ईकॉमर्स के लिए ChatGPT और अन्य AI की सिफारिशों में कैसे शामिल हों?
किसी प्रोडक्ट को AI सिफारिश में दिखने के लिए, असिस्टेंट को यह पहचानना होगा कि वह प्रोडक्ट क्या है, यह किसके लिए उपयुक्त है और विवरण किस डेटा पर आधारित है। हम इस जानकारी को साइट और उपलब्ध स्रोतों पर व्यवस्थित करते हैं, फिर वाणिज्यिक क्वेरीज़ पर जवाबों की जाँच करते हैं।
हम खरीदारों के कार्यों के नमूने से शुरू करते हैं: मॉडलों की तुलना करना, किसी विशिष्ट परिदृश्य के लिए प्रोडक्ट चुनना, विशेषताओं को स्पष्ट करना या विकल्प ढूँढना। प्रत्येक कार्य के लिए, हम देखते हैं कि कौन से प्रोडक्ट और ब्रांड पहले से उल्लिखित हैं, कौन से तथ्य स्रोतों द्वारा समर्थित हैं और कहाँ जानकारी अधूरी है। इससे कंटेंट की समस्या को वर्गीकरण या बाहरी प्रतिष्ठा की समस्या से अलग करने में मदद मिलती है।
काम में तीन स्तरों पर विचार किया जाता है:
- कार्ड और श्रेणियाँ: सटीक नाम, विशेषताएँ, वेरिएंट, उपलब्धता और मॉडलों के बीच स्पष्ट अंतर।
- फ़ीड और स्ट्रक्चर्ड डेटा: साइट पर और ट्रांसमिटेड प्रोडक्ट डेटा में फ़ील्ड की संगति।
- रिव्यू और स्वतंत्र उल्लेख: उपयोग, सीमाओं और खरीदारों के अनुभवों के बारे में सार्थक जानकारी।
हम कार्य को कीवर्ड जोड़ने तक सीमित नहीं रखते। यदि प्रोडक्ट का विवरण खरीदार के वास्तविक सवालों का जवाब नहीं देता है, तो पहले तथ्यों और पेज की संरचना को स्पष्ट करें। सामान्य GEO रणनीति के लिए, AI सर्च में ब्रांड Visibility से शुरू करना उपयोगी है, और विशिष्ट परिदृश्यों के लिए, ChatGPT के लिए Optimization और Perplexity के लिए Optimization का अध्ययन करें।
प्रोडक्ट पेज और फ़ीड में क्या जाँचें?
ChatGPT और अन्य असिस्टेंट के लिए साइट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, पहले प्रोडक्ट जानकारी को एक समान, सत्यापनीय रूप में लाना होगा। हम कार्ड की सामग्री की तुलना फ़ीड और कंपनी की अन्य सामग्रियों से करते हैं, ताकि परस्पर विरोधी विशेषताओं और अस्पष्ट वादों को न छोड़ा जाए।
व्यावहारिक जाँच में शामिल है:
- पेज, श्रेणियों और फ़ीड पर प्रोडक्ट और ब्रांड के नाम का एक समान संस्करण;
- भरी हुई और स्पष्ट विशेषताएँ, जिसमें संगतता और सीमाएँ शामिल हैं;
- समान मॉडलों, आकार या कॉन्फ़िगरेशन वेरिएंट के अलग-अलग विवरण;
- मूल्य, उपलब्धता और डिलीवरी के बारे में जानकारी, यदि कंपनी इसे खरीदारों के लिए प्रकाशित करती है;
- निर्देशों, वारंटी शर्तों और निर्माता की प्राथमिक सामग्रियों के लिंक;
- पेज की संरचना जिसमें महत्वपूर्ण तथ्य विज्ञापन फॉर्मूलेशन के बिना उपलब्ध हों।
फिर हम नोट करते हैं कि साइट की ओर से क्या सुधार की आवश्यकता है और क्या एक्सपोर्ट, CMS या प्रोडक्ट कैटलॉग के मालिक पर निर्भर करता है। प्रत्येक कार्य के लिए, हम गलत डेटा का एक उदाहरण, प्रस्तावित संस्करण और कार्यान्वयन के बाद जाँच का तरीका बताते हैं। यदि कैटलॉग बड़ा है, तो हम पेजों को वाणिज्यिक महत्व और डेटा गुणवत्ता के आधार पर प्राथमिकता देते हैं, न कि एक साथ सब कुछ फिर से लिखने की कोशिश करते हैं।
तकनीकी भाग पर अलग से विचार किया जाता है: मार्कअप को पेज की दृश्य सामग्री को प्रतिबिंबित करना चाहिए, न कि उसे बदलना चाहिए। यदि स्कीमा और रोबोट के लिए सामग्री की उपलब्धता की जाँच करने की आवश्यकता है, तो AEO तकनीकी Optimization शामिल करें।
रिव्यू AI प्रोडक्ट सिफारिशों को कैसे प्रभावित करते हैं?
रिव्यू एक सजावटी संकेत के रूप में नहीं, बल्कि वास्तविक उपयोग में प्रोडक्ट के व्यवहार के बारे में विशिष्ट जानकारी के स्रोत के रूप में उपयोगी होते हैं। खरीदार और AI जवाब के लिए, परिदृश्य, संगतता और सीमाओं का विवरण बिना संदर्भ के एक समान छोटे मूल्यांकनों की तुलना में अधिक मूल्यवान है।
हम मूल्यांकन करते हैं कि रिव्यू कहाँ एकत्र किए जाते हैं, उन्हें किसी विशिष्ट मॉडल से जोड़ना कितना आसान है और क्या उनमें उपयोगी विवरण हैं। यह सीधे तौर पर प्रोडक्ट की विजिबिलिटी को प्रभावित करता है, क्योंकि AI सिफारिशों में अच्छी तरह से प्रलेखित रिव्यू अधिक भरोसेमंद होते हैं। हम अलग से जाँचते हैं कि क्या प्रोडक्ट के विभिन्न वेरिएंट के रिव्यू मिश्रित हैं और क्या उपयोगकर्ता के इंप्रेशन आधिकारिक विशेषताओं के विपरीत हैं। यदि ब्रांड के पास सहायता सामग्री, निर्देश या अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर हैं, तो हम उनका उपयोग जानकारी में बार-बार आने वाले अंतराल को भरने के लिए करते हैं।
ecommerce टीम के लिए, परिणाम कार्यों की एक सूची है, उदाहरण के लिए:
- रिव्यू फॉर्म में उपयोग परिदृश्य के बारे में एक प्रश्न जोड़ें;
- पेज पर नियमित रूप से उठने वाले प्रश्नों के उत्तर जोड़ें;
- रिव्यू को सटीक मॉडल या प्रोडक्ट वेरिएंट से लिंक करें;
- प्रोडक्ट की सीमाओं को स्पष्ट रूप से और छिपाने की कोशिश किए बिना बताएं।
हम दूसरों के अनुभव को संपादित करने या कृत्रिम रिव्यू बनाने का सुझाव नहीं देते। ऐसा काम डेटा की गुणवत्ता को खराब करता है और खरीदारों के विश्वास को कम करता है। यदि समस्या कार्ड से अधिक व्यापक है और स्वतंत्र स्रोतों में कंपनी की पहचान से संबंधित है, तो कार्य योजना को ब्रांड Entity और ज्ञान निर्माण या उद्धरणों के लिए डिजिटल PR के साथ पूरक किया जा सकता है।
हम AI जवाबों में प्रोडक्ट Visibility कैसे मापते हैं?
