গুগল প্রতিনিধিরা জেমিনির মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (এলএলএম) জন্য বিশেষভাবে "ছোট আকারের" কনটেন্ট তৈরি না করার পরামর্শ দিয়েছেন, কারণ তারা জানিয়েছেন যে এই অনুশীলন অনুসন্ধান ইঞ্জিন র‍্যাঙ্কিং উন্নত করে না। জন Mueller এবং Danny Sullivan অভিনীত Google এর "Search Off the Record" পডকাস্টের সর্বশেষ পর্বে এই নির্দেশনাটি আসে। তারা "কনটেন্ট চাঙ্কিং"-এর ক্রমবর্ধমান প্রবণতা নিয়ে কথা বলেছেন, যেখানে ওয়েবসাইটগুলি জেনারেটিভ এআই বটগুলির দ্বারা সহজে গ্রহণ এবং উদ্ধৃত করার জন্য তথ্যকে ছোট অনুচ্ছেদ এবং বিভাগে বিভক্ত করে, প্রায়শই প্রশ্ন হিসাবে ফরম্যাট করা অসংখ্য উপশিরোনাম সহ।

Sullivan বলেছেন যে Google র‍্যাঙ্কিং বাড়ানোর জন্য এই ধরনের সংকেত ব্যবহার করে না। Sullivan বলেন, "এসইও-এর কিছু পরামর্শে আমি বারবার যে জিনিসটি দেখছি তা হল, এলএলএম-এর জন্য আপনার জিনিসগুলিকে সত্যিই ছোট আকারের করা উচিত।" "এটি একটি ভুল ধারণা।" এই পদ্ধতি, যদিও এআই অ্যালগরিদমগুলির জন্য তৈরি করা হয়েছে, প্রায়শই এমন কনটেন্টের জন্ম দেয় যা ব্যবহারকারী-বান্ধব নয় এবং মানুষের পাঠকদের জন্য কম মূল্যবান।

সার্চ ইঞ্জিন অপটিমাইজেশন (এসইও) অনলাইন দৃশ্যমানতার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, তবে সাধারণভাবে অনুষ্ঠিত অনেক এসইও অনুশীলন কংক্রিট প্রমাণের পরিবর্তে অনুমানের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এলএলএম-এর উত্থান নতুন এসইও কৌশলগুলির জন্ম দিয়েছে, যার মধ্যে কনটেন্ট চাঙ্কিং অন্যতম, যা কারো কারো মতে এআই-জেনারেটেড কনটেন্টে একটি ওয়েবসাইটের বৈশিষ্ট্যযুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবে। তবে, Google-এর অবস্থান থেকে বোঝা যায় যে মানুষের ব্যবহারকারীদের জন্য উচ্চ-মানের, ব্যাপক কনটেন্ট তৈরি করার দিকে মনোযোগ দেওয়াই অনুসন্ধান র‍্যাঙ্কিং উন্নত করার জন্য সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতি।

Google-এর জেমিনির মতো এলএলএমগুলি বিশাল পরিমাণ টেক্সট ডেটার উপর প্রশিক্ষিত অত্যাধুনিক এআই মডেল। তারা মানুষের মতো টেক্সট তৈরি করতে, ভাষা অনুবাদ করতে এবং প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে। এলএলএম-এর ক্রমবর্ধমান বিস্তার কনটেন্ট নির্মাতাদের এআই-চালিত প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে দৃশ্যমানতা অর্জনের আশায় তাদের কৌশলগুলি পরিবর্তন করতে উৎসাহিত করেছে।

Google-এর পরামর্শ অ্যালগরিদমিক ম্যানিপুলেশনের চেয়ে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে অগ্রাধিকার দেওয়ার গুরুত্বের উপর জোর দেয়। Google-এর প্রতিনিধিদের মতে, ভালভাবে তৈরি, গভীর কনটেন্ট যা ব্যবহারকারীর চাহিদা পূরণ করে, তার ফলে উচ্চতর অনুসন্ধান র‍্যাঙ্কিং এবং বৃহত্তর অনলাইন দৃশ্যমানতা পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি। সংস্থাটি মানব পাঠকদের জন্য তথ্যপূর্ণ এবং আকর্ষক উভয় ধরনের কনটেন্টকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য তার অনুসন্ধান অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জন করে চলেছে।