GEO से जुड़े सवालों में AI सहायक किन पन्नों का हवाला देते हैं? चार सहायकों के 569 लिंक

हमने देखा कि चार AI सहायक संभावित ग्राहकों के 23 सवालों का जवाब देते समय किन तरह के पन्नों का हवाला देते हैं। हर लिंक को नौ श्रेणियों में से एक में रखा। मूल सामग्री 14 और 15 सितंबर 2026 को जुटाए गए 120 जवाब हैं: ChatGPT के 52, खाते से बाहर और वेब खोज चालू; Perplexity के 24, खाते में लॉगिन और निजीकरण बंद, क्योंकि बिना लॉगिन इस्तेमाल करने पर प्रवेश की शर्त आ गई; Google AI Mode के 34, निजी विंडो में; और Gemini ऐप के 10। हर सवाल ज्यों का त्यों, नई बातचीत में, दो या तीन बार पूछा गया। तरीका हमारी मापने की प्रक्रिया के अनुसार था। 33 जवाबों में कोई स्रोत नहीं था, जिनमें 22 ChatGPT के थे; बाकी 87 जवाबों में 569 स्रोत-लिंक मिले।

सवाल दो समूहों में हैं। पहला GEO करने के तरीके से जुड़े आठ सवालों का है: 90 दिनों में काम न बने तो क्या करें, क्या एजेंसियाँ गारंटी देती हैं, अनुबंध में नतीजों और डेटा को लेकर क्या होना चाहिए, क्या SEO टीम GEO सँभाल सकती है और एजेंसी को भुगतान करने से पहले कंपनी खुद क्या कर सकती है। दूसरे समूह में विक्रेता चुनना था: ब्रिटेन के स्टार्टअप के लिए सबसे अच्छा कारोबारी बैंक खाता, स्पेन के स्वतंत्र पेशेवरों के लिए सुरक्षित नियोबैंक, ब्रिटेन से भारत सबसे सस्ता धन भेजना, अंग्रेज़ी और स्पेनिश में मियामी के व्यक्तिगत चोट मामलों के वकील, हिंदी के लिए सबसे अच्छी GEO एजेंसी, तथा Gemini में पूछे गए GEO एजेंसियों, उनके शुल्क और llms.txt के सवाल।

वर्गीकरण का नियम था: साइट की पहचान से अधिक पन्ने का प्रकार मायने रखता है। कोई एजेंसी खुद को शामिल करके एजेंसियों की रैंकिंग छापे तो वह निर्देशिका है; सॉफ़्टवेयर कंपनी का शोध लेख उपकरण-विक्रेता की श्रेणी में आता है। बैंक के खाता पन्ने और लॉ फ़र्म के मुखपृष्ठ को एजेंसी के सेवा पन्ने जैसा ही कोड दिया गया, क्योंकि हर मामले में वही कंपनी सवाल में माँगी गई चीज़ बेचती है। एक व्यक्ति ने 22 सितंबर 2026 को वर्गीकरण किया। स्पष्ट पहचान वाले डोमेन के 116 लिंक, जैसे Reddit, Google और OpenAI के दस्तावेज़, arXiv तथा हमारे अपने पन्ने, अपने-आप वर्गीकृत किए गए।

चारों सहायकों के 569 लिंक में 271 (48%) विक्रेता या एजेंसी की अपनी साइट पर जाते थे: 120 व्यावसायिक पन्ने और 151 लेख। इसके बाद निर्देशिकाएँ, रैंकिंग और तुलना साइटें 90 लिंक (16%); सॉफ़्टवेयर विक्रेता और फ़ोरम 56–56 (10%); प्लेटफ़ॉर्म दस्तावेज़ 39 (7%); शोध और सार्वजनिक संस्थाएँ 28 (5%); तथा मीडिया 20 (4%) थे। नौ लिंक (2%) बिल्कुल दूसरे अर्थ वाले GEO पर थे।

ध्यान देने लायक आँकड़ा मीडिया का 4% है। अख़बार, कारोबारी प्रेस और उद्योग प्रकाशन हर पच्चीस लिंक में केवल एक का स्रोत थे। बाकी उन कंपनियों से आए जो कुछ बेचती हैं, प्लेटफ़ॉर्म, सूचियों या फ़ोरम में बातचीत करते लोगों से। यह एक विषय पर दो दिनों का एक डेटा-संग्रह है, सार्वभौमिक नियम नहीं। फिर भी यह इस धारणा का समर्थन नहीं करता कि सहायक मुख्यतः प्रेस कवरेज से जवाब बनाते हैं।

तालिका हर सहायक की संख्या और हिस्सेदारी दिखाती है। प्रतिशत पूरे अंकों में हैं, इसलिए कुछ स्तंभों का जोड़ 100% से थोड़ा ऊपर हो सकता है। Gemini ऐप के स्तंभ में स्रोत वाले केवल चार जवाबों के 21 लिंक हैं; उसे पूर्णता के लिए दिखाया गया है।

सवाल का उद्देश्य बदलने पर स्रोत भी बदलते हैं। कैसे करें वाले सवालों के जवाब लेखों से बनते हैं; विक्रेता चुनने वाले सवालों के लिए विक्रेताओं के अपने पन्ने और उनकी सूचियाँ काम आती हैं। GEO के आठ व्यावहारिक सवालों में मिले 263 लिंक में 42% एजेंसियों और विक्रेताओं के लेखों के, 14% सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं के, 14% फ़ोरम के और केवल 7% व्यावसायिक पन्नों के थे। विक्रेता चुनने वाले सवालों के 306 लिंक में व्यावसायिक पन्ने 33%, निर्देशिकाएँ और तुलना साइटें 25% थे; लेखों की हिस्सेदारी घटकर 13% रह गई।

यह अंतर सहायकों द्वारा बताई गई खोज प्रक्रिया से मेल खाता है। ChatGPT की वेब खोज पर OpenAI का सहायता पन्ना, जिसे हमने 16 सितंबर 2026 को जाँचा, कहता है कि सहायक आम तौर पर जवाब देने से पहले सवाल को एक या अधिक लक्षित खोजों में बदलता है। कैसे करें वाला सवाल स्पष्टीकरण खोजता है, इसलिए मार्गदर्शिकाएँ मिलती हैं; कौन-सा बैंक वाला सवाल उत्पाद और तुलना खोजता है, इसलिए खाता पन्ने और सूचियाँ मिलती हैं। सहायक किस पन्ने को उद्धृत करेगा, यह काफी हद तक उसकी बदली हुई खोज में मिलने वाले पन्नों पर निर्भर है।

प्लेटफ़ॉर्म दस्तावेज़ अकेली ऐसी पंक्ति है जिसका कुल आँकड़ा मुख्यतः एक सहायक से बनता है। व्यावहारिक सवालों में यह कुल लिंक का 6%, लेकिन ChatGPT के लिंक का 25% है; ChatGPT हटा दें तो दस्तावेज़ लगभग नहीं दिखते। किसी कंपनी की व्यावहारिक मार्गदर्शिका को ChatGPT में उद्धरण पाने के लिए developers.google.com से भी जगह साझा करनी है, केवल दूसरी एजेंसी से नहीं।

तीनों सहायक अलग-अलग तरह के स्रोतों से सामग्री लेते हैं, और इस नमूने में भी अंतर साफ़ है। ChatGPT दस्तावेज़ अधिक पढ़ता है: उसके 143 लिंक में 25% प्लेटफ़ॉर्म दस्तावेज़ों, खासकर developers.google.com और help.openai.com, के थे; किसी फ़ोरम का लिंक नहीं था। व्यावसायिक पन्नों की हिस्सेदारी भी सबसे अधिक, 45%, थी, जिनमें अधिकतर बैंकिंग और हिंदी एजेंसी वाले सवालों से आए। साथ ही उसके 52 में 22 जवाब बिना स्रोत के थे।

