LLMO क्या है? ChatGPT, Claude और Perplexity में उद्धृत कैसे हों — क्रॉलर, लेखन और असली लॉग डेटा

LLMO (Large Language Model Optimization, बड़े भाषा मॉडल के लिए अनुकूलन) का मतलब है अपनी साइट को ऐसा तैयार करना कि ChatGPT, Claude, Perplexity और Gemini जैसे AI सहायक जवाब बनाते समय आपके पेज पढ़ें और उन्हें स्रोत के रूप में दिखाएँ।

यह लेख एक ही सवाल पर केंद्रित है: साइट चलाने वाला व्यक्ति AI द्वारा उद्धृत होने के लिए असल में क्या कर सकता है? सबसे भरोसेमंद सुराग हर AI कंपनी का प्रकाशित क्रॉलर दस्तावेज़ है। कौन-सा रोबोट किस काम से आता है, और robots.txt में उसे रोकने पर क्या होता है, यह हर कंपनी के आधिकारिक पेज पर साफ़ लिखा है। यहाँ वही त्वरित सूची, किस तरह का लेखन उद्धृत होता है इस पर शोध, और इसी साइट के एक्सेस लॉग का माप दिया गया है।

1. LLMO क्या है?

पारंपरिक SEO का लक्ष्य खोज परिणामों की सूची में ऊपर आना है। LLMO का लक्ष्य है AI के जवाब में स्रोत या आधार के रूप में शामिल होना। जवाब सूची नहीं बल्कि लिखा हुआ पाठ होता है, इसलिए पूरे पेज की रैंक से ज़्यादा यह मायने रखता है कि पेज का कौन-सा अंश चुना गया और उसे किस तरह दोबारा लिखा गया।

LLMO, SEO की जगह नहीं लेता। ChatGPT और Perplexity हर जवाब के समय वेब पर खोजते और पेज पढ़ते हैं, इसलिए खोज में मिल पाना ही LLMO की नींव है।

2. AI आपके पेज दो रास्तों से इस्तेमाल करता है

LLMO की सबसे ज़रूरी बात यह है कि AI वेब पेजों का इस्तेमाल दो अलग रास्तों से करता है। दोनों को मिला देने पर ऐसी स्थिति बनती है: «ट्रेनिंग से बचने के लिए हमने सब कुछ रोक दिया, और अब हमें उद्धृत भी नहीं किया जाता।»

रास्ता ① मॉडल बनते ही पूरा हो जाता है। पेज बदलने से अगली ट्रेनिंग तक कुछ नहीं बदलता, और बाहर से यह पता नहीं चलता कि आपका पाठ कब और किस संस्करण में शामिल होगा। रास्ता ② हर सवाल पर उस समय का पेज पढ़ता है, इसलिए दोबारा लिखे गए पाठ का असर जल्दी दिख सकता है तो रास्ता ② पर। LLMO में आप जो कर सकते हैं, उसका ज़्यादातर हिस्सा रास्ता ② से जुड़ा है।

AI कंपनियाँ इन दोनों रास्तों को अलग-अलग रोबोट में बाँटती हैं। OpenAI साफ़ लिखता है कि कोई साइट खोज परिणामों में दिखने के लिए OAI-SearchBot को अनुमति दे सकती है और GPTBot को रोककर यह संकेत दे सकती है कि उसकी सामग्री ट्रेनिंग में इस्तेमाल न हो (Overview of OpenAI Crawlers)।

3. AI क्रॉलर की त्वरित सूची: हर एक को रोकने पर क्या होता है

नीचे की तालिका में हर कंपनी का आधिकारिक विवरण है (1 अक्टूबर 2026 को मूल पेजों से जाँचा गया)। «रोकने पर» वाला कॉलम हर कंपनी के शब्दों का सार है; सटीक शर्तों के लिए दिया गया स्रोत देखें।

अगर आप ट्रेनिंग से बचना चाहते हैं लेकिन उद्धृत होना चाहते हैं, तो robots.txt को इस तरह बाँट सकते हैं:

# खोज और उद्धरण: अनुमति
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

# ट्रेनिंग: रोक
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

User-agent: Google-Extended
Disallow: /

मूल दस्तावेज़ों से चार ऐसी बातें निकलती हैं जो आसानी से छूट जाती हैं:

• बदलाव लागू होने में समय लगता है। OpenAI और Perplexity दोनों लिखते हैं कि robots.txt के बदलाव को लागू होने में लगभग 24 घंटे लग सकते हैं।
• IP पते से रोकने की सलाह नहीं दी जाती। Anthropic बताता है कि IP से रोकने पर वह robots.txt नहीं पढ़ पाता, इसलिए बाहर रहने का आपका फ़ैसला भरोसेमंद ढंग से लागू न हो ऐसा हो सकता है।
• CDN और WAF की सेटिंग भी प्रवेश द्वार हैं। Perplexity ने Cloudflare और AWS WAF में अपने रोबोट को अनुमति देने के चरण प्रकाशित किए हैं। robots.txt अनुमति दे, तब भी आगे लगी बॉट सुरक्षा अनुरोध रोक सकती है।
• उपयोगकर्ता के कहने पर चलने वाले रोबोट अलग मामला हैं। OpenAI और Perplexity लिखते हैं कि ChatGPT-User और Perplexity-User पर robots.txt लागू न हो ऐसा हो सकता है। आपको लगे कि आपने रोक दिया है, फिर भी उपयोगकर्ता URL दे तो पेज पढ़ा जा सकता है।

इस साइट पर वास्तव में कौन-से रोबोट आए

यह साइट (arte.itlibra.com) तालिका के किसी भी रोबोट को नहीं रोकती। लगभग साढ़े तीन दिन (26 से 29 सितंबर 2026) के एक्सेस लॉग गिनने पर OAI-SearchBot ने 866, PerplexityBot ने 1,086 और ClaudeBot ने 502 अनुरोध किए। उपयोगकर्ता के कहने पर चलने वाले ChatGPT-User (1,275) और Claude-User (438) भी आए। दूसरी ओर, किसी भी AI रोबोट ने AI के लिए बनी सूची फ़ाइल /llms.txt एक बार भी नहीं माँगी। गिनने का तरीका और पूरी तालिका हमारे llms.txt लेख के माप वाले हिस्से में है (एक साइट, साढ़े तीन दिन; इसे सामान्य नियम नहीं माना जा सकता)।

4. किस तरह का लेखन उद्धृत होता है: शोध क्या बताता है

«AI आपको उद्धृत करे, इसके लिए कैसे लिखें» पर स्पष्ट स्रोतों वाला शोध कम है। सबसे ज़्यादा हवाला दिया जाने वाला अध्ययन है GEO: Generative Engine Optimization, जो प्रिंसटन विश्वविद्यालय और अन्य संस्थानों के शोधकर्ताओं का है (KDD 2024 में स्वीकृत)। यह खोजकर जवाब बनाने वाले AI को «जेनरेटिव इंजन» कहता है और उनके जवाबों में पेज की दृश्यता बढ़ाने के तरीकों की तुलना करता है।

शोध-पत्र का मुख्य निष्कर्ष है कि दृश्यता 40% तक बढ़ाई जा सकती है, पर पढ़ते समय तीन सावधानियाँ ज़रूरी हैं:

• प्रयोग का माहौल। नतीजे शोधकर्ताओं के बनाए जेनरेटिव इंजन और उस समय के Perplexity पर मापे गए थे। आज के ChatGPT या Claude पर वही आँकड़े मिलें, इसकी कोई गारंटी नहीं।
• «दृश्यता» का अर्थ। यह इस पर आधारित अंक है कि जवाब के कितने शब्द आपके स्रोत से जुड़े हैं और वे कहाँ आते हैं; यह क्लिक या बिक्री नहीं है।
• क्षेत्र के हिसाब से असर बदलता है। शोध-पत्र के अनुसार क़ानून और सरकार के विषयों में आँकड़े जोड़ना, और इतिहास व व्यक्तियों के विषयों में उद्धरण जोड़ना ज़्यादा कारगर रहा।

फिर भी व्यावहारिक सीख साफ़ है: अपनी बातों को स्रोत और आँकड़ों से पुष्ट करें, और किसी का कथन उद्धृत करें तो बताएँ कि वह कहाँ से है। इससे पाठक के लिए जाँचना भी आसान होता है; यह केवल AI के लिए कोई चाल नहीं है।

5. आज से शुरू किए जा सकने वाले LLMO कदम

बड़े पैमाने पर साइट दोबारा बनाने की ज़रूरत नहीं। क्रम से कदम ये हैं:

कदम 1: देखें कि प्रवेश द्वार खुले हैं

• जाँचें कि robots.txt खंड 3 की तालिका के सर्च रोबोट को नहीं रोक रहा।
• जाँचें कि CDN, WAF या होस्टिंग की बॉट सुरक्षा AI रोबोट को एक साथ नहीं रोक रही।
• जाँचें कि मुख्य पाठ केवल JavaScript चलने के बाद ही नहीं दिखता (HTML में पाठ होना सबसे भरोसेमंद है)।

कदम 2: लॉग में पुष्टि करें कि वे सच में आते हैं

• सर्वर के एक्सेस लॉग को User-Agent के हिसाब से गिनें। एक पंक्ति का कमांड हमारे llms.txt लेख में है।
• अगर सर्च रोबोट मुश्किल से आते हैं, तो पहले प्रवेश द्वारों पर शक करें, फिर यह देखें कि आपकी साइट ढूँढना कितना आसान है (साइटमैप, आंतरिक लिंक)।

कदम 3: ऐसे अंश लिखें जिन्हें चुना जा सके

• अनुच्छेद के पहले वाक्य में निष्कर्ष कहें, और हर अनुच्छेद को अकेले पढ़ने पर भी समझ आने लायक बनाएँ (पिछले अनुच्छेद की ओर इशारा केवल «यह» या «वह» से न करें)।
• हर आँकड़े के साथ प्रकाशक और तारीख़ दें। «कहा जाता है कि…» को «X द्वारा Y वर्ष में प्रकाशित सर्वे में पाया गया कि…» से बदलें।
• दूसरी साइटों का सार लिखने के बजाय अपने परखे नतीजे, अपना डेटा और ज़मीनी अनुभव वाले फ़ैसले शामिल करें।

कदम 4: AI के रास्ते आने वाली विज़िट मापें

• OpenAI बताता है कि ChatGPT अपनी खोज से आने वाले रेफ़रल लिंक में अपने-आप utm_source=chatgpt.com जोड़ता है (Publishers and Developers FAQ)। एनालिटिक्स में इस मान को फ़िल्टर करें तो ChatGPT से आई विज़िट दिखेंगी।
• दूसरे AI के लिए एनालिटिक्स में रेफ़रर (referrer) देखें।
• ChatGPT, Claude, Perplexity और Gemini से अपने काम से जुड़े सवाल नियमित रूप से पूछें और दर्ज करें कि आप स्रोत में दिखते हैं या नहीं। जवाब हर बार बदलते हैं, इसलिए एक नतीजे से फ़ैसला न करें।

6. क्या छोड़ा जा सकता है और किन बातों का ध्यान रखें

llms.txt रखने से आप उद्धृत नहीं होने लगते

llms.txt AI के लिए साइट की सूची बनाने का एक प्रस्ताव है (llmstxt.org)। OpenAI, Anthropic और Google अपने डेवलपर दस्तावेज़ों के लिए llms.txt रखते हैं, लेकिन ऊपर के किसी भी क्रॉलर पेज में यह नहीं लिखा कि उनके क्रॉलर दूसरी साइटों की llms.txt पढ़कर जवाबों में इस्तेमाल करते हैं (1 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)। Google साफ़ कहता है कि सर्च llms.txt का इस्तेमाल नहीं करता और इसके होने से रैंकिंग को न फ़ायदा होता है न नुकसान। इस साइट के लॉग में AI रोबोट ने इसे शून्य बार माँगा। इसे रखना चाहिए या नहीं, यह हमारे llms.txt लेख में है।

«ट्रेनिंग डेटा में आ गए तो लंबे समय तक असर» की पुष्टि नहीं हो सकती

बाहर से यह नहीं देखा जा सकता कि ट्रेनिंग डेटा में क्या गया, और आपका पेज शामिल हो भी तो जवाबों में स्रोत के रूप में नहीं दिखता। «एक बार ट्रेनिंग हुई तो लंबे समय तक काम आएगा» वाली बात जाँची नहीं जा सकती। कुछ करना है तो रास्ता ② पर करें, जहाँ जवाब देते समय पेज पढ़े जाते हैं।

जवाब हर बार बदलते हैं

एक ही सवाल पर अलग जवाब और अलग स्रोत आ सकते हैं। इसे SEO में «पहला स्थान बनाए रखने» की तरह नहीं संभाला जा सकता; LLMO को उद्धृत होने की संभावना बढ़ाने का काम मानना ज़्यादा यथार्थवादी है।

AI के लिए सामग्री को हल्का न करें

«AI के अनुकूल» दिखने के लिए आम व्याख्याओं को छोटे टुकड़ों में काटकर बड़ी मात्रा में बनाना AI को आपको उद्धृत करने की कोई वजह नहीं देता। GEO शोध-पत्र में भी असर सामग्री का था: स्रोत, उद्धरण और आँकड़े। Google भी कहता है कि AI खोज के लिए सामग्री को छोटे टुकड़ों में बाँटने की ज़रूरत नहीं है (देखें हमारा AI Overviews लेख)।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

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