03 सित॰ 2025·8 मिनट
गैर‑विशेषज्ञों को AI समझाने वाली वेबसाइट कैसे बनाएं
गैर‑विशेषज्ञों के लिए AI की क्षमताओं को स्पष्ट रूप से समझाने वाली वेबसाइट की योजना, लेखन और डिज़ाइन करने का चरण‑बद्ध मार्गदर्शन, उदाहरणों, UX सुझावों और भरोसेमंद संकेतों के साथ।
गैर‑विशेषज्ञों के लिए AI की क्षमताओं को स्पष्ट रूप से समझाने वाली वेबसाइट की योजना, लेखन और डिज़ाइन करने का चरण‑बद्ध मार्गदर्शन, उदाहरणों, UX सुझावों और भरोसेमंद संकेतों के साथ।
जब तक आप एक भी पेज नहीं लिखते, तय कर लें कि आपकी साइट के लिए “गैर‑विशेषज्ञ” कौन हैं। “जनरल ऑडियंस” आमतौर पर वास्तविक ऑडियंस नहीं होती—और जब लोग अलग‑अलग अपेक्षाओं के साथ आते हैं तो AI को गलत समझना आसान है।
एक प्राथमिक समूह और (विकल्प के रूप में) एक द्वितीयक समूह चुनें। उदाहरण:
प्रत्येक समूह का एक छोटा प्रोफ़ाइल दें: उन्हें पहले से क्या पता है, उनकी चिंताएँ क्या हैं, और वे कौन‑सा निर्णय लेने की कोशिश कर रहे हैं। इससे आप सही स्तर का विवरण और सही उदाहरण चुन पाएंगे।
गैर‑विशेषज्ञ आमतौर पर व्यावहारिक जवाब पहले स्कैन करते हैं। अपनी सामग्री योजना उन सवालों से शुरू करें जो सेल्स कॉल, सपोर्ट टिकट, ट्रेनिंग सत्र और टिप्पणियों में आते हैं:
अगर आप इन सवालों का स्पष्ट उत्तर नहीं दे सकते, तो आपकी साइट कितनी भी पॉलिश क्यों न हो, वह मार्केटिंग जैसी लगेगी।
कुछ परिणाम चुनें जो वास्तव में मायने रखते हों। सामान्य लक्ष्य:
आपके लक्ष्य तय करेंगे कि आप पर क्या ज़ोर देंगे: स्पष्टता, भरोसा, निर्णय सहायता, या हैंड‑ऑन मार्गदर्शन।
लक्ष्यों के अनुसार मीट्रिक्स चुनें ताकि आप समय के साथ साइट में सुधार कर सकें। उदाहरण:
समीक्षा का अंतराल (मासिक या तिमाही) तय करें और उसकी रुकावटों के आधार पर सामग्री समायोजित करें।
लोग तब जल्दी समझते हैं जब आप AI की क्षमताओं को लंबे टूल‑लिस्ट के बजाय कुछ “कामों” में समूहित करते हैं। लक्ष्य रखें 3–6 बकेट जो परिचित लगें और आपके अधिकांश कंटेंट को कवर करें।
ऐसी श्रेणियाँ चुनें जिन्हें आपके विज़िटर रोज़ाना के कामों से पहचान सकें। सामान्य विकल्प:
हर बकेट का नाम सरल संज्ञा (“टेक्स्ट”, “इमेजेस”) या स्पष्ट क्रिया‑वाक्यांश (“दस्तावेज़ों में उत्तर ढूँढें”) रखें। ऐसे चतुर लेबल न रखें जिन्हें समझाने की ज़रूरत पड़े।
एकरूपता भ्रम घटाती है। हर क्षमता बकेट के लिए चार छोटे हिस्से लिखें:
यह संरचना पाठकों को क्षमताओं की तुलना जल्दी करने में मदद करती है और ओवरवेल्म किए बिना अपेक्षाएँ सेट करती है।
गैर‑विशेषज्ञों को आमतौर पर मॉडल नाम, बेंचमार्क, पैरामीटर काउंट, या लीडरबोर्ड की ज़रूरत नहीं होती। इन्हें उपयोगकर्ता‑सामना करने वाले दिशानिर्देशों से बदलें:
अगर तकनीकी शब्द ज़रूरी हों, तो उन्हें वैकल्पिक रखें (एक छोटा नोट या टूलटिप) ताकि मुख्य पेज सुलभ बने।
एक अच्छी AI एक्सप्लेनर साइट अनुमान्य महसूस होती है: विज़िटर हमेशा जानते हैं कि वे कहाँ हैं, अगला क्या पढ़ें, और कितनी गहराई में जाना है। लक्ष्य सब कुछ एक‑बार में दिखाना नहीं—बल्कि लोगों को “मुझे जिज्ञासा है” से “मैं निर्णय लेने के लिए पर्याप्त समझ गया/गई” तक गाइड करना है।
टॉप नेविगेशन छोटा और अर्थपूर्ण रखें। एक व्यावहारिक बेसलाइन साइटमैप ऐसा दिखता है:
यह संरचना नए विज़िटर्स को आसान एंट्री‑पॉइंट देती है, और दोबारा आने पर भी किसी विशिष्ट उत्तर के लिए सपोर्ट करती है।
अगर आप तेज़ी से मूव कर रहे हैं, तो इस संरचना को एक स्थिर डॉक की बजाय एक कामकाजी साइट के रूप में प्रोटोटाइप करना मददगार होता है। उदाहरण के लिए, टीमें Koder.ai का उपयोग करती हैं ताकि एक चैट‑ब्रिफ से React‑आधारित एक्सप्लेनर साइट जेनरेट कर सकें, फिर “प्लानिंग मोड,” स्नैपशॉट और रोलबैक के साथ सामग्री और नेविगेशन पर इटरेट कर सकें।
कई गैर‑विशेषज्ञ नहीं जानते कि “क्षमताएँ” या “मॉडल” का क्या अर्थ है। एक दिखाई देने वाला “यहाँ से शुरू करें” पाथ (होम पेज और मुख्य मेनू से) जोड़ें जो 3–5 छोटे चरणों के माध्यम से ले जाए, जैसे:
हर पेज को परतों में डिजाइन करें: पहले एक छोटा ओवरव्यू, फिर वैकल्पिक विवरण। उदाहरण के लिए, एक क्षमता पेज एक पैराग्राफ सारांश से शुरू हो सकता है, फिर “टिपिकल इनपुट्स,” “टिपिकल आउटपुट्स,” “बेस्ट फॉर,” और “वॉच आउट्स” जैसे अनुभागों में विस्तारित हो। जिन विज़िटर्स को मूल बातें चाहिए वे जल्दी रुक सकते हैं बिना खोए हुए महसूस किए।
लंबे, भारी पेजों के बजाय संबंधित अवधारणाओं को कनेक्ट करें। जब कोई “हैलुसिनेशन” के बारे में पढ़े, तो उन्हें ग्लॉसरी की परिभाषा और सम्बंधित FAQ प्रविष्टि देखने के लिए प्रेरित करें। यह आपकी साइट को पृष्ठों के ढेर की बजाय मार्गदर्शित सीखने के अनुभव में बदल देता है।
साधारण भाषा “निचे उतारना” नहीं है। यह अनावश्यक रुकावट हटाने का तरीका है ताकि पाठक समझ सकें कि AI सिस्टम क्या करता है, क्या नहीं करता, और अगले क्या कदम हैं।
छोटे वाक्यों, सक्रिय स्वर, और हर पैराग्राफ में एक विचार रखें। इससे जटिल विषय मामूली लगते हैं बिना ज़रूरी विवरण कटे।
अगर आपको लगता है कि सटीकता छूट रही है, तो एक अतिरिक्त वाक्य जोड़ें न कि जार्गन का सहारा लें। उदाहरण के लिए, “मॉडल सामान्यीकरण करता है” कहने की बजाय कहें: “यह पिछले उदाहरणों से पैटर्न सीखता है और उन पैटर्न का उपयोग नए अनुमान लगाने के लिए करता है।”
ज़्यादातर AI जार्गन के लिए सरल अनुवाद मौजूद हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से रोज़मर्रा वाला शब्द प्रयोग करें, और केवल तभी तकनीकी शब्द पेश करें जब वह वाकई ज़रूरी हो।
उदाहरण:
जब आपको तकनीकी शब्द का उपयोग करना ही है (क्योंकि उपयोगकर्ता उसे कहीं और देखेंगे), तुरंत एक वाक्य में परिभाषित कर दें और फिर उसी शब्दावली का लगातार प्रयोग करें।
एकरूपता भ्रम को कम करती है। हर प्रमुख अवधारणा के लिए एक शब्द चुनें और हर जगह उसी का प्रयोग करें।
उदाहरण के लिए तय करें कि आप “AI सिस्टम,” “AI मॉडल,” या “अल्गोरिद्म” में से किसे मुख्य नाम कहेंगे—उसे हर जगह रखें और बाकी को एक बार बताने के लिए छोड़ दें।
क्रियाओं के लिए भी शब्द एक समान रखें: अगर आप आउटपुट को “सुझाव” कहते हैं, तो बाद में उसे बेधड़क “उत्तर” न कहें जब तक कि आप इरादतन अपेक्षा नहीं बदल रहे हों।
हर पेज की शुरुआत एक छोटा “आप यहाँ क्या पाएंगे” सारांश (3–5 बुलेट) से करें। यह गैर‑विशेषज्ञों को तेजी से ओरिएंट करने में मदद करता है और गलतफहमी घटाता है।
एक अच्छा सारांश सामान्यतः शामिल करता है:
यह तरीका मुख्य पाठ को पठनीय रखता है और साथ ही वह सटीकता भी बनाए रखता है जिसकी उपयोगकर्ताओं को ज़रूरत है।
लोग तब जल्दी समझते हैं जब आप AI को एक सरल सिस्टम के रूप में दिखाते हैं: क्या दिया जाता है, क्या होता है, क्या वापस आता है, और व्यक्ति को अगला क्या करना चाहिए। एक छोटा डायग्राम लंबी व्याख्याओं को रोक सकता है और “जादू‑बॉक्स” सोच को कम कर देता है।
स्पष्ट रूप से बताएं कि विज़िटर को क्या देना होगा। सामान्य इनपुट प्रकार:
एक मददगार पैटर्न: “अगर आप X देंगे, तो यह Y कर सकता है; अगर आप नहीं देंगे, तो यह अनुमान लगाएगा।”
आउटपुट को साधारण शब्दों में नाम दें, और यह कैसा दिखता है दिखाएँ:
साथ ही बताएं कि आउटपुट क्या नहीं है: कोई गारंटी नहीं, अंतिम निर्णय नहीं, या सत्य का परिपूर्ण स्रोत नहीं।
एक सरल डायग्राम एक स्क्रीन में फिट हो सके:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
“Processing” बॉक्स को हाई‑लेवल रखें। आपको आंतरिक मॉडल विवरण देने की ज़रूरत नहीं—लक्ष्य स्पष्टता है, इंजीनियरिंग नहीं।
डायग्राम के ठीक पास एक छोटा “इस्तेमाल करने से पहले” नोट डालें:
यह डायग्राम को एक व्यवहारिक वर्कफ़्लो में बदल देता है जिसे विज़िटर तुरंत फॉलो कर सकते हैं।
जब AI अप्रत्यक्ष लगना बंद कर देता है और उदाहरण होते हैं। हर क्षमता के लिए 5–10 वास्तविक‑दुनिया उदाहरण का लक्ष्य रखें (हर क्षमता पर एक पेज या पैनल), छोटे, परिचित परिदृश्यों के रूप में लिखें जिन्हें लोग रोज़ के काम से पहचानते हैं।
हर उदाहरण को लगातार रखें ताकि पाठक स्कैन कर सकें:
इनको मॉडल के रूप में उपयोग करें, फिर सारांश, ब्रेनस्टॉर्मिंग, डेटा मदद, कस्टमर सपोर्ट ड्राफ्ट आदि के लिए समान सेट बनायें।
पहले: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
बाद (AI‑सहायता): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
आपको क्या जाँचना चाहिए: टोन आपके संबंध के अनुकूल है; कोई गैर‑ज़रूरी वादा नहीं जोड़ा गया; संवेदनशील विवरण हटा दें।
पहले: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
बाद (AI‑सहायता): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
आपको क्या जाँचना चाहिए: नाम/जिम्मेदार सही हैं; तिथियाँ सही हैं; गायब निर्णय आपकी ओर से भरे जाएँ, न कि AI द्वारा अनुमानित हों।
पहले: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
बाद (AI‑सहायता): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
आपको क्या जाँचना चाहिए: पक्षपाती भाषा हटाई गई है; आवश्यकताएँ वास्तविक हैं; पहुंच और समावेशन पर ध्यान दें।
पहले: “Not our fault. You used it wrong.”
बाद (AI‑सहायता): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
आपको क्या जाँचना चाहिए: नीति के अनुरूप है; कोई दोष‑स्वीकारोक्ति नहीं; गोपनीयता (अनावश्यक डेटा न माँगे)।
पहले: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
बाद (AI‑सहायता): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
आपको क्या जाँचना चाहिए: आवश्यकताओं की सटीकता; गैर‑देशी पाठकों के लिए स्पष्टता; अतिरिक्त व्यक्तिगत जानकारी न मांगे।
डाउनलोड करने योग्य प्रॉम्प्ट मददगार हो सकते हैं, पर केवल तभी प्रकाशित करें जब आप उन्हें करंट रख सकें। अगर आप करते हैं, तो उन्हें अर última अपडेट की तारीख के साथ लेबल करें, नोट करें कि किस मॉडल/टूल के साथ टेस्ट किए गए थे, और एक सरल तरीका दें जिससे लोग रिपोर्ट कर सकें जब वे काम न करें।
लोगों को अनिश्चितता का गणित नहीं चाहिए—उन्हें बस साधारण और लगातार बताया जाना चाहिए। एक उपयोगी फ्रेम: AI सिस्टम डेटा में पैटर्न के आधार पर संभावित आउटपुट पलते‑बढ़ते अनुमान लगाता है; यह इंसान की तरह ‘जान’ नहीं रखता। यह एक विचार कई भ्रमों को रोकता है, खासकर जब मॉडल आत्मविश्वासी लगे।
दिनचर्या भाषा में बताएं कि AI कैसे फेल कर सकता है:
एक अच्छी वेबसाइट इन मुद्दों को फाइन‑प्रिंट में छुपा कर नहीं रखती—उन फीचरों के पास ही बताती है जो प्रभावित होते हैं (उदा., “सारांश” या “उत्तर देना” पर हॉलुसिनेशन का ज़िक्र)।
ऐसा शब्द‑विन्यास इस्तेमाल करें: “सिस्टम ने जिन पैटर्नों से सीखा, उनके आधार पर अगला सबसे सम्भाव्य शब्द चुनता है।” फिर बताएं इसका क्या मतलब है: “इसका अर्थ यह है कि यह आत्मविश्वासी दिखकर भी गलत हो सकता है।” अगर आप कॉन्फिडेंस स्कोर्स या “गलत होने की संभावना” लेबल दिखाते हैं, तो बताइए उपयोगकर्ता आगे क्या करें (डबल‑चेक करें, स्रोत माँगें, भरोसेमंद संदर्भ से तुलना करें)।
यदि आपकी साइट AI को निर्णयों के लिए प्रमोट करती है, तो मेडिकल, कानूनी, और वित्तीय उपयोग के लिये स्पष्ट चेतावनी ब्लॉक शामिल करें: AI आउटपुट पेशेवर सलाह नहीं है, महत्वपूर्ण विवरण छोड़ सकता है, और योग्य विशेषज्ञ द्वारा समीक्षा की जानी चाहिए। अस्पष्ट चेतावनियों से बचें—जो जोखिम हैं उन्हें नाम दें (गलत निदान, अनुपालन मुद्दे, गलत कर‑मार्गदर्शन)।
| Best for | Not for |
|---|---|
| ईमेल, सारांश और आउटलाइन के प्रथम संस्करण ड्राफ्ट करना | मेडिकल डायग्नोसिस या उपचार योजना बदलना |
| विकल्पों के लिए ब्रेनस्टॉर्म करना और पूछने के प्रश्न बनाना | कानूनी व्याख्याएँ, अनुबंध की मंज़ूरी, या अनुपालन साइन‑ऑफ |
| शुरुआती स्तर पर अवधारणाओं को समझाना | अंतिम वित्तीय निर्णय लेना या निवेश‑सिफारिश |
| नोट्स व्यवस्थित करना और चेकलिस्ट बनाना | बिना सत्यापन के गारंटीकृत सटीकता की ज़रूरत वाले कार्य |
लोगों को हर तकनीकी विवरण नहीं चाहिए ताकि वे भरोसा करें—उन्हें दो स्पष्ट प्रश्नों के उत्तर चाहिए: “मेरा डेटा क्या होता है?” और “यह सुरक्षित कैसे रखा जाता है?” भरोसा आपकी साइट का प्राथमिक हिस्सा होना चाहिए—न कि फुटनोट।
एक समर्पित पेज बनाएं जो बताये कि आप क्या इकट्ठा करते हैं, क्या नहीं करते, और क्यों। इसे पढ़ने में आसान और ठोस रखें, सामान्य इनपुट के उदाहरणों के साथ।
शामिल करें:
गैर‑विशेषज्ञ अक्सर मान लेते हैं कि AI आउटपुट “सत्यापित” होता है। शब्दों का प्रयोग सावधानी से करें। उच्च‑स्तर पर अपने सेफ़गार्ड्स बतायें—बिना यह वादा किए कि सुरक्षा परिपूर्ण है।
समावेशी सुरक्षा नोट्स के उदाहरण:
उपयोगकर्ताओं को संक्षेप में “इसे सही तरीके से उपयोग करें” सेक्शन दें जो उपयुक्त परिदृश्य और रेड‑फ्लैग्स बताये। इसे एक स्पष्ट एस्केलेशन पाथ के साथ जोड़ें:
जब लोग देख सकें कि प्रोडक्ट के पीछे कौन है और कैसे इसे मेंटेन किया जाता है तो भरोसा बढ़ता है। जोड़ें:
जब पारदर्शिता संगत और विशिष्ट हो, तो आपकी AI व्याख्याएँ मार्केटिंग जैसी नहीं बल्कि उपयोगी मार्गदर्शन जैसी लगती हैं।
ग्लॉसरी और FAQ उन पाठकों के लिए "ट्रेनिंग‑व्हील" की तरह काम करते हैं जो अभी शब्दावली नहीं जानते। वे विशेषज्ञों को परिभाषाओं पर संरेखित रहने में भी मदद करते हैं, ताकि आपकी साइट एक ही शब्द का अलग‑अलगा अर्थ न दे।
प्रविष्टियाँ छोटी, ठोस और ऐसे लिखें जैसे पाठक ने कभी कंप्यूटर साइंस की कक्षा न ली हो। उन शब्दों से शुरू करें जिन्हें पाठक सबसे अधिक बार टकराते हैं:
हर प्रविष्टि के नीचे एक छोटी लाइन जोड़ें: “आप इसे ऐसे भी सुनेंगे…” और सामान्य समनाम दें ताकि भ्रम न हो, उदाहरण:
क्षमता पेजों पर पहली बार ग्लॉसरी शब्द आने पर सूक्ष्म टूलटिप्स जोड़ें। उन्हें एक वाक्य तक सीमित रखें और जार्गन से बचें। टूलटिप्स बेहतर तभी काम करते हैं जब वे:
FAQ उन चीज़ों का जवाब दें जो लोग पहले से ही सोच रहे हैं या चिंतित हैं। अच्छे प्रश्नों में शामिल हैं:
जब ग्लॉसरी + FAQ आसान‑से‑मिलने वाले और सुसंगत हों, पाठक कम शब्दावली समझने में समय लगाते हैं और ज़्यादा समय AI की वास्तविक क्षमताएँ सीखने में खर्च करते हैं।
AI समझाने वाली साइट पढ़ने में सहज होनी चाहिए। जब लोग अपरिचित अवधारणाएँ सीख रहे हों, तो डिज़ाइन तनाव घटा दे—बनाए नहीं।
टाइपोग्राफी और स्पेसिंग का ऐसा चुनाव करें जो समझ को सपोर्ट करे:
घने विचारों को छोटे पैराग्राफ में तोड़ें, और स्पष्टीकरण के लिए स्पष्ट हेडिंग्स का उपयोग करें। यदि कोई शब्द पेश करना आवश्यक है, तो एक छोटा कॉलआउट बॉक्स उसे एक वाक्य में परिभाषित कर सकता है।
गैर‑विशेषज्ञ अक्सर पहले स्कैन करते हैं, फिर पढ़ने का निर्णय लेते हैं। इसलिए:
एक्सेसिबिलिटी सुधार हर किसी के लिए फायदे लाते हैं, खासकर मोबाइल और शोर‑भरे माहौल में। सुनिश्चित करें:
AI स्पष्टीकरण अक्सर फ्लोज़ और तुलना पर निर्भर करते हैं—ये छोटे स्क्रीन पर टूट सकते हैं।
एक अच्छी AI एक्सप्लेनर इस तरह खत्म नहीं होती कि “अब आप जान गए।” यह लोगों को बिना सबको एक ही कार्रवाई के लिए दबाकर बताती है कि अगले क्या कदम हैं।
कुछ स्पष्ट कॉल‑टू‑एक्शन ऑफर करें, हर एक किसी अलग लक्ष्य से जुड़ा हो:
शब्दावली ठोस रखें: उन्हें क्या मिलेगा, कितना समय लगेगा, और उन्हें क्या देना होगा।
अगर आप हैंड‑ऑन पाथ दे रहे हैं, तो सीख‑करने वाले पाठकों के लिए “एक सैंपल ऐप बनाएँ” CTA विचार करें। प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai एक छोटे चैट‑ब्रिफ को React फ्रंट‑एंड व Go/PostgreSQL बैकएंड के साथ कामकाजी वेब अनुभव में बदल सकते हैं—यह IA, डेमो और कंटेंट फ्लोज़ को त्वरित रूप से मान्य करने के लिए उपयोगी है—और जब आप तैयार हों तो सोर्स कोड एक्सपोर्ट भी कर सकते हैं।
विशेषज्ञ उपयोगकर्ताओं को शुरुआती सामग्री से नहीं गुज़ारें—और शुरुआती उपयोगकर्ताओं को तकनीकी गहराइयों में मत धकेलें। हल्के “पाथ” जैसे रखें:
यह सरल रूप से प्रमुख पेजों के शीर्ष पर दो बटनों के रूप में हो सकता है (“मैं सीख रहा/रही हूँ” बनाम “मैं मूल्यांकन कर रहा/रही हूँ”)।
यदि आप एक फ़ॉर्म शामिल करते हैं, तो बताएं आपको क्या चाहिए (उदाहरण फ़ाइलें, उद्योग, लक्ष्य, प्रतिबंध) और आगे क्या होगा। अगर संभव हो, तो जोड़ें:
AI जानकारी जल्दी पुरानी हो जाती है। एक ओनर नियुक्त करें, समीक्षा कॉपी‑काडेंस (मासिक/त्रैमासिक) सेट करें, और सरल वर्शनिंग नोट्स जोड़ें (उदा., “अंतिम समीक्षा: Month YYYY” और “क्या बदला”) ताकि पाठक भरोसा कर सकें कि सामग्री ताज़ा रहती है।
अगर आपका एक्सप्लेनर किसी इंटरैक्टिव डेमो या टूल अनुभव से जुड़ा है, तो अपडेट्स को उसी तरह हैंडल करें जिस तरह आप सॉफ़्टवेयर रिलीज़्स को हैंडल करते हैं: परिवर्तनों को ट्रैक करें, स्पष्ट रोलबैक विकल्प रखें, और यह दस्तावेज़ करें कि क्या बदला। (यहाँ भी Koder.ai जैसे टूलिंग फीचर्स—स्नैपशॉट और रोलबैक—त्वरित इटरेशन में जोखिम कम कर सकते हैं)।
शुरू करें एक मुख्य गैर‑विशेषज्ञ समूह चुनकर (और विकल्प के तौर पर एक द्वितीयक)। हर समूह के लिए एक छोटा प्रोफ़ाइल लिखें:
यह आपकी व्याख्याओं को सही स्तर पर रखने में मदद करेगा और "सामान्य दर्शक" जैसी अस्पष्टता से बचाएगा।
सही स्रोतों — जैसे सेल्स कॉल, सपोर्ट टिकट, ऑनबोर्डिंग सत्र, और टिप्पणियाँ — से प्रश्न जुटाएँ। ऐसे सवालों को प्राथमिकता दें जो भरोसा और निर्णयों को प्रभावित करते हैं, जैसे:
अगर आप इनका स्पष्ट उत्तर नहीं दे सकते, तो साइट सिर्फ़ मार्केटिंग की तरह लगेगी।
1–3 लक्ष्यों का चयन करें जो वास्तविक परिणामों से जुड़े हों। आम उदाहरण:
फिर हर प्रमुख पेज को कम से कम एक लक्ष्य से संरेखित करें ताकि साइट फोकस्ड रहे।
लक्ष्यों के अनुरूप मीट्रिक्स चुनें और उन्हें नियमित रूप से (मासिक/त्रैमासिक) समीक्षा करें। उपयोगी मीट्रिक्स:
परिणामों के आधार पर वह भाग अपडेट करें जहाँ लोग अभी भी अटक रहे हैं।
विशेषताओं को 3–6 पहचाने जाने वाले “काम” में समूहित करें (उदा.: टेक्स्ट, इमेजेस, ऑडियो, खोज और प्रश्नोत्तर, डेटा/स्प्रेडशीट)। यह लंबे टूल‑लिस्ट की तुलना में विज़िटर को तेज़ी से समझने में मदद करता है।
बकेट नाम सरल और व्यावहारिक रखें (कोई चतुर लेबल जो समझाना पड़े, न रखें)।
हर क्षमता पेज के लिए एक ही मिनी‑टेम्पलेट का उपयोग करें:
एकरूपता बिना गहरी पढ़ाई के तुलना करना आसान बनाती है।
आमतौर पर मॉडल नाम, बेंचमार्क, पैरामीटर काउंट, या लीडरबोर्ड छोड़ दें। इन्हें उपयोगकर्ता‑मुखी मार्गदर्शन से बदलें, जैसे:
अगर तकनीकी शब्द जरूरी हों, तो उन्हें वैकल्पिक रखें (टूलटिप या छोटा नोट)।
टॉप‑नेविगेशन छोटा और अनुमान्य रखें। व्यावहारिक बेसलाइन:
नवागंतुकों के लिए एक प्रमुख पाथ जोड़ें जो शुरुआती लोगों को संक्षिप्त चरणों के माध्यम से मार्गदर्शित करे: क्या है, क्या अच्छा है, कहाँ फेल होता है, संबंधित उदाहरण, और अगले कदम।
छोटे वाक्य, सक्रिय स्वर, और एक पैराग्राफ‑एक विचार का नियम अपनाएँ। जार्गन को रोज़मर्रा के समकक्ष से बदलें और जब आवश्यक हो, तभी तकनीकी शब्द परिचय दें।
साथ ही हर अवधारणा के लिए एक स्थायी शब्द चुनें (उदा., हमेशा “AI सिस्टम”)—क्योंकि एकरूपता भ्रम को कम करती है।
वो सीमाएँ इसके प्रभावित फीचरों के पास ही रखें (छोटी छिपी न्यायों में नहीं)। अनिश्चितता को सादा भाषा में समझाएँ:
मेडिकल, कानूनी, और वित्तीय उपयोग के लिए स्पष्ट हाई‑स्टेक चेतावनियाँ दें, और बताएं आगे क्या करना चाहिए: जाँच करें, संपादित करें, सत्यापित करें, और ज़रूरत पर विशेषज्ञ से पुष्टि कराएँ।