Perplexity लेख अधिक जुटाता है। उसने 24 में 23 जवाबों (96%) में विक्रेता या एजेंसी की अपनी साइट का पन्ना दिया, औसतन करीब तेरह स्रोत प्रति जवाब। उसके 311 लिंक में 32% विक्रेताओं के लेख, 19% निर्देशिकाएँ और 12% सॉफ़्टवेयर विक्रेता थे। किसी सवाल में प्लेटफ़ॉर्म दस्तावेज़ नहीं दिए। उसकी सूचियाँ दोहराने पर सबसे स्थिर भी रहीं: GEO को अपनी टीम से कराने वाले सवालों की पहली और दूसरी बार की खोज में लगभग वही डोमेन मिले।

Google AI Mode फ़ोरम अधिक पढ़ता है। उसके 94 लिंक में 22% Reddit चर्चाओं, LinkedIn पोस्ट, Quora और YouTube के थे; Perplexity में यह 9% और ChatGPT में शून्य था। अन्य 34% विक्रेताओं के लेखों के थे। उसने प्रति जवाब तीन या चार स्रोत दिए और स्रोत वाले 29 में 18 जवाबों (62%) में विक्रेता की साइट उद्धृत की। Gemini ऐप के चार स्रोत वाले जवाबों के 21 लिंक में Medium और सॉफ़्टवेयर विक्रेता प्रमुख थे, लेकिन उसके व्यवहार पर निष्कर्ष के लिए नमूना बहुत छोटा है।

Perplexity में वर्गीकरण का एक अप्रत्याशित नतीजा भी मिला। उसके 311 में नौ लिंक, सभी GEO न चलने पर क्या करें वाले सवालों से और उनमें सात अनुबंध वाले सवाल से, दूसरे GEO पर थे: जेल संचालक GEO Group, GEO नाम के विश्वविद्यालयी कर्मचारी संघ और ‘contract’ शब्द से मिले कानूनी नमूने। यह स्रोत ढूँढने की खराबी से अधिक शब्द को सही संस्था से जोड़ने की समस्या है। संक्षिप्त नाम नया है, सहायक ने वही अक्षर खोजे और उससे जुड़े बड़े पुराने नाम मार्केटिंग के नहीं थे। जिस कंपनी के नाम या श्रेणी का शब्द किसी पुराने विषय से मिलता है, उसके साथ भी ऐसा हो सकता है। नीचे बताया गया कंपनी की पहचान स्पष्ट करने का काम इसी समस्या के लिए है।

एजेंसियों के डोमेन अलग रखकर देखें तो आगे एक दस्तावेज़ साइट, एक फ़ोरम और चार बैंक थे, इसी क्रम में। 569 लिंक में 221 अलग डोमेन आए; अधिकतर केवल एक बार। तालिका में एजेंसियों के अलावा वे सभी डोमेन हैं जिनके कम से कम सात लिंक मिले। संपादकीय नीति के तहत एजेंसियों और सलाहकार कंपनियों के डोमेन नहीं दिखाए गए, क्योंकि इस साइट पर हम प्रतिस्पर्धियों का नाम नहीं लेते। get-geo.ai शामिल है क्योंकि उसका हिसाब भी बाकी डोमेन जैसा ही रखा गया।

दो बातें उभरती हैं। developers.google.com केवल ChatGPT में आया, चाहे सवाल अपनी टीम से GEO, नतीजे न मिलने या फिनटेक का था; reddit.com केवल Perplexity और AI Mode में। चार बैंक और फिनटेक कंपनियाँ ब्रिटेन और स्पेन के तीन बैंकिंग सवालों के कारण ऊपर पहुँचीं। खासकर Perplexity एक ही जवाब में एक प्रदाता के नौ या दस पन्ने देता था: खाते, शुल्क तालिकाएँ और बैंक की अपनी तुलनाएँ। स्पेन की सामाजिक सुरक्षा साइट seg-social.es स्वतंत्र पेशेवरों के नियोबैंक वाले Perplexity जवाबों में बारह बार आई, अधिकतर पंजीकृत सहयोगी संस्थाओं की सूचियों के ज़रिये। स्रोतों की संख्या गुणवत्ता का अंक नहीं है।

