Semly रिपोर्ट: AI के उत्तरों में ई-कॉमर्स

पद्धति संबंधी टिप्पणी: यह रिपोर्ट 10 ई-कॉमर्स श्रेणियों के 100 ऑनलाइन स्टोर की निगरानी से प्राप्त डेटा पर आधारित है। डेटा को एकत्रित और गुमनाम किया गया है, इसलिए रिपोर्ट अलग-अलग ब्रांडों की पहचान नहीं बताती। हर स्टोर के लिए खरीद प्रक्रिया के विभिन्न चरणों को दर्शाने वाले 100 प्रश्नों की रोज़ निगरानी की गई। रिपोर्ट में प्रस्तुत परिणाम पूरे नमूने और विश्लेषित समूहों के समेकित आँकड़े हैं; इन्हें हर ऑनलाइन स्टोर के परिणामों का पूर्वानुमान नहीं मानना चाहिए।

मुख्य निष्कर्ष

विश्लेषित डेटा में ऑनलाइन स्टोर की औसत दृश्यता AI के उत्तरों में 90 दिनों के दौरान 11.8% से बढ़कर 22.6% हुई। यह 10.8 प्रतिशत अंकों की वृद्धि या शुरुआती स्तर की तुलना में 91.5% बढ़ोतरी है।

हालाँकि बदलाव समान नहीं था। विश्लेषित 100 प्रोफ़ाइल में से 43 की दृश्यता कम से कम दोगुनी हुई, 35 में 25–99% वृद्धि हुई और 7 ने अवलोकन अवधि को शुरुआती स्तर से कम परिणाम पर समाप्त किया।

सबसे अधिक वृद्धि उन स्टोर के समूह में देखी गई जो उत्पाद जानकारी अपडेट करने, ग्राहकों की विशिष्ट ज़रूरतें पूरी करने वाली सामग्री विकसित करने और निगरानी से मिली सिफ़ारिशें लागू करने से जुड़े नियमित काम कर रहे थे।

परिणाम विश्लेषित नमूने में लगातार काम करने और दृश्यता बढ़ने के बीच संबंध दिखाता है। लेकिन इसका अर्थ यह नहीं कि हर ब्रांड के लिए समान वृद्धि की गारंटी दी जा सकती है या देखा गया संबंध केवल किए गए प्रयासों का परिणाम है।

आँकड़ों में रिपोर्ट

* औसत स्थान केवल उन उत्तरों के लिए गणना किया गया जिनमें ब्रांड का उल्लेख हुआ। कम अंक बेहतर हैं।

अध्ययन का दायरा और शुरुआती निष्कर्ष

• 100 ऑनलाइन स्टोर की प्रोफ़ाइल
• खरीद और उत्पादों से जुड़े 10,000 अलग-अलग प्रॉम्प्ट
• ई-कॉमर्स के 10 विश्लेषित क्षेत्र
• AI उत्तरों के 5 वातावरण
• 43% स्टोर की दृश्यता 90 दिनों में कम से कम दोगुनी हुई
• 78% स्टोर की दृश्यता कम से कम 25% बढ़ी

शोध मॉडल कैसे तैयार किया गया?

अध्ययन में 100 ऑनलाइन स्टोर शामिल थे, प्रत्येक विश्लेषित क्षेत्र से 10। हर स्टोर के लिए खरीद निर्णय के वास्तविक चरणों को दर्शाने वाले 100 प्रॉम्प्ट तैयार किए गए। कुल 10,000 अलग-अलग प्रश्न बनाए गए।

प्रॉम्प्ट को पाँच समूहों में बाँटा गया:

दृश्यता पाँच वातावरणों में जाँची गई: ChatGPT, Gemini, Google AI, Claude और Grok। समान प्रॉम्प्ट समूह का 90 दिनों तक रोज़ विश्लेषण किया गया।AI के 4.5 मिलियन उत्तरों का विश्लेषण किया गया।

इस रिपोर्ट में दृश्यता का क्या अर्थ है?

