# X-GEO

> हम ChatGPT, Gemini और Claude जैसे जेनरेटिव AI के उत्तरों में ब्रांड के उल्लेख और सिफ़ारिशों की जाँच करते हैं तथा वेबसाइट के GEO तकनीकी पहलुओं और सुधार की दिशाओं की समीक्षा करते हैं।

## GEO क्या है?

यह एआई द्वारा उत्पन्न उत्तरों के भीतर ब्रांड के साथ कैसा व्यवहार किया जाता है, इसे मापने और सुधारने के लिए एक गतिविधि है।

## संकेतक

- GEO स्कोर: यह 100 अंकों का समग्र स्कोर है, जो पाँच संकेतकों पर आधारित है: AI उत्तरों में दृश्यता दर (AVR), LLM के बीच दृश्यता का संतुलन (LBI), उल्लेख का संदर्भ, ब्रांड के प्रति धारणा और तकनीकी तैयारी।
- AVR (AI Visibility Rate): पंजीकृत प्रॉम्प्ट को बार-बार पांच एलएलएम से पूछा जाता है और उत्तरों में ब्रांड उपस्थिति का प्रतिशत मापा जाता है।
- LBI (LLM Balance Index): एक ही AVR होने पर भी, यदि दृश्यता एक मॉडल पर केंद्रित है तो वह संवेदनशील रहती है। हम इस संकेंद्रण को 100 अंकों के पैमाने पर दिखाते हैं।

## उत्पाद

- [GEO क्या है?](https://upgeo.io/hi#geo)
- [संकेतक](https://upgeo.io/hi#metrics)
- [उत्पाद](https://upgeo.io/hi#product)
- [मुफ़्त GEO डायग्नोस्टिक्स](https://upgeo.io/hi#diagnose)
- [निःशुल्क निदान अनुरोध फ़ॉर्म](https://upgeo.io/hi#contact)

## GEO सरल निदान

सार्वजनिक पृष्ठों और क्रॉल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों को पढ़कर एक मोटा अनुमान लगाया जाता है।
ऊपर दिए गए आँकड़े सार्वजनिक डेटा पर आधारित प्रारंभिक अनुमान हैं। विस्तृत निदान तथा तकनीकी और सामग्री अनुकूलन के बाद मापी गई दृश्यता दर (AVR) और GEO स्कोर अलग हो सकते हैं।

## अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

### GEO (जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन) क्या है?

GEO, Generative Engine Optimization का संक्षिप्त रूप है और इसका उद्देश्य जनरेटिव AI के उत्तरों में ब्रांड और सामग्री की दृश्यता बढ़ाने के लिए अनुकूलन करना है। उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के आशय का विश्लेषण करके उत्तरों के लिए प्रासंगिक ब्रांड जानकारी और सामग्री को बेहतर बनाया जाता है। वेबसाइट की संरचना और क्रॉलर की पहुँच की स्थितियों की जाँच और सुधार किया जाता है ताकि AI वेबपेजों को अधिक आसानी से ढूँढ़ और समझ सके। सामग्री की विशेषज्ञता, सटीकता और प्रमाणों को मज़बूत किया जाता है तथा अलग-अलग चैनलों पर ब्रांड की जानकारी में एकरूपता रखी जाती है। प्रमुख AI मॉडलों के उत्तरों में ब्रांड के उल्लेख, संदर्भ और सिफ़ारिशों को मापा जाता है तथा बदलावों के अनुसार सुधार दोहराए जाते हैं। दृश्यता और सिफ़ारिशें AI मॉडल की विशेषताओं, प्रश्न के संदर्भ और प्रतिस्पर्धियों की जानकारी जैसे कारकों पर निर्भर करती हैं। हालाँकि विशिष्ट परिणामों की गारंटी नहीं दी जा सकती, लगातार सुधार से प्रासंगिक प्रश्नों के उत्तरों में ब्रांड के दिखाई देने या उसकी सिफ़ारिश किए जाने की आवृत्ति बढ़ाने में मदद मिल सकती है।

### AVR कैसे मापा जाता है?

हम दर्ज किए गए प्रॉम्प्ट से पाँच बड़े भाषा मॉडल (LLM)—ChatGPT, Gemini, Claude, Clova और Perplexity—से बार-बार प्रश्न पूछते हैं और उन उत्तरों का अनुपात निकालते हैं जिनमें ब्रांड का उल्लेख है। डेटा संग्रह की आवृत्ति उस प्लान पर निर्भर करती है जिसके लिए आपने भुगतान किया है।

### 71 के GEO स्कोर का क्या मतलब है?

यह 100 अंकों का समग्र स्कोर है, जो पाँच संकेतकों पर आधारित है: AI उत्तरों में दृश्यता दर (AVR), LLM के बीच दृश्यता का संतुलन (LBI), उल्लेख का संदर्भ, ब्रांड के प्रति धारणा और तकनीकी तैयारी।

### क्या विकास टीम की सहायता के बिना प्रौद्योगिकी स्थापित करना संभव है?

कंसोल में llms.txt, robots.txt, sitemap.xml, Schema.org और पेज की संरचना की जाँच करके सुझाव प्राप्त किए जा सकते हैं। सर्वर की मौजूदा फ़ाइलों की तुलना X-GEO के सुझावों से करें, फिर बदलाव डाउनलोड करके लागू करें।

### इसे लागू करने में कितना समय लगेगा?

अनुबंध → तकनीकी विश्लेषण (वेबसाइट की संरचना और क्रॉलिंग परिवेश की जाँच) → सेटअप (ब्रांड, प्रतिस्पर्धियों और प्रॉम्प्ट का पंजीकरण) → संचालन शुरू (आपके भुगतान किए गए प्लान के अनुसार निर्धारित आवृत्ति पर डेटा संग्रह की शुरुआत)। आम तौर पर 1–2 सप्ताह लगते हैं, लेकिन वेबसाइट के आकार और तकनीकी विशेषताओं के अनुसार 3–4 सप्ताह भी लग सकते हैं।

### मुझे क्या तैयारी करनी होगी?

शुरुआत के लिए वेबसाइट का डोमेन, प्रतिस्पर्धियों की सूची और विश्लेषण के लिए संभावित प्रश्न तैयार रखें। निदान के दौरान हम इन प्रश्नों को तय करने में आपकी मदद करते हैं।

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