لقد تغير البحث. وكذلك يجب أن يتغير فريقك. إذا كنت لا تزال تتعامل مع تحسين محركات البحث كقائمة مرجعية من التعديلات والروابط، فسوف تتخلف عن الركب - بسرعة. لا تهتم منصات الذكاء الاصطناعي بكثافة الكلمات المفتاحية أو علامات العناوين بالطريقة التي اعتادت عليها. فهي تقتبس وتلخص وتنتج من المحتوى الذي تم تنظيمه من أجل المعنى، وليس فقط التصنيفات.
إن فريق GEO ليس مجرد فريق تحسين محركات البحث المعاد تسميته. إنها عملية إعادة بناء استراتيجية - حيث يتم الاستعانة بأدوار مثل مهندسي الملاءمة، ومحللي الاسترجاع، ومهندسي الاستعراضات الذين يفهمون كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي تحت الغطاء. إذا كنت جاداً في البقاء مرئياً في عالم من روبوتات الدردشة الآلية، والنظرات العامة، والاستعلامات التي لا تنقر، فقد حان الوقت لإعادة تشكيل الفريق.
إعادة كتابة فريق تحسين محركات البحث الخاص بك من أجل عالم الذكاء الاصطناعي أولاً
في أوائل الألفية الثالثة، عرضت نتفليكس بيع نفسها لشركة Blockbuster مقابل $50 مليون دولار. رفض المديرون التنفيذيون العرض. من يريد انتظار أقراص DVD في البريد بينما يمكنك زيارة متجرك المحلي؟ لم يدم هذا القرار طويلاً. تبلغ قيمة Netflix الآن أكثر من $200 مليار. بلوكباستر؟ أفلست في 2010.
هذه ليست مجرد ردة عن الاضطراب. إنه تحذير - نفس النوع من التفكير الذي أغرق شركة Blockbuster لا يزال حيًا وبصحة جيدة في فرق التسويق اليوم.
لم يعد البحث كما كان في السابق. تعمل المنصات القائمة على الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل كيفية عثور الأشخاص على المحتوى وتفاعلهم معه. كما أن بعض الافتراضات الأساسية وراء تحسين محركات البحث القديمة آخذة في الانهيار.
- التصنيفات ≠ الإيرادات ≠ الإيرادات عندما لا يزور المستخدمون موقعك الإلكتروني أبدًا
- المحتوى ≠ الكلمات الرئيسية × الحجم عند تلخيص الذكاء الاصطناعي عبر المصادر
- المزيد من الصفحات ≠ المزيد من الزيارات عندما تأتي الإجابات بدون نقرة
الأرض تتغير. ولا تزال معظم الفرق تعمل على تحسين محرك البحث الذي يختفي.
نحن لم نعد في العصر الذي ترشدك فيه محركات البحث إلى مكان ما، بل تجيبك مباشرةً. وسرعان ما أصبحت الردود التي يولدها الذكاء الاصطناعي هي الباب الأمامي للإنترنت.
المشكلة؟ لا يزال معظم قادة التسويق يتعاملون مع هذا التحول وكأنه ميزة اختيارية - وليس إعادة كتابة هيكلية كما هو في الواقع. إن الأمر يشبه إلى حد ما أولئك المديرين التنفيذيين في بلوكباستر الذين لم يتمكنوا من تخيل أي شخص ينتظر قرص DVD في البريد. هذه النقطة العمياء كلفتهم كل شيء.
نعم، لا تزال Google تهيمن على مخططات حركة المرور اعتبارًا من أوائل عام 2025. ولكن لا تدع ذلك يريحك. تحت السطح، يتغير السلوك بسرعة. المزيد من عمليات البحث تنتهي دون نقرة، وعدد أقل من المستخدمين يزورون المواقع الإلكترونية الفعلية. البيانات لا تكذب - النقرات العضوية تنخفض باطراد، وتحل محلها ملخصات الذكاء الاصطناعي.
البحث القائم على الذكاء الاصطناعي ليس قادمًا - إنه هنا بالفعل. لدينا لمحات عامة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وChatGPT مع التصفح، وPerplexity التي تعرض اقتباسات في الوقت الحقيقي، وClaude التي تقدم البحث كمحادثة. هذه ليست مجرد ميزات - إنها تغير كيفية اكتشاف المحتوى وتفسيره واعتماده.
