क्या एलएलएम के छात्र विकिपीडिया को प्राथमिकता देते हैं? यह जानने के लिए हमने क्लाउड, जेमिनी और जीपीटी के 6,844 उद्धरणों का विश्लेषण किया।

बहुभाषी बाजारों में एआई के व्यवहार की जांच करने वाली हमारी श्रृंखला में यह एक नया अध्ययन है।

बहुत लंबे समय से, और अकादमिक जगत के लोगों की नाराज़गी के बावजूद (क्या किसी के मन में अभी भी "विकिपीडिया का उपयोग न करें" की गूंज सुनाई दे रही है?), विकिपीडिया को ज्ञान का सर्वमान्य स्रोत माना जाता रहा है। यह खुला, संरचित और उससे भी बेहतर – बहुभाषी है और लगातार अपडेट होता रहता है। सैद्धांतिक रूप से, यही कारण है कि यह बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए आदर्श संदर्भ स्रोत है।

यही कारण है कि रेडिट के साथ-साथ यह एलएलएम पर सबसे प्रभावशाली स्रोतों में से एक है। लेकिन विकिपीडिया की क्राउडसोर्सिंग प्रकृति को देखते हुए, इसमें नकारात्मक या पुरानी जानकारी संपादित होने की संभावना रहती है, जो एआई खोज में भी शामिल हो सकती है।

इसलिए यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि आम धारणा यह है कि विकिपीडिया ने भौगोलिक ज्ञान के परिदृश्य को आकार दिया है। विकिपीडिया में शामिल विषयों को प्राथमिकता दें और जहाँ विकिपीडिया का हवाला दिया गया है, वहाँ अपने लेख का हवाला दें।

लेकिन हमारे आंकड़े कुछ और ही कहानी बयां करते हैं।

हम पहले से ही जानते हैं कि अपनी वेबसाइट का अनुवाद न करने का मतलब है कि आप अदृश्य हैं । लेकिन क्या कंपनी का विकिपीडिया पेज होने से स्थिति आपके पक्ष में बदल जाती है?

हमने इस बात का अध्ययन किया कि तीन प्रमुख एआई मॉडल कितनी बार विकिपीडिया का हवाला देते हैं, किन भाषाओं में देते हैं और इसके बजाय वे किन स्रोतों का हवाला देते हैं। परिणाम विकिपीडिया को सर्वोपरि मानने की धारणा को चुनौती देते हैं और अंतरराष्ट्रीय बाजारों में एआई की दृश्यता के बारे में सोचने वाले किसी भी ब्रांड के लिए कुछ अधिक उपयोगी जानकारी प्रकट करते हैं: एलएलएम (लॉन्ग-लेवल लर्निंग मॉडल) सक्रिय रूप से उच्च-प्रामाणिक, मूल रूप से अनुवादित स्रोतों की खोज कर रहे हैं। जब उन्हें ये स्रोत मिलते हैं, तो वे उनका हवाला देते हैं। जब नहीं मिलते, तो वे अंग्रेजी का सहारा लेते हैं।

जाल

हमने 750 प्रश्नों के आधार पर विश्लेषण किया कि क्लाउड हाइकू 4.5, जेमिनी 3.1 फ्लैश और जीपीटी 5.4 मिनी स्रोतों का हवाला कैसे देते हैं।

प्रत्येक भाषा संयोजन के लिए 15 विकिपीडिया पृष्ठों से प्रश्न तैयार किए गए: केवल अंग्रेज़ी विषय, फ़्रेंच-अंग्रेज़ी, स्पैनिश-अंग्रेज़ी और जापानी-अंग्रेज़ी। प्रत्येक पृष्ठ से पाँच प्रश्न बनाए गए, फिर केवल अंग्रेज़ी प्रश्नों का तीनों लक्ष्य भाषाओं में अनुवाद किया गया ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि जब एक ही प्रश्न किसी अन्य भाषा में पूछा जाता है तो उद्धरण व्यवहार में क्या परिवर्तन आता है। कुल मिलाकर 750 प्रश्न तैयार हुए, जिन्हें तीनों मॉडलों पर चलाया गया, जिससे हमें विश्लेषण के लिए 2,250 अलग-अलग मॉडल प्रतिक्रियाएँ प्राप्त हुईं।

प्रत्येक प्रश्न में मॉडल से स्पष्ट रूप से उद्धृत स्रोत यूआरएल प्रदान करने और अपने स्वयं के ज्ञान के आधार पर उत्तर देने पर उसे चिह्नित करने के लिए कहा गया था। इसके बाद मॉडल के उत्तरों का मिलान संबंधित विकिपीडिया डोमेन (अंग्रेजी या लक्षित भाषा) से किया गया ताकि यह मापा जा सके कि विकिपीडिया को कितनी बार उद्धृत किया गया और किन डोमेन को उसके स्थान पर दिखाया गया।

नोट: शुरुआती परीक्षण में, क्लाउड अपने प्रशिक्षण डेटा से अंग्रेज़ी प्रश्नों के उत्तर दे रहा था, लेकिन स्रोतों का उल्लेख नहीं कर रहा था। सभी मॉडलों में संदर्भों का स्पष्ट अनुरोध करने के लिए प्रश्नों को समायोजित किया गया। इस समायोजन के बाद भी, क्लाउड अंग्रेज़ी-आधारित विषयों पर "स्वयं के ज्ञान" पर आधारित उत्तरों को असामान्य रूप से उच्च दर से चिह्नित करता रहा, जिसकी चर्चा हम आगे करेंगे।

निष्कर्ष 1: विकिपीडिया सबसे अधिक उद्धृत स्रोत नहीं है

हमने यह मानकर शुरुआत की थी कि विकिपीडिया शीर्ष पर रहेगा, लेकिन आंकड़ों ने बिल्कुल इसके विपरीत कहा।

परीक्षण किए गए अधिकांश विषयों में, एनसाइक्लोपीडिया ब्रिटानिका सबसे अधिक उद्धृत डोमेन रहा, तीनों मॉडलों में कुल 1,164 उद्धरणों के साथ। अंग्रेजी विकिपीडिया 433 सामान्य उद्धरणों के साथ दूसरे स्थान पर रहा - जो ब्रिटानिका के उद्धरणों का मात्र एक तिहाई है।

विकिपीडिया ने केवल विशिष्ट, अंग्रेज़ी भाषा में उपलब्ध विशेष विषयों के मामले में ही जीत हासिल की, जहाँ इसने अन्य सभी स्रोतों को पीछे छोड़ दिया। बाकी सभी क्षेत्रों में ब्रिटानिका का दबदबा रहा।

ब्रिटानिका की केंद्रीकृत डोमेन रणनीति यहाँ कारगर साबित हो रही है। विकिपीडिया के विपरीत, जो सामग्री को भाषा-विशिष्ट उपडोमेन (fr.wikipedia.org, es.wikipedia.org, ja.wikipedia.org) में विभाजित करता है, ब्रिटानिका अपनी लगभग सभी सामग्री britannica.com पर केंद्रित करता है और मुख्य रूप से अंग्रेज़ी पृष्ठ ही उपलब्ध कराता है। यह एकल उच्च-अधिकार वाला डोमेन लिंक इक्विटी, उद्धरण भार और एआई विश्वास संकेत एकत्रित करता है, जबकि विकिपीडिया का विकेंद्रीकृत मॉडल संभवतः डिज़ाइन के कारण विखंडित हो जाता है।

इन निष्कर्षों के आधार पर, एआई साइटेशन संदर्भों में डोमेन अथॉरिटी का संकेंद्रण उसी तरह बढ़ता हुआ प्रतीत होता है जैसे पारंपरिक खोज में होता है। यदि आपकी सामग्री किसी एक मजबूत डोमेन पर मौजूद है, तो उसके दिखने की संभावना अधिक होती है बजाय इसके कि वह कई छोटे डोमेनों पर फैली हो।

