हम एक छोटी रिसर्च डेस्क हैं जो एक बैकलिंक-डेटा API से जुड़ी है। यहाँ हमारा काम AI खोज के दावों को लिंक नंबरों के खिलाफ परखना है, और यह बताना है कि कब नंबर चुप हैं।
AlgoLink रिसर्च टीम ·
हम क्या हैं
AlgoLink एक बैकलिंक API का रिसर्च-फेसिंग हिस्सा है। पीछे वही प्रोडक्ट है: JSON रिस्पॉन्स वाला एक REST सर्विस, हमारा अपना क्रॉलर, और 181,132,097 डोमेन का हमारा अपना लिंक इंडेक्स।
आर्टिकल्स AlgoLink रिसर्च टीम द्वारा लिखे गए हैं। हम काल्पनिक पर्सोना का उपयोग नहीं करते, और हम कस्टमर स्टोरीज प्रकाशित नहीं करते, क्योंकि हमारे पास कोई ऐसी नहीं है जिसके पीछे हम खड़े हो सकें।
यह एंगल क्यों? लोग यह पूछते हैं कि AI जवाब स्रोत कैसे चुनता है, वे सबूत चाहते हैं, और लिंक डेटा एक ऐसा सबूत है जो हमारे पास है।
हमारा फोकस AI खोज रिसर्च उन लोगों के लिए है जिन्हें क्लाइंट या बॉस को रिजल्ट समझाने की जरूरत है। इन कमरों में हाइप से बेहतर चलती है सादी हकीकत।
सुधार स्वागत योग्य हैं और हम हर एक को लॉग करते हैं। यदि इस साइट पर कोई तारीख, नंबर या दावा गलत है, तो बताएं कि कौन सी पेज है और सबूत क्या कहता है।
हम कैसे व्यवहार करने की कोशिश करते हैं
हम अनुमानों को लेबल करते हैं
साइट पर हर दावा कहा गया है, देखा गया है या अनुमानित है, और हम कोशिश करते हैं कि बताएं कि कौन सा।
हम चीजों को तारीख देते हैं
लॉन्च, अपडेट और हमारे अपने चेक महीनों के साथ आते हैं, ताकि आप उम्र का आकलन कर सकें।
हम अपनी सीमाओं को नाम देते हैं
इंडेक्स लगभग मासिक अपडेट होता है। हम कीवर्ड या रैंक्स ट्रैक नहीं करते, और उस मामले में Ahrefs और Semrush अधिक विस्तृत हैं।
हम छोटे टेस्ट्स को प्राथमिकता देते हैं
एक सस्ता प्रयोग जिसे आप दोहरा सकें, एक बड़े दावे से बेहतर है जिसे आपको विश्वास करना पड़े।
पेज किसके लिए लिखे गए हैं
AI खोज रिसर्च के ज्यादातर पाठक किसी काम को करने आते हैं। समय कम होता है। एक मार्केटर से पूछा गया है कि एक प्रतिद्वंद्वी AI जवाब में क्यों दिखता है, और एक टीम लीड एक स्क्रीनशॉट से कहीं ज्यादा मजबूत कुछ चाहता है। पेज उसी पल के लिए बने हैं, जब सवाल असली हो और जवाब देने का समय कम हो।
छात्र और पत्रकार इसे दूसरी ओर से देखते हैं। वे जानना चाहते हैं कि कौन से दावे चेक में टिकते हैं। आत्मविश्वास अकेले काफ़ी नहीं है। इसलिए हर पेज बताता है कि क्या कहा गया है और क्या केवल निष्कर्ष निकाला गया है।
डेवलपर्स अलग तरह से पढ़ते हैं। किसी ऐसे व्यक्ति की कल्पना करें जो एक छोटा स्क्रिप्ट बना रहा है जो हर महीने डोमेन नंबर खींचता है और जानना चाहता है कि डैशबोर्ड तक पहुंचने से पहले हर फील्ड का क्या मतलब है। उस व्यक्ति के लिए काम करने वाला खींचना उपयोगी हिस्सा है, और डेटा की ताज़ागी पर नोट्स किसी भी हेडलाइन फिगर से ज्यादा मायने रखते हैं।
एक क्लाइंट सवाल, क्रम में जवाब
मान लीजिए एक क्लाइंट AI जवाब में एक प्रतिद्वंद्वी की स्क्रीनशॉट भेजता है और पूछता है कि क्या करना है। पहले लॉग करें। कई तारीखों पर वही सवाल पूछें और हर उद्धृत डोमेन लिखें।
उसके बाद ही लिंक पुल मदद करता है। जो डोमेन दिखते हैं उनका तुलना करें उनसे जो नहीं दिखते, और स्पष्ट रूप से कहें कि तुलना वर्णनात्मक है। एक मेमो जो अपनी सीमाओं को स्वीकार करता है, एक आत्मविश्वाली मेमो से बेहतर लगता है जो दूसरे सवाल पर टूट जाती है।
नंबरों के साथ एक डेवलपर का पहला दोपहर
लूप लिखने से पहले, फील्ड नाम और उनकी यूनिट्स पढ़ें। DR लॉग स्केल्ड है, इसलिए एक पॉइंट लगभग 18 प्रतिशत अधिक रिफरिंग डोमेन के लिए खड़ा है। यह किसी भी स्तर पर लागू होता है, जो लोगों को हैरान करता है।
फिर एक डोमेन पर एक कॉल टेस्ट करें जिसके बारे में आपको अच्छी जानकारी है। ओवरव्यू एक्शन के खिलाफ रिस्पॉन्स चेक करें। _credits फील्ड देखें, ताकि हज़ारों की बैच चलने से पहले लागत दिखाई दे।
यहाँ एक दावे को कैसे परखा जाता है
01
दावे को एक भविष्यवाणी के रूप में लिखें
दावे द्वारा क्या भविष्यवाणी की जाती है, उसे सटीक रूप से कहें। अस्पष्ट दावे जैसे कि लिंक AI जवाबों में मदद करते हैं, तब तक परखा नहीं जा सकता जब तक कि किसी नामित डोमेन सेट के बारे में भविष्यवाणी में उन्हें बदला न जाए।
02
इसे कहा गया, देखा गया या अनुमानित लेबल करें
कहा गया मतलब है कि वेंडर ने कहा है। देखा गया मतलब है कि बाहरी लोग इसे रिपोर्ट करते हैं। अनुमानित मतलब है कि किसी ने इसे दिखाया नहीं है। लेबल दावे के बगल में पेज पर होता है, फुटनोट में नहीं।
03
केवल उन्हीं नंबरों को खींचें जिनकी दावे को जरूरत है
उस लिंक फील्ड्स को चुनें जिन पर दावा निर्भर करता है, जैसे रिफरिंग डोमेन या उद्धृत सेट का DR। बाकी को छोड़ दें, क्योंकि नंबरों की एक चौड़ी टेबल बाद की कहानी को आमंत्रित करती है।
04
लिखें कि नंबर क्या नहीं बता सकते
लिंक काउंट यह नहीं दिखाता कि एक मॉडल स्रोतों को कैसे वेट करता है। नतीजे के साथ उसी पैराग्राफ में ऐसा कहें, पहले कि पाठक पूछे।
हम क्या प्रकाशित करते हैं, और क्या छोड़ देते हैं
यहाँ हर पेज एक सवाल से शुरू होता है जो लोग AI खोज के बारे में सच में पूछते हैं: एक पेज क्यों उद्धृत होता है और दूसरा नहीं, क्या लिंक अभी भी मायने रखते हैं, और एक टूल खरीदे बिना दावे को कैसे चेक करें।
हम जवाब पहले लिखते हैं, फिर कैवेट्स। जहाँ ईमानदार जवाब यह है कि कोई नहीं जानता, हम पहले लाइनों में ऐसा कहते हैं, बजाय उस सलाह को भरने के जो यौक्तिक लगती है।
हम रैंकिंग्स या सिटेशंस नहीं बेचते। हम एजेंसी नहीं चलाते, और हम ChatGPT, Perplexity, Claude या Google AI Overviews में प्लेसमेंट का वादा नहीं करते, क्योंकि कोई आउटसाइडर उस पर नियंत्रण नहीं रखता।
जिन पेजों पर सबसे ज्यादा वजन है वे source claims table हैं, जो स्टेटमेंट्स को सबूत के अनुसार सॉर्ट करता है, और timeline है, जो इवेंट्स को महीनों से एंकर करता है। glossary हमारे शब्दकोश को स्थिर रखता है।
डेटा का उपयोग
आप किसी भी डोमेन को मुफ्त में खोज सकते हैं, कोई की के बिना। भारी खींचने की कीमत $0.0001 प्रति क्रेडिट से होती है, और एक Google साइन-इन $100 क्रेडिट देता है बिना कार्ड के।
यदि आप किसी समस्या से शुरू करना चाहते हैं, तो experiment list और cited-domain pull दो पेज हैं जो ज्यादातर पाठक उपयोग करते हैं। सुधार account page के माध्यम से जाते हैं, और एक रिपोर्ट जो URL, वाक्य और स्रोत को नाम देती है, सबसे ज्यादा मदद करती है।
लिंक डेटा कहाँ से आता है
हमारा अपना क्रॉलर ओपन वेब पर चलता है और हमारा अपना इंडेक्स नतीजा स्टोर करता है: 2,774,625,913 डोमेन-टू-डोमेन लिंक और कुल मिलाकर लगभग 798.5 बिलियन बैकलिंक्स। हम किसी और का डेटाबेस रीसेल नहीं करते।
इंडेक्स लगभग मासिक फिर से बनाया जाता है। यह साइट्स की तुलना और धीमी बदलाव को ट्रैक करने के लिए अच्छा है, और एक लिंक को दिखते ही पकड़ने के लिए खराब।
DR रिफरिंग डोमेन की गिनति से हमारा 0 से 100 स्कोर है, लॉग स्केल पर। यह आत्मविश्वास में Ahrefs DR या Moz DA से मिलता जुलता है, लेकिन यह एक अलग नंबर है, इसलिए उन्हें एक चार्ट में न मिलाएं।
हम इन पेजों पर विज्ञापन नहीं चलाते, और हम आर्टिकल्स में पेड प्लेसमेंट्स स्वीकार नहीं करते। यदि कभी ऐसा बदलता है, तो पेज के ऊपर करीब ऐसा कहेंगे।
हम क्या दावा नहीं करेंगे
लाइनें आसानी से धुंधली हो जाती हैं। एक पेज एक फाइंडिंग से एक वादे में बदल सकता है बिना किसी के ध्यान दिए। हमारा नियम फाइंडिंग पर रुकने का है, भले ही एक साफ वाक्य आकर्षक हो।
कारण सहसंबंध से पढ़े जाते हैं
एक उद्धृत डोमेन में अक्सर कई रिफरिंग डोमेन होते हैं। यह एक छोटे सैंपल में सहसंबंध है, कारण नहीं। हम कहते हैं कि पैटर्न मौजूद है और मशीनिज्म को खुला छोड़ देते हैं।
शब्द 'क्यों' के लिए सावधान रहें। यदि इस साइट पर कोई वाक्य बताता है कि एक मॉडल ने स्रोत क्यों चुना, तो उसे उस स्पष्टीकरण के लिए स्रोत दिखाना चाहिए, या इसे अनुमान के रूप में चिह्नित किया जाता है।
रैंकिंग्स और सिटेशन वादे
वेंडर्स के बाहर कोई भी ChatGPT, Perplexity, Claude या Google AI Overviews में सिटेशन का वादा नहीं कर सकता। हम वह वादा नहीं बेचते, और एक पेज जो एक वादा पेश करता है, उसे सावधानी से पढ़ना चाहिए।
रैंक के लिए भी वही बात है। हमारी API कीवर्ड्स या पोजीशन्स ट्रैक नहीं करती, इसलिए कोई भी नंबर जो हम प्रकाशित करते हैं, वह नहीं बताता कि एक पेज रिजल्ट लिस्ट में कहाँ बैठा है।
ताज़ागी जो हमारे पास नहीं है
इंडेक्स लगभग मासिक फिर से बनाया जाता है। पिछले सप्ताह जोड़ा गया लिंक अभी दिख सकता है नहीं। यह डेटा की एक सीमा है, और इसे हर जगह कहा गया है जहाँ एक नंबर वर्तमान पढ़ा जा सकता है।
यदि आपको दैनिक क्रॉलिंग या लाइव रैंकिंग्स चाहिए, तो अधिक विस्तृत टूल बेहतर विकल्प हैं। हम आपको कहीं और इशारा करना पसंद करेंगे कि एक मासिक स्नैपशॉट लाइड फीड के लिए गुजरने दें।
इस साइट के बारे में सवाल
छोटे जवाब उन सवालों के लिए जो एक फर्स्ट-टाइम पाठक आमतौर पर इस साइट पर लाता है।
आर्टिकल्स कौन लिखता है?
AlgoLink रिसर्च टीम हर पेज को लिखती और चेक करती है। बायलाइन के पीछे कोई काल्पनिक लेखक पर्सोना नहीं खड़ा है, और साइट कस्टमर स्टोरीज प्रकाशित नहीं करती।
क्या साइट पर विज्ञापन या बेचे गए प्लेसमेंट्स हैं?
पेजों पर कोई विज्ञापन नहीं हैं, और आर्टिकल्स प्लेसमेंट्स के रूप में नहीं बेचे जाते। यदि कभी ऐसा बदलता है, तो बदलाव प्रभावित पेज के ऊपर करीब कहा जाएगा।
मैं गलती की रिपोर्ट कैसे करूं?
अकाउंट पेज का उपयोग करें और URL, वाक्य और स्रोत का नाम दें जो उसका विरोध करता है। एक विशिष्ट रिपोर्ट एक सामान्य शिकायत की तुलना में चेक करने में आसान है।
हमारे नंबर दूसरे टूल से अलग हैं क्यों?
हर टूल वेब को अलग तरह क्रॉल करता है और अपने शेड्यूल पर लिंक्स गिनता है। हमारे फिगर्स और दूसरे टूल के बीच एक गैप उम्मीद के अनुसार है, और यह किसी एक का फैसला नहीं है। ट्रेंड की तुलना करें, अकेले नंबर की नहीं।
तारीख वाली पेज पढ़ना
एक तारीख वाली पेज आपको बताती है कि उसके दावों को आखिरी बार कब चेक किया गया था। केवल वही। यह आपको नहीं बताता कि दुनिया आखिरी बार कब बदली। वे अलग तारीखें हैं, और उन्हें मिलाना एक आम पढ़ने की गलती है। दूसरे प्रकार के लिए, timeline of launches चेक करें, जो हर इवेंट को एक महीने से एंकर करता है।
यदि आप किसी रिपोर्ट में एक पेज का उद्धरण देते हैं, तो उद्धरण के साथ उसकी तारीख कॉपी करें। महीनों बाद, वह तारीक्स अक्सर वह एकमात्र संदर्भ होता है जो आपके पाठक के पास होता है।
हमारे अपने फिगर्स के लिए भी वही सावधानी लागू होती है। तारीखें यहाँ भी मायने रखती हैं। 181,132,097 डोमेन जैसा एक नंबर उतना ही वर्तमान है जितना आखिरी इंडेक्स रिफ्रेश, और पेज हर जगह कहता है जहाँ एक फिगर दिखता है, ताकि इसे संदर्भ में पढ़ा जा सके। एक सटीक दिखने वाला फिगर अभी भी एक महीना पुराना हो सकता है।