هنا يبدأ الانقسام. فبعض الشركات تتحرك بسرعة، وتعيد التفكير في فرقها وتضيف أدواراً هجينة جديدة تمزج بين أساسيات تحسين محركات البحث ومهارات الذكاء الاصطناعي. والبعض الآخر؟ لا يزالون يحاولون ترقيع المسميات الوظيفية القديمة في واقع جديد - ويتأخرون نتيجة لذلك.
يخلق عدم التطابق هذا فجوة آخذة في الاتساع. بينما تتشبث بعض الفرق بقواعد اللعب التي عفا عليها الزمن، فإن الفرق التي تتكيف مع ذلك تفوز بالفعل في المنصات التي لا يظهر فيها حتى تحسين محركات البحث التقليدية.
صاغ دوان فورستر المخضرم في الصناعة الأمر بصراحة: "هناك طبقة محددة للغاية من الخوف الذي أشعر به. لدينا، على سبيل المثال، مئات الآلاف من مُحسّنات محرّكات البحث، لكن الغالبية العظمى - 97، 98% - غير مستعدين لما يحدث الآن، أو ما سيحدث بعد ذلك."
ومع ذلك، اقلب ذلك. إذا كان الجميع تقريباً غير مستعدين لذلك، فإن الجانب الإيجابي للقلة القليلة المستعدة سيكون هائلاً.
الآن، فقط لنكون واضحين - لا تزال المهارات التقليدية لتحسين محركات البحث مهمة. فالمحتوى القوي، وتجربة المستخدم النظيفة، والمواقع السريعة - لا تزال هذه الأمور أساسية. ولكن هذا كل ما هي عليه الآن: خط الأساس. تأتي الميزة الحقيقية من إتقان طبقات جديدة مثل:
- بنية المحتوى الدلالي
- منطق الاسترجاع بالذكاء الاصطناعي
- تخطيط الكيانات والعلاقات
- تنسيق متعدد الوسائط
- تكتيكات الرؤية عبر المنصات
هذا ليس مجرد تحسين محركات البحث بأدوات جديدة - إنه تحول كامل في كيفية عمل الرؤية.
إذا كنت تريد أن يظهر المحتوى الخاص بك في بحث الذكاء الاصطناعي، فلا يكفي أن يكون "مُحسَّنًا" فقط، بل يجب أن يكون مصممًا من أجل الملاءمة عبر كل أنواع المنصات، بدءًا من نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من Google إلى ChatGPT وما بعده.
وهنا يأتي دور التحسين التوليدي للمحركات، أو GEO. فهو يستند إلى أرضية مألوفة - جودة المحتوى، والسلطة، والهيكل - ولكنه يأخذ الأمور إلى عدة طبقات أعمق. لا يتعلق الأمر بتعديل العناوين أو رش الكلمات المفتاحية. يقدم GEO نهجًا مختلفًا تمامًا لكيفية بناء المحتوى وتنظيمه ونشره.
إن التحول من تحسين محركات البحث إلى GEO ليس مجرد مسألة تعلم بعض الأدوات الجديدة. فهو يفرض عليك إعادة صياغة كيفية إعداد فريقك، والمهارات التي تعطيها الأولوية، وكيفية تحديد النجاح في مجال لا تروي فيه النقرات والتصنيفات وحركة المرور القصة الكاملة دائمًا.
كيف تقوم NUOPTIMA ببناء فرق عمل جيو التي تعمل بالفعل
في نوبتيمالم نقم فقط بتعديل استراتيجية تحسين محركات البحث لدينا، بل أعدنا التفكير في قواعد اللعبة بأكملها. عندما بدأت أدوات البحث بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ونظرات الذكاء الاصطناعي من Google في تشكيل كيفية عثور المستخدمين على الإجابات، قمنا بالتغيير مبكراً. فبدلاً من السعي وراء التصنيفات، ركّزنا على بناء أنظمة تجعل عملاءنا هم الإجابة.
