Gen Z এবং Millennial অনুসন্ধানগুলির 25% এখন একটি AI chatbot-এ শুরু হয় (Bain, 2025)। ChatGPT, Perplexity এবং Copilot দ্বারা উদ্ধৃত URL-গুলির মধ্যে মাত্র 12% একই prompt-এ Google-এর top 10-এ rank করে (Ahrefs)। আপনার GEO যদি ভাঙা থাকে, তাহলে আপনি এমন traffic হারাচ্ছেন যা আপনি Analytics-এ দেখতে পাচ্ছেন না।
ফ্রি ৬০ সেকেন্ডের অডিটে যাচাই করা হয়: শীর্ষ-স্তরের AI মডেলগুলো (GPT ক্লাস, Claude, Gemini) আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে আসলে জানে কিনা, আপনার llms.txt স্কোর, AI crawler অ্যাক্সেস, Schema.org মার্কআপ -- প্লাস AI আপনার হোমপেজে যা দেখে তার একটি স্ক্রিনশট।
একটি বিনামূল্যে ৬০-সেকেন্ডের অডিট চালান €25 থেকে অডিট
Ahrefs, Similarweb, Bain, Profound, Originality.ai, এবং Aggarwal et al. GEO paper (KDD 2024) থেকে গবেষণার উপর ভিত্তি করে তৈরি। গবেষণা দেখুন।
তৈরি করেছেন Torsten “Getty” Raudssus.
60-সেকেন্ডের snapshot-এর বাইরে যান। Per-page citability, E-E-A-T scoring, platform readiness, এবং একটি prioritised cross-channel growth plan।
বিশটি গুরুত্বপূর্ণ পৃষ্ঠা, মানসম্মত গভীরতা
বিশটি পৃষ্ঠা crawled, ChatGPT/Claude/Perplexity/Gemini probed, concrete fix-সহ scored report।
পর্যন্ত 20টি পেজের অডিট
25.00 EUR
উদাহরণ অডিট দেখুন
বিশটি পৃষ্ঠা, শীর্ষ-স্তরীয় রিজনিং
ছোট Audit-এর মতো একই crawl footprint, কিন্তু প্রতিটি strategic step top reasoning model-এ চলে।
পর্যন্ত 20টি পেজের অডিট
প্রতি পেজে প্রিমিয়াম AI মডেল সহ
90.00 EUR
উদাহরণ অডিট দেখুন
দুইশো পৃষ্ঠা, মানসম্মত গভীরতা
দুইশো পেজ জুড়ে ডিপ ক্রল, সম্পূর্ণ পার-পেজ রিসাইট এবং কৌশলগত সিন্থেসিস।
পর্যন্ত 200টি পেজের অডিট
100.00 EUR
আরও জানুনAI-এর সব জায়গায় একসাথে ব্র্যান্ড দৃশ্যমানতা
ছোট Audit-এর মতো একই twenty-page scope, কিন্তু আপনার brand একসাথে প্রতিটি supported language-এ probe করা হয় -- দেখুন আপনি শুধু একটি বাজারে নয়, বিভিন্ন বাজারের AI answers-এ কোথায় surface করেন।
পর্যন্ত 20টি পেজের অডিট
95.00 EUR
কোনো credit card নেই। কোনো signup নেই। URL + ইমেইল দিন, প্রধান AI surfaces-এ দ্রুত GEO score পান।
দ্রষ্টব্য: ফ্রি অডিট শুধুমাত্র আপনার হোমপেজ স্ক্যান করে এবং সম্পূর্ণ অডিটের থেকে ভিন্ন রেটিং দিতে পারে।
60-সেকেন্ডের AI visibility snapshot
একটি URL পেস্ট করুন। দেখুন ChatGPT, Claude, Perplexity এবং Gemini কোথায় আপনার ব্র্যান্ড সোর্স করে।
Google পাতাগুলো rank করত backlinks এবং on-page SEO দিয়ে।
AI ব্র্যান্ড উল্লেখ, entity graphs এবং extractable passages দিয়ে উৎস উদ্ধৃত করে।
Generative Engine Optimization হলো আপনার content-কে LLM-powered search engines-এ cite-worthy করার অনুশীলন। এর জন্য তিনটি জিনিস প্রয়োজন যা traditional SEO করে না:
নয়টি গবেষণা-ভিত্তিক ক্যাটাগরি। প্রতিটি স্কোর প্রকাশিত গবেষণার উপর ভিত্তি করে তৈরি, vibes-এর উপর নয়।
