- हर महीने 10,000 से अधिक searches वाले 1,010,848 keywords का विश्लेषण करने पर पता चला कि कुल search demand में 29% कमी आई, लेकिन बढ़ी हुई demand ने इसे लगभग संतुलित कर दिया, इसलिए कुल search volume व्यावहारिक रूप से बना रहा
- search में कमी की मात्रा information-seeking के अनुपात के अनुसार बदली: FinTech -37.7% जैसे क्षेत्रों में कमी बड़ी थी, जहाँ AI के लिए complete answer देना आसान है, जबकि खरीद/तुलना/site visit की जरूरत वाले SaaS/Lifestyle में बढ़त दिखी
- घटे हुए 285,489 keywords का monthly search volume करीब 10.29 अरब था, और बढ़े हुए 140,835 keywords का करीब 10.31 अरब था; यानी demand खत्म होने के बजाय दूसरे search terms में redistribute हो रही है
- अमेरिका के 1,004 consumers में 70% ने कहा कि उन्होंने AI usage बढ़ाया है, लेकिन search usage घटाने वालों की हिस्सेदारी सिर्फ 17% रही; purchase research की शुरुआत के लिए AI chatbot चुनने वालों का अनुपात भी 13% पर रहा
- search optimization को घटते general keywords की रक्षा तक सीमित रखने के बजाय brand authority/AI answers में visibility भी साथ-साथ सुरक्षित करने की दिशा में विस्तार करना चाहिए; AI recommendation पाने वाले 59% consumers ने कहा कि वे उस brand site पर जाने की संभावना रखते हैं
10 लाख keywords और consumer survey का विश्लेषण
- Fractl और Search Engine Land ने 2024 में Gartner की इस भविष्यवाणी की जाँच की कि “2026 तक traditional search volume 25% घटेगा”
- Semrush data का उपयोग करके हर महीने 10,000 से अधिक searches वाले 1,010,848 keywords का विश्लेषण किया गया
- इसमें 379 brands और FinTech/HealthTech/Wellness/Travel/Education/Insurance/SaaS/Lifestyle जैसे 8 industries शामिल थे
- पूरा data monthly search volume के करीब 35.4 अरब searches का प्रतिनिधित्व करता है
- अप्रैल 2026 के आधार पर year-over-year search volume change -15% से कम हो तो decrease, ±15% के भीतर हो तो stable, और +15% से अधिक हो तो growth के रूप में classified किया गया
- अमेरिका के 1,004 consumers पर AI usage/search habits/purchase research behavior का भी survey किया गया
industries के हिसाब से search decline में बड़ा फर्क
- कुल high-search-volume demand का 29% measurable decline की स्थिति में था, जो Gartner की prediction से 4 percentage points अधिक है
- industry-wise decline में बड़ा अंतर था
- FinTech में -37.7% के साथ सबसे बड़ी गिरावट रही
- Lifestyle में -15.2% के साथ सबसे कम गिरावट रही
- सिर्फ Insurance/SaaS/Lifestyle Gartner के 25% benchmark से नीचे रहे
- FinTech/HealthTech/Wellness 25% से काफी ऊपर रहे
- जिन information-centric क्षेत्रों में AI के लिए सवालों के complete answers देना आसान है, वहाँ decline ज्यादा स्पष्ट था
- drug interactions का summary
- insurance deductible की explanation
- fund overview
- price comparison/purchase/specific site visit की जरूरत वाले SaaS/Lifestyle/Insurance/Travel में growth या overall stable trend दिखा
- HealthTech और FinTech को overall average से बड़े decline को मानकर response तैयार करना चाहिए, लेकिन SaaS और Lifestyle के लिए “search demand overall collapse हो रही है” वाली व्याख्या सही नहीं हो सकती
search demand decrease से ज्यादा reallocation जैसी है
- tracked keywords में 40.7% का search volume year-over-year 15% से अधिक घटा, और प्रभावित keywords का average decline -41% था
- 112,378 keywords ने अपने search volume का 40% से अधिक खो दिया
- इसके विपरीत 20.1% ने 15% से अधिक growth की; बढ़े हुए keywords की संख्या घटे हुए keywords से कम थी, लेकिन individual search volume बड़ा था
- search volume जोड़ने पर दोनों पक्ष लगभग पूरी तरह offset हो गए
- घटे हुए 285,489 keywords: monthly करीब 10.29 अरब searches
- बढ़े हुए 140,835 keywords: monthly करीब 10.31 अरब searches
- कुल net increase: monthly 1.68 करोड़ searches
- industry-wise growth volume बनाम decline volume ratio में भी बड़ा अंतर था
- Lifestyle: growth 40%/decline 15%, यानी 2.6x
- SaaS: growth 48%/decline 19%, यानी 2.5x
- HealthTech: 0.4x, यानी decline ने growth को काफी पीछे छोड़ा
- overall market average से ज्यादा जरूरी है कि हर site अपने keywords को year-over-year change rate के आधार पर classify करके पहले यह देखे कि वह किस तरफ खड़ी है
generic search terms AI substitution के लिए सबसे vulnerable हैं
- कुल tracked search volume का 90% ऐसे generic search terms से आया जिनमें brand name शामिल नहीं था
- non-branded questions को किसी specific site या source तक पहुँचने की जरूरत नहीं होती, इसलिए AI chat के भीतर ही पूरा answer process खत्म होना आसान है
- generic search terms का share industry-wise exposure दिखाता है
- HealthTech: 99.6%
- Wellness: 98.5%
- SaaS: 82.0%
- Insurance: 73.8%
- SaaS और Lifestyle में AI के answers में दखल के बावजूद search volume क्रमशः 48%/40% बढ़ा
- AI project management tools या sofa recommend करे तब भी purchase से पहले लोग अक्सर specific brand या seller को फिर search करते हैं
- यह ऐसा structure है जिसमें AI recommendation follow-up brand search पैदा करती है
- HealthTech और FinTech के informational questions AI के भीतर ही complete हो जाना आसान है
- drug interactions से जुड़े सवाल
- “insurance deductible क्या है” जैसे definition-type सवाल
- जिन क्षेत्रों में natural follow-up clicks नहीं हैं, वहाँ existing SEO पर्याप्त नहीं है; AI answer में शामिल होने वाली visibility महत्वपूर्ण हो जाती है
AI search को replace करने के बजाय search paths बढ़ा रहा है
- 70% consumers AI का उपयोग पहले से ज्यादा कर रहे हैं, लेकिन traditional search usage घटाने की बात कहने वाले सिर्फ 17% हैं
- search behavior Google से AI की ओर wholesale shift होने के बजाय कई platforms में बँट रहा है
- search purpose के लिए इस्तेमाल होने वाले प्रमुख social platforms ये हैं
- YouTube: 68%
- Reddit: 57%
- Instagram: 42%
- Facebook: 40%
- TikTok: 33%
- YouTube और Reddit का search usage अन्य बड़े social platforms से ज्यादा है और वे Google में भी indexed होते हैं, इसलिए इन दोनों platforms पर exposure कई search paths को साथ-साथ प्रभावित कर सकता है
- 35% respondents ने कहा कि उन्होंने अभी तक कोई भी search task AI से replace नहीं किया है; replacement सबसे ज्यादा how-to guides और tutorials में हुआ
purchase research में अभी भी search और verification केंद्र में हैं
- purchase research शुरू करने के रास्तों में traditional search engines और online retailers, दोनों 47% के साथ संयुक्त रूप से पहले स्थान पर थे
- AI chatbot से purchase research शुरू करने वालों का ratio 13% था, और consumers purchase से पहले औसतन 3 online sources देखते हैं
- हालांकि 18% ने अलग search या verification के बिना AI recommendation के आधार पर वास्तव में purchase करने का अनुभव बताया
- इस path में brand को search results के जरिए कोई touchpoint नहीं मिल सकता
- AI द्वारा लौटाई गई recommendation list में शामिल होना ही purchase candidate बनने की शर्त बन जाता है
- Gen Z और millennials के unverified AI recommendations के आधार पर purchase करने की संभावना baby boomers की तुलना में 2.5x अधिक थी
- Gen Z/millennials: 20%
- baby boomers: 7%
- AI अगर किसी brand का mention या recommendation करे तो site visit करने की संभावना है, ऐसा कहने वालों की हिस्सेदारी 59% थी
- AI और search पर trust के मामले में अभी traditional search आगे है
- AI और search पर समान trust: 33%
- search पर ज्यादा trust: 46%
- AI पर ज्यादा trust: 20%
- AI product recommendations को लेकर कुछ हद तक या उससे अधिक skeptical: 56%
- consumers AI की candidate filtering और compression भूमिका स्वीकार करते हैं, लेकिन purchase से पहले अलग से check करने वाले अभी भी majority में हैं
आधे से ज्यादा respondents ने कहा कि 5 साल बाद भी वे मुख्य रूप से Google इस्तेमाल करेंगे
- 5 साल बाद भी Google मुख्य search tool होगा, ऐसा कहने वालों की हिस्सेदारी 52% थी
- definitely yes: 17%
- probably yes: 35%
- 27% sure नहीं थे, और 20% ने कहा कि Google मुख्य search tool नहीं होगा
- traditional search की तुलना में AI को prefer करने के मुख्य कारण ये हैं
- कई sources को synthesize करके बेहतर summary: 21%
- तेज और direct answers: 20%
- conversational follow-up questions की सुविधा: 19%
- personalized results: 6%
- websites को direct open करने की जरूरत नहीं: 4%
- traditional search पर वापस लाने वाले factors AI reliability और search quality पर केंद्रित हैं
- AI भरोसा करना मुश्किल answers देता है: 35%
- search results ज्यादा accurate हो जाते हैं: 29%
- कई source links को direct देखना चाहते हैं: 22%
- privacy concerns: 20%
- Google छोड़ने की उम्मीद रखने वाले 20% majority नहीं हैं, लेकिन इतने छोटे भी नहीं कि ignore किए जा सकें
SEO से search/AI visibility strategy की ओर विस्तार
- Gartner की 25% decline prediction दिशा के लिहाज से सही थी, लेकिन total search volume practically flat है; इसलिए इसे “search का अंत” नहीं बल्कि search-term-wise demand shift मानना data के ज्यादा करीब है
- सिर्फ उन keywords की रक्षा करने के बजाय जिनमें existing search volume खो रहा है, नए growing search terms ढूँढकर content और rankings को reposition करना होगा
- AI visibility को टालने लायक threat नहीं, बल्कि नए distribution channel के रूप में treat करना चाहिए
- AI mention के बाद brand site पर visit करने की संभावना बताने वाले consumers 59% हैं
- media exposure/trustworthy third-party evaluations/brand और entities को जोड़ने वाले signals chatbot answers में शामिल होने की संभावना से जुड़े हैं
- digital PR और generative engine optimization (GEO) की roles धीरे-धीरे overlap हो रही हैं
- जो brands सिर्फ उन generic informational keywords के लिए optimization जारी रखते हैं जिनका जवाब AI बेहतर देता है, वे demand decline के exposure में रहेंगे
- Google search results और AI chatbot answers, किसी भी path में recommended brand authority बनाना नए search environment की key challenge बन गया है
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