ईकॉमर्स में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर के लिए एआई ओवरव्यू किस प्रकार के शब्द प्रारूपों को प्राथमिकता देते हैं?

एआई विश्लेषणों ने कंटेंट ऑप्टिमाइज़ेशन के बारे में हमारी सोच को मौलिक रूप से बदल दिया है। पारंपरिक सर्च रैंकिंग के लिए लिखने के बजाय, कंटेंट क्रिएटर्स को अब बड़े भाषा मॉडलों द्वारा आसानी से समझने योग्य कंटेंट लिखना होगा। विशेष रूप से FAQ के उत्तरों की बात करें तो, एआई सिस्टम कुछ खास फॉर्मेटिंग तरीकों को प्राथमिकता देते हैं। इन प्राथमिकताओं को समझने से आपके कंटेंट को उद्धृत किए जाने की संभावना काफी बढ़ सकती है। गूगल एआई का अवलोकन, चैटजीपीटी, परप्लेक्सिटी, और अन्य जनरेटिव सर्च प्लेटफॉर्म। मुख्य निष्कर्ष सरल है: एआई ऐसी सामग्री को प्राथमिकता देता है जो तेजी से निकालने के लिए संरचित हो, न कि मनुष्यों द्वारा आराम से पढ़ने के लिए।

एआई के व्यापक अवलोकन और उनकी सामग्री निष्कर्षण प्रक्रिया को समझना

एआई ओवरव्यू उपयोगकर्ताओं को खोज परिणाम प्रस्तुत करने के तरीके में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। लिंक की क्रमबद्ध सूची दिखाने के बजाय, Google और अन्य प्लेटफ़ॉर्म अब कई स्रोतों से प्राप्त जानकारी के आधार पर संक्षिप्त और संश्लेषित उत्तर तैयार करते हैं। जब कोई एआई सिस्टम ये सारांश तैयार करता है, तो वह आपके पृष्ठ को मानव पाठक की तरह ऊपर से नीचे तक नहीं पढ़ता है। इसके बजाय, यह पार्सिंग नामक प्रक्रिया के माध्यम से आपकी सामग्री को छोटे, संरचित भागों में विभाजित करता है। फिर इन मॉड्यूलर भागों का अधिकार, प्रासंगिकता और स्पष्टता के आधार पर मूल्यांकन किया जाता है, और सर्वोत्तम भागों को एक सुसंगत उत्तर में पुनर्व्यवस्थित किया जाता है।

इस विश्लेषण प्रक्रिया का अर्थ है कि आपकी सामग्री इस प्रकार व्यवस्थित होनी चाहिए जिससे एआई के लिए प्रासंगिक जानकारी निकालना आसान हो जाए। यदि आपके अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर लंबे पैराग्राफों में छिपे हुए हैं या उनमें स्पष्ट संरचना का अभाव है, तो एआई को प्रासंगिक जानकारी को पहचानने और निकालने के लिए अधिक मेहनत करनी पड़ेगी।. 

आप एआई के लिए अपनी सामग्री को समझना जितना कठिन बनाएंगे, उतनी ही कम संभावना है कि वह आपके उत्तर को अवलोकन में शामिल करने के लिए चुनेगी। यही कारण है कि हाल ही में सामग्री रणनीति का अधिकांश भाग विशेषज्ञों द्वारा "उत्तर-प्रथम" प्रारूपण और मॉड्यूलर सामग्री डिजाइन की ओर स्थानांतरित हो गया है।

इन साइटेशन स्पॉट के लिए प्रतिस्पर्धा तीव्र हो गई है। एआई ओवरव्यू में दिखाई देने वाले पेजों की अनुमानित क्लिक इंटरैक्शन दर पारंपरिक खोज सूचियों की तुलना में 45 से 67 प्रतिशत अधिक होती है।. 

