एसइओ आवश्यकताएँ जैसे कैनोनिकल, साइटमैप्स, और रोबोट. txt फ़ाइलें अपने आप स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर नहीं हो जाती हैं सिर्फ इसलिए कि आपका वेबसाइट एक एआई टूल द्वारा बनाई गई है। इस मुख्य बात पर ज़ोर दिया गया था Google सर्च रिलेशन टीम के सदस्य जॉन Mueller और मार्टिन स्प्लिट ने अपने हाल ही के पॉडकास्ट, “Search Off The Record” के एक एपिसोड में। दोनों Mueller और Splitt अपने व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स के लिए AI कोडिंग टूल्स का प्रयोग कर चुके हैं और उन्हें एक सामान्य कमी का सामना करना पड़ा। जबकि ये टूल्स जल्दी ही कार्यात्मक वेबसाइटें बना देते हैं, सही SEO हासिल करने के लिए स्पष्ट तकनीकी इनपुट और दिशा-निर्देश आवश्यक हैं। **AI को "SEO जोड़ने" के निर्देश देना** Mueller ने AI कोड जनरेशन के साथ काम करने की तुलना ऐसे डेवलपर के साथ सहयोग करने से की जो खोज अनुकूलन से अनजान हो। उन्होंने पॉडकास्ट में समझाया: “आप हमेशा AI सिस्टम को कह सकते हैं, अब इसमें SEO जोड़ दो। लेकिन परिणाम तब अच्छा आता है जब आप किसी डेवलपर से कहें और वे समझें कि आप क्या चाहते हैं—जैसे मेटा टैग्स छिड़कना और संरचित डेटा जोड़ना।” अस्पष्ट या अनिश्चित निर्देश भी परिणाम में भी अस्पष्टता ला सकते हैं, चाहे कोडर मानवी हो या AI। Mueller ने बेहतर परिणाम पाए जब उन्होंने शुरुआत में ही आवश्यकताओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया—डोमेन का निर्धारण, कैनोनिकल सेटअप, साइटमैप फ़ाइलें, और रोबोट. txt कॉन्फ़िगरेशन। उन्होंने यह भी जांचा कि पेज सही HTML का उपयोग कर रहे हैं और सही ढंग से लिंक किए गए हैं, और प्री-पब्लिश चेक्स लागू किए ताकि URLs सही से सामग्री सर्व कर रहे हों और जावास्क्रिप्ट फ़ाइलें रोबोट. txt द्वारा ब्लॉक न हों। **उनके प्रोजेक्ट्स** Mueller ने परीक्षण वेबसाइटें बनाई ताकि यह देखा जा सके कि Googlebot अनुरोधों को कैसे संभालता है, और इन्हें Firebase होस्टिंग पर तैनात किया, Hugo का उपयोग कर एक स्थैतिक साइट जेनरेटर के रूप में, GitHub के वर्जन नियंत्रण के साथ। हाल ही में, उन्होंने VS Code और Copilot का उपयोग छोड़ कर कमांड लाइन टूल्स का प्रयोग किया है, जिनके रूप में Claude Code और Gemini CLI उनके वर्तमान पसंदीदा हैं। इसी बीच, Splitt ने Google AI Studio का प्रयोग कर एक क्लाइंट-साइड जावास्क्रिप्ट टूल विकसित किया। जबकि आउटपुट पठनीय था और आमतौर पर Next. js एप्लिकेशन जैसा दिखता था, उन्हें बार-बार AI में एक अनचाहे लाइब्रेरी को शामिल करने की समस्या का सामना करना पड़ा। उन्होंने कहा: “मैंने इसे आधे घंटे के लिए पूछा। मैंने इसे ऐसा करने से रोकने की कोशिश की, जैसी मैं चाहता था, और जो मैं नहीं चाहता था, वह करने से। यह बहुत अजीब था।” **तकनीकी विशेषज्ञता अभी भी जरूरी है** उन्होंने दोनों ने इस बात को स्वीकार किया कि वाइब कोडिंग के वादे से कि कोडिंग को समझने की जरूरत खत्म हो जाएगी, और तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता के बीच टकराव है। Mueller ने ज़ोर देकर कहा कि विशेषज्ञता हर चरण में परिणाम में सुधार करती है—सर्वर साइट जेनरेटर का प्रकार जानना और प्री-पब्लिश वेलिडेशन स्थापित करना परिणाम को बेहतर बनाता है। बिना मार्गदर्शन के, AI अपनी धारणा बनाएगा कि वास्तुकला कैसी है, चाहे वह स्थैतिक साइट जेनरेटर हो, जावास्क्रिप्ट-भारी फ्रेमवर्क हो, या किसी CMS का बैकएंड हो। Mueller ने कहा: “इन सबै अनुमानों में से सभी एक समझदार डेवलपर भी बनाएगा। लेकिन यदि आप बस AI सिस्टम को कहें कि मुझे वेबसाइट चाहिए, तो यह एक चुन लेगा।” व्यक्तिगत या कम जोखिम वाली स्थैतिक साइटों के लिए यह परीक्षणात्मक दृष्टिकोण पर्याप्त हो सकता है। हालांकि, यदि यह उपयोगकर्ता डेटा या लाइव प्रोडक्शन सेवाओं से संबंधित है, तो Mueller बेहतर होगा कि ऐसे प्रफेशनल्स को शामिल किया जाए जिनके पास तकनीकी ज्ञान हो। **वाइब कोडित साइटों की SEO और दृश्यता** Mueller ने कहा कि जिन साइटों को उन्होंने बनाया, वे उचित HTML रेंडर करते थे, जिससे उन्हें वाइब कोडित साइटें के रूप में पहचानना मुश्किल था। उन्होंने कहा: “व्यावहारिक रूप से, कोई भी यह पहचान नहीं सकता कि ये साइटें वाइब कोडित हैं, ” लेकिन उन्होंने चेतावनी दी कि कुछ सामान्य वाइब कोडिंग फ्रेमवर्क्स में विशेष चिन्ह रह सकते हैं। उन्होंने कंटेंट को लेकर भी चिंता व्यक्त की: परिष्कृत साइटें मालिकों को AI पर निर्भर रहने का प्रलोभन दे सकती हैं। Mueller ने इस क्षमता को स्वीकार किया, लेकिन कहा कि AI से लिखा कंटेंट सीमित मूल्य प्रदान करता है। Splitt ने भी सहमती दी, यह सुझाव देते हुए कि AI से जेनरेटेड कंटेंट इस सवाल को जन्म देता है कि क्यों कोई व्यक्ति वेबसाइट देखने के बजाय सीधे AI से पूछे। Mueller पहले भी वाइब कोडित साइटों की समान проблемों को उजागर कर चुके हैं, जैसे Reddit पर समीक्षा किए गए Bento Grid Generator, जिसमें क्रॉलअबलिटी, पुराना मेटा टैग, और जावास्क्रिप्ट में फंसा कंटेंट जैसी समस्याएं थीं, जिनसे खोज इंजन पहुंच ही नहीं पाते। **आगे का रास्ता** हालांकि इस पॉडकास्ट ने वाइब कोडित वेबसाइटों पर औपचारिक दिशानिर्देश या नीति बयान नहीं दिए, Mueller और Splitt ने अपने अनुभवों के आधार पर कुछ अंतर्दृष्टि साझा की। जो AI कोडिंग टूल्स का प्रयोग कर रहे हैं उनके लिए मुख्य संदेश यह है कि AI कुछ कोडिंग कार्यों में मदद कर सकता है—विशेष रूप से कम जोखिम वाले प्रोजेक्ट्स के लिए—लेकिन SEO निर्णयों के लिए अभी भी मानव विशेषज्ञों की भागीदारी जरूरी है।