كان هذا التحول يعني تشكيل فريق يركز على GEO من الألف إلى الياء. لقد جمعنا بين مهندسي السرعة وأخصائيي الملاءمة وعلماء البيانات واستراتيجيي المحتوى الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي والذين يفهمون كيف تختار النماذج اللغوية الكبيرة ما يجب الاستشهاد به. يتم إنشاء كل جزء من المحتوى الذي نشحنه مع وضع الاسترجاع في الاعتبار - منظم، وواقعي، ومُحسَّن لإدراجه في الردود التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
سترى النتائج ليس فقط في التصنيفات، ولكن في الاستشهادات والإشارات والتحويلات النهائية. هل لديك فضول لمعرفة كيف يبدو ذلك عمليًا؟ يمكنك متابعة عمل فريقنا وأفكاره على موقع لينكد إنحيث نشارك ما ينجح وما يتغير، وكيف نساعد العملاء على البقاء مرئيين في مشهد البحث الذي يعيد كتابة نفسه في الوقت الفعلي.
الأدوار المستقبلية: كيف يبدو التحول في الممارسة العملية
إذن ماذا يعني ذلك على أرض الواقع؟ إنه يعني أن الشركات ذات التفكير المستقبلي لا تقوم فقط بتعديل المسميات الوظيفية، بل تقوم بإنشاء وظائف جديدة تمامًا مصممة لعصر البحث بالذكاء الاصطناعي. هذه ليست وظائف تحسين محركات البحث المعاد تجميعها. إنها تتطلب مهارات بالكاد كانت موجودة منذ خمس سنوات مضت، حيث تمزج بين الخبرة التقنية والفهم القوي لكيفية عمل الأنظمة التوليدية.
تعكس اتجاهات التوظيف هذا التحول. يُظهر تقرير مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي لعام 2025 أن 781 تيرابايت من الشركات العالمية تستخدم الذكاء الاصطناعي في الإنتاج الآن - بزيادة من 551 تيرابايت قبل عامين فقط. هذا النوع من القفزات لا يحدث بهدوء. فهي تغذي طفرة في التوظيف، خاصةً في الوظائف المرتبطة باكتشاف الذكاء الاصطناعي وتحسينه.
إذن، من أين يجب أن تبدأ الشركات بالفعل؟ ما هي الأدوار الأكثر أهمية؟
مما رأيناه من خلال عملنا مع أفضل العلامات التجارية في هذا المجال، فإن فريق GEO القوي لا يتمحور حول تخصص واحد فقط. إنه مزيج من الأدوار - كل دور يعالج طبقة مختلفة من كيفية عثور أنظمة الذكاء الاصطناعي على المحتوى الخاص بك وفهمه واعتماده عبر أدوات مثل ChatGPT وPerplexity وClaude وأي شيء آخر.
1. مهندس ملاءمة
يقع هذا الدور في قلب أي إعداد يعتمد على GEO أولاً. يعمل مهندس الملاءمة على سد الفجوة بين تحسين محركات البحث التقني القديم ونوع بنية المحتوى الذي تفهمه أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل.
صاغ مايك كينج هذا المصطلح في أسبوع تحسين محركات البحث 2025. وقد شرحه على النحو التالي: لا يزال معظم مُحسّنات محرّكات البحث تتصرف مثل الميكانيكيين - ضبط المحركات، وإصلاح الأجزاء، وإجراء التعديلات. ولكن هذا لم يعد كافياً بعد الآن. نحن بحاجة إلى مهندسين - أشخاص يصممون الآلة بأكملها من الألف إلى الياء للعمل في عالم البحث الذي يهيمن عليه الذكاء الاصطناعي.
تكمن المشكلة، على حد تعبير مايك كينج، في أن تحسين محركات البحث أصبحت ثقافة قوائم المراجعة، حيث يتبع الناس أفضل الممارسات القديمة دون التوقف للتساؤل عما إذا كانت لا تزال منطقية. لكن الملاءمة ليست شيئًا يمكنك تثبيته. يجب أن يتم تصميمها من الألف إلى الياء.
لا يقوم "مهندس الملاءمة" بتخمين ما قد ينجح، بل ينشئ أنظمة منظمة تتطابق مع كيفية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي للمحتوى. ويشمل ذلك كل شيء بدءاً من كيفية إنشاء الصفحات إلى كيفية تصنيف البيانات، بحيث يظهر كل شيء بشكل نظيف عبر كل منصة، وليس فقط عبر Google.
ولكن إليك الأمر: الظهