AI सिस्टम को आपके कंटेंट से क्या चाहिए?

कोई भी AI से बना जवाब देखिए और ध्यान दीजिए कि कौन-से वाक्यों को सिटेशन मिला। आपको एक पैटर्न मिलेगा।

सिटेशन पाने वाले अंश हमेशा अपने-आप में पूरे होते हैं। वे अकेले टिकते हैं। वे आस-पास के टेक्स्ट से साफ़ अलग होते हैं। उनका ढाँचा ऐसा होता है कि उन्हें अलग निकालना आसान हो। यह इत्तेफ़ाक नहीं है।

असल बात यह है। AI सिस्टम आपका कंटेंट इंसानों की तरह नहीं पढ़ते। इंसान आपके पेज पर आता है और इधर-उधर नज़र दौड़ाता है। AI सिस्टम आपका HTML पार्स करता है। वह अर्थ की सीमाएँ पहचानता है। वह ऐसे अंश ढूँढता है जिन्हें साफ़ तरीक़े से निकालकर सिटेशन दिया जा सके।

यह लंबाई या कीवर्ड की बात नहीं है। यह ढाँचे की बात है।

पठनीयता और ढाँचा दो अलग रैंकिंग कारक नहीं हैं। वे एक ही कारक हैं जिन्हें दो कोणों से देखा गया है। ढाँचा वह है जो AI सिस्टम को चाहिए। पठनीयता वह है जो मशीनों के लिए ऑप्टिमाइज़ करते वक़्त इंसानों को जोड़े रखती है।

यह चैप्टर बताता है कि AI सिस्टम को आपके कंटेंट से असल में क्या चाहिए, पठनीयता से निकालना कैसे मुमकिन होता है, और आपके लिखे हर कंटेंट का ढाँचा कैसे बनाएँ ताकि AI सिस्टम आपको ज़्यादा सिटेशन दें।

AI सिस्टम आपके पेज से कंटेंट असल में कैसे निकालते हैं?

कोई भी AI से बना जवाब लीजिए और देखिए कि कौन-से वाक्यों को सिटेशन मिला। आपको एक पैटर्न मिलेगा। सिटेशन पाने वाले अंश लगभग हमेशा अपने-आप में पूरे होते हैं, आस-पास के टेक्स्ट से साफ़ अलग होते हैं, और ऐसे ढाँचे में होते हैं जिनसे उन्हें अलग करना आसान हो। यह इत्तेफ़ाक नहीं है।

AI सिस्टम एक साथ कई निकालने की रणनीतियाँ इस्तेमाल करते हैं। वे अर्थ की सीमाएँ पहचानने के लिए आपके HTML का ढाँचा पार्स करते हैं, यानी वे पता लगाते हैं कि एक विचार कहाँ ख़त्म होता है और दूसरा कहाँ शुरू होता है। वे ऐसे वाक्य ढूँढते हैं जो किसी ख़ास सवाल का पूरा जवाब दें और जिन्हें समझने के लिए पाठकों को आस-पास का संदर्भ न चाहिए। वे उन पेज को इनाम देते हैं जो जानकारी को साफ़ हेडिंग क्रम के साथ आसानी से स्कैन होने वाले टुकड़ों में बाँटते हैं।

जब आप AI के निकालने के लिए कंटेंट लिखते हैं, तो आप रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम के लिए लिख रहे होते हैं। RAG सिस्टम तीन चरणों में काम करते हैं।

पहला, वे आपके पेज से उम्मीदवार अंश खोजते हैं। रिट्रीवल परत यूज़र के सवाल से अर्थ की समानता के आधार पर आपका कंटेंट खोजती है। आपका HTML ढाँचा तय करता है कि सिस्टम किन अंशों पर विचार भी करेगा। हेडिंग क्रम के बिना घना पैराग्राफ़ टेक्स्ट के एक बड़े ब्लॉक जैसा दिखता है। साफ़ H2 हेडिंग वाला, उसके बाद केंद्रित उप-सेक्शन और अंत में सारांश वाक्य वाला अच्छी तरह बना सेक्शन सिस्टम को ठीक-ठीक दिखाता है कि कौन-से विचार स्वतंत्र रूप से उठाए जा सकते हैं।

दूसरा, वे उन अंशों को प्रासंगिकता और क्वालिटी से रैंक करते हैं। रीरैंकिंग परत हर खोजे गए अंश को स्कोर देती है। छोटे, अपने-आप में पूरे अंश, उन लंबे पैराग्राफ़ से ज़्यादा स्कोर पाते हैं जिन्हें समझने के लिए संदर्भ चाहिए। जो अंश सवाल का सीधा जवाब देते हैं, वे उन अंशों से ज़्यादा स्कोर पाते हैं जो विषय का सरसरी ज़िक्र भर करते हैं।

तीसरा, वे सबसे ऊँचे स्कोर वाले अंश निकालकर लैंग्वेज मॉडल को देते हैं। लैंग्वेज मॉडल अंतिम जवाब बनाता है। वह निकाले गए अंशों को सोर्स सामग्री की तरह इस्तेमाल करता है और उन्हें साफ़ तौर पर सिटेशन देता है।

इसीलिए ढाँचा एक रैंकिंग कारक है। यह सजावट या यूज़र अनुभव की बात नहीं है, हालाँकि वह दोनों में मदद करता है। यह मशीन के पढ़ सकने की बात है। AI सिस्टम उस कंटेंट को सिटेशन देते हैं जिसे वे साफ़ तरीक़े से निकाल सकें। जिस कंटेंट को पार्स करना मुश्किल हो, वह छोड़ दिया जाता है, भले ही जानकारी अच्छी हो।

कंटेंट को AI सिस्टम के लिए ज़्यादा निकालने लायक क्या बनाता है?

निकाले जा सकने की क्षमता पाँच ढाँचागत संकेतों पर निर्भर है। पाँचों पूरे कीजिए, तो AI सिस्टम आपका कंटेंट भरोसे से उठा सकते हैं। किसी एक को छोड़ दिया, तो आप सिटेशन के मौक़े खो देते हैं।

पहला संकेत हेडिंग क्रम है। हेडिंग आपके पेज को तार्किक सेक्शन में बाँटती हैं। H2 एक विषय तय करता है। उस H2 के नीचे के पैराग्राफ़ उस विषय के सवालों का जवाब देते हैं। H3 उप-हेडिंग उस विषय को और बाँटती हैं। यह क्रम AI सिस्टम को बताता है कि ये पैराग्राफ़ साथ-साथ हैं। वे इस सवाल का जवाब देते हैं।

साफ़ हेडिंग क्रम के बिना, AI उन विचारों में फ़र्क़ नहीं कर पाता जो किसी सेक्शन के मूल में हैं और उनमें जो बस सरसरी ज़िक्र हैं। जो पेज बिना H2 उप-हेडिंग के टेक्स्ट की एक लंबी दीवार है, वह AI सिस्टम को 5,000 बराबर अहम शब्दों जैसा दिखता है। AI सिस्टम पूरे, जवाब देने लायक बयानों के बजाय छोटे टुकड़े निकालेंगे। आपके सिटेशन छोटे हो जाते हैं। आपकी विज़िबिलिटी गिरती है।

दूसरा संकेत वाक्य की लंबाई और ढाँचा है। छोटे वाक्य लंबे वाक्यों से बेहतर निकलते हैं। यह सिर्फ़ पठनीयता की बात नहीं है, हालाँकि 17 शब्दों से कम के वाक्य तेज़ पढ़े जाते हैं। यह AI सिस्टम की भी बात है। जब वाक्य 25 शब्दों से लंबा होता है, तो उसमें आमतौर पर कई विचार होते हैं। AI निकालने के एल्गोरिदम इसे दंडित करते हैं। वे साफ़, पूरे विचार ढूँढते हैं। एक सवाल का पूरा जवाब देने वाला 15 शब्दों का वाक्य, तीन सवालों का जवाब देने वाले 45 शब्दों के वाक्य से ज़्यादा निकालने लायक है।

तीसरा संकेत अपने-आप में पूरे पैराग्राफ़ हैं। अपने-आप में पूरा पैराग्राफ़ किसी सवाल का पूरा जवाब देता है, पाठकों से पिछले पैराग्राफ़ समझने या आगे के पैराग्राफ़ पर कूदने की माँग किए बिना। एक ही विचार के इन दो वर्शन की तुलना कीजिए।

वर्शन 1 (संदर्भ पर निर्भर):

"हमारी रिसर्च दिखाती है कि छोटे वाक्य निकाले जाने की दर बढ़ाते हैं। इसकी वजह यह है कि AI सिस्टम अलग-अलग, जवाब देने लायक बयान ढूँढते हैं। जब वाक्य 25 शब्दों से लंबे हो जाते हैं, तो वे आमतौर पर कई अवधारणाओं को एक साथ बाँध देते हैं, जिससे वे AI से होने वाले सिटेशन के लिए कम उपयुक्त हो जाते हैं।"

वर्शन 2 (अपने-आप में पूरा):

"छोटे वाक्य AI सिस्टम से निकाले जाने की दर बढ़ाते हैं। इसकी वजह यह है कि निकालने के एल्गोरिदम अलग-अलग, जवाब देने लायक बयानों को तरजीह देते हैं। 25 शब्दों से लंबे वाक्य कई अवधारणाएँ बाँध देते हैं, जिससे AI के लिए उन्हें अलग करना और सिटेशन देना मुश्किल हो जाता है।"

दूसरा वर्शन अपने-आप में पूरा है। आप पहला वर्शन हटा दें, तब भी दूसरा अकेला टिकता है। आप आस-पास के पैराग्राफ़ हटा दें, तब भी यह पैराग्राफ़ सवाल का पूरा जवाब देता है। निकालने वाला सिस्टम इस पैराग्राफ़ को अलग से उठा सकता है।

चौथा संकेत सूची का फ़ॉर्मैट है। बुलेट या नंबर वाली सूचियाँ, वही जानकारी पैराग्राफ़ के रूप में होने से ज़्यादा निकालने लायक होती हैं। AI सिस्टम सूची के हर आइटम को स्वतंत्र, निकालने लायक इकाई मानते हैं। पाँच आइटम की बुलेट सूची सिस्टम को आपके कंटेंट को सिटेशन देने के पाँच मौक़े देती है। वही बात गद्य में कहने वाला पैराग्राफ़ एक मौक़ा देता है।

पाँचवाँ संकेत सिमैंटिक HTML है। HTML टैग AI सिस्टम को बताते हैं कि हर एलिमेंट क्या है और बाक़ी एलिमेंट से कैसे जुड़ा है। <article> टैग कहता है कि यह कंटेंट का अपने-आप में पूरा टुकड़ा है। <header> कहता है कि यह भूमिका वाली सामग्री है। <h2> कहता है कि यह सेक्शन की हेडिंग है। <strong> टैग किसी मुख्य शब्द पर ज़ोर देता है। <blockquote> कहता है कि ये किसी और के शब्द हैं।

AI सिस्टम कंटेंट का ढाँचा सिर्फ़ सादे टेक्स्ट से जितना समझ सकते हैं, उससे बेहतर इन सिमैंटिक टैग से समझते हैं। जब आप सही HTML टैग इस्तेमाल करते हैं (सिर्फ़ विज़ुअल फ़ॉर्मैटिंग नहीं), तो AI सिस्टम ज़्यादा सटीक निकालते हैं और ज़्यादा भरोसे से सिटेशन देते हैं।

पैराग्राफ़ की सघनता आपकी सिटेशन दर पर कैसे असर डालती है?

पैराग्राफ़ की सघनता यह है कि आप हर पैराग्राफ़ में कितनी जानकारी ठूँसते हैं। ज़्यादा सघनता का मतलब है हर पैराग्राफ़ में ज़्यादा विचार। कम सघनता का मतलब है कम विचार, जो ज़्यादा पैराग्राफ़ में बँटे हों। AI सिस्टम कम पैराग्राफ़ सघनता पसंद करते हैं।

इसका मतलब यह नहीं कि आप शब्द संख्या पूरी करने के लिए छोटे पैराग्राफ़ लिखें। इसका मतलब है कि हर पैराग्राफ़ अगले पर जाने से पहले एक विचार को साफ़ तरीक़े से संबोधित करे। यह एक उदाहरण है। मान लीजिए आप कंटेंट में तथ्य की सघनता के बारे में लिख रहे हैं, जो वह चीज़ है जिससे AI आपको ज़्यादा सिटेशन देता है।

ज़्यादा सघनता वाला वर्शन एक साथ चार विचार कवर करने की कोशिश करता है:

"तथ्य की सघनता, यानी आपके कंटेंट में रिसर्च से पुष्ट बयानों का जमाव, AI सिटेशन के लिए मायने रखती है क्योंकि AI सिस्टम उस कंटेंट पर भरोसा करते हैं जो कई डेटा बिंदु देता है। आपको हर 500 शब्दों के कंटेंट में कम से कम तीन से पाँच रिसर्च से पुष्ट तथ्य रखने का लक्ष्य रखना चाहिए, जो सरकारी डेटा, अकादमिक रिसर्च या इंडस्ट्री स्टडी जैसे भरोसेमंद सोर्स से लिए गए हों। जब आप तथ्य का हवाला दें, तो बस आँकड़ा मत डाल दीजिए। समझाइए कि उसका क्या मतलब है और पाठक के लिए वह क्यों मायने रखता है। पाठक और AI सिस्टम, दोनों उस कंटेंट को इनाम देते हैं जो सिर्फ़ आँकड़े गिनाने के बजाय डेटा को संदर्भ देता है।"

निकालने वाला सिस्टम इसे कई उप-विषयों को समेटने वाले एक घने ब्लॉक की तरह देखता है। आस-पास के सारे संदर्भ के बिना कोई एक विचार निकालना मुश्किल है। अब वही जानकारी कम पैराग्राफ़ सघनता के साथ देखिए।

तथ्य की सघनता आपके कंटेंट में रिसर्च से पुष्ट बयानों का जमाव है। AI सिस्टम उस कंटेंट पर भरोसा करते हैं जो सिर्फ़ दावे नहीं, कई डेटा बिंदु देता है।

हर 500 शब्दों के कंटेंट में तीन से पाँच रिसर्च से पुष्ट तथ्य रखने का लक्ष्य रखिए। ये तथ्य सरकारी डेटा, अकादमिक रिसर्च या इंडस्ट्री स्टडी जैसे भरोसेमंद सोर्स से लीजिए।

जब आप तथ्य का हवाला दें, तो समझाइए कि हर एक का क्या मतलब है और वह क्यों मायने रखता है। पाठक और AI सिस्टम, दोनों उस कंटेंट को इनाम देते हैं जो सिर्फ़ आँकड़े गिनाने के बजाय डेटा को संदर्भ देता है।

अब आपके पास तीन अपने-आप में पूरे पैराग्राफ़ हैं। निकालने वाला सिस्टम इनमें से किसी को भी अलग से उठा सकता है और बयान का फिर भी मतलब बनता है। आपने अभी अपने सिटेशन के मौक़े एक अंश से तीन अंश तक कई गुना कर दिए।

इसीलिए सही कंटेंट ढाँचा इतना मायने रखता है। कम पैराग्राफ़ सघनता AI सिस्टम को निकालने के ज़्यादा मौक़े देती है। ज़्यादा मौक़ों का मतलब है सिटेशन पाने के ज़्यादा मौक़े।

AI रैंकिंग में सिमैंटिक ढाँचे की क्या भूमिका है?

