ChatGPT SEO सेवाएँ AI के उत्तरों में वेबसाइट के उल्लेख और उद्धरण का मूल्यांकन करती हैं। हम सामग्री की संरचना, स्रोत और जानकारी निकालने के तरीके जाँचते हैं। ChatGPT, Gemini और दूसरे मंचों पर संबंधित प्रश्नों का परीक्षण करके परिणाम दर्ज करते हैं।
STEP 01
सामग्री को इस तरह पुनर्गठित करें कि LLMs आपके डोमेन में प्रश्नों का उत्तर देते समय आपकी वेबसाइट को उद्धृत करें। ChatGPT, Perplexity, Claude, और Gemini में सुधार ट्रैक करें।
STEP 02
स्कीमा मार्कअप, स्ट्रक्चर्ड डेटा, और स्पष्ट हेडिंग्स के साथ जानकारी को फॉर्मैट करें जिसे AI प्लेटफॉर्म्स प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते समय विश्वसनीय रूप से पार्स कर सकें।
STEP 03
विश्वसनीयता संकेतों (विशेषज्ञ क्रेडेंशियल्स, साइटेशन्स, सत्यापन योग्य डेटा) को मजबूत करें जिनका LLMs मूल्यांकन करते हैं जब वे चुनते हैं कि किन स्रोतों को संदर्भित करना है।
विश्लेषण करें कि प्रतिस्पर्धियों की तुलना में ChatGPT और अन्य LLM प्रतिक्रियाओं में आपकी वेबसाइट कितनी बार प्रदर्शित होती है। उन विषयों की पहचान करें जहां आप उद्धृत हैं और उन अंतरालों को उजागर करें जहां प्रतिस्पर्धी एट्रिब्यूशन प्राप्त करते हैं ताकि आप अपनी रणनीति को परिष्कृत कर सकें।
बेहतर AI पार्सिंग और LLM एक्सट्रैक्टेबिलिटी के लिए सामग्री का पुनर्गठन करें। तथ्यों को राय से अलग करें, क्वेरी-मैच्ड हेडिंग्स का उपयोग करें, FAQ जोड़ें, स्कीमा (Article, FAQPage, HowTo) लागू करें, और डेटा को स्पष्ट टेबल या सूचियों में फॉर्मैट करें।
AI सहायकों द्वारा स्रोतों को उद्धृत करने से पहले उपयोग किए जाने वाले विश्वसनीयता संकेतों को मजबूत करें। स्पष्ट लेखक क्रेडेंशियल्स जोड़ें, मूल शोध का हवाला दें, विश्वसनीय निश साइट्स से लिंक अर्जित करें, और उचित एट्रिब्यूशन के साथ सत्यापन योग्य तथ्य प्रकाशित करें।
schema.org टाइप्स लागू करें जो मशीन-रीडेबल फॉर्मैट में कंटेंट स्ट्रक्चर को परिभाषित करते हैं। इससे LLMs और AI सिस्टम्स को मुख्य जानकारी को सटीक रूप से पहचानने और एक्सट्रैक्ट करने में मदद मिलती है।
आपके डोमेन में उपयोगकर्ताओं द्वारा LLMs और AI सहायकों से पूछे जाने वाले संवादात्मक प्रश्नों का रिसर्च करें। ऐसी सामग्री बनाएं या पुनर्गठित करें जो AI-जनित प्रतिक्रियाओं के लिए उपयुक्त फॉर्मैट में इन क्वेरीज का सीधे उत्तर दे।
AI-जनित उत्तरों में आसान एक्सट्रैक्शन के लिए सामग्री को फॉर्मैट करें। डेफिनिशन-स्टाइल ओपनिंग, नंबर्ड स्टेप्स, तुलना टेबल, फायदे/नुकसान सूचियां, और प्रश्न हेडिंग्स के तुरंत बाद रखे गए सीधे उत्तरों का उपयोग करें।
सामग्री को नियमित रूप से अपडेट करें, पुराने आंकड़ों को सही करें, और रिफ्रेश किए गए पेजों पर स्पष्ट रूप से टाइमस्टैम्प लगाएं। AI प्लेटफॉर्म्स अक्सर समय-संवेदनशील क्वेरीज के लिए हाल ही में अपडेट की गई जानकारी को प्राथमिकता देते हैं।
