क्या URI फ़ेच रिक्वेस्ट एजेंटिक वेब के लिए नया 'क्लिक' है?

वेबसाइट पर क्लिक अब कंटेंट परफ़ॉर्मेंस की मेट्रिक्स नहीं रहे

Google के लगभग 60% सर्च अब बिना एक भी क्लिक के समाप्त होते हैं (SparkToro/Similarweb, 2024)। जब AI Overviews दिखाई देते हैं, तो यह संख्या लगभग 80% तक पहुँच जाती है (Similarweb, 2025)। Google के समर्पित AI Mode में, 93% सर्च ज़ीरो क्लिक उत्पन्न करते हैं (Semrush, 2025)। और AI Overviews शीर्ष-रैंकिंग परिणाम पर क्लिक-थ्रू दर को 58% तक कम कर देते हैं (Ahrefs, 2026)। ज़ीरो-क्लिक की दुनिया आ नहीं रही — यह यहाँ है, और तेज़ी से बढ़ रही है।

लेकिन यहाँ वो बात है जो अधिकांश ब्रांड चूक रहे हैं: क्लिक गायब नहीं हुआ। इसने रूप बदल लिया।

जब कोई उपयोगकर्ता ChatGPT से किसी उत्पाद की सिफ़ारिश, सेवाओं की तुलना, या किसी खरीद पर रिसर्च करने को कहता है, तो AI हवा से जवाब नहीं बनाता। यह आपकी वेबसाइट पर एक URI फ़ेच रिक्वेस्ट भेजता है — एक वास्तविक HTTP रिक्वेस्ट जो आपके सर्वर पर पहुँचती है, आपकी सामग्री प्राप्त करती है, और उपयोगकर्ता को दिखाई जाने वाली उत्तर बनाने के लिए इसका उपयोग करती है। वह फ़ेच रिक्वेस्ट नया क्लिक है। यह वह क्षण है जब आपकी सामग्री को एक विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देने के लिए पूरे इंटरनेट से चुना गया। उपयोगकर्ता कभी आपकी वेबसाइट पर नहीं आ सकता, लेकिन आपकी सामग्री चुनी गई, प्राप्त की गई और उसे प्रस्तुत की गई।

ज़ीरो-क्लिक की दुनिया में, URI फ़ेच रिक्वेस्ट वह एंगेजमेंट इकाई है जो मायने रखती है। ब्रांड को इसे एक परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक के रूप में ट्रैक करना शुरू करना होगा।

URI फ़ेच रिक्वेस्ट क्या है?

URI फ़ेच रिक्वेस्ट एक HTTP रिक्वेस्ट है जो एक AI प्लेटफ़ॉर्म द्वारा आपकी वेबसाइट से एक विशिष्ट पेज को रीयल टाइम में, एक लाइव उपयोगकर्ता बातचीत के दौरान प्राप्त करने के लिए की जाती है। यह ट्रेनिंग डेटा के लिए क्रॉल नहीं है। यह इंडेक्स निर्माण नहीं है। यह एक लक्षित रिट्रीवल है: एक AI सिस्टम ने निर्धारित किया कि आपकी सामग्री उपयोगकर्ता के प्रश्न के लिए प्रासंगिक है, और उसने आपके पेज को रिस्पॉन्स जनरेट करने में उपयोग के लिए फ़ेच किया।

यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि AI प्लेटफ़ॉर्म अलग-अलग उद्देश्यों के लिए अलग-अलग बॉट का उपयोग करते हैं, और वे आपके सर्वर लॉग में अलग-अलग सिग्नेचर छोड़ते हैं:

ट्रेनिंग क्रॉल ऐसा है जैसे एक पुस्तकालय अपने संग्रह के लिए किताबें खरीद रहा हो। URI फ़ेच रिक्वेस्ट ऐसा है जैसे एक लाइब्रेरियन एक विशिष्ट किताब शेल्फ़ से निकाल रहा हो क्योंकि किसी ने अभी एक प्रश्न पूछा। क्रॉल नॉलेज बेस बनाता है। फ़ेच प्रश्न का उत्तर देता है। दोनों आपके सर्वर को हिट करते हैं, लेकिन वे आपके ब्रांड के लिए मौलिक रूप से अलग-अलग चीज़ों का मतलब रखते हैं।

फ़ेच रिक्वेस्ट नया क्लिक क्यों है

पारंपरिक सर्च में, क्लिक वह सिग्नल था जो मायने रखता था। एक उपयोगकर्ता ने आपका परिणाम देखा, तय किया कि यह प्रासंगिक है, और आपकी साइट पर क्लिक किया। वह क्लिक एंगेजमेंट की इकाई थी — वह क्षण जब एक मानव ने पेज पर बाकी सब पर आपकी सामग्री को चुना। क्लिक ट्रैकिंग खत्म नहीं हो रही — जब उपयोगकर्ता आपकी साइट पर आते हैं तो यह अभी भी एक मूल्यवान सिग्नल है। लेकिन अब इसका एक साथी है: URI फ़ेच रिक्वेस्ट।

URI फ़ेच रिक्वेस्ट क्लिक का AI समकक्ष है। यहाँ इसकी वजह है:

1. चयन — AI ने आपकी सामग्री का इंटरनेट पर हर दूसरे स्रोत के मुकाबले मूल्यांकन किया और आपकी सामग्री को फ़ेच करने का फैसला किया। यह यादृच्छिक नहीं है। यह मॉडल द्वारा रीयल टाइम में लिया गया एक प्रासंगिकता निर्णय है। आपका पेज चुना गया था।

2. रिट्रीवल — AI ने आपके सर्वर पर एक HTTP रिक्वेस्ट भेजी और आपकी सामग्री प्राप्त की। यह आपके सर्वर लॉग में एक मापने योग्य घटना है। यह हुई। आप इसे गिन सकते हैं।

3. प्रस्तुतीकरण — आपकी सामग्री को उपयोगकर्ता को मिले उत्तर में संश्लेषित किया गया। उपयोगकर्ता कभी आपकी साइट पर क्लिक नहीं कर सकता, लेकिन उसने आपकी सामग्री का उपभोग किया — और इसने उसके निर्णय को आकार दिया।

क्लिक अभी भी मायने रखते हैं जब वे होते हैं। लेकिन जैसे-जैसे ज़ीरो-क्लिक इंटरैक्शन बढ़ते हैं, केवल क्लिक पर निर्भर रहने का मतलब उन अधिकांश क्षणों को खोना है जब आपकी सामग्री उपभोक्ताओं तक पहुँचती है। फ़ेच रिक्वेस्ट उस अंतर को भरती है — यह नई साथी मेट्रिक है जो बताती है कि आपकी सामग्री AI के माध्यम से चुनी और परोसी जा रही है, भले ही कोई क्लिक न हो।

आपकी साइट पर फ़ेच रिक्वेस्ट करने वाले AI बॉट

हर प्रमुख AI प्लेटफ़ॉर्म फ़ेच रिक्वेस्ट बनाम ट्रेनिंग क्रॉल के लिए अलग-अलग user agents का उपयोग करता है। ये वे फ़ेच बॉट हैं जो वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों से ट्रिगर होते हैं — वे जो रीयल टाइम में एक प्रश्न का उत्तर देने के लिए आपकी सामग्री के चयन का प्रतिनिधित्व करते हैं।

इनमें से प्रत्येक user agent उस क्षण का प्रतिनिधित्व करता है जब एक वास्तविक व्यक्ति ने AI से एक प्रश्न पूछा, और AI ने आपका पेज उत्तर देने के लिए चुना। यही फ़ेच रिक्वेस्ट है — क्लिक का नया साथी।

फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात: आपका AI कंटेंट क्वालिटी स्कोर

