AI सर्च ऑडिट टेम्पलेट: किसी भी क्लाइंट का AEO ऑडिट कैसे करें

AI सर्च ऑडिट एक ही सवाल का जवाब देता है: AI इंजन इस साइट को जितनी बार साइट कर रहे हैं, उतनी ही बार क्यों कर रहे हैं, और इस रेट को बढ़ाने के लिए क्या बदलना होगा? बिना किसी व्यवस्थित ऑडिट के AEO ऑप्टिमाइज़ेशन बस तुक्केबाज़ी बनकर रह जाता है: कहीं schema markup जोड़ दिया, कहीं कोई हेडिंग दोबारा लिख दी, लेकिन यह साफ़ तस्वीर कभी नहीं बनती कि साइटेशन को असल में रोक क्या रहा है।

यह वही ऑडिट टेम्पलेट है जो AI विज़िबिलिटी प्रोजेक्ट्स में इस्तेमाल होता है। इसमें AI साइटेशन रेट पर असर डालने वाला हर पहलू शामिल है, इससे प्राथमिकता के हिसाब से नतीजों की लिस्ट बनती है, और इसे किसी भी इंडस्ट्री के क्लाइंट पर बार-बार दोहराया जा सकता है। सेक्शन क्रम से पूरे कीजिए, क्योंकि हर सेक्शन पिछले वाले पर टिका है।

शुरू करने से पहले: ऑडिट का दायरा तय करें

ऑडिट चलाने से पहले ये चीज़ें तय कर लीजिए:

• टार्गेट AI इंजन: चारों में से (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude) इस क्लाइंट की ऑडियंस के लिए कौन-से सबसे अहम हैं? B2B क्लाइंट्स के लिए चारों अहम हैं। कंज़्यूमर ब्रांड्स के लिए ChatGPT और Perplexity को प्राथमिकता दीजिए। पूरा ऑडिट चारों पर चलाइए।

• मुख्य कीवर्ड सेट: 10-20 क्वेरी, जो दिखाएँ कि क्लाइंट के संभावित ग्राहक AI इंजनों में उसकी कैटेगरी के बारे में कैसे रिसर्च करते हैं। इनमें कैटेगरी रिसर्च, कॉम्पिटिटर तुलना और प्रॉब्लम-सॉल्यूशन वाली क्वेरी शामिल कीजिए।

• मुख्य कॉम्पिटिटर: तुलना के लिए 3-5 सीधे कॉम्पिटिटर। कॉम्पिटिटर्स का AI विज़िबिलिटी डेटा क्लाइंट के प्रदर्शन को सही संदर्भ देता है।

• ऑडिट की अवधि: AI जवाबों में आने वाले उतार-चढ़ाव को ध्यान में रखते हुए बेसलाइन साइटेशन रेट 2-4 हफ़्तों में मापे जाते हैं। तुरंत किए गए स्पॉट-चेक काम के हैं, लेकिन भरोसेमंद आँकड़ों के लिए बार-बार मापना ज़रूरी है।

सेक्शन 1: बेसलाइन साइटेशन रेट मापना

यह ऑडिट की नींव है। बेसलाइन के बिना बाकी किसी भी चीज़ का कोई संदर्भ नहीं बनता।

1.1 हर इंजन पर मौजूदा साइटेशन रेट

10-20 टार्गेट क्वेरी में से हर एक के लिए नोट कीजिए कि AI इंजन के जवाब में क्लाइंट के ब्रांड का ज़िक्र हुआ या नहीं। जवाबों के उतार-चढ़ाव को ध्यान में रखते हुए हर क्वेरी को अलग-अलग सेशन में कम से कम 3 बार चलाइए। साइटेशन रेट ऐसे निकालिए: (साइटेशन वाली क्वेरी की संख्या / मापी गई कुल क्वेरी) x 100।

एक टेबल में दर्ज कीजिए: क्वेरी | ChatGPT रेट | Gemini रेट | Perplexity रेट | Claude रेट | नोट्स

1.2 साइटेशन किस तरह का है

जिन क्वेरी पर क्लाइंट का ज़िक्र होता है, उनमें नोट कीजिए कि वह किस रूप में दिखता है:

