AI विज़िबिलिटी रिपोर्ट का उपयोग और ब्रांड के नाम कैसे सेट करें

Labrika दिखाता है कि AI किन सवालों पर आपकी कंपनी सुझाता है, उसे किस नाम से जानता है, साथ में किन कंपनियों की सिफ़ारिश करता है और किन पेजों का संदर्भ देता है। SEO या GEO विशेषज्ञ किसी सेवा के प्रचार की कमी खोजकर सहेजे हुए जवाब में उसकी जाँच कर सकता है और अगला काम तय कर सकता है। मार्केटर अलग सेवाओं और प्रतिस्पर्धियों की तुलना कर सकता है; एजेंसी क्लाइंट को अवधि के दौरान आए बदलाव समझा सकती है।

काम के अनुसार सही रिपोर्ट चुनें

AI विज़िबिलिटी प्रोजेक्ट के बाएँ मेन्यू में पूरी प्रक्रिया की रिपोर्ट और सेटिंग हैं। उपयोगी क्रम है: खरीदारों के सवाल चुनें → नामों की गिनती जाँचें → विज़िबिलिटी देखें → जवाब और स्रोत पढ़ें → कार्य सौंपें → फिर जाँच करें।

काल्पनिक सप्लायर नॉर्थ कॉफ़ी का उदाहरण लें। वह कॉफ़ी मशीनें बेचता है और दिल्ली में ऑफिस रेंटल बढ़ा रहा है। उसके लिए «दिल्ली में ऑफिस के लिए सर्विस सहित कॉफ़ी मशीन कहाँ से किराये पर लें?» उपयोगी सवाल है। «कॉफ़ी मशीन क्या होती है?» का जवाब सप्लायर चुने जाने का आकलन करने में बहुत कम मदद करता है।

सेवा के लिए ब्रांड और सवाल सेट करें

«सेटिंग्स» → «मेरी साइट» खोलें। प्रोजेक्ट का डोमेन जाँचें। «साइट या ब्रांड नाम के अन्य रूप» में वास्तविक नाम अलग-अलग पंक्तियों में जोड़ें: North Coffee और नॉर्थ कॉफ़ी। अगली पंक्ति के लिए «साइट या ब्रांड नाम का अन्य रूप जोड़ें» दबाएँ।

«प्रतिस्पर्धी» टैब में उन कंपनियों के डोमेन और नाम भरें जिनसे खरीदार आपकी सेवा की तुलना करता है। दाईं ओर AI सहायक चुनें। उदाहरण में ChatGPT है; अलग सहायकों की तुलना करनी हो, तो संबंधित मॉडल जोड़ें और हर मॉडल के नतीजे अलग देखें।

1. इतिहास वाले प्रोजेक्ट की सेटिंग: नाम, प्रॉम्प्ट और मॉडल। सेव बटन के नीचे नए जवाब लेने और पुराने जवाबों की दोबारा गणना करने की अलग कार्रवाइयाँ हैं। डेटा उदाहरण है।

«जांच के लिए क्वेरी (प्रॉम्प्ट)» कार्ड में «सुझाव दें» दबाएँ या मेन्यू से «प्रॉम्प्ट सुझाएँ» खोलें। सेवा, ग्राहक और क्षेत्र का छोटा विवरण दें। उदाहरण: «दिल्ली के ऑफिसों को कॉफ़ी मशीन किराये पर देना, इंस्टॉलेशन, सर्विस और मरम्मत के दौरान वैकल्पिक मशीन।» उपयोगी सवाल चुनकर जोड़ें और सेटिंग सहेजें। AI ऑडिट की «प्रॉम्प्ट विचार» रिपोर्ट भी सवालों का स्रोत है; चुनने और ट्रांसफ़र करने का तरीका अलग गाइड में है।

सप्लायर चुनने के सवाल में अपने ब्रांड का नाम न दें। कंपनी संबंधी सवाल ब्रांड के बारे में AI की जानकारी जाँचने के लिए रखें। «दृश्यता» में पंक्तियाँ चुनकर «टैग» से «रेंटल», «बिक्री» और «ब्रांड के बारे में» जैसे समूह बनाएँ। इससे कुल आँकड़े किसी एक सेवा की स्थिति नहीं छिपाएँगे।

