चैटजीपीटीअक्सर ऐसा लगता है जैसे यह सब कुछ जानता है।
यह तकनीकी प्रश्नों का उत्तर देता है, लेखों का सारांश देता है, वर्तमान रुझानों की व्याख्या करता है और वेबसाइटों का हवाला देता है। कई उपयोगकर्ताओं के लिए, यह एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण प्रश्न खड़ा करता है।
चैटजीपीटी को वास्तव में अपना डेटा कहाँ से मिलता है?
कुछ का मानना है कि यह वास्तविक समय में Google पर खोज करता है।
अन्य लोग सोचते हैं कि यह लगातार वेब को स्क्रैप करता है।
कई लोग मानते हैं कि इसकी निजी डेटाबेस तक पहुंच है।
इनमें स�� कोई भी स्पष्टीकरण पूर्णतः सही नहीं है।
ChatGPT एक सर्च इंजन की तरह काम नहीं करता है।यह डिफ़ॉल्ट रूप से इंटरनेट ब्राउज़ नहीं करता है और जब तक विशिष्ट सुविधाएं सक्षम नहीं की जाती हैं तब तक लाइव वेबसाइटों तक इसकी सीधी पहुंच नहीं होती है। इसके बजाय, यह पारंपरिक क्रॉलिंग के बजाय प्रशिक्षण डेटा, लाइसेंस प्राप्त स्र��तों और पुनर्प्राप्ति प्रणालियों पर निर्भर करता है।
यह समझना कि यह प्रक्रिया कैसे काम करती है, अधिकांश लोगों की समझ से कहीं अधिक मायने रखती है।
प्रकाशकों के लिए, यह निर्धारित करता है कि उनकी सामग्री एआई उत्तरों में दिखाई दे सकती है या नहीं।
एसईओ के लिए, यह बताता है कि क्यों कुछ पृष्ठों का हवाला दिया जाता है और अन्य को अनदेखा कर दिया जाता है।
उपयोगकर्ताओं के लिए, यह परिभाषित करता है कि चैटजीपीटी क्या जान सकता है और क्या नहीं।
इस गाइड में, आप सीखेंगे कि चैटजीपीटी को अपना प्रशिक्षण डेटा कहां से मिलता है, ब्राउज़िंग सक्षम होने पर यह वेबसाइटों को कैसे ढूंढता है, व्यवहार में यह किन स्रोतों का उपयोग करता है, और यह कैसे प्रभावित करता हैएसईओऔर वेब दृश्यता.
अंत तक, आपके पास एक स्पष्ट तस्वीर होगी कि एआई सिस्टम वास्तव में वेब को कैसे पढ़ते हैं।
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चैटजीपीटी कैसे काम करता है
चैटजीपीटी को पाठ की भविष्यवाणी करने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित एक विशाल भाषा मॉडल पर बनाया गया है।
मूलतः, जब आप कोई प्रश्न पूछते हैं तो सिस्टम इंटरनेट पर खोज नहीं करता है। इसके बजाय, यह संकेत का विश्लेषण करता है, प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्न को देखता है, और संभावना और संदर्भ के आधार पर शब्दो�� का सबसे संभावित अनुक्रम उत्पन्न करता है।
इसका मतलब यह है कि ChatGPT Google की तरह उत्तरों को "देखता" नहीं है।
डिफ़ॉल्ट रूप से, यह पूरी तरह से उस पर निर्भर करता है जो मॉडल पहले से जानता है।
यदि चैटजीपीटी को सामग्री तैयार करने में बहुत अधिक समय लगता है, तो यह मार्गदर्शिका बताती हैचैट जीपीटी इतनी धीमी क्यों है और इसे चरण दर चरण कैसे ठीक करें।
प्रशिक्षण बनाम अनुमान
यह समझने के लिए कि चैटजीपीटी को अपना डेटा कहां से मिलता है, यह दो चरणों को अलग करने में मदद करता है: प्रशिक्षण और अनुमान।
प्रशिक्षण वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा एक मॉडल बड़े डेटासेट से सीखता है। यह ऑफ़लाइन होता है, इससे पहले कि कोई उपयोगकर्ता सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करे। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल को व्यक्तिगत वेबसाइटों या दस्तावेज़ों के बारे में जानकारी नहीं होती है। यह शब्दों, अवधारणाओं और विषयों के बीच सांख्यिकीय संबंधों को सीखता है।
जब आप चैटजीपीटी में कोई प्रश्न टाइप करते हैं तो अनुमान होता है।
उस समय, मॉडल नया डेटा नहीं पढ़ रहा है। यह अपने मापदंडों में संग्रहीत पैटर्न के आधार पर उत्तर उत्पन्न करता है। जब तक ब्राउज़िंग या पुनर्प्राप्ति सुविधाएं सक्षम नहीं की जाती हैं, सिस्टम को लाइव वेबसाइटों तक कोई पहुंच नहीं है और इसके प्रशिक्षण कटऑफ से परे घटनाओं के बारे में कोई जागरूकता नहीं है।
यह अंतर कई सामान्य गलतफहमियों की व्याख्या करता है।
स्थैतिक ज्ञान और कटऑफ तिथियां
चैटजीपीटी के प्रत्येक संस्करण में एक ज्ञान कटऑफ है।
यह कटऑफ़ मॉडल के प्रशिक��षण डेटा में अंतिम बिंदु को चिह्नित करता है। उस तिथि के बाद बनाई गई जानकारी मॉडल के ज्ञान का हिस्सा नहीं है जब तक कि पुनर्प्राप्ति सुविधाओं का उपयोग नहीं किया जाता है।
जब चैटजीपीटी ब्राउज़िंग सक्षम किए बिना हाल की घटनाओं के बारे में किसी प्रश्न का उत्तर देता है, तो यह अक्सर वास्तविक डेटा तक पहुंचने के बजाय सामान्य पैटर्न के आधार पर अनुमान लगाता है। यही कारण है कि सिस्टम कभी-कभी समसामयिक विषयों के बारे में पुरानी या गलत जानकारी उत्पन्न करता है।
मॉडल वास्तविक समय में स्वयं को अपडेट नहीं कर सकता.
जब ChatGPT लाइव डेटा का उपयोग करता है
विशिष्ट उपकरण चालू होने पर चैटजीपीटी केवल लाइव डेटा का उपयोग करता है।
ब्राउजिंग, वेब सर्च या पुनर्प्राप्ति प्लगइन्स जैसी सुविधाएं सिस्टम को बाहरी इंडेक्स को क्वेरी करने, दस्तावेज़ लाने और उस जानकारी को अपनी प्रतिक्रियाओं में शामिल करने देती हैं। उन मामलों में, चैटजीपीटी एक स्टैंडअलोन भाषा मॉडल की तुलना में एआई-संचालित खोज इंटरफ़ेस की तरह अधिक कार्य करता है।
उन उपकरणों के बिना, ChatGPT कभी भी वेबसाइटों पर नहीं जाता है।
यह पेजों को क्रॉल नहीं करता है.
यह Google की जाँच नहीं करता है.
यह नए लेख नहीं पढ़ता है.
यह जो कुछ भी उत्पन्न करता है वह इसके प्रशिक्षित मापदंडों से आता है।
डेटा स्रोतों के लिए यह क्यों मायने रखता है
यह डिज़ाइन एक महत्वपूर्ण बिंदु बताता है.
चैटजीपीटी के पास वेबसाइटों का डेटाबेस नहीं है।
यह अलग-अलग पृष्ठों की प्रतियां संग्रहीत नहीं करता है।
यह विशिष्ट लेखों को याद नहीं रखता.
प्रशिक्षण के दौरान, यह दस्तावेजों के बजाय भाषा पैटर्न सीखता है।
जब पुनर्प्राप्ति सक्षम होती है, तो यह अस्थायी रूप से बाहरी स्रोतों तक पहुंचती है लेकिन उस सामग्री को मॉडल में संग्रहीत नहीं करती है।
प्रशिक्षण ज्ञान और लाइव पुनर्प्राप्ति के बीच इस अलगाव को समझना यह समझने की कुंजी है कि चैटजीपीटी का डेटा कहां से आता है और प्रकाशक दृश्यता को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।
ChatGPT का प्रशिक्षण डेटा क्या है?
चैटजीपीटी का मूल ज्ञान उस डेटा से आता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।
प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल को यह जानने के लिए पाठों के बड़े संग्रह से अवगत कराया जाता है कि भाषा कैसे काम करती है और अवधारणाएँ एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं। इस प्रशिक्षण में अलग-अलग वेब पेजों को याद रखना शामिल नहीं है। इसके बजाय, सिस्टम सांख्यिकीय पैटर्न सीखता है जो इसे बाद में सुसंगत, प्रासंगिक उत्तर बनाने में सक्षम बनाता है।
ओपनएआई ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि चैटजीपीटी को लाइसेंस प्राप्त डेटा, मानव प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए डेटा और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पाठ के मिश्रण पर प्रशिक्षित किया जाता है।
वह संयोजन लगभग हर उस चीज़ को परिभाषित करता है जो मॉडल जानता है।
सार्वजनिक वेब डेटा
चैटजीपीटी के प्रशिक्षण डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ऑनलाइन सामग्री से आता है।
इसमें वेबसाइट, ब्लॉग, फ़ोरम, दस्तावेज़ीकरण पृष्ठ, लेख और प्रमाणीकरण या पेवॉल के बिना पहुंच योग्य संदर्भ सामग्री शामिल है। लक्ष्य इन स्रोतों की नकल करना नहीं है बल्कि भाषा के पैटर्न, तथ्यों और अवधारणाओं के बीच संबंधों को सीखना है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि मॉडल प्रशिक्षण के बाद इन वेबसाइटों तक सीधी पहुंच नहीं रखता है।
यह यूआरएल संग्रहीत नहीं करता है।
यह पृष्ठों की प्रतियां नहीं रखता.
यह विशेष दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त नहीं कर सकता.
प्रशिक्षण प्रक्रिया मॉडल को यह सिखाती है कि भाषा कैसे व्यवहार करती है, न कि यह कि जानकारी का प्रत्येक भाग मूल रूप से कहाँ से आया है।
लाइसेंस प्राप्त डेटा और प्रकाशक भागीदारी
सार्वजनिक डेटा के अलावा, OpenAI लाइसेंस प्राप्त डेटासेट का उपयोग करता है।
इनमें प्रकाशकों, डेटा विक्रेताओं और वाणिज्यिक समझौतों के तहत भागीदारों की सामग्री शामिल है। जैसे-जैसे नियम बढ़ते हैं और प्रकाशक अपनी सामग्री का उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर अधिक नियंत्रण की मांग करते हैं, लाइसेंस प्राप्त डेटा तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
यह एक कारण है कि कई उच्च-गुणवत्ता वाले उत्तर अब खुले स्क्रैपिंग के बजाय औपचारिक लाइसेंसिंग व्यवस्था वाल�� स्रोतों से आते हैं।
लाइसेंस प्राप्त डेटा कानूनी जोखिम को कम करते हुए एआई प्लेटफार्मों को विश्वसनीय, उच्च-प्राधिकरण सामग्री तक पहुंचने में सक्षम बनाता है।
मानव निर्मित प्रशिक्षण डेटा
चैटजीपीटी के प्रशिक्षण का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा मानव प्रशिक्षकों से आता है।
इनमें क्यूरेटेड उदाहरण, एनोटेटेड वार्तालाप, प्रश्न-उत्तर जोड़े और मॉडल को सुरक्षित और सटीक प्रतिक्रिया देना सिखाने के लिए उपयोग किया जाने वाला फीडबैक शामिल है। उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के साथ तर्क, विभक्ति और संरेखण में सुधार के लिए मानव डेटा महत्वपूर्ण है।
यह परत बताती है कि चैटजीपीटी निर्देशों का पालन क्यों कर सकता है, विभिन्न लेखन शैलियों को अपना सकता है और कई असुरक्षित आउटपुट से बच सकता है।
इसे केवल कच्चे वेब टेक्स्ट पर ही प्रशिक्षित नहीं किया जाता है।
इसे निर्देशित मानव व्यवहार पर प्रशिक्षित किया जाता है।
किस ChatGPT पर प्रशिक्षित नहीं है
सबसे लगातार मिथकों में से एक यह है कि चैटजीपीटी को निजी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
सिस्टम इस तरह काम नहीं करता.
चैटजीपीटी के पास निजी ईमेल, व्यक्तिगत दस्तावेज़, ग्राहक डेटाबेस या पासवर्ड-सुरक्षित सामग्री तक पहुंच नहीं है, जब तक कि वह डेटा स्पष्ट रूप से लाइसेंस प्राप्त न हो या स्वेच्छा से प्रशिक्षण के लिए प्रदान न किया गया हो।
यह उपयोगकर्ता खातों को स्कैन नहीं करता है.
यह निजी वेबसाइटें नहीं पढ़ता है.
इसकी कंपनी के आंतरिक सिस्टम तक पहुंच नहीं है।
प्रशिक्षण डेटा अनुमोदित स्रोतों से एकत्र किया जाता है, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की निजी जानकारी से नहीं।
प्रशिक्षण डेटा लाइव ज्ञान के बराबर क्यों नहीं है
एक और आम गलतफहमी यह है कि प्रशिक्षण डेटा चैटजीपीटी को वेबसाइटों तक स्थायी पहुंच प्रदान करता है।
यदि ऐसा नहीं होता।
एक बार प्रशिक्षण समाप्त हो जाने पर, मॉडल का ज्ञान स्थिर हो जाता है। यह स्वयं को ताज़ा नहीं कर सकता, जांच नहीं कर सकता कि जानकारी बदल गई है या नहीं, या स्रोतों पर दोबारा नहीं जा सकता।
यही कारण है कि ज्ञान में कटौती मौजूद है।
कटऑफ तिथि के बाद प्रकाशित कुछ भी मॉडल के लिए अदृश्य है जब तक कि लाइव पुनर्प्राप्ति उपकरण सक्षम न हों।
यह अंतर बताता है कि चैटजीपीटी ऐतिहासिक सवालों का अच्छी तरह से उत्तर क्यों दे सकता है, लेकिन जब तक ब्राउज़िंग चालू नहीं की जाती तब तक हाल के घटनाक्रमों के साथ अक्सर संघर्ष करना पड़ता है।
प्रकाशकों और एसईओ के लिए इसका क्या मतलब है
एसईओ परिप्रेक्ष्य से, प्रशिक्षण डेटा कोई ऐसी चीज़ नहीं है जिसे आप सी��े अनुकूलित कर सकते हैं।
आप प्रशिक्षण के लिए अपनी साइट सबमिट नहीं कर सकते.
आप शामिल करने के लिए बाध्य नहीं कर सकते.
आप केवल प्रकाशन द्वारा मॉडल भार को प्रभावित नहीं कर सकते।
आज एआई उत्तरों में दृश्यता प्रशिक्षण डेटा की तुलना में पुनर्प्राप्ति प्रणालियों और उद्धरणों से कहीं अधिक आती है।
प्रशिक्षण यह निर्धारित करता है कि मॉडल भाषा को कैसे समझता है।
पुनर्प्राप्ति यह निर्धारित करती है कि कौन सी वेबसाइटें दिखाई जाएंगी।
वह अंतर अगले भाग में महत्वपूर्ण हो जाता है।
क्या चैटजीपीटी वास्तविक समय में वेब को क्रॉल करता है?
