গুগল প্রতিনিধিরা জানিয়েছেন যে জেমিনির মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (এলএলএম) জন্য বিশেষভাবে "ছোট আকারের" কন্টেন্ট তৈরি করলে সার্চ ইঞ্জিন র‍্যাঙ্কিং উন্নত হবে না। Google এর "সার্চ অফ দ্য রেকর্ড" পডকাস্টের একটি সাম্প্রতিক পর্বে, জন Mueller এবং ড্যানি সুলিভান "কন্টেন্ট চাঙ্কিং"-এর ক্রমবর্ধমান প্রবণতা নিয়ে কথা বলেছেন, যেখানে ওয়েবসাইটগুলি তথ্যকে ছোট অনুচ্ছেদ এবং বিভাগে বিভক্ত করে, প্রায়শই প্রশ্ন হিসাবে ফর্ম্যাট করা হয়, যাতে AI বটগুলি সহজেই তা গ্রহণ এবং উদ্ধৃত করতে পারে।

কন্টেন্ট চাঙ্কিং-এর পদ্ধতিতে তথ্যকে ছোট অনুচ্ছেদে বিভক্ত করা হয়, কখনও কখনও মাত্র এক বা দুটি বাক্য থাকে, সাথে অসংখ্য উপশিরোনাম থাকে যা চ্যাটবট জিজ্ঞাসা করতে পারে এমন প্রশ্ন হিসাবে তৈরি করা হয়। এর পেছনের ধারণাটি হল এই ফর্ম্যাটটি জেনারেটিভ এআই-এর কাছে তার প্রতিক্রিয়াগুলিতে উদ্ধৃতি এবং অন্তর্ভুক্তির জন্য আরও আকর্ষণীয় করে তোলে।

সুলিভান এই ধারণাটিকে ভুল প্রমাণ করে বলেন যে Google এর র‍্যাঙ্কিং অ্যালগরিদম এই ধরনের সংকেতের উপর ভিত্তি করে কন্টেন্টকে অগ্রাধিকার দেয় না। সুলিভান বলেন, "SEO-এর কিছু পরামর্শে আমি বারবার দেখছি যে, আপনাদের জিনিসগুলিকে ছোট ছোট অংশে ভেঙে দেওয়া উচিত, কারণ LLM-গুলি এটি পছন্দ করে।" "এটা একটা ভুল ধারণা।"

সার্চ ইঞ্জিন অপটিমাইজেশন (SEO) অনলাইন ব্যবসার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, যেখানে কোম্পানিগুলি তাদের সার্চ ফলাফলের দৃশ্যমানতা উন্নত করতে প্রচুর বিনিয়োগ করে। কিছু SEO অনুশীলন বৈধ এবং কার্যকর হলেও, অনেকগুলি অনুমান এবং অনুভূত প্রবণতার উপর ভিত্তি করে তৈরি। কন্টেন্ট চাঙ্কিং সম্ভবত তেমনই একটি প্রবণতা যা Google সক্রিয়ভাবে নিরুৎসাহিত করছে।

Google-এর বিবৃতির তাৎপর্য সেই কন্টেন্ট নির্মাতা এবং ওয়েবসাইটের মালিকদের জন্য অনেক যারা কন্টেন্ট চাঙ্কিংকে একটি SEO কৌশল হিসাবে গ্রহণ করেছেন। এটি ইঙ্গিত করে যে মানুষের জন্য ব্যাপক, ভালোভাবে তৈরি করা কন্টেন্ট তৈরির দিকে মনোযোগ দেওয়াই উচ্চ সার্চ র‍্যাঙ্কিং অর্জনের জন্য সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতি। এটি Google-এর উচ্চ-মানের, ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক কন্টেন্টকে পুরস্কৃত করার বৃহত্তর লক্ষ্যের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

এই উন্নয়ন AI এর যুগে SEO-এর চলমান বিবর্তনকে তুলে ধরে। LLM-গুলি ক্রমশ অত্যাধুনিক হওয়ার সাথে সাথে, সার্চ ইঞ্জিনগুলির জন্য কন্টেন্ট অপ্টিমাইজ করার কৌশলগুলিকেও সেই অনুযায়ী মানিয়ে নিতে হবে। Google-এর অবস্থান সিস্টেমকে কাজে লাগানোর উদ্দেশ্যে তৈরি কৌশলগুলি থেকে সরে গিয়ে ব্যবহারকারীদের জন্য প্রকৃত মূল্য প্রদানের দিকে মনোযোগ দেওয়ার কথা বলছে। সংস্থাটি তার র‍্যাঙ্কিং অ্যালগরিদমগুলিকে আরও পরিমার্জিত করবে বলে আশা করা হচ্ছে, যাতে তথ্যপূর্ণ, আকর্ষক এবং সার্চ কোয়েরির সাথে প্রাসঙ্গিক কন্টেন্টকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয়, তা AI মডেল দ্বারা সরাসরি গ্রহণের জন্য উপযুক্ত হোক বা না হোক।