निष्कर्ष 2: केवल अंग्रेजी भाषा का प्रयोग करने की रणनीति विदेशी बाजारों में आपके संदर्भों को प्रभावित करती है।

ब्रिटानिका का केवल अंग्रेजी भाषा पर आधारित दृष्टिकोण, हालांकि सफल रहा है, अन्य भाषाओं में बुरी तरह विफल हो जाता है।

जब उन्हीं फ्रेंच-आधारित विषयों पर अंग्रेज़ी और फ्रेंच में प्रश्न पूछे गए, तो ब्रिटानिका के उद्धरणों की संख्या में 55% की भारी गिरावट आई। स्पैनिश में यह गिरावट 23% थी। जापानी भाषा में, जहाँ अंग्रेज़ी से भाषाई और सांस्कृतिक अंतर सबसे अधिक है, उद्धरणों में 80% की गिरावट आई। तो हाँ, उनकी रणनीति अंग्रेज़ी में तो बहुत कारगर है, लेकिन उसके बाद पूरी तरह से विफल हो जाती है।

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ब्रिटानिका को अब भी अपने व्यापक डोमेन अधिकार का लाभ मिल रहा है। यहां तक ​​कि स्थानीय भाषा में पूछे गए फ्रेंच और स्पेनिश विषयों पर भी, यह समग्र रूप से सबसे अधिक उद्धृत डोमेन बना रहा। लेकिन गिरावट से पता चलता है कि जब उपयोगकर्ता अपनी भाषा में प्रश्न पूछना शुरू करते हैं तो केवल अंग्रेजी में उपलब्ध सामग्री की दृश्यता एक सीमा तक गिर जाती है। फ्रेंच में इसी विश्वसनीय स्रोत की दृश्यता आधे से अधिक और जापानी में चार-पांचवें हिस्से तक कम हो जाती है, क्योंकि सामग्री मूल भाषा में उपलब्ध नहीं है।

इससे यह बात स्पष्ट हो जाती है कि एआई सर्च में अनुवादित सामग्री अब वैकल्पिक क्यों नहीं रह गई है । अंग्रेज़ी में उपलब्ध स्रोत विदेशी भाषा के उद्धरणों से पूरी तरह गायब नहीं होते; बल्कि स्थानीय विकल्पों के पक्ष में उन्हें व्यवस्थित रूप से कम प्राथमिकता दी जाती है, और यह अंतर इतना बड़ा है कि इससे दृश्यता पर वास्तविक नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। यह तर्कसंगत है - उपयोगकर्ता अपने लिए विशेष रूप से तैयार की गई सामग्री को पढ़ना अधिक पसंद करेंगे (जो कि स्थानीयकरण का मूल उद्देश्य है)।

यहां मॉडल स्तर पर भी एक पेचीदगी है। विदेशी भाषा के प्रश्नों में ब्रिटानिका की ताकत लगभग पूरी तरह से जीपीटी और क्लाउड द्वारा अंग्रेजी स्रोतों को लगातार सामने लाने पर निर्भर करती है। जेमिनी विदेशी प्रश्नों में अंग्रेजी डोमेन से सक्रिय रूप से बचता है और इसके बजाय लारौसे.fr (फ्रेंच में 32 संदर्भ) जैसी स्थानीय साइटों का उपयोग करता है।

निष्कर्ष 3: जब एआई भाषा संबंधी बाधाओं को दूर करता है, तो वह अंग्रेजी विकिपीडिया की ओर इशारा करता है।

उन विषयों के उपसमूह के लिए जो केवल अंग्रेजी विकिपीडिया पर मौजूद हैं, जिनका कोई अनुवादित समकक्ष नहीं है, मॉडलों को एक विकल्प चुनना पड़ा: उत्तर देने से इनकार करना, अपने स्वयं के ज्ञान पर वापस लौटना, या क्वेरी भाषा (या ब्रिजिंग) की परवाह किए बिना उपयोगकर्ताओं को अंग्रेजी पृष्ठ पर वापस निर्देशित करना।

तीनों मॉडलों ने इस अंतर को पाटने का विकल्प चुना। वे आश्चर्यजनक रूप से स्थिर दरों पर अंग्रेजी विकिपीडिया का हवाला देते हैं: जीपीटी का औसत 48.3%, क्लाउड का 26.8%, और जेमिनी का 19.8% है। विरोधाभासी बात यह है कि अंग्रेजी में क्वेरी करने पर विकिपीडिया उद्धरण दर कभी भी उच्चतम नहीं रही।

स्पेनिश और जापानी भाषाओं में GPT का उच्चतम स्तर 49.3% रहा। फ्रेंच में Gemini का उच्चतम स्तर 23.3% रहा (अंग्रेजी में 16% की तुलना में)। स्पेनिश में Claude का उच्चतम स्तर 34.7% रहा।

इसका सबसे संभावित कारण प्रतिस्पर्धी घनत्व है: जब आप किसी विशिष्ट अंग्रेज़ी विषय पर अंग्रेज़ी में प्रश्न पूछते हैं, तो मॉडल के पास चुनने के लिए अंग्रेज़ी भाषा की वेब सामग्री का एक विशाल भंडार होता है, और संदर्भ कई स्रोतों में वितरित हो जाते हैं। जब आप उसी विशिष्ट विषय पर किसी विदेशी भाषा में प्रश्न पूछते हैं, तो मॉडल के पास स्थानीय स्तर पर कोई विश्वसनीय स्रोत नहीं होता, इसलिए यह सीधे अंग्रेज़ी विकिपीडिया पृष्ठ की ओर इंगित करता है। वैकल्पिक स्रोतों का भंडार जितना कम होगा, विकिपीडिया संदर्भ के रूप में उतना ही अधिक विश्वसनीय हो जाएगा।

इसलिए विदेशी भाषा के बाजारों में काम करने वाले किसी भी ब्रांड को यह जानना आवश्यक है: विदेशी भाषा का वेब कम संतृप्त है, संदर्भ अधिक केंद्रित हैं, और सही स्थानीय स्रोत होने का अनुपातहीन (और लाभदायक) महत्व है।

निष्कर्ष 4: क्लाउड अंग्रेजी भाषा में ही पढ़े जाने वाले विषयों को अलग तरीके से पढ़ाता है।

क्लॉड का व्यवहार जीपीटी और जेमिनी से अलग था। अंग्रेज़ी में पूछे गए 75 विषयों पर, क्लॉड ने 32 उत्तरों (42.7%) को स्रोतों का हवाला देने के बजाय "स्वयं का ज्ञान" बताया। जब इन्हीं अंग्रेज़ी विषयों पर विदेशी भाषाओं में प्रश्न पूछे गए, तो यह दर तेज़ी से बढ़ गई।

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हमारे पास कुछ सिद्धांत हैं: क्लाउड अपने समकक्षों की तुलना में काल्पनिक उद्धरणों के बारे में अधिक सतर्क हो सकता है, और स्रोतों को गढ़ने के बजाय अनिश्चितता को इंगित करना पसंद करता है। इसमें सत्यापन योग्य समर्थन के बिना उद्धरणों पर आधारित आउटपुट तैयार करने के खिलाफ मजबूत आंतरिक सुरक्षा उपाय हो सकते हैं। या स्थानीय स्रोतों के विरल होने पर अपने प्रशिक्षण डेटा पर वापस जाने की इसकी सीमा कम हो सकती है।

कारण चाहे जो भी हो, डेटा से पता चलता है कि विशिष्ट अंग्रेज़ी-आधारित विषयों पर आउटबाउंड साइटेशन के लिए क्लाउड एक कम विश्वसनीय प्लेटफॉर्म है, खासकर जब उपयोगकर्ता गैर-अंग्रेज़ी भाषाओं में क्वेरी करते हैं। यदि आप क्लाउड की दृश्यता पर ही निर्भर रहे हैं, तो यह आपकी रणनीति को बदल सकता है।

