GEO, SEO से कहीं व्यापक है—और अधिकांश कंपनियाँ इसके लिए संगठित नहीं हैं

पहले खोज रणनीति सीधी-सादी थी। ग्राहक के मन में कोई सवाल होता, वह उसे सर्च इंजन में टाइप करता और ब्रांड नतीजों वाले पेज पर सबसे ऊँची रैंकिंग पाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते। लेकिन यह मॉडल तेज़ी से बदल रहा है।

अब खोज और जानकारी पाने की प्रक्रिया का बढ़ता हुआ हिस्सा उन AI प्रणालियों के भीतर होता है, जो जानकारी का अर्थ समझती हैं, विभिन्न स्रोतों को मिलाकर प्रस्तुत करती हैं और ग्राहक के किसी ब्रांड की वेबसाइट पर पहुँचने से पहले ही जवाब दे देती हैं। Generative Engine Optimization (GEO) इस बदलाव के जवाब में उभरा है, लेकिन कंपनियाँ यह सोचने में बहुत सीमित दृष्टिकोण अपना सकती हैं कि इस बदलाव के लिए वास्तव में क्या करना होगा।

सितंबर में IAB के 2026 आउटलुक अध्ययन के अपडेट में, अमेरिका के 44% विज्ञापन खरीदारों ने बदलते उपभोक्ता व्यवहार के अनुरूप ढलने—जिसमें AI-संचालित खोज भी शामिल है—को मीडिया निवेश की अपनी सबसे बड़ी चुनौती बताया। वहीं, 76% खरीदार AI से तैयार जवाबों के लिए सामग्री को बेहतर बनाने पर अपना ध्यान बढ़ा रहे हैं—किसी भी अन्य क्षेत्र से अधिक।

गलती यह है कि GEO को SEO का बस अगला संस्करण मान लिया जाए। AI-संचालित खोज अब संगठनों के लिए दृश्यता की ऐसी चुनौती बन रही है, जो मार्केटिंग, डेटा, प्रौद्योगिकी, सामग्री, संचार और ग्राहक अनुभव—सभी क्षेत्रों तक फैली है। जो कंपनियाँ इस बदलाव के साथ अच्छी तरह तालमेल बिठाएँगी, वे केवल नए खोज इंटरफ़ेस के लिए अपनी सामग्री बेहतर नहीं करेंगी। वे नए सिरे से सोचेंगी कि उनकी डिजिटल मौजूदगी, संगठन का ज्ञान और बाहरी विश्वसनीयता आपस में कैसे काम करते हैं।

खोज नतीजे अब जवाब बनते जा रहे हैं

पारंपरिक SEO स्पष्ट उद्देश्य और प्रगति मापने के स्पष्ट तरीके वाली रैंकिंग पर आधारित था। GEO दृश्यता का एक अलग रूप सामने लाता है। कंपनियों को अब केवल यह नहीं देखना है कि कोई पेज किसी खास कीवर्ड पर किस रैंक पर आता है, बल्कि यह भी समझना है कि उनके ग्राहक जो सवाल पूछ रहे हैं, उनके जवाबों में उनका ब्रांड दिखाई देता है या नहीं, उसके बारे में किस तरह बताया जा रहा है और उस विवरण को कौन-से स्रोत प्रभावित कर रहे हैं।

इस बदलाव का कंपनियों पर असर पहले से दिख रहा है। Mirror और Express की मूल कंपनी, ब्रिटेन की प्रकाशक Reach ने बताया कि Google से आने वाले ट्रैफ़िक में साल-दर-साल 46% की गिरावट आई। कंपनी ने इसकी वजह AI Overviews और AI Mode जैसी सुविधाओं को बताया, जिनके चलते पाठकों को वेबसाइटों पर जाने के लिए क्लिक करने की ज़रूरत कम पड़ती है। पारंपरिक खोज से मिलने वाले ट्रैफ़िक में गिरावट का हमेशा यह मतलब नहीं होता कि लोगों की किसी श्रेणी या ब्रांड में दिलचस्पी कम हो रही है। इसका संकेत यह भी हो सकता है कि लोग अलग-अलग इंटरफ़ेस के ज़रिए जानकारी पा रहे हैं और यह प्रक्रिया वेबसाइट पर जाने से पहले ही तेज़ी से पूरी हो रही है।

ब्रांडों के लिए इससे सवाल बदल जाता है। दृश्यता अब केवल इस बात पर निर्भर नहीं करती कि आपकी रैंकिंग कहाँ है। यह इस पर भी निर्भर करती है कि AI प्रणालियों के पास यह समझने के लिए सही जानकारी और संदर्भ है या नहीं कि पूछे गए सवाल के लिए आपका ब्रांड क्यों प्रासंगिक है।

GEO की शुरुआत SEO की बुनियाद से होती है

GEO को SEO से अलग मानना आकर्षक लग सकता है, लेकिन इसकी तैयारी का बड़ा हिस्सा दोनों में समान है। AI प्रणालियों को भी जानकारी ढूँढ़ने, उसका अर्थ समझने और उसका मूल्यांकन करने की ज़रूरत होती है। इसलिए तकनीकी सुलभता, साइट की संरचना और स्पष्ट सामग्री—ये सभी अहम हैं।

इस साल, Cloudflare के Radar के डेटा से पता चला कि उसके नेटवर्क पर वेब पेजों के लिए किए गए अनुरोधों में आधे से अधिक बॉट जनरेट कर रहे थे। उन सभी बॉट में AI एजेंट शामिल नहीं हैं, लेकिन अब किसी भी वेबसाइट के दर्शकों में सॉफ़्टवेयर का हिस्सा बढ़ रहा है; उसे जो जानकारी मिलती है, उसे समझने के लिए पर्याप्त सामग्री और संदर्भ चाहिए। इसके लिए उन बुनियादी बातों पर फिर से ध्यान देना पड़ सकता है, जिन्हें कई कंपनियों ने नज़रअंदाज़ कर दिया है।

अगर अहम जानकारी किसी जटिल इंटरफ़ेस के भीतर छिपी हो, अलग-अलग पेजों पर अलग तरह से पेश की गई हो या क्रॉलर के लिए उस तक पहुँचना मुश्किल हो, तो AI प्रणाली के पास काम करने के लिए कम जानकारी होगी—और मानव आगंतुकों के पास भी। आम समस्याएँ पहचानना आसान है: ऐसे उत्पाद विवरण जो केवल JavaScript चलने के बाद दिखाई देते हैं, जबकि हर AI क्रॉलर JavaScript नहीं चलाता; और मूल्य या नीतियों की ऐसी जानकारी, जिसका वर्णन एक पेज से दूसरे पेज तक बदल जाता है।

लेकिन तकनीकी सुलभता तो बस शुरुआत है। हर ब्रांड उन्हीं गिनी-चुनी AI प्रणालियों के भीतर प्रतिस्पर्धा कर रहा है, इसलिए ये प्रणालियाँ खुद किसी ब्रांड को दूसरों से अलग नहीं बनातीं। असली फ़र्क संदर्भ से पड़ता है। ब्रांडों के लिए यह संदर्भ उनके डेटा, विशेषज्ञता, सामग्री, ग्राहकों की समझ और उस व्यापक सूचना-तंत्र से बनता है, जिसमें वे दिखाई देते हैं।

जब AI सामग्री पढ़ता है, तो उसकी गुणवत्ता और भी अहम हो जाती है

इस बारे में बहुत चर्चा होती है कि ऐसी सामग्री कैसे लिखें, जिसे AI प्रणालियाँ सामने लाएँ। इनमें से कुछ चर्चा फ़ॉर्मैटिंग के तरीकों या अलग-अलग मॉडलों की कार्यप्रणाली को उलटकर समझने की कोशिशों पर केंद्रित रही है। इनमें से ज़्यादातर तरीकों की उपयोगिता ज़्यादा समय तक नहीं रहती, और मैं इनके आधार पर रणनीति नहीं बनाऊँगा।

मॉडल, जानकारी पुनः प्राप्त करने वाली प्रणालियाँ और स्रोत लगातार बदलते रहेंगे। आज कारगर दिखने वाला कोई तरीका कुछ ही महीनों बाद बिल्कुल अलग नतीजे दे सकता है। अधिक टिकाऊ तरीका यह है कि उपयोगी और प्रामाणिक सामग्री बनाई जाए, जो ग्राहकों के वास्तविक सवालों के स्पष्ट जवाब दे और विषय की गहरी विशेषज्ञता दिखाए। कंपनियों को शुरुआत अपनी प्रकाशित सामग्री की समीक्षा से करनी चाहिए। क्या वह ग्राहकों के अहम सवालों के जवाब देती है? क्या उसमें विशेषज्ञता स्पष्ट रूप से दिखाई देती है? क्या पूरे डिजिटल तंत्र में महत्वपूर्ण जानकारी एक जैसी है?

AI में दृश्यता कई तरह के संकेतों से प्रभावित होती है। इनमें सामग्री की गुणवत्ता, तकनीकी आधार, संरचित डेटा, प्राधिकरण और तीसरे पक्ष के संदर्भ शामिल हैं। AI उद्धरणों पर Muck Rack के नवीनतम शोध में पाया गया कि ChatGPT, Claude और Gemini के जवाबों में उद्धृत 84% लिंक अर्जित मीडिया से आए थे, जिसमें पत्रकारिता, अकादमिक शोध और तीसरे पक्ष के अन्य स्रोत शामिल थे। इसीलिए GEO का दायरा किसी ब्रांड की अपनी वेबसाइट पर प्रकाशित सामग्री से कहीं आगे तक फैला है और इसीलिए संचार टीमों को भी इस चर्चा में शामिल होना चाहिए।

कार्यप्रवाह की चुनौती, तकनीकी चुनौती से कहीं बड़ी है

मेरे अनुभव में, AI-संचालित खोज के अनुरूप ढलने में तकनीक शायद ही सबसे कठिन पहलू होती है। इससे बड़ी चुनौती यह है कि खोज और जानकारी पाने की प्रक्रिया में AI के शामिल होने पर टीमें आपस में कैसे काम करती हैं। पहले, खोज रणनीति की ज़िम्मेदारियाँ अलग-अलग टीमों में बँटी होती थीं: SEO टीमें रैंकिंग पर नज़र रखती थीं, सामग्री टीमें पेज तैयार करती थीं, संचार टीमें प्रेस कवरेज सँभालती थीं और डेवलपर वेबसाइट के तकनीकी पहलुओं का प्रबंधन करते थे। AI के ज़रिए खोज इन सीमाओं को धुंधला कर देती है, क्योंकि AI के जवाब में क्या दिखाई देता है, यह इन सभी क्षेत्रों से एक साथ प्रभावित हो सकता है।

McKinsey के 2026 के AI की स्थिति संबंधी सर्वेक्षण से भी यही व्यापक बात सामने आती है: उसमें पहचानी गई AI के क्षेत्र में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली लगभग तीन-चौथाई कंपनियों ने AI के कारण अपने कार्यप्रवाहों को बुनियादी तौर पर नए सिरे से तैयार किया है। अन्य उत्तरदाताओं में ऐसा करने वाली कंपनियों का अनुपात एक-चौथाई था। AI में दृश्यता के मामले में भी यही बात लागू होती है। अगर सामग्री टीम को पता चलता है कि कोई AI इंजन ब्रांड का गलत वर्णन कर रहा है, तो इसका समाधान वेबसाइट, उत्पाद डेटा, किसी तीसरे पक्ष की सूची या उस प्रेस कवरेज में हो सकता है, जिस पर मॉडल भरोसा कर रहा है।

इस समस्या से निपटने के लिए उन क्षेत्रों की ज़िम्मेदार टीमों को मिलकर काम करना होगा, न कि GEO को किसी एक विभाग की एक और ज़िम्मेदारी मानना होगा।

इससे नेतृत्व टीमों के सामने एक ऐसा सवाल आता है, जिसका जवाब देना अब पहले से ज़्यादा ज़रूरी हो गया है: AI में दृश्यता की ज़िम्मेदारी किसकी है?

इस काम में कई टीमें शामिल होंगी, लेकिन जवाबदेही एक ऐसे नेता की होनी चाहिए जो प्रदर्शन-सूची, समीक्षा की नियमितता और AI प्रणाली के ब्रांड का गलत वर्णन करने पर की जाने वाली कार्रवाई की ज़िम्मेदारी ले। इसके बाद विपणन, संचार, प्रौद्योगिकी और डेटा के नेताओं को इस बात की साझा समझ बनानी होगी कि AI प्रणालियों में ब्रांड को किस रूप में दिखाया जा रहा है, उन जवाबों को कौन-सी बातें प्रभावित करती हैं और कमियाँ सामने आने पर संगठन को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए।

दृश्यता को रैंकिंग से नहीं, दर के रूप में मापें

आगे होने वाले सबसे बड़े बदलावों में से एक यह है कि कंपनियाँ खोज में अपनी दृश्यता कैसे मापती हैं। पारंपरिक रूप से, खोज रैंकिंग ने विपणक को नज़र रखने के लिए अपेक्षाकृत सरल माप दिया है, लेकिन AI-जनित जवाब कहीं अधिक बदलते रहते हैं। ऐसी कोई एक निश्चित स्थिति नहीं है जो ब्रांड को दिखना सुनिश्चित करे, और किसी जवाब में केवल दिखाई देना पूरी तस्वीर नहीं बताता। किसी ब्रांड का बार-बार उल्लेख हो सकता है, लेकिन उसका गलत वर्णन किया जा सकता है; उसे बिना किसी उद्धरण के शामिल किया जा सकता है; या एक बाज़ार में उसका हवाला दिया जा सकता है, जबकि दूसरे में उसे पूरी तरह छोड़ दिया जाए।

इसका मतलब है कि GEO अब इस बात से ध्यान हटाकर कि कोई ब्रांड किस रैंक पर है, इस पर केंद्रित हो रहा है कि वह कितनी बार दिखाई देता है, उसका वर्णन कैसे किया जाता है और जवाब को कौन-से स्रोत प्रभावित कर रहे हैं। मापन की पद्धतियाँ अभी इस बदलाव के अनुरूप ढल रही हैं। उसी IAB अध्ययन में, 86% खरीदारों ने कहा कि संवादात्मक AI टूल और AI एजेंटों के कारण वे मीडिया प्रदर्शन को मापने का अपना तरीका बदल रहे हैं या बदलने की उम्मीद करते हैं। वहीं, 45% ने AI-संचालित और पारंपरिक ग्राहक यात्राओं की तुलना को मापन की अपनी सबसे बड़ी चुनौती बताया। व्यवहार में, इसका मतलब है कि GEO खोज जितनी ही मापन और कार्यप्रवाह की चुनौती भी है।

शुरुआत उन सवालों से करना व्यावहारिक होगा, जो ग्राहक पहले से पूछ रहे हैं। ऐसे सवालों का एक प्रतिनिधि समूह तैयार करें, नियमित समय-सारणी के अनुसार उन्हें प्रमुख AI प्लेटफ़ॉर्मों पर पूछें और दर्ज करें कि ब्रांड दिखाई देता है या नहीं, उसका वर्णन कैसे किया जाता है, उसके साथ कौन-से प्रतिस्पर्धी दिखते हैं और किन स्रोतों का हवाला दिया जाता है। हर सवाल एक से अधिक बार पूछें। एक ही प्रॉम्प्ट पर हर बार अलग जवाब मिल सकता है, इसलिए दृश्यता को एक स्क्रीनशॉट के बजाय दर के रूप में दर्ज करना चाहिए। समय के साथ, इस दृश्यता को आगे के संकेतों से जोड़ा जा सकता है, जिनमें AI से आया रेफ़रल ट्रैफ़िक, जुड़ाव और रूपांतरण शामिल हैं।

इस बात के संकेत पहले से दिख रहे हैं कि यह बदलाव कितनी तेज़ी से हो सकता है। Adobe के छुट्टियों के मौसम में खरीदारी के आँकड़ों से पता चला कि 2025 के छुट्टियों के मौसम में जनरेटिव AI टूल से अमेरिकी खुदरा वेबसाइटों पर आने वाला ट्रैफ़िक साल-दर-साल 693.4% बढ़ा। साथ ही, AI के ज़रिए आए इन आगंतुकों ने अन्य ट्रैफ़िक की तुलना में अधिक दर से खरीदारी पूरी की। यह वृद्धि बहुत छोटे आधार से शुरू हुई थी और हर कंपनी में ऐसा ही रुझान नहीं दिखेगा। फिर भी, इससे पता चलता है कि आज AI में दृश्यता को मापा जा सकता है और उसे वास्तविक व्यावसायिक नतीजों से जोड़ा जा सकता है।

GEO को अभियान नहीं, परिचालन क्षमता मानें

AI-संचालित खोज का यह मतलब नहीं है कि कंपनियाँ SEO के बारे में अब तक सीखी हर बात को छोड़ दें। इसका मतलब है कि रैंकिंग से आगे बढ़कर यह समझा जाए कि ग्राहक अपने सवालों और उन्हें मिलने वाली जानकारी के बीच अब एक और परत का सामना कर रहे हैं।

लेकिन कंपनियों को AI में दृश्यता को विपणन की एक और अलग-थलग रणनीति या एक बार किए जाने वाले ऑडिट तक सीमित करने से बचना चाहिए। मॉडल और स्रोत बदलते रहते हैं, इसलिए पहला ऑडिट आख़िरी पड़ाव नहीं है। इससे मिलने वाली जानकारी का इस्तेमाल यह तय करने के लिए करना अधिक उपयोगी होगा कि सामग्री, डेटा, प्रौद्योगिकी, संचार और ग्राहक अनुभव के क्षेत्रों को आपस में मिलकर काम करने के तरीके कहाँ बदलने चाहिए। खोज का स्वरूप अधिक संवादात्मक और तेज़ी से एजेंट-आधारित होता जा रहा है; AI प्रणालियाँ ग्राहकों की ओर से शोध करना और कार्रवाई करना शुरू कर रही हैं। ऐसा होने पर दृश्यता इस बात पर निर्भर करेगी कि ये प्रणालियाँ आपके ब्रांड के बारे में क्या खोज, सत्यापित और दोहरा सकती हैं।