यह कोई मामूली अनुकूलन नहीं है; यह दृश्यता और ट्रैफ़िक क्षमता में बदलाव है। विशेष रूप से FAQ सामग्री के लिए, जोखिम और भी अधिक है क्योंकि FAQ उपलब्ध सबसे AI-अनुकूल सामग्री प्रारूपों में से हैं। प्रश्न-उत्तर संरचना सीधे तौर पर इस बात से मेल खाती है कि AI सिस्टम जानकारी को कैसे निकालते और संश्लेषित करते हैं।

40-60 शब्दों का प्रत्यक्ष उत्तर ब्लॉक प्रारूप

मूल सिद्धांत सीधा-सादा है: प्रत्येक अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ) का उत्तर एक संक्षिप्त, स्व-निहित उत्तर से शुरू होना चाहिए जो एक पूर्ण प्रतिक्रिया के रूप में अपने आप में पूर्ण हो।. यह प्रारंभिक खंड शोधकर्ताओं द्वारा "उद्धरण खंड" के रूप में कार्य करता है - एक पूर्व-निर्मित, उपयोग के लिए तैयार उत्तर जिसे एआई न्यूनतम प्रसंस्करण के साथ निकाल सकता है।

व्यवहार में यह प्रारूप इस प्रकार काम करता है:आपका प्रश्न H2 या H3 शीर्षक में दिखाई देता है, और पहला वाक्य या प्रारंभिक पैराग्राफ सीधे उत्तर प्रदान करता है। कोई लंबी भूमिका नहीं। कोई भूमिका नहीं। मुद्दे की ओर कोई विस्तार नहीं। उत्तर पहले आता है। उस प्रारंभिक 40-60 शब्दों के खंड के बाद, आप सहायक संदर्भ, उदाहरण, आँकड़े या गहन व्याख्याओं के साथ विस्तार कर सकते हैं।

एक वास्तविक उदाहरण पर विचार करें। यदि आपका अक्सर पूछे जाने वाला प्रश्न यह है कि “एआई ऑप्टिमाइजेशन के लिए अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (FAQ) के उत्तर कितने लंबे होने चाहिए?“उत्तर खंड कुछ इस प्रकार हो सकता है: “40-60 शब्दों के सीधे उत्तर से शुरुआत करें जो एक उद्धृत करने योग्य तथ्य के रूप में स्वतंत्र रूप से खड़ा हो सके। इसके बाद विस्तृत संदर्भ दें जो गहराई जोड़ता है और विशेषज्ञता प्रदर्शित करता है। शीर्षकों के बीच 120-180 शब्दों का उपयोग करने वाले पृष्ठों को कम शब्दों वाले खंडों की तुलना में 70 प्रतिशत अधिक ChatGPT उद्धरण प्राप्त होते हैं।” ध्यान दें कि यह प्रारंभिक खंड संक्षिप्त और आसानी से समझने योग्य रहते हुए प्रश्न का पूर्ण उत्तर कैसे देता है।

इस प्रारूप पर किया गया शोध बेहद महत्वपूर्ण है। हजारों एआई अवलोकन उद्धरणों के विश्लेषण से पता चलता है कि जब वेबसाइटों ने अपनी सामग्री को पुनर्गठित करके उसमें 40-60 शब्दों के स्पष्ट उत्तर खंड और उसके बाद सहायक विवरण शामिल किए, तो उन्होंने 60 दिनों के भीतर एआई उद्धरणों में उल्लेखनीय सुधार देखा।. 

प्रश्न-आधारित शीर्षक और बोलचाल की भाषा

एआई सिस्टम उन शीर्षकों को प्राथमिकता देते हैं जो प्रश्नों के रूप में तैयार किए गए हों और उपयोगकर्ताओं के वास्तविक बोलने और खोजने के तरीके से मेल खाते हों। यह प्राथमिकता दर्शाती है कि... पारंपरिक एसईओ से हटकर पहले दिए गए दिशानिर्देशों में कीवर्ड से भरपूर लेकिन कभी-कभी अस्वाभाविक शीर्षक वाक्यांशों पर जोर दिया गया था। आधुनिक एआई ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए आवश्यक है कि आपके H2 और H3 शीर्षक वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों की तरह प्रतीत हों।

