يُستخدم مصطلح «البحث بالذكاء الاصطناعي» للدلالة على ثلاثة معانٍ مختلفة على الأقل بحسب المتحدث: ميزتَي AI Overviews وAI Mode من Google، والمفهوم الأوسع للظهور ضمن أي إجابة مولّدة بالذكاء الاصطناعي، وأحيانًا تصوّر مبهم بأن تحسين محركات البحث التقليدي لم يعد صالحًا. ومن هذا الغموض تتسلل نصائح غير مدعومة بشأن «التحسين للذكاء الاصطناعي»، مثل الملفات الخاصة، وتجزئة المحتوى، وترميز schema المخصّص للذكاء الاصطناعي وحده؛ وهي أمور لا توثّق Google أيًّا منها بوصفه متطلبًا.

يعرّف هذا الدليل البحث بالذكاء الاصطناعي بعبارات واضحة تستند إلى المصادر، ويشرح علاقة ميزات البحث التوليدي من Google بأنظمة الترتيب والجودة الأساسية، ويصحّح الخرافات الأكثر شيوعًا بالاستناد إلى إرشادات Google نفسها، ويوضّح الفروق بين البحث بالذكاء الاصطناعي وAEO وGEO. وهو المقال المحوري في مجموعة محتوى GlotEO عن البحث بالذكاء الاصطناعي: عندما يتناول دليل آخر ضمن المجموعة تفاصيل أعمق عن الأساليب العملية أو المقارنات أو القياس، يحيل هذا المقال إليه بدلًا من تكرارها.

أسئلة يجيب عنها هذا الدليل

• ما المقصود بـ«البحث بالذكاء الاصطناعي» عمليًا، 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 مؤهلة للظهور في ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google؟
• ما «حيل» AEO وGEO الشائعة التي تقول Google إنها غير مدعومة؟
• كيف ينبغي لفرق العمل 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 الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي قابلًا للقياس، 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 تعبير مختصر عن تجارب البحث والإجابة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص استعلام أو الرد عليه، وغالبًا ما ترفق روابط داعمة أو إحالات إلى مصادر على الويب. وتُعدّ Google AI Overviews وAI Mode أبرز الأمثلة داخل Google Search نفسها؛ أما Microsoft Copilot والملخّصات المولّدة بالذكاء الاصطناعي في Bing فتمثّل حالة موازية خارجها. وهو ليس نظام ترتيب مستقلًا، ولا يعمل على منظومة تقنية مختلفة عن منظومة البحث التقليدي.

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

موقع Google AI Overviews وAI Mode ضمن البحث التقليدي

تقدّم Google ميزات AI Overviews وتجارب البحث التوليدي المرتبطة بها بوصفها ميزات مبنية على أنظمة الترتيب والجودة الأساسية في البحث، لا منتجًا موازيًا له فهرسه الخاص أو منطق تقييم مستقل. وعندما تولّد هذه الميزات ردًا، 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 تحقيق ترتيب أو في الفهرسة أو في اكتساب الثقة ضمن نتائج البحث العادية لن يتحسّن أداؤها فجأة بوصفها مصدرًا داعمًا في إجابة مولّدة بالذكاء الاصطناعي. وأنظمة الزحف والفهرسة والجودة والصلة التي تحدّد الظهور في البحث التقليدي هي نفسها التي تحدّد ما يمكن للميزة التوليدية الاستناد إليه. ولا يوجد «فهرس للبحث بالذكاء الاصطناعي» مستقل يمكن تحسين المحتوى له بدلًا من ذلك.

الأهلية: صفحة مفهرسة ومؤهلة لعرض مقتطف

متطلبات الأهلية التي توثّقها Google للظهور كرابط داعم في ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي محدودة وبعيدة عن الإثارة: يجب أن تكون الصفحة مفهرسة، وأن تكون مؤهلة للظهور في البحث مع مقتطف. وهذا هو المتطلب التقني نفسه الذي تحتاج إليه أي صفحة للظهور كنتيجة بحث عادية تتضمّن معاينة. ولا تنشر Google قائمة إضافية من الوسوم أو الملفات أو الترميزات الخاصة بالذكاء الاصطناعي بوصفها متطلبات لميزتَي AI Overviews أو AI Mode.

عمليًا، أسرع طريقة لتحسين الأهلية للظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي هي الأقل إثارة: التأكد من أن الصفحة قابلة للزحف وغير محظورة عن طريق الخطأ، وأنها مفهرسة، وألّا يكون هناك ما يمنع عرض مقتطف منها، سواء كان وسم noindex، أو توجيه nosnippet مفرط التقييد، أو إعداد canonical معطّل. ويعرض دليل Google للمبتدئين في تحسين محركات البحث النجاح في البحث المجاني بوصفه تسلسلًا يبدأ بالزحف، ثم الفهرسة، ثم الترتيب، ويخضع لإمكانية الوصول التقنية وجودة المحتوى. وهذا التسلسل شرط مسبق للوصول إلى واجهة توليدية، وليس مسارًا منفصلًا عنها.

الخرافات والحيل غير المدعومة

تتسم إرشادات Google بشأن التحسين للذكاء الاصطناعي بصراحة غير معتادة في تحديد «حيل AEO وGEO» الشائعة التي لا تدعمها. فهي تذكر أن مصطلحات مثل AEO وGEO شائعة على الإنترنت، لكن كثيرًا من الأساليب المتداولة تحت هذه المسميات غير فعّالة أو لا تدعمها آلية عمل Google Search، وتوصي بإعطاء الأولوية لأساسيات تحسين محركات البحث بدلًا من تلك الحيل. ومن الممارسات التي تحدّدها بوصفها غير مطلوبة أو غير فعّالة:

• ملف llms.txt أو أي ملف نصي خاص آخر للذكاء الاصطناعي
• تقسيم المحتوى أو تجزئته خصيصًا لتستهلكه أنظمة الذكاء الاصطناعي
• إعادة كتابة المحتوى لمجرد استهداف AI Overviews أو AI Mode، بدلًا من الكتابة للناس
• السعي وراء إشارات أو استشهادات مصطنعة، أو حشو إشارات العلامة التجارية
• إضافة بيانات منظّمة خاصة لمجرد الظهور في النتائج التوليدية

وبشأن النقطة الأخيرة، تظل للبيانات المنظّمة قيمة حقيقية: فهي تساعد Google على فهم محتوى الصفحة، ويمكن أن تتيح نتائج أكثر ثراءً في البحث التقليدي. لكن ما لا تنص عليه وثائق Google هو وجود متطلب خاص لترميز schema من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي؛ فهذا الترميز وسيلة للمساعدة على الفهم، لا تذكرة للظهور في نتائج الذكاء الاصطناعي. تعامل مع عروض المورّدين التي تعد بـ«ترميز schema لميزة AI Overviews» أو «تجزئة جاهزة للنماذج اللغوية الكبيرة» بالقدر نفسه من الشك الذي تتعامل به مع أي ادعاء غير مدعوم بشأن عوامل الترتيب.

البحث بالذكاء الاصطناعي مقارنةً بـAEO وGEO

تصف هذه المصطلحات الثلاثة مهام متداخلة لكنها مختلفة، ويساعد الفصل بينها الفريق على تحديد نطاق العمل بدقة بدلًا من التعامل مع «الذكاء الاصطناعي» بوصفه مجالًا واحدًا 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 التحقق من استيفاء الصفحة لمتطلبات الأهلية الموثّقة لهذه الميزات. أما AEO فهو الجاهزية لتقديم الإجابات، أي تنظيم المحتوى بحيث يستطيع النظام استخلاص إجابة واضحة وموجزة ومحدّدة النطاق بدقة. وGEO هو الجاهزية للاستشهاد بالمحتوى وذكره ضمن رد مولّد، وهو ممارسة تستند إلى البحث وتهتم بالاسترجاع والاقتباس ونسب المعلومات إلى مصادرها، لا بالأهلية وحدها.

لا يمثّل أي من هذه المجالات الثلاثة نظام ترتيب موازيًا توثّقه Google، ولا يضمن أي منها الظهور. وهي تشترك في الأساس نفسه، أي محتوى قابل للزحف ومفهرس وموجّه للناس أولًا، ثم تختلف في ما تسعى إلى تحسينه فوق هذا الأساس. وستجد مقارنة شاملة جنبًا إلى جنب، تتضمّن جدولًا للمنصات وقائمة بالخرافات التي ينبغي تجاهلها، في SEO وAEO وGEO: ما الفرق؟. ويُبقي هذا المقال المحوري التمييز بينها موجزًا عن قصد: فمهمته تعريف البحث بالذكاء الاصطناعي وربط محتوى المجموعة بعضه ببعض، لا إعادة المقارنة الكاملة.

لماذا تبدو برامج العمل متعددة اللغات مختلفة؟

لا تستطيع ميزة توليدية إظهار نسخة لغوية غير موجودة، أو ضعيفة المحتوى، أو لم تُقدَّم إلى Google الإشارات الصحيحة بشأنها. وتقتضي إرشادات Google للمواقع متعددة المناطق واللغات التعامل مع كل نسخة لغوية وكل نسخة مخصّصة لبلد بوصفها تجربة مستقلة، لها بنية عناوين URL صحيحة، ومحتوى ظاهر بلغتها، وتعليقات hreflang توضيحية دقيقة تربط الصفحات المتكافئة. ولا شيء من ذلك قاعدة خاصة بالذكاء الاصطناعي؛ بل هي المتطلبات التقنية متعددة اللغات نفسها التي يطبّقها البحث منذ البداية، وترثها الميزات التوليدية لأنها تسترجع المحتوى من الفهرس نفسه.