आपके सर्वर लॉग में AI बॉट गतिविधि की दो श्रेणियाँ होती हैं: क्रॉल रिक्वेस्ट (ट्रेनिंग डेटा संग्रह) और फ़ेच रिक्वेस्ट (रीयल-टाइम कंटेंट रिट्रीवल)। इन दोनों के बीच का अनुपात आपकी AI विज़िबिलिटी टूलकिट में सबसे नैदानिक मेट्रिक है।

कम फ़ेच दर के साथ उच्च क्रॉल दर (अनुपात 0 के करीब) का मतलब है कि आपकी सामग्री ट्रेनिंग डेटा में शामिल हो गई लेकिन लाइव बातचीत में नहीं खींची जा रही। AI जानता है कि आपकी सामग्री मौजूद है, लेकिन जब उपयोगकर्ता प्रासंगिक प्रश्न पूछते हैं तो यह इसे उद्धृत करने के लिए पर्याप्त उपयोगी नहीं पाता। यह कंटेंट क्वालिटी का संकेत है, तकनीकी समस्या नहीं।

संतुलित या उच्च फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात (ऊपर की ओर रुझान) का मतलब है कि आपकी सामग्री सुलभ और प्रामाणिक दोनों है। AI न केवल आपकी सामग्री के बारे में जानता है — वह सक्रिय रूप से प्रश्नों का उत्तर देने के लिए इसे प्राप्त करता है। यह संकेत है कि आपकी सामग्री अपना काम कर रही है।

इसे इस तरह सोचें:

• क्रॉल दर = AI ने आपकी सामग्री पढ़ी है
• फ़ेच दर = AI आपकी सामग्री की सिफ़ारिश कर रहा है
• फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात = AI आपकी सामग्री को कितना उपयोगी मानता है

हमने इस मेट्रिक को अपने AI परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक्स फ़्रेमवर्क में KPI #2 (AI फ़ेच दर) के रूप में प्रस्तुत किया। OpenAI-विशिष्ट संदर्भ में, ChatGPT फ़ेच दर GPTBot ट्रेनिंग क्रॉल और ChatGPT-User फ़ेच रिक्वेस्ट के बीच अंतर करती है। यह लेख बताता है कि 2026 में ब्रांड को यह अंतर क्यों करना सबसे महत्वपूर्ण मापन परिवर्तन है।

सामग्री को फ़ेच योग्य क्या बनाता है

क्रॉल होना एक तकनीकी आवश्यकता है। फ़ेच होना एक कंटेंट क्वालिटी उपलब्धि है। AI ने तय किया कि आपका पेज एक विशिष्ट प्रश्न का सर्वश्रेष्ठ उत्तर था — और यह निर्णय उन संकेतों पर आधारित है जिन्हें आप प्रभावित कर सकते हैं।

स्ट्रक्चर्ड डेटा और स्कीमा मार्कअप। AI सिस्टम स्ट्रक्चर्ड डेटा का उपयोग यह समझने के लिए करते हैं कि आपका पेज किस बारे में है, यह किन एंटिटीज़ का संदर्भ देता है, और यह कितना प्रामाणिक है। व्यापक स्कीमा मार्कअप वाले पेज AI के लिए पार्स करना आसान होते हैं और प्रामाणिक स्रोतों के रूप में फ़ेच होने की अधिक संभावना रखते हैं।

सामग्री की गहराई और विशिष्टता। पतली सामग्री क्रॉल होती है लेकिन फ़ेच नहीं। AI सिस्टम ऐसी सामग्री प्राप्त करते हैं जो ठोस, विशिष्ट उत्तर प्रदान करती है। 200-शब्द का उत्पाद विवरण प्रतियोगी के उस पेज से हार जाता है जिसमें विनिर्देश, तुलना, उपयोग के मामले और स्ट्रक्चर्ड डेटा होता है। आपकी सामग्री की गहराई सीधे फ़ेच आवृत्ति से संबंधित है।

ताज़गी और सटीकता। रीयल-टाइम फ़ेच रिक्वेस्ट वर्तमान विषयों पर उपयोगकर्ता प्रश्नों से ट्रिगर होती हैं। यदि आपकी सामग्री पुरानी है, तो AI सिस्टम प्रतियोगी का अधिक वर्तमान पेज फ़ेच करेगा। जो सामग्री फ़ेच होती है वह वो है जिसे अपडेट रखा गया है।

तकनीकी सुलभता। यदि आपकी सामग्री JavaScript रेंडरिंग के पीछे बंद है जिसे AI बॉट निष्पादित नहीं कर सकते, तो यह कितनी भी अच्छी हो, कोई फ़र्क नहीं पड़ता। सर्वर-साइड रेंडरिंग, तेज़ रिस्पॉन्स टाइम और साफ़ HTML स्ट्रक्चर फ़ेच योग्यता की पूर्वशर्तें हैं। 5 सेकंड में रेंडर होने वाले पेज को फ़ेच रिक्वेस्ट द्वारा छोड़ दिया जाएगा।

मल्टी-मोडल कंटेंट कवरेज। AI प्लेटफ़ॉर्म तेज़ी से कई कंटेंट प्रकारों वाले समृद्ध पेजों को प्राथमिकता दे रहे हैं — टेक्स्ट, alt टेक्स्ट के साथ इमेज, वीडियो, स्ट्रक्चर्ड विनिर्देश। व्यापक मल्टी-मोडल कंटेंट वाले उत्पाद केवल-टेक्स्ट विवरण वाले उत्पादों की तुलना में अधिक बार फ़ेच होते हैं।

जो हो रहा है उसका पैमाना

संख्याएँ स्पष्ट तस्वीर पेश करती हैं कि यह बदलाव कितनी तेज़ी से हो रहा है:

• 2025 के अंत तक AI बॉट से प्रतिदिन 50 अरब क्रॉलर रिक्वेस्ट वेब पर आती हैं (Cloudflare)
• GPTBot ट्रैफ़िक में साल-दर-साल 305% की वृद्धि (Cloudflare)
• 2025 में AI “यूज़र एक्शन” (फ़ेच) क्रॉलिंग में 15 गुना वृद्धि (Cloudflare Radar)
• सभी HTML पेज रिक्वेस्ट का 4.2% अब AI-उन्मुख बॉट से आता है (Cloudflare Radar)
• सभी Google सर्च का ~60% बिना क्लिक के समाप्त होता है (SparkToro/Similarweb); AI Overviews मौजूद होने पर ~80% (Similarweb)
• AI Mode सर्च का 93% ज़ीरो क्लिक उत्पन्न करता है (Semrush)

इनमें से हर एक फ़ेच रिक्वेस्ट वह क्षण है जब एक AI सिस्टम ने किसी उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने के लिए किसी की सामग्री चुनी। अगर आपकी साइट फ़ेच नहीं हो रही, तो आपके प्रतियोगियों की हो रही है।

आपकी AI विज़िबिलिटी रणनीति के लिए इसका क्या मतलब है

URI फ़ेच रिक्वेस्ट ब्रांड की AI विज़िबिलिटी सोच को पुनर्परिभाषित करती है। “क्या AI बॉट मेरी साइट क्रॉल कर सकते हैं?” पूछना पर्याप्त नहीं है। 2026 में जो प्रश्न मायने रखता है वह है “क्या AI उपयोगकर्ता प्रश्नों का उत्तर देने के लिए मेरी सामग्री फ़ेच कर रहा है?”

यह सीधे उस माप फ़्रेमवर्क से जुड़ता है जो हमने WISLR में बनाया है:

1. AI बॉट क्रॉल दर बताती है कि AI आपकी सामग्री तक पहुँच सकता है या नहीं (इन्फ़्रास्ट्रक्चर)
2. AI फ़ेच दर बताती है कि AI आपकी सामग्री को उद्धृत कर रहा है या नहीं (वह मेट्रिक जिसके बारे में यह लेख है)
3. AI रेफ़रल ट्रैफ़िक बताता है कि उपयोगकर्ता AI से कब क्लिक करते हैं (पारंपरिक क्लिक, अभी भी मूल्यवान)
4. AI से राजस्व बताता है कि यह सब कितना मूल्यवान है

फ़ेच दर इस फ़नल के केंद्र में है। यह तकनीकी सुलभता और व्यावसायिक प्रभाव के बीच का पुल है। फ़ेच के बिना, क्रॉल सिर्फ़ स्टोरेज है और रेफ़रल ट्रैफ़िक कभी साकार नहीं होता।

AI विज़िबिलिटी कंसल्टेंट के साथ कब काम करें

फ़ेच मॉनिटरिंग इन्फ़्रास्ट्रक्चर बनाने के लिए सर्वर लॉग विश्लेषण, user agent सेगमेंटेशन, और एक मापन प्रणाली की आवश्यकता होती है जो किसी भी रेडीमेड टूल में मौजूद नहीं है। अधिकांश ब्रांड के पास उनके सर्वर लॉग में कच्चा डेटा है लेकिन उसे निकालने, सेगमेंट करने और व्याख्या करने की विशेषज्ञता की कमी है।

WISLR टीम ब्रांड को उनकी AI विज़िबिलिटी मापन अवसंरचना बनाने में मदद करती है — सर्वर लॉग पाइपलाइन से लेकर फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात डैशबोर्ड से लेकर पूर्ण AI चैनल रिपोर्ट तक। यदि आप जानना चाहते हैं कि आपकी साइट फ़ेच हो रही है या नहीं और इसके बारे में क्या करना है, तो हम आपको शून्य से एक कार्यशील मापन प्रणाली तक ले जा सकते हैं।

देखना चाहते हैं कि फ़ेच दर पूर्ण AI मेट्रिक्स फ़्रेमवर्क में कैसे फिट होती है? हमारा AI परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक्स: हर ब्रांड को ट्रैक करने चाहिए सात KPI क्रॉल से लेकर राजस्व तक पूर्ण मापन प्रणाली को कवर करता है। ChatGPT फ़ेच दर और Operator ट्रांज़ैक्शन ट्रैकिंग सहित OpenAI-विशिष्ट KPI के लिए, हमारा OpenAI KPI और सफलता मेट्रिक्स विश्लेषण देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI बॉट से URI फ़ेच रिक्वेस्ट क्या है?

URI फ़ेच रिक्वेस्ट एक HTTP रिक्वेस्ट है जो एक AI प्लेटफ़ॉर्म द्वारा आपकी वेबसाइट से एक विशिष्ट पेज को रीयल टाइम में, एक लाइव उपयोगकर्ता बातचीत के दौरान प्राप्त करने के लिए की जाती है। ट्रेनिंग क्रॉल (जो मॉडल ट्रेनिंग डेटा के लिए शेड्यूल पर सामग्री एकत्र करते हैं) के विपरीत, फ़ेच रिक्वेस्ट ऑन-डिमांड ट्रिगर होती हैं जब एक AI सिस्टम यह निर्धारित करता है कि आपकी सामग्री उपयोगकर्ता के प्रश्न के लिए प्रासंगिक है। AI आपके सर्वर पर एक रिक्वेस्ट भेजता है, आपके पेज की सामग्री प्राप्त करता है, और उपयोगकर्ता को दिखाई जाने वाली रिस्पॉन्स जनरेट करने में इसका उपयोग करता है। प्रत्येक प्रमुख AI प्लेटफ़ॉर्म फ़ेच रिक्वेस्ट के लिए अलग user agents का उपयोग करता है: ChatGPT-User (OpenAI), Claude-User (Anthropic), और Perplexity-User (Perplexity)। ये फ़ेच रिक्वेस्ट आपके सर्वर लॉग में पहचानी जा सकती हैं और उस क्षण का प्रतिनिधित्व करती हैं जब आपकी सामग्री को एक विशिष्ट प्रश्न का उत्तर देने के लिए चुना गया।

URI फ़ेच रिक्वेस्ट AI क्रॉल से कैसे अलग है?

ट्रेनिंग क्रॉल और URI फ़ेच रिक्वेस्ट मौलिक रूप से अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं और अलग-अलग user agents का उपयोग करते हैं। ट्रेनिंग क्रॉल (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Bytespider) AI मॉडल के ट्रेनिंग डेटा को बनाने या अपडेट करने के लिए शेड्यूल पर सामग्री एकत्र करते हैं — जैसे एक पुस्तकालय अपने संग्रह के लिए किताबें खरीद रहा हो। URI फ़ेच रिक्वेस्ट (ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User) एक लाइव उपयोगकर्ता बातचीत के दौरान रीयल टाइम में सामग्री प्राप्त करती हैं — जैसे एक लाइब्रेरियन किसी के अभी पूछे गए प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक विशिष्ट किताब निकाल रहा हो। दोनों आपके सर्वर लॉग में HTTP रिक्वेस्ट के रूप में दिखाई देते हैं, लेकिन क्रॉल गतिविधि बताती है कि आपकी सामग्री AI के नॉलेज बेस में है या नहीं, जबकि फ़ेच गतिविधि बताती है कि आपकी सामग्री उपयोगकर्ता बातचीत में सक्रिय रूप से उद्धृत की जा रही है या नहीं।

फ़ेच रिक्वेस्ट को “नया क्लिक” क्यों कहा जाता है?

पारंपरिक सर्च में, क्लिक एंगेजमेंट की इकाई थी — वह क्षण जब एक उपयोगकर्ता ने आपका परिणाम देखा और आपकी साइट पर जाने का फैसला किया। क्लिक ट्रैकिंग खत्म नहीं हो रही — जब उपयोगकर्ता आपकी साइट पर आते हैं तो यह अभी भी मूल्यवान है। लेकिन ज़ीरो-क्लिक की दुनिया में जहाँ लगभग 60% सर्च बिना क्लिक के समाप्त होते हैं, लगभग 80% AI Overview सर्च ज़ीरो-क्लिक होते हैं, और 93% AI Mode सर्च ज़ीरो क्लिक उत्पन्न करते हैं, केवल क्लिक पर निर्भर रहने का मतलब उन अधिकांश क्षणों को खोना है जब आपकी सामग्री उपभोक्ताओं तक पहुँचती है। URI फ़ेच रिक्वेस्ट क्लिक की नई साथी मेट्रिक है। जब एक AI प्लेटफ़ॉर्म आपकी सामग्री फ़ेच करता है, तो इसका मतलब है कि सिस्टम ने इंटरनेट पर हर दूसरे स्रोत के मुकाबले आपके पेज का मूल्यांकन किया और उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने के लिए आपका चयन किया। उपयोगकर्ता ने आपकी सामग्री का उपभोग किया भले ही वह कभी आपकी साइट पर नहीं आया हो। फ़ेच रिक्वेस्ट उसी चयन क्षण का प्रतिनिधित्व करती है जो एक क्लिक करता है — बस यह AI और आपके सर्वर के बीच हो रहा है, उपयोगकर्ता और आपके URL के बीच नहीं।

फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात क्या है और यह क्यों मायने रखता है?

फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात की गणना AI प्लेटफ़ॉर्म से आपकी साइट को मिलने वाली रीयल-टाइम फ़ेच रिक्वेस्ट की संख्या को उसी अवधि में ट्रेनिंग क्रॉल रिक्वेस्ट की संख्या से विभाजित करके की जाती है। यह अनुपात AI कंटेंट क्वालिटी स्कोर के रूप में कार्य करता है। कम फ़ेच दर के साथ उच्च क्रॉल दर का मतलब है कि आपकी सामग्री AI के ट्रेनिंग डेटा में है लेकिन लाइव बातचीत में उद्धृत नहीं की जा रही — यह कंटेंट क्वालिटी की समस्या दर्शाता है, तकनीकी नहीं। संतुलित या सुधरता हुआ फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात दर्शाता है कि आपकी सामग्री इतनी सुलभ और प्रामाणिक है कि AI सिस्टम प्रश्नों का उत्तर देने के लिए सक्रिय रूप से इसे प्राप्त करते हैं। प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म (OpenAI, Anthropic, Perplexity) के अनुसार इस अनुपात को ट्रैक करने से आपको विस्तृत जानकारी मिलती है कि कौन से AI इकोसिस्टम आपकी सामग्री को सबसे उपयोगी मानते हैं।

अपनी वेबसाइट पर AI फ़ेच रिक्वेस्ट कैसे ट्रैक करें?

AI फ़ेच रिक्वेस्ट केवल सर्वर लॉग विश्लेषण के माध्यम से विश्वसनीय रूप से ट्रैक की जा सकती हैं। कोई भी रेडीमेड एनालिटिक्स टूल इस डेटा को कैप्चर नहीं करता। फ़ेच-विशिष्ट user agents के लिए अपने सर्वर लॉग फ़िल्टर करें: ChatGPT-User (OpenAI), Claude-User (Anthropic), और Perplexity-User (Perplexity)। इन्हें GPTBot, ClaudeBot और PerplexityBot जैसे ट्रेनिंग क्रॉल एजेंट से अलग करें। कुल फ़ेच वॉल्यूम, ट्रेंड डायरेक्शन, कौन से विशिष्ट पेज फ़ेच हो रहे हैं, ट्रैक करें और प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के लिए अपना फ़ेच-टू-क्रॉल अनुपात कैलकुलेट करें। AI यूज़र-एक्शन क्रॉलिंग 2025 में 15 गुना से अधिक बढ़ी, इसलिए यदि आपका फ़ेच वॉल्यूम स्थिर है जबकि उद्योग बढ़ रहा है, तो आपकी सामग्री AI प्लेटफ़ॉर्म के लिए प्रासंगिकता खो रही है।

AI बॉट द्वारा किसी पेज को फ़ेच किए जाने की अधिक संभावना क्या बनाती है?

जो पेज फ़ेच होते हैं उनमें कई सामान्य विशेषताएँ होती हैं: व्यापक स्ट्रक्चर्ड डेटा और स्कीमा मार्कअप जो AI सिस्टम को सामग्री समझने में मदद करता है, पतले विवरणों के बजाय विशिष्ट उत्तरों के साथ ठोस गहराई, वर्तमान और सटीक जानकारी जो रीयल-टाइम वास्तविकता को दर्शाती है, तेज़ सर्वर-साइड रेंडरिंग जो बॉट को JavaScript निष्पादित किए बिना सामग्री तक पहुँचने देती है, और alt टेक्स्ट वाली इमेज, वीडियो और स्ट्रक्चर्ड विनिर्देशों सहित मल्टी-मोडल कंटेंट। न्यूनतम स्ट्रक्चर्ड डेटा वाली पतली सामग्री ट्रेनिंग के लिए क्रॉल होती है लेकिन रीयल-टाइम उत्तरों के लिए शायद ही कभी फ़ेच होती है। AI प्लेटफ़ॉर्म जो पेज फ़ेच करने के लिए चुनते हैं वे वो हैं जो उपयोगकर्ता द्वारा अभी पूछे गए प्रश्न का सर्वश्रेष्ठ, सबसे स्ट्रक्चर्ड, सबसे वर्तमान उत्तर प्रदान करते हैं।