• सीधी सिफ़ारिश: AI क्लाइंट के ब्रांड को रिकमेंडेड टूल या सर्विस प्रोवाइडर के तौर पर नाम से बताता है

• सोर्स साइटेशन: AI क्लाइंट के कंटेंट को सोर्स के तौर पर साइट करता है, लेकिन ब्रांड की सीधी सिफ़ारिश नहीं करता

• तुलना में ज़िक्र: AI तुलना के संदर्भ में क्लाइंट का ज़िक्र करता है ("Brand X बनाम Brand Y")

• नकारात्मक ज़िक्र: क्लाइंट का ज़िक्र ऐसे संदर्भ में होता है जो ब्रांड के हक़ में नहीं है (ऐसा कम होता है, लेकिन फ़्लैग करना ज़रूरी है)

1.3 कॉम्पिटिटर्स के साइटेशन रेट

यही क्वेरी 3-5 कॉम्पिटिटर ब्रांड्स में से हर एक के लिए चलाइए और हर इंजन पर उनके साइटेशन रेट दर्ज कीजिए। इससे कॉम्पिटिटिव विज़िबिलिटी मैप बनता है: हर AI इंजन और हर तरह की क्वेरी पर क्लाइंट कॉम्पिटिटर्स के मुकाबले कहाँ खड़ा है।

मुख्य सवाल: किन क्वेरी पर कॉम्पिटिटर्स की सिफ़ारिश हो रही है जबकि क्लाइंट गायब है? यही ऑप्टिमाइज़ेशन के सबसे अहम टार्गेट हैं।

1.4 AI Overviews में मौजूदगी (Google)

मुख्य कीवर्ड सेट के लिए Google AI Overviews (Google सर्च में AI से बने सारांश) चेक कीजिए। दर्ज कीजिए: किन क्वेरी पर AI Overview आता है, उसमें क्लाइंट का ज़िक्र है या नहीं, और कॉम्पिटिटर्स का कंटेंट साइट हो रहा है या नहीं। पर्सनलाइज़ेशन का असर कम करने के लिए incognito ब्राउज़र इस्तेमाल कीजिए।

सेक्शन 2: कंटेंट स्ट्रक्चर का विश्लेषण

AI इंजन उसी कंटेंट को साइट करते हैं जो सवालों का सीधा जवाब देता है। यह सेक्शन जाँचता है कि क्लाइंट का कंटेंट साइट होने लायक ढाँचे में है या नहीं।

2.1 हेडिंग स्ट्रक्चर ऑडिट

हर मुख्य पेज (प्रोडक्ट पेज, सर्विस पेज और सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाला ब्लॉग कंटेंट) के लिए:

• क्या H2 और H3 हेडिंग टार्गेट क्वेरी के सवाल वाले फ़ॉर्मैट से मेल खाती हैं? ("X के बारे में" की जगह "X क्या है")

• क्या हर H2 सेक्शन हेडिंग के ठीक नीचे पहले 1-2 वाक्यों में सीधा जवाब देता है?

• क्या हेडिंग इतनी ठोस हैं कि उन्हें साइट किया जा सके? ("AI साइटेशन रेट कैसे बढ़ाएँ" साइट होने लायक है; "बेहतर नतीजों के लिए टिप्स" नहीं)

2.2 सीधे जवाब वाले पैराग्राफ़ का ऑडिट

AI इंजन जवाब के छोटे-छोटे हिस्से उठाते हैं। चेक कीजिए कि कंटेंट में ये चीज़ें हैं या नहीं:

• परिभाषा वाले पैराग्राफ़, जो पहले ही वाक्य में बता दें कि कोई चीज़ क्या है

• प्रोसेस वाले पैराग्राफ़, जो शुरू में ही बता दें कि कितने स्टेप हैं या नतीजा क्या होगा

• तुलना वाला कंटेंट, जो विकल्पों की साफ़-साफ़ तुलना करे (हर विकल्प को अलग-अलग बताने की जगह)

• आँकड़े और डेटा वाले दावे, सोर्स के साथ (AI इंजन उस कंटेंट को पसंद करते हैं जिसमें सबूत के सोर्स दिए गए हों)

2.3 बातचीत वाली क्वेरी की कवरेज

10-20 टार्गेट क्वेरी में से हर एक को मौजूदा कंटेंट से जोड़िए। हर क्वेरी के लिए:

• क्या कोई पेज या सेक्शन है जो इस क्वेरी का सीधा जवाब देता है?

