Google के AI सारांश फीचर के आने के बाद सर्च क्लिक-थ्रू रेट में भारी गिरावट

 (arstechnica.com)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-07-24 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Pew Research के अध्ययन के अनुसार, AI Overviews लागू होने के बाद Google Search में वेबसाइट क्लिक-थ्रू रेट लगभग आधा रह गया
  • जिन सर्च रिज़ल्ट्स में AI सारांश शामिल नहीं था, उनका क्लिक-थ्रू रेट 15% था, जबकि AI Overviews वाले रिज़ल्ट्स में यह घटकर 8% रह गया
  • AI Overview के भीतर source links पर क्लिक-थ्रू रेट सिर्फ 1% है, और प्रमुख स्रोत Wikipedia, YouTube, Reddit हैं
  • यूज़र AI सारांश देखने के बाद सर्च को जल्दी समाप्त करने की प्रवृत्ति अधिक दिखाते हैं, जिससे गलत जानकारी के संपर्क में आने का जोखिम बढ़ता है
  • Google ने इन शोध निष्कर्षों से असहमति जताई है और कहा है कि कुल search traffic में कोई बड़ा बदलाव नहीं आया

Google Search और AI Overviews में बदलाव

  • पिछले एक साल में Google Search result pages के शीर्ष पर AI Overviews का बड़े पैमाने पर उपयोग शुरू हुआ
  • Google का कहना है कि Gemini-आधारित AI जवाब वेबसाइट ट्रैफिक नहीं छीनते, लेकिन वास्तव में कई वेबसाइटें ट्रैफिक में बदलाव महसूस कर रही हैं

Pew Research Center के विश्लेषण के नतीजे

  • Pew ने मार्च 2025 में Ipsos KnowledgePanel के 900 यूज़रों के डेटा का विश्लेषण किया
  • जिन सर्च रिज़ल्ट्स में AI सारांश शामिल नहीं था, उनका क्लिक-थ्रू रेट 15% पाया गया
  • AI Overview लागू होने वाले सर्च रिज़ल्ट्स का क्लिक-थ्रू रेट 8% था, यानी लगभग आधा
  • Google का दावा है कि लोग AI Overview में उद्धृत links पर क्लिक करते हैं, लेकिन Pew के अध्ययन के मुताबिक वास्तविक source click rate सिर्फ 1% है
  • AI Overview में अक्सर दिखने वाले स्रोत Wikipedia, YouTube, Reddit हैं, जो कुल AI sources का 15% बनाते हैं

AI Overviews के विस्तार की स्थिति

  • 2025 तक, कुल सर्च का लगभग 20% हिस्सा AI Overview के साथ आता है
  • जितनी लंबी या प्रश्न-जैसी search query होती है, AI सारांश उतनी ही अधिक बार दिखता है
  • सर्वेक्षण के अनुसार, प्रश्नवाचक वाक्यों में 60% और पूर्ण वाक्यों में 36% संभावना के साथ AI सारांश जुड़ता है

AI Overviews का प्रभाव और जोखिम

  • यूज़र AI सारांश देखने के बाद सर्च समाप्त करने की संभावना अधिक रखते हैं
  • AI सारांश के ज़रिए दिखाई जाने वाली जानकारी में algorithm malfunction (hallucination) के कारण गलत तथ्य शामिल हो सकते हैं
    • उदाहरण के तौर पर, Google AI ने विमान दुर्घटना में शामिल aircraft model के बारे में गलत जानकारी दी थी
  • यह चिंता बढ़ती है कि यूज़र AI की गलत जानकारी को सच मानकर जल्दी सर्च बंद कर देते हैं

Google का आधिकारिक रुख

  • Google का कहना है, “AI-आधारित search experience लोगों को और अधिक सवाल पूछने के लिए प्रेरित करता है और वेबसाइटों से जुड़ने के अवसर पैदा करता है”
  • Google ने यह भी कहा कि Pew अध्ययन की methodology "biased dataset और flawed methodology के कारण कुल ट्रैफिक का प्रतिनिधित्व नहीं करती"
  • Google ने समझाया कि वह “हर दिन अरबों clicks भेज रहा है, और कुल web traffic में कोई meaningful गिरावट नहीं है”

वेब इकोसिस्टम और Google की लाभ दिशा

  • कई अध्ययन बताते हैं कि Google की AI रणनीति जानकारी खोजने के तरीके को बदल रही है
  • यह बदलाव वेबसाइट publishers के लिए प्रतिकूल है, लेकिन Google की profitability इसके उलट रिकॉर्ड ऊंचाई पर है

निष्कर्ष

  • Google के AI Overview फीचर के विस्तार से search traffic distribution और जानकारी की विश्वसनीयता में गिरावट की समस्या और गंभीर होती दिख रही है
  • दूसरी ओर Google, search experience innovation और ट्रैफिक स्थिरता का हवाला देते हुए इन चिंताओं को आधिकारिक रूप से खारिज कर रहा है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-07-24
Hacker News राय

  • मोबाइल पर लिंक क्लिक करते समय होने वाले अनुभव की बात की गई है। पेज लोड होते ही tracking consent popup आ जाता है, और किस्मत अच्छी हो तो "सिर्फ आवश्यक" चुनने का विकल्प मिलता है, लेकिन आमतौर पर "options manage" में जाकर सभी tracking को अस्वीकार करने का तरीका ढूंढना पड़ता है। स्क्रीन के ऊपर या नीचे subscription या app install के लिए बैनर 20~30% जगह घेर लेते हैं, और छोटे से X बटन को दबाने पर भी बंद होने में 1~2 सेकंड लगते हैं। थोड़ा scroll करते ही फिर से service या newsletter signup popup आ जाता है, और लगातार ऐसे ads आते रहते हैं जिन्हें बंद करना मुश्किल होता है। वीडियो या चमकते ads लगातार बाधा बनते हैं। यह सब उस जानकारी की मौजूदगी तक जांचने से पहले होता है जिसे मैं ढूंढ रहा हूँ। AI या Kagi summarizr जैसी चीज़ें इस्तेमाल करने पर बिना ads वाला, अच्छी तरह व्यवस्थित content तुरंत देखा जा सकता है, इस पर जोर दिया गया

    • यह भी बताया गया कि असली content तक पहुँचने के बाद भी SEO के लिए लिखा गया बेकार text लगभग 5 पैराग्राफ पहले आता है, उसके बाद ही मुख्य बात तक पहुँचा जा सकता है

    • darkpatterns.org पर देखे गए तरह-तरह के बुरे patterns से प्रेरित होकर एक game बनाया गया। सारे popups वास्तव में मौजूद dark patterns पर आधारित हैं। termsandconditions.game पर यह game खेला जा सकता है

    • AI भी किसी drug dealer की तरह "पहला मुफ़्त" मॉडल अपना रहा है। AI उपलब्ध कराने में लागत आती है, इसलिए आगे चलकर dark patterns बहुत ज़्यादा बढ़ेंगे, ऐसा अनुमान है

    • "सिर्फ आवश्यक" विकल्प का लगभग उपयोग नहीं किया जाता। अनुमान है कि इसे अक्सर इस तरह सेट किया जाता होगा कि "legitimate interest" विकल्प बना रहे। आखिरकार यह ऐसा रवैया लगता है जैसे, "हमें पता है कि आप online stalking नहीं चाहते, लेकिन हमें परवाह नहीं"

    • यह भी कहा गया कि background notification permission माँगने वाले popup को भूल गए थे

  • धीमी और असुविधाजनक websites में, जैसे ही कोई विकल्प आता है, क्लिक में भारी गिरावट आना तय है—ऐसा अनुभव साझा किया गया। HN जैसी तेज़ और text-only site बेहतर लगती है। जहाँ websites लगातार ज़्यादा सजावटी और धीमी होती जा रही हैं, वहीं HN comments से जल्दी जानकारी मिल जाती है, इसलिए उनका अक्सर उपयोग किया जाता है

    • उसी वजह से comments को ज़्यादा पसंद करने की बात कही गई। blogs या articles किसी sales pitch जैसे लगते हैं, जबकि comments में भावनाएँ ज़िंदा रहती हैं और ईमानदारी झलकती है। यह अलॉजिकल हो सकता है, लेकिन ऐसा करने वाला वह अकेला नहीं होगा, ऐसा महसूस होता है

    • HN comments पढ़कर जानकारी लेना दरअसल peer group की राय से आसानी से सहमत होकर अपनी सोच को outsource करना है—ऐसी आलोचनात्मक व्याख्या भी की गई

    • अच्छा design पसंद है, लेकिन तभी जब वह जानकारी तक पहुँच में बाधा न बने। eww(Emacs web browser) या w3m जैसे tools इस्तेमाल करते हुए JavaScript overload हटाने पर वे कितने तेज़ हो जाते हैं, यह अनुभव साझा किया गया

    • खराब sites से बचने का एक vicious cycle चलता रहता है। visitor कम होते हैं, तो site और ads डालती है, UX और खराब होता है, और आखिरकार visitor फिर कम हो जाते हैं

    • मूल article पर क्लिक न करने की वजह सिर्फ भारी design या loading speed नहीं, बल्कि जल्दी और भावनात्मक, विवादास्पद summary से ही जानकारी मिल जाना भी बड़ा कारण है

  • AI और summary services कभी-कभी गलत जानकारी दिखाती हैं, और इन गलतियों को ठीक करना मुश्किल होता है—ऐसा अनुभव साझा किया गया। Google AI ने internal number गलत लिख दिया, जिससे गलत department में inquiries पहुँचीं, या अस्तित्वहीन schedule और location की वजह से भ्रम हुआ—ऐसे कई मामले बताए गए। इन्हें खुद track करके feedback भी भेजा जाता है, लेकिन कब ठीक होगा इसका भरोसा नहीं, और इससे बाहर निकलने का कोई रास्ता भी नहीं। यह पहले के Google या Yelp के अनौपचारिक profile बनाने और उन्हें manage करने के दबाव से भी बदतर स्थिति बताई गई

    • nhs.uk, nhsinform.scot जैसी UK health service sites पर क्षेत्रीय संदर्भ के अनुसार अच्छी quality की जानकारी मौजूद है, लेकिन Google AI overview ऐसे geographical context और official information को नज़रअंदाज़ करके US-आधारित Mayo Clinic की सामग्री उठा लाता है। अलग-अलग माहौल में अलग जानकारी चाहिए होती है, इसलिए सभी को एक जैसा US information दिखाना सही नहीं है

    • एक event में कोई व्यक्ति ChatGPT का screenshot लेकर आया, जिसमें लिखा था कि participation fee नहीं है, और वह असली fee देने से बचने की कोशिश कर रहा था

    • SaaS app चलाते समय, एक ग्राहक ने support सवाल ChatGPT से पूछा, पूरी तरह गलत जवाब मिला, और उसने यह मान लिया कि app में वह feature है ही नहीं, इसलिए subscription cancel कर दी। अब यह चिंता है कि AI को हमारे सभी features के बारे में कैसे पता चले

    • खास तौर पर तब बहुत चिढ़ होती है जब AI summary पहले कुछ असली search results से ही विरोधाभास रखती है

    • दुनिया का सबसे बड़ा search engine पेज के सबसे ऊपर आत्मसंतुष्ट अंदाज़ में गलत जानकारी दिखा रहा है—यह चौंकाने वाला बताया गया। उदाहरण के लिए, game "Blue Prince" के hints ढूँढने पर किसी और इलाके के casino की जानकारी दी गई, और workers' rights की जानकारी खोजने पर असली government guidance के ठीक उलट जवाब मिला। official information providers का traffic छिन जाता है, और visitors search page पर ही गलत जानकारी देखकर निराश हो जाते हैं