ChatGPT, Claude, Perplexity এবং Gemini-এর একটি প্যাসেজ উদ্ধৃত করার সম্ভাবনার জন্য স্কোর 0-100। Aggarwal et al. GEO পেপারের (arXiv 2311.09735 / KDD 2024) উপর ভিত্তি করে: "Cite Sources", "Quotation Addition" এবং "Statistics Addition" রাইট-গুলো প্রোভাইডার বেঞ্চমার্কে দৃশ্যমানতা 30 - 40% বাড়ায়, rank-5 পেজগুলো বিশেষভাবে "Cite Sources" এর অধীনে 115% এ পৌঁছায়।
AI entity recognition-এর জন্য ব্যবহৃত 5টি platform জুড়ে আপনার brand presence স্কোর করে: Wikipedia, Reddit, YouTube, LinkedIn, News। Per-platform 0-100 sentiment, subreddit quality, এবং news recency সহ।
robots.txt parse করে এবং প্রতিটি প্রধান AI crawler-এর জন্য অ্যাক্সেস ক্লাসিফাই করে: GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, Bingbot এবং আরও ছয়টি।
প্রতিটি JSON-LD ব্লক পার্স করে, schema.org-এর বিপরীতে যাচাই করে এবং 10টি ক্যানোনিক্যাল প্ল্যাটফর্ম (Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, YouTube, X, Facebook, Crunchbase, GitHub, Instagram, TikTok) জুড়ে sameAs লিংকিং অডিট করে।
Google-এর Search Quality Rater Guidelines (September 2025 revision -- expanded YMYL scope, added a dedicated AI Overviews evaluation chapter)-এর বিপরীতে Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness স্কোর করে।
প্ল্যাটফর্মগুলো আসলেই আলাদা হওয়ায় প্রতিটি surface-এ আলাদাভাবে স্কোর করা হয় -- একই query-এর জন্য ChatGPT এবং Perplexity-এর মধ্যে মাত্র ~11% domain overlap হয়, ChatGPT এবং AI Overviews (Profound)-এর মধ্যে ~21%।
Completeness পরিমাপ করে, শুধু extractability নয়। 6টি মাত্রায় 0-100: core concepts, use cases, implementation, comparison, pricing, latest trends।
AI-citation-proxy এন্ডপয়েন্টগুলির বিপরীতে আপনার vertical-এ 5-7টি টেস্ট কোয়েরি চালায়: "'X সেট আপ করার উপায়', প্রতিযোগী 1 67% ChatGPT উত্তরে দেখা যায়। আপনি দেখা যান 0%।"
শুধু একটি অডিট নয় -- একটি কিউরেটেড প্লেবুক থেকে 5-8টি অগ্রাধিকারমূলক পদক্ষেপ: সাইটেবিলিটি রিইনভাইট, প্রাপ্ত উল্লেখের জন্য কোল্ড-ইমেইল, Reddit কমিউনিটি মার্কেটিং, প্রতিযোগী-বিকল্প পৃষ্ঠা, প্রোগ্রাম্যাটিক SEO।
ফ্রি অডিটে পাবেন একটি ৬০-সেকেন্ডের স্ন্যাপশট। পেইড অডিটে চলে সম্পূর্ণ পাইপলাইন -- প্রতিটি পৃষ্ঠার citability, স্কিমা স্ক্যান, E-E-A-T, প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের জন্য readiness, এবং একটি prioritised গ্রোথ প্ল্যান। Page count (20 vs 200) এবং Pro premium AI model একই পেইড অডিটের ভেরিয়েন্ট হিসেবে বিক্রি হয়, আলাদা প্রোডাক্ট নয়।
| বিনামূল্যে Audit | পেইড অডিট | |
|---|---|---|
| সময়সীমা | মিনিট | মিনিট |
| বিশ্লেষিত পৃষ্ঠা | শুধুমাত্র Homepage | 20 (ছোট) বা 200 (বড়) |
| AI model | GPT-5.4-mini | GPT-5.5 (Standard) or GPT-5.5-pro (Pro) |
| llms.txt সনাক্তকরণ + স্কোর | ✅ স্কোর 0-100 (ডকস সেকশন + URL কাউন্ট) | ✅ একই স্কোর প্লাস প্রতিটি পেজের কভারেজ গ্যাপ এবং একটি কংক্রিট অ্যাড/ফিক্স তালিকা |
| AI citability scoring | শুধু স্কোর | Per-page + domain aggregate |
| স্কিমা অডিট | শুধু স্কোর | Per-page + aggregate |
| Cross-AI brand recall probe | ✅ 5 EU/US provider + consent-এর উপর 2 China provider (DeepSeek, MiniMax) | ✅ সম্মতিতে একই 5 EU/US + 2 চীন প্রোভাইডার, সম্পূর্ণ citation + sentiment scoring সহ |
| ফলাফল + কর্মযোগ্য পরিকল্পনা | — | ✅ Full অগ্রাধিকারকৃত প্রবৃদ্ধি পরিকল্পনা (5-8টি অ্যাকশন) |
| Core Web Vitals (Lighthouse) | — | ✅ প্রতিটি পৃষ্ঠায় LCP / INP / CLS অগ্রাধিকারমূলক সংশোধনের সাথে |
| E-E-A-T মূল্যায়ন | — | ✅ প্রতিটি পেজে Experience / Expertise / Authoritativeness / Trust স্কোর |
| Per-platform readiness | — | ✅ Google AI Overviews, ChatGPT Web Search, Perplexity, Gemini, Bing Copilot |
| Per-page কপি রিশ্রাইট | — | ✅ পেস্ট-রেডি উত্তর-প্রথম ওপেনিংস, ফ্যাক্ট বক্স, FAQ ব্লক |
| রিপোর্ট ফরম্যাট | শুধুমাত্র অনলাইন |
PDF, DOCX, Markdown, JSON এক্সপোর্ট (15-25 পৃষ্ঠা)
ছোট Audit Pro |
প্রতিটি পেইড অডিট একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি ব্যক্তিগত রিপোর্ট -- কোনো ব্যক্তিগত পরামর্শ, কোনো ম্যানুয়াল পর্যালোচনা, কোনো মানব সম্পাদনার কাজ নেই। PDF, DOCX এবং সংরক্ষণযোগ্য অনলাইন ভিউ হিসেবে প্রদান করা হয়।
Traditional SEO Google-এর ranking algorithm-এর জন্য অপ্টিমাইজ করে (backlinks, keywords, on-page content)। GEO AI systems-এর জন্য অপ্টিমাইজ করে যেগুলো generated answers-এ source cite করে। Signal গুলো আলাদা: Ahrefs-এর 75,000-brand study (2025) অনুযায়ী, YouTube mentions-এর সাথে AI citation-এর correlation 0.737, যেখানে Domain Rating-এর সাথে ChatGPT citation-এর correlation মাত্র 0.266 -- সেই জুটির ক্ষেত্রে brand-mentions signal-টি link signal-কে পরাজিত করে। GEO SEO-কে প্রতিস্থাপন করে না, এটা সমান্তরালভাবে চলে এবং এর জন্য আলাদা signal প্রয়োজন।
তিনটি মূল পার্থক্য:
প্রায় প্রতিটি product বিভিন্ন model-এ ছড়িয়ে পড়ে -- audit বিস্তৃত পরিসরের provider-দের (OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity, DeepSeek, MiniMax) কল করে যাচাই করতে যে প্রতিটি আপনার brand সম্পর্কে আসলে কী বলে। গুণগত ভারী কাজটি (E-E-A-T judgement, growth-plan synthesis, finding-by-finding reasoning) বর্তমান top-tier model series-গুলির একটিতে অবতরণ করে -- GPT-4/5 line, Claude 4 line বা Gemini 2.x line, ধাপের উপর নির্ভর করে। আমরা স্বেচ্ছায় নির্দিষ্ট model version-এর বদলে model series-এর নাম ব্যবহার করি: provider catalogue প্রতি কয়েক সপ্তাহে পরিবর্তন হয়, এবং audit-এর quality target হল series, কোনো frozen version string নয়।
হ্যাঁ -- এবং আমরা তা অস্বীকার করি না। LLMs প্রতিটি প্রশ্নের উত্তরে deterministic নয়, এবং বিভিন্ন model series evidence-কে আলাদাভাবে weight করে। আমরা strict tool schemas, Perl-এ compute করা score formulas (LLM দ্বারা নয়), এবং AI-visibility section-এর জন্য multiple providers থেকে aggregation-এর মাধ্যমে এটি mitigate করি -- তবে re-run-এ category scores কয়েক points নড়ে যেতে পারে। আমরা directional signal-এর জন্য optimise করি ("এই category দুর্বল, এখানে ঠিক কী করতে হবে"), stable three-decimal number-এর জন্য নয়।
না। Agent loop একটি model-কে একটি goal এবং tool belt দেয় এবং তাকে নিজের steps সিদ্ধান্ত নিতে দেয় -- এগুলো drift করে, context limits-এ পৌঁছায় এবং দীর্ঘ tasks-এ মূল objective হারায়। এই audit তার বিপরীত: ছোট, scoped steps-এর একটি fixed, ordered pipeline। প্রতিটি step একটি tight system prompt, একটি strict tool schema, এবং শুধুমাত্র তার প্রয়োজনীয় inputs পায়। LLM একবারে একটি well-framed question বিচার করে; orchestration, scoring, এবং report assembly হল deterministic Perl। তাই output shape-এ reproducible, এমনকি যখন individual judgements wobble করে।
না। আপনার content আমাদের self-hosted Crawl4AI instance-এর মাধ্যমে একবার fetch করা হয়, বিশ্লেষণ করা হয়, এবং শুধুমাত্র আপনার report তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়। আমরা আপনার content কোনো third-party training pipeline-এ পাঠাই না। আপনি noai বা noimageai meta-robots tokens সেট করতে পারেন, এটি audit-কে প্রভাবিত করবে না।
হ্যাঁ, যতক্ষণ আমাদের crawler URL-এ পৌঁছাতে পারে। এবং এটি মানুষের প্রত্যাশার চেয়ে ভালো কাজ করে: GEO মূলত passive on-page signals (schema, copy-এর citability, crawler permissions) এবং AI models ইতিমধ্যে আপনার brand name সম্পর্কে যা জানে তার উপর নির্ভর করে। brand-knowledge signalটি company name-এর উপর নির্ভর করে, domain-এ নয় -- তাই যদি staging copy এবং schema production-এ যা ship করবে তার সাথে মিলে যায়, তাহলে deploy-এর পরে audit values-এ বেশি shift হওয়া উচিত নয়। রিপোর্ট নিজেকে staging run হিসাবে flag করে যাতে আপনি মনে রাখেন এটি একটি pre-launch snapshot।
আমরা আপনাকে নির্দিষ্ট সময়সূচীতে এটি করতে বলব না -- এই অডিট থেকে আমাদের আয় হয় এবং এটাই সবচেয়ে সহজ উত্তর হত। সৎ কথা হল: AI market-এ উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন হলেই রি-রান করা বোধগম্য -- যেমন একটি নতুন GPT বা Claude generation আসা, Google AI Overviews-এর আচরণ বদলানো, বড় কোনো schema standard পরিবর্তন। সেই মুহূর্তগুলোতে যে model আপনাকে স্কোর করে এবং যে model-গুলো সিদ্ধান্ত নেয় আপনাকে cite করবে কিনা -- দুটোই নড়ে গেছে, তাই ছবিটাও বদলাতে পারে। এই ধরনের পরিবর্তনের মাঝে, একটি স্থিতিশীল site-এ, score আস্তে আস্তে বদলায়। কত ঘন ঘন এটা আবার চেক করা সঙ্গত, তা নির্ভর করে আপনার ব্যবসার জন্য GEO traffic কতটা কৌশলগত তার উপর।
প্রায় এক মিনিটে ফ্রি অডিট দেয়:
গুণগত মানের গভীর ধাপগুলো -- E-E-A-T মূল্যায়ন, প্রতিটি পৃষ্ঠার কপি পুনর্লিখন, গ্রোথ প্ল্যান, মাল্টি-প্রোভাইডার AI-ভিজিবিলিটি ক্রস-চেকিং -- প্রতিটি কয়েক মিনিট LLM কম্পিউট এবং প্রতিটি রানে আমাদের প্রকৃত অর্থ খরচ করে। ক্রেডিট কার্ড ছাড়া এসব দেওয়া স্থায়ীভাবে সম্ভব হবে না। ফ্রি টায়ারটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যেন আমরা যে চেকগুলো দিই সেগুলো চালানো সস্তা (বেশিরভাগ নির্ধারক HTTP প্রোব এবং একটি দ্রুত ব্র্যান্ড-রিমাইন্ডার প্যাস) তবে তাৎপর্যপূর্ণভাবে কার্যকর: আপনি সাথে সাথে দেখতে পাবেন AI আপনার ব্র্যান্ড সম্পর্কে জানে কিনা এবং বড় বাধাগুলো কী।