निष्कर्ष 5: अनुवादित पृष्ठ मौजूद होने पर, मॉडल बहुत अलग तरह से व्यवहार करते हैं।

जिन विषयों के लिए विकिपीडिया के अनुवादित पृष्ठ उपलब्ध हैं, उनके लिए मॉडल या तो स्थानीयकृत संस्करण (स्पेनिश क्वेरी के लिए es.wikipedia.org) का हवाला दे सकते हैं या अंग्रेजी को डिफ़ॉल्ट रूप से चुन सकते हैं। उनके द्वारा चुना गया विकल्प मॉडल के अनुसार काफी भिन्न होता है।

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स्थानीय विकिपीडिया संस्करण को पहचानने और उद्धृत करने में GPT सबसे विश्वसनीय है। यह लगभग एक चौथाई बार ऐसा करता है। क्लाउड और जेमिनी स्थानीय विकिपीडिया पृष्ठों को मुश्किल से ही उद्धृत करते हैं, इनकी दर एकल अंकों में है।

हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि क्लाउड और जेमिनी स्थानीय सामग्री को अनदेखा नहीं कर रहे हैं। बल्कि, वे उस उद्धरण हिस्सेदारी को स्थानीय संस्थागत स्रोतों की ओर आवंटित कर रहे हैं। इससे पता चलता है कि सूचना प्रदान करने के मामले में स्थानीय स्रोत हमेशा प्रतिस्पर्धा में आगे रहते हैं।

निष्कर्ष 6: कृत्रिम बुद्धिमत्ता विदेशी भाषाओं में स्थानीय संस्थानों को अत्यधिक प्राथमिकता देती है

आपको लग सकता है कि जब एआई मॉडल किसी भाषा में सवालों के जवाब देते हैं, खासकर वे जो मुख्य रूप से अंग्रेजी डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, तो वे केवल प्रश्नों का अनुवाद कर रहे होते हैं और वही वैश्विक स्रोत लौटा रहे होते हैं। लेकिन हमारे शोध के आधार पर, वे इसके बजाय उच्च-प्रामाणिकता वाले स्थानीय प्लेटफार्मों, अक्सर संस्थागत प्लेटफार्मों की ओर अपना संदर्भ देने का तरीका बदल देते हैं।

फ्रांसीसी प्रश्न

लूव्र संग्रहालय (louvre.fr) का उल्लेख 39 बार किया गया। वर्साय महल को 29 बार उद्धृत किया गया। फ्रांसीसी विश्वकोश लारूस को 66 बार उद्धृत किया गया और यह जेमिनी के लिए फ्रांसीसी विषयों का शीर्ष स्रोत बन गया। हिस्टोइरे-फ्रांस को 24 बार उद्धृत किया गया।

स्पेनिश प्रश्न

प्राडो संग्रहालय (museodelprado.es) का उल्लेख 24 बार किया गया। यूनेस्को के विश्व धरोहर पोर्टल को 36 बार उल्लेख मिला। सेर्वेंटेस वर्चुअल (स्पेनिश साहित्य का एक डिजिटल पुस्तकालय) को 26 बार उल्लेख मिला। स्पेनिश भाषा में जीवनी डेटाबेस, बायोग्राफियास वाई विदास को 24 बार उल्लेख मिला।

जापानी प्रश्न

नेशनल डाइट लाइब्रेरी (ndl.go.jp) को 45 बार उद्धृत किया गया। जापान के राष्ट्रीय सार्वजनिक प्रसारक एनएचके को 40 बार उद्धृत किया गया। स्टूडियो घिबली की आधिकारिक वेबसाइट को संबंधित विषयों पर 37 बार उद्धृत किया गया। जापानी संदर्भ एग्रीगेटर कोटोबैंक को 22 बार उद्धृत किया गया।

अंग्रेजी प्रश्न

तुलना के लिए: मेट (metmuseum.org) का उल्लेख अंग्रेजी भाषा में खोजे गए लेखों में 117 बार किया गया। नेशनल पार्क सर्विस (nps.gov) का उल्लेख 34 बार किया गया। पेनसिल्वेनिया गेम कमीशन (pgc.pa.gov) का उल्लेख केवल अंग्रेजी भाषा में लिखे गए विशिष्ट विषयों में 34 बार किया गया।