मुख्य मापदंड उन प्रॉम्प्ट का प्रतिशत दिखाता है जिनके AI उत्तर में निगरानी की जा रही ब्रांड दिखाई दी। उदाहरण के लिए, 20% दृश्यता का अर्थ है कि जाँचे गए 100 प्रश्नों में से 20 में ब्रांड का उल्लेख हुआ।

लेकिन केवल उल्लेख हो जाना पूरे विश्लेषण को नहीं दर्शाता। इसलिए ये मापदंड भी शामिल किए गए:

• TOP 3 दर, यानी उन उत्तरों की हिस्सेदारी जिनमें ब्रांड पहली तीन सिफ़ारिशों में थी
• उद्धरण दर, यानी सभी विश्लेषित उत्तरों में वह प्रतिशत जहाँ निगरानी की जा रही ब्रांड की वेबसाइट को जानकारी के स्रोत के रूप में बताया गया या उसका लिंक दिया गया
• उल्लेखों में हिस्सेदारी, यानी ब्रांड और निगरानी किए जा रहे प्रतिस्पर्धियों के सभी उल्लेखों में उस ब्रांड का हिस्सा
• औसत स्थान, यानी उल्लेख होने पर सिफ़ारिशों की सूची में ब्रांड का औसत स्थान

तीन महीनों बाद दृश्यता: 91.5% वृद्धि

अध्ययन की शुरुआत में ब्रांड औसतन 11.8% उत्तरों में दिखाई देती थीं। पहले महीने बाद यह परिणाम बढ़कर 14.7% हुआ। 30वें और 90वें दिन के बीच गति अधिक बढ़ी: दो महीनों बाद दृश्यता 18.2% थी और तीन महीनों बाद 22.6%।

डेटा दिखाता है कि कुछ या कई दिनों बाद प्रभाव का आकलन करना जल्दबाज़ी हो सकती है। सामग्री का प्रकाशित होना, जानकारी जुटाने वाली प्रणालियों द्वारा खोजा जाना, संसाधित होना और उत्तरों में उपयोग होना ज़रूरी है। व्यवहार में शुरुआती संकेत पहले दिख सकते हैं, लेकिन बदलाव की अधिक पूरी तस्वीर कई अगले मापन चक्रों के बाद ही मिलती है।

सभी स्टोर समान गति से नहीं बढ़े

बदलावों का वितरण स्पष्ट रूप से अलग-अलग था:

• 43 स्टोर की दृश्यता कम से कम दोगुनी हुई
• 35 स्टोर की दृश्यता 25-99% बढ़ी
• 15 स्टोर में 25% से कम वृद्धि हुई या परिणाम शुरुआती स्तर के करीब रहा
• 7 स्टोर ने अवधि को शुरुआत से कम परिणाम पर समाप्त किया

शुरुआत में 100 में से 31 स्टोर अपनी श्रेणी के किसी प्रमुख प्रॉम्प्ट में दिखाई नहीं देते थे। 90 दिनों बाद अध्ययन में ऐसे स्टोर की संख्या घटकर 9 रह गई। साथ ही दृश्यता का माध्यिका मान 10.6% से बढ़कर 20.1% हुआ।

निष्कर्ष सरल है: औसत वृद्धि केवल कुछ असाधारण रूप से मज़बूत ब्रांडों के कारण नहीं हुई। सुधार नमूने के अधिकांश हिस्से में हुआ, हालाँकि उसका स्तर उद्योग और किए गए प्रयासों की तीव्रता पर निर्भर था।

किन उद्योगों को सबसे अधिक लाभ हुआ?

सबसे तेज़ वृद्धि उन उद्योगों में हुई जहाँ ग्राहकों के प्रश्न विस्तृत, समस्या पर केंद्रित और स्पष्टीकरण माँगने वाले होते हैं। इनमें सप्लीमेंट, पालतू जानवरों के उत्पाद, मोटर वाहनों के पुर्ज़े और घर के उपकरण शामिल हैं।

सबसे अधिक सापेक्ष वृद्धि का अर्थ हमेशा अंतिम दृश्यता का सबसे अधिक होना नहीं है। स्वास्थ्य और सप्लीमेंट उद्योग ने कम स्तर से शुरुआत की, इसलिए 8.4% से 20.3% की बढ़ोतरी 140% से अधिक वृद्धि बनी। इसके विपरीत, सौंदर्य प्रसाधनों की शुरुआती दृश्यता सबसे अधिक थी और कम प्रतिशत वृद्धि के बावजूद तीन महीनों बाद उनका अंतिम परिणाम सबसे अधिक रहा।

कुछ श्रेणियाँ जल्दी क्यों बढ़ती हैं?

अध्ययन ने दिखाया कि तीन शर्तें पूरी करने वाली श्रेणियों को बढ़त मिली:

1. ग्राहक खरीद से पहले कई विस्तृत प्रश्न पूछते हैं
2. उत्पाद का चुनाव मापदंडों, उपयोग या उपयोगकर्ता की समस्या पर निर्भर करता है
3. स्टोर ऐसी विशिष्ट जानकारी प्रकाशित कर सकता है जो छोटे उत्पाद विवरण में नहीं समा सकती

इससे घर और बगीचे की श्रेणी में देखी गई तेज़ वृद्धि को आंशिक रूप से समझाया जा सकता है। उपयोगकर्ता शायद ही कभी केवल किसी उत्पाद के नाम के बारे में पूछते हैं। अधिकतर वे जगह, बजट, सीमाएँ और अपेक्षित परिणाम बताते हैं। जो स्टोर ऐसी स्थितियों को प्रतिस्पर्धियों से बेहतर समझाता है, वह मॉडलों को उपयोगी सिफ़ारिशें बनाने की सामग्री देता है।

अलग-अलग AI प्रणालियों में परिणाम अलग थे

एक ही ब्रांड एक प्रणाली में अच्छी तरह दिखाई दे सकती है और दूसरी में लगभग अदृश्य रह सकती है। हर वातावरण स्रोतों का अलग समूह, जानकारी प्राप्त करने के तरीके और उत्तर तैयार करने की प्रक्रियाएँ इस्तेमाल करता है।

उद्धरणों में और भी बड़े अंतर दिखाई देते हैं:

परिणाम दिखाता है कि एक चैट में एक परीक्षण दृश्यता का आकलन करने के लिए पर्याप्त क्यों नहीं है। ब्रांड का उल्लेख अक्सर हो सकता है, लेकिन उद्धरण कम मिल सकते हैं। तुलना वाले प्रश्नों में वह ऊपर आ सकती है और समस्या संबंधी प्रश्नों से गायब हो सकती है। कई मॉडलों और प्रॉम्प्ट समूहों की लगातार निगरानी से ही दृश्यता की वास्तविक संरचना दिखाई देती है।

समस्या संबंधी प्रॉम्प्ट में दृश्यता की सबसे अधिक वृद्धि दर्ज हुई

हर प्रश्न समूह पर प्रयासों का समान प्रभाव नहीं हुआ। सबसे अधिक वृद्धि उन प्रश्नों में मिली जहाँ उपयोगकर्ता समस्या, अपेक्षित परिणाम या उत्पाद इस्तेमाल करने की परिस्थितियाँ बताता था।

ब्रांड का नाम शामिल करने वाले प्रॉम्प्ट की दृश्यता शुरुआत से ही अधिक थी। इसलिए उनकी वृद्धि की संभावना सीमित थी। सुधार की कहीं अधिक गुंजाइश उन प्रश्नों में थी जिन्हें ग्राहक किसी विशिष्ट ब्रांड को जानने से पहले पूछता है, जैसे:

• पीठ दर्द और करवट लेकर सोने के लिए कौन सा गद्दा चुनें?
• संवेदनशील पाचन तंत्र वाले कुत्ते के लिए भोजन कैसे चुनें?
• चौड़े पैर वाले व्यक्ति के लिए कौन से रनिंग शूज़ उपयुक्त हैं?
• कौन सा रोबोटिक लॉन मोवर ढलान वाले आँगन में काम कर सकता है?

इस चरण में AI का उत्तर खरीद प्रक्रिया में एक नई ब्रांड ला सकता है। ई-कॉमर्स के लिए यह सबसे मूल्यवान क्षेत्र है, क्योंकि इससे उन उपयोगकर्ताओं तक पहुँच मिलती है जिन्होंने अभी तय नहीं किया कि उत्पाद कहाँ खरीदना है।

90 दिनों में प्रयासों की तीव्रता और दृश्यता का बदलाव

अध्ययन में शामिल स्टोर को अवलोकन अवधि में किए गए प्रयासों की तीव्रता के आधार पर तीन समूहों में बाँटा गया।

मूल्यांकन के लिए Semly AI Growth Score इस्तेमाल किया गया — ऐसा मापदंड जो AI के उत्तरों में दृश्यता सुधारने से जुड़े प्रयासों की नियमितता के अनुसार प्रोफ़ाइल का क्रम तय करता है।

विश्लेषण ने सक्रियता के स्तर और दृश्यता में बदलाव के बीच स्पष्ट संबंध दिखाया। सबसे नियमित प्रयास करने वाले समूह ने 90 दिनों में सबसे अधिक सुधार हासिल किया।

यह अवलोकन पर आधारित संबंध है। केवल समूहों की तुलना से यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता कि प्रयासों की तीव्रता ही परिणामों के अंतर का एकमात्र कारण थी।

समूहों के बीच अंतर शुरुआत में छोटा था, लेकिन तीन महीनों बाद बहुत स्पष्ट हो गया। सबसे सक्रिय स्टोर की अंतिम दृश्यता कम सक्रियता वाले समूह की तुलना में दोगुने से अधिक हुई।

इसका अर्थ यह नहीं कि प्रकाशनों की संख्या अपने आप वृद्धि लाती है। महत्वपूर्ण है सामग्री का AI उत्तरों की वास्तविक कमियों से मेल खाना। जिन प्रश्नों में ब्रांड प्रतिस्पर्धियों से पिछड़ती है, उन पर चार लेख बिना प्रॉम्प्ट विश्लेषण के तैयार कई सामान्य लेखों से अधिक मूल्यवान हो सकते हैं।

सबसे तेज़ बढ़ती प्रोफ़ाइल में क्या समान था?

अध्ययन में अग्रणी समूह में पाँच तत्व सबसे आम थे:

1. सटीक उत्पाद डेटा। मापदंड, उपयोग, सीमाएँ, अनुकूलता और उपलब्धता की जानकारी ऐसी सामग्री में दर्ज थी जिसे JavaScript चलाए बिना पढ़ा जा सकता था।
2. विशिष्ट प्रश्नों के उत्तर देने वाली सामग्री। लेख केवल व्यापक श्रेणी के खोज वाक्यांशों ही नहीं, बल्कि खरीद की वास्तविक समस्याओं पर भी केंद्रित थे।
3. मानदंडों पर आधारित तुलनाएँ। स्टोर बताते थे कि कोई समाधान किसके लिए उपयुक्त है और कब दूसरा विकल्प चुनना बेहतर है।
4. जानकारी की संगति। उत्पाद विवरण, श्रेणियाँ, मार्गदर्शिकाएँ, संरचित डेटा और ब्रांड की जानकारी एक-दूसरे का खंडन नहीं करते थे।
5. नियमित मापन। बदलावों को समान प्रॉम्प्ट और समान मॉडलों पर आँका गया, जिससे स्थायी प्रवृत्ति और एक बार के उतार-चढ़ाव में अंतर करना संभव हुआ।

उल्लेख होना और उद्धृत होना एक जैसा नहीं है

90 दिनों बाद उल्लेख दर 22.6% थी, जबकि उद्धरण दर 6.8% थी। इसका अर्थ है कि वेबसाइट को स्रोत के रूप में उद्धृत करने की तुलना में ब्रांड का उल्लेख कहीं अधिक बार हुआ।

यह मानते हुए कि उद्धरण उन उत्तरों का उपसमूह है जिनमें ब्रांड का उल्लेख होता है, उल्लेख वाले लगभग 30% उत्तरों में ब्रांड की वेबसाइट का उद्धरण भी शामिल था।

इससे मौजूदगी का महत्व कम नहीं होता। बिना लिंक की सिफ़ारिश भी पहचान बना सकती है और बाद में ब्रांड की खोज को प्रभावित कर सकती है। लेकिन वेबसाइट के ट्रैफ़िक की दृष्टि से उद्धरण विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि वह उपयोगकर्ता को स्टोर तक सीधा रास्ता देता है।

अध्ययन में उद्धरण दर की वृद्धि से सबसे अधिक जुड़े तत्व थे:

• विशिष्ट प्रश्नों के स्पष्ट उत्तर
• उपयोगकर्ता की समस्या बताने वाले स्पष्ट शीर्षक और उपशीर्षक
• विशिष्ट डेटा, तुलनाएँ और निर्देश
• लेखक, अपडेट और स्रोतों के बारे में दिखाई देने वाली जानकारी
• मार्गदर्शिका, श्रेणी और उत्पाद के बीच तार्किक लिंक
• पृष्ठ की सामग्री से मेल खाता संरचित डेटा

स्टोर के लिए निष्कर्ष व्यावहारिक है: अलग-अलग मापना उपयोगी है कि ब्रांड का उल्लेख होता है या नहीं, सिफ़ारिश सूची में उसका स्थान ऊँचा है या नहीं और उसकी वेबसाइट स्रोत के रूप में उद्धृत होती है या नहीं। हर परिणाम दृश्यता बनाने के अलग चरण को दर्शाता है।

TOP 3 में मौजूदगी कुल उल्लेखों से अधिक तेज़ बढ़ी

उन उत्तरों की हिस्सेदारी जिनमें ब्रांड पहली तीन सिफ़ारिशों में थी, 4.9% से बढ़कर 11.7% हुई। यह 138.8% सुधार है, जो स्वयं दृश्यता में वृद्धि से स्पष्ट रूप से अधिक है।

साथ ही ब्रांड का औसत स्थान 5.8 से सुधरकर 4.2 हुआ। व्यवहार में अध्ययन वाले स्टोर केवल अधिक बार दिखाई ही नहीं दिए, बल्कि उत्तरों की शुरुआत के करीब भी आए, जहाँ सिफ़ारिश अधिक स्पष्ट और याद रखने में आसान होती है।

यह परिणाम दिखाता है कि केवल ब्रांड दिखाई दी कहना पर्याप्त क्यों नहीं है। सातवें स्थान पर स्टोर का उल्लेख करने और कारण तथा लिंक के साथ उसे पहली सिफ़ारिश के रूप में प्रस्तुत करने का मूल्य अलग है।

ई-कॉमर्स मालिकों के लिए 5 निष्कर्ष

1. AI में दृश्यता बदली जा सकती है, लेकिन इसमें समय लगता है

11.8% से 22.6% की देखी गई वृद्धि एक प्रकाशन के बाद नहीं हुई। अधिकांश सुधार पहले महीने के बाद सामने आया, जब व्यवस्थित प्रयासों से प्रस्ताव की अधिक व्यापक और सुसंगत तस्वीर बनने लगी।

2. सबसे बड़ा अवसर ब्रांड के बारे में पूछने से पहले है

समस्या और सिफ़ारिश संबंधी प्रॉम्प्ट में दोगुने से अधिक वृद्धि हुई। ये उन उपयोगकर्ताओं के प्रश्न हैं जिन्हें पता है कि उन्हें क्या चाहिए, लेकिन जिन्होंने अभी उत्पाद या विक्रेता नहीं चुना है।

3. हर उद्योग को अपना प्रॉम्प्ट समूह चाहिए

सौंदर्य प्रसाधनों का स्टोर, वाहन पुर्ज़ों का विक्रेता और घरेलू सामान की ब्रांड पूरी तरह अलग निर्णय प्रक्रियाओं में शामिल होते हैं। प्रश्नों का एक साझा, सामान्य समूह उनकी वास्तविक दृश्यता नहीं दिखाएगा।

4. एक साथ कई पहलुओं को मापना आवश्यक है

उल्लेख दर, उद्धरण दर, TOP 3, उल्लेखों में हिस्सेदारी और औसत स्थान अलग-अलग प्रश्नों के उत्तर देते हैं। साथ मिलकर ही वे बताते हैं कि ब्रांड को पहचाना जाता है, उसकी सिफ़ारिश होती है और उसे स्रोत के रूप में बताया जाता है या नहीं।

5. बढ़त एक प्रणाली बनाती है, एक लेख नहीं

सबसे अच्छे परिणाम उन स्टोर को मिले जिन्होंने निगरानी, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, उत्पाद जानकारी के अनुकूलन और पहचानी गई कमियों को पूरा करने वाली सामग्री के नियमित प्रकाशन को जोड़ा।

अपनी ब्रांड की दृश्यता बढ़ाने की 90 दिनों की योजना

दिन 1-30: निदान और आधार

• सिफ़ारिशें, समस्याएँ, तुलनाएँ और उत्पाद संबंधी प्रश्न शामिल करने वाला प्रॉम्प्ट समूह बनाएँ
• कई AI मॉडलों में ब्रांड और प्रमुख प्रतिस्पर्धियों की दृश्यता जाँचें
• व्यवसाय के लिए अधिक मूल्यवान 10-20 प्रश्न चुनें जिनमें प्रतिस्पर्धी दिखाई देते हैं, लेकिन आपकी ब्रांड मौजूद नहीं है
• जाँचें कि बॉट और जानकारी जुटाने वाली प्रणालियाँ वेबसाइट तक पहुँच सकती हैं
• मुख्य उत्पाद और श्रेणी विवरण में उपयोग, मापदंड, सीमाएँ तथा ग्राहकों के प्रश्नों के उत्तर जोड़ें

दिन 31-60: जानकारी प्रकाशित करना और फैलाना

• दृश्यता की विशिष्ट कमियों के आधार पर तैयार सामग्री प्रकाशित करें
• मार्गदर्शिकाओं को उपयुक्त श्रेणियों और उत्पादों से जोड़ें
• तुलनाएँ, तालिकाएँ, छोटे उत्तर और स्पष्ट चयन मानदंड जोड़ें
• उत्पाद डेटा, उपलब्धता, कीमत और ब्रांड की जानकारी में संगति सुनिश्चित करें
• हर प्रॉम्प्ट समूह के लिए अलग से दूसरे मापन की तुलना शुरुआती स्तर से करें

दिन 61-90: प्रभावी काम का विस्तार

• उन विषयों का विस्तार करें जिनसे दृश्यता या उद्धरण दर सुधरी
• वह सामग्री अपडेट करें जो खोजी जा चुकी है, लेकिन अभी उद्धरण नहीं दिलाती
• प्रतिस्पर्धियों के नए उल्लेखों और TOP 3 में बदलावों का विश्लेषण करें
• ऐसी सामग्री बनाना सीमित करें जो निगरानी की जा रही किसी उपयोगकर्ता समस्या का उत्तर नहीं देती
• एक मॉडल के एक उत्तर के बजाय कई मापनों की प्रवृत्तियों के आधार पर प्रभाव आँकें

