२०२६ च्या एका विश्लेषणांनुसार, पहिल्या १०७ वेबसाइट्सपैकी ४४.९% वेबसाइट्स किमान एक AI क्रॉलर ब्लॉक करतात. हा धोका केवळ ट्रॅफिक कमी होण्यापुरता मर्यादित नाही; तर आज वापरकर्ते ज्या नवीन माध्यमांतून माहिती मिळवत आहेत, त्यातून वेबसाइट पूर्णपणे गायब होण्याचाही धोका आहे.

समस्येची व्याप्ती

Googlebot आणि इतर पारंपारिक सर्च क्रॉलर्सना कोणत्या पेजेसचे इंडेक्सिंग करायचे आहे, हे सांगण्यासाठी Robots.txt ही फाईल नेहमीच वापरली जाते. आता अशाच प्रकारची एक फाईल AI क्रॉलर्सवर नियंत्रण ठेवते—हे असे सॉफ्टवेअर एजंट्स आहेत जे ChatGPT, Claude आणि Perplexity सारख्या टूल्ससाठी उत्तरे तयार करण्यासाठी वेब कंटेंट वाचतात. अभ्यासात असे दिसून आले आहे की, तपासण्यात आलेल्या साइट्सपैकी ४४.९% साइट्सनी जाणीवपूर्वक यापैकी किमान एक बॉट नाकारला आहे. OpenAI च्या मॉडेल्सद्वारे वापरला जाणारा क्रॉलर GPTBot, ब्लॉक केलेल्या एजंट्सच्या यादीत अव्वल स्थानी आहे.

ब्लॉक केलेल्या प्रमाणात मोठा हिस्सा Cloudflare सारख्या सेवांमधील 'वन-क्लिक' सेटिंग्जमुळे येतो, जिथे साइट मालक सुरक्षा वाढवण्याच्या प्रयत्नात नकळत AI ला प्रवेश नाकारू शकतात.

"AI crawlability" म्हणजे नक्की काय?

Crawlability म्हणजे एखादा बॉट पेज मिळवण्याची (fetch करण्याची) क्षमता. AI साठी, जेव्हा एखादा वापरकर्ता प्रश्न विचारतो, तेव्हा एखादे मॉडेल ब्रँड, उत्पादन किंवा सेवेबद्दलची नवीनतम तथ्ये मिळवू शकेल की नाही, हे crawlability वर अवलंबून असते. जर एखादी साइट crawlable नसेल, तर AI कडे संदर्भ देण्यासाठी कोणताही स्रोत नसतो आणि त्या ब्रँडचे नाव उत्तरांच्या फीडमधून गायब होते.

जुनी SEO पद्धत Googlebot ने पेजेस क्रॉल करण्यावर केंद्रित होती, जेणेकरून ती लिंक्सच्या यादीत रँक होऊ शकतील. AI crawlability मुळे हे ध्येय बदलले आहे: रँकिंग मिळवण्याऐवजी, आता उद्दिष्ट संवादात्मक उत्तरामध्ये (conversational answer) शिफारस मिळवणे हे आहे.

Training bots विरुद्ध answer bots

सर्व AI क्रॉलर्सचा उद्देश एकच नसतो.

  1. Training bots – उदाहरणांमध्ये GPTBot, ClaudeBot आणि Google-Extended यांचा समावेश होतो. हे मॉडेल्सना सक्षम करणाऱ्या प्रचंड डेटासेटसाठी वेबवरील मोठ्या प्रमाणावरील माहिती गोळा (scrape) करतात. जर साइट मालकांना त्यांचे मालकी हक्क असलेले (proprietary) कंटेंट भविष्यातील मॉडेल ट्रेनिंगपासून दूर ठेवायचे असेल, तर ते या बॉट्सना ब्लॉक करू शकतात.
  2. Answer bots – उदाहरणांमध्ये OAI-SearchBot, Claude-SearchBot आणि PerplexityBot यांचा समावेश होतो. हे रिअल-टाइममध्ये काम करतात आणि वापरकर्त्याच्या प्रश्नाचे उत्तर देण्यासाठी विशिष्ट माहितीचे तुकडे (snippets) मिळवतात. 'Answer bot' ला ब्लॉक करणे म्हणजे, जरी तीच पेज पारंपारिक सर्च इंजिनद्वारे इंडेक्स केली असली, तरी संवादात्मक प्रतिसादात साइटचे कंटेंट कधीही समोर येणार नाही.

विश्लेषणातून असे दिसून येते की अनेक साइट्स या दोन्ही गोष्टींमध्ये गल्लत करत आहेत, ज्यामुळे "सर्व AI ब्लॉक करा" असा सरसकट नियम लागू होतो. यामुळे कोणत्याही वास्तविक IP चे संरक्षण न होता केवळ दृश्यमानतेचे (visibility) नुकसान होते.

चुकीचे बॉट्स का ब्लॉक केले जातात?

काही घटकांमुळे ही चुकीची कॉन्फिगरेशन होऊ शकते:

  • Default security presets – ज्या प्लॅटफॉर्म्सवर एकच "block AI" टॉगल असतो, ते अनेकदा सर्व ज्ञात क्रॉलर्सना लागू करतात, ज्यामध्ये अशा answer bots चाही समावेश असतो ज्यांपर्यंत साइट प्रत्यक्षात पोहोचू इच्छिते.
  • Lack of awareness – बहुतेक वेबमास्टर्सना Googlebot साठी robots.txt बद्दल माहिती असते, परंतु नवीन AI-विशिष्ट निर्देश (directives) त्यांच्यासाठी कमी परिचित आहेत.
  • Fear of data misuse – मालकांना काळजी वाटते की training bots त्यांच्या कंटेंटचा वापर भविष्यातील मॉडेल्समध्ये करतील. ही एक रास्त चिंता आहे, परंतु ही चिंता answer bots ला लागू होत नाही, कारण ते केवळ मागणीनुसार डेटा मिळवतात.

योग्य संतुलन कसे साधावे

  1. robots.txt मध्ये बदल करा – तुम्हाला ज्या answer bots कडून माहिती हवी आहे त्यांना स्पष्टपणे परवानगी द्या. User-agent: OAI-SearchBot\nAllow: / सारखी ओळ OpenAI answer bot ला संपूर्ण साइट क्रॉल करण्याची परवानगी देते, तर इतर एजंट्सना ब्लॉक ठेवते.
  2. ट्रेनिंग डेटाबाबत निर्णय घ्या – जर मालकी हक्क असलेले साहित्य (proprietary material) सुरक्षित ठेवणे ही प्राथमिकता असेल, तर GPTBot, ClaudeBot आणि तत्सम ट्रेनिंग एजंट्ससाठी Disallow नियम ठेवा.
  3. llms.txt चा अवलंब करा – हा एक उदयोन्मुख मानक (standard) आहे जो प्रकाशकांना AI च्या वापरासाठी सर्वात महत्त्वाच्या पेजेसवर लक्ष केंद्रित करण्यास मदत करतो, ज्यामुळे answer bots साठी माहिती शोधण्याची प्रक्रिया वेगवान होते.
  4. थर्ड-पार्टी सेटिंग्ज तपासा – कोणत्याही सुरक्षा किंवा CDN कॉन्फिगरेशनची पुनरावलोकन करा ज्याने AI क्रॉलर्सना ऑटो-ब्लॉक केले असावे आणि नियम मॅन्युअली समायोजित करा.

तुम्हाला विचारात घ्यावा लागणारा तडजोड (Trade-off)

'Answer bots' ला परवानगी दिल्याने AI-आधारित संवादांमध्ये ब्रँडची प्रसिद्धी वाढते, परंतु याचा अर्थ असाही होतो की वापरकर्त्यांना मिळणाऱ्या उत्तरांमध्ये कंटेंट जसाच्या तसा (verbatim) पुनरुत्पादित केला जाऊ शकतो. 'Training bots' ला ब्लॉक केल्यामुळे डेटा भविष्यातील मॉडेल वेट्समध्ये (model weights) समाविष्ट होण्यापासून वाचतो, तरीही यामुळे 'answer bots' ला तीच सार्वजनिक पेजेस मिळवण्यापासून रोखता येत नाही.

जर एखाद्या कंपनीचे मुख्य मूल्य त्यांच्या IP वरील कडक नियंत्रणावर आधारित असेल, तर कडक ब्लॉक करणे योग्य ठरू शकते, परंतु त्याची किंमत म्हणजे अशा माध्यमांमधील कमी झालेली उपस्थिती, जिथे आता अनेक वापरकर्ते त्यांचे संशोधन सुरू करतात. याउलट, उत्पादन शोधण्यावर (product discovery) अवलंबून असलेल्या ई-कॉमर्स साइटला काही उद्धृत केलेल्या तुकड्यांच्या (quoted snippets) किरकोळ जोखमीपेक्षा 'AI-crawlable' असण्याचा अधिक फायदा मिळण्याची शक्यता आहे.

पुढील लक्ष देण्यासारख्या गोष्टी

  • llms.txt चा स्वीकार – जसा हा मानक (standard) लोकप्रिय होत आहे, तशी ते पार्स करणारी साधने AI उत्तर बॉट्सना उच्च-मूल्य असलेले साहित्य शोधण्याचा प्राथमिक मार्ग बनू शकतात.
  • AI प्रदात्यांकडून धोरणात्मक बदल – OpenAI, Anthropic आणि इतर त्यांच्या क्रॉलर धोरणांमध्ये सुधारणा करू शकतात, ज्यामुळे संभाव्यतः अधिक सूक्ष्म (granular) opt-in यंत्रणा उपलब्ध होऊ शकतात.
  • AI प्रशिक्षण डेटावरील कायदेशीर मार्गदर्शन – स्क्रॅप केलेल्या सार्वजनिक सामग्रीचा वापर मॉडेल प्रशिक्षणासाठी केला जाऊ शकतो का, याबद्दल सुरू असलेल्या वादांमुळे किती साइट्स प्रशिक्षण बॉट्सना पूर्णपणे ब्लॉक करण्याचा निर्णय घेतात, यावर परिणाम होऊ शकतो.

मुख्य मुद्दा असा आहे की: जर एखाद्या ब्रँडला अशा ठिकाणी दृश्यमान राहायचे असेल जिथे वापरकर्ते कीवर्ड टाइप करण्याऐवजी अधिकाधिक प्रश्न विचारत आहेत, तर त्याने आपली साइट AI-crawlable बनवणे आवश्यक आहे. पहिले पाऊल म्हणजे robots.txt मध्ये साधा बदल करणे; दुसरे म्हणजे, शोधच्या (search) पुढच्या पिढीसोबत कोणता डेटा शेअर करणे सोयीचे आहे, याबद्दलचा स्पष्ट निर्णय घेणे. प्रशिक्षण (training) आणि उत्तर (answer) बॉट्समधील फरक दुर्लक्षित केल्यामुळे, माहिती शोधण्याच्या पद्धतीला आकार देणाऱ्या याच क्षेत्रात कंपनी अदृश्य होऊ शकते.