इस प्राथमिकता के पीछे का तर्क स्पष्ट है। जब कोई उपयोगकर्ता जेमिनी, चैटजीपीटी या परप्लेक्सिटी से कोई प्रश्न पूछता है, तो एआई ऐसी सामग्री खोजता है जो सीधे उस विशिष्ट प्रश्न के वाक्यांश का उत्तर देती हो। यदि आपका शीर्षक "FAQ ऑप्टिमाइज़ेशन बेस्ट प्रैक्टिसेज़" है, तो एआई को यह अनुमान लगाना होगा कि यह अनुभाग FAQ संरचना से संबंधित प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। यदि आपका शीर्षक "AI ओवरव्यू के लिए मुझे अपने FAQ उत्तरों की संरचना कैसे करनी चाहिए?" है, तो एआई इसे तुरंत एक सटीक मिलान के रूप में पहचान लेता है।

संवादात्मक लहजा केवल शीर्षकों तक ही सीमित नहीं रहता, बल्कि आपके उत्तरों की भाषा में भी झलकता है। एआई सिस्टम ने औपचारिक या अत्यधिक तकनीकी भाषा के बजाय स्वाभाविक, बोलचाल की भाषा को पहचानना और प्राथमिकता देना सीख लिया है। इसका अर्थ विशेषज्ञता या अधिकार का त्याग करना नहीं है। बल्कि, इसका अर्थ है विशेषज्ञता को स्पष्ट, सुलभ भाषा में व्यक्त करना, जो इस बात को प्रतिबिंबित करती है कि जानकार लोग वास्तव में विषय के बारे में कैसे बात करते हैं।

विशेष रूप से FAQ सामग्री के लिए, आपके प्रश्न Google जैसे शोध स्रोतों से प्राप्त वास्तविक भाषा पैटर्न को प्रतिबिंबित करने चाहिए।“लोग ये भी पूछते हैं”अगर आपके दर्शक पूछते हैं, "GEO क्या है?", तो आपकी हेडिंग में ठीक यही होना चाहिए—न कि "जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन की व्याख्या" या "GEO सिद्धांतों को समझना"। आपका प्रश्न लोगों के खोज करने के तरीके से जितना सटीक रूप से मेल खाएगा, AI द्वारा निष्कर्ष निकालने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

एक महत्वपूर्ण अंतरआपके प्रश्न बातचीत के अंदाज़ में और सटीक होने चाहिए, लेकिन फिर भी आपके उद्योग के अनुरूप औपचारिक पेशेवर रवैया बनाए रखें। लक्ष्य स्पष्टता और सीधापन है, न कि अनौपचारिक बोलचाल या अत्यधिक सरलीकृत भाषा। स्वाभाविक वाक्य संरचना का प्रयोग करें, बिना स्पष्टीकरण के तकनीकी शब्दों का प्रयोग करने से बचें, और अपने प्रश्नों को ऐसी भाषा में पूछें जिसका उपयोग आपके लक्षित श्रोता वास्तव में मदद मांगते समय करते हैं।

बुलेट पॉइंट और सूची प्रारूपण प्राथमिकताएँ

एआई सिस्टम अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर देने के लिए पैराग्राफ से भरे गद्य की तुलना में बुलेट पॉइंट और क्रमांकित सूचियों को अधिक प्राथमिकता देते हैं। यह प्राथमिकता इस तथ्य से उत्पन्न होती है कि बड़े भाषा मॉडल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा निर्मित सामग्री का मानव मूल्यांकन करते समय, वे सघन अनुच्छेदों की तुलना में संरचित और आसानी से पढ़े जा सकने वाले उत्तरों को प्राथमिकता देते हैं। समय के साथ, इस प्रतिक्रिया ने मॉडलों को सूची प्रारूप में जानकारी उत्पन्न करने और उसे प्राथमिकता देने के लिए प्रेरित किया, और यही प्राथमिकता स्रोत सामग्री से जानकारी प्राप्त करने और निकालने के तरीके तक भी फैली हुई है।

बुलेट पॉइंट अव्यवस्थित जानकारी प्रस्तुत करने के लिए आदर्श हैं जहाँ क्रम मायने नहीं रखता। यदि आपके FAQ प्रश्न में पूछा गया है कि "FAQ ऑप्टिमाइज़ेशन के क्या लाभ हैं?", तो आप उन लाभों को पैराग्राफ के बजाय बुलेटेड सूची के रूप में प्रस्तुत करेंगे। AI प्रत्येक लाभ को एक अलग बिंदु के रूप में आसानी से पहचान सकता है, जिससे जानकारी को निकालना स्पष्ट और सरल हो जाता है।

क्रमांकित सूचियाँ क्रमबद्ध जानकारी के लिए बेहतर होती हैं—जैसे किसी प्रक्रिया के चरण, रैंकिंग या निर्देश जहाँ क्रम महत्वपूर्ण होता है। यदि आपके FAQ प्रश्न में पूछा गया है कि "मैं AI खोज के लिए अपने FAQ उत्तरों को कैसे अनुकूलित करूँ?", तो आप चरणों को क्रमानुसार समझाने के लिए क्रमांकित सूची का उपयोग करेंगे। इससे AI को संकेत मिलता है कि इन मदों को क्रम में प्रस्तुत किया जाना चाहिए, न कि मिलाया या पुनर्व्यवस्थित किया जाना चाहिए।

आपकी सूचियों की संरचना भी बहुत मायने रखती है। सूची के स्वरूप में एकरूपता होने से AI को जानकारी को अधिक विश्वसनीय रूप से समझने में मदद मिलती है। प्रत्येक बुलेट पॉइंट या क्रमांकित आइटम में समान व्याकरणिक संरचना और वाक्य की लंबाई होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आपका पहला बुलेट पॉइंट किसी क्रिया से शुरू होता है ("प्रत्येक FAQ अनुभाग में एक सीधा उत्तर ब्लॉक जोड़ें"), तो बाद के आइटम भी क्रियाओं से शुरू होने चाहिए ("अपने दावों का समर्थन करने के लिए आंकड़े शामिल करें," "FAQPage स्कीमा मार्कअप लागू करें") न कि संज्ञा वाक्यांशों या अन्य संरचनाओं से।

बुलेट पॉइंट्स को कई स्तरों तक नेस्ट करने से बचें, क्योंकि इससे मानव पाठकों और एआई सिस्टम दोनों को भ्रम हो सकता है। यदि आप तीन या चार स्तरों तक नेस्टेड बुलेट पॉइंट्स बना रहे हैं, तो संभवतः आपको नेस्टेड इंडेंटेशन के बजाय अतिरिक्त हेडिंग्स का उपयोग करके अपनी सामग्री को पुनर्गठित करने की आवश्यकता है। जटिल जानकारी को स्पष्ट हेडिंग्स के साथ अलग-अलग अनुभागों में विभाजित करना, सभी पदानुक्रमित जानकारी को नेस्टेड सूचियों के माध्यम से प्रस्तुत करने की कोशिश करने की तुलना में एआई के लिए अधिक अनुकूल है।

तालिकाएँ एक अन्य सूची-समान प्रारूप हैं जिन्हें AI विशेष रूप से तुलना-आधारित अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर देने के लिए पसंद करता है। जब आपका प्रश्न कुछ इस तरह हो, "दृष्टिकोण A और दृष्टिकोण B में क्या अंतर है?", तो तुलना को एक सुव्यवस्थित तालिका में प्रस्तुत करना पैराग्राफ के रूप में लिखने की तुलना में कहीं अधिक सुगम होता है। उत्पाद तुलना, विशेषताओं का विश्लेषण, मूल्य तुलना और अन्य ऐसी सामग्री के लिए भी तालिकाएँ अत्यंत उपयोगी होती हैं जहाँ पाठकों को वस्तुओं का एक दूसरे के विरुद्ध मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है।

सीधे जवाब पहले: मुख्य बात को कभी छिपाएं नहीं।

एआई ऑप्टिमाइजेशन से संबंधित सभी शोधों में सबसे सर्वमान्य अनुशंसा यही है कि आपको प्रश्न का उत्तर तुरंत देना चाहिए, एआई (या पाठक) को मूल उत्तर खोजने के लिए प्रस्तावना या पृष्ठभूमि में खोजने के लिए बाध्य नहीं करना चाहिए। इस सिद्धांत को अक्सर "उत्तर-प्रथम" प्रारूपण या "प्रश्न, उत्तर, विस्तार" ढांचा कहा जाता है।

प्रश्न की जटिलता के आधार पर लंबाई और गहराई संबंधी विचार

हालांकि 40-60 शब्दों का सीधा उत्तर भाग महत्वपूर्ण शुरुआत है, लेकिन आपके FAQ उत्तर की कुल लंबाई प्रश्न की जटिलता के आधार पर भिन्न होनी चाहिए। उभरते शोध से यह धारणा स्पष्ट रूप से गलत साबित होती है कि AI ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए लंबा उत्तर हमेशा बेहतर होता है।. 

हजारों का विश्लेषण एआई के अवलोकन उद्धरणों से पता चलता है कि 53 प्रतिशत से अधिक उद्धृत पृष्ठों में से अधिकांश 1,000 शब्दों से कम हैं, और सामग्री की लंबाई का एआई द्वारा चुने जाने से लगभग कोई संबंध नहीं है। महत्वपूर्ण बात आपके उत्तर की लंबाई नहीं, बल्कि उसकी स्पष्टता और संरचना है।

सरल और सीधे-सादे प्रश्नों के लिए—जैसे ”X क्या है?”, “Y कैसे करें?”, “A या B में से कौन बेहतर है?”—अक्सर 40-60 शब्दों का उत्तर खंड और उसके बाद एक या दो अतिरिक्त पैराग्राफ (कुल 100-180 शब्द) पर्याप्त होते हैं। AI संक्षिप्त और सुव्यवस्थित सामग्री से इन उत्तरों को स्पष्ट रूप से निकाल सकता है।

जटिल और सूक्ष्म प्रश्नों के लिए जिनमें पृष्ठभूमि की जानकारी, कई दृष्टिकोण या विस्तृत मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है, लंबे उत्तर स्वीकार्य होते हैं और कभी-कभी आवश्यक भी होते हैं।. 

यदि आपका प्रश्न यह है कि "मैं एआई सर्च ऑप्टिमाइजेशन के लिए एक व्यापक कंटेंट रणनीति कैसे विकसित करूं?", तो 200-300 शब्दों का उत्तर उपयुक्त हो सकता है, जिसमें आपके सीधे उत्तर वाले भाग के बाद प्रत्येक प्रमुख घटक पर विस्तृत अनुभाग शामिल हों।. 

मूल सिद्धांत यह है कि प्रत्येक शब्द का कुछ न कुछ महत्व होना चाहिए; आपको विषय की आवश्यकता के अनुसार ही लिखना चाहिए, न अधिक न कम।

सरल प्रश्नों के लिए "स्नैक रणनीति" और जटिल प्रश्नों के लिए "हब रणनीति" एक उपयोगी ढांचा है। स्नैक रणनीति मानती है कि संक्षिप्त सामग्री तभी सफल होती है जब वह एआई को अनावश्यक विवरणों में उलझे बिना उत्तर को तुरंत सत्यापित करने और उसे विश्वसनीय मानने की अनुमति देती है।. 

हब रणनीति यह मानती है कि लंबी सामग्री तभी मूल्यवान होती है जब वह वास्तविक गहराई, संदर्भ और विशेषज्ञता का प्रमाण प्रदान करती है। कई सामग्री निर्माता यह गलती करते हैं कि वे हब रणनीति को हर प्रश्न पर लागू कर देते हैं, भले ही विषय को वास्तव में उस गहराई की आवश्यकता हो या न हो।

एक महत्वपूर्ण बात ध्यान देने योग्य है: लंबे FAQ सेक्शन (शीर्षकों के बीच 120-180 शब्द) को संक्षिप्त सेक्शन की तुलना में AI द्वारा अधिक संदर्भ मिलते हैं। इसका अर्थ यह है कि जहाँ 40-60 शब्दों का आपका सीधा उत्तर पर्याप्त है, वहीं संदर्भ, उदाहरण और सहायक प्रमाणों के लिए 80-120 शब्दों का अतिरिक्त उपयोग करना लाभकारी होता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली द्वारा अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर देने के लिए पसंद किए जाने वाले संरचनात्मक पैटर्न

शब्द संख्या और शीर्षक की संरचना जैसे व्यक्तिगत तत्वों के अलावा, एआई सिस्टम अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (एफएक्यू) की सामग्री के लिए विशिष्ट समग्र संरचनात्मक पैटर्न को प्राथमिकता देते हैं। सबसे व्यापक रूप से अनुशंसित पैटर्न प्रश्न, उत्तर, विस्तार ढांचा है।

इस ढांचे के तहत, प्रत्येक FAQ अनुभाग इसी क्रम का पालन करता है। अनुभाग का शीर्षक सटीक प्रश्न प्रस्तुत करता है। पहला पैराग्राफ या ब्लॉक सीधा उत्तर देता है। अनुभाग का शेष भाग सहायक विवरणों के साथ उस उत्तर का विस्तार करता है। यह इस बात को दर्शाता है कि AI सिस्टम उत्तर कैसे उत्पन्न करते हैं—वे मुख्य दावे की पहचान करते हैं, उसे बताते हैं, और फिर सहायक प्रमाण और संदर्भ प्रदान करते हैं।

एक अन्य संरचना जो असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन करती है, उसे कुछ शोधकर्ता कहते हैं... “परमाणु उत्तर” इस पद्धति के अंतर्गत, प्रत्येक H2 और H3 खंड को एक विशिष्ट प्रश्न के स्वतंत्र, स्व-निहित उत्तर के रूप में माना जाता है। सैद्धांतिक रूप से प्रत्येक खंड को अलग से भी निकाला जा सकता है और वह फिर भी एक पूर्ण, सुसंगत उत्तर के रूप में पढ़ा जाएगा। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण एआई के लिए आपके लेख से किसी भी खंड को निकालना और उसे उद्धरण के रूप में उपयोग करना अत्यंत सरल बना देता है।

प्रत्येक परमाणु उत्तर के भीतर विशिष्ट क्रम इस प्रकार है: सीधा उत्तर (1-3 वाक्य) → सहायक विवरण (2-4 अतिरिक्त वाक्य) → सहायक डेटा या उदाहरण (यदि लागू हो) → निष्कर्ष या मुख्य बिंदु (छोटे उत्तरों के लिए वैकल्पिक). कुछ स्रोत उत्तर में सबसे महत्वपूर्ण तथ्यों को स्पष्ट रूप से बोल्ड करने की सलाह देते हैं ताकि एआई सिस्टम को उनका महत्व स्पष्ट हो सके। बोल्ड फॉर्मेटिंग एआई विश्लेषण के लिए अनिवार्य नहीं है, लेकिन इससे मानव पाठकों को सामग्री को अधिक तेज़ी से स्कैन करने में मदद मिलती है और यह इस बात को पुष्ट कर सकता है कि कौन से दावे मूल तथ्यात्मक कथन हैं।

FAQ स्कीमा मार्कअप (FAQPage संरचित डेटा) यह संरचनात्मक पैटर्न को भी सुदृढ़ करता है और एआई सिस्टम को संकेत देता है कि आपकी सामग्री प्रश्न-उत्तर युग्मों के रूप में व्यवस्थित है। सही ढंग से लागू किए जाने पर, FAQ पेज स्कीमा प्रत्येक प्रश्न और उत्तर के आसपास स्पष्ट अर्थपूर्ण सीमाएँ निर्धारित करता है, जिससे यह स्पष्ट हो जाता है कि कौन सा उत्तर किस प्रश्न से संबंधित है।

FAQ पेज स्कीमा के कार्यान्वयन में प्रत्येक प्रश्न-उत्तर जोड़ी को एक विशिष्ट प्रारूप में लपेटना शामिल है। JSON-LD मार्कअप यह स्पष्ट रूप से प्रश्न पाठ और स्वीकृत उत्तर को परिभाषित करता है। जब आप इस स्कीमा को सही ढंग से लागू करते हैं और Google के रिच रिजल्ट टेस्ट के माध्यम से इसे मान्य करते हैं, तो आप अनिवार्य रूप से अपनी सामग्री को AI सिस्टम द्वारा अपेक्षित संरचना से मेल खाने के लिए पूर्व-स्वरूपित कर रहे होते हैं। AI उद्धरण के लिए यह अनिवार्य नहीं है, लेकिन इसकी पुरजोर अनुशंसा की जाती है क्योंकि यह आपकी सामग्री की संरचना के बारे में सभी अस्पष्टताओं को दूर करता है।

सामान्य प्रश्न के उत्तरों में आधिकारिक संकेत और सहायक साक्ष्य

एआई सिस्टम केवल विशिष्ट फॉर्मेटिंग को ही प्राथमिकता नहीं देते; वे ऐसी सामग्री को भी प्राथमिकता देते हैं जो अधिकार विशेषज्ञता का संकेत देता है, अधिकार और विश्वसनीयता, जिसे गूगल कहता है ईईएटी (अनुभव, विशेषज्ञता, अधिकारिता, विश्वसनीयता). 

सामान्य प्रश्नों के उत्तर देने के लिए, इसका अर्थ है अपने दावों को साक्ष्यों के साथ समर्थित करना और यह प्रदर्शित करना कि आपके संगठन या लेखक के पास संबंधित क्षेत्र में वैध विशेषज्ञता है।

यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई सिस्टम द्वारा गलत जानकारी प्रदान करने (एक समस्या जिसे "मतिभ्रम" के रूप में जाना जाता है) के लिए उनकी लगातार जांच की जा रही है।. 

इस जोखिम को कम करने के लिए, एआई सिस्टम उन स्रोतों से सामग्री उद्धृत करने को प्राथमिकता देते हैं जो स्पष्ट विशेषज्ञता प्रदर्शित करते हैं और सत्यापन योग्य तथ्य प्रदान करते हैं।. 

एक FAQ उत्तर जिसमें केवल यह लिखा हो कि "इस दृष्टिकोण को लागू करने से रूपांतरण दरों में 23-40 प्रतिशत सुधार होता है", उसे उद्धृत किए जाने की संभावना उस उत्तर की तुलना में कम है जिसमें यह लिखा हो कि "इस दृष्टिकोण को लागू करने से रूपांतरण दरों में 23-40 प्रतिशत सुधार होता है"। 

लेखक की योग्यता और विशेषज्ञता के संकेत भी मायने रखते हैं। यदि आपके अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (FAQ) के उत्तर के लेखक के पास विषय से संबंधित योग्यताएं, प्रमाणपत्र या सिद्ध अनुभव है, तो उस जानकारी को शामिल करने से उत्तर की विश्वसनीयता बढ़ जाती है। लेखक के बारे में जीवनी संबंधी जानकारी, हालांकि अनिवार्य नहीं है, फिर भी उत्तर को विश्वसनीय बनाने में सहायक हो सकती है। ईएटी संकेत.​

नवीनतम जानकारी और विषयवस्तु की ताजगी भी विश्वसनीयता के संकेत देती है। यदि आपके FAQ के उत्तर में तीन साल पहले के दिशानिर्देशों का संदर्भ दिया गया है, जबकि नए और अधिक प्रासंगिक शोध उपलब्ध हैं, तो FAQ के उत्तरों में वर्तमान सर्वोत्तम प्रथाओं, नवीनतम आंकड़ों और अद्यतन जानकारी को प्रतिबिंबित करना चाहिए।.

किसी एआई सिस्टम द्वारा उस उत्तर को चुनने की संभावना कम होती है। इसलिए, एआई की मजबूत दृश्यता बनाए रखने के लिए अपने अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (एफएक्यू) की सामग्री का नियमित रूप से ऑडिट करना और आंकड़ों, शोध उद्धरणों और सर्वोत्तम अभ्यास अनुशंसाओं को अपडेट करना आवश्यक है।

सामान्य स्वरूपण संबंधी गलतियाँ जो एआई उद्धरण को कम करती हैं 

पहली बड़ी गलती है उत्तरों को लंबे-लंबे पैराग्राफों में छिपा देना। यदि आपके अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (FAQ) का उत्तर स्पष्ट विभाजन, शीर्षकों या दृश्य विरामों के बिना सघन पैराग्राफों के रूप में स्वरूपित है, तो AI को यह पहचानने में कठिनाई होती है कि उत्तर वास्तव में कहाँ है। यह बाधा इस संभावना को बढ़ाती है कि AI किसी प्रतिस्पर्धी के उत्तर का चयन कर लेगा, जो अधिक स्पष्ट रूप से स्वरूपित है।

इससे संबंधित एक और गलती है महत्वपूर्ण जानकारी को टैब, अकॉर्डियन या विस्तार योग्य मेनू के पीछे छिपाना। कई वेबसाइट बिल्डर FAQ के उत्तरों को ऐसे विस्तार योग्य अनुभागों में छिपाना आसान बनाते हैं जो क्लिक करने पर ही खुलते हैं। हालांकि, AI सिस्टम इन गतिशील तत्वों को ठीक से प्रदर्शित नहीं कर पाते हैं, जिसका अर्थ है कि आपका FAQ उत्तर AI के लिए पूरी तरह से अदृश्य हो सकता है। AI ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए, सभी महत्वपूर्ण सामग्री स्थिर HTML में दिखाई देनी चाहिए, न कि इंटरैक्टिव तत्वों के पीछे छिपी होनी चाहिए।

एक और आम गलती उचित हेडिंग संरचना को लागू करने में विफलता है। H2 और H3 टैग का तार्किक नेस्टिंग के साथ सही उपयोग AI ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए अनिवार्य है। यदि आपका पेज हेडिंग स्तरों को छोड़ देता है (H1 से सीधे H3 पर चला जाता है, H2 को छोड़ देता है), तो AI आपकी सामग्री के तार्किक पदानुक्रम को ठीक से नहीं समझ सकता है।

अस्पष्ट भाषा का प्रयोग करना एक और महत्वपूर्ण गलती है। मापने योग्य तथ्यों या विशिष्ट उदाहरणों के बिना अपने उत्पाद को "नवीन" या "अत्याधुनिक" बताना एआई को कोई ठोस आधार नहीं देता। एआई सिस्टम डेटा द्वारा समर्थित विशिष्ट, मापने योग्य दावों को प्राथमिकता देते हैं। यदि आप "महत्वपूर्ण सुधार" का दावा करते हैं, तो एआई जानना चाहता है कि "कितना महत्वपूर्ण?"—विशिष्ट प्रतिशत या मापदंड बताएं।

अतिभारित और जटिल वाक्य भी एआई द्वारा संदर्भ देने की संभावना को कम करते हैं। एक ही पंक्ति में कई दावों को समेटे हुए लंबे वाक्य एआई के लिए यह समझना कठिन बना देते हैं कि कौन सी जानकारी उत्तर का मूल तत्व है और कौन सी सहायक विवरण है। जटिल विचारों को कई वाक्यों में तोड़ें, प्रत्येक वाक्य को अपेक्षाकृत छोटा रखें और एक मुख्य विचार पर केंद्रित रखें।

अंततः, अनेक FAQ उत्तरों में असंगत प्रारूपण AI प्रणालियों की दृष्टि में आपके FAQ की समग्र गुणवत्ता को कम करता है। यदि कुछ उत्तरों में बुलेट पॉइंट का उपयोग किया गया है, कुछ में पैराग्राफ का, कुछ में आँकड़े शामिल हैं जबकि अन्य में नहीं, और कुछ में प्रश्न शीर्षक हैं जबकि अन्य में नहीं, तो AI को तुलनीय उत्तर निकालने के लिए अधिक मेहनत करनी पड़ती है। सभी प्रश्नों में FAQ संरचना और प्रारूपण में एकरूपता होने से AI के लिए यह समझना आसान हो जाता है कि उसे क्या अपेक्षा करनी है।

अपने Shopify स्टोर को AI-संचालित भविष्य के लिए तैयार करें

खोज का भविष्य किसी सूची में कीवर्ड रैंकिंग के बारे में नहीं है—बल्कि यह उस विश्वसनीय स्रोत बनने के बारे में है जिससे AI सिस्टम उपयोगकर्ता प्रश्नों के उत्तर उत्पन्न करते समय जानकारी प्राप्त करते हैं। विशेष रूप से FAQ सामग्री के लिए, इस लेख में वर्णित फ़ॉर्मेटिंग प्राथमिकताएँ उस स्थिति को प्राप्त करने का आपका सर्वोत्तम अवसर प्रदान करती हैं।.

क्या आपको हमारा ब्लॉग उपयोगी लगा? अगर हाँ, तो कृपया हमारे ब्लॉग की सदस्यता लें उद्योग-संबंधित विषयों पर अधिक टिप्स, ट्यूटोरियल और अपडेट के लिए.