ChatGPT, Gemini, Perplexity और Claude में सामग्री के उल्लेख और उद्धरण का परीक्षण करें। उत्तरों में बदलाव दर्ज करके अनुकूलन की प्राथमिकताएँ तय करें।
STEP 01
आपके डोमेन में 20-30 प्रासंगिक प्रॉम्प्ट्स के साथ ChatGPT, Perplexity, Claude, और Gemini को क्वेरी करें। दस्तावेज करें कि कौन सी साइट्स उद्धृत होती हैं (आपकी और प्रतिस्पर्धियों की), किन कंटेंट फॉर्मैट्स को एट्रिब्यूशन मिलता है, और उन विषयों की पहचान करें जहां आपकी साइट प्रदर्शित होनी चाहिए लेकिन नहीं होती।
STEP 02
सर्च क्वेरी डेटा, ग्राहक प्रश्नों, और आपके उद्योग में सामान्य प्रॉम्प्ट्स का विश्लेषण करें। सूचनात्मक, तुलनात्मक, प्रक्रियात्मक, और सिफारिश पैटर्न में वर्गीकृत करें। मौजूदा सामग्री को इन क्वेरीज से मैप करें और कवरेज अंतरालों की पहचान करें।
STEP 03
क्वेरी भाषा से मेल खाने वाले H2/H3 हेडिंग्स, पहले 100 शब्दों में मुख्य तथ्यों के साथ सारांश पैराग्राफ, प्रश्न/उत्तर मार्कअप के साथ FAQ सेक्शन, स्पष्ट हेडर्स के साथ तुलना टेबल, और AI सिस्टम्स को कंटेंट टाइप बताने वाले schema.org मार्कअप का उपयोग करके पेजों का पुनर्गठन करें।
STEP 04
साइटेशन नेटवर्क्स, विशेषज्ञता मार्कर्स, और सत्यापन योग्य डेटा के माध्यम से विश्वसनीयता संकेतों को मजबूत करें। अवलोकन योग्य विश्वसनीयता संकेतों पर ध्यान केंद्रित करें जो AI-जनित प्रतिक्रियाओं में साइटेशन विजिबिलिटी के साथ संबंधित हैं।
STEP 05
ऑप्टिमाइज किए गए पेजों पर प्रारंभिक ऑडिट क्वेरीज फिर से चलाएं। प्लेटफॉर्म्स पर प्रत्येक क्वेरी की विविधताओं का परीक्षण करें। साइटेशन सुधारों का दस्तावेजीकरण करें, यह नोट करते हुए कि कौन सी ऑप्टिमाइजेशन तकनीकें बढ़ी हुई विजिबिलिटी के साथ संबंधित हैं। उन पेजों पर पुनरावृत्ति करें जो अभी भी प्रदर्शित नहीं होते।
STEP 06
समय के साथ AI प्लेटफॉर्म्स पर साइटेशन फ्रीक्वेंसी ट्रैक करें। किन रणनीतियों से LLM-जनित प्रतिक्रियाओं में आपकी विजिबिलिटी बढ़ती है, इसके आधार पर ऑप्टिमाइजेशन अप्रोच को रिफाइन करें।
हमारी इंजीनियरिंग टीम केवल कंटेंट एडिट्स पर निर्भर रहने के बजाय AI विजिबिलिटी के लिए आवश्यक स्ट्रक्चर्ड डेटा, सिमेंटिक मार्कअप, और कंटेंट फॉर्मेटिंग सुधारों को लागू करती है।
हम ChatGPT, Gemini, Perplexity, और Claude में प्रॉम्प्ट्स का परीक्षण करके वास्तविक साइटेशन पैटर्न का विश्लेषण करते हैं ताकि यह पहचाना जा सके कि कौन से कंटेंट स्ट्रक्चर और अथॉरिटी सिग्नल्स AI-जनित उत्तरों में विजिबिलिटी के साथ संबंधित हैं।
हम कई AI मंचों पर सामग्री का परीक्षण करते हैं। मंच और प्रश्न के अनुसार परिणामों की तुलना करके बदलावों की उपयोगिता का मूल्यांकन करते हैं।
10 वर्षों के सर्च ऑप्टिमाइजेशन अनुभव के साथ, हम पारंपरिक SEO परफॉर्मेंस को AI विजिबिलिटी रणनीतियों के साथ संतुलित करते हैं ताकि दोनों चैनल एक साथ बढ़ें।