  • यह स्वीकार किया गया कि comments में websites के शत्रुतापूर्ण होने और AI summary के बेहतर UX देने को लेकर सहमति हावी है। लेकिन मूल चिंता यह है कि ऐसा मॉडल internet economy की संरचना को हिला रहा है। पहले recipes या journalism जैसी बनाई गई सामग्री से सीधे कमाई की जा सकती थी, या ads लगाकर उसे monetize किया जा सकता था। उदाहरण के लिए strawberry-recipes.cool से recipe लेकर अपने site UX में दोबारा प्रकाशित करना copyright के हिसाब से मना है, लेकिन AI summary के ज़रिए Google व्यवहार में वही कर रहा है। सबसे खराब स्थिति वह होगी जब लोग नया content publish करना ही बंद कर दें। ज़्यादा यथार्थवादी चिंता यह है कि summary/search engines creators की कमाई को पूरी तरह absorb कर लेंगे। AI summary उपयोगी है, इससे इनकार नहीं, लेकिन internet economy की पूरी संरचना दोबारा बन रही है—यह बात नज़रअंदाज़ करना आसान है

    • कुछ लोगों को लगता है कि यह बदलाव उलटे अर्थपूर्ण हो सकता है। सबसे खराब स्थिति यह होगी कि web पर content आना बंद हो जाए, लेकिन शायद लोग फिर शुद्ध रुचि से लिखने या अपना जुनून साझा करने की मूल भावना की ओर लौटें। तब "2025 के जुलाई के 25 सबसे अच्छे hats" जैसे AI SEO कचरा लेख नहीं, बल्कि सच में hats से प्यार करने वाले लोग बिना ads या affiliate links के सिर्फ अपने reviews लिखेंगे—ऐसी कल्पना की गई

    • इसके बावजूद यह चौंकाने वाला लगा कि ज़्यादातर लोग इस वास्तविकता को ठीक से समझ नहीं रहे। इसे Big Tech द्वारा creators के बनाए मूल्य को सोखते हुए independent web को कमजोर करने वाली परजीवी स्थिति के रूप में देखा गया

    • चिंता जताई गई कि अगर web पर पैसा नहीं बचेगा, तो अंत में सिर्फ advertising material या propaganda ही बचेगा, और प्रामाणिकता तथा सटीकता गायब हो जाएगी

  • तुरंत जवाब पाने के लिहाज़ से AI summary निश्चित रूप से सुविधाजनक है। पहले "pork safe temperature" जैसे साधारण सवाल पर भी लंबा-खींचा SEO blog मिलता था जिसमें सिर्फ Fahrenheit तापमान लिखा होता था। हाल में Google AI पहले वाक्य में ही बता देता है कि "pork को 145°F(63°C) पर सुरक्षित रूप से खाया जा सकता है"

    • food safety temperature से जुड़ी AI summary पर ही निर्भर रहना खतरनाक हो सकता है। शर्त जीतने जैसी बातों में काम आ सकता है, लेकिन असली cooking temperature के लिए भरोसेमंद वास्तविक results ज़रूर देखने चाहिए

    • Australia में "what temp is pork safe at?" खोजने पर ऊपर के 3 results सभी official और भरोसेमंद स्रोत थे
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    • Germany में कच्चे pork और कच्चे onion के साथ खाया जाने वाला Mett आम है। जर्मन में safe temperature खोजने पर यह सिफारिश भी मिली कि हल्का पकाने पर स्वाद बेहतर होता है और 58~59 डिग्री उचित है। सख्त inspection की वजह से स्वास्थ्य समस्या नहीं होती—ऐसा आधिकारिक expert answer भी मिला। लेख

    • AI के जवाब पर भरोसा करके burger को medium rare (130 डिग्री) पर खाया, फिर बीच का हिस्सा असामान्य रूप से लाल देखकर याद आया, "अरे, ground beef तो 160 डिग्री पर सुरक्षित होता है!"। AI को यह बताने पर उसने जवाब दिया, "मैंने गलती की, माफ़ कीजिए"। सौभाग्य से कोई दिक्कत नहीं हुई, लेकिन दिमाग बचाने के चक्कर में AI पर ज़रूरत से ज़्यादा निर्भर नहीं होना चाहिए—यह सीख मिली

    • "pork safe temperature" पर blogs अक्सर इस तरह शुरू होते हैं कि इंसान 40,000 साल से pork खाता आ रहा है, और बहुत देर बाद USDA recommendation तक पहुँचते हैं

  • कुछ लोग इसे समस्या नहीं बल्कि सुधार के संकेत के रूप में देखते हैं। उनका कहना है कि users नए feature से संतुष्ट हैं। बेशक AI summary की quality बेहतर होनी चाहिए, लेकिन sites का traffic इसलिए घटा क्योंकि वे प्रतिस्पर्धी नहीं रहीं। अगर Gemini से बेहतर content होगा, तो लोग अब भी उस site पर जाएँगे

    • लेकिन यह भी याद दिलाया गया कि AI summary का स्रोत आखिरकार मौजूदा websites ही हैं। जब Google business और user के बीच आ खड़ा हो, और भरोसेमंद content से पैसा कमाना असंभव हो जाए, तो आखिर बचेगा क्या—यह सवाल उठाया गया

    • कुछ कंपनियों ने अपना business model इस धारणा पर बनाया था कि Google और Microsoft लगातार मुफ्त traffic भेजते रहेंगे, इसलिए वे इस बदलाव से घबरा रही हैं

    • Google द्वारा इकट्ठा किए जाने वाले data की वजह से वाकई कुछ कंपनियाँ दिवालिया हो रही हैं। websites और Google पहले ही गहराई से जुड़े थे, और अब उनकी स्थिति और कमजोर हो गई है

    • बदलाव का विरोध करने वालों के बारे में कहा गया कि वे यह नहीं समझते कि आज की स्थिति भी पहले की प्रगति की वजह से ही बनी है

  • यह राय रखी गई कि Google जैसे ही AI summary को अपने ही site पर प्रकाशित करता है, उसके लिए यह कहना मुश्किल हो जाता है कि "हम तो सिर्फ indexing करते हैं"। AI का जवाब संतोषजनक लगे तो क्लिक न करने पर अपराधबोध भी होता है, लेकिन कई बार AI वास्तव में गलत भी निकला है। फिर भी ऊपर दिखकर तुरंत जवाब दे देने की ताकत बहुत बड़ी है। व्यक्तिगत रूप से "AI Overview" की जगह ऐसे tools पसंद हैं जो users को खुद बेहतर ढंग से खोजने में मदद करें

    • desktop पर संबंधित site तक जाने के लिए पहले anchor icon क्लिक करना पड़ता है, फिर दाईं ओर दिखने वाली sites में से एक चुननी पड़ती है—यानी दो बार क्लिक करने की झंझट है

    • अगर Google AI-generated content को अपने domain पर host करेगा, तो शिकायत या मुकदमे की स्थिति में वह फिर से "algorithm" नाम की black box ढाल का इस्तेमाल करेगा—ऐसी आशंका जताई गई

    • "Google को ज़िम्मेदारी लेनी चाहिए" इस दावे पर व्यंग्यपूर्ण प्रतिक्रिया आई कि ऐसा दिन आने से पहले शायद नरक जम जाएगा

  • Kagi की subscription लेने वाले एक व्यक्ति ने कहा कि ads न होना और sites की rank को खुद adjust कर पाना इसकी कीमत वसूल कराता है। और engine के ऊपर AI से जुड़ी बेकार चीज़ें न दिखना भी एक फायदा है

    • Kagi में अगर query को सवाल के रूप में लिखा जाए तो LLM जवाब देता है। उदाहरण के लिए “who is Roger rabbit” लिखने पर sites की list मिलती है, जबकि “who is Roger rabbit?” लिखने पर LLM-आधारित quick answer और अलग list मिलती है, जो शायद LLM references से प्रभावित होती है

    • हाल में Kagi में दिलचस्पी और बढ़ी है। search results का ज़्यादातर हिस्सा जल्दी चाहिए होता है, लेकिन Google के PMs ही बाधा बनते हैं। पहले छोटे search engines दुर्लभ जानकारी खोजने में कम उपयोगी होते थे, लेकिन अब Kagi को आसान विकल्प के रूप में आज़माने लायक माना गया

    • एक अन्य व्यक्ति भी subscriber है और ज़्यादातर searches में इसे पसंद करता है। लेकिन local shop timings, shopping, या सबसे सस्ते products ढूँढने में Kagi कमजोर है, इसलिए वहाँ Google पर लौटना पड़ता है। बाकी अधिकांश मामलों में Kagi ही default है

    • recommendation के लिए धन्यवाद दिया गया, और कहा गया कि Google उपयोगकर्ताओं को इतना दूर धकेल रहा है कि alternatives तलाशने पड़ रहे हैं

    • व्यक्तिगत रूप से इसे बेकार बताया गया। Google से भी खराब लगा, और AI summary feature न होना भी कमी जैसा महसूस हुआ

  • यह हैरानी जताई गई कि Google ने AI search शुरू करने के बाद भी ad revenue बढ़ना जारी रखा है। ऐसा लगना चाहिए था कि ad revenue उतना कम होगा, लेकिन ऐसा नहीं हुआ—यह अजीब लगा

  • यह भी बताया गया कि Google के लिए कठिन चुनौती AI features लाना और ad revenue बचाए रखना—दोनों को साथ निभाना है

    • अनुमान लगाया गया कि LLM results में ads डालना ही मुख्य धारा बनेगा। उदाहरण के लिए product recommendation में LLM का उपयोग हो, तो retailer impression के बाद payment करे, और अगर वह खर्च न करे तो user को competitor retailer site की ओर मोड़ दिया जाए। Google और OpenAI दोनों इस मॉडल को प्रतिस्पर्धा में तेजी से अपनाएँगे—ऐसा अनुमान है

    • हालांकि सब लोग चिंता कर रहे हैं, ChatGPT आने के बाद दो साल से Google ad revenue लगातार double-digit growth दिखा रहा है। ज्यादा लाभदायक queries link-केंद्रित होती हैं (जैसे: adidas shoes size 45 ढूँढना), और पैसे वही कमाती हैं। pork temperature जैसी informational queries को आसानी से monetize नहीं किया जा सकता। (यह भी बताया गया कि लेखक Google shareholder है)

    • एक राय यह भी है कि ad business और AI में बिल्कुल टकराव नहीं है। बस ad का दायरा एक नई business line तक बढ़ गया है। अगर overview भरोसेमंद बन जाए, तो उसी में ads डाले जा सकते हैं। थोड़ा बहुत ऐसा पहले से हो भी रहा है। यह text-based product placement जैसा है

    • यह भी कहा गया कि जिन queries में AI summary उपयोगी है और जिन queries पर कंपनियाँ ads खरीदती हैं, वे अलग-अलग होती हैं। local ads जैसे (“पास में plumber”) पर AI summary नहीं आती, और “plants हरे क्यों होते हैं?” जैसी शुद्ध informational query पर ads नहीं होते

    • users पिछले 10 सालों से SEO content farming से तंग आ चुके हैं और Google से साफ़ तौर पर meaningful search results की माँग कर रहे हैं। अगर Google इसमें विफल रहा, तो लोग ChatGPT जैसे alternatives पर चले जाएँगे, इसलिए यह ऐसा क्षेत्र नहीं है जिसे Google अकेले नियंत्रित कर सके