إعادة النظر في تحسين محركات البحث (SEO) في عصر الذكاء الاصطناعي مع آلان شليسر • Yoast

طبقة الاكتشاف الجديدة: أصبح الذكاء الاصطناعي هو حارس البوابة

“توجد الآن طبقة أمام البحث تعمل بمثابة حارس البوابة حتى قبل أن تصل إلى محركات البحث هذه.”

هكذا يصف آلان أحد أكبر التحولات الهيكلية التي تحدث في اكتشاف الإنترنت اليوم. لسنوات، كان تدفق البحث واضحًا ومباشرًا: حيث يقوم المستخدم بكتابة مصطلح بحث في محرك بحث، ويعرض المحرك قائمة بالنتائج، ويقرر المستخدم الرابط الذي سينقر عليه.

لكن الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أضافت طبقة جديدة لهذه العملية.

من استعلامات البحث إلى اكتشاف المحادثة

اليوم، يبدأ العديد من المستخدمين رحلة البحث الخاصة بهم عن طريق طرح أسئلة في أدوات مثل ChatGPT أو Perplexity أو Gemini بدلاً من كتابة استعلامات الكلمات الرئيسية التقليدية. يحدد نظام الذكاء الاصطناعي بعد ذلك ما إذا كان يحتاج إلى معلومات خارجية وقد يقوم بإنشاء استعلامات بحث متعددة خلف الكواليس لاسترداد المصادر ذات الصلة.

يبدو تدفق الاكتشاف الآن كما يلي:

سابقًا:

المستخدم → محرك البحث → موقع الويب

الآن:

المستخدم → نموذج الذكاء الاصطناعي → محرك البحث → موقع الويب → تركيب الذكاء الاصطناعي → المستخدم

بدلاً من تقديم قائمة من الروابط، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتفسير المعلومات ودمجها قبل إنشاء إجابة. يشرح آلان هذه العملية بمزيد من التفصيل في البودكاست، ويسلط الضوء على كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن كطبقة تصفية بين المستخدمين والويب.

البحث مجزأ خارج جوجل

“كنا في وضع مريح إلى حد ما حيث كنا نتعامل فقط مع بحث احتكاري.”

خلال معظم العقدين الماضيين، كان تحسين محركات البحث (SEO) يعني إلى حد كبير تحسين نظام بيئي واحد: Google. وعلى الرغم من وجود محركات بحث أخرى، إلا أن جوجل هيمنت على كيفية اكتشاف الأشخاص للمعلومات عبر الإنترنت.

لكن تلك البيئة تتغير.

وكما يوضح آلان، تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي طبقة جديدة من التجزئة في عملية الاكتشاف. تعتمد منصات الذكاء الاصطناعي المختلفة على مجموعات مختلفة من محركات البحث والفهارس وبيانات التدريب، مما يعني أن النتائج يمكن أن تختلف بشكل كبير فيما بينها.

من الناحية العملية، هذا يعني أن العلامة التجارية قد تظهر بشكل بارز في أحد أنظمة الذكاء الاصطناعي بينما تظهر بالكاد في نظام آخر. بالنسبة لفرق تحسين محركات البحث، يمثل هذا تحولًا نحو التفكير في الرؤية عبر بيئات متعددة تعتمد على الذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد محرك بحث واحد.

القيام بالخروج: لماذا يعد الحصول على رؤى عبر LLMs المتعددة أمرًا مهمًا لرؤية العلامة التجارية؟

ما لم يتغير: أساسيات تحسين محركات البحث (SEO).

على الرغم من التغيرات التكنولوجية، يؤكد آلان على أن المبادئ الأساسية لتحسين محركات البحث الجيدة تظل سليمة.

“لا ينبغي عليك أن تحاول التلاعب بمحرك البحث. أنت بحاجة إلى إنشاء محتوى قيم يرغب البشر في قراءته بالفعل، وتنظيمه بحيث تتمكن محركات البحث من فهمه.”

لا يزال البحث يهدف في جوهره إلى تقديم أفضل الإجابات الممكنة للمستخدمين. سواء كان الطلب يأتي من شخص يكتب استعلامًا أو من نموذج ذكاء اصطناعي يُنشئ استعلامًا خلف الكواليس، يظل الهدف هو نفسه: عرض معلومات مفيدة وموثوقة.

وهذا يعني أن فرق تحسين محركات البحث (SEO) يجب أن تستمر في التركيز على الأساسيات مثل:

قد تغير أنظمة الذكاء الاصطناعي كيفية ظهور المعلومات، لكنها لا تزال تعتمد على نفس الإشارات الأساسية للجودة والأهمية.

حقيقة “أفضل النتائج أو لا شيء”.

مع تطور مشهد الاكتشاف، يظهر تحول مهم آخر في كيفية تفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع نتائج البحث.

“إنهم لا يرون صفحة نتائج البحث الكاملة. ما يراه LLM عادةً هو العناصر الخمسة العليا لكل استعلام بحث.”

على عكس المستخدمين البشر، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي عادةً مع مجموعة صغيرة جدًا من المصادر المسترجعة قبل إنشاء إجابة. وهذا يعني أنه إذا لم يظهر المحتوى الخاص بك ضمن أهم النتائج، فقد لا يصل أبدًا إلى نظام الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.

في عالم تعتمد فيه إجابات الذكاء الاصطناعي على تلخيص المحتوى الحديث، فإن المصادر التي تصل إلى نافذة الاسترجاع الصغيرة هذه فقط هي التي تؤثر على الاستجابة النهائية.

وهذا يجعل الرؤية القوية للبحث أكثر أهمية من أي وقت مضى. لم يعد التصنيف الجيد يتعلق فقط بكسب النقرات. إنه يحدد ما إذا كان المحتوى الخاص بك يتم أخذه في الاعتبار عندما تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإنشاء إجابة.

لماذا لم تعد استراتيجيات المحتوى “الآمنة” كافية؟

حتى لو وصل المحتوى الخاص بك إلى تلك النتائج العليا، فهناك طبقة أخرى من التصفية تحدث داخل نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه.

تقوم النماذج اللغوية الكبيرة بضغط كميات هائلة من المعلومات أثناء التدريب. كما يشرح آلان:

ما يحتفظ به النموذج هو الإشارة السائدة والقيم المتطرفة. غالبًا ما يتم ضغط كل شيء بينهما كضجيج إحصائي.

في البودكاست، يستخدم آلان هذه الفكرة لشرح لماذا قد تواجه العلامات التجارية التي تحاول أن تكون مقبولة على نطاق واسع أو “آمنة” صعوبة في التميز في الاكتشافات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

والخلاصة واضحة: في عالم تقوم فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي بتلخيص المعلومات وضغطها، يصبح الحصول على منظور واضح ومميز أمرًا متزايد الأهمية.

لماذا أطلقت Yoast تتبع الرؤية بالذكاء الاصطناعي

بينما تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل كيفية اكتشاف المعلومات وتلخيصها، يظهر تحدي جديد للشركات: فهم كيفية ظهور علامتها التجارية في الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. هذه هي المشكلة التي شرعت Yoast في معالجتها باستخدام Yoast SEO AI +، وهي ميزة مصممة لمساعدة الشركات على مراقبة كيفية ظهور علامتها التجارية عبر منصات الذكاء الاصطناعي الرئيسية.

في وقت سابق من هذه المقالة، اكتشفنا كيف تتواجد أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن بين المستخدمين ومحركات البحث، ولا تسترد سوى مجموعة صغيرة من النتائج، وتجميع الإجابات من خلال تلخيص المحتوى الحديث. تعمل هذه التغييرات معًا على إنشاء طبقة اكتشاف جديدة أقل شفافية بكثير من البحث التقليدي.

كما يشرح آلان في البودكاست:

“نحن بحاجة إلى مزيد من الرؤية وإمكانية المراقبة في تلك الطبقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما يحدث هناك. في الوقت الحالي، هو في الغالب صندوق أسود.”

على عكس محركات البحث التقليدية، لا توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي تصنيفات أو مرات ظهور أو بيانات نقرات واضحة تشرح سبب اختيار المصدر. وبدلاً من ذلك، يتم إنشاء الإجابات من مزيج من المحتوى المسترد وبيانات التدريب والاستدلال النموذجي. بالنسبة للشركات، هذا يجعل الأمر أكثر صعوبة في فهم ما إذا كانت علامتها التجارية مرئية في الاكتشافات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

هذا هو المكان الذي يصبح فيه تتبع رؤية الذكاء الاصطناعي ذا قيمة. بدلاً من التركيز فقط على تصنيفات البحث، تحتاج الفرق أيضًا إلى نظرة ثاقبة حول كيفية تمثيل علامتهم التجارية داخل استجابات الذكاء الاصطناعي.

يساعد Yoast SEO AI + على إظهار تلك الطبقة من خلال السماح للفرق بمراقبة كيفية ظهور علامتهم التجارية عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT وPerplexity وGemini.

يجب أن تقرأ: ما هو بحث ChatGPT (وكيف يستخدم بيانات Bing)؟

الهدف ليس مجرد تتبع مقياس آخر. إنه لمساعدة الشركات على فهم كيفية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي لعلامتها التجارية وتمثيلها.

كما يشير آلان، يمكن أن تختلف الرؤية في أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير اعتمادًا على النظام الأساسي، لأن كل نظام يعتمد على مجموعات مختلفة من:

• محركات البحث
• الفهارس
• مجموعات بيانات التدريب

وهذا يعني أن العلامة التجارية قد تظهر بشكل متكرر في أحد أنظمة الذكاء الاصطناعي بينما نادرًا ما تظهر في نظام آخر. وبدون رؤية هذه الاختلافات، يصبح من الصعب على الفرق فهم كيفية أداء المحتوى الخاص بهم في مشهد الاكتشاف الجديد.

وبهذا المعنى، فإن أدوات مثل Yoast SEO AI + لا تتعلق ببيع ميزة SEO جديدة بقدر ما تتعلق بمساعدة الشركات على مراقبة نظام بيئي سريع التغير حيث لم تعد قابلية الاكتشاف تحدث فقط في نتائج البحث.

التطور التالي: وكلاء الذكاء الاصطناعي يتخذون القرارات

“ما سنراه بشكل متزايد هو المعاملات الآلية حيث يتنقل وكلاء الذكاء الاصطناعي في مواقع الويب ويبدأون الإجراءات نيابة عن المستخدمين.”

حتى الآن، ركز الكثير من النقاش حول الذكاء الاصطناعي والبحث على كيفية إنشاء الإجابات. لكن وفقًا لآلان، فإن المرحلة التالية من هذا التطور قد تذهب إلى أبعد من ذلك.

على مدى 12 إلى 18 شهرًا القادمة، قد تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في الانتقال إلى ما هو أبعد من الإجابة على الأسئلة والبدء في أداء المهام نيابة عن المستخدمين. بدلاً من توجيه شخص ما نحو موقع ويب لاتخاذ قرار، يمكن لعملاء الذكاء الاصطناعي مقارنة الخيارات بشكل متزايد، والتفاعل مع مواقع الويب، وإكمال الإجراءات تلقائيًا.

إذا حدث هذا التحول، فقد تتغير رحلة العميل التقليدية بشكل كبير. يشارك آلان وجهة نظر رائعة حول ما قد يعنيه هذا بالنسبة للشركات في السنوات القادمة في محادثة البودكاست الكاملة.

تحسين محركات البحث مهم أكثر من أي وقت مضى

الذكاء الاصطناعي لا يحل محل تحسين محركات البحث. إذا كان هناك أي شيء، فهو يعزز أهمية تحسين محركات البحث الجيدة في المقام الأول. ما يتغير هو المسار بين المستخدمين والمحتوى. فبدلاً من التنقل بين نتائج البحث بأنفسهم، يتلقى المستخدمون بشكل متزايد الإجابات التي تستردها أنظمة الذكاء الاصطناعي وتفسرها وتجمعها.

وهذا يجعل الأساسيات القوية أكثر أهمية من أي وقت مضى. لا تزال الشركات بحاجة إلى التركيز على:

• محتوى قيم
• هيكل واضح
• صفحات قابلة للاكتشاف والفهرسة
• هوية تجارية مميزة

لكن السؤال المركزي لكبار المسئولين الاقتصاديين يتطور. لم يعد الأمر مجرد:

“هل يستطيع Google العثور على موقع الويب الخاص بي؟”

إنه الآن:

“هل لدى الذكاء الاصطناعي سبب لتذكر علامتي التجارية؟”

لمزيد من الأفكار من Alain Schlesser حول كيفية إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي لتحسين محركات البحث، شاهد حلقة بودكاست Get Discovered الكاملة.

عهد قريشي

أنا خريج علوم الكمبيوتر وتعثرت بالكتابة عن طريق الخطأ، وبقيت هناك لأنني وقعت في حبها. على مدى السنوات الست الماضية، كنت متعمقًا في عالم تحسين محركات البحث (SEO) والمحتوى التكنولوجي، حيث قمت بتحويل المصطلحات إلى قصص ذات معنى بالفعل. عندما لا أكتب، ستجدني على الأرجح أرفع الأثقال لموازنة حبي للطعام (لأنه نعم، يمكن أن تتواجد صالة الألعاب الرياضية والبرياني معًا) أو أتواصل مع الأصدقاء أثناء تناول كوب جيد من الشاي.

---