«ब्रांड पर्यायवाची»: देखें किन नामों को गिना जा रहा है

विश्लेषण के बाद «ब्रांड पर्यायवाची» खोलकर अपनी वेबसाइट, AI सहायक और तारीखें चुनें। ग्राफ़ अलग नामों के बदलाव दिखाता है; टेबल बताती है कि हर नाम कितने प्रॉम्प्ट के जवाब में मिला। संख्या पर क्लिक करने से संबंधित सवालों की सूची खुलती है।

2. ग्राफ़ हर नाम का प्रतिशत और टेबल सवालों की संख्या दिखाती है। एक ही जवाब में दोनों नाम हो सकते हैं। उदाहरण में 20 प्रॉम्प्ट हैं; इतिहास के दो कॉलम दिखाए गए हैं।

उदाहरण में North Coffee छह जवाबों में और «नॉर्थ कॉफ़ी» चार में है। इन्हें जोड़कर दस अलग जवाब नहीं मान सकते: दोनों नाम एक ही टेक्स्ट में हो सकते हैं। कंपनी वाले सवालों का कुल प्रतिशत «दृश्यता» में देखें।

यह रिपोर्ट तीन स्थितियों में खास उपयोगी है:

• रीब्रांडिंग। पुराना नाम उसी बिज़नेस का है, तो उसे जोड़ें। अलग पंक्तियों से पता चलता है कि कंपनी अब भी किस नाम से सुझाई जाती है; सवालों की सूची से संबंधित जवाब खोल सकते हैं।
• नए बाज़ार में प्रवेश। देवनागरी, लैटिन और इस्तेमाल होने वाले स्थानीय नाम शामिल करें। सॉफ़्टवेयर के लिए यह सेवा का वह नाम हो सकता है जिससे ग्राहक उसे जानते हैं।
• एक जैसे नाम। जवाब खोलकर व्यवसाय, शहर और डोमेन देखें। बहुत सामान्य नाम «नॉर्थ» किसी कैफ़े का हो सकता है; उसे अपने-आप ऑफिस उपकरण सप्लायर नहीं मान सकते।

रिपोर्ट के ऊपर ब्रांड चुनकर प्रतिस्पर्धी की भी यही जाँच करें। दोनों कंपनियों के सत्यापित नाम गिने जाएँ, तो तुलना ज्यादा उपयोगी होगी।

«एआई उत्तर लॉग»: सिफ़ारिश का अर्थ समझें

«एआई उत्तर लॉग» में प्रॉम्प्ट खोजें, मॉडल चुनें और पंक्ति में «खोलें» दबाएँ। दाईं पट्टी में «एआई मॉडल» और «डेटा संग्रह की तारीख» बदल सकते हैं। इससे एक सवाल के सहेजे जवाबों की तुलना अलग तारीखों या सहायकों के बीच होती है।

3. «एआई उत्तर लॉग» से खुलने वाली पट्टी में एक प्रॉम्प्ट के लिए मॉडल और तारीख बदल सकते हैं। यहाँ सुधारों के बाद का उदाहरणात्मक जवाब है; सेवा का विवरण और लिंक साथ पढ़ें।

मान लें, पहले ChatGPT नॉर्थ कॉफ़ी को विक्रेता बताता था और किराये की शर्तें पूछने को कहता था। नए जवाब में रेंटल, इंस्टॉलेशन और वैकल्पिक मशीन का विवरण है। मार्केटर देख सकता है कि सेवा का परिचय कैसे बदला; संपादक समझ सकता है कि कौन-सी जानकारी जवाब में आ चुकी है और क्या अभी अस्पष्ट है।

दूसरे ब्रांड की आशंका हो, तो पहले टेक्स्ट पढ़ें। अलग डोमेन वाले कैफ़े का जवाब मिले, तो सेटिंग में नाम अधिक सटीक करें। आपकी कंपनी का जवाब पुराने पते के साथ मिले, तो वेबसाइट और बाहरी प्लैटफ़ॉर्म की जानकारी अपडेट करें। नाम के पास समस्या दिखने के बावजूद ये अलग काम हैं।

«दृश्यता»: वे सवाल और सेवाएँ खोजें जहाँ आपका नाम नहीं आता

«दृश्यता» खोलें। «क्वेरी (प्रॉम्प्ट) के अनुसार ब्रांड दृश्यता» पेज पर अपना ब्रांड, मॉडल, तारीखें और सेवा का टैग चुनें। ग्राफ़ उन जाँचे गए सवालों का प्रतिशत दिखाता है जिनके जवाब में ब्रांड मिला। नीचे पंक्तियों में उल्लेख का स्थान है; आँख के आइकन से सहेजा गया जवाब खुलता है।

4. 20 सवालों के एक समूह का उदाहरण। 29 अक्टूबर से 5 नवंबर के बीच पहुँच 30% से 40% हुई—ब्रांड वाले जवाब छह से आठ हुए। आँख का आइकन जवाब खोलता है; सभी आँकड़े उदाहरण हैं।

20 सवालों के उदाहरण में ब्रांड आठ जवाबों में मिला, इसलिए विज़िबिलिटी 40% है। पहले व्यावसायिक रूप से जरूरी उन सवालों को देखें जहाँ 0 है: मिले जवाब में ब्रांड नहीं मिला। n/a का मतलब डेटा नहीं है; पहले देखें कि उस मॉडल और तारीख के लिए जाँच हुई थी या नहीं।

धनात्मक स्थान जवाब में उल्लेख का क्रम बताता है। टेक्स्ट जरूर पढ़ें: «कंपनी से पूछ सकते हैं» और सेवा की विस्तृत सिफ़ारिश खरीदार को अलग जानकारी देती हैं। ऑफिस के लिए केवल कॉफ़ी मशीन चुनने के सामान्य सवाल के साथ सर्विस और वैकल्पिक मशीन के सवाल जाँचना भी उपयोगी है।

मॉडल, तारीखें और टैग वही रखकर अपना ब्रांड किसी सेट किए हुए प्रतिस्पर्धी से बदलें। इससे दो कंपनियों की एक सेवा की तुलना होगी। शाखाओं वाले बिज़नेस इसी तरह शहरों के सवाल समूह बना सकते हैं; ऑनलाइन स्टोर कैटेगरी के अनुसार और B2B सेवा उपयोग के अनुसार समूह बना सकती है।

«ब्रांड दृश्यता»: नए प्रतिस्पर्धी और छूटे हुए नाम खोजें

यह रिपोर्ट जवाबों में मिले उन ब्रांड को दिखाती है जिन्हें अभी ट्रैकिंग सूची में नहीं जोड़ा गया। मॉडल और तारीखें चुनें। क्षैतिज पट्टियाँ आखिरी चुनी तारीख पर उनकी मौजूदगी की तुलना करती हैं; टेबल हर जाँच में उल्लेखों की संख्या दिखाती है। संख्या पर क्लिक करके उस ब्रांड वाले सवालों की सूची खोलें।

5. मिले हुए ब्रांड जो अभी ट्रैकिंग सूची में नहीं हैं। संख्या से सवाल खुलते हैं; «+» पुष्टि के बाद नाम को आपके अपने ब्रांड में जोड़ता है। डेटा उदाहरण है।

ऑफिस ब्रू ऑफिस रेंटल के सवालों में अक्सर दिखे, तो «एआई उत्तर लॉग» में जवाब खोलें: किन शर्तों और सेवाओं का वर्णन है? ग्राहक समूह समान हो, तो «सेटिंग्स» → «प्रतिस्पर्धी» से कंपनी जोड़ें। फिर «दृश्यता» में उसके आँकड़ों की अपने ब्रांड से तुलना करें।

यहीं आपके ब्रांड की छूटी वर्तनी, जैसे «नॉर्थकॉफ़ी», मिल सकती है। संदर्भ जाँचें। यह वास्तव में आपका ब्रांड हो, तो उसकी पंक्ति का «+» नाम को अपने ब्रांड के वैकल्पिक नामों में जोड़ता है; कार्रवाई की पुष्टि करनी होगी। प्रतिस्पर्धी जोड़ने के लिए «प्रतिस्पर्धी» टैब इस्तेमाल करें।

«उद्धृत डोमेन और URL»: सुधार के लिए पेज और प्लैटफ़ॉर्म चुनें

«उद्धृत डोमेन और URL» खोलें। AI मॉडल और प्रॉम्प्ट चुनें; टेबल में सर्च से डोमेन या URL का हिस्सा खोज सकते हैं। हर पंक्ति URL, मॉडल और सवाल को जोड़ती है। पता नए टैब में खुलता है।

6. एक सवाल आपकी वेबसाइट के पेज और बाहरी रिव्यू से जुड़ा है। URL खोलकर सामग्री देखें; लिंक कब दिखाई दिया, यह सहेजे जवाब में जाँचें। पते और नतीजे उदाहरण हैं।

यह सूची विशेषज्ञों के बीच काम बाँटने में मदद करती है। आपका पुराना उपकरण वाला लेख उद्धृत है, तो संपादक उसकी जानकारी और शर्तों की पूर्णता देखे। सप्लायर रिव्यू हो, तो मार्केटर कंपनी को शामिल करवाने की संभावना जाँचे। पुराने विवरण वाली लिस्टिंग हो, तो रेपुटेशन सँभालने वाला व्यक्ति सुधार तैयार करे। प्लैटफ़ॉर्म चुनना और लिस्टिंग पर काम करना अलग गाइड में है।

खास पेज और जवाब का संदर्भ जाँचें। लिंक प्रतिस्पर्धी का या विषय की सामान्य जानकारी का हो सकता है। वह आवश्यक अवधि में आया था या नहीं, इसके लिए «एआई उत्तर लॉग» में संबंधित प्रॉम्प्ट और तारीख खोलें: उद्धृत URL की टेबल में अवधि चुनने का विकल्प नहीं है।

सुधारे हुए नाम पहले से मिले जवाबों पर लागू करें

नाम ठीक करने के बाद «सेटिंग्स सहेजें» और फिर «पिछली रिपोर्ट की दोबारा गणना करें» दबाएँ। Labrika सहेजे नामों को पहले मिले जवाबों पर लागू करेगा। रीब्रांडिंग से पहले का इतिहास हो या कंपनी की एक और वर्तनी मिले, तो यह उपयोगी है।

मान लें, पुराने जवाबों में «नॉर्थ कॉफ़ी» था, जबकि सेटिंग में केवल North Coffee था। दूसरा नाम जोड़ने और दोबारा गणना करने के बाद पुराने आँकड़े सही होंगे। इस प्रक्रिया में नए जवाब नहीं माँगे जाते। सिफ़ारिशों में वास्तविक बदलाव जाँचने के लिए «विश्लेषण चलाएँ» इस्तेमाल करें।

दोबारा गणना का बटन कुछ समय उपलब्ध न हो, तो साथ में कारण या अगली बार चलाने का समय दिखता है। पूरा होने के बाद «ब्रांड पर्यायवाची» और «दृश्यता» में उन्हीं तारीखों को देखें। क्लाइंट रिपोर्ट में गिनती का सुधार लिखें, ताकि प्रचार के नतीजों की तुलना समान नियमों से हो।

नतीजों से नियमित काम की योजना बनाएँ

हर जाँच के बाद विशेषज्ञ «दृश्यता» से शुरू करता है: ऐसा महत्वपूर्ण सवाल चुनता है जिसमें ब्रांड नहीं है या स्थिति बिगड़ी है। फिर «एआई उत्तर लॉग» पढ़ता है, «ब्रांड पर्यायवाची» में नाम, «ब्रांड दृश्यता» में कंपनियाँ और «उद्धृत डोमेन और URL» में स्रोत जाँचता है। नतीजा एक ठोस कार्य होता है: किराये की शर्तें स्पष्ट करना, लिस्टिंग अपडेट करना या खरीदार की जरूरत पर सामग्री बनाना।

कंटेंट तय करने के लिए AI ऑडिट की रिपोर्ट इस्तेमाल करें: «एआई क्या बताएगा?» से कंपनी की छवि जाँचें; «कौन दिखाया गया है और क्यों» और «प्रतिस्पर्धियों की सामग्री» से प्रतिस्पर्धियों के ऑफ़र देखें; «एआई के लिए महत्वपूर्ण सामग्री» से पेज में जोड़ने योग्य जानकारी चुनें; «पंजीकरण निर्देशिकाएँ» से बाहरी प्लैटफ़ॉर्म चुनें। विस्तृत GEO ऑडिट गाइड इन सुझावों को काम से जोड़ने में मदद करती है।

«AI Visibility शेड्यूल» में नियमितता तय करके सहेजें। जाँच का इतिहास बताता है कि अगला डेटा संग्रह हुआ या नहीं; बदलाव मापने के लिए वही सवाल और मॉडल रखें।

नतीजे देने के लिए «प्रिंट संस्करण» खोलें, PDF या DOCX, अपना ब्रांड, तारीखें और दस्तावेज़ के आवश्यक भाग चुनें। रिपोर्ट के साथ पूरे किए गए कार्य और अगले कदम दें। एजेंसी का काम स्वीकार करने का तरीका अगले लेख में है।