बातचीत की खोज में उपभोक्ता यात्रा बदलती है और AI उत्पन्न ट्रैफ़िक को प्रकट करने के लिए GA4 पर दबाव पड़ता है

स्मार्टफोन के लोकप्रिय होने के बाद से उपभोक्ता व्यवहार सबसे बड़े परिवर्तन से गुजर रहा है। चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी और जेमिनी जैसे जादूगर पहले से ही अनुसंधान, तुलना और खरीद निर्णयों में सक्रिय रूप से भाग लेते हैं, और कई मामलों में ब्रांड और उपयोगकर्ता के बीच संपर्क का पहला बिंदु बन जाते हैं। इनमें से लगभग कोई भी Google Analytics 4 मीट्रिक में स्पष्ट रूप से प्रकट नहीं होता है। को TEC4U, डिजिटल प्रदर्शन में विशेषज्ञता वाली एजेंसी, यह अंतर उन कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती पैदा करता है जो बढ़ने के लिए सटीक एट्रिब्यूशन पर निर्भर हैं।.

उपयोगकर्ता की आदत परिवर्तन की पुष्टि गार्टनर के अनुमानों से होती है, जो 2027 तक ऐप के उपयोग में 25 प्रतिशत तक की गिरावट का संकेत देता है जबकि एआई सहायक खोज यात्रा में अग्रणी भूमिका निभाते हैं। खोज अब एक पृष्ठ नहीं है और एक वार्तालाप बन जाता है, जो वेबसाइटों के लिए रास्ता फिर से परिभाषित करता है और ट्रैफ़िक को पढ़ने और वर्गीकृत करने के नए तरीकों की आवश्यकता होती है। आज, एआई इंटरैक्शन में उत्पन्न एक्सेस इस नए पारिस्थितिकी तंत्र के वास्तविक प्रभाव को छिपाते हुए, रेफरल के रूप में दिखाई देते हैं और सेट नहीं हैं।.

Tec4U के लिए, इस मात्रा को सांख्यिकीय शोर के रूप में मानने से अधिग्रहण फ़नल का एक विकृत दृश्य उत्पन्न होता है। उपयोगकर्ता की सटीक उत्पत्ति की पहचान न करके, कंपनियां यह समझने में विफल रहती हैं कि कौन से चैनल वास्तव में राजस्व उत्पन्न करते हैं और उन्हें कहां निवेश करना चाहिए। GA4 में AI सहायकों की अदृश्यता एक ग्रे ज़ोन बनाती है जो प्रदर्शन विश्लेषण, पूर्वानुमान और मीडिया रणनीतियों से समझौता करती है।.

TEC4U के सीईओ मेलिसा पियो का कहना है कि एआई-आधारित ट्रैफिक पर दृश्यता की कमी आधुनिक मार्केटिंग के सबसे बड़े दर्द में से एक बन सकती है। “हम मोबाइल के बाद से उपभोक्ता व्यवहार में सबसे बड़े बदलाव का अनुभव कर रहे हैं। आज, बहुत से लोग AI के साथ बातचीत में उत्पादों, सेवाओं और तुलनाओं की खोज करते हैं। अगर कंपनियां इसे मापने में असमर्थ हैं, तो वे अधूरे डेटा के साथ निर्णय ले रही होंगी”, मेलिसा बताती हैं।.

कार्यकारी का तर्क है कि पहला कदम एआई सहायकों को जीए4 में एक उचित चैनल के रूप में पहचानना है, न कि एक विसंगति या वर्गीकरण से विचलन के रूप में। इसके लिए कस्टम चैनल समूह बनाने की आवश्यकता है, स्रोत पैटर्न की पहचान करने के लिए विशिष्ट नियमों को परिभाषित करने और चैटजीपीटी, पर्प्लेक्सिटी, मिथुन और अन्य संवादी प्रणालियों से पहुंच को अलग करने के लिए मानदंड स्थापित करने की आवश्यकता है। मेलिसा के अनुसार, परिवर्तन संरचनात्मक है। “एक समर्पित चैनल के बिना, एआई ट्रैफ़िक सामान्य श्रेणियों के भीतर खो जाता है और किसी भी अनुकूलन को रोकता है,” वे कहते हैं।.

परिदृश्य और भी जटिल हो जाता है क्योंकि कई सहायक आंतरिक ब्राउज़र या अपने स्वयं के रेंडरिंग वातावरण का उपयोग करते हैं, जो हिट के GA4 तक पहुंचने के तरीके को बदल देता है। यह गलत रिकॉर्ड की घटनाओं को बढ़ाता है और पूरक विश्लेषण की आवश्यकता होती है, जैसे असामान्य ट्रैफ़िक स्पाइक्स की पहचान करना, सगाई पैटर्न और पोस्ट-क्लिक व्यवहार। Tec4u पहले से ही इन स्रोतों को स्पष्ट करने के लिए तकनीकी पढ़ने और उपयोगकर्ता व्यवहार के संयोजन के तरीकों का उपयोग करता है।.

मेलिसा के लिए, एजेंडे की तात्कालिकता स्पष्ट है। “चैटगप्ट पहले से ही एक चैनल है। पर्प्लेक्सिटी पहले से ही एक चैनल है। लेकिन वे ज्यादातर कंपनियों के लिए अदृश्य रहते हैं। जब हम वास्तविक प्रभाव को मापने का प्रबंधन करते हैं, तो हम वर्तमान उपभोक्ता व्यवहार के साथ संरेखित अधिक कुशल रणनीतियों के लिए जगह बनाते हैं”, सीईओ कहते हैं।.

A projeção para os próximos anos é que buscas conversacionais se tornem o principal ponto inicial da jornada digital, especialmente em segmentos como e-commerce, educação, serviços financeiros e B2B. A confiança do usuário em respostas de IA cresce rapidamente e, com ela, cresce também a necessidade de métricas capazes de acompanhar essa nova lógica de navegação.

मेलिसा इस बात को पुष्ट करती है कि समाधान न केवल तकनीकी है, बल्कि सांस्कृतिक भी है। “विपणन को यह समझने की जरूरत है कि हम सहायक खोज के युग में प्रवेश कर रहे हैं। उपभोक्ता अब ब्राउज़ नहीं कर रहा है। वह पूछ रहा है। और एआई सहायक वे हैं जो अधिक से अधिक उत्तर देते हैं। अगर हम इस बदलाव का पालन नहीं करते हैं, तो हम प्रतिस्पर्धा खो देंगे”, वे बताते हैं।.

इस नए परिदृश्य में कंपनियों का समर्थन करने के लिए, Tec4u AI उत्पन्न ट्रैफ़िक के लिए विशिष्ट कार्यप्रणाली, डैशबोर्ड और एनालिटिक्स रूटीन विकसित कर रहा है। इसमें क्लस्टरिंग मॉडलिंग, सत्र व्यवहार पढ़ना और विभिन्न सहायकों के बीच क्रॉस-सत्यापन शामिल है। एजेंसी का कहना है कि इस मूल को सही ढंग से मापना 2025 और 2026 के सबसे बड़े प्रतिस्पर्धी अंतरों में से एक होगा।.

उपभोक्ता के लिए प्रवेश द्वार के रूप में संवादी एआई की प्रगति अपरिवर्तनीय है और हर महीने बढ़ती है। अब चुनौती यह सुनिश्चित करने की है कि डेटा इस बदलाव पर नज़र रखे। “सवाल यह नहीं है कि क्या एआई सहायक यातायात और बिक्री को प्रभावित करते हैं। सवाल यह है कि कंपनियां इस प्रभाव को सही ढंग से मापना कब शुरू करेंगी”, मेलिसा ने निष्कर्ष निकाला।.