हमारे डोमेन के 12 लिंक हैं, जिनमें नौ ChatGPT से आए। उन नौ में आठ हिंदी एजेंसी वाले चार सवालों से थे, जिन्हें हमने अपने केस के आसपास लिखा था। इसलिए यह संख्या बाज़ार से अधिक सवालों के चयन के बारे में बताती है। इसे दिखाते हैं, क्योंकि सिर्फ उस डोमेन को हटाना जिसे हम नियंत्रित करते हैं, अधिक गलत होता।

खरीद से जुड़े सवाल में सबसे उपयोगी स्रोत आपकी अपनी साइट का वह पन्ना हो सकता है जो उसका जवाब देता है; अगला ऐसा स्रोत वह सूची है जिसमें आपका नाम है। इस गिनती में आधे लिंक विक्रेताओं की साइटों के थे। व्यावसायिक रूप से अहम विक्रेता-चयन सवालों में हर तीसरा लिंक कंपनी के अपने व्यावसायिक पन्ने पर गया। ‘ब्रिटेन के स्टार्टअप के लिए सबसे अच्छा कारोबारी बैंक खाता’ खोजते समय सहायक ने बैंकों के खाता पन्ने, शुल्क तालिकाएँ और अपनी तुलना सामग्री उद्धृत की, पत्रकार की चुनी हुई सूची नहीं।

पहला काम है ग्राहक के हर सवाल के लिए पन्ना बनाना, दो रूपों में। कैसे करें वाले सवालों के 42% लिंक लेखों के थे, इसलिए ऐसे सवाल का जवाब पहले अनुच्छेद में देने वाला लेख चाहिए। विक्रेता चुनने वाले सवालों के 33% लिंक व्यावसायिक पन्नों के थे, इसलिए उसी विषय पर सेवा या उत्पाद पन्ना भी चाहिए: आप क्या बेचते हैं, किसके लिए, किस कीमत पर; नाम और विवरण बाकी जगहों जैसे ही हों। कंपनी को AI खोज के लिए तैयार करने की मार्गदर्शिका पन्ने का रूप बताती है; ChatGPT आपको क्यों नहीं सुझाता कंपनी की पहचान स्पष्ट करने का काम समझाती है, जो दूसरे GEO वाले भ्रम में भी उपयोगी है।

दूसरा काम निर्देशिकाओं से जुड़ा है। विक्रेता-चयन सवालों में निर्देशिकाओं, रैंकिंग और तुलना साइटों को 25% लिंक मिले। ChatGPT ने फ़ोरम उद्धृत नहीं किए, इसलिए अपनी साइट का लिंक आए बिना जवाब में नाम पहुँचने का मुख्य रास्ता सूचियाँ थीं। भुगतान से पहले देखें कि सहायक जिन सूचियों को पहले से उद्धृत करता है, उनमें आप हैं या नहीं। सूची में जगह खरीदनी चाहिए या नहीं बताता है कि सूची कैसे जाँचें और भुगतान से क्या हो सकता है, क्या नहीं। नियमन वाले क्षेत्रों में बैंकिंग के सवाल इसी ढर्रे का एक रूप दिखाते हैं: प्रदाता का पन्ना, तुलना साइट और नियामक साथ आते हैं। वित्तीय सेवाओं के लिए GEO में इसे विस्तार से समझाया है।

तीसरा काम मीडिया की भूमिका सही रखना है। इस गिनती में प्रेस के 4% लिंक थे, यानी सबसे कम दिखने वाली स्रोत श्रेणी। स्वतंत्र साइटों पर कंपनी की मौजूदगी बढ़ाने में उसका महत्व बना रहता है, पर यह काम तिमाहियों में आगे बढ़ता है। साइट पर हर सवाल का जवाब न हो और पहली तिमाही पूरी जनसंपर्क पर खर्च हो, तो सबसे धीमा काम पहले किया जा रहा है। क्या GEO काम करता है इन परतों का क्रम बताता है। अपनी टीम से GEO या एजेंसी से की मार्गदर्शिका पहले हफ़्ते के काम देती है: पन्ने, कंपनी का स्पष्ट परिचय और क्रॉलर की पहुँच।

अंत में, अलग स्रोतों पर निर्भरता बताती है कि हर सहायक को अलग मापें। दस्तावेज़ जैसा पन्ना ChatGPT में उद्धृत हो सकता है, पर Reddit पढ़ने वाले AI Mode में कभी न आए; Perplexity का उल्लेख ChatGPT के बारे में बहुत कम बताता है। AI दृश्यता मुफ्त में जाँचने की प्रक्रिया हर सहायक में वही सवाल पूछकर स्रोत दर्ज करती है। इससे पता चलता है कि किस सहायक के स्रोतों में आपकी जगह नहीं बन रही।

नमूना छोटा है, अवधि कम है और वर्गीकरण एक व्यक्ति ने किया है; इसे पहली माप समझें, पूरे उद्योग का मानक नहीं। इसमें दो दिनों के 120 जवाब, हमारे लिखे 23 सवाल, चार सहायक और अधिकतर सवालों के लिए एक भाषा है। Perplexity बिना लॉगिन रुक गया, इसलिए निजीकरण बंद करके लॉगिन के साथ इस्तेमाल हुआ; हमारी अपनी परिभाषा में वह पूरी तरह निजी संदर्भ से मुक्त सत्र नहीं है। Gemini ऐप के 21 लिंक से कोई निष्कर्ष नहीं निकाला गया। 27 लिंक सिर्फ URL और पथ देखकर वर्गीकृत किए गए, क्योंकि वर्गीकरण के वातावरण से साइट खुल नहीं पाई। मूल और संशोधित दोनों फाइलें सुरक्षित हैं।

अध्ययन की दो पसंद भी आँकड़ों पर असर डालती हैं। कैसे करें और विक्रेता चुनें वाले समूह हमने बनाए; दूसरे समूह में फिनटेक, कानून और हिंदी के सवालों का भार GEO एजेंसी के सवालों से अधिक है। अपने केस पर आधारित हिंदी सवाल हमारे डोमेन का आँकड़ा बढ़ाते हैं। इसलिए उसे दर्ज करते हैं, लेकिन निष्कर्ष का सहारा नहीं बनाते।

स्थानीय सेवाओं पर इस गिनती की एक सीमा और है। 22 सितंबर 2026 के अलग अध्ययन में वकील खोजने वाले 72 जवाब देखे गए। ChatGPT ने अपने 24 में केवल पाँच जवाबों में लॉ फ़र्म की साइट दी, यानी 71 में आठ लिंक; नाम ऊपर दिखाई गई स्थानीय कारोबार की मानचित्र सूची से लिए। Perplexity ने सभी 24 जवाबों में फ़र्मों की साइटें दीं। जिस कारोबार को ग्राहक शहर के नाम से खोजते हैं, उसके लिए मानचित्र की प्रविष्टि यहाँ गिने गए पन्नों जितनी अहम हो सकती है। AI सहायक किन वकीलों को सुझाते हैं वाला अध्ययन इसी परत को देखता है।

अगली माप 26 अक्टूबर 2026 के लिए तय है। सवाल और नौ श्रेणियाँ वही रहेंगी, ताकि समय के साथ बदलाव की तुलना हो सके। अपनी कंपनी की कमी समझने के लिए मुफ्त AI दृश्यता जाँच से शुरू कर सकते हैं: एक भाषा में दस ऐसे सवाल जिनमें अभी आपका नाम नहीं है, मौजूदा जवाब और स्रोत, मौजूदगी सुधारने के लिए सुझाए गए ठोस बदलाव, और क्रॉलर की पहुँच की जाँच। अपनी साइट और कारोबार की भाषा hello@get-geo.ai पर भेजें।