عوامل الترتيب في البحث بالذكاء الاصطناعي: كيف يختار المصادر التي يستشهد بها ويوصي بها
سيرجي كارب من شمال لاس فيغاس, الشريك المؤسِّس والمدير التقني
يطلب صاحب مكتب محاسبة من ChatGPT أن «يرشّح مكتب محاسبة موثوقًا لشركة صغيرة»، فيرى ثلاثة من منافسيه في الإجابة. ثم يطرح السؤال نفسه على Perplexity فلا يجد شركته مرة أخرى. وأول ما يخطر له أن أحدهم يشتري هذه المواضع، أو أن الذكاء الاصطناعي يختار عشوائيًا. وكلاهما غير صحيح. فخلف الاختيار آلية، وهي مفهومة اليوم بما يكفي للتأثير فيها.
سأشرحها كما أشرحها لزميل بلا خلفية تقنية: من أين يستقي الذكاء الاصطناعي معرفته، وكيف يجد الصفحات ويصفّيها، ولماذا يستشهد ببعض المواقع بسهولة ويتجاهل غيرها، وماذا تعني عوامل الترتيب في البحث بالذكاء الاصطناعي عمليًا لشركة تريد أن تصبح مصدرًا يثق به.
الخلاصة
يستشهد الذكاء الاصطناعي بالصفحات التي يجدها ويقرؤها ويثق بها. وعوامل الترتيب تعود إلى وصول الزواحف، والإجابات المباشرة، واتساق المعلومات، والذكر الخارجي.
ما هي إجابة الذكاء الاصطناعي ولماذا تهم القائمة المختصرة
لنبدأ بالأساسيات. إجابة الذكاء الاصطناعي نص يكتبه مساعد ذكاء اصطناعي لسؤال بعينه. ليست قائمة من عشرة روابط كما في البحث الكلاسيكي، بل توصية جاهزة: من تختار، وكم يكلّف، وما الذي تنتبه له. وغالبًا ما تظهر إلى جانبها روابط إلى المواقع التي جاءت منها المعلومات.
ويرى الناس هذه الإجابات في موضعين. الأول داخل البحث نفسه: Google AI Overviews وAI Mode فوق نتائج Google، وإجابات Copilot في Bing. والثاني مساعدات المحادثة: ChatGPT وGemini وClaude وPerplexity وCopilot وغيرها، حيث يكتب الشخص سؤاله كأنه يراسل صديقًا فيحصل على رد مفصّل. ونقارن شكل ذلك على الشاشة في مقال كيف تستشهد إجابات الذكاء الاصطناعي بمصادرها.
وبالنسبة إلى الشركات، أمر واحد يهم قبل غيره: الإجابة لا تذكر عادةً إلا حفنة من الشركات. ويختار المستخدم من بينها ونادرًا ما ينظر أبعد. فسؤال «كيف يختار الذكاء الاصطناعي مصادره» هو في حقيقته سؤال عمّا إذا كنتم ستدخلون القائمة المختصرة التي سيختار منها عميلكم.
مصدران للمعرفة: بيانات التدريب والبحث الفوري
لكل مساعد ذكاء اصطناعي حديث طريقتان لمعرفة شركتكم. ومن المهم التمييز بينهما، لأن التأثير فيهما مختلف.
المعرفة المكتسبة من التدريب
يُدرَّب النموذج اللغوي الكبير (LLM) على كمّ هائل من النصوص المجموعة حتى تاريخ معين. والنموذج لا يخزّن تلك النصوص كقاعدة بيانات. إنه يتعلم العلاقات بين الكلمات والمفاهيم. فالعلامات الكبرى التي تتحدث عنها آلاف الصفحات «معروفة» للنموذج جيدًا. أما الشركة الصغيرة التي لها موقع وذكرٌ أو ذكران فغالبًا مجهولة له، أو محفوظة لديه بصورة غير دقيقة.
