ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ Shopify ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ FAQ schema ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ SEO ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਐਪ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੀ, ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਭਰੇ, ਵੈਲੀਡੇਟਰ (validator) ਨੂੰ ਹਰਾ ਚੈੱਕਮਾਰਕ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਦੇਖਿਆ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਏ। ਮਾਰਕਅੱਪ ਅਕਸਰ ਵੈਧ (valid) ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ AI agents ਲਈ ਬੇਕਾਰ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮਾਰਕਅੱਪ ਕੀਤੇ ਗਏ (marked up) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ (machine usable) ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਪਾੜਾ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਟੋਰ ਚੁੱਪਚਾਪ ਆਪਣਾ ਰੁਤਬਾ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਨ। Schema ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਦੇਖਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਕਿ ਉੱਥੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦਾ ਜਾਲ

FAQ schema ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੇ Google ਸਰਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰਿਚ ਸਨੀਪੇਟਸ (rich snippets) ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਉਹ ਛੋਟੇ, ਵਧਣਯੋਗ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਾਕਸ ਮੁਫ਼ਤ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦੇ ਸਨ। Shopify ਐਪ ਸਟੋਰਾਂ ਨੇ ਦਰਜਨਾਂ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਵਪਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਛੇੜੇ ਬਿਨਾਂ JSON-LD ਨੂੰ ਇੰਜੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਨਤੀਜਾ "ਚੈੱਕਬਾਕਸ SEO" ਦੀ ਇੱਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ। ਹਰ ਮਹੀਨੇ, ਵਪਾਰੀ ਆਡਿਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ @type ਖੇਤਰ "Question" ਅਤੇ "Answer" ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ acceptedAnswer ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਹੈ। ਉਹ ਟੈਬ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕੰਮ ਹੋ ਗਿਆ।

ਪਰ ਇੱਕ schema validator ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ-ਮੈਚਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ। ਇਹ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਰਥ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਉੱਤਰ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਹ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਦਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਉੱਤਰ ਉਸ ਪੇਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਹ ਹੈ।

ਵੈਧ ਮਾਰਕਅੱਪ, ਟੁੱਟੀ ਹੋਈ ਸਮੱਗਰੀ

ਮੰਨ ਲਓ ਤੁਹਾਡਾ ਉੱਤਰ ਖੇਤਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਵਿਵਰਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦੇਖੋ।" Google ਦਾ Rich Results Test ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਕਸਟ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਰਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ structured data ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਹੈ।

ਪੇਜ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਇਨਸਾਨ ਲਈ, "ਹੇਠਾਂ ਦੇਖੋ" ਠੀਕ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਅਗਲੇ ਸੈਕਸ਼ਨ ਵੱਲ ਚਲੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ (scraping) ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI agent ਲਈ, ਕੋਈ "ਹੇਠਾਂ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕੋਈ ਪੇਜ ਲੇਆਉਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਉੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: "See below for details." ਉਹ ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਵਾਕ ਪੂਰੇ FAQ ਨੋਡ ਨੂੰ ਬੇਕਾਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਹੀ ਚੀਜ਼ "ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ," "ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਅਨੁਸਾਰ," ਜਾਂ "ਸਾਈਜ਼ ਚਾਰਟ ਦੇਖੋ" ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੈਲੀਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਦਰਭ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇਨਸਾਨ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ

ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਪਾਰੀ ਇਨਸਾਨਾਂ ਲਈ ਲਿਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਨਸਾਨ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਖਾਲੀ ਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਪੇਜ ਲੇਆਉਟ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ AI agent ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਇੱਕ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇਖੋ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪੇਜ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ: "ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਸਾਈਜ਼ ਦਾ ਹੈ?" ਉੱਤਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਥੋੜ੍ਹਾ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਵੱਡਾ ਸਾਈਜ਼ ਲੈਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।"

ਇੱਕ ਇਨਸਾਨੀ ਖਰੀਦਦਾਰ ਉਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਸਮੇਂ ਕਾਲੇ ਚਮੜੇ ਦੇ ਬੂਟ ਦੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਤਸਵੀਰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਇੱਕ AI agent ਇੱਕ knowledge graph ਜਾਂ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਵਾਕ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਉਸਨੂੰ ਕੋਈ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਆਨ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਅਧੂਰਾ ਦਾਅਵਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ ਉਦੋਂ ਹੋਰ ਵਿਗੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਟੋਰ ਕਈ ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਵਿੱਚ FAQ ਸਨੀਪੇਟਸ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੀ ਆਮ ਪ੍ਰਸ਼ਨ-ਉੱਤਰ ਜੋੜੇ ਨੂੰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਰਾਹੀਂ ਤੀਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਜਾਂ 'ਤੇ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇਨਸਾਨ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਮਾਫ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੀ ਫੋਟੋ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਲਾਹ ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋੜੇਗਾ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਦ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।

AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇਹ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Large language models ਕ੍ਰੌਲ

ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਲਈ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਬਾਹਰ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਵਾਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਮੁੱਖ ਤੱਥ ਦਾ ਸਾਰ ਲਿਖੋ। "ਸਾਡੇ ਰਿਟਰਨ ਪਾਲਿਸੀ ਪੇਜ ਨੂੰ ਦੇਖੋ" ਨਾ ਲਿਖੋ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲਿਖੋ, "ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪੂਰੇ ਰਿਫੰਡ ਲਈ ਇਸ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ 30 ਦਿਨ ਹਨ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਰਿਟਰਨ ਪਾਲਿਸੀ ਪੇਜ 'ਤੇ ਜਾਓ।" ਲਿੰਕ ਇਨਸਾਨਾਂ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਤੱਥ ਮਿਲ ਜਾਵੇਗਾ।

ਕੀ ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ?

ਨਹੀਂ। ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਖਾਸ ਭਾਸ਼ਾ ਸന്ദರ್ಶਕਾਂ ਲਈ ਪੇਜ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਉਨਾ ਹੀ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ। ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵੀ ਸੰਦਰਭ (context) ਲੱਭਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ। ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਵਾਬ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਹੋਵੇ।

ਸੁਤੰਤਰ ਲਿਖਤ (Standalone writing) ਸਿਰਫ਼ ਸਪਸ਼ਟ ਲਿਖਤ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਜਾਂ ਘੱਟ ਅਕਲ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਟੈਬ ਦੇ ਸੀਮਤ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਸਨ।

ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਆਡਿਟ (Audit) ਕਰੋ

ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਟੋਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਆਪਣੇ FAQ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਦੇਖੋ। ਹਰੇਕ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਪੜ੍ਹੋ।

ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:

  • ਕੀ ਇਹ ਜਵਾਬ ਉਦੋਂ ਵੀ ਸਹੀ ਲੱਗੇਗਾ ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਿਸੇ ਚੈਟਬੋਟ (chatbot) ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਆਵੇ?
  • ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਜਾਂ ਕੈਟਾਗਰੀ ਦਾ ਨਾਮ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਪੇਜ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
  • ਕੀ ਅਜਿਹੇ ਕੋਈ ਸ਼ਬਦ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਉੱਪਰ," "ਹੇਠਾਂ," ਜਾਂ "ਉਹ ਵਾਲਾ" ਜੋ ਪੇਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ?
  • ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਣਜਾਣ ਵਿਅਕਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਸ ਕੋਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇਗੀ?

ਹਰ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਖਣ (rewrite) ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ। ਆਪਣੇ Shopify ਐਡਮਿਨ ਜਾਂ FAQ ਐਪ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ schema validator ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਓ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਵੈਲੀਡੇਟਰ ਬਾਰੇ ਭੁੱਲ ਜਾਓ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਜਾਂਚ (reading test) 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।

ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਿਆ (The Takeaway)

Shopify ਵਪਾਰੀਆਂ ਨੇ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ (crawlers) ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ schema ਜੋੜਿਆ, ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਰੈਸ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ Core Web Vitals ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜੇ। ਪਰ ਕ੍ਰੌਲਰ ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਸਮਝ (comprehension) ਲਈ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।

Schema ਸਿਰਫ਼ ਸੰਕੇਤਾਂ (signposts) ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਟੈਂਟ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਕੰਮ ਤਾਂ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਹੀ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ AI agent ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਰਕਅੱਪ (markup) ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਕੁਝ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਏ ਬਿਨਾਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਪਾਰੀ ਜੋ ਸਰਚ ਅਤੇ ਕਾਮਰਸ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਣਗੇ, ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਜੋ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੀ ਕੰਮ ਆ ਸਕਣ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਅਸਲੀ ਵੇਰਵਾ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਨੇ ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਥੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। AI, structured data, ਅਤੇ Shopify optimization ਬਾਰੇ ਨਿਰੰਤਰ ਚਰਚਾਵਾਂ ਲਈ, GyaanSetu learning community ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ।