الذكاء الاصطناعي
#الذكاء_الاصطناعي
#التسويق_الرقمي
نهاية عصر النقرات: كيف تضمن ظهورك في إجابات ChatGPT؟
تتغير طريقة اكتشاف المعلومات عبر الإنترنت بشكل هادئ وجذري، حيث يستبدل المستخدمون تصفح الروابط التقليدية بتوجيه الأسئلة مباشرة إلى نماذج اللغة الكبيرة. بدلاً من الاختيار بين المقالات، تقوم أدوات مثل ChatGPT و Perplexity بتجميع المعلومات من مصادر متعددة وتقديم إجابة جاهزة داخل الواجهة، مما يخلق تحدياً جديداً للعلامات التجارية والناشرين: ماذا يعني الظهور عندما لا ينقر أحد على الروابط؟
تراجع عصر النقرات التقليدي
لسنوات طويلة، تمحور تحسين محركات البحث (SEO) حول حلقة مألوفة: نشر المحتوى، تصدر النتائج، وجذب النقرات. كانت الزيارات ومعدلات الظهور بمثابة مؤشرات للأهمية والتأثير. لكن الإجابات المولدة بالذكاء الاصطناعي تعطل هذه الحلقة تماماً.
عندما يولد النموذج إجابة، قد لا يزور المستخدم المصدر الأصلي أبداً، ويمكن إعادة استخدام المعلومات دون تسجيل أي مشاهدة للصفحة، مما يجعل أدوات التحليل القياسية عاجزة عن رصد أي نشاط. هذا ليس تغييراً مؤقتاً، بل تحول هيكلي في كيفية استهلاك المعلومات.
كيف تكتشف أنظمة الذكاء الاصطناعي المحتوى؟
لا تقوم نماذج اللغة الكبيرة بفهرسة الويب ببساطة مثل محركات البحث الكلاسيكية. يتضمن توليد الإجابة مزيجاً من بيانات التدريب، والبحث في الوقت الفعلي، والاستدلال الداخلي. وتختلف طريقة البحث بين الأنظمة حتى عند الإجابة على نفس الأسئلة.
يميل ChatGPT إلى إصدار استعلامات أطول وغنية بالسياق لبناء شرح مفصل، بينما يصيغ Perplexity استعلامات أقصر تشبه القوائم وتركز على الحداثة والمقارنة. هذا يعني أن الظهور ليس شاملاً؛ فالموضوع الذي يظهر في نموذج معين ليس مضموناً للظهور في نموذج آخر.
تحسين المحتوى لضمان الظهور في الذكاء الاصطناعي
إذا لم تعد النقرات هي الإشارة الأساسية، فيجب أن تتكيف استراتيجيات المحتوى. بدلاً من التحسين للمستخدمين البشريين وخوارزميات البحث فقط، يجب صياغة المحتوى ليتوافق مع كيفية تحليل أنظمة الذكاء الاصطناعي للمعلومات وتوليفها.
- تقديم حقائق واضحة ومهيكلة ليسهل على الذكاء الاصطناعي استخراجها وإعادة استخدامها.
- تضمين سياق حديث ومراجع موثوقة وأقسام معنونة جيداً.
يتطلب المحتوى المخصص للاكتشاف بواسطة الذكاء الاصطناعي عمقاً يدعم الاستدلال السياقي (الذي يفضله ChatGPT) وأقساماً موجزة غنية بالإشارات (التي يفضلها Perplexity).
فجوة قياس الظهور والحلول الهندسية
يواجه الناشرون والمسوقون نقصاً في الأدوات لتقييم ما إذا كانت صفحاتهم يتم استشارتها بالفعل من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي. قد يدمج النموذج رؤى من صفحة دون نقرة، وتظل خطوات الاستدلال الداخلي غامضة.
بدأت تظهر حلول تعالج هذه المشكلة من منظور هندسي، مثل Genezio، التي حللت كيفية ترتيب ChatGPT و Perplexity للمصادر. بدلاً من التعامل مع ظهور الذكاء الاصطناعي كصندوق أسود، تقوم هذه الأساليب باستخراج استعلامات البحث التي تصدرها النماذج وتحليل تدفقات البحث والاستدلال، مما يسمح للمسوقين بقياس "الظهور في المحادثات" بدلاً من النقرات.
مستقبل بلا نقرات؟
تعيد الإجابات المولدة بالذكاء الاصطناعي تشكيل كيفية العثور على المعلومات ومعالجتها. في هذه البيئة الجديدة، لا يقتصر الظهور على صيغ الترتيب؛ بل يتعلق بكسب مكان في السرد الذي تولده النماذج. العلامات التجارية الناجحة ستكون تلك التي تجعل محتواها مقروءاً وقابلاً للاستخراج للأنظمة التي قد لا تعيد المستخدمين أبداً إلى صفحة الويب.
الأسئلة الشائعة
يميل ChatGPT لاستخدام استعلامات طويلة وغنية بالسياق لبناء شروحات مفصلة، بينما يركز Perplexity على استعلامات قصيرة تشبه القوائم وتهتم بالحداثة والمقارنة.
لأن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تستخدم المعلومات من الصفحة وتدمجها في الإجابة دون أن يقوم المستخدم بالنقر على الرابط، وبالتالي لا تسجل الأدوات التقليدية أي زيارة.
يجب التركيز على تقديم حقائق مهيكلة وواضحة، وتضمين سياق حديث ومراجع موثوقة، ليتمكن الذكاء الاصطناعي من استخراج المعلومات وإعادة استخدامها بسهولة.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!