अब 25% Gen Z और Millennial searches AI chatbot से शुरू होती हैं (Bain, 2025)। ChatGPT, Perplexity और Copilot द्वारा cited URLs में से केवल 12% उसी prompt पर Google's top 10 में rank करती हैं (Ahrefs)। अगर आपका GEO खराब है, तो आप वह traffic खो रहे हैं जो Analytics में दिखाई नहीं देता।
फ्री 60-सेकंड ऑडिट जाँचता है: क्या टॉप-टियर AI मॉडल (GPT class, Claude, Gemini) आपके ब्रांड को जानते हैं, आपका llms.txt score, AI crawler access, Schema.org markup -- साथ ही आपके homepage पर AI क्या देखती है उसका screenshot।
60 सेकंड का मुफ़्त ऑडिट चलाएं €25 से ऑडिट
Ahrefs, Similarweb, Bain, Profound, Originality.ai, और Aggarwal et al. के GEO paper (KDD 2024) सहित शोध पर आधारित। शोध देखें।
द्वारा निर्मित Torsten “Getty” Raudssus.
60-सेकंड के स्नैपशॉट से आगे बढ़ें। प्रति-पृष्ठ उद्धरणीयता, E-E-A-T स्कोरिंग, प्लेटफॉर्म तत्परता, और एक प्राथमिकता-आधारित क्रॉस-चैनल विकास योजना।
बीस प्रमुख पृष्ठ, मानक गहराई
बीस पृष्ठ crawl किए गए, ChatGPT/Claude/Perplexity/Gemini पर जाँच की गई, concrete सुधारों के साथ scored रिपोर्ट।
20 पेजों तक की ऑडिट
25.00 EUR
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बीस पेज, प्रीमियम विश्लेषण
Same crawl footprint छोटा Audit जैसा ही है, लेकिन हर strategic step top reasoning model पर चलता है।
20 पेजों तक की ऑडिट
प्रति पृष्ठ premium AI मॉडल के साथ
90.00 EUR
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दो सौ पेज, स्टैंडर्ड विस्तार
दो सौ पेजों पर गहन crawling, प्रति-पेज पूर्ण पुनर्लेखन और रणनीतिक संश्लेषण।
200 पेजों तक की ऑडिट
100.00 EUR
अधिक जानेंहर AI भाषा में एक साथ ब्रांड विजिबिलिटी
20 pages की same scope छोटा Audit जैसी ही, लेकिन आपका brand हर supported language में एक साथ probe किया जाता है -- देखें कि आप AI answers में कहां सर्फेस करते हैं, कई markets में, सिर्फ एक में नहीं।
20 पेजों तक की ऑडिट
95.00 EUR
कोई क्रेडिट कार्ड नहीं। कोई साइनअप नहीं। बस URL + ईमेल डालें, प्रमुख AI surfaces पर तुरंत GEO score पाएं।
कृपया ध्यान दें: फ्री audit केवल आपके homepage को स्कैन करता है और इसके रेटिंग एक पूर्ण audit से अलग हो सकते हैं।
60-second AI visibility snapshot
URL पेस्ट करें। देखें कि ChatGPT, Claude, Perplexity और Gemini आपके ब्रांड को कहाँ से सोर्स करते हैं।
Google ने pages को backlinks और on-page SEO के आधार पर rank किया।
AI sources को brand mentions, entity graphs, और extractable passages के through cite करती है।
Generative Engine Optimization (GEO) LLM-powered search engines में आपकी content को cite-worthy बनाने का तरीका है। इसमें तीन चीज़ें ज़रूरी हैं जो traditional SEO में नहीं होतीं:
नौ रिसर्च-बैक्ड कैटेगरीज़। हर स्कोर पब्लिश्ड स्टडीज़ पर आधारित, न कि vibes पर।
ChatGPT, Claude, Perplexity और Gemini द्वारा किसी passage को quote करने की कितनी संभावना है, इसका Score 0-100 पर आकलन। Aggarwal et al. के GEO पेपर (arXiv 2311.09735 / KDD 2024) पर आधारित: "Cite Sources", "Quotation Addition" और "Statistics Addition" rewrites visibility को provider benchmarks में 30 - 40% तक बढ़ाते हैं, जिसमें rank-5 pages "Cite Sources" के तहत specifically 115% तक पहुंचते हैं।
5 प्लैटफ़ॉर्म पर आपकी brand presence को score करता है जिनका AI entity recognition के लिए उपयोग करता है: Wikipedia, Reddit, YouTube, LinkedIn, News। प्रति-प्लैटफ़ॉर्म 0-100 sentiment, subreddit quality, और news recency के साथ।
robots.txt parse करता है और हर major AI crawler के लिए access classify करता है: GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, Bingbot और छह और।
हर JSON-LD block को parse करता है, schema.org के खिलाफ validate करता है, 10 canonical platforms (Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, YouTube, X, Facebook, Crunchbase, GitHub, Instagram, TikTok) में sameAs linking का ऑडिट करता है।
Google के Search Quality Rater Guidelines के खिलाफ Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness को score करता है (September 2025 revision -- expanded YMYL scope, added a dedicated AI Overviews evaluation chapter)।
प्रत्येक surface पर अलग से score किया जाता है क्योंकि प्लैटफ़ॉर्म वास्तव में अलग हैं -- एक ही query के लिए ChatGPT और Perplexity के बीच केवल ~11% domains overlap होते हैं, ChatGPT और AI Overviews (Profound) के बीच ~21%।
Completeness को मापता है, सिर्फ extractability नहीं। 6 dimensions में 0-100: core concepts, use cases, implementation, comparison, pricing, latest trends.
आपके vertical में 5-7 test queries चलाता है AI-citation-proxy endpoints के खिलाफ: "'how to set up X' के लिए, competitor 1 ChatGPT answers के 67% में दिखता है। आप 0% में दिखते हैं।"
सिर्फ ऑडिट नहीं -- एक क्यूरेटेड प्लेबुक से 5-8 प्राथमिकता वाली कार्रवाइयाँ: साइटेबिलिटी रीराइट्स, अर्जित मेंशन के लिए कोल्ड-ईमेल, रेडिट कम्युनिटी मार्केटिंग, प्रतिस्पर्धी-विकल्प पेज, प्रोग्रामेटिक SEO।
फ्री ऑडिट आपको 60-सेकंड की snapshot देता है। पेड ऑडिट पूरी pipeline चलाता है -- per-page citability, schema scan, E-E-A-T, per-platform readiness, और prioritised growth plan। Page count (20 vs 200) और Pro premium AI model एक ही पेड ऑडिट के variants के रूप में बेचे जाते हैं, अलग products नहीं।
| मुफ्त ऑडिट | सशुल्क ऑडिट | |
|---|---|---|
| टर्नअराउंड समय | मिनट | मिनट |
| विश्लेषित पृष्ठ | केवल homepage | 20 (छोटा) or 200 (बड़ा) |
| AI मॉडल | GPT-5.4-mini | GPT-5.5 (Standard) or GPT-5.5-pro (Pro) |
| llms.txt पहचान + स्कोर | ✅ स्कोर 0-100 (Docs section + URL count) | ✅ समान स्कोर के साथ प्रति-पृष्ठ कवरेज अंतराल और एक ठोस जोड़ने/ठीक करने की सूची |
| AI citability scoring | केवल स्कोर | Per-page + domain aggregate |
| Schema audit | केवल स्कोर | Per-page + aggregate |
| क्रॉस-AI ब्रांड रिकॉल प्रोब | ✅ 5 EU/US providers + 2 China providers on consent (DeepSeek, MiniMax) | ✅ Consent पर वही 5 EU/US + 2 China providers, full citation + sentiment scoring के साथ। |
| निष्कर्ष + कार्रवाई योग्य योजना | — | ✅ पूर्ण प्राथमिकतापूर्ण ग्रोथ प्लान (5-8 एक्शन) |
| Core Web Vitals (Lighthouse) | — | ✅ प्रति पेज LCP / INP / CLS प्राथमिकता वाले फिक्स के साथ |
| E-E-A-T मूल्यांकन | — | ✅ प्रत्येक पृष्ठ पर Experience / Expertise / Authoritativeness / Trust का स्कोर |
| प्रति-प्लैटफॉर्म रेडीनेस | — | ✅ Google AI Overviews, ChatGPT Web Search, Perplexity, Gemini, Bing Copilot |
| प्रति-पेज कॉपी रीराइट्स | — | ✅ तैयार-पेस्ट जवाब-पहले ओपनिंग, फैक्ट बॉक्स, FAQ ब्लॉक |
| रिपोर्ट फॉर्मेट | केवल ऑनलाइन |
PDF, DOCX, Markdown, JSON एक्सपोर्ट (15-25 पृष्ठ)
छोटा Audit छोटा Audit Pro |
हर पेड ऑडिट एक व्यक्तिगत रूप से जेनरेट, पूर्णतः स्वचालित रिपोर्ट है -- कोई व्यक्तिगत परामर्श नहीं, कोई मैनुअल समीक्षा नहीं, कोई मानवीय संपादन कार्य नहीं। PDF, DOCX और सेव करने योग्य ऑनलाइन व्यू के रूप में डिलीवर किया जाता है।
पारंपरिक SEO Google के रैंकिंग एल्गोरिदम (backlinks, keywords, on-page content) के लिए अनुकूलित करता है। GEO उन AI सिस्टम के लिए अनुकूलित करता है जो जेनरेट किए गए उत्तरों में sources cite करते हैं। Signals अलग हैं: Ahrefs के 75,000-brand स्टडी (2025) में, YouTube mentions AI citation से 0.737 पर correlate करते हैं, जबकि Domain Rating ChatGPT citation से केवल 0.266 पर correlate करता है -- इस pair के लिए brand-mentions signal, link signal से बेहतर है। GEO SEO की जगह नहीं लेता, यह parallel चलता है और अलग signals की जरूरत होती है।
तीन ठोस अंतर:
लगभग हर product कई models में फैलता है -- audit कई providers (OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity, DeepSeek, MiniMax) को call करता है ताकि cross-check हो सके कि प्रत्येक आपके brand के बारे में क्या कहता है। गुणात्मक भारी काम (E-E-A-T judgement, growth-plan synthesis, finding-by-finding reasoning) current top-tier model series में से किसी एक पर आता है -- GPT-4/5 line, Claude 4 line या Gemini 2.x line, step के आधार पर। हम जानबूझकर model series का नाम लेते हैं, specific model versions का नहीं: provider catalogues हर कुछ हफ्तों में shift होती हैं, और audit का quality target series है, frozen version string नहीं।
हाँ -- और हम यह जाहिर नहीं करते कि ऐसा नहीं है। LLMs हर sub-question पर deterministic नहीं होते, और अलग-अलग model series evidence को थोड़ा अलग तरीके से weight करते हैं। हम इसे strict tool schemas, Perl में compute किए गए score formulas (LLM द्वारा नहीं), और AI-visibility section के लिए multiple providers से aggregation के साथ mitigate करते हैं -- लेकिन re-run से category scores कुछ points हिल सकते हैं। हम directional signal के लिए optimize करते हैं ("यह category weak है, यहाँ exactly क्या fix करना है"), stable three-decimal number के लिए नहीं।
नहीं। Agent loops एक model को goal और tool belt देते हैं और उसे अपने steps तय करने देते हैं -- वे drift करते हैं, context limits पर hit करते हैं, और long tasks पर original objective खो देते हैं। यह audit उसके उलट है: छोटे, scoped steps की एक fixed, ordered pipeline। हर step को tight system prompt, strict tool schema, और सिर्फ उसके ज़रूरी inputs मिलते हैं। LLM एक well-framed question को एक बार में judge करता है; orchestration, scoring, और report assembly deterministic Perl हैं। इसीलिए output shape में reproducible होता है, भले ही individual judgements wobble करें।
नहीं। आपका content हमारे self-hosted Crawl4AI instance से एक बार fetch किया जाता है, analyze किया जाता है, और सिर्फ आपकी report बनाने के लिए use किया जाता है। हम आपका content किसी third-party training pipeline में feed नहीं करते। आप noai या noimageai meta-robots tokens set कर सकते हैं, इससे ऑडिट पर कोई effect नहीं पड़ेगा।
हाँ, जब तक हमारा crawler URL तक पहुँच सकता है। और यह लोगों की उम्मीद से बेहतर काम करता है: GEO mostly passive on-page signals (schema, copy की citability, crawler permissions) plus जो AI models पहले से आपके brand name के बारे में जानते हैं, उस पर आधारित है। Brand-knowledge signal company name पर depend करता है, domain पर नहीं -- तो अगर staging copy और schema production version से मेल खाते हैं, तो deploy के बाद audit values ज्यादा नहीं बदलने चाहिए। Report खुद को staging run के रूप में flag करता है ताकि आपको याद रहे कि यह pre-launch snapshot है।
हम आपको नियमित शेड्यूल पर यह करने की सलाह नहीं देंगे -- हम इन ऑडिट से कमाते हैं और यह सबसे आसान जवाब होता। सच्ची बात यह है: AI market में कोई बड़ा बदलाव आए तो ही फिर से चलाना समझदारी है -- जैसे नया GPT या Claude generation आए, Google AI Overviews का व्यवहार बदले, या कोई बड़ा schema standard बदले। उस पल जो model आपको score करता है और जो models तय करते हैं कि आपको cite करना है या नहीं, दोनों बदल चुके होते हैं -- तो overall picture भी बदल सकता है। ऐसे shifts के बीच, स्थिर site पर scores धीरे-धीरे drift होते हैं। यह कितनी बार worth है, यह इस पर निर्भर करता है कि आपके business के लिए GEO traffic कितनी strategic है।
लगभग एक मिनट में फ्री ऑडिट delivers करता है:
गहरी qualitative steps -- E-E-A-T judgement, per-page copy rewrites, एक growth plan, multi-provider AI-visibility cross-checking -- प्रत्येक कई minutes LLM compute लेते हैं और per run हमारी real money cost होती है। बिना credit card इतना सब कुछ मुफ्त में देना sustainable नहीं होगा। Free tier को इस तरह से design किया गया है कि जो checks हम देते हैं वे cheap to run हैं (ज्यादातर deterministic HTTP probes और एक fast brand-recall pass) लेकिन फिर भी directionally useful हैं: आप तुरंत देख सकते हैं कि AI आपके brand को जानता है या नहीं और सबसे बड़े blockers क्या हैं।