عندما كانت عملية تحسين محركات البحث أكثر بساطة، كان بإمكاننا تتبع التقدم المحرز من خلال حلقة مباشرة إلى حد ما: التصنيفات ومرات الظهور والنقرات والتحويلات. لم يكن الأمر مثاليًا، لكن السبب والنتيجة كان واضحًا بما يكفي لتوجيه الاستراتيجية.
التحسين التوليدي للمحرك (GEO) يعقد هذه الصورة. أنظمة البحث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي: نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من جوجل، وChatGPT، وPerplexity، وBing Copilot، تعمل كطبقة وسيطة. يمكن أن يغذي المحتوى الخاص بك إجابة دون اقتباس أو نقرة واضحة. هذا الرابط المفقود بين المساهمة والقياس هو ما نسميه فجوة القياس.
تبحث هذه المقالة في كيفية سد هذه الفجوة، ليس برقم واحد، ولكن بطريقة متعددة الطبقات لتتبع الأهلية والتواجد والنتائج.
بناء نموذج قياس متعدد الطبقات
إن محاولة قياس GEO بمقياس واحد هو طريق مسدود. بدلاً من ذلك، من المفيد التفكير في طبقات، كل منها يجيب على سؤال مختلف:
- هل نحن مؤهلون للظهور؟
- عندما نكون مؤهلين، هل يتم عرضنا بالفعل؟
- هل يتحول الظهور إلى قيمة تجارية حقيقية؟
من خلال العمل عبر الطبقات الثلاث، يمكنك بناء صورة أكثر موثوقية للأداء. لن تكون مثالية، فأنظمة الذكاء الاصطناعي ليست شفافة، ولكنها ستمنحك إطار عمل متسق لتوجيه القرارات.
الطبقة الأولى: إشارات الأهلية
قبل أن تتمكن من قياس ما إذا كان الأشخاص يشاهدون المحتوى الخاص بك، تحتاج أولاً إلى معرفة ما إذا كانت هناك فرصة لظهوره. تجيب هذه الفحوصات على السؤال التالي: هل هذه الصفحة، أو حتى جزء صغير منها، يتم النظر فيها على الإطلاق؟
- أهمية المقاطع: نظرت المدرسة القديمة لتحسين محركات البحث إلى الصفحة ككل. أما GEO فهي مختلفة. غالبًا ما تلتقط أنظمة الذكاء الاصطناعي مقاطع قصيرة، وليس مقالات كاملة. وهذا يعني أن كل فقرة أو عنوان أو جملة مهمة. أنت بحاجة إلى التأكد من كتابة أجزاء أصغر من المحتوى بشكل واضح ومتناسق مع الموضوعات التي تريد ترتيبها.
- مدى تطابق المحتوى الخاص بك مع الاستعلامات: تستخدم الأنظمة التوليدية التضمينات، وهي في الأساس طرق قائمة على الرياضيات لفهم المعنى. من خلال مقارنة تضمينات المحتوى الخاص بك مع تلك الموجودة في الاستعلامات (وأشكالها المختلفة)، يمكنك معرفة مدى تطابقها. كلما كان التطابق أقوى، زادت فرصك في الحصول على إجابة.
- عدد مرات زيارة روبوتات الذكاء الاصطناعي لموقعك: يمكن أن تُظهر لك سجلات الخادم ما إذا كانت الروبوتات مثل PerplexityBot تزحف إلى محتواك. الزيارات المتكررة تعني أنك في نظامهم. إذا انخفض هذا النشاط، فقد يعني ذلك أن موقعك خارج مجموعة المصادر.
- اختبار مع اختلافات الاستعلام: لا يتعامل الذكاء الاصطناعي مع نسخة واحدة فقط من البحث، بل يوسعها إلى العديد من الاستفسارات ذات الصلة. من خلال توليد هذه الاختلافات بنفسك والتحقق من مكان ظهور المحتوى الخاص بك في نتائج البحث، يمكنك معرفة ما إذا كنت في وضع يسمح لك بتضمينك في الإجابات المولدة.
تمنحك هذه الإشارات مجتمعةً قراءة مبكرة حول ما إذا كان المحتوى الخاص بك مؤهلاً للظهور في النتائج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
الطبقة الثانية: التحقق مما إذا كنت مرئيًا بالفعل
كونك مؤهلاً لا يضمن ظهور المحتوى الخاص بك. الخطوة التالية هي التساؤل: عندما تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي الإجابات، هل نظهر فيها بالفعل؟
- عدد المرات التي تظهر فيها: انظر إلى استفساراتك المستهدفة وشاهد عدد المرات التي تظهر فيها لوحات الذكاء الاصطناعي. ثم تتبع عدد تلك اللوحات التي تشير إليك. بمرور الوقت، يخبرك هذا بمدى ظهورك بالفعل. إنه مشابه للتحقق من عدد مرات ظهور موقعك في الميزات الخاصة على جوجل.
- ترتيب الاستشهادات مكان ظهور رابطك مهم. أن تكون مدرجًا في المرتبة الأولى يشبه تقريبًا أن تحتل المرتبة الأولى في البحث العضوي. إذا كنت مدرجًا في أسفل القائمة، يكون التأثير أضعف. هذا هو سبب أهمية تتبع الموضع في القائمة.
- الموضع في اللوحة: أن يتم الاستشهاد به شيء، ولكن أن يتم ملاحظته شيء آخر. من السهل ملاحظة الاستشهاد في أعلى الإجابة مباشرةً. أما الاستشهاد المخفي في الأسفل أو في قسم مطوي فقد لا يلفت الانتباه.
- استخدام الأتمتة للتتبع الآلي نتائج الذكاء الاصطناعي ليست ثابتة، بل يمكن أن تتغير من بحث إلى آخر. يمكن أن يؤدي التخصيص أو تحديثات النظام أو التباين العشوائي إلى تغيير الإجابات. بدلاً من الاعتماد على فحص واحد، أنت بحاجة إلى أدوات آلية تختبر بشكل متكرر، وتسجل المخرجات، وتكتشف الأنماط مع مرور الوقت.
من خلال تتبع هذه العوامل، يمكنك أن ترى الفرق بين الرؤية المحتملة والرؤية الحقيقية، أي تلك التي يلاحظها المستخدمون بالفعل.
الطبقة الثالثة: الارتباط بالنتائج الحقيقية
تتعلق الطبقة الأخيرة بالتأثير. من المهم أن تعرف أن المحتوى الخاص بك مؤهل بل ومرئي، ولكن السؤال الحقيقي هو ما إذا كان هذا الظهور يؤدي إلى نتائج أعمال ذات مغزى. تظهر العلامة الأولى عادةً في أنماط الزيارات. من خلال تتبع الزيارات إلى الصفحات التي تتوافق مع الاستعلامات التي يتم تشغيلها بالذكاء الاصطناعي، يمكنك معرفة ما إذا كانت الرؤية في اللوحات التوليدية تساعد أو تضر. قد يشير الانخفاض المفاجئ في عدد الزيارات إلى أن المستخدمين يحصلون على إجاباتهم مباشرةً من الذكاء الاصطناعي، في حين أن الزيادة يمكن أن تشير إلى أن الاستشهادات أو الإشارات تقود المزيد من النقرات إلى موقعك.
ومع ذلك، فإن حركة المرور وحدها لا تروي القصة كاملة. ما يهم حقًا هو نوعية هؤلاء الزوار. في بعض الأحيان قد ترى عددًا أقل من الأشخاص الذين ينقرون على الموقع، ولكن الأشخاص الذين يفعلون ذلك يكونون أكثر جدية في اتخاذ إجراء. إذا بقيت التحويلات، مثل الاشتراكات أو المشتريات أو الاستفسارات، ثابتة أو حتى تحسنت، فهذا يعني أن التعرض للذكاء الاصطناعي يقوم بتصفية المتصفحين العاديين ويجلب المزيد من العملاء المحتملين الملتزمين. في هذه الحالة، يمكن أن يكون انخفاض عدد الزيارات في الواقع علامة على نتائج أقوى.
هناك أيضًا الفائدة الخفية لرفع العلامة التجارية. حتى بدون نقرات، فإن ظهور اسمك بانتظام في الإجابات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي يضع اسمك أمام المستخدمين. ومع مرور الوقت، يمكن أن يؤدي هذا الظهور إلى زيادة عمليات البحث عن العلامة التجارية والزيارات المباشرة والوعي العام. لا يكون قياس هذا التأثير واضحًا ومباشرًا دائمًا، ولكن غالبًا ما تكشفه التغييرات في حجم البحث عن العلامة التجارية أو الارتفاعات في الزيارات المباشرة. لربط كل شيء معًا، تحتاج إلى الجمع بين مصادر البيانات المختلفة: التحليلات، وسجلات الخادم، وبيانات تدفق النقرات من طرف ثالث لبناء صورة أكثر اكتمالاً. الهدف هو ربط رؤية الذكاء الاصطناعي ليس فقط بمرات الظهور، ولكن بالنتائج المهمة للنمو: العملاء المحتملين والعملاء والإيرادات.
من البيانات إلى الإيرادات: طريقة NUOPTIMA
في نوبتيمالقد رأينا عن كثب مدى صعوبة قياس النجاح في عصر البحث التوليدي. فالطريقة القديمة لتتبع التصنيفات والنقرات لم تعد تروي القصة كاملةً، ولهذا السبب نبني استراتيجيات تأخذ في الحسبان الظهور عبر المنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى البحث التقليدي.
يبدأ نهجنا بالبيانات. نحن نبحث في الإشارات التي تُظهر ما إذا كان المحتوى الخاص بك مؤهلاً للظهور في الإجابات المولدة، ثم نتتبع عدد المرات التي يتم الاستشهاد بك، ومدى بروز هذه الإشارات، ونوع النتائج التي تعود بها على عملك. لا يتعلق الأمر بمطاردة مقاييس الغرور - بل يتعلق بالتأكد من أن الرؤية تتحول إلى مبيعات وعملاء محتملين ونمو دائم.
نحن نجمع بين تحسين محركات البحث المتقدمة، وعمليات التدقيق الفني، وتسويق المحتوى، والرؤى القائمة على الذكاء الاصطناعي للبقاء في الصدارة. وقد ساعد هذا الأمر عملاءنا على مر السنين على جمع أكثر من $500 مليون دولار من التمويل، وتنمية العلامات التجارية في مجال البرمجيات كخدمة والتجارة الإلكترونية، وتحقيق عائد استثمار قابل للقياس من جهود البحث.
ما الذي نركز عليه:
- تحسين كل مرحلة من مراحل البحث، بدءاً من استراتيجية المحتوى إلى التحويل.
- إنشاء روابط خلفية عالية الجودة تزيد من الثقة والتصنيفات.
- إنشاء محتوى لا يكتفي بالترتيب، بل يحوِّل أيضًا.
- استخدام مُحسّنات محرّكات البحث التقنية وCore Web Vitals لجعل المواقع سريعة وسهلة الاستخدام.
- توسيع نطاق الوصول مع استراتيجيات تحسين محركات البحث الدولية والاستراتيجيات متعددة اللغات.
مهمتنا بسيطة: مساعدة العلامات التجارية على التفوق على منافسيها والبقاء مرئية في عصر يعيد فيه الاكتشاف القائم على الذكاء الاصطناعي كتابة القواعد.
لماذا تقصر التحليلات القياسية
تم تصميم منصات التحليلات التقليدية مثل Google Analytics و Search Console لنوع مختلف من بيئة البحث. فهي تقوم بعمل جيد في تتبع مشاهدات الصفحة والنقرات وسلوك المستخدم العام بمجرد وصول شخص ما إلى موقعك. ولكن عندما يتعلق الأمر بالبحث التوليدي، لا تستطيع هذه الأدوات رؤية ما يحدث قبل النقر. فهي لا تقيس اللحظة التي يسترجع فيها نظام الذكاء الاصطناعي المحتوى الخاص بك، ويمزجه مع مصادر أخرى، ويقدمه للمستخدم كجزء من إجابة مركبة.
وهذا يخلق نقطة عمياء كبيرة. قد تقوم علامتك التجارية بتشكيل العشرات من استجابات الذكاء الاصطناعي كل يوم، ومع ذلك لن يظهر أي من هذا النشاط في التقارير القياسية ما لم ينقر المستخدم فعلياً. بعبارة أخرى، يمكن أن تؤثر على المحادثة وتزيد من الوعي دون أن يكون لديك أي بيانات تثبت ذلك. وهذا يجعل من الصعب ربط النقاط بين جهود التحسين التي تبذلها والرؤية الحقيقية التي تكتسبها في هذه البيئات الجديدة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
لهذا السبب، لا يمكن أن يعتمد أداء GEO على التقارير القديمة وحدها. فهو يتطلب مجموعة أدوات خاصة به - مجموعة أدوات تسحب من سجلات الخادم وبيانات تدفق النقرات والتتبع الآلي لنتائج الذكاء الاصطناعي. قد لا تعطي هذه الوكلاء صورة مثالية، ولكنها تسد الثغرات التي تتركها التحليلات التقليدية. فبدونها، أنت في الأساس تحلق أعمى وغير قادر على رؤية القيمة الكاملة التي يخلقها المحتوى الخاص بك في الطبقة التوليدية.
إعداد نظام قياس جيو الخاص بك
نظرًا لأن المنصات لا توفر شفافية كاملة حتى الآن، فإن الطريقة الوحيدة لقياس GEO بفعالية هي بناء إعدادك الخاص عن طريق سحب الإشارات من مصادر مختلفة. غالبًا ما يتضمن النظام القوي المكونات التالية:
بيانات تدفق النقرات من مزودي الطرف الثالث
تتعقب هذه البيانات كيفية تنقل المستخدمين عبر المواقع الإلكترونية. فهي تساعد في تقدير عدد مرات ظهور المحتوى الخاص بك في النتائج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وما إذا كان هذا الظهور يتحول إلى نقرات. على الرغم من أنها ليست دقيقة، إلا أنها تعطي رؤية اتجاهية للظهور وسلوك المستخدم.
تحليل سجل الخادم
تكشف السجلات الخاصة بك عندما تزور برامج زحف الذكاء الاصطناعي، مثل PerplexityBot، موقعك. تشير الزيارات المتكررة إلى أنه تتم فهرسة المحتوى الخاص بك واعتباره في الردود التوليدية. يمكن أن يكون الانخفاض في نشاط برامج الزحف إنذارًا مبكرًا بأن ظهورك يتراجع.
التنقيب الآلي عن مخرجات الذكاء الاصطناعي وتحليلها آلياً
نتائج الذكاء الاصطناعي ليست ثابتة، لذا فإن الاعتماد على فحص واحد لا يكفي. يمكن للنصوص البرمجية المؤتمتة تشغيل الاستعلامات بشكل منتظم، والتقاط الإجابات الكاملة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتحليلها للاستشهاد بها. يتيح لك تخزين هذه النتائج بمرور الوقت رؤية الأنماط في عدد مرات الظهور ومدى بروزها.
لوحة معلومات متكاملة
إن جمع كل هذه الإشارات معًا في طريقة عرض واحدة لإعداد التقارير يجعل البيانات قابلة للتنفيذ. من خلال الجمع بين إشارات الأهلية (هل نحن في المجموعة؟)، وإشارات الرؤية (هل نحن مذكورون؟)، وإشارات الأداء (هل تقود حركة المرور أو التحويلات؟)، يمكنك إنشاء مسار تحويل يعرض الصورة الكاملة لتأثير GEO الخاص بك.
لا يوفر هذا النوع من الأنظمة دقة تامة، ولكنه أكثر فعالية بكثير من الاعتماد على مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية وحدها. فهو يمنحك إطار عمل لقياس التقدم المحرز وتحديد المخاطر مبكرًا وتحسين استراتيجيتك مع تطور البحث القائم على الذكاء الاصطناعي.
المضي قدماً في القياس
يتمثل أحد أكبر التحديات في البحث التوليدي في عدم وجود مؤشر أداء رئيسي واحد وعالمي يخبرك بمدى جودة أدائك. على عكس تحسين محركات البحث التقليدية، حيث تمنحك التصنيفات ومرات الظهور أهدافًا واضحة، لا يقدم البحث التوليدي مقياسًا دقيقًا. فالفرق التي تنجح هي تلك الفرق التي ترغب في العمل مع إشارات متعددة، مع العلم أن كل منها غير كامل بمفرده ولكنه ذو قيمة عند النظر إليها معًا.
من المهم أيضًا قبول أن النتائج في هذا المجال احتمالية وليست ثابتة. قد ينتج عن نفس الاستعلام إجابات مختلفة اعتمادًا على التخصيص أو تحديثات النظام أو حتى التباين العشوائي. هذا يعني أنه لا يمكنك الاعتماد على لقطات فردية. بدلاً من ذلك، تحتاج إلى النظر إلى النطاقات والأنماط والاتجاهات بمرور الوقت. يصبح القياس أقل اهتمامًا بمطاردة الأرقام الدقيقة وأكثر اهتمامًا بفهم الحركة والاتجاه.
من الناحية العملية، هذا يعني التعامل مع قياس توقعات البيئة العالمية كنظام مستمر بدلاً من تقرير ربع سنوي. إن الاختبار المنتظم، وتحسين أساليبك، والحفاظ على مرونتك مع تطور المنصات سيبقيك في المقدمة. إذا تعاملت مع الأمر بهذه الطريقة، فلن تكتفي بسد فجوة القياس فحسب، بل ستكتسب ميزة تنافسية في وقت لا يزال فيه العديد من الآخرين يحاولون اكتشاف ما يحدث في المقام الأول.
الخاتمة
لا يقتصر قياس GEO على إيجاد رقم واحد مثالي، بل يتعلق الأمر بالجمع بين إشارات مختلفة لبناء صورة واضحة للأداء. من خلال تتبع الأهلية والرؤية ونتائج الأعمال، يمكنك أن ترى ليس فقط ما إذا كان المحتوى الخاص بك يتم النظر فيه وعرضه، ولكن أيضًا ما إذا كان يحقق قيمة حقيقية. لن تغطي التحليلات القياسية هذه الطبقة الجديدة، لذا من الضروري بناء نظامك الخاص. تعامل مع القياس كعملية مستمرة، وقم بتحسينه مع تطور المنصات، وستبقى في المقدمة بينما لا يزال الكثيرون يكافحون لفهم هذا التحول.
الأسئلة الشائعة
ما الذي يجعل قياس GEO مختلفًا عن التتبع التقليدي لتحسين محركات البحث؟
تركز أدوات تحسين محركات البحث التقليدية على التصنيفات ومرات الظهور والنقرات. يضيف GEO طبقة أخرى، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي استخدام المحتوى الخاص بك في الإجابات دون إرسال حركة المرور أو عرض اقتباس. هذه الطبقة المخفية تجعل من الصعب قياسها، ولهذا السبب تحتاج إلى إشارات وأطر عمل جديدة.
كيف يمكنني معرفة ما إذا كان المحتوى الخاص بي مؤهلاً حتى للإجابات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
ترجع الأهلية إلى إشارات مثل مدى ملاءمة مستوى المقطع، وتشابه التضمين، وما إذا كانت برامج الزحف الآلي للذكاء الاصطناعي تزور موقعك. إذا لم تكن برامج الروبوت تزحف إلى المحتوى الخاص بك أو إذا كان النص الخاص بك لا يتوافق دلاليًا مع الاستعلامات الشائعة، فإن فرص ظهورك في إجابات الذكاء الاصطناعي منخفضة.
لماذا لا تعرض أدوات مثل Google Analytics أو Search Console بيانات GEO؟
لم يتم تصميمها لذلك. يمكن لهذه المنصات الإبلاغ عن النشاط بمجرد أن ينقر المستخدم على موقعك. لا يمكنها التقاط عمليات الاسترجاع والتوليف التي تحدث داخل الأنظمة التوليدية، مما يعني أن الكثير من التأثير غير المرئي لا يتم الإبلاغ عنه.
هل يمكن للشركات الصغيرة قياس توقعات البيئة العالمية بشكل واقعي، أم أنها مخصصة لفرق المؤسسات فقط؟
الأمر ممكن تماماً للفرق الأصغر حجماً. على الرغم من أنك قد لا تمتلك نفس الموارد اللازمة للأدوات المخصصة، إلا أن البرامج النصية خفيفة الوزن ومزودي بيانات تدفق النقرات بأسعار معقولة يمكن أن توفر لك ما يكفي لاكتشاف الاتجاهات واتخاذ قرارات أفضل.
