जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन अभियान के नतीजे कैसे साबित करें: विपणन प्रमुख को कौन से प्रमाण प्रभावित करते हैं?

संक्षिप्त जवाब

जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन अभियान के नतीजे तभी साबित होते हैं, जब आप यह गिनने से आगे बढ़ें कि किसी AI जवाब में आपके ब्रांड का नाम कितनी बार आया। विपणन प्रमुख यह जानना चाहते हैं कि इस दृश्यता से बिक्री की संभावनाओं, रूपांतरणों और आय पर क्या असर पड़ा। इसके लिए AI उल्लेखों को वेबसाइट ट्रैफिक से, ट्रैफिक को ग्राहक प्रबंधन प्रणाली में दर्ज संभावित ग्राहकों से और संभावित ग्राहकों को हुई बिक्री से जोड़ना होगा। इस पूरी कड़ी के बिना, रिपोर्ट केवल दृश्यता का आंकड़ा रह जाती है, जिसका कारोबारी मूल्य स्पष्ट नहीं होता।

सबसे मजबूत प्रमाण तीन स्तरों का मेल होता है: हर AI इंजन में उल्लेखों की निगरानी, Search Console और ग्राहक प्रबंधन प्रणाली के माध्यम से ट्रैफिक का स्रोत जानना, और कम से कम एक तिमाही की पहले और बाद की तुलना। जब नेतृत्व का ध्यान आय पर हो, तो यही तरीका सबसे अधिक भरोसेमंद साबित होता है।

मुख्य बातें

• AI से आने वाला खोज ट्रैफिक अभी छोटा है, लेकिन तेजी से बढ़ रहा है: 2024 में 12 वर्ष या उससे अधिक आयु वाले नीदरलैंड के 23 प्रतिशत लोगों ने सामग्री बनाने के लिए ChatGPT जैसे AI प्रोग्राम का इस्तेमाल किया। 18 से 25 वर्ष के युवा इसमें सबसे आगे थे (CBS).
• उल्लेखों से सही स्रोत का प्रमाण नहीं मिलता: शोध बताता है कि AI इंजन हर बार अलग स्रोतों को चुन सकते हैं और कभी-कभी ऐसे पन्नों को दावों का स्रोत बता देते हैं, जो उन दावों को पर्याप्त रूप से साबित नहीं करते (arXiv सर्वेक्षण 2023 से 2026).
• कंपनियों में AI का इस्तेमाल तेजी से बढ़ रहा है: 2025 में 10 या अधिक कर्मचारियों वाली EU की 20,0 प्रतिशत कंपनियों ने AI तकनीक का उपयोग किया, जबकि 2024 में यह आंकड़ा 13,5 प्रतिशत था। यानी 6,5 प्रतिशत अंक की वृद्धि (Eurostat).
• लिखित सामग्री के विश्लेषण में छोटे और मध्यम उद्यम आगे हैं: AI अपनाने की सबसे बड़ी वृद्धि उन छोटे और मध्यम उद्यमों में दिखी, जो लिखित भाषा का विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग करते हैं (Eurostat).
• मजबूत माप व्यवस्था की तीन कड़ियां होती हैं: उल्लेख, ट्रैफिक और रूपांतरण। इनमें से एक भी कड़ी छूट जाए, तो दृश्यता को आय से नहीं जोड़ा जा सकता।

नेतृत्व टीम जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन रिपोर्ट पर तुरंत भरोसा क्यों नहीं करती?

जब किसी विपणन प्रमुख को जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन रिपोर्ट दी जाती है, तो उनका सवाल वही होता है जो वे किसी भी SEO रिपोर्ट पर पूछते हैं: इससे कारोबार को कितनी आय मिली? ChatGPT में ब्रांड की हिस्सेदारी या उल्लेख प्रतिशत से भरा डैशबोर्ड इस सवाल का जवाब नहीं देता। समस्या आंकड़ों में नहीं, बल्कि उन्हें कारोबारी नतीजों से जोड़ने में है। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन मंच यह माप सकते हैं कि AI जवाबों में आपका ब्रांड आया या नहीं और किस संदर्भ में आया। यह उपयोगी जानकारी है, लेकिन बिक्री का प्रमाण नहीं है।

इसकी वजह संरचनात्मक है। AI जवाब देने वाले इंजन पारंपरिक सर्च इंजन से बिल्कुल अलग तरीके से काम करते हैं। 2023 से 2026 तक के जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन शोध के एक सर्वेक्षण में साफ कहा गया है कि AI जवाबों में दृश्यता को सिर्फ “ChatGPT द्वारा उद्धृत होना” नहीं माना जा सकता। इंजन हर सत्र में अलग स्रोत चुन सकते हैं और दावों को ऐसे पन्नों से जोड़ सकते हैं जो उन्हें ठीक तरह से साबित नहीं करते (arXiv)। यानी आज आपका पन्ना उद्धृत हो सकता है और कल नहीं, जबकि आपकी सामग्री में कुछ भी नहीं बदला हो। इसलिए केवल उल्लेखों के आधार पर आय का दावा करना जोखिम भरा है।

फिर भी यह दृश्यता अहम होती जा रही है। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन शब्द को लोकप्रिय बनाने वाला अकादमिक शोध 16 नवंबर 2023 को Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI और IIT Delhi के शोधकर्ताओं ने प्रकाशित किया था। इसका उद्देश्य रचनाकारों को जनरेटिव सर्च इंजन के लिए सामग्री बेहतर बनाने का ढांचा देना था (arXiv)। तब से यह क्षेत्र काफी आगे बढ़ा है, लेकिन स्रोत और आय के बीच संबंध साबित करने की चुनौती बाकी है। इसलिए विपणन प्रमुख को ठोस प्रमाण देने के लिए ऐसी माप व्यवस्था बनानी होगी, जो सामान्य उपकरणों से आगे जाए।

उल्लेखों को आय से जोड़ने वाली माप व्यवस्था कैसे बनाएं?

माप व्यवस्था आपस में जुड़े आंकड़ों की वह श्रृंखला है, जो AI उल्लेख को हुई बिक्री तक पहुंचाती है। इसके बिना हर जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन रिपोर्ट एक अलग घटना का रिकॉर्ड भर है। व्यवहार में यह व्यवस्था तीन स्तरों पर बनती है, जिन्हें पहले अलग-अलग तैयार करना और फिर जोड़ना होता है।

स्तर 1: हर इंजन के उल्लेख और संदर्भ का आंकड़ा

यह शुरुआती स्तर है, जो अधिकांश कंपनियों के पास पहले से होता है: ChatGPT, Perplexity, Claude और Google AI Overviews में आपका ब्रांड कितनी बार और किस संदर्भ में दिखाई देता है। इसे अलग-थलग आंकड़े के तौर पर देखने के बजाय शुरुआती संकेतक मानें। जैसे पहले ब्रांड जागरूकता सर्वेक्षण भविष्य की बिक्री का संकेत देते थे, वैसे ही यहां असली मूल्य समय के साथ दिखने वाले रुझान में है, न कि किसी एक सप्ताह में मिले उल्लेखों की संख्या में।

स्तर 2: Search Console और सर्वर रिकॉर्ड से ट्रैफिक का स्रोत समझना

यहीं से तस्वीर स्पष्ट होने लगती है। Google Search Console सीधे AI से आए संदर्भ नहीं दिखाता, लेकिन यह जरूर दिखा सकता है कि किसी पन्ने के प्रकाशित होने के बाद उसके ऑर्गेनिक ट्रैफिक और क्लिक में कब बढ़ोतरी हुई। इस समय को उस अवधि से मिलाइए, जब उसी पन्ने का AI जवाबों में उल्लेख शुरू हुआ। अपनी विश्लेषण प्रणाली के रेफरर आंकड़ों को भी जोड़ें। अब chatgpt.com और perplexity.ai जैसे स्रोत ट्रैफिक रिपोर्ट में दिखाई देने लगे हैं, जिससे AI दृश्यता और वास्तविक आगंतुकों के बीच अधिक सीधा संबंध पता चल सकता है।

स्तर 3: ग्राहक प्रबंधन प्रणाली और आय का स्रोत निर्धारण

सबसे अहम कड़ी यह है कि लैंडिंग पेज और स्रोत पहचानने वाले अभियान चिह्नों को ग्राहक प्रबंधन प्रणाली में दर्ज संभावित ग्राहकों से जोड़ा जाए और उन्हें बिक्री पूरी होने तक देखा जाए। इसके लिए बिक्री टीम का सहयोग और सही डेटा व्यवस्था चाहिए। लेकिन “हमारे जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन अभियान से X यूरो की आय हुई” जैसे दावे को साबित करने का यही एक तरीका है। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन रिपोर्ट में अक्सर छूट जाने वाले संकेतों को समझने के लिए क्या एक GEO रिपोर्ट आय पर प्रभाव छिपा देती है लेख उपयोगी पूरक है।

जो टीमें इन तीन स्तरों के लिए सही उपकरणों और तरीकों की तुलना करना चाहती हैं, वे सही SEO टूल चुनने में मदद करने वाली तुलना देख सकती हैं।

आज से शुरू करें:

• अपने जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन सामग्री समूह में आने वाले हर पन्ने का तीन महीने का Search Console डेटा निकालें और क्लिक में आए उछाल चिह्नित करें।
• जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन सामग्री से रूपांतरण पन्नों पर जाने वाले आंतरिक लिंक में अभियान पहचान चिह्न जोड़ें, ताकि ग्राहक प्रबंधन प्रणाली में स्रोत का पता चल सके।
• बिक्री टीम से कहें कि नए संभावित ग्राहकों के लिए यह दर्ज करे कि क्या उन्होंने कंपनी को ChatGPT या Perplexity के जरिए खोजा था। एक साधारण फॉर्म फील्ड काफी है।
• तिमाही तुलना तैयार करें, जिसमें उल्लेख, ऑर्गेनिक ट्रैफिक और हुई बिक्री, तीनों को एक ही रिपोर्ट में रखा जाए।

SEO और जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन में क्या अंतर है और मापने का तरीका क्यों बदलता है?

SEO में सामग्री को इस तरह बेहतर बनाया जाता है कि Google जैसे पारंपरिक सर्च इंजन में वह ऊपर आए। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन में सामग्री को इस तरह तैयार किया जाता है कि कोई जनरेटिव AI सिस्टम उसे अपने उत्तर में स्रोत के रूप में इस्तेमाल करे या उसका उल्लेख करे। अंतर तकनीकी लग सकता है, लेकिन नतीजे मापने के तरीके पर इसका सीधा असर पड़ता है।

SEO में श्रृंखला अपेक्षाकृत सीधी होती है: खोज परिणाम में स्थान, क्लिक दर, सत्र और रूपांतरण। हर चरण को Search Console और विश्लेषण उपकरणों से ट्रैक किया जा सकता है। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन में यह सीधी श्रृंखला नहीं होती। ChatGPT में सवाल पूछने वाले व्यक्ति को क्रमबद्ध परिणामों की सूची नहीं, बल्कि एक तैयार उत्तर मिलता है। उस उत्तर में आपका ब्रांड हो भी सकता है और नहीं भी। कभी लिंक मिलती है, कभी नहीं। इसलिए SEO की क्लिक आधारित सोच को जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन पर ज्यों का त्यों लागू नहीं किया जा सकता।

रिपोर्टिंग में SEO और पेड सर्च विज्ञापनों को भी अक्सर मिला दिया जाता है। पेड सर्च में विज्ञापन के लिए भुगतान किया जाता है और खर्च को क्लिक के आधार पर सीधे मापा जा सकता है। SEO और जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन ऑर्गेनिक और अप्रत्यक्ष माध्यम हैं। जो नेतृत्व टीम विज्ञापन जैसे सीधे ROI आंकड़ों की आदी है, उसे समझाना जरूरी है कि जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन में नतीजे साबित होने में विज्ञापन अभियान से अधिक समय लग सकता है। रिपोर्ट में यह अंतर पहले से स्पष्ट कर देने पर गलत उम्मीदें नहीं बनतीं।

मध्यम आकार की कंपनी में जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन का प्रमाण कैसा दिख सकता है?

व्यावहारिक उदाहरण: व्यवसायों को सेवा देने वाली एक सॉफ्टवेयर कंपनी का काल्पनिक, लेकिन वास्तविकता के करीब परिदृश्य

करीब 40 कर्मचारियों वाली एक सॉफ्टवेयर कंपनी की विपणन टीम पर विचार कीजिए। टीम कई महीनों से जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन पर काम कर रही थी। सामग्री को ChatGPT और Perplexity में उल्लेख पाने के लिए बेहतर बनाया गया और ब्रांड उल्लेख स्पष्ट रूप से बढ़े भी। फिर वित्त प्रमुख ने विपणन प्रबंधक से पूछा, “इससे हमें क्या मिला?” टीम जवाब नहीं दे सकी, क्योंकि उल्लेखों के आंकड़ों को कभी वेबसाइट ट्रैफिक या ग्राहक प्रबंधन प्रणाली में दर्ज संभावित ग्राहकों से नहीं जोड़ा गया था।

तीन स्तरों वाली माप व्यवस्था, यानी उल्लेख, ट्रैफिक और ग्राहक प्रबंधन प्रणाली, लागू करने के बाद एक साफ पैटर्न सामने आया। जिन पन्नों का AI जवाबों में अधिक उल्लेख हुआ, उन पर अगले कुछ हफ्तों में ऑर्गेनिक ट्रैफिक बढ़ा। इनमें से कुछ आगंतुकों ने संपर्क फॉर्म भरा, जो विशेष रूप से जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन के लिए बेहतर किए गए पन्नों तक पहुंचा था। सटीक प्रतिशत हर पन्ने और तिमाही में अलग थे, लेकिन पहली बार उल्लेख से संभावित ग्राहक तक पूरी श्रृंखला में हुआ सुधार मापा जा सका और नेतृत्व टीम के सामने रखा जा सका। इसी आधार पर टीम यह भी तय कर पाई कि सामग्री समूह में किन विषयों को आगे विस्तार देना चाहिए।

यह उदाहरण एक व्यापक पैटर्न दिखाता है। जब माप व्यवस्था पूरी होती है, तो चर्चा “क्या हमें उल्लेख मिल रहे हैं?” से बदलकर “कौन से विषय सबसे अधिक नतीजे ला रहे हैं?” हो जाती है। नेतृत्व टीम के लिए यही अधिक उपयोगी बातचीत है। ऐसी व्यवस्था को अन्य कंपनियों ने कैसे अपनाया, इसके उदाहरण व्यवहार में सफल GEO अभियानों के अवलोकन में मिलेंगे।

जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन अभियान से वास्तविक रूप से क्या उम्मीद करनी चाहिए?

उम्मीदों को सही रखना नतीजे साबित करने का सबसे जरूरी हिस्सा है। AI से आने वाला खोज ट्रैफिक अभी भी Google के पारंपरिक ऑर्गेनिक ट्रैफिक से कम है, भले ही AI उपकरणों का इस्तेमाल तेजी से बढ़ रहा हो। नीदरलैंड में 23 प्रतिशत लोग सामग्री बनाने के लिए AI प्रोग्राम इस्तेमाल कर रहे हैं (CBS)। यह अब सीमित लोगों का व्यवहार नहीं है, लेकिन निकट भविष्य में यह पारंपरिक खोज का पूरी तरह विकल्प भी नहीं बनेगा।

लगातार तीन से छह महीने तक जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन पर काम करने के बाद आप इन नतीजों की उम्मीद कर सकते हैं:

• जिन विषयों के लिए सामग्री विशेष रूप से तैयार की गई है, उन पर AI जवाबों में उल्लेखों की मापने योग्य बढ़ोतरी।
• सामग्री समूह में शामिल पन्नों के ऑर्गेनिक ट्रैफिक में वृद्धि, जो Search Console में दिखे।
• ऐसे संभावित ग्राहकों के हिस्से में बढ़ोतरी, भले ही शुरुआत में सीमित हो, जो बताएं कि उन्होंने कंपनी को किसी AI टूल के जरिए पाया।

जिसकी उम्मीद नहीं करनी चाहिए, वह है पेड सर्च विज्ञापनों जैसा सीधा और रैखिक ROI हिसाब। नेतृत्व टीम को हर रिपोर्ट में यह बात साफ बतानी चाहिए, वरना निराशा हो सकती है, जिसका कारण अभियान की गुणवत्ता नहीं बल्कि गलत अपेक्षा होगी।

जिन कंपनियों ने जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन के नतीजे साबित किए, उनसे क्या सीखें?

जो कंपनियां जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन के नतीजे मजबूती से दिखा पाती हैं, उनमें कुछ आदतें समान होती हैं। पहली, वे पहले दिन से मापती हैं, न कि तब जब नेतृत्व टीम आंकड़े मांगती है। दूसरी, वे अलग-अलग लेख लिखने के बजाय आपस में जुड़े सामग्री समूह बनाती हैं। इससे उल्लेख या ट्रैफिक की वृद्धि को किसी एक संयोगवश पन्ने के बजाय पूरे विषय से जोड़ा जा सकता है। तीसरी, वे नेतृत्व टीम की भाषा में रिपोर्ट करती हैं: आय, संभावित ग्राहक और रूपांतरण दर, न कि केवल उल्लेख प्रतिशत।

एक चौथी सीख थोड़ी कम स्पष्ट है: जिन कंपनियों को नतीजे दिखाने आते हैं, वे अपनी सामग्री को नियमित रूप से व्यवस्थित भी करती हैं। पुराने लेख, जिन पर ट्रैफिक नहीं आता, उन्हें नया किया जाता है या मिलाकर बेहतर लेख बनाया जाता है। इससे रिपोर्ट में ऐसे निष्क्रिय पन्ने शामिल नहीं होते जो आंकड़ों को भटका दें। यहां ऑटोमेशन उपयोगी है। जो व्यवस्था लगातार सामग्री प्रकाशित करे, Search Console के आंकड़ों के आधार पर सुधार करे और एक जैसे विषयों वाले लेखों को मिलाए, वह तिमाही में एक बार होने वाली मैन्युअल समीक्षा की तुलना में माप व्यवस्था को अधिक साफ रखती है।

जो विपणन टीमें रोजाना समय लगाए बिना ऐसी निरंतर व्यवस्था चाहती हैं, उनके लिए Launchmind का AI मार्केटिंग सहयोगी Alex बनाया गया है। यह प्रकाशन, माप और सुधार के दोहराव वाले चक्र को स्वचालित करता है। लेख स्वीकृति मिलने के बाद ही प्रकाशित होते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

SEO और जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन में क्या अंतर है?

SEO का लक्ष्य पारंपरिक खोज परिणामों में स्थान पाना है, जबकि जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन का लक्ष्य ChatGPT और Perplexity जैसे जनरेटिव AI सिस्टम के उत्तरों में शामिल होना या स्रोत के रूप में उद्धृत होना है। दोनों के लिए उपयोगी और सुव्यवस्थित सामग्री चाहिए, लेकिन मापने के तरीके और उपयोगकर्ता व्यवहार अलग हैं।

SEO और पेड सर्च विज्ञापनों में क्या अंतर है?

SEO ऑर्गेनिक है। इसमें बिना हर क्लिक के लिए सीधे भुगतान किए खोज परिणामों में स्थान अर्जित किया जाता है। पेड सर्च विज्ञापनों में आप ऑर्गेनिक परिणामों के ऊपर या साथ में विज्ञापन स्थान खरीदते हैं और क्लिक या दिखने के आधार पर भुगतान करते हैं। जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन भी SEO की तरह ऑर्गेनिक दृश्यता का माध्यम है, लेकिन यह AI जवाबों के भीतर काम करता है।

Google पर SEO कैसे काम करता है?

Google का एल्गोरिदम सामग्री की प्रासंगिकता, विश्वसनीयता और उपयोगकर्ता अनुभव को परखता है। यह बैकलिंक, पेज लोड होने की गति और सामग्री की गुणवत्ता समेत सैकड़ों संकेतों के आधार पर पन्नों को क्रम देता है। Google Search Console से हर खोज शब्द के लिए स्थान, क्लिक और दिखने की संख्या मापी जा सकती है।

जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन उल्लेखों को आय से जोड़ने में कौन से उपकरण मदद करते हैं?

कुछ विशेष मंच AI इंजनों में उद्धरण और उल्लेखों की निगरानी करते हैं, लेकिन अधिकांश केवल दृश्यता का आंकड़ा देते हैं और उसे अपने आप ग्राहक प्रबंधन प्रणाली के आंकड़ों से नहीं जोड़ते। व्यवहार में टीमें Search Console डेटा, अभियान स्रोत ट्रैकिंग और ग्राहक प्रबंधन प्रणाली के फील्ड को एक रिपोर्ट में मिलाती हैं। Launchmind भी इस प्रक्रिया में मदद करता है, क्योंकि यह कनेक्टर के जरिए सामग्री सीधे प्रकाशित कर सकता है और वास्तविक Search Console नतीजों के आधार पर उसे बेहतर बनाता है।

मार्केटिंग में GEO का क्या अर्थ है?

GEO का अर्थ जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन है। इसका मतलब सामग्री को इस तरह बेहतर बनाना है कि जनरेटिव AI सिस्टम उसे अपने जवाबों में उद्धृत करें या स्रोत के रूप में उपयोग करें। यह शब्द Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI और IIT Delhi के अकादमिक शोध में पेश किया गया था, जो 16 नवंबर 2023 को प्रकाशित हुआ था (arXiv)।

निष्कर्ष

जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन अभियान के नतीजे साबित करने का मतलब उल्लेख प्रतिशत वाला सुंदर डैशबोर्ड बनाना नहीं है। असली काम ऐसी माप व्यवस्था खड़ी करना है जो उल्लेख, ट्रैफिक और आय को जोड़ दे। इसके लिए अनुशासन चाहिए: पहले दिन से अभियान स्रोत ट्रैकिंग, ग्राहक प्रबंधन प्रणाली में सही स्रोत दर्ज करने के लिए बिक्री टीम का सहयोग, और ऐसी रिपोर्टिंग जो उल्लेखों के बजाय आय की भाषा बोले। जो कंपनियां यह व्यवस्था जल्दी बना लेती हैं, वे नेतृत्व टीम को भरोसेमंद प्रमाण दे पाती हैं। जो सवाल उठने तक इंतजार करती हैं, उनके पास दिखाने के लिए बहुत कम होता है।

उपभोक्ताओं और कंपनियों, दोनों में AI का बढ़ता उपयोग (Eurostat) बताता है कि यह कोई अस्थायी रुझान नहीं है। जो कंपनियां आज अपनी माप व्यवस्था तैयार करेंगी, उन्हें एक साल बाद पीछे मुड़कर यह जोड़ने की मशक्कत नहीं करनी पड़ेगी कि अभियान से वास्तव में क्या हासिल हुआ। अपनी सामग्री और चैनलों के लिए यह तरीका कैसा दिख सकता है, जानने के लिए निःशुल्क सलाह बैठक बुक करें और देखें कि Launchmind कैसे उल्लेखों के आंकड़े, Search Console नतीजे और प्रकाशन को एक ही कार्यप्रवाह में जोड़ता है।

कंपनी के बारे में

Launchmind आपका AI सहयोगी है, जो हर दिन आपके अपने ब्लॉग के लिए SEO सामग्री लिखता, जांचता और प्रकाशित करता है। यह 8 भाषाओं में काम करता है और वास्तविक Search Console डेटा के आधार पर अपने काम में सुधार करता है। यह मंच उन विपणन प्रबंधकों, उद्यमियों और विपणन प्रमुखों के लिए है जो जानते हैं कि सामग्री से नतीजे आते हैं, लेकिन नियमित रूप से उस पर काम करने का समय नहीं निकाल पाते। Launchmind WordPress, Shopify, PrestaShop और Laravel के कनेक्टर के जरिए सीधे सामग्री प्रकाशित कर सकता है।