• क्या वह पेज अपनी हेडिंग में क्वेरी के हूबहू शब्द या उनसे मिलते-जुलते रूप इस्तेमाल करता है?

• क्या जवाब उसी पेज पर पूरा हो जाता है, या यूज़र को कहीं और जाना पड़ता है?

जिन क्वेरी से मेल खाता कोई कंटेंट नहीं है, वहाँ नया कंटेंट बनाने का मौका है। जिन क्वेरी से कंटेंट कमज़ोर तरीके से मेल खाता है, वहाँ कंटेंट सुधारने का मौका है।

2.4 कंटेंट कितना ताज़ा है

AI इंजन ताज़ा कंटेंट को तरजीह देते हैं। चेक कीजिए:

• मुख्य पेजों की last-modified तारीख़ें

• आँकड़ों वाले दावे, प्रोडक्ट फ़ीचर या मार्केट डेटा ताज़ा हैं या नहीं (2022 के ज़माने के तो नहीं)

• पेजों पर पब्लिश या अपडेट की साफ़ तारीख़ है या नहीं, जो क्रॉलर्स को दिखे

सेक्शन 3: Schema Markup की समीक्षा

AI साइटेशन के लिए schema markup सबसे ज़्यादा असर डालने वाला टेक्निकल लीवर है। इस सेक्शन को किसी हाल में नहीं छोड़ा जा सकता।

3.1 मौजूदा schema की लिस्ट

Google का Rich Results Test या कोई schema validator इस्तेमाल करके चेक कीजिए कि मुख्य पेजों पर इस वक़्त कौन-से schema टाइप लगे हैं। दर्ज कीजिए: पेज URL | मौजूद schema टाइप | वैलिडेशन एरर।

3.2 FAQPage schema ऑडिट

AI साइटेशन रेट के लिए FAQPage schema अकेला सबसे असरदार schema टाइप है। चेक कीजिए:

• क्या प्रोडक्ट पेज, सर्विस पेज और मुख्य ब्लॉग पोस्ट पर FAQPage schema मौजूद है?

• क्या schema में दिए FAQ सवाल उन असली बातचीत वाली क्वेरी से मेल खाते हैं जो यूज़र AI इंजनों से पूछते हैं?

• क्या FAQ के जवाब पूरे और सीधे हैं (यानी पेज पर गए बिना जवाब मिल जाए)?

• क्या FAQ सवाल सच में अलग-अलग हैं, या एक ही सवाल के अलग रूप हैं?

3.3 Article और Organization schema

इनकी जाँच कीजिए:

• सारे ब्लॉग कंटेंट पर Article schema (datePublished, dateModified, author, publisher समेत)

• साइट लेवल पर Organization schema (नाम, URL, लोगो, विवरण, sameAs सोशल प्रोफ़ाइल)

• विशेषज्ञता का दावा करने वाले नामित लेखकों के लिए Person schema (EEAT सिग्नल्स के लिए अहम)

• जहाँ लागू हो, वहाँ Product या Service schema

3.4 Schema की कमियों को प्राथमिकता देना

Schema की कमियों को असर के हिसाब से रेट कीजिए: ज़्यादा ट्रैफ़िक वाले पेजों पर FAQPage की कमी = Critical; Article schema की कमी = High; Organization schema न होना = High; बाकी schema टाइप = Medium।

सेक्शन 4: टेक्निकल एक्सेसिबिलिटी ऑडिट

AI क्रॉलर जिस कंटेंट तक पहुँच ही नहीं सकते, उसे साइट भी नहीं कर सकते। यह सेक्शन जाँचता है कि कहीं टेक्निकल रुकावटें साइटेशन को सीमित तो नहीं कर रहीं।

4.1 AI क्रॉलर की पहुँच

robots.txt में ऐसे disallow नियम देखिए जो जाने-माने AI क्रॉलर्स को ब्लॉक कर सकते हैं। इन पर साफ़-साफ़ लगे ब्लॉक चेक कीजिए:

• GPTBot (OpenAI)

• PerplexityBot

• ClaudeBot (Anthropic)

• Google-Extended

• Bingbot (कुछ AI सिस्टम इसका इस्तेमाल करते हैं)

कई साइटों पर बहुत चौड़े disallow नियम या वाइल्डकार्ड ब्लॉक होते हैं, जो अनजाने में इन क्रॉलर्स को बाहर कर देते हैं। पक्का कीजिए कि जिन क्रॉलर्स को आप आने देना चाहते हैं, उन्हें साफ़ तौर पर अनुमति दी गई है।

4.2 JavaScript रेंडरिंग

चेक कीजिए कि प्रोडक्ट और सर्विस पेजों का मुख्य कंटेंट JavaScript से रेंडर होता है या नहीं। जो कंटेंट दिखने के लिए JavaScript चलने पर निर्भर है, उसे AI क्रॉलर सर्वर-रेंडर्ड या स्टैटिक HTML कंटेंट जितने भरोसे से इंडेक्स नहीं कर पाते। View Source टेस्ट कीजिए: अगर कंटेंट raw HTML सोर्स में नहीं दिखता, तो वह JavaScript से रेंडर हो रहा है।

4.3 पेज स्पीड और Core Web Vitals

AI इंजनों के साइटेशन रेट कंटेंट क्वालिटी के सिग्नल्स से जुड़े होते हैं, और पेज स्पीड उनमें से एक है। PageSpeed Insights से मुख्य पेजों का Largest Contentful Paint, Cumulative Layout Shift और Interaction to Next Paint चेक कीजिए। जो पेज तय सीमा से नीचे हैं (LCP 4 सेकंड से ज़्यादा, CLS 0.25 से ज़्यादा), उन्हें सुधार के लिए फ़्लैग कीजिए।

4.4 LLMs.txt मौजूद है या नहीं

चेक कीजिए कि साइट के रूट URL पर llms.txt फ़ाइल है या नहीं। अगर नहीं है, तो इसे कम मेहनत वाली, मीडियम प्राथमिकता की सिफ़ारिश के तौर पर फ़्लैग कीजिए। अगर है, तो पक्का कीजिए कि फ़ाइल अप-टू-डेट है और उसमें मुख्य पेज सही विवरण के साथ शामिल हैं।

सेक्शन 5: थर्ड-पार्टी सिग्नल ऑडिट

AI इंजन सिर्फ़ क्लाइंट के अपने कंटेंट से नहीं, बल्कि पूरे वेब से जानकारी लेते हैं: रिव्यू साइटें, न्यूज़ में ज़िक्र, इंडस्ट्री डायरेक्टरी। यह सेक्शन साइट के बाहर के सिग्नल्स की तस्वीर परखता है।

5.1 रिव्यू प्लेटफ़ॉर्म पर मौजूदगी

उन प्लेटफ़ॉर्म पर क्लाइंट की मौजूदगी और रिव्यू की संख्या चेक कीजिए जिनसे AI इंजन जानकारी उठाते हैं: G2, Capterra, Trustpilot, Google Reviews, Clutch (एजेंसियों के लिए), TripAdvisor (हॉस्पिटैलिटी के लिए), Healthgrades (हेल्थकेयर के लिए)। बड़े प्लेटफ़ॉर्म पर कम रिव्यू होना साइटेशन रेट को दबा देता है।

5.2 प्रेस और पब्लिकेशन में ज़िक्र

इंडस्ट्री पब्लिकेशन, न्यूज़ सोर्स और जानी-मानी डायरेक्टरी में ब्रांड का ज़िक्र खोजिए। AI इंजन भरोसेमंद सोर्स के ज़िक्र को ज़्यादा वज़न देते हैं। परखिए: ज़िक्र कितनी बार हुआ, पब्लिकेशन सोर्स कितने अच्छे हैं, और ज़िक्र कितना हाल का है।

