NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab, SEO, AEO, GEO, AI തിരയൽ ദൃശ്യപരത എന്നിവയിൽ യഥാർത്ഥ ഡേറ്റ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു — യഥാർത്ഥ വെബ്സൈറ്റ് ഓഡിറ്റുകളിൽ നിന്ന് ശേഖരിച്ചത്, പുനരുപയോഗിച്ച ഉപദേശങ്ങളിൽ നിന്നല്ല.

NOXEL Research Lab അതിന്റെ ആദ്യ പ്രാഥമിക കണ്ടെത്തലുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു — AI ക്രോളർ ആക്സസിബിലിറ്റിയും ഘടനാപരമായ ഡേറ്റ സ്വീകാര്യതയും വിശകലനം ചെയ്ത 53 പൊതു വെബ്സൈറ്റുകളുടെ v1 ഡേറ്റാസെറ്റ്. താഴെയുള്ള കണ്ടെത്തലുകൾ കാണുക, അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങളുടെ പൂർണ്ണ രീതിശാസ്ത്രം വായിക്കുക. ഇത് ഒരു തുടക്കബിന്ദുവാണ്, അന്തിമ വാക്കല്ല — കൂടുതൽ ഡേറ്റ ലഭ്യമാകുന്നതനുസരിച്ച് ഞങ്ങൾ സാമ്പിൾ വിപുലീകരിച്ച് പുനഃപ്രസിദ്ധീകരിക്കും.

ഇത് എന്താണ്

മിക്ക SEO ഉള്ളടക്കവും മറ്റെല്ലായിടത്തും കാണപ്പെടുന്ന അതേ ഉപദേശം ആവർത്തിക്കുന്നു. NOXEL Research Lab അതിന് വിരുദ്ധമായ കാര്യം ചെയ്യാൻ നിർമ്മിച്ചതാണ്: NOXEL SEO വഴി നടത്തിയ യഥാർത്ഥ ഓഡിറ്റുകളിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ലഭിക്കുന്ന കണ്ടെത്തലുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക, ഓരോ സംഖ്യയ്ക്കും പിന്നിൽ സുതാര്യമായ രീതിശാസ്ത്രത്തോടെ.

ഞങ്ങൾ ഇവിടെ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന ഓരോ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിലും കൃത്യമായ ഒരു സംഖ്യ, ഒരു സാമ്പിൾ വലുപ്പം, ഒരു രീതിശാസ്ത്രം, ഒരു തീയതി, ഒരു ഉറവിടം ഉൾപ്പെടും — കൃത്രിമ സംഖ്യകളോ അവ്യക്തമായ അവകാശവാദങ്ങളോ ഇല്ല.

പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക

ഇപ്പോൾ ലഭ്യമാണ്

രീതിശാസ്ത്രം

NOXEL, SEO, AEO, GEO, Core Web Vitals സ്കോറുകൾ എങ്ങനെ കണക്കാക്കുന്നു — യഥാർത്ഥ ഭാരക്രമങ്ങളും മാനദണ്ഡങ്ങളും.

ഇപ്പോൾ ലഭ്യമാണ്

AI തിരയൽ സന്നദ്ധത — v1

AI ക്രോളർ ആക്സസിബിലിറ്റിയും ഘടനാപരമായ ഡേറ്റ സ്വീകാര്യതയും സംബന്ധിച്ച ആദ്യ കണ്ടെത്തലുകൾ, n=53.

ലൈവ് · വിപുലീകരിക്കുന്നു

പ്രക്രിയയിലാണ്

ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ

ടെക്നിക്കൽ SEO, പ്രകടനം, AI തിരയൽ സന്നദ്ധത എന്നിവയ്ക്കുള്ള വ്യവസായ, വിഭാഗ ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ.

സാമ്പിൾ വലുപ്പം നിർമ്മിക്കുന്നു

NOXEL AI തിരയൽ സന്നദ്ധത — v1 കണ്ടെത്തലുകൾ

സാമ്പിൾ: 53 പൊതു വെബ്സൈറ്റുകൾ, മാർക്കറ്റിംഗ്/SEO ഏജൻസികൾ, SaaS ടൂളുകൾ, ഒരു ചെറിയ സ്ഥാപന നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പ് (സർക്കാർ, അക്കാദമിക്, റഫറൻസ് സൈറ്റുകൾ) എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതാണ്. ഇത് ഒരു പ്രവർത്തന v1 ഡേറ്റാസെറ്റാണ്, വെബിന്റെ ക്രമരഹിതമോ പ്രതിനിധ്യ സ്വഭാവമുള്ളതോ ആയ സാമ്പിൾ അല്ല — ഒരു "പൂർണ്ണ" പഠനത്തിനായി അനിശ്ചിതകാലം കാത്തിരിക്കുന്നതിനേക്കാൾ സുതാര്യവും ചെറുതുമായ ഒരു പഠനം ഇപ്പോൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതാണ് ഉചിതം എന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഇപ്പോൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. ഒരു ഡൊമൈനും പേരെടുത്ത് പറയുന്നില്ല; ചുവടെയുള്ള ഓരോ കണക്കും ഒരു മൊത്തത്തിലുള്ള ആകെ ആണ്.

AI ക്രോളർ ആക്സസിബിലിറ്റി

സൈറ്റുകളിൽ 20.8% കുറഞ്ഞത് ഒരു പ്രധാന AI ക്രോളറിനെ (GPTBot, PerplexityBot, സമാനമായവ) തടഞ്ഞു.
ആ തടസ്സങ്ങളിൽ, 91% വ്യക്തമായ robots.txt നിയമങ്ങൾ മൂലമാണ് — ബാക്കിയുള്ളവ robots.txt മാത്രം നോക്കി കൃത്യമായ കാരണം കണ്ടെത്താൻ കഴിഞ്ഞില്ല, സെർവർ തല അന്വേഷണം ആവശ്യമായി വരും.

ഘടനാപരമായ ഡേറ്റ സ്വീകാര്യത

സൈറ്റുകളിൽ 28.3% ഒരു JSON-LD ഘടനാപരമായ ഡേറ്റയും ഉണ്ടായിരുന്നില്ല.
66.0% ൽ Organization അല്ലെങ്കിൽ LocalBusiness സ്കീമ ഉണ്ടായിരുന്നില്ല.
94.3% ൽ BreadcrumbList സ്കീമ ഉണ്ടായിരുന്നില്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ: ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണം കണ്ടെത്തിയത്, ഘടനാപരമായ ഡേറ്റ സ്വീകാര്യത — പ്രത്യേകിച്ച് BreadcrumbList സ്കീമ — സാങ്കേതികമായി പ്രഗൽഭ സൈറ്റുകൾക്കിടയിൽ പോലും അപൂർവ്വമായി തുടരുന്നു, കൂടാതെ AI ക്രോളർ തടയൽ സാധാരണ ഫയർവോളുകൾ കൊണ്ടല്ല, robots.txt കൊണ്ടാണ് സംഭവിക്കുന്നത്.

AI ക്രോളർ ആക്സസിബിലിറ്റി എന്നത് GPTBot, PerplexityBot തുടങ്ങിയ ക്രോളറുകൾക്ക് ഒരു പേജ് വിജയകരമായി ലഭ്യമാക്കാനും വായിക്കാനും സാധിക്കുമോ എന്നതിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു — AI ആൻസർ എഞ്ചിൻ ഒരു പേജ് ഉദ്ധരിക്കുന്നതിന്റെ ആദ്യ ഉപാധിയാണ് ഇത്.

ഞങ്ങൾ ഈ ഗവേഷണം എങ്ങനെ നടത്തി

ആദ്യം, മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളിലായി 53 പൊതുവായ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന സൈറ്റുകൾ ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്തു: മാർക്കറ്റിംഗ്/SEO ഏജൻസികൾ, SaaS ടൂളുകൾ, സ്ഥാപന റഫറൻസ് സൈറ്റുകൾ.
തുടർന്ന്, AI ക്രോളർ ആക്സസിബിലിറ്റിയും ഘടനാപരമായ ഡേറ്റ സാന്നിധ്യവും പരിശോധിക്കുന്ന NOXEL SEO-യുടെ ഓഡിറ്റ് എഞ്ചിൻ — ഓരോ NOXEL SEO റിപ്പോർട്ടിനു പിന്നിലുള്ള അതേ സാങ്കേതോലജി — ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ ഡൊമൈനും ഞങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തു.
അടുത്തതായി, ഫലങ്ങൾ മുകളിലെ ശതമാനങ്ങളായി ഞങ്ങൾ ക്രോഡീകരിച്ചു; ഒരു ഡൊമൈനോ സ്കോറോ പ്രസിദ്ധീകരിക്കപ്പെടുന്നില്ല.
അവസാനമായി, ഈ ഡേറ്റാസെറ്റ് കൂടുതൽ വലുതും കൂടുതൽ പ്രതിനിധ്യ സ്വഭാവമുള്ളതുമായ ഒരു സാമ്പിളിലേക്ക് വളർത്താൻ ഞങ്ങൾ പദ്ധതിയിടുന്നു, അത് സംഭവിക്കുന്നതനുസരിച്ച് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത കണ്ടെത്തലുകൾ പുനഃപ്രസിദ്ധീകരിക്കും.

ഞങ്ങളുടെ ഡേറ്റ 2026 സെപ്റ്റംബറിൽ സ്കാൻ ചെയ്തതാണ്. മുകളിലെ ഓരോ കണക്കും, വാഗ്ദാനം ചെയ്തതുപ്രകാരം, അതിന്റെ സാമ്പിൾ വലുപ്പം വ്യക്തമായി പ്രസ്താവിക്കുന്നു.

AI തിരയലിൽ മൗലിക ഗവേഷണം എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്

ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini തുടങ്ങിയ വൻ ഭാഷാ മോഡലുകൾ പരമ്പരാഗത തിരയൽ എഞ്ചിനുകൾ ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ പേജുകൾ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നില്ല — അവ ഉത്തരങ്ങൾ സമന്വയിക്കുന്നു, മറ്റ് ഡസൻ കണക്കിന് പേജുകൾ ഇതിനകം പറഞ്ഞിട്ടില്ലാത്ത എന്തെങ്കിലും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഉറവിടങ്ങൾക്ക് അവ മുൻഗണന നൽകുന്നു. പുനരുപയോഗ ഉപദേശം, പുനഃരൂപകൽപ്പന ചെയ്ത നിർവ്വചനങ്ങൾ, ഒഴുക്കൻ "10 ടിപ്സ്" ലിസ്റ്റിക്കിൾസ് എന്നിവ അപൂർവ്വമായേ ഉദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നുള്ളൂ, കാരണം ഒരു AI മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ആ വിവരം ആയിരക്കണക്കിന് മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇതിനകം ആഗിരണം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. മൗലിക ഡേറ്റ — ഒരു യഥാർത്ഥ സാമ്പിൾ, ഒരു യഥാർത്ഥ രീതിശാസ്ത്രം, യഥാർത്ഥ ശതമാനങ്ങൾ — വ്യത്യസ്തമാണ്. ഒരു AI മോഡലിന് ഇതിനകം അറിയാൻ കഴിയാത്ത ഉള്ളടക്കമാണ് ഇത്, അതാണ് ഇത് ഉദ്ധരിക്കാൻ മൂല്യവത്തായ കാര്യം.

ഇതാണ് NOXEL Research Lab-ന്റെ കേന്ദ്ര ആശയം: കൂടുതൽ ഒഴുക്കൻ SEO ഉപദേശം എഴുതുന്നതിനു പകരം, NOXEL SEO-യുടെ സ്വന്തം എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ഓഡിറ്റുകൾ നടത്തി ഞങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നത് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. ഇവിടെ ഓരോ പഠനവും ഒരേ ചിട്ടയനുസരിക്കുന്നു — ഒരു വെളിപ്പെടുത്തിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പം, ഒരു വിവരിക്കപ്പെട്ട രീതിശാസ്ത്രം, ഒരു പ്രസിദ്ധീകരണ തീയതി, ഒരു സൈറ്റും പേരെടുത്ത് പറയാതെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഫലങ്ങൾ.

അടുത്തതായി എന്ത് വരുന്നു

മുകളിലുള്ള v1 ഡേറ്റാസെറ്റ് ബോധപൂർവ്വം ചെറുതാണ് — 53 സൈറ്റുകൾ സത്യസന്ധമായി പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ പര്യാപ്തമാണ്, എന്നാൽ വൃഹത്തായ വെബിന്റെ പ്രതിനിധ്യ സ്വഭാവമുള്ളതായി കണക്കാക്കാൻ പോരാ. ഞങ്ങളുടെ അടുത്ത റിലീസ് സാമ്പിൾ കൂടുതൽ വലുതും, കൂടുതൽ ശ്രേണീകൃതവുമായ ഒരു ഡേറ്റാസെറ്റിലേക്ക് (കൂടുതൽ വിഭാഗങ്ങൾ, ഒരു വിഭാഗത്തിൽ കൂടുതൽ സൈറ്റുകൾ, കൂടുതൽ വ്യക്തമായ സാംപ്ലിംഗ് രീതിശാസ്ത്രം) വളർത്തുകയും, AI ക്രോളർ ആക്സസിബിലിറ്റിക്കും ഘടനാപരമായ ഡേറ്റയ്ക്കും അപ്പുറം — ഉള്ളടക്ക പുതുമ, എന്റിറ്റി വ്യക്തത, ഒരേ സൈറ്റുകളിലുടനീളമുള്ള വിഷയ ആഴം — പോലുള്ള പുതിയ സിഗ്നലുകൾ ചേർക്കുകയും ചെയ്യും.

NOXEL Research Lab-ന്റെ അടുത്ത റിലീസ് ലൈവ് ആകുമ്പോൾ അറിയിക്കണമെങ്കിൽ, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ സൈറ്റ് ഭാവിയിലെ ഒരു പഠനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തണമെങ്കിൽ (നിങ്ങളുടെ വ്യക്തമായ സമ്മതത്തോടെ — മുകളിലുള്ള ഞങ്ങളുടെ ഡേറ്റ നയം കാണുക), ഞങ്ങളുടെ കോൺടാക്റ്റ് പേജ് വഴി ബന്ധപ്പെടുക.