نظرة عامة شاملة على الأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وتحسين محركات البحث، والذكاء الاصطناعي الشامل، وإدارة دورة حياة المنتج - الصورة: Xpert.Digital
تحسين نماذج اللغة الكبيرة: كيف يُغير الذكاء الاصطناعي صناعة تحسين محركات البحث بشكل جذري
تحسين نماذج اللغة الكبيرة: كيف يُغير الذكاء الاصطناعي صناعة تحسين محركات البحث بشكل جذري
يشهد مجال البحث المتعلق بتحسين محركات البحث باستخدام الذكاء الاصطناعي وتحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMO) تطوراً سريعاً. يقدم هذا التحليل الشامل نظرة شاملة على الوضع الراهن للبحوث المتعلقة بجميع الجوانب ذات الصلة بهذا المجال الناشئ.
ذو صلة بهذا الموضوع:
المفاهيم والمصطلحات الأساسية
LLMO و GEO والمصطلحات ذات الصلة
تكشف الأبحاث عن مصطلحات متنوعة لتحسين المحتوى لأنظمة الذكاء الاصطناعي. يركز تحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLMO) على تحسين نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 وClaude وGemini. ويهدف تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) إلى تحسين محركات البحث التوليدية، بينما يُعد تحسين الذكاء الاصطناعي (AIO) مصطلحًا شاملًا لجميع تدابير تحسين الذكاء الاصطناعي.
أدخلت دراسة رائدة من جامعة برينستون مصطلح "تحسين المحرك التوليدي" إلى الأدبيات العلمية، وأثبتت أن استراتيجيات تحسين المحرك التوليدي قادرة على زيادة وضوح الاستجابات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 40%. وقد أرست هذه الدراسة، ولأول مرة، إطارًا منهجيًا لتحسين المحتوى لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية.
كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة
تُظهر الأبحاث الحالية أن نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل من خلال التدريب المسبق، والضبط الدقيق، والتوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG). وتُعدّ عملية التأسيس ذات أهمية خاصة، حيث تُثري أنظمة الذكاء الاصطناعي إجاباتها ببيانات الويب الآنية من خلال عمليات البحث المباشرة. وتستخدم جوجل التضمينات وحسابات التشابه الدلالي لتقييم المحتوى فقرةً فقرة، بدلاً من البحث في الصفحات بأكملها عن الكلمات المفتاحية.
عوامل التصنيف وعوامل الظهور
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من جوجل: عوامل التصنيف
حددت دراسات مستفيضة سبعة مجالات رئيسية تؤثر على نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من جوجل:
- نماذج الذكاء الاصطناعي (PaLM 2، MUM، Gemini)
- أنظمة التصنيف الأساسية (PageRank، BERT، المحتوى المفيد)
- قواعد البيانات (مخطط المعرفة، مخطط التسوق)
- مجالات الموضوع (فئات YMYL)
- الغرض من البحث (معلوماتي، توجيهي، إجرائي)
- عناصر الوسائط المتعددة
- البيانات المنظمة
تشير الأبحاث إلى أن المواقع الإلكترونية ذات التصنيفات الأفضل في جوجل لديها فرصة بنسبة 25% للظهور كمصدر في مراجعات الذكاء الاصطناعي. ومن المثير للاهتمام أن ما يقرب من 90% من الاستشهادات بـ ChatGPT تأتي من نتائج بحث خارج المراكز العشرين الأولى.
عوامل ظهور العلامة التجارية وذكرها
كشف تحليل شامل أجرته شركة Ahrefs على 75000 علامة تجارية عن وجود ارتباطات كبيرة فيما يتعلق بالظهور في ملخصات الذكاء الاصطناعي:
- الإشارات إلى العلامة التجارية على الويب: أقوى ارتباط (0.664)
- روابط العلامة التجارية: ثاني أقوى ارتباط (0.527)
- حجم البحث عن العلامة التجارية: ثالث أقوى ارتباط (0.392)
- الروابط الخلفية: ارتباط أضعف بشكل ملحوظ (0.218)
يُظهر هذا البحث أن العوامل الخارجية أكثر أهمية من مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية. فالعلامات التجارية التي تحظى بأكبر عدد من الإشارات على الإنترنت تتلقى ما يصل إلى عشرة أضعاف الإشارات في تقارير الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالمجموعة التي تليها.
الوعي بالعلامة التجارية ووضوح برنامج ماجستير إدارة الأعمال
أظهرت دراسات أجرتها شركة Seer Interactive وجود ارتباط بنسبة 0.18 بين حجم البحث عن العلامة التجارية والإشارات إليها في نتائج البحث. ويُعد هذا الارتباط ثاني أقوى ارتباط مُلاحظ بعد ارتباط ترتيب النطاق (0.25). وتُشير الأبحاث إلى أن الوعي بالعلامة التجارية لا يقتصر على الأفراد فحسب، بل يشمل أيضًا الشركات ذات المسؤولية المحدودة.
أساليب التحسين التقني
البيانات المهيكلة وعلامات المخططات
تشير الأبحاث الحالية إلى أن برامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما تفشل في التعرف على البيانات المهيكلة المُضمنة في جافا سكريبت. فبرامج مثل GPTBot وClaudeBot وPerplexityBot لا تستطيع تنفيذ جافا سكريبت، وبالتالي تفوتها المحتويات المُولّدة ديناميكيًا. لذا، يُعدّ عرض المحتوى من جانب الخادم أو استخدام HTML ثابت أمرًا ضروريًا لضمان رؤية الذكاء الاصطناعي.
ومن بين الأمور الفعالة بشكل خاص ما يلي:
- نموذج الأسئلة الشائعة للإجابة على الأسئلة المباشرة
- مخطط توضيحي لإرشادات خطوة بخطوة
- مخطط المنتج لتحسين التجارة الإلكترونية
- مخطط المقالة لتصنيف المحتوى
llms.txt كمعيار جديد
تشير الأبحاث إلى أن ملف llms.txt يُعدّ دليلاً هاماً لبرامج الزحف المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وعلى عكس ملف robots.txt، لا يُستخدم هذا الملف للحظر، بل كملخص منظم للمحتوى المهم، على غرار خريطة موقع XML الخاصة بجوجل.
أدوات القياس والمراقبة
تطوير مؤشرات الأداء الرئيسية الجديدة
تشير الأبحاث إلى تحول من التصنيفات التقليدية إلى معدلات الذكر والإشارة. لم يعد النجاح يُقاس بالمراكز من 1 إلى 10، بل باحتمالية الاستشهاد به في ردود الذكاء الاصطناعي.
منصات المراقبة
حددت الدراسات الحديثة العديد من الأدوات المتخصصة لتتبع رؤية الذكاء الاصطناعي:
- أداة تتبع ظهور العلامة التجارية بالذكاء الاصطناعي في محركات البحث: تراقب ذكر العلامة التجارية عبر مختلف منصات الذكاء الاصطناعي
- تصنيف الويب المتقدم: يوفر رؤى حول مدى ظهور العلامة التجارية باستخدام الذكاء الاصطناعي
- مارلون: تم تطويره خصيصاً لتعزيز ظهور العلامة التجارية لشركة LLM
- مقاييس LLMO مقابل Lorelight: منصات لتحسين المحرك التوليدي
دراسات مقارنة بين المنصات
مقارنة بين ChatGPT ومحرك بحث جوجل
تُظهر الدراسات التجريبية اختلافاتٍ ملحوظة في سلوك المستخدمين. يحتاج مستخدمو ChatGPT إلى وقتٍ أقل في المتوسط لإنجاز جميع المهام، دون وجود اختلافاتٍ كبيرة في الأداء. يُحقق ChatGPT أداءً متجانسًا في البحث عبر مختلف المستويات التعليمية، بينما يُظهر بحث جوجل ارتباطًا إيجابيًا بين التعليم وأداء البحث.
ميزات خاصة بالمنصة
تُظهر نتائج البحث تفضيلات مختلفة لمنصات الذكاء الاصطناعي:
- محرك بحث ChatGPT: يفضل المحتوى الطويل على صفحات منتجات العلامات التجارية
- الحيرة: يميل إلى استخدام مصادر موثوقة مثل ويكيبيديا ومواقع الأخبار الرئيسية
- نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من جوجل: يستخدم أنماط الاستشهاد المشترك وإشارات الترتيب الحالية
الاتجاهات والتطورات المستقبلية
إدارة السلطة الرقمية
تبرز مناهج بحثية جديدة، مثل إدارة السلطة الرقمية (DAM)، كمجال متعدد التخصصات. يجمع هذا النهج الشامل بين تحسين محركات البحث، وتسويق المحتوى، والعلاقات العامة، وبناء العلامة التجارية لتعزيز السلطة الرقمية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. ويُصنّف هرم رؤية الذكاء الاصطناعي إجراءات التحسين إلى خمسة مستويات: جودة المحتوى، والتحسين الهيكلي، والتحسين الدلالي، وبناء السلطة، وإدارة السياق.
التحسين القائم على الكيانات
تُظهر الأبحاث الأهمية المتزايدة لتحسين محركات البحث القائم على الكيانات مقارنةً بتحسين الكلمات المفتاحية فقط. وتتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد مع الكيانات وعلاقاتها، مما يدل على تحول من الكلمات المفتاحية إلى المفاهيم الدلالية.
ذو صلة بهذا الموضوع:
التحديات والقيود
الحتمية وقابلية القياس
تُظهر الأبحاث الحالية أن استجابات الذكاء الاصطناعي ليست حتمية، إذ يمكن أن تُنتج الأسئلة نفسها إجابات مختلفة. وهذا يُعقّد قياس النجاح بشكل كبير، حيث لم تعد مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية قابلة للتطبيق.
التغير التكنولوجي السريع
تحذر الأبحاث من سرعة التغير التكنولوجي. فالاستراتيجيات الناجحة اليوم قد تصبح متقادمة بسرعة بسبب تحديثات النماذج. وهذا يستلزم التكيف المستمر والاستعداد للتجربة.
رؤى عملية
استراتيجيات المحتوى
تُظهر الأبحاث أن تغطية الموضوع وتغطيته الشاملة أمران بالغا الأهمية. وتُفضّل نماذج الذكاء الاصطناعي المحتوى الذي يُمكنه الإجابة على أسئلة فرعية متعددة ضمن استعلام مُعقّد من خلال تحليل الاستعلامات الفرعية.
EEAT في سياق الذكاء الاصطناعي
تشير الدراسات إلى أن الخبرة والكفاءة والمصداقية والجدارة بالثقة (EEAT) لا تزال ذات أهمية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. وتفضل منصات الذكاء الاصطناعي المصادر الموثوقة والمعتمدة لتقليل الأخطاء والتصورات الخاطئة.
يُصبح تحسين الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية: الاستثمارات المبكرة في LLMO تؤتي ثمارها
تشير الأبحاث الحالية إلى أن تحسين محركات البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث على المدى الطويل أصبحا مجالين مستقلين. ورغم أن العديد من مبادئ تحسين محركات البحث التقليدية لا تزال ذات صلة، إلا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتطلب مناهج جديدة في هيكلة المحتوى، وبناء العلامة التجارية، والتنفيذ التقني. لا تزال الأبحاث في مرحلة تجريبية، لكن الاستثمارات المبكرة في تحسين الذكاء الاصطناعي تبشر بمزايا تنافسية طويلة الأجل.
ذو صلة بهذا الموضوع:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!
Konrad Wolfenstein
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.