sorank.com/data पर दिया गया हर आँकड़ा उन AI उत्तरों से आता है, जो Sorank हर सप्ताह ChatGPT, Claude, Gemini, Grok और Perplexity को भेजता है। ये व्यावसायिक प्रश्न उसके ग्राहकों की वेबसाइटों पर नज़र रखने के लिए होते हैं। हर उत्तर में बताया जाता है कि वह किन कंपनियों की सिफ़ारिश करता है और किन पन्नों के आधार पर। उन पन्नों के डोमेन गिने, साफ़ किए और हर महीने एक बार “प्रति 100 उत्तर पर उद्धरण” के रूप में प्रकाशित किए जाते हैं।
ठीक-ठीक क्या मापा जाता है?
कच्चा माल पाँच AI सहायकों के उत्तरों का लगातार प्रवाह है: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok और Perplexity। ये उत्तर उन्हीं साप्ताहिक प्रश्नों के हैं, जिनसे यह देखा जाता है कि AI उत्तरों में ग्राहकों की वेबसाइटें कैसे दिखती हैं। ये प्रश्न हर मॉडल के API से भेजे जाते हैं, जिसमें वेब खोज चालू रहती है।
प्रश्न हर ट्रैक किए गए व्यवसाय के एक संक्षिप्त विवरण से बनते हैं: वह क्या बेचता है, किस बाज़ार में और किसे। ये संभावित ख़रीदार के अनुरोधों जैसे लगते हैं, जैसे पूरे फ़्रांस में सामान शिफ़्ट कराने के लिए कौन-सी मूविंग कंपनी किराए पर लें, या किसी प्रकार की ऑनलाइन फ़ार्मेसी पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं। बनाए गए प्रश्नों में कभी कोई ब्रांड नाम नहीं होता, ताकि उत्तर ग्राहक की ओर न झुके। ग्राहक अपने प्रश्न भी जोड़ सकते हैं।
मॉडल से कहा जाता है कि वह हर सिफ़ारिश की गई कंपनी को चिह्नित करे और उसके साथ उस चुनाव का समर्थन करने वाले पन्नों के पते लिखे। हर पता उसके डोमेन तक घटाया जाता है, www. उपसर्ग हटाकर, और उस डोमेन के लिए एक उद्धरण बनता है। केवल वे उत्तर गिने जाते हैं जो पूरे आए हों।
“प्रति 100 उत्तर उद्धरण” की गणना कैसे होती है?
इकाई एक दर है: किसी डोमेन के उद्धरण, उसी दायरे (अवधि, मॉडल, भाषा, उद्योग) के उत्तरों से भाग देकर, 100 से गुणा किए गए।
भाजक में उस दायरे का हर उत्तर शामिल है, भले ही वह किसी कंपनी की सिफ़ारिश न करे या कोई पता न दे। किसी डोमेन को उसके उद्धृत होने के सभी अवसरों के मुकाबले मापा जाता है।
अंश का एक ही नियम है: कोई डोमेन हर सिफ़ारिश की गई कंपनी और हर उत्तर के लिए एक बार गिना जाता है। अगर कोई उत्तर तीन मूविंग कंपनियों की सिफ़ारिश करता है और हर एक को उसी समीक्षा साइट के एक पन्ने से समर्थित करता है, तो वह साइट तीन उद्धरण पाती है। किसी एक कंपनी के लिए उस साइट के दो पन्ने फिर भी उस कंपनी के लिए एक ही उद्धरण बनते हैं। इसलिए यह आँकड़ा उद्धरणों की दर है, उत्तरों का हिस्सा नहीं।
कई महीनों में यह दर मासिक दरों का औसत नहीं है: यह सभी महीनों के उद्धरणों को उनके उत्तरों के योग से भाग देती है, इसलिए व्यस्त महीने का वज़न शांत महीने से ज़्यादा होता है।
महीने-दर-महीने का पैनल
हर महीने विश्लेषित उत्तर, AI मॉडल और प्रश्न की भाषा के अनुसार। किसी ब्लॉक में 1'000 से कम उत्तरों वाले महीने को चार्ट पर अस्थिर के रूप में चिह्नित किया जाता है।
