Shopify ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳಿಗೆ ಚೆಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳು ಎಂದರೆ ತುಂಬಾ ಇಷ್ಟ. ಒಂದು ಆ್ಯಪ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ, ಕೆಲವು ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾಡಿ, Google ನ Rich Results Test ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ ಹಸಿರು ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವುದನ್ನು ನೋಡಿ. ಕೆಲಸ ಮುಗಿಯಿತು, ಸ್ಕೀಮಾ ಲೈವ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರೂ ಮುಂದೆ ಸಾಗುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಆ ಹಸಿರು ಗುರುತು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಸರಿಯಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಮಾತ್ರ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಟೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ (AI agent) ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅದು ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಹೆಚ್ಚಿನ Shopify ಸ್ಟೋರ್‌ಗಳು ಈಗ FAQ schema ಹೊಂದಿವೆ. ಎಸ್‌ಇಒ (SEO) ಗೈಡ್ ಒಂದರು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದರಿಂದ ಅವರು ಇದನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮಾರ್ಕ್‌ಅಪ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ (valid). ಆದರೂ, ಅದನ್ನು ಓದುತ್ತಿರುವ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ (machines) ಅದು ವ್ಯರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಕಂಟೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕಂಟೆಂಟ್ ನಡುವೆ ಬೆಲೆ ಏರುತ್ತಿರುವ ಅಂತರವಿದೆ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಟೋರ್ ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬ ವಿಷಯವೇ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ.

ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ (Validation) ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ

ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ ಒಂದು ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಚೆಕರ್ (syntax checker). ಇದು ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ: ಪ್ರಶ್ನೆ ಇದೆಯೇ? ಅದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರ ಇದೆಯೇ? ಕೋಡ್ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ? ಈ ಮೂರೂ ಸರಿ ಇದ್ದರೆ, ನೀವು ಪಾಸಾಗುತ್ತೀರಿ. ಉತ್ತರವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್‌ಗೆ ಕಾಳಜಿಯಿಲ್ಲ. ಅದು ಅರ್ಥ, ಸಂದರ್ಭ (context) ಅಥವಾ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಹಸಿರು ಬ್ಯಾಡ್ಜ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ ಕೆಲಸ ಮುಗಿದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ವ್ಯಾಲಿಡ್ ಮಾರ್ಕ್‌ಅಪ್ ಕೇವಲ ಕಂಟೇನರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಕಂಟೇನರ್ ಒಳಗಿರುವ ವಿಷಯಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ಎಂದಿಗೂ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪುಟವನ್ನು ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಓದುವುದಿಲ್ಲ. ಸರಿಯಾದ ನೆಸ್ಟಿಂಗ್ (nesting) ಮಾಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಅದು ನಿಮಗೆ ಮೆಚ್ಚುಗೆ ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರವನ್ನು ಅದರ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆದು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ FAQ ಉತ್ತರಗಳು "ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ" ಅಥವಾ "ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ" ಎಂಬಂತಹ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕೀಮಾ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ (valid). ಆದರೆ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ, ಆ ಕಂಟೆಂಟ್ ಒಂದು ಅಂತ್ಯದ ಹಾದಿಯಂತಿದೆ (dead end). ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕಣ್ಣುಗಳಿಲ್ಲ, ತಾಳ್ಮೆಯಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಕೆಳಗೆ ಸ್ಕ್ರೋಲ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ಏನೂ ಇಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.

ಸಂದರ್ಭದ ಅಂತರ (The Context Gap)

ಮನುಷ್ಯರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಗಳು ಒಂದೇ FAQ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಒಬ್ಬ ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕನು ಉತ್ಪನ್ನದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ, ಪುಟದ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ಉತ್ಪನ್ನದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಓದುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಎರಡು ಸಾಲಿನ FAQ ಉತ್ತರವನ್ನು ದೊಡ್ಡ ದೃಶ್ಯ ಕಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾನೆ. "ಇದು" (this) ಯಾವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಅದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು.

ಎಐ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಪುಟವನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಓದುತ್ತವೆ. ಅವು ನಿಮ್ಮ FAQ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಪುಟದ ಉಳಿದ ಭಾಗದಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭದ ಸುಳಿವುಗಳು ಬೇಕಾಗಿದ್ದರೆ, ಯಂತ್ರವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಡುಪು ಅಂಗಡಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: "ಇದು ಸರಿಯಾದ ಅಳತೆಗೆ (size) ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ?" ವ್ಯಾಪಾರಿಯು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾನೆ: "ಸ್ವಲ್ಪ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಅಳತೆಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ." ಒಬ್ಬ ಮಾನವ ಗ್ರಾಹಕನು ಉತ್ಪನ್ನದ ಫೋಟೋ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಸೈಜ್ ಗೈಡ್ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ, ವ್ಯಾಪಾರಿಯು ಏನನ್ನು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. ಆದರೆ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅಳತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಅಜ್ಞಾತ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುತ್ತದೆ. ಯಾವುದು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ? ಯಾವ ಸೈಜ್ ಚಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ? ಇದು ಪುರುಷರ ವಸ್ತುವೇ ಅಥವಾ ಮಹಿಳೆಯರ ವಸ್ತುವೇ? ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪನ್ನದ ಚಿತ್ರವಿಲ್ಲ, ಆಧಾರವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪಠ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು "ಇದು" ಎಂಬುದು ಸ್ನೀಕರ್ಸ್, ಜಾಕೆಟ್ ಅಥವಾ ಜೀನ್ಸ್ ಪೈರ್ ಯಾವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ idea ಕೂಡ ಇಲ್ಲ.

ಸಮಸ್ಯೆ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆ ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿದೆ.

ಶೂನ್ಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು (Writing for Zero Context)

ಪರಿಹಾರವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೀಮಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಆ್ಯಪ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ FAQ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ ದಾಖಲೆಗಳಂತೆ (standalone documents) ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ತರವು ನಿಮ್ಮ ಪುಟದಿಂದ ಕತ್ತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟು ಖಾಲಿ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಓದಲ್ಪಟ್ಟರೂ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಿರಬೇಕು.

ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರವು ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪನ್ನದ ಫೋಟೋಗಳು, ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅಥವಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಇಲ್ಲದ ಚಾಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರವು ನಿಮಗೆ ಗೊಂದಲ ಉಂಟುಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಯಂತ್ರಕ್ಕೂ ಗೊಂದಲ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಶೂನ್ಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಮರುಬರೆಯುವ ವಿಧಾನ ಇಲ್ಲಿದೆ:

  • ಪೂರ್ಣ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಅರೆಬರೆ ಉತ್ತರಗಳು ವ್ಯಾಕರಣ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನೇ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತವೆ. ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅರ್ಥ ನೀಡುವ ಪೂರ್ಣ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. "ಸ್ವಲ್ಪ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ದೊಡ್ಡ ಅಳತೆ ತಗೊಳ್ಳಿ" ಎನ್ನುವ ಬದಲು, "ಈ ಜಾಕೆಟ್ ಪ್ರಮಾಣಿತ US ಅಳತೆಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಒಂದು ಅಳತೆ ದೊಡ್ಡದನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ.

  • ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಿ. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಬೇರೆಡೆಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಉತ್ತರವು ನಿಜವಾದ ಉತ್ತರವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಇನ್ನೊಂದು ಪುಟದ ಕಡೆಗೆ ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ನೀಡಲು ಏನೂ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಪಠ್ಯದ ಒಳಗೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿ. ರಿಟರ್ನ್ ವಿಂಡೋ (return window), ಮೆಟೀರಿಯಲ್ ಸಂಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಸಮಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ತರದಲ್ಲೇ ತಿಳಿಸಿ.

  • ದಿಕ್ಕು ಸೂಚಿಸುವ ಪದಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. "ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ," "ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ," "ಎಡಭಾಗದ ಟೇಬಲ್ ನೋಡಿ," ಅಥವಾ "ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ" ಎಂಬಂತಹ ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಇವು JSON-LD ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಯಂತ್ರ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಜೋರಾಗಿ ಓದುವ ವಾಯ್ಸ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

  • ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಖಾಲಿ ಜಾಗಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು ಹತ್ತಿರದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬೇಡಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಹೆಸರನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ. ನಿಖರವಾದ ಆರೈಕೆಯ ಸೂಚನೆಗಳು, ನಿಖರವಾದ ಅಳತೆಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲ ದೇಶವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. ಉತ್ತರವು ಎಷ್ಟು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆಯೋ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವ ಅಥವಾ ಸರ್ಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ AI ಮಾದರಿಗೆ ಅಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ.

ಬರವಣಿಗೆಯ ಶೈಲಿಯ ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಯಾವುದೇ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯರು ನಿಮ್ಮ ಪುಟವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಒಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ, "Runs small, size up" ಮತ್ತು "This jacket runs slightly small compared to standard US sizing, so we recommend ordering one size up" ಎಂಬ ಎರಡೂ ವಾಕ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಒಂದೇ ವಿಚಾರವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ, ಎರಡನೇ ಆವೃತ್ತಿಯು ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾದುದು. ಇದು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಂಟಿಟಿಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಸ್ಕೀಮಾ ದಾರಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಕಂಟೆಂಟ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

Shopify ಸ್ಟೋರ್ ಮಾಲೀಕರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸದೆ ಕೇವಲ ಚೆಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತಾರೆ. ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ, ಆ ಗ್ರಾಹಕ ಗೂಗಲ್ ಆಗಿತ್ತು. ಈಗ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ನಿಮ್ಮ ಪುಟಗಳನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