इना उडालाया (Inna Udalaya) यांनी Native AI Branding नावाचा एक फ्रेमवर्क सादर केला आहे, जो कंपन्यांना त्यांच्या ऑनलाइन उपस्थितीला एका मशीन-रीडेबल एंटिटीमध्ये (machine-readable entity) रूपांतरित करण्यास मदत करतो. हा दृष्टिकोन ब्रँड्सना 'अँसर-इंजिन' (answer-engine) निकालांमध्ये वरच्या स्थानी आणण्याचे आणि जनरेटिव्ह AI (generative AI) त्यांचा सारांश कसा तयार करेल हे ठरवण्याचे आश्वासन देतो; हा असा बदल आहे जो पारंपारिक कीवर्ड-आधारित SEO ला कालबाह्य बनवू शकतो.

जुनी SEO रणनीती का मागे पडत आहे

लिंक्सची पाने देणारे सर्च इंजिन्स आता वापरकर्त्यांना माहिती शोधण्याचे एकमेव साधन राहिलेले नाहीत. २०२६ पर्यंत, GPT-4, Claude आणि Perplexity सारखे संवादात्मक सहाय्यक (conversational assistants) आणि जनरेटिव्ह इंजिन्स लिंकच्या यादीऐवजी संक्षिप्त विधानांद्वारे प्रश्नांची उत्तरे देतील. जर तुमचा ब्रँड त्यांच्या नॉलेज ग्राफ्समध्ये (knowledge graphs) एक स्ट्रक्चर्ड एंटिटी नसेल, तर तुम्ही AI च्या दृष्टीने अदृश्य व्हाल किंवा AI तुमच्याबद्दल चुका करेल.

Native AI Branding प्रत्यक्षात काय करते

Native AI Branding ही एक तांत्रिक पद्धत आहे ज्याला इना उडालाया एंटिटी इंजिनीअरिंग (Entity Engineering) म्हणतात. ती दोन मोजण्यायोग्य उद्दिष्टांवर लक्ष केंद्रित करते:

  • Answer Engine Optimization (AEO) – डेटा अशा प्रकारे मांडणे जेणेकरून न्यूरल नेटवर्क्स तुमच्या ब्रँडला संबंधित प्रश्नांचे अचूक उत्तर म्हणून निवडतील.
  • Generative Engine Optimization (GEO) – मॉडेल्स तुमच्या ब्रँडचा सारांश देताना वापरतात त्या शब्दावली आणि महत्त्वावर (emphasis) प्रभाव टाकणे.

हा फ्रेमवर्क ब्रँडकडे केवळ ब्लॉग पोस्टचा ढिगारा म्हणून न पाहता एक अॅटॉमिक डिजिटल कोअर (atomic digital core) म्हणून पाहतो, जो AI अतिरिक्त प्रॉम्प्ट्सशिवाय वाचू शकतो. तीन स्तंभ या कोअरला आधार देतात:

  1. कायमस्वरूपी आयडेंटिफायर्स (Persistent identifiers) – एंटिटीला आधार देण्यासाठी ORCID किंवा DOI सारख्या जागतिक स्तरावर ओळखल्या जाणाऱ्या IDs चा वापर करणे. हे IDs अपरिवर्तनीय आहेत आणि सर्व प्लॅटफॉर्मवर ओळखले जातात, ज्यामुळे ब्रँडला एक स्थिर संदर्भ बिंदू मिळतो.
  2. लिंग्विस्टिक फिंगरप्रिंट (Linguistic fingerprint) – जाणीवपूर्वक अशा अद्वितीय शब्दावली, टॅगलाईन्स किंवा संज्ञा तयार करणे ज्या AI मॉडेल्स ब्रँडशी जोडायला शिकतात. काळानुसार, मॉडेलचे अंतर्गत एम्बेडिंग्स (embeddings) त्या वाक्यांना मूळ एंटिटीशी जोडतात.
  3. क्रॉस-मॉडेल पर्सिस्टन्स (Cross-model persistence) – तोच आयडेंटिफायर आणि फिंगरप्रिंट प्रत्येक प्रमुख जनरेटिव्ह प्लॅटफॉर्मवर (ChatGPT, Claude, Gemini, इ.) दिसून येईल याची खात्री करणे, जेणेकरून ब्रँडची डिजिटल स्वाक्षरी विखुरली जाऊ नये.

डेटा इंजिनीअर्ससाठी, प्रत्यक्ष काम Schema.org मध्ये होते. साइटवर साध्या HTML चा वापर करण्याऐवजी, तुम्ही एक स्पष्ट ग्राफ प्रकाशित करता जो एंटिटीचा प्रकार, गुणधर्म आणि संबंध परिभाषित करतो. हा ग्राफ थेट नॉलेज बेसमध्ये जातो जो अँसर आणि जनरेटिव्ह इंजिन्सना चालवतो.

एखादा ब्रँड सुरुवात कशी करू शकतो

  1. विद्यमान मालमत्तेचे ऑडिट करा (Audit existing assets) – ब्रँडचा उल्लेख असलेल्या प्रत्येक वेब पेज, उत्पादन पेज, प्रेस रिलीज आणि सोशल प्रोफाइलची यादी करा.
  2. कायमस्वरूपी ID नियुक्त करा (Assign a persistent ID) – ORCID, DOI किंवा इतर कोणताही मान्यताप्राप्त आयडेंटिफायर नोंदणीकृत करा आणि तो Schema.org मार्कअपमध्ये समाविष्ट करा.
  3. स्ट्रक्चर्ड ग्राफ तयार करा (Build a structured graph) – Schema.org शब्दसंग्रहाचा वापर करून ब्रँडचे मुख्य गुणधर्म (नाव, स्थापना दिनांक, प्रमुख उत्पादने, नेतृत्व) मॅप करा.
  4. लिंग्विस्टिक फिंगरप्रिंट तयार करा (Create a linguistic fingerprint) – काही वैशिष्ट्यपूर्ण वाक्यांश निवडा आणि ते शीर्षके (titles), मेटा वर्णने (meta descriptions) आणि ऑन-पेज कॉपीमध्ये सातत्याने वापरा.
  5. विविध चॅनेलवर तैनात करा (Deploy across channels) – कॉर्पोरेट साइट, ब्लॉग, प्रेस किट्स आणि अगदी थर्ड-पार्टी डिरेक्टरीजवर देखील तोच स्ट्रक्चर्ड डेटा आणि फिंगरप्रिंट दिसून येईल याची खात्री करा.

विरोध आणि मर्यादा

निष्कर्ष

अँसर आणि जनरेटिव्ह इंजिन्सच्या युगात, ब्रँडची सर्वात मौल्यवान मालमत्ता आता कीवर्डची यादी नसून एक सुस्पष्ट डिजिटल एंटिटी आहे. आज ज्या कंपन्या त्या एंटिटीचे इंजिनीअरिंग करतील, उद्या AI त्यांनाच सुचवेल.