हम AI साइटेशन फ्रीक्वेंसी टेस्टिंग, विजिबिलिटी ट्रेंड्स ट्रैकिंग, और स्ट्रक्चरल ऑप्टिमाइजेशन अवसरों की पहचान के लिए प्रोप्राइटरी टूल्स बनाते हैं।
जब संभावित ग्राहक पूछते हैं "किसी विशिष्ट उपयोग के लिए सबसे अच्छा टूल कौन सा है" या "आपका प्रोडक्ट प्रतिस्पर्धियों से कैसे तुलना करता है", तो आपकी साइट LLM प्रतिक्रियाओं में प्रदर्शित होनी चाहिए। हम इन क्वेरीज में सरफेस होने के लिए प्रोडक्ट डॉक्यूमेंटेशन, तुलना पेज, और यूज केस गाइड्स को ऑप्टिमाइज करते हैं।
जब उपयोगकर्ता प्रोडक्ट्स के बीच मुख्य अंतर पूछते हैं या कौन से प्रोडक्ट टाइप में विशिष्ट फीचर्स हैं, तो स्ट्रक्चर्ड प्रोडक्ट डेटा LLMs को आपके पेजों को उद्धृत करने में मदद करता है। हम स्पेसिफिकेशन, फीचर्स, और तुलनाओं को टेबल और स्कीमा मार्कअप में फॉर्मैट करते हैं जिसे AI प्लेटफॉर्म्स विश्वसनीय रूप से एक्सट्रैक्ट करते हैं।
जब LLMs आपके लेखों की जानकारी का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर देते हैं लेकिन आपको उद्धृत नहीं करते, तो आप ट्रैफिक और एट्रिब्यूशन खो देते हैं। हम स्पष्ट तथ्य कथनों, डेटा टेबल, और विशेषज्ञ उद्धरणों के साथ सामग्री का पुनर्गठन करते हैं जिसे LLMs एक्सट्रैक्ट और एट्रिब्यूट करते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं द्वारा स्रोतों को सत्यापित करने पर आपका ट्रैफिक बना रहता है।
जब संभावित ग्राहक जटिल समस्याओं को हल करने या विशिष्ट सेवाओं की प्रक्रियाओं के बारे में पूछते हैं, तो आपकी फर्म को विशेषज्ञ स्रोत के रूप में उद्धृत किया जाना चाहिए। हम केस स्टडीज, मेथडोलॉजी पेजों, और विशेषज्ञ सामग्री को क्रेडेंशियल्स, सत्यापन योग्य परिणामों, और स्ट्रक्चर्ड प्रक्रिया विवरणों के साथ ऑप्टिमाइज करते हैं।
ऑर्गेनिक ट्रैफिक में 30-50% MoM वृद्धि
हमने 5 महीनों की अवधि में ऑर्गेनिक ट्रैफिक में 30-50% MoM वृद्धि देखी। हमारे वर्कफ्लो के अनुकूल होने में टीम का लचीलापन और चपलता अद्भुत रही है।
Sourav Kundu
General Manager, Marketing at Smallcase
Results in 5 महीने
LLM साइटेशन टेस्टिंग
NextGrowthLabs
कई AI प्लेटफॉर्म्स पर व्यवस्थित परीक्षण
DIY अप्रोच
केवल मैनुअल क्वेरीज
फ्रीलांसर
सीमित परीक्षण
पारंपरिक SEO एजेंसी
फोकस नहीं
AI प्लेटफॉर्म ज्ञान
NextGrowthLabs
LLM सोर्स सिलेक्शन की रिसर्च-बैक्ड समझ
DIY अप्रोच
सामान्य जागरूकता
फ्रीलांसर
सतही स्तर
पारंपरिक SEO एजेंसी
पारंपरिक SEO फोकस
टेक्निकल इम्प्लीमेंटेशन
NextGrowthLabs
स्कीमा, मार्कअप, और स्ट्रक्चर के लिए इंजीनियरिंग टीम
DIY अप्रोच
सीमित क्षमता
फ्रीलांसर
परिवर्तनीय कौशल
पारंपरिक SEO एजेंसी
कंटेंट-केंद्रित
क्वेरी पैटर्न रिसर्च
NextGrowthLabs
आपके डोमेन में वास्तविक LLM क्वेरीज का डेटाबेस
DIY अप्रोच
अनुमान
फ्रीलांसर
बेसिक विश्लेषण
पारंपरिक SEO एजेंसी
कीवर्ड-केंद्रित
क्रॉस-प्लेटफॉर्म ऑप्टिमाइजेशन
NextGrowthLabs
ChatGPT, Perplexity, Claude, और अन्य LLMs
DIY अप्रोच
सिंगल प्लेटफॉर्म
फ्रीलांसर
केवल ChatGPT
पारंपरिक SEO एजेंसी
संबोधित नहीं
विजिबिलिटी मॉनिटरिंग
NextGrowthLabs
ऑटोमेटेड साइटेशन फ्रीक्वेंसी ट्रैकिंग
DIY अप्रोच
कोई ट्रैकिंग नहीं
फ्रीलांसर
मैनुअल जांच
पारंपरिक SEO एजेंसी
उपलब्ध नहीं
कंटेंट स्ट्रक्चर स्टैंडर्ड्स
NextGrowthLabs
LLM-ऑप्टिमाइज्ड कंटेंट फॉर्मेटिंग स्टैंडर्ड्स
DIY अप्रोच
कोई फ्रेमवर्क नहीं
फ्रीलांसर
असंगत
पारंपरिक SEO एजेंसी
पारंपरिक SEO
अथॉरिटी सिग्नल बिल्डिंग
NextGrowthLabs
LLMs द्वारा पहचाने जाने वाले विश्वसनीयता संकेत
DIY अप्रोच
बेसिक बैकलिंक्स
फ्रीलांसर
सीमित दायरा
पारंपरिक SEO एजेंसी
स्टैंडर्ड लिंक बिल्डिंग
टेस्टिंग इंफ्रास्ट्रक्चर
NextGrowthLabs
AI विजिबिलिटी वैलिडेशन के लिए कस्टम टूल्स
DIY अप्रोच
कोई नहीं
फ्रीलांसर
कोई नहीं
पारंपरिक SEO एजेंसी
कोई नहीं
पारंपरिक SEO संतुलन
NextGrowthLabs
पारंपरिक सर्च और AI प्लेटफॉर्म्स दोनों के लिए ऑप्टिमाइज करें
DIY अप्रोच
एक या दूसरा
फ्रीलांसर
समझौते
पारंपरिक SEO एजेंसी
केवल मजबूत SEO
मापदंड
DIY अप्रोच
फ्रीलांसर
पारंपरिक SEO एजेंसी
NextGrowthLabs
LLM साइटेशन टेस्टिंग
केवल मैनुअल क्वेरीज
सीमित परीक्षण
फोकस नहीं
कई AI प्लेटफॉर्म्स पर व्यवस्थित परीक्षण
AI प्लेटफॉर्म ज्ञान
सामान्य जागरूकता
सतही स्तर
पारंपरिक SEO फोकस
LLM सोर्स सिलेक्शन की रिसर्च-बैक्ड समझ
टेक्निकल इम्प्लीमेंटेशन
सीमित क्षमता
परिवर्तनीय कौशल
कंटेंट-केंद्रित
स्कीमा, मार्कअप, और स्ट्रक्चर के लिए इंजीनियरिंग टीम
क्वेरी पैटर्न रिसर्च
अनुमान
बेसिक विश्लेषण
कीवर्ड-केंद्रित
आपके डोमेन में वास्तविक LLM क्वेरीज का डेटाबेस
क्रॉस-प्लेटफॉर्म ऑप्टिमाइजेशन
सिंगल प्लेटफॉर्म
केवल ChatGPT
संबोधित नहीं
ChatGPT, Perplexity, Claude, और अन्य LLMs
विजिबिलिटी मॉनिटरिंग
कोई ट्रैकिंग नहीं
मैनुअल जांच
उपलब्ध नहीं
ऑटोमेटेड साइटेशन फ्रीक्वेंसी ट्रैकिंग
कंटेंट स्ट्रक्चर स्टैंडर्ड्स
कोई फ्रेमवर्क नहीं
असंगत
पारंपरिक SEO
LLM-ऑप्टिमाइज्ड कंटेंट फॉर्मेटिंग स्टैंडर्ड्स
अथॉरिटी सिग्नल बिल्डिंग
बेसिक बैकलिंक्स
सीमित दायरा
स्टैंडर्ड लिंक बिल्डिंग
LLMs द्वारा पहचाने जाने वाले विश्वसनीयता संकेत
टेस्टिंग इंफ्रास्ट्रक्चर
कोई नहीं
कोई नहीं
कोई नहीं
AI विजिबिलिटी वैलिडेशन के लिए कस्टम टूल्स
पारंपरिक SEO संतुलन
एक या दूसरा
समझौते
केवल मजबूत SEO
पारंपरिक सर्च और AI प्लेटफॉर्म्स दोनों के लिए ऑप्टिमाइज करें
जानें कि प्रतिस्पर्धियों की तुलना में ChatGPT और अन्य AI प्लेटफॉर्म प्रतिक्रियाओं में आपकी वेबसाइट कितनी बार प्रदर्शित होती है। हम LLM-जनित उत्तरों में आपकी विजिबिलिटी बढ़ाने के अवसरों की पहचान करेंगे।
4+
AI प्लेटफॉर्म्स परीक्षित (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini)
20-30
प्रति डोमेन विश्लेषित प्रासंगिक प्रॉम्प्ट्स
98%
क्लाइंट संतुष्टि रेटिंग
ChatGPT SEO एक वेबसाइट को ऑप्टिमाइज करने की प्रक्रिया है ताकि ChatGPT, Gemini, Perplexity, और Claude जैसे AI सहायक उपयोगकर्ता प्रश्नों के उत्तर उत्पन्न करते समय इसकी सामग्री को उद्धृत करें। जैसे-जैसे अधिक उपयोगकर्ता पारंपरिक सर्च लिस्टिंग के बजाय AI-जनित प्रतिक्रियाओं पर निर्भर होते हैं, इन उत्तरों में प्रदर्शित होना एक महत्वपूर्ण विजिबिलिटी चैनल बन जाता है।
LLMs कंटेंट स्ट्रक्चर, तथ्यात्मक सटीकता, अथॉरिटी सिग्नल्स, और विशिष्ट जानकारी को कितनी आसानी से एक्सट्रैक्ट कर सकते हैं, इसके आधार पर स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं। स्पष्ट मार्कअप, सत्यापन योग्य तथ्यों, और विश्वसनीयता संकेतकों के साथ अच्छी तरह से फॉर्मैट की गई सामग्री के चयनित और उद्धृत होने की संभावना अधिक होती है।
दोनों काम में सामग्री की संरचना और विश्वसनीय स्रोतों की भूमिका होती है। LLM में उल्लेख का परीक्षण करने के साथ पारंपरिक खोज रैंकिंग भी मापते हैं और परिणामों के अनुसार काम बदलते हैं।
हम ऑप्टिमाइजेशन से पहले और बाद में LLM प्रतिक्रियाओं में आपकी वेबसाइट की उपस्थिति का परीक्षण करते हैं। आपके डोमेन से प्रासंगिक प्रॉम्प्ट्स के साथ AI प्लेटफॉर्म्स को क्वेरी करके, हम साइटेशन फ्रीक्वेंसी ट्रैक करते हैं और सत्यापित करते हैं कि आपकी सामग्री अब वहां प्रदर्शित होती है जहां पहले अनुपस्थित थी।
हम उन प्रमुख LLM प्लेटफॉर्म्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिन पर उपयोगकर्ता वर्तमान में निर्भर हैं: ChatGPT, Perplexity, Claude, और Google का Gemini। प्रत्येक प्लेटफॉर्म के अलग-अलग सोर्स सिलेक्शन मानदंड हैं, इसलिए हम क्रॉस-प्लेटफॉर्म विजिबिलिटी के लिए ऑप्टिमाइजेशन को अनुकूलित करते हैं।
LLMs समय-समय पर अपना ट्रेनिंग डेटा अपडेट करते हैं, इसलिए समयसीमा भिन्न होती है। सक्रिय रूप से क्रॉल की गई सामग्री के लिए, परिवर्तन कुछ हफ्तों में दिखाई दे सकते हैं। हम समय के साथ साइटेशन फ्रीक्वेंसी ट्रैक करते हैं और विजिबिलिटी बढ़ाने वाली रणनीतियों के आधार पर ऑप्टिमाइजेशन रणनीतियों पर पुनरावृत्ति करते हैं।
दोनों। हम LLM रीडेबिलिटी के लिए मौजूदा सामग्री का पुनर्गठन करते हैं और उन अंतरालों की पहचान करते हैं जहां आपके डोमेन में सामान्य क्वेरीज को संबोधित करने के लिए नई सामग्री की आवश्यकता है। अप्रोच आपके वर्तमान कंटेंट कवरेज पर निर्भर करता है।
कोई भी व्यवसाय जहां संभावित ग्राहक AI प्लेटफॉर्म्स का उपयोग करके रिसर्च करते हैं, उसे LLM विजिबिलिटी से फायदा होता है। यह विशेष रूप से उन उद्योगों के लिए प्रासंगिक है जहां उपयोगकर्ता सूचनात्मक प्रश्न पूछते हैं: SaaS, प्रोफेशनल सर्विसेज, ई-कॉमर्स, शिक्षा, और पब्लिशिंग।
ChatGPT और अन्य LLM-जनित प्रतिक्रियाओं में आपकी वर्तमान विजिबिलिटी का विस्तृत विश्लेषण प्राप्त करें, साइटेशन फ्रीक्वेंसी सुधारने के लिए विशिष्ट सिफारिशों के साथ।
Email us at : [email protected]
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