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Bing Webmaster Tools में AI खोज में स्रोत के रूप में उद्धृत किए जाने का विषयवार विश्लेषण करने वाला “Topics Portfolio” बीटा संस्करण

Bing Webmaster ToolsにAI検索の引用状況をテーマ別に分析する「Topics Portfolio」ベータ版

Microsoft Bing ने घोषणा की है कि Bing Webmaster Tools की “AI Performance” रिपोर्ट में नए फ़ीचर “Topics Portfolio” का बीटा संस्करण जोड़ा गया है। यह AI उत्तरों के आधार के रूप में इस्तेमाल होने वाली खोज क्वेरियों (ग्राउंडिंग क्वेरी) को विषयों के अनुसार समूहबद्ध करता है, ताकि साइट की मौजूदगी, विषय का आकार, प्रतिस्पर्धा की तीव्रता और आगे बढ़ने की गुंजाइश देखी जा सके। यह फ़ीचर तभी उपलब्ध होगा, जब संबंधित साइट के लिए पर्याप्त डेटा मौजूद हो।

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खोज शब्दों के समूह से साइट की मौजूदगी समझें

AI खोज में उपयोगकर्ता के सवालों के जवाब देने के लिए पर्दे के पीछे कई खोज क्वेरियों का इस्तेमाल किया जाता है। इन क्वेरियों के लिए स्रोत के रूप में चुनी गई साइटों को उत्तर का आधार बताया जाता है। Topics Portfolio इस तरह “उत्तर का आधार बनी खोज क्वेरियों” को फ़ुटबॉल, टैक्स या AI चैटबॉट जैसे बड़े विषयों में समूहबद्ध करके दिखाता है।

अब तक विश्लेषण का मुख्य तरीका हर खोज क्वेरी को अलग-अलग देखना रहा है। सैकड़ों या हजारों शब्दों को सामने देखकर आखिर किन क्षेत्रों में साइट मज़बूत है और किनमें कमज़ोर, यह समझना मुश्किल हो सकता है—ऐसा अनुभव कई साइट संचालकों को हुआ होगा। विषय के आधार पर समूह बनाने से पूरी साइट की रूपरेखा एक नक्शे की तरह सामने आती है।

रिपोर्ट में डेटा तभी दिखेगा, जब साइट के लिए पर्याप्त जानकारी जमा हो चुकी हो। इसे ऐसे फ़ीचर के रूप में देखना स्वाभाविक है, जिसका इस्तेमाल शुरुआत में कुछ बड़े आकार वाली साइटें करेंगी।

एक ही स्क्रीन पर आकार, प्रतिस्पर्धा और आगे बढ़ने की गुंजाइश

टेबल में कई मेट्रिक्स दिखाई देते हैं। Topic Size उस विषय में सभी साइटों को मिले उद्धरणों की कुल संख्या का अनुमान है और AI खोज में मांग का आकार दिखाता है। Sites Cited उस विषय में दिखाई देने वाली साइटों की संख्या है, जो प्रतिस्पर्धा की तीव्रता का संकेत देती है। Queries उस विषय में मौजूद खोज क्वेरियों की संख्या बताता है।

जिस विषय में मांग बड़ी हो और उद्धृत की जाने वाली साइटें कम हों, वह लक्ष्य बनाने के लिए अच्छा अवसर हो सकता है। इसके उलट, जहां उद्धृत साइटें अधिक हैं, वहां बाज़ार पहले से ही प्रतिस्पर्धा से भरा हुआ माना जा सकता है। दुकानों के चयन के उदाहरण से कहें तो यह ऐसा बाज़ार-क्षेत्र विश्लेषण है, जिसमें ग्राहकों की संख्या और प्रतिस्पर्धी दुकानों की संख्या एक साथ देखी जा सकती है।

### नज़र से छूट रही खोज क्वेरियों को तलाशें: Opportunity Queries

एक और अहम पहलू है “Top Opportunity Queries”। यह अलग-अलग विषयों की ऐसी खोज क्वेरियों की सूची बनाता है, जिनमें दूसरी साइटों को उद्धृत किया गया है, लेकिन आपकी साइट का नाम नहीं आता। उद्धरणों की संख्या सटीक आंकड़े के बजाय एक अनुमानित दायरे के रूप में दिखाई जाती है।

किसी खास विषय के विस्तृत पेज पर उस विषय का आकार, उसमें आपकी साइट को मिले उद्धरणों की संख्या और खोज क्वेरियों की संख्या दिखाई जाती है। खोज क्वेरियों को दो अलग-अलग टेबल में रखा जाता है। इसे इस तरह बनाया गया है कि आप एक ही स्क्रीन पर उन क्षेत्रों की तुलना कर सकें जहां आपकी साइट को जगह मिल रही है और जहां अवसर छूट रहे हैं।

AI खोज का विश्लेषण: रैंकिंग से उद्धरणों तक

पारंपरिक वेब विश्लेषण में खोज रैंकिंग और क्लिक की संख्या मुख्य मानक रहे हैं। यह फ़ीचर AI उत्तरों में सूचना स्रोत के रूप में इस्तेमाल किए जाने की संख्या पर नज़र रखता है। यह सोच कि कितनी बार देखा गया या कितनी बार विज़िट हुई, इसके बजाय इस तथ्य को मापती है कि साइट को “चुना गया”—यानी मूल्यांकन का पैमाना कुछ अलग है।

साइट संचालकों को अब लेखों के स्तर पर ट्रैफ़िक के अलावा यह समझने का एक और आधार मिलेगा कि किन विषयों में उनकी साइट को विश्वसनीय सूचना स्रोत माना जाता है। विषयों के आधार पर कंटेंट की योजना बनाते समय यह उपयोगी सहारा साबित हो सकता है।

ध्यान देने वाली बात यह है कि उद्धरणों की जानकारी और ट्रैफ़िक जुटाने के असर का मापन अलग-अलग चीज़ें हैं। फिलहाल इसमें क्लिक का डेटा शामिल नहीं है, इसलिए उद्धरणों से असल में कितनी विज़िट या परिणाम मिले, यह समझने के लिए दूसरे मेट्रिक्स की मदद लेनी होगी। फ़ीचर अभी बीटा संस्करण में है और देखना होगा कि आगे इसमें क्या विस्तार होता है।

Bing Webmaster Tools की विकास टीम का कहना है कि साइट की खूबियों, हर विषय में प्रतिस्पर्धा की तीव्रता और आगे बढ़ने की गुंजाइश को एक साथ देख पाना, AI में साइट की दृश्यता समझने में मददगार है। इसकी एक खास बात यह भी है कि वास्तविक डेटा पर आधारित Opportunity Queries हर साइट के लिए अलग-अलग और व्यक्तिगत रूप से दिखाई जाती हैं।

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