يُستخدم مصطلح «البحث بالذكاء الاصطناعي» للدلالة على ثلاثة معانٍ مختلفة على الأقل، بحسب من يستخدمه: ميزتا AI Overviews وAI Mode من Google، والفكرة الأوسع المتمثلة في الظهور ضمن أي إجابة مولّدة بالذكاء الاصطناعي، وأحيانًا انطباع مبهم بأن تحسين محركات البحث التقليدي لم يعد مجديًا. ومن هذا الغموض تتسلّل نصائح غير مدعومة حول «التحسين للذكاء الاصطناعي»، مثل الملفات الخاصة، وتقسيم المحتوى إلى أجزاء، وبيانات schema المخصّصة للذكاء الاصطناعي وحده؛ وهي أمور لا توثّق Google أيًّا منها بوصفه متطلبًا.

يقدّم هذا الدليل تعريفًا مبسّطًا للبحث بالذكاء الاصطناعي يستند إلى المصادر، ويشرح علاقة ميزات البحث التوليدي لدى Google بأنظمة الترتيب والجودة الأساسية، ويصحّح أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا بالاستناد إلى إرشادات Google نفسها، ويرسم حدودًا واضحة بين البحث بالذكاء الاصطناعي وAEO وGEO. وهو المقال المحوري لمجموعة محتوى GlotEO حول البحث بالذكاء الاصطناعي: فعندما يتناول دليل آخر ضمن المجموعة تفاصيل أعمق تتعلق بالتطبيق أو المقارنة أو القياس، يحيل إليه هذا المقال بدلًا من تكرارها.

أسئلة يجيب عنها هذا الدليل

• ما المقصود عمليًا بـ«البحث بالذكاء الاصطناعي»، وكيف يختلف عن تحسين محركات البحث التقليدي؟
• ما علاقة Google AI Overviews وAI Mode بأنظمة الترتيب والجودة الأساسية في البحث؟
• ما الشروط التي يجب أن تستوفيها الصفحة لتكون مؤهّلة للظهور في ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google؟
• ما «حيل» AEO وGEO الشائعة التي تقول Google إنها غير مدعومة؟
• كيف ينبغي للفرق التمييز بين البحث بالذكاء الاصطناعي وAEO متعدد اللغات وGEO متعدد اللغات؟
• ما أساسيات المواقع متعددة اللغات التي لا تزال تحدّد أهلية كل نسخة لغوية للظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي؟
• كيف أصبح قياس الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي ممكنًا، وما حدود هذا القياس؟
• ما قائمة التحقق التشغيلية التي ينبغي للفريق اتباعها قبل السعي وراء أساليب البحث بالذكاء الاصطناعي؟

إجابة سريعة: ما البحث بالذكاء الاصطناعي؟

البحث بالذكاء الاصطناعي تسمية مختصرة لتجارب البحث والإجابة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص استعلام أو الرد عليه، وغالبًا ما تصاحبها روابط داعمة أو إحالات إلى مصادر على الويب. وتُعدّ Google AI Overviews وAI Mode أبرز الأمثلة داخل بحث Google نفسه، بينما يمثّل Microsoft Copilot والملخّصات المولّدة بالذكاء الاصطناعي في Bing حالة مماثلة خارجه. وليس البحث بالذكاء الاصطناعي نظام ترتيب مستقلًا، ولا يعمل على منظومة تقنية مختلفة عن منظومة البحث التقليدي.

يشمل هذا التعريف الواحد مصطلحات متقاربة كثيرًا ما تخلط الفرق بينها. فتحسين محركات البحث التقليدي (SEO) يركّز على ترتيب عنوان URL وجذب النقرات إليه. أما تحسين محركات الإجابة (AEO) فيركّز على تسهيل تحديد المعلومات وعرضها في إجابة مباشرة وموجزة. ويركّز تحسين المحركات التوليدية (GEO) على زيادة فرص استرجاع المحتوى أو ذكره أو الاستشهاد به ضمن إجابة مولّدة. ويتقاطع البحث بالذكاء الاصطناعي مع المجالات الثلاثة: فهو الواجهة التي تُختبر فيها جاهزية المحتوى للإجابة والاستشهاد، استنادًا إلى ما حقّقه تحسين محركات البحث التقليدي بالفعل.

كيف تندرج Google AI Overviews وAI Mode ضمن البحث التقليدي

تقدّم Google ميزة AI Overviews وتجارب البحث التوليدي ذات الصلة بوصفها ميزات مبنية على أنظمة الترتيب والجودة الأساسية في البحث، لا منتجًا موازيًا له فهرسه أو منطق تقييمه الخاص. وعندما تولّد هذه الميزات إجابة، يمكنها تضمين روابط داعمة، أي مراجع لصفحات ساعدت في إسناد الإجابة، مستمدة من محتوى تفهمه Google بالفعل من خلال البحث.

يساعد هذا التصوّر على ضبط التوقعات. فالصفحة التي تواجه صعوبة في الحصول على ترتيب أو دخول الفهرس أو اكتساب الثقة في نتائج البحث العادية لن يتحسّن أداؤها فجأة بوصفها مصدرًا داعمًا لإجابة مولّدة بالذكاء الاصطناعي. فالأنظمة نفسها الخاصة بالزحف والفهرسة والجودة ومدى الصلة، والتي تحدّد الظهور في البحث التقليدي، هي التي تحدّد المصادر التي يمكن للميزة التوليدية الاستناد إليها. ولا يوجد «فهرس للبحث بالذكاء الاصطناعي» مستقل يمكن توجيه جهود التحسين إليه بدلًا من ذلك.

الأهلية: صفحة مفهرسة ومؤهّلة لعرض مقتطف

شروط الأهلية التي توثّقها Google للظهور كرابط داعم في ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي محدودة وبسيطة: يجب أن تكون الصفحة مفهرسة ومؤهّلة للظهور في البحث مع مقتطف. وهو المتطلب التقني نفسه الذي تحتاج إليه أي صفحة للظهور كنتيجة بحث عادية مع معاينة. ولا تنشر Google أي قائمة متطلبات إضافية لوسوم أو ملفات أو ترميز مخصّص للذكاء الاصطناعي من أجل الظهور في AI Overviews أو AI Mode.

عمليًا، أسرع طريقة لتحسين أهلية الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي هي الأقل إثارة: التأكّد من إمكانية الزحف إلى الصفحة وأنها غير محظورة عن طريق الخطأ، والتأكّد من فهرستها، ومن عدم وجود ما يمنع تأهّلها لعرض مقتطف، سواء كان وسم noindex، أو توجيه nosnippet شديد التقييد، أو تحديدًا معطّلًا لعنوان URL الأساسي (canonical). ويعرض دليل Google لبدء تحسين محركات البحث النجاح في البحث المجاني بوصفه تسلسلًا يبدأ بالزحف، ثم الفهرسة، ثم الترتيب، ويتوقف على إمكانية الوصول التقني وجودة المحتوى. وهذا التسلسل شرط مسبق للوصول إلى واجهة توليدية، وليس مسارًا منفصلًا عنها.

مفاهيم خاطئة وحيل غير مدعومة

تتسم إرشادات Google بشأن التحسين للذكاء الاصطناعي بصراحة لافتة في تحديد «حيل AEO وGEO» الشائعة التي لا تدعمها. فهي توضّح أن مصطلحات مثل AEO وGEO شائعة على الإنترنت، لكن كثيرًا من الأساليب المتداولة تحت هذين المسمّيين غير فعّالة أو لا تدعمها آلية عمل بحث Google، وتوصي بإعطاء الأولوية لأساسيات تحسين محركات البحث بدلًا من تلك الحيل. ومن الممارسات المحدّدة التي تشير إلى أنها غير مطلوبة أو غير فعّالة:

• ملف llms.txt أو أي ملف نصي خاص آخر للذكاء الاصطناعي
• تقسيم المحتوى إلى أجزاء أو تفتيته خصيصًا لتستهلكه أنظمة الذكاء الاصطناعي
• إعادة كتابة المحتوى لمجرد استهداف AI Overviews أو AI Mode، بدلًا من كتابته للناس
• السعي إلى إشارات أو استشهادات غير أصيلة، أو حشو إشارات العلامة التجارية
• إضافة بيانات منظّمة خاصة لمجرد الظهور ضمن النتائج التوليدية

وبشأن النقطة الأخيرة، لا تزال للبيانات المنظّمة قيمة حقيقية: فهي تساعد Google على فهم محتوى الصفحة، وقد تتيح نتائج أكثر ثراءً في البحث التقليدي. لكن، وفقًا لوثائق Google، لا يوجد متطلب خاص لبيانات schema للذكاء الاصطناعي التوليدي؛ فهي أداة تساعد على الفهم، وليست تذكرة للظهور في نتائج الذكاء الاصطناعي. تعامل مع عروض المورّدين التي تعدك بـ«بيانات schema لميزة AI Overviews» أو «تقسيم المحتوى إلى أجزاء جاهزة للنماذج اللغوية الكبيرة» بالقدر نفسه من التشكّك الذي تتعامل به مع أي ادعاء غير مدعوم عن عوامل الترتيب.

البحث بالذكاء الاصطناعي مقارنةً بـAEO وGEO

تصف هذه المصطلحات الثلاثة مهام متداخلة لكنها متمايزة، ويساعد الفصل بينها الفريق على تحديد نطاق العمل بدقة بدلًا من جمع كل ما يتصل بـ«الذكاء الاصطناعي» في فئة واحدة بلا تمييز. فالبحث بالذكاء الاصطناعي هو واجهة الظهور: Google AI Overviews وAI Mode، والملخّصات المولّدة بالذكاء الاصطناعي في Bing، والميزات التوليدية المشابهة داخل المنصات، إلى جانب التحقّق من استيفاء الصفحة شروط الأهلية الموثّقة لهذه الميزات. أما AEO فهو الجاهزية لتقديم الإجابات، أي تنظيم المحتوى بحيث يستطيع النظام استخلاص إجابة واضحة وموجزة ومحدّدة النطاق على نحو صحيح. وGEO هو الجاهزية للاستشهاد بالمحتوى وذكره داخل إجابة مولّدة، وهو ممارسة تستند إلى الأبحاث وتهتم بالاسترجاع والاقتباس ونسبة المعلومات إلى مصادرها، لا بالأهلية وحدها.

لا يمثّل أيٌّ من الثلاثة نظام ترتيب موازيًا توثّقه Google، ولا يضمن أيٌّ منها الظهور. وهي تشترك في الأساس نفسه: محتوى قابل للزحف ومفهرس وموجّه للناس أولًا، ثم تختلف في أهداف التحسين التي تُبنى على هذا الأساس. وتجد مقارنة شاملة بينها، تتضمن جدولًا للمنصات وقائمة بالمفاهيم الخاطئة التي ينبغي تجاهلها، في SEO وAEO وGEO: ما الفرق؟. ويتعمّد هذا المقال المحوري إبقاء التمييز موجزًا؛ فمهمته تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي والربط بين محتويات المجموعة، لا إعادة تلك المقارنة كاملة.

لماذا تختلف برامج العمل متعددة اللغات

لا تستطيع ميزة توليدية إظهار نسخة لغوية غير موجودة، أو ضعيفة المحتوى، أو لم تُقدَّم إلى Google الإشارات الصحيحة بشأنها. وتتطلب إرشادات Google للمواقع متعددة المناطق واللغات التعامل مع كل نسخة مخصّصة للغة وبلد بوصفها تجربة مستقلة، لها بنية عناوين URL صحيحة، ومحتوى ظاهر باللغة المعنية، وتعليقات hreflang دقيقة تربط الصفحات المتكافئة. ولا يُعدّ أيٌّ من ذلك قاعدة خاصة بالذكاء الاصطناعي؛ بل هو المعيار التقني نفسه الذي طالما طبّقه البحث على المواقع متعددة اللغات، وترثه الميزات التوليدية لأنها تسترجع المحتوى من الفهرس نفسه.

عمليًا، على الشركة التي تدير عشر نسخ لغوية اجتياز عشرة فحوص أهلية منفصلة، لا فحص واحد. فالصفحة الإنجليزية القوية لا تمنح أهليتها لصفحة إسبانية ضعيفة مترجمة آليًا لا يمكن الوصول إليها إلا عبر أداة تبديل لغات تعتمد على JavaScript وحده. ويجب أن تكون كل نسخة قابلة للزحف فعلًا، ومفهرسة، وموجّهة للناس أولًا بلغتها، قبل أن يصبح النقاش حول أهليتها للبحث بالذكاء الاصطناعي ذا جدوى. وللتعمّق في آليات تفاعل AI Overviews وAI Mode مع المحتوى متعدد اللغات، راجع البحث بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث متعدد اللغات.

كيف أصبح قياس الظهور ممكنًا

كان القياس المباشر للظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي يعني سابقًا تجربة مطالبات اختبارية يدويًا وفحص النتائج بالنظر. وقد بدأ ذلك يتغيّر، بوتيرة متفاوتة بين المنصات. تتضمن Bing Webmaster Tools الآن تقرير AI Performance، الذي يعرض أعداد الاستشهادات، وعينات من الاستعلامات المستخدمة لإسناد الإجابات إلى المصادر، واتجاهات الاستشهاد على مستوى الصفحة عبر Microsoft Copilot والملخّصات المولّدة بالذكاء الاصطناعي في Bing. والأهم أن Bing يوضّح صراحةً أن مقاييس الاستشهاد هذه لا تعبّر عن أهمية الصفحة أو ترتيبها أو موضعها داخل الإجابة؛ فعدد الاستشهادات يخبرك بأن الصفحة استُخدمت مرجعًا، لا بمدى جودة أدائها مقارنةً بالبدائل.

يتّجه Google Search Console في مسار مماثل من خلال تقارير أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يتيح للفرق معرفة كيفية تفاعل عناوين URL مع ميزات الذكاء الاصطناعي، إلى جانب النقرات ومرات الظهور التقليدية. وحدود هذه الإمكانات لا تقل أهمية عنها: فلا تزال التقارير خاصة بكل منصة، وتتفاوت التغطية والتعريفات، ونادرًا ما تفصّل لوحة معلومات واحدة النتائج تلقائيًا بحسب اللغة. ويجري إعداد دليل مخصّص لممارسة القياس هذه، يشمل دورية القياس والمؤشرات الاستباقية وتقسيم البيانات بحسب اللغات، ضمن مكتبة محتوى GlotEO. وحتى ذلك الحين، تعامل مع أي مقياس لميزات الذكاء الاصطناعي بوصفه إشارة إلى الحضور تُتابَع بمرور الوقت، لا مؤشر أداء رئيسيًا تَعِد بتحقيق رقم محدّد له.

قائمة تحقق عملية للجاهزية للبحث بالذكاء الاصطناعي

لا يضمن أيٌّ من البنود أدناه الاستشهاد بمحتواك أو ظهوره في AI Overviews على أي منصة؛ فـGoogle لا تقدم مثل هذا الضمان. بل تصف هذه البنود الشروط المسبقة التي تدعمها وثائق Google نفسها، والتي ينبغي استيفاؤها قبل التفكير في أي أسلوب مخصص للذكاء الاصطناعي:

• تحقّق من استيفاء المتطلبات التقنية الأساسية. تأكّد من أن الصفحة قابلة للزحف، ومفهرسة، ولا يمنع ظهورَها مع مقتطف استخدامُ noindex أو nosnippet أو إعدادٌ خاطئ للرابط الأساسي canonical.
• اكتب للناس، لا لقالب توليدي. أعطِ الأولوية لمحتوى فريد وغير مكرر، بدلاً من محتوى أُنشئ أساساً لتسهيل اقتباسه آلياً.
• استخدم البيانات المنظَّمة بأمانة. أضف ترميز schema يصف بدقة المحتوى الظاهر على الصفحة، لأنه يساعد على فهم المحتوى وإظهاره ضمن النتائج المنسّقة، لا لأنه متطلب للذكاء الاصطناعي.
• تحقّق من أهلية كل نسخة لغوية على حدة. المطلوب عناوين URL مستقلة، ومحتوى ظاهر باللغة المعنية، وإعداد hreflang صحيح، لا مجرد واجهة مترجمة تحيط بمحتوى أساسي غير مترجم.
• تجنّب الحيل غير المدعومة. لا تستخدم llms.txt، ولا تقسّم المحتوى إلى مقاطع للذكاء الاصطناعي وحده، ولا تسعَ إلى افتعال إشارات إلى موقعك، ولا تعِد كتابة المحتوى لمجرد مواكبة قالب توليدي.
• قِس ما يمكن قياسه فعلاً، وسجّل الباقي كملاحظات. استخدم البيانات المتاحة في Search Console وBing AI Performance، لكن لا تتعامل مع أعداد الاستشهادات على أنها ترتيب في نتائج البحث.

دور GlotEO

معظم ما يعزّز الجاهزية للبحث بالذكاء الاصطناعي يتمثل في تطبيق أساسيات تحسين محركات البحث بانضباط لكل لغة، لا في منظومة تقنية منفصلة للذكاء الاصطناعي. ويتعثر عمل الفرق حين تتكاثر النسخ اللغوية بوتيرة تتجاوز قدرتها على الحفاظ على الجودة التقنية والتحريرية. تساعد منصة GlotEO لتحسين محركات الإجابة متعدد اللغات (AEO) الفرق على الحفاظ على اتساق كل نسخة لغوية وقابليتها للفهرسة وجاهزيتها لتقديم الإجابات، وتتكامل مع منصة GlotEO لتحسين محركات البحث متعدد اللغات (SEO) لإنجاز العمل التأسيسي الذي لا بد أن يأتي أولاً. وإذا كنت تحدد نطاق برنامج للبحث بالذكاء الاصطناعي عبر أسواق متعددة، فقارن بين أسعار GlotEO وخططها بعد إرساء هذه الأسس.

قراءات ذات صلة ضمن هذه المجموعة الموضوعية

يقدّم هذا المقال المحوري نظرة عامة. أما التغطية المتعمقة لأساليب محددة، فتجدها في بقية مقالات مجموعة البحث بالذكاء الاصطناعي:

• البحث بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث متعدد اللغات — كيف تتفاعل ميزتا AI Overviews وAI Mode من Google تحديداً مع المحتوى متعدد اللغات وبنية الموقع.
• ما الفرق بين SEO وAEO وGEO؟ — مقارنة شاملة للمصطلحات، تتضمن جدولاً للمنصات وقائمة بالمفاهيم الخاطئة التي ينبغي تجاهلها.
• دليل تحسين محركات البحث متعدد اللغات — الممارسات الأساسية لتحسين محركات البحث متعدد اللغات التي تعتمد عليها أهلية الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي.
• دليل التحسين للبحث بالذكاء الاصطناعي — قائمة تحقق عملية للتنفيذ تبدأ بالأساسيات في أعمال البحث بالذكاء الاصطناعي (قيد الإعداد ضمن مكتبة محتوى GlotEO).
• البحث بالذكاء الاصطناعي مقابل تحسين محركات البحث التقليدي — مقارنة موجّهة إلى أصحاب المصلحة توضّح ما يتغير وما يبقى كما هو (قيد الإعداد).
• كيف يعثر ChatGPT على المواقع الإلكترونية — نظرة صريحة إلى ما هو موثّق وما هو افتراضي بشأن اكتشاف ChatGPT للمواقع (قيد الإعداد).
• قياس أداء AI Overviews في Search Console — شرح تفصيلي مخصص لتقارير أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي وحدودها (قيد الإعداد).

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين البحث بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث التقليدي؟

يشير البحث بالذكاء الاصطناعي إلى تجارب البحث والإجابة التوليدية، مثل AI Overviews وAI Mode من Google، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للتلخيص أو تقديم الإجابات، مع روابط داعمة أحياناً. أما تحسين محركات البحث التقليدي، فهو مجال العمل على كسب الظهور والنقرات في نتائج البحث المعتادة. وتعتمد ميزات البحث بالذكاء الاصطناعي على الفهرس وأنظمة الجودة نفسها التي يستهدفها تحسين محركات البحث التقليدي بالفعل؛ فهي ليست هدفاً منفصلاً للتحسين له عوامل ترتيب خاصة به.

هل تستخدم Google نظام ترتيب منفصلاً لميزتَي AI Overviews أو AI Mode؟

لا. توضّح Google أن هذه الميزات تستند إلى أنظمة الترتيب والجودة الأساسية في البحث لديها، وأن أهلية الظهور فيها تتطلب ما يتطلبه البحث التقليدي نفسه: أن تكون الصفحة مفهرسة ومؤهلة للظهور مع مقتطف. ولا يوجد نظام ترتيب موازٍ وموثّق للبحث بالذكاء الاصطناعي يمكن تحليل آليته بالهندسة العكسية.

هل أحتاج إلى ملف llms.txt أو ترميز schema خاص بالذكاء الاصطناعي للظهور في AI Overviews؟

لا. تنص إرشادات Google صراحةً على أن المواقع لا تحتاج إلى llms.txt أو ملفات نصية أخرى خاصة بالذكاء الاصطناعي، ولا إلى تقسيم المحتوى إلى مقاطع لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ولا إلى بيانات منظَّمة خاصة لمجرد إدراجها في ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تظل البيانات المنظَّمة مفيدة عندما تصف محتواك بدقة، لكنها ليست شرطاً لأهلية الظهور في ميزات الذكاء الاصطناعي.

كيف أقيس الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي حالياً؟

استخدم ما هو متاح فعلاً، وكن واضحاً بشأن حدوده: تقارير أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي في Google Search Console حيثما تتوفر لك إمكانية الوصول إليها، وتقرير AI Performance في Bing Webmaster Tools الخاص بـCopilot وملخصات الذكاء الاصطناعي في Bing. تعامل مع أعداد الاستشهادات بوصفها مؤشراً على الحضور، لا درجةً للترتيب، وتجنّب وضع أهداف قطعية، مثل عدد محدد من مرات الظهور في AI Overviews بحلول تاريخ معين.

ما الذي ينبغي أن يفعله الفريق قبل السعي وراء أي أسلوب للبحث بالذكاء الاصطناعي؟

تحقّق من الأساسيات أولاً: أن تكون الصفحة، وكل نسخة لغوية منها، قابلة للزحف، ومفهرسة، ومؤهلة للظهور مع مقتطف، ومفيدة فعلاً لمن يقرؤها. تجنّب llms.txt، وتقسيم المحتوى إلى مقاطع للذكاء الاصطناعي وحده، وافتعال الإشارات إلى موقعك؛ فهذه الممارسات لا تدعمها وثائق Google نفسها، ومن غير المرجح أن تفيد صفحة لم تستوفِ أصلاً الحد الأدنى من متطلبات الأهلية.