मॉनिटरिंग दिखाती है कि क्या ब्रांड चयनित खरीदार क्वेरीज़ के जवाबों में दिखाई देता है और असिस्टेंट किसी विशिष्ट जाँच में किन स्रोतों का उपयोग करता है। यह अंतराल खोजने और परिवर्तनों का मूल्यांकन करने का एक कार्यशील तरीका है, न कि बिक्री विश्लेषण या सर्च डिमांड का विकल्प।
शुरुआत में, हम क्वेरीज़ का प्रारंभिक नमूना तय करते हैं: श्रेणियाँ, विशेषताएँ, चयन परिदृश्य और प्रोडक्ट तुलना। फिर हम जवाबों, ब्रांड उल्लेखों, उद्धृत स्रोतों और वर्गीकरण विवरण में ध्यान देने योग्य त्रुटियों को सहेजते हैं। परिवर्तनों को लागू करने के बाद, हम उसी नमूने पर जाँच दोहराते हैं और नोट करते हैं कि क्या बदला: सिफारिश का फॉर्मूलेशन, जानकारी का स्रोत, तथ्यों की पूर्णता या प्रोडक्ट की उपस्थिति।
परियोजना के भाग के रूप में, आपको प्राप्त होता है:
- सहमत प्रोडक्ट दिशाओं पर जवाबों और पेजों का ऑडिट;
- कार्ड, फ़ीड, रिव्यू और स्रोतों में अंतराल का मानचित्र;
- प्राथमिकता, जिम्मेदारी क्षेत्रों और जाँच मानदंडों के साथ कार्य योजना;
- कंटेंट और तकनीकी परिवर्तनों के लिए सिफारिशें;
- अवलोकनों और अगले कार्यों के सेट के साथ नियमित रिपोर्ट।
कार्य का दायरा कैटलॉग और डेटा उपलब्धता को ध्यान में रखते हुए तय किया जाता है। गतिशीलता को ट्रैक करने के लिए, AI में Visibility मॉनिटरिंग शामिल किया जा सकता है, और पेजों को बेहतर बनाने के लिए — AI जवाबों के लिए कंटेंट।
ChatGPT और AI सर्च की सिफारिशों में क्या नियंत्रित नहीं किया जा सकता?
हमारा काम प्रोडक्ट जानकारी की गुणवत्ता और उपलब्धता में सुधार करता है, लेकिन किसी विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म के स्रोतों की पसंद और जवाब की संरचना को नियंत्रित नहीं करता है। ChatGPT, Perplexity और Google अपने स्वयं के सिस्टम के अनुसार जवाब बनाते हैं, उन्हें बदल सकते हैं और बार-बार क्वेरी करने पर एक ही चयन दिखाने के लिए बाध्य नहीं हैं।
इसलिए, किसी विशिष्ट सिफारिश में प्रोडक्ट को शामिल करने, ब्रांड के निरंतर उल्लेख, जवाब में एक निश्चित स्थान या प्लेटफ़ॉर्म की प्रशिक्षण और सर्च प्रक्रियाओं में प्रत्येक परिवर्तन के संचरण का वादा नहीं किया जा सकता है। एक विशिष्ट जवाब क्वेरी के फॉर्मूलेशन, उपलब्ध स्रोतों और प्रोडक्ट के वर्तमान तंत्र पर निर्भर करता है। हम सहमत ऑडिट की मात्रा, तैयार सामग्री, निर्धारित कार्यों के कार्यान्वयन और जाँचों के दस्तावेज़ीकरण का वादा करते हैं — ये परिणाम हमारी जिम्मेदारी के क्षेत्र में रहते हैं।
कार्यक्रम की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए, शुरू होने से पहले पद्धति पर सहमत हों: कौन सी श्रेणियाँ और क्वेरीज़ जाँची जाती हैं, जवाब कैसे सहेजे जाते हैं, किन परिवर्तनों को उपयोगी माना जाता है और ग्राहक की ओर से प्रोडक्ट के बारे में तथ्यों की पुष्टि कौन करता है। एक ही संवाद या यादृच्छिक स्क्रीनशॉट के आधार पर निष्कर्ष न निकालें। समान क्वेरीज़ और संदर्भ की तुलना करें, पाए गए स्रोतों की जाँच करें और ब्रांड की उपस्थिति को जवाब की गुणवत्ता से अलग करें। इससे एक बार के अवलोकन के बजाय एक दोहराई जाने वाली प्रक्रिया के आधार पर निर्णय लेने में मदद मिलती है।
मूल्य
| सेवा | मूल्य | कोट |
|---|---|---|
| ChatGPT शॉपिंग | $1,700 से / महीना |
USD में शुरुआती मूल्य। कस्टम बंडल और वॉल्यूम डिस्काउंट अनुरोध पर उपलब्ध। भुगतान USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON या आपके प्रोजेक्ट टोकन में।
यह कैसे काम करता है
- प्रारंभिक डेटा एकत्र करेंआप प्राथमिकता वाली श्रेणियों, साइट, उपलब्ध फ़ीड और लक्षित दर्शकों के बारे में जानकारी की एक सूची प्रदान करते हैं। हम स्पष्ट करते हैं कि व्यवसाय के लिए कौन से प्रोडक्ट परिदृश्य अधिक महत्वपूर्ण हैं।
- जवाब और स्रोतों की जाँच करेंहम क्वेरीज़ का एक नमूना बनाते हैं और रिकॉर्ड करते हैं कि असिस्टेंट प्रोडक्ट का वर्णन कैसे करते हैं, किन ब्रांडों की सिफारिश करते हैं और किन सामग्रियों का संदर्भ देते हैं।
- परिवर्तन योजना बनाएंहम कार्ड, फ़ीड, रिव्यू और तकनीकी टीम के लिए कार्यों को विभाजित करते हैं। प्राथमिकता वाले बिंदुओं के लिए, हम जाँच का एक तरीका निर्धारित करते हैं।
- कार्यान्वित करें और पुनः जाँचेंहम परिवर्तनों को तैयार करने और उन पर सहमत होने में मदद करते हैं, फिर चयनित क्वेरीज़ पर जाँच दोहराते हैं और अवलोकनों का दस्तावेज़ीकरण करते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI के लिए ecommerce ऑप्टिमाइज़ेशन की लागत कितनी है?
नियमित काम $1,700 / माह से शुरू होता है। अंतिम राशि कैटलॉग के आकार, प्राथमिकता वाली दिशाओं की संख्या और इस बात पर निर्भर करती है कि तकनीकी कार्यों, कंटेंट और मॉनिटरिंग को शामिल करने की आवश्यकता है या नहीं।
ChatGPT के लिए साइट ऑप्टिमाइज़ेशन में कितना समय लगता है?
पहले डेटा एकत्र करना और ऑडिट करना आवश्यक है, फिर योजना पर सहमत होना और जाँच के साथ कार्यान्वयन चक्र से गुज़रना होता है। समय सीमा फ़ीड की तैयारी, CMS तक पहुँच और प्रोडक्ट के बारे में तथ्यों पर सहमति की गति पर निर्भर करती है।
काम शुरू करने के लिए क्या तैयार करना आवश्यक है?
पहले से साइट का पता, फ़ीड या कैटलॉग एक्सपोर्ट, प्राथमिकता वाली श्रेणियाँ और मुख्य खरीदारों का विवरण तैयार करें। बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्नों, रिटर्न, संगतता और प्रोडक्ट सीमाओं पर डेटा भी उपयोगी है।
क्या यह सेवा बड़े कैटलॉग वाले स्टोर के लिए उपयुक्त है?
हाँ। बड़े कैटलॉग के लिए, हम पहले प्राथमिकता वाली श्रेणियाँ और प्रोडक्ट समूह चुनते हैं, फिर काम के पैमाने को स्पष्ट करते हैं। यह दृष्टिकोण सबसे महत्वपूर्ण पेजों और डेटा गुणवत्ता के सहमत मानदंडों से शुरू करने की अनुमति देता है।
क्या आप गारंटी देते हैं कि ChatGPT हमारे प्रोडक्ट की सिफारिश करेगा?
नहीं। प्लेटफ़ॉर्म स्वतंत्र रूप से स्रोतों और जवाबों की संरचना चुनते हैं, और परिणाम क्वेरीज़ के बीच बदल सकता है। हम सहमत ऑडिट, तैयार सिफारिशों, निर्धारित कार्यों के निष्पादन और जाँचों के पारदर्शी दस्तावेज़ीकरण के लिए जिम्मेदार हैं।
GEO और AEO स्टोर के सामान्य SEO से कैसे भिन्न हैं?
SEO पेजों को सर्च इंजन में काम करने में मदद करता है, जबकि GEO और AEO अतिरिक्त रूप से इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि AI ब्रांड और प्रोडक्ट के बारे में जानकारी कितनी स्पष्ट रूप से निकाल और प्रस्तुत कर सकता है। ecommerce के लिए, ये दिशाएँ एक-दूसरे की पूरक हैं, न कि तकनीकी SEO का विकल्प।
अपने प्रोजेक्ट के बारे में बताएं
चार त्वरित प्रश्नों के उत्तर दें और एक मैनेजर एक घंटे के भीतर योजना, समय और मूल्य सीमा भेजेगा। सब कुछ गोपनीय रहता है।
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