पिछले तीन वर्षों में, गूगल के कोर एल्गोरिदम अपडेट की आवृत्ति 47% बढ़ी है, लेकिन यह सामग्री फार्म (Content Farm) के बेतहाशा विस्तार को रोकने में विफल रहा है — ये साइट्स AI से लेखों को फिर से लिखने, साइट नेटवर्क का संचालन करने और उपयोगकर्ता व्यवहार अनुकरण तकनीकों का उपयोग करती हैं, जिससे हर दिन 20 लाख से अधिक मूल सामग्री को लूटा जाता है और एक विशाल ट्रैफिक ब्लैक मार्केट चेन बनाई जाती है।
जब एल्गोरिदम में मूल सामग्री का मूल्य लगातार घटता जा रहा है, तो हमें यह सवाल करना पड़ता है: क्या गूगल द्वारा घोषित “EEAT (विशेषज्ञता, प्राधिकरण, विश्वसनीयता)” मूल्यांकन प्रणाली अब सामग्री फार्म के लिए मुनाफा कमाने का एक औजार बन गई है?
सामग्री पारिस्थितिकी तंत्र में “बुरे सिक्के अच्छे सिक्कों को बाहर करते हैं”
अगस्त 2023 में, तकनीकी ब्लॉग “CodeDepth” ने “Transformer मॉडल आर्किटेक्चर की गहरी विश्लेषण” नामक 6000 शब्दों की एक लेख प्रकाशित किया, जिसे लेखक ने एल्गोरिथम परिकल्पनाएँ और प्रयोगात्मक सत्यापन करने में तीन सप्ताह खर्च किए।
लेख प्रकाशित होने के बाद, गूगल को इसे इंडेक्स करने में 11 दिन लगे, और उच्चतम रैंकिंग केवल 9वीं पृष्ठ पर थी। जबकि एग्रीगेटर साइट “DevHacks” ने एक वितरित क्रॉलर का उपयोग करके लेख को कॉपी किया, उसे AI के द्वारा पुन: व्यवस्थित किया और 30 हॉट कीवर्ड डाले, और 2 घंटे में गूगल द्वारा इंडेक्स किया गया, 48 घंटों में लक्ष्य कीवर्ड सर्च परिणामों में तीसरी स्थिति में पहुँच गया।
सबसे विडंबनापूर्ण यह है कि जब मूल लेख को “सामग्री की पुनरावृत्ति” के कारण गूगल ने स्वत: निम्न रैंकिंग दी, तो एकत्रण साइट को उच्च क्लिक-थ्रू दर (CTR 8.7% बनाम मूल साइट 2.1%) और तेज पृष्ठ लोड गति (1.2 सेकंड बनाम 3.5 सेकंड) के कारण एल्गोरिदम द्वारा “बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव” के रूप में पहचाना गया और वह लगातार शीर्ष रैंक पर बना रहा।
यहां उल्लेख किए गए “CodeDepth” और “DevHacks” काल्पनिक मामले हैं, जो सामग्री फार्म और मूल लेखक के बीच एल्गोरिदम युद्ध के दृश्य को स्पष्ट करने के लिए उपयोग किए गए हैं, लेकिन यह परिघटना असली है।
काले और ग्रे बाजार और कॉपीराइट विवादों के कारण, अधिकांश वास्तविक प्रभावित साइट्स अपनी पहचान छिपाने के लिए गुमनाम रहती हैं ताकि प्रतिशोध से बच सकें।
Ahrefs टूल का उपयोग करके विश्लेषण से पता चला कि मूल सामग्री को औसतन TOP 100 में पहुँचने में 14.3 दिन लगते हैं, जबकि एकत्रण साइट्स को केवल 3.7 दिन लगते हैं; बैकलिंक निर्माण में, मूल लेखों को स्वाभाविक रूप से हर सप्ताह 2-3 बैकलिंक मिलते हैं, जबकि एकत्रण साइट्स बैकडेटेड डोमेन खरीदने के माध्यम से, प्रति दिन 500+ स्पैम बैकलिंक जोड़ सकती हैं।
एक और चौंकाने वाली बात यह है कि SEMrush निगरानी के अनुसार, सामग्री फार्म “प्रकाशन तिथि” को धोखा देने के लिए (चुराई गई सामग्री को मूल से 1-2 हफ्ते पहले प्रकाशित होने के रूप में चिह्नित कर) गूगल के “समय की प्रासंगिकता वजन” एल्गोरिदम को धोखा देने में सफल हो गए हैं, जिसके परिणामस्वरूप 70% मूल लेखों को खोज परिणामों में “संभावित पुनरावृत्त सामग्री” के रूप में चिह्नित किया गया है।
गूगल “उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री” को कैसे परिभाषित करता है?
2022 में, गूगल ने “EEAT” (विशेषज्ञता, प्राधिकरण, विश्वसनीयता, अनुभव) को खोज गुणवत्ता मूल्यांकन मार्गदर्शिका में औपचारिक रूप से शामिल किया, यह दावा करते हुए कि यह सामग्री की गुणवत्ता मापने का सुनहरा मानक है।
लेकिन वास्तविकता में, एल्गोरिदम इस में फंस जाता है:
- सर्टिफिकेट पूजा जाल: एक मेडिकल सामग्री फार्म “HealthMaster” ने बिना चिकित्सा लाइसेंस वाले लेखक को नियुक्त किया, लेकिन पृष्ठ के निचले हिस्से में काल्पनिक “अमेरिकी चिकित्सा संघ प्रमाणन” बैज (Schema टैग द्वारा फर्जी) जोड़कर गूगल के E-A-T मूल्यांकन प्रणाली को धोखा दिया और ट्रैफिक में 320% की वृद्धि की (SimilarWeb डेटा)।
- प्राधिकरण विरोधाभास: गूगल के पेटेंट दस्तावेज़ (US2023016258A1) से पता चलता है कि एल्गोरिदम “बाहरी लिंक की संख्या” को प्राधिकरण के एक प्रमुख संकेतक के रूप में मानता है, जिसके परिणामस्वरूप एकत्रण साइट्स ज़ॉम्बी साइट्स (जैसे बंद शिक्षा संस्थानों के डोमेन्स) से बैकलिंक खरीदकर तेजी से अपनी रैंकिंग बढ़ा लेती हैं।
- विश्वसनीयता यांत्रिकीकरण: सामग्री फार्म्स ClearScope जैसे उपकरणों का उपयोग करके “पठनीयता मानकों” (अनुच्छेद लंबाई, शीर्षक घनत्व) को पूरा करने वाली सामग्री को बैच में जनरेट करते हैं, और यहां तक कि नकली “संदर्भ” खंड भी जोड़ते हैं, जिससे मशीन स्कोरिंग में गहरी मूल सामग्री को पछाड़ देते हैं।
एल्गोरिदम नियमों का प्रणालीगत दुरुपयोग
1. नकली मूल सामग्री के उत्पादन की औद्योगिक लाइन
- AI लेखन: GPT-4 + Undetectable.ai टूल्स का उपयोग करके, मूल सामग्री को अर्थशास्त्र के पुनर्गठन के लिए इस्तेमाल करना, पुनरावृत्ति दर जांच से बचने के लिए उदाहरण: “TechPulse” नामक एग्रीगेटर साइट ने इस विधि से “New York Times” की टेक रिपोर्ट को फिर से लिखा, और Originality.ai चेकिंग टूल ने इसे 98% ओरिजिनल बताया, हालांकि यह सामग्री मशीन द्वारा जोड़ी गई थी।
- भाषा में कब्जा: अंग्रेजी में मूल सामग्री को जर्मन → रूसी → चीनी → फिर से अंग्रेजी में अनुवाद करके “नकली मूल” टेक्स्ट उत्पन्न करना डेटा: W3Techs के अनुसार, 2023 में TOP 1000 साइट्स में से 23% “बहुभाषी साइट्स” वास्तव में सामग्री फार्म्स के रूप में हैं।
2. साइट नेटवर्क की मापदंड नियंत्रण
- पैसिव लिंक नेटवर्क: सैकड़ों पुराने डोमेन्स (जैसे बंद हो चुके स्थानीय समाचार पत्र साइट्स) का पंजीकरण कर इन डोमेन्स पर सामग्री प्रकाशित करना और फिर PBN (Private Blog Network) के माध्यम से मुख्य साइट पर बैकलिंक इन्जेक्ट करना उपकरण: Ahrefs ने एक एकत्रण साइट्स नेटवर्क “AI Content Alliance” को 217 डोमेन्स के साथ पहचाना, जो एक महीने में 1.27 लाख बैकलिंक उत्पन्न करता है।
3. उपयोगकर्ता व्यवहार धोखा
- CTR का नियंत्रण: उपयोगकर्ता क्लिक को अनुकरण करने के लिए代理 IP पूल (BrightData Platform) का उपयोग करके, CTR को 3% से बढ़ाकर 15% करना।
- समय पर रुकावट: Puppeteer Extra टूल का उपयोग करके, पृष्ठ पर स्वचालित रूप से स्क्रॉल करना और बटन क्लिक करना ताकि गूगल सामग्री के आकर्षण को गलत तरीके से मापे।
मशीन रीडेबल ≠ इंसानों के लिए उपयोगी
प्रयोग डिजाइन:
दो समान विषयों पर दो लेख बनाना:
- लेख A: विशेषज्ञ द्वारा लिखा गया गहरी तकनीकी विश्लेषण (कोड उदाहरण और डेटा सत्यापन सहित)
- लेख B: कंटेंट फार्म द्वारा SurferSEO के साथ ऑप्टिमाइज किया गया मिश्रित कंटेंट (20 LSI कीवर्ड डाले गए, FAQ मॉड्यूल जोड़ा गया)
इन्हें समान अधिकारिता वाले नए डोमेन पर प्रकाशित किया गया, बिना किसी बाहरी लिंक निर्माण के
परिणाम:
- 3 दिन बाद, लेख B ने 10 लक्ष्य कीवर्ड्स में औसतन लेख A से 8.2 पोजिशन्स अधिक रैंक की
- गूगल सर्च कंसोल में दिखाया गया कि लेख B के «कोर वेब विटल्स» स्कोर लेख A से 34% अधिक थे (lazy loading और CDN प्री-रेंडरिंग के कारण)
गूगल के एल्गोरिदम की उलझन
हालांकि गूगल ने 2023 में «SpamBrain» एंटी-स्पैम सिस्टम को अपडेट किया, ब्लैक हैट टीमें निम्नलिखित तरीकों से सुरक्षा को लगातार दरकिनार कर रही हैं:
- एडवर्सरी AI प्रशिक्षण: गूगल की एंटी-स्पैम नीतियों को प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग करके GPT-4 से कंटेंट तैयार करवाना जो डिटेक्शन को बायपास करता है
- डायनामिक एवैजन पॉलिसीज: जब किसी साइट की रैंक कम होती है, तो नेटवर्क के अन्य डोमेन अपने क्रॉलिंग फ़्रीक्वेंसी और कीवर्ड संयोजन को स्वचालित रूप से बदल लेते हैं
- कानूनी ग्रे ज़ोन: सर्वर कंबोडिया, सेंट किट्स जैसे अधिकार क्षेत्र में होस्ट करके DMCA शिकायतों से बचना
सच्ची घटना:
सितंबर 2023 में, गूगल ने प्रसिद्ध कंटेंट फार्म «InfoAggregate» को ब्लॉक कर दिया, लेकिन ऑपरेटरों ने 72 घंटे के भीतर सारी सामग्री «InfoHub» नामक नए डोमेन पर स्थानांतरित कर दी और Cloudflare Workers का इस्तेमाल कर डोमेन फिंगरप्रिंट को डायनामिक रूप से बदल दिया, जिससे ब्लॉकिंग की प्रभावशीलता 90% तक घट गई।
कंटेंट फार्म के 7 प्रमुख बचाव उपाय
«वॉल स्ट्रीट जर्नल» के अनुसार, 2023 में वैश्विक कंटेंट फार्म बाजार का आकार 7.4 बिलियन डॉलर तक पहुंच चुका है, और इनके औद्योगिकीकरण के चलते ये दिन में गूगल के इंडेक्स में 4.7 मिलियन प्लेज़ियर्ड कंटेंट जोड़ रहे हैं, जो हर मिलिसेकंड में 5 «कानूनी पायरेटेड» कंटेंट के बराबर है।
1. वितरित सर्वर + CDN एक्सेलेरेशन
सिद्धांत: दुनिया भर में सैकड़ों सर्वरों को किराए पर लेकर और कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क (CDN) के साथ मिलाकर गूगल को यह भ्रमित करना कि यह «लोकप्रिय साइट» है
उदाहरण: चोर 100 हाईवे का इस्तेमाल करके चोरी का माल ट्रांसपोर्ट करते हैं, और पुलिस (गूगल) इसे एक वैध लॉजिस्टिक कंपनी के रूप में गलत समझती है
2. संरचित डेटा का दुरुपयोग
सिद्धांत: वेब पेज के कोड में फेक पब्लिकेशन डेट्स और लेखक के टाइटल (जैसे «गूगल के मुख्य इंजीनियर») का निर्माण करके एल्गोरिदम को टेम्पोरल वैल्यू को धोखा देना
उदाहरण: 2023 में एक प्लेज़ियर्ड आर्टिकल को «2020 में प्रकाशित» के रूप में चिह्नित किया गया, जिससे असली लेख को «प्लेज़ियर» माना गया
3. हॉट कीवर्ड्स का हाईजैक
सिद्धांत: Reddit, Zhihu जैसी साइटों पर उभरते हुए हॉट कीवर्ड्स को ट्रैक करने के लिए बॉट्स का इस्तेमाल कर के «फेक हॉट कंटेंट» तैयार करना
डेटा: एक कंटेंट फार्म ने «Sora अंदर की जानकारी» कीवर्ड का इस्तेमाल किया और OpenAI के ऐलान से 24 घंटे पहले सर्च के टॉप 3 में जगह बना ली
4. यूजर बिहेवियर सिमुलेशन
सिद्धांत: बॉट्स का इस्तेमाल कर के मानव के जैसे रीडिंग एक्टिविटी (पेज स्क्रॉल करना, बटन क्लिक करना) को सिमुलेट करके क्लिक रेट और स्टे टाइम बढ़ाना
टूल्स: BrightData प्रॉक्सी IP + Chrome ऑटोमेशन स्क्रिप्ट, 1 घंटे में 10,000 «यूजर इंटरेक्शन» फर्जी करना
5. बैकलिंक फैक्ट्री
सिद्धांत: बंद सरकारी/शैक्षिक साइट्स के डोमेन (जैसे किसी विश्वविद्यालय का बंद लैब वेबसाइट) को बड़े पैमाने पर खरीदकर कंटेंट फार्म में बैकलिंक्स जोड़ना
परिणाम: हार्वर्ड विश्वविद्यालय के .edu डोमेन के इतिहासिक अधिकार का इस्तेमाल करके नए कंटेंट फार्म को 3 दिनों में «सामर्थ्य प्रमाणीकरण» मिल गया
6. बहु-भाषी छल
सिद्धांत: अंग्रेजी में मौलिक सामग्री को जर्मन → अरबी → जापानी → फिर से अंग्रेजी में अनुवाद करके «फर्जी मौलिकता» तैयार करना जिसे प्लेज़ियर्ड कंटेंट डिटेक्शन सिस्टम पहचान नहीं पाते
प्रैक्टिकल टेस्ट: Google Translate के 3 दौर से गुजरने के बाद, चोरी की सामग्री Originality.ai में 89% मौलिक मानी गई
7. AI मर्जिंग तकनीक
सिद्धांत: GPT-4 द्वारा री-राइटिंग + Grammarly द्वारा ग्रामर सुधार + चित्र निर्माण करके एक घंटे में «देखने में पेशेवर मर्ज्ड आर्टिकल» तैयार करना
टाइपिकल संरचना: 30% मूल सामग्री सारांश + 40% Wikipedia के शब्द + 30% Amazon उत्पाद गाइड लिंक
यह रणनीतियाँ मौलिक सामग्री को क्यों मात देती हैं?
क्योंकि इन 7 तरीकों का संयोजन «कलेक्ट → री-राइट → वेट बूस्ट → मोनेटाइजेशन» की औद्योगिक लाइन बनाता है।
एल्गोरिदम की गलती के 5 प्रमुख कारण
कारण 1: छोटे और मंझले साइट्स के लिए «डेटा गनपत युद्ध»
मुख्य विरोधाभास: गूगल संरचित डेटा (Schema Markup, ज्ञान ग्राफ़) लागू करने की मांग करता है, लेकिन CMS प्लेटफॉर्म्स (जैसे WordPress) के प्लगइन की अनुकूलता खराब है, जिससे स्वतंत्र ब्लॉगर्स के लिए महत्वपूर्ण जानकारी देना मुश्किल हो जाता है।
डेटा के प्रमाण:
- मूल लेखक: केवल 12% व्यक्तिगत ब्लॉग्स
ArticleयाHowToसंरचित डेटा का सही उपयोग करते हैं (Search Engine Journal की रिसर्च) - कंटेंट फार्म: 100%
NewsArticleऔरSpeakableमार्कअप का दुरुपयोग करते हैं ताकि अधिकार का नकली दावा किया जा सके (SEMrush के स्कैन परिणाम)
परिणाम: एल्गोरिदम मूल सामग्री के प्रकार की पहचान नहीं कर पाता, और उसे «कम जानकारी घनत्व» के रूप में गलत मानता है।
कारण 2: अपडेट फ्रीक्वेंसी का अपहरण
एल्गोरिदम की प्राथमिकता: गूगल «कंटेंट फ्रेशनेस» को महत्व देता है और डेली अपडेट्स वाले साइट्स को 2.3x अधिक रैंक वेट देता है (Moz का अध्ययन)।
वास्तविक तुलना:
- मूल लेखक: 1 गहरी तकनीकी विश्लेषण में 2-3 सप्ताह का समय (कोड सत्यापन और चार्ट निर्माण सहित)
- कंटेंट फार्म: Jasper.ai + Canva टेम्पलेट्स का उपयोग करके 1 दिन में 20 «10 मिनट में XX सीखें» जैसा तात्कालिक कंटेंट तैयार करना
मामला: AI शोधकर्ता Lynn का «डिफ्यूजन मॉडल के गणितीय सिद्धांत» मासिक अपडेट्स के कारण डाउन रैंक हो गया, जबकि कंटेंट फार्म «AIGuide» ने 50 डेली मर्ज्ड आर्टिकल्स पोस्ट किए, और ट्रैफिक में 4x वृद्धि देखी।
कारण 3: बाहरी लिंक मतदान अधिकार तंत्र का दुरुपयोग
तंत्र की कमजोरी: गूगल बाहरी लिंक को “मतदान अधिकार” के रूप में मानता है, लेकिन यह प्राकृतिक अनुशंसा और काले तरीके से उत्पन्न बाहरी लिंक के बीच अंतर नहीं कर सकता।
डेटा की सच्चाई:
- प्राकृतिक बाहरी लिंक: मूल सामग्री को औसतन 6.7 महीने में 30 उच्च गुणवत्ता वाले बाहरी लिंक जमा करने पड़ते हैं (Ahrefs का आँकड़ा)
- धोखाधड़ी बाहरी लिंक: संग्रहण साइटें PBN (प्राइवेट ब्लॉग नेटवर्क) का उपयोग करके प्रति दिन 500+ बाहरी लिंक इंजेक्ट करती हैं, जिनमें से 87% लिंक बंद किए गए सरकारी/शैक्षिक साइट्स से आते हैं (Spamzilla का निगरानी)
वास्तविकता का विरोधाभास: एक विश्वविद्यालय की प्रयोगशाला की वेबसाइट हैकर्स द्वारा अधिग्रहित हो गई, और यह 50 संग्रहण साइटों के “मतदान केंद्र” के रूप में बदल गई।
कारण 4: प्राधिकरण प्रमाणन जाल
एल्गोरिथम पक्षपाती: गूगल उन लेखकों को प्राथमिकता देता है जिनके पास संस्थागत ईमेल (.edu/.gov) होते हैं, जबकि व्यक्तिगत लेखक को स्वचालित रूप से “कम स्रोत स्तर” का माना जाता है।
प्रयोगात्मक परीक्षण:
एक ही AI शोध पत्र की व्याख्या:
- व्यक्तिगत ब्लॉग पर प्रकाशित (लेखक: स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय का पीएचडी छात्र): दूसरे पृष्ठ पर रैंक करता है
- संग्रहण साइट पर प्रकाशित (झूठा लेखक “MIT AI Lab शोधकर्ता”): तीसरे स्थान पर रैंक करता है
परिणाम: गुमनाम डेवलपर्स और स्वतंत्र शोधकर्ताओं की सामग्री को प्रणालीगत रूप से कम आंका जाता है।
कारण 5: “गहरे विचार” को एल्गोरिथम का शत्रु बनाना
विरोधाभासी तंत्र:
- गूगल “उच्च बाउंस दर” और “कम समय तक रुकना” को नकारात्मक संकेत मानता है
- हालाँकि, गहरे तकनीकी लेखों को 15 मिनट से अधिक समय तक पढ़ने की आवश्यकता होती है, जिससे उपयोगकर्ता बीच में पृष्ठ बंद कर देते हैं
डेटा तुलना:
- संग्रहण साइट: औसतन 1 मिनट 23 सेकंड तक रुकते हैं (उपयोगकर्ता जल्दी से कीवर्ड स्कैन करते हैं और छोड़ देते हैं) → इसे “प्रभावी रूप से आवश्यकता को पूरा करने” के रूप में माना जाता है
- मूल साइट: औसतन 8 मिनट 17 सेकंड तक रुकते हैं (उपयोगकर्ता ध्यान से पढ़ते हैं और नोट्स बनाते हैं) → एल्गोरिथम इसे “अपर्याप्त आकर्षक सामग्री” के रूप में गलत तरीके से वर्गीकृत करता है
उदाहरण: Stack Overflow पर “उच्च बाउंस दर” वाले तकनीकी प्रश्न उत्तर, हमेशा सामग्री फार्म “सूची आधारित त्वरित लेखों” द्वारा दबा दिए जाते हैं।
गूगल के प्रतिकार उपाय और उनकी सीमाएँ
2023 में, गूगल ने 2.5 बिलियन स्पैम पृष्ठों को हटाने का दावा किया, लेकिन SEMrush की निगरानी से यह पाया गया कि सामग्री फार्मों का कुल ट्रैफ़िक 18% बढ़ गया, जो यह दर्शाता है कि गूगल धीरे-धीरे हार रहा है।
SpamBrain एंटी-स्पैम सिस्टम का उन्नयन
तकनीकी सिद्धांत:
- ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) का उपयोग करके साइटों के बीच संबंधों की पहचान करना, 2023 संस्करण में “ट्रैफिक असामान्य पैटर्न डिटेक्शन” मॉड्यूल जोड़ा गया
- यह दावा किया गया है कि यह 90% AI जनरेटेड स्पैम सामग्री की पहचान कर सकता है (गूगल के आधिकारिक ब्लॉग के अनुसार)
वास्तविक प्रभाव:
हल करना: काले तरीके से काम करने वाली टीमें SpamBrain के डिटेक्शन नियमों का उपयोग करके GPT-4 को प्रशिक्षित करती हैं, ताकि “कानूनी स्पैम” उत्पन्न किया जा सके, जो डिटेक्शन से बच सके।
उदाहरण: एक संग्रहण साइट ने “एडवर्सेरियल सैंपल जनरेटर” का उपयोग करके सामग्री बनाई, जिससे SpamBrain की गलत पहचान दर 74% हो गई (SERPstat द्वारा परीक्षण)
गलत परिणाम का मूल्य: अगस्त 2023 के एल्गोरिथम अपडेट में, 12% शैक्षिक ब्लॉग्स को गलत तरीके से स्पैम साइट के रूप में वर्गीकृत किया गया (WebmasterWorld फोरम में शिकायतों में वृद्धि)
क्वालिटी रेटर्स (QRaters)
संचालन तंत्र:
- दुनिया भर में 10,000 से अधिक ठेकेदार “क्वालिटी रेटिंग गाइडलाइन्स” के आधार पर संदिग्ध सामग्री की मैन्युअल समीक्षा करते हैं
- मूल्यांकन मापदंड: EEAT अनुरूपता, तथ्य की सटीकता, उपयोगकर्ता अनुभव
सीमाएँ:
- सांस्कृतिक दृष्टिकोण की कमी: QRaters ज्यादातर अंग्रेजी भाषी देशों के निवासी होते हैं, और वे गैर-लैटिन भाषाओं की सामग्री का प्रभावी रूप से मूल्यांकन नहीं कर सकते (जैसे कि चीनी SEO काले तरीके से सामग्री का छूट दर 60% से अधिक है)
- प्रभावशीलता की सीमा: प्रत्येक व्यक्ति औसतन 200 आइटम की समीक्षा करता है, जिससे केवल 0.003% नए सामग्री की कवरिंग हो पाती है (गूगल के आंतरिक दस्तावेज लीक)
- मॉडल पर निर्भरता: सामग्री फार्म “अस्वीकरण” और “लेखक परिचय” जैसे मॉड्यूल डालकर QRaters के स्कोर शीट पर 82 अंक (100 में से) प्राप्त कर सकते हैं
कानूनी उपकरण और DMCA शिकायतें
क्रियान्वयन की स्थिति:
- गूगल ने “DMCA शिकायतों को 6 घंटों के भीतर संसाधित करने” का वादा किया था, लेकिन 2023 में औसत प्रतिक्रिया समय 9.3 दिनों तक बढ़ गया (Copysentry निगरानी)
- सामग्री फार्म “कॉपीराइट कानून की खामियों का उपयोग करते हैं”: केवल 10% टेक्स्ट को बदलने से वे कॉपीराइट दावे से बच सकते हैं
काला हास्य:
एक संग्रहण साइट ने “New York Times” के लेख को फिर से लिखा और DMCA शिकायत वापस प्रस्तुत की, यह आरोप लगाते हुए कि मूल रिपोर्ट ने प्लेगियेरिज़म किया था, जिससे “NY Times” पृष्ठ को अस्थायी रूप से पेनलाइज किया गया (SimilarWeb द्वारा ट्रैफिक उतार-चढ़ाव का रिकॉर्ड)
क्षेत्रीय प्रतिबंध
क्षेत्रीय रणनीति:
- यूएस और यूरोप में साइट्स के सर्वर की भौगोलिक स्थिति की जांच अनिवार्य की जाती है, और VPN पहुंच को ब्लॉक किया जाता है
- Cloudflare जैसे CDN सेवा प्रदाताओं के साथ मिलकर संदिग्ध ट्रैफिक को अवरुद्ध किया जाता है
वास्तविकता का उल्लंघन:
- काले तरीके से काम करने वाली टीमें कंबोडिया, ज़िम्बाब्वे जैसे देशों की सरकारी क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधनों का किराया लेती हैं (.gov.kh डोमेन बिना जाँच के)
- वे उपग्रह लिंक (जैसे Starlink) का उपयोग करके IP बदलने के लिए डायनेमिक रूप से स्विच करते हैं, जिससे IP ब्लॉकिंग सूचियाँ नई IP जनरेशन की गति को पकड़ नहीं पातीं
इस लेख को पढ़ने के लिए धन्यवाद। याद रखें, एक सत्य है: जब तक आप उपयोगकर्ताओं को वास्तविक मूल्य देते रहेंगे, तब तक खोज इंजन आपको नहीं छोड़ेंगे, और यहाँ “खोज इंजन” केवल गूगल का ही नहीं, बल्कि अन्य खोज प्लेटफार्मों का भी जिक्र कर रहा है।
क्या आपने इसे इस बार महसूस किया?