अध्ययन की सीमाएँ

रिपोर्ट के परिणामों को कई सीमाओं के संदर्भ में समझना चाहिए।

एक ही प्रॉम्प्ट को बार-बार देने पर AI प्रणालियों के उत्तर बदल सकते हैं। मॉडल अपडेट, जानकारी प्राप्त करने के तरीकों में बदलाव, स्रोतों की उपलब्धता और अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म के उत्तर तैयार करने के तरीके जैसे कारक उन्हें प्रभावित करते हैं।

अध्ययन मुख्यतः विश्लेषित डेटा में देखे गए बदलावों की दिशा और स्तर दिखाता है, हर ब्रांड के लिए निश्चित परिणाम नहीं।

प्रयासों की तीव्रता के आधार पर स्टोर का विभाजन अवलोकन पर आधारित है। अधिक सक्रियता अधिक दृश्यता वृद्धि से जुड़ी थी, लेकिन विश्लेषण से यह निष्कर्ष नहीं निकलता कि यही वृद्धि का एकमात्र कारण था।

अन्य कारकों ने भी परिणामों को प्रभावित किया हो सकता है, जैसे ब्रांड की पहले से बनी पहचान, डोमेन की प्रामाणिकता, बाहरी स्रोतों में ब्रांड की मौजूदगी, प्रस्तावों में बदलाव और स्वयं AI प्रणालियों के अपडेट।

इसलिए परिणामों को 90 दिनों में देखे गए संबंधों के विश्लेषण के रूप में लेना चाहिए, विशिष्ट कदमों के बाद निश्चित वृद्धि की गारंटी के रूप में नहीं।

सारांश

100 स्टोर प्रोफ़ाइल और 10,000 प्रॉम्प्ट का विश्लेषण दिखाता है कि AI के उत्तरों में ई-कॉमर्स ब्रांडों की दृश्यता कुछ महीनों में काफी बदल सकती है।

विश्लेषित डेटा में 90 दिनों के दौरान औसत दृश्यता 11.8% से बढ़कर 22.6% हुई। सबसे तेज़ वृद्धि समस्या और सिफ़ारिश संबंधी प्रश्नों में दर्ज हुई — यानी उस चरण में जब उपयोगकर्ता अपनी ज़रूरत जानता है, लेकिन अभी विशिष्ट ब्रांड या उत्पाद नहीं चुना है।

साथ ही परिणाम प्रयासों की नियमितता और देखी गई वृद्धि के स्तर के बीच स्पष्ट संबंध दर्शाते हैं। अधिक सक्रियता वाले समूह के स्टोर ने अध्ययन अवधि को उन प्रोफ़ाइल से काफी अधिक दृश्यता के साथ समाप्त किया जो कभी-कभार काम करते थे।

इसका अर्थ यह नहीं कि एक अनुकूलन अपने आप निश्चित वृद्धि लाता है। AI में दृश्यता कई कारकों पर निर्भर करती है, जिनमें ब्रांड जानकारी की गुणवत्ता और उपलब्धता, AI प्रणालियों के स्रोत, प्रतिस्पर्धा तथा स्वयं मॉडलों में होने वाले बदलाव शामिल हैं।

इसलिए AI सर्च के लिए व्यावहारिक तरीका नियमित मापन, AI उत्तरों की कमियों की पहचान, उत्पाद और ब्रांड जानकारी की गुणवत्ता में सुधार तथा उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट ज़रूरतों के उत्तर देने वाली सामग्री के प्रकाशन को जोड़ना चाहिए।

साझा करें:

लिंक कॉपी करें