بحث جوجل في عصر الذكاء الاصطناعي: إعادة توجيه اقتصادي لاقتصاد المعلومات الرقمية

هل يُمثل الذكاء الاصطناعي تهديداً مباشراً لنموذج أعمال محركات البحث التقليدية، أم أنه تطور استراتيجي لسوق يهيمن عليه بالفعل؟

في الربع الأول من عام 2025، لا تزال جوجل تُقدّم نفسها رسميًا كحاكمٍ مُهيمنٍ بلا منازع على سوق البحث العالمي. بحصة سوقية تبلغ 91.55%، تُعالج الشركة ما يقارب 8.9 مليار استعلام بحث يوميًا، أي ما يُعادل 103,000 استعلام في الثانية، أو ما مجموعه 2.6 تريليون استعلام سنويًا. أما على الأجهزة المحمولة، فتُحافظ جوجل على هيمنة شبه كاملة بحصة سوقية تبلغ 96.3%. تُوحي هذه الأرقام بصورة سيطرة راسخة، لكن وراء هذا السطح الإحصائي تكمن صورة أكثر تعقيدًا وتقلبًا للاضطرابات الاقتصادية. فالحصة السوقية وحدها تُخفي تحولًا جوهريًا في طبيعة العلاقة بين حجم البحث وسلوك المستخدم وتدفقات الإيرادات المُحققة.

في الأشهر الأخيرة من عام 2024، حدثت ظاهرة نادرة: انخفضت حصة جوجل في السوق العالمية إلى ما دون عتبة الـ 90% ذات الدلالة الرمزية، وذلك للمرة الأولى منذ عقد. ففي أكتوبر 2024، بلغت الحصة 89.34%، وفي نوفمبر 89.99%، وفي ديسمبر 89.73%. ويمثل هذا أول انخفاض مستمر دون هذا المستوى منذ عام 2015. وبينما يعزو المحللون هذا التراجع جزئيًا إلى تحولات إقليمية في آسيا، فإن هذا التطور يشير إلى تضافر عدة قوى هيكلية بدأت تُزعزع استقرار منظومة محركات البحث التقليدية بشكل جذري. فالأمر لا يتعلق بنزوح جماعي للمستخدمين الحاليين بقدر ما يتعلق بتحول في سلوك البحث والمسارات الاقتصادية المرتبطة به لتحقيق النجاح.

يرتكز نموذج أعمال جوجل على بنية أنيقة، وإن كانت هشة بشكل متزايد. في عام 2024، حققت الشركة إيرادات إجمالية بلغت حوالي 307 مليارات دولار، شكلت إعلانات البحث منها ما يقارب 175 مليار دولار. لا يمثل هذا 57% من إجمالي الإيرادات فحسب، بل يشكل أيضًا الركيزة المالية لهيكل الشركة بأكمله. آليات هذا النموذج بسيطة وفعالة في الوقت نفسه: يُصيغ المستخدمون استعلامات بحث بنية شراء صريحة أو ضمنية؛ تعرض جوجل إعلانات من معلنين يدفعون مقابل النقرات؛ ينقر المستخدمون على هذه الإعلانات أو على نتائج البحث العضوية؛ وبذلك ينشأ سوق ثلاثي الأطراف بين المستخدمين والناشرين والمعلنين.

يواجه هذا التصميم المعماري تحدياً جوهرياً من خلال دمج الذكاء الاصطناعي، لا سيما من خلال تقنية "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي".

نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي كعامل مدمر لنماذج الأعمال: مؤشرات التراجع

يمثل إطلاق جوجل لتقنية "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" نقطة تحول. إذ تُقدم هذه التقنية للمستخدمين ملخصات مُركّبة للمعلومات، مُولّدة بواسطة نماذج توليدية، مباشرةً على صفحة نتائج البحث، دون الحاجة إلى النقر للوصول إلى مواقع خارجية. وقد كان انتشار هذه التقنية سريعًا للغاية: ففي يناير 2025، ظهرت "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" في 6.49% من إجمالي عمليات البحث. وبحلول مارس 2025، تضاعفت هذه النسبة لتصل إلى حوالي 13.14%. وهذا يعني أنه اليوم، في أكثر من عملية بحث واحدة من كل سبع عمليات بحث على جوجل في السوق الأمريكية، يتم جمع المعلومات من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي قبل أن يتفاعل المستخدم مع نتائج البحث العضوية التقليدية أو الإعلانات المدفوعة.

سرعان ما اتضحت التداعيات الاقتصادية لهذا التوسع. فقد شهدت معدلات النقر، وهي المقياس الأساسي لجميع النماذج الاقتصادية للرأسمالية الرقمية، ردة فعل حادة. بالنسبة لاستعلامات البحث التي تستخدم ملخصات الذكاء الاصطناعي، انخفض معدل النقر العضوي من 1.76% في يونيو 2024 إلى 0.61% في سبتمبر 2025. ويمثل هذا انخفاضًا بنحو 65%، أو بعبارة أخرى، أصبح سعر النقر على نتائج البحث العضوية أكثر تقلبًا بنحو الثلثين تحت ضغط الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، شهدت إعلانات البحث المدفوعة انخفاضًا أكثر حدة: فقد انهار معدل النقر من 19.7% إلى 6.34%، أي بانخفاض قدره 68%.

من الجدير بالذكر التفاعل بين هذين التأثيرين: فانخفاض معدلات النقر الناتج عن معاينات الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على عمليات البحث التي تُعرض فيها هذه المعاينات فعليًا، بل انخفضت معدلات النقر العضوية أيضًا بنحو 41% سنويًا لعمليات البحث التي لا تُعرض فيها معاينات الذكاء الاصطناعي. يشير هذا إلى تأثير سلوكي أعمق: إذ يُغيّر المستخدمون أنماط تفاعلهم بشكل جذري، ويتعلمون أن نتائج البحث لم تعد تستحق النقر عليها لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تُقدم الإجابات بالفعل في صفحة النتائج. من الناحية النظرية، يُمكن فهم هذا التأثير التعليمي على أنه شكل من أشكال النفور غير المنطقي من المخاطرة أو تكوين روتين؛ ولكن في الواقع، يتفاعل المستخدمون بعقلانية مع المشهد المعلوماتي المتغير.

إن الآثار الإجمالية لهذا التحول لافتة للنظر في حدتها. فقد ارتفعت نسبة عمليات البحث التي لا تؤدي إلى نقرة على أي نتيجة خارجية من 56% إلى 69%. في المقابل، لا تؤدي سوى 31% من عمليات البحث الآن إلى نقرة على وجهة خارجية. بالنسبة للناشرين ومنشئي المحتوى، يمثل هذا خسارة كارثية في حركة المرور. كشف تحليل أجرته شركة Similarweb أن حركة المرور العضوية إلى مواقع الأخبار انخفضت من أكثر من 2.3 مليار زيارة شهرية إلى أقل من 1.7 مليار زيارة في عام واحد، أي خسارة تقارب 600 مليون زيارة شهريًا، أو حوالي 26% من حجم حركة المرور السابق. وتشير تقارير بعض الناشرين إلى أرقام أكثر دراماتيكية: فقد لاحظت إحدى المجلات الأمريكية الكبرى المتخصصة في أسلوب الحياة انخفاضًا في معدل النقر من 5.1% إلى 0.6%، أي ما يعادل انخفاضًا بنسبة 88% تقريبًا.

هذا ليس تعديلًا تدريجيًا وتطوريًا لمشهد محركات البحث، بل هو ثورة. ويحمل هذا الأمر تداعيات متناقضة على جوجل نفسها: فمن جهة، يؤدي دمج ميزة "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" إلى انخفاض عدد النقرات، بينما من جهة أخرى، تقاوم جوجل الضغوط لإطلاق هذه الميزة، بحجة أن كل نقرة لا تذهب إلى ChatGPT قيّمة، وبالتالي فإن حتى انخفاض عدد النقرات أفضل من انعدامها. وقد لخصت مذكرة داخلية لجوجل، نُشرت تفاصيلها، هذا التناقض المعرفي بإيجاز: تفضل جوجل خسارة عمليات البحث المتراجعة لصالح Gemini (نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها) على خسارتها لصالح ChatGPT، لأن هذا من شأنه أن يحافظ على إمكانية الاحتفاظ بالمستخدمين ضمن منظومة جوجل. بمعنى آخر، تخاطر جوجل بانخفاض حجم الزيارات القابلة للربح على المدى المتوسط ​​للحفاظ على مكانتها في السوق في مواجهة منافسيها من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية على المدى الطويل.

تعكس هذه الاستراتيجية معضلة جوهرية في رأسمالية المنصات: فعندما يتعرض المقياس التقليدي للقيمة - وهو توليد النقرات - لضغوط، يصبح من الضروري تطوير مسارات بديلة لخلق القيمة. وتجري جوجل تجارب في هذا المجال من خلال تطوير "وضع الذكاء الاصطناعي"، وهو تجربة بحث تفاعلية أكثر شمولاً، مصممة لتوليد تفاعل المستخدمين على المدى الطويل. ويتحول نموذج العمل من نماذج المعاملات ("نقرات المستخدم على الإعلان") إلى نماذج أكثر تكاملاً، أو حتى نماذج قائمة على الاشتراكات. ويُبقي التوقع بأن تصل إيرادات التسويق عبر محركات البحث لعام 2025 إلى حوالي 190.6 مليار دولار - بزيادة قدرها 7% تقريبًا مقارنةً بعام 2024 - على تفاؤل نسبي في ضوء هذه التوجهات. ومع ذلك، من المرجح أن يتحقق هذا النمو بشكل أساسي من خلال رفع الأسعار (زيادة تكلفة النقرة) بدلاً من زيادة حجم البحث.

فلسفة روبي شتاين في مجال المنتجات: من سناب شات إلى البحث بالذكاء الاصطناعي

في هذا السياق، تكتسب سيرة روبي شتاين، نائب رئيس قسم المنتجات في محرك بحث جوجل، واستراتيجيته الواضحة للمنتجات أهمية خاصة. فقد أصبح شتاين شخصية محورية في مساعي جوجل لإحداث تحول جذري في مجال البحث. ويكشف مساره المهني الكثير عن المنطق الاستراتيجي الكامن وراء خطط الذكاء الاصطناعي.

يشتهر شتاين بتطوير ميزة "القصص" على إنستغرام. ويُقدّم هذا القرار دراسة حالة ثاقبة حول تطوير المنتجات في ظل ظروف عدم اليقين الشديد، وكيف يمكن للمنصات الراسخة تحييد المنافسين من خلال نسخ "جيدة بما يكفي". في عام 2013، أطلق سناب شات ميزة "القصص"، وهي ميزة مبتكرة للمحتوى المؤقت الذي يختفي تلقائيًا على وسائل التواصل الاجتماعي. كان هذا الابتكار أنيقًا من الناحية التقنية ومؤثرًا بشكل كبير على سلوك المستخدمين، حيث أسس فئة جديدة من التفاعل على وسائل التواصل الاجتماعي. وصل عدد مستخدمي سناب شات النشطين يوميًا إلى حوالي 150 مليون مستخدم في عام 2016. أما إنستغرام، الذي كان جزءًا من منظومة فيسبوك ويضم أكثر من 500 مليون مستخدم نشط يوميًا، فقد قام بنسخ هذه الميزة في 2 أغسطس 2016.

كانت العواقب وخيمة على سناب شات. فقد وصل عدد مستخدمي قصص إنستغرام إلى أكثر من 150 مليون مستخدم يوميًا خلال ستة أشهر، بينما انخفضت مشاهدات قصص سناب شات بنسبة تتراوح بين 15 و40 بالمئة. وفي غضون عام، تضاءل نفوذ سناب شات بشكل كبير في هذا القطاع. لم يكن التفوق التقني هو ما ميّز قصص إنستغرام عن قصص سناب شات، بل التفوق التشغيلي: فقد دمج إنستغرام هذه الميزة في نظام بيئي مهيمن بالفعل، وقدّم تحليلات أفضل للمبدعين، وسمح بوضع علامات على العلامات التجارية والمستخدمين (وهي ميزة لم تكن متوفرة في سناب شات)، وعمل على بنية تحتية تقنية قائمة. كان هذا مثالًا نموذجيًا على اقتصاديات المنصات: فالحجم وقدرات التكامل والتميز التشغيلي تتفوق على الابتكار في الأسواق المجزأة.

في مقابلات حديثة، يصف شتاين فلسفته في تطوير المنتجات بأنها تستند إلى ثلاثة عناصر أساسية: أولاً، "التحسين المستمر" - التركيز الدؤوب على التحسين التكراري. ثانياً، فهم عميق لسلوك المستخدم في سياق الأنظمة التكنولوجية المعقدة. ثالثاً، الاستعداد لاتخاذ قرارات غير بديهية عندما تتطلب البيانات ذلك.

تتجلى هذه الفلسفة في استراتيجية جوجل للذكاء الاصطناعي. وقد صرّح شتاين علنًا بأن جوجل حددت ثلاثة عناصر أساسية لجيل البحث القادم: ملخصات الذكاء الاصطناعي (ملخصات سريعة مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي)، والبحث متعدد الوسائط (الصور والفيديو وLens)، ووضع الذكاء الاصطناعي (تجربة بحث تفاعلية تعتمد على تبادل الأدوار، لم تكن معروفة سابقًا لجوجل). وتهدف هذه العناصر الثلاثة إلى التكامل لخلق تجربة بحث سلسة وأكثر شمولية.

سرعة التنفيذ مذهلة. انتقل وضع الذكاء الاصطناعي من مرحلة الفكرة إلى الإطلاق في غضون عام تقريبًا، وهي سرعة استثنائية بالنسبة لشركة بهذا الحجم. وهذا يعكس كيف يتجاوز قادة المنتجات الجدد في جوجل - الذين يسترشدون بوضوح بمبادئ شتاين - بطء الهيكل التنظيمي القديم.

مع ذلك، تنطوي فلسفة شتاين على نقطة ضعف هيكلية: فهي تفترض فهم "التحسين المستمر" كعملية تركز على المنتج نفسه، لا على تأثيراته على النظام البيئي والتوزيع. من منظور المستخدم البحت، قد تمثل مراجعات الذكاء الاصطناعي المكثفة وصولاً "محسّناً" للمعلومات. لكن من منظور الناشرين والنظام البيئي الأوسع للويب، الذي يعتمد على توليد النقرات، فإنها تُشكل تدخلاً هدّاماً. وهذا يخلق معضلة: فمدير المنتج الذي يسعى إلى تحقيق أقصى قدر من حماس المستخدم قد يُقوّض في الوقت نفسه نموذج أعمال الشركة، لأن تجربة المستخدم والنتائج التجارية لا تتوافقان.

التشتت الأكاديمي: ثلاثة أركان للتحول المجزأ

في مقابلات حديثة، قدّم شتاين إطارًا مفاهيميًا للتحولات التي طرأت على مشهد البحث، يتألف من ثلاثة أركان غير متكافئة. ويكتسب هذا التصنيف أهمية أكبر مما يبدو للوهلة الأولى، لأنه يكشف كيف تفهم جوجل داخليًا تشتت استراتيجية البحث لديها.

الركن الأول هو ملخصات الذكاء الاصطناعي. وهي عبارة عن ملخصات مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي للمعلومات المعروضة في صفحة نتائج البحث. وتعمل هذه الملخصات من خلال نموذج Gemini المتخصص (نموذج اللغة الضخم الخاص بجوجل) الذي يُفسّر استعلام البحث، ويُنفّذ استراتيجية بحث (تُسمى "توزيع الاستعلامات") حيث يقوم النموذج تلقائيًا بصياغة وتنفيذ عشرات الاستعلامات المساعدة لجمع المعلومات السياقية، ثم يُولّد إجابة مُهيكلة. تُناسب ملخصات الذكاء الاصطناعي الاستعلامات المعلوماتية، مثل "درجة غليان الماء"، و"أفضل المطاعم في برلين"، و"كيف يعمل البيتكوين". وهي غير مُناسبة للاستعلامات الإرشادية (حيث يبحث المستخدم عن وجهة مُحددة). كما أنها ليست مثالية للاستعلامات التجارية ذات الأولوية القصوى (نية الشراء)، لأن تنسيقات الإعلانات التقليدية وقوائم المنتجات لا تزال تتفوق في هذه المجالات.

الركن الثاني هو البحث متعدد الوسائط، والذي يتمحور بشكل أساسي حول عدسة جوجل. يتيح هذا للمستخدمين البحث باستخدام المدخلات المرئية، حيث يمكنهم التقاط صورة لشيء ما ثم سؤال جوجل عن ماهيته، وكيفية إصلاحه، وأين يمكن شراؤه. معدلات نمو عدسة جوجل مثيرة للإعجاب، إذ بلغت 15% سنويًا، ليصل عدد الاستعلامات الشهرية إلى حوالي 20 مليار استعلام. يُعد هذا ركنًا هامًا لأنه يُظهر أن بحث جوجل لم يعد مقتصرًا على النصوص فقط، بل إن وسائط التفاعل تتنوع باستمرار.

الركن الثالث هو وضع الذكاء الاصطناعي. هذه التجربة هي الأحدث والأكثر طموحًا من الناحية المفاهيمية. فبينما تركز نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي على تقديم إجابات مباشرة (سؤال ← إجابة ← نهاية)، يعمل وضع الذكاء الاصطناعي من خلال تفاعل حواري طويل الأمد. يمكن للمستخدم طرح أسئلة معقدة ومتعددة الخطوات ("أبحث عن مطعم في برلين، صديقي يعاني من حساسية الفول السوداني، أرغب في جلسة خارجية، وميزانيتي حوالي 60 يورو للشخص")، وسيقدم وضع الذكاء الاصطناعي توصيات خطوة بخطوة، ويوضحها ويحسنها، ويعرض بدائل. إنه أقرب إلى وكيل معلومات تفاعلي منه إلى محرك بحث.

يعكس هذا التمييز في استراتيجية البحث إلى ثلاثة أنماط غير متطابقة تمامًا استراتيجية شاملة تتسم بالمرونة والتنوع. تتجنب جوجل تعريف "بحث جديد" موحد، وتقدم بدلاً من ذلك مجموعة من أنماط البحث التي تلبي أنواعًا مختلفة من الاستعلامات وتفضيلات المستخدمين. وهذا ذكاء استراتيجي لأنه يتيح لها المراهنة على خيارات متعددة في آن واحد دون الالتزام بابتكار واحد قد لا يحقق النجاح المرجو.

مع ذلك، تكشف استراتيجية المحفظة هذه عن قدر كبير من عدم اليقين. فجني الأرباح من تجربة بحث مجزأة أصعب من جني الأرباح من بنية موحدة. عندما يختار المستخدمون بين أوضاع مختلفة، يخلق ذلك حالة من عدم استقرار التوقعات، مما يؤدي إلى فقدان المستخدمين لخدماتهم. وإذا كانت جوجل تقدم أوضاعًا مختلفة داخليًا، فقد يؤدي أحدها إلى استنزاف الآخر.

البحث بالذكاء الاصطناعي يغير كل شيء: كيف سيُحدث هذا الحل البرمجي ثورة في تصنيفك في مجال الأعمال بين الشركات إلى الأبد.

يشهد المشهد الرقمي لشركات B2B تحولاً سريعاً. فبفضل الذكاء الاصطناعي، تُعاد صياغة قواعد الظهور على الإنترنت. لطالما شكل الظهور في هذا العالم الرقمي تحدياً للشركات، فضلاً عن الوصول إلى صناع القرار المناسبين. تتسم استراتيجيات تحسين محركات البحث التقليدية وإدارة الحضور المحلي (التسويق الجغرافي) بالتعقيد والاستهلاك للوقت، وغالباً ما تكون بمثابة معركة ضد خوارزميات متغيرة باستمرار ومنافسة شديدة.

لكن ماذا لو كان هناك حل لا يُبسّط هذه العملية فحسب، بل يجعلها أيضًا أكثر ذكاءً وقدرةً على التنبؤ وأكثر فعالية؟ هنا يأتي دور الجمع بين دعم متخصص للشركات (B2B) ومنصة SaaS (البرمجيات كخدمة) قوية، مصممة خصيصًا لتلبية متطلبات تحسين محركات البحث (SEO) والبحث الجغرافي (GEO) في عصر البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

لم يعد هذا الجيل الجديد من الأدوات يعتمد فقط على التحليل اليدوي للكلمات المفتاحية واستراتيجيات الروابط الخلفية، بل يستفيد من الذكاء الاصطناعي لفهم نوايا البحث بدقة أكبر، وتحسين عوامل الترتيب المحلي تلقائيًا، وإجراء تحليل تنافسي فوري. والنتيجة هي استراتيجية استباقية قائمة على البيانات تمنح شركات B2B ميزة حاسمة: فهي لا تظهر فقط في نتائج البحث، بل تُعتبر أيضًا مرجعًا رائدًا في مجال تخصصها وموقعها الجغرافي.

إليكم التكافل بين دعم الشركات (B2B) وتقنية SaaS المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تُحدث تحولاً في تحسين محركات البحث والتسويق الجغرافي، وكيف يمكن لشركتك الاستفادة منها لتحقيق نمو مستدام في المجال الرقمي.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

​

• دعم B2B ومدونة لتحسين محركات البحث، وتحديد المواقع الجغرافية، والبحث بالذكاء الاصطناعي
• انسَ أدوات تحسين محركات البحث باهظة الثمن – فهذا البديل يتفوق بميزات لا تُضاهى في مجال الأعمال بين الشركات

غرفة الصدى في نموذج الجوزاء: البنية التقنية وآثارها التجارية

يُعدّ فهم البنية التقنية الأساسية لنموذج الذكاء الاصطناعي "جيميني"، الذي يدعم ميزات "وضع الذكاء الاصطناعي" و"نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" والبحث متعدد الوسائط، أمرًا بالغ الأهمية لفهم سبب قيادة جوجل لهذا التحول. على عكس العديد من نماذج اللغة، صُمم "جيميني" ليكون متعدد الوسائط منذ البداية. وهذا يعني أن النموذج يدمج النصوص والصور والصوت والفيديو في شبكة عصبية واحدة، بدلاً من إضافة هذه الوسائط لاحقًا. وهذا ما يمنح "جيميني" بنيةً أنيقة من الناحية النظرية.

يستخدم نموذج Gemini، من الناحية التقنية، بنيةً تُعرف باسم بنية المحوّل-المفكك، وهي بنية مُحسّنة لتحقيق الكفاءة. يعمل النموذج على وحدات معالجة الموترات (TPUs) من Google Cloud، مما يمنح Google ميزةً حصريةً في سرعة الاستدلال، حيث تستطيع Google تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأقل تكلفةً من المنافسين الذين يعتمدون على بنى تحتية سحابية عامة الأغراض. يتميز Gemini بقدرته على إجراء استدلال تسلسلي، حيث يمكنه تفكيك المشكلات المعقدة إلى عدة خطوات مفاهيمية قبل صياغة الإجابة. وهذا يُتيح هياكل منطقية أعمق من توليد الرموز السطحي الذي كانت تعتمده نماذج LLM السابقة.

الأهم من ذلك، أن Gemini مُدمج مع مستودعات بيانات جوجل الخاصة. يحتوي مخطط التسوق من جوجل على ما يقارب 50 مليار منتج، يتم تحديثها ملياري مرة في الساعة عبر بيانات التجار. تمتلك جوجل إمكانية الوصول إلى 250 مليون موقع ومعلومات الخرائط. كما تمتلك جوجل إمكانية الوصول إلى البيانات المالية، ومعلومات سوق الأسهم في الوقت الفعلي، وشبكة الإنترنت بأكملها كمصدر للسياق. هذه المستودعات غير متاحة للعامة، فهي موارد خاصة لا يمكن الوصول إليها إلا من قِبل جوجل. هذا يمنح Gemini (وبالتالي AI Mode وAI Overviews وغيرها) ميزة جوهرية تفتقر إليها برامج منافسة مثل ChatGPT أو Perplexity. يعتمد OpenAI على البيانات المتاحة للعامة والبيانات المُسترجعة عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs). بينما يعتمد Perplexity على استخراج البيانات من الويب. أما جوجل، فتمتلك البيانات داخليًا.

يوضح هذا التصميم المعماري لماذا ينبغي اعتبار دمج الذكاء الاصطناعي من جوجل ضرورة استراتيجية، وليس مجرد خيار. فالبنية التحتية متوفرة بالفعل، والبيانات موجودة، والقدرة الحاسوبية متاحة. والمسار الأمثل اقتصاديًا هو استغلال هذه الموارد. السؤال الوحيد هو مدى قوة السعي لتحقيق الربح، مع الأخذ في الاعتبار الآثار الجانبية على نموذج الأعمال التقليدي.

مشكلة الحيرة: التنافس في الضوضاء

من الجوانب التي غالبًا ما يتم تجاهلها في نقاش البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي دور شركة بيربلكسيتي للذكاء الاصطناعي. تأسست بيربلكسيتي عام 2022 على يد أرافيند سرينيفاس، المتدرب السابق في جوجل، وتُعرّف نفسها صراحةً كواجهة بحث مُصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. في أغسطس 2024، بلغ عدد مستخدمي بيربلكسيتي النشطين شهريًا حوالي 15 مليون مستخدم. وأعلنت الشركة عن توقعات إيرادات تُقارب 40 مليون دولار أمريكي لعام 2024. في المقابل، أعلنت أوبن إيه آي عن توقعات إيرادات تُقارب 11.6 مليار دولار أمريكي لعام 2025 من خلال عروض واجهة برمجة التطبيقات (API) والاستخدام التجاري لمحرك بحث ChatGPT.

مع ذلك، تكشف إحصائيات المستخدمين الإجمالية عن صورة مفاجئة: إذ تعالج منصتا Perplexity وChatGPT Search مجتمعتين حاليًا ما يقارب 37.5 مليون طلب بحث يوميًا لـ ChatGPT، بالإضافة إلى أضعاف هذا العدد لـ Perplexity (يُقدّر بشكل متحفظ بحوالي 10-20 مليون طلب)، ليصل إجمالي طلبات البحث التي تُعالجها أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى ما يقارب 47.5-57.5 مليون طلب يوميًا. في المقابل، تعالج جوجل ما يقارب 14 مليار استعلام بحث يوميًا. هذا يعني أن جوجل تعالج ما يقارب 250-370 ضعف عدد استعلامات البحث التي تعالجها منصتا Perplexity وChatGPT مجتمعتين. تمثل حركة البحث الإجمالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي ما يقارب 0.1 إلى 0.25 بالمئة من إجمالي حركة الإنترنت العالمية. هذه مجرد ضوضاء، وليست مؤشرًا على تحول جذري.

هذا الأمر بالغ الأهمية لأنه يُظهر أنه على الرغم من التمويل الضخم الذي تتلقاه شركات البحث الناشئة القائمة على الذكاء الاصطناعي، وعلى الرغم من الضجة الإعلامية المحيطة بـ"ثورة البحث"، وعلى الرغم من التحسينات التقنية الحقيقية في محركي البحث Perplexity وChatGPT، فإن محرك بحث جوجل الكلاسيكي لا يزال المصدر الرئيسي للمعلومات. هذا لا يعني أن محركي Perplexity وChatGPT غير مهمين، بل إنهما يشيران إلى تحول في توقعات المستخدمين. لكن هذا لا يعني أن مكانة جوجل في السوق مهددة وجوديًا.

مع ذلك، قد تكون هذه الأرقام مضللة. فبينما لا يُمثل محرك البحث "بيربلكسيتي" سوى 0.01% من حجم البحث اليومي على جوجل عالميًا، إلا أن انتشاره بين فئات مُحددة من المستخدمين (الشباب، والمُلمين بالتكنولوجيا، والعاملين الذين يعتمدون على المعلومات بكثافة) أعلى بكثير. قد يُجادل مُحلل المشاريع بأن "بيربلكسيتي" لا يُنافس جوجل، بل يُساهم في خلق نمط المستخدمين الذي سيُشكل الفئة المُهيمنة خلال عشر سنوات. هذه حجة كلاسيكية تُشير إلى التغيير الجذري. مع ذلك، يبقى هذا مجرد تكهنات؛ إذ تُشير البيانات الحالية إلى تعايش نماذج البحث بدلًا من عملية استبدال.

انهيار دار النشر: هل هو دمار اقتصادي أم إعادة هيكلة نموذج العمل؟

لإجراء تحليل اقتصادي شامل، لا بد من دراسة الآثار السلبية لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل في مواقع الناشرين. هذه ظاهرة حقيقية وملموسة، وليست مجرد توقعات. إذ يُبلغ الناشرون عن انخفاض في عدد زوار مواقعهم بنسبة تتراوح بين 70 و80 بالمئة. وفقدت إحدى المجلات الإخبارية الأمريكية الكبرى ما بين 27 و38 بالمئة من زوارها بين عامي 2024 و2025. كما خسرت مدونة متخصصة في مجال تجديد المنازل ما يقارب 86 بالمئة من إيراداتها، من حوالي 7000 إلى 10000 دولار شهريًا إلى حوالي 1500 دولار شهريًا.

كانت العواقب الاقتصادية وخيمة. فقد قطاع الأخبار في الولايات المتحدة ما يقارب 600 مليون زيارة شهرية في أقل من عام، أي بانخفاض قدره 26%. وبالنسبة لقطاع يعتمد على عائدات الإعلانات، فإن هذا يُترجم مباشرةً إلى انخفاض في مرات الظهور، وانخفاض في عدد النقرات على الإعلانات، وانخفاض في تكلفة الألف ظهور (بسبب المنافسة على مساحات الظهور المحدودة)، وانخفاض في الإيرادات الإجمالية.

هذه حالة كلاسيكية لتأثيرات سلبية خارجية على الاقتصاد. تستفيد جوجل من الأرباح الناتجة عن تحسين تجربة المستخدم (إذ لا يحتاج المستخدمون إلى النقر، ويتلقون إجابات فورية)، لكنها تُحمّل الناشرين التكاليف، الذين لم يعودوا يُولّدون زيارات. يُعدّ هذا التوزيع غير المتكافئ للتكاليف سمة هيكلية لاقتصادات المنصات، حيث يمتلك مُشغّلو المنصات قوة تفاوضية لنقل مراكز التكلفة.

بدأ بعض الناشرين بتجربة نماذج تواكب هذا الواقع الجديد: فبدلاً من التركيز على حجم الزيارات، يركزون على زيادة ظهور العلامة التجارية في نتائج الذكاء الاصطناعي. فمثلاً، إذا أنتجت جوجل نتيجة بحث عن "أفضل مطاعم برلين"، فقد يكون ذكر مطعم معين أكثر قيمةً له من مجرد النقر عليه، لأن هذا الذكر يعزز الوعي بالعلامة التجارية ويجعلها حاضرة في أذهان المستخدمين. وقد يميل المستخدمون الذين يقرؤون نتائج الذكاء الاصطناعي التي تذكر مطعماً معيناً إلى زيارته لاحقاً، حتى لو لم ينقروا عليه فوراً.

لا يُعدّ هذا عزاءً للناشرين الذين يعتمدون على تحقيق الربح الفوري من الزيارات. ولكنه يُشير إلى إمكانية إعادة هيكلة نماذج أعمال الناشرين: من "حجم الزيارات × تكلفة الإعلان لكل ألف ظهور" إلى "قوة العلامة التجارية × اشتراك المحتوى المتميز" أو "قوة العلامة التجارية × علاقات الشراكة عالية القيمة".

السؤال العالق بشأن الفواتير: من يدفع ثمن بيانات التدريب؟

تُعدّ مسألة إسناد بيانات التدريب قضية بالغة الأهمية، ولكنها تُتجاهل بشكل منهجي. فقد تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تُشغّل تطبيقات مثل AI Overviews وAI Mode وChatGPT Search على بيانات ويب أُنشئت بنسبة 99% من قِبل جهات غير متخصصة في الذكاء الاصطناعي. يدفع الناشرون للصحفيين لكتابة المقالات، وتدفع وكالات الأنباء للمراسلين لجمع الحقائق، ويستثمر العلماء وقتهم في البحث لنشر نتائجه. وتموّل جميع هذه الجهات عملياتها من خلال نماذج أعمال تعتمد عادةً على توليد الزيارات أو الاشتراكات المباشرة. ولكن يُعتبر إنشاء محتوى الويب "منفعة عامة" ما لم يُعوَّض عنه من خلال تحقيق ربح مباشر.

لم تُعوّض عملية تدريب الذكاء الاصطناعي مُنشئي المحتوى هؤلاء قط. درّبت OpenAI نموذج GPT-4 باستخدام مليارات المقالات دون تعويض الناشرين. درّبت جوجل نموذج Gemini باستخدام محتوى الويب دون تعويض. تُدرّب Perplexity نماذجها بطريقة مماثلة. هذا ممكن تقنيًا وقانونيًا لأنه يندرج ضمن "الاستخدام العادل" (بموجب قانون حقوق النشر الأمريكي)، ولكنه غير متكافئ أخلاقيًا واقتصاديًا: يُموّل مُنشئو المحتوى تدريب الذكاء الاصطناعي لكنهم لا يتلقون أي تعويض مباشر. بل يتضررون من انخفاض عدد الزيارات.

قد يُشكل هذا خطرًا طويل الأمد على صناعة الذكاء الاصطناعي. فإذا لم يحصل الناشرون على تعويض مقابل بيانات التدريب، سيقل حافزهم على إنتاج محتوى عالي الجودة، ما سيؤدي إلى انخفاض جودة الإنترنت. سيُسبب هذا لاحقًا مشكلةً لنماذج الذكاء الاصطناعي المُدرَّبة على بيانات الإنترنت، إذ ستتدرب على محتوى أقل جودة. هذه مشكلة كلاسيكية تُعرف بـ"مأساة المشاعات". وقد بدأت بعض الجهات الفاعلة (لا سيما OpenAI بمواردها التجارية، وجوجل بتكاملها المُدمج مع الإنترنت) بالفعل في تجربة مصادر البيانات المرخصة (مثل شراكة OpenAI مع ناشري الأخبار لتوفير خلاصات المحتوى). قد يُؤدي هذا إلى ظهور معيار جديد حيث يكون تدريب الذكاء الاصطناعي مرخصًا جزئيًا. ولكن في الوقت الراهن، لا يزال هذا استثناءً وليس القاعدة.

زعزعة استقرار سلسلة القيمة: من الإعلانات إلى... ماذا؟

تتمثل إحدى المشكلات الاقتصادية الجوهرية التي أفرزها دمج الذكاء الاصطناعي في جوجل في مسألة إيجاد مسارات بديلة لتحقيق الربح عندما يصبح الإعلان التقليدي أقل فعالية. كانت سلسلة القيمة الكلاسيكية لجوجل كالتالي: يُجري المستخدم بحثًا ← تعرض جوجل نتائج عضوية + إعلانات ← ينقر المستخدم ← يحصل الناشر أو المعلن على قيمة الزيارات أو التحويل. شكلت سلسلة القيمة هذه أساس الاقتصاد الرقمي لمدة 25 عامًا.

تُزعزع نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي استقرار سلسلة القيمة هذه بإلغاء خطوة "النقر". تحتاج جوجل إلى إنشاء سلاسل قيمة جديدة. ويجري حاليًا اختبار عدة مناهج

أولًا: دمج الإعلانات مباشرةً في ملخصات الذكاء الاصطناعي ووضع الذكاء الاصطناعي. يُعدّ هذا الأمر صعبًا لأن المستخدمين يفهمون هذه الاستجابات المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على أنها "غير إعلانية". يُخاطر دمج الإعلانات في استجابات الذكاء الاصطناعي بتقويض ثقة المستخدمين. لذا، تتخذ جوجل موقفًا حذرًا في هذا الشأن.

ثانيًا: تحقيق الربح عبر الاشتراكات. تُجري جوجل تجارب على نسخ مميزة من وضع الذكاء الاصطناعي، والتي قد تُصبح مدفوعة في نهاية المطاف. هذا يعني أن البحث التفاعلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي سيصبح ميزة مدفوعة، بينما سيبقى البحث العادي مجانيًا. هذا نموذج "فري ميوم" (مجاني مع خيارات مدفوعة)، على غرار سبوتيفاي أو أدوبي. يكمن التحدي في الحفاظ على نسبة انتشار عالية كافية للنسخ المدفوعة لتعويض خسارة عائدات الإعلانات.

ثالثًا: تحقيق الربح من خلال نماذج أعمال لا تعتمد على الربح من المستخدمين الأفراد. على سبيل المثال، يمكن لشركة جوجل أن تقدم "واجهة برمجة تطبيقات للبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي للمؤسسات"، حيث تستأجر الشركات نماذج Gemini محددة لتلبية احتياجاتها البحثية الداخلية. سيؤدي هذا إلى تحويل نموذج العمل إلى نموذج B2B، على غرار جوجل كلاود.

رابعًا: تحقيق الربح من خلال استثمار البيانات. عندما تُجري جوجل ملايين التفاعلات التفاعلية مع المستخدمين عبر الذكاء الاصطناعي، فإنها تُولّد كميات هائلة من بيانات نوايا المستخدمين. تُعدّ هذه البيانات قيّمة للغاية لاستهداف الإعلانات. يُمكن لجوجل استخدام هذه البيانات لتحسين استهداف المُعلنين، حتى لو انخفضت معدلات النقر. هذا شكل من أشكال تحقيق الربح غير المباشر.

لا يُعد أيٌّ من هذه البدائل مربحًا بشكلٍ واضحٍ مثل معادلة "النقرة × تكلفة الألف ظهور" التقليدية. ولكن عند دمجها معًا، يُمكن أن تُنشئ نظامًا بيئيًا جديدًا لخلق القيمة.

المعضلة الاستراتيجية المتمثلة في التحسين المستمر

تواجه فلسفة شتاين القائمة على "التحسين المستمر" تعارضًا جوهريًا: فعملية تحسين المنتج من منظور المستخدم تتعارض بشكل مباشر مع استقرار نموذج العمل. فالمنتج الأفضل (كالملخصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي توفر إجابات فورية) يضر بنموذج العمل (انخفاض نقرات الإعلانات). هذه ليست معضلة تدريجية أو معتدلة، بل هي معضلة جذرية بنيوية.

تزداد المشكلة تعقيدًا نظرًا لطبيعتها الزمنية. فمن الناحية النظرية، يُمكن لجوجل إبطاء أو إيقاف إطلاق ميزة "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي". سيحمي هذا عائدات الإعلانات على المدى القصير، ولكنه سيؤدي أيضًا إلى تفوق منصتي "بيربلكسيتي" و"تشات جي بي تي سيرش" تقنيًا، ما سيدفع المستخدمين إلى الانتقال إليهما. بعبارة أخرى، يُخاطر جوجل، بعدم اتخاذه أي إجراء، بفقدان حصته السوقية لصالح المنافسين الذين يُعطون الأولوية لتجربة المستخدم. وهذا يُنشئ معضلة السجين: إذ يُجبر جميع الأطراف على تحسين تجربة المستخدم إلى أقصى حد، حتى لو أدى ذلك مجتمعًا إلى أزمة في تحقيق الربح.

بمعنى آخر، لا يُعدّ دمج الذكاء الاصطناعي مجرد خيارٍ إضافي، بل هو استراتيجية وجودية في مواجهة المنافسة اللامركزية. على جوجل دمج قدرات الذكاء الاصطناعي، وإلا سينتقل البحث إلى ChatGPT. لكن هذا الدمج يُولّد مشاكل فورية في نموذج العمل. تقبل جوجل هذه التضحية قصيرة الأجل باعتبارها ضرورية لمكانتها في السوق على المدى البعيد.

مفارقة النمو مع انخفاض مضاعفات الإيرادات

نقطة أخيرة مهمة: يستمر حجم البحث على جوجل في النمو. بلغ معدل النمو السنوي لعمليات البحث حوالي 4.7% في عام 2025، مقارنةً بـ 4.1% في عام 2024. هذا يعني أن حجم البحث الإجمالي آخذ في التوسع. مع ذلك، تزامن هذا التوسع مع انخفاض في مُضاعفات الربحية. أصبحت قيمة عملية البحث على جوجل أقل مما كانت عليه قبل عام، لأن احتمالية النقر عليها أقل.

إذا استمر هذا الاتجاه - نمو حجم الزيارات مقابل انخفاض معدل تحقيق الدخل - فسيؤدي ذلك إلى اقتصاد قائم على "الاستفادة من الخراب"، حيث تولد جوجل المزيد من الزيارات ولكنها تجني منها إيرادات أقل. في حين أن هذا أفضل للمستخدم (المزيد من عمليات البحث، جودة أفضل)، إلا أنه سيء ​​لجوجل (إيرادات أقل لكل عملية بحث، واحتمال انخفاض الإيرادات الإجمالية).

تشير توقعات إيرادات التسويق عبر محركات البحث، البالغة 190.6 مليار دولار أمريكي لعام 2025 (مقارنةً بـ 178.2 مليار دولار أمريكي في عام 2024)، إلى أن جوجل تعوّض انخفاض حجم الإعلانات برفع تكلفة الألف ظهور (مما يُجبر المعلنين على دفع أسعار أعلى). لكن هذه استراتيجية مؤقتة، إذ سينتقل المعلنون في نهاية المطاف إلى قنوات بديلة (مثل الإعلانات المباشرة لدى تجار التجزئة، وإعلانات أمازون، وإعلانات تيك توك) إذا استمر تراجع كفاءة جوجل. لذا، قد تكون هذه التوقعات الحالية مجرد تكهنات لا أساس لها.

الابتكار تحت الضغط وفي ظل الظروف الراهنة

إن تحول جوجل من محرك بحث كلاسيكي إلى واجهة بحث أصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي ليس تغييرًا طوعيًا في الاستراتيجية؛ بل هو تكيف قسري في مواجهة اضطرابات متعددة متزامنة: ChatGPT/OpenAI كمنافس جديد، وPerplexity AI كقناة بحث جديدة، والضغط التكنولوجي الداخلي (تم بالفعل بناء Gemini ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؛ من غير المنطقي عدم استخدامها)، وتحول في توقعات المستخدمين (يتوقع المستخدمون وجود قدرات الذكاء الاصطناعي في جميع المنتجات الرقمية).

تُجدي فلسفة روبي شتاين في تطوير المنتجات -التحسين المستمر، والتحسين الدقيق لتجربة المستخدم، والاستعداد التام للتحويل- نفعًا عندما يتوافق تحسين تجربة المستخدم مع استقرار نموذج العمل. إلا أنه في ظل التطور الهائل للذكاء الاصطناعي، تتعارض هذه الأهداف. يسمح نهج شتاين لشركة جوجل بالمضي قدمًا بقوة في ابتكارات الذكاء الاصطناعي، ولكنه يعجز عن تقديم حلول فورية لمشاكل نموذج العمل التي يُسببها هذا الابتكار.

لا يزال السيناريو طويل الأمد غير واضح. ثمة احتمالات عديدة: (1) تستقر جوجل على أساس اقتصادي جديد يجمع بين البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والاشتراكات المميزة، وخدمات الشركات، وتحسين استهداف المعلنين، مما يُسهم في تكوين محفظة إيرادات جديدة. (2) تفقد جوجل تدريجيًا حصتها السوقية لصالح شركات مثل بيربلكسيتي، وبحث تشات جي بي تي، وغيرها من النماذج اللامركزية، نظرًا لأن هذه الشركات المنافسة تُقدم تجارب مستخدم أفضل، ولا تتقيد بنماذج أعمال تُعطي الأولوية للربح. (3) تمنع أزمة تنظيمية جوجل من الاستفادة من ميزتها في مجال البيانات، ويبقى المشهد التنافسي مُجزأً.

حالياً، يُعدّ السيناريو الأول هو الأرجح نظراً للمزايا الهيكلية الكبيرة التي تتمتع بها جوجل (قاعدة البيانات، قاعدة المستخدمين، البنية التحتية). لكنّ حالة عدم اليقين قائمة، والتحوّل دائم وهيكلي، وليس مجرّد تدرّج. على أيّ حال، هناك أمر واحد واضح: لقد ولّى عهد الربح من البحث القائم على النقرات فقط. يلوح في الأفق شيء جديد، لكنّ شكله لم يتّضح بعد.

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

 

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا wolfenstein@xpert.digital:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية

مجالات التركيز الصناعية: الأعمال التجارية بين الشركات، والتحول الرقمي (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع الممتد)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة، والصناعة

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• مركز أعمال الخبراء

مركز متخصص يقدم رؤى وخبرات:

• منصة معرفية تغطي الاقتصادات العالمية والإقليمية والابتكار والاتجاهات الخاصة بكل صناعة
• مجموعة من التحليلات والرؤى والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا الرئيسية
• مكانٌ للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز للشركات التي تسعى للحصول على معلومات حول الأسواق والتحول الرقمي والابتكارات الصناعية

تتمتع شركة Xpert.Digital بمعرفة متعمقة في مختلف القطاعات، مما يُمكّننا من تطوير استراتيجيات مُصممة خصيصًا لتتوافق بدقة مع متطلبات وتحديات قطاع السوق الخاص بكم. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات القطاع، نستطيع اتخاذ إجراءات استباقية وتقديم حلول مبتكرة. إن الجمع بين الخبرة والكفاءة يُولّد قيمة مضافة ويمنح عملاءنا ميزة تنافسية حاسمة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• استفد من خبرة Xpert.Digital في 5 مجالات في باقة واحدة - ابتداءً من 500 يورو شهريًا فقط