AI मल्टीमॉडल कंटेंट को 3 गुना ज़्यादा सोर्स क्यों बनाता है?

AI सिस्टम इंसानों की तरह नहीं पढ़ते। वे कई फ़ॉर्मैट की जानकारी एक साथ प्रोसेस करते हैं, इसीलिए वे उस कंटेंट को इनाम देते हैं जो उन्हें काम करने के लिए ज़्यादा देता है।

सिर्फ़ टेक्स्ट वाले पेज से जानकारी, टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और स्ट्रक्चर्ड डेटा वाले पेज से अलग तरह निकाली जाती है। ChatGPT, Claude और Google AI Overviews जैसे AI इंजन मल्टीमॉडल सिस्टम हैं। AI सोर्स में हावी प्लेटफ़ॉर्म यह साबित करते हैं: एक वीडियो प्लेटफ़ॉर्म, एक ऑनलाइन विश्वकोश और एक पेशेवर नेटवर्क अलग-अलग इंडस्ट्री में टॉप AI जवाबों के 47% में दिखते हैं, कुछ हद तक इसलिए कि वे कई कंटेंट फ़ॉर्मैट को मिलाते हैं।

असर नापा जा सकता है: टेक्स्ट के साथ इमेज, वीडियो और स्कीमा मार्कअप मिलाने वाला कंटेंट, सिर्फ़ टेक्स्ट से 317% ज़्यादा बार सोर्स बनता है। इस अध्याय में बताया गया है कि मल्टीमॉडल संकेत क्यों मायने रखते हैं, कौन-सी चीज़ संकेत गिनी जाती है और अपने कंटेंट का स्ट्रक्चर कैसे बनाएं ताकि AI सिस्टम आपकी बनाई पूरी तस्वीर को पहचानें और सोर्स बनाएं।

मल्टीमॉडल कंटेंट क्या है?

मल्टीमॉडल कंटेंट ऐसा कोई भी पेज है जो टेक्स्ट को इमेज, वीडियो, ऑडियो और स्ट्रक्चर्ड डेटा के साथ मिलाता है। सिर्फ़ शब्दों पर निर्भर रहने की जगह, मल्टीमॉडल पेज AI सिस्टम को आपकी जानकारी समझने और परखने के कई तरीके देते हैं।

पारंपरिक SEO को याद कीजिए। इमेज को सजावट माना जाता था: होना अच्छा है, पर सर्च इंजन आपके पेज को कैसे परखते हैं, इसके लिए ज़रूरी नहीं। AI रैंकिंग अलग है। मल्टीमॉडल कंटेंट इमेज, वीडियो और स्ट्रक्चर्ड डेटा को सक्रिय रैंकिंग संकेत मानता है, जो सीधे असर डालते हैं कि AI सिस्टम आपको सोर्स बनाता है या नहीं।

जब कोई AI सिस्टम आपका पेज प्रोसेस करता है, तो वह टेक्स्ट को इमेज से अलग करके यह नहीं पूछता कि कौन ज़्यादा मायने रखता है। वह सभी फ़ॉर्मैट से एक साथ जानकारी लेकर एक एकीकृत समझ बनाता है। अगर आपका टेक्स्ट कोई अवधारणा बताता है और आपकी इमेज उसे दिखाती है, तो AI सिस्टम को एक की जगह दो पुष्टि के संकेत दिखते हैं। अगर आपका वीडियो उस अवधारणा को चलते हुए दिखाता है, तो वह तीसरा संकेत है। अगर स्ट्रक्चर्ड डेटा सब कुछ साफ़ लेबल करता है, तो वह चौथा है। ज़्यादा संकेत यानी आपके जवाब पर ज़्यादा भरोसा, यानी सोर्स बनने की ज़्यादा संभावना।

AI सिस्टम इमेज और वीडियो वाले पेज को ज़्यादा बार सोर्स क्यों बनाते हैं?

AI के मल्टीमॉडल कंटेंट को पसंद करने के तीन कारण हैं:

पहला: इमेज और वीडियो हैलुसिनेशन का जोखिम घटाते हैं

हैलुसिनेशन तब होता है जब AI सिस्टम ऐसी जानकारी बनाता है जो विश्वसनीय लगती है पर जिसका कोई तथ्यात्मक आधार नहीं होता। AI सिस्टम इसे रोकने का एक तरीका यह जाँचना अपनाते हैं कि कई फ़ॉर्मैट आपस में मेल खाते हैं या नहीं। अगर आपका टेक्स्ट कोई प्रक्रिया समझाता है और आपका डायग्राम ठीक वही चरण दिखाता है, तो AI सिस्टम को पुष्टि दिखती है। अगर आपका वीडियो वही दिखाता है जो आप शब्दों में बताते हैं, तो मेल जवाब पर भरोसा बढ़ाता है।

जब सिर्फ़ टेक्स्ट होता है, तो AI सिस्टम के पास परखने के लिए सिर्फ़ एक तरह का संकेत होता है। इमेज और वीडियो परखने के दूसरे और तीसरे रास्ते जोड़ते हैं, जिससे इसकी संभावना घटती है कि AI सिस्टम आपका कंटेंट गलत निकाले या दावा परख न पाने के कारण सोर्स बनाने से मना कर दे।

दूसरा: मल्टीमॉडल कंटेंट AI ट्रेनिंग और रिट्रीवल में ऊपर रैंक करता है

जिन पेज को AI सिस्टम सबसे ज़्यादा बार सोर्स बनाते हैं, वे वे पेज हैं जिन्हें पहले ही ऊँचा जुड़ाव और अथॉरिटी संकेत मिल चुके हैं। जो पेज पारंपरिक टॉप 10 रिज़ल्ट में रैंक करते हैं, वे अब भी AI सोर्स में हावी हैं, कुछ हद तक इसलिए कि उन्होंने समय के साथ लिंक, ट्रैफ़िक और प्रासंगिकता के संकेत जमा किए हैं। पर उन पेज के भीतर AI सिस्टम उन सेक्शन को प्राथमिकता देते हैं जो कई फ़ॉर्मैट में मौजूद हैं।

जिस ब्लॉग पोस्ट में व्याख्या का एक पैराग्राफ़ है, उससे जानकारी उस ब्लॉग पोस्ट से कम बार निकाली जाती है जिसमें एक पैराग्राफ़, एक डायग्राम और एक वीडियो है। मल्टीमॉडल सेक्शन ट्रेनिंग के दौरान ज़्यादा बार उठाए जाते हैं, यानी वे AI सिस्टम को ज़्यादा जाने-पहचाने लगते हैं। जान-पहचान जवाब बनाते समय सोर्स बनने की संभावना बढ़ाती है।

तीसरा: इमेज और वीडियो सोर्स पर यूज़र का भरोसा बढ़ाते हैं

यह अप्रत्यक्ष रैंकिंग संकेत है, पर ताकतवर है। अगर AI सिस्टम में दिखने वाले जवाब को विज़ुअल सबूत का सहारा मिले, तो यूज़र के सोर्स पर क्लिक करने की संभावना ज़्यादा होती है। जब AI सिस्टम सोर्स के साथ इमेज जोड़कर जवाब बनाता है, तो यूज़र उस सोर्स को ज़्यादा भरोसेमंद मानते हैं। वह बढ़ा हुआ जुड़ाव AI सिस्टम को संकेत भेजता है कि यह सोर्स भरोसेमंद है।

जो प्लेटफ़ॉर्म इस फ़ायदे को समझते हैं, वे AI सोर्स में हावी रहते हैं। एक वीडियो प्लेटफ़ॉर्म, एक ऑनलाइन विश्वकोश और एक पेशेवर नेटवर्क अलग-अलग इंडस्ट्री में टॉप AI जवाबों के 47% में दिखते हैं, कुछ हद तक इसलिए कि वे स्वभाव से मल्टीमॉडल हैं या उनमें मज़बूत मल्टीमीडिया है। वीडियो प्लेटफ़ॉर्म के वीडियो ट्रांसक्रिप्ट और विवरण के डेटा के साथ सोर्स बनते हैं। ऑनलाइन विश्वकोश के लेख स्ट्रक्चर्ड इमेज और मेटाडेटा से भरे होते हैं। पेशेवर नेटवर्क के लेख टेक्स्ट, लेखक प्रोफ़ाइल और विज़ुअल फ़ॉर्मैटिंग को मिलाते हैं जो AI जवाबों में अलग दिखती है।

AI के लिए किस तरह का मीडिया मल्टीमॉडल संकेत गिना जाता है?

हर इमेज या वीडियो मदद नहीं करता। AI सिस्टम मीडिया को प्रासंगिकता, क्वालिटी और इस आधार पर परखते हैं कि वह आपके टेक्स्ट से कितना अच्छी तरह जुड़ता है। ये गिने जाते हैं:

इमेज जिन्हें AI सिस्टम सोर्स बनाते हैं

डायग्राम, स्क्रीनशॉट, इन्फ़ोग्राफ़िक, चार्ट और प्रोसेस फ़्लो जो अवधारणाओं को सीधे दिखाते हैं। ये तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब ये मौलिक हों या खास आपके कंटेंट के लिए बने हों, सामान्य स्टॉक इमेज नहीं। AI सिस्टम दोहराई गई इमेज आसानी से पकड़कर उन्हें कम वज़न देते हैं, इसलिए आपके तरीके को दिखाने के लिए खास बनाया डायग्राम उस स्टॉक फ़ोटो से ज़्यादा बार सोर्स बनता है जो कहीं भी आ सकती है।

इमेज की क्वालिटी अच्छी होनी चाहिए और alt टेक्स्ट प्रासंगिक। खराब रिज़ॉल्यूशन या कंप्रेशन की खामियों वाली इमेज AI विज़न मॉडल से प्रोसेस होने पर शोरभरी हो जाती है, जिससे गलत समझ बन सकती है। जिस इमेज में alt टेक्स्ट नहीं है या सामान्य alt टेक्स्ट है, वह एक रैंकिंग संकेत खो देती है: इमेज के आसपास और भीतर का टेक्स्ट AI सिस्टम को समझने में मदद करता है कि वह क्या दिखाती है और लेख के विषय से मेल खाती है या नहीं।

वीडियो कंटेंट

ट्रांसक्रिप्ट, साफ़ टाइटल और विवरण वाला एम्बेडेड वीडियो मज़बूत मल्टीमॉडल संकेत है। AI जवाबों में ज़्यादातर वीडियो सोर्स YouTube से आते हैं, क्योंकि ट्रांसक्रिप्ट पहले से बने होते हैं और आसानी से निकाले जा सकते हैं। अगर आप अपनी साइट पर वीडियो एम्बेड करते हैं, तो पास में टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्ट रखें। ट्रांसक्रिप्ट AI सिस्टम को वीडियो कंटेंट से निकालने के लिए टेक्स्ट देता है, जिससे सोर्स बनने की संभावना बढ़ती है।

वीडियो का लंबा होना ज़रूरी नहीं। किसी अवधारणा का 30 सेकंड का डेमो सोर्स बनता है, अगर वह प्रासंगिक और साफ़ है। आपके मुख्य विषय से हटकर किसी चीज़ पर 10 मिनट का ट्यूटोरियल मदद नहीं करता और एक ही पेज पर प्रतिस्पर्धी कंटेंट लाकर आपके मल्टीमॉडल संकेत को कमज़ोर कर सकता है।

स्ट्रक्चर्ड डेटा

स्कीमा मार्कअप पारंपरिक अर्थ में मीडिया नहीं है, पर यह एक ज़रूरी मल्टीमॉडल संकेत है। JSON-LD स्कीमा AI सिस्टम को ठीक बताता है कि आपके पेज पर कौन-सी जानकारी है, अलग-अलग अवधारणाएं एक-दूसरे से कैसे जुड़ी हैं और कौन-से सेक्शन जवाब हैं और कौन-से पृष्ठभूमि। Article, FAQ, HowTo और Product कंटेंट प्रकारों के लिए स्कीमा मार्कअप सीधे AI सोर्स रेट बढ़ाता है।

