بروجيكتور | أربط حزام الإبداع وانطلق

الصفحة الرئيسية
الذكاء الاصطناعي

كيف ستغير محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي استراتيجيات تحسين محركات البحث لمواقع الويب

تُحدث محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة بحثنا عن المعلومات والوصول إليها عبر الإنترنت. على عكس محركات البحث التقليدية التي تعتمد على خوارزميات وقواعد محددة مسبقًا ، تستخدم محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي لفهم نية المستخدم والسياق وجودة المحتوى. بعض الأمثلة على محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي RankBrain و BERT و MUM من Google ، والتي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي للتعامل مع الاستعلامات المعقدة والمحادثة والمتعددة الأوجه.

تقدم محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد للمستخدمين والمواقع على حد سواء. يمكنهم تقديم نتائج أكثر صلة وتخصيصًا وتنوعًا تتوافق مع احتياجات المستخدم وتفضيلاته. يمكنهم أيضًا اكتشاف ومعاقبة المحتوى منخفض الجودة أو غير المرغوب فيه أو المكرر ومكافأة المحتوى عالي الجودة والأصلي والموثوق. ومع ذلك ، فإن محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تفرض أيضًا بعض التحديات على مواقع الويب التي ترغب في الحصول على ترتيب جيد وجذب حركة مرور عضوية. فهي تتطلب مواقع الويب للتكيف مع الطبيعة المتطورة لمحركات البحث وسلوك المستخدم ولتحسين محتواها وفقًا لذلك.

في هذه المقالة ، سوف نستكشف كيفية عمل محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وكيف تؤثر على استراتيجيات تحسين محركات البحث لمواقع الويب. سنناقش كيف تفهم محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي قصد المستخدم وسياقه ، وكيف يقيّمون جودة المحتوى وأهميته ، وكيف يمكن لمواقع الويب تحسين محتواها لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. سنقدم أيضًا بعض النصائح وأفضل الممارسات لإنشاء محتوى جذاب وغني بالمعلومات ومحسّن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. بنهاية هذه المقالة ، سيكون لديك فهم أفضل لكيفية تغيير محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي استراتيجيات تحسين محركات البحث لمواقع الويب وكيف يمكنك الاستعداد لهذا التغيير.




كيف تفهم محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي نية المستخدم والسياق

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في قدرتها على فهم نوايا المستخدم وسياقه. تشير نية المستخدم إلى الهدف أو الغرض من استعلام المستخدم ، بينما يشير السياق إلى العوامل المحيطة التي تؤثر في طلب البحث ، مثل الموقع أو الجهاز أو الوقت أو عمليات البحث السابقة. من خلال تحليل نية المستخدم والسياق ، يمكن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقديم نتائج أكثر صلة وتخصيصًا وتنوعًا تتناسب مع احتياجات المستخدم وتفضيلاته.

لفهم قصد المستخدم وسياقه ، تستخدم محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML). البرمجة اللغوية العصبية هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع التفاعل بين لغة الإنسان وأجهزة الكمبيوتر. ML هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة واضحة.

تعمل البرمجة اللغوية العصبية و ML على تمكين محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من:
  • قم بتحليل استفسارات المستخدم ومحتوى الويب على مستوى أعمق ، يتجاوز الكلمات الرئيسية والصياغة. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزمية BERT من Google فهم معنى الكلمات استنادًا إلى موقعها وعلاقتها في الجملة ، مما يمكنها من التعامل مع الاستعلامات المعقدة والمحادثة والمتعددة الأوجه.
  • تخصيص نتائج البحث بناءً على تفضيلات المستخدم وسلوكه وموقعه. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزمية RankBrain من Google تعديل ترتيب النتائج بناءً على تعليقات المستخدمين ، مثل نسبة النقر إلى الظهور أو وقت السكون أو معدل الارتداد. يمكنه أيضًا تخصيص النتائج بناءً على موقع المستخدم أو الجهاز أو عمليات البحث السابقة.
  • قدم نتائج غنية ومتنوعة ، مثل المقتطفات المميزة والصور ومقاطع الفيديو والخرائط وما إلى ذلك. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزمية MUM من Google فهم جوانب متعددة من طلب البحث عبر لغات وتنسيقات مختلفة ، مما يمكنها من تقديم إجابات شاملة من مصادر متنوعة.
من خلال فهم هدف المستخدم والسياق ، يمكن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقديم تجربة بحث أفضل للمستخدمين ومساعدتهم في العثور على ما يبحثون عنه بسهولة وسرعة أكبر.

كيف تقوم محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتقييم جودة المحتوى ومدى ملاءمته


ميزة رئيسية أخرى لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي قدرتها على تقييم جودة المحتوى ومدى ملاءمته. تشير جودة المحتوى إلى مدى استيفاء المحتوى لمعايير الدقة والأصالة والسلطة والفائدة. تشير صلة المحتوى إلى مدى تطابق المحتوى مع استعلام المستخدم والغرض منه والسياق. من خلال تقييم جودة المحتوى ومدى ملاءمته ، يمكن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقديم نتائج أكثر موثوقية وموثوقية ومرضية للمستخدمين ومساعدتهم في العثور على أفضل الإجابات لأسئلتهم.

لتقييم جودة المحتوى ومدى ملاءمته ، تستخدم محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إشارات ومقاييس مختلفة. وتشمل هذه:

  • بنية المحتوى وشكله وطوله وقابليته للقراءة والقواعد النحوية
  • استخدام المحتوى للكلمات الرئيسية والمرادفات والمصطلحات ذات الصلة
  • حداثة المحتوى وحداثته وحداثته
  • مصدر المحتوى والمؤلف وسلطة المجال
  • روابط المحتوى والاستشهادات والمراجع
  • تعليقات مستخدمي المحتوى ، مثل نسبة النقر إلى الظهور ، ووقت السكون ، ومعدل الارتداد ، والتقييمات
  • تستخدم محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لتحليل هذه الإشارات والمقاييس. تمكنهم البرمجة اللغوية العصبية من فهم معنى المحتوى وسياقه ، بينما يمكّنهم ML من التعلم من البيانات وتحسين أدائهم بمرور الوقت.

يمكن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي استخدام هذه التقنيات من أجل:


اكتشاف ومعاقبة المحتوى منخفض الجودة أو غير المرغوب فيه أو المكرر الذي يقدم قيمة ضئيلة أو معدوم القيمة للمستخدمين. على سبيل المثال ، يمكن لخوارزمية Panda من Google تحديد المحتوى الرقيق أو الضحل أو منخفض الجودة وخفض ترتيبه أو إزالته من الفهرس.
مكافأة المحتوى عالي الجودة والأصلي والموثوق الذي يوفر معلومات مفيدة ودقيقة للمستخدمين. على سبيل المثال ، يمكن لإطار عمل E-A-T (الخبرة - التفويض - الجدارة بالثقة) من Google تقييم جودة ومصداقية مصدر المحتوى ومؤلفه ونطاقه.
التكيف مع احتياجات المستخدم المتغيرة واتجاهات البحث عن طريق تحديث الخوارزميات وعوامل الترتيب. على سبيل المثال ، يمكن أن تقدم تحديثات Google الأساسية تغييرات أو تحسينات جديدة على أنظمة البحث الخاصة بهم والتي تؤثر على كيفية تقييمهم لجودة المحتوى ومدى ملاءمته.
من خلال تقييم جودة المحتوى ومدى ملاءمته ، يمكن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقديم تجربة بحث أفضل للمستخدمين ومساعدتهم في العثور على المعلومات الأكثر صلة وموثوقية عبر الإنترنت.

كيف يمكن لمواقع الويب تحسين محتواها لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

نظرًا لأن محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تقدمًا وتعقيدًا ، تحتاج مواقع الويب إلى تحسين محتواها وفقًا لذلك للترتيب الجيد وجذب حركة المرور العضوية. يعني تحسين المحتوى لمحركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى جذاب ومفيد وأصلي يتوافق مع نية المستخدم وسياقه ومشاعره. كما يعني أيضًا الاستفادة من البيانات والتحليلات لتحسين الاستراتيجيات وقياس الأداء.

لتحسين محتواها لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، يمكن لمواقع الويب استخدام الطرق التالية:

  • قم بإجراء بحث عن الكلمات الرئيسية باستخدام أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. البحث عن الكلمات الرئيسية هو عملية البحث عن الكلمات والعبارات التي يكتبها المستخدمون في محركات البحث وتحليلها. من خلال إجراء بحث عن الكلمات الرئيسية ، يمكن لمواقع الويب فهم الموضوعات التي يهتم بها جمهورها واللغة التي يستخدمونها للبحث عنها. يمكن للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مثل Semrush أو BrightEdge أو MarketMuse ، أن تساعد مواقع الويب في إجراء بحث عن الكلمات الرئيسية بشكل أكثر كفاءة وفعالية. يمكن لهذه الأدوات استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لإنشاء اقتراحات الكلمات الرئيسية ، وتحليل صعوبة الكلمات الرئيسية والمنافسة ، وتحديد فجوات الكلمات الرئيسية والفرص.
  • قم بتحسين المحتوى وفقًا لنية المستخدم والسياق والمشاعر باستخدام أدوات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. نية المستخدم والسياق والمشاعر هي العوامل التي تؤثر على كيفية صياغة المستخدمين لاستعلاماتهم والنتائج التي يتوقعون رؤيتها. من خلال تحسين المحتوى لهذه العوامل ، يمكن أن توفر مواقع الويب نتائج أكثر ملاءمة وتخصيصًا ومرضية للمستخدمين. يمكن أن تساعد أدوات البرمجة اللغوية العصبية و ML ، مثل واجهة برمجة تطبيقات اللغة الطبيعية من Google أو IBM Watson NLU ، مواقع الويب على تحسين محتواها من أجل هدف المستخدم والسياق والمشاعر. يمكن لهذه الأدوات تحليل معنى ونبرة المحتوى ، بالإضافة إلى عواطف وآراء المستخدمين. يمكنهم أيضًا مساعدة مواقع الويب في تحسين بنية المحتوى الخاص بهم وتنسيقه وطوله وقابليته للقراءة والقواعد النحوية.
  • عزز تجربة المستخدم من خلال أنظمة التخصيص والتوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تجربة المستخدم هي الانطباع العام الذي يشعر به المستخدمون عند التفاعل مع موقع ويب. من خلال تحسين تجربة المستخدم ، يمكن لمواقع الويب تحسين رضا المستخدم والاحتفاظ به والتحويل. يمكن أن تساعد أنظمة التخصيص والتوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي ، مثل Optimizely أو Dynamic Yield ، مواقع الويب على تحسين تجربة المستخدم من خلال توفير محتوى وعروض مخصصة بناءً على تفضيلات المستخدم وسلوكه وتاريخه. يمكنهم أيضًا مساعدة مواقع الويب في اختبار الأشكال المختلفة لمحتواها وتصميمها للعثور على التركيبة المثلى لكل شريحة مستخدم.
  • دمج عناصر الوسائط المتعددة لإثراء المحتوى وتحسين وقت السكون. عناصر الوسائط المتعددة هي أي نوع من أنواع الوسائط غير النصية ، مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو البودكاست أو الوسائط الاجتماعية. من خلال دمج عناصر الوسائط المتعددة في محتواها ، يمكن لمواقع الويب إثراء محتواها وجعله أكثر جاذبية وجاذبية للمستخدمين. يمكنهم أيضًا تحسين وقت المكوث ، وهو مقدار الوقت الذي يقضيه المستخدمون على موقع الويب. يُعد الوقت المكوث إشارة مهمة لمحركات البحث لقياس جودة المحتوى ومدى ملاءمته. يمكن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقديم نتائج غنية ومتنوعة تتضمن عناصر وسائط متعددة. لذلك ، تحتاج مواقع الويب إلى دمج عناصر الوسائط المتعددة في محتواها للتنافس مع هذه النتائج.
باستخدام هذه الأساليب ، يمكن لمواقع الويب تحسين محتواها لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتحسين أدائها وظهورها على الإنترنت.

خاتمة

تعمل محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي نبحث بها عن المعلومات ونصل إليها عبر الإنترنت. يستخدمون الذكاء الاصطناعي لفهم نية المستخدم والسياق وجودة المحتوى وأهميته. أنها توفر نتائج أكثر صلة وتخصيصًا وتنوعًا تتوافق مع احتياجات المستخدم وتفضيلاته. كما أنهم يكتشفون ويعاقبون المحتوى منخفض الجودة أو غير المرغوب فيه أو المكرر ويكافئون المحتوى عالي الجودة والأصلي والموثوق. كما أنها تتكيف مع احتياجات المستخدم المتغيرة واتجاهات البحث عن طريق تحديث الخوارزميات وعوامل الترتيب.

نظرًا لأن محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تقدمًا وتعقيدًا ، تحتاج مواقع الويب إلى تحسين محتواها وفقًا لذلك للترتيب الجيد وجذب حركة المرور العضوية. يحتاجون إلى إجراء بحث عن الكلمات الرئيسية باستخدام أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، وتحسين المحتوى لهدف المستخدم ، والسياق ، والمشاعر باستخدام أدوات البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي ، وتعزيز تجربة المستخدم من خلال أنظمة التخصيص والتوصية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، ودمج عناصر الوسائط المتعددة لإثراء المحتوى وتحسين التركيز. وقت.

تعمل محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير استراتيجيات تحسين محركات البحث لمواقع الويب. تحتاج مواقع الويب التي ترغب في تحقيق النجاح في عصر البحث الجديد هذا إلى التكيف مع الطبيعة المتطورة لمحركات البحث وسلوك المستخدم وتحسين محتواها وفقًا لذلك. من خلال القيام بذلك ، يمكنهم إنشاء محتوى جذاب وغني بالمعلومات ومحسّن لمحركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتحسين رؤيتها وأدائها عبر الإنترنت.

نأمل أن تكون قد استمتعت بهذه المقالة وتعلمت شيئًا جديدًا حول محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي واستراتيجيات تحسين محركات البحث. إذا كان لديك أي أسئلة أو تعليقات ، فلا تتردد في مشاركتها أدناه. شكرا لقرائتك!

أسئلة وأجوبة

فيما يلي بعض الأسئلة المتداولة حول محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث:


ما هي مزايا محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على المحركات التقليدية؟

 تتمتع محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالعديد من المزايا مقارنة بالمحركات التقليدية ، مثل:

يمكنهم فهم نية المستخدم والسياق والمشاعر بشكل أفضل وتقديم نتائج أكثر صلة وتخصيصًا وتنوعًا.
يمكنهم التعامل مع الاستعلامات المعقدة والمحادثة والمتعددة الأوجه بشكل أكثر فعالية وتقديم إجابات شاملة من مصادر وأشكال مختلفة.
يمكنهم تقييم جودة المحتوى ومدى ملاءمته بشكل أكثر دقة ومكافأة المحتوى عالي الجودة والأصلي والموثوق.
يمكنهم التكيف مع احتياجات المستخدم المتغيرة واتجاهات البحث بسرعة أكبر وتحديث الخوارزميات وعوامل الترتيب وفقًا لذلك.
كيف يمكنني معرفة الكلمات الرئيسية التي يصنف عليها منافسي؟ تتمثل إحدى طرق اكتشاف الكلمات الرئيسية التي يصنفها منافسوك على أنها أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مثل Semrush أو BrightEdge أو MarketMuse. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في إجراء تحليل تنافسي واكتشاف إستراتيجيات الكلمات الرئيسية وتصنيفات وحركة المرور والفجوات الخاصة بالمنافسين. يمكنك أيضًا استخدام هذه الأدوات لمقارنة أدائك بأداء منافسيك وتحديد مجالات التحسين.

كيف يمكنني استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد أفكار المحتوى والعناوين الرئيسية؟

 تتمثل إحدى طرق استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء أفكار وعناوين للمحتوى في استخدام الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مثل Frase أو MarketMuse أو Copy.ai. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في البحث عن الموضوعات الشائعة ، وتحليل نية المستخدم والأسئلة ، وإنشاء ملخصات المحتوى والعناوين الرئيسية بناءً على كلماتك الرئيسية. يمكنك أيضًا استخدام هذه الأدوات لتحسين المحتوى الحالي والعناوين لكبار المسئولين الاقتصاديين. 

كيف يمكنني قياس أداء المحتوى الخاص بي على محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟ 

تتمثل إحدى طرق قياس أداء المحتوى الخاص بك على محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في استخدام الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مثل Google Analytics أو Google Search Console أو Moz. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في تتبع المقاييس والمؤشرات المختلفة لأداء المحتوى الخاص بك ، مثل مرات الظهور والنقرات والتصنيفات وحركة المرور والتحويلات ومعدل الارتداد ووقت السكون وما إلى ذلك. يمكنك أيضًا استخدام هذه الأدوات لتحديد المشكلات والفرص المتعلقة بالمحتوى الخاص بك و استراتيجية تحسين محركات البحث.

ما هي بعض التحديات أو المخاطر التي تواجه محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي؟ 

بعض التحديات أو المخاطر التي تواجه محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي:
  • قد يغيرون الخوارزميات الخاصة بهم وعوامل الترتيب بشكل متكرر وغير متوقع ، مما يجعل من الصعب على مواقع الويب مواكبة استراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بهم.
  • قد يفضلون مواقع الويب الكبيرة والقائمة على المواقع الأصغر والأحدث ، مما يخلق حاجزًا للدخول والمنافسة في السوق عبر الإنترنت.
  • قد تطرح قضايا أخلاقية واجتماعية ، مثل الخصوصية والتحيز والشفافية والمساءلة وما إلى ذلك ، والتي يجب معالجتها من قبل المنظمين وأصحاب المصلحة.