ओरिजिनल रिसर्च को AI दूसरे दर्जे के सोर्स से ज़्यादा क्यों कोट करता है

AI सिस्टम को जवाब बनाते समय एक चुनाव करना पड़ता है। वे ओरिजिनल रिसर्च का सार देने वाले दूसरे दर्जे के सोर्स को कोट कर सकते हैं, या सीधे ओरिजिनल रिसर्च को कोट कर सकते हैं। जब ओरिजिनल रिसर्च उपलब्ध हो, तो वे लगभग हमेशा उसे चुनते हैं।

ओरिजिनल रिसर्च ज़्यादा कोट होती है क्योंकि उसकी जगह कोई नहीं ले सकता। किसी अध्ययन का सार देने वाले दूसरे दर्जे के सोर्स की जगह उसी अध्ययन का सार देने वाले दर्जन भर और लेख ले सकते हैं। लेकिन ओरिजिनल रिसर्च की जगह नहीं ली जा सकती। वह अनोखी है। वह पहले हाथ का ब्योरा है। इसी अनोखेपन की वजह से AI सिस्टम उसे प्राथमिकता देते हैं।

AI सिस्टम सार की जगह ओरिजिनल रिसर्च को क्यों पसंद करते हैं

जब कोई AI सिस्टम जवाब बनाता है, तो वह ऐसे सोर्स कोट करना चाहता है जो पाठकों को कहीं और न मिलें। किसी अध्ययन का सार देने वाला दूसरे दर्जे का सोर्स अनोखा नहीं है। वह सार दर्जनों दूसरे लेखों में मौजूद है। एक लेख को दूसरे पर चुनने से पाठक की कोई ठोस सेवा नहीं होती।

लेकिन ओरिजिनल रिसर्च अनोखी है। अगर पाठक ठीक-ठीक जानना चाहता है कि अध्ययन में क्या मिला, तो उसे मूल पढ़ना होगा। ओरिजिनल रिसर्च को कोट करना पाठक की सार को कोट करने से बेहतर सेवा करता है।

इसीलिए ओरिजिनल रिसर्च को सिटेशन में असंगत रूप से ज़्यादा तरजीह मिलती है। फ़र्स्ट-पार्टी वेबसाइट, जिन पर आम तौर पर ओरिजिनल रिसर्च या अपना खास डेटा होता है, सभी AI सिटेशन का 44% हैं। फिर भी AI के बनाए जवाबों में ब्रांड के ज़िक्र का सिर्फ़ 15% ब्रांड की अपनी वेबसाइट से आता है। यानी आपकी डोमेन पर रखी ओरिजिनल रिसर्च सार या दूसरे दर्जे के कंटेंट से कहीं ज़्यादा बार कोट होती है।

मतलब साफ़ है: अगर आपके पास ओरिजिनल रिसर्च है, तो उसे अपनी ही डोमेन पर प्रकाशित करें। अगर आप उसे किसी और के प्लेटफ़ॉर्म पर या ऐसी पत्रिका में प्रकाशित करते हैं जो आपके ब्रांड की नहीं है, तो आप सिटेशन खुद कमाने की जगह उस प्लेटफ़ॉर्म को दान कर रहे हैं। AI सिस्टम ओरिजिनल रिसर्च को कोट करते हैं, उस लेख को नहीं जो उसका ज़िक्र करता है।

फ़र्स्ट-पार्टी डेटा सिटेशन का सबसे मज़बूत संकेत

फ़र्स्ट-पार्टी डेटा वह डेटा है जो आपने खुद जुटाया। आपकी ऑडियंस के सर्वे के नतीजे। आपके ग्राहकों के बेंचमार्क। आपके प्लेटफ़ॉर्म के परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक्स। इस डेटा की जगह कोई नहीं ले सकता। कोई और ठीक उसी सोर्स से ठीक वही डेटा नहीं बना सकता।

क्योंकि यह डेटा अनोखा है, AI सिस्टम इसे ज़्यादा भरोसे से कोट करते हैं। जब कोई AI सिस्टम, उदाहरण के लिए, इंडस्ट्री बेंचमार्क के बारे में जवाब बना रहा हो, तो वह जानता है कि आपके प्रकाशित ओरिजिनल बेंचमार्क किसी और के उन बेंचमार्क के सार से ज़्यादा कीमती हैं।

अपने ग्राहकों या ऑडियंस का सर्वे करके ओरिजिनल रिसर्च बनाएं। टेस्ट चलाएं और नतीजे प्रकाशित करें। ऐसे डेटा का विश्लेषण करें जिस तक कोई और नहीं पहुंच सकता। वह ओरिजिनल इनसाइट अपनी ही डोमेन पर प्रकाशित करें। वह ओरिजिनल रिसर्च सिटेशन का चुंबक बन जाती है क्योंकि पाठक उसे सिर्फ़ वहीं पा सकते हैं।

अपने खास डेटा वाले पेपर को सिटेशन में असंगत रूप से ज़्यादा तरजीह मिलती है। यह शैक्षिक पेपर से आगे भी लागू होता है। कहीं और न मौजूद अपने खास डेटा वाला कोई भी कंटेंट ज़्यादा बार कोट होता है।

