تم نشره على: 3 يوليو 2025 / تحديث من: 3 يوليو 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
ما هو المصطلح الفني الجديد لتحسين أدوات البحث من الذكاء الاصطناعي؟ هل هو AEO ، AIO ، GEO ، LLMO ، GAIO أم AISO؟ - الصورة: xpert.digital
يغير الذكاء الاصطناعي كل شيء: التغيير من كبار المسئولين الاقتصاديين الكلاسيكي إلى أنظمة البحث الذكية
يغير الذكاء الاصطناعي كل شيء: التغيير من كبار المسئولين الاقتصاديين الكلاسيكي إلى أنظمة البحث الذكية
يشهد مشهد التسويق الرقمي حاليًا تحولًا أساسيًا. على الرغم من أن تحسين محرك البحث الكلاسيكي (SEO) كان قلب الرؤية عبر الإنترنت لعقود ، يتم إنشاء تخصصات جديدة تمامًا ومصطلحات تقنية في عصر الذكاء الاصطناعي. مع ظهور أنظمة البحث المدعومة من الذكاء الاصطناعى مثل ChatGPT أو Google Gemini أو Perplexity أو Claude ، فإن الطريقة التي يبحث عنها الناس تتغير بشكل أساسي. يجلب هذا التطور معها مجموعة متنوعة من المصطلحات الجديدة وأساليب التحسين التي تكمل وكيل SEO التقليدي وتثمرها جزئيًا.
مناسب ل:
ظهور مصطلحات تقنية جديدة في عصر الذكاء الاصطناعي
لم تكن إجابة مسألة المصطلح الفني الجديد لأدوات البحث AI غير واضحة ، حيث تطورت عدة مصطلحات بالتوازي. المصطلح الفني الجديد لأدوات البحث AI ليس مصطلحًا واحدًا ، ولكن عائلة كاملة من المصطلحات التي تغطي جوانب مختلفة من التحسين للذكاء الاصطناعي.
أهم المصطلحات التقنية المعمول بها هي:
AEO (تحسين محرك الإجابة)
يعد تحسين المحرك (AEO) مكونًا رئيسيًا لمصطلحات تحسين البحث في الذكاء الاصطناعى الجديد. تشير AEO إلى تحسين المحتوى بحيث تظهر هذه في أنظمة الاستجابة المدعومة من الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Pirplexity و Google AI ومساعدي الصوت مثل Siri و Alexa كإجابات مباشرة على أسئلة المستخدم.
على عكس تحسين محرك البحث الكلاسيكي (SEO) ، الذي يهدف إلى تحقيق تصنيفات أعلى في نتائج البحث ، تركز AEO على تقديم أفضل إجابة مباشرة على الأسئلة المحددة. AEO هو نهج مستقل واسم بديل لتحسين الذكاء الاصطناعي (AIO).
AIO (تحسين الذكاء الاصطناعي)
يشير AIO إلى النهج الشامل لتحسين المحتوى لأنظمة الذكاء الاصطناعي. بينما كانت SEO موجهة نحو محركات البحث التقليدية ، تركز AIO على التحسين للمنصات القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل ChatGpt أو Gemini أو Claude. AIO هي عملية استراتيجية تهدف إلى تحسين العمليات الحالية بمساعدة الخوارزميات الذكية وزيادة القدرة على التكيف ومرونة نماذج الذكاء الاصطناعي.
GEO (تحسين المحرك التوليدي)
يشير GEO إلى تحسين محتوى الويب لأنظمة الذكاء الاصطناعى التوليدي التي لا تسرد نتائج البحث فحسب ، بل تقوم أيضًا بإنشاء إجابات مباشرة. إنه إطار مرن لتحسين رؤية الويب لأنظمة التوليد الملكية والمغلقة. يهدف GEO إلى الاستشهاد بالمحتوى في AI الذي تم إنشاؤه عن الإجابات بدلاً من الظهور فقط في نتائج البحث الكلاسيكية.
LLMO (تحسين نموذج اللغة الكبير)
تستخدم LLMO تقنيات من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتأثير على الطريقة التي تفهم بها نماذج اللغة الكبيرة وتعكس المحتوى. من خلال التحسين المستهدف للمحتوى ، يمكن الترويج لنتائج محددة في إجابات LLM.
Gaio (تحسين الذكاء الاصطناعي)
يمثل GAIO تحسينًا منهجيًا لنماذج لغة الذكاء الاصطناعى من أجل إنشاء محتوى عالي الجودة من خلال التحكم المنظم. إنه يكمل تحسين محرك البحث الكلاسيكي مع تحسين نماذج LLM المعمول بها.
AISO (AI Search Optimization)
AISO هي العملية الاستراتيجية لتصميم وتحسين محتوى الموقع لأنظمة البحث المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. الهدف هو زيادة وضوح المعلومات وأهميتها وقابليتها للاستخدام ضمن الإجابات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
مناسب ل:
تحول النموذج من SEO إلى تحسين الذكاء الاصطناعي
يمثل تطوير تحسين محركات البحث (SEO) إلى تحسين الذكاء الاصطناعي تحولًا أساسيًا. في حين أن مُحسّنات محرّكات البحث التقليدية تعتمد بشكل أساسي على الكلمات الرئيسية والروابط الخلفية ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعى تتطلب نهجًا مختلفًا تمامًا. يركز تحسين الذكاء الاصطناعي على الأهمية الدلالية ، والوضوح السياقي وقدرة الخوارزميات على تفسير المحتوى واستخدامها في الإجابات التوليدية.
أهم الاختلافات بين تحسين محركات البحث التقليدي و AI:
كبار المسئولين الاقتصاديين التقليدية
- ركز على كثافة الكلمات الرئيسية والروابط الخلفية
- الهدف: الترتيب في قوائم نتائج البحث
- تحسين نوايا البحث البشري
- معايير التقييم الثابت
تحسين الذكاء الاصطناعي
- التركيز على الأهمية الدلالية والسياق
- الهدف: القبول في الإجابات التي تم إنشاؤها
- تحسين معالجة الماكينة
- خوارزميات التعلم الديناميكية
التطبيق العملي للمصطلحات الجديدة
تتداخل المصطلحات المختلفة جزئيًا في تطبيقها ، ولكن لديها نقاط محورية محددة. يعمل AIO كمصطلح عام لجميع مقاييس التحسين لأنظمة الذكاء الاصطناعى ، بينما تمثل Geo و LLMO و Gaio مقاربات فرعية محددة أو مناهج ضمن هذا الانضباط.
استراتيجيات تحسين ملموسة
يتضمن التنفيذ العملي لتحسين الذكاء الاصطناعي عدة مجالات أساسية:
تحسين المحتوى
تفضل أنظمة الذكاء الاصطناعى المحتوى المنظم ومنظم بوضوح مع إجابات واضحة على أسئلة محددة. من المهم أن تكون تنسيق bluft (خط الأسفل مقدماً) ، والقوائم والجداول لتحسين الاستخراج الميكانيكي وفقرات موجزة مع إجابات مباشرة.
التحسين الفني
Markup مخطط لهيكل المحتوى الدلالي ، مخطط الأسئلة الشائعة لمحتوى الإجابة على الأسئلة والتسلسل الهرمي HTML واضح يحسن بشكل كبير المعالجة الميكانيكية. سرعة الموقع الأمثل والسماح لل AI Bots في robots.txt هي أيضا حاسمة.
السلطة والجدارة بالثقة
أنظمة الذكاء الاصطناعى تفضل بشكل منهجي المصادر الموثوقة. وبالتالي ، فإن هيكل السلطة الرقمية من خلال الإشارات على المنصات الجديرة بالثقة ، والاقتراحات المشتركة مع الخبراء المعروفين والعلاقات العامة الرقمية في الوسائط المتخصصة ذات الصلة ضرورية.
الآثار على مشهد البحث
يؤدي إدخال أنظمة البحث المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى تغيير سلوك المستخدم بشكل أساسي. تشير الدراسات إلى أن 60 ٪ من عمليات البحث في Google لم تعد تترك صفحة نتائج البحث في عام 2024 ، لأن المستخدمين عثروا على إجاباتهم مباشرة في نظرة عامة على AI. يؤكد هذا التطور على أهمية أساليب التحسين الجديدة.
تظهر نظرة عامة على Google AI في حوالي 57 ٪ من استفسارات البحث في يونيو 2025 ، والتي تمثل زيادة كبيرة مقارنة بنسبة 25 ٪ في أغسطس 2024. تحتوي هذه الإجابات التي تم إنشاؤها على AI عادةً إلى حوالي 8 روابط ، والتي توفر إمكانيات جديدة للرؤية والالتزام.
آفاق واتجاهات مستقبلية
لا يزال تطوير تحسين البحث في الذكاء الاصطناعي في البداية. يتوقع Gartner أنه بحلول عام 2026 ، لن يتم وضع حوالي 50 ٪ من استفسارات البحث عن طريق محركات البحث الكلاسيكية ، ولكن عبر الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي. يؤكد هذا التنبؤ على حاجة الشركات إلى التعرف على المصطلحات الجديدة ونهج التحسين في مرحلة مبكرة.
وفقًا للتقديرات ، ستنمو تطوير سوق AI العالمي بنسبة 36 ٪ بحلول عام 2030 ، وهو ما لم يتم إنشاؤه فقط بواسطة GEO والتخصصات ذات الصلة كاتجاه ، ولكن كحدث مزيد من التطوير في تحسين محرك البحث. الشركات التي لا تتكيف مع المخاطرة تصبح غير مرئية في مشهد البحث الذي يهيمن عليه الذكاء الاصطناعى.
التكامل في استراتيجيات التسويق الحالية
لا تحل مقاربات تحسين الذكاء الاصطناعى الجديدة محل SEO تمامًا ، ولكنها تكملها. إن أكثر الإستراتيجية نجاحًا هي نموذج مختلط يجمع بين مبادئ كبار المسئولين الاقتصاديين المثبتة مع تحسينات خاصة بالنيابة. هذا يعني أن على الشركات تحسين كل من محركات البحث التقليدية وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
أهم مجالات التكامل:
استراتيجية المحتوى
تطوير المحتوى المفهوم لكل من القراء البشريين وأنظمة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك استخدام اللغة الطبيعية والبيانات المهيكلة والإجابات المباشرة على الأسئلة المتكررة.
التنفيذ الفني
تكييف بنية الموقع لتحسين وضوح الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك أوقات التحميل السريعة ، هياكل HTML نظيفة وإذن لزحف الذكاء الاصطناعي.
القياس والسيطرة على النجاح
تطوير مقاييس جديدة لتقييم الرؤية في الإجابات التي تم إنشاؤها. ويشمل ذلك مراقبة الإشارات في استجابة الذكاء الاصطناعي وتحليل حركة المرور من المصادر القائمة على الذكاء الاصطناعي.
التحديات والحلول
تنفيذ استراتيجيات تحسين الذكاء الاصطناعي يجلب معها تحديات مختلفة. التحدي الأكبر هو سرعة التطور التكنولوجي والحاجة إلى التكيف بشكل مستمر مع أنظمة الذكاء الاصطناعى الجديدة.
تحديات مهمة
التعقيد الفني
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعى وفقًا للمبادئ الأخرى من محركات البحث التقليدية ، والتي تتطلب إعادة التفكير في استراتيجية التحسين. يكمن الحل في مزيد من التدريب واستخدام الأدوات المتخصصة.
قابلية القياس
يعد قياس نجاح تدابير تحسين الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا من SEO التقليدية. يجب تطوير مقاييس وطرق التحليل الجديدة لتقييم الرؤية في الإجابات التي أنشأتها الذكاء الاصطناعى.
تخصيص الموارد
يتعين على الشركات أن تقرر كيفية تقسيم مواردها بين تحسين محركات البحث التقليدية و AI. التوصية هي انتقال خطوة بخطوة يتم فيه الاحتفاظ بممارسات كبار المسئولين الاقتصاديين المثبتة واستكمالها بتدابير خاصة بالنيابة.
مناسب ل:
توصيات عملية للعمل
بالنسبة للشركات التي ترغب في التحضير لمشهد البحث الذي يسيطر عليه الذكاء الاصطناعى ، هناك خطوات محددة:
تدابير فورية
- مراجعة ملف robots.txt للحصول على إذن من زحف الذكاء الاصطناعي
- تنفيذ ترميز المخطط من أجل الهيكلة بشكل أفضل
- تحسين سرعة موقع الويب لزحف الذكاء الاصطناعى
- إنشاء مناطق الأسئلة الشائعة مع إجابات مباشرة
استراتيجيات متوسطة المدى
- تطوير استراتيجية المحتوى لأنظمة الذكاء الاصطناعى
- بناء السلطة الرقمية حسب الإشارات على المنصات الجديرة بالثقة
- مراقبة الرؤية في الإجابات التي تم إنشاؤها
- تدريب الفريق في المصطلحات والأساليب الجديدة
تخطيط طويل الأجل
- تكامل تحسين الذكاء الاصطناعي في استراتيجية التسويق بأكملها
- تطوير مقاييس محددة لرؤية الذكاء الاصطناعى
- بناء الخبرة في مختلف تخصصات تحسين الذكاء الاصطناعي
- التكيف المستمر مع أنظمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الجديد
تعكس المصطلحات الجديدة لتحسين البحث من الذكاء الاصطناعي تغييرًا أساسيًا في الطريقة التي نفكر بها في الرؤية عبر الإنترنت. بينما تظل SEO ذات صلة ، يتم إنشاء AIO و GEO و LLMO و GAIO و AISO تخصصات جديدة مصممة خصيصًا لمتطلبات أنظمة الذكاء الاصطناعي. تتمتع الشركات التي تعرّف على هذه المصطلحات والأساليب الجديدة في مرحلة مبكرة بميزة حاسمة في المشهد الرقمي السريع النامي.
لم يكن مستقبل الرؤية عبر الإنترنت في الاختيار بين تحسين محركات البحث و AI ، ولكن في المزيج الذكي من كلا النهجين. المصطلحات الفنية الجديدة أكثر من مجرد كلمات - فهي تمثل حقبة جديدة من التسويق الرقمي ، حيث لا تصبح الذكاء الاصطناعي أداة فحسب ، بل أيضًا لاعبًا مركزيًا في نقل المعلومات.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
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.