डिफ़ॉल्ट रूप से, ChatGPT वास्तविक समय में वेब को क्रॉल नहीं करता है।
यह सिस्टम कैसे काम करता है इसके सबसे गलत समझे जाने वाले पहलुओं में से एक है। जब आप चैटजीपीटी से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो यह तब तक ब्राउज़र नहीं खोलता, वेबसाइटों को स्कैन नहीं करता, या नए पेज नहीं लाता जब तक कि ब्राउज़िंग या पुनर्प्राप्ति सुविधा सक्षम न हो।
अपने मानक मोड में, ChatGPT पूरी तरह से अपने प्रशिक्षित ज्ञान और अपने आंतरिक भाषा मॉडल पर निर्भर करता है। यह प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैटर्न के आधार पर उत्तर उत्पन्न करता है, न कि इंटरनेट पर खोज कर।
इसका मतलब यह है कि अधिकांश चैटजीपीटी सत्र वेब से पूरी तरह से ऑफ़लाइन हैं।
चैटजीपीटी एक वेब क्रॉलर क्यों नहीं है
चैटजीपीटी को क्रॉलर के रूप में कार्य करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।
खोज इंजन बड़े पैमाने पर क्रॉलिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर संचालित करते हैं जो अरबों पेजों को स्कैन करते हैं, इंडेक्स अपडेट करते हैं और पूरे वेब पर परिवर्तनों को ट्रैक करते हैं। ChatGPT का मुख्य मॉडल इनमें से कुछ भी नहीं करता है�� इसमें कोई अंतर्निहित क्रॉलिंग सिस्टम नहीं है और लाइव वेबसाइटों से कोई संबंध नहीं है।
ब्राउज़िंग सक्षम किए बिना, ChatGPT यह नहीं देख सकता:
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इसे अपने प्रशिक्षण कटऑफ के बाद प्रकाशित किसी भी चीज़ के बारे में कोई जानकारी नहीं है।
यही कारण है कि सिस्टम नियमित रूप से कहता है कि उसकी वर्तमान जानकारी तक पहुंच नहीं हो सकती है।
ब्राउज़िंग सक्षम होने पर क्या होता है
ChatGPT केवल लाइव वेब डेटा तक पहुँचता है जब ब्राउज़िंग या पुनर्प्राप्ति सुविधाएँ चालू होती हैं।
उन मोड में, सिस्टम बाहरी खोज सूचकांक को प्रश्न भेजता है, प्रासंगिक दस्तावेजों का एक छोटा सा सेट पुनर्प्राप्त करता है, और फिर उन स्रोतों के आधार पर एक उत्तर उत्पन्न करता है। यह एक स्टैंडअलोन भाषा मॉडल की तुलना में एआई-संचालित खोज इंटरफ़ेस की तरह अधिक व्यवहार करता है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि ब्राउज़िंग मोड में भी, ChatGPT वेब को क्रॉल नहीं कर रहा है।
यह अपना स्वयं का वेब क्रॉलर नहीं चलाता है.
इसके बजाय, यह उम्मीदवार पृष्ठों की आपूर्ति के लिए तृतीय-पक्ष अनुक्रमित और भागीदार खोज इंजन, आमतौर पर बिंग पर निर्भर करता है।
चैटजीपीटी कभी भी खुले वेब को सीधे स्कैन नहीं करता है।
पुनर्प्राप्ति क्रॉलिंग के समान नहीं है
यह भेद मायने रखता है.
क्रॉल करने का अर्थ है बड़े पैमाने पर पृष्ठों को लगातार खोजना और अनुक्रमित करना। पुनर्प्राप्ति का अर्थ है किसी प्रश्न का उत्तर देने के लिए मौजूदा सूचकांक से कुछ दस्तावेज़ों का चयन ��रना।
चैटजीपीटी पुनर्प्राप्ति करता है, क्रॉलिंग नहीं।
जब ब्राउज़िंग सक्षम होती है, तो यह बाहरी सिस्टम से प्रासंगिक पेज मांगता है, उनकी सीमित संख्या पढ़ता है, और उत्तर बनाने के लिए अंश निकालता है। यह उन पेजों को किसी इंडेक्स में नहीं जोड़ता है या बाद में उन पर दोबारा नहीं जाता है जब तक कि ���ोई अन्य उपयोगकर्ता क्वेरी दोबारा पुनर्प्राप्ति को ट्रिगर नहीं करता है।
यही कारण है कि चैटजीपीटी वेब का अपना स्वयं का खोजने योग्य डेटाबेस नहीं बना सकता है।
यह SEO और प्रकाशकों के लिए क्यों मायने रखता है
यह वास्तुकला एक महत्वपूर्ण वास्तविकता की व्याख्या करती है।
यदि आपकावेबसाइटप्रमुख खोज इंजनों में अनुक्रमित नहीं है, चैटजीपीटी इसे ब्राउज़िंग के माध्यम से कभी नहीं ढूंढ पाएगा।
सिस्टम स्वयं नए पृष्ठ नहीं खोज सकता.
यह केवल वही सामग्री पुनः प्राप्त कर सकता है जो पहले से ही खोज इंजन अनुक्रमणिका या लाइसेंस प्राप्त डेटा स्रोतों में मौजूद है।
यही कारण है कि पारंपरिक एसईओ अभी भी एआई दृश्यता को आकार देता है।
एआई पुनर्प्राप्ति के लिए अनुक्रमण, क्रॉलिंग, प्राधिकरण और रैंकिंग प्रवेश बिंदु बने हुए हैं।
"स्क्रैपिंग" के बारे में आम ग़लतफ़हमी
कई लोगों का मानना है कि चैटजीपीटी लगातार पृष्ठभूमि में वेबसाइटों को स्क्रैप करता है।
सिस्टम इस तरह काम नहीं करता.
प्रशिक्षण डेटा में अतीत में एकत्र किए गए बड़े वेब डेटासेट शामिल हो सकते हैं, लेकिन लाइव चैटजीपीटी सत्र इंटरनेट को नष्ट नहीं करते हैं। नई सामग्री की कोई निरंतर क्रॉलिंग या स्वचालित कटाई नहीं होती है।
सभी लाइव पहुंच नियंत्रित पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के माध्यम से होती है।
प्रैक्टिकल टेकअवे
चैटजीपीटी वास्तविक समय में वेब को क्रॉल नहीं करता है।
यह लाइव डेटा तक तभी पहुंचता है जब ब्राउज़िंग सक्षम होती है, और तब भी, यह अपने क्रॉलर के बजाय बाहरी खोज इंडेक्स पर निर्भर करता है।
प्रकाशकों और एसईओ के लिए, इसका मतलब एक बात अभी भी सच है।
यदि आप चाहते हैं कि चैटजीपीटी आपकी सामग्री ढूंढे, तो आपको पहले इसे खोज इंजनों के लिए दृश्यमान बनाना होगा।
ब्राउजिंग सक्षम होने पर चैटजीपीटी वेबसाइटें कैसे ढूंढता है
जब ब्राउज़िंग सक्षम होती है, तो चैटजीपीटी अचानक एक खोज इंजन नहीं बन जाता है।
यह खुले वेब को क्रॉल नहीं करता है, अपना स्वयं का सूचकांक बनाए नहीं रखता है, या वेबसाइटों को स्वतंत्र रूप से रैंक नहीं करता है। इसके बजाय, यह एक बाहरी पुनर्प्राप्ति प्रणाली से जुड़ता है जो पहले ही यह काम ���र चुका है।
ज्यादातर मामलों में, वह सिस्टमद्वारा संचालित होता है बिंग का खोज सूचकांक.
इसका मतलब यह है कि चैटजीपीटी की आपकी वेबसाइट ढूंढने की क्षमता लगभग पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करती है कि आपके पेज पारंपरिक खोज इंजनों के अंदर खोजने योग्य और दृश्यमान हैं या नहीं।
ब्राउजिंग के पीछे पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन
जब कोई उपयोगकर्ता ब्राउज़िंग सक्षम होने पर कोई प्रश्न पूछता है, तो ChatGPT पहले उस प्रश्न को एक या अधिक खोज क्वेरी में परिवर्तित करता है।
उन प्रश्नों को बाहरी खोज सेवा को भेजा जाता है, जो उम्मीदवार के दस्तावेजों की एक सूची लौटाती है। ये दस्तावेज़ एक वेब इंडेक्स से आते हैं जिसने अरबों पृष्ठों को क्रॉल, संसाधित और रैंक किया है।
चैटजीपीटी को फिर उन परिणामों का एक छोटा उपसमूह प्राप्त होता है।
यह पूर्ण सूचकांक नहीं देखता है.
यह सैकड़ों पृष्ठों को स्कैन नहीं करता है.
यह आम तौर पर शीर्ष-रैंकिंग दस्तावेज़ों के सीमित समूह के साथ काम करता है।
उस छोटे सेट से, सिस्टम अनुच्छेदों को पढ़ता है, प्रासंगिकता का मूल्यांकन करता है, और पाठ के उन हिस्सों का चयन करता है जो प्रश्न का सबसे अच्छा उत्तर देते हैं।
उस चयन के बाद ही चैटजीपीटी कोई प्रतिक्रिया देता है।
यहां बिंग गूगल से अधिक क्यों मायने रखता है
चैटजीपीटी की Google के सूचकांक तक सीधी पहुंच नहीं है।
इसकी ब्राउज़िंग और पुनर्प्राप्ति सुविधाएँ मुख्य रूप से Microsoft के बुनियादी ढांचे पर बनाई गई हैं, जिसका अर्थ है कि जिन वेबसाइटों को ChatGPT देख सकता है उनमें बिंग एक केंद्रीय भूमिका निभाता है।
यदि आपकी साइट बिंग में अच्छी रैंक करती है, तो चैटजीपीटी उत्तरों में प्रदर्शित होने की संभावना बहुत अध��क है।
यदि आपकी साइट बिंग में अनुक्रमित नहीं है या वहां खराब प्रदर्शन करती है, तो चैटजीपीटी द्वारा इसे पुनः प्राप्त करने की संभावना नहीं है, भले ही वह Google में अच्छी रैंक पर हो।
यह SEO के लिए एक अनदेखा लेकिन महत्वपूर्ण बिंदु है।
AI की दृश्यता Google से अधिक ���स पर निर्भर करती है।
रैंकिंग अभी भी एआई द्वारा आपकी सामग्री देखने से पहले होती है
चैटजीपीटी स्वतंत्र रूप से स्रोतों का चयन नहीं करता है।
इससे पहले कि मॉडल कभी कोई पेज देखे, बाहरी खोज इंजन ने प्रासंगिकता, बैकलिंक्स, प्राधिकरण, ताजगी और जुड़ाव जैसे पारंपरिक एसईओ संकेतों का उपयोग करके पहले ही इसे रैंक कर दिया है।
चैटजीपीटी केवल उन पेजों के साथ काम करता है जो उस रैंकिंग प्रक्रिया से बचे रहते हैं।
यह बताता है कि क्यों AI उद्धरण अक्सर शीर्ष खोज परिणामों को प्रतिबिंबित करते हैं।
सिस्टम SEO को दरकिनार नहीं कर रहा है.
