कंटेंट तैयार करने की सुविधा बिना AI विजिबिलिटी टूल: कमी कौन पूरी करेगा?

संक्षिप्त जवाब

Profound, Peec AI और Otterly.AI ऐसे AI विजिबिलिटी टूल हैं जिनमें कंटेंट तैयार करने की सुविधा नहीं है। ये मापते हैं कि ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews और Claude के जवाबों में आपका ब्रांड कितनी बार और किस संदर्भ में दिखाई देता है, लेकिन ये कंटेंट लिखते, बेहतर बनाते या प्रकाशित नहीं करते। इनके जरिए डैशबोर्ड, उद्धरण स्कोर और प्रतिस्पर्धियों से तुलना मिलती है। जब आंकड़े बताते हैं कि AI के जवाबों में आपका ब्रांड गायब है, तब मार्केटिंग टीम को लेख तैयार कराने और प्रकाशित करने के लिए अलग लेखक, एजेंसी या टूल ढूंढना पड़ता है। जो टीमें माप और उत्पादन को एक ही कार्यप्रवाह में चाहती हैं, उनके सामने दो ऐसे सिस्टम के बीच मैन्युअल हस्तांतरण की समस्या आती है जो आपस में संवाद नहीं करते।

मापने वाले प्लेटफॉर्म कंटेंट क्यों नहीं बनाते?

इन तीनों प्लेटफॉर्म को एक खास धारणा के आधार पर बनाया गया है: मार्केटिंग टीमों के पास पहले से कंटेंट बनाने की प्रक्रिया है और उन्हें मुख्यतः अपनी ऑनलाइन मौजूदगी के आंकड़े चाहिए। Profound बड़े ब्रांडों के लिए है जो जानना चाहते हैं कि किन AI जवाबों में उनका उल्लेख होता है और प्रतिस्पर्धी कितनी बार उनकी जगह ले रहे हैं। Peec AI यूरोपीय टीमों के लिए अपेक्षाकृत आसान विकल्प के रूप में खुद को पेश करता है, ताकि वे बड़े सेटअप के बिना AI सर्च इंजन की निगरानी कर सकें। Otterly.AI खास प्रॉम्प्ट की ट्रैकिंग पर जोर देता है। यह समय के साथ तय खोज प्रश्नों को ट्रैक करता है और बताता है कि ब्रांड किसी जवाब में कब शामिल हुआ या कब गायब हुआ।

इनमें से कोई भी संपादकीय प्रक्रिया, प्रकाशन की व्यवस्था या आपके कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम से सीधा कनेक्शन उपलब्ध नहीं कराता। यह कमी नहीं, बल्कि सोच समझकर लिया गया उत्पाद निर्णय है। माप और उत्पादन दो अलग काम हैं, जिनकी तकनीकी जरूरतें भी अलग हैं। मापने वाले प्लेटफॉर्म को लाखों प्रॉम्प्ट चलाकर उनके जवाबों का विश्लेषण करना होता है। दूसरी ओर, कंटेंट इंजन को लिखना, सामग्री को व्यवस्थित करना, आंतरिक लिंक जोड़ना और WordPress या Shopify जैसे मौजूदा प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित करना होता है। जो कंपनियां इन दोनों अलग टूल का इस्तेमाल करती हैं, वे अक्सर पाती हैं कि “हमें पता है क्या कमी है” और “हमने उसे पूरा कर दिया” के बीच कई सप्ताह निकल जाते हैं। वजह यही है कि किसी व्यक्ति को एक सिस्टम के निष्कर्षों को दूसरे सिस्टम के लिए ब्रीफ में बदलना पड़ता है।

इन तीनों प्लेटफॉर्म की माप संबंधी क्षमताओं की विस्तृत तुलना के लिए Profound, Peec AI और Otterly की तुलना: ये वास्तव में क्या मापते हैं? पढ़ें। अलग अलग प्रकार के टूल में चुनाव करने वाली टीमों के लिए SEO टूल की यह तुलना यह समझने का अच्छा शुरुआती बिंदु है कि उनकी स्थिति के लिए कौन सा समाधान सही है।

कंटेंट बनाए बिना मापने की मौजूदा स्थिति क्या है?

पिछले दो वर्षों में AI विजिबिलिटी मापने वाले बाजार ने तेज वृद्धि की है। इसकी बड़ी वजह ChatGPT का सर्च चैनल के रूप में उभरना और Google में AI Overviews की शुरुआत है। Search Engine Land के अनुसार, जानकारी खोजने वाला ट्रैफिक तेजी से जनरेटिव जवाबों की ओर बढ़ रहा है। ऐसे में ब्रांडों के लिए यह जानना जरूरी हो गया है कि इन जवाबों में उनका नाम आता भी है या नहीं। लेकिन इसी समस्या के कंटेंट उत्पादन वाले हिस्से पर अक्सर वही विक्रेता ध्यान नहीं देते।

नतीजा, कई अलग अलग विशेषज्ञ टूल का बाजार है। मार्केटिंग टीम माप के लिए Profound या Peec AI की सदस्यता लेती है, लेख बनवाने के लिए फ्रीलांस लेखक या एजेंसी रखती है, फिर उस कंटेंट को अपने प्लेटफॉर्म पर डालने के लिए अलग टूल या डेवलपर की मदद लेती है। हर चरण की अपनी बिलिंग, शुरुआत की प्रक्रिया और सीखने की जरूरत होती है। छोटी मार्केटिंग टीम वाली उभरती कंपनी के लिए इसका मतलब अक्सर यह होता है कि मापने वाले प्लेटफॉर्म से मिला उपयोगी निष्कर्ष वहीं पड़ा रह जाता है, क्योंकि उसे व्यावहारिक लेखों में बदलने का समय किसी के पास नहीं होता।

यह स्थिति पारंपरिक SEO में पहले देखे गए ढर्रे जैसी है। Ahrefs और Semrush जैसे टूल लंबे समय से कीवर्ड की कमियां और तकनीकी समस्याएं शानदार ढंग से बताते रहे हैं, लेकिन उन कमियों को भरने वाला कंटेंट तैयार करना अलग प्रक्रिया ही रहा है। Ahrefs Brand Radar की समीक्षा: AI विजिबिलिटी के लिए यह वास्तव में क्या मापता है? बताता है कि स्थापित SEO टूल के नए AI विजिबिलिटी फीचर में भी यही सीमा है: वे कमी की पहचान करते हैं, उसे खुद पूरा नहीं करते।

जनरेटिव सर्च और AI विजिबिलिटी टूल में कौन से रुझान उभर रहे हैं?

AI सर्च इंजन के लिए मापने वाले प्लेटफॉर्म की श्रेणी अभी नई है, लेकिन कुछ रुझान साफ नजर आ रहे हैं।

रुझान 1: माप और कार्रवाई का एकीकरण अधिक से अधिक विक्रेता निष्कर्ष और कार्रवाई के बीच की दूरी कम करना चाहते हैं। आम तौर पर वे खुद कंटेंट बनाने के बजाय दूसरे प्लेटफॉर्म के साथ इंटीग्रेशन देते हैं। Scrunch AI और AthenaHQ ऐसे सुझाव मॉड्यूल पर प्रयोग कर रहे हैं, जो बताते हैं कि किस तरह का कंटेंट उपयोगी हो सकता है, लेकिन वास्तविक उत्पादन अब भी बाहर ही होता है। इससे स्पष्ट है कि बाजार में दोनों पक्षों को जोड़ने वाले समाधान की मांग बढ़ रही है।

रुझान 2: खास प्रॉम्प्ट की बारीक ट्रैकिंग Otterly.AI जैसे प्लेटफॉर्म अब प्रॉम्प्ट के ज्यादा विशिष्ट रूपों को ट्रैक कर रहे हैं। इससे ब्रांड अधिक सटीकता से देख सकते हैं कि कौन सा खोज प्रश्न उल्लेख दिलाता है और कौन सा नहीं। यह उपयोगी आंकड़ा है, लेकिन इसकी बारीकी हर संभावित प्रश्न को कवर करने के लिए आवश्यक कंटेंट की मात्रा भी बढ़ा देती है।

रुझान 3: बड़े उद्यमों का इकाई आधारित अनुकूलन की ओर बढ़ना बड़े ब्रांड अपने नॉलेज बेस, Wikipedia पर मौजूदगी और संरचित डेटा को बेहतर बनाने में निवेश कर रहे हैं। AI मॉडल उन इकाइयों पर काफी भरोसा करते हैं जिनकी ऑनलाइन पहचान स्पष्ट और एक जैसी हो। इसके लिए ऐसा कंटेंट चाहिए जो सिर्फ कीवर्ड पर केंद्रित न हो, बल्कि ब्रांड और उसकी पहचान को ध्यान में रखकर लिखा जाए।

रुझान 4: बहुभाषी AI विजिबिलिटी एक अलग विशेषज्ञता बन रही है अंतरराष्ट्रीय स्तर पर काम करने वाली कंपनियां देख रही हैं कि AI मॉडल भाषा और क्षेत्र के हिसाब से अलग स्रोतों का उल्लेख करते हैं। कोई ब्रांड डच भाषा के ChatGPT जवाबों में अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन फ्रेंच या स्पैनिश जवाबों में बिल्कुल नजर नहीं आता। इसलिए हर भाषा क्षेत्र के लिए अलग माप और कंटेंट की जरूरत पड़ती है।

रुझान 5: रिपोर्टिंग की आवृत्ति से निरंतर सुधार की ओर बदलाव जहां पहले मापने वाले प्लेटफॉर्म साप्ताहिक या मासिक रिपोर्ट देते थे, अब अपेक्षा लगातार निगरानी और तुरंत संकेतों की है। इससे उत्पादन पक्ष पर दबाव बढ़ता है। अगर आज कोई कमी दिखाई दे रही है, तो टीम छह सप्ताह बाद होने वाले अगले कंटेंट चक्र तक इंतजार नहीं करना चाहती।

इसका आपकी मार्केटिंग टीम पर क्या असर पड़ता है?

ये रुझान सीधे तौर पर प्रभावित करते हैं कि मार्केटिंग टीमें अपना समय और बजट कैसे बांटती हैं। मापने वाले प्लेटफॉर्म जब खास प्रॉम्प्ट और भाषाओं की अधिक विस्तृत जानकारी देते हैं, तो उस पर काम करने की जरूरत भी उतनी ही बढ़ती है। जबकि अधिकांश टीमों के पास अतिरिक्त क्षमता नहीं होती।

एक उदाहरण लें। यात्रा क्षेत्र की एक छोटी कंपनी ने मापने वाले प्लेटफॉर्म के जरिए पाया कि फ्रेंच और स्पैनिश ChatGPT जवाबों में उसका ब्रांड लगभग दिखाई ही नहीं देता, जबकि प्रतिस्पर्धी वहां मौजूद थे। आंकड़े बिल्कुल स्पष्ट थे, लेकिन टीम के पास न फ्रेंच या स्पैनिश कंटेंट लेखक था और न ही हर भाषा क्षेत्र के लिए स्थानीय एजेंसी का बजट। “यह कमी है” से “यह लेख प्रकाशित हो चुका है” तक पहुंचने में बहुत चरण लगते थे, इसलिए निष्कर्ष तीन महीने तक स्प्रेडशीट में ही पड़ा रहा। यह व्यापक समस्या है। बहुभाषी विस्तार पर विचार करने वाली टीमों के लिए फ्रांस SEO तुलना: स्थानीय एजेंसी या 2027 के लिए AI प्लेटफॉर्म? में स्थानीय एजेंसियों और प्लेटफॉर्म के बीच चुनाव की जानकारी दी गई है।

Launchmind को इसी कमी को दूर करने के लिए बनाया गया है। यह लेखन, जांच और प्रकाशन को एक कार्यप्रवाह में जोड़ता है। WordPress, Shopify, PrestaShop और Laravel के कनेक्टर के माध्यम से कंटेंट लिखा, जांचा और आपके ब्लॉग पर सीधे प्रकाशित किया जा सकता है। एक ही सेटिंग से आठ भाषाओं में काम संभव है। जहां कोई मापने वाला प्लेटफॉर्म बताता है कि स्पैनिश AI जवाबों में ब्रांड अनुपस्थित है, वहीं Launchmind उसी कार्यप्रवाह में लेख तैयार कर सकता है, ईमेल पर प्रीव्यू के जरिए मंजूरी ले सकता है और बिना अलग लेखक या एजेंसी के उसे प्रकाशित कर सकता है। इससे निष्कर्ष को वास्तविक विजिबिलिटी में बदलने का समय काफी कम हो जाता है।

अलग अलग लेख अक्सर अपेक्षित असर क्यों नहीं देते

एक आम गलती यह होती है कि टीम मापने वाले प्लेटफॉर्म में कमी दिखते ही उस खास कमी को भरने के लिए एक अलग लेख लिखवा देती है। यह तरीका अक्सर कारगर नहीं होता, क्योंकि AI सर्च इंजन और Google, दोनों उन स्रोतों को प्राथमिकता देते हैं जो किसी विषय को विस्तार और आपसी जुड़ाव के साथ कवर करते हैं। किसी एक खास प्रॉम्प्ट को कवर करने की कोशिश करने वाला अकेला लेख, व्यवहार में कई बार आपकी साइट के मौजूदा कंटेंट को मजबूत करने के बजाय उसी से प्रतिस्पर्धा करने लगता है।

इसलिए Launchmind हब और स्पोक क्लस्टर बनाता है। इसमें एक मुख्य विस्तृत लेख होता है, जिसके आसपास सहायक लेख तैयार किए जाते हैं और आंतरिक लिंक के जरिए सभी को जोड़ा जाता है। Google और जनरेटिव मॉडल, दोनों इसी तरह विषय आधारित अधिकार को पहचानते हैं। किसी विषय पर जुड़ा हुआ कंटेंट क्लस्टर रखने वाली साइट का उल्लेख, अलग थलग लेखों वाली साइट की तुलना में स्रोत के रूप में अधिक होने की संभावना रहती है। इस तरह के क्लस्टर को प्रोग्रामेटिक तरीकों के साथ जोड़ने के बारे में अधिक जानकारी कौन से टूल प्रोग्रामेटिक SEO और AI कंटेंट जनरेशन को जोड़ते हैं? में है।

माप और उत्पादन को व्यावहारिक रूप से कैसे जोड़ें

व्यवहार में सबसे अच्छा तरीका यह है कि Profound, Peec AI या Otterly.AI जैसा मापने वाला प्लेटफॉर्म यह बताने का स्रोत बना रहे कि कौन से प्रॉम्प्ट, भाषाएं और प्रतिस्पर्धी महत्वपूर्ण हैं। इन निष्कर्षों को कंटेंट योजना में बदला जाए और कंटेंट इंजन बिना हर लेख के लिए मैन्युअल ब्रीफ तैयार किए उस योजना को लागू करे। Launchmind असली Google Search Console डेटा के आधार पर खुद में सुधार भी करता है। यदि प्रकाशित लेख अपेक्षित रैंकिंग नहीं पाता, तो उसे संशोधित किया जाता है, न कि भूले हुए प्रकाशन की तरह छोड़ दिया जाता। यह किसी मापने वाले प्लेटफॉर्म के एक समय के आंकड़े पर आधारित एकमुश्त कंटेंट अभियान से बिल्कुल अलग तरीका है।

आप अभी क्या कर सकते हैं:

• हर महीने अपने मापने वाले प्लेटफॉर्म से उन शीर्ष 10 प्रॉम्प्ट को निकालें जिनमें आपका ब्रांड नहीं दिखता
• प्रॉम्प्ट को अलग अलग खोज प्रश्न की बजाय विषय क्लस्टर के अनुसार समूहित करें
• देखें कि किन भाषा क्षेत्रों में इम्प्रेशन की कमी सबसे ज्यादा है
• हर क्लस्टर के लिए अस्पष्ट बैकलॉग के बजाय स्पष्ट प्रकाशन तिथि तय करें
• छह से आठ सप्ताह बाद उसी मापने वाले प्लेटफॉर्म में फिर जांचें कि उल्लेख बढ़े हैं या नहीं

इस संयोजन के लिए अपनी मार्केटिंग टीम को कैसे तैयार करें?

तैयारी की शुरुआत इस ईमानदार पड़ताल से होती है कि टीम कहां अटक रही है: मापने में, लिखने में या प्रकाशित करने में। कई मार्केटिंग टीमें सोचती हैं कि उनकी समस्या माप की है, जबकि असली अड़चन कंटेंट बनाने की क्षमता होती है। इसे जांचने का सरल तरीका है: पिछले तीन महीनों में वास्तव में प्रकाशित लेखों की संख्या की तुलना उन कंटेंट विचारों से करें जो दस्तावेज या स्प्रेडशीट में ही पड़े हैं। ज्यादातर छोटी और उभरती कंपनियों की टीमों में अधूरे विचारों की संख्या कहीं अधिक होती है।

दूसरा अहम पहलू है अपने कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम से तकनीकी जुड़ाव। जो टीमें कंटेंट इंजन को मापने वाले प्लेटफॉर्म के साथ जोड़ने पर विचार कर रही हैं, उन्हें पहले जांचना चाहिए कि प्रकाशन WordPress, Shopify, PrestaShop या Laravel जैसे कस्टम समाधान पर सीधे हो सकता है या फिर भी सामग्री को हाथ से कॉपी करना पड़ेगा। यह कदम छोटा लग सकता है, लेकिन अक्सर यहीं उत्पादन धीमा पड़ जाता है क्योंकि टीम में किसी के पास लेखों को एक एक करके डालने का समय नहीं होता।

तीसरा, कंटेंट लाइव होने से पहले मंजूरी देने वाले व्यक्ति को तय करना जरूरी है। बिना मानवीय जांच के पूरी तरह स्वचालित प्रकाशन तेज हो सकता है, लेकिन अधिकतर मार्केटिंग टीमें ब्रांड और तथ्यों पर नियंत्रण रखना चाहती हैं। Launchmind हर लेख के लिए ईमेल पर प्रीव्यू देता है, ताकि मार्केटिंग प्रबंधक संपादकीय नियंत्रण छोड़े बिना कुछ मिनटों में मंजूरी दे सके।

जो टीमें यह तय नहीं कर पा रही हैं कि अपना आंतरिक कंटेंट दल बनाएं या मापने वाले प्लेटफॉर्म के साथ AI कंटेंट इंजन का उपयोग करें, उनके लिए इन हाउस SEO टीम या AI कंटेंट इंजन: वास्तव में किसे बढ़ाया जा सकता है? में तुलना दी गई है। Launchmind के काम करने के तरीके और समान कंपनियों के नतीजों के बारे में जानने के लिए सफलता की कहानियां देखें या सीधे AI मार्केटिंग सहयोगी Alex को सक्रिय करें।

आप अभी क्या कर सकते हैं:

• जांचें कि पिछले तिमाही में मापने वाले प्लेटफॉर्म से मिले कितने कंटेंट विचार वास्तव में प्रकाशित हुए
• देखें कि आपके कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम के लिए सीधा कनेक्टर है या प्रकाशन मैन्युअल करना पड़ेगा
• तय करें कि हर लेख को अंतिम मंजूरी देने की जिम्मेदारी टीम में किसकी होगी
• मापने और प्रकाशित करने के बीच तय समय चक्र बनाएं, जैसे हर महीने
• सबसे बड़ी विजिबिलिटी कमियों के आधार पर प्राथमिकता वाली भाषाएं तय करें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI विजिबिलिटी प्लेटफॉर्म और कंटेंट इंजन में क्या अंतर है?

Profound, Peec AI या Otterly.AI जैसा AI विजिबिलिटी प्लेटफॉर्म मापता है कि ChatGPT, Perplexity और ऐसे ही मॉडलों के जवाबों में ब्रांड कितनी बार और किस रूप में दिखाई देता है। कंटेंट इंजन उन लेखों को लिखता, जांचता और प्रकाशित करता है जिनकी जरूरत उस विजिबिलिटी को बेहतर बनाने के लिए होती है। दोनों की भूमिकाएं अलग हैं और व्यवहार में इन्हें अलग से खरीदना पड़ता है, जब तक कोई प्लेटफॉर्म दोनों सुविधाएं एक साथ न दे।

कौन से टूल AI सर्च इंजन के लिए माप और कंटेंट उत्पादन, दोनों को स्वचालित करते हैं?

Profound, Peec AI और Otterly.AI समेत ज्यादातर विशेषज्ञ मापने वाले प्लेटफॉर्म लेखन या प्रकाशन की सुविधा नहीं देते। Launchmind इन दोनों जरूरतों को एक साथ पूरा करने के लिए बनाया गया है। यह Google और AI सर्च इंजन, दोनों के लिए बेहतर कंटेंट लिखता, जांचता और आपके अपने प्लेटफॉर्म पर कनेक्टर के जरिए प्रकाशित करता है।

माप और कंटेंट उत्पादन अलग अलग खरीदने पर कितना खर्च आता है?

खर्च विक्रेता और टीम के आकार के अनुसार बहुत अलग हो सकता है। व्यवहार में मार्केटिंग टीम अक्सर मापने वाले प्लेटफॉर्म के लिए अलग सदस्यता शुल्क देती है, फ्रीलांसर या एजेंसी को हर लेख का अलग भुगतान करती है और कभी कभी डेवलपर के जरिए प्रकाशन के लिए भी अतिरिक्त खर्च उठाती है। अलग अलग बिलों का यह ढांचा कुल लागत को समझना मुश्किल बनाता है और खर्च अक्सर अनुमान से अधिक होता है।

नए कंटेंट का असर AI सर्च इंजन में कितनी जल्दी दिखता है?

यह मॉडल और विषय पर निर्भर करता है। पारंपरिक SEO के जरिए Google रैंकिंग में बदलाव आमतौर पर कुछ सप्ताह से कुछ महीनों में दिखता है। ChatGPT या Perplexity में उल्लेख इस बात पर निर्भर करता है कि ये मॉडल अपने स्रोतों को कितनी बार अपडेट करते हैं। लंबे समय तक लगातार प्रकाशन और मजबूत आंतरिक लिंक संरचना, एक बार के कंटेंट अभियान की तुलना में उल्लेख मिलने की संभावना कहीं अधिक बढ़ाती है।

क्या मापने वाले प्लेटफॉर्म को Surfer या Semrush जैसे मौजूदा SEO टूल के साथ जोड़ना उपयोगी है?

हां, बशर्ते टूल के बीच कार्यप्रवाह पहले से स्पष्ट तय हो। कई टीमें कीवर्ड रिसर्च और तकनीकी सुधार के लिए SEO टूल, AI विजिबिलिटी के लिए अलग मापने वाला प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करती हैं, लेकिन फिर भी कंटेंट उत्पादन वाला पक्ष अधूरा रह जाता है। मौजूदा SEO टूल को AI विजिबिलिटी में आने वाली सीमाओं का विवरण Surfer SEO और AI विजिबिलिटी में दिया गया है।

निष्कर्ष

Profound, Peec AI और Otterly.AI यह समझने के लिए उपयोगी और विस्तृत आंकड़े देते हैं कि AI सर्च इंजन में ब्रांड कितना दिखाई देता है, लेकिन इनमें से कोई भी उस समस्या को हल नहीं करता जिसे ये आंकड़े सामने लाते हैं। कंटेंट तैयार करने की सुविधा के बिना AI विजिबिलिटी टूल लेने वाली मार्केटिंग टीमों को अक्सर एक ही दीवार का सामना करना पड़ता है: जानकारी तो मिलती है, लेकिन उस पर कार्रवाई नहीं होती। और जब होती भी है, तो लेखन, जांच और प्रकाशन अलग अलग प्रक्रियाएं होने के कारण काम धीमा और बिखरा हुआ रहता है।

हल एक और मापने वाला प्लेटफॉर्म लेना नहीं है। जरूरत है माप को ऐसे उत्पादन तंत्र से जोड़ने की, जो उसे दिशा देने वाले आंकड़ों की तरह ही तेज और व्यवस्थित हो। Launchmind इन दोनों दुनिया को जोड़ने के लिए बना है। यह आपके अपने प्लेटफॉर्म पर आठ भाषाओं में कंटेंट लिखता, जांचता और प्रकाशित करता है। कंटेंट Google, ChatGPT और Perplexity, सभी के लिए बेहतर बनाया जाता है और अनुमान के बजाय असली Search Console डेटा के आधार पर सुधारा जाता है। जानना चाहते हैं कि इससे आपकी टीम का कितना समय और बजट बच सकता है? बिना किसी बाध्यता के बातचीत बुक करें और जानें कि माप व उत्पादन को एक ही कार्यप्रवाह में कैसे जोड़ा जा सकता है।