यह पैटर्न सुसंगत है। एआई मॉडल सांस्कृतिक और भाषाई रूप से मूल संस्थागत स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं, जब वे मौजूद होते हैं। संग्रहालय, पुस्तकालय, सार्वजनिक प्रसारक, सरकारी पोर्टल और संदर्भ विश्वकोश सभी अपने मूल बाजारों में वैश्विक ब्रांडों और केवल अंग्रेजी में उपलब्ध प्रतिस्पर्धियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

निष्कर्ष 7: मिथुन राशि वाले स्थानीय डोमेन की तलाश में दूसरों से कहीं अधिक मेहनत करते हैं

जब आप उद्धरणों को टीएलडी (.fr, .es, .jp बनाम वैश्विक/अंग्रेजी डोमेन) के आधार पर विभाजित करते हैं, तो एक मॉडल स्थानीय डोमेन को सक्रिय रूप से प्राथमिकता देने के लिए अलग दिखता है।

जेमिनी लगातार परीक्षण की गई हर भाषा में स्थानीय टीएलडी डोमेन को अपने उद्धरणों का सबसे बड़ा हिस्सा आवंटित करता है। यह ब्रिटानिका पर जेमिनी के व्यवहार के अनुरूप भी है: यह वह मॉडल है जो स्थानीय विकल्पों के पक्ष में अंग्रेजी आधिकारिक डोमेन को छोड़ने के लिए सबसे अधिक इच्छुक है।

अंतर्राष्ट्रीय एआई दृश्यता रणनीति बनाने वाले ब्रांडों के लिए यह परिचालन दृष्टि से महत्वपूर्ण है। यदि विदेशी बाजारों में जेमिनी की दृश्यता आपकी प्राथमिकता है, तो उपयुक्त ccTLD पर अपनी साइट का स्थानीयकृत संस्करण (या उचित hreflang संकेतों और अनुवादित सामग्री के साथ) रखना, ब्रिटानिका या विकिपीडिया द्वारा उद्धृत किए जाने से कहीं अधिक कारगर साबित होगा।

इससे बहुभाषी एआई की दृश्यता पर क्या प्रभाव पड़ता है?

इस अध्ययन से प्राप्त मुख्य निष्कर्ष निम्नलिखित हैं:

विकिपीडिया वह एकमात्र स्रोत नहीं है जैसा लोग मानते हैं (जैसा कि हम मानते थे)। ब्रिटानिका की केंद्रीकृत रणनीति अधिकांश विषयों में विकिपीडिया की विकेंद्रीकृत रणनीति से बेहतर प्रदर्शन करती है, और स्थानीय संस्थागत स्रोत अपने मूल बाजारों में दोनों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। यदि आपकी एआई दृश्यता रणनीति विकिपीडिया पर आधारित है, तो संभवतः यह गलत स्रोत पर आधारित है।

विदेशी बाजारों में केवल अंग्रेजी भाषा में सामग्री उपलब्ध कराने की रणनीति का एआई दृश्यता पर स्पष्ट प्रभाव पड़ता है। ब्रिटानिका की फ्रेंच भाषा में 55% और जापानी भाषा में 80% की गिरावट कोई अपवाद नहीं है। यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि किसी भी संगठन के साथ क्या होता है जो अपनी सामग्री का अनुवाद नहीं करता है: जब उपयोगकर्ता अपनी भाषा में खोज करते हैं, तो एआई सबसे पहले स्थानीय स्रोतों की तलाश करता है, और अंग्रेजी विकल्प केवल तभी उपलब्ध होते हैं जब स्थानीय स्तर पर कुछ भी उपलब्ध नहीं होता है।

स्थानीय सामग्री को भरपूर प्रोत्साहन मिलता है। चूंकि विदेशी भाषा की वेबसाइट पर सामग्री की मात्रा कम है, इसलिए सही स्थानीय स्रोत होने से अंग्रेजी में उसी स्रोत की तुलना में उद्धरणों का महत्व कहीं अधिक होता है। मेट को अंग्रेजी विषयों पर 117 उद्धरण प्राप्त होते हैं; लूव्र को फ्रेंच में 39 उद्धरण प्राप्त होते हैं। देखने में संख्या कम लगती है, लेकिन फ्रेंच में उपलब्ध उद्धरण स्लॉट का हिस्सा कहीं अधिक है और प्रतिस्पर्धा भी कम है।

अनुवाद अब केवल स्थानीयकरण का ही नहीं, बल्कि एआई दृश्यता बढ़ाने का भी एक ज़रिया बन गया है। एआई मॉडल स्थानीय बाज़ारों में अपने प्राथमिक उद्धरण स्रोतों के रूप में उच्च-अधिकार वाले, मूल भाषा में अनुवादित प्लेटफ़ॉर्मों की सक्रिय रूप से खोज कर रहे हैं। जो ब्रांड अपनी सामग्री का अनुवाद अपने लक्षित दर्शकों की भाषाओं में करते हैं, वे ऐसे उद्धरण प्राप्त करने की स्थिति में आ जाते हैं जो अंग्रेज़ी-आधारित प्रतिस्पर्धी सचमुच हासिल नहीं कर सकते। बहुभाषी एसईओ की सर्वोत्तम पद्धतियाँ , hreflang का कार्यान्वयन , भाषा-विशिष्ट यूआरएल, अनुवादित मेटाडेटा , ये सभी मिलकर एक जटिल प्रक्रिया बनाते हैं।

बाज़ार में मौजूद अधिकांश एआई विज़िबिलिटी टूल केवल अंग्रेज़ी प्रश्नों को ही ध्यान में रखते हैं, जो कि जैसा कि हमने देखा है, कुल डेटा का एक छोटा सा हिस्सा है। आप यह जानना चाहेंगे कि विभिन्न भाषाओं में आपके ब्रांड के बारे में किस प्रकार चर्चा हो रही है – और सौभाग्य से, Weglot रडार की मदद से यह संभव है।

मॉडल का व्यवहार एक समान नहीं होता। GPT सबसे आक्रामक रूप से अंग्रेजी विकिपीडिया से जुड़ता है। क्लाउड विशिष्ट अंग्रेजी-आधारित विषयों पर उद्धरणों को प्रदर्शित करने में सबसे अधिक सतर्क रहता है। जेमिनी स्थानीय TLD डोमेन की खोज में सबसे अधिक सक्रिय रहता है। यदि आप एक मॉडल के लिए अनुकूलन कर रहे हैं, तो आपकी रणनीति दूसरे मॉडल के लिए अनुकूलन करने की रणनीति से भिन्न होगी।

व्यापक संकेत यह है कि अंतरराष्ट्रीय बाजारों में एआई की दृश्यता उन्हीं आधारों पर टिकी है जिन्होंने हमेशा से मजबूत ऑर्गेनिक दृश्यता को सहारा दिया है: विश्वसनीय सामग्री, उचित स्थानीयकरण, और एक ऐसे डोमेन से उपलब्ध कराई गई सामग्री जिस पर उपयोगकर्ता और क्रॉलर भरोसा कर सकें। अब यह तंत्र इसे और भी अधिक प्रभावी ढंग से पुरस्कृत करता है, और इसकी अनुपस्थिति को भी और अधिक प्रभावी ढंग से दंडित करता है।

अपने प्रतिस्पर्धियों से पहले बहुभाषी एआई परिणामों में अपनी उपस्थिति दर्ज कराएं।

इस पूरे अध्ययन का सार संक्षेप में यह है: अपनी वेबसाइट का अनुवाद करें और अपने विदेशी दर्शकों तक पहुंचें। भले ही एआई ने खोज और उपभोग की आदतों में भारी बदलाव किया हो, लेकिन अपने ग्राहकों की भाषा में बात करना और उनसे संवाद करने का तरीका खुद तय करना , न कि ब्राउज़र एक्सटेंशन पर छोड़ना, उन तक पहुंचने का एक आसान और टिकाऊ तरीका है।

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