संक्षेप में जवाब
ऐसी सर्च यात्राओं के लिए मापन मॉडल जो हमेशा क्लिक नहीं देतीं, जिसमें प्लेटफ़ॉर्म एक्सपोज़र, साइट व्यवहार, ब्रांड माँग और व्यावसायिक परिणामों की अलग-अलग परतें हैं।
ज़ीरो-क्लिक को एक मापन समस्या मानें, कोई एकल मीट्रिक नहीं
सर्च परिणाम बिना विज़िट दिए भी मूल्य बना सकता है: कोई व्यक्ति कोई तथ्य सीख सकता है, ब्रांड याद रख सकता है, फ़ोन नंबर कॉपी कर सकता है, विकल्प तुलना सकता है, या बाद में किसी दूसरे चैनल से लौट सकता है। और वह कोई मूल्य न भी बनाए, यह भी संभव है। यदि डैशबोर्ड केवल रैंक और सेशन दिखाता है, तो ये परिणाम एक-दूसरे से अलग नहीं किए जा सकते। इसलिए उपयोगी काम कोई सार्वभौमिक "ज़ीरो-क्लिक दर" आँकना नहीं है, बल्कि यह अलग करना है कि सर्च प्लेटफ़ॉर्म क्या देखते हैं और वेबसाइट तथा व्यवसाय आगे क्या देख सकते हैं।
एक मापन मानचित्र से शुरू करें। सबसे ऊपर सर्च इंप्रेशन और परिणाम की विशेषताएँ रखें; अगली परत में क्लिक और लैंडिंग सेशन; उसके बाद ब्रांड माँग, सीधी विज़िट और अन्य वापसी व्यवहार; फिर लीड, ख़रीद या अन्य व्यावसायिक परिणाम। अंत में "बिना मापा गया एक्सपोज़र" नाम की एक श्रेणी जोड़ें। इससे एक आम विश्लेषणात्मक भूल टलती है: बिना दर्ज क्लिक वाले हर इंप्रेशन को या तो खोई हुई विज़िट या सफल उत्तर मान लेना। दोनों व्याख्याएँ प्रमाण से आगे चली जाती हैं।
यह मानचित्र प्रश्न भी बदल देता है। यह पूछने के बजाय कि सर्च ने "काम किया" या नहीं, यह पूछें कि कंटेंट, कवरेज, उत्पाद माँग या प्रचार में बदलाव के बाद कौन-से देखने योग्य संकेत साथ-साथ हिले। उत्तर फिर भी अनिश्चित रह सकता है, पर अनिश्चितता स्पष्ट रहती है। यह अनुपस्थित क्लिक डेटा को गढ़े गए प्रभाव-अंक में बदलने से अधिक टिकाऊ है, और यह मान लेने से अधिक उपयोगी कि रैंकिंग पूरे सर्च अनुभव को समझा देती है।
सर्च कंसोल को एक्सपोज़र परत की तरह इस्तेमाल करें
गूगल सर्च कंसोल की परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट क्लिक, इंप्रेशन, क्लिक-थ्रू दर और औसत स्थिति देती है। ये माप पहली परत बने रहते हैं क्योंकि ये दिखाते हैं कि योग्य पेज और क्वेरी दिख रहे हैं या नहीं, और वे अपीयरेंस दर्ज विज़िट तक पहुँच रहे हैं या नहीं। जहाँ उपलब्ध हो वहाँ इन्हें क्वेरी, पेज, देश, डिवाइस, तारीख़ और सर्च अपीयरेंस के अनुसार सेगमेंट करना चाहिए। साइट के कुल औसत ठीक वही पैटर्न छिपा सकते हैं जिसकी विश्लेषक को ज़रूरत है: किसी एक विषय पर इंप्रेशन बढ़ रहे हों जबकि क्लिक गिर रहे हों, या ब्रांडेड क्लिक कमज़ोर ग़ैर-ब्रांडेड खोज की भरपाई कर रहे हों।
गूगल का वर्तमान दस्तावेज़ीकरण कहता है कि एआई ओवरव्यू और एआई मोड से आने वाले लिंक सर्च कंसोल की समग्र परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट में मानक क्लिक और इंप्रेशन नियमों के अनुसार गिने जाते हैं। यह 2026 में कुछ प्रॉपर्टीज़ तक पहुँच रही जनरेटिव-एआई परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट का भी उल्लेख करता है, जो एआई ओवरव्यू और एआई मोड में अपीयरेंस को पेज, देश और डिवाइस जैसे आयामों के साथ दिखाती है। इसलिए उपलब्धता प्रॉपर्टी पर निर्भर है; मापन योजना यह नहीं मान सकती कि हर साइट के पास एक ही रिपोर्ट है।
स्थिति को लेकर सावधानी चाहिए। औसत स्थिति प्लेटफ़ॉर्म द्वारा परिभाषित सारांश है, यह नक़्शा नहीं कि हर व्यक्ति ने क्या देखा, और परिणाम पृष्ठों के जटिल लेआउट किसी एक स्थान-संख्या को कम व्याख्यात्मक बना देते हैं। इसे अंतिम परिणाम नहीं, नैदानिक संदर्भ मानें। यदि इंप्रेशन बढ़ें और क्लिक स्थिर रहें, तो इसे ज़ीरो-क्लिक प्रभाव कहने से पहले क्वेरी मिश्रण, परिणाम प्रकार, डिवाइस और पेज जाँचें। माँग का बदला हुआ मिश्रण या कम इरादे वाली क्वेरी का समूह भी वही ऊपरी पैटर्न बना सकता है।
क्लिक और साइटेशन को अलग-अलग देखने योग्य घटनाएँ रखें
क्लिक वह क्रिया है जो साइट तक पहुँचती है। जनरेटिव परिणाम के भीतर साइटेशन या लिंक सहित उल्लेख एक अलग इंटरफ़ेस में हुई अपीयरेंस है। दोनों जुड़े हुए हैं, पर आपस में बदले नहीं जा सकते। गूगल का एआई-सुविधाओं संबंधी दस्तावेज़ीकरण साइट मालिकों को सलाह देता है कि वे अपनी एआई सर्च सुविधाओं से आए ट्रैफ़िक के लिए मानक सर्च कंसोल रिपोर्टिंग का उपयोग करें; 2026 की अलग रिपोर्ट भाग लेने वाली प्रॉपर्टीज़ के लिए अपीयरेंस की अधिक विशिष्ट दृश्यता जोड़ती है। फिर भी यह हर अपीयरेंस को ज्ञात दृश्य, स्मृति-प्रभाव या व्यावसायिक परिणाम में नहीं बदलता।
माइक्रोसॉफ्ट प्रमाण की एक उपयोगी दूसरी धारा देता है। बिंग वेबमास्टर टूल्स कई सतहों पर सर्च प्रदर्शन की रिपोर्ट देता है, और उसकी एआई परफ़ॉर्मेंस सुविधा फ़रवरी 2026 में सार्वजनिक प्रीव्यू में आई। माइक्रोसॉफ्ट उस रिपोर्ट को ऐसा बताता है जो दिखाती है कि प्रकाशक की सामग्री माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट, एआई-जनित बिंग सारांशों और चुनिंदा साझेदार अनुभवों में कैसे उद्धृत होती है। जिन प्रकाशकों का बिंग या कोपायलट पर सार्थक एक्सपोज़र है, उनके लिए यह स्थापित कर सकता है कि सामग्री का उपयोग या उद्धरण हुआ, भले ही अकेले साइट एनालिटिक्स से वह अपीयरेंस पता न चलती।
जब तक अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म की घटनाओं की परिभाषाएँ सचमुच तुलनीय न हों, उन्हें किसी गढ़े हुए "एआई विज़िबिलिटी" हर में मत मिलाएँ। गूगल इंप्रेशन, गूगल क्लिक, बिंग साइटेशन और साइट सेशन को उनकी अपनी इकाइयों में रखें। डैशबोर्ड इन्हें एक-दूसरे के बगल में दिखा सकता है और हर शृंखला के भीतर रुझान निकाल सकता है। उसे यह संकेत नहीं देना चाहिए कि एक साइटेशन एक इंप्रेशन के बराबर है या एक इंप्रेशन एक व्यक्ति के बराबर। जब असमान चीज़ें असमान बनी रहती हैं, तब मापन अधिक स्पष्ट होता है।
सर्च एक्सपोज़र को साइट पर मिलने वाले परिणामों से जोड़ें
जैसे ही कोई व्यक्ति क्लिक करता है, एनालिटिक्स अधिक देख सकता है। लैंडिंग सेशन, जहाँ उपयुक्त हो वहाँ एंगेज्ड सेशन, प्रमुख घटनाएँ, लेन-देन या योग्य लीड, और व्यावसायिक मॉडल के अनुरूप राजस्व या पाइपलाइन माप इस्तेमाल करें। केवल कुल कन्वर्ज़न देखने के बजाय लैंडिंग पेज और अधिग्रहण स्रोत के अनुसार सेगमेंट करें। कोई पेज कच्चे क्लिक खो सकता है और फिर भी उतने ही योग्य परिणाम दे सकता है; दूसरा पेज ट्रैफ़िक बढ़ा सकता है पर ऐसे लोग ला सकता है जो कभी आगे नहीं बढ़ते। सर्च मापन को यह अंतर बनाए रखना चाहिए।
गूगल एनालिटिक्स की एट्रिब्यूशन रिपोर्टिंग किसी प्रमुख घटना से पहले दर्ज टचपॉइंट्स के बीच श्रेय बाँट सकती है। इससे सहायक कन्वर्ज़न का विश्लेषण उन सर्च यात्राओं के लिए उपयोगी बनता है जहाँ पहली विज़िट जानकारी के लिए होती है और बाद की विज़िट कन्वर्ट करती है। पर एट्रिब्यूशन मॉडल केवल देखे गए इंटरैक्शन पर चलते हैं। वे ऐसे बिना क्लिक वाले सर्च इंप्रेशन को कारण-संबंधी श्रेय नहीं दे सकते जिसे एनालिटिक्स प्रॉपर्टी ने कभी देखा ही नहीं। भाषा सटीक रखें: एट्रिब्यूशन बताता है कि दर्ज टचपॉइंट श्रेय कैसे बाँटते हैं; वह अदृश्य एक्सपोज़र नहीं मापता।
लीड आधारित व्यवसायों में, जहाँ गोपनीयता नियम और सिस्टम डिज़ाइन अनुमति दें वहाँ स्थिर पहचानकर्ता या CRM चरण इस्तेमाल करें। सर्च से आया लैंडिंग पेज ऐसी यात्रा शुरू कर सकता है जो कुछ दिनों बाद बिक्री कॉल से पूरी होती है। ई-कॉमर्स में अंतिम-क्लिक राजस्व के साथ-साथ सहायक राजस्व और नए ग्राहक के परिणाम भी तुलें। मक़सद यह नहीं कि सर्च हर बाद की क्रिया पर दावा ठोंके। मक़सद उल्टी भूल रोकना है, जिसमें तुरंत कन्वर्ट न करने वाली विज़िट को व्यावसायिक रूप से अप्रासंगिक मान लिया जाता है।
ब्रांड माँग को आगे का संकेत मानें, प्रमाण नहीं
यदि लोग सर्च में किसी ब्रांड से टकराते हैं और बाद में उसे नाम से खोजते हैं, तो ब्रांडेड क्वेरी माँग तब भी हिल सकती है जब मूल एक्सपोज़र से कोई क्लिक नहीं आया। जहाँ सुविधा उपलब्ध हो वहाँ सर्च कंसोल की ब्रांडेड-ट्रैफ़िक छँटाई और क्वेरी डेटा ज्ञात ब्रांड की माँग को व्यापक खोज से अलग करने में मदद कर सकते हैं। पर्याप्त रूप से खोजे जाने वाले शब्दों के लिए गूगल ट्रेंड्स समय के साथ रुचि का सामान्यीकृत दृश्य जोड़ सकता है। इनमें से कोई भी स्रोत यह नहीं बताता कि किसी व्यक्ति ने ब्रांड क्यों खोजा।
ब्रांड माँग को समर्थक संकेत की तरह इस्तेमाल करें। ब्रांड शब्दों, उत्पाद नामों और आम वर्तनी ग़लतियों का एक स्थिर समूह बनाएँ; उसकी तुलना ग़ैर-ब्रांडेड श्रेणी माँग से करें; और बड़े अभियानों, लॉन्च, प्रेस आयोजनों तथा मौसमी उतार-चढ़ाव की टिप्पणियाँ दर्ज करें। सर्च विज़िबिलिटी बढ़ने के बाद हुई वृद्धि स्मृति-प्रभाव के अनुरूप है, पर वह ऑफ़लाइन विज्ञापन, सोशल पहुँच, रेफ़रल, समाचार कवरेज या मौजूदा ग्राहकों के व्यवहार को भी दर्शा सकती है। सहसंबंध जाँच योग्य प्रमाण है, कारण का फ़ैसला नहीं।
डायरेक्ट ट्रैफ़िक की सीमाएँ भी ऐसी ही हैं। यह एट्रिब्यूशन और तकनीकी परिस्थितियों से बनी एक श्रेणी है, न कि उन लोगों का साफ़ माप जो सर्च परिणाम देखकर URL टाइप करते हैं। गोपनीयता नियंत्रण, बिना टैग वाले लिंक, ऐप और अन्य स्रोत भी यहीं आ गिरते हैं। ब्रांडेड सर्च और डायरेक्ट सेशन में बदलाव को स्वतंत्र समर्थक संकेत मानें। जब किसी तय अवधि में कई माप एक ही दिशा में हिलते हैं तब भरोसा बढ़ता है, पर बिना मापे गए एक्सपोज़र की श्रेणी बनी रहनी चाहिए।
पेजों और प्रश्नों के इर्द-गिर्द समूह बनाएँ
पूरी साइट के औसत इरादे को धुँधला कर देते हैं। पेजों को उनके काम के अनुसार समूहबद्ध करें: सरल तथ्य, परिभाषाएँ, तुलनाएँ, स्थानीय खोज, उत्पाद मूल्यांकन, समस्या-समाधान, गहरे विचार वाले गाइड और लेन-देन वाले पेज। फिर हर समूह के भीतर इंप्रेशन, क्लिक और आगे की क्रियाएँ तुलें। कोई संक्षिप्त तथ्यात्मक पेज उचित रूप से अधिक लोगों को परिणाम पृष्ठ पर ही संतुष्ट कर सकता है, जबकि कॉन्फ़िगरेटर या विस्तृत ख़रीद गाइड आमतौर पर गहरी बातचीत माँगते हैं। एक ही क्लिक पैटर्न इन कार्यों में अलग-अलग अर्थ रखता है।
क्वेरी समूह भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। ब्रांड, श्रेणी, समस्या, तुलना और क्रिया-केंद्रित क्वेरी को अलग करें। देखें कि यह मिश्रण समय के साथ बदलता है या नहीं। यदि किसी पेज को कहीं अधिक व्यापक जानकारी वाले इंप्रेशन मिलने लगें, तो उसका CTR गिर सकता है, भले ही व्यावसायिक क्वेरी पर उसका प्रदर्शन अपरिवर्तित हो। जो मापन ढाँचा क्वेरी संरचना को अनदेखा करता है, वह इस गिरावट का दोष ज़ीरो-क्लिक इंटरफ़ेस पर मढ़ सकता है, जबकि असली बदलाव यह है कि पेज एक बड़ी और शुरुआती चरण की ऑडियंस के लिए योग्य हो गया।
महत्वपूर्ण बदलावों को टिप्पणी के रूप में दर्ज करें: पेज दोबारा लिखे जाना, संरचित डेटा में परिवर्तन, उत्पाद लॉन्च, मीडिया कवरेज, बड़े अभियान और सर्च प्लेटफ़ॉर्म की रिपोर्टिंग में बदलाव। गूगल ने अगस्त 2026 में अपने सर्च दस्तावेज़ीकरण अपडेट में एआई ओवरव्यू लॉगिंग पद्धति के कुछ पहलू स्पष्ट किए। रिपोर्टिंग की परिभाषाएँ बदल सकती हैं, इसलिए शृंखला में हर टूट उपयोगकर्ता व्यवहार नहीं होती। टिकाऊ डैशबोर्ड चार्ट के बगल में पद्धति संबंधी नोट रखता है, बजाय इसके कि हर टूट को किसी मार्केटिंग कहानी में ढाल दे।
जहाँ कारण मायने रखता है वहाँ प्रयोग करें
वर्णनात्मक मापन आपको बता सकता है कि इंप्रेशन बढ़े, क्लिक बदले और ब्रांड माँग हिली। वह आमतौर पर किसी परिणाम-सुविधा के प्रभाव को बाक़ी सब कारणों से अलग नहीं कर सकता। यदि व्यावसायिक निर्णय बड़ा है, तो ऐसा परीक्षण डिज़ाइन करें जो विश्वसनीय तुलना बनाए। इसका अर्थ हो सकता है किसी कंटेंट या ब्रांड कार्यक्रम को चुनिंदा बाज़ारों में चलाना और मिलते-जुलते बाज़ारों को रोके रखना, या पेजों के समूहों की जाँच करना, जब हस्तक्षेप को उपयोगकर्ता अनुभव बिगाड़े बिना नियंत्रित किया जा सके।
तुलना के लिए एक पूर्व-अवधि, स्पष्ट हस्तक्षेप तिथि, पर्याप्त अवलोकन समय और ज्ञात झटकों के नियंत्रण चाहिए। सर्च माँग मौसमी होती है और मार्केटिंग चैनल आपस में असर डालते हैं। अच्छा प्रयोग परिणाम दिखने से पहले तय होता है: कौन-सा परिणाम प्राथमिक है, कौन-से समूह शामिल हैं, किस बात से तुलना अमान्य होगी, और कितने बड़े बदलाव का व्यावसायिक महत्व होगा। उछाल देखने के बाद पद्धति गढ़ना विश्लेषक को वही कहानी चुनने के लिए उकसाता है जो सबसे अच्छी दिखती है।
तब भी यह लिखें कि प्रयोग किसका अनुमान लगाता है। भौगोलिक लिफ़्ट परीक्षण किसी अभियान से हुई अतिरिक्त ब्रांडेड खोजों या कन्वर्ज़न का अनुमान दे सकता है, न कि यह कि जनरेटिव सर्च के कितने प्रतिशत इंप्रेशन याद रह गए। पेज परीक्षण अतिरिक्त क्लिक का अनुमान दे सकता है, ऑफ़लाइन क्रियाओं का नहीं। सबसे मज़बूत मापन व्यवस्थाएँ कारण-संबंधी दावों को उसी डिज़ाइन से कसकर बाँधे रखती हैं जिसने उन्हें पैदा किया।
स्पष्ट अज्ञात के साथ स्कोरकार्ड प्रस्तुत करें
व्यावहारिक मासिक स्कोरकार्ड में छह पंक्तियाँ रह सकती हैं: सर्च इंप्रेशन; सर्च क्लिक और CTR; जहाँ प्लेटफ़ॉर्म दिखाता हो वहाँ जनरेटिव परिणामों में अपीयरेंस या साइटेशन; ब्रांडेड क्वेरी माँग; देखी गई विज़िट से आए सहायक और अंतिम व्यावसायिक परिणाम; और बिना मापा गया एक्सपोज़र। साथ में सेगमेंटेशन नोट और महत्वपूर्ण उत्पाद या अभियान घटनाएँ जोड़ें। अज्ञात वाली पंक्ति कमज़ोरी नहीं है। वह अधिकारियों को अधूरी माप-व्यवस्था को मानव व्यवहार का पूरा मॉडल समझने से रोकती है।
निर्णय के नियम व्यावसायिक प्रश्नों से बँधे होने चाहिए। यदि इंप्रेशन बढ़ें, योग्य परिणाम टिके रहें और क्लिक गिरें, तो हर क्लिक "वापस पाने" की कोशिश से पहले जाँचें कि परिणाम कहीं शुरुआती चरण की माँग तो नहीं सँभाल रहा। यदि साइटेशन बढ़ें पर आगे का कोई संकेत न बदले, तो खोज से लेकर आने के किसी विशिष्ट कारण तक का रास्ता सुधारें। यदि क्लिक बढ़ें पर लीड की गुणवत्ता गिरे, तो समस्या ज़ीरो-क्लिक व्यवहार के बजाय क्वेरी लक्ष्यीकरण या पेज के वादे में हो सकती है।
केंद्रीय अनुशासन यह है कि हर सिस्टम जो वास्तव में देख सकता है उसी को मापें और खाली जगहों को बिना आधार वाले प्रतिशत से भरने से बचें। सर्च प्लेटफ़ॉर्म अपीयरेंस, क्लिक और कुछ एआई-सुविधा डेटा दिखा सकते हैं; वेब एनालिटिक्स दर्ज विज़िट और यात्राएँ देख सकता है; व्यावसायिक सिस्टम परिणाम देख सकते हैं। स्मृति और बिना क्लिक वाला प्रभाव आंशिक रूप से इनके बीच बैठता है। विश्वसनीय ज़ीरो-क्लिक मापन कार्यक्रम इस सीमा को दिखने योग्य बनाता है, और फिर जब निर्णय पर्याप्त महत्वपूर्ण हो तब कई संकेतों और प्रयोगों से उसे सँकरा करता है।
व्यावहारिक चेकलिस्ट
- सर्च कंसोल से इंप्रेशन, क्लिक, CTR और क्वेरी तथा पेज सेगमेंट निर्यात करें।
- एआई सुविधाओं में अपीयरेंस या साइटेशन का डेटा केवल वहीं दर्ज करें जहाँ प्लेटफ़ॉर्म उसे दिखाता है।
- क्लिक से आए सेशन को योग्य परिणामों और सहायक कन्वर्ज़न पथों से जोड़ें।
- ब्रांडेड और ग़ैर-ब्रांडेड क्वेरी के स्थिर समूह बनाएँ।
- अभियानों, लॉन्च, रिपोर्टिंग में बदलाव और अन्य बड़े भ्रामक कारकों की टिप्पणी दर्ज करें।
- जब निर्णय को कारण-संबंधी अनुमान चाहिए, तब नियंत्रित परीक्षण का उपयोग करें।
सवाल और जवाब
क्या गूगल एनालिटिक्स ज़ीरो-क्लिक सर्च को सीधे माप सकता है?
नहीं। गूगल एनालिटिक्स किसी उपयोगकर्ता को तब देखना शुरू करता है जब कोई इंस्ट्रुमेंटेड साइट या ऐप कोई देखने योग्य इंटरैक्शन प्राप्त करता है, और वह भी सहमति, कॉन्फ़िगरेशन तथा अन्य मापन सीमाओं के अधीन। वह ऐसे व्यक्ति को नहीं देख सकता जिसने सर्च परिणाम देखा पर कभी साइट पर आया ही नहीं। एक्सपोज़र परत के लिए सर्च कंसोल या प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट अपीयरेंस डेटा का उपयोग करें, और दर्ज सेशन तथा कन्वर्ज़न के लिए एनालिटिक्स का। ब्रांड माँग और प्रयोग आगे के प्रभावों के बारे में प्रमाण जोड़ सकते हैं, पर वे अनदेखे इंप्रेशन को व्यक्तिगत रूप से ट्रेस की जा सकने वाली यात्राओं में नहीं बदलते।
क्या बिना क्लिक वाले इंप्रेशन को सफल एक्सपोज़र गिना जाए?
अपने आप नहीं। कोई इंप्रेशन उपयोगी जागरूकता, पूरी तरह उत्तर पा चुका प्रश्न, कमज़ोर प्रासंगिकता, कम आकर्षक परिणाम, या केवल ऐसा स्थान दर्शा सकता है जिस पर ध्यान कम गया। बिना क्लिक वाले इंप्रेशन को ऐसे एक्सपोज़र अवसर मानें जिनका मूल्य अभी तय नहीं हुआ। क्वेरी के इरादे और पेज के प्रकार के अनुसार सेगमेंट करें, फिर ब्रांड माँग, बाद की विज़िट, योग्य कन्वर्ज़न या साइटेशन विज़िबिलिटी जैसे समर्थक संकेत खोजें। इससे हर अनुपस्थित क्लिक को न तो विफलता और न ही सफल ब्रांड इंप्रेशन मान लेने की भूल होती है।
2026 में एआई ओवरव्यू और एआई मोड की विज़िबिलिटी की रिपोर्टिंग कैसे हो?
वही रिपोर्टिंग इस्तेमाल करें जो गूगल उस प्रॉपर्टी के लिए वास्तव में उपलब्ध कराता है। गूगल एआई सुविधाओं से आने वाले ट्रैफ़िक को सर्च कंसोल की समग्र परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट में दर्ज करता है और, 2026 में, कुछ प्रॉपर्टीज़ के लिए जनरेटिव-एआई परफ़ॉर्मेंस की एक अलग रिपोर्ट क्रमशः उपलब्ध करा रहा है। इन प्लेटफ़ॉर्म मापों को वेब एनालिटिक्स के सेशन से और बिंग जैसे अन्य प्लेटफ़ॉर्म के साइटेशन मापों से अलग रखें। डैशबोर्ड में रिपोर्टिंग पद्धति में हुए बदलाव और उपलब्धता दर्ज करें, ताकि हितधारक यह न मान लें कि सभी साइटें और प्लेटफ़ॉर्म एक जैसी घटनाएँ मापते हैं।