গুগলের প্রতিনিধি জন Mueller এবং Danny Sullivan বলেছেন যে Gemini-এর মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (LLM) জন্য বিশেষভাবে "ছোট আকারের" কন্টেন্ট তৈরি করলে সার্চ ইঞ্জিন র‍্যাঙ্কিং উন্নত হবে না। Google এর Search Off the Record পডকাস্টে এই বিবৃতিটি দেওয়া হয়েছে, যেখানে কন্টেন্ট চাঙ্কিং-এর ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় SEO অনুশীলনকে সরাসরি সম্বোধন করা হয়েছে। কন্টেন্ট চাঙ্কিং-এ তথ্যকে ছোট অনুচ্ছেদ এবং বিভাগে বিভক্ত করা হয়, যেখানে অসংখ্য উপশিরোনাম প্রশ্ন আকারে থাকে।

কন্টেন্ট চাঙ্কিং-এর লক্ষ্য হল জেনারেটিভ এআই বটগুলির জন্য কন্টেন্টকে সহজে গ্রহণ এবং উদ্ধৃত করা যায় এমন করে তোলা। এই কৌশল ব্যবহার করে ওয়েবসাইটগুলি প্রায়শই ছোট অনুচ্ছেদ প্রকাশ করে, কখনও কখনও সেগুলিতে একটি বা দুটি বাক্য থাকে, যা LLM-এর অনুভূত পছন্দ অনুসারে তৈরি করা হয়।

Sullivan এই ধারণাটিকে খণ্ডন করেছেন যে Google র‍্যাঙ্কিং উন্নত করার জন্য এই ধরনের সংকেত ব্যবহার করে। পডকাস্টে Sullivan বলেছেন, "SEO বিষয়ক কিছু জিনিসের মধ্যে আমি বারবার একটি বিষয় দেখতে পাচ্ছি, তা হল - আপনাকে বিষয়বস্তুগুলোকে ছোট ছোট অংশে ভেঙে দিতে হবে।" তিনি এই পদ্ধতিটিকে একটি ভুল ধারণা হিসেবে চিহ্নিত করেছেন।

সার্চ ইঞ্জিন অপটিমাইজেশন (SEO) একটি গুরুত্বপূর্ণ শিল্প, যেখানে সার্চ ইঞ্জিনের ফলাফলে একটি ওয়েবসাইটের দৃশ্যমানতা উন্নত করার লক্ষ্যে অনেক অনুশীলন করা হয়। কিছু SEO কৌশল বৈধ এবং উপকারী হলেও, অন্যগুলো অনুমান-ভিত্তিক এবং কাঙ্ক্ষিত ফলাফল নাও দিতে পারে। LLM-এর উত্থান কন্টেন্ট চাঙ্কিং সহ নতুন SEO কৌশল তৈরি করেছে, যা Google এখন অকার্যকর বলছে।

Google-এর এই বিবৃতির তাৎপর্য সেই কন্টেন্ট নির্মাতা এবং ওয়েবসাইট মালিকদের জন্য অনেক, যারা কন্টেন্ট চাঙ্কিং কৌশলগুলিতে বিনিয়োগ করেছেন। এটি ইঙ্গিত করে যে মানুষের জন্য ব্যাপক এবং ভালোভাবে তৈরি করা কন্টেন্ট তৈরির দিকে মনোযোগ দেওয়াই সার্চ ইঞ্জিন র‍্যাঙ্কিং উন্নত করার জন্য সবচেয়ে কার্যকর উপায়। এটি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং মূল্যবান, তথ্যপূর্ণ কন্টেন্ট প্রদানের উপর Google-এর বৃহত্তর জোরের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

এই উন্নয়ন AI এবং SEO-এর মধ্যে পরিবর্তনশীল সম্পর্ককে তুলে ধরে। LLMগুলি আরও অত্যাধুনিক হওয়ার সাথে সাথে, SEO কৌশলগুলিকে অবশ্যই সার্চ ইঞ্জিনগুলি দ্বারা ব্যবহৃত পরিবর্তনশীল অ্যালগরিদম এবং র‍্যাঙ্কিং ফ্যাক্টরগুলিকে প্রতিফলিত করতে হবে। কন্টেন্ট চাঙ্কিংয়ের উপর Google-এর অবস্থান AI ব্যবহারের জন্য অগভীর অপ্টিমাইজেশনের চেয়ে গভীরতা এবং স্পষ্টতাকে অগ্রাধিকার দেয় এমন কন্টেন্টের প্রতি আগ্রহ নির্দেশ করে। সামগ্রিক গুণমান এবং ব্যবহারকারীর প্রশ্নের প্রাসঙ্গিকতার ভিত্তিতে কন্টেন্টকে আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং র‍্যাঙ্ক করার জন্য কোম্পানিটি তার সার্চ অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জন করে চলেছে।