ولهذه المعرفة ثلاث نقاط ضعف. إنها تتقادم: فالنموذج لا يعرف شيئًا عن الأحداث اللاحقة لتاريخ انتهاء بياناته. ولا يمكن تصحيحها سريعًا: فالتغييرات لا تظهر إلا في نسخة مستقبلية من النموذج. وهي ضبابية في التفاصيل: فقد يقتبس النموذج بثقة سعرًا قديمًا أو يخلط بين شركات متشابهة الأسماء.
البحث الفوري (RAG)
للإجابة عن أسئلة تتعلق بأمور آنية كالأسعار والشركات والمواقع والأحداث الحديثة، تبحث مساعدات الذكاء الاصطناعي عن المعلومات لحظة الإجابة. ويسمى هذا النهج التوليد المعزَّز بالاسترجاع، أو RAG. وبتبسيط، تبدو العملية هكذا:
- فهم السؤال. يقرر الذكاء الاصطناعي هل تكفي معرفته الخاصة أم يلزم بحث. والأسئلة عن الشركات والأسعار واختيار مورّد تستدعي بحثًا دائمًا تقريبًا.
- إعادة صياغته. يتحول السؤال الواحد إلى عدة استعلامات بحث. ومثال افتراضي: «رشّح لي مكتب محاسبة لشركة صغيرة» قد يصبح «خدمات محاسبة للشركات الصغيرة في شمال لاس فيغاس الأسعار»، و«أفضل مكاتب المحاسبة للشركات الصغيرة»، و«تقييمات المحاسبة الخارجية».
- إيجاد الصفحات. تذهب الاستعلامات إلى فهرس بحث. فتستخدم Google AI Overviews وAI Mode فهرس Google، ويعتمد Copilot على Bing، ويبحث ChatGPT وClaude وPerplexity في الويب بزواحفها الخاصة (OAI-SearchBot وClaude-SearchBot وPerplexityBot) وبشركاء بحث.
- القراءة واختيار المقاطع. يفتح الذكاء الاصطناعي الصفحات التي وجدها، ويقسّم النص إلى مقاطع، ويحتفظ بأفضلها إجابةً عن السؤال.
- المقابلة والكتابة. تُقارن المقاطع الآتية من مصادر مختلفة، وتُجمع في إجابة متماسكة، وتُضاف روابط الصفحات المستخدمة.
وإليكم الخلاصة الأهم. في وضع البحث، تدخل الشركة الإجابة على مرحلتين: أولًا يجب أن يُعثر على صفحتها، ثم يجب أن يكون مقطعها أنفع من مقطع المنافس. السيو الكلاسيكي يتولى المرحلة الأولى، وGEO (تحسين المحركات التوليدية) يتولى الثانية. ولهذا فإن GEO مبني على السيو التقليدي الجيد.
| المعيار | المعرفة من التدريب | البحث الفوري |
|---|---|---|
| من أين تأتي البيانات | نصوص جُمعت قبل انتهاء فترة التدريب | صفحات يُعثر عليها لحظة الإجابة |
| الحداثة | تتقادم، وتُحدَّث مع نسخ النماذج الجديدة | حديثة بقدر آخر زحف إلى الصفحة |
| روابط المصادر | غير موجودة عادةً | موجودة، والمستخدمون ينقرون إلى المواقع |
| كيف تؤثرون فيها | ببطء: بكثرة ذكر الشركة عبر الويب | موقع متاح، وصفحات واضحة، وتأكيد من أطراف خارجية |
| متى يظهر الأثر | مع إصدارات النماذج المقبلة | مع زحف التغييرات وفهرستها |
عوامل الترتيب في البحث بالذكاء الاصطناعي في لمحة
لا توجد قائمة رسمية بعوامل الترتيب في البحث بالذكاء الاصطناعي، ولا تنشر أي منصة أوزانها. لكن الآلية أعلاه توضّح أي الخصائص تقرر ما إذا كان سيُستشهد بصفحة. وهذا هو النموذج العملي الذي نستخدمه في التدقيق:
| العامل | المرحلة التي يؤثر فيها | ماذا يعني لموقعكم |
|---|---|---|
| إتاحة الزحف والفهرسة | أن يُعثر عليكم | الصفحات موجودة في فهرسي Google وBing ومفتوحة أمام زواحف البحث بالذكاء الاصطناعي |
| HTML قابل للقراءة | أن تُقرأوا | النص الأساسي في مصدر الصفحة، لا تحمّله البرامج ولا يختبئ في الصور |
| الصلة بالاستعلام المعاد صياغته | أن يُعثر عليكم | صفحة مخصصة لكل خدمة وجمهور وموقع تخدمونه |
| إجابات مباشرة قائمة بذاتها | أن تُختاروا | مقاطع تجيب عن سؤال وحدها، بمعلومات محددة |
| البنية | أن تُختاروا | عناوين على صيغة أسئلة، وقوائم، وجداول، وأقسام أسئلة شائعة، وترميز منظَّم |
| قابلية التحقق | أن يُوثق بكم | مؤلفون بأسماء، وتواريخ تحديث، وبيانات الشركة، والمؤهلات |
| الاتساق عبر المصادر | أن يُوثق بكم | الاسم وبيانات التواصل والخدمات والأسعار نفسها في كل مكان |
| الذكر في مصادر خارجية | أن يُوثق بكم ويُوصى بكم | أدلة، وتقييمات، ومقالات قطاعية، ومنشورات خبراء عنكم |
المرحلة الأولى: يجب أن يُعثر على الصفحة وتُقرأ
أكثر أسباب الغياب عن إجابات الذكاء الاصطناعي إثارةً للإحباط سبب تقني بحت. فالذكاء الاصطناعي لا يستطيع الاستشهاد بما لم يستطع فتحه. وهذه هي العوائق المعتادة التي نجدها في التدقيق:
- الموقع ضعيف الفهرسة في Google أو Bing بسبب أخطاء أو نسخ مكررة أو بطء في التحميل؛
- ملف robots.txt يحجب زواحف البحث بالذكاء الاصطناعي مثل OAI-SearchBot أو Claude-SearchBot أو PerplexityBot؛
- الاستضافة أو شبكة التوصيل أو الجدار الناري تحجب الروبوتات رغم سماح robots.txt لها؛
- النص الأساسي يحمّله JavaScript، فيرى الزاحف صفحة فارغة؛
- المعلومات المهمة مدفونة في ملفات PDF أو صور أو تبويبات لا تُفتح إلا بالنقر.
وثمة تفصيل يستحق المعرفة: حجب زواحف التدريب قرار منفصل. فـ GPTBot يجمع البيانات لتدريب نماذج OpenAI، بينما يشغّل OAI-SearchBot بحث ChatGPT، ويجلب ChatGPT-User الصفحات بطلب المستخدم. ورمز Google-Extended يتحكم في استخدام محتواكم لتدريب Gemini وإسناد إجاباته إلى المصادر، وهو لا يؤثر في بحث Google. والخلط بين هذه العناصر طريق شائع إلى الاختفاء من البحث بالذكاء الاصطناعي من دون قصد.
ويمكن فحص ذلك كله في يوم وإصلاحه في أيام قليلة. لكن ما دامت المشكلة قائمة، فلن ينفع أي قدر من المحتوى.
المرحلة الثانية: لماذا يستشهد الذكاء الاصطناعي بالصفحات الواضحة ذات المعلومات
لنفترض أن الصفحة عُثر عليها وقُرئت. الآن يقرر الذكاء الاصطناعي هل يأخذ منها مقطعًا. وهنا تنطبق أربع قواعد بسيطة.
المقطع يجيب عن السؤال مباشرة
قارنوا بين مقطعين افتراضيين. الأول: «نقدّم نهجًا مخصصًا وحلولًا مرنة لأي شركة». والثاني: «تبدأ محاسبة الشركة ذات المسؤولية المحدودة التي يعمل فيها حتى 10 موظفين من 400 دولار شهريًا، وتشمل التقارير الشهرية وكشوف الرواتب» (الأرقام مختلقة للتوضيح). فالأول لا يجد فيه الذكاء الاصطناعي ما يأخذه. أما الثاني فإجابة جاهزة عن سؤال المستخدم ويسهل إعادة صياغتها.
المقطع مفهوم خارج سياقه
لا يقرأ الذكاء الاصطناعي الصفحة ككل، بل في مقاطع منفصلة. وعبارات مثل «الأسعار مذكورة أعلاه» أو «كما ذكرنا» أو «خدمتنا» بلا اسم تفقد معناها متى اقتُطع المقطع. والكتلة الجيدة تذكر اسم الشركة والخدمة والشروط بنفسها.
للصفحة بنية واضحة
العناوين المصاغة كأسئلة، والإجابة القصيرة في أول كل قسم، والقوائم، وجداول المقارنة، وكتلة الأسئلة الشائعة، كلها تساعد الذكاء الاصطناعي على إيجاد المقطع المناسب. والترميز المنظَّم يضيف إشارات إلى موضع اسم المؤسسة والسعر والعنوان. والمزيد عن ذلك في مقال الترميز المنظَّم والأسئلة الشائعة وشركتكم ككيان.
المعلومات قابلة للتحقق
مؤلف باسمه وله خبرة حقيقية، وتاريخ تحديث، وبيانات الشركة، وعنوان، وتراخيص واعتمادات. وكلما زادت التفاصيل القابلة للتحقق في صفحة، قلّت أسباب شك الذكاء الاصطناعي فيها.
الاتساق: لماذا يقابلكم الذكاء الاصطناعي بمصادر أخرى
لا يأخذ الذكاء الاصطناعي بكلام الشركة عن نفسها. إنه يتعامل معها بوصفها كيانًا، أي مجموعة معلومات: الاسم، والعنوان، ورقم الهاتف، والخدمات، والأسعار، والقيادة، والتقييمات. ويجمع تلك المعلومات من مصادر مختلفة. فحين تتفق المصادر، تتضح الصورة. وحين تتناقض، تبدأ المشكلات.
مثال افتراضي. على الموقع تُسمّى الشركة «Ledger Plus Bookkeeping»، وفي ملفها على Google Business Profile «LedgerPlus»، وفي أحد الأدلة عنوان قديم، وعلى منصة بيع أسعار العام الماضي. فيرى الذكاء الاصطناعي أربع نسخ من شركة واحدة. وثمة ثلاث نتائج محتملة، وكلها سيئة: إما أن يأخذ بيانات منصة البيع فيذكر سعرًا خاطئًا، أو أن يتحفظ بعبارة «بحسب بعض المصادر»، أو أن يتجنب ذكر شركة لا يستطيع الاطمئنان إليها.
وما ينبغي توحيده:
- الموقع وكل أقسامه، بما فيها التذييل وصفحة التواصل؛
- بطاقات الخرائط وأدلة الأعمال؛
- فهارس القطاع ومنصات البيع ومنصات التقييمات؛
- ملفات وسائل التواصل الاجتماعي والشبكات المهنية؛
- التغطية الإعلامية والمقالات التي يكتبها خبراء شركتكم.
والوجه الآخر للاتساق هو التأكيد المستقل. فحين تكتب التجميعات القطاعية والتقييمات والمقالات عن شركة، يتلقى الذكاء الاصطناعي إشارة: هذه الشركة موجودة، وتعمل في هذا المجال، ومعروفة. ونشرح كيف يُبنى ذلك بانتظام في مقال ذكر العلامة التجارية والعلاقات العامة الرقمية للبحث بالذكاء الاصطناعي.
التوصيات: لماذا يذكر الذكاء الاصطناعي بعض الشركات دون غيرها
ولنجمع الآن كل شيء معًا. حين يطلب مستخدم توصية، فإن الذكاء الاصطناعي يبحث في جوهر الأمر عن شركات تكون في الوقت نفسه:
- يُعثر عليها في الاستعلامات التي أعاد صياغة السؤال إليها؛
- تطابق شروط المستخدم (الموقع، والميزانية، والقطاع، والتوقيت)، وتلك الشروط مذكورة صراحة على صفحاتها؛
- مؤكَّدة من عدة مصادر مستقلة بلا تناقضات؛
- موصوفة بوضوح، بحيث يمكن تلخيص نقاط قوتها في جملة أو جملتين.
والمنافس الذي يوصي به الذكاء الاصطناعي ليس بالضرورة أفضل منكم. الأغلب أنه موصوف بوضوح أكبر وأكثر ظهورًا في المصادر.
وماذا عن عوامل الترتيب في ChatGPT تحديدًا؟
كثيرًا ما يبحث الناس عن عوامل الترتيب في ChatGPT كأن له معادلة سرية خاصة. وعمليًا، حين يبحث ChatGPT في الويب، فإنه يمر بالمراحل نفسها: على زاحفه وشركاء البحث لديه أن يجدوا صفحتكم، وعلى الصفحة أن تكون قابلة للقراءة، وعلى مقطعكم أن يجيب عن السؤال أفضل من غيره. والجزء الخاص بالمنصة تقني في معظمه: أي زاحف يحتاج إلى وصول، وأي فهرس يعتمد عليه المساعد. أما بقية العوامل فمشتركة بين Google وChatGPT وPerplexity وGemini وClaude وCopilot.
لماذا تتغير الإجابات
السؤال نفسه إذا طُرح مرتين قد ينتج قوائم شركات مختلفة. والأسباب واضحة: يكتب الذكاء الاصطناعي الإجابة من جديد في كل مرة، وقد تختلف استعلامات البحث التي يولّدها، والنتيجة تتوقف على الصياغة واللغة وموقع المستخدم ومدى حداثة الفهرس. ولهذا لا تعد وكالة صادقة بموضع محدد في إجابة ذكاء اصطناعي. وما تقيسونه هو الظهور في النماذج اللغوية: حصة الموجّهات المتابَعة التي تظهر فيها الشركة، وتُفحص بانتظام على المجموعة نفسها من الأسئلة.
كيف تصبحون مصدرًا يستشهد به الذكاء الاصطناعي: ماذا يعني هذا لشركتكم
من الآلية ينبثق تسلسل واضح للإجراءات. وكل خطوة تعالج مرحلة بعينها من الاختيار.
- تدقيق الظهور في الذكاء الاصطناعي. اعرفوا ماذا تقول مساعدات الذكاء الاصطناعي اليوم، واكشفوا العوائق التقنية في مرحلة «العثور والقراءة».
- بحث الموجّهات. اجمعوا الأسئلة التي يطرحها العملاء على الذكاء الاصطناعي، كما يفعل بحث الكلمات المفتاحية في السيو. وهذا أساس المحتوى والقياس معًا.
- الإصلاحات التقنية. افتحوا الموقع أمام زواحف محركات البحث والذكاء الاصطناعي، وأصلحوا الأخطاء، وأخرجوا النص من البرامج، وأضيفوا الترميز المنظَّم وllms.txt.
- محتوى بمعلومات. أعيدوا كتابة الصفحات الأساسية بحيث تعمل كل كتلة كإجابة قائمة بذاتها، وأنشئوا محتوى لموجّهاتكم المتابَعة.
- بيانات شركة متسقة. وحّدوا معلومات شركتكم على الموقع وعبر كل المصادر الخارجية.
- التأكيد من أطراف خارجية. نمّوا ذكر علامتكم التجارية وانشروا مقالات لخبرائكم في مصادر خارجية.
- تتبّع الظهور في الذكاء الاصطناعي. شغّلوا موجّهاتكم المتابَعة بانتظام وعدّلوا العمل بناءً على النتائج.
وهذه الخطوات منفردة لا تحقق الكثير. فالمقال الممتاز على موقع محجوب أمام الزواحف لن يصبح مصدرًا. والموقع المثالي بلا أي ذكر خارجي يخسر أمام منافس معروف. والبيانات المتضاربة في الأدلة تقوّض الاثنين معًا. وإذا كان الذكاء الاصطناعي يوصي بمنافسيكم بالفعل، فنحن نفصّل ما ينبغي فعله في مقال الذكاء الاصطناعي يوصي بمنافسيكم: ماذا تفعلون.
النتيجة: عمل متوقَّع بدل اليانصيب
متى فهمتم الآلية، يكفّ تحسين البحث بالذكاء الاصطناعي عن أن يبدو سحرًا. فالذكاء الاصطناعي يوصي بالشركات التي يستطيع إيجادها وفهمها والثقة بها. وكل شرط من هذه الشروط الثلاثة يتحول إلى مهام ملموسة: تقنية، ومحتوى، وسمعة. ويمكن إنجازها والتحقق منها وتكرارها حين تغيّر منصات الذكاء الاصطناعي قواعدها. والأثر يتراكم: فكلما أسرعت الشركة في أن تصبح مصدرًا واضحًا ومؤكَّدًا، قوي موقعها في إجابات الذكاء الاصطناعي.
كيف تحوّل شركة تحسين البحث بالذكاء الاصطناعي موقعكم إلى مصدر للذكاء الاصطناعي
نعمل في تحسين محركات البحث منذ عام 2002، ولدينا أكثر من 100 عميل حول العالم واعتمادات من Google وYandex. نحسّن ظهوركم في Google AI Overviews وAI Mode، وChatGPT وGemini وClaude وPerplexity وMicrosoft Copilot، إضافة إلى مساعدات أخرى متى تطلّبت سوقكم ذلك. ويتولى فريق واحد موقعكم وظهوركم في الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء، للشركات من شمال لاس فيغاس ومن أي مكان آخر.
ويشمل العمل تدقيق الظهور في الذكاء الاصطناعي، وبحث الموجّهات، والإصلاحات التقنية على الموقع (وصول زواحف الذكاء الاصطناعي، وllms.txt، والترميز المنظَّم، والسرعة، والأخطاء)، ومحتوى جديدًا مُعدًّا لإجابات الذكاء الاصطناعي، وذكر العلامة التجارية على مواقع خارجية، ومقالات في مصادر خارجية تبني مكانة شركتكم وخبرائها، وتتبّعًا مستمرًا للظهور في الذكاء الاصطناعي.
يقيّم الذكاء الاصطناعي موقعكم ككل، لذا نعتني بالموقع بالكامل منذ اليوم الأول، من الإصلاحات التقنية إلى GEO. ونضمن تسليم مهام GEO، وإصلاح الأخطاء، وتكييف موقعكم سريعًا مع متطلبات البحث بالذكاء الاصطناعي المتغيرة.
الرسوم 290 دولارًا شهريًا، تشمل أول 10 ساعات عمل. وتبلغ كل ساعة إضافية 45 دولارًا. وتُحتسب أعمال GEO على أساس الوقت والعمل المنجز: لا نصدر فاتورة إلا بالعمل المنجز والمسلَّم في ذلك الشهر. لا خصومات ولا أشهر مجانية.
احجزوا مكالمة: سنحدد المرحلة التي تفقد فيها مساعدات الذكاء الاصطناعي شركتكم اليوم، وما الذي يُصلَح أولًا.