यह इसके ऊपर बना हुआ है.
गद्यांश चयन और उत्तर सृजन
एक बार जब चैटजीपीटी को उम्मीदवार पृष्ठों का एक छोटा सेट प्राप्त हो जाता है, तो यह आँख बंद करके उनका पुन: उपयोग नहीं करता है।
यह सामग्री को स्कैन करता है, सबसे प्रासंगिक अनुच्छेदों की पहचान करता है, और उन अनुभागों को निकालता है जो सीधे उपयोगकर्ता के प्रश्न क��� उत्तर देते हैं। ये अंश अंतिम प्रतिक्रिया के लिए कच्चा माल बन जाते हैं।
सिस्टम फिर उन अंशों को फिर से लिखता है, सारांशित करता है और प्राकृतिक भाषा में जोड़ता है।
कभी-कभी यह स्पष्ट उद्धरण दिखाता है।
कभी-कभी यह बिना लिंक के व्याख्या करता है।
लेकिन हर मामले में, केवल कुछ ही स्रोत अंतिम उत्तर को प्रभावित करते हैं।
संरचना और स्पष्टता क्यों मायने रखती है
यह पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया बताती है कि एआई दृश्यता के लिए सामग्री संरचना इतनी महत्वपूर्ण क्यों है।
वे पृष्ठ जो अवधारणाओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित करते हैं, मजबूत शीर्षकों का उपयोग करते हैं, और अनुभागों में उत्तर पहले देते हैं, पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के लिए उन्हें निकालना आसान होता है।
अस्पष्ट भाषा वाले लंबे, फोकस रहित पेजों को अक्सर छोड़ दिया जाता है, भले ही उनकी रैंकिंग काफी अच्छी हो।
एआई सिस्टम ���सी सामग्री को प्राथमिकता देते हैं जो:
है खंडित करना आसान.
तथ्य-केंद्रित.
साफ़ साफ़ लिखा है.
तार्किक रूप से संरचित.
यह एलएलएम एसईओ की नींव में से एक है।
एसईओ के लिए व्यावहारिक निहितार्थ
यदि आप चाहते हैं कि चैटजीपीटी आपकी वेबसाइट ढूंढे, तो आपको पहले पारंपरिक खोज प्रणालियों में दृश्यता हासिल करनी होगी।
बिंग में अनुक्रमण मायने रखता है।
प्राधिकरण अभी भी मायने रखता है.
लिंक अभी भी मायने रखते हैं.
तकनीकी एसईओ अभी भी मायने रखता है.
ChatGPT खोज इंजनों को प्रतिस्थापित नहीं करता है.
यह उन पर निर्भर करता है.
चैटजीपीटी किन डेटा स्रोतों का उपयोग करता है?
चैटजीपीटी डेटा के एक ही स्रोत पर निर्भर नहीं है।
इसके बजाय, यह एक स्तरित प्रणाली पर काम करता है जो ब्राउज़िंग सक्षम होने पर प्रशिक्षण डेटा, लाइसेंस प्राप्त सामग्री और बाहरी खोज अनुक्रमित से लाइव पुनर्प्राप्ति को जोड़ती है। प्रत्येक परत इस बात में भूमिका निभाती है कि सिस्टम कैसे उत्तर उत्पन्न करता है।
इन स्रोतों को जानने से यह समझाने में मदद मिलती है कि क्यों कुछ उत्तर विस्तृत और सटीक हैं जबकि अन्य अस्पष्ट, पुराने, या अनुपलब्ध उद्धरण हैं।
फाउंडेशन के रूप में प्रशिक्षण डेटा
पहला और सबसे महत्वपूर्ण स्रोत प्रशिक्षण डेटा है।
इसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वेब सामग्री, लाइसेंस प्राप्त डेटासेट और मानव प्रशिक्षकों द्वारा बनाई गई सामग्री का मिश्रण शामिल है। यह डेटा मॉडल को सिखाता है कि भाषा कैसे काम करती है, अवधारणाएँ कैसे संबंधित होती हैं और प्रतिक्रियाएँ कैसे उत्पन्न की जाती हैं।
हालाँकि, प्रशिक्षण डेटा खोजने योग्य डेटाबेस के रूप में कार्य नहीं करता है।
चैटजीपीटी लेखों, यूआरएल या दस्तावेज़ों को इस तरह संग्रहीत नहीं करता है कि इसे बाद में पुनः प्राप्त किया जा सके। यह केवल सीखे गए पैटर्न को संग्रहीत करता है। जब मॉडल प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके किसी प्रश्न का उत्तर देता है, तो यह किसी स्रोत को उद्धृत नहीं कर रहा है। यह प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई संभावनाओं और सामान्य ज्ञान के आधार पर पाठ तैयार करता है।
यही कारण है कि प्रशिक्षण डेटा यह निर्धारित करता है कि मॉडल क्या समझता है, लेकिन यह नहीं कि वह क्या उद्धृत कर सकता है।
लाइसेंस प्राप्त प्रकाशक डेटा और भागीदारी
दूसरा महत्वपूर्ण स्रोत लाइसेंस प्राप्त सामग्री से आता है।
ओपनएआई और अन्य एआई प्लेटफॉर्म प्रकाशकों, डेटा प्रदाताओं और वाणिज्यिक भागीदारों के साथ साझेदारी बनाए रखते हैं जो औपचारिक समझौतों के तहत चयनित डेटासेट की आपूर्ति करते हैं। ये स्रोत अक्सर उच्च गुणवत्ता वाले, आधिकारिक और पुन: उपयोग के लिए कानूनी रूप से सुरक्षित होते हैं।
एआई सिस्टम में लाइसेंस प्राप्त डेटा अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है क्योंकि यह कानूनी जोखिम को कम करता है और उत्तर विश्वसनीयता में सुधार करता है। कई समाचार, वित्त और शोध-आधारित प्रतिक्रियाएँ अब खुले वेब स्क्रैपिंग के बजाय इन लाइसेंस प्राप्त फ़ीड पर निर्भर करती हैं।
यह परत यह भी बताती है कि क्यों कुछ प्रकाशक एआई उत्तरों में बार-बार दिखाई देते हैं जबकि अन्य कभी भी दिखाई नहीं देते हैं।
लाइव पुनर्प्राप्ति के लिए खोज इंजन अनुक्रमणिका
जब ब्राउज़िंग या पुनर्प्राप्ति सुविधाएं सक्षम होती हैं, तो चैटजीपीटी बाहरी खोज इंजन इंडेक्स के माध्यम से लाइव डेटा तक पहुंचता है।
ज्यादातर मामलों में, इसका मतलब बिंग है।
ChatGPT खोज प्रणाली को एक क्वेरी भेजता है, रैंक किए गए दस्तावेज़ों का एक छोटा सेट प्राप्त करता है, और केवल उन पृष्ठों को पढ़ता है। ये दस्तावेज़ अंतिम उत्तर में उद्धरणों और संदर्भों का आधार बन जाते हैं।
यह पुनर्प्राप्ति परत ChatGPT, Perplexity और इसी तरह के टूल में लगभग सभी दृश्यमान उद्धरणों के लिए ज़िम्मेदार है।
यदि कोई पृष्ठ बिंग में अनुक्रमित नहीं है या वहां अच्छी रैंक नहीं करता है, तो यह चैटजीपीटी के ब्राउज़िंग सिस्टम के लिए प्रभावी रूप से अदृश्य है।
मालिकाना और आंतरिक डेटासेट
सार्वजनिक और लाइसेंस प्राप्त स्रोतों के अलावा, एआई सिस्टम मालिकाना डेटासेट का भी उपयोग करते हैं।
इनमें क्यूरेटेड ज्ञान आधार, आंतरिक मूल्यांकन डेटा, सुरक्षा प्रशिक्षण सामग्री और तर्क, सटीकता और संरेखण में सुधार के लिए डिज़ाइन किए गए संरचित डेटासेट शामिल हैं। यह डेटा सार्वजनिक नहीं है और विशिष्ट वेबसाइटों से जुड़ा नहीं है।
ये आंतरिक स्रोत मॉडल के व्यवहार को आकार देते हैं, लेकिन वे शायद ही कभी प्रभावित करते हैं कि किन वेबसाइटों का हवाला दिया गया है।
कोई एकल "चैटजीपीटी डेटाबेस" क्यों नहीं है
सबसे बड़ी ग़लतफ़हमियों में से एक यह है कि चैटजीपीटी के पास वेबसाइटों का एक केंद्रीय डेटाबेस है।
यदि ऐसा नहीं होता।
स्रोतों की कोई मास्टर सूची नहीं है.
मॉडल कोई स्थायी सूचकांक नहीं रखता है।
व्यक्तिगत लेखों की कोई स्मृति नहीं है.
इसके बजाय, ChatGPT जरूरत पड़ने पर स्थैतिक प्रशिक्षण ज्ञान को गतिशील पुनर्प्राप्ति के साथ जोड़ता है।
यह आर्किटेक्चर बताता है कि उद्धरण केवल ब्राउज़िंग सक्षम होने पर ही क्यों दिखाई देते हैं और क्यों दृश्यता खोज इंजन अनुक्रमण और प्राधिकरण पर भारी निर्भर करती है।
वेबसाइट स्वामियों के लिए इसका क्या अर्थ है
प्रकाशकों और एसईओ के लिए, इस संरचना का स्पष्ट निहितार्थ है।
प्रशिक्षण डेटा कोई ऐसी चीज़ नहीं है जिसे आप सीधे प्रभावित कर सकें।
लाइसेंस प्राप्त डेटा को औपचारिक भागीदारी की आवश्यकता होती है।
लाइव पुनर्प्राप्ति लगभग पूरी तरह से खोज इंजन दृश्यता पर निर्भर करती है।
यदि आपकी सामग्री खोज इंजन में रैंकिंग नहीं कर रही है और लाइसेंस प्राप्त डेटासेट का हिस्सा नहीं है, तो चैटजीपीटी इसे खोज या पुन: उपयोग नहीं कर सकता है।
क्या ChatGPT Google डेटा का उपयोग करता है?
चैटजीपीटी के पास Google के डेटा तक सीधी पहुंच नहीं है।
यह Google खोज पर क्वेरी नहीं करता है, Google की अनुक्रमणिका नहीं पढ़ता है, या स्रोत चुनने के लिए Google की रैंकिंग प्रणाली का उपयोग नहीं करता है। ChatGPT और Google के बुनियादी ढांचे के बीच कोई लाइव कनेक्शन नहीं है।
यह बिंदु महत्वपूर्ण है क्योंकि कई लोग मानते हैं कि ChatGPT Google के शीर्ष पर बस एक नया इंटरफ़ेस है।
यह नहीं है।
यह भ्रम क्यों है
भ्रम इस बात से पैदा होता है कि एआई उत्तर खोज परिणामों से कैसे मिलते जुलते हैं।
चैटजीपीटी अक्सर सटीक जानकारी देता है, प्रसिद्ध वेबसाइटों का संदर्भ देता है, और कभी-कभी ऐसे स्रोतों का हवाला ��ेता है जो Google में भी रैंक करते हैं। इससे यह धारणा बनती है कि सिस्टम सीधे Google से डेटा खींच रहा होगा।
वास्तव में, दोनों प्रणालियाँ अक्सर एक ही खुले वेब से तैयार हो रही हैं।
जब दो स्वतंत्र सिस्टम समान उच्च-प्राधिकरण साइटों को अनुक्रमित करते हैं, तो उनके आउटपुट स्वाभाविक रूप से ओवरलैप हो��े हैं।
यह ओवरलैप स्वयं सहसंबंध है, एकीकरण नहीं।
बिंग और माइक्रोसॉफ्ट की भूमिका
ChatGPT की ब्राउज़िंग और पुनर्प्राप्ति सुविधाएँ मुख्य रूप से Microsoft के खोज बुनियादी ढांचे पर बनाई गई हैं।
जब ब्राउज़िंग सक्षम होत��� है, तो प्रश्न Google के बजाय बिंग को भेजे जाते हैं। बिंग उम्मीदवार को दस्तावेज़ उपलब्ध कराता है जिसे चैटजीपीटी पढ़ता है और सारांशित करता है।
इसका मतलब यह है कि वेब के बारे में चैटजीपीटी का दृष्टिकोण Google की तुलना में बिंग द्वारा कहीं अधिक आकार दिया गया है।
यदि आपकी साइट बिंग में अच्छा प्रदर्शन करती है, तो इसके चैटजीपीटी उत्तरों में प्रदर्शित होने की अधिक संभावना है।
यदि आपकी साइट बिंग में अदृश्य है, तो ChatGPT इसे पुनः प्राप्त नहीं कर सकता, भले ही वह Google में अच्छी रैंक पर हो।
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प्रशिक्षण डेटा बनाम Google डेटा
भ्रम का एक अन्य स्रोत प्रशिक्षण से आता है।
ChatGPT के प्रशिक्षण डेटा में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पृष्ठ शामिल हो सकते हैं जिन्हें Google ने भी अनुक्रमित किया है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि मॉडल के पास Google के स्वामित्व वाले डेटासेट या रैंकिंग सिस्टम तक पहुंच है।
OpenAI को Google का क्रॉल डेटा प्राप्त नहीं होता है.
इसे Google का क्लिक डेटा प्राप्त नहीं होता है.
इसे Google के रैंकिंग सिग्नल प्राप्त नहीं होते हैं।
प्रशिक्षण डेटा खुले वेब स्रोतों, लाइसेंस प्राप्त डेटासेट और मानव-निर्मित सामग्री से आता है, न कि Google के आंतरिक सिस्टम से।
निष्कर्ष
चैटजीपीटी डिफ़ॉल्ट रूप से इंटरनेट पर खोज नहीं करता है, और इसकी लाइव वेबसाइटों, Google के सूचकांक या निजी डेटा तक सीधी पहुंच नहीं है। इसका मूल ज्ञान सार्वजनिक वेब टेक्स्ट, लाइसेंस प्राप्त डेटासेट और मानव-निर्मित प्रशिक्षण डेटा के मिश्रण से आता है, जो सभी एक निश्चित कटऑफ तिथि से पहले एकत्र किए जाते हैं।
जब ब्राउज़िंग सक्षम होती है, तो ChatGPT वेब को क्रॉल नहीं करता है। यह बाहरी खोज अनुक्रमणिका, मुख्य रूप से बिंग, से दस्तावेज़ों का एक छोटा सा सेट पुनर्प्राप्त करता है, और उन स्रोतों के आधार पर उत्तर उत्पन्न करता है। इसका मतलब है कि एआई-जनित उत्तरों में दृश्यता अभी भी पारंपरिक एसईओ बुनियादी बातों जैसे अनुक्रमण, प्राधिकरण और खोज रैंकिंग पर निर्भर करती है।
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