03 ਸਤੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਗੈਰ-ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ AI ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ
ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ: ਗੈਰ-ਮਾਹਰਾਂ ਲਈ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਯੋਜਨਾ, ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਦੇ ਟਿੱਪਸ—ਉਦਾਹਰਨਾਂ, UX ਸੂਝ-ਬੁਝ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਸਮੇਤ।
ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ: ਗੈਰ-ਮਾਹਰਾਂ ਲਈ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਯੋਜਨਾ, ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਦੇ ਟਿੱਪਸ—ਉਦਾਹਰਨਾਂ, UX ਸੂਝ-ਬੁਝ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਸਮੇਤ।
ਇੱਕ ਵੀ ਪੰਨਾ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ਲਈ “ਗੈਰ-ਮਾਹਰ” ਕਿਸ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ। “ਸਧਾਰਣ ਦਰਸ਼ਕ” ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦਰਸ਼ਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਗਰੁੱਪ ਅਤੇ (ਚਾਹੇ ਤਾਂ) ਇੱਕ ਮੌਕਿਕ ਗਰੁੱਪ ਚੁਣੋ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਹਰ ਗਰੁੱਪ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਦਿਓ: ਉਹ ਕੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਸਥਾਰ ਅਤੇ ਸਹੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਚੁਣਨ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਗੈਰ-ਮਾਹਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਜਵਾਬ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਜਨਾ ਉਸ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਵਿਕਰੀ ਕਾਲਾਂ, ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਰਗੀ ਲੱਗੇਗੀ—ਚਾਹੇ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਪੋਲਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੋਵੇ।
ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਆਮ ਲਕੜੀ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਨਾਹਫ zekerheid (reassurance), ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ, ਜਾਂ ਹੱਥ-ਨਾਲ ਮਦਦ 'ਤੇ ਜੋਰ ਦੇਉਗੇ।
ਮੈਟਰਿਕ ਨੂੰ ਲਕੜੀ ਨਿਸ਼ਾਨਿਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਈਟ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕੋ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਮਾਸਿਕ ਜਾਂ ਤਿਮਾਹੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਰਿਦ੍ਹਮੀ ਤੈਅ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲੋ ਜੋ ਲੋਕ ਅਜੇ ਵੀ ਗਲਤ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।
ਲੋਕ AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ “ਜੋਬ” ਵਿਚ ਵੰਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਲੰਬੀ ਟੂਲਾਂ ਦੀ सूची ਦੇ। ਲੱਛ 3–6 ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਬਣਾਉ ਜੋ परिचਿਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਗਰੀ ਕਵਰ ਕਰਨ।
ਉਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕ ਦੈਨੀਕ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਪਛਾਣ ਸਕਣ। ਆਮ ਵਿਕਲਪ:
ਹਰ ਬਕੈਟ ਦਾ ਨਾਮ ਸਧਾਰਨ ਸੰਜੰ ਨਾਉਂ ਜਾਂ ਸਾਫ਼ ਕਿਰਿਆ-ਵਾਕਯ ਨਾਲ ਰੱਖੋ (“Find answers in documents”)। ਚਤੁਰ ਨਾਂਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੰਦੀ ਹੋਵੇ।
ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਗੁੰਝਲ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਮਰੱਥਾ ਬਕੈਟ ਲਈ ਚਾਰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸੇ ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਦੇ ਉਮੀਦਾਂ ਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨਾਂ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਪੈਰਾ ਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ, ਜਾਂ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮੁੱਖ ਗਾਈਡ ਦੇਵੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੈਕਨੀਕਲ ਸ਼ਬਦ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਕ ਰੱਖੋ (ਛੋਟੇ ਨੋਟ ਜਾਂ ਟੂਲਟਿਪ)।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ AI explainer ਸਾਈਟ ਭਵਿੱਖਦਰਸ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਅਗਲੇ ਕੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਡੂੰਘੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਉਣਾ ਨਹੀਂ—ਸਗੋਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ “ਮੈਨੂੰ ਰੁਚੀ ਹੈ” ਤੋਂ “ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਝ ਗਿਆ” ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਣਾ ਹੈ।
ਟੌਪ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਮਾਇਨੇ ਵਾਲਾ ਰੱਖੋ। ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਾਈਟਮੈਪ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸੌਖੇ ਇੰਟਰਟੀ ਪਾਸੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉੱਤਰ ਲਈ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਟੀਟਿਕ ਡਾਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਸਾਈਟ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨਾ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੀਮਾਂ Koder.ai ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਚੈਟ ਬ੍ਰੀਫ਼ ਤੋਂ React ਆਧਾਰਿਤ explainer ਸਾਈਟ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ “planning mode,” snapshots, ਅਤੇ rollback ਦੇ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਈ ਗੈਰ-ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ “capabilities” ਜਾਂ “models” ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਹੋਮ ਪੇਜ਼ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਮੇਨੂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾਵਾਰ “Start here” ਪਾਥ ਦਿਓ ਜੋ 3–5 ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲੈ ਜਾਵੇ, ਉਦਾਹਰਨ:
ਹਰ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਓਵਰਵਿਊ, ਫਿਰ ਵਿਕਲਪਕ ਵਿਸਥਾਰ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ capability ਪੇਜ ਇੱਕ ਪੈਰੇਗ੍ਰਾਫ ਸਾਰ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ “Typical inputs,” “Typical outputs,” “Best for,” ਅਤੇ “Watch outs” ਵਰਗੀਆਂ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇ। ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਮੁੱਢਲੇ ਤੱਥ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਅਰਾਮ ਨਾਲ ਰੁਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਭਟਕਣ ਦੇ।
ਲੰਮੇ ਪੰਨੇ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਰਿਲੇਟਿਡ ਕਾਂਸੈਪਟਸ ਨੂੰ ਜੋੜੋ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ “hallucinations” ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ glossary ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ FAQ ਐਨਟਰੀ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ੀ ਸਿੱਖਣ ਅਨੁਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਕੇਵਲ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਜਮਾਵੜਾ।
ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ “ਘਟਿਆ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਣਚਾਹੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਪਾਠਕ ਸਮਝ ਸਕਣ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਕਰਦਾ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰਨ।
ਛੋਟੇ ਵਾਕ, active voice, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੈਰਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਾ ਘਟਾਏ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗੇ ਕਿ ਸਹੀਤਾ ਘੱਟ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਾਕ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਜੋੜੋ ਬਜਾਏ ਜਾਰਗਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, “the model generalizes” ਦੀ ਥਾਂ ਕਹੋ: “ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਸਿੱਖਦਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਂਦਾ ਹੈ।”
ਅਕਸਰ AI ਜਾਰਗਨ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਅਨੁਵਾਦ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਫਾਲਟ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਟੈਕਨੀਕਲ ਸ਼ਬਦ ਦਿਓ।
ਉਦਾਹਰਨ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਨੀਕਲ ਟਰਮ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ define ਕਰੋ। ਫਿਰ ਉਹੀ ਸ਼ਬਦ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ।
ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਪਲਟਾਅ ਵਿੱਚੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਮੁੱਖ ਧਾਰਣਾ ਲਈ ਇਕ ਸ਼ਬਦ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਉਸੇ ਨਾਲ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ “AI system” ਕਹੋਗੇ, ਨਾ ਕਿ ਬਾਰ-ਬਾਰ “model,” “engine,” ਅਤੇ “algorithm”।
ਹਰ ਪੰਨੇ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ 3–5 ਬੁਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚ “ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਥੇ ਕੀ ਮਿਲੇਗਾ” ਦੇ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਗੈਰ-ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਓਰੀਐਂਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਛੋਟਾ ਸਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਮੁੱਖ ਪਾਠ ਨੂੰ ਪਾਠਨੀਯ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਹੀਤਾ ਮੁਹੱਈਆ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਝ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ: ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਲੰਬੀ ਵਿਆਖਿਆ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “ਜਾਦੂ ਦੀ ਡਿੱਬੀ” ਸੋਚ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਾਠਕ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਓ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਇਨਪੁਟ ਕਿਸਮਾਂ:
ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਪੈਟਰਨ: “ਜੇ ਤੁਸੀਂ X ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ Y ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਏਗਾ।”
ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਦਿਓ ਅਤੇ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਵੀ ਲੇਖੋ ਕਿ ਆਉਟਪੁਟ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇਕ ਗਾਰੰਟੀ, ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ, ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤ-ਸੱਚ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਏਕ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
“Processing” ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਰੱਖੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ اندرੂਨੀ ਮਾਡਲ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ; ਮਕਸਦ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਹੈ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਹੀਂ।
ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਦੇ ਬਗੱਲ ਵਿੱਚ ਹੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ “ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ” ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਇਹ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕ ਤੁਰੰਤ ਅਪਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਅਭਿਆਸਿਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ capability ਲਈ 5–10 ਅਸਲੀ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਲਛ ਕਰੋ (ਹਰ capability ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਜਾਂ ਪੈਨਲ), ਜੋ ਛੋਟੀਆਂ, ਜੁੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੀਆਂ ਹੋਣ।
ਹਰ ਉਦਾਹਰਨ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਪਾਠਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਣ:
ਇਹ ਨਮੂਨੇ ਮਾਡਲ ਹਨ; ਫਿਰ ਉਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ summarizing, brainstorming, data help, customer support drafts ਆਦਿ ਲਈ ਬਣਾਓ।
Before: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
After (AI-assisted): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
What you should check: tone matches your relationship; no promises added; remove sensitive details.
Before: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
After (AI-assisted): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
What you should check: names/owners correct; dates accurate; missing decisions filled in by you, not guessed.
Before: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
After (AI-assisted): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
What you should check: biased language removed; requirements are real; accessibility and inclusivity.
Before: “Not our fault. You used it wrong.”
After (AI-assisted): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
What you should check: aligns with policy; no admissions of fault; privacy (don’t request unnecessary data).
Before: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
After (AI-assisted): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
What you should check: accuracy of requirements; clarity for non-native readers; avoid collecting extra personal info.
ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰਨਯੋਗ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਲਾਭਦੇਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੇਵਲ ਉਸ ਵੇਲੇ ਪੋਸਟ ਕਰੋ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ last updated date ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰੋ, ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਮਾਡਲ/ਟੂਲ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਾ ਦਿਓ ਜਿਥੇ ਲੋਕ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਣ ਜੇ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ uncertainty ਸਮਝਣ ਲਈ ਗਣਿਤ ਦੀ ਲੈਸਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਵਲੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਫਰੇਮ ਇਹ ਹੈ: ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇਕ ਮਨੁੱਖ ਵਾਂਗ ਤਥ ਨਹੀਂ “ਜਾਣਦਾ”। ਇਹ ਇੱਕ-ਗੱਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਆਤਮ-ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੱਸੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਇਹ ਮਸਲੇ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਨੇੜੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਲੁਕਾਉਂਦੀ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ “summarizing” ਜਾਂ “answering questions” ਪੇਜ 'ਤੇ hallucinations ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬੋਲ ਵਰਤੋ: “ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਵ ਸ਼ਬਦ ਚੁਣੇ।” ਫਿਰ ਇਹ ਸ਼ਰਤ ਦਸੋ: “ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਤਮ-ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ ਕੇ ਵੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।” ਜੇ ਤੁਸੀਂ confidence ਸਕੋਰ ਜਾਂ “may be inaccurate” ਲੇਬਲ ਦਿਖਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕੀ ਕਰਨੇ: double-check, ਸਰੋਤ ਮੰਗੋ, ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮੂਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ AI ਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮੋਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਡੀਕਲ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਚੇਤਾਵਨੀ ਬਲਾਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: AI ਆਉਟਪੁਟ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵੇਰਵੇ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜ्ञ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਗ਼ੈਰ-ਸਪਸ਼ਟ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ—ਖਤਰੇ ਨਾਂਵਾਂ (ਤ੍ਰੁਟਿਪੂਰਕ ਨਿਰਣਾ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ, ਗਲਤ ਟੈਕਸ ਸਲਾਹ) ਦੱਸੋ।
| Best for | Not for |
|---|---|
| Drafting first versions of emails, summaries, and outlines | Diagnosing medical conditions or changing treatment plans |
| Brainstorming options and questions to ask | Legal interpretations, contract approval, or compliance sign-off |
| Explaining concepts at a beginner level | Making final financial decisions or investment recommendations |
| Organizing notes and generating checklists | Any task requiring guaranteed accuracy without verification |
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡਾ AI ਵਰਤਣ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਬਣਨ ਲਈ ਹਰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸਥਾਰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: “ਮੇਰਾ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?” ਅਤੇ “ਇਸਨੂੰ ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?” ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਸੈੜੀ ਬਣਾਓ—ਨੋਟ 'ਚ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਪੇਜ ਬਣਾਓ ਜੋ ਦੱਸੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ। ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਤੇ ਠੋਸ਼ ਰੱਖੋ, ਆਮ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਗੈਰ-ਮਾਹਰ ਅਕਸਰ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਆਉਟਪੁਟ “ਸੰਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਤਸਦੀਕਸ਼ੁਦਾ” ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਦੇਖੋ। ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੋਟਸ ਉਚ-ਸਤਹ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਓ—ਪਰ ਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਾ ਕਰੋ। ਉਪਯੋਗਿਤਾ ਦੇ ਉੱਚ-ਸਤਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੋਟਸ:
ਉਪਭੋਗਤੋਂ ਨੂੰ “ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ” ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸੇ ਦਿਓ ਜੋ ਢੁਕਵਾਂ ਪਰਿਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਾਥ ਨਾਲ ਜੋੜੋ:
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਤਦੋਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਪਿੱਛੇ ਕੌਣ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਜਦੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ AI ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਾ ਰਹਿ ਕੇ ਉਹ ਗਾਈਡੈਂਸ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗਲਾਸਰੀ ਅਤੇ FAQ ਉਹਨਾਂ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ “training wheels” ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ। ਇਹ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ 정의 ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸਾਈਟ ਇੱਕੋ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇ।
Entries ਛੋਟੇ, ٹھੋਸ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਲਿਖੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਦੇ computer science ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹੀ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਜੋ ਪਾਠਕ ਅਕਸਰ ਟਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਹਰ ਐਂਟਰੀ ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਲਾਈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: “ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਸੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ…” ਅਤੇ ਆਮ synonyms ਜਾਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸ਼ਬਦ ਲਿਸਟ ਕਰੋ, ਉਦਾਹਰਨ:
capability ਪੰਨਿਆਂ 'ਤੇ glossary ਟਰਮਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸਬਟਲ ਟੂਲਟਿਪ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਜਾਰਗਨ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਟੂਲਟਿਪ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਣ:
FAQ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਜੋ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੋਚ ਰਹੇ/ਚਿੰਤਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਚੰਗੇ ਸਵਾਲاں:
ਜਦੋਂ glossary + FAQ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣ, ਪਾਠਕ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਡਿਕੋਡ ਕਰਨ 'ਚ ਲਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ AI ਦੇ ਅਸਲੀ ਕੰਮ ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ।
ਇੱਕ ਐਸੀ ਸਾਈਟ ਜੋ AI ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਉਹ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਅਣਜਾਣ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਨੂੰ ਤਾਂਣ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਵਧਾਉਣਾ।
ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਤੇ spacing ਨੂੰ ਐਸਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਮਝਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ:
ਘਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪੈਰਾ ਵਿੱਚ ਤੋੜੋ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਹੇਡਿੰਗਜ਼ ਵਰਤੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਟਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ callout ਬਾਕਸ ਵਿਚ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਉਸਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿਓ।
ਗੈਰ-ਮਾਹਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ skim ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ।
ਸਪਸ਼ਟ ਹੈਡਲਾਈਨ, ਇੱਕ-ਪੈਰਾ “ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖੋਗੇ,” ਅਤੇ ਵਿਆਵਸਥਿਤ ਭਾਗ ਸਿਰਲੇਖ ਵਰਗੀਆਂ ਕੌਨਸਿਸਟੈਂਟ ਪੇਜ ਪੈਟਰਨ ਵਰਤੋ। ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ਿੰਗ (top menu + breadcrumbs ਜਾਂ ਇਕ ਦਿੱਖਨ ਵਾਲਾ “Back to overview”) ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਮੂਹ ਮੇਨੂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨਾ ਲੁਕਾਓ।
Callouts ਨੂੰ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਰੱਖੋ—“Key takeaway,” “Common misconception,” ਜਾਂ “Try this prompt” ਲਈ ਵਰਤੋ, ਨਾ ਕਿ ਉਹੀ ਨੁਕਤੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ।
Accessibility ਸੁਧਾਰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹਨ, ਸਮੇਤ ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ-ਭਰੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੇ।
ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ:
AI ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਕਸਰ ਫਲੋ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੀ ਹਨ—ਇਹ ਛੋਟੀ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਟੁੱਟ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਟੈੱਕਡ ਕਾਰਡ ਵਰਗੇ step-by-step ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਦੀਫ਼ੀਨੀਸ਼ਨ ਅਤੇ FAQ ਲਈ ਅਕੋਰਡਿਯਨ, ਅਤੇ side-by-side comparison ਜੋ vertical “Before” ਫਿਰ “After” ਵਿੱਚ collapse ਹੋ ਜਾਵੇ—ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਚੰਗੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਟੈਪ ਟਾਰਗੇਟ ਵੱਡੇ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਸੁਖੇ hover-only ਟੂਲਟਿਪ ਦੀ ਲੋੜ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਚੰਗਾ AI explainer ਇਹ ਨਹੀਂ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਕਿ “ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ।” ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵੱਲ ਧੱਕਣ ਦੇ।
ਕੁਝ ਸਪਸ਼ਟ calls to action ਦਿਓ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਲਕੜੀ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੋਇਆ:
ਵਰਣਨ ਠੋਸ ਰੱਖੋ: ਉਹ ਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ, ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਉਹਨੂੰ ਕੀ ਦੇਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੱਥ-ਨਾਲ ਰਾਹ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ “Build a sample app” CTA ਸੋਚੋ। ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਚੈਟ ਬ੍ਰੀਫ਼ React front end ਅਤੇ Go/PostgreSQL backend ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ web ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ IA, ਡੈਮੋ, ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਫਲੋਜ਼ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫ਼ਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ—ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋ ਤਾਂ ਸੋర్స ਕੋਡ ਨਿਕਾਲੋ।
ਮਾਹਿਰ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਨਵੇਂ ਪਾਠਕਾਂ ਦੇ ਬੇਗੁਣੇ ਹੋਏ ਪੈਸੇ ਨਾ ਡਾਲੋ। ਹਲਕਾ “paths” ਜਿਵੇਂ:
ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੀ ਅਧ-ਪੰਨਿਆਂ 'ਤੇ ਦੋ ਬਟਨਾਂ ਵਰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (“I’m learning” vs “I’m evaluating”)।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫਾਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਨਮੂਨਾ ਫਾਈਲਾਂ, ਉਦਯੋਗ, ਲਕੜੀ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਸੀਮਾਵਾਂ) ਅਤੇ ਅਗੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
AI ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬੁੱਢੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਲਕ ਸੌਂਪੋ, ਸਮੀਖਿਆ ਰਿਦਮੀ (ਮਾਸਿਕ ਜਾਂ ਤਿਮਾਹੀ) ਤੈਅ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਰਲ ਵਰਜ਼ਨ ਨੋਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ (“Last reviewed: Month YYYY” ਅਤੇ “What changed”) ਤਾ ਕਿ ਪਾਠਕ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ explainer ਕਿਸੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਮੋ ਜਾਂ ਟੂਲ ਅਨੁਭਵ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਾਥੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਰੀਲਜ਼: ਚੇਂਜ ਦਰਜ ਕਰੋ, ਸਾੱਫ਼ ਰੋਲਬੈਕ ਵਿਕਲਪ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਉਸ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਕਰੋ। (ਇਹ ਓਥੇ ਹੈ ਜਿੱਥੇ Koder.ai ਵਰਗੀ ਟੂਲਿੰਗ snapshots ਅਤੇ rollback ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ iteration ਦੌਰਾਨ जोखिम ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.)
Start by picking one primary non-expert group (and optionally a secondary one). Write a quick profile for each:
This keeps your explanations at the right level and prevents “general audience” vagueness.
Pull questions from real sources: sales calls, support tickets, onboarding sessions, and comments. Prioritize questions that affect trust and decisions, such as:
If you can’t answer these clearly, the site will read like marketing.
Pick 1–3 goals tied to outcomes you actually care about. Common examples:
Then align every major page to at least one goal so the site stays focused.
Match metrics to goals and review them on a schedule (monthly or quarterly). Useful metrics include:
Use the results to update content where people still get stuck.
Group features into 3–6 recognizable “jobs” (e.g., Text, Images, Audio, Search & Q&A, Spreadsheets). This helps visitors understand faster than a long tool list.
Keep bucket names simple and literal (avoid clever labels that need explaining).
Use the same mini-template everywhere:
Consistency makes it easy to compare capabilities without deep reading.
Usually skip model names, benchmarks, parameter counts, and leaderboards. Replace them with user-facing guidance like:
If you must include technical terms, keep them optional (tooltips or short notes).
Keep top navigation small and predictable. A practical baseline is:
Add a prominent path that guides beginners through a short sequence: what it is, what it’s good at, where it fails, relatable examples, and next steps.
Write in short sentences, active voice, and one idea per paragraph. Replace jargon with everyday equivalents (and define unavoidable terms immediately).
Also pick one consistent term per concept (e.g., always “AI system,” not switching between “model,” “engine,” and “algorithm”). Consistency prevents confusion more than extra length.
Put limitations next to the features they affect (not buried in fine print). Explain uncertainty plainly:
Add clear high-stakes warnings for medical, legal, and financial use, and tell people what to do next: review, edit, verify, and escalate when needed.