الرؤية الرقمية الجديدة – شرح لمصطلحات تحسين محركات البحث (SEO)، وتحسين الموقع الجغرافي المحلي (LLMO)، وتحسين الموقع الجغرافي الجغرافي (GEO)، وتحسين الوصول الشامل (AIO)، وتحسين الوصول الشامل (AEO) – لم يعد تحسين محركات البحث وحده كافيًا

التحول النموذجي: من تحسين محركات البحث إلى تحسين محركات البحث التوليدية

إعادة تعريف الرؤية الرقمية في عصر الذكاء الاصطناعي

يشهد المشهد المعلوماتي الرقمي حاليًا تحولًا جذريًا هو الأعمق منذ ظهور البحث الرسومي على الإنترنت. فالآلية التقليدية، التي تعرض فيها محركات البحث قائمةً بالإجابات المحتملة على شكل روابط زرقاء، تاركةً للمستخدم مهمة البحث والمقارنة واستخلاص المعلومات ذات الصلة، تتلاشى تدريجيًا لتحل محلها آلية جديدة. تتمثل هذه الآلية في نموذج "السؤال والجواب" المدعوم بأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية. تقوم هذه الأنظمة بعملية الاستخلاص نيابةً عن المستخدم، مقدمةً إجابةً مباشرةً ومنسقةً بلغة طبيعية على السؤال المطروح.

يُحدث هذا التحول الجذري آثارًا بعيدة المدى على مفهوم الظهور الرقمي. لم يعد النجاح يقتصر على الظهور في الصفحة الأولى من نتائج البحث، بل بات يُعرَّف بشكل متزايد بأنه جزء لا يتجزأ من الاستجابة التي يُولِّدها الذكاء الاصطناعي، سواءً كمصدر مُستشهد به مباشرةً، أو علامة تجارية مذكورة، أو أساس للمعلومات المُركَّبة. يُسرِّع هذا التطور من وتيرة التوجه الحالي نحو "عمليات البحث بدون نقرات"، حيث يُلبي المستخدمون احتياجاتهم المعلوماتية مباشرةً من صفحة نتائج البحث دون الحاجة إلى زيارة أي موقع إلكتروني. لذا، من الضروري للشركات ومنشئي المحتوى فهم قواعد اللعبة الجديدة وتكييف استراتيجياتهم وفقًا لذلك.

مناسب ل:

• مدونة الخبراء: البحث بالذكاء الاصطناعي AIS / البحث بالذكاء الاصطناعي KIS / تحسين محركات البحث من الجيل التالي NEO SEO = NSEO (تحسين محركات البحث من الجيل التالي)

المصطلحات الجديدة للتحسين: شرح مصطلحات SEO وLLMO وGEO وAIO وAEO

مع ظهور هذه التقنيات الجديدة، نشأت مفردات معقدة ومربكة في كثير من الأحيان. لذا، يُعدّ التعريف الواضح لهذه المصطلحات أمراً ضرورياً لوضع استراتيجية فعّالة.

تحسين محركات البحث (SEO): هو التخصص الأساسي والراسخ لتحسين محتوى الويب لمحركات البحث التقليدية مثل جوجل وبينج. الهدف الرئيسي هو تحقيق تصنيفات عالية في صفحات نتائج محركات البحث التقليدية القائمة على الروابط. يبقى تحسين محركات البحث بالغ الأهمية حتى في عصر الذكاء الاصطناعي، لأنه يشكل الأساس لجميع عمليات التحسين اللاحقة.

تحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMO): يصف هذا المصطلح التقني الدقيق عملية تحسين المحتوى تحديدًا لتمكين نماذج اللغة الكبيرة القائمة على النصوص، مثل ChatGPT من OpenAI أو Gemini من Google، من فهمه ومعالجته والاستشهاد به بفعالية. لم يعد الهدف هو تصنيف المحتوى، بل إدراجه كمصدر موثوق في الاستجابات التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي.

تحسين محرك التوليد (GEO): مصطلح أوسع نطاقًا، يُستخدم غالبًا كمرادف لتحسين نموذج اللغة (LLMO). يركز تحسين محرك التوليد على تحسين النظام التوليدي بأكمله أو "المحرك" (مثل Perplexity، وGoogle AI Overviews) الذي يُولّد الاستجابة، وليس فقط نموذج اللغة نفسه. ويهدف إلى ضمان تمثيل رسالة العلامة التجارية بدقة ونشرها عبر هذه القنوات الجديدة.

تحسين الذكاء الاصطناعي (AIO): مصطلح شامل ذو معانٍ متعددة، مما قد يُسبب التباسًا. في سياق تحسين المحتوى، يشير AIO إلى الاستراتيجية العامة لتكييف المحتوى مع أي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي. مع ذلك، قد يُشير المصطلح أيضًا إلى التحسين التقني لنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها، أو إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات التجارية. هذا الغموض يجعله أقل دقةً في سياق استراتيجية محتوى محددة.

تحسين محرك الإجابة (AEO): مجال فرعي متخصص من GEO/LLMO يركز على تحسين ميزات الإجابة المباشرة داخل أنظمة البحث، مثل تلك الموجودة في نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من Google.

لأغراض هذا التقرير، يتم استخدام GEO وLLMO كمصطلحات أساسية لاستراتيجيات تحسين المحتوى الجديدة، حيث أنها تصف الظاهرة بدقة أكبر وتصبح بشكل متزايد المعيار الصناعي.

لماذا يُعد تحسين محركات البحث التقليدي أساسيًا، ولكنه لم يعد كافيًا؟

من المفاهيم الخاطئة الشائعة أن أساليب التحسين الجديدة ستحل محل تحسين محركات البحث (SEO). في الواقع، يُكمّل كلٌ من LLMO وGEO تحسين محركات البحث التقليدي ويُوسّعان نطاقه. العلاقة بينهما تكافلية: فبدون أساس متين لتحسين محركات البحث، يكاد يكون من المستحيل تحقيق تحسين فعّال للذكاء الاصطناعي التوليدي.

تحسين محركات البحث كأساس: تُعدّ الجوانب الأساسية لتحسين محركات البحث التقني - مثل سرعة تحميل الصفحات، وبنية الموقع الواضحة، وضمان سهولة الزحف - ضرورية للغاية لكي تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من العثور على موقع ويب وقراءته ومعالجته. وبالمثل، تظلّ مؤشرات الجودة المعروفة، مثل المحتوى عالي الجودة والروابط الخلفية ذات الصلة بالموضوع، بالغة الأهمية لاعتبار الموقع مصدرًا موثوقًا.

العلاقة بتقنية RAG: تستخدم العديد من محركات البحث التوليدية تقنية تُسمى "التوليد المُعزز بالاسترجاع" (RAG) لإثراء إجاباتها بمعلومات حديثة من الإنترنت. وغالبًا ما تعتمد هذه المحركات على أفضل نتائج محركات البحث التقليدية. وبالتالي، فإنّ الحصول على ترتيب عالٍ في نتائج البحث التقليدية يزيد بشكل مباشر من احتمالية استخدام الذكاء الاصطناعي لهذا الترتيب كمصدر للإجابة المُولّدة.

فجوة تحسين محركات البحث وحده: على الرغم من أهميته الجوهرية، لم يعد تحسين محركات البحث وحده كافيًا. لم يعد تصدّر نتائج البحث ضمانًا للظهور أو زيادة الزيارات، إذ غالبًا ما تتفوق الإجابات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي على النتائج التقليدية وتُجيب مباشرةً على استفسار المستخدم. الهدف الجديد هو معالجة المعلومات ذات الصلة وتلخيصها ضمن هذه الإجابات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي. يتطلب هذا مستوى إضافيًا من التحسين يركز على سهولة قراءة الكلمات المفتاحية آليًا، وعمق السياق، والمصداقية الواضحة - وهي جوانب تتجاوز تحسين الكلمات المفتاحية التقليدي.

إن تشتت المصطلحات ليس مجرد جدل دلالي، بل هو مؤشر على تحول نموذجي في مراحله الأولى. تعكس الاختصارات المتعددة وجهات نظر مختلفة تتنافس على تعريف هذا المجال الجديد، بدءًا من منظور تقني (مثل AIO وLLMO) وصولًا إلى منظور تسويقي (مثل GEO وAEO). هذا الغموض، إلى جانب غياب معيار راسخ، يخلق فرصة استراتيجية سانحة. فبينما لا تزال المؤسسات الكبيرة ذات الهياكل التنظيمية المنعزلة تناقش المصطلحات والاستراتيجيات، تستطيع الشركات الأكثر مرونة تبني المبادئ الأساسية للمحتوى الموثوق والقابل للقراءة الآلية، ما يضمن لها ميزة الريادة. إن حالة عدم اليقين الراهنة ليست عائقًا، بل فرصة سانحة.

مقارنة بين تخصصات التحسين

تسعى مختلف تخصصات التحسين إلى تحقيق أهداف واستراتيجيات متباينة. يركز تحسين محركات البحث (SEO) على الوصول إلى تصنيفات عالية في محركات البحث التقليدية مثل جوجل وبينج من خلال تحسين الكلمات المفتاحية، وبناء الروابط، والتحسينات التقنية، ويُقاس النجاح بتصنيفات الكلمات المفتاحية وحركة المرور العضوية. أما تحسين الكلمات المفتاحية القائم على العمق الدلالي (LLMO)، فيهدف إلى الظهور أو الاستشهاد به في ردود الذكاء الاصطناعي من نماذج اللغة الرئيسية مثل ChatGPT أو Gemini، وذلك باستخدام العمق الدلالي، وتحسين الكيانات، وعوامل EEAT، وينعكس النجاح في ذكر العلامة التجارية والاستشهاد بها. ويسعى تحسين محركات البحث الجغرافية (GEO) إلى تمثيل العلامة التجارية بشكل صحيح في الردود التي تولدها محركات مثل Perplexity أو AI Overviews، مع إعطاء الأولوية لهيكلة المحتوى وبناء مصداقية الموضوع، حيث تُعد حصة الظهور في ردود الذكاء الاصطناعي مقياسًا للنجاح. أما تحسين الذكاء الاصطناعي الشامل (AIO) فيسعى إلى تحقيق الهدف الأكثر شمولاً: الظهور العام عبر جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي. وهو يجمع بين تحسين محركات البحث (SEO)، وتحسين محركات البحث الجغرافية (GEO)، وتحسين الكلمات المفتاحية القائم على العمق الدلالي (LLMO) مع تحسين إضافي للنموذج والعملية، ويُقاس بالظهور عبر قنوات الذكاء الاصطناعي المختلفة. يركز تحسين محركات البحث (AEO) في النهاية على الظهور في مقتطفات الإجابات المباشرة من محركات الإجابات من خلال تنسيق الأسئلة الشائعة وعلامات المخطط، مع تحديد النجاح من خلال التواجد في مربعات الإجابات.

غرفة المحركات: نظرة معمقة على التكنولوجيا الكامنة وراء البحث بالذكاء الاصطناعي

لتحسين المحتوى لأنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، من الضروري فهم التقنيات الأساسية فهماً عميقاً. فهذه الأنظمة ليست صناديق سوداء غامضة، بل تستند إلى مبادئ تقنية محددة تحدد وظائفها، وبالتالي متطلبات المحتوى المراد معالجته.

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): الآليات الأساسية

يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

• التدريب المسبق باستخدام مجموعات بيانات ضخمة: تُدرَّب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات نصية هائلة مستقاة من مصادر مثل ويكيبيديا، والإنترنت المتاح للعموم (مثل مجموعة بيانات Common Crawl)، ومجموعات الكتب الرقمية. ومن خلال تحليل تريليونات الكلمات، تتعلم هذه النماذج الأنماط الإحصائية، والبنى النحوية، والمعرفة الواقعية، والعلاقات الدلالية في اللغة البشرية.
• مشكلة انقطاع المعرفة: يتمثل أحد القيود الجوهرية لنماذج التعلم الآلي في أن معرفتها محصورة عند مستوى بيانات التدريب. فلديها ما يُسمى "تاريخ انقطاع المعرفة"، ولا يمكنها الوصول إلى المعلومات التي أُنشئت بعد ذلك التاريخ. على سبيل المثال، نموذج التعلم الآلي الذي تم تدريبه حتى عام 2023 لا يعرف ما حدث بالأمس. هذه هي المشكلة الأساسية التي يجب حلها لتطبيقات البحث.
• التجزئة والتوليد الاحتمالي: لا تعالج نماذج اللغة المحدودة النص كلمةً كلمة، بل تقسمه إلى وحدات أصغر تُسمى "رموزًا". وتتمثل وظيفتها الأساسية في التنبؤ بالرمز التالي الأكثر احتمالًا بناءً على السياق الحالي، وبالتالي توليد نص متماسك بشكل متسلسل. وهي عبارة عن أدوات متطورة للغاية للتعرف على الأنماط الإحصائية، ولا تمتلك وعيًا أو فهمًا بشريًا.

التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): الجسر إلى الويب المباشر

تُعدّ تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) التقنية الأساسية التي تُمكّن نماذج التعلم الآلي من العمل كمحركات بحث حديثة. فهي تسدّ الفجوة بين المعرفة الثابتة المُدرّبة مسبقًا للنموذج والمعلومات الديناميكية للإنترنت.

يمكن تقسيم عملية RAG إلى أربع خطوات:

• الاستعلام: يقوم المستخدم بطرح سؤال على النظام.
• الاسترجاع: بدلاً من الاستجابة الفورية، يُفعّل النظام مُكوّن "الاسترجاع". يبحث هذا المُكوّن، وهو غالبًا مُحرك بحث دلالي، في قاعدة بيانات خارجية - عادةً ما تكون فهرس مُحرك بحث رئيسي مثل جوجل أو بينج - عن وثائق ذات صلة بالاستعلام. وهنا تبرز أهمية تصنيفات تحسين محركات البحث التقليدية العالية: فالمحتوى الذي يحتل مرتبة جيدة في نتائج البحث التقليدية يُرجّح أن يعثر عليه نظام RAG ويختاره كمصدر مُحتمل.
• الإثراء: يتم استخراج المعلومات الأكثر صلة من المستندات المسترجعة وإضافتها إلى طلب المستخدم الأصلي كسياق إضافي. وهذا يُنشئ "موجزًا ​​مُثرى".
• عملية التوليد: يتم إرسال هذا التوجيه المُحسّن إلى نموذج التعلم الآلي. يقوم النموذج الآن بتوليد استجابته، والتي لم تعد تعتمد فقط على معلومات التدريب القديمة، بل على الحقائق الحالية المسترجعة.

تقلل هذه العملية من خطر "الهلوسة" (اختلاق الحقائق)، وتسمح بالاستشهاد بالمصادر، وتضمن أن تكون الإجابات أكثر حداثة ودقة من الناحية الواقعية.

البحث الدلالي والتضمينات المتجهة: لغة الذكاء الاصطناعي

لفهم كيفية عمل خطوة "الاسترجاع" في RAG، يجب على المرء أن يفهم مفهوم البحث الدلالي.

• من الكلمات المفتاحية إلى المعنى: يعتمد البحث التقليدي على مطابقة الكلمات المفتاحية. أما البحث الدلالي، فيهدف إلى فهم الغرض من الاستعلام وسياقه. على سبيل المثال، قد يُظهر البحث عن "قفازات شتوية دافئة" نتائجَ للبحث عن "قفازات صوفية" أيضاً، لأن النظام يتعرف على العلاقة الدلالية بين المفهومين.
• تُعدّ تضمينات المتجهات الآلية الأساسية: الأساس التقني لذلك هو تضمينات المتجهات. يقوم "نموذج تضمين" خاص بتحويل وحدات النص (الكلمات، والجمل، والمستندات الكاملة) إلى تمثيل رقمي - متجه في فضاء عالي الأبعاد.
• التقارب المكاني كتشابه دلالي: في هذا الفضاء المتجهي، تُمثَّل المفاهيم المتشابهة دلاليًا بنقاط تقع بالقرب من بعضها. فالمتجه الذي يُمثِّل "ملكًا" له علاقة مشابهة بالمتجه الذي يُمثِّل "ملكة"، كما أن المتجه الذي يُمثِّل "رجلًا" له علاقة مشابهة بالمتجه الذي يُمثِّل "امرأة".
• التطبيق في عملية RAG: يتم تحويل طلب المستخدم إلى متجه. ثم يبحث نظام RAG في قاعدة بيانات المتجهات الخاصة به للعثور على متجهات المستندات الأقرب إلى متجه الطلب. وبهذه الطريقة، يتم استرجاع المعلومات الأكثر صلةً من الناحية الدلالية لإثراء الموجه.

نماذج التفكير وعمليات التفكير: المرحلة التالية من التطور

في طليعة تطوير برامج الماجستير في القانون توجد ما يسمى بالنماذج المعرفية التي تعد بشكل أكثر تقدماً لمعالجة المعلومات.

• ما وراء الإجابات البسيطة: في حين أن نماذج التعلم المنطقي القياسية تولد إجابة في تمريرة واحدة، فإن نماذج التفكير تقسم المشكلات المعقدة إلى سلسلة من الخطوات المنطقية الوسيطة، ما يسمى "سلسلة التفكير".
• كيف تعمل هذه النماذج: يتم تدريبها من خلال التعلم المعزز، حيث تُكافأ مسارات الحلول الناجحة متعددة المراحل. وهي في الأساس "تفكر بصوت عالٍ" داخليًا، فتُصيغ وتستبعد مناهج مختلفة قبل الوصول إلى إجابة نهائية، غالبًا ما تكون أكثر دقة وموثوقية.
• الآثار المترتبة على التحسين: على الرغم من أن هذه التقنية لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أنها تشير إلى أن محركات البحث المستقبلية ستكون قادرة على التعامل مع استعلامات أكثر تعقيدًا وتعددًا في جوانبها. يُعد المحتوى الذي يقدم تعليمات واضحة ومنطقية خطوة بخطوة، أو وصفًا تفصيليًا للعمليات، أو تسلسلًا منطقيًا متماسكًا، مصدرًا مثاليًا للمعلومات عالية الجودة، ما يجعله مناسبًا للاستخدام من قِبل هذه النماذج المتقدمة.

تُنشئ البنية التكنولوجية لعمليات البحث الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي - والتي تجمع بين خوارزميات LLM وRAG والبحث الدلالي - حلقة تغذية راجعة قوية ومعززة ذاتيًا بين "الويب القديم" للصفحات المصنفة و"الويب الجديد" للإجابات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. يُفهرس المحتوى عالي الجودة والموثوق، والذي يحقق أداءً جيدًا في تحسين محركات البحث التقليدي، ويُصنف بشكل بارز. هذا التصنيف العالي يجعله مرشحًا رئيسيًا للاسترجاع بواسطة أنظمة RAG. عندما يستشهد الذكاء الاصطناعي بهذا المحتوى، فإنه يُعزز مصداقيته، مما قد يؤدي إلى زيادة تفاعل المستخدمين، والمزيد من الروابط الخلفية، وفي النهاية، إشارات أقوى لتحسين محركات البحث التقليدي. هذا يُنشئ "حلقة حميدة من المصداقية". في المقابل، يتم تجاهل المحتوى منخفض الجودة من قِبل كل من البحث التقليدي وأنظمة RAG، ليصبح غير مرئي بشكل متزايد. وبالتالي، ستتسع الفجوة بين من يملكون المحتوى الرقمي ومن لا يملكونه بشكل كبير. ويكمن الأثر الاستراتيجي في أن الاستثمارات في تحسين محركات البحث الأساسي وبناء مصداقية المحتوى لم تعد مُركزة فقط على التصنيف؛ بل إنها تضمن مكانة دائمة في مستقبل توليف المعلومات المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

الركائز الثلاث لتحسين المحرك التوليدي

يشكّل الفهم التقني الوارد في الجزء الأول أساسًا لإطار عمل استراتيجي ملموس وقابل للتنفيذ. ولتحقيق النجاح في العصر الجديد للبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يجب أن ترتكز جهود التحسين على ثلاثة محاور رئيسية: المحتوى الاستراتيجي للفهم الآلي، والتحسين التقني المتقدم لبرامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والإدارة الاستباقية للسلطة الرقمية.

مناسب ل:

• نظرة عامة شاملة على البحث عن KI و SEO و AIO و LLMO

  

الركيزة الأولى: المحتوى الاستراتيجي لفهم الآلة

يجب أن تتغير طريقة إنشاء المحتوى وهيكلته تغييراً جذرياً. لم يعد الهدف مجرد إقناع القارئ البشري، بل أيضاً تزويد الآلة بأفضل أساس ممكن لاستخلاص المعلومات وتوليفها.

سلطة الموضوع كحدود جديدة

يتحول تركيز استراتيجية المحتوى من تحسين الكلمات الرئيسية الفردية إلى بناء سلطة موضوعية شاملة.

• بناء مراكز المعرفة: بدلاً من إنشاء مقالات منفصلة لكل كلمة مفتاحية، يتمثل الهدف في إنشاء "مجموعات موضوعية" شاملة. تتألف هذه المجموعات من مقالة مركزية شاملة تغطي موضوعًا واسعًا، بالإضافة إلى العديد من المقالات الفرعية المرتبطة بها والتي تتناول جوانب متخصصة وأسئلة تفصيلية. يشير هذا الهيكل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي بأن الموقع الإلكتروني مصدر موثوق وشامل لموضوع معين.
• تغطية شاملة: تعالج أنظمة إدارة التعلم الآلي المعلومات ضمن سياقات دلالية. يزيد الموقع الإلكتروني الذي يغطي موضوعًا ما بشكل شامل - بما في ذلك جميع الجوانب ذات الصلة، وأسئلة المستخدمين، والمفاهيم المرتبطة - من احتمالية استخدامه كمصدر أساسي من قِبل الذكاء الاصطناعي. يجد النظام جميع المعلومات الضرورية في مكان واحد، ولا يضطر إلى تجميعها من مصادر متعددة أقل شمولية.
• التطبيق العملي: لم يعد البحث عن الكلمات الرئيسية يُستخدم للعثور على مصطلحات بحث فردية، بل لرسم خريطة للعالم بأكمله من الأسئلة والجوانب الفرعية والمواضيع ذات الصلة التي تنتمي إلى مجال الكفاءة الأساسية.

EEAT كإشارة خوارزمية

يتطور مفهوم EEAT الخاص بجوجل (الخبرة، والكفاءة، والمصداقية، والجدارة بالثقة) من مجرد دليل إرشادي لمقيمي الجودة البشريين إلى مجموعة من الإشارات التي يمكن قراءتها آليًا والتي تستخدم لتقييم مصادر المحتوى.

بناء الثقة بشكل استراتيجي: يجب على الشركات أن تنفذ هذه الإشارات بنشاط وتجعلها مرئية على مواقعها الإلكترونية:

• الخبرة والكفاءة: يجب تحديد هوية المؤلفين بوضوح، ويفضل أن يكون ذلك مصحوبًا بسير ذاتية مفصلة تُظهر مؤهلاتهم وخبراتهم العملية. ينبغي أن يقدم المحتوى رؤى فريدة من واقع الممارسة العملية تتجاوز مجرد المعرفة الواقعية.
• المصداقية (الثقة): لا يزال بناء روابط خلفية ذات صلة بالسياق من مواقع إلكترونية أخرى ذات سمعة طيبة أمرًا مهمًا. ومع ذلك، فإن ذكر العلامة التجارية في مصادر موثوقة دون روابط يكتسب أهمية متزايدة.
• المصداقية: تعتبر معلومات الاتصال الواضحة والتي يسهل الوصول إليها، والاستشهاد بمصادر موثوقة، ونشر البيانات أو الدراسات الأصلية، وتحديث المحتوى وتصحيحه بانتظام، إشارات ثقة بالغة الأهمية.

استراتيجية المحتوى القائمة على الكيانات: تحسين المحتوى بناءً على الأشياء، وليس النصوص

تعتمد محركات البحث الحديثة في فهمها للعالم على "مخطط المعرفة". لا يتكون هذا المخطط من كلمات، بل من كيانات حقيقية (أشخاص، أماكن، علامات تجارية، مفاهيم) والعلاقات بينها.

• الارتقاء بعلامتك التجارية إلى كيانٍ راسخ: يتمثل الهدف الاستراتيجي في ترسيخ علامتك التجارية ككيانٍ واضح المعالم ومعترف به ضمن هذا المخطط، يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمجالٍ محدد. ويتحقق ذلك من خلال توحيد التسمية، واستخدام البيانات المنظمة (انظر القسم 4)، والتواجد المتكرر مع كيانات أخرى ذات صلة.
• التطبيق العملي: ينبغي تنظيم المحتوى حول كيانات محددة بوضوح. ويمكن شرح المصطلحات التقنية المهمة في قواميس أو مربعات تعريف. كما أن الربط بمصادر الكيانات المعترف بها، مثل ويكيبيديا أو ويكي بيانات، يُساعد جوجل على إنشاء الروابط الصحيحة وترسيخ التصنيف الموضوعي.

فنّ المقتطفات: هيكلة المحتوى لاستخراجه مباشرةً

يجب تنسيق المحتوى بطريقة تسمح للآلات بتفكيكه وإعادة استخدامه بسهولة.

• تحسين مستوى الفقرات: غالبًا لا تستخلص أنظمة الذكاء الاصطناعي المقالات كاملةً، بل تستخلص أجزاءً أو أقسامًا فردية مُصاغة بدقة - كفقرة، أو عنصر قائمة، أو صف جدول - للإجابة عن جزء محدد من الاستعلام. لذا، ينبغي تصميم موقع الويب كمجموعة من هذه الأجزاء المعلوماتية سهلة الاستخلاص.
• أفضل الممارسات الهيكلية:
  • الكتابة التي تبدأ بالإجابة: يجب أن تبدأ الفقرات بإجابة موجزة ومباشرة على سؤال ضمني، متبوعة بتفاصيل توضيحية.
  • استخدام القوائم والجداول: ينبغي عرض المعلومات المعقدة في تعدادات وقوائم مرقمة وجداول، حيث أن هذه التنسيقات سهلة بشكل خاص لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليلها.
  • الاستخدام الاستراتيجي للعناوين: ينبغي أن تُصاغ عناوين H2 وH3 الواضحة والوصفية، والتي غالباً ما تكون على شكل أسئلة، لتنظيم المحتوى بشكل منطقي. يجب أن يركز كل قسم على فكرة واحدة محددة.
  • أقسام الأسئلة الشائعة: تعتبر أقسام الأسئلة الشائعة (FAQ) مثالية لأنها تعكس بشكل مباشر شكل المحادثة القائمة على الأسئلة والأجوبة في محادثات الذكاء الاصطناعي.

الوسائط المتعددة واللغة الطبيعية

• أسلوب حواري: يجب كتابة المحتوى بأسلوب طبيعي وإنساني. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على لغة بشرية أصيلة، وتفضل النصوص التي تبدو وكأنها محادثة حقيقية.
• تحسين المحتوى المرئي: يمكن للذكاء الاصطناعي الحديث معالجة المعلومات المرئية أيضًا. لذا، تحتاج الصور إلى نصوص بديلة وتعليقات توضيحية ذات معنى. كما يجب أن تُرفق مقاطع الفيديو بنصوص مكتوبة. هذا يجعل محتوى الوسائط المتعددة قابلاً للفهرسة والاستشهاد به من قِبل الذكاء الاصطناعي.

يؤدي تضافر استراتيجيات المحتوى هذه - سلطة الموضوع، وEEAT، وتحسين الكيانات، وهيكلة المقتطفات - إلى رؤية عميقة: المحتوى الأكثر فعالية للذكاء الاصطناعي هو في الوقت نفسه المحتوى الأكثر فائدة ووضوحًا وموثوقية للبشر. لقد ولّى عهد "الكتابة للخوارزمية"، الذي غالبًا ما كان ينتج عنه نصوص غير طبيعية. تتطلب الخوارزمية الجديدة أفضل الممارسات التي تركز على الإنسان. ويترتب على ذلك أن الاستثمار في الخبرة الحقيقية، والكتابة عالية الجودة، وتصميم المعلومات الواضح، والاستشهادات الشفافة بالمصادر لم يعد مجرد "ممارسة جيدة"، بل هو الشكل الأكثر مباشرة واستدامة للتحسين التقني في عصر الذكاء الاصطناعي.

الركيزة الثانية: التحسين التقني المتقدم لبرامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي

بينما يُحدد المحتوى الاستراتيجي "ماذا" يتم تحسينه، يضمن التحسين التقني "كيف" يتم ذلك، فهو يضمن قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى هذا المحتوى وتفسيره ومعالجته بشكل صحيح. فبدون أساس تقني متين، حتى أفضل المحتويات تبقى غير مرئية.

إعادة النظر في تحسين محركات البحث التقني: الأهمية المستمرة للعناصر الأساسية

إن أساسيات تحسين محركات البحث التقنية ليست ذات صلة فقط بـ GEO، بل أصبحت أكثر أهمية.

• إمكانية الزحف والفهرسة: هذا أمرٌ أساسيٌ للغاية. إذا لم يتمكن برنامج زحف الذكاء الاصطناعي - سواءً كان برنامج Googlebot المعروف أو برامج متخصصة مثل ClaudeBot وGPTBot - من الوصول إلى صفحة أو عرضها، فإنها تُعتبر غير موجودة بالنسبة لنظام الذكاء الاصطناعي. يجب التأكد من أن الصفحات ذات الصلة تُعيد رمز حالة HTTP 200، وأنها غير محظورة (دون قصد) بواسطة ملف robots.txt.
• سرعة تحميل الصفحة ومهلات العرض: غالبًا ما تعمل برامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي بفترات عرض قصيرة جدًا للصفحة، تتراوح أحيانًا بين ثانية واحدة وخمس ثوانٍ فقط. الصفحات بطيئة التحميل، وخاصة تلك التي تحتوي على محتوى جافا سكريبت كثيف، معرضة لخطر التخطي أو المعالجة الجزئية فقط. لذا، يُعد تحسين مؤشرات الأداء الرئيسية للويب وسرعة الصفحة الإجمالية أمرًا بالغ الأهمية.
• عرض صفحات الويب باستخدام جافا سكريبت: على الرغم من أن برنامج زحف جوجل أصبح الآن بارعًا في عرض الصفحات التي تعتمد بشكل كبير على جافا سكريبت، إلا أن هذا لا ينطبق على العديد من برامج الزحف الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ولضمان إمكانية الوصول الشاملة، يجب تضمين المحتوى الأساسي في كود HTML الأولي للصفحة، وعدم تحميله من جانب المستخدم.

الضرورة الاستراتيجية لـ Schema.org: إنشاء مخطط معرفي شبكي

Schema.org عبارة عن مفردات موحدة للبيانات المنظمة. تُمكّن هذه المفردات مُشغّلي المواقع الإلكترونية من إخبار محركات البحث بوضوح عن محتوى مواقعهم وكيفية ترابط المعلومات المختلفة. يصبح الموقع الإلكتروني المُزوّد ​​برموز Schema بمثابة قاعدة بيانات قابلة للقراءة آليًا.

• لماذا تُعدّ المخططات أساسية للذكاء الاصطناعي؟ تُزيل البيانات المنظمة الغموض، إذ تُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من استخلاص الحقائق، مثل الأسعار والتواريخ والمواقع والتقييمات، أو خطوات الدليل، بدرجة عالية من الدقة. وهذا يجعل المحتوى مصدرًا أكثر موثوقية بكثير لتوليد الإجابات من النصوص غير المنظمة.
• أنواع المخططات الرئيسية لـ GEO:
  • المنظمة والشخص: لتحديد العلامة التجارية الخاصة بالفرد والمؤلفين ككيانات بشكل واضح.
  • صفحة الأسئلة الشائعة ودليل الاستخدام: لتنظيم المحتوى للحصول على إجابات مباشرة وتعليمات خطوة بخطوة تفضلها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • المقال: لنقل البيانات الوصفية المهمة مثل المؤلف وتاريخ النشر، وبالتالي تعزيز إشارات EEAT.
  • المنتج: ضروري للتجارة الإلكترونية لجعل بيانات السعر والتوافر والتقييم قابلة للقراءة آلياً.
• أفضل الممارسات – الكيانات المترابطة: يجب أن يتجاوز التحسين مجرد إضافة كتل مخطط منفصلة. باستخدام سمة @id، يمكن ربط الكيانات المختلفة في الصفحة الواحدة وعبر الموقع الإلكتروني بأكمله (على سبيل المثال، ربط مقال بمؤلفه وناشره). هذا يُنشئ رسمًا بيانيًا معرفيًا داخليًا متماسكًا يجعل العلاقات الدلالية واضحة للآلات.

معيار llms.txt الناشئ: خط اتصال مباشر بنماذج الذكاء الاصطناعي

llms.txt هو معيار جديد مقترح يهدف إلى تمكين التواصل المباشر والفعال مع نماذج الذكاء الاصطناعي.

• الغرض والوظيفة: هو ملف نصي بسيط مكتوب بصيغة Markdown، يُوضع في المجلد الرئيسي للموقع الإلكتروني. يوفر هذا الملف "خريطة" مُنسقة لأهم محتوى الموقع، خالية من أكواد HTML وJavaScript والإعلانات المُشتتة للانتباه. وهذا ما يجعله فعالاً للغاية لنماذج الذكاء الاصطناعي في العثور على المعلومات الأكثر صلة ومعالجتها.
• الفرق بين robots.txt و sitemap.xml: بينما يخبر robots.txt برامج الزحف بالمناطق التي لا ينبغي لها زيارتها، ويوفر sitemap.xml قائمة غير مشروحة بجميع عناوين URL، فإن llms.txt يقدم دليلاً منظماً وسياقياً لأهم موارد المحتوى لموقع الويب.
• المواصفات والتنسيق: يستخدم الملف صيغة Markdown بسيطة. يبدأ عادةً بعنوان H1 (عنوان الصفحة)، متبوعًا بملخص قصير بين علامتي اقتباس. ثم تُجمع عناوين H2 قوائم الروابط إلى موارد مهمة مثل الوثائق أو الإرشادات. توجد أيضًا ملفات أخرى مثل llms-full.txt، التي تجمع كل المحتوى النصي لموقع ويب في ملف واحد.
• التنفيذ والأدوات: يمكن إنشاء المحتوى يدويًا أو بدعم من عدد متزايد من أدوات الإنشاء مثل FireCrawl و Markdowner أو المكونات الإضافية المتخصصة لأنظمة إدارة المحتوى مثل WordPress و Shopify.
• النقاش الدائر حول قبول هذا المعيار: يُعدّ فهم الجدل الحالي المحيط بهذا المعيار أمرًا بالغ الأهمية. تنصّ وثائق جوجل الرسمية على أن هذه الملفات ليست ضرورية للظهور في ملخصات الذكاء الاصطناعي. وقد أبدى خبراء جوجل البارزون، مثل جون مولر، شكوكًا حول جدواه، مُقارنين فائدته بعلامة الكلمات المفتاحية القديمة. مع ذلك، تستخدم شركات أخرى رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل أنثروبيك، هذا المعيار بالفعل على مواقعها الإلكترونية، ويتزايد قبوله بين مجتمع المطورين.

يكشف النقاش الدائر حول ملف llms.txt وتطبيقات المخططات المتقدمة عن توتر استراتيجي بالغ الأهمية: بين التحسين لمنصة واحدة مهيمنة (جوجل) والتحسين لنظام الذكاء الاصطناعي الأوسع والأكثر تنوعًا. الاعتماد فقط على إرشادات جوجل ("لست بحاجة إليها") استراتيجية محفوفة بالمخاطر تُفقد الشركة السيطرة والظهور المحتمل على منصات أخرى سريعة النمو مثل ChatGPT وPerplexity وClaude. إن استراتيجية التحسين "المتعددة الأطراف" ذات النظرة المستقبلية، والتي تلتزم بمبادئ جوجل الأساسية مع تطبيق معايير شاملة للنظام البيئي مثل llms.txt والمخططات الشاملة، هي النهج الأكثر مرونة. فهي تعتبر جوجل المستهلك الآلي الرئيسي، ولكن ليس الوحيد، لمحتوى الشركة. وهذا شكل من أشكال التنويع الاستراتيجي وتخفيف المخاطر على الأصول الرقمية للشركة.

الركيزة الثالثة: إدارة السلطة الرقمية

ظهور تخصص جديد

أما الركن الثالث، وربما الأكثر استراتيجية، لتحسين محركات البحث التوليدية، فيتجاوز مجرد تحسين المحتوى والجوانب التقنية. فهو يركز على بناء وإدارة مكانة العلامة التجارية الرقمية الشاملة. في عالم تسعى فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تقييم موثوقية المصادر، تصبح المكانة القابلة للقياس خوارزميًا عاملًا حاسمًا في التصنيف.

لقد تم تشكيل مفهوم "إدارة السلطة الرقمية" بشكل كبير من قبل خبير الصناعة أولاف كوب، وهو يصف تخصصًا جديدًا وضروريًا في التسويق الرقمي.

الجسر بين الصوامع

في عصر الذكاء الاصطناعي وتقنيات التسويق الإلكتروني، تُستمد المؤشرات التي تبني الثقة الخوارزمية - مثل سمعة العلامة التجارية، والتغطية الإعلامية، ومصداقية المؤلف - من أنشطة كانت تُدار تقليديًا من قِبل أقسام منفصلة كالعلاقات العامة، والتسويق، ووسائل التواصل الاجتماعي. غالبًا ما يكون تأثير تحسين محركات البحث وحده محدودًا في هذه المجالات. تسدّ إدارة السلطة الرقمية هذه الفجوة من خلال توحيد هذه الجهود مع تحسين محركات البحث تحت مظلة استراتيجية واحدة.

الهدف الرئيسي هو التطوير الواعي والاستباقي لكيان علامة تجارية رقمي يمكن التعرف عليه بسهولة بواسطة الخوارزميات وتصنيفه على أنه جدير بالثقة.

ما وراء الروابط الخلفية: قيمة الإشارات والتواجد المشترك

• الإشارات كمؤشر: تكتسب الإشارات غير المرتبطة بالعلامة التجارية في سياقات موثوقة أهمية بالغة. تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتجميع هذه الإشارات من جميع أنحاء الإنترنت لتقييم مدى الوعي بالعلامة التجارية وسمعتها.
• التواجد المشترك والسياق: تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي الكيانات (العلامات التجارية، الأشخاص، المواضيع) التي يتم ذكرها معًا بشكل متكرر. يجب أن يكون الهدف الاستراتيجي هو خلق ارتباط قوي ومتسق بين العلامة التجارية ومواضيع اختصاصها الأساسية عبر الفضاء الرقمي بأكمله.

بناء كيان علامة تجارية يمكن التعرف عليه رقميًا

• الاتساق هو الأساس: يُعدّ الاتساق التام في تهجئة اسم العلامة التجارية، وأسماء المؤلفين، ووصف الشركة عبر جميع نقاط التفاعل الرقمية أمرًا بالغ الأهمية، بدءًا من موقعك الإلكتروني وحساباتك على وسائل التواصل الاجتماعي وصولًا إلى أدلة الصناعة. يُؤدي عدم الاتساق إلى إرباك الخوارزميات وإضعاف الكيان.
• تعزيز مكانة العلامة التجارية عبر مختلف المنصات: تُقيّم محركات توليد المحتوى حضور العلامة التجارية بشكل شامل. ويساهم توحيد الصوت وتوحيد الرسائل عبر جميع القنوات (الموقع الإلكتروني، لينكدإن، المقالات المنشورة، المنتديات) في تعزيز مكانة العلامة التجارية. ويُعدّ إعادة استخدام المحتوى الناجح وتكييفه مع مختلف الصيغ والمنصات استراتيجية أساسية في هذا الصدد.

دور العلاقات العامة الرقمية وإدارة السمعة

• العلاقات العامة الاستراتيجية: يجب أن تركز جهود العلاقات العامة الرقمية على تحقيق ذكر في المنشورات التي لا تكون ذات صلة بالجمهور المستهدف فحسب، بل يتم تصنيفها أيضًا كمصادر موثوقة بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي.
• إدارة السمعة: من الضروري الترويج الفعال للتقييمات الإيجابية ومتابعتها على المنصات الموثوقة. كما يُعدّ التفاعل النشط في النقاشات ذات الصلة على منصات التواصل الاجتماعي مثل Reddit وQuora أمرًا بالغ الأهمية، إذ تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر كمصادر للآراء والتجارب الموثوقة.

الدور الجديد لتحسين محركات البحث

• تُغير إدارة السلطة الرقمية بشكل جذري دور تحسين محركات البحث داخل المؤسسة. فهي ترتقي بتحسين محركات البحث من وظيفة تكتيكية تركز على تحسين قناة واحدة (الموقع الإلكتروني) إلى وظيفة استراتيجية مسؤولة عن تنسيق البصمة الرقمية الكاملة للشركة لتفسيرها بواسطة الخوارزميات.
• يستلزم هذا تحولاً جوهرياً في الهيكل التنظيمي والمهارات المطلوبة. يُعدّ "مدير السلطة الرقمية" دوراً هجيناً جديداً يجمع بين الدقة التحليلية لتحسين محركات البحث ومهارات بناء العلاقات والتواصل التي يتمتع بها استراتيجيو العلامات التجارية وخبراء العلاقات العامة. ستجد الشركات التي تفشل في إنشاء هذه الوظيفة المتكاملة أن إشاراتها الرقمية المتفرقة لا تستطيع منافسة منافسيها الذين يقدمون هوية موحدة وموثوقة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

المزيد عنها هنا:

• ابحث عن المنتجات ورؤى B2B مع الذكاء الاصطناعي / المشورة والدعم

المشهد التنافسي وقياس الأداء

بمجرد تحديد الركائز الاستراتيجية للتحسين، يتحول التركيز إلى التطبيق العملي في بيئة المنافسة الحالية. ويتطلب ذلك تحليلاً قائماً على البيانات لأهم منصات البحث بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى استحداث أساليب وأدوات جديدة لقياس الأداء.

مناسب ل:

• إن سبب انخفاض حركة المرور هو الذكاء الاصطناعي وتزايد المنافسة على المحتوى، والتي زادت بنسبة 45٪ في العامين الماضيين

تفكيك عملية اختيار المصادر: تحليل مقارن

لا تعمل منصات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي المختلفة بنفس الطريقة، إذ تستخدم مصادر بيانات وخوارزميات متباينة لتوليد نتائجها. يُعدّ فهم هذه الاختلافات أمرًا بالغ الأهمية لتحديد أولويات إجراءات التحسين. يستند التحليل التالي إلى توليف لدراسات رائدة في هذا المجال، ولا سيما الدراسة الشاملة التي أجرتها SE Ranking، بالإضافة إلى تحليلات نوعية ووثائق خاصة بكل منصة.

نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من جوجل: ميزة النظام الراسخ

• نبذة عن المصدر: تتبنى جوجل نهجًا متحفظًا إلى حد ما. تعتمد مراجعات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الرسم البياني المعرفي الحالي، وإشارات EEAT الراسخة، ونتائج الترتيب العضوي الأعلى. تُظهر الدراسات وجود ارتباط كبير، وإن لم يكن تامًا، مع المراكز العشرة الأولى في البحث التقليدي.
• تشير البيانات إلى أن جوجل يستشهد بمعدل 9.26 رابطًا لكل إجابة، ويُظهر تنوعًا كبيرًا مع 2909 نطاقًا فريدًا في الدراسة المُحللة. ويُلاحظ تفضيل واضح للنطاقات القديمة والراسخة (49% من النطاقات المذكورة يزيد عمرها عن 15 عامًا)، بينما تُعتبر النطاقات الحديثة نسبيًا أقل شيوعًا.
• الآثار الاستراتيجية: يرتبط النجاح في مراجعات جوجل للذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بقوة وسلطة تحسين محركات البحث التقليدية. إنه نظام بيئي يولد فيه النجاح المزيد من النجاح.

محرك بحث ChatGPT: المنافس الذي يركز على المحتوى الذي ينشئه المستخدمون ومحرك بحث Bing

• نبذة عن المصدر: يستخدم ChatGPT فهرس محرك بحث مايكروسوفت بينغ للبحث على الويب، ولكنه يطبق منطقه الخاص لفلترة النتائج وترتيبها. تُظهر المنصة تفضيلًا واضحًا للمحتوى الذي ينشئه المستخدمون، وخاصةً من يوتيوب، الذي يُعدّ أحد أكثر المصادر استشهادًا، بالإضافة إلى منصات التواصل الاجتماعي مثل ريديت.
• البيانات: يستشهد ChatGPT بأكبر عدد من الروابط (بمعدل 10.42 رابطًا) ويشير إلى أكبر عدد من النطاقات الفريدة (4034 نطاقًا). في الوقت نفسه، تُظهر المنصة أعلى معدل لتكرار ذكر النطاق نفسه في إجابة واحدة (71%)، مما يشير إلى استراتيجية تحليل معمق باستخدام مصدر واحد موثوق.
• الآثار الاستراتيجية: تتطلب الرؤية في ChatGPT استراتيجية متعددة المنصات لا تشمل فقط التحسين لفهرس Bing ولكن أيضًا بناء وجود فعال على منصات المحتوى المهمة التي ينشئها المستخدمون.

Perplexity.ai: الباحث الشفاف في الوقت الفعلي

• نبذة عن المصادر: صُممت منصة Perplexity لإجراء بحث فوري على الإنترنت لكل استفسار، مما يضمن تحديث المعلومات باستمرار. تتميز المنصة بشفافية عالية، حيث توفر مراجع واضحة ضمن نتائجها. ومن ميزاتها الفريدة خاصية "التركيز"، التي تتيح للمستخدمين حصر بحثهم في مجموعة محددة مسبقًا من المصادر (مثل: الأبحاث الأكاديمية فقط، أو موقع Reddit، أو مواقع إلكترونية معينة).
• نقاط البيانات: اختيار المصادر متسق للغاية؛ إذ تحتوي جميع الردود تقريبًا على 5 روابط بالضبط. تُظهر ردود برنامج Perplexity أعلى تشابه دلالي مع ردود برنامج ChatGPT (0.82)، مما يشير إلى تفضيلات مماثلة في اختيار المحتوى.
• الأثر الاستراتيجي: يكمن سر النجاح على منصة بيربلكسيتي في أن تصبح "مصدرًا رئيسيًا" للمعلومات، أي موقعًا يتمتع بمصداقية عالية تجعل المستخدمين يختارونه بوعي عند البحث. كما أن طبيعة المنصة التي تعتمد على التحديث الفوري للمعلومات تُكافئ المحتوى الحديث والدقيق.

تُؤدي استراتيجيات التوريد المُختلفة لمنصات الذكاء الاصطناعي الرئيسية إلى ظهور شكل جديد من "المراجحة الخوارزمية". قد تجد علامة تجارية تُكافح من أجل ترسيخ مكانتها في بيئة جوجل للذكاء الاصطناعي شديدة التنافسية والقائمة على السلطة، طريقًا أسهل للظهور عبر ChatGPT من خلال التركيز على تحسين محركات البحث في Bing والتواجد القوي على YouTube وReddit. وبالمثل، يُمكن لخبير مُتخصص تجاوز المنافسة السائدة من خلال أن يُصبح مصدرًا أساسيًا لعمليات البحث المُستهدفة على Perplexity. الخلاصة الاستراتيجية ليست خوض كل معركة على كل جبهة، بل تحليل "عوائق الدخول" المُختلفة لكل منصة ذكاء اصطناعي، ومواءمة جهود إنشاء المحتوى وبناء السلطة مع المنصة التي تُناسب نقاط قوة العلامة التجارية على أفضل وجه.

تحليل مقارن لمنصات البحث بالذكاء الاصطناعي

تكشف دراسة مقارنة لمنصات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي عن اختلافات جوهرية بين Google AI Overviews وChatGPT Search وPerplexity.ai. تستخدم Google AI Overviews فهرس Google ومخطط المعرفة كمصدر بيانات أساسي، وتقدم ما معدله 9.26 استشهادًا، وتُظهر تداخلًا ضئيلًا مع Bing وتداخلًا متوسطًا مع ChatGPT. تُبدي المنصة ميلًا متوسطًا للمحتوى الذي يُنشئه المستخدمون، مثل Reddit وQuora، لكنها تُفضل النطاقات القديمة والراسخة. وتكمن ميزتها التنافسية في تكاملها مع محرك البحث المهيمن وتركيزها الشديد على تصنيفات EEAT (الظهور الدائم)، مع تركيز استراتيجي على بناء تصنيفات EEAT وتعزيز مكانتها في محركات البحث التقليدية.

يستخدم محرك بحث ChatGPT فهرس Bing كمصدر بيانات رئيسي، ويُحقق أعلى نسبة من الاستشهادات، بمتوسط ​​10.42. تُظهر المنصة تداخلاً كبيراً مع Perplexity وتداخلاً متوسطاً مع Google. ومن الجدير بالذكر تفضيلها الواضح للمحتوى الذي يُنشئه المستخدمون، لا سيما من YouTube وReddit. يُظهر تقييم عمر النطاق نتائج متباينة، مع تفضيل واضح للنطاقات الأحدث. تكمن ميزتها التنافسية في العدد الكبير من الاستشهادات والتكامل القوي مع محتوى المستخدمين، بينما ينصب تركيزها الاستراتيجي على تحسين محركات البحث في Bing والتواجد على منصات محتوى المستخدمين.

تتميز منصة Perplexity.ai باستخدامها البحث الفوري على الويب كمصدر بيانات رئيسي، وتقدم أقل عدد من الاستشهادات، بمتوسط ​​5.01. يتشابه مصدر البيانات بشكل كبير مع ChatGPT، ولكنه أقل تشابهًا مع جوجل وبينج. تُظهر المنصة تفضيلًا معتدلًا للمحتوى الذي ينشئه المستخدمون، حيث تُفضل Reddit وYouTube في وضع التركيز. يلعب عمر النطاق دورًا ثانويًا نظرًا للتركيز على الملاءمة الفورية. تشمل نقاط البيع الفريدة لـ Perplexity.ai الشفافية من خلال الاستشهادات المضمنة وإمكانية تخصيص اختيار المصادر عبر وظيفة التركيز. ينصب تركيزها الاستراتيجي على بناء مكانة مرموقة في مجالها وضمان تحديث المحتوى باستمرار.

التحليلات الجديدة: قياس ومراقبة مدى وضوح برامج الماجستير في القانون

يستلزم التحول الجذري من البحث إلى التفاعل تعديلاً جوهرياً في كيفية قياس النجاح. تفقد مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية جدواها عندما لا يعود عدد النقرات على الموقع الإلكتروني هو الهدف الأساسي. لذا، بات من الضروري استخدام مقاييس وأدوات جديدة لتقييم تأثير العلامة التجارية وحضورها في بيئة الذكاء الاصطناعي التوليدي.

التحول النموذجي في القياس: من النقرات إلى التأثير

• المقاييس القديمة: يتم تقييم نجاح تحسين محركات البحث التقليدي بشكل أساسي من خلال مقاييس قابلة للقياس بشكل مباشر مثل تصنيفات الكلمات الرئيسية، وحركة المرور العضوية، ومعدلات النقر (CTR).
• مقاييس جديدة: سيتم قياس نجاح GEO/LLMO من خلال مقاييس التأثير والحضور، والتي غالباً ما تكون غير مباشرة بطبيعتها:
  • مؤشر الظهور في سوق العلامات التجارية / عدد مرات ذكر العلامة التجارية: يقيس هذا المؤشر عدد مرات ذكر العلامة التجارية في ردود الذكاء الاصطناعي ذات الصلة. وهو المقياس الجديد الأكثر أهمية.
  • حصة الصوت / حصة النموذج: تحدد النسبة المئوية لذكر العلامة التجارية الخاصة مقارنة بالمنافسين لمجموعة محددة من استعلامات البحث (المطالبات).
  • الاقتباسات: يتتبع عدد مرات ربط موقعك الإلكتروني كمصدر.
  • المشاعر وجودة الإشارات: تحليل النبرة (إيجابية، محايدة، سلبية) والدقة الواقعية للإشارات.

مجموعة الأدوات الناشئة: منصات لتتبع الإشارات إلى الذكاء الاصطناعي

• كيف تعمل: تقوم هذه الأدوات تلقائيًا وعلى نطاق واسع باستعلام نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة باستخدام مطالبات محددة مسبقًا. وتسجل العلامات التجارية والمصادر التي تظهر في الردود، وتحلل المشاعر، وتتتبع التطور بمرور الوقت.
• الأدوات الرائدة: السوق ناشئ ومتشعب، لكن العديد من المنصات المتخصصة رسخت مكانتها بالفعل. وتشمل هذه الأدوات Profound وPeec.ai وRankScale وOtterly.ai، والتي تختلف في نطاق وظائفها والجمهور المستهدف (من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى الشركات الكبيرة).
• تكييف الأدوات التقليدية: بدأ مقدمو برامج مراقبة العلامات التجارية الراسخون (مثل Sprout Social و Mention) ومجموعات تحسين محركات البحث الشاملة (مثل Semrush و Ahrefs) أيضًا في دمج ميزات تحليل الرؤية بالذكاء الاصطناعي في منتجاتهم.

سد فجوة الإسناد: دمج تحليلات LLM في إعداد التقارير

يُعدّ ربط نتائج الأعمال بذكرٍ ما في استجابة الذكاء الاصطناعي أحد أكبر التحديات، إذ لا يؤدي ذلك غالبًا إلى نقرة مباشرة. لذا، يلزم اتباع منهجية تحليل متعددة المراحل

• تتبع حركة الإحالة: تتمثل الخطوة الأولى والأبسط في تحليل حركة الإحالة المباشرة من منصات الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات تحليل الويب مثل Google Analytics 4. من خلال إنشاء مجموعات قنوات مخصصة بناءً على مصادر الإحالة (على سبيل المثال، perplexity.ai، bing.com لعمليات بحث ChatGPT)، يمكن عزل هذه الحركة وتقييمها.
• مراقبة الإشارات غير المباشرة: يتضمن النهج الأكثر تطوراً تحليل الارتباط. يحتاج المحللون إلى رصد اتجاهات المؤشرات غير المباشرة، مثل زيادة حركة المرور المباشرة على الموقع الإلكتروني وارتفاع عمليات البحث عن العلامة التجارية في Google Search Console. يجب بعد ذلك ربط هذه الاتجاهات بتطور ظهور العلامة التجارية، كما تقيسه أدوات المراقبة الجديدة.
• تحليل سجلات برامج الروبوت: بالنسبة للفرق ذات المهارات التقنية العالية، يوفر تحليل ملفات سجلات الخادم رؤى قيّمة. فمن خلال تحديد ومراقبة أنشطة برامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل GPTBot وClaudeBot)، يُمكن تحديد الصفحات التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لجمع المعلومات.

تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية

يُظهر تطور مؤشرات الأداء الرئيسية تحولًا واضحًا من مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية إلى المقاييس المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتجه مفهوم الظهور من تصنيف الكلمات المفتاحية التقليدي نحو حصة الظهور وحصة النموذج، والتي تُقاس بواسطة أدوات متخصصة لمراقبة إدارة دورة حياة المنتج مثل Peec.ai أو Profound. أما فيما يتعلق بحركة المرور، فتُكمل حركة المرور المُحالة من منصات الذكاء الاصطناعي حركة المرور العضوية ونسبة النقر إلى الظهور، وذلك باستخدام أدوات تحليل الويب مثل Google Analytics 4 (GA4) التي تستخدم مجموعات قنوات مخصصة. لم تعد سلطة الموقع الإلكتروني تُحدد فقط بسلطة النطاق والروابط الخلفية، بل أيضًا من خلال الاستشهادات وجودة الإشارات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي يُمكن قياسها من خلال أدوات مراقبة إدارة دورة حياة المنتج وتحليل الروابط الخلفية للمصادر المذكورة. يتوسع مفهوم إدراك العلامة التجارية من مجرد استعلامات البحث المتعلقة بالعلامة التجارية ليشمل مشاعر الإشارات التي يُقدمها الذكاء الاصطناعي، والتي يتم رصدها بواسطة أدوات مراقبة إدارة دورة حياة المنتج وأدوات الاستماع الاجتماعي. على المستوى التقني، بالإضافة إلى معدل الفهرسة التقليدي، هناك معدل الاسترجاع بواسطة روبوتات الذكاء الاصطناعي، والذي يتم تحديده من خلال تحليل ملفات سجلات الخادم.

أدوات الرصد والتحليل الرائدة في مجال الجغرافيا/إدارة الأراضي

يُقدّم قطاع أدوات رصد وتحليل المواقع الجغرافية/المواقع المحلية الرائدة حلولاً متخصصة متنوعة لمختلف الفئات المستهدفة. يُمثّل Profound حلاً شاملاً للمؤسسات، حيث يُوفّر الرصد، وحصة الظهور، وتحليل المشاعر، وتحليل المصادر لـ ChatGPT وCopilot وPerplexity وGoogle AIO. كما تستهدف Peec.ai فرق التسويق وعملاء المؤسسات، مُقدّمةً لوحة تحكم لحضور العلامة التجارية، ومقارنة الأداء مع المنافسين، وتحليل فجوات المحتوى لـ ChatGPT وPerplexity وGoogle AIO.

بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم (SMEs) وخبراء تحسين محركات البحث (SEO)، تقدم RankScale تحليلاً فورياً لترتيب المواقع في الاستجابات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي، وتحليلاً للمشاعر، وتحليلاً للاستشهادات على ChatGPT وPerplexity وBing Chat. وتركز Otterly.ai على الإشارات والروابط الخلفية مع تنبيهات للتغييرات، وتخدم الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم والوكالات عبر ChatGPT وClaude وGemini. أما Goodie AI، فتُقدّم نفسها كمنصة شاملة للمراقبة والتحسين وإنشاء المحتوى على نفس المنصات، وتستهدف الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم والوكالات.

تقدم Hall حلولاً متخصصة لفرق المؤسسات والمنتجات، تشمل ذكاء المحادثات، وقياس حركة البيانات بناءً على توصيات الذكاء الاصطناعي، وتتبع وكلاء الدردشة لمختلف روبوتات المحادثة. تتوفر أدوات مجانية للمبتدئين: يوفر HubSpot AI Grader فحصًا مجانيًا لحصة الصوت والتحليل العاطفي على GPT-4 وPerplexity، بينما يوفر Mangools AI Grader فحصًا مجانيًا لمدى ظهور الذكاء الاصطناعي ومقارنة المنافسين على ChatGPT وGoogle AIO وPerplexity للمبتدئين وخبراء تحسين محركات البحث.

إطار عمل GEO الكامل: 5 مراحل لتحقيق رؤية مثالية للذكاء الاصطناعي

بناء سلطة لمستقبل الذكاء الاصطناعي: لماذا يُعدّ EEAT مفتاح النجاح

بعد التحليل المفصل للأسس التكنولوجية والركائز الاستراتيجية والمشهد التنافسي، يلخص هذا الجزء الأخير النتائج في إطار عملي للتنفيذ ويلقي نظرة على التطور المستقبلي للبحث.

إطار عمل قابل للتطبيق

تتطلب عملية تحسين المحركات التوليدية المعقدة اتباع نهج منظم وتكراري. تلخص قائمة التحقق التالية التوصيات الواردة في الأقسام السابقة في سير عمل عملي يمكن استخدامه كدليل للتنفيذ.

المرحلة الأولى: التدقيق والتقييم الأساسي

• قم بإجراء تدقيق تقني لتحسين محركات البحث: راجع المتطلبات التقنية الأساسية مثل قابلية الزحف، وقابلية الفهرسة، وسرعة تحميل الصفحات (مؤشرات الأداء الرئيسية للويب)، وتحسين الموقع للأجهزة المحمولة. حدد المشكلات التي قد تعيق برامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل بطء أوقات التحميل، والتبعيات المتعلقة بجافا سكريبت).
• تحقق من ترميز Schema.org: قم بمراجعة ترميز البيانات المهيكلة الحالية للتأكد من اكتمالها وصحتها واستخدام الكيانات المتصلة بالشبكة (@id).
• قم بإجراء تدقيق للمحتوى: قيّم المحتوى الحالي فيما يتعلق بمؤشرات EEAT (هل تم تحديد المؤلفين، وهل تم الاستشهاد بالمصادر؟)، والعمق الدلالي، وموثوقية الموضوع. حدد الثغرات في مجموعات المواضيع.
• تحديد خط الأساس لرؤية LLM: استخدم أدوات مراقبة متخصصة أو استعلامات يدوية على منصات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة (Google AIO، ChatGPT، Perplexity) لالتقاط الوضع الراهن لرؤية علامتك التجارية ورؤية منافسيك الرئيسيين.

المرحلة الثانية: استراتيجية المحتوى وتحسينه

• قم بتطوير خريطة لمجموعات المواضيع: بناءً على البحث عن الكلمات الرئيسية والمواضيع، قم بإنشاء خريطة استراتيجية للمواضيع والمواضيع الفرعية التي سيتم تغطيتها، والتي تعكس خبرتك الخاصة.
• إنشاء المحتوى وتحسينه: إنشاء محتوى جديد ومراجعة المحتوى الحالي، مع التركيز بشكل واضح على التحسين من أجل الاستخراج (بنية المقتطفات، والقوائم، والجداول، والأسئلة الشائعة) وتغطية الكيانات.
• تعزيز إشارات EEAT: تنفيذ أو تحسين صفحات المؤلفين، وإضافة المراجع والاستشهادات، ودمج الشهادات الفريدة والبيانات الأصلية.

المرحلة الثالثة: التنفيذ التقني

• نشر/تحديث ترميز Schema.org: تطبيق ترميز Schema ذي الصلة والمترابط على جميع الصفحات المهمة، وخاصة للمنتجات والأسئلة الشائعة والأدلة والمقالات.
• قم بإنشاء ملف llms.txt وقم بتوفيره: قم بإنشاء ملف llms.txt يشير إلى أهم المحتويات وأكثرها صلة بأنظمة الذكاء الاصطناعي وضعه في الدليل الجذر للموقع الإلكتروني.
• حل مشكلات الأداء: القضاء على المشكلات التي تم تحديدها في التدقيق الفني فيما يتعلق بوقت التحميل والعرض.

المرحلة الرابعة: بناء السلطة والترويج

• إجراء العلاقات العامة الرقمية والتواصل: حملات مستهدفة لتوليد روابط خلفية عالية الجودة، والأهم من ذلك، إشارات غير مرتبطة بالعلامة التجارية في منشورات موثوقة وذات صلة بالموضوع.
• التفاعل على منصات المجتمع: المشاركة بنشاط وبشكل مفيد في المناقشات على منصات مثل Reddit و Quora لوضع العلامة التجارية كمصدر مفيد وكفؤ.

المرحلة الخامسة: القياس والتكرار

• إعداد التحليلات: تكوين أدوات تحليل الويب لتتبع حركة الإحالة من مصادر الذكاء الاصطناعي ومراقبة الإشارات غير المباشرة مثل حركة المرور المباشرة والبحث عن العلامات التجارية.
• مراقبة مستوى ظهور LLM باستمرار: استخدم أدوات المراقبة بانتظام لتتبع تطور مستوى ظهورك ومستوى ظهور منافسيك.
• تكييف الاستراتيجية: استخدم البيانات التي تم الحصول عليها لتحسين استراتيجية المحتوى والسلطة باستمرار وللتفاعل مع التغييرات في مشهد الذكاء الاصطناعي.

مستقبل البحث: من جمع المعلومات إلى التفاعل المعرفي

إن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس مجرد موضة عابرة، بل هو بداية عهد جديد من التفاعل بين الإنسان والحاسوب. وسيتجاوز هذا التطور الأنظمة الحالية، وسيغير جذرياً طريقة وصولنا إلى المعلومات.

تطور الذكاء الاصطناعي في مجال البحث

• التخصيص المفرط: ستعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية على تخصيص الاستجابات ليس فقط للطلب الصريح، ولكن أيضًا للسياق الضمني للمستخدم - سجل البحث الخاص به، وموقعه، وتفضيلاته، وحتى تفاعلاته السابقة مع النظام.
• سير العمل الشبيه بالوكيل: سيتطور الذكاء الاصطناعي من مجرد مزود إجابات إلى مساعد استباقي قادر على أداء مهام متعددة المراحل نيابة عن المستخدم - من البحث والتلخيص إلى الحجز أو الشراء.
• نهاية "البحث" كاستعارة: يتلاشى مفهوم "البحث" النشط تدريجياً ليحل محله تفاعل مستمر قائم على الحوار مع مساعد ذكي حاضر في كل مكان. يصبح البحث محادثة.

الاستعداد للمستقبل: بناء استراتيجية مرنة ومستدامة للمستقبل

الرسالة الختامية هي أن المبادئ الموضحة في هذا التقرير - بناء سلطة حقيقية، وإنشاء محتوى عالي الجودة ومنظم، وإدارة حضور رقمي موحد - ليست مجرد تكتيكات قصيرة الأجل للجيل الحالي من الذكاء الاصطناعي. بل هي المبادئ الأساسية لبناء علامة تجارية قادرة على الازدهار في أي بيئة مستقبلية تُنقل فيها المعلومات عبر أنظمة ذكية.

يجب أن ينصبّ التركيز على أن تصبح الشركات مصدرًا موثوقًا للمعلومات، يرغب كلٌّ من البشر ومساعديهم من الذكاء الاصطناعي في التعلّم منه. فالشركات التي تستثمر في المعرفة والتعاطف والوضوح لن تقتصر على الظهور في نتائج البحث الحالية فحسب، بل ستساهم أيضًا بشكلٍ كبير في تشكيل ملامح صناعتها في عالم الغد الذي يقوده الذكاء الاصطناعي.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus