استعلام المروحة: شرح شامل لتقنية البحث التحويلية للذكاء الاصطناعي هذه

سلاح جوجل الجديد المذهل: لماذا تقلب ميزة Query Fan-Out استراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بك رأسًا على عقب

يقترب عصر البحث البسيط بالكلمات المفتاحية والروابط الزرقاء العشرة من نهايته. ويرتكز هذا التطور على تقنية ثورية تُسمى "توزيع الاستعلامات"، والتي تُغير ببطء آلية عمل محركات البحث مثل جوجل. فبدلاً من التعامل مع استعلام البحث كمهمة واحدة معزولة، يُوزّع هذا النهج استعلام المستخدم بشكل منهجي إلى شبكة كاملة من الاستعلامات الفرعية ذات الصلة. والهدف هو فهم ليس فقط ما تسأله صراحةً، بل أيضًا ما تريد معرفته ضمنيًا، وذلك لتوقع الأسئلة اللاحقة وتلخيص إجابة شاملة مباشرةً من واجهة البحث.

هذا التحول الجذري، المدفوع بنماذج الذكاء الاصطناعي مثل نموذج جيميني من جوجل، ليس مجرد ابتكار تكنولوجي، بل يُعيد تعريف قواعد اللعبة في تحسين محركات البحث (SEO)، وإنشاء المحتوى، وعملية جمع المعلومات الرقمية بأكملها. بالنسبة لمنشئي المحتوى والمسوقين، يعني هذا تحويل التركيز من الكلمات المفتاحية الفردية إلى مجموعات مواضيع شاملة، وإنشاء محتوى يُعالج نوايا المستخدمين المختلفة في آنٍ واحد. في هذه المقالة الشاملة، نتعمق في عالم توزيع الاستعلامات. نشرح وظائفها التقنية، واختلافها الجوهري عن البحث التقليدي، ودورها المحوري في استراتيجيات المحتوى، وكيف يُمكنك تحسين محتواك اليوم لمستقبل البحث.

ما هو Query Fan-Out؟

يشير توزيع الاستعلامات إلى طريقة متطورة لاسترجاع المعلومات، حيث يُقسّم استعلام بحث مستخدم واحد بشكل منهجي إلى عدة استعلامات فرعية ذات صلة. تُستخدم هذه التقنية بشكل خاص في أنظمة البحث الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل وضع الذكاء الاصطناعي من جوجل، وChatGPT، وغيرها من نماذج اللغات الكبيرة. يعود أصل مصطلح "توزيع الاستعلامات" إلى الإلكترونيات وعلوم الحاسوب، ويصف توزيع إشارة أو تدفق بيانات من مصدر واحد إلى وجهات متعددة.

في سياق تحسين محركات البحث والذكاء الاصطناعي، يعني توزيع الاستعلامات أن النظام لا يبحث فقط عن الصياغة الدقيقة لاستعلام المستخدم، بل يُحلله دلاليًا، ويُجزئه إلى مكوناته، ويُولّد في الوقت نفسه عدة استعلامات بحث مرتبطة موضوعيًا. ثم تُنفَّذ هذه الاستعلامات الفرعية بالتزامن عبر مصادر بيانات مختلفة لتوفير إجابة أكثر شمولًا وثراءً بالسياق.

تعتمد هذه الطريقة على فهم أن المستخدمين غالبًا ما لا يحددون بدقة ما يبحثون عنه فعليًا، أو أن استعلامهم يتضمن عدة احتياجات ضمنية للمعلومات. تحاول ميزة "توزيع الاستعلام" رصد هذه النوايا الخفية ومعالجتها استباقيًا قبل أن يضطر المستخدم إلى طرح أسئلة متابعة.

كيف يعمل Query Fan-Out من الناحية الفنية؟

يتم تنفيذ التنفيذ الفني لـ Query Fan-Out في عدة خطوات متتالية، مما يتطلب تفاعلًا معقدًا بين مكونات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

تبدأ العملية بتحليل استعلام البحث الأصلي. يُفسر نموذج لغوي كبير، مثل جيميني، مُدخلات المستخدم أولًا، ويُحدد الغرض الأساسي والسياق الدلالي. يتضمن ذلك تحديد السمات اللغوية والكيانات والغرض الأساسي للمستخدم. تُسمى هذه المرحلة تحليل الاستعلام، وتُشكل أساسًا لجميع الخطوات اللاحقة.

بعد ذلك، يتم توسيع نطاق الاستعلام. يُولّد النظام ما بين خمسة وخمسة عشر استعلامًا فرعيًا مترابطًا، تغطي جوانب مختلفة من المعلومات المطلوبة. تُنشأ هذه الاستعلامات التركيبية وفقًا لأنماط مُهيكلة تعتمد على تنوع النوايا، والتنوع المعجمي، وإعادة الصياغة القائمة على الكيانات. على سبيل المثال، إذا بحث مستخدم عن "أفضل سماعات بلوتوث"، فقد يُولّد النظام في الوقت نفسه استعلامات مثل "أفضل سماعات بلوتوث تُغطي الأذن"، و"أكثر سماعات بلوتوث راحةً بأقل من 200 يورو"، و"سماعات بلوتوث رياضية"، و"سماعات إلغاء الضوضاء مقابل سماعات بلوتوث العادية".

تُنفَّذ الاستعلامات الفرعية المُولَّدة بالتوازي عبر مصادر بيانات مُختلفة، بما في ذلك فهرس الويب المباشر، ومخطط المعرفة، وقواعد البيانات المُتخصصة مثل مخطط جوجل للتسوق، وغيرها من فهارس البحث العمودي. تُعدّ هذه المعالجة المتوازية عنصرًا أساسيًا في بنية التوزيع المُتفرِّع، وتُمكّن النظام من جمع قاعدة بيانات واسعة في وقت قصير جدًا.

في الخطوة التالية، تُحلَّل النتائج المُجمَّعة وتُقيَّم. يستخدم النظام تصنيف جوجل وإشارات الجودة لتقييم مدى ملاءمة كل معلومة مُكتشفة وموثوقيتها. لا يقتصر هذا على دراسة صفحات الويب بأكملها، بل يشمل أيضًا فحص فقرات نصية فردية للتأكد من ملاءمتها للإجابة على أسئلة فرعية مُحدَّدة.

أخيرًا، تُدمج جميع المعلومات المُجمعة في استجابة متماسكة. يجمع نموذج اللغة التوليدية المعلومات الأكثر صلة من مختلف المصادر، ويُنتج إجابة شاملة وغنية بالسياق للاستعلام الأصلي. تُراعي هذه الإجابة الجوانب الصريحة والضمنية لنية المستخدم، وغالبًا ما تُوفر معلومات إضافية قد يحتاجها المستخدم لاحقًا.

ما هي أنواع متغيرات الاستعلام التي تم إنشاؤها؟

تعمل تقنية توزيع الاستعلامات بشكل منهجي على إنشاء أنواع مختلفة من الاستعلامات الفرعية لتغطية جوانب مختلفة من احتياجات المعلومات.

تُشكل التوسعات الدلالية فئة أولى، وتشمل المرادفات، بالإضافة إلى صيغ بديلة للاستعلام الأصلي. إذا بحث أحدهم عن "مركبة آلية"، فسيأخذ النظام في الاعتبار أيضًا متغيرات مثل "سيارة" أو "سيارة ركاب" أو "مركبة".

تُركز المتغيرات القائمة على النية على نوايا المستخدم المختلفة. وتشمل هذه الاستعلامات المقارنة التي تُقارن بين خيارات مختلفة؛ والاستعلامات الاستكشافية التي تُعمّق الفهم الأساسي لموضوع ما؛ والاستعلامات الموجهة نحو اتخاذ القرار التي تهدف إلى المساعدة في اتخاذ قرارات شراء مُحددة. يُمكن لاستعلام أصلي مثل "خيوط بايثون" أن يُولّد استعلامات تعليمية لسياق برمجي، واستعلامات بيولوجية حول سلوك الثعبان.

تُشكل الاستفسارات الحوارية والمتابعة فئةً مهمةً أخرى. يتوقع النظام أسئلة المتابعة التي يُحتمل أن يطرحها المستخدم، ويُدمج الإجابات بشكلٍ استباقي في الاستجابة الأولية. هذا يُنشئ تجربة بحثٍ أشبه بالحوار، حيث لا يضطر المستخدم إلى إرسال استفساراتٍ متعددةٍ متتالية.

تُركّز عمليات إعادة الصياغة القائمة على الكيانات على علامات تجارية أو منتجات أو أماكن أو أشخاص مُحددين قد يكونون مُلائمين في سياق الاستعلام الأصلي. إذا بحث شخص ما عن "برنامج إدارة المشاريع"، فسيتم تضمين كيانات مُحددة مثل "Asana" أو "Trello" أو "Monday.com" في الاستعلام الفرعي.

تراعي الاختلافات الإقليمية والسياقية الخصائص الجغرافية والجوانب الزمنية. فعند البحث عن "مطاعم قريبة مني" الساعة 11:45 صباحًا في أيام الأسبوع، يُعطي البحث الأولوية لخيارات الغداء، بينما يُسلّط البحث نفسه في المساء الضوء على خيارات العشاء.

كيف يختلف توزيع الاستعلام عن البحث التقليدي؟

الفرق بين توزيع الاستعلام وتحسين محرك البحث التقليدي هو فرق جوهري ويغير الطريقة التي يجب أن يتم بها إنشاء المحتوى وتحسينه.

تعتمد محركات البحث التقليدية على مبدأ المطابقة المباشرة للكلمات المفتاحية. يُعامل استعلام البحث كاستعلام واحد معزول، ويبحث النظام عن صفحات الويب التي تحتوي على هذه المصطلحات بالضبط أو صيغ قريبة منها. تُعرض النتائج كقائمة مُرتبة من الروابط، والتي يجب على المستخدم النقر عليها واحدًا تلو الآخر للعثور على المعلومات المطلوبة.

من ناحية أخرى، يُوسّع نظام "توزيع الاستعلامات" استعلامًا واحدًا إلى شبكة من استعلامات البحث ذات الصلة. بدلًا من البحث عن تطابقات دقيقة، يُحلل النظام المعنى الدلالي وسياق الاستعلام. ويحاول فهم القصد الأساسي، ويدرس تفسيرات محتملة متعددة في آنٍ واحد.

تختلف طريقة عرض النتائج اختلافًا جوهريًا. فبينما يُقدم البحث التقليدي قائمة من الروابط الزرقاء، يُقدم نظام توزيع الاستعلامات إجابة مُركّبة وتفاعلية مباشرةً في واجهة البحث. تجمع هذه الإجابة معلومات من مصادر متعددة، وهي مُهيكلة لتلبية احتياجات المستخدم من المعلومات بشكل شامل دون الحاجة إلى زيارة مواقع ويب متعددة.

يكمن فرق رئيسي آخر في معالجة النية. يركز البحث التقليدي على الكلمات المفتاحية الصريحة، ولا يلتقط النية الضمنية إلا في نطاق محدود. أما توزيع الاستعلامات، فيأخذ في الاعتبار نية المستخدم الصريحة والضمنية، ويمكنه توقع الأسئلة اللاحقة قبل طرحها.

يصل التخصيص إلى بُعد جديد مع خاصية "مروحة الاستعلام". فبينما يعتمد البحث التقليدي بشكل أساسي على سجل البحث، تُدمج خاصية "مروحة الاستعلام" سياقًا شاملًا، مثل الموقع الجغرافي، ومهام التقويم الحالية، وأنماط الاتصال، ونوع الجهاز. سيُظهر البحث عن "زعتر" نتائج مختلفة لمستخدم يُمارس الطبخ حاليًا، مقارنةً بشخص مهتم بعلم النبات.

ما هو الدور الذي يلعبه توزيع الاستعلام في أنظمة RAG؟

يعد توزيع الاستعلام جزءًا لا يتجزأ من أنظمة توليد الاسترجاع الحديثة المعززة ويعمل كآلية استرجاع متطورة للغاية.

تجمع أنظمة RAG بين مزايا استرجاع المعلومات والذكاء الاصطناعي التوليدي. فبدلاً من الاعتماد كليًا على المعرفة المُدرَّبة مسبقًا لنموذج اللغة، تُعزِّز هذه الأنظمة هذه المعرفة من خلال الوصول الفوري إلى مصادر بيانات خارجية. وهذا يُقلِّل من مشكلة الهلوسة، حيث تُولِّد أنظمة الذكاء الاصطناعي معلومات تبدو معقولة لكنها غير دقيقة من الناحية الواقعية.

في هذا الإطار، يعمل توزيع الاستعلامات كعملية استرجاع متعددة المراحل. فبدلاً من استعلام واحد بسيط يبحث فيه النظام عن مستندات مطابقة للاستعلام الأصلي، يُجري التوزيع عملية جمع معلومات متعددة الطبقات ومتوازية. بتحليل الاستعلام، يُحدد النظام جميع جوانب المعلومات المطلوبة، ثم يجمع مجموعة أغنى وأكثر تنوعًا من المستندات السياقية ونقاط البيانات.

تُمرَّر قاعدة السياق المُوسَّعة هذه بعد ذلك إلى المُكوِّن التوليدي لنظام RAG. لا يستقبل نموذج اللغة معلومات حول الاستعلام الأصلي فحسب، بل يستقبل أيضًا سياقًا مُعالَجًا مُسبقًا ومتعدد الجوانب يُغطِّي مُختلف جوانب الموضوع. يُحسِّن هذا بشكل كبير جودة الإجابة النهائية ودقتها واكتمالها.

يُمكّن نهج التوزيع الواسع أنظمة RAG من الإجابة على استفسارات معقدة ومتعددة الطبقات لم تكن تُجاب بوضوح عبر الإنترنت سابقًا. ومن خلال الجمع بين مصادر معلومات متعددة، يُمكن استخلاص استنتاجات جديدة تتجاوز المصادر الفردية.

تكمن ميزة أخرى في تحسين التوقيت. فبينما تُثبّت المعرفة المُدرّبة مسبقًا لنموذج اللغة في نقطة زمنية محددة، يُتيح الجمع مع توزيع الاستعلامات الوصول إلى المعلومات الحالية من الويب المباشر، والرسوم البيانية المعرفية، وقواعد البيانات المتخصصة.

ما أهمية براءة اختراع جوجل للبحث المواضيعي؟

توفر براءة الاختراع التي قدمتها شركة جوجل في ديسمبر 2024، بعنوان "البحث الموضوعي"، رؤى مهمة حول التنفيذ الفني لتقنية توزيع الاستعلام.

تصف براءة الاختراع نظام بحث موضوعي يُنظّم نتائج البحث ذات الصلة باستعلام ما في فئات تُسمى "الموضوعات". يُولّد ملخص موجز لكل موضوع من هذه المواضيع، مما يُمكّن المستخدمين من فهم إجابات أسئلتهم دون الحاجة إلى النقر على روابط لمواقع إلكترونية مختلفة.

يُعدّ التحديد التلقائي للمواضيع من نتائج البحث التقليدية باستخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا مبتكرًا للغاية. يُنتج النظام ملخصات معلوماتية لكل موضوع من خلال مراعاة محتوى وسياق نتائج البحث.

من أهم جوانب براءة الاختراع إنشاء استعلامات فرعية. يُمكن لاستعلام مستخدم واحد أن يُؤدي إلى استعلامات بحث متعددة بناءً على مواضيع فرعية مُحددة من الاستعلام الأصلي. على سبيل المثال، إذا بحث شخص ما عن "العيش في المدينة س"، يُمكن للنظام تلقائيًا إنشاء مواضيع فرعية مثل "الحي أ"، "الحي ب"، "الحي ج"، "تكلفة المعيشة"، "الأنشطة الترفيهية"، و"المزايا والعيوب".

تصف براءة الاختراع أيضًا عملية تكرارية. يؤدي اختيار موضوع فرعي إلى استرجاع النظام لمجموعة أخرى من نتائج البحث، مما يُنتج مواضيع أكثر تحديدًا. يسمح هذا باستكشاف تدريجي لجوانب أكثر تحديدًا للموضوع.

أوجه التشابه مع وصف جوجل الرسمي لتقنية توزيع الاستعلامات لافتة للنظر. يتضمن كلا النهجين تنفيذ استعلامات بحث متعددة ذات صلة في آنٍ واحد عبر مواضيع فرعية ومصادر بيانات مختلفة، متبوعًا بتلخيص النتائج في إجابة سهلة الفهم.

توضح براءة الاختراع أيضًا كيف يتغير عرض نتائج البحث جذريًا. فبدلًا من عرض الروابط مرتبةً وفقًا لعوامل التصنيف التقليدية، تُجمّع النتائج حسب مجموعات موضوعية. هذا يعني أن الموقع الإلكتروني الذي قد لا يحتل المرتبة الأولى في نتائج البحث الأصلية، سيظل يظهر بشكل بارز إذا كان يُسهم في موضوع فرعي ذي صلة.

دعم B2B وSaaS لتحسين محركات البحث (SEO) والبحث الجغرافي (GEO) بالذكاء الاصطناعي: الحل الشامل لشركات B2B - الصورة: Xpert.Digital

يغير البحث بالذكاء الاصطناعي كل شيء: كيف يعمل حل SaaS هذا على إحداث ثورة في تصنيفات B2B الخاصة بك إلى الأبد.

يشهد المشهد الرقمي لشركات الأعمال بين الشركات (B2B) تغيرًا سريعًا. وبفضل الذكاء الاصطناعي، تُعاد صياغة قواعد الظهور على الإنترنت. لطالما كان من الصعب على الشركات الظهور في أوساط الجمهور الرقمي فحسب، بل أيضًا أن تكون ذات صلة بصناع القرار المناسبين. تُعدّ استراتيجيات تحسين محركات البحث (SEO) التقليدية وإدارة التواجد المحلي (التسويق الجغرافي) معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تُشكّل تحديًا في مواجهة خوارزميات متغيرة باستمرار ومنافسة شرسة.

ولكن ماذا لو كان هناك حلٌّ لا يُبسّط هذه العملية فحسب، بل يجعلها أكثر ذكاءً وتنبؤًا وفعاليةً؟ هنا يأتي دور الجمع بين الدعم المتخصص للشركات (B2B) ومنصة البرمجيات كخدمة (SaaS) القوية، المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات تحسين محركات البحث (SEO) وتحديد المواقع الجغرافية (GEO) في عصر البحث بالذكاء الاصطناعي.

لم يعد هذا الجيل الجديد من الأدوات يعتمد فقط على التحليل اليدوي للكلمات المفتاحية واستراتيجيات الروابط الخلفية. بل إنه يستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم نية البحث بدقة أكبر، وتحسين عوامل التصنيف المحلي تلقائيًا، وإجراء تحليلات تنافسية آنية. والنتيجة هي استراتيجية استباقية قائمة على البيانات تمنح شركات الأعمال التجارية بين الشركات (B2B) ميزة حاسمة: فهي لا تُكتشف فحسب، بل تُعتبر أيضًا سلطةً موثوقةً في مجالها وموقعها.

فيما يلي التناغم بين دعم B2B وتكنولوجيا SaaS المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحويل تسويق محركات البحث وتسويق المواقع الجغرافية وكيف يمكن لشركتك الاستفادة منها للنمو بشكل مستدام في الفضاء الرقمي.

المزيد عنها هنا:

• دعم B2B والمدونة لتحسين محركات البحث (SEO) وGEO وAIS – البحث بالذكاء الاصطناعي
• انسَ أدوات تحسين محركات البحث باهظة الثمن - هذا البديل يهيمن بميزات B2B التي لا تقبل المنافسة

كيف يؤثر Query Fan-Out على استراتيجية المحتوى؟

إن تأثير انتشار الاستعلام على استراتيجيات المحتوى عميق ويتطلب إعادة التفكير في النهج المتبع في تحسين محرك البحث.

يتمثل أهم تحول جذري في النموذج في انتقال التركيز من الكلمات المفتاحية الفردية إلى مجموعات المواضيع. فبينما ركزت تقنيات تحسين محركات البحث التقليدية على ترتيب الكلمات المفتاحية المحددة، أصبح من الضروري الآن على منشئي المحتوى تغطية مجالات موضوعية كاملة بشكل شامل. ولا ينبغي أن تقتصر المقالة الواحدة على الإجابة على السؤال الرئيسي، بل ينبغي أن تتوقع أيضًا الأسئلة اللاحقة المحتملة والجوانب ذات الصلة.

تتزايد أهمية صفحات الركائز ومجموعات المواضيع بشكل ملحوظ. تغطي صفحة الركائز موضوعًا رئيسيًا بشكل شامل، بينما يتعمق محتوى المجموعة المرتبطة في مواضيع فرعية محددة. يعكس هذا الهيكل بشكل طبيعي كيفية تنظيم المعلومات واسترجاعها من خلال توزيع الاستعلامات.

يجب أن يتناول المحتوى الآن طلبات متعددة الأغراض. بدلاً من التحسين لمقصد مستخدم واحد، يجب أن يتناول المحتوى أغراضًا متعددة في آنٍ واحد. على سبيل المثال، يجب أن يتناول مقال عن "برامج إدارة المشاريع" المقارنات، وهياكل التسعير، وخيارات التكامل، واعتماد المستخدمين، وحالات الاستخدام لمختلف أحجام الفرق.

تتزايد أهمية هيكلة المحتوى. تساعد العناوين الواضحة، وأقسام الأسئلة الشائعة، والجداول، والنقاط الرئيسية، أنظمة الذكاء الاصطناعي على استخلاص معلومات محددة بسرعة. يجب تنظيم المحتوى بحيث تُمثل الأقسام الفردية إجابات مستقلة للأسئلة الفرعية.

تتزايد أهمية الكيانات وعلاقاتها. يجب أن يُسمّي المحتوى الكيانات ذات الصلة بوضوح، وأن يُبيّن علاقاتها صراحةً. يُساعد هذا أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحديد موقع المحتوى بدقة ضمن مخطط المعرفة، ودراسته للاستعلامات الفرعية ذات الصلة.

أصبح عمق تغطية الموضوع أكثر أهمية من كثافة الكلمات المفتاحية. ينبغي التركيز على الإجابة على أكبر عدد ممكن من الأسئلة المتوقعة حول موضوع ما، وليس على تكرار كلمة مفتاحية محددة. يُفضّل محتوى شاملًا ومدروسًا جيدًا، يستكشف الموضوع من وجهات نظر متنوعة.

يُمثل هذا تحديًا خاصًا لمسوّقي الأعمال التجارية بين الشركات (B2B). فبما أن قرارات الشراء غالبًا ما تشمل جهات معنية متعددة ذات أولويات متباينة، يجب أن يتناول المحتوى أسئلة مختلف صنّاع القرار في آنٍ واحد. يهتم المدير المالي بهياكل التسعير، بينما يهتم قسم تكنولوجيا المعلومات بعمليات التكامل، بينما يهتم المديرون التنفيذيون بجوانب عائد الاستثمار.

ما هو الدور الذي تلعبه البيانات المنظمة وترميز المخطط؟

تلعب البيانات المنظمة وترميز المخطط دورًا محوريًا في التحسين في بيئة توزيع الاستعلام.

يعمل ترميز المخطط كرمز يُعرّف المحتوى ويُصنّفه لأنظمة الذكاء الاصطناعي. بينما يستطيع البشر قراءة النص وفهم معناه، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إشارات واضحة للتمييز بين أنواع المعلومات المختلفة. إذا وُضِعَت علامة مخطط على مراجعة منتج، فإن نظام الذكاء الاصطناعي يفهم "هذه مراجعة" بدلًا من النص العام.

يُعدّ مخطط الأسئلة الشائعة ذا قيمة خاصة لتوزيع الاستعلامات، إذ يُنظّم الأسئلة الشائعة وإجاباتها. تُظهر الدراسات أن مخطط الأسئلة الشائعة يظهر في 73% من الإجابات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، لأنه يُطابق بدقة كيفية تعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الاستعلامات متعددة الأغراض. يُمكّن هذا التنسيق أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحديد أزواج الأسئلة والإجابات ذات الصلة بسرعة، ودمجها في إجابات مُركّبة.

يُنظّم مخطط التعليمات التعليمات خطوة بخطوة، وهو مثالي لاستعلامات البحث المُركّزة على العملية. يجب أن يتضمن هذا المخطط وصفًا واضحًا للخطوات، وأوقات المعالجة المُقدّرة، والأدوات اللازمة، والنتائج المتوقعة.

يُحدد مخطط المنتج مواصفات المنتج وأسعاره وتقييماته، ويساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على استخلاص التفاصيل اللازمة لاستعلامات المقارنة. يجب تضمين جميع سمات المنتج ذات الصلة - الميزات، والأبعاد، والتوافق، ونقاط السعر.

يُحدد المخطط التنظيمي تفاصيل العمل ومجالات الخبرة، ويُنشئ إشارات مرجعية تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لتقييم مصداقية المصدر. ينبغي أن يُحدد مجالات الخبرة، ومعلومات الاتصال، ومجالات التركيز في القطاع.

يُسلِّط مخطط المراجعة الضوء على آراء العملاء، التي تُعطيها منصات الذكاء الاصطناعي الأولوية لأنها تُفضِّل المصادر ذات الدليل الاجتماعي المُوثَّق. يُساعد مخطط المقالات أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم نوع المحتوى وتاريخ النشر وخبرة المؤلف.

لتحقيق أقصى تأثير، يمكن دمج أنواع متعددة من المخططات في الصفحات ذات الصلة. على سبيل المثال، يمكن لصفحات المنتج أن تحتوي في آنٍ واحد على مخططات المنتج والمراجعة والمؤسسة لتوفير معلومات شاملة يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الرجوع إليها.

تُظهر الدراسات أن 61% من الصفحات التي استشهد بها ChatGPT تستخدم ترميز المخطط. وهذا يُبرز أهمية البيانات المُهيكلة لتعزيز ظهورها في أنظمة البحث المُدعمة بالذكاء الاصطناعي.

كيف يمكنني تحسين عملية توزيع الاستعلام؟

يتطلب تحسين توزيع الاستعلامات اتباع نهج شامل يجمع بين العناصر الفنية والعناصر المتعلقة بالمحتوى والعناصر الاستراتيجية.

التغطية الشاملة للموضوع هي الأساس. لا ينبغي أن يقتصر المحتوى على تغطية موضوع ما بشكل سطحي، بل ينبغي أن يتعمق فيه ويستكشف جوانبه المختلفة. هذا يعني إنشاء صفحات رئيسية تتناول موضوعًا أساسيًا بشكل شامل، مع إضافة محتوى فرعي يُفصّل جوانب فرعية محددة.

ينبغي استخدام أقسام الأسئلة الشائعة بشكل استراتيجي لمعالجة الأسئلة والاستفسارات الفرعية ذات الصلة. يجب ألا تكون هذه الأسئلة عشوائية، بل ينبغي أن تتوقع بشكل منهجي أسئلة المتابعة المحتملة التي قد يطرحها المستخدم. يجب أن توفر كل مجموعة من الأسئلة والأجوبة معلومات كاملة ومتكاملة، بحيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي استخراجها والاستشهاد بها بسهولة.

يجب بناء بنية تحتية دلالية. يجب تحسين المحتوى من حيث المعنى والسياق والغرض، وليس فقط الكلمات المفتاحية. هذا يعني استكشاف المواضيع الفرعية، والإجابة على الأسئلة ذات الصلة، وجعل التغطية الشاملة شاملة قدر الإمكان.

يُعدّ هيكل المحتوى الواضح أمرًا بالغ الأهمية. استخدام عناوين واضحة (H2، H3)، ونقاط للقوائم، وفقرات قصيرة، وجداول للمقارنات، يُسهّل على أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل المعلومات. يجب تنظيم المحتوى بطريقة تُمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي من إيجاد إجابات محددة بسرعة.

يساعد تعريف الكيانات وتخطيط العلاقات أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم المحتوى وتحديد موقعه بدقة. يجب تسمية الكيانات ذات الصلة بوضوح، وتوضيح علاقاتها ببعضها البعض. هذا يُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من دراسة المحتوى عبر استعلامات فرعية مختلفة ذات صلة.

من المهم جدًا تقديم الإجابات مُسبقًا. يجب تقديم المعلومات الأكثر أهمية في البداية، دون مقدمات مطولة أو تفاصيل غير ذات صلة. أسلوب مباشر مثل: "لتجديد جواز سفرك، تحتاج إلى نموذج DS-82 مُكتمل، وصورة حديثة، ودفع الرسوم. إليك العملية كاملةً": يُدخلك هذا الأسلوب مباشرةً في صلب الموضوع.

تطبيق ترميز مخطط شامل على كامل الموقع الإلكتروني ليس اختياريًا، بل ضرورة استراتيجية. يشمل ذلك مخططًا للأسئلة الشائعة، ومخططًا للتعليمات، ومخططًا للمنتجات، ومخططًا للمنظمة لتفاصيل الشركة.

ينبغي التركيز على تحسين مستوى المجموعة. بدلاً من استهداف كلمات رئيسية فردية، ينبغي التركيز على مجموعات كلمات رئيسية أوسع ومواضيع شاملة. هذا يُرسي أساسًا متينًا للمحتوى، أقل عرضة للتغييرات الفردية في الكلمات الرئيسية وتقلبات التوزيع.

من الضروري تجنب استغلال المحتوى. مع ازدياد المحتوى، من الضروري ضمان عدم تنافس الصفحات على الكلمات المفتاحية نفسها، فهذا يُربك محركات البحث ويُضعف مصداقيتها.

ما هي التحديات التي يفرضها انتشار الاستعلام؟

يشكل توزيع الاستعلامات تحديات كبيرة لكل من منشئي المحتوى والتطبيقات الفنية.

تُشكّل الطبيعة غير الحتمية للاستعلامات المتفرعة تحديًا رئيسيًا. قد تختلف الاستعلامات الفرعية المُولّدة، حتى لنفس الاستعلام على نفس الجهاز. هذا التباين يعني أنه، على عكس تصنيفات تحسين محركات البحث التقليدية، التي تتميز بثبات نسبي، قد تتقلب الرؤية في ظلّ انتشار الاستعلامات بشكل كبير من مستخدم لآخر ومن استعلام لآخر.

يُصبح التنبؤ بالتصنيفات أكثر صعوبةً بشكل كبير. فبينما تسمح تقنيات تحسين محركات البحث التقليدية بتقييمات دقيقة نسبيًا لترتيب الموقع في كلمات رئيسية محددة من خلال المراقبة المستمرة، فإن توزيع الاستعلامات يجعل هذا الأمر أكثر تعقيدًا. قد لا يحتل المحتوى مرتبةً بارزةً في الاستعلام الأصلي، ولكن لا يزال من الممكن الاستشهاد به في استعلام فرعي محدد.

قد يحدث تأخير متزايد مع التوزيع المتزامن، لأن زمن الاستجابة الإجمالي يعتمد على أبطأ طلب لاحق. إذا استغرق أحد الطلبات الفرعية المتوازية وقتًا طويلاً جدًا، فسيتم تأخير الاستجابة بأكملها.

يُشكّل انتشار الأعطال خطرًا. إذ يُمكن لخطأ واحد في طلبٍ لاحق أن ينتشر إلى الأعلى ويؤثر على الطلب بأكمله. وهذا يستلزم آلياتٍ فعّالة لمعالجة الأخطاء، مثل قواطع الدائرة وحالات انتهاء المهلة.

تزداد تعقيدات المراقبة بشكل ملحوظ. أصبح تتبع أشجار الطلبات متعددة الفروع وتصحيح أخطائها أكثر صعوبة. يتطلب هذا تتبعًا شاملاً وأدوات مراقبة متقدمة مثل OpenTelemetry وJaeger وZipkin.

أصبح استغلال المحتوى مشكلةً متفاقمة. فمع الحاجة إلى إنشاء مجموعات محتوى أوسع، يزداد خطر تنافس المواقع المختلفة على مواضيع متشابهة، مما يؤدي إلى استحواذ بعضها على اهتمامات بعض.

أصبح قياس النجاح أكثر تعقيدًا. لم تعد مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية، مثل ترتيب الكلمات الرئيسية وحركة المرور العضوية، تُقدم صورة كاملة. لذا، يجب تطوير مقاييس جديدة تُغطي نطاق الرؤية في مختلف السيناريوهات.

يزداد إنفاق الموارد. يتطلب إنشاء محتوى شامل يتناول مختلف الأسئلة الفرعية وقتًا وخبرة وميزانية أكبر من تحسين الكلمات الرئيسية الفردية. يجب على المؤسسات تكييف استراتيجياتها وعملياتها الخاصة بالمحتوى وفقًا لذلك.

يُضيف التخصيص مستوى آخر من التعقيد. فبما أن طلبات التوزيع قد تختلف بناءً على سياق المستخدم وموقعه ونوع جهازه وعوامل أخرى، يُصبح التنبؤ بالمحتوى الذي سيكون مرئيًا لكل مجموعة مستخدمين أكثر صعوبة.

كيف يؤثر Query Fan-Out على مستقبل البحث؟

يمثل Query Fan-Out تحولاً جذرياً في نموذج تطور محركات البحث وله آثار بعيدة المدى على مستقبل استرجاع المعلومات.

إن التحول من مطابقة الكلمات المفتاحية إلى فهم النوايا جارٍ بالفعل. ستُصبح أنظمة البحث المستقبلية أكثر قدرة على فهم النوايا الكامنة وراء الاستعلامات، حتى لو كانت غير دقيقة أو ناقصة. هذا يعني أن المستخدمين سيقضون وقتًا أقل في تحسين استعلاماتهم، وسيحصلون على إجابات عملية أسرع.

سيتعمق دمج السياق الشخصي. ستُقدم أنظمة البحث بشكل متزايد نتائج مُخصصة، لا تعتمد فقط على سجل البحث، بل أيضًا على فهم شامل للمستخدم، بما في ذلك المهام الحالية والموقع والتفضيلات والسياق الاجتماعي. هذا سيجعل نتائج البحث أكثر ديناميكية وتفردًا.

سيتغير دور العلامات التجارية وسلطتها. فبينما كان التصنيف التقليدي لكلمات مفتاحية محددة بالغ الأهمية، سيتحول التركيز بشكل متزايد إلى ترسيخ مكانة الشركة كمصدر موثوق في مجال موضوعي كامل. وستُفضل العلامات التجارية التي تقدم محتوى شاملاً وعالي الجودة في مجموعات مواضيعية متعددة في سيناريوهات التوسع.

أصبحت الرؤية أكثر تشتتًا وتنوعًا. فبدلًا من الاعتماد على عدد قليل من الكلمات المفتاحية الرئيسية، تُستشهد المواقع الإلكترونية الناجحة عبر العديد من مصطلحات البحث الفرعية. وهذا يتطلب استراتيجية محتوى أوسع نطاقًا، ويجعل المحتوى المتخصص أكثر قيمة.

سيستمر سلوك المستخدم في التغير. فمع تزايد الإجابات المباشرة والمُركّبة في واجهة البحث، سيقلّ عدد نقرات المستخدمين على المواقع الخارجية. وهذا له آثار على حركة زيارات المواقع الإلكترونية ونماذج تحقيق الربح، التي يجب أن تتكيف مع هذا الواقع الجديد.

يتزايد أهمية البحث متعدد الوسائط. لن تقتصر أنظمة البحث المتفرعة المستقبلية على النص فحسب، بل ستدمج أيضًا الصور والفيديوهات والصوت وتنسيقات الوسائط الأخرى في استعلاماتها الفرعية وتركيبها. وهذا يتطلب استراتيجيات محتوى تتجاوز النص المجرد.

سيستمر دمج البحث والمحادثة. يتيح توزيع الاستعلامات بالفعل تجارب بحث شبيهة بالحوار، تستبق الأسئلة اللاحقة. في المستقبل، سيصبح الخط الفاصل بين محركات البحث ومساعدي الذكاء الاصطناعي التفاعليين أكثر ضبابية.

ستزداد أهمية البيانات المنظمة والويب الدلالي بشكل كبير. كلما كان المحتوى مُعلّقًا دلاليًا ومُهيكلًا بشكل أفضل، زادت فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي في استخدامه في سيناريوهات التوزيع. وهذا سيجعل معايير مثل Schema.org أكثر أهمية.

وهكذا، لا يُمثل توسيع نطاق الاستعلامات ابتكارًا تقنيًا فحسب، بل يُمثل أيضًا تحولًا جذريًا في العلاقة بين المستخدمين والمعلومات والتكنولوجيا. إن القدرة على توقع احتياجات المعلومات المعقدة ومعالجتها استباقيًا ستُحدد الجيل القادم من أنظمة البحث الذكية.

☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ 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 تطوير الأعمال / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية

خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة

المزيد عنها هنا:

• مركز إكسبيرت للأعمال

مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:

• منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
• مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
• مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة

استفد من الخبرة الواسعة التي تقدمها Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع المعزز، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية - الصورة: Xpert.Digital

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