GEO ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ 12,000 ವೆಬ್ಸೈಟ್ ವೀಕ್ಷಕರನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ
GEO (AI ಉತ್ಪಾದನಾ ಎಂಜಿನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್) ಬಹಳ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೆಲವು ಸ್ನೇಹಿತರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾಗ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನವು ಎರಡು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಕಂಡುಕೊಂಡೆ: ಜಾಹೀರಾತು ವೆಚ್ಚಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಹೊಸ ಅವಕಾಶ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದೆ - ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರು AI ಸಹಾಯಕಗಳ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚರ್ಮದ ಆರೈಕೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಾಗ, ಅವರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ನೇರವಾಗಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಹೆಸರನ್ನು ಹುಡುಕುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ: "ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಚರ್ಮವು ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ಚರ್ಮದ ಆರೈಕೆ ದಿನಚರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು" ಅಥವಾ "ಯಾವ ಅಂಶವು ದೊಡ್ಡ ರಂಧ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ". ಈ ಹುಡುಕಾಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಬದಲಾವಣೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ: GEO (ಉತ್ಪಾದಕ ಎಂಜಿನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್). ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ವಿಷಯವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅದನ್ನು AI ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ನ ಶಿಫಾರಸು ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾಡುವುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು.
ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾದ ನಾಲ್ಕು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವಿಧಾನ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಮೊದಲ ಹಂತ: ನಿಖರವಾದ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಬಳಸಿ ChatGPT ನಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ: "[ನಿಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರ] ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಮಾಲೋಚಿಸುವ 10 ವೃತ್ತಿಪರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ". ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಗೃಹೋಪಯೋಗಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದರೆ, ನೀವು "ಏರ್ ಪ್ಯೂರಿಫೈಯರ್ನ ನೈಜ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು", "ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ CADR ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು" ಮುಂತಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನೈಜ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
ಎರಡನೇ ಹಂತ: ಆಳವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ, ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ:
- ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ (CADR ಮೌಲ್ಯದ ಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳಂತಹವು)
- ವಿಭಿನ್ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳ ಹೋಲಿಕೆ (HEPA ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಟಾಟಿಕ್ ಧೂಳು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳು)
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಸಲಹೆಗಳು (ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಫ್ಲಾಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು)
- ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಬೆಂಬಲ (ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ವರದಿಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ಗಳು)
ಮೂರನೇ ಹಂತ: ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಪದಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಏರ್ ಪ್ಯೂರಿಫೈಯರ್ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, "PM2.5 ತೆಗೆಯುವ ದರ", "ಶಬ್ದ ಡೆಸಿಬಲ್", "ಫಿಲ್ಟರ್ ಜೀವಿತಾವಧಿ" ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದಂತಹ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ತರಲು. ಇದು AI ವಿಷಯದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಾಲ್ಕನೇ ಹಂತ: ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ AI ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: "[ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಪ್ರಕಾರ] ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು". ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
ಈ ವಿಧಾನದ ಸಾರವು AI ನಂಬುವ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲವಾಗುವುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, AI ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಪರಿಣಾಮವು ಕ್ರಮೇಣ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ: ಮೊದಲ ವಾರದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಚದುರಿದ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಇರಬಹುದು, ಆದರೆ AI ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ವಿಷಯದ ಪ್ರಮಾಣ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಮೂರು ವಾರಗಳ ನಂತರ ಸ್ಥಿರ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು.
