ChatGPT में ब्रांड उल्लेख कैसे मापें: AI आपके ब्रांड का कितनी बार नाम लेता है?

संक्षिप्त जवाब

ChatGPT में अपने ब्रांड के उल्लेख मापने के लिए खरीदारी से जुड़े सवालों, तुलना वाले सवालों और सलाह मांगने वाले सवालों का एक प्रतिनिधि व स्थिर प्रॉम्प्ट समूह बनाइए। इन्हें तय अंतराल पर पूछें और दर्ज करें कि आपके ब्रांड का नाम आया या नहीं, कितनी बार आया और किस संदर्भ में आया। यह काम आप स्प्रेडशीट में हर महीने दर्जनों प्रॉम्प्ट चलाकर हाथ से भी कर सकते हैं, लेकिन इसमें समय बहुत लगता है और भाव या स्रोत संदर्भ जैसी बारीकियां छूट जाती हैं। Profound, Peec AI और Otterly.AI जैसे विशेष टूल API के माध्यम से इस प्रक्रिया को स्वचालित करते हैं और प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले समय के साथ रुझान दिखाते हैं। ज्यादातर ब्रांड के लिए तय प्रॉम्प्ट समूह, नियमित माप और Google Search Console के आंकड़ों का संयोजन सबसे भरोसेमंद तरीका है।

मुख्य बातें

• ChatGPT के जवाब ब्रांड स्तर पर हर बार एक जैसे नहीं होते: एक ही प्रॉम्प्ट दोबारा पूछने पर अलग ब्रांडों का नाम आ सकता है। इसलिए एक बार का माप बहुत कुछ नहीं बताता, कई हफ्तों तक बार बार मापना जरूरी है।
• हाथ से किए गए छोटे नमूने, जैसे 10-20 प्रॉम्प्ट, केवल दिशा बताते हैं: किसी श्रेणी में 50+ प्रॉम्प्ट होने पर ही ब्रांड उल्लेख की आवृत्ति की उपयोगी सांख्यिकीय तस्वीर बनती है।
• ChatGPT का वेब इंटरफेस स्रोत आंकड़ों को व्यवस्थित रूप से बाहर निकालने की सुविधा नहीं देता: बार बार दोहराए जा सकने वाले माप के लिए API, या API पर बना कोई टूल, जरूरी है। केवल चैट विंडो पर्याप्त नहीं है।
• बिना स्रोत लिंक का उल्लेख और लिंक के साथ उल्लेख, दोनों का महत्व अलग है: ChatGPT कभी किसी ब्रांड का नाम बिना संदर्भ दिए लेता है। इन दोनों स्थितियों को अलग अलग दर्ज करना चाहिए।
• Search Engine Journal के अनुसार, AI उत्तर इंजन के जरिए होने वाली खोजों का हिस्सा लगातार बढ़ रहा है। इसलिए ChatGPT में ब्रांड उल्लेख अब बिक्री से जुड़ा अधिक महत्वपूर्ण संकेतक बनता जा रहा है।

ब्रांड अब इस माप पर ध्यान क्यों दे रहे हैं?

एक साल पहले शायद ही कोई यह सोचता था कि ChatGPT में किसी ब्रांड का नाम कितनी बार आता है। मार्केटिंग टीमें Google रैंकिंग, क्लिक दर और विज्ञापन ROI देखती थीं, जबकि AI उत्तर इंजन शुरुआती प्रयोग करने वालों की चीज माने जाते थे। अब तस्वीर बदल चुकी है। खरीदारी का निर्णय लेने वाले लोग Google पर खोजने के बजाय पहले ChatGPT, Perplexity या Copilot से सवाल पूछ रहे हैं। जिन ब्रांडों का वहां उल्लेख नहीं होता, वे ग्राहक की शुरुआती जानकारी जुटाने वाली प्रक्रिया में पीछे छूट सकते हैं।

समस्या यह है कि अधिकतर मार्केटिंग टीमों को अपनी वास्तविक स्थिति का पता ही नहीं होता। वे Google पर दस अहम खोज शब्दों की रैंकिंग जानती हैं, पर उन्होंने व्यवस्थित रूप से कभी यह नहीं परखा कि "X के लिए भरोसेमंद प्रदाता कौन है" या "Y का सबसे अच्छा विकल्प क्या है" जैसे सवालों पर ChatGPT उनका नाम लेता भी है या नहीं। Google में दिखने वाले व्यवहार और AI में अज्ञात स्थिति के बीच का यही अंतर ChatGPT में ब्रांड उल्लेख मापने को उपयोगी बनाता है। इससे वह चीज दिखने लगती है जो पहले केवल अनुमान पर टिकी थी।

मापने योग्य समस्या कहां पैदा हो सकती है?

कोई ब्रांड Google में बहुत अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, फिर भी ChatGPT के जवाबों में उसका नाम लगभग न के बराबर आ सकता है। ऐसा अक्सर तब होता है जब सामग्री केवल क्लिक पाने के लिए तैयार की गई हो, जैसे आकर्षक शीर्षक और कार्रवाई के आह्वान, लेकिन उसमें जानकारी निकालने लायक स्पष्टता न हो। मसलन, साफ परिभाषाएं, तुलना तालिकाएं और उस सवाल के सीधे जवाब न हों जिसका उत्तर मॉडल देने की कोशिश कर रहा है। भाषा मॉडल आमतौर पर तथ्यात्मक, व्यवस्थित और स्पष्ट स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं, न कि हमेशा उन स्रोतों को जो सबसे ज्यादा क्लिक दिलाते हैं।

क्या जांचा जा सकता है कि कोई सामग्री ChatGPT से आई है?

यह सवाल दो तरह से पूछा जाता है। कुछ ब्रांड जानना चाहते हैं कि कोई लेख AI ने लिखा है या नहीं। दूसरे यह पुष्टि करना चाहते हैं कि उनके ब्रांड का उल्लेख वास्तव में ChatGPT के जवाब में हुआ था या किसी दूसरे मॉडल में। इसका जवाब थोड़ा परिस्थितियों पर निर्भर करता है।

AI से लिखी सामग्री पहचानने के लिए टूल मौजूद हैं, लेकिन छोटे पाठ में वे अक्सर भरोसेमंद नहीं होते और गलत परिणाम दे सकते हैं। वहीं, यह जांचना अपेक्षाकृत आसान है कि कोई खास ब्रांड उल्लेख ChatGPT से आया है या नहीं। यदि आपने खुद प्रॉम्प्ट पूछा है और जवाब को इंटरफेस या API के जरिए दर्ज किया है, तो स्रोत बिल्कुल साफ है। दिक्कत तब आती है जब कोई ग्राहक या संभावित ग्राहक कहता है, "ChatGPT ने आपका नाम बताया था", लेकिन वह बातचीत दोबारा उपलब्ध नहीं होती। ChatGPT की बातचीत सार्वजनिक रूप से खोजी नहीं जा सकती और न ही Google खोज परिणामों की तरह Search Console जैसे टूल में संग्रहित होती है।

इसीलिए व्यवस्थित ट्रैकिंग, इक्का दुक्का अनुभवों से कहीं अधिक मूल्यवान है। किसी के संयोग से आपके ब्रांड तक पहुंचने की सूचना का इंतजार करने के बजाय, आप तय समय पर सवालों का वही स्थिर समूह पूछते हैं और समय के साथ तुलना करने योग्य आंकड़े बनाते हैं। व्यवहार में स्रोत संदर्भ कैसे बदलते हैं, यह जानने के लिए ChatGPT और Perplexity में स्रोत संदर्भ व्यवहार पर हमारा लेख पढ़ें।

ChatGPT मेरे या मेरे ब्रांड के बारे में क्या जानता है?

ग्राहक और संभावित ग्राहक भी यह सवाल पूछते हैं। इसका जवाब सीधे प्रभावित करता है कि AI के उत्तरों में आपका ब्रांड किस तरह दिखता है। ChatGPT आपके ब्रांड के बारे में तथ्यों वाला कोई ऐसा सक्रिय डेटाबेस नहीं देखता, जिससे वह हर जवाब में जानकारी उठा ले। यह प्रशिक्षण आंकड़ों में मौजूद पैटर्न के आधार पर जवाब बनाता है और ब्राउज़िंग वाले संस्करणों में ताजा खोज परिणामों का भी उपयोग कर सकता है। ब्रांड उल्लेख मापने और सुधारने के लिहाज से इसके दो महत्वपूर्ण मतलब हैं।

पहला, प्रशिक्षण आंकड़े एक निश्चित समय तक की जानकारी होते हैं। इसलिए ब्रांड में हाल के बदलाव, नए उत्पाद या नाम परिवर्तन उसमें शामिल न हों। दूसरा, जिन सवालों को ताजा जानकारी चाहिए, उनके लिए मॉडल लाइव खोज कर सकता है और स्रोतों का उल्लेख कर सकता है। इसका अर्थ है कि Google में आपकी दृश्यता अप्रत्यक्ष रूप से ChatGPT में आपकी दृश्यता को प्रभावित करती है। "ChatGPT हमारे ब्रांड के बारे में क्या कहता है" पूछना अच्छी शुरुआत है, लेकिन यह व्यवस्थित ट्रैकिंग का विकल्प नहीं है। एक परीक्षण केवल उस समय की तस्वीर देता है, रुझान नहीं।

खुद शुरुआत करें:

• ऐसे पांच से दस सवाल बनाइए जो कोई संभावित ग्राहक आपके ब्रांड का नाम लिए बिना पूछे। उदाहरण के लिए, "[लक्षित ग्राहक] के लिए सबसे अच्छा [श्रेणी] कौन सा है?"
• हर सवाल के लिए लिखें: क्या आपके ब्रांड का नाम आया, जवाब में वह किस क्रम पर आया और उसके साथ कौन सा स्रोत संदर्भ था।
• दो हफ्ते बाद वही सवाल फिर पूछें और नतीजों की तुलना करें। नई सामग्री और मॉडल अपडेट के साथ जवाब बदल सकते हैं।
• साफ तौर पर पूछें, "आप [ब्रांड नाम] के बारे में क्या जानते हैं?" फिर जवाब की अपनी ब्रांड स्थिति से तुलना करें। अंतर दिखे तो समझिए कि सामग्री में कमी है।
• किसी स्वचालित मंच पर जाने से पहले सभी परिणाम एक साधारण रिकॉर्ड में दर्ज करें।

आपके लक्ष्य के लिए कौन सा तरीका सही है?

हर ब्रांड को एक ही स्तर की ट्रैकिंग की जरूरत नहीं होती। तीन मुख्य सेवाओं वाले स्थानीय सेवा प्रदाता की जरूरतें, आठ देशों में प्रतिस्पर्धा कर रहे SaaS स्टार्टअप से अलग होंगी।

हाथ से किया गया नमूना परीक्षण

सबसे सरल तरीका है कि आप 20 से 30 प्रॉम्प्ट वाली स्प्रेडशीट बनाएं, उन्हें ChatGPT में हाथ से पूछें और हर हफ्ते या हर महीने दोहराएं। यह उन ब्रांडों के लिए ठीक है जो पहली बार देखना चाहते हैं कि उनका नाम आता भी है या नहीं। इसकी कमियां स्पष्ट हैं: इसमें समय लगता है, गलतियों की गुंजाइश रहती है और इसे कई भाषाओं या बाजारों तक बढ़ाना कठिन होता है।

API आधारित स्वचालन

जो ब्रांड इसे गंभीरता से मापना चाहते हैं, उनके लिए अगला तार्किक कदम ऐसा स्क्रिप्ट बनाना है जो OpenAI API से रोज या हर हफ्ते वही प्रॉम्प्ट समूह चलाए और परिणामों को डेटाबेस में दर्ज करे। इसमें कुछ तकनीकी समझ चाहिए, लेकिन हाथ के काम की गड़बड़ी के बिना लगातार और दोहराए जा सकने वाले आंकड़े मिलते हैं। इसे Google रैंकिंग ट्रैक करने जैसा समझिए। अब कोई व्यक्ति रैंकिंग रोज हाथ से नहीं जांचता, तो ChatGPT के लिए ऐसा क्यों किया जाए?

विशेष मंच

Profound, Peec AI, Otterly.AI और Scrunch AI जैसे टूल इसे विस्तृत डैशबोर्ड में बदल देते हैं। इनमें ब्रांड उल्लेख की आवृत्ति, भाव, प्रतिस्पर्धी तुलना और स्रोत संदर्भ, अक्सर एक साथ कई मॉडलों में, जैसे ChatGPT, Perplexity, Claude और Gemini, देखे जा सकते हैं। ये मंच वास्तव में क्या मापते हैं, इसकी विस्तृत तुलना के लिए Profound, Peec AI और Otterly वास्तव में क्या मापते हैं पढ़ें। यह तरीका उन ब्रांडों के लिए सही है जो Google Search Console के आंकड़ों के साथ AI दृश्यता को भी अपनी नियमित रिपोर्टिंग का हिस्सा बनाना चाहते हैं।

आप कोई भी रास्ता चुनें, असली सवाल एक ही रहता है: क्या आपके पास दोहराए जा सकने वाली प्रक्रिया है या सिर्फ एक ऐसा परीक्षण है जो आपने कभी संयोग से कर लिया था? टूल चुनने की व्यापक समझ के लिए कौन सी तुलना आपको सही SEO टूल चुनने में सचमुच मदद करती है अच्छा शुरुआती बिंदु है। यह तब भी उपयोगी है जब आप पारंपरिक SEO टूल के बजाय खास तौर पर AI दृश्यता पर ध्यान देना चाहते हों।

ऐसा माप ढांचा कैसे बनाएं जो लंबे समय तक काम करे?

मार्केटिंग और SEO के लिए उपयोगी जांच सूची:

• हर उत्पाद श्रेणी के लिए स्थिर प्रॉम्प्ट समूह तय करें: अपने ब्रांड का नाम लिए बिना वास्तविक खरीदारी वाले सवाल इस्तेमाल करें, ताकि निर्देशित जवाबों के बजाय स्वाभाविक ब्रांड उल्लेख मापे जा सकें।
• तय अंतराल पर मापें, जब मन करे तब नहीं: साप्ताहिक या हर दो हफ्ते का माप रुझान दिखाता है। एक बार के नमूने केवल उतार चढ़ाव दिखाते हैं।
• क्रम और संदर्भ दोनों दर्ज करें: लिखें कि ब्रांड पहली पसंद के रूप में आया, विकल्प के रूप में आया या केवल अंत में उल्लेखित हुआ। यही बारीकी उस उल्लेख का मूल्य बदलती है।
• स्रोत संदर्भों को अलग से ट्रैक करें: आपकी वेबसाइट के लिंक वाला उल्लेख, बिना किसी संदर्भ के केवल नाम आने से अलग असर रखता है।
• कम से कम दो प्रतिस्पर्धियों से तुलना करें: उसी श्रेणी में संदर्भ बिंदु के बिना केवल आपके अपने आंकड़े सीमित जानकारी देते हैं।
• माप को Google Search Console के आंकड़ों से जोड़ें: Google रैंकिंग बढ़ने पर अक्सर ChatGPT में ब्रांड उल्लेख भी बढ़ते हैं। प्रबंधन के सामने इस संबंध को साबित करना मूल्यवान होता है।
• अंतरराष्ट्रीय बाजार में हैं तो कई भाषाओं में परीक्षण करें: संभव है कि ब्रांड का नाम अंग्रेजी में आए, लेकिन फ्रेंच में नहीं, या इसका उलटा हो।
• माप आंकड़ों के साथ सामग्री बदलाव भी दर्ज करें: इससे पता चलता है कि किन बदलावों से वास्तव में ब्रांड उल्लेख बढ़े।

B2B सॉफ्टवेयर बाजार की एक स्टार्टअप ने पांच उत्पाद श्रेणियों से जुड़े हर महीने चालीस प्रॉम्प्ट पर परीक्षण किया। तीन महीनों तक सामग्री में लक्षित सुधार, जैसे स्पष्ट परिभाषाएं, तुलना तालिकाएं और "[उपयोग स्थिति] के लिए सबसे अच्छा" सवालों के स्पष्ट जवाब, करने के बाद उन प्रॉम्प्ट का हिस्सा उल्लेखनीय रूप से बढ़ा जिनमें ब्रांड का नाम आया। इसी बीच, समान Google रैंकिंग वाले प्रतिस्पर्धी स्थिर रहे। फर्क ब्रांड की विश्वसनीयता या डोमेन की उम्र में नहीं था, बल्कि इस बात में था कि सामग्री से जानकारी निकालना कितना आसान बनाया गया था।

AI ट्रैकिंग शुरू करते समय ब्रांड कौन सी गलतियां करते हैं?

सबसे आम गलती है बहुत कम आंकड़ों से बहुत जल्दी निष्कर्ष निकाल लेना। दस प्रॉम्प्ट के एक सत्र में यदि आपके ब्रांड का नाम तीन बार आ जाए, तो यह सफलता लग सकती है। पर दोहराव और तुलना के बिना आपको नहीं पता कि यह संयोग है, मौसमी असर है या स्थायी सुधार।

दूसरी गलती है अलग अलग मॉडलों के अंतर को नजरअंदाज करना। ChatGPT, Perplexity और Claude जानकारी अलग तरीकों से जुटाते हैं और स्रोतों को अलग महत्व देते हैं। कोई ब्रांड Perplexity में अच्छा दिख सकता है, जो ताजा खोज परिणामों पर ज्यादा निर्भर है, लेकिन प्रशिक्षण आंकड़ों पर अधिक निर्भर ChatGPT के जवाबों में पूरी तरह गायब हो सकता है। केवल एक मॉडल में मापकर पूरी "AI दृश्यता" पर निष्कर्ष निकालना भ्रामक है।

तीसरी गलती है इसे SEO प्रयासों से अलग मानना। AI दृश्यता और पारंपरिक खोज इंजन अनुकूलन एक दूसरे को मजबूत करते हैं। Google में अच्छी रैंकिंग वाली सामग्री को लाइव खोज करने वाले AI मॉडल स्रोत के रूप में अधिक इस्तेमाल कर सकते हैं। वहीं, तथ्यात्मक और व्यवस्थित सामग्री, जिसे मॉडल आसानी से समझ सकें, पारंपरिक featured snippets में भी बेहतर प्रदर्शन करती है। इन दोनों को अलग परियोजनाएं मानने से बजट बर्बाद होता है। इस संबंध को गहराई से समझने के लिए 90 दिनों में GEO परीक्षण और AI मॉडल किन स्रोतों का उल्लेख करते हैं, यह मापने की योजना देखें।

अंत में, कई टीमें यह कम आंकती हैं कि ब्रांड उल्लेख सुधारने के लिए कितने सामग्री कार्य की जरूरत होती है। केवल ट्रैकिंग से कुछ नहीं बदलता, वह सिर्फ आपकी मौजूदा स्थिति दिखाती है। असली सुधार उन सवालों के आसपास सामग्री को लगातार अपडेट और विस्तृत करने से आता है, जिन्हें आपका प्रॉम्प्ट समूह सामने लाता है। यही काम रोजमर्रा के संचालन में अक्सर टलता रहता है।

खुद शुरुआत करें:

• जांचें कि आपकी मौजूदा ट्रैकिंग केवल ChatGPT नहीं, कम से कम दो AI मॉडल को कवर करती है।
• अपने ब्रांड उल्लेख आंकड़ों के साथ यह सूची रखें कि पिछले महीने कौन सी सामग्री बदली गई थी।
• टीम के भीतर पूछें कि AI ट्रैकिंग के नतीजे सामग्री लिखने वाली टीम तक पहुंचते भी हैं या नहीं। ऐसा न होने पर आंकड़े केवल रिपोर्ट बनकर रह जाएंगे।
• ऐसी नियमित व्यवस्था पर विचार करें जिसमें सामग्री सिर्फ लिखी न जाए, बल्कि माप आंकड़ों के आधार पर अपने आप बेहतर भी की जाए। Launchmind के AI मार्केटिंग सहयोगी Alex वास्तविक Search Console आंकड़ों के आधार पर यही काम करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या जांचा जा सकता है कि कोई उल्लेख ChatGPT से आया है?

हां। यदि आपने खुद प्रॉम्प्ट पूछा है और बातचीत दर्ज की है, तो आप निश्चित रूप से जान सकते हैं कि उल्लेख ChatGPT से आया है। किसी तीसरे व्यक्ति की बातचीत के मामले में यह मुश्किल है, क्योंकि ChatGPT की बातचीत Google खोज परिणामों की तरह सार्वजनिक रूप से खोजी नहीं जा सकती।

ChatGPT मेरे या मेरे ब्रांड के बारे में क्या जानता है?

ChatGPT के पास ब्रांड तथ्यों का कोई सक्रिय डेटाबेस नहीं होता। यह प्रशिक्षण आंकड़ों के पैटर्न और ब्राउज़िंग वाले संस्करणों में ताजा खोज परिणामों के आधार पर जवाब बनाता है। इसलिए जानकारी पुरानी हो सकती है या आपकी मौजूदा ब्रांड स्थिति से अलग हो सकती है, खासकर हाल में हुए बदलावों के बाद।

ChatGPT में ब्रांड उल्लेख मापने को कौन से टूल स्वचालित करते हैं?

Profound, Peec AI, Otterly.AI और Scrunch AI जैसे मंच API के जरिए प्रॉम्प्ट समूह चलाते हैं और डैशबोर्ड में रुझान, भाव तथा प्रतिस्पर्धी तुलना दिखाते हैं। छोटे ब्रांड के लिए OpenAI API से बना अपना स्क्रिप्ट भी बिना सदस्यता शुल्क के पर्याप्त व्यवस्थित माप दे सकता है।

मुझे ChatGPT में अपने ब्रांड उल्लेख कितनी बार मापने चाहिए?

साप्ताहिक या हर दो हफ्ते का माप, खासकर सामग्री बदलावों के साथ, रुझान और सामान्य उतार चढ़ाव में अंतर समझने के लिए पर्याप्त है। हर महीने मापना न्यूनतम स्तर है, लेकिन उसमें कारण और नतीजे को जोड़ना ज्यादा कठिन होता है।

अपना माप ढांचा बनाने में क्या बहुत समय लगता है?

हाथ से किया गया नमूना परीक्षण हर महीने कुछ घंटे ले सकता है, लेकिन उससे गहरी जानकारी सीमित मिलती है। API या किसी टूल से स्वचालित व्यवस्था शुरू में ज्यादा तैयारी मांगती है, पर बाद में समय बचाती है और बिखरे हुए हाथ के परीक्षणों की तुलना में अधिक भरोसेमंद रुझान देती है।

निष्कर्ष

ChatGPT में ब्रांड उल्लेख मापना एक बार का काम नहीं, बल्कि लगातार चलने वाली प्रक्रिया है। इसमें तय प्रॉम्प्ट समूह, बार बार माप और आपकी व्यापक SEO तथा सामग्री रणनीति से जुड़ाव शामिल है। जो ब्रांड अभी से यह व्यवस्था बना लेते हैं, वे उन प्रतिस्पर्धियों से आगे निकल सकते हैं जो केवल Google रैंकिंग देख रहे हैं और AI उत्तर इंजनों में चल रही बातचीत को संयोग पर छोड़ देते हैं।

अगला कदम केवल मापना नहीं, बल्कि मिले संकेतों पर काम करना है: सामग्री अपडेट करना, कमियां भरना और अनुमान के बजाय वास्तविक आंकड़ों के आधार पर नियमित सुधार करना। क्या आप यह व्यवस्था खुद बनाना और संभालना नहीं चाहते? जानिए Launchmind एक ही प्रक्रिया में आपकी AI दृश्यता और Google रैंकिंग कैसे बेहतर बनाता है, और वास्तविक आंकड़ों के आधार पर हर दिन सुधरने वाले तरीके से शुरुआत कीजिए।

कंपनी के बारे में

Launchmind आपका AI सहयोगी है, जो हर दिन आपके अपने ब्लॉग के लिए SEO सामग्री लिखता है, जांचता है और प्रकाशित करता है। यह आठ भाषाओं में काम करता है और वास्तविक Search Console आंकड़ों के आधार पर खुद को बेहतर बनाता रहता है। यह छोटे और मध्यम व्यवसायों तथा तेजी से बढ़ती कंपनियों के मार्केटिंग प्रबंधकों, उद्यमियों और CMO के लिए बनाया गया है, जो जानते हैं कि सामग्री काम करती है, लेकिन उसके लिए नियमित समय नहीं निकाल पाते। Launchmind WordPress, Shopify, PrestaShop और Laravel के कनेक्टर के जरिए सीधे प्रकाशित करता है और एक ही प्रक्रिया में Google के साथ ChatGPT, Perplexity और Claude जैसे AI खोज इंजनों के लिए भी अनुकूलन करता है।