الرؤية الرقمية الجديدة - فك تشفير SEO و LLMO و GEO و AIO و AEO - لم تعد SEO وحدها كافية

تحول النموذج: من تحسين محرك البحث إلى تحسين المحرك التوليدي

إعادة تعريف الرؤية الرقمية في عصر الذكاء الاصطناعي

يخضع مشهد المعلومات الرقمية حاليًا إلى تحوله الأكثر عمقًا منذ إدخال مواقع الويب الرسومية. إن الآلية التقليدية ، التي تقدم فيها محركات البحث قائمة بالإجابات المحتملة في شكل روابط زرقاء واتركها للمستخدم لعرضها ، ومقارنتها وتوليف المعلومات ذات الصلة ، يتم استبدالها بشكل متزايد بنموذج جديد. يأخذ نموذج "Ask-and-Receive" مكانه ، والذي يحركه أنظمة الذكاء الاصطناعى التوليدي. تتولى هذه الأنظمة عمل التوليف للمستخدم وتوفر إجابة لغة مباشرة ومؤسسة وطبيعية على سؤال.

هذا التغيير الأساسي له عواقب بعيدة عن تعريف الرؤية الرقمية. لم يعد النجاح يعني الظهور على صفحة النتيجة الأولى فقط ؛ يتم تعريفه بشكل متزايد من خلال كونه جزءًا لا يتجزأ من AI الذي تم إنشاؤه بواسطة الإجابة كمصدر تم الاستشهاد به مباشرةً ، كعلامة تجارية مذكورة أو كأساس للمعلومات المترتبة. يسرع هذا التطوير الاتجاه الموجود بالفعل نحو "عمليات البحث عن الصفر" ، حيث يستوفي المستخدمون احتياجات المعلومات الخاصة بهم مباشرة على صفحة نتائج البحث دون الحاجة إلى زيارة موقع ويب. لذلك من الضروري للشركات ومصنعي المحتوى فهم القواعد الجديدة للعبة وتكييف استراتيجياتها.

مناسب ل:

• مدونة Xpert: AIS Search Search / KIS-KI-Search / NEO SEO = NSEO (تحسين محرك البحث من الجيل التالي)

المفردات الجديدة للتحسين: فك تشفير SEO ، LLMO ، GEO ، AIO و AEO

مع ظهور هذه التقنيات الجديدة ، تطورت المفردات المعقدة والمربكة في كثير من الأحيان. هناك تحديد واضح للشروط هو الشرط المسبق لاستراتيجية مستهدفة.

SEO (تحسين محرك البحث): هذا هو الانضباط الأساسي المتمثل في تحسين محتوى الويب لمحركات البحث الكلاسيكية مثل Google و Bing. الهدف الرئيسي هو تحقيق تصنيفات عالية في قوائم نتائج البحث التقليدية القائمة على الارتباط (SERPs). يظل مُحسّنات محرّكات البحث حاسمة في عصر الذكاء الاصطناعي ، لأنه يشكل الأساس لأي تحسين إضافي.

LLMO (تحسين نموذج اللغة الكبير): يصف هذا المصطلح التقني الدقيق تحسين المحتوى على وجه الخصوص لتكون قادرًا على فهم نماذج صوتية كبيرة قائمة على النص ومعالجتها والاستشهاد بها بشكل فعال (نماذج لغة كبيرة ، LLMs) مثل Openais ChatGpt أو Google's Gemini. لم يعد الهدف هو الترتيب ، ولكن التسجيل كمصدر موثوق به في الإجابات التي تم إنشاؤها بواسطة AI.

GEO (تحسين المحرك التوليدي): مصطلح أوسع إلى حد ما وغالبًا ما يكون مرادفًا يستخدم لـ LLMO. تركز GEO على التحسين للنظام التوليدي بأكمله أو "المحرك" (مثل الحيرة ، وطلبات Google AI) ، والتي تنشئ إجابة ، وليس فقط على نموذج اللغة نفسه. يتعلق الأمر بتأكد من تقديم رسالة العلامة التجارية بشكل صحيح وتوزيعها عبر هذه القنوات الجديدة.

AIO (تحسين الذكاء الاصطناعي): هذا مصطلح مظلة مع عدة معاني ، والتي يمكن أن تؤدي إلى الارتباك. في سياق تحسين المحتوى ، تصف AIO الاستراتيجية العامة لتكييف المحتوى لأي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعى. ومع ذلك ، يمكن أن يشير المصطلح أيضًا إلى التحسين الفني لنماذج الذكاء الاصطناعى نفسها أو إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات التجارية. هذا الغموض يجعله أقل دقة لاستراتيجية المحتوى المحددة.

AEO (تحسين محرك الإجابة): منطقة فرعية متخصصة من GEO/LLMO التي تركز على التحسين لميزات الاستجابة المباشرة داخل أنظمة البحث ، مثل تلك التي يمكن العثور عليها في نظرة عامة على AI من Google.

لأغراض هذا التقرير ، يتم استخدام GEO و LLMO كصطلحات أساسية لاستراتيجيات تحسين المحتوى الجديدة ، نظرًا لأنها موصوفة بشكل أكثر ملائمة ويتم تأسيسها بشكل متزايد في هذه الصناعة كمعيار.

لماذا SEO التقليدي أساسي ولكن لم يعد كافيا

سوء فهم واسع النطاق هو أن تخصصات التحسين الجديدة ستحل محل SEO. في الواقع ، تكمل LLMO و GEO وتوسيع تحسين محرك البحث الكلاسيكي. العلاقة تكافلية: بدون أساس SEO الصلب ، فإن التحسين الفعال للذكاء الاصطناعى التوليدي بالكاد ممكن.

كبار المسئولين الاقتصاديين كأساس: الجوانب الأساسية لكبار المسئولين الاقتصاديين التقنيين كوقت تحميل سريع ، بنية جانبية نظيفة وضمان قابلية الزحف-هي الشرط المطلق لأنظمة الذكاء الاصطناعى للعثور على موقع ويب في المقام الأول. وبالمثل ، تظل إشارات الجودة المعمول بها مثل المحتوى العالي ذات الجودة والموضوع -الروابط الخلفية ذات الصلة حاسمة من أجل تصنيفها كمصدر جدير بالثقة.

اتصال RAG: تستخدم العديد من محركات البحث التوليدي تقنية تسمى الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG) لإثراء إجاباتك بالمعلومات الحالية من الويب. غالبًا ما يستخدمون النتائج العليا لمحركات البحث الكلاسيكية. وبالتالي ، فإن الترتيب العالي في البحث التقليدي يزيد من احتمال استخدام الذكاء الاصطناعى كمصدر للإجابة التي تم إنشاؤها.

فجوة مُحسّنات محرّكات البحث الوحيدة: على الرغم من أهميتها الأساسية ، فإن كبار المسئولين الاقتصاديين وحدهم لم يعد كافيًا. لم يعد الترتيب الأعلى ضمانًا للرؤية أو حركة المرور ، حيث يتم غالبًا ما يتم إدخال الإجابة التي تم إنشاؤها بواسطة AI بالنتائج التقليدية وطلب المستخدم الإجابات مباشرة. الهدف الجديد هو ذكر وتوليف ضمن إجابة الذكاء الاصطناعي هذه. يتطلب ذلك مستوى تحسينًا إضافيًا يهدف إلى قابلية القراءة الميكانيكية ، والعمق السياقي ، والمحترفين السلطة المبينة التي تتجاوز تحسين الكلمات الرئيسية التقليدية.

تجزئة المصطلحات هو أكثر من مجرد نقاش دلالي ؛ إنه أحد أعراض تحول نموذج في بداياته. تعكس الاختصارات المختلفة وجهات نظر مختلفة تعوض عن تحديد الحقل الجديد - من أحد الفنيين (AIO ، LLMO) إلى منظور تسويقي موجه (Geo ، AEO). هذا الغموض وعدم وجود معيار ثابت بشكل دائم يخلق نافذة زمنية استراتيجية. في حين أن المؤسسات الكبيرة التي تعمل أكثر في الصوامع لا تزال تناقش حول المصطلحات والاستراتيجية ، يمكن للشركات الرشيقة أن تتولى المبادئ الأساسية للمحتوى القابل للقراءة والموثوقية وتأمين تقدم كبير كـ "محرك أول". الإخفاء الحالي ليس عائقًا ، ولكنه فرصة.

مقارنة تخصصات التحسين

مقارنة بين تخصصات التحسين - الصورة: xpert.digital

تتبع تخصصات التحسين المختلفة أهدافًا واستراتيجيات مختلفة. تركز SEO على التصنيف العالي في محركات البحث الكلاسيكية مثل Google و Bing من خلال تحسين الكلمات الرئيسية ، وهيكل الارتباطات والتحسينات الفنية ، حيث يتم قياس النجاح باستخدام تصنيفات الكلمات الرئيسية وحركة المرور العضوية. LLMO ، من ناحية أخرى ، يهدف إلى أن يتم استدعاؤه أو اقتباسه في إجابات منظمة العفو الدولية مثل chatgpt أو الجوزاء باستخدام العمق الدلالي ، وتحسين الكيان ونجاح العوامل eeat يظهر في العلامات التجارية والاستشهاد. تسعى Geo إلى التمثيل الصحيح للعلامة التجارية في إجابات تم إنشاؤها من محركات مثل الحيرة أو نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ، حيث ينصب التركيز على هيكلة وبناء Autority و Build of Voice بمثابة قياس النجاح في إجابات الذكاء الاصطناعي. تتبع AIO الهدف الأكثر شمولاً المتمثل في الرؤية العامة لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعى ويجمع بين SEO و GEO و LLMO مع نموذج إضافي وتحسين العملية ، تقاس بالوضوح عبر قنوات الذكاء الاصطناعي المختلفة. أخيرًا ، تركز AEO على المظهر في مقتطفات الإجابة المباشرة لآلات الرد من خلال تنسيق الأسئلة الشائعة وعلامة المخطط ، مع وجود نجاح في مربعات الاستجابة.

غرفة الماكينة: نظرة ثاقبة على التكنولوجيا وراء بحث الذكاء الاصطناعي

من أجل تحسين المحتوى بشكل فعال لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، يعد الفهم الأساسي للتقنيات الأساسية أمرًا ضروريًا. هذه الأنظمة ليست صناديق سوداء سحرية ، ولكنها تستند إلى مبادئ تقنية محددة تحدد أداءها ، وبالتالي متطلبات المعالجة للمحتوى.

نماذج صوتية كبيرة (LLMS): الميكانيكا الأساسية

في وسط الذكاء الاصطناعى التوليدي ، توجد نماذج صوتية كبيرة (نماذج لغة كبيرة ، LLMS).

• التدريب الأولي مع كميات هائلة من البيانات: يتم تدريب LLMs على أساس سجلات نصية هائلة تأتي من مصادر مثل ويكيبيديا ، الإنترنت بأكملها على الإنترنت يمكن الوصول إليها للجمهور (على سبيل المثال عبر مجموعة بيانات الزحف الشائعة) ومجموعات الكتب الرقمية. من خلال تحليل تريليونات الكلمات ، تتعلم هذه النماذج الأنماط الإحصائية والهياكل النحوية والمعرفة الواقعية والعلاقات الدلالية للغة الإنسانية.
• مشكلة قطع المعرفة: قيود حاسمة في LLMS هي أن معرفتك تجمد في حالة بيانات التدريب. لديك "تاريخ قطع المعرفة" ، ولا يمكنك الوصول إلى المعلومات التي تم إنشاؤها بعد هذا التاريخ. LLM الذي تم تدريبه بحلول عام 2023 لا يعرف ما حدث بالأمس. هذه هي المشكلة الأساسية التي يجب حلها لتطبيقات البحث.
• الرمز المميز والتوليد الاحتمالي: لا تقوم LLMs بمعالجة كلمة النص للكلمة ، ولكنها تفككها في وحدات أصغر ، لذلك تسمى "الرموز". تتمثل وظيفتها الأساسية في التنبؤ بالرمز المميز على الأرجح بناءً على السياق السابق وإنشاء نص متماسك. إنهم أشخاص مرتبطون بدرجة كبيرة من النمط الإحصائي وليس لديهم وعي أو فهم بشري.

الجيل المعزز للاسترجاع (خرقة): الجسر للعيش على شبكة الإنترنت

Retrieval Ougusted Generation (RAG) هي التكنولوجيا الرئيسية التي تمكن LLMs من العمل كمحركات بحث حالية. إنه يسد الفجوة بين المعرفة الثابتة والمدربة مسبقًا للنموذج والمعلومات الديناميكية للإنترنت.

يمكن تقسيم عملية الخرقة إلى أربع خطوات:

• طلب (استعلام): يسأل المستخدم سؤالًا للنظام.
• الاستئناف (الاسترجاع): بدلاً من الرد على الفور ، يقوم النظام بتنشيط مكون "Retriever". يبحث هذا المكون ، في كثير من الأحيان محرك بحث دلالي ، عن قاعدة معرفة خارجية - عادةً فهرس محرك بحث كبير مثل Google أو Bing - وفقًا للمستندات ذات الصلة بالطلب. في هذه المرحلة ، فإن أهمية تصنيفات SEO التقليدية العالية واضحة: المحتويات في وضع جيد في البحث الكلاسيكي لها احتمال أعلى من العثور عليها من قبل نظام الخرقة ويتم اختيارها كمصدر محتمل.
• الإثراء (زيادة): يتم استخراج المعلومات الأكثر صلة من المستندات التي تم الوصول إليها وإضافتها إلى طلب المستخدم الأصلي كسياق إضافي. هذا يخلق "موجه المخصب".
• الجيل (الجيل): يتم إعادة توجيه هذه المطالبة المخصبة إلى LLM. يولد النموذج الآن إجابته ، والتي لم تعد تعتمد على معرفتها التدريبية التي عفا عليها الزمن ، ولكن على الحقائق الحالية التي تم الوصول إليها.

هذه العملية تقلل من خطر "الهلوسة" (اختراع الحقائق) ، وتمكّن المصادر من تحديد المصادر وتضمن أن تكون الإجابات أكثر دقة من الناحية الواقعية.

التضمينات الدلالية ومتناقص المتجه: لغة الذكاء الاصطناعي

لفهم كيفية عمل خطوة "الاسترجاع" في RAG ، عليك أن تفهم مفهوم البحث الدلالي.

• من الكلمات الرئيسية إلى المعنى: يعتمد البحث التقليدي على مقارنة الكلمات الرئيسية. يهدف البحث الدلالي ، من ناحية أخرى ، إلى فهم القصد (النية) وسياق التحقيق. يمكن أن يوفر البحث عن "القفازات الشتوية الدافئة" أيضًا نتائج لـ "Woolfaefae" لأن النظام يتعرف على العلاقة الدلالية بين المفاهيم.
• انتصارات المتجهات كآلية أساسية: الأساس الفني لهذا هو المتجولات المتجهة. يقوم "نموذج التضمين" الخاص بتحويل وحدات النص (الكلمات والجمل والمستندات بأكملها) إلى ناقل تمثيل رقمي في مساحة عالية الأبعاد.
• القرب المكاني كتشابه دلالي: في غرفة المتجه هذه ، تظهر مفاهيم مماثلة بالقرب من بعضها البعض. المتجه ، الذي يمثل "الملك" ، له علاقة مماثلة مع المتجه لـ "Queen" مثل المتجه لـ "Man" إلى المتجه لـ "Woman".
• التطبيق في عملية RAG: يتم تحويل طلب المستخدم أيضًا إلى متجه. ثم يبحث نظام RAG في قاعدة بيانات Vectord للعثور على متجهات المستند الأقرب إلى متجه الاستفسار. وبهذه الطريقة ، يتم استدعاء المعلومات الأكثر صلة بشكل دلالي بإثراء المطالبة.

النماذج والأفكار: المستوى التطوري التالي

في المقدمة الأولى لتطوير LLM ، هناك نماذج تفكير تسمى التي تعد بشيء أكثر تقدمية لمعالجة المعلومات.

• ما وراء الإجابات البسيطة: على الرغم من أن LELMS القياسية تنشئ إجابة في تمريرة واحدة ، إلا أن النماذج تتفكك المشكلات المعقدة في عدد من الخطوات الوسيطة المنطقية ، ما يسمى "سلسلة من الفكر" (سلسلة الانتعاش).
• كيف تعمل: يتم تدريب هذه النماذج من خلال تعزيز التعلم (التعلم التعزيز) ، مع حلول ناجحة متعددة المستويات. إنهم "يفكرون" داخليًا ، ويصممون ويتجاهلون مختلف الحلول قبل أن يصلوا إلى إجابة نهائية ، وغالبًا ما تكون أكثر قوة وأكثر دقة.
• الآثار المترتبة على التحسين: على الرغم من أن هذه التكنولوجيا لا تزال في البداية ، فإنها تشير إلى أن محركات البحث المستقبلية ستكون قادرة على معالجة استفسارات أكثر تعقيدًا وتعقيدًا. يتم وضع المحتويات التي توفر إرشادات واضحة ومنطقية خطوة بخطوة أو أوصاف عملية مفصلة أو سلاسل المنجدات المنظمة بشكل مثالي من أجل استخدامها كمصدر عالي الجودة للمعلومات من قبل هذه النماذج المتقدمة.

إن التركيب التكنولوجي للبحث عن الذكاء الاصطناعى الحديث-مزيج من LLM ، والخرقة والبحث الدلالي ، يخلق حلقة قوية معززة ذاتيًا بين "الشبكة القديمة" للصفحات الدبنية و "الويب الجديدة" من الإجابات التي تم إنشاؤها. المحتوى العالي الجودة والموثوق الذي يعمل بشكل جيد في كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية يتم فهرسته وتصنيفه بشكل بارز. يجعلك هذا الترتيب العالي مرشحًا من الدرجة الأولى لدعوة أنظمة RAG. عندما يقتبس الذكاء الاصطناعي هذا المحتوى ، فإن هذا بدوره يعزز سلطته ، مما قد يؤدي إلى مزيد من التزام المستخدم ، والمزيد من الروابط الخلفية ، وفي النهاية إلى إشارات كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية الأقوى. هذا يخلق "مجموعة الفضيلة من السلطة". على العكس ، يتم تجاهل المحتوى السفلي من خلال أنظمة البحث والخرقة التقليدية وبالتالي غير مرئية بشكل متزايد. سوف تتوسع الفجوة بين "haves" الرقمية و "have-nots" بشكل كبير. والنتيجة الاستراتيجية هي أن الاستثمارات في كبار المسئولين الاقتصاديين الأساسيين وإنشاء محتوى المحتوى لم تعد تهدف إلى الترتيب ؛ يمكنك تأمين مكان دائم على طاولة مستقبل قراءة المعلومات الذي يسيطر عليه الذكاء الاصطناعي.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - 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

الأعمدة الثلاثة لتحسين المحرك التوليدي

يشكل الفهم الفني للجزء الأول أساسًا لإطار استراتيجي ملموس وقابل للتنفيذ. من أجل أن تكون ناجحًا في عصر جديد للبحث عن الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تستريح جهود التحسين على ثلاثة أعمدة مركزية: المحتوى الاستراتيجي لفهم الماكينة ، والتحسين التقني المتقدم لزحف الذكاء الاصطناعي والإدارة الاستباقية للسلطة الرقمية.

مناسب ل:

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

  

عمود 1: المحتوى الاستراتيجي لفهم الماكينة

يجب أن تتغير الطريقة التي يتم بها إنشاء المحتوى وتنظيمها بشكل أساسي. لم يعد الهدف فقط لإقناع القارئ البشري ، ولكن أيضًا لتقديم أفضل أساس ممكن لاستخراج المعلومات وتوليفها.

سلطة موضوع كحدود جديدة

يتم تأجيل تركيز استراتيجية المحتوى من تحسين الكلمات الرئيسية الفردية إلى إنشاء سلطة موضوع شاملة (سلطة موضعية).

• بناء مراكز المعرفة: بدلاً من إنشاء عناصر معزولة للكلمات الرئيسية الفردية ، فإن الهدف هو إنشاء "مجموعات ذات طابع موضوعي". تتكون هذه من "محتوى عمود" شامل وشامل (محتوى العمود) ، والذي يغطي موضوعًا واسعًا ، والعديد من العناصر الفرعية المرتبطة التي تتعامل مع جوانب متخصصة محددة وأسئلة مفصلة. يشير مثل هذا الهيكل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعى أن موقع الويب هو مصدر ذي صلة وشاملة لحقل معين.
• الغطاء الشامل: معلومات عملية LLMS في السياقات الدلالية. يزيد موقع الويب الذي يغطي موضوعًا شاملاً - بما في ذلك جميع الجوانب ذات الصلة وأسئلة المستخدم والمفاهيم ذات الصلة - من احتمال استخدام AI كمصدر أساسي. يجد النظام جميع المعلومات التي تحتاجها في مكان واحد ولا تضطر إلى تجميعها من عدة مصادر أقل شمولاً.
• التطبيق العملي: لم يعد أبحاث الكلمات الرئيسية في العثور على مصطلحات البحث الفردية ، ولكن لرسم خريطة الكون بأكمله من الأسئلة والجوانب الجزئية والمواضيع ذات الصلة التي تنتمي إلى منطقة الكفاءة الأساسية.

أكل كإشارة خوارزمية

يتطور مفهوم EAT من Google (الخبرة ، الخبرة ، المركز الموثوق ، التجربة الثقة ، الخبرة ، السلطة ، الترتيب) من دليل مبادئ توجيهية خالصة لمختبري الجودة البشرية إلى مجموعة من الإشارات القابلة للقراءة الآلي التي يتم استخدامها لتقييم مصادر المحتوى.

ثقة الهيكل: يجب على الشركات تنفيذ هذه الإشارات بنشاط على مواقعها الإلكترونية وجعلها مرئية:

• الخبرة والخبرة (الخبرة والخبرة): يجب أن يتم عرض المؤلفين بوضوح ، بشكل مثالي مع السير الذاتية التفصيلية التي تظهر مؤهلاتهم وخبراتهم العملية. يجب أن تحتوي المحتويات على رؤى فريدة من الممارسة التي تتجاوز المعرفة الواقعية الخالصة.
• السلطة (السلطة): لا يزال إنشاء الروابط الخلفية ذات الصلة السياقية من مواقع الويب المحترمة الأخرى مهمة. ومع ذلك ، فإن العلامات التجارية غير المرتبطة (يذكر) في مصادر موثوقة أصبحت أيضًا ذات أهمية متزايدة.
• الجدارة بالثقة (الجدارة بالثقة): يعد معلومات الاتصال الواضحة والسهلة للبث ، والاستشهاد بالمصادر الموثوقة ، ونشر البيانات أو الدراسات الأصلية الخاصة بك ، والتحديث العادي وتصحيح المحتوى إشارات حاسمة.

استراتيجية المحتوى المستندة إلى Entitäte: التحسين للأشياء ، وليس للسلاسل

تبني محركات البحث الحديثة فهمها للعالم على "معرفة الرسم البياني". لا يتكون هذا الرسم البياني من كلمات ، بل من الكيانات الحقيقية (الأشخاص والأماكن والعلامات التجارية والمفاهيم) والعلاقات بينهما.

• اجعل العلامة التجارية الخاصة بك كيانًا: الهدف الإستراتيجي هو إنشاء علامتك التجارية ككيان محدد واعترف بوضوح في هذا الرسم البياني ، والذي يرتبط بوضوح بحقل معين. يتم تحقيق ذلك من خلال تسمية ثابتة ، واستخدام البيانات المهيكلة (انظر القسم 4) والذكر الشائع المتكرر (التورط المشترك) مع الكيانات الأخرى ذات الصلة.
• التطبيق العملي: يجب تنظيم المحتويات حول الكيانات المحددة بوضوح. يمكن تفسير المصطلحات الفنية المهمة في مربعات المسرد أو التعريف. يمكن أن يساعد الرابط إلى مصادر الكيان المعترف بها مثل ويكيبيديا أو ويكيداتا Google على إنشاء الاتصالات الصحيحة وتوحيد التصنيف المواضيعي.

فن المقتطف: محتوى الهيكل للاستخراج المباشر

يجب أن يتم تنسيق المحتوى بطريقة يمكن للآلات تفكيكها بسهولة وإعادة استخدامها.

• التحسين على مستوى الممر: غالبًا ما لا تستخرج أنظمة الذكاء الاصطناعى عناصر كاملة ، ولكنها "قطع" أو مقسمات فردية مصممة تمامًا-فقرة ، نقطة قائمة ، خط الجدول للإجابة على جزء معين من الاستفسار. لذلك يجب تصميم موقع الويب كمجموعة من هذه الرفعات القابلة للاستخراج للغاية.
• أفضل الممارسات الهيكلية:
  • الإملاء الإملائي (الإجابة الأولى من الإجابة): يجب أن تبدأ الفقرات بإجابة موجزة ومباشرة على سؤال ضمني ، تليها تفاصيل توضيحية.
  • استخدام القوائم والجداول: يجب إعداد المعلومات المعقدة في القوائم والقوائم المرقمة والجداول ، لأن هذه التنسيقات سهلة بشكل خاص لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • الاستخدام الاستراتيجي للعناوين: عناوين H2 و H3 الواضحة والصفية ، التي يتم صياغتها غالبًا كأسئلة ، يجب أن تكون محتوى منطقيًا. يجب أن يركز كل قسم على فكرة واحدة مركزة.
  • مناطق الأسئلة الشائعة: الأقسام التي تحتوي على أسئلة يتم طرحها بشكل متكرر (أسئلة يتم طرحها بشكل متكرر) مثالية لأنك تعكس مباشرة تنسيق الأسئلة المحادثة لمحادثات الذكاء الاصطناعي.

تعدد الوسائط واللغة الطبيعية

• نغمة المحادثة: يجب كتابة المحتويات بأسلوب إنساني طبيعي. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعى بلغة إنسانية أصيلة وتفضل النصوص التي تقرأ مثل محادثة حقيقية.
• تحسين المحتوى البصري: يمكن لـ AI الحديث أيضًا معالجة المعلومات المرئية. لذلك تحتاج الصور إلى نصوص وقبعات قديمة ذات معنى. يجب تزويد مقاطع الفيديو بنصوص. هذا يجعل محتوى الوسائط المتعددة قابلة للفهرسة وتقتبس من الذكاء الاصطناعي.

تقارب سلطة موضوعات المحتوى هذه ، و EAT ، وتحسين الكيان ، وعمليات هيكلة المقتطفات إلى معرفة عميقة: المحتوى الأكثر فعالية لمنظمة العفو الدولية هو أيضًا المحتوى الأكثر فائدة وأكثر وضوحًا وأكثر جدارة بالثقة للبشر. انتهاء عصر "الكتابة من أجل الخوارزمية" ، والتي أدت في كثير من الأحيان إلى نصوص غير طبيعية ، إلى نهايتها. تتطلب الخوارزمية الجديدة أفضل الممارسات التي تركز على الإنسان. المعنى الاستراتيجي هو أن الاستثمارات في المعرفة المتخصصة الحقيقية ، والكتابة عالية الجودة ، وتصميم المعلومات الواضحة ، ومصادر شفافة لم تعد مجرد "ممارسة جيدة" - فهي أكثر أشكال التحسين التقني المباشر والأكثر استدامة للعمر التوليدي.

عمود 2: التحسين التقني المتقدم لزحف الذكاء الاصطناعى

على الرغم من أن المحتوى الاستراتيجي يحدد "ما" التحسين ، فإن التحسين التقني يضمن "كيف"-إنه يضمن أن أنظمة الذكاء الاصطناعى يمكنها الوصول إلى هذا المحتوى وتفسيره ومعالجتها بشكل صحيح. بدون أساس تقني قوي ، لا يزال أفضل محتوى غير مرئي.

SEO الفني يعتبر حديثًا: الأهمية المستمرة للنواة الحيوية

أساسيات تحسين محرك البحث التقني ليست ذات صلة فقط بالجيو ، ولكنها أيضًا أكثر أهمية.

• قابلية الزحف والفهرس: هذا هو الأساس المطلق. إذا كانت AI Crawler-It the Googlebot المعروفة أو الروبوتات المتخصصة مثل Claudebot و GPTBOT-Cannot أو تقديم صفحة ، فهي غير موجودة لنظام الذكاء الاصطناعي. يجب التأكد من أن الصفحات ذات الصلة بإرجاع رمز حالة HTTP 200 ولا يتم حظره (عن غير قصد) بواسطة ملف Robots.txt.
• السرعة الجانبية ووقت التجسيد: يعمل الزاحف من الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان مع نوافذ زمنية قصيرة جدًا لتقديم جانب واحد ، وأحيانًا 1-5 ثانية فقط. صفحات التحميل البطيئة ، وخاصة تلك ذات المحتوى العالي من JavaScript ، تدير المخاطر أو تخطيها أو معالجتها بشكل غير مكتمل فقط. وبالتالي فإن تحسين المعاطف على شبكة الإنترنت وسرعة الشحن العامة (PageSpeed) له أهمية حاسمة.
• JavaScript Rendering: على الرغم من أن Google Crawler أصبح جيدًا الآن في تقديم صفحات كثيفة JavaScript ، فإن هذا لا ينطبق على العديد من زحفات AI الأخرى. من أجل ضمان إمكانية الوصول الشاملة ، ينبغي بالفعل إدراج المحتوى الهام في رمز HTML الأولي للصفحة ويجب عدم إعادة تحميله على جانب العميل.

الضرورة الاستراتيجية للمخطط.

Scheme.org هي مفردات موحدة للبيانات المنظمة. يمكّن مشغلي موقع الويب من إبلاغ محركات البحث بشكل صريح عن محتوىها وكيف ترتبط عناصر المعلومات المختلفة. يصبح موقع الويب الممنوح مع المخطط قاعدة بيانات قابلة للقراءة.

• لماذا يعتبر المخطط أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي: البيانات المنظمة القضاء على الغموض. أنها تمكن أنظمة الذكاء الاصطناعى ، أو حقائق مثل الأسعار أو البيانات أو الأماكن أو التصنيفات أو الخطوات في دليل مع مستوى عال من الأمان. هذا يجعل المحتوى مصدرًا أكثر موثوقية لتوليد إجابات كنص تدفق غير منظم.
• أنواع المخططات الرئيسية للجيو:
  • المنظمة والشخص: على التعريف الواضح لعلامتك التجارية والمؤلفين ككيانات.
  • faqpage و wowto: من أجل هيكلة المحتوى للحصول على الإجابات المباشرة والتعليمات خطوة بخطوة تفضلها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • المادة: لنقل البيانات الوصفية المهمة مثل المؤلف وتاريخ الإصدار وبالتالي تعزيز إشارات تناول الطعام.
  • المنتج: لا غنى عنه للتجارة الإلكترونية لجعل السعر والتوافر والتقييم قابل للقراءة آلي.
• أفضل كيانات شبكية الممارسة: يجب أن يتجاوز التحسين إضافة كتل المخطط المعزولة. باستخدام السمة المعيارية ، يمكن ربط الكيانات المختلفة ببعضها البعض على جانب واحد وعبر موقع الويب بأكمله (مثل ربط مقال مع مؤلفها وناشره). وبهذه الطريقة ، يتم إنشاء رسم بياني للمعرفة الداخلية المتماسكة الذي يجعل العلاقات الدلالية بشكل صريح للآلات.

معيار LLMS.TXT الناشئ: خط اتصال مباشر لنماذج الذكاء الاصطناعي

llms.txt هو معيار جديد مقترح يجب أن يمكّن التواصل المباشر والفعال مع نماذج الذكاء الاصطناعي.

• الغرض والوظيفة: إنه ملف نصي بسيط مكتوب بتنسيق Markdown ، والذي يتم وضعه في الدليل العادي لموقع ويب. إنه يوفر "خريطة" منسقة لأهم محتوى موقع ويب ، تم تعديله من خلال لافتات HTML و JavaScript و Advertising. هذا يجعل من الفعالية للغاية بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعى العثور على المعلومات الأكثر صلة ومعالجتها.
• التمايز لـ Robots.txt و sitemap.xml: في حين أن Robots.txt Crawlers تقارير من المجالات التي يجب ألا يزورها و sitemap.xml توفر قائمة غير معروضة لجميع عناوين URL ، LLMS.TXT يقدم دليلًا منظمًا ومثابرًا للموارد الأكثر قيمة لموقع الويب.
• المواصفات والتنسيق: يستخدم الملف بناء جملة Markdown البسيط. يبدأ عادةً بعنوان H1 (العنوان الجانبي) ، يليه ملخص قصير في كتلة اقتباس. عناوين H2 ثم قوائم المجموعة من روابط إلى موارد مهمة مثل الوثائق أو الإرشادات. هناك أيضًا متغيرات مثل llms-full.txt تلخص المحتوى النص الكامل لموقع ويب في ملف واحد.
• التنفيذ والأدوات: يمكن إنشاء الإنشاء يدويًا أو مدعومًا من قبل عدد متزايد من أدوات المولدات مثل FireCrawl أو Markdowns أو المكونات الإضافية المتخصصة لأنظمة إدارة المحتوى مثل WordPress و Shopify.
• النقاش حول القبول: من الأهمية بمكان فهم الجدل الحالي حول هذا المعيار. تقول الوثائق الرسمية لـ Google أن مثل هذه الملفات ليست ضرورية للرؤية في نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي. كان كبار خبراء Google مثل John Mueller متشككين وقارنوا الفائدة مع يوم التعريف الكلمات الرئيسية التي عفا عليها الزمن. ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، تستخدم شركات الذكاء الاصطناعى المهمة الأخرى مثل الأنثروبور بالفعل المعيار لمواقعها الإلكترونية الخاصة ، كما أن القبول في مجتمع المطورين ينمو.

يكشف النقاش حول LLMS.TXT وتطبيقات المخطط المتقدم عن توتر استراتيجي حاسم: ذلك بين التحسين لمنصة واحدة مهيمنة (Google) والتحسين للنظام الإيكولوجي للنيابة الأوسع غير المتجانسة. إن الاعتماد حصريًا على إرشادات Google ("أنت لا تحتاج إليها") هي استراتيجية محفوفة بالمخاطر تتخلى عن السيطرة والرؤية المحتملة على منصات أخرى سريعة النمو مثل Chatt و Perplexity و Claude. إن الاستراتيجية التحسين "المتعددة الزوجية" التي تتبع المبادئ الأساسية لـ Google وكذلك المعايير على مستوى النظام البيئي مثل LLMS.TXT والمخطط الواسع هي الطريقة الأكثر مقاومة. إنه يعامل Google باعتباره الأهم ، ولكن ليس المستهلك الميكانيكي الوحيد لمحتوىه الخاص. هذا هو شكل من أشكال التنويع الاستراتيجي والحد من المخاطر للأصول الرقمية للشركة.

عمود 3: إدارة السلطة الرقمية

ظهور تخصص جديد

يتجاوز العمود الثالث وربما الأكثر استراتيجية لتحسين المحرك التوليدي المحتوى النقي وتحسين التكنولوجيا. إنه يتعامل مع هيكل وإدارة السلطة الرقمية للعلامة التجارية ككل. في عالم تحاول فيه أنظمة الذكاء الاصطناعى تقييم جدارة المصادر ، تصبح السلطة القابلة للقياس خوارزمية عاملاً حاسماً.

تم تشكيل مفهوم "إدارة السلطة الرقمية" إلى حد كبير من قبل خبير الصناعة Olaf Kopp ويصف الانضباط الجديد والضروري في التسويق الرقمي.

الجسر بين الصوامع

في عصر EEAT و AI ، ستنشئ الإشارات التي تبني الثقة الخوارزمية - مثل سمعة العلامة التجارية ، في وسائل الإعلام ومصداقية المؤلفين - من خلال الأنشطة الموجودة تقليديًا في أقسام منفصلة مثل العلاقات العامة وتسويق العلامة التجارية ووسائل التواصل الاجتماعي. غالبًا ما يكون لكبار المسئولين الاقتصاديين وحدهم تأثير محدود على هذه المناطق. تغلق إدارة السلطة الرقمية هذه الفجوة من خلال الجمع بين هذه الجهود مع SEO تحت سقف استراتيجي موحد.

الهدف الشامل هو الهيكل الواعي والاستباقي لكيان العلامة التجارية المعروفة رقميًا وموثوقية ، والذي يمكن تحديده بسهولة بواسطة الخوارزميات وتصنيفه على أنه جدير بالثقة.

ما وراء الروابط الخلفية: عملة الإشارات والتواجد المشترك

• التصاعد كإشارة: أصبحت أسماء العلامات التجارية غير المتوقعة في سياقات موثوقة أكثر أهمية. تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه الإشارات من شبكة الإنترنت بأكملها من أجل تقييم الوعي وسمعة العلامة التجارية.
• التورط المشترك والسياق: تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعى أي الكيانات (العلامات التجارية والأشخاص والأشخاص والمواضيع) غالبًا ما يتم ذكرها معًا. يجب أن يكون الهدف الاستراتيجي هو إنشاء ارتباط قوي ومتسق بين علامتك التجارية ومواضيع الكفاءة الأساسية في المساحة الرقمية بأكملها.

بناء كيان علامة تجارية يمكن التعرف عليه رقميا

• الاتساق هو المفتاح: الاتساق المطلق في تهجئة اسم العلامة التجارية وأسماء المؤلفين وأوصاف الشركات عبر جميع النقاط الرقمية للاتصال أمر ضروري - من موقع الويب الخاص بك إلى الملفات الشخصية إلى أدلة الصناعة. التناقضات تخلق غموض للخوارزميات وتضعف الكيان.
• السلطة المتقاطعة -Platform: المحركات التوليدية تقيم وجود العلامة التجارية بشكل كلي. صوت موحد ورسائل متسقة عبر جميع القنوات (موقع الويب ، LinkedIn ، منشورات الضيوف ، المنتديات) يعزز السلطة المتصورة. يعد إعادة استخدام وتكييف المحتوى الناجح لتنسيقات ومنصات مختلفة تكتيكًا مركزيًا.

دور العلاقات العامة الرقمية وإدارة السمعة

• عمل العلاقات العامة الإستراتيجية: يتعين على جهود العلاقات العامة الرقمية التركيز على تحقيق الإشارات في المنشورات التي ليست ذات صلة بالمجموعة المستهدفة فحسب ، بل يتم تصنيفها أيضًا بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعى كمصادر موثوقة.
• إدارة السمعة: من الأهمية بمكان تعزيز ومراقبة المراجعات الإيجابية بشكل نشط على منصات محترمة. لا تقل أهمية المشاركة النشطة في المناقشات ذات الصلة حول منصات المجتمع مثل Reddit و Quora ، حيث يتم استخدامها غالبًا من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعى كمصادر للآراء والخبرات الأصيلة.

الدور الجديد لكبار المسئولين الاقتصاديين

• تقوم إدارة السلطة الرقمية بتغيير دور كبار المسئولين الاقتصاديين داخل المنظمة. إنه يوفق SEO من وظيفة تكتيكية تركز على تحسين قناة واحدة (موقع الويب) ، وهي وظيفة استراتيجية مسؤولة عن تزامن البصمة الرقمية بأكملها لشركة للتفسير الخوارزمي.
• هذا يعني تغيير كبير في الهيكل التنظيمي والمهارات اللازمة. "مدير السلطة الرقمية" هو دور هجين جديد يجمع بين الصلابة التحليلية لكبار المسئولين الاقتصاديين ومهارات السرد وبناء العلاقات لمهارات استراتيجية للعلامة التجارية. ستجد الشركات التي تفشل في إنشاء هذه الوظيفة المتكاملة أن إشاراتها الرقمية المجزأة في المنافسة مع المنافسين الذين يقدمون هوية موحدة وموثوقة لأنظمة الذكاء الاصطناعى لا يمكن أن توجد.

المشتريات B2B: سلاسل التوريد ، التداول ، الأسواق والمصادر المدعومة من AI مع Accio.com-emage: Xpert.Digital

المزيد عنها هنا:

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

قياس المناظر الطبيعية والنجاح التنافسي

بعد تحديد الأعمدة الاستراتيجية للتحسين ، تهدف نظرة على التطبيق العملي في البيئة التنافسية الحالية. يتطلب ذلك تحليلًا قائمًا على البيانات لأهم منصات بحث الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى إدخال طرق وأدوات جديدة لقياس الأداء.

مناسب ل:

• سبب فقد حركة المرور بسبب الذكاء الاصطناعي والمنافسة المتزايدة للمحتوى بنسبة 45 ٪ في العامين الماضيين

تفكيك اختيار المصدر: تحليل مقارن

لا تعمل منصات البحث المختلفة من الذكاء الاصطناعي. يستخدمون مصادر البيانات والخوارزميات المختلفة لإنشاء إجاباتهم. يعد فهم هذه الاختلافات أمرًا ضروريًا لتحديد أولويات تدابير التحسين. يعتمد التحليل التالي على توليف دراسات الصناعة الرائدة ، ولا سيما الفحص الشامل لتصنيف SE ، ويكمله التحليلات النوعية والوثائق المملوكة للمنصة.

نظرة عامة على Google AI: ميزة النظام المنشأة

• ملف تعريف المصدر: تتبع Google نهجًا أكثر تحفظًا. تعتمد نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي اعتمادًا كبيرًا على المعرفة الحالية للرسم البياني ، وإشارات EEAT المنشأة ونتائج التصنيف الأعلى العضوي. تظهر الدراسات وجود ارتباط مهم ، إن لم يكتمل ، مع أفضل 10 مواقع للبحث الكلاسيكي.
• نقاط البيانات: يقتبس Google بمعدل 9.26 روابط لكل إجابة ولديه تنوع كبير مع 2909 مجالات فريدة في الدراسة التي تم تحليلها. هناك تفضيل واضح للمجالات القديمة المنشأة (49 ٪ من المجالات المذكورة أكثر من 15 عامًا) ، في حين أن المجالات الصغيرة جدًا في كثير من الأحيان تؤخذ في الاعتبار.
• الآثار الاستراتيجية: النجاح في نظرة عامة على Google AI لا ينفصل عن السلطة القوية التقليدية لكبار المسئولين الاقتصاديين. إنه نظام بيئي يؤدي فيه النجاح إلى مزيد من النجاح.

بحث ChatGpt: The Challenger مع التركيز على المحتوى الذي ينشئه المستخدم و bing

• ملف تعريف المصدر: يستخدم ChatGPT فهرس Microsoft Bing لبحثه على الويب ، ولكنه يستخدم منطقه الخاص لتصفية وترتيب النتائج. يُظهر النظام الأساسي تفضيلًا كبيرًا للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم (المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم ، UGC) ، وخاصة من YouTube ، وهو أحد المصادر الأكثر استشهادًا ، وكذلك لمنصات المجتمع مثل Reddit.
• نقاط البيانات: اقتباسات ChatGPT بمتوسط ​​10.42 معظم الروابط وتشير إلى أكبر عدد من المجالات الفريدة (4،034). في الوقت نفسه ، تشير المنصة إلى أعلى معدل لعلاج النيونات المتعددة من نفس المجال ضمن إجابة (71 ٪) ، مما يشير إلى استراتيجية التعميق من قبل مصدر واحد ، يعتبر جديرًا بالثقة.
• التضمين الاستراتيجي: تتطلب الرؤية في Chatt استراتيجية متعددة المنصات ، والتي ، بالإضافة إلى تحسين مؤشر Bing ، تتضمن أيضًا نشاط وجود على منصات المحتوى المولدة من قبل المستخدمين.

Perplexity.ai: الباحث الشفاف في الوقت الفعلي

• ملف تعريف المصدر: تم تصميم الحيرة لتنفيذ موقع ويب في الوقت الفعلي لكل طلب ، مما يضمن موضوعية المعلومات. المنصة شفافة للغاية وتوفر إجاباتها مع اقتباسات مضمنة واضحة. نقطة البيع الفريدة هي وظيفة "التركيز" ، والتي تمكن المستخدمين من البحث عن مجموعة محددة مسبقًا للمصادر (مثل الورق العلمي فقط أو Reddit أو بعض المواقع الإلكترونية).
• نقاط البيانات: اختيار المصادر ثابت للغاية ؛ تحتوي جميع الإجابات تقريبًا على 5 روابط بالضبط. تشير إجابات Perplexity إلى أعلى تشابه دلالي مع تلك الموجودة في ChatGPT (0.82) ، مما يشير إلى تفضيلات مماثلة عند اختيار المحتوى.
• الآثار الاستراتيجية: مفتاح النجاح في الحيرة هو أن يصبح "مصدرًا مستهدفًا" - موقع ويب موثوق به لدرجة أنه يدرجهم عن عمد في عمليات البحث المركزة. تكافئ الطبيعة في الوقت الفعلي للمنصة أيضًا محتوى حاليًا ودقيقًا بالفعل.

تخلق استراتيجيات المصادر المختلفة لمنصات الذكاء الاصطناعى الكبيرة شكلاً جديدًا من "التحكيم الخوارزمي". يمكن أن تجد العلامة التجارية التي تواجه صعوبات في الحصول على موطئ قدم في النظام الإيكولوجي التنافسي العالي التي يعتمد على السلطة لنظرة عامة على Google AI طريقة أسهل للوضوح عبر Chatt من خلال التركيز على Bing-Seo ووجود قوي على YouTube و Reddit. وبالمثل ، يمكن لخبير متخصص تجنب المنافسة السائدة من خلال أن تصبح مصدرًا لا غنى عنه للتفتيش المركّز على الحيرة. لا تتمثل المعرفة الاستراتيجية في قيادة كل معركة في كل جبهة ، ولكن تحليل "حواجز دخول السوق" المختلفة لكل منصة منظمة العفو الدولية ومواءمة تدابير بناء المحتوى الخاص بك على المنصة التي تناسب نقاط القوة الخاصة بك.

تحليل مقارن لمنصات البحث من الذكاء الاصطناعي

تحليل مقارن لمنصات بحث الذكاء الاصطناعى-صورة: xpert.digital

يُظهر التحليل المقارن لمنصات بحث الذكاء الاصطناعى فروقًا كبيرة بين نظرة عامة على Google AI ، وبحث ChatGpt و Perplexity.ai. كمصدر للبيانات الأساسي ، تستخدم نظرة عامة على Google AI Google Index و Knowledge Praph ، في المتوسط ​​9.26 اقتباسات ولديها تداخل صغير مع Bing ومعتدلة مع Chatt. يعرض النظام الأساسي تفضيلًا معتدلًا للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم مثل Reddit و Quora ، ولكنه يفضل المجالات الراسخة للغاية مع الشيخوخة. تتمثل نقطة البيع الفريدة في التكامل في محرك البحث المهيمن وترجيح EEAT القوي ، حيث ينصب التركيز الاستراتيجي على بناء سلطة كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية القوية.

يعتمد بحث ChatGPT على فهرس Bing كمصدر أساسي للبيانات ويولد معظم المعلومات المصدر بمتوسط ​​10.42 اقتباسات. يُظهر النظام الأساسي تداخلًا عاليًا مع الحيرة ومعتدلة مع Google. التفضيل العالي للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم ، وخاصة YouTube و Reddit ، مذهل بشكل خاص. عند تقييم عمر المجال ، يظهر السلوك المختلط مع الانفتاح على المجالات الأصغر سنا. نقطة البيع الفريدة هي في عدد كبير من المصادر وتكامل UGC القوي ، في حين أن التركيز الاستراتيجي على شراهة SEO والحضور على منصات UGC.

يختلف Perplexity.ai كمصدر بيانات أساسي باستخدام موقع ويب في الوقت الفعلي ويوفر أقل عدد من الاقتباسات بمتوسط ​​5.01. تداخل المصدر مرتفع مع Chatt ، ولكنه منخفض مع Google و Bing. يعرض النظام الأساسي تفضيلًا معتدلًا للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدم ، مع تفضيل Reddit و YouTube في وضع التركيز. يلعب عمر المجال دورًا منخفضًا لأن التركيز على الأهمية في الوقت الفعلي. كنقطة بيع فريدة من نوعها ، يوفر Perplexity.ai شفافية من خلال عروض أسعار مضمنة واختيار المصدر القابل للتخصيص من خلال وظيفة التركيز. ينصب التركيز الاستراتيجي على بناء سلطة متخصصة وحماية المحتوى.

التحليل الجديد: قياس ومراقبة رؤية LLM

يتطلب تحول النموذج من البحث إلى الإجابة تعديلًا أساسيًا على قدم المساواة لقياس النجاح. تفقد مؤشرات تحسين محركات البحث التقليدية المعنى إذا لم تعد النقر على الموقع الهدف الأساسي. تعد المقاييس والأدوات الجديدة ضرورية لقياس تأثير ووجود علامة تجارية في مشهد AI التوليدي.

تحول النموذج في القياس: من النقرات إلى التأثير

• المقاييس القديمة: يتم تقييم نجاح SEO التقليدي بشكل أساسي من خلال الأشكال الرئيسية القابلة للقياس مباشرة مثل تصنيفات الكلمات الرئيسية وحركة المرور العضوية ومعدلات النقر (CTR).
• مقاييس جديدة: يتم قياس نجاح GEO/LLMO بمقاييس التأثير والحضور التي غالباً ما تكون طبيعة غير مباشرة:
  • LLM الرؤية / أسماء العلامات التجارية (العلامة التجارية): يقيس عدد المرات التي يتم فيها ذكر العلامة التجارية في إجابات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة. هذا هو الرقم الرئيسي الجديد الأساسي.
  • حصة الصوت / الحصة من النموذج: يحدد النسبة المئوية لأماكن العلامة التجارية الخاصة بهم مقارنة بالمنافسين لمجموعة محددة من استعلامات البحث (موجه).
  • اقتباسات (الاستشهادات): تسمى عدد المرات التي يرتبط فيها موقع الويب الخاص بك كمصدر.
  • مشاعر وجودة الإدخالات: يحلل الصوت (إيجابي ، محايد ، سلبي) والصحة الواقعية للإشارات.

مجموعة الأدوات الناشئة: منصات لاضطهاد الذكاء الاصطناعي

• كيف تعمل: تطلب هذه الأدوات تلقائيًا نماذج الذكاء الاصطناعى المختلفة مع موجه محدد مسبقًا. إنهم يسجلون العلامات التجارية والمصادر التي تظهر في الإجابات ، وتحليل المشاعر ومتابعة التطوير مع مرور الوقت.
• الأدوات الرائدة: السوق شاب ومتفجر ، لكن بعض المنصات المتخصصة قد أنشأت نفسها بالفعل. وتشمل هذه أدوات مثل العميقة ، peec.ai ، صفوف الرتب و otterly.ai ، والتي تختلف في نطاق الوظائف والمجموعة المستهدفة (من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى الشركات الكبيرة).
• تكييف الأدوات التقليدية: يبدأ مقدمو برامج مراقبة الحرائق (مثل Sprout Social ، ذكر) وأجنحة مُحسّنات محرّكات البحث الشاملة (مثل Semrush و AHREFs) أيضًا في دمج وظائف لتحليل وضوح AI في منتجاتك.

أغلق فجوة الإسناد: تكامل تحليلات LLM في التقارير

أحد أكبر التحديات هو تعيين (إسناد) نتائج العمل التي سيتم تسميتها في إجابة KI ، لأنه لا يؤدي في كثير من الأحيان إلى نقرة مباشرة. مطلوب طريقة تحليل متعددة المراحل:

• اضطهاد حركة الإحالة: الخطوة الأولى والأبسط هي تحليل حركة مرور الإحالة المباشرة (حركة الإحالة) لمنصات AI في أدوات تحليل الويب مثل Google Analytics 4. من خلال إنشاء مجموعات القنوات المعرفة من قبل المستخدم بناءً على المرجع (على سبيل المثال ، PIRPLEXITY.AI ، BING.com للبحث عن عمليات البحث) يمكن عزلها وتقييمها.
• مراقبة الإشارات غير المباشرة: يتكون النهج الأكثر تقدماً من تحليل الارتباط. يجب على المحللين ملاحظة اتجاهات المؤشرات غير المباشرة مثل زيادة حركة المرور المباشرة (حركة المرور المباشرة) وزيادة في عمليات البحث ذات العلامات التجارية (البحث العلامة التجارية) في وحدة التحكم في Google Search. يجب أن تكون هذه الاتجاهات مرتبطة بعد ذلك بتطوير رؤية LLM ، كما تم قياسها بواسطة أدوات المراقبة الجديدة.
• تحليل بروتوكولات BOT: بالنسبة للفرق ذات الخبرة الفنية ، فإن تحليل ملفات سجل الخادم يوفر رؤى قيمة. يمكن تحديد ومراقبة أنشطة زحف الذكاء الاصطناعى (مثل GPTBOT ، Claudebot) تحديد الصفحات التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعى للحصول على المعلومات.

تطوير مؤشرات الأداء

تطوير مؤشرات الأداء - الصورة: xpert.digital

يوضح تطوير مؤشرات الأداء تغييرًا كبيرًا من مقاييس كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية نحو شخصيات رئيسية من AI-Ordived. أثناء الرؤية ، ينصب التركيز على تصنيف الكلمات الرئيسية الكلاسيكية إلى حصة الصوت وحصة النموذج ، والتي يتم قياسها بواسطة أدوات مراقبة LLM المتخصصة مثل peec.ai أو العميقة. في مجال حركة المرور ، تكمل حركة الإحالة لمنصات الذكاء الاصطناعي حركة المرور العضوية ومعدل النقر إلى الظهور ، حيث يتم استخدام أدوات تحليل الويب مثل GA4 مع مجموعات الصرف الصحي المخصصة. لم تعد سلطة موقع الويب تحددها فقط من قبل سلطة المجال والروابط الخلفية ، ولكن أيضًا عن طريق الاقتباس وجودة الإدخالات في أنظمة الذكاء الاصطناعى ، قابلة للقياس بواسطة أدوات مراقبة LLM وتحليل الروابط الخلفية للمصادر المذكورة. يتم توسيع تصور العلامة التجارية من خلال عمليات البحث المتعلقة بالعلامة التجارية إلى شعور أسماء الذكاء الاصطناعي ، والتي سجلتها LLM مراقبة أدوات القائمة الاجتماعية. بالإضافة إلى معدل الفهرسة التقليدية ، يحدث معدل الاستدعاء من خلال روبوتات AI ، والتي يتم تحديدها باستخدام تحليل سجل الخادم.

أدوات مراقبة وتحليل GEO/LLMO الرائدة

أدوات مراقبة وتحليل GEO/LLMO الرائدة- الصورة: xpert.digital

يقدم المشهد الخاص بأدوات مراقبة وتحليل GEO/LLMO الرائدة حلولًا متخصصة مختلفة للمجموعات المستهدفة المختلفة. BERDENT هو حل شامل للمؤسسات يوفر المراقبة ، حصة من الصوت ، تحليل المشاعر وتحليل المصدر لـ Chatt و Copilot و Perplexity و Google AIO. تهدف Peec.ai أيضًا إلى فرق التسويق وعملاء المؤسسات ، وتقدم لوحة معلومات لوجود العلامة التجارية ، وقياس المنافسة وتحليل فجوة المحتوى لـ Chatt و Perplexity و Google AIO.

بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم بالإضافة إلى محترفي SEO ، يقدم Rank Scale تحليلات في الوقت الفعلي في إجابات الذكاء الاصطناعي وتحليل المشاعر وتحليل الاقتباس على Chatt و Perplexity و Bing Chat. يركز Otterly.ai على الإدخالات والروابط الخلفية مع التنبيهات للتغييرات ويقدم الشركات الصغيرة والمتوسطة والوكالات عبر Chatt و Claude و Gemini. تضع Goodie AI نفسها كمنصة الكل في واحد لمراقبة وتحسين وإنشاء المحتوى على نفس المنصات وتستهدف الشركات والوكالات متوسطة الحجم.

تقدم Hall حلاً متخصصًا لفرق المؤسسات والمنتجات مع ذكاء المحادثة ، وقياس حركة المرور من توصيات الذكاء الاصطناعى وتتبع الوكيل لمختلف الدردشة. تتوفر الأدوات المجانية للمبتدئين: يقدم HubSpot Ai Grader شيكًا مجانيًا للحصول على حصة من الصوت والشعور على GPT-4 والحيرة ، في حين يوفر Mangools Ai Grader شيكًا مجانيًا لمقارنة الذكاء الاصطناعي ومقارنة المنافسة على Chatt و Google AIO والحيرة للمبتدئين و Seos.

إطار العمل الجغرافي الكامل: في 5 مراحل من أجل رؤية الذكاء الاصطناعي الأمثل

بناء سلطة لمستقبل الذكاء الاصطناعى: لماذا eeat هو مفتاح النجاح

بعد التحليل التفصيلي للمؤسسات التكنولوجية ، والأعمدة الاستراتيجية والمناظر الطبيعية للمنافسة ، يلخص هذا الجزء الأخير النتائج في إطار عمل عملي وتلقي نظرة على التطوير المستقبلي للبحث.

إطار عمل قابل للتنفيذ

يتطلب تعقيد تحسين المحرك التوليدي نهجًا منظمًا وتكرارًا. تلخص قائمة المراجعة التالية التوصيات من الأقسام السابقة إلى سير عمل عملي ، والتي يمكن أن تكون بمثابة إرشادات للتنفيذ.

المرحلة الأولى: نسخة التدقيق والخط الأساسي

• قم بتنفيذ تدقيق SEO التقني: التحقق من المتطلبات التقنية الأساسية مثل قابلية الزحف ، قابلية الفهرس ، السرعة الجانبية (Core Web Vital) وتحسين الأجهزة المحمولة. تحديد المشكلات التي يمكن أن يحظرها الزاحف من الذكاء الاصطناعي (مثل أوقات التحميل البطيئة ، تبعيات JavaScript).
• تحقق من scheme.org-markup: تدقيق ترميز البيانات المنظم الحالي من أجل الاكتمال ، والصحة واستخدام الكيانات المتصلة بالشبكة (ID).
• قم بتنفيذ مراجعة المحتوى: تقييم المحتوى الحالي فيما يتعلق بإشارات EEAT (هل يتم عرض المؤلفين ، هل المصادر المذكورة؟) ، والعمق الدلالي وسلطة الموضوع. تحديد الفجوات في المجموعات تحت عنوان.
• حدد خط الأساس لوضوح LLM: استخدام أدوات المراقبة المتخصصة أو الاستعلامات اليدوية في منصات الذكاء الاصطناعى ذات الصلة (Google AIO ، ChatGpt ، الحيرة) من أجل الحصول على الوضع الراهن من رؤية العلامة التجارية الخاصة بهما وذات أهم المنافسين.

المرحلة 2: استراتيجية المحتوى والتحسين

• قم بتطوير بطاقة مجموعة الموضوعات: استنادًا إلى أبحاث الكلمة الرئيسية والموضوع ، قم بإنشاء خريطة استراتيجية للمواضيع المراد معالجتها والمواد الفرعية التي تعكس خبرتك الخاصة.
• قم بإنشاء المحتوى وتحسينه: قم بإنشاء محتوى جديد ومراجعة المحتوى الحالي ، مع التركيز الواضح على التحسين للاستخراج (بنية المقتطف ، والقوائم ، والجداول ، والأسئلة الشائعة) وتغطية الكيانات.
• تعزيز إشارات EEAT: تنفيذ أو تحسين صفحات السيارات ، وإضافة المراجع والاقتباسات ، وتركيب تقارير الخبرة الفريدة والبيانات الأصلية.

المرحلة 3: التنفيذ الفني

• Scheme.org Markup: تنفيذ علامة مخطط ذات صلة وشبكة على جميع الصفحات المهمة ، وخاصة للمنتجات والأسئلة الشائعة والتعليمات والمقالات.
• قم بإنشاء ملف LLMS.TXT وتوفيره: إنشاء ملف LLMS.TXT يشير إلى أهم المحتوى والأكثر صلة بأنظمة الذكاء الاصطناعي ، ووضعه في الدليل العادي للموقع.
• إصلاح مشاكل الأداء: القضاء على المشكلات فيما يتعلق بشحن الوقت وتقديم المحدد في التدقيق الفني.

المرحلة 4: هيكل السلطة والترويج

• قم بتنفيذ العلاقات العامة الرقمية والتواصل: الحملات المستهدفة لتوليد روابط خلفية عالية الجودة ، وحتى العلامات التجارية الأكثر أهمية ، غير المرتبطة في المنشورات الموثوقة والموضوعية.
• التواصل على منصات المجتمع: مشاركة نشطة ومفيدة في المناقشات حول منصات مثل Reddit و Quora لوضع العلامة التجارية كمصدر مفيد ومختص.

المرحلة الخامسة: القياس والتكرار

• إعداد التحليلات: تكوين أدوات تحليل الويب لمتابعة حركة الإحالة من مصادر الذكاء الاصطناعى ومراقبة الإشارات غير المباشرة مثل حركة المرور المباشرة والبحث العلامة التجارية.
• مراقبة الرؤية المستمرة LLM: الاستخدام المنتظم لأدوات المراقبة من أجل متابعة تطوير رؤية الفرد وموضوع المنافسين.
• ضبط الإستراتيجية: استخدم البيانات التي تم الحصول عليها لتحسين استراتيجية المحتوى والسلطة باستمرار والرد على التغييرات في مشهد الذكاء الاصطناعي.

مستقبل البحث: من شراء المعلومات إلى تفاعل المعرفة

إن دمج الذكاء الاصطناعى التوليدي ليس اتجاهًا مؤقتًا ، بل هو بداية عصر جديد من تفاعل الحاسوب البشري. سيتجاوز التطوير أنظمة اليوم والطريقة التي نصل بها إلى المعلومات ستستمر في التغيير بشكل أساسي.

تطوير الذكاء الاصطناعي في البحث

• فرط الشخصيات: لن تؤثر أنظمة AI المستقبلية على الطلب الصريح فحسب ، ولكن أيضًا على السياق الضمني لسجل البحث عن المستخدم وموقعه وتفضيلاته وحتى تفاعلاته السابقة مع النظام.
• تدفقات العمل الوهمية: ستتطور استجابة خالصة إلى مساعد استباقي قادر على تنفيذ مهام متعددة المراحل نيابة عن المستخدم - من البحث وملخص إلى الحجز أو الشراء.
• نهاية "البحث" كاستعارة: يتم استبدال مفهوم "البحث" النشط بشكل متزايد بتفاعل مستمر وموجود توجه مع مساعد ذكي في كل مكان. يصبح البحث محادثة.

التحضير للمستقبل: بناء استراتيجية مقاومة للمستقبل

الرسالة النهائية هي أن المبادئ المنصوص عليها في هذا التقرير - تطوير السلطة الحقيقية ، وإنشاء محتوى عالي الجودة ، وإدارة وجود رقمي موحد - ليست تكتيكات قصيرة الأجل للجيل الحالي من الذكاء الاصطناعي. إنها المبادئ الأساسية لإنشاء علامة تجارية يمكن أن تكون ناجحة في كل مشهد مستقبلي يتم نقل المعلومات فيه بواسطة أنظمة ذكية.

يجب أن يكون التركيز على أن يصبح مصدرًا للحقيقة أن كل من البشر ومساعديهم من الذكاء الاصطناعى يريدون التعلم. لن تكون الشركات التي تستثمر في المعرفة والتعاطف والوضوح مرئيًا فقط في نتائج البحث اليوم ، ولكنها ستساعد أيضًا بشكل كبير في تشكيل سرد صناعتهم في عالم الغد الذي يسيطر عليه الذكاء الاصطناعى.

☑️ 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

كونراد ولفنشتاين

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