5.3 Wikipedia और नॉलेज ग्राफ़ में मौजूदगी

चेक कीजिए कि ब्रांड, संस्थापक टीम के सदस्यों या मुख्य प्रोडक्ट्स के Wikipedia पेज या Google Knowledge Panel एंट्री हैं या नहीं। नॉलेज ग्राफ़ में पक्की एंट्री होने से ब्रांड वाली क्वेरी पर AI साइटेशन की संभावना काफ़ी बढ़ जाती है।

सेक्शन 6: प्राथमिकता वाली एक्शन लिस्ट

ऑडिट के नतीजों से प्राथमिकता के हिसाब से एक एक्शन लिस्ट बनती है। यह प्राथमिकता ढाँचा इस्तेमाल कीजिए:

Critical (2 हफ़्ते के अंदर ठीक करें):

• robots.txt में AI क्रॉलर ब्लॉक है

• मुख्य कमर्शियल पेजों पर FAQPage schema बिल्कुल नहीं है

• मुख्य कंटेंट तक पहुँच नहीं है (JavaScript रेंडरिंग क्रॉल को रोक रही है)

High (30 दिन के अंदर ठीक करें):

• Organization schema नहीं है

• मुख्य तरह की क्वेरी के लिए कोई मेल खाता कंटेंट नहीं है

• ब्लॉग पोस्ट पर Article schema नहीं है

• खरीदने के इरादे वाली क्वेरी पर कॉम्पिटिटर्स के मुकाबले साइटेशन गैप

Medium (60 दिन के अंदर निपटाएँ):

• हेडिंग स्ट्रक्चर बातचीत वाली क्वेरी के फ़ॉर्मैट से मेल नहीं खाता

• मुख्य पेजों पर कंटेंट पुराना पड़ गया है

• रिव्यू प्लेटफ़ॉर्म पर मौजूदगी कम है

• LLMs.txt नहीं है

Low (लगातार सुधार):

• आधे-अधूरे कवर हुए टॉपिक्स पर कंटेंट को और गहराई देना

• प्रेस और पब्लिकेशन में ज़िक्र बढ़ाना

• मौजूदा कंटेंट में आँकड़ों को अपडेट करना

ऑडिट के नतीजों की रिपोर्ट कैसे बनाएँ

अच्छी ऑडिट रिपोर्ट में ये चीज़ें होती हैं: कॉम्पिटिटिव संदर्भ के साथ बेसलाइन साइटेशन रेट की टेबल, सेक्शन और प्राथमिकता के हिसाब से नतीजों का सार, हर एक्शन के ज़िम्मेदार व्यक्ति और समय-सीमा के साथ प्राथमिकता वाली एक्शन लिस्ट, और मेज़रमेंट प्लान, यानी बेसलाइन के मुकाबले साइटेशन रेट की प्रगति कैसे और कब ट्रैक होगी।

मेज़रमेंट प्लान बेहद ज़रूरी है। अगर मापने का अंतराल पहले से तय नहीं है, तो यह दिखाने का कोई तरीका नहीं बचता कि ऑप्टिमाइज़ेशन के कदम काम कर रहे हैं। ऑडिट में बेसलाइन तय कीजिए, अगला मेज़रमेंट पॉइंट तय कीजिए (आम तौर पर बदलाव लागू होने के 60 दिन बाद), और पहले से तय कर लीजिए कि किस सुधार को अहम माना जाएगा।

बेसलाइन मेज़रमेंट और लगातार ट्रैकिंग के लिए AI Rank Lab की ChatGPT, Gemini, Perplexity और Claude पर साइटेशन ट्रैकिंग वह ऑटोमेटेड मेज़रमेंट ढाँचा देती है, जिससे बार-बार ऑडिट करना व्यावहारिक हो जाता है। ऑडिट के बाकी सेक्शन चलाने से पहले फ़्री बेसलाइन मेज़रमेंट से शुरुआत कीजिए।