ओरिजिनल और दूसरे दर्जे की रिसर्च में फ़र्क़

ओरिजिनल रिसर्च वह पहले हाथ का सबूत है जो आपने बनाया या जुटाया। आपने सर्वे किया। आपने प्रयोग चलाया। आपने डेटा का विश्लेषण किया। आपने नतीजे प्रकाशित किए। यह ओरिजिनल रिसर्च है।

दूसरे दर्जे की रिसर्च वह है जब आप किसी और की ओरिजिनल रिसर्च का सार देते हैं या उसका विश्लेषण करते हैं। आप कोई अध्ययन पढ़ते हैं और बताते हैं कि उसका क्या मतलब है। आप कई अध्ययनों का डेटा जोड़ते हैं। आप विशेषज्ञों की राय कोट करते हैं। यह दूसरे दर्जे की रिसर्च है।

दोनों मायने रखती हैं। लेकिन AI सिस्टम ओरिजिनल रिसर्च को ज़्यादा बार कोट करते हैं क्योंकि वह अनोखी है। अगर आप AI सिटेशन ज़्यादा से ज़्यादा करना चाहते हैं, तो ऐसी ओरिजिनल रिसर्च बनाने पर ध्यान दें जो आपकी डोमेन पर रहे।

AI सिटेशन के लिए ओरिजिनल रिसर्च का स्ट्रक्चर कैसे बनाएं

ओरिजिनल रिसर्च आपकी अपनी डोमेन पर ऐसे फ़ॉर्मैट में प्रकाशित होनी चाहिए जिसे AI सिस्टम आसानी से निकाल सकें। कार्यप्रणाली, निष्कर्ष और डेटा जैसे खास ब्योरों वाला स्कीमा मार्कअप सिटेशन में 22% की बढ़त दिखाता है। सही HTML फ़ॉर्मैटिंग वाली तुलना टेबल बिना स्ट्रक्चर वाले कंटेंट से 47% ज़्यादा AI सिटेशन रेट पाती हैं।

अपनी ओरिजिनल रिसर्च को साफ़ फ़ॉर्मैट करें। सेक्शन अलग करने के लिए हेडिंग इस्तेमाल करें। ऐसा स्ट्रक्चर्ड डेटा शामिल करें जो मार्क करे कि कार्यप्रणाली क्या है, निष्कर्ष क्या हैं, और नतीजा क्या है। AI सिस्टम के लिए खास दावे निकालना और आपको कोट करना आसान बनाएं।

कच्चा डेटा या पूरी कार्यप्रणाली भी प्रकाशित करें। इससे AI सिस्टम को भरोसा मिलता है कि आपकी रिसर्च वैध और दोहराई जा सकने वाली है। इससे पाठकों को भी आपके निष्कर्ष जांचने की सुविधा मिलती है।

फ़र्स्ट-पार्टी फ़्रेमवर्क और अपने खास तरीके

ओरिजिनल रिसर्च का शैक्षिक अध्ययन होना ज़रूरी नहीं। आप अपने खास फ़्रेमवर्क बना सकते हैं। आप तरीके विकसित कर सकते हैं। आप अपने खास मॉडल या आकलन के टूल प्रकाशित कर सकते हैं। यह सब ओरिजिनल रिसर्च है अगर कोई और इसे प्रकाशित नहीं कर रहा।

जब आप ऐसा फ़्रेमवर्क बनाते हैं जिसे आपकी इंडस्ट्री अपना लेती है, तो AI सिस्टम उसे कोट करते हैं क्योंकि फ़्रेमवर्क सिर्फ़ वहीं मौजूद है। जब आप किसी समस्या को हल करने का तरीका विकसित करते हैं, तो AI सिस्टम आपके तरीके को कोट करते हैं क्योंकि वह आपका अपना ओरिजिनल है।

इसीलिए नाम वाले फ़्रेमवर्क बनाना AI विज़िबिलिटी के लिए ताकतवर है। अपने तरीके को नाम दें। उसे अपना बनाएं। उसे प्रकाशित करें। AI सिस्टम उस फ़्रेमवर्क के सोर्स के रूप में आपको कोट करेंगे।

कोट होने वाला रिसर्च प्रोग्राम कैसे बनाएं

यह पहचानने से शुरू करें कि आपकी ऑडियंस को ऐसा कौन सा डेटा चाहिए जो अभी मौजूद नहीं है। वे कौन से सवाल पूछते हैं जिनके जवाब के लिए ओरिजिनल रिसर्च चाहिए? उपलब्ध रिसर्च में कौन सी खाली जगहें हैं?

फिर वह डेटा जुटाएं या बनाएं। सर्वे चलाएं। सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का विश्लेषण करें और ऐसे पैटर्न खोजें जिन्हें किसी ने उजागर नहीं किया। अपने प्लेटफ़ॉर्म पर कुछ टेस्ट करें और नतीजे प्रकाशित करें।

वह रिसर्च अपनी ही डोमेन पर प्रकाशित करें। साफ़ फ़ॉर्मैटिंग और स्कीमा मार्कअप इस्तेमाल करें। AI सिस्टम के लिए कोट करना आसान बनाएं।

आखिर में अपनी रिसर्च का प्रचार करें। उसे दूसरे लेखों से लिंक करें। उसे अपने क्लस्टर पेज में संदर्भ के रूप में दें। AI सिस्टम के लिए उसे खोजना और उसकी अहमियत समझना आसान बनाएं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल