- 2025 वह साल रहा जब AI-आधारित सर्च की तेज़ वृद्धि के कारण SEO इंडस्ट्री पहचान के संकट से गुज़री, और ChatGPT व Gemini जैसे AI assistants के उभार ने Google के एकाधिकार ढांचे को हिला दिया
- GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization) जैसे नए शब्दों की बाढ़ आ गई और ‘SEO मर चुका है’ जैसी बातों का प्रसार हुआ, लेकिन वास्तविकता में यह अक्सर मौजूदा SEO तकनीकों की नई पैकेजिंग भर थी
- LLM tracking और AI search visibility tools में तेज़ बढ़ोतरी हुई, और Adobe द्वारा Semrush के अधिग्रहण जैसी घटनाओं से AI search बाज़ार में बड़े पैमाने पर पूंजी का प्रवाह हुआ
- AI search ने searcher behavior और measurement metrics को बदल दिया, लेकिन अब भी मूल SEO, branding और digital PR strategy ही केंद्रीय हैं
- Google ने 2025 में Gemini और AI Overviews में सुधार के साथ वापसी की और बाज़ार हिस्सेदारी बनाए रखी, जबकि SEO और AEO/GEO के एकीकृत दृष्टिकोण को 2026 में भी अनिवार्य माना गया
2025 में SEO इंडस्ट्री का उथल-पुथल
- 2025, SEO इंडस्ट्री के पिछले 15 वर्षों में सबसे अधिक अस्थिर साल रहा, जिसमें ChatGPT, Gemini, Perplexity और Claude जैसे AI assistants की तेज़ वृद्धि ने Google के बिज़नेस मॉडल को चुनौती दी
- ChatGPT ने लॉन्च के 2 महीने के भीतर 10 करोड़ मासिक उपयोगकर्ताओं का आंकड़ा पार कर लिया, और मार्च 2025 तक साप्ताहिक 80 करोड़ सक्रिय उपयोगकर्ता दर्ज किए
- Google ने 2022 के अंत में ChatGPT के उभार के जवाब में अपने इतिहास का पहला “Code Red” घोषित किया
- AI search के उछाल के साथ ‘SEO मर चुका है’ वाला नैरेटिव फिर लौट आया, और नई मार्केटिंग एजेंसियों व स्वयंभू विशेषज्ञों ने AI search optimization के नाम पर बाज़ार को और गर्म कर दिया
GEO(AEO) की लहर और गलत सूचना का प्रसार
- 2025 वह दौर था जब GEO(Generative Engine Optimization) और AEO(Answer Engine Optimization) जैसे नए संक्षेप शब्दों की भरमार हो गई
- कुछ GEO tools ने influencers को पैसे देकर “SEO पुरानी तकनीक है” जैसी भ्रामक मुहिम चलाई
- कई नए संस्थापक और ‘GEO experts’ सामने आए, जबकि OpenAI ने खुद कहा है कि “हम अब भी language models के काम करने के तरीके को पूरी तरह नहीं समझते”
- इस दौरान पुरानी SEO तकनीकों को नए नाम से बेचने के कई उदाहरण सामने आए
- उदाहरण: structured data, title tags, keyword URLs जैसे SEO के बुनियादी सिद्धांतों को ‘AI search optimization’ के रूप में दोबारा पैक किया गया
- GEO की कुछ सिफारिशें बड़े पैमाने पर auto-generated content या LLM manipulation की कोशिशों जैसे जोखिमभरे तरीकों पर आधारित थीं, जिनसे Google की spam policies के उल्लंघन और algorithm penalty का खतरा पैदा हुआ
‘Vibe coding’ और AI tools की अधिकता
- Cursor, Claude Code और Lovable जैसे tools के कारण non-developers भी आसानी से AI search tools बना सके, जिससे बाज़ार में अत्यधिक AI search tools की बाढ़ आ गई
- मौजूदा SEO tools (Semrush, Ahrefs, Conductor, Similarweb) ने अपने मौजूदा customer base और security certifications का उपयोग कर AI features जोड़े, और startups की तुलना में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल की
LLM tracking और AI search visibility monitoring
- 2025 में AI search marketing में बड़े पैमाने पर venture capital का निवेश हुआ
- Adobe ने Semrush को 1.9 अरब डॉलर में अधिग्रहित किया, उद्देश्य था “Generative Visibility” हासिल करना
- Profound और Peec AI जैसे नए platforms उभरे, और Peec AI ने 2.1 करोड़ डॉलर की Series A funding जुटाई
- लेकिन LLM responses की non-deterministic और personalized प्रकृति के कारण सटीक tracking संभव नहीं है
- user conversation history, memory settings और location जैसी वजहों से search volume data की विश्वसनीयता घटती है
- LLM tracking tools की तेज़ बढ़ोतरी से Google पर crawling load बढ़ा, जिसके जवाब में Google ने SerpAPI पर मुकदमा और बड़े पैमाने की scraping पर रोक जैसे कदम उठाए
AI search और पारंपरिक SEO का संबंध
- कई studies और experiments के ज़रिए AI search के काम करने के तरीके धीरे-धीरे स्पष्ट हुए
- ChatGPT, Google और Bing दोनों का उपयोग करता है, और GPT-5 RAG(Retrieval-Augmented Generation) संरचना के कारण बाहरी search पर निर्भर है
- Google का ‘grounding chunk’ लगभग 2,000 शब्दों की इकाइयों में content को प्रोसेस करता है
- LLM जिन URLs को cite करता है, वे real-time search index के results से आते हैं, यानी AI visibility पारंपरिक SEO indexing पर निर्भर करती है
- वास्तविक प्रयोगों में भी सिर्फ पारंपरिक SEO optimization से LLM citations देखने को मिले, यानी अलग से GEO उपायों के बिना भी असर की पुष्टि हुई
AI search के संरचनात्मक बदलाव और मुख्य insights
- AI search ने searcher behavior में paradigm shift पैदा किया है और यह search engine से अधिक ‘information synthesis’ केंद्रित होकर काम करता है
- click-based traffic कम हो सकता है, लेकिन brand visibility, conversion और revenue-केंद्रित नए metrics की ज़रूरत है
- GEO/AEO, SEO का विस्तारित रूप हैं, और मौजूदा रणनीतियों (SEO, social, digital PR) का एकीकरण AI search में सफलता का मुख्य तत्व है
प्रमुख रणनीतिक बदलाव: Query Fan-Out
- LLM, Retrieval-Augmented Generation(RAG) प्रक्रिया में query को कई हिस्सों में तोड़कर parallel search चलाता है
- Google Gemini का groundingMetadata, Queryfanout.ai, Qforia और Profound जैसे tools इस प्रक्रिया को visualize करते हैं
- Fan-out queries में personalized, non-deterministic और low-volume characteristics होती हैं, इसलिए अलग-अलग keywords की बजाय topic clusters आधारित optimization अधिक महत्वपूर्ण है
- इस data का उपयोग मौजूदा keyword research के पूरक tool के रूप में किया जा सकता है
Multimodal content और AI search
- GPT-5, Gemini 3 आदि text, image, audio और video सभी को समझते हैं
- Google के पास पहले से video (Key Moments), audio (podcast indexing) और image (Lens, Multisearch) analysis capabilities हैं
- AI search में ये multimodal assets सीधे LLM training data के रूप में उपयोग हो सकते हैं, जिससे brand exposure बढ़ता है
स्पष्ट brand information देने का महत्व
- website, SNS और newsletter जैसे owned channels पर स्पष्ट brand information देना AI search citations की संभावना बढ़ाता है
- अस्पष्ट marketing language की बजाय सीधा और सुसंगत विवरण ज़रूरी है
- Google Web Guide, AI responses बनाने के लिए लेखक की DJ profile और personal site information को जोड़ता है
Off-site activities और digital PR की मज़बूती
- AI search में brand mentions, reputation और reviews जैसे बाहरी signals का महत्व बहुत बढ़ गया है
- Reddit, Quora, LinkedIn और G2 जैसे UGC और review sites प्रमुख citation sources हैं
- links हासिल करने से अधिक brand mentions और co-citation सुरक्षित करना महत्वपूर्ण हो गया है
- digital PR, social और SEO के बीच सहयोग अनिवार्य है
E-commerce में बदलाव: ACP और UCP
- OpenAI का Agentic Commerce Protocol(ACP) AI को सीधे payment और purchase करने में सक्षम बनाता है
- Google का Universal Commerce Protocol(UCP) product data को इस तरह standardize करता है कि AI उसे तुरंत समझ सके
- E-commerce SEO, ‘click optimization’ से ‘agent awareness optimization’ की ओर बढ़ रहा है, और सटीक API feed management महत्वपूर्ण हो गया है
Google की वापसी और बाज़ार का पुनर्गठन
- 2024 में AI Overviews की गलतियों (‘pizza में glue’) के कारण आलोचना झेलने वाला Google, 2025 में Gemini engine को मज़बूत कर quality सुधारने में सफल रहा
- AI Overviews अब अमेरिका की 16~25% searches में दिखाई देता है, और user retention बढ़ी है
- ChatGPT वित्तीय दबाव, मुकदमों और user decline जैसी चुनौतियों से जूझ रहा है
- mobile usage 22% घटी, जबकि Gemini 65 करोड़ MAU के साथ 30% बढ़ा
- ChatGPT की हिस्सेदारी 87% से घटकर 64.5% हुई, जबकि Gemini 18.2% तक बढ़ा
- Google ने UCP और Apple Siri integration के ज़रिए अपना ecosystem और विस्तारित किया
Google को छोड़कर GEO की ओर जाना जोखिमभरा है
- 2025 में भी Google ने वैश्विक search market का 90.6% हिस्सा बनाए रखा, जबकि AI platforms से आने वाला traffic 1% से भी कम रहा
- ChatGPT के 95.3% users अब भी Google का उपयोग करते हैं
- 70% websites ने बताया कि ChatGPT referral traffic उनका 2% से कम है
- Google अब भी organic traffic का मुख्य स्रोत है, और AI search की भूमिका पूरक है
- SEO और AEO/GEO को साथ लेकर चलना, Google policies का पालन करना, और स्पष्ट व authoritative content देना सबसे बेहतर रणनीति है
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