| महीना | सभी मॉडल | ChatGPT | Gemini | Perplexity | Claude | Grok | फ़्रेंच | अंग्रेज़ी |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| अगस्त 2025 | 1'250 | 250 | 250 | 250 | 250 | 250 | 1'140 | 110 |
| सितंबर 2025 | 3'125 | 625 | 625 | 625 | 625 | 625 | 2'750 | 375 |
| अक्टूबर 2025 | 5'925 | 1'185 | 1'185 | 1'185 | 1'185 | 1'185 | 5'160 | 765 |
| नवंबर 2025 | 2'985 | 600 | 595 | 595 | 600 | 595 | 2'730 | 255 |
| दिसंबर 2025 | 9'250 | 1'850 | 1'850 | 1'850 | 1'850 | 1'850 | 8'840 | 410 |
| जनवरी 2026 | 22'700 | 4'540 | 4'540 | 4'540 | 4'540 | 4'540 | 22'460 | 240 |
| फरवरी 2026 | 15'420 | 3'085 | 3'081 | 3'085 | 3'085 | 3'084 | 15'420 | 0 |
| मार्च 2026 | 26'601 | 6'958 | 6'958 | 6'958 | 2'865 | 2'862 | 26'601 | 0 |
| अप्रैल 2026 | 16'183 | 5'295 | 5'296 | 5'296 | 148 | 148 | 16'183 | 0 |
| मई 2026 | 19'819 | 6'539 | 6'539 | 6'539 | 101 | 101 | 19'819 | 0 |
| जून 2026 | 23'336 | 7'512 | 7'512 | 7'512 | 400 | 400 | 23'336 | 225 |
| जुलाई 2026 | 66'465 | 20'985 | 20'985 | 20'985 | 1'755 | 1'755 | 55'321 | 10'544 |
| अगस्त 2026 | 78'223 | 25'041 | 25'041 | 25'041 | 1'550 | 1'550 | 64'104 | 13'369 |
| सितंबर 2026 | 96'189 | 30'001 | 30'001 | 29'351 | 3'743 | 3'093 | 78'814 | 16'250 |
| अक्टूबर 2026 | 110'687 | 33'829 | 33'829 | 4'835 | 33'594 | 4'600 | 92'505 | 17'282 |
| सभी मॉडल | 498'158 | 148'295 | 148'287 | 118'647 | 56'291 | 26'638 | 435'183 | 59'825 |
नमूने में कौन-से प्रश्न और उत्तर शामिल हैं?
- ज़्यादातर फ़्रेंच, कुछ अंग्रेज़ी। उत्तर की भाषा वही होती है जो विश्लेषित वेबसाइट के लक्षित बाज़ार की है, जो उसके locale से पढ़ी जाती है (फ़्रेंच के लिए fr-FR, fr-BE, fr-CH; अंग्रेज़ी के लिए en-US, en-GB), न कि शब्दों से अनुमान लगाकर। ज़्यादातर ट्रैक की गई वेबसाइटें फ़्रेंच बोलने वाले बाज़ारों को संबोधित करती हैं, इसलिए फ़्रेंच नमूना कहीं बड़ा है। दूसरी भाषाओं के बाज़ारों के कुछ ही उत्तर केवल कुल आँकड़ों में गिने जाते हैं।
- व्यवसायों और बाज़ारों के बारे में प्रश्न। आपूर्तिकर्ता चुनना, प्रस्तावों की तुलना करना, कीमतें या विश्वसनीयता जाँचना। वाणिज्य से बाहर के विषय इसमें नहीं हैं।
- उद्योग। कोई उत्तर विश्लेषित कंपनी के उद्योग से जुड़ा होता है, जो तय होता है कि वह क्या बेचती है, न कि उसके ग्राहकों से: प्रॉपर्टी एजेंटों के लिए सॉफ़्टवेयर को Software में रखा जाता है, वेब एजेंसी को IT Services में। यह वर्गीकरण जुलाई 2026 से शुरू होता है। किसी उद्योग को अपना अलग पेज तब मिलता है जब उसमें कम से कम तीन कंपनियाँ और लगभग 500 उत्तर इकट्ठा हो जाएँ, ताकि कोई भी क्षेत्र किसी एक ग्राहक का प्रतिबिंब न बने।
- मॉडल। ChatGPT, Gemini और Perplexity को हर ट्रैक की गई वेबसाइट के प्रश्न मिलते हैं; Claude और Grok को उनमें से केवल कुछ, इसलिए उनके आँकड़े कम उत्तरों और व्यवसायों के अलग मिश्रण पर टिके हैं।
क्या बाहर रखा गया है, और क्यों?
- Google के डोमेन। google.com और उसके देश-संस्करण, Gemini उत्तरों में मिलने वाले vertexaisearch.cloud.google.com रीडायरेक्ट, और gstatic.com जैसे तकनीकी होस्ट हर चरण पर हटा दिए जाते हैं: ये उत्तरों की अंदरूनी व्यवस्था हैं, ऐसे पन्ने नहीं जिन्हें पाठक देखेगा। नाम लेकर सिफ़ारिश किए गए Google उत्पाद, जैसे Google Cloud, फिर भी ब्रांड रैंकिंग में आ सकते हैं।
- प्रकाशक की अपनी वेबसाइट। sorank.com को एक ग्राहक की तरह ट्रैक किया जाता है, SEO सॉफ़्टवेयर के प्रश्नों के साथ, जो अंग्रेज़ी आँकड़ों को SEO टूल्स की ओर खींच लेते। उसके सभी उत्तर हटा दिए जाते हैं। 2026 की शुरुआत के कुछ महीनों के लिए वे अलग नहीं किए जा सके, इसलिए वे महीने केवल फ़्रेंच में गिने जाते हैं।
- ग्राहकों की वेबसाइटें। ट्रैक की गई कंपनियों की साइटें सभी रैंकिंग से गायब हो जाती हैं, चाहे वे डोमेन के रूप में दिखें या ब्रांड नाम के रूप में, भले ही उनका उद्धरण केवल किसी सब-डोमेन के ज़रिए हुआ हो। उनके उत्तर नमूने में बने रहते हैं: नीचे की साइटें ऊपर खिसक जाती हैं और भाजक नहीं बदलता। कोई सार्वजनिक प्लेटफ़ॉर्म जिसे ग्राहक ने अपना पता बताया हो, जैसे LinkedIn पेज, इस कारण कभी नहीं हटाया जाता।
- टेक्स्ट और निजी डेटा। कोई प्रश्न, उत्तर, ग्राहक का नाम या उपयोगकर्ता का डेटा प्रकाशित नहीं किया जाता।
पूरी अवधि की रैंकिंग कैसे दोबारा बनाई जाती है?
कच्चे उत्तर केवल कुछ हफ़्तों तक रखे जाते हैं। हर महीने को तब तक जोड़ा जाता है जब तक वे मौजूद हैं: मॉडल और भाषा के अनुसार कुल, हर ट्रैक किए गए प्लेटफ़ॉर्म की पूरी श्रृंखला, और डोमेन की शीर्ष सूचियाँ (पूरे महीने के पहले 25, और हर मॉडल के पहले 20)। पुराने महीने केवल इन्हीं संकलनों के रूप में बचते हैं।
पूरी अवधि की रैंकिंग मासिक शीर्ष सूचियों को जोड़कर बनती है। जो डोमेन किसी महीने की सूची में नहीं आया, उसे उस महीने शून्य गिना जाता है, भले ही उसका उद्धरण हुआ हो। अग्रणी डोमेन लगभग हर सूची में आते हैं, इसलिए रैंकिंग का शीर्ष भरोसेमंद है; नीचे की ओर स्थितियाँ और गिनतियाँ न्यूनतम हैं, ख़ासकर उन डोमेनों के लिए जिनकी उपस्थिति अनियमित है।
ट्रैक किए गए प्लेटफ़ॉर्म, जैसे YouTube, Reddit, Wikipedia या Trustpilot, इस सीमा से बच जाते हैं, क्योंकि उनके उद्धरण हर महीने पूरे दर्ज होते हैं। जब किसी अवधि में प्लेटफ़ॉर्म पेज और डोमेन रैंकिंग अलग-अलग आँकड़े दें, तो पूरा आँकड़ा प्लेटफ़ॉर्म पेज में होता है।
सब-डोमेन और दोहरे पते कैसे समूहित होते हैं?
हर पता उसके पंजीकृत डोमेन से जुड़ता है, वह नाम जो कोई कंपनी सचमुच ख़रीदती है, जिसकी पहचान Public Suffix List से होती है, जो डोमेन एक्सटेंशन की साझा सूची है। help.example.com को example.com के साथ गिना जाता है, और entreprendre.service-public.gouv.fr को service-public.gouv.fr के साथ। विवरण सुरक्षित रहता है: विलय की गई पंक्ति अपने सब-डोमेन और उनकी गिनतियाँ एक ड्रॉप-डाउन सूची में दिखाती है।
दो प्रकार के डोमेन कभी विलय नहीं किए जाते, क्योंकि उनके सब-डोमेन अलग-अलग मालिकों के होते हैं:
- साइट बिल्डर और होस्ट जहाँ हर सब-डोमेन अलग वेबसाइट है, जैसे substack.com या wixsite.com पर ब्लॉग।
- संस्थागत छतरियाँ जहाँ हर सब-डोमेन एक अलग सार्वजनिक निकाय है, जैसे nih.gov, europa.eu या admin.ch।
gouv.fr या gov.uk जैसे क्षेत्र उस सूची में एक्सटेंशन की तरह काम करते हैं, इसलिए impots.gouv.fr और service-public.gouv.fr दो अलग साइटें रहती हैं। जो पुराना पता नए पते पर रीडायरेक्ट करता है, वह उसी में विलय हो जाता है (service-public.fr, service-public.gouv.fr में), और ट्रैक किए गए प्लेटफ़ॉर्म अपने सभी पते एक जगह जोड़ते हैं: twitter.com और x.com को Twitter/X के रूप में गिना जाता है।
एक दुष्प्रभाव: अगर कोई एक उत्तर किसी कंपनी को उसी साइट के दो सब-डोमेन से समर्थित करता है, तो विलय की गई डोमेन पंक्ति दोनों गिनती है, जबकि प्लेटफ़ॉर्म के आँकड़े प्लेटफ़ॉर्म को एक बार गिनते हैं।
डेटा कितनी बार अपडेट होता है, और इसे कौन संकलित करता है?
प्रश्न हर हफ़्ते चलाए जाते हैं; साइट को मासिक स्नैपशॉट के साथ ताज़ा किया जाता है, जिसकी तारीख़ साइट पर दिखाई जाती है। हर स्नैपशॉट नवीनतम महीना जोड़ता है और इतिहास नहीं मिटाता: जब किसी महीने के दो संस्करण मौजूद हों, तो जिसमें अधिक उत्तर हों वही मान्य रहता है, ताकि अधूरा महीना कभी पूरे महीने की जगह न ले।
विधि में बदलाव, जैसे कोई नया समूहीकरण नियम, अगले स्नैपशॉट में हर पेज तक पहुँचता है, और पिछले महीनों तक भी, जहाँ तक उनके कुल आँकड़े अनुमति दें।
डेटा Thibault Besson-Magdelain द्वारा संकलित किया गया है, जो Sorank के संस्थापक हैं। चार्ट के पीछे के सभी कुल आँकड़े एक ही फ़ाइल में हैं, sorank.com/data की रूट पर data.json नाम की: कुल मिलाकर और हर मॉडल के अनुसार डोमेन और ब्रांड रैंकिंग, मासिक प्लेटफ़ॉर्म श्रृंखलाएँ, महीने, मॉडल और भाषा के अनुसार उत्तरों के कुल योग, और उद्योगवार विभाजन। केवल गिनती और दरें, और कुछ नहीं।
इस डेटा की सीमाएँ क्या हैं?
- AI उपयोग की कोई जनगणना नहीं। यह डेटा दिखाता है कि AI सहायक कंपनियों और बाज़ारों के बारे में किन स्रोतों का हवाला देते हैं, न कि आम लोग उनसे सामान्य रूप से क्या पूछते हैं। जिन क्षेत्रों में ट्रैक की गई वेबसाइटें अधिक हैं, उनका वज़न ज़्यादा है।
- फ़्रेंच-प्रधान। कुल आँकड़े उन स्रोतों की ओर झुके हैं जो फ़्रेंच-भाषी बाज़ारों में मायने रखते हैं; अंग्रेज़ी का आधार छोटा है और अन्य भाषाओं का कोई आधार नहीं है। नतीजे अन्य देशों पर ज्यों के त्यों लागू नहीं होते।
- मॉडल बदलते हैं। प्रदाता नए संस्करण जारी करते हैं और अपने खोज उपकरण समायोजित करते हैं। आँकड़े संस्करण के हिसाब से नहीं, सहायक के हिसाब से समूहीकृत हैं, इसलिए किसी वक्र में बदलाव वेब से जितना आ सकता है, उतना ही मॉडल अपडेट से भी आ सकता है।
- उत्तर बदलते रहते हैं। एक ही प्रश्न दो बार पूछने पर अलग कंपनियाँ और अलग स्रोत लौट सकते हैं। मात्रा इसे कुछ हद तक संतुलित करती है, लेकिन संकीर्ण दायरे (एक मॉडल, एक उद्योग, एक महीना) अधिक हिलते हैं।
- API के उत्तर, बिना जाँचे पते। सार्वजनिक चैट ऐप्स, अपनी सेटिंग्स के साथ, अलग पेजों का हवाला दे सकते हैं। उद्धृत पतों को एक-एक करके सत्यापित नहीं किया गया है: कोई पेज टूटा हुआ हो सकता है, या वह वह न कहता हो जो मॉडल उसे बताता है।
इस डेटा का हवाला कैसे दें और इसका ज़िम्मेदारी से उपयोग कैसे करें
- हर आँकड़े का हवाला “Source: sorank.com/data”, एक लिंक और स्नैपशॉट की तारीख़ के साथ दें: इसी शर्त पर आँकड़े उद्धृत और पुनः उपयोग करने के लिए मुफ़्त हैं।
- संख्या के बगल में दायरा लिखें: सहायक, भाषा, उद्योग और अवधि।
- लिखें “हर 100 उत्तरों पर उद्धरण”, कभी ऐसा प्रतिशत नहीं जो उन उत्तरों का हो जिनमें कोई साइट दिखे।
- किसी प्लेटफ़ॉर्म का आँकड़ा उसी के अपने पेज से लें, और किसी डोमेन की रैंकिंग की निचली स्थितियों को न्यूनतम मान के रूप में प्रस्तुत करें।
- किसी एक मान की बजाय कई महीनों के रुझानों को प्राथमिकता दें, और ऐसे महीनों, मॉडलों या उद्योगों के प्रति सावधान रहें जो कम उत्तरों पर टिके हों।
- अपने चार्ट के लिए data.json या चार्ट के छवि-निर्यात से शुरू करें, जिसके फ़ुटर में लिखा होता है कि वह कितने उत्तरों को कवर करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
डेटा के पीछे के प्रश्न कैसे लिखे जाते हैं?
हर ट्रैक किए गए व्यवसाय के संक्षिप्त प्रोफ़ाइल से AI इन्हें तैयार करता है, उस बाज़ार की भाषा में जिसकी वह सेवा करता है, और उन्हें वैसे लिखता है जैसे कोई संभावित ग्राहक पूछेगा: कौन सा प्रदाता चुनें, दो विकल्प कैसे तुलना करते हैं, क्या किसी कंपनी पर भरोसा किया जा सकता है। तैयार किए गए प्रश्न कभी कोई ब्रांड नाम नहीं लेते, ताकि उत्तर किसी ग्राहक की ओर न झुके। ग्राहक अपने प्रश्न जोड़ सकते हैं। पूरी सूची प्रकाशित नहीं की गई है।
कई महीनों पर फैले आँकड़े की गणना कैसे होती है?
सभी महीनों के उद्धरण जोड़े जाते हैं, उन महीनों के उत्तरों की कुल संख्या से भाग दिए जाते हैं, और फिर 100 से गुणा किए जाते हैं। यह भारित दर है, मासिक दरों का औसत नहीं: जिस महीने में अधिक उत्तर हों, उसका वज़न ज़्यादा होता है। इसलिए शांत महीने में बार-बार उद्धृत कोई साइट, अवधि के आँकड़े को उतना नहीं बदलती जितना उसका मासिक वक्र सुझाता है।
कुछ रैंकिंग स्थितियों को न्यूनतम क्यों कहा जाता है?
क्योंकि पूरी अवधि की रैंकिंग मासिक शीर्ष सूचियों से दोबारा बनाई जाती है। हर महीने के केवल पहले 25 डोमेन, और हर मॉडल के लिए पहले 20, रखे जाते हैं। जो डोमेन किसी महीने में उद्धृत हुआ हो पर उस महीने की सूची से बाहर हो, उसे उस महीने के लिए शून्य गिना जाता है, इसलिए उसका कुल, और कभी-कभी उसकी रैंक, कम आँकी जाती है। ट्रैक किए गए प्लेटफ़ॉर्म इससे प्रभावित नहीं होते, क्योंकि उनकी मासिक श्रृंखलाएँ पूरी हैं।
क्या help.example.com को example.com से अलग गिना जाता है?
नहीं। सबडोमेन को उनके पंजीकृत डोमेन के साथ गिना जाता है, इसलिए help.example.com, example.com में जुड़ता है, और पेज हर सबडोमेन को उसकी अपनी गिनती के साथ सूचीबद्ध करता है। अपवाद वे होस्ट हैं जहाँ हर सबडोमेन एक अलग साइट है, जैसे substack.com के ब्लॉग, और वे संस्थागत डोमेन जहाँ हर सबडोमेन एक अलग निकाय है, जैसे europa.eu। ऐसे सबडोमेन अलग पंक्तियों के रूप में रहते हैं।
क्या आँकड़े हर AI मॉडल के संस्करण पर निर्भर हैं?
हाँ, अप्रत्यक्ष रूप से। हर सहायक के पीछे का मॉडल समय के साथ बदलता है, क्योंकि प्रदाता नए संस्करण जारी करते हैं और अपने खोज उपकरण समायोजित करते हैं। डेटा संस्करण के हिसाब से नहीं, सहायक के हिसाब से समूहीकृत है, इसलिए वक्र में बदलाव वेब पर हुए बदलाव के बजाय मॉडल अपडेट को भी दर्शा सकता है। कई महीनों की तुलना करने से पता चलता है कि कोई स्थायी रुझान है या किसी अपडेट का असर।
क्या मैं डेटा डाउनलोड या दोबारा उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ। साइट पर दिखाया गया हर कुल आँकड़ा sorank.com/data की रूट पर data.json में है, और हर चार्ट को छवि के रूप में निर्यात किया जा सकता है। आँकड़े sorank.com/data के लिंक और स्नैपशॉट की तारीख़ के साथ उद्धृत और पुनः उपयोग करने के लिए मुफ़्त हैं। फ़ाइल में केवल गिनती और दरें हैं: प्रश्न, उत्तर और ग्राहकों के नाम उपलब्ध नहीं हैं।
ये आँकड़े कहाँ से आते हैं?
Sorank हर हफ़्ते AI सहायकों से जो प्रश्न पूछता है, उन्हीं से आते हैं, ताकि उसके ग्राहकों की वेबसाइटों की दृश्यता ट्रैक हो सके: अगस्त 2025 से 498'158 उत्तर। केवल संकलित आँकड़े प्रकाशित होते हैं; किसी ग्राहक का नाम नहीं लिया गया है।
इस डेटा का हवाला कैसे दें
Sorank Data, “पद्धति: Sorank AI उद्धरणों को कैसे मापता है”, sorank.com/data, 2 नवंबर 2026 का डेटा स्नैपशॉट।
कच्चा डेटा (JSON) · अध्ययन: AI उत्तरों में Reddit, फ़्रेंच बनाम अंग्रेज़ी