स्कीमा के बिना आपका पेज AI सिस्टम को बिना ढाँचे का टेक्स्ट लगता है। स्कीमा के साथ हर सेक्शन लेबल होता है, जिससे निकालना और सोर्स बनाना ज़्यादा भरोसेमंद होता है। जिस पेज में टेक्स्ट वही है पर स्कीमा नहीं है, उसे कम बार सोर्स बनाया जाता है, क्योंकि AI सिस्टम परख नहीं पाता कि जवाब क्या है, संदर्भ क्या है और उदाहरण क्या है।

टेबल और फ़ॉर्मैट की हुई लिस्ट

AI सिस्टम टेबल को अलग डेटा स्ट्रक्चर की तरह प्रोसेस करते हैं। तुलना टेबल से जानकारी, बुलेट-पॉइंट लिस्ट से अलग तरह निकाली जाती है। दोनों मदद करते हैं, पर टेबल संकेत देती है कि जानकारी की तुलना होनी है या उसे खास तरीके से ढाला गया है। AI सिस्टम स्पेसिफ़िकेशन, तुलना और डेटा के लिए टेबल को पसंद करते हैं, क्योंकि टेबल मशीन के पढ़ने लायक हैं।

AI सोर्स के लिए इमेज और वीडियो कैसे ऑप्टिमाइज़ करें?

मीडिया जोड़ना सिर्फ़ पहला कदम है। ऑप्टिमाइज़ेशन तय करता है कि AI सिस्टम उसे सच में इस्तेमाल करते हैं या नहीं।

इमेज ऑप्टिमाइज़ेशन

इमेज को WebP या AVIF जैसे आधुनिक फ़ॉर्मैट में सेव करें, जो क्वालिटी खोए बिना बेहतर कंप्रेस होते हैं। खामियों वाली कंप्रेस इमेज विज़न मॉडल से प्रोसेस होने पर शोरभरे टोकन बन जाती है, जिससे AI सिस्टम कंटेंट को गलत समझ सकता है। क्वालिटी बनाए रखते हुए ऑप्टिमाइज़ करने के लिए इमेज कंप्रेशन टूल इस्तेमाल करें।

इमेज के नाम वर्णनात्मक रखें। "diagram-1.png" नाम की फ़ाइल AI को कुछ नहीं बताती। "customer-journey-touchpoints.png" नाम की फ़ाइल संदर्भ देती है। फ़ाइल के नाम मेटाडेटा हैं जिनसे AI सिस्टम इमेज का कंटेंट समझते हैं।

विस्तृत alt टेक्स्ट लिखें जो बताए कि इमेज क्या दिखाती है और क्यों मायने रखती है। एक्सेसिबिलिटी से आगे, alt टेक्स्ट AI सिस्टम के लिए सीधा रैंकिंग संकेत है। अच्छा alt टेक्स्ट 15 से 50 शब्दों का होता है और उसमें प्रासंगिक कीवर्ड स्वाभाविक रूप से आते हैं। गलत: "चार्ट की इमेज।" सही: "चैनल के हिसाब से ग्राहक अधिग्रहण लागत: पेड सर्च $47, पेड सोशल $31 और ऑर्गेनिक में प्रति ग्राहक शून्य लागत।"

इमेज को प्रासंगिक टेक्स्ट से घेरें। इमेज के विषय के पैराग्राफ़ के पास रखी इमेज संकेत देती है कि वह उस सेक्शन से सीधे जुड़ी है। असंबंधित टेक्स्ट से घिरी इमेज संकेत को कमज़ोर करती है।

वीडियो ऑप्टिमाइज़ेशन

ऐसा वीडियो एम्बेड करें जो आपके लेख के विषय से सीधे जुड़ा हो। एम्बेड किया गया YouTube वीडियो उस वीडियो की रैंकिंग का कुछ फ़ायदा पाता है, पर तभी जब YouTube उसी विषय के लिए उस वीडियो को सोर्स बनाए। अगर आपका लेख कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन के बारे में है और आप कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन पर YouTube वीडियो एम्बेड करते हैं, तो AI सिस्टम को मेल दिखता है। अगर आप सिर्फ़ जुड़ाव के लिए विषय से हटकर वीडियो एम्बेड करते हैं, तो वह मल्टीमॉडल संकेत को कमज़ोर करता है।

पेज पर वीडियो ट्रांसक्रिप्ट रखें। कई वेबसाइट वीडियो एम्बेड करती हैं और मान लेती हैं कि ट्रांसक्रिप्ट बाहर संभला हुआ है। AI सोर्स के लिए ट्रांसक्रिप्ट आपके पेज पर उपलब्ध होना चाहिए। ट्रांसक्रिप्ट को वीडियो के नीचे या खुलने वाले सेक्शन में रखें, ताकि AI सिस्टम कंटेंट निकालकर परख सके।

ऐसे वीडियो टाइटल और विवरण इस्तेमाल करें जो आपके लेख के फ़ोकस से मेल खाते हों। टाइटल और विवरण का मेटाडेटा निकालने के संकेत का हिस्सा बन जाता है। "कन्वर्ज़न कैसे बेहतर करें" टाइटल वाला वीडियो, जिसका विवरण आपके लेख के विषय से मेल खाए, अस्पष्ट मेटाडेटा वाले वीडियो से ज़्यादा बार सोर्स बनता है।

मल्टीमॉडल कंटेंट के लिए स्कीमा मार्कअप

इमेज और वीडियो प्रॉपर्टी के साथ Article स्कीमा इस्तेमाल करें। Article स्कीमा में इमेज, वीडियो, लेखक, प्रकाशन तिथि और बहुत कुछ के फ़ील्ड होते हैं। इन फ़ील्ड को भरने से AI सिस्टम को ठीक पता चलता है कि कौन-से मीडिया आपके लेख का हिस्सा हैं।

अपने कंटेंट के लिए खास स्कीमा प्रकार इस्तेमाल करें। हाउ-टू लेख में HowTo स्कीमा लगाना चाहिए, जिसमें चरण-दर-चरण इमेज और वीडियो फ़ील्ड होते हैं। FAQ पेज में वीडियो प्रॉपर्टी के साथ FAQPage स्कीमा लगाना चाहिए। प्रोडक्ट पेज में इमेज और वीडियो ऐरे के साथ Product स्कीमा लगाना चाहिए। सटीकता AI सोर्स की संभावना बढ़ाती है।

एम्बेडेड वीडियो के लिए VideoObject स्कीमा जोड़ें। VideoObject स्कीमा में ट्रांसक्रिप्ट, अवधि, थंबनेल इमेज और अपलोड तिथि होती है। VideoObject मार्कअप के साथ सही ढंग से बना वीडियो, बिना स्कीमा वाले एम्बेडेड वीडियो से ज़्यादा भरोसे के साथ निकाला और सोर्स बनाया जाता है।

इमेज या वीडियो के बिना पेज का क्या होता है?

सिर्फ़ टेक्स्ट वाले पेज AI सिस्टम को आपको सोर्स बनाने से नहीं रोकते, पर वे नुकसान से शुरुआत करते हैं। ऊँची अथॉरिटी वाले टेक्स्ट पेज को फिर भी सोर्स बनाया जाता है। कमज़ोर अथॉरिटी संकेतों और बिना मीडिया वाले पेज को कभी-कभार ही सोर्स बनाया जाता है।

मल्टीमॉडल संकेतों को टाई-ब्रेकर समझें। एक जैसी क्वालिटी, विषय कवरेज और अथॉरिटी वाले दो पेज सिर्फ़ टेक्स्ट में बराबर लग सकते हैं। इमेज, वीडियो, स्ट्रक्चर्ड डेटा और साफ़ फ़ॉर्मैटिंग वाला पेज सोर्स जीतता है, क्योंकि AI सिस्टम के पास काम करने के लिए ज़्यादा जानकारी और सटीकता पर ज़्यादा भरोसा होता है।

अगर आपके मौजूदा पेज सिर्फ़ टेक्स्ट के हैं, तो इमेज और स्ट्रक्चर्ड डेटा जोड़ना ज़्यादा असर वाला ऑप्टिमाइज़ेशन है। AI सोर्स के लिए रैंक वाले पेज में प्रासंगिक डायग्राम और स्कीमा मार्कअप जोड़ने से सोर्स रेट 40% ज़्यादा हो सकता है।

मल्टीमॉडल संकेत AI रैंकिंग के दूसरे कारकों से कैसे जुड़ते हैं?

मल्टीमॉडल कंटेंट अकेले काम नहीं करता। वह इसलिए काम करता है कि वह दूसरे रैंकिंग कारकों को सहारा देता है:

मल्टीमॉडल कंटेंट सिमैंटिक पूर्णता सुधारता है। टेक्स्ट में समझाई, इमेज में दिखाई और वीडियो में प्रदर्शित अवधारणा, सिर्फ़ टेक्स्ट से ज़्यादा पूरी होती है। AI सिस्टम पूर्णता यह जाँचकर परखते हैं कि कई फ़ॉर्मैट मेल खाते हैं और विषय को पूरी तरह कवर करते हैं।

मल्टीमॉडल कंटेंट फ़ैक्ट डेंसिटी बढ़ाता है। जिस पेज में टेक्स्ट में आँकड़े हों, उन आँकड़ों को विज़ुअली दिखाता चार्ट हो और आँकड़ों का मतलब समझाता वीडियो हो, उसकी फ़ैक्ट डेंसिटी सिर्फ़ टेक्स्ट में आँकड़े लिखने वाले पेज से ज़्यादा होती है।

मल्टीमॉडल कंटेंट E-E-A-T के संकेत बनाता है। खास आपके कंटेंट के लिए बनाई मौलिक इमेज और वीडियो संकेत देते हैं कि आपको विषय की गहरी जानकारी है। स्टॉक फ़ोटोग्राफ़ी और सामान्य वीडियो इसके उलट संकेत देते हैं। AI सिस्टम मौलिक मीडिया पर ज़्यादा भरोसा करते हैं, क्योंकि वह बताता है कि लेखक के पास हाथों का अनुभव है।

मल्टीमॉडल संकेत दूसरे रैंकिंग कारकों के साथ सबसे अच्छा काम करते हैं। फ़ैक्ट डेंसिटी विज़ुअल के सहारे ज़्यादा मज़बूत होती है। एंटिटी डेंसिटी तब सुधरती है जब इमेज में एंटिटी पहचानी जाएं और स्कीमा में लेबल की जाएं। कंटेंट की ताज़गी के संकेत तब मज़बूत होते हैं जब आप टेक्स्ट के साथ इमेज भी अपडेट करते हैं। पूरी जानकारी के लिए हमारी गाइड देखें: वे मुख्य रैंकिंग कारक जो AI सोर्स तय करते हैं।

AI ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीति में मल्टीमॉडल कंटेंट कैसे फ़िट होता है?

WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप अपने पेजों पर तस्वीरें और वीडियो जोड़ सकते हैं। ऊपर बताए तरीके, जैसे इमेज के वर्णनात्मक नाम, alt टेक्स्ट और वीडियो के पास ट्रांसक्रिप्ट, आप अपनी वेबसाइट पर खुद लागू करते हैं।

WEMASY के एनालिटिक्स में आप देखते हैं कि विज़िटर आपके कौन-से पेज देखते हैं और कहाँ से आते हैं। इससे आप समझ सकते हैं कि किन पेज को मीडिया के अपडेट की ज़्यादा ज़रूरत है।

अपने WEMASY प्लान में क्या शामिल है, यह /pricing पर देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल