कृत्रिम‑बुद्धि क्रॉलर्स और LLM टूल्स आपके पृष्ठों को विश्वसनीय रूप से खोजें, पार्स करें और उद्धृत करें—इसके लिए सामग्री, मेटाडाटा, क्रॉल नियम और प्रदर्शन कैसे संरचित करें, यह सीखें।
“AI-ऑप्टिमाइज़्ड” अक्सर एक बासी शब्द के रूप में इस्तेमाल होता है, लेकिन व्यवहार में इसका मतलब है कि आपकी वेबसाइट automated सिस्टम्स के लिए खोजना, पढ़ना, और सटीक रूप से पुनः उपयोग करना आसान हो।
जब लोग AI क्रॉलर्स कहते हैं, तो वे आम तौर पर बॉट्स की बात कर रहे होते हैं जो सर्च इंजन, AI उत्पादों, या डेटा प्रोवाइडरों द्वारा चलाए जाते हैं और वे वेब पेजों को उस तरह से फेच करते हैं जिससे सारांश, उत्तर, ट्रेनिंग डेटा सेट या retrieval सिस्टम्स बनते हैं। LLM इंडेक्सिंग आमतौर पर आपके पृष्ठों को एक खोजयोग्य knowledge store में बदलना दर्शाता है (अक्सर “chunks” किए हुए टेक्स्ट और मेटाडाटा) ताकि एक AI असिस्टेंट सही passage निकाल सके और उसे उद्धृत कर सके।
AI ऑप्टिमाइज़ेशन का जोर “रैंकिंग” से कम और इन चार परिणामों पर ज़्यादा होता है:
कोई भी किसी विशेष AI इंडेक्स या मॉडल में शामिल किए जाने की गारंटी नहीं दे सकता। अलग‑अलग प्रदाता अलग तरीके से क्रॉल करते हैं, अलग नीतियाँ मानते हैं, और अलग शेड्यूल पर रीफ्रेश करते हैं।
आप जो नियंत्रित कर सकते हैं वह यह है कि आपकी सामग्री एक्सेस करने, निकालने, और एट्रिब्यूट करने में सीधी हो—ताकि यदि इसका उपयोग हो तो सही तरीके से हो।
llms.txt फ़ाइलयदि आप तेज़ी से नए पृष्ठ और फ्लो बना रहे हैं, तो ऐसे टूलिंग का चयन करना मददगार होता है जो इन आवश्यकताओं से टकराए नहीं। उदाहरण के लिए, टीमें जो Koder.ai का उपयोग करती हैं (एक चेट‑ड्रिवन वाइब‑कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म जो React फ्रंटएंड और Go/PostgreSQL बैकएंड जनरेट करता है) अक्सर SSR/SSG‑फ्रेंडली टेम्प्लेट, स्थिर रूट्स, और सुसंगत मेटाडाटा शुरुआती चरण से ही शामिल कर लेती हैं—तो “AI‑रेडी” बनाना डिफ़ॉल्ट बन जाता है, न कि बाद में जोड़ा जाने वाला।
LLMs और AI क्रॉलर किसी पृष्ठ को इंसान की तरह नहीं समझते। वे टेक्स्ट निकालते हैं, विचारों के बीच संबंधों का अनुमान लगाते हैं, और आपके पृष्ठ को एक स्पष्ट इरादे से जोड़ने की कोशिश करते हैं। आपकी संरचना जितनी अधिक predictable होगी, उन्हें उतनी ही कम गलत धारणाएँ बनानी पड़ेंगी।
पृष्ठ को प्लेन‑टेक्स्ट में स्कैन करना आसान बनाकर शुरू करें:
एक उपयोगी पैटर्न है: वादा → सारांश → व्याख्या → प्रमाण → अगले कदम।
ऊपर एक छोटा सार (2–5 पंक्तियाँ) रखें। यह AI सिस्टम्स को पृष्ठ वर्गीकृत करने और मुख्य दावों को पकड़ने में मदद करता है।
उदाहरण TL;DR:
TL;DR: यह पृष्ठ बताता है कि सामग्री को कैसे संरचित किया जाए ताकि AI क्रॉलर मुख्य विषय, परिभाषाएँ, और प्रमुख निष्कर्ष भरोसेमंद तरीके से निकाल सकें।
LLM इंडेक्सिंग तब सबसे बेहतर काम करती है जब हर URL एक इरादे का जवाब देता हो। अगर आप असंबंधित उद्देश्यों को मिला देते हैं (जैसे “प्राइसिंग”, “इंटीग्रेशन डॉक्स”, और “कंपनी इतिहास” एक ही पृष्ठ पर), तो पृष्ठ को वर्गीकृत करना कठिन हो जाता है और वह गलत प्रश्नों के लिए surfaced हो सकता है।
संबंधित पर अलग‑अलग इरादों को कवर करना हो तो उन्हें अलग पृष्ठों में विभाजित करें और आंतरिक लिंक के साथ जोड़ें (उदाहरण: /pricing, /docs/integrations)।
यदि आपके दर्शक किसी शब्द की कई व्याख्याएँ कर सकते हैं, तो उसे जल्दी परिभाषित करें।
उदाहरण:
AI crawler optimization: साइट सामग्री और एक्सेस नियम तैयार करना ताकि automated सिस्टम्स भरोसेमंद रूप से पृष्ठों का पता लगा सकें, पढ़ सकें, और व्याख्या कर सकें।
हर उत्पाद, फीचर, प्लान, और प्रमुख अवधारणा के लिए एक नाम चुनें—और उसे हर जगह वही रखें। सुसंगतता extraction को बेहतर बनाती है ("Feature X" हमेशा उसी चीज़ को दर्शाता है) और मॉडल्स द्वारा सारांश या तुलना करते समय entity confusion को घटाती है।
अधिकांश AI इंडेक्सिंग पाइपलाइन्स पृष्ठों को चंक्स में तोड़ कर बाद में सर्वश्रेष्ठ‑मेल खाने वाले हिस्सों को स्टोर/रिट्रीव करती हैं। आपका काम उन चंक्स को स्पष्ट, self-contained, और उद्धरण के लिए आसान बनाना है।
प्रति पेज एक H1 रखें (पृष्ठ का वादा), फिर प्रमुख सेक्शनों के लिए H2s और उपविषयों के लिए H3s का उपयोग करें।
एक साधारण नियम: यदि आप अपने H2s से एक सामग्री सूची (table of contents) बना सकते हैं जो पृष्ठ का पूरा सार बताती हो, तो आप सही कर रहे हैं। यह संरचना retrieval सिस्टम्स को हर चंक के साथ सही संदर्भ जोड़ने में मदद करती है।
“Overview” या “More info” जैसे अस्पष्ट लेबल से बचें। इसके बजाय हेडिंग्स उपयोगकर्ता के इरादे का उत्तर दें:
जब कोई चंक संदर्भ से बाहर निकाला जाता है, हेडिंग अक्सर उसका “टाइटल” बन जाती है—इसे अर्थपूर्ण बनाएं।
रीडेबिलिटी और चंक‑फोकस बनाए रखने के लिए छोटे पैराग्राफ (1–3 वाक्य) का उपयोग करें।
आवश्यकताओं, कदमों, और फीचर हाइलाइट्स के लिए बुलेट सूचियाँ अच्छी तरह काम करती हैं। तुलना के लिए तालिकाएँ उत्कृष्ट हैं क्योंकि वे संरचना को बनाए रखती हैं।
| Plan | Best for | Key limit |
|---|---|---|
| Starter | Trying it out | 1 project |
| Team | Collaboration | 10 projects |
एक छोटी FAQ सेक्शन जिसके blunt, complete उत्तर हों extractability को बेहतर बनाता है:
Q: क्या आप CSV अपलोड सपोर्ट करते हैं?
A: हाँ—CSV प्रति फाइल 50 MB तक।
कुंजी पृष्ठों को नेविगेशन ब्लॉक्स के साथ बंद करें ताकि उपयोगकर्ता और क्रॉलर दोनों इरादा‑आधारित पाथ फॉलो कर सकें:
सभी AI क्रॉलर एक पूर्ण ब्राउज़र की तरह व्यवहार नहीं करते। कई तुरंत raw HTML को फेच कर पढ़ सकते हैं, लेकिन JavaScript को execute करने, API कॉल्स पर इंतज़ार करने, और हाइड्रेशन के बाद पेज को assemble करने में संघर्ष कर सकते हैं। यदि आपकी मुख्य सामग्री केवल क्लाइंट‑साइड रेंडर के बाद प्रकट होती है, तो आप LLM इंडेक्सिंग कर रहे सिस्टम्स से "अदृश्य" हो सकते हैं।
पारंपरिक HTML पेज के साथ, क्रॉलर डॉक्युमेंट डाउनलोड करके हेडिंग्स, पैराग्राफ, लिंक और मेटाडाटा को तुरंत निकाल सकता है।
JS‑भारी पेज के साथ, पहली प्रतिक्रिया एक पतला शेल हो सकती है (कुछ divs और स्क्रिप्ट)। अर्थपूर्ण टेक्स्ट केवल स्क्रिप्ट्स के चलने, डेटा लोड होने, और कंपोनेंट्स के रेंडर होने के बाद दिखाई देता है। यही वह चरण है जहाँ कवरेज घटती है: कुछ क्रॉलर स्क्रिप्ट्स नहीं चलाते; अन्य उन्हें टाइमआउट्स या आंशिक सपोर्ट के साथ चलाते हैं।
आप जिन्हें इंडेक्स करना चाहते हैं—प्रोडक्ट विवरण, प्राइसिंग, FAQ, डॉक्स—उनके लिए इनको प्राथमिकता दें:
लक्ष्य “कोई JavaScript नहीं” नहीं है—बल्कि पहले अर्थपूर्ण HTML, फिर JS।
Tabs, accordions, और “read more” कंट्रोल ठीक हैं यदि टेक्स्ट DOM में मौजूद है। समस्या तब आती है जब टैब कंटेंट केवल क्लिक के बाद फेच होता है, या क्लाइंट‑साइड रिक्वेस्ट के बाद इंजेक्ट किया जाता है। यदि वह कंटेंट AI डिस्कवरी के लिए महत्त्वपूर्ण है, तो उसे प्रारंभिक HTML में रखें और CSS/ARIA से विजिबिलिटी नियंत्रित करें।
इन दोनों चेक्स का उपयोग करें:
यदि आपकी हेडिंग्स, मुख्य कॉपी, आंतरिक लिंक, या FAQ उत्तर केवल Inspect Element में हैं पर View Source में नहीं, तो इसे रेंडरिंग जोखिम समझें और उस सामग्री को सर्वर‑रेंडर में ले जाएँ।
AI क्रॉलर और पारंपरिक सर्च बॉट्स दोनों को स्पष्ट, सुसंगत एक्सेस नियमों की आवश्यकता होती है। यदि आप गलती से महत्वपूर्ण सामग्री ब्लॉक कर देते हैं—या क्रॉलरों को निजी या "गंदे" क्षेत्रों में प्रवेश की अनुमति दे देते हैं—तो आप क्रॉल बजट बर्बाद कर सकते हैं और जो इंडेक्स होता है वह प्रदूषित हो सकता है।
robots.txt का उपयोग व्यापक नियमों के लिए करें: कौन से पूरे फोल्डर (या URL पैटर्न) क्रॉल किए जाने चाहिए या टाले जाने चाहिए।
एक व्यवहारिक बेसलाइन:
/admin/, /account/, internal search results, या पैरामीटर‑भारी URLs जो अनंत संयोजनों को जन्म दे सकते हैं।उदाहरण:
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /account/
Disallow: /internal-search/
Sitemap: /sitemap.xml
महत्त्वपूर्ण: robots.txt से ब्लॉक करने का अर्थ है क्रॉलिंग रोकी जाती है, लेकिन यह हमेशा गारंटी नहीं देता कि यदि कोई URL कहीं और संदर्भित है तो वह इंडेक्स में नहीं आएगा। इंडेक्स नियंत्रण के लिए पेज‑स्तरीय निर्देशों का उपयोग करें।
HTML पृष्ठों में meta name="robots" का उपयोग करें और नॉन‑HTML फाइलों (PDFs, feeds, generated exports) के लिए X-Robots-Tag हेडर का उपयोग करें।
सामान्य पैटर्न:
noindex,follow ताकि लिंक पास होते रहें पर पेज इंडेक्स से बाहर रहे।noindex पर भरोसा न करें—प्रमाणीकरण के साथ सुरक्षा करें, और सम्भव हो तो crawl भी डिसेबल करें।noindex और सही canonicalization (नीचे कवर किया गया)।पर्यावरण के हिसाब से नियम डोक्यूमेंट करें और लागू करें:
noindex जोड़ें (हेडर‑आधारित सबसे आसान)।यदि आपका एक्सेस नियंत्रण उपयोगकर्ता डेटा को प्रभावित करता है, तो सुनिश्चित करें कि उपयोगकर्ता‑सामने दिखने वाली नीति वास्तविकता से मेल खाती है (संबंधित हो तो /privacy और /terms देखें)।
यदि आप चाहते हैं कि AI सिस्टम्स (और सर्च क्रॉलर) भरोसेमंद तरीके से आपके पृष्ठों को समझें और उद्धृत करें, तो आपको "एक ही सामग्री, कई URLs" जैसी स्थितियों को कम करना होगा। डुप्लीकेट्स क्रॉल बजट बर्बाद करते हैं, सिग्नल बाँटते हैं, और गलत वर्शन के इंडेक्स या संदर्भ होने का कारण बन सकते हैं।
ऐसे URL लक्ष्य रखें जो वर्षों तक मान्य रहें। सत्र‑IDs, सॉर्टिंग विकल्प, या ट्रैकिंग कोड जैसे अनावश्यक पैरामीटर को indexable URLs में प्रदर्शित करने से बचें (उदाहरण: ?utm_source=..., ?sort=price, ?ref=)। यदि पैरामीटर कार्यक्षमता के लिए आवश्यक हैं (फिल्टर्स, पेजिनेशन, आंतरिक सर्च), तो यह सुनिश्चित करें कि “मुख्य” संस्करण एक स्थिर, साफ़ URL पर उपलब्ध हो।
स्थिर URLs दीर्घकालिक उद्धरणों को बेहतर बनाते हैं: जब एक LLM किसी संदर्भ को सीखता या संग्रह करता है, तो आपकी URL संरचना हर redesign पर बदलती नहीं है तो संभावना अधिक होती है कि वह एक ही पृष्ठ की ओर इंगित करता रहे।
ऐसे पृष्ठों पर <link rel=\"canonical\"> जोड़ें जहाँ डुप्लीकेट अपेक्षित हों:
Canonical टैग्स को प्राथमिक, इंडेक्सेबल URL की ओर इशारा करना चाहिए (और आदर्श रूप से वह canonical URL 200 स्टेटस लौटाए)।
जब कोई पृष्ठ स्थायी रूप से स्थानांतरित हो, तो 301 रीडायरेक्ट का उपयोग करें। रीडायरेक्ट चेन (A → B → C) और लूप से बचें; वे क्रॉलर को धीमा करते हैं और आंशिक इंडेक्सिंग का कारण बन सकते हैं। पुराने URLs को सीधे अंतिम गंतव्य पर रीडायरेक्ट करें, और HTTP/HTTPS और www/non‑www के बीच रीडायरेक्ट्स सुसंगत रखें।
hreflang केवल तभी लागू करें जब आपके पास वाकई स्थानीयकृत समकक्ष हों (केवल अनुवादित स्निपेट नहीं)। गलत hreflang यह भ्रम पैदा कर सकता है कि किस पृष्ठ को किस ऑडियंस के लिए उद्धृत किया जाना चाहिए।
साइटमैप्स और आंतरिक लिंक आपकी “डिलीवरी प्रणाली” हैं जो क्रॉलर को बताती हैं कि क्या मौजूद है, क्या महत्त्वपूर्ण है, और क्या अनदेखा किया जाना चाहिए। AI क्रॉलर और LLM इंडेक्सिंग के लिए लक्ष्य सरल है—अपने सर्वश्रेष्ठ, साफ़ URL को खोजने में आसान और मिस करना कठिन बनाएं।
आपके साइटमैप में केवल इंडेक्सेबल, canonical URLs शामिल होने चाहिए। यदि कोई पेज robots.txt द्वारा ब्लॉक है, noindex है, redirect है, या canonical वर्शन नहीं है, तो वह साइटमैप में नहीं होना चाहिए। इससे क्रॉलर बजट केंद्रित रहता है और यह संभावना कम होती है कि कोई LLM किसी डुप्लिकेट या पुरानी वर्शन को उठा ले।
URL फॉर्मैट के साथ सुसंगत रहें (ट्रेलिंग स्लैश, लोअरकेस, HTTPS) ताकि साइटमैप आपके canonical नियमों को प्रतिबिंबित करे।
यदि आपके पास बहुत सारे URLs हैं, तो उन्हें कई साइटमैप फाइलों में विभाजित करें (सामान्य सीमा: प्रति फाइल 50,000 URLs) और एक sitemap index प्रकाशित करें जो हर साइटमैप को सूचीबद्ध करे। कंटेंट प्रकार के अनुसार व्यवस्थित करना सहूलियत देता है, उदाहरण के लिए:
/sitemaps/pages.xml/sitemaps/blog.xml/sitemaps/docs.xmlयह रखरखाव आसान बनाता है और यह ट्रैक करने में मदद करता है कि क्या खोजा जा रहा है।
lastmod को ट्रस्ट सिग्नल की तरह उपयोग करें, पर तर्कसंगत रहेंlastmod को सोच‑समझकर अपडेट करें—केवल तब जब पृष्ठ का अर्थपरक बदलाव हुआ हो (सामग्री, प्राइसिंग, नीति, प्रमुख मेटाडाटा)। यदि हर URL हर deploy पर अपडेट होता है, तो क्रॉलर फ़ील्ड को अनदेखा करना सीख जाते हैं, और वास्तव में महत्वपूर्ण अपडेट बाद में पुनःक्रमित किए जा सकते हैं।
एक मजबूत hub‑and‑spoke संरचना उपयोगकर्ताओं और मशीनों दोनों की मदद करती है। हबस (श्रेणी, उत्पाद, या विषय पृष्ठ) बनाएं जो सबसे महत्वपूर्ण “स्पोक” पृष्ठों की ओर लिंक करें, और सुनिश्चित करें कि हर स्पोक वापस अपने हब से लिंक करे। कॉपी में संदर्भगत लिंक जोड़ें, केवल मेनू में नहीं।
यदि आप शैक्षिक सामग्री प्रकाशित करते हैं, तो अपने मुख्य प्रवेश बिंदुओं को स्पष्ट रखें—उपयोगकर्ताओं को लेखों के लिए /blog और गहराई वाले संदर्भ के लिए /docs पर भेजें।
संरचित डेटा एक तरीका है जिससे आप बताते हैं कि कोई पृष्ठ क्या है (एक article, product, FAQ, organization) मशीन‑पठनीय फॉर्मैट में। सर्च इंजन और AI सिस्टम्स को यह अंदाज़ा लगाने की जरूरत नहीं पड़ती कि कौन सा टेक्स्ट शीर्षक है, किसने लिखा, या मुख्य एंटिटी क्या है—वे इसे सीधे पार्स कर सकते हैं।
अपनी सामग्री के अनुरूप Schema.org प्रकारों का उपयोग करें:
प्रति पृष्ठ एक प्राथमिक प्रकार चुनें, फिर सहायक गुण जोड़ें (उदाहरण: एक Article में Organization को publisher के रूप में संदर्भित किया जा सकता है)।
AI क्रॉलर और सर्च इंजन संरचित डेटा की तुलना विज़िबल पेज से करते हैं। यदि आपका मार्कअप किसी FAQ का दावा करता है जो पृष्ठ पर वास्तव में नहीं है, या किसी लेखक का नाम सूचीबद्ध करता है जो दिखाई नहीं देता, तो भ्रम पैदा होता है और मार्कअप को अनदेखा किए जाने का जोखिम होता है।
कॉन्टेंट पृष्ठों के लिए, वास्तविक और अर्थपूर्ण होने पर author के साथ datePublished और dateModified शामिल करें। यह ताजगी और जवाबदेही को स्पष्ट करता है—दो चीज़ें जो LLMs अक्सर विश्वास तय करने में देखते हैं।
यदि आपके पास आधिकारिक प्रोफ़ाइल हैं, तो Organization स्कीमा में sameAs लिंक जोड़ें (उदा., आपकी कंपनी की मान्यता प्राप्त सोशल प्रोफाइल)।
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Build a Website Ready for AI Crawlers and LLM Indexing",
"author": { "@type": "Person", "name": "Jane Doe" },
"datePublished": "2025-01-10",
"dateModified": "2025-02-02",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Acme",
"sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/acme"]
}
}
अंत में, सामान्य टेस्टिंग टूल्स (Google’s Rich Results Test, Schema Markup Validator) के साथ सत्यापित करें। त्रुटियाँ ठीक करें, और वॉर्निंग्स को व्यावहारिक रूप से संभालें: उन वॉर्निंग्स को प्राथमिकता दें जो आपके चुने हुए प्रकार और प्रमुख गुणों (title, author, dates, product info) से सीधे जुड़ी हों।
एक llms.txt फ़ाइल आपकी साइट के लिए एक छोटी, मानव‑पठनीय “इंडेक्स कार्ड” है जो भाषा‑मॉडल‑फोकस्ड क्रॉलरों (और उन्हें कॉन्फ़िगर करने वाले लोगों) को सबसे महत्वपूर्ण entry points की ओर इशारा करती है: आपकी डॉक्स, प्रमुख प्रोडक्ट पेज, और कोई भी संदर्भ सामग्री जो आपकी टर्मिनोलॉजी को समझाती है।
यह किसी मानक जैसा कठोर नहीं है और सभी क्रॉलर पर समान व्यवहार की गारंटी नहीं देता—इसे sitemap, canonicals, या robots कंट्रोल का विकल्प न समझें। इसे डिस्कवरी और संदर्भ के लिए एक उपयोगी शॉर्टकट समझें।
इसे साइट रूट पर रखें ताकि इसे खोजना आसान हो:
/llms.txtयह वही विचार है जो robots.txt में है: predictable लोकेशन, तेज़ फेच।
इसे छोटा और curated रखें। अच्छे उम्मीदवार:
छोटी स्टाइल नोट्स जोड़ने पर भी विचार करें जो अस्पष्टता घटाएँ (उदाहरण: “हम UI में customers को ‘workspaces’ कहते हैं”)। लंबे मार्केटिंग कॉपी, पूरी URL डम्प, या कोई भी चीज़ जो आपके canonical URLs से टकराती है, शामिल न करें।
यहाँ एक सरल उदाहरण है:
# llms.txt
# Purpose: curated entry points for understanding and navigating this site.
## Key pages
- / (Homepage)
- /pricing
- /docs
- /docs/getting-started
- /docs/api
- /blog
## Terminology and style
- Prefer “workspace” over “account”.
- Product name is “Acme Cloud” (capitalized).
- API objects: “Project”, “User”, “Token”.
## Policies
- /terms
- /privacy
संगति मात्रा से ज़्यादा महत्वपूर्ण है:
robots.txt द्वारा ब्लॉक किए गए हों (यह मिलेजुले संकेत पैदा करता है)।एक प्रायोगिक रूटीन जो प्रबंधनीय रहे:
llms.txt में हर लिंक पर क्लिक करें और पुष्टि करें कि वह अभी भी सबसे अच्छा entry point है।llms.txt अपडेट करें।अच्छे ढंग से होने पर, llms.txt छोटा, सटीक, और वास्तव में उपयोगी बना रहता है—बिना यह वादा किए कि कोई विशेष क्रॉलर कैसे व्यवहार करेगा।
क्रॉलर (सहित AI‑फोकस्ड) बहुत हद तक अधीर उपयोगकर्ताओं की तरह व्यवहार करते हैं: यदि आपकी साइट धीमी या अस्थिर है, तो वे कम पेज फेच करेंगे, कम retry करेंगे, और अपना इंडेक्स कम बार अपडेट करेंगे। अच्छा प्रदर्शन और भरोसेमंद सर्वर रिस्पॉन्स यह बढ़ाते हैं कि आपकी सामग्री खोजी जाए, दोबारा क्रॉल हो, और अद्यतित रखी जाए।
यदि आपका सर्वर अक्सर टाइमआउट या त्रुटियाँ लौटाता है, तो क्रॉलर स्वचालित रूप से बैक‑ऑफ कर सकते हैं। इसका अर्थ है कि नए पृष्ठों का दिखना धीमा हो सकता है, और अपडेट देर से परावर्तित हो सकते हैं।
पीक घंटों के दौरान स्थिर uptime और predictable रिस्पॉन्स‑टाइम पर लक्ष्य रखें—केवल अच्छे “lab” स्कोर्स पर नहीं।
Time to First Byte (TTFB) सर्वर स्वास्थ्य का एक मजबूत संकेत है। कुछ उच्च‑प्रभाव वाले फिक्स:
हालाँकि क्रॉलर इंसानों की तरह इमेजेस “नहीं देखते”, बड़े फाइलें क्रॉल समय और bandwidth बर्बाद करती हैं।
क्रॉलर यह तय करने के लिए स्टेटस कोड पर निर्भर करते हैं कि क्या रखना है और क्या हटाना है:
यदि मुख्य लेख पढ़ने की सामग्री प्रमाणीकरण की मांग करती है, तो कई क्रॉलर केवल शेल को इंडेक्स करेंगे। मुख्य पढ़ने की पहुँच सार्वजनिक रखें, या एक crawlable प्रीव्यू दें जिसमें प्रमुख सामग्री शामिल हो।
अपनी साइट को दुर्व्यवहार से बचाएँ, पर कठोर ब्लॉक्स से बचें। प्राथमिकता दें:
Retry-After हेडर के साथयह आपकी साइट को सुरक्षित रखता है जबकि जिम्मेदार क्रॉलर अपना काम कर सकें।
“E‑E‑A‑T” भव्य दावों या हाई‑फ्लाइंग बैज की मांग नहीं करता। AI क्रॉलर और LLMs के लिए इसका अधिकतर मतलब यह है कि आपकी साइट स्पष्ट हो कि किसने कुछ लिखा, कहाँ तथ्य आए हैं, और कौन उसे बनाए रखने के लिए ज़िम्मेदार है।
जब आप कोई तथ्य बताते हैं, तो दावे के पास जितना सम्भव हो स्रोत जोड़ें। प्राथमिक और आधिकारिक संदर्भों (कानून, स्टैंडर्ड्स बॉडी, विक्रेता दस्तāvेज, peer‑reviewed पेपर) को प्राथमिकता दें बनिस्बत सेकंड‑हैंड सारांश के।
उदाहरण के लिए, यदि आप संरचित डेटा व्यवहार का उल्लेख करते हैं, तो Google की डॉक्स ("Google Search Central — Structured Data") और जहाँ प्रासंगिक हो schema परिभाषाओं ("Schema.org vocabulary") को उद्धृत करें। यदि आप robots निर्देशों पर चर्चा कर रहे हैं, तो संबंधित मानकों और आधिकारिक क्रॉलर डॉक्स (उदा., "RFC 9309: Robots Exclusion Protocol") का संदर्भ दें। हर उल्लेख पर लिंक न भी करें, तो इतना विवरण दें कि पाठक सटीक दस्तावेज़ का पता लगा सके।
लेखक बायलाइन जोड़ें जिसमें छोटा बायो, योग्यता, और लेखक किस चीज़ के जिम्मेदार हैं, शामिल हो। फिर स्वामित्व स्पष्ट करें:
“Best” और “Guaranteed” जैसी भाषा से बचें। बजाय इसके बताएं कि आपने क्या टेस्ट किया, क्या बदला, और सीमाएँ क्या हैं। प्रमुख पृष्ठों के शीर्ष या निचले हिस्से पर update notes जोड़ें (उदा., “Updated 2025‑12‑10: clarified canonical handling for redirects”)। यह एक मेंटेनेंस ट्रेल बनाता है जिसे इंसान और मशीन दोनों पढ़ सकते हैं।
अपने प्रमुख शब्दों को एक बार परिभाषित करें, फिर साइट भर में उन्हें सुसंगत रूप से उपयोग करें (उदा., “AI crawler,” “LLM indexing,” “rendered HTML”)। एक हल्का‑फुल्का glossary पृष्ठ (उदा., /glossary) अस्पष्टता घटाता है और आपकी सामग्री को सटीक रूप से सारांशित करना आसान बनाता है।
एक AI‑रेडी साइट एक‑बार का प्रोजेक्ट नहीं है। छोटे परिवर्तन—जैसे CMS अपडेट, नया रीडायरेक्ट, या नेविगेशन redesign—डिस्कवरी और इंडेक्सिंग को चुपचाप तोड़ सकते हैं। एक साधारण परीक्षण नियमितता आपको अनुमान लगाने से रोकती है जब ट्रैफ़िक या विजिबिलिटी बदलती है।
बेसिक से शुरू करें: क्रॉल त्रुटियों, इंडेक्स कवरेज, और आपके शीर्ष‑लिंक किए गए पृष्ठों को ट्रैक करें। यदि क्रॉलर महत्वपूर्ण URLs को फेच नहीं कर पा रहे (टाइमआउट, 404s, ब्लॉक की गई संसाधन), तो LLM इंडेक्सिंग तेजी से घटती है।
साथ ही मॉनिटर करें:
लॉन्च के बाद (यहाँ तक कि “छोटे” भी) देखें कि क्या बदल गया:
एक 15‑मिनट पोस्ट‑रिलीज़ ऑडिट अक्सर मुद्दों को पकड़ लेता है इससे पहले कि वे दीर्घकालिक विजिबिलिटी नुकसान बनें।
कुछ उच्च‑मान वाले पृष्ठ चुनें और देखें कि AI टूल्स या आंतरिक सारांश स्क्रिप्ट द्वारा वे किस तरह सारांशित होते हैं। देखें:
यदि सारांश अस्पष्ट हैं, तो समाधान आमतौर पर संपादकीय होता है: मजबूत H2/H3 हेडिंग्स, स्पष्ट प्रथम पैराग्राफ, और अधिक स्पष्ट टर्मिनोलॉजी।
जो कुछ आप सीखते हैं उसे एक आवधिक चेकलिस्ट में बदलें और एक वास्तविक नाम ("मार्केटिंग" नहीं) उसे मालिक बनाएं। इसे जीवित और क्रियात्मक रखें—फिर नवीनतम वर्शन आंतरिक रूप से लिंक करें ताकि पूरी टीम एक ही प्लेबुक का उपयोग करे। /blog/ai-seo-checklist जैसा एक हल्का संदर्भ पब्लिश करें और अपनी साइट और टूलिंग के साथ बदलते हुए उसे अपडेट करें।
यदि आपकी टीम तेज़ी से शिप करती है (विशेषकर AI‑सहायता वाले डेवलपमेंट के साथ), तो “AI readiness” चेक्स को सीधे अपने build/release वर्कफ़्लो में जोड़ने पर विचार करें: ऐसे टेम्पलेट जो हमेशा canonical tags, सुसंगत author/date फील्ड, और सर्वर‑रेंडर किए गए मुख्य कंटेंट आउटपुट करें। प्लेटफ़ॉर्म्स जैसे Koder.ai यहाँ मदद कर सकते हैं क्योंकि वे इन डिफ़ॉल्ट्स को नए React पृष्ठों और ऐप सतहों पर दोहराने योग्य बनाते हैं—और planning मोड, snapshot, और rollback के ज़रिए आप बदलावों के कारण क्रॉलबिलिटी पर असर पड़ने पर आसानी से वापस लौट सकते हैं।
छोटी, लगातार सुधारित क्रियाएँ मिलकर बड़ा फर्क डालती हैं: कम क्रॉल विफलताएँ, साफ़ इंडेक्सिंग, और ऐसी सामग्री जो लोगों और मशीनों दोनों के लिए समझना आसान हो।
इसका मतलब है कि आपकी साइट automated systems के लिए खोजने, पार्स करने और सटीक रूप से पुनः उपयोग करने में आसान हो।
व्यवहार में, यह क्रॉलर-योग्य URL, साफ़ HTML संरचना, स्पष्ट श्रेय (लेखक/तिथि/स्रोत) और ऐसे कंटेंट का मतलब है जो retrieval सिस्टम्स किसी विशिष्ट प्रश्न से मेल खा सकें और उद्धृत किया जा सके।
नहीं—नियमित रूप से इसकी गारंटी नहीं दी जा सकती। अलग‑अलग प्रदाता अलग‑अलग शेड्यूल पर क्रॉल करते हैं, अलग‑अलग नीतियाँ अपनाते हैं, और कुछ आपको बिलकुल भी क्रॉल न करें।
आपको उस पर ध्यान देना चाहिए जिसे आप नियंत्रित कर सकते हैं: अपनी पेजों को सुलभ, अस्पष्टता‑रहित, तेज़ फेच के योग्य, और आसान‑से‑अट्रीब्यूट करने योग्य बनाएं ताकि यदि उन्हें उपयोग किया गया तो सही तरीके से उपयोग हो।
प्राथमिक रूप से प्रतिक्रिया में अर्थपूर्ण HTML होना चाहिए।
महत्त्वपूर्ण पृष्ठों (प्राइसिंग, डॉक्स, FAQ) के लिए SSR/SSG/हाइब्रिड रेंडरिंग का उपयोग करें। फिर इंटरैक्टिविटी के लिए JavaScript जोड़ें। अगर आपकी मुख्य सामग्री केवल हाइड्रेशन या API कॉल के बाद आती है, तो कई क्रॉलर इसे मिस कर देंगे।
इन दोनों की तुलना करें:
यदि प्रमुख हेडिंग्स, मुख्य कॉपी, लिंक या FAQ केवल Inspect Element में दिखते हैं, तो वह सामग्री सर्वर‑रेंडर किए हुए HTML में ले जाएँ।
robots.txt का उपयोग व्यापक क्रॉल नियमों के लिए करें (उदाहरण: /admin/ ब्लॉक करना), और पेज‑स्तरीय इंडेक्सिंग निर्णयों के लिए meta robots / X-Robots-Tag का उपयोग करें।
एक सामान्य पैटर्न: थिन utility पेजों के लिए noindex,follow, और निजी क्षेत्रों के लिए केवल noindex पर भरोसा न करें—प्रमाणीकरण और अतिरिक्त सुरक्षा अपनाएँ।
हर सामग्री के लिए एक स्थिर, इंडेक्सेबल canonical URL रखें।
rel="canonical" जोड़ें (फिल्टर, पैरामीटर, वेरिएंट)।यह सिग्नल विभाजन कम करता है और उद्धरणों को समय में अधिक स्थिर बनाता है।
सिर्फ़ canonical, indexable URL ही शामिल करें।
जिन पृष्ठों पर redirect है, noindex है, robots.txt द्वारा ब्लॉक हैं, या वे non-canonical duplicates हैं—they को sitemap में न रखें। URL फॉर्मैट सुसंगत रखें (HTTPS, ट्रेलिंग स्लैश नियम, लोअरकेस) और lastmod को केवल तभी अपडेट करें जब सामग्री का वास्तविक अर्थ बदला हो।
llms.txt को एक curated “index card” की तरह समझें जो आपकी सबसे महत्वपूर्ण entry points (docs hubs, getting started, glossary, policies) की ओर संकेत करता है।
इसे छोटा रखें, केवल उन्हीं URLs को सूचीबद्ध करें जिन्हें आप खोजे जाने और उद्धृत होने के लिए चाहते हैं, और सुनिश्चित करें कि हर लिंक 200 लौटाता है और सही canonical हो। इसे sitemap, canonicals, या robots निर्देशों की जगह न समझें।
पेज लिखें ताकि चंक्स स्व‑निहित हों:
यह retrieval की सटीकता बढ़ाता है और गलत सारों को कम करता है।
दृश्य और सत्यापन‑योग्य ट्रस्ट सिग्नल जोड़ें और बनाए रखें:
datePublished और अर्थपूर्ण dateModifiedये संकेत दोनों—क्रॉलरों और उपयोगकर्ताओं—के लिए उद्धरण और attribution को अधिक भरोसेमंद बनाते हैं।