कंसल्टेंसी फर्म फॉर इनसाइट्स कंसल्टेंसी के शोध के अनुसार, बड़े भाषा मॉडल, जिन्हें एलएलएम के नाम से जाना जाता है, का वैश्विक बाजार अनुमान के अनुसार, 2034 में यह 59.4 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक बढ़ जाएगा, और इस अवधि में 34.8% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर होगी।
सर्वेक्षण में प्रौद्योगिकी, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और कॉर्पोरेट सेवाओं जैसे क्षेत्रों में अपनाने के रुझानों पर विचार किया गया है। यह डेटा बाज़ार विश्लेषण, बुनियादी ढाँचे में निवेश अनुमानों और इस क्षेत्र की कंपनियों के साथ साक्षात्कार के माध्यम से एकत्र किया गया था।
रिपोर्ट में सुझाव दिया गया है कि इन प्रौद्योगिकियों की उन्नति से व्यावसायिक रणनीतियों को नया आकार मिल सकता है, निवेश निर्णयों पर प्रभाव पड़ सकता है, तथा अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में स्वचालन का विस्तार हो सकता है।
एलएलएम क्या हैं और वे दैनिक जीवन को कैसे प्रभावित करते हैं?
एलएलएम, यानी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, ऐसे भाषा मॉडल हैं जिन्हें प्राकृतिक भाषा को समझने, संसाधित करने और उत्पन्न करने के लिए बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित किया जाता है। ये उपकरण भाषाई पैटर्न का विश्लेषण करते हैं और पाठ प्रारूप में स्वचालित प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं।
व्यवहार में, वे चैटजीपीटी, जेमिनी और क्लाउड जैसे समाधानों के साथ-साथ गूगल के एआई ओवरव्यू जैसी सुविधाओं के पीछे हैं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संश्लेषित जानकारी के आधार पर प्रत्यक्ष खोज परिणाम प्रदर्शित करता है।
इन तकनीकों का प्रभाव विभिन्न क्षेत्रों में पहले से ही स्पष्ट दिखाई दे रहा है। ग्राहक सेवा में, एलएलएम-आधारित चैटबॉट अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं, अनुरोधों को रूट कर सकते हैं और संचार को वैयक्तिकृत कर सकते हैं।
शिक्षा के क्षेत्र में, वे छात्रों को सारांश और त्वरित व्याख्याएँ प्रदान करने में सहायता करते हैं। स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में, वे पेशेवरों को चिकित्सा रिकॉर्ड व्यवस्थित करने और नैदानिक जानकारी की समीक्षा करने में मदद करते हैं। कॉर्पोरेट वातावरण में, वे पाठ संपादन, दस्तावेज़ वर्गीकरण और रिपोर्ट निर्माण जैसे कार्यों को स्वचालित करके उत्पादकता बढ़ाते हैं।
ये अनुप्रयोग कार्यप्रवाह को रूपांतरित करते हैं तथा प्रक्रियाओं को अधिक चुस्त और डेटा-संचालित बनाते हैं।
एलएलएम प्रतिक्रियाओं में कंपनियों के लिए अलग दिखने की रणनीतियाँ।
एलएलएम द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं में किसी ब्रांड की उपस्थिति उन संकेतों पर निर्भर करती है जो ये मॉडल वेब पर उपलब्ध सामग्री से प्राप्त करते हैं। 75,000 ब्रांडों के विश्लेषण पर आधारित Ahrefs के एक अध्ययन से पता चलता है कि ऑफ-साइट कारकों (अर्थात, संस्थागत वेबसाइट के बाहर के संकेत) का "एआई अवलोकन" में दृश्यता के साथ सबसे अधिक संबंध है ।
अध्ययन के मुख्य परिणाम ये हैं: ब्रांड वेब उल्लेखों का सहसंबंध 0.664; ब्रांड एंकरों का सहसंबंध 0.527; ब्रांड के लिए खोज मात्रा 0.392; और बैकलिंक्स की संख्या 0.218। अध्ययन इस बात पर भी ज़ोर देता है कि सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण नहीं है, बल्कि यह दर्शाता है कि मॉडल आमतौर पर किन संकेतों को संदर्भ के रूप में इस्तेमाल करते हैं।
