الطيران الأعمى في التسويق: لماذا تفشل أدوات تحسين محركات البحث الخاصة بك مع Gemini (نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي / وضع الذكاء الاصطناعي)، ChatGPT، Copilot، Perplexity & Co.

من البوصلة إلى الضباب: لماذا انتهى عصر تحسين محركات البحث المتوقع؟

لعقود، سادت قاعدة غير مكتوبة في التسويق الرقمي: من يتصدر القائمة يفوز. كان الترتيب هو العملة، والنقرات هي الدليل، وحركة المرور هي المكافأة. ولكن مع الصعود الهائل لمحركات البحث المُولِّدة للذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT وPerplexity وGoogle AI Overviews، فإن هذا الأساس للقياس يتآكل بوتيرة غير مسبوقة. نحن في خضم تحول جذري - بعيدًا عن تحسين محركات البحث التقليدي (SEO) نحو مجال "تحسين محركات البحث المُولِّد" (GEO) الغامض.

بالنسبة لصانعي القرار التسويقي وخبراء تحسين محركات البحث، يُشبه هذا التحول فقدانًا للتوجيه. فبينما سادت العلاقات السببية الواضحة سابقًا، يهيمن اليوم تنوع المحفزات وأوهام الخوارزميات. وغالبًا ما تعجز أدوات الصناعة الراسخة عن مواجهة هذا الواقع الجديد، إذ لا تستطيع ترجمة الاستجابات الديناميكية للذكاء الاصطناعي إلى مؤشرات أداء رئيسية موثوقة.

تُلقي هذه المقالة نظرةً ثاقبةً على أوجه القصور الهيكلية في أدوات التحليلات الحالية، وتُسلّط الضوء على مفارقة عصرٍ تتوفر فيه الرؤية لكنها تتحدى القياس التقليدي. نُحلل لماذا لا تزال التصنيفات التقليدية هي الأساس، لكنها لم تعد تُقدّم ضمانات، وكيف ينبغي للشركات حساب عائد الاستثمار في عالمٍ أصبح فيه "عدم النقر" هو القاعدة. إنه تقييمٌ لقطاعٍ يجب أن يتعلم كيفية إدارة أعماله باستخدام الاحتمالات بدلاً من الإحداثيات الثابتة.

مناسب ل:

• تحسين محركات البحث (SEO) وتحديد المواقع الجغرافية (GEO) لقطاع الأعمال بين الشركات (B2B): صفحات فئات المنتجات وحلول الصناعة وصفحات مجالات التطبيق

لمن هم في عجلة من أمرهم: كيفية استخدام تحسين محركات البحث كنقطة انطلاق لاستشهادات الذكاء الاصطناعي

باختصار: لا تزال تصنيفات محركات البحث الجيدة مؤشرًا مهمًا لنجاح بحث الذكاء الاصطناعي، ولكنها تُعدّ مؤشرًا قويًا للمقارنة أو الاحتمالية، وليست ضمانًا. أصحاب التصنيفات الأولى في تحسين محركات البحث لديهم فرصة أكبر بكثير للظهور في استجابات الذكاء الاصطناعي والاستشهادات الجغرافية، ولكن لا يمكنهم الاعتماد عليها بشكل أعمى.

نقاط رئيسية يجب ملاحظتها:

• تظهر الدراسات التي أجريت على Google AI Overviews أن نسبة كبيرة من المصادر المذكورة تأتي من أفضل 10 نتائج عضوية (على سبيل المثال، حوالي 40-50% من الاستشهادات تأتي من تصنيفات الصفحة 1؛ واحتمال الاستشهاد بعناوين URL واحدة على الأقل من أفضل 10 هي أكثر من 80%).
• كلما ارتفع الموضع العضوي، زادت فرصة الاستشهاد: الصفحات الموجودة في المركز الأول لديها حوالي ثلث احتمال الظهور في نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، ويتم وضعها في المتوسط ​​بشكل أكثر بروزًا من الصفحات ذات التصنيف الأقل.
• في الوقت نفسه، من المهم ملاحظة أن الارتباط متوسط، وليس مثاليًا. حتى التصنيف الأول لا يؤدي إلا إلى ظهور الصفحة ضمن أفضل ثلاثة مصادر مستشهد بها في "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" في حوالي نصف الحالات. لذا، تزيد التصنيفات من الاحتمالية، لكنها لا تُغني عن تحسين محركات البحث (GEO).
• من خلال الذيل الطويل والمنصات المختلفة (نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من Google، وChatGPT، وPerplexity، وما إلى ذلك)، يحصل طلاب الماجستير في القانون أيضًا على مصادر خارج العشرة الأوائل وحتى خارج أفضل 100 - لذا فإن "الفائزين في تحسين محركات البحث" ليسوا فائزين تلقائيًا في مجال البحث الجغرافي.

من الناحية العملية، هذا يعني "القاعدة العامة":

• "أولئك الذين يحتلون مرتبة عالية في تحسين محركات البحث لديهم ميزة واضحة في الظهور كمصدر في استجابات الذكاء الاصطناعي" - يمكن دعم هذا البيان بالبيانات.
• ومع ذلك، أصبح تصنيف محركات البحث (SEO) الآن أساسًا ضروريًا ومؤشرًا مفيدًا جدًا للمقارنة والوكالة، ولكنه لم يعد مؤشرًا كافيًا للنجاح. بالنسبة لـ GEO، تحتاج أيضًا إلى تحسين خاص بالذكاء الاصطناعي (الهيكل، والمخطط، وعمق الاستجابة، وEAT، ووجهات النظر السريعة، وما إلى ذلك)، وإلا ستبقى بعض الإمكانات غير مستغلة.

عندما لم تعد الرؤية قابلة للقياس: فقدان السيطرة في عصر محركات البحث التوليدية

يُواجه التحول الجذري لسلوك البحث من خلال الذكاء الاصطناعي الشركات وخبراء التسويق موقفًا متناقضًا. فبينما كان التصنيف بمثابة بوصلة موثوقة للنجاح في تسويق محركات البحث التقليدية، يواجه العاملون في مجال تحسين محركات البحث التوليدي غموضًا يكتنفه الغموض والتقلب وانعدام الشفافية. ويتحول سؤال النجاح البسيط ظاهريًا إلى تحدٍّ وجودي، لأن مقاييس الماضي تفشل في عالم تُجمّع فيه الخوارزميات الإجابات بدلًا من تقديم قوائم الروابط.

يكشف التناقض بين قابلية القياس المُستقرة لتحسين محركات البحث التقليدية والطبيعة الغامضة للبحث المُدعّم بالذكاء الاصطناعي عن تحول جذري في هياكل قوة التسويق الرقمي. تواجه الشركات التي استثمرت سنوات في بنى تحتية مُعقدة لتحسين محركات البحث (SEO) مُشكلة جوهرية فجأةً: فالتصنيفات التي تحققت بشق الأنفس لا تُترجم بالضرورة إلى ظهور في الاستجابات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي التي تُهيمن بشكل متزايد على تفاعل المستخدمين. لا يُثير هذا التطور تساؤلات تقنية فحسب، بل يُثير تساؤلات حول نموذج أعمال تحسين محركات البحث بأكمله.

لكن المشكلة الحقيقية تكمن في عدم التكافؤ الهيكلي بين الجهد المبذول والنتائج المتحققة. فبينما يُسرّع مُقدّمو خدمات البرمجيات كخدمة (SaaS) لأدوات تحسين محركات البحث (SEO) بإضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى منتجاتهم، يكشف تحليل مُفصّل أن هذه الأدوات، في أحسن الأحوال، لا تُمثّل تعقيد البحث التوليدي بشكل كافٍ. فتباين المطالبات، وعدم اتساق الاستجابات، وغياب أساليب قياس مُوحّدة، تُشكّل بيئةً تُصبح فيها مؤشرات النجاح الموثوقة نادرة.

هندسة عدم اليقين: لماذا لا تُعتبر المحفزات كلمات رئيسية؟

يتجلى الفرق الجوهري بين تحسين محركات البحث التقليدي وتحسين محركات البحث التوليدي في طبيعة استعلامات المستخدم. فبينما تعتمد محركات البحث التقليدية على كلمات مفتاحية ثابتة ذات حجم بحث قابل للقياس، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على توجيهات حوارية أكثر تعقيدًا وتنوعًا. ولهذا الاختلاف الهيكلي آثار بعيدة المدى على قابلية قياس النجاح.

تشير الدراسات إلى أن أنظمة البحث بالذكاء الاصطناعي تعالج في المتوسط ​​7.22 كلمة لكل استعلام، بينما تتضمن عمليات بحث جوجل التقليدية عادةً كلمتين أو ثلاث كلمات. يؤدي هذا الطول المتزايد للاستعلام إلى زيادة هائلة في احتمالية اختلافات الصياغة للاستعلامات المتطابقة دلاليًا. يعبر المستخدمون عن نفس احتياجاتهم من المعلومات بطرق لا حصر لها: قد يطلب المشتري المحتمل لبرنامج إدارة المشاريع أفضل أداة للفرق عن بُعد، أو برنامجًا للتعاون الموزع، أو حلولًا رقمية لتنسيق المشاريع اللامركزي، أو منصات لتنظيم الفرق غير المتزامن. كل من هذه الصيغ يُفعّل ارتباطات دلالية مختلفة في نموذج الذكاء الاصطناعي، وقد يؤدي إلى أنماط استجابة مختلفة.

ومع ذلك، لا يقتصر التباين على جانب المستخدم. فنماذج الذكاء الاصطناعي نفسها تُظهر تناقضات كبيرة في استجاباتها. تُوثّق الأبحاث أن الأسئلة المتطابقة، التي تُطرح مرارًا وتكرارًا على النموذج نفسه، تستشهد بمصادر مختلفة تمامًا في 40% إلى 60% من الحالات. ويزداد هذا الانحراف في الاستشهادات بشكل كبير على مدى فترات أطول: فمقارنة المجالات المذكورة في يناير بتلك المذكورة في يوليو تكشف عن اختلافات في 70% إلى 90% من الحالات. هذا الاضطراب المنهجي يجعل أساليب الرصد المتقطعة عديمة الفائدة تقريبًا.

أسباب هذا التقلب متعددة. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي معايير درجة الحرارة للتحكم في درجة الإبداع مقابل التحفظ في استجاباتها. عند قيم منخفضة بين 0.1 و0.3، تُفضّل النماذج الشركات الرائدة في السوق مثل Salesforce أو Microsoft. أما القيم المتوسطة بين 0.4 و0.7 فتُنتج مزيجًا أكثر توازنًا من الحلول الراسخة والناشئة. أما القيم العالية بين 0.8 و1.0 فتؤدي إلى استجابات إبداعية تُبرز بدائل أقل شهرة. وتؤثر فئات المنتجات بشكل أكبر على هذه الإعدادات: تميل برامج المؤسسات إلى معايير تحفظية، بينما تعمل الأدوات الإبداعية بقيم أعلى.

تزيد العوامل السياقية من التباين. فغياب سياق المحادثة يعني أن الاستعلامات السابقة تؤثر على التوصيات اللاحقة. سيحصل المستخدمون الذين سألوا سابقًا عن حلول المؤسسات على المزيد من التوصيات من قطاع المؤسسات في استعلامهم التالي. وينطبق الأمر نفسه على المناقشات حول الشركات الصغيرة والمتوسطة أو الإشارات الخاصة بقطاعات محددة، والتي تُمهّد النموذج للتوصيات المقابلة. هذه الإشارات الضمنية من المستخدمين، إلى جانب العوامل الجغرافية والأنماط الزمنية، تُنشئ بيئة توصيات ديناميكية للغاية.

ترتبط دقة الاستعلام عكسيًا بتباين استجاباته. فالاستعلامات عالية الدقة، مثل "المنتج أ مقابل المنتج ب" لشركات البرمجيات كخدمة (SaaS) التي تتجاوز إيراداتها 50 مليون دولار، تُولّد معدلات تباين تتراوح بين 25 و30% فقط، وتُقدّم نتائج مستقرة وقابلة للتنبؤ. أما الاستعلامات متوسطة الدقة، مثل "أفضل برنامج لإدارة الاشتراكات للشركات (B2B)، فتُولّد معدلات تباين تتراوح بين 45 و55%، مع نتائج مختلطة ومتسقة ومتغيرة. أما الاستعلامات منخفضة الدقة، مثل "حلول معالجة المدفوعات"، فتُولّد معدلات تباين تتراوح بين 65 و75%، مع مرونة قصوى في التفسير ونتائج غير متوقعة إلى حد كبير.

هذا التعقيد الهيكلي يجعل أساليب تتبع الكلمات المفتاحية التقليدية عتيقة. فبينما يتتبع متخصصو تحسين محركات البحث مئات الكلمات المفتاحية المحددة بدقة بأحجام بحث مستقرة، سيحتاج متخصصو تحسين محركات البحث (GEO) نظريًا إلى مراقبة آلاف المتغيرات في المطالبات عبر سياقات متعددة. قد تحتاج وحدة عمل واحدة إلى 300 متغير مختلف، لكل منها عشرة متغيرات أو أكثر، عبر منصات ومواقع جغرافية وظروف سياقية مختلفة. ويتجاوز حجم جهود المراقبة هذه قدرات معظم المؤسسات بكثير.

فشل الأدوات: لماذا تستسلم أدوات تحسين محركات البحث الراسخة في عصر الذكاء الاصطناعي

يواجه قطاع أدوات تحسين محركات البحث (SEO) الراسخة أزمة وجودية. فشركات مثل Semrush وAhrefs وMoz، التي اعتُبرت لسنوات بنيةً تحتيةً لا غنى عنها للتسويق الرقمي، تُكافح جاهدةً لمواءمة منتجاتها مع عصر الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يكشف التحليل المُفصّل لقدراتها عن قيودٍ كبيرة تُثير تساؤلاتٍ جوهرية حول مستقبل منصات تحسين محركات البحث التقليدية.

حققت Semrush تقدمًا مبكرًا من خلال ميزة تتبع نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، التي أُطلقت في سبتمبر 2024. تتيح هذه الأداة للمستخدمين تصفية نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ضمن تقارير مواقع البحث العضوية، وتوفر ميزة فريدة تتمثل في أرشفة لقطات شاشة لصفحات نتائج البحث لمدة 30 يومًا تقريبًا. يتيح هذا التوثيق المرئي تحليلًا بأثر رجعي لظهور نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي. كما تحسب Semrush قيمة حركة مرور نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي: على سبيل المثال، تُقدر Investopedia قيمة حركة مرور نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي على أجهزة الكمبيوتر في الولايات المتحدة بـ 2.6 مليون دولار. ومع ذلك، تقتصر هذه المقاييس على نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من Google ولا تشمل ChatGPT أو Perplexity أو منصات البحث التوليدية الأخرى.

ردّت Ahrefs باستخدام Brand Radar، وهي أداة مصممة خصيصًا لرصد الذكاء الاصطناعي. توفر Brand Radar مراقبةً أكثر شمولاً لـ Google AI Overviews وChatGPT وPerplexity. لا تتتبع المنصة عمليات البحث المتعلقة بالعلامات التجارية فحسب، بل تتتبع أيضًا الاستعلامات غير المتعلقة بالعلامات التجارية، وفئات المنتجات، والذكر في السوق. ومن الميزات الفريدة وظيفة مقارنة الدول، التي تتيح مقارنات سريعة لأداء AI Overview في مختلف البلدان. ​​تُصنّف Ahrefs AI Overviews في المرتبة الأولى ضمن مجموعة بياناتها، بينما تُعالجها Semrush دون تحديد أي مرتبة. تتيح وظائف مقارنة التواريخ المحددة تتبعًا دقيقًا لتغيرات AI Overview بمرور الوقت، وهو أمر بالغ الأهمية لتحليل شبكة المنتجات في التجارة الإلكترونية.

من ناحية أخرى، تُدمج Moz بيانات نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي في مُستكشف الكلمات الرئيسية. يُمكن للمستخدمين، ضمن ميزات SERP، التحقق مما إذا كانت نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي تظهر لكلمة رئيسية مُحددة، وتوسيع نص النظرة العامة والعناوين وعناوين URL المُرتبطة بها في تحليل SERP. يُمكن تصدير هذه المعلومات كملف CSV. مع ذلك، لا تُوفر Moz منصة مُخصصة لمراقبة الذكاء الاصطناعي، وتُركز بشكل أساسي على نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من Google دون تغطية شاملة لمنصات توليد أخرى.

لا تتضح حدود هذه الأدوات الراسخة إلا عند التدقيق فيها. لا يستطيع أيٌّ من هذه الأنظمة معالجة التحدي الأساسي المتمثل في التباين الفوري بشكل كافٍ. فهي تتتبع الكلمات المفتاحية المحددة مسبقًا، ولكنها لا تتتبع التنوع اللامتناهي في استعلامات المحادثة التي يطرحها المستخدمون على أنظمة الذكاء الاصطناعي. تقيس هذه الأدوات مدى وضوح استعلامات محددة يختارها المحللون، لكنها تفشل في رصد الواقع العضوي والفوضوي لتفاعلات المستخدم الفعلية مع الأنظمة التوليدية.

من العيوب الجوهرية الأخرى عدم القدرة على تحديد أسباب الاستشهادات. تُظهر الأدوات أن علامة تجارية قد استُشهد بها، ولكن دون توضيح السبب. هل كانت عبارة محددة، أم نقطة بيانات فريدة، أم مزيجًا من البيانات المنظمة والمرجعية العامة، أم عاملًا آخر تمامًا؟ هذه الطبيعة المُغلقة لنماذج الذكاء الاصطناعي تمنع إجراء هندسة عكسية دقيقة للاستراتيجيات الناجحة. فبدون فهم السببية، يبقى التحسين مقتصرًا على أساليب التجربة والخطأ.

يُمثل الإسناد في عمليات التوليف متعددة المصادر تحديًا إضافيًا. تجمع محركات التوليد بانتظام معلومات من مصادر متعددة في إجابة واحدة. إذا استُخدمت إحصاءات شركة ما إلى جانب سرد منافس، فمن يُنسب إليه الفضل؟ إن عدم وجود إسناد دقيق يجعل من المستحيل تحديد القيمة الدقيقة لمساهمة كل محتوى على حدة، ويُعقّد بشكل كبير تبرير عائد الاستثمار للاستثمارات الجغرافية.

تحاول منصات متخصصة جديدة سد هذه الفجوات. تُركز أدوات مثل Profound وPeec AI وOtterly AI وRankPrompt بشكل واضح على التتبع الجغرافي عبر منصات متعددة. على سبيل المثال، يتتبع RankPrompt الإشارات إلى العلامات التجارية في ChatGPT وGemini وClaude وPerplexity من خلال اختبار مستوى المطالبات، ويسجل الاستشهادات، ويحدد معلومات المصدر المفقودة أو غير الصحيحة، ويقارن الأداء مع المنافسين في المطالبات المتطابقة، ويوصي بإصلاحات للمخطط والمحتوى والصفحات، ويسجل البيانات ذات الطابع الزمني مع عرض الاتجاهات وتصديرها. تتراوح أسعار هذه الأدوات بين 99 دولارًا أمريكيًا وأكثر من 2000 دولار أمريكي شهريًا، حسب عدد المطالبات المختبرة، وتكرار التحديث، ونطاق الميزات.

على الرغم من هذه الابتكارات، لا تزال هناك مشاكل جوهرية دون حل. وتُعدّ نسبة التكلفة إلى الفائدة إشكالية: فالمراقبة الشاملة لمئات المحفزات، ومنصات متعددة، وأسواق جغرافية متنوعة قد تؤدي بسرعة إلى تكاليف شهرية تصل إلى مئات الآلاف من الدولارات. وتواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة تساؤلاً حول مدى تبرير هذه الاستثمارات، بالنظر إلى صغر حجم الزيارات المطلقة من مصادر الذكاء الاصطناعي. ففي حين أن منصات الذكاء الاصطناعي ولّدت 1.13 مليار زيارة إحالة في يونيو 2025، وهو ما يمثل زيادة بنسبة 357% مقارنة بيونيو 2024، إلا أن هذه النسبة لا تزال تُمثّل حوالي 0.15% فقط من حركة الإنترنت العالمية، مقارنةً بنسبة 48.5% من البحث العضوي.

تُفاقم مشكلة التوحيد القياسي الوضع. فعلى عكس تحسين محركات البحث التقليدي، حيث تُوفر أداة Google Search Console مقاييس موحدة، لا توجد بنية تحتية مُماثلة لـ GEO. تستخدم كل أداة منهجياتها الخاصة، وإجراءات أخذ العينات، ونماذج الحساب. وهذا يؤدي إلى تباين في المقاييس عبر مختلف المنصات، ويجعل المقارنات شبه مستحيلة. ويجب على الشركة التي تنتقل من أداة إلى أخرى أن تتوقع مقاييس أساسية مختلفة تمامًا، مما يُعقّد تحليل الاتجاهات على المدى الطويل.

الأهمية المستمرة للتصنيفات التقليدية: لماذا يظل تحسين محركات البحث الأساس غير المرئي لـ GEO

على الرغم من الاضطراب الهائل الذي أحدثه البحث التوليدي، تكشف البيانات التجريبية عن استمرارية مفاجئة: إذ لا تزال تصنيفات جوجل التقليدية مؤشرًا بالغ الأهمية على مدى وضوح النتائج المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. ويمثل هذا الارتباط أحد أهم نتائج أبحاث GEO الناشئة، وله آثار استراتيجية بعيدة المدى.

كشف تحليل شامل لـ 25,000 عملية بحث حقيقية أجراها مستخدمون عبر ChatGPT وPerplexity وGoogle AI Overviews عن نمط واضح: المواقع الإلكترونية التي تحتل المرتبة الأولى في نتائج بحث جوجل التقليدية تظهر أيضًا في نتائج بحث الذكاء الاصطناعي بنسبة 25%. هذا يعني أن الترتيب الأعلى يزيد من احتمالية الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي بنسبة واحد من أربعة. يتناقص الارتباط مع انخفاض الترتيب، ولكنه يبقى ذا صلة في الصفحة الأولى بأكملها.

والأكثر دلالةً هو البيانات المستقاة من تحليل أكثر من مليون مراجعة للذكاء الاصطناعي: هناك احتمال بنسبة 81.1% أن يُستشهد بعنوان URL واحد على الأقل من أفضل عشر نتائج بحث على جوجل في مراجعة الذكاء الاصطناعي. وعلى مستوى المراكز الفردية، تُظهر النتائج أن الترتيب في المركز الأول يوفر فرصةً بنسبة 33.07% للانضمام إلى مراجعة الذكاء الاصطناعي، بينما لا يزال المركز العاشر يتمتع باحتمالية 13.04%. إجمالاً، 40.58% من جميع الاستشهادات في مراجعة الذكاء الاصطناعي تأتي من أفضل عشر نتائج.

يُحدد تحليل مُعمّق لـ 1.9 مليون استشهاد في "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" العلاقة بين أفضل عشرة تصنيفات واستشهادات الذكاء الاصطناعي بقيمة 0.347. يُشير هذا الارتباط الإيجابي المُعتدل إلى أهمية إحصائية، ولكنه يفتقر إلى القدرة التنبؤية الحتمية. والجدير بالذكر أن حتى الصفحات المصنفة في المرتبة الأولى تظهر ضمن أفضل ثلاثة روابط مُستشهد بها في "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" في حوالي 50% فقط من الحالات. يُشبه هذا الأمر رمي العملة المعدنية، على الرغم من أن الترتيب العضوي هو الأكثر رواجًا.

يكمن تفسير هذه الأهمية المستمرة في البنية التقنية لأنظمة البحث الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي. تعتمد نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من جوجل على عملية من ثلاث مراحل: أولاً، يُجري النظام بحثًا تقليديًا لتحديد المحتوى ذي الصلة. تعتمد مرحلة الاسترجاع على إشارات التصنيف التقليدية من جوجل، وتختار الصفحات ذات التصنيف الأعلى كمرشحين أساسيين. ثانيًا، يستخرج الذكاء الاصطناعي المعلومات ذات الصلة من هذه الصفحات عالية التصنيف، مع إعطاء الأولوية للمحتوى الذي يُجيب مباشرةً على استفسار المستخدم. ثالثًا، يُجمّع النظام هذه المعلومات في إجابة متماسكة باستخدام نموذج جيميني للذكاء الاصطناعي.

تؤكد وثائق جوجل الداخلية من إجراءات المحكمة حقيقةً جوهرية: استخدام محتوى عالي التصنيف يُحسّن دقة استجابات الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ. وهذا يُفسر أهمية التصنيفات التقليدية. يعتمد الذكاء الاصطناعي على عالم المحتوى المُفلتَر مُسبقًا بإشارات تحسين محركات البحث الكلاسيكية كأساس لعملياته التوليدية.

يكشف المزيد من التحليل عن أنماط متباينة عبر منصات مختلفة. يُظهر Perplexity AI، المصمم كنظام يعتمد على الاستشهادات أولاً ويعرض روابط واضحة لكل مصدر مرجعي، أعلى تداخل مع تصنيفات Google. تشترك المنصة في حوالي 75 بالمائة من نطاقاتها المذكورة مع أفضل 100 نتيجة لـ Google. من ناحية أخرى، يُظهر ChatGPT تداخلًا أقل بكثير، حيث يتراوح متوسط ​​تداخل النطاقات بين 10 و15 بالمائة. يشترك فقط في حوالي 1500 نطاق مع Google، وهو ما يمثل 21 بالمائة من مصادره المذكورة. سلوك Gemini غير متسق: تُظهر بعض الاستجابات تداخلًا ضئيلًا أو معدومًا مع نتائج البحث، بينما تتوافق استجابات أخرى بشكل أقوى. بشكل عام، يشترك Gemini في 160 نطاقًا فقط مع Google، أي ما يقرب من أربعة بالمائة من استشهاداته، على الرغم من أن هذه النطاقات تمثل 28 بالمائة من نتائج Google.

يعكس هذا التباين آليات استرجاع مختلفة. يستخدم Perplexity بشكل مكثف التوليد المعزز بالاسترجاع، ويبحث بنشاط في الويب آنيًا، مما يؤدي إلى ارتباط وثيق بالتصنيفات الحالية. يعتمد ChatGPT وGemini بشكل أكبر على المعرفة المُدرَّبة مسبقًا وعمليات الاسترجاع الانتقائية، ويشيران إلى نطاق أضيق من المصادر، وبالتالي يُظهران ارتباطًا أقل بنتائج البحث الحالية.

الآثار التجارية واضحة: تحسين محركات البحث (SEO) لم يعد باليًا، بل أصبح شرطًا أساسيًا لنجاح تحسين محركات البحث (GEO). الشركات ذات التصنيفات العضوية القوية تبني على هذا الأساس وتزيد بشكل كبير من فرص ظهورها في نتائج البحث باستخدام الذكاء الاصطناعي. إهمال أساسيات تحسين محركات البحث التقليدية، مثل التحسين التقني، والمحتوى عالي الجودة، وبناء الروابط الخلفية، واستراتيجية الكلمات المفتاحية، يُقوّض جهود تحسين محركات البحث (GEO) منذ البداية.

لهذه الرؤية تداعيات استراتيجية: فبدلاً من استبدال تحسين محركات البحث (SEO) بتحسين المواقع الجغرافية (GEO)، يجب على المؤسسات تطوير مناهج متكاملة. يُرسي تحسين محركات البحث (SEO) أساسًا لقابلية الاكتشاف، بينما يُعزز تحسين المواقع الجغرافية (GEO) ذلك من خلال تحسين قيمة الاستشهادات. تجمع الاستراتيجيات الأكثر فعالية بين التميز التقليدي في تحسين محركات البحث (SEO) والأساليب الخاصة بتحسين المواقع الجغرافية، مثل المحتوى المُهيكل، وترميز المخططات، والإشارات الموثوقة من جهات خارجية، وتحسين استعلامات البحث التفاعلية.

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

اقتصاد عدم اليقين: قياس العائد على الاستثمار في عالم بلا نقرات

لعلّ التحدي الأكبر الذي يواجه GEO يكمن في قياس عائد الاستثمار. اعتمدت تقنيات تحسين محركات البحث التقليدية على مقاييس واضحة: فالتصنيفات تؤدي إلى نقرات، والنقرات إلى زيارات، والزيارات إلى تحويلات، والتحويلات إلى إيرادات. وقد مكّن هذا الإسناد الخطي من إجراء حسابات دقيقة لعائد الاستثمار وتخصيص ميزانية مبررة لأصحاب المصلحة. لكن GEO تُبدد هذا الوضوح وتستبدله بسلاسل قيمة معقدة وغير مباشرة.

تكمن المشكلة الأساسية في طبيعة البحث التوليدي التي لا تتطلب نقرة واحدة. يحصل المستخدمون على إجابات شاملة مباشرةً من خلال واجهات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى زيارة مواقع ويب خارجية. يبلغ معدل النقرات الصفرية لعمليات البحث التي تستخدم لمحات عامة مدعومة بالذكاء الاصطناعي حوالي 80%، مقارنةً بـ 60% لعمليات البحث التي لا تستخدم لمحات عامة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. في وضع الذكاء الاصطناعي من جوجل، يرتفع هذا المعدل إلى 93%. هذا يعني أن ظهور العلامة التجارية في استجابة الذكاء الاصطناعي لا يؤدي، في الغالبية العظمى من الحالات، إلى زيارة قابلة للقياس لموقع الويب.

هذه الديناميكية تجعل مقاييس الزيارات التقليدية، مثل معدل الارتداد ومدة الجلسة، غير ذات صلة. تنبع القيمة من رؤية العلامة التجارية وبناء سلطتها ضمن استجابة الذكاء الاصطناعي نفسها، وليس من التفاعلات اللاحقة على الموقع الإلكتروني. يجب على الشركات التحول من نماذج النجاح القائمة على الزيارات إلى نماذج النجاح القائمة على التأثير، والتي تُطيل وتُعقّد بشكل كبير سلاسل النتائج السببية.

مع ذلك، تُشير بعض البيانات إلى نتائج إيجابية. فرغم أن حركة مرور الذكاء الاصطناعي تُمثل حاليًا حوالي 1% فقط من إجمالي زوار المواقع الإلكترونية، إلا أن هذه الحركة تُظهر مؤشرات جودة استثنائية. وتشير الدراسات إلى معدل تحويل يبلغ 14.2% للحركة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، مُقارنةً بـ 2.8% لحركة مرور جوجل التقليدية. وهذا يُمثل زيادةً في احتمالية التحويل بأكثر من خمسة أضعاف. كما يقضي زوار منصات الذكاء الاصطناعي وقتًا أطول على المواقع الإلكترونية بنسبة 67.7% مُقارنةً بزوار البحث العضوي، بمتوسط ​​تسع دقائق و19 ثانية مُقابل خمس دقائق و33 ثانية.

وثّقت Ahrefs أن حركة مرور الذكاء الاصطناعي قد زادت بنسبة 12.1% في الاشتراكات، على الرغم من أنها لا تمثل سوى 0.5% من إجمالي الزوار. سجّل أحد متاجر التجزئة الإلكترونية 86.1% من حركة مرور إحالة الذكاء الاصطناعي من ChatGPT، مع 12,832 زيارة لموقعه الإلكتروني. وقد نتج عن هذه الحركة زيادة بنسبة 127% في الطلبات و66,400 دولار أمريكي في الإيرادات المنسوبة مباشرةً. وتُظهر هذه الحالات أن حركة مرور الذكاء الاصطناعي، على الرغم من صغر حجمها، تُحقق بالفعل نتائج أعمال قابلة للقياس.

لا يزال الإسناد يمثل تحديًا. غالبًا ما يكتشف المستخدمون العلامات التجارية عبر منصات الذكاء الاصطناعي، لكنهم يتحولون بعد أيام أو أسابيع عبر قنوات أخرى. تتطلب رحلات العملاء الممتدة هذه نماذج إسناد متعددة الجوانب تُحدد تأثير استشهادات الذكاء الاصطناعي على مراحل الوعي بالعلامة التجارية والتفكير في الشراء. تفشل نماذج إسناد النقرة الأخيرة التقليدية تمامًا في هذا السياق.

تُطوّر المؤسسات المتقدمة مؤشرات أداء رئيسية بديلة لتقدير عائد الاستثمار. يُعدّ تكرار الاستشهادات عبر منصات الذكاء الاصطناعي مؤشرًا رئيسيًا على وضوح العلامة التجارية وبناء سلطتها. تقيس نسبة تفاعل الذكاء الاصطناعي نسبة استجابات الذكاء الاصطناعي في فئة تُشير إلى العلامة التجارية مقارنةً بالمنافسين. غالبًا ما ترتبط الزيادة في حجم البحث عن العلامات التجارية بتعزيز وضوح الذكاء الاصطناعي، مما يُشير إلى زيادة الوعي بالعلامة التجارية. تكشف تحليلات قيمة عمر العميل أن المستخدمين الذين يكتشفهم الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يُظهرون سلوكًا شرائيًا مختلفًا وقيمة أعلى على المدى الطويل.

تأخذ صيغ عائد الاستثمار (ROI) لـ GEO هذه المقاييس الموسعة في الاعتبار. وبطريقة مبسطة، يكون حساب عائد الاستثمار كالتالي: عائد الاستثمار يساوي الإيرادات المنسوبة مطروحًا منها الاستثمار، مقسومًا على الاستثمار، مضروبًا في مائة. ويُحسب العائد المنسوب بضرب عدد عملاء الذكاء الاصطناعي المحتملين في معدل التحويل في متوسط ​​قيمة العميل، ويشمل الاستثمار مجموع الأدوات وإنشاء المحتوى ووقت الإدارة.

تمتد الأطر الزمنية الواقعية لتحقيق عائد الاستثمار لعدة أشهر. تُظهر التطورات النموذجية ما يلي: إنشاء خط الأساس والتحسينات الأولية في الشهر الأول والثاني، وتحسينات أولية في الرؤية بنسبة 10% إلى 20% في الشهر الثالث، وزيادة في حركة المرور من منصات الذكاء الاصطناعي في الشهر الرابع إلى الخامس، وعائد استثمار إيجابي في الشهر السادس لمعظم الشركات. يُبلغ عن متوسط ​​عائد استثمار يتراوح بين ثلاثة وخمسة أضعاف خلال السنة الأولى، مع تحقيق نقطة التعادل عادةً بين الشهر الرابع والسادس.

توضح دراسات الحالة هذه الديناميكيات بشكل ملموس. طبّقت شركة برمجيات متوسطة الحجم استراتيجية شاملة لتوزيع المواقع الجغرافية (GEO) ركّزت على أبحاث القطاع وأدلة التكنولوجيا. بعد ستة أشهر، لاحظت الشركة زيادة بنسبة 27% في زيارات الموقع الإلكتروني من الزوار الجدد، وزيادة بنسبة 32% في حجم البحث عن العلامات التجارية، وارتفاعًا بنسبة 41% في معدلات التحويل للعملاء المحتملين المنسوبين إلى الذكاء الاصطناعي، وزيادة بنسبة 22% في فرص المبيعات التي استندت إلى معلومات الذكاء الاصطناعي. وقد حسبت الشركة عائدًا على الاستثمار بنسبة 315% على استثمارها في توزيع المواقع الجغرافية خلال السنة الأولى.

طوّرت شركة تجزئة إلكترونية للسلع الاستهلاكية المستدامة معلومات منتجات مُصممة خصيصًا لاستشهادات الذكاء الاصطناعي. وشملت النتائج بعد التطبيق زيادةً بنسبة 18% في اكتساب العملاء، وارتفاعًا بنسبة 24% في متوسط ​​قيمة الطلبات من العملاء المُعتمدين على الذكاء الاصطناعي، وانخفاضًا بنسبة 35% في تكاليف اكتساب العملاء مقارنةً بالبحث المدفوع، وزيادةً بنسبة 29% في الوعي بالعلامة التجارية. وحققت الشركة عائدًا على الاستثمار بنسبة 267%، مع أداء قوي بشكل خاص في فئات المنتجات التنافسية، حيث وفرت استشهادات الذكاء الاصطناعي ميزة ثقة على المنافسين.

طبّقت شركة استشارات مالية استراتيجيات GEO تستهدف استشهادات الذكاء الاصطناعي لتقديم استشارات تخطيط التقاعد. وشملت النتائج المُقاسة زيادةً بنسبة 44% في طلبات الاستشارات، وارتفاعًا بنسبة 38% في معدل التحويل من عميل محتمل إلى عميل فعلي، وزيادةً بنسبة 52% في حجم البحث عن العلامات التجارية، وانخفاضًا بنسبة 31% في تكاليف تثقيف العملاء بفضل زيادة وعي العملاء المحتملين. وحققت الشركة عائدًا على الاستثمار بنسبة 389% خلال تسعة أشهر، بالإضافة إلى مزايا إضافية من تقصير دورات المبيعات وتحسين جودة العملاء.

تُظهر هذه الأمثلة قيمةً قابلةً للقياس رغم التحديات المنهجية. ومع ذلك، لا يزال تحديد السببية صعبًا: ما نسبة تحسينات الأداء الناتجة مباشرةً عن تحسينات تحسين محركات البحث (GEO) مقارنةً بتحسينات تحسين محركات البحث (SEO) المتزامنة، أو مبادرات تسويق المحتوى، أو تغيرات السوق؟ يُعقّد تعقيد أنظمة التسويق الحديثة عملية الإسناد النظيف بشكل كبير.

مناسب ل:

• من هم منافسو SE Ranking، ولماذا يتميز SE Ranking، خاصةً في قطاع B2B؟ - توصيات الخبراء في تحسين محركات البحث (SEO/GEO)

الضرورة الاستراتيجية: التكامل بدلاً من الاستبدال

يؤدي التحليل إلى استنتاج استراتيجي واضح: لا تزال تصنيفات تحسين محركات البحث (SEO) مؤشرًا مهمًا لنجاح البحث باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكنها لم تعد المؤشر الوحيد أو حتى الرئيسي. المستقبل يكمن في استراتيجيات متكاملة تجمع بين تميز تحسين محركات البحث التقليدي كأساس، وتحسينات خاصة بالموقع الجغرافي كعنصر أساسي.

أسباب استمرار أهمية تصنيفات محركات البحث متعددة. أولاً، تعمل كبوابة: فأنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصةً تلك التي تستخدم هياكل توليد البيانات المعززة بالاسترجاع، تستخدم نتائج البحث التقليدية كمجموعة مرشحة أولية. فبدون تصنيفات عضوية قوية، لا يدخل المحتوى حتى في قائمة اهتمامات الذكاء الاصطناعي. ثانياً، تُشير التصنيفات العالية ضمناً إلى الموثوقية والمصداقية، وهما عاملان تُعطيهما نماذج الذكاء الاصطناعي الأولوية عند اتخاذ قرارات الاستشهاد. ثالثاً، لا يزال البحث التقليدي هو القناة الرئيسية لحركة الزيارات: إذ يُولّد جوجل 83.8 مليار زيارة شهرية، بينما يُولّد ChatGPT 5.8 مليار زيارة. ويُولّد البحث العضوي ما بين 33% و42% من إجمالي حركة زيارات المواقع الإلكترونية، بينما تُشكّل مصادر الذكاء الاصطناعي أقل من 1%.

يتطلب دمج كلا المجالين ممارسات محددة. من ناحية تحسين محركات البحث (SEO)، تبقى الأساسيات أساسية: التميز التقني مع مواقع سريعة ومُحسّنة للأجهزة المحمولة وقابلة للزحف؛ ومحتوى شامل وعالي الجودة يُلبي تمامًا نية المستخدم؛ وملفات تعريف قوية للروابط الخلفية من نطاقات موثوقة؛ واستراتيجيات كلمات مفتاحية تغطي المصطلحات عالية الحجم والمصطلحات طويلة المدى. من ناحية تحسين محركات البحث (GEO)، أُضيفت تحسينات محددة: محتوى مُهيكل بتسلسلات هرمية واضحة، وعناوين فرعية H2 وH3، ونقاط رئيسية، وتنسيقات قابلة للقراءة السريعة؛ وتطبيق ترميز مخطط للأسئلة الشائعة، والإرشادات، وهياكل المقالات التي تُوفر إشارات واضحة لنماذج الذكاء الاصطناعي؛ وإشارات من جهات خارجية وسلطة خارجية من خلال إدراجها في أدلة الصناعة، والمراجعات، والمنتديات، وغيرها من المصادر المُفهرسة بالذكاء الاصطناعي؛ ومحتوى حواري يتوقع أسئلة اللغة الطبيعية ويُجيب عليها مباشرةً.

يجب أن تشمل استراتيجية القياس كلا الجانبين. تجمع لوحات المعلومات الموحدة بين مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية، مثل التصنيفات وحركة الزيارات العضوية، ومقاييس الموقع الجغرافي، مثل تكرار الاستشهادات ونسبة استخدام الذكاء الاصطناعي. تتيح التقارير المتوازية مقارنات بين تصنيفات الكلمات الرئيسية والاستشهادات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. تُميّز الفلاتر الأداء عبر منصات الذكاء الاصطناعي مقارنةً بمحركات البحث التقليدية. تُحدد تحليلات الاتجاهات الارتباطات بين تحسينات تحسين محركات البحث وزيادة ظهور الذكاء الاصطناعي.

يعكس تخصيص الموارد مرحلة التحول. فبينما تتزايد حركة مرور الذكاء الاصطناعي، لا يبرر الحجم الحالي إعادة تخصيص الموارد بالكامل. تستثمر النهج البراجماتية ما بين 70% و80% في تحسين محركات البحث (SEO) المُجرّب، وما بين 20% و30% في مبادرات استكشافية لمواقع جغرافية محددة. يتغير هذا التوازن تدريجيًا مع ازدياد حصة حركة مرور الذكاء الاصطناعي. وتشير التوقعات إلى أن الزوار الذين يولدهم الذكاء الاصطناعي قد يتجاوزون زوار البحث التقليدي بحلول عام 2028، مما يعني عمليات إعادة تخصيص أكثر جرأة في السنوات اللاحقة.

يتطلب التنفيذ التنظيمي تطوير المهارات. تحتاج فرق تحسين محركات البحث إلى بناء إلمام بالذكاء الاصطناعي: فهم نماذج اللغات الكبيرة، وآليات الاسترجاع، والهندسة الفورية، والأنظمة التوليدية. يحتاج منشئو المحتوى إلى تدريب على التنسيق المتوافق مع الذكاء الاصطناعي، والكتابة الحوارية، وتطبيق البيانات المنظمة. يجب على متخصصي التحليلات إتقان أطر القياس الجديدة التي تدمج المقاييس التقليدية ومقاييس الذكاء الاصطناعي. يتطلب سد هذه الفجوات في المهارات وقتًا وتدريبًا، وغالبًا خبرة خارجية.

يجب تحديد أولويات استثمار الأدوات استراتيجيًا. بالنسبة للمؤسسات ذات الميزانيات المحدودة، يُنصح باتباع نهج تدريجي: تُركز المرحلة الأولى على التدقيق اليدوي على مدار عدة أسابيع لتحديد معايير رؤية الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى استثمار في الأدوات. تُطبق المرحلة الثانية أداة جغرافية متوسطة المستوى تتراوح تكلفتها بين 200 و500 دولار أمريكي شهريًا للتتبع المنهجي. أما المرحلة الثالثة، فإذا كان عائد الاستثمار إيجابيًا، فتتوسع لتشمل حلولًا أكثر شمولًا أو تُوسّع نطاق التتبع. يُقلل هذا النهج التدريجي من المخاطر ويُتيح التوسع القائم على الأدلة.

المعضلات غير المحلولة: الحدود الهيكلية للقياس

رغم كل التقدم المُحرز، لا تزال مشكلات القياس الأساسية دون حل. تُحدد هذه القيود الهيكلية حدود ما يُمكن قياسه حاليًا، وما يُمكن قياسه مُستقبلًا.

لا تزال مشكلة الإسناد في التوليفات متعددة المصادر مستعصية. فعندما تجمع نماذج الذكاء الاصطناعي معلومات من خمسة مصادر مختلفة في إجابة واحدة، لا توجد طريقة لتحديد المساهمة النسبية لكل مصدر بدقة. فهل كانت الإحصائيات من الموقع أ، أم الشرح من الموقع ب، أم المثال من الموقع ج، أم البنية من الموقع د هي التي أحدثت الفرق؟ لا يمكن إعادة بناء هذا التفصيل الدقيق، مما يُختزل الإسناد إلى تخمينات مدروسة.

يُفاقم الصندوق الأسود "لماذا وراء الاستشهادات" المشكلة. نماذج الذكاء الاصطناعي عبارة عن شبكات عصبية مُبهمة يصعب فيها عكس هندسة عمليات اتخاذ القرار. يمكننا ملاحظة أن محتوىً مُعينًا يُستشهد به، ولكن لا يُمكننا تحديد سبب الاستشهاد. هل كانت عبارة مُحددة، أم نقطة بيانات فريدة، أم مزيجًا من البيانات المُهيكلة والمرجعية العامة، أم نمطًا ناشئًا تعرّف عليه النموذج؟ بدون هذه الرؤية، يبقى تكرار النجاح صعبًا، ويبقى التحسين قائمًا على التجربة والخطأ.

يُمثل عدم اليقين بشأن حجم الطلبات المُوجَّهة فجوةً أخرى. فعلى عكس جوجل، الذي يُوفِّر بيانات حجم البحث للكلمات المفتاحية، لا تكشف منصات الذكاء الاصطناعي عن معلومات حول تواتر الطلبات المُوجَّهة. فنحن لا نعرف عدد مرات طرح الأسئلة المُحدَّدة، أو أيّ الاختلافات هي السائدة، أو كيف يتطوَّر الطلب مع مرور الوقت. هذا النقص في المعلومات يحول دون تحديد أولويات جهود التحسين بناءً على البيانات.

يُعقّد تباين المنصات إمكانية المقارنة. تعمل كل منصة ذكاء اصطناعي بنماذج وآليات استرجاع ودورات تحديث وتركيبة سكانية مختلفة للمستخدمين. لا يُضاهي الاستشهاد في ChatGPT قيمة الاستشهاد في Perplexity أو Google AI Mode. يُظهر مستخدمو هذه المنصات أنماط نية وقوة شرائية واحتمالات تحويل مختلفة. يُخفي تجميع المقاييس بين المنصات هذه الفروق الدقيقة ويؤدي إلى تبسيط مفرط للرؤى.

يُولّد عدم الاستقرار الزمني الناتج عن تحديثات النماذج مزيدًا من عدم اليقين. تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار من خلال إعادة التدريب والضبط الدقيق وتحديثات الخوارزميات. قد يُتجاهل محتوى يُستشهد به كثيرًا اليوم بعد تحديث النموذج التالي، حتى لو ظلّ المحتوى نفسه دون تغيير. يفصل هذا التباين الخارجي بين تغييرات الأداء المنسوبة إلى إجراءات النظام نفسه وتلك الناجمة عن ديناميكيات المنصة.

يتفاقم عدم التكافؤ بين التكلفة والفائدة مع تزايد تعقيد التتبع. يمكن أن تُولّد المراقبة الشاملة عبر مئات المطالبات، ومنصات متعددة، ومناطق جغرافية مختلفة، تكاليف شهرية تصل إلى آلاف الدولارات. بالنسبة للعديد من المؤسسات، يتجاوز هذا بكثير القيمة التجارية الحالية لحركة مرور الذكاء الاصطناعي. يبقى السؤال حول ما إذا كان الرصد المكثف مُبررًا، أو ما إذا كان نهجٌ أكثر فعاليةً وقائمًا على أخذ العينات كافيًا، سؤالًا يعتمد على السياق ويصعب الإجابة عليه.

التوقعات: التعامل مع حالة عدم اليقين - التعامل مع حالة عدم اليقين

لا يُمثل التحول من تحسين محركات البحث (SEO) إلى التركيز الجغرافي (GEO) تغييرًا مؤقتًا، بل تغييرًا جذريًا في منهجية الرؤية الرقمية. يُفسح عصر التصنيفات الواضحة والمستقرة المجال لمستقبل من الرؤية الاحتمالية، المعتمدة على السياق، ومتعددة الوسائط، عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي المُجزأة.

بالنسبة للممارسين، يعني هذا التكيف مع الغموض الدائم. فاليقين المُريح للتصنيفات الرقمية يُستبدل بمقاييس غامضة مثل تواتر الاستشهادات، وتقديرات نسبة الأصوات، ودرجات المشاعر. أصبح النجاح تدريجيًا، وأصعب قياسًا، وأكثر اعتمادًا على الحكم النوعي. يتطلب هذا التحول مرونة ذهنية وتحملًا للشكوك.

يجب أن تكون الاستجابة الاستراتيجية متعددة الأبعاد. لا يمكن للشركات تجاهل تقنيات تحسين محركات البحث التقليدية، التي لا تزال تُشكل أساس رؤية الذكاء الاصطناعي وتُولّد غالبية حركة المرور. في الوقت نفسه، يتطلب الاستعداد للمستقبل إجراء تجارب منهجية في مجال تحسين محركات البحث، وتطويرًا تدريجيًا للمهارات، وتخصيصًا متكيفًا للموارد بناءً على أنماط حركة المرور المتطورة.

سيتعزز مشهد الأدوات. ستفشل أو تُستحوذ العديد من الشركات الناشئة المتخصصة في التتبع الجغرافي، والتي تنتشر حاليًا، على أعمالها. ستعمل منصات تحسين محركات البحث (SEO) الراسخة على تحسين قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي تدريجيًا. على المدى المتوسط، من المرجح ظهور عدد قليل من الحلول المتكاملة التي تغطي بشكل شامل كلاً من البحث التقليدي والبحث باستخدام الذكاء الاصطناعي. حتى ذلك الحين، ستواجه المؤسسات بيئةً مجزأةً وسريعة التغير بين البائعين.

قد يتدخل التنظيم بشكل مُزعزع. إذا أصبحت منصات الذكاء الاصطناعي أكثر هيمنة، ووصلت عمليات البحث بدون نقرات إلى 70-80%، فقد يمارس الناشرون ومُنشئو المحتوى ضغوطًا سياسية لتحقيق الشفافية والتعويض العادل. قد تُجبر تشريعات مُشابهة لاتفاقيات جوجل الإلزامية لمشاركة الروابط أو تراخيص الأخبار منصات الذكاء الاصطناعي على تطبيق آليات أكثر وضوحًا لإسناد المصدر، وآليات لمشاركة الزيارات، أو دفع مبالغ مباشرة للمحتوى. ستُحدث هذه التدخلات تغييرًا جذريًا في الاقتصاد.

ستتحسن قابلية القياس، لكنها لن تصل أبدًا إلى دقة تحسين محركات البحث التقليدية. قد تتعرض منصات الذكاء الاصطناعي لضغوط لتوفير مزيد من الشفافية، كما هو الحال في Google Search Console. ومع ذلك، فإن الطبيعة العشوائية للنماذج التوليدية، وتنوع مدخلات المحادثة، وتعقيد التوليف متعدد المصادر، لا تزال تشكل عوائق جوهرية أمام القياس الحتمي. يجب إعادة معايرة التوقعات وفقًا لذلك.

السؤال الجوهري للشركات ليس ما إذا كانت تصنيفات تحسين محركات البحث لا تزال مهمة، فالإجابة هي نعم بكل وضوح. بل السؤال الأهم هو كيفية العمل في بيئة تُعدّ فيها التصنيفات التقليدية ضرورية ولكنها غير كافية، حيث يصعب قياس النجاح ولكنه قد يكون أكثر قيمة، وحيث تتغير القواعد باستمرار بينما اللعبة جارية بالفعل. لا يكمن الجواب في الاختيار بين تحسين محركات البحث (SEO) وتوقعات الموقع الجغرافي (GEO)، بل في القدرة على دمج كلا التخصصين بذكاء، والتعامل البنّاء مع حالة عدم اليقين، والتكيف مع مستقبل يتغير بسرعة تفوق قدرتنا على فهمه.

الوضع الطبيعي الجديد يحتضن مفارقات: فالتصنيفات مهمة وغير مهمة في آنٍ واحد. الأدوات تُساعد وتُفشل في آنٍ واحد. الاستثمار ضروري وسابق لأوانه. العمل في ظل هذا الغموض دون أن يُشلّ حركته يُحدد الكفاءة الأساسية لاستراتيجية رقمية ناجحة في عصر الذكاء المُولّد. إن أهم مؤشر للنجاح ليس مقياسًا واحدًا، بل قدرة المؤسسة على التكيف المستمر في بيئة تتسم بعدم اليقين الهيكلي.

☑️ 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