वेबसाइट “मंच सेट” की ओर - जेनरेटिव AI युग में ई-कॉमर्स और मार्केटिंग का बड़ा परिवर्तन

1. परिचय――वेब के मुख्य किरदार की अदला-बदली की घोषणा

"साइट अब केवल एक मंच सज्जा है।" iBusiness के पत्रकार, डोमिनिक ग्रोलमैन द्वारा कही गई इस एक पंक्ति ने यूरोपीय टेक उद्योग में एक छोटा सा झटका दिया। प्रकाशन के अगले दिन, LinkedIn पर विपणक और डेवलपर्स ने लंबे पोस्ट में अपनी राय व्यक्त की, और X (पूर्व में Twitter) पर <#WebsiteAlsKulisse> एक समय के लिए ट्रेंड में रहा।

"UI को पूरी तरह से दिखाने का युग समाप्त हो गया है। बातचीत से काम चल सकता है"――@tech_oliver
"यदि AI द्वारा सुझाए गए 'सर्वश्रेष्ठ उत्पाद' की ओर ही बहाव होता है, तो मूल्य प्रतिस्पर्धा और भी तीव्र हो जाएगी"――@ecom_julia

लेख ने यह सुझाया कि जेनरेटिव AI 'विक्रेता' की भूमिका निभाएगा, और HTML का मुख्य मंच पर्दे के पीछे चला जाएगा, यह एक निकट भविष्य है।ibusiness.des4-experts.com

2. AI गेटकीपर का उदय

2025 की पहली छमाही में ही देखें, तो Amazon का Rufus, Shopify का Sidekick, Google का AI Overviews जैसे संवादात्मक AI ने खोज और ई-कॉमर्स के प्रवेश द्वार को बदल दिया। उपयोगकर्ता "4K में 60Hz समर्थित, 5,000 रुपये से कम का 27 इंच का मॉनिटर अभी खरीदना चाहता हूं" जैसी प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछते हैं, और AI स्टॉक, मूल्य, समीक्षा, वितरण तिथि को व्यापक रूप से तुलना करके 'सर्वोत्तम समाधान' देता है――दर्जनों लिंक नहीं।

पारंपरिक साइटें अब केवल 'खरीद विकल्पों का विस्तृत प्रदर्शन', 'ग्राहक की चिंताओं का समाधान', 'ब्रांड की विश्व दृष्टि का प्रदर्शन' जैसी 'मंच पृष्ठभूमि' की भूमिका निभाती हैं, और प्रवेश द्वार पर नहीं होतीं। ग्रोलमैन का 'Kulisse＝पृष्ठभूमि' इस संरचना का संकेत देता है।

3. SEO से AIO तक――नया अनुकूलन मानक

AIO (AI Optimization) का अर्थ है, यह अनुकूलन करना कि AI उत्पाद जानकारी का कैसे मूल्यांकन करता है और उत्तर में कैसे अपनाता है। खोज रैंकिंग का पीछा करने के बजाय,

1. संरचित डेटा: Open Product Data या GS1 मानकों के साथ विशेषताओं को स्पष्ट करें।

2. शब्दावली डिजाइन: ब्रांड टोन को LLM के लिए स्टाइल गाइड के रूप में प्रकाशित करें।

3. गतिशील फीड: स्टॉक, मूल्य, स्थानीय जानकारी को रियल-टाइम API के माध्यम से प्रदान करें।

4. प्रसंग स्कोर: AI द्वारा उद्धृत किए जाने पर विश्वास स्तर को मापने का मानक (उद्योग में 'Trust Layer' भी कहा जाता है)।

यूरोपीय ई-कॉमर्स संघ (Ecommerce Europe) ने 2026 संस्करण दिशानिर्देश में "AIO-अनुपालन मेटाडेटा" को औपचारिक रूप से सिफारिश करने की घोषणा की है।

4. केस स्टडी

4-1. जर्मन फर्नीचर रिटेलर OTTO

हेडलेस CMS को GraphQL API में बदलकर, ChatGPT प्लगइन के माध्यम से कैटलॉग को प्रकाशित किया। AIO संक्रमण के बाद, AI के माध्यम से बिक्री अनुपात 14→37% हो गया।

4-2. UNIQLO Japan

अपने ऐप में शामिल "UNIQLO कोड AI" के माध्यम से ग्राहक की अलमारी की तस्वीरों के साथ बातचीत करते हुए सुझाव देता है। औसत रहने का समय आधा हो गया, लेकिन खरीद की संख्या 1.3 गुना बढ़ गई।

4-3. छोटे D2C ब्रांड "Organic Loop"

Shopify Sidekick पर निर्भरता के कारण अधिग्रहण लागत में तेजी से गिरावट आई। हालांकि, AI की सिफारिश लॉजिक में बदलाव के कारण एक सप्ताह में बिक्री −40% हो गई और 'अल्गोरिदम जोखिम' स्पष्ट हो गया।

5. सोशल मीडिया का तापमान अंतर

X पर "आधिकारिक साइट की आवश्यकता नहीं" की धारणा बढ़ रही है, जबकि Threads पर "ब्रांड अनुभव को AI के हवाले करना खतरनाक है" की चिंताएं भी हैं।

• समर्थक (लगभग 62%):

  • "जैसे 80 के दशक की कैटलॉग शॉपिंग, AI 'कागज के विकल्प' के रूप में काम करेगा"

  • "UI की आवश्यकता न होने से, पहुंच में तेजी से सुधार होगा"

• सावधानीपक्ष (लगभग 38%):

  • "AI की सिफारिश 'बहुसंख्यक का अधिकतम सामान्य भाजक' को थोपती है"

  • "ब्रांड की आवाज कमजोर हो जाती है, और केवल मूल्य और स्टॉक की तुलना में फंस जाती है"

TikTok पर "#ChatPurchaseChallenge" नामक वीडियो फैल रहा है। यह उपयोगकर्ताओं द्वारा AI को पूरी तरह से सौंपकर उत्पाद खरीदने की प्रक्रिया का लाइव प्रसारण है, और इसके व्यूज की संख्या 4.2 अरब तक पहुंच गई है।

6. कानूनी और नैतिक मुद्दे

1. प्रदर्शन क्रम की पारदर्शिता: EU DSA संशोधन प्रस्ताव (2026 में लागू होने की योजना) "संवादात्मक AI की सिफारिश लॉजिक का खुलासा" अनिवार्य करने की दिशा में विचार कर रहा है।

2. डेटा एकाधिकार: प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्राप्त खरीद इरादा डेटा GDPR के तहत 'विशिष्ट श्रेणी की जानकारी' के रूप में मानी जा सकती है।

3. निर्माता पुरस्कार: AI द्वारा उद्धृत समीक्षा और ब्लॉग के अधिकारों का प्रबंधन अभी तक व्यवस्थित नहीं है।

7. डेवलपर दृष्टिकोण――हेडलेस＋LLM 'अर्ध-देशी' डिज़ाइन की ओर

डेवलपर समुदाय में 'LLM-प्रथम आर्किटेक्चर' के रूप में एक डिज़ाइन गाइडलाइन साझा की जा रही है। इसकी विशेषताएं हैं,

• सभी UI तत्वों को API से उत्पन्न करने योग्य बनाना, ताकि AI सीधे उन्हें कॉल कर सके

• JSON-LD/Schema.org विस्तारित मेटाडेटा के साथ अर्थ जानकारी प्रदान करना

• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को CI/CD पाइपलाइन में शामिल करना, और GitOps के माध्यम से प्रबंधन करना

GitHub पर "prompt-tests.yml" को शामिल करने वाले PR की संख्या पिछले वर्ष की तुलना में 4.8 गुना बढ़ गई है। यह AI अनुमान को UI के एक भाग के रूप में शामिल करने के युग का प्रतीक है।

8. ब्रांड द्वारा उठाए जाने वाले तीन कार्य

1. AI पर्सोना रणनीति: AI के ब्रांड के बारे में बोलते समय 'पहला व्यक्ति' डिजाइन करना (उदाहरण: ईमानदार/खेलपूर्ण/विशेषज्ञ)।

2. शून्य-पार्टी डेटा का अधिग्रहण: AI को सौंपने से पहले ग्राहक के साथ सीधे संवाद करके पूर्वाग्रह रहित विशेषता डेटा एकत्र करना।

3. मल्टीमॉडल अनुभव: ध्वनि, AR, IoT एकीकरण के साथ 'मंच के पीछे' गई साइट को अनुभवात्मक चैनल में विस्तारित करना।

9. निष्कर्ष――'स्क्रीन के बाहर' प्रतिस्पर्धा शुरू होती है

ग्रोलमैन द्वारा सुझाया गया भविष्य यह है कि वेब का केंद्र "स्क्रीन पर पृष्ठ" से "AI संवाद स्थान" की ओर स्थानांतरित हो रहा है। लेकिन मंच के पीछे की आवश्यकता समाप्त नहीं होती। बल्कि, यह एक ऐसा युग होगा जब ब्रांड की दर्शन और डेटा गुणवत्ता अदृश्य स्थानों में परखी जाएगी।

"पर्दे के पीछे ही असली नायक है।" केवल वे कंपनियां जो इस दृष्टिकोण को पुनः परिभाषित करती हैं, नई 'मंच' पर स्पॉटलाइट में आ सकेंगी।