ऑफ-पेज एसईओ और डिजिटल पीआर एजेंसी रैंक सर्टो के सीईओ फेलिप कार्डसो के लिए , इस परिवर्तन का जनसंपर्क के क्षेत्र पर भी सीधा प्रभाव पड़ता है।
"संचार विभाग हमेशा से पत्रकारों, प्रभावशाली लोगों और सर्च इंजनों को प्रभावित करने के लिए काम करते रहे हैं। अब, उन्हें भाषा मॉडल को प्रभावित करना सीखना होगा। यह सिर्फ़ तकनीकी नहीं, बल्कि रणनीतिक मुद्दा है। जो कोई भी शुरुआत में ही समझ जाएगा कि डिजिटल इकोसिस्टम को लगातार संकेतों के साथ सही तरीके से कैसे फीड किया जाए, वह उन जगहों पर कब्ज़ा कर लेगा जहाँ पहले पेड मीडिया या पारंपरिक ऑर्गेनिक रैंकिंग पर निर्भर थे," वे आगे कहते हैं।
एलएलएम द्वारा संचालित वातावरण में ब्रांड दृश्यता बढ़ाने के लिए यहां कुछ व्यावहारिक सिफारिशें दी गई हैं:
- वेब पर ब्रांड उल्लेख पर काम करना:
प्रेस संबंधों, कंटेंट पार्टनरशिप और ऐसे अभियानों में निवेश करें जो प्रासंगिक पोर्टल्स पर कंपनी के नाम का उल्लेख उत्पन्न करें। उल्लेखों में लिंक होना ज़रूरी नहीं है। ब्रांड का उल्लेख करने वाले टेक्स्ट मॉडल को उसे एक प्रासंगिक इकाई के रूप में पहचानने में मदद करते हैं, जिससे एआई-जनरेटेड प्रतिक्रियाओं में दिखाई देने की संभावना बढ़ जाती है।
- ब्रांड एंकर और प्रासंगिक लिंक अनुकूलित करें:
ऐसी लिंक निर्माण रणनीतियाँ बनाएँ जो ब्रांड नाम के नियंत्रित रूपों को एंकर टेक्स्ट के रूप में उपयोग करें। यह अभ्यास इकाई संकेतों को पुष्ट करता है और सर्च इंजनों और एलएलएम द्वारा उत्पन्न परिणामों में सही पहचान में योगदान देता है।
- ब्रांड खोज मात्रा बढ़ाएँ:
कंपनी के नाम के लिए सीधी खोजों को प्रोत्साहित करने के लिए ऑन-साइट एसईओ तकनीकों को ब्रांडिंग और जागरूकता अभियानों के साथ मिलाएँ। इस मात्रा में वृद्धि स्वचालित खोज परिणामों में दृश्यता से सबसे अधिक जुड़े कारकों में से एक है।
- गुणवत्तायुक्त बैकलिंक्स को मजबूत करें:
उल्लेखों की तुलना में कम सहसंबंध के बावजूद, बैकलिंक्स डिजिटल प्राधिकरण को मजबूत करने के लिए मौलिक बने हुए हैं। विश्वसनीय और प्रासंगिक वेबसाइटों से लिंक को प्राथमिकता दें, तकनीकी एसईओ रणनीतियों के साथ जनसंपर्क प्रयासों को संतुलित करें।
- निष्कर्षण के लिए सामग्री की संरचना:
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों, कार्यकारी सारांशों और संरचित डेटा वाले सुव्यवस्थित अनुभागों वाले पृष्ठ बनाएँ। यह प्रारूप एलएलएम के लिए स्वचालित रूप से पढ़ने में आसान बनाता है और उत्तरों में वेबसाइट के अंशों के उपयोग की संभावना को बढ़ाता है।
- ऑफ-साइट सिग्नलों की निगरानी करें:
उल्लेखों और लिंक्स के विकास को ट्रैक करने के लिए ब्रांड मॉनिटरिंग और SEO टूल, जैसे Ahrefs या इसी तरह के अन्य टूल का उपयोग करें। इन संकेतकों के आधार पर अभियानों और संचार क्रियाओं को समायोजित करें।
एलएलएम बाजार का अनुमानित विस्तार एक महत्वपूर्ण आर्थिक आंदोलन का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका तकनीकी बुनियादी ढांचे, व्यापार रणनीतियों और सूचना उपभोग गतिशीलता पर सीधा प्रभाव पड़ता है।
ब्रांडों के लिए, अपनी डिजिटल उपस्थिति को अनुकूलित करना और अधिकार के संकेतों में निवेश करना, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा तेजी से मध्यस्थता वाले वातावरण में दृश्यता की लड़ाई का एक केंद्रीय हिस्सा बन गया है। बाजार संकेतकों की निगरानी करना और सुसंगत एसईओ और पीआर तकनीकों को लागू करना इस नए परिदृश्य में प्रासंगिक बने रहने के लिए रणनीतिक कदम हैं।
