Google ने बुधवार को सर्च में AI ओवरव्यू और AI मोड के लिए पांच अपडेट की घोषणा की, जिनका उद्देश्य संदर्भ में सुधार करना और प्रासंगिक लिंक को उजागर करना है। घोषणा का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा “विशेषज्ञों” से सलाह साझा करने के लिए सोशल-मीडिया पोस्ट और ऑनलाइन चर्चाओं पर Google की निर्भरता है।
Google बताता है कि इसमें उन लोगों के पोस्ट कैसे शामिल होंगे जो “विशेषज्ञ सलाह” दे सकते हैं, लेकिन यह कैसे निर्धारित करता है कि सलाह किसी विशेषज्ञ की है, इस पर स्पष्टता का अभाव है, सिवाय इसके कि जो लोग किसी विशिष्ट गंतव्य पर गए हैं या किसी विशिष्ट घटना का अनुभव किया है, उन्हें विशेषज्ञ माना जा सकता है।
उदाहरण के लिए, नॉर्दर्न लाइट्स की तस्वीरें लेने के तरीके पर शोध करने वालों के लिए, Google एक फोटोग्राफी फोरम से एक्सपोज़र समय पर सलाह के साथ-साथ क्लिक करने योग्य लिंक, विशिष्ट समुदाय के नाम की विशेषता वाले उद्धरण, व्यक्ति को बातचीत में शामिल होने की अनुमति दे सकता है।
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पोस्ट के अनुसार, Google ने एआई खोज लिंक में निर्माता का नाम, हैंडल या समुदाय का नाम जैसे संदर्भ भी जोड़े हैं, ताकि खोज करने वालों को पढ़ने या भाग लेने के लिए चर्चाओं पर निर्णय लेने में मदद मिल सके।
लिंक अब उन लोगों के लिए सीधे एआई प्रतिक्रियाओं में उपलब्ध हैं जो किसी विशिष्ट विषय पर अधिक जानकारी खोजना चाहते हैं।
उदाहरण के लिए, कैलिफ़ोर्निया बाइक यात्रा के बारे में जानकारी खोजते समय, व्यक्ति को मार्ग के बारे में बुलेटेड बिंदुओं की एक श्रृंखला दिखाई दे सकती है।
इस अद्यतन के साथ, खोज करने वालों को अब इलाके के बारे में बुलेटेड बिंदु के ठीक बगल में प्रशांत तट बाइक-टूरिंग गाइड का लिंक, या दैनिक लाभ के बारे में बुलेटेड बिंदु के बगल में प्रशिक्षण सुझावों के साथ एक ब्लॉग पोस्ट का लिंक दिखाई दे सकता है।
यह अपडेट उच्च-उद्देश्य वाले ट्रैफ़िक को बढ़ाकर और किसी विषय पर प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके विज्ञापनदाताओं और सामग्री निर्माताओं की मदद कर सकता है।
विज्ञापनदाताओं के लिए, एआई प्रतिक्रियाओं के भीतर सीधे लिंक का एकीकरण खोज को “कीवर्ड बोली-प्रक्रिया” मॉडल से बदल देता है “इरादा-मिलान” मॉडल. यह ब्रांडों को उपभोक्ताओं तक पहुंचने की अनुमति देता है, भले ही साधारण प्रश्नों के लिए कुल क्लिक मात्रा कम हो जाए।
Google जेनरेटिव एआई खोज अनुभवों में लिंक दिखाने और रैंक करने के तरीके को बदलना जारी रखेगा और क्वेरी फैन-आउट जैसी तकनीकों का उपयोग करेगा, जो खोज के लिए सबसे प्रासंगिक साइटों को खोजने के लिए तकनीक को वेब में गहराई से जाने में मदद करता है।