सिमैंटिक ढाँचे का मतलब है ऐसे HTML टैग इस्तेमाल करना जो सिर्फ़ रूप नहीं, अर्थ बताएँ। यह <b> (बोल्ड, सिर्फ़ विज़ुअल) और <strong> (ज़ोरदार ज़ोर, सिमैंटिक) के बीच का फ़र्क़ है। यह विज़ुअल जगह के लिए लाइन ब्रेक इस्तेमाल करने और सही <section> टैग इस्तेमाल करने के बीच का फ़र्क़ है जो AI सिस्टम को बताता है कि ये विचार साथ-साथ हैं।

Google, दूसरे सर्च इंजन और हर AI सिस्टम पहले आपका HTML कोड क्रॉल करते हैं और विज़ुअल डिज़ाइन बाद में। जब आपके कंटेंट में सही सिमैंटिक टैग होते हैं, तो ये सिस्टम आपके पेज का ढाँचा तेज़ी से और ज़्यादा सटीक समझते हैं। वे पहचानते हैं कि कौन-से सेक्शन भूमिका हैं, कौन-से मुख्य कंटेंट, कौन-से सारांश। वे विचारों के बीच के रिश्ते समझते हैं।

AI सिस्टम कंटेंट को ज़्यादा भरोसे से निकालने के लिए भी सिमैंटिक टैग इस्तेमाल करते हैं। जब वे H2 हेडिंग के बाद पैराग्राफ़ देखते हैं, तो जानते हैं कि पैराग्राफ़ उस हेडिंग के सवाल का जवाब देते हैं। जब वे ब्लॉककोट देखते हैं, तो जानते हैं कि यह बाहरी बयान है और उसका हवाला देना चाहिए। जब वे किसी शब्द के चारों तरफ़ strong टैग देखते हैं, तो जानते हैं कि वह शब्द वाक्य को समझने के लिए अहम है।

सिमैंटिक HTML यह भी तय करता है कि नॉलेज ग्राफ़ आपके कंटेंट को कैसे समझते हैं। नॉलेज ग्राफ़ एंटिटी (असली दुनिया की चीज़ें जैसे लोग, जगहें, प्रोडक्ट) और उनके आपसी रिश्तों को जोड़ते हैं। जब आप एंटिटी के नामों के चारों तरफ़ सही सिमैंटिक टैग लगाते हैं, या उन्हें पहचानने के लिए स्कीमा मार्कअप इस्तेमाल करते हैं, तो AI सिस्टम ज़्यादा सटीक नॉलेज ग्राफ़ कनेक्शन बनाते हैं। ज़्यादा सटीक नॉलेज ग्राफ़ कनेक्शन का मतलब है कि जब यूज़र उन एंटिटी के बारे में पूछते हैं, तो AI सिस्टम आपको सिटेशन देने की ज़्यादा संभावना रखते हैं।

AI के निकालने के लिए अलग-अलग तरह के कंटेंट का ढाँचा कैसे बनाएँ?

AI सिस्टम ब्लॉग पोस्ट को वैसे नहीं पढ़ते जैसे प्रोडक्ट पेज या हाउ-टू गाइड को। हर कंटेंट प्रकार के अलग ढाँचे के पैटर्न निकालने के लिए बेहतर काम करते हैं।

ब्लॉग पोस्ट और लेखों के लिए, साफ़ ढाँचा इस्तेमाल कीजिए जो इस पैटर्न पर चले। शुरुआती पैराग्राफ़ मुख्य सवाल का जवाब देता है। H2 हेडिंग पहला उप-विषय तय करती है। उस H2 के नीचे दो से तीन केंद्रित पैराग्राफ़ उस उप-विषय को पूरी तरह खँगालते हैं। अगला H2 अलग उप-विषय है। यही पैटर्न पूरे लेख में दोहराइए। कोई पैराग्राफ़ एक से ज़्यादा विचार कवर न करे। कोई सेक्शन एक से ज़्यादा सवाल का जवाब देने की कोशिश न करे।

हाउ-टू गाइड के लिए, हर आइटम में एक क़दम के साथ नंबर वाली सूची इस्तेमाल कीजिए। हर क़दम के नीचे उस क़दम को समझाने वाला एक केंद्रित पैराग्राफ़ दीजिए। एक पैराग्राफ़ में कई क़दम समझाने की कोशिश मत कीजिए। AI सिस्टम हाउ-टू कंटेंट क़दम-दर-क़दम निकालते हैं। जब आप क़दम मिला देते हैं, तो निकालना भरोसेमंद नहीं रहता।

तुलना वाले कंटेंट के लिए (प्रोडक्ट X बनाम प्रोडक्ट Y, तरीक़ा A बनाम तरीक़ा B), टेबल इस्तेमाल कीजिए। टेबल सबसे ज़्यादा निकालने लायक फ़ॉर्मैट है। हर पंक्ति एक स्वतंत्र निकालने लायक इकाई बन जाती है। AI सिस्टम तुलना की टेबल को किसी भी और फ़ॉर्मैट से ज़्यादा भरोसे से सिटेशन देते हैं। जब आप तुलना की जानकारी टेबल के बजाय पैराग्राफ़ में रखते हैं, तो आप वह जानकारी निकालने वाले सिस्टम से छिपा देते हैं।

FAQ पेज के लिए, हर FAQ में एक सवाल और एक केंद्रित जवाब रखिए। जवाब तीन पैराग्राफ़ से लंबा नहीं होना चाहिए। अगर आपका जवाब इससे लंबा चलता है, तो एक सेक्शन में कई सवाल छिपे हैं। उन्हें अलग कीजिए।

प्रोडक्ट पेज के लिए, विवरण, फ़ायदे और स्पेसिफ़िकेशन को साफ़ H2 हेडिंग के साथ अलग सेक्शन में बाँटिए। फ़ायदे और फ़ीचर एक ही पैराग्राफ़ में समझाने की कोशिश मत कीजिए। उन्हें अलग, आसानी से स्कैन होने वाले सेक्शन में तोड़िए।

ग्लॉसरी एंट्री के लिए, एक वाक्य की परिभाषा (40 से 60 शब्द) से शुरू कीजिए। उसके बाद संदर्भ के एक या दो पैराग्राफ़ दीजिए। उदाहरण या जुड़े शब्द तभी जोड़िए जब वे परिभाषा वाले सवाल का सीधा जवाब देते हों।

हर कंटेंट प्रकार की सबसे अच्छी सघनता अलग होती है। प्रकार का सम्मान कीजिए, और AI सिस्टम ज़्यादा भरोसे से निकालेंगे।

पठनीयता और AI निकालने की दर के बीच क्या रिश्ता है?

पठनीयता और निकालने को अक्सर अलग चिंताएँ माना जाता है। लेखक पठनीयता के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं। SEO विशेषज्ञ निकालने के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं। लेकिन वे एक ही ऑप्टिमाइज़ेशन हैं।

जो कंटेंट इंसानों को साफ़ पढ़ने में आता है, वह AI से भी साफ़ निकलता है। वही सिद्धांत जो वाक्य को इंसान के लिए समझना आसान बनाते हैं (छोटा, सीधा, एक बार में एक विचार), उसे AI सिस्टम के लिए निकालना भी आसान बनाते हैं। ऐसे वाक्य को देखिए "AI सिस्टम के लिए ढाँचा इतना मायने क्यों रखता है, इसकी वजह बुनियादी तौर पर इन सिस्टम के मूल में रिट्रीवल एल्गोरिदम के काम करने के तरीक़े से जुड़ी है, ताकि प्रासंगिक जानकारी के अंशों की पहचान की जा सके और उन्हें निकाला जा सके।" यह वाक्य न पढ़ने लायक है, न निकालने लायक। यह विचार को फ़ालतू शब्दों में दबा देता है। AI सिस्टम को यह अलग करने में दिक़्क़त होती है कि यह वाक्य असल में कह क्या रहा है।

वही वाक्य, पठनीयता के लिए दोबारा लिखा हुआ: "AI के लिए ढाँचा मायने रखता है क्योंकि रिट्रीवल एल्गोरिदम को अलग-अलग जानकारी के अंश पहचानने होते हैं।" यह वाक्य छोटा, साफ़ और ज़्यादा निकालने लायक है।

इसीलिए इंसानों के लिए लिखने और AI के लिए लिखने में कोई खिंचाव नहीं है। आप असल में एक ही सोचने की क्षमता के लिए लिख रहे हैं। इंसान और AI, दोनों को सघनता से दिक़्क़त होती है। इंसान और AI, दोनों स्पष्टता को पसंद करते हैं। इंसान और AI, दोनों ढाँचे को इनाम देते हैं।

फ़र्क़ यह है कि इंसानों के पास आपके पेज पर स्क्रॉल करके और पिछले सेक्शन पढ़कर संदर्भ होता है। वे ख़ाली जगहें भर सकते हैं। AI सिस्टम बिना संदर्भ के अकेला अंश उठाते हैं और उन्हें सिर्फ़ उसी अंश से पूरा विचार समझना होता है। इसलिए AI को आम इंसानी पढ़ाई से भी ज़्यादा स्पष्टता चाहिए।

ऐसे लिखिए जैसे हर वाक्य अकेले निकालकर सिटेशन दिया जा सकता है। हर वाक्य इतना पूरा होना चाहिए कि अकेला टिके। AI के लिए तैयार कंटेंट का यही पैमाना है। उस पैमाने पर पहुँचिए, और इंसानों को भी आपका कंटेंट ज़्यादा साफ़ लगेगा।

AI के निकालने के लिए अपने कंटेंट के ढाँचे का ऑडिट कैसे करें?

कंटेंट छापने से पहले उसे निकालने का ऑडिट कराइए। इस चेकलिस्ट में लगभग पाँच मिनट लगते हैं। अपना लेख खोलिए। हर H2 सेक्शन के लिए ये सवाल पूछिए।

• क्या इस सेक्शन में साफ़ H2 सवाल है?
• क्या इस H2 के नीचे का हर पैराग्राफ़ उस सवाल का जवाब देता है?
• क्या मैं कोई भी पैराग्राफ़ हटा दूँ और बचे हुए सेक्शन का फिर भी मतलब बने?
• क्या कोई पैराग्राफ़ तीन वाक्यों से लंबा है?
• क्या कोई वाक्य 25 शब्दों से लंबा चलता है?
• क्या किसी मुख्य शब्द पर strong टैग से ज़ोर दिया गया है?

अगर आप सभी छह सवालों का जवाब हाँ में देते हैं, तो आपका सेक्शन AI के लिए तैयार है। अगर किसी का भी जवाब ना है, तो छापने से पहले उस सेक्शन को ठीक कीजिए।

फिर अपने पेज का कुल ढाँचा जाँचिए। क्या पेज की साफ़ भूमिका है? क्या H2 सेक्शन तार्किक क्रम में हैं? क्या सेक्शन के बीच कोई दोहराव है (एक ही विचार दो बार समझाया गया)? क्या निष्कर्ष नई जानकारी जोड़ता है या बस पहले की बातें दोहराता है? क्या पेज में article, header और section एलिमेंट के लिए सही सिमैंटिक टैग हैं?

आख़िर में, अपना कंटेंट असली AI सिस्टम में टेस्ट कीजिए। अपने लेख का जवाब देने वाला सवाल ChatGPT, Claude, Perplexity या Google AI Overviews में पेस्ट कीजिए। देखिए कि आपके कंटेंट को सिटेशन मिलता है या नहीं। अगर नहीं मिलता, तो देखिए कि उसकी जगह किसे मिला। उस ढाँचे में क्या अलग था? वह फ़र्क़ अपने कंटेंट पर लागू कीजिए।

इस ऑडिट में मिनट लगते हैं, पर अक्सर ऐसी ढाँचागत समस्याएँ सामने आती हैं जो आपसे वरना छूट जातीं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल