हर देश में वही मेटाडेटा नक़ल करने की क़ीमत

देश का स्टोर किसी और का अनुवाद नहीं: वह अपनी सूची और अपने फ़ील्ड सेट वाला अलग इंडेक्स है। वही ऐप उसी वाक्यांश पर एक देश में चौथे और दूसरे में टॉप 200 के बाहर हो सकता है, और दोनों पाठ सही हैं।

जब कोई टीम वही नाम, वही उपशीर्षक और वही कीवर्ड फ़ील्ड हर देश में नक़ल करती है, वह काम नहीं बचा रही: वह हर उस देश में सौ अक्षरों का फ़ील्ड छोड़ रही है जहाँ लोग किसी और तरह खोजते हैं।

बुनियादी ग़लती स्थानीयकरण को अनुवाद की समस्या मान लेना है। जो शब्द लोग स्टोर में टाइप करते हैं वह दूसरी भाषा के शब्द का शाब्दिक अनुवाद लगभग कभी नहीं होता: वह असल ज़िंदगी में चलने वाला शब्द होता है, कभी-कभी ऐसा उधार लिया शब्द जिसे कोई अनुवादक न चुनता।

यह एक ही भाषा के भीतर भी होता है। एक ही भाषा बोलने वाले दो देश एक ही विचार को अलग शब्दों से खोज सकते हैं, और यह जानने का इकलौता तरीक़ा हर देश में सर्च सुझाव नापना है।

बहुत से स्टोर अमेरिकी या ब्रिटिश अंग्रेज़ी पर द्वितीयक भाषा के रूप में गिरते हैं। यानी इन दो स्थानीयकरणों को भरना उन देशों में पहुँच देता है जहाँ अंग्रेज़ी बोली ही नहीं जाती, और कुछ नया प्रकाशित करने की ज़रूरत भी नहीं।

यह पूरे स्थानीयकरण में लागत-नतीजे के हिसाब से सबसे अच्छी चाल है, और लगभग कोई नहीं करता, क्योंकि उसका कोई दिखने वाला संकेत नहीं: अपने देश से पेज बिलकुल वैसा ही दिखता है।

एक साथ दस देश खोलने का अंत कहीं भी माप न होने में होता है। जो क्रम चलता है वह एक-एक करके है।

ख़ाली कीवर्ड फ़ील्ड वाला देश किसी और के अक्षर विरासत में नहीं पाता: वह उन्हें खो देता है। और चूँकि कोई स्क्रीन चेतावनी नहीं देती, यह बर्बादी सालों चल सकती है।

उसे सिर्फ़ वह ऑडिट सामने लाता है जो देश-दर-देश चले और हर देश के काम के अक्षर गिने। यह उबाऊ गणना है, और ठीक वैसा काम है जो 175 जगहों पर हाथ से नहीं हो सकता।