स्टोर मालिकों के दो सवाल बार-बार सामने आते हैं। पहला: “हम पहले से Search Console और स्टोर एनालिटिक्स इस्तेमाल करते हैं, लेकिन इनमें से कोई नहीं बताता कि जब कोई ChatGPT या Gemini से उत्पाद की सिफ़ारिश माँगता है, तब क्या होता है।” दूसरा, एक ऐसे विक्रेता का जिसने ऑडिट के लिए किसी एजेंसी को $3,000 और निगरानी जारी रखने के लिए हर महीने $400 देने का लगभग फ़ैसला कर लिया था: क्या यह खर्च उचित है?
दूसरे सवाल का सबसे अच्छा जवाब उसी चर्चा में एक अन्य विक्रेता ने दिया: अगर मिलने वाला नतीजा सिर्फ़ एक रिपोर्ट है, तो उसे छोड़ सकते हैं, चाहे कीमत £450 हो या $3,000 — और कुछ बदले बिना किसी आँकड़े पर नज़र रखने के लिए पैसे देना उल्टा तरीका है। तो यह रही जाँच। हमने इसे तीन प्लेटफ़ॉर्म पर अपने लिए चलाया, और दो निष्कर्षों ने हमारा काम करने का तरीका बदल दिया।
चरण 1 — वे सवाल लिखें जो आपके खरीदार सचमुच पूछते हैं
“क्या मेरा ब्रांड दिखता है” नहीं। खरीदारी से पहले खरीदार जिस तरह टाइप करता है, उस तरह लिखे गए बीस से चालीस सवाल: <use case> के लिए सबसे अच्छा <product type>, ऐसा <product type> जो <constraint they care about>, <the obvious mainstream product> के विकल्प। ब्रांड के नाम वाले कुछ सवाल भी रखें — उनका व्यवहार बिल्कुल अलग होता है, और यह अंतर महत्वपूर्ण साबित होता है।
सूची को एक फ़ाइल में लिखें। यही सूची आपकी उपयोगी संपत्ति है, क्योंकि आप इसे दोबारा चलाएँगे।
चरण 2 — सिर्फ़ यह नहीं कि आप दिखे या नहीं, बल्कि यह दर्ज करें कि क्या मिला
हर सवाल ChatGPT और Gemini पर चलाएँ, और हर जवाब के लिए चार चीज़ें दर्ज करें: क्या आपका उल्लेख हुआ; क्या आपको उद्धृत किया जाने वाला स्रोत स्रोतों में वास्तविक लिंक के साथ उद्धृत किया गया; कौन-से प्रतिस्पर्धी दिखे और किस क्रम में; और किसी के भी कौन-से URL उद्धृत किए गए।
उल्लेख होना और उद्धृत होना एक बात नहीं है, और इनके बीच का अंतर ही कार्रवाई की दिशा बताता है। अपनी जाँचों में हमें ऐसे जवाब मिले जिन्होंने हमारी स्थिति का लगभग शब्दशः वर्णन किया, लेकिन हमें सामान्य रूप से बताया — न ब्रांड का नाम, न लिंक। यह स्रोत के पाठ की समस्या है, रैंकिंग की नहीं, और कोई दृश्यता डैशबोर्ड हमें यह अंतर नहीं बता पाता।
चरण 3 — वह कॉलम जो आपका कदम बदल देता है
असली मूल्य चौथे कॉलम में है। जब हमने तीन प्लेटफ़ॉर्म पर बिना ब्रांड नाम वाले श्रेणी-संबंधी सवाल चलाए, तो हर उद्धरण GitHub रिपॉज़िटरी और तृतीय-पक्ष सूची वाले लेखों का था — हमारी अपनी वेबसाइट का नहीं। ब्रांड नाम वाले सवालों का व्यवहार अलग था और उनमें हमारे अपने पृष्ठ उद्धृत हुए।
स्टोर के लिए इसके दो परिणाम हैं। अगर आपकी श्रेणी के बिना ब्रांड नाम वाले जवाब रिटेलर की संकलित सूचियाँ, मार्केटप्लेस लिस्टिंग और समीक्षा साइटें उद्धृत करते हैं, तो अपना होमपेज दोबारा लिखने से वे नहीं बदलेंगे; प्रसार का माध्यम वही है जिसे मॉडल वास्तव में उद्धृत कर रहा है। और दोनों तरह के सवालों को अलग-अलग परखें — उन्हें एक दृश्यता स्कोर में औसत कर देंगे तो ऐसा आँकड़ा मिलेगा जो उन कारणों से बदलता है जिन पर आप कार्रवाई नहीं कर सकते।
चरण 4 — स्रोत ठीक करें, डैशबोर्ड नहीं
विक्रेता दो तरह की विफलताएँ बताते हैं, और दोनों को स्रोत पर ठीक किया जा सकता है।
पुराने तथ्य। एक विक्रेता के पास ग्राहक ऐसी कीमत बताता हुआ आया जो दुकान खुलने के समय, एक साल से भी पहले, के बाद से लागू ही नहीं थी। दूसरे को पता चला कि ChatGPT ऐसा उत्पाद सुझा रहा था जिसे बेचना उन्होंने महीनों पहले बंद कर दिया था; फिर जाँचने पर दो अन्य मॉडल भी वही बंद उत्पाद दिखाते मिले। अगर पुरानी कीमत या बंद उत्पाद अब भी किसी कैश किए गए पृष्ठ, पुरानी पोस्ट या तृतीय-पक्ष लिस्टिंग में है, तो वही आपके ग्राहकों को दोहराकर बताया जाता है।
तुलनात्मक सामग्री की कमी। “X बनाम Y” का जवाब देने वाले मॉडल को उद्धृत करने के लिए कुछ चाहिए। अगर आपकी श्रेणी में किसी ने ईमानदार तुलना नहीं लिखी है, तो जवाब उन लोगों की सामग्री से बनेगा जिन्होंने लिखी है।
इसलिए कार्रवाई की सूची यह है: पुराने तथ्य जहाँ भी मौजूद हों, उन्हें ठीक करें, उन पृष्ठों पर भी जो आपके नहीं हैं; फिर जिस माध्यम की ओर उद्धरण वास्तव में इशारा करते हैं, वहीं गायब तुलना या उपयोग-संबंधी सामग्री बनाएँ। एक अंश क्यों उद्धृत होता है और दूसरा क्यों नहीं, इसकी प्रक्रिया समझाई गई है ChatGPT में उद्धृत होने पर हमारे लेख में.
चरण 5 — दोबारा मापें, लेकिन अगले ही सप्ताह नहीं
मॉडल को दिखने वाला मेटाडेटा बहुत पीछे रह जाता है। हमारी जाँचों में प्लेटफ़ॉर्म स्टार की संख्या और रिलीज़ की तारीख कई महीने पुरानी बता रहे थे। बदलाव करने के एक सप्ताह के भीतर उसका आकलन न करें। कुछ सप्ताह बाद वही सवालों की सूची दोबारा चलाएँ और उल्लेख दर, उद्धरण दर तथा प्रतिस्पर्धियों के क्रम की तुलना पहली जाँच से करें — इसीलिए चरण 1 में सूची को फ़ाइल में रखने को कहा गया था।
एक और अनुशासन: यह नमूने लेना है, मापन नहीं। अलग-अलग बार जवाब बदलते हैं, इसलिए किसी बदलाव पर भरोसा करने से पहले हर सवाल को अलग-अलग दिनों में कम से कम तीन बार दोहराएँ। एक बार की जाँच लगभग कुछ नहीं बताती।
इसे Orkas में चलाना
Orkas में अंतर्निहित SeoGeoAgent आता है, और सवालों की सूची, हर जाँच के रिकॉर्ड तथा सुधारों की सूची एक ही प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में रहती हैं, ताकि दूसरी जाँच नए सिरे से शुरू करने के बजाय पहली से अंतर देख सके। व्यापक कार्यप्रवाह — किन सवालों में आप दिखते हैं, यह ट्रैक करना और कमियों को पृष्ठों में बदलना — है खोज और AI उत्तरों में दृश्यता वाले उपयोग के उदाहरण में.
इससे आपको क्या नहीं मिलता
- ट्रैफ़िक के आँकड़े नहीं। Google Search Console की जनरेटिव-AI रिपोर्ट का कोई API नहीं है और उसकी संरचना केवल इंप्रेशन रिपोर्ट करती है — उससे AI क्लिक-थ्रू दर नहीं निकाली जा सकती।
- किसी प्रतिस्पर्धी की वास्तविक हिस्सेदारी नहीं। आप जवाबों के नमूने ले रहे हैं, पूरी आबादी को नहीं माप रहे।
- सुधार आगे पहुँचने की कोई गारंटी नहीं। कुछ उद्धृत स्रोत पूरी तरह आपके नियंत्रण से बाहर हैं।