जब AI हर ब्रांड को एक जैसा बना दे, तब अलग कैसे दिखें

जब AI टूल हर ब्रांड को एक जैसे सक्षम पैराग्राफ़ प्रकाशित करने देते हैं, तो उद्धरण वही कंटेंट पाता है जो वह जोड़ता है जो दूसरे नहीं जोड़ते: प्रत्यक्ष साक्ष्य, स्पष्ट दृष्टिकोण, विशिष्ट उदाहरण और ऑडियंस की अपनी भाषा। आंसर इंजन कई स्रोतों का संश्लेषण करते हैं, इसलिए आम सहमति दोहराने वाला पेज उन्हें आपका नाम लेने की बहुत कम वजह देता है।

एकरूपता अब विज़िबिलिटी को नुक़सान क्यों पहुँचाती है?

सोचिए कि एक AI जवाब कैसे तैयार होता है। एक सिस्टम किसी सवाल से जुड़े कई पेज निकालता है, फिर एक संश्लेषण लिखता है। अगर दस पेज थोड़े अलग शब्दों में एक ही बात कहते हैं, तो संश्लेषण को उनमें से सिर्फ़ एक की ज़रूरत होती है, और शायद एक की भी नहीं, क्योंकि आम सहमति पहले से ही मॉडल की सीखी हुई जानकारी में अच्छी तरह मौजूद है। जिन पेजों का नाम लिया जाता है वे अक्सर वे होते हैं जिन्होंने कुछ अलग योगदान दिया: एक परिभाषा, एक फ़्रेमवर्क, एक आँकड़ा, एक सावधानी, एक उदाहरण।

हम इस प्रक्रिया को बढ़ा-चढ़ाकर न बताने में सावधान हैं; कोई भी AI कंपनी अपने स्रोत चुनने के नियम प्रकाशित नहीं करती। लेकिन उपयोगी कंटेंट पर Google का मार्गदर्शन लंबे समय से मौलिकता और प्रत्यक्ष विशेषज्ञता पर ज़ोर देता रहा है, और संश्लेषण का तर्क भी उसी दिशा में इशारा करता है। आम सहमति दोहराना एक कमज़ोर स्थिति है।

अलग दिखने वाले कंटेंट में असल में क्या होता है?

• वह साक्ष्य जो आपके पास है और दूसरों के पास नहीं: आपकी ऑडियंस क्या कहती है, आपकी सपोर्ट टीम क्या सुनती है, आपने क्या परखा है।
• एक दृष्टिकोण: ऐसा दावा जिससे कोई असहमत हो सके, ईमानदारी से रखा गया।
• विशिष्ट उदाहरण: हल किए गए मामले, भले ही काल्पनिक, जो विचार को लागू होते दिखाएँ।
• आपकी ऑडियंस की भाषा: वे शब्द जो ग्राहक इस्तेमाल करते हैं, जो शायद ही कभी आपकी ब्रांड गाइडलाइन के शब्द होते हैं।
• ईमानदार सीमाएँ: कब आपका तरीक़ा ग़लत विकल्प है। बहुत कम ब्रांड यह कहते हैं, इसीलिए यह अलग दिखता है।

साक्ष्य कहाँ से आता है?

ज़्यादातर ब्रांडों के पास यह उनकी सोच से ज़्यादा होता है, सेल्स नोट्स, रिव्यू और सोशल थ्रेड में बिखरा हुआ। मुश्किल इसे किसी संरचित और भरोसेमंद रूप में बदलने की है।

यही काम SNMRush के लिए SOMIN करता है, जो एक AI ऑडियंस-रिसर्च प्लेटफ़ॉर्म है। SOMIN असली सोशल बातचीत का विश्लेषण करता है और लोगों द्वारा व्यक्त की गई टेंशन की पहचान करता है, निराशा से लेकर आकांक्षा तक, और हर निष्कर्ष उसके पीछे की पोस्ट से जुड़ा होता है। ब्रांड डिफ़रेंशिएशन पर हमारी लिसनिंग मार्केटर्स के बीच बार-बार एक ही टेंशन सामने लाती है: AI के साथ ज़्यादा प्रकाशित करने का दबाव, और यह डर कि इससे वे बाक़ी सब जैसे ही दिखने लगेंगे। छूट और मात्रा आम प्रतिक्रियाएँ हैं। इनमें से कोई भी उद्धृत होने की वजह नहीं बनाती।

हम उस साक्ष्य को डिफ़रेंशिएशन का कच्चा माल मानते हैं। अगर आपकी कैटेगरी के ग्राहक बार-बार ऐसा सवाल पूछते हैं जिसका किसी ने अच्छा जवाब नहीं दिया, तो उसका जवाब देना ही आपकी ख़ासियत है। दूसरे रणनीति टूल्स के साथ SOMIN की तुलना बताती है कि बातचीत-आधारित साक्ष्य सर्वे या कीवर्ड डेटा से अलग क्यों है।

हर पेज के लिए एक डिफ़रेंशिएशन चेकलिस्ट

1. यह पेज ऐसा क्या कहता है जो शीर्ष पाँच नतीजे नहीं कहते?
2. यहाँ कौन-सा साक्ष्य सिर्फ़ हमारा है?
3. क्या कोई ऐसा दावा है जिससे कोई प्रतिस्पर्धी असहमत होगा?
4. क्या इसमें ऑडियंस की बोलचाल से लिए गए कम से कम तीन वाक्यांश हैं?
5. क्या इसमें कोई हल किया हुआ उदाहरण है?
6. क्या यह बताता है कि यह सलाह कब लागू नहीं होती?

अगर कोई पेज इनमें से ज़्यादातर पर खरा नहीं उतरता, तो भी वह कुछ समय तक रैंक कर सकता है। लेकिन उसके वह स्रोत बनने की संभावना कम है जिसका नाम कोई असिस्टेंट लेना चुने।

परिभाषाएँ

• इन्फ़ॉर्मेशन गेन: वह नई जानकारी जो कोई पेज मिलते-जुलते पेजों से आगे जोड़ता है। यह शब्द SEO में व्यापक रूप से इस्तेमाल होता है; इसे एक पुष्ट रैंकिंग कारक के बजाय एक उपयोगी विचार मानें।
• आम सहमति वाला कंटेंट: ऐसा कंटेंट जो वही दोहराता है जो पहले से व्यापक रूप से प्रकाशित है।
• प्रत्यक्ष साक्ष्य: सीधे इकट्ठा किया गया डेटा, अवलोकन या अनुभव, न कि दूसरों से सारांशित।

क्या AI की मदद से बना कंटेंट अपने आप में समस्या है?

नहीं। Google ने कहा है कि वह कंटेंट को उसकी गुणवत्ता पर परखता है, न कि इस पर कि वह कैसे बना, और ज़्यादातर अच्छी टीमें अपनी प्रक्रिया में कहीं न कहीं AI का उपयोग करती हैं। समस्या बिना एडिट किया, बिना आधार वाला AI कंटेंट है: धाराप्रवाह, विश्वसनीय-सा और खोखला। हमारी सहयोगी कंसल्टेंसी GPT3 Marketing 2020 में GPT-3 API खुलने के समय से ब्रांड वॉइस सिस्टम पर काम कर रही है, और उनकी राय हमारी भी है: AI ड्राफ़्ट बनाने का टूल है, और साक्ष्य के साथ इंसानी एडिटिंग ही नतीजे को आपका बनाती है।

यही बात एजेंटिक वर्कफ़्लो पर भी लागू होती है। अगर आप रिसर्च और ड्राफ़्टिंग को ऑटोमेट करते हैं, तो जो अंदर जाता है उसकी गुणवत्ता ही तय करती है कि बाहर क्या आएगा। SOMIN की केस स्टडीज़ में एजेंसियाँ दिखाती हैं कि ऑडियंस साक्ष्य पर आधारित काम आगे के क्रिएटिव को कैसे आकार देता है।

इसका SEO, AEO और GEO से क्या संबंध है?

डिफ़रेंशिएशन कोई अलग कार्यधारा नहीं है। यह इनमें से हर एक के भीतर है। सर्च में, अलग कंटेंट के लिंक और एंगेजमेंट पाने की संभावना ज़्यादा है। आंसर इंजनों में, एक अलग, स्पष्ट रूप से कहा गया जवाब चुना जाना आसान है। जनरेटिव इंजनों में, एक अलग योगदान का संश्लेषण में नाम लिए जाने की संभावना ज़्यादा है। SEO, AEO और GEO पर हमारा ओवरव्यू दिखाता है कि तीनों एक साथ कैसे जुड़ते हैं।

इस तिमाही आपको क्या करना चाहिए?

अपने दस सबसे अहम पेज चुनें। हर एक पर ऊपर दी गई चेकलिस्ट चलाएँ। जो पेज खरा न उतरे, उसके लिए एक ऐसा साक्ष्य खोजें जो सिर्फ़ आपके पास है, आदर्श रूप से असली ऑडियंस बातचीत से, और पेज को उसके इर्द-गिर्द फिर से बनाएँ। फिर AI विज़िबिलिटी मापना में बताए तरीक़े से ट्रैक करें कि क्या आपकी कैटेगरी के AI जवाब आपका मेंशन करने लगे हैं।

एक उपयोगी अभ्यास: अपना अगला लेख लिखने से पहले किसी AI असिस्टेंट से उसे लिखवाएँ। वह जो भी बनाए, वही आम सहमति है। आपका काम वह संस्करण लिखना है जो वह नहीं लिख सका, क्योंकि उसके पास आपका साक्ष्य और आपकी ऑडियंस की आवाज़ नहीं है।

आप ज़्यादा ज़ोर से चिल्लाकर या ज़्यादा प्रकाशित करके अलग नहीं दिखते। आप अलग दिखते हैं अपनी ऑडियंस के बारे में कुछ ऐसा जानकर जिसे सीखने की दूसरों ने ज़हमत नहीं उठाई, और उसे साफ़-साफ़ कहकर।