عمليًا، على الشركة التي تدير عشر نسخ لغوية اجتياز عشرة فحوص منفصلة للأهلية، لا فحص واحد. فالصفحة الإنجليزية القوية لا تمنح أهليتها لصفحة إسبانية ضعيفة المحتوى ومترجمة آليًا، لا يمكن الوصول إليها إلا عبر أداة تبديل لغة تعمل بـJavaScript وحده. ويجب أن تكون كل نسخة قابلة فعلًا للزحف ومفهرسة وموجّهة للناس أولًا بلغتها، قبل أن يصبح الحديث عن أهليتها للظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي مجديًا. وللتعمّق في آليات تفاعل AI Overviews وAI Mode مع المحتوى متعدد اللغات، راجع البحث بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث متعدد اللغات.

كيف أصبح الظهور قابلًا للقياس

كان القياس المباشر للظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي يعني سابقًا إدخال مطالبات اختبارية يدويًا وفحص النتائج بالنظر. وقد بدأ ذلك يتغير، بوتيرة متفاوتة بين المنصات. تضمّ 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 تصرّح بوضوح بأن 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 مقارنة بالبدائل.

تتجه Google Search Console في مسار مشابه من خلال تقارير أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يتيح لفرق العمل معرفة كيفية تفاعل عناوين URL مع ميزات الذكاء الاصطناعي إلى جانب النقرات ومرات الظهور التقليدية. وحدود هذه الإمكانية لا تقل أهمية عنها: فالتقارير لا تزال خاصة بكل منصة، وتتفاوت التغطية والتعريفات، ونادرًا ما تفصّل لوحة واحدة النتائج بحسب اللغة تلقائيًا. ويجري إعداد دليل مخصّص لممارسة القياس هذه ضمن مكتبة محتوى GlotEO، يتناول وتيرة القياس والمؤشرات الاستباقية وتقسيم البيانات بحسب اللغة. 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 تشغيلية للجاهزية للبحث بالذكاء الاصطناعي

لا يضمن أي من البنود أدناه الاستشهاد بالمحتوى أو ظهوره في AI Overviews على أي منصة؛ فـGoogle لا تقدّم هذا الضمان. بل تصف هذه البنود الشروط التي تدعمها وثائق Google نفسها فعلًا بوصفها متطلبات مسبقة، قبل أن يستحق أي أسلوب خاص بالذكاء الاصطناعي النظر فيه:

• تحقّق من الأهلية التقنية الأساسية. يجب أن تكون الصفحة قابلة للزحف ومفهرسة، وألّا يمنع عرض مقتطفات منها noindex أو nosnippet أو إعداد canonical معطّل.
• اكتب للناس، لا لقالب توليدي. أعطِ الأولوية للمحتوى الفريد وغير النمطي على أي محتوى أُنشئ أساسًا لتسهيل اقتباس الآلة منه.
• استخدم البيانات المنظّمة بأمانة. أضف ترميز schema يصف بدقة ما يظهر على الصفحة، لأنه يساعد على الفهم وإتاحة النتائج الغنية، لا لأنه متطلب للذكاء الاصطناعي.
• افحص أهلية كل نسخة لغوية على حدة. يلزم توفير عناوين URL مستقلة، ومحتوى ظاهر باللغة المعنية، وإعداد hreflang صحيح، لا واجهة مترجمة تحيط بمحتوى أساسي غير مترجم.
• تجنّب الحيل غير المدعومة. لا تستخدم llms.txt، ولا تجزّئ المحتوى للذكاء الاصطناعي وحده، ولا تسعَ إلى توليد إشارات مصطنعة، ولا تعِد كتابة المحتوى لمجرد السعي وراء قالب توليدي.
• قِس ما يمكن قياسه فعلًا، وسجّل الباقي بوصفه ملاحظات. استخدم البيانات المتاحة في Search Console وBing AI Performance، لكن لا تتعامل مع أعداد الاستشهادات بوصفها ترتيبًا في نتائج البحث.

كيف يساعدك GlotEO

معظم ما يحسّن الجاهزية للبحث بالذكاء الاصطناعي هو الالتزام بأساسيات تحسين محركات البحث لكل لغة، وليس استخدام منظومة تقنية منفصلة للذكاء الاصطناعي. ويتعثر عمل الفرق حين تتكاثر الإصدارات اللغوية بوتيرة تتجاوز قدرتها على الحفاظ على الجودة التقنية والتحريرية. تساعد منصة GlotEO متعددة اللغات لتحسين الظهور في محركات الإجابة (AEO) الفرق على إبقاء كل إصدار لغوي متسقًا وقابلًا للفهرسة وجاهزًا لتقديم الإجابات، وتتكامل مع منصة GlotEO متعددة اللغات لتحسين محركات البحث (SEO) لإنجاز العمل التأسيسي الذي يجب أن يسبق أي خطوة أخرى. إذا كنت تحدد نطاق برنامج للبحث بالذكاء الاصطناعي عبر أسواق متعددة، فقارن أسعار GlotEO وباقاتها بعد إرساء تلك الأسس.

قراءات ذات صلة ضمن هذه المجموعة الموضوعية

يقدّم هذا المقال المحوري نظرة شاملة، بينما تتناول بقية مقالات مجموعة البحث بالذكاء الاصطناعي أساليب محددة بمزيد من التعمق:

• البحث بالذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث متعدد اللغات — كيف تتفاعل ميزتا AI Overviews وAI Mode من Google تحديدًا مع المحتوى متعدد اللغات وبنية الموقع.
• ما الفرق بين SEO وAEO وGEO؟ — مقارنة شاملة للمصطلحات، تتضمن جدولًا 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 تحسين الظهور في البحث 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 الأطراف المعنية توضّح ما يتغير وما يبقى كما هو (قيد الإعداد).
• كيف يعثر ChatGPT على المواقع الإلكترونية — نظرة صريحة تميّز بين المعلومات الموثّقة والافتراضات بشأن اكتشاف ChatGPT للمواقع (قيد الإعداد).
• قياس الظهور في AI Overviews باستخدام 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 Google AI Overviews وAI Mode، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم ملخصات أو إجابات، مع روابط داعمة أحيانًا. أما تحسين محركات البحث التقليدي فهو العمل على تحقيق الظهور وجذب النقرات في نتائج البحث المعتادة. وتعتمد ميزات البحث بالذكاء الاصطناعي على الفهرس نفسه وأنظمة الجودة نفسها التي يستهدفها تحسين محركات البحث التقليدي بالفعل؛ فهي ليست هدفًا منفصلًا للتحسين له عوامل ترتيب خاصة به.

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

لا. توضّح Google أن هذه الميزات تستند إلى أنظمة الترتيب والجودة الأساسية في بحثها، وأن أهلية الظهور فيها تتطلب المتطلبات نفسها للبحث التقليدي: يجب أن تكون الصفحة مفهرسة ومؤهلة للظهور مع مقتطف. ولا يوجد نظام ترتيب موازٍ موثّق للبحث بالذكاء الاصطناعي يمكن تحليل آلياته بالهندسة العكسية.

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

لا. تنص إرشادات Google صراحةً على أن المواقع لا تحتاج إلى llms.txt أو ملفات نصية خاصة أخرى للذكاء الاصطناعي، ولا إلى تقسيم المحتوى إلى وحدات مخصصة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، ولا إلى بيانات منظّمة خاصة لمجرد الظهور ضمن ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتظل البيانات المنظّمة مفيدة حين تصف محتواك بدقة، لكنها ليست شرطًا لأهلية الظهور في ميزات الذكاء الاصطناعي.

كيف ينبغي أن أقيس الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي حاليًا؟

استخدم ما هو متاح بالفعل مع إدراك حدوده بوضوح: تقارير أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي في Google Search Console إذا كانت متاحة لك، وتقرير AI Performance في Bing Webmaster Tools الخاص بـCopilot وملخصات الذكاء الاصطناعي في Bing. تعامل مع عدد الاستشهادات بمحتواك بوصفه مؤشرًا على الحضور، لا درجةً للترتيب، وتجنب وضع أهداف صارمة مثل تحقيق عدد محدد من مرات الظهور في AI Overviews بحلول تاريخ معين.

ما الذي ينبغي للفريق فعله قبل السعي وراء أي أسلوب لتحسين الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي؟

تحقق من الأساسيات أولًا: أن تكون الصفحة، وكل إصدار لغوي منها، قابلة للزحف ومفهرسة ومؤهلة للظهور مع مقتطف، وأن تقدم فائدة حقيقية لمن يقرؤها. تجنب llms.txt، وتقسيم المحتوى إلى وحدات مخصصة للذكاء الاصطناعي وحده، وافتعال الإشارات إلى موقعك؛ فهذه الممارسات لا تدعمها وثائق Google نفسها، ومن غير المرجح أن تفيد صفحة لم تستوفِ أصلًا متطلبات الأهلية الأساسية.