स्टोर ब्रांड बारकोड्स की कैलोरी ट्रैकर्स में सटीकता कितनी है?
किर्कलैंड, ग्रेट वैल्यू, ट्रेडर जो's, आल्डी और लिडल के स्टोर ब्रांड उत्पादों की कैलोरी ट्रैकर्स में बारकोड स्कैन दर नामी ब्रांड्स की तुलना में 15-30% कम है। हमने 5 ऐप्स में 50 प्राइवेट लेबल उत्पादों का परीक्षण किया और जो परिणाम मिले वो यहां हैं।
हमारे 50 प्राइवेट लेबल उत्पादों के परीक्षण के आधार पर, स्टोर ब्रांड उत्पादों की अधिकांश कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स में बारकोड पहचान दर नामी ब्रांड्स की तुलना में 15-30% कम है। जब स्टोर ब्रांड बारकोड मिलते हैं, तो पोषण डेटा लगभग 18% समय गलत या पुराना होता है, जबकि राष्ट्रीय ब्रांड्स के लिए यह केवल 7% है। समस्या संरचनात्मक है: क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस लोकप्रिय नामी ब्रांड्स को प्राथमिकता देते हैं, जबकि किरक्लैंड (कॉस्टको), ग्रेट वैल्यू (वॉलमार्ट), और ट्रेडर जो's जैसे खुदरा विक्रेताओं के प्राइवेट लेबल को कम ध्यान और अधिक बार सुधार की आवश्यकता होती है।
स्टोर ब्रांड्स क्यों न्यूट्रिशन डेटाबेस में एक ब्लाइंड स्पॉट हैं
प्राइवेट लेबल उत्पाद अब किराने की खरीदारी में महत्वपूर्ण हिस्सेदारी रखते हैं। प्राइवेट लेबल मैन्युफैक्चरर्स एसोसिएशन (PLMA) के अनुसार, 2025 में अमेरिका में स्टोर ब्रांड्स ने 20.6% यूनिट बिक्री का प्रतिनिधित्व किया और कई यूरोपीय बाजारों में 30% से अधिक, जैसे जर्मनी (36%), स्पेन (44%), और यूनाइटेड किंगडम (33%) में।
इस बाजार हिस्सेदारी के बावजूद, स्टोर ब्रांड्स क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस में व्यवस्थित रूप से कम प्रतिनिधित्व करते हैं जो अधिकांश कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स को संचालित करते हैं। इसके तीन संरचनात्मक कारण हैं:
उपयोगकर्ताओं की संख्या कम है। क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस जैसे ओपन फूड फैक्ट्स उपयोगकर्ताओं पर निर्भर करते हैं कि वे उत्पाद डेटा स्कैन और सबमिट करें। राष्ट्रीय ब्रांड्स जैसे कोका-कोला या केलॉग्स को हजारों बार स्कैन किया जाता है, जिससे पुनरावृत्त सत्यापन होता है। एक किरक्लैंड सिग्नेचर ऑर्गेनिक पीनट बटर को शायद ही कुछ बार स्कैन किया जाता है, सभी एक ही देश में कॉस्टको के सदस्यों द्वारा।
डेटाबेस अपडेट के बिना बार-बार सुधार। खुदरा विक्रेता अपने प्राइवेट लेबल उत्पादों को राष्ट्रीय ब्रांड्स की तुलना में अधिक बार सुधारते हैं क्योंकि वे न केवल नुस्खा बल्कि शेल्फ को भी नियंत्रित करते हैं। जब आल्डी अपने स्पेशली सेलेक्टेड ग्रेनोला की चीनी सामग्री को बदलता है, तो पुरानी डेटाबेस प्रविष्टि तब तक बनी रहती है जब तक कोई इसे मैन्युअल रूप से सही नहीं करता।
क्षेत्रीय विखंडन। अमेरिका में बेचा जाने वाला ग्रेट वैल्यू उत्पाद एक ब्रांड नाम साझा कर सकता है लेकिन मेक्सिको या कनाडा में बेचे जाने वाले ग्रेट वैल्यू उत्पाद से पूरी तरह अलग पोषण डेटा हो सकता है। टेस्को के ओन-ब्रांड उत्पाद यूके, आयरलैंड, हंगरी और थाईलैंड में भिन्न होते हैं। अधिकांश डेटाबेस इन क्षेत्रीय भिन्नताओं को विश्वसनीयता से अलग नहीं करते हैं।
हमारे 50-उत्पाद स्टोर ब्रांड परीक्षण की पद्धति
हमने आठ प्रमुख खुदरा विक्रेताओं में 50 स्टोर ब्रांड उत्पादों का चयन किया, जिसमें डेयरी, स्नैक्स, ब्रेड, फ्रीज किए गए भोजन, कैन किए गए सामान और मसालों जैसी सामान्य श्रेणियाँ शामिल हैं। प्रत्येक उत्पाद को पांच कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स: Nutrola, MyFitnessPal, FatSecret, Cronometer, और Yazio का उपयोग करके स्कैन किया गया।
प्रत्येक स्कैन के लिए, हमने तीन मैट्रिक्स रिकॉर्ड किए:
- कवरिज: क्या ऐप ने बारकोड द्वारा उत्पाद को पाया?
- सटीकता: यदि पाया गया, तो क्या सर्विंग के लिए कैलोरी भौतिक लेबल के भीतर 5% के मार्जिन के साथ मेल खाती है?
- वर्तमानता: यदि पाया गया, तो क्या मैक्रोन्यूट्रिएंट ब्रेकडाउन वर्तमान लेबल से मेल खाता है (कुछ उत्पादों को डेटाबेस प्रविष्टि बनने के बाद से सुधारित किया गया था)?
हमने सभी पोषण डेटा को 2026 की पहली तिमाही में खरीदे गए भौतिक उत्पाद लेबल के खिलाफ सत्यापित किया।
स्टोर ब्रांड बारकोड कवरिज रिटेलर और ऐप द्वारा
| रिटेलर | Nutrola | MyFitnessPal | FatSecret | Cronometer | Yazio |
|---|---|---|---|---|---|
| किरक्लैंड (कॉस्टको) | 92% | 78% | 62% | 58% | 55% |
| ग्रेट वैल्यू (वॉलमार्ट) | 90% | 82% | 70% | 60% | 58% |
| ट्रेडर जो's | 88% | 75% | 55% | 52% | 50% |
| आल्डी (यूएस + ईयू) | 85% | 65% | 52% | 48% | 52% |
| लिडल (ईयू) | 83% | 58% | 48% | 42% | 55% |
| टेस्को (यूके) | 88% | 70% | 58% | 50% | 60% |
| कारफूर (ईयू) | 82% | 55% | 45% | 40% | 48% |
| टारगेट (गुड & गेदर) | 90% | 80% | 65% | 55% | 58% |
मुख्य निष्कर्ष: Nutrola के सत्यापित डेटाबेस ने सभी परीक्षण किए गए स्टोर ब्रांड्स में औसतन 87% कवरिज दर्ज की, जबकि MyFitnessPal के लिए 70%, FatSecret के लिए 57%, Cronometer के लिए 51%, और Yazio के लिए 55% थी। यूरोपीय प्राइवेट लेबल्स (लिडल, कारफूर, आल्डी ईयू) के लिए यह अंतर सबसे बड़ा था, जहां क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस की कवरिज कम थी।
तुलना के लिए, इन सभी ऐप्स में राष्ट्रीय ब्रांड बारकोड कवरिज औसतन Nutrola के लिए 95%, MyFitnessPal के लिए 92%, FatSecret के लिए 85%, Cronometer के लिए 80%, और Yazio के लिए 82% थी। स्टोर ब्रांड का दंड 8 प्रतिशत अंक (Nutrola) से लेकर 29 प्रतिशत अंक (Cronometer) तक था।
जब स्टोर ब्रांड मिलते हैं तो सटीकता
बारकोड मिलना केवल समस्या का आधा हिस्सा है। जब एक स्टोर ब्रांड उत्पाद डेटाबेस में होता है, तो डेटा अभी भी गलत हो सकता है। हमने हर सफल स्कैन के लिए डेटाबेस मूल्यों की तुलना भौतिक लेबल के साथ की।
| मैट्रिक | Nutrola | MyFitnessPal | FatSecret | Cronometer | Yazio |
|---|---|---|---|---|---|
| लेबल के 5% के भीतर कैलोरी | 96% | 82% | 78% | 85% | 80% |
| सही सर्विंग साइज | 94% | 75% | 72% | 80% | 74% |
| अद्यतन मैक्रोज़ (पुनः सुधार के बाद) | 92% | 68% | 65% | 72% | 66% |
| सही क्षेत्रीय भिन्नता | 98% | 60% | 55% | 65% | 58% |
क्षेत्रीय भिन्नता की समस्या विशेष रूप से गंभीर है। हमारे परीक्षण में, MyFitnessPal में पाए गए आल्डी उत्पादों में से 40% ने किसी अन्य देश के संस्करण का डेटा लौटाया। एक आल्डी यूके ग्राहक जो अपने स्पेशली सेलेक्टेड कुकीज़ को स्कैन करता है, उसे आल्डी ऑस्ट्रेलिया का पोषण डेटा मिल सकता है, जिसका नुस्खा और भाग का आकार अलग है। इन क्रॉस-क्षेत्रीय असंगतियों में प्रति सर्विंग कैलोरी का अंतर औसतन 22% था।
सबसे सामान्य रूप से गायब स्टोर ब्रांड श्रेणियाँ
कुछ उत्पाद श्रेणियाँ सभी ऐप्स में लगातार ढूंढने में कठिन होती हैं, चाहे रिटेलर कोई भी हो।
| श्रेणी | औसत कवरिज (सभी ऐप्स) | सामान्य समस्या |
|---|---|---|
| डेली और ताजे तैयार भोजन | 28% | आंतरिक बारकोड, कम शेल्फ जीवन, क्षेत्रीय नुस्खे |
| बेकरी आइटम (इन-स्टोर बेक्ड) | 32% | स्टोर-प्रिंटेड लेबल, वजन-आधारित मूल्य निर्धारण |
| फ्रीज किए गए तैयार भोजन | 55% | बार-बार सुधार, क्षेत्रीय भिन्नताएँ |
| प्राइवेट लेबल सप्लीमेंट्स | 40% | क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस में शायद ही कभी सबमिट होते हैं |
| मौसमी और सीमित संस्करण आइटम | 22% | उत्पाद हफ्तों तक मौजूद रहते हैं, डेटाबेस प्रविष्टियाँ वर्षों तक बनी रहती हैं |
| ताजा मांस और समुद्री भोजन (स्टोर-पैक) | 35% | वजन-परिवर्तनीय बारकोड, स्टोर-विशिष्ट कोड |
| ओन-ब्रांड मसाले और सॉस | 60% | क्षेत्रीय नुस्खे में भिन्नता, पैक आकार में भिन्नता |
| स्टोर ब्रांड डेयरी (दही, पनीर) | 65% | बार-बार फ्लेवर रोटेशन, सुधार |
सभी ऐप्स में सबसे खराब प्रदर्शन करने वाली श्रेणी मौसमी और सीमित संस्करण स्टोर ब्रांड उत्पाद थी। ट्रेडर जो's और आल्डी जैसे खुदरा विक्रेता तेजी से मौसमी आइटम बदलने के लिए जाने जाते हैं। जब तक कोई उपयोगकर्ता उत्पाद डेटा को क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस में सबमिट करता है, तब तक उत्पाद पहले से ही बंद हो सकता है, और प्रविष्टि कभी भी किसी अन्य उपयोगकर्ता द्वारा सत्यापित नहीं की जा सकती।
स्टोर ब्रांड्स के साथ क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस को समस्याएँ क्यों होती हैं
मुख्य समस्या स्वयं क्राउडसोर्सिंग मॉडल है। MyFitnessPal और FatSecret जैसे ऐप्स मुख्य रूप से उपयोगकर्ता-समर्पित डेटा पर निर्भर करते हैं। यह उन उत्पादों के लिए अच्छी तरह से काम करता है जिनके लाखों खरीदार होते हैं जो उन्हें बार-बार स्कैन करते हैं, जिससे स्वाभाविक त्रुटि सुधार होता है। कोका-कोला क्लासिक के लिए एक गलत प्रविष्टि जल्दी से देखी और ठीक की जाती है क्योंकि हर हफ्ते हजारों लोग इसे स्कैन करते हैं।
स्टोर ब्रांड्स का वितरण पैटर्न मौलिक रूप से अलग है:
- सीमित भूगोल। किरक्लैंड उत्पाद केवल कॉस्टको पर उपलब्ध हैं। ट्रेडर जो's उत्पाद केवल ट्रेडर जो's में हैं। इससे योगदानकर्ताओं की संख्या सीमित होती है।
- कम ब्रांड पहचान। उपयोगकर्ता नाम से खोजते समय "स्पेशली सेलेक्टेड" (आल्डी) या "डीलक्स" (लिडल) नहीं पा सकते क्योंकि ये उप-ब्रांड्स कम ज्ञात हैं।
- उच्च परिवर्तन। खुदरा विक्रेता प्राइवेट लेबल उत्पादों को राष्ट्रीय ब्रांड्स की तुलना में लगभग दोगुनी दर पर बदलते और सुधारते हैं, 2025 के IRI डेटा के अनुसार। डेटाबेस जल्दी पुराना हो जाता है।
- क्षेत्रीय डेटाबेस साइलो। ओपन फूड फैक्ट्स डेटा को देश के अनुसार अलग करता है, जो सटीकता में मदद करता है लेकिन सीमा पार कवरिज को कम करता है। एक जर्मन उपयोगकर्ता जो लिडल उत्पाद को स्कैन करता है, उसे एक फ्रेंच उपयोगकर्ता द्वारा सबमिट किए गए उसी उत्पाद के लाभ नहीं मिल सकते हैं, जो अलग पोषण मान रखता है।
Nutrola स्टोर ब्रांड सटीकता को कैसे बनाए रखता है
Nutrola एक सत्यापित डेटाबेस मॉडल का उपयोग करता है, न कि पूरी तरह से क्राउडसोर्स्ड। अंतर संरचनात्मक है:
- सक्रिय डेटाबेस रखरखाव। Nutrola की डेटा टीम प्रमुख खुदरा विक्रेताओं से सुधार की घोषणाओं की निगरानी करती है और प्रविष्टियों को सक्रिय रूप से अपडेट करती है, उपयोगकर्ताओं द्वारा त्रुटियों की रिपोर्ट किए जाने की प्रतीक्षा करने के बजाय।
- क्षेत्रीय भिन्नता का पृथक्करण। स्टोर ब्रांड उत्पाद के प्रत्येक देश-विशिष्ट संस्करण को अपनी स्वयं की सत्यापित प्रविष्टि मिलती है। यूके में आल्डी उत्पाद को स्कैन करने पर यूके-विशिष्ट डेटा मिलता है, न कि किसी यादृच्छिक क्षेत्रीय मिलान।
- खुदरा विक्रेता साझेदारी डेटा। जहां उपलब्ध हो, Nutrola सीधे खुदरा विक्रेता उत्पाद फीड से पोषण डेटा को एकीकृत करता है, जो तब अपडेट होता है जब उत्पादों को सुधारित किया जाता है।
- AI फोटो फॉलबैक। जब स्टोर ब्रांड बारकोड डेटाबेस में नहीं होता है, तो Nutrola का AI फोटो लॉगिंग सीधे फोटो से पोषण लेबल पढ़ सकता है। इससे "उत्पाद नहीं मिला" की समस्या पूरी तरह से समाप्त हो जाती है।
- कुल मिलाकर 95%+ बारकोड कवरिज, विशेष रूप से प्राइवेट लेबल उत्पादों के लिए अंतर को बंद करने के सक्रिय प्रयासों के साथ।
यह दृष्टिकोण बनाए रखने में क्राउडसोर्सिंग की तुलना में अधिक लागत आती है, यही कारण है कि Nutrola एक भुगतान ऐप है जो 2.50 EUR प्रति माह से शुरू होता है, जिसमें 3-दिन का मुफ्त परीक्षण है, बजाय इसके कि विज्ञापन राजस्व पर निर्भर हो। इसका परिणाम लगातार सटीक डेटा है, विशेष रूप से उन स्टोर ब्रांड उत्पादों के लिए जो वास्तव में लोग खाते हैं।
स्टोर ब्रांड उत्पादों को ट्रैक करने के लिए व्यावहारिक सुझाव
यदि आप अक्सर स्टोर ब्रांड उत्पाद खरीदते हैं, तो ये प्रथाएँ आपकी ट्रैकिंग सटीकता में सुधार करेंगी, चाहे आप कोई भी ऐप उपयोग करें:
पहली स्कैन हमेशा सत्यापित करें। जब आप पहली बार किसी स्टोर ब्रांड उत्पाद को स्कैन करते हैं, तो ऐप के डेटा की तुलना भौतिक लेबल से करें। कैलोरी, सर्विंग साइज, और कम से कम प्रोटीन और कुल वसा की जांच करें। यदि कुछ 10% से अधिक भिन्न है, तो प्रविष्टि को सही करें या एक कस्टम फूड बनाएं।
कुछ महीनों बाद फिर से सत्यापित करें। खुदरा विक्रेता नियमित रूप से प्राइवेट लेबल उत्पादों को सुधारते हैं। एक उत्पाद जिसे आपने छह महीने पहले सत्यापित किया था, वह बदल सकता है। समय-समय पर लेबल की जांच करें, विशेष रूप से उन उत्पादों के लिए जहां आप स्वाद या बनावट में बदलाव महसूस करते हैं।
सर्विंग साइज असंगतियों पर संदेह करें। सबसे सामान्य स्टोर ब्रांड त्रुटि गलत सर्विंग साइज है। कैलोरी-प्रति-100ग्राम सही हो सकती है, लेकिन "सर्विंग" की परिभाषा किसी अन्य देश के संस्करण से आ सकती है। हमेशा पुष्टि करें कि सर्विंग साइज आपके उत्पाद से मेल खाती है।
पोषण लेबल को प्राथमिक स्रोत के रूप में उपयोग करें। यदि आपका ऐप AI पोषण लेबल पढ़ने का समर्थन करता है, तो लेबल की फोटो लें बजाय इसके कि बारकोड पर निर्भर रहें। यह आपको आपके विशिष्ट उत्पाद पर छपे डेटा को देता है, सभी डेटाबेस समस्याओं को बायपास करता है।
रिटेलर नाम के साथ उत्पाद की खोज करें। यदि बारकोड स्कैनिंग विफल हो जाती है, तो ऐप के डेटाबेस में रिटेलर नाम का उपयोग करके खोजें। "किर्कलैंड ऑर्गेनिक पीनट बटर" की खोज करना सही प्रविष्टि खोजने की अधिक संभावना है बजाय केवल "ऑर्गेनिक पीनट बटर" की खोज करने के।
जब आप त्रुटियाँ पाते हैं, तो रिपोर्ट करें। यदि आपका ऐप सामुदायिक सुधारों की अनुमति देता है, तो गलत प्रविष्टियों को ठीक करने में 30 सेकंड का समय लें। इससे अगले व्यक्ति की मदद होती है जो उसी उत्पाद को स्कैन करता है। Nutrola में, झंडा उठाए गए प्रविष्टियों की समीक्षा डेटा टीम द्वारा की जाती है और सत्यापित डेटाबेस में अपडेट की जाती है।
गलत स्टोर ब्रांड डेटा की छिपी लागत
जब स्टोर ब्रांड डेटा गलत होता है, तो आपके ट्रैकिंग पर प्रभाव तेजी से बढ़ता है। इस परिदृश्य पर विचार करें:
आप आल्डी के स्टोर ब्रांड ग्रीक योगर्ट, किरक्लैंड ग्रेनोला, और ग्रेट वैल्यू बादाम दूध खरीदते हैं। आप अपने नाश्ते के हिस्से के रूप में इन तीन उत्पादों का दैनिक सेवन करते हैं। यदि प्रत्येक उत्पाद की डेटाबेस प्रविष्टि 50 कैलोरी (जो हमने देखी गई त्रुटि सीमा के भीतर है) से भिन्न है, तो आपका नाश्ता ट्रैकिंग हर दिन 150 कैलोरी से भिन्न है। एक सप्ताह में, यह 1,050 अनहिसाब कैलोरी है, जो पूरी तरह से एक मध्यम कैलोरी घाटे को समाप्त करने के लिए पर्याप्त है।
American Journal of Clinical Nutrition में 2024 के एक अध्ययन में पाया गया कि कम डेटाबेस सटीकता वाले कैलोरी ट्रैकर्स का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने औसतन 12% अधिक कैलोरी का सेवन किया, और स्टोर ब्रांड उत्पादों को इस ट्रैकिंग अंतर का एक प्रमुख योगदानकर्ता माना गया।
किसी भी संरचित पोषण योजना पर, चाहे वह वजन घटाने, मांसपेशियों के निर्माण, या चिकित्सा आहार प्रबंधन के लिए हो, स्टोर ब्रांड डेटा की सटीकता कोई छोटी बात नहीं है। यह इस बात का एक मुख्य कारक है कि ट्रैकर वास्तव में काम करता है या नहीं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
जब मैं बारकोड स्कैन करता हूँ तो मेरा किरक्लैंड उत्पाद क्यों नहीं मिलता?
किर्कलैंड सिग्नेचर उत्पाद केवल कॉस्टको में उपलब्ध होते हैं, जो क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस में उन्हें सबमिट करने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या को सीमित करता है। किरक्लैंड के पास देश के अनुसार भिन्न उत्पाद श्रृंखलाएँ भी होती हैं। यदि आप किसी ऐसे ट्रैकर के साथ किरक्लैंड उत्पाद को स्कैन कर रहे हैं जो क्राउडसोर्स्ड डेटा पर निर्भर करता है, तो बारकोड नहीं मिलने की संभावना लगभग 20-40% है, ऐप के आधार पर। Nutrola का सत्यापित डेटाबेस परीक्षण किए गए किरक्लैंड उत्पादों का 92% कवर करता है।
क्या ट्रेडर जो's उत्पादों को अन्य स्टोर ब्रांड्स की तुलना में ट्रैक करना कठिन है?
हाँ, हमारे परीक्षण में ट्रेडर जो's ने लिडल और कारफूर के बाद ऐप्स में तीसरी सबसे कम कवरिज दर दर्ज की। इसका कारण यह है कि ट्रेडर जो's उत्पाद केवल ट्रेडर जो's स्टोर्स में बेचे जाते हैं (ज्यादातर आइटम यूएस में) और कंपनी अक्सर अपने उत्पादों की लाइनअप को बदलती है। मौसमी और सीमित संस्करण ट्रेडर जो's आइटम किसी भी ट्रैकर के डेटाबेस में विशेष रूप से ढूंढना कठिन होते हैं।
क्या यूरोपीय स्टोर ब्रांड अमेरिकी स्टोर ब्रांड्स की तुलना में बेहतर या खराब स्कैन होते हैं?
औसतन खराब। हमारे परीक्षण में, यूरोपीय प्राइवेट लेबल (आल्डी ईयू, लिडल, कारफूर, टेस्को) की औसत कवरिज दर पांच परीक्षण किए गए ऐप्स में 56% थी, जबकि अमेरिकी स्टोर ब्रांड्स (किर्कलैंड, ग्रेट वैल्यू, गुड & गेदर, ट्रेडर जो's) के लिए 67% थी। यह अंतर यूरोपीय बाजारों में पतले क्राउडसोर्स्ड योगदानकर्ता आधार और अधिक क्षेत्रीय विखंडन के कारण है।
स्टोर ब्रांड उत्पादों को कितनी बार सुधारित किया जाता है?
प्रमुख खुदरा विक्रेता आमतौर पर हर साल अपने प्राइवेट लेबल रेंज के 10-15% को सुधारते हैं, IRI मार्केट डेटा के अनुसार। यह राष्ट्रीय ब्रांड्स की तुलना में लगभग दोगुनी सुधार दर है। सबसे अधिक सुधार की आवृत्ति वाली श्रेणियों में तैयार भोजन, स्नैक बार, अनाज, और दही शामिल हैं। प्रत्येक सुधार कैलोरी को प्रति सर्विंग 5-20% तक बदल सकता है, जिसका अर्थ है कि स्टोर ब्रांड्स के लिए डेटाबेस प्रविष्टियाँ तेजी से पुरानी हो जाती हैं।
यदि मेरा स्टोर ब्रांड उत्पाद सफलतापूर्वक स्कैन होता है तो क्या मैं कैलोरी गिनती पर भरोसा कर सकता हूँ?
स्वतः नहीं। हमारे परीक्षण में पाया गया कि जब भी स्टोर ब्रांड बारकोड को पहचाना गया, तो औसतन सभी ऐप्स में 18% समय पोषण डेटा गलत या पुराना था (Nutrola के लिए 4% से लेकर FatSecret के लिए 35% तक)। हमेशा ऐप के प्रदर्शित डेटा की तुलना भौतिक लेबल के साथ करें, कम से कम नए उत्पाद के पहले स्कैन पर।
यदि मेरा स्टोर ब्रांड उत्पाद किसी भी ऐप के डेटाबेस में नहीं है तो मुझे क्या करना चाहिए?
आपके पास तीन विकल्प हैं। पहले, भौतिक लेबल से पोषण डेटा को मैन्युअल रूप से अपने ऐप में कस्टम फूड के रूप में दर्ज करें। दूसरे, यदि आपका ऐप AI पोषण लेबल पढ़ने का समर्थन करता है (जैसे Nutrola), तो पोषण तथ्य पैनल की फोटो लें और AI को डेटा निकालने दें। तीसरे, एक समान राष्ट्रीय ब्रांड उत्पाद खोजें और उसे प्रॉक्सी के रूप में उपयोग करें, हालांकि इससे अपनी गलतियाँ भी हो सकती हैं। AI लेबल पढ़ने का दृष्टिकोण सबसे सटीक है क्योंकि यह आपके विशिष्ट उत्पाद से डेटा को कैप्चर करता है।
क्या Nutrola की स्टोर ब्रांड कवरिज MyFitnessPal से बेहतर है?
हमारे 50-उत्पाद परीक्षण में, Nutrola ने स्टोर ब्रांड बारकोड के लिए 87% कवरिज दर्ज की, जबकि MyFitnessPal का 70% था। यह अंतर यूरोपीय खुदरा विक्रेताओं के लिए सबसे अधिक था: Nutrola ने लिडल उत्पादों में से 83% को पाया जबकि MyFitnessPal ने 58%, और कारफूर उत्पादों में से 82% को पाया जबकि MyFitnessPal ने 55%। Nutrola का सत्यापित डेटाबेस मॉडल और सक्रिय रखरखाव उच्च स्टोर ब्रांड कवरिज में योगदान करते हैं।
स्टोर ब्रांड उत्पाद को स्कैन करते समय कभी-कभी अलग देश का पोषण डेटा क्यों दिखता है?
अधिकांश क्राउडसोर्स्ड डेटाबेस क्षेत्रीय उत्पाद भिन्नताओं को साफ-सुथरे तरीके से अलग नहीं करते हैं। जब ऑस्ट्रेलिया में एक उपयोगकर्ता आल्डी उत्पाद को सबमिट करता है और जर्मनी में एक उपयोगकर्ता उसी उत्पाद को सबमिट करता है (एक ही ब्रांड नाम, समान बारकोड प्रारूप), तो डेटाबेस प्रविष्टियों को मर्ज या भ्रमित कर सकता है। चूंकि आल्डी और लिडल कई देशों में स्थानीय रूप से उत्पादित उत्पादों के साथ काम करते हैं, इसलिए एक ही ब्रांड नाम पूरी तरह से अलग नुस्खों से मेल खा सकता है। Nutrola इस समस्या को प्रत्येक क्षेत्रीय भिन्नता के लिए अलग सत्यापित प्रविष्टियाँ बनाए रखकर संबोधित करता है।
क्या आप अपने पोषण ट्रैकिंग को बदलने के लिए तैयार हैं?
उन हजारों में शामिल हों जिन्होंने Nutrola के साथ अपनी स्वास्थ्य यात्रा को बदल दिया!
