर, लिंक, मापन का समय और मोड तथा मॉडल की उपलब्ध जानकारी सुरक्षित करें।
उदाहरण के तौर पर काम की समय-सारणी में यह शामिल हो सकता है:
- अपडेट से पहले दो सप्ताह का आधारभूत मापन;
- पुराना संस्करण सुरक्षित करना और नई सामग्री के सार्वजनिक होने का समय दर्ज करना;
- पहले से तय एक सप्ताह की संक्रमण अवधि, जिसे अलग रिपोर्ट किया जाए;
- बदलाव के बाद दो सप्ताह का अवलोकन और फिर निश्चित तारीख पर मूल्यांकन।
यह काम की योजना का उदाहरण है, प्रदाताओं द्वारा सुझाई गई प्रतीक्षा अवधि नहीं। मापन की आवृत्ति और परिणामों की परिवर्तनशीलता के अनुसार अवधि चुनें। संक्रमण का एक सप्ताह यह गारंटी नहीं देता कि प्रणालियों ने नया संस्करण प्राप्त कर लिया है। जहां लॉग या इंडेक्सिंग की जानकारी उपलब्ध हो, उसे पहुंच के सहायक प्रमाण के रूप में इस्तेमाल करें, किसी विशेष उत्तर में सामग्री के उपयोग का प्रमाण न मानें।
अनुकूल रीडिंग मिलने के तुरंत बाद परीक्षण न रोकें। यदि उत्पाद, सर्च मोड या उत्तर एकत्र करने की विधि बदलती है, तो तुलना में आए व्यवधान को चिह्नित करें। आवश्यक होने पर अलग परिस्थितियों को एक परिणाम में मिलाने के बजाय नई श्रृंखला शुरू करें।
हर अवधि के लिए योजनाबद्ध मापन, वैध उत्तर और गायब परिणाम अलग रिपोर्ट करें। यदि अपडेट के बाद कठिन प्रश्नों के उत्तर अनुपात से अधिक गायब हों, तो बढ़ी उद्धरण दर डेटा की संरचना में बदलाव दिखा सकती है। गायब डेटा का स्तर अलग होने पर समान कवरेज वाले साझा प्रश्न समूह की भी तुलना करें।
अपडेट को परिवेश के बदलावों से अलग करें
तुलना के लिए सामग्री जोड़ें: मिलती-जुलती गाइड या समूह, जिसे परीक्षण के दौरान अपडेट न करें। उसका उद्देश्य समान, मौसमी प्रभाव तुलनीय और मापन की परिस्थितियां समान होनी चाहिए। कार्यान्वयन से पहले दोनों श्रृंखलाओं की दिशा देखें, केवल उनके औसत नहीं।
अपडेट किसी पृष्ठ या समूह को दिया जाता है, इसलिए समूहों की परिभाषा उसी स्तर पर होनी चाहिए। एक ही अपडेट किए गए पृष्ठ की ओर संकेत करने वाले दो प्रश्न समूह स्वतंत्र तुलना समूह नहीं बनाते। ऐसी ही समस्या तब आती है जब साझा टेम्पलेट का बदलाव दोनों सामग्री समूहों को प्रभावित करे या नए आंतरिक लिंक तुलना वाले पृष्ठ को भी प्रभावित करें।
बड़े परीक्षण में आप कुछ तुलनीय पृष्ठों को अपडेट करने के लिए यादृच्छिक रूप से चुन सकते हैं और अवलोकन खत्म होने के बाद शेष पृष्ठ सुधार सकते हैं। लेखों की एक जोड़ी को प्रारंभिक परीक्षण मानें। प्रश्न दोहराने से अवलोकनों की संख्या बढ़ती है, लेकिन वह अधिक स्वतंत्र पृष्ठों की जगह नहीं लेता।
घटनाओं का रिकॉर्ड रखें: PR अभियान, नई समीक्षा, पेशकश में बदलाव, वेबसाइट का पुनर्निर्माण, सेवा बंद होना या मापन विधि में बदलाव। दोनों समूहों में एक साथ वृद्धि साझा बदलाव का संकेत हो सकती है। समूहों के अंतर का भी स्पष्टीकरण चाहिए, खासकर यदि घटना ने केवल एक को प्रभावित किया हो।
ऐसे सामग्री बदलाव करें जिनका मूल्यांकन हो सके
एक सुसंगत दायरा चुनें, जैसे इंटीग्रेशन की आवश्यकताओं को स्पष्ट करना और सत्यापित किया जा सकने वाला उदाहरण जोड़ना। दोनों संस्करणों की प्रति रखें। यदि पाठ, URL, शीर्षक, लिंक और प्रचार साथ बदलते हैं, तो आप पूरे पैकेज का मूल्यांकन कर रहे हैं। परिणाम को एक अनुच्छेद से जोड़ने के बजाय परिकल्पना में यह बताएं।
अपडेट को पुरानी जानकारी हटाकर, शर्तें समझाकर या जांची जा सकने वाली सामग्री देकर पाठक की मदद करनी चाहिए। Google के Google Search की जनरेटिव सुविधाओं संबंधी दिशानिर्देश उपयोगी, मौलिक सामग्री और SEO की बुनियादी बातों पर जोर देते हैं। उसकी स्पैम नीतियां मुख्य रूप से रैंकिंग में हेरफेर करने के लिए बड़े पैमाने पर सामग्री बनाने जैसी गतिविधियों पर रोक लगाती हैं। हर प्रश्न के रूपांतर के लिए अलग, लगभग समान पृष्ठ या ब्रांड की सिफारिश कराने वाले छिपे निर्देश न बनाएं।
Google के नियम Google Search पर लागू होते हैं। ChatGPT, Gemini Apps और Perplexity का मूल्यांकन उनके अपने परिवेश में करें। हमारे ज्ञान आधार में सामग्री को ताज़ा करने की प्रक्रिया इस लेख में दी गई है: AI और LLMs के लिए सामग्री का पुनः उपयोग (पोलिश में).
बदलाव निकालें: तुलना समूह वाला उदाहरण
नीचे के आंकड़े गणना समझाने के लिए बनाए गए काल्पनिक उदाहरण हैं। वे Semly के अध्ययन या ग्राहक के अभियान से नहीं लिए गए हैं। सरलता के लिए वे एक प्रणाली, निश्चित परिस्थितियों और प्रश्नों की समान कवरेज पर आधारित हैं। हर अवधि में प्रत्येक समूह के दोहराए गए मापन से प्राप्त 300 वैध उत्तर हैं।
| समूह | अपडेट से पहले | अपडेट के बाद | परिवर्तन |
|---|---|---|---|
| A: अपडेट की गई सामग्री | 60 / 300 = 20% | 105 / 300 = 35% | +15 प्रतिशत अंक |
| B: तुलना वाली सामग्री | 60 / 300 = 20% | 75 / 300 = 25% | +5 प्रतिशत अंक |
चार्ट: केवल उदाहरण डेटा। परीक्षण वाली सामग्री के URL का उद्धरण देने वाले वैध उत्तरों का प्रतिशत समूह A में 20% से 35% और समूह B में 20% से 25% हुआ। बदलावों का अंतर 10 प्रतिशत अंक है।
बदलावों का अंतर निकालें: (35% − 20%) − (25% − 20%) = 10 प्रतिशत अंक। केवल समूह A की तुलना करने पर 15 प्रतिशत अंक की वृद्धि दिखेगी। समूह B शामिल करने से पता चलता है कि उस सामग्री में भी कुछ सुधार हुआ जिसे अपडेट नहीं किया गया था।
यह तुलना अंतर में अंतर की विधि पर आधारित है। कारण के रूप में अर्थ निकालने के लिए मान्यताएं आवश्यक हैं, जिनमें यह शामिल है कि अपडेट न होने पर दोनों समूहों के परिणामों की दिशा समान होती। World Bank समानांतर रुझान और उनकी जांच की सीमाएं समझाता है। इस सरल उदाहरण में 10 प्रतिशत अंक बदलावों का अंतर बताता है; वह अपने आप अपडेट का प्रभाव नहीं है।
केवल तालिका के आधार पर परिणाम को सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण न कहें। 300 दोहराए गए उत्तरों का अर्थ 300 स्वतंत्र उपयोगकर्ता या पृष्ठ नहीं है। एक ही प्रश्नों और सामग्री के मापन एक-दूसरे पर निर्भर हो सकते हैं। अनिश्चितता के मूल्यांकन में डेटा की संरचना और अपडेट के आवंटन को ध्यान में रखना आवश्यक है।
यह भी देखें कि परिणाम कैसे बंटा हुआ है। क्या सुधार कई प्रश्नों में है या एक बार-बार दोहराए गए प्रश्न में? क्या बाद की तारीखों पर भी बना रहता है? प्रणालियों को अलग रिपोर्ट करें। अलग प्रणालियों के उत्तरों का अनुपात बदलने पर संयुक्त परिणाम भ्रामक हो सकता है।
इस मापन के लिए Semly का उपयोग कैसे करें?
प्रश्नों, ब्रांड की मौजूदगी और उत्तरों में दिखाए गए स्रोतों की निगरानी के लिए Semly का उपयोग करें। उत्तरों के पूर्वावलोकन से आप किसी विशेष मापन पर लौटकर जांच सकते हैं कि लिंक परीक्षण वाले लेख, आपके डोमेन के किसी अन्य पृष्ठ या बाहरी स्रोत की ओर है। उपलब्ध प्रणालियों का दायरा आपके प्लान और निगरानी कॉन्फ़िगरेशन पर निर्भर है।
परीक्षण के लिए अलग अपडेट रिकॉर्ड रखें: URL, सामग्री संस्करण, कार्यान्वयन की तारीख, संबंधित प्रश्न और तुलना वाली सामग्री। इसे समान अवधियों के उत्तरों और स्रोतों से मिलाएं। इस लेख में उद्धरण दर की परिभाषा आपके अपने विश्लेषण का प्रस्ताव है, Semly के किसी अंतर्निहित मापदंड या प्रयोग सुविधा का नाम नहीं।
रिपोर्ट में तीन स्तर अलग रखें: परीक्षण वाली सामग्री के उद्धरण, ब्रांड के उल्लेख या सिफारिशें, और ट्रैफ़िक तथा कन्वर्ज़न। एक स्तर पर बदलाव अपने आप दूसरों में बदलाव नहीं दर्शाता। Google Search Console में ऑर्गेनिक प्रदर्शन के साथ वेबसाइट एनालिटिक्स में विज़िटर का व्यवहार जांचें और डेटा के दायरे तथा सीमाओं को ध्यान में रखें।
परीक्षण के बाद क्या करना है, यह कैसे तय करें?
पहले मापन की गुणवत्ता और फिर बदलाव का आकार देखें। अधिक पृष्ठों तक अपडेट बढ़ाने से पहले यह सूची जांचें:
- दोनों अवधियों में प्रश्न, समय-सारणी और परिस्थितियां तुलनीय हैं।
- गायब डेटा दर्ज है और उसने समूह की संरचना में महत्वपूर्ण बदलाव नहीं किया है।
- परिणाम सही URL से संबंधित है, केवल डोमेन के किसी भी लिंक से नहीं।
- तुलना समूह अपडेट या उसके किसी स्पष्ट अप्रत्यक्ष प्रभाव से प्रभावित नहीं हुआ।
- ज्ञात समकालीन घटनाएं और परिवेश के बदलाव दर्ज हैं।
- सुधार एक से अधिक रीडिंग में दिखता है और प्रश्न के अनुसार जांचा गया है।
- मूल्यांकन पहले से तय व्यावसायिक मानदंड का उपयोग करता है।
- रिपोर्ट अवलोकन और कारण के दावे अलग करती है तथा अगला कदम बताती है।
यदि परिणाम अनुकूल है, बना रहता है और उसे प्रभावित करने वाला कोई बड़ा अन्य कारक नहीं दिखता, तो अधिक तुलनीय सामग्री पर ऐसा बदलाव जांचें। यदि दोनों समूह समान रूप से बढ़ते हैं, तो साझा कारण खोजें। परिस्थितियां या डेटा कवरेज बदलने पर परिणाम अनिर्णायक रह सकता है। सुधार का पता न चलना यह साबित नहीं करता कि बदलाव कभी मदद नहीं करेगा।
उदाहरण डेटा की सटीक रिपोर्ट ऐसे लिखी जा सकती है: ‘सामग्री A की उद्धरण दर 15 प्रतिशत अंक और सामग्री B की 5 प्रतिशत अंक बढ़ी। बदलावों का अंतर 10 प्रतिशत अंक था। परिणाम परीक्षण वाले प्रश्न समूह पर लागू है और अधिक सामग्री पर इसे दोहराना आवश्यक है।’
FAQ: AI में लेख के अपडेट का परीक्षण
क्या अपडेट के अगले दिन उत्तर जांचना पर्याप्त है?
वह रीडिंग शुरुआती अवलोकन हो सकती है। मूल्यांकन के लिए आधारभूत मापन, दोहराए गए मापन और तुलनीय परिस्थितियां आवश्यक हैं। कोई सार्वभौमिक समयसीमा नहीं है जिसके भीतर हर प्रणाली पृष्ठ का नया संस्करण उपयोग करेगी।
यदि तुलना के लिए समान लेख नहीं है तो क्या करें?
आप बदलाव से पहले और बाद के परिणाम देख सकते हैं, लेकिन तुलना समूह का अभाव स्पष्ट बताएं। तब आप समय के साथ बदलाव और साथ हुई घटनाएं दिखा रहे होते हैं। परिणाम को अपडेट का प्रभाव मानने का आधार कमजोर होता है।
क्या विश्वसनीय परीक्षण के लिए 300 उत्तर पर्याप्त हैं?
कोई सार्वभौमिक संख्या नहीं है। परिणाम की परिवर्तनशीलता, स्वतंत्र पृष्ठों की संख्या, मापन के बीच निर्भरता और जिस बदलाव को पहचानना चाहते हैं उसका आकार — सभी महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण में 300 का उपयोग केवल गणना समझाने के लिए किया गया है।
क्या अधिक उद्धरण का अर्थ अधिक बिक्री है?
उद्धरण AI उत्तर में दिखाई देने वाला स्रोत है। बिक्री के लिए ग्राहक के व्यवहार और कन्वर्ज़न का अलग मापन चाहिए। केवल उद्धरण दर से राजस्व निकालने के बजाय परिणाम अलग रिपोर्ट करें।
क्या यह प्रक्रिया Google का आधिकारिक निर्देश है?
यह Semly के पाठकों के लिए तैयार मापन योजना का प्रस्ताव है। Google के संदर्भ सामग्री की गुणवत्ता और सर्च नीतियों से जुड़े हैं। Google यहां प्रस्तुत समय-सारणी, नमूने के आकार या अपडेट के मूल्यांकन की विधि का समर्थन नहीं करता।
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