44.9% ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ 107 ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ AI crawler ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, 2026 ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਨੁਸਾਰ। ਖ਼ਤਰਾ ਸਿਰਫ਼ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਚੈਨਲਾਂ ਤੋਂ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੱਜ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਘੇਰਾ
Robots.txt ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੋਂ Googlebot ਅਤੇ ਹੋਰ ਰਵਾਇਤੀ ਸਰਚ ਕਰਾਲਰਾਂ (search crawlers) ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਫਾਈਲ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਫਾਈਲ AI crawlers ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਜੋ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਏਜੰਟ ਹਨ ਜੋ ChatGPT, Claude ਅਤੇ Perplexity ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਲਈ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੈੱਬ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 44.9% ਨੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਬੋਟ ਨੂੰ ਮਨ੍ਹਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। GPTBot, ਜੋ OpenAI ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਕਰਾਲਰ ਹੈ, ਬਲਾਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੈ।
ਬਲਾਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹਿੱਸਾ Cloudflare ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 'ਵਨ-ਕਲਿੱਕ' ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਾਈਟ ਮਾਲਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ।
"AI crawlability" ਦਾ ਅਸਲ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ
Crawlability ਕਿਸੇ ਬੋਟ ਦੀ ਪੇਜ ਨੂੰ ਫੈਚ (fetch) ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। AI ਲਈ, crawlability ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ, ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਬਾਰੇ ਤਾਜ਼ਾ ਤੱਥ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਾਈਟ crawlable ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਕੋਲ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਜਵਾਬ ਦੇ ਫੀਡ ਤੋਂ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪੁਰਾਣਾ SEO ਪਲੇਅਬੁੱਕ Googlebot ਦੁਆਰਾ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰੌਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਰੈਂਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। AI crawlability ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ: ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸੰਵਾਦਾਤਮਕ ਜਵਾਬ (conversational answer) ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
Training bots ਬਨਾਮ answer bots
ਸਾਰੇ AI crawlers ਇੱਕੋ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
- Training bots – ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ GPTBot, ClaudeBot ਅਤੇ Google-Extended ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵੈੱਬ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ (scrape) ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (language models) ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਾਈਟ ਮਾਲਕ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਆਪਣੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- Answer bots – ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ OAI-SearchBot, Claude-SearchBot ਅਤੇ PerplexityBot ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਸ ਟੁਕੜੇ (snippets) ਕੱਢਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ answer bot ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਾਈਟ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਕਦੇ ਵੀ ਸੰਵਾਦਾਤਮਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਨਹੀਂ ਆਵੇਗੀ, ਭਾਵੇਂ ਉਹੀ ਪੇਜ ਰਵਾਇਤੀ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੰਡੈਕਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ ਇਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੀ ਸਮਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ "ਸਾਰੇ AI ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰੋ" ਨਿਯਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਅਸਲ IP ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗਲਤ ਬੋਟਸ ਕਿਉਂ ਬਲਾਕ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਕੁਝ ਕਾਰਕ ਇਸ ਗਲਤ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- Default security presets – ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "block AI" ਟੌਗਲ (toggle) ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਕਰਾਲਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ answer bots ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਸਾਈਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- Lack of awareness – ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੈੱਬਮਾਸਟਰ Googlebot ਲਈ robots.txt ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਨਵੇਂ AI-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ (directives) ਨਾਲ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰ ਹਨ।
- Fear of data misuse – ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ training bots ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਲੈਣਗੇ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ answer bots 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮੰਗ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਫੈਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਹੀ ਸੰਤੁਲਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ
- robots.txt ਨੂੰ ਐਡਿਟ ਕਰੋ – ਉਹਨਾਂ answer bots ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
User-agent: OAI-SearchBot\nAllow: /ਵਰਗੀ ਲਾਈਨ OpenAI answer bot ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਕਰੌਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। - Training data ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਲਓ – ਜੇਕਰ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਾ ਪਹਿਲ ਹੈ, ਤਾਂ GPTBot, ClaudeBot ਅਤੇ ਸਮਾਨ training agents ਲਈ
Disallowਨਿਯਮ ਰੱਖੋ। - llms.txt ਅਪਣਾਓ – ਇਹ ਉਭਰਦਾ ਹੋਇਆ ਮਿਆਰ (standard) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੇਜਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ answer bots ਲਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- Third-party ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ – ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ CDN ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੇ ਸ਼ਾਇਦ AI crawlers ਨੂੰ ਆਟੋ-ਬਲਾਕ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ (manually) ਐਡਜਸਟ ਕਰੋ।
ਉਹ ਸਮਝੌਤਾ (trade-off) ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੋਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
Answer bots ਨੂੰ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਨਾਲ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਸੰਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ (exposure) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮੁਖੀ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ-ਬ-ਸ਼ਬਦ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Training bots ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ (model weights) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ answer bots ਨੂੰ ਉਹੀ ਜਨਤਕ ਪੇਜਾਂ ਕੱਢਣ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ।
ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਮੁੱਖ ਕੀਮਤ ਆਪਣੀ IP 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਕੰਟਰੋਲ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਬਲਾਕ ਜਾਇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਉਹਨਾਂ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਾਈਟ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਖੋਜ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਕੁਝ ਹਵਾਲੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਮਾਮੂਲੀ ਜੋਖਮ ਨਾਲੋਂ AI-crawlable ਹੋਣ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ
- llms.txt ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ – ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਮਿਆਰ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪਾਰਸ (parse) ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲ AI ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਬੋਟਸ (answer bots) ਲਈ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲੱਭਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- AI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵੱਲੋਂ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ – OpenAI, Anthropic ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਪਣੀਆਂ ਕਰੌਲਰ ਨੀਤੀਆਂ (crawler policies) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਆਪਟ-ਇਨ (opt-in) ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ – ਕੀ ਸਕ੍ਰੈਪ (scraped) ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਬਹਿਸਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿੰਨੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਬੋਟਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੱਧੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਬ੍ਰਾਂਡ ਉੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀਵਰਡ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਾਈਟ ਨੂੰ AI-crawlable ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ robots.txt ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੋਧ ਹੈ; ਦੂਜਾ ਕਦਮ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੈਸਲਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਰਚ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨਾਲ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜ ਹੈ। ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਬੋਟਸ (answer bots) ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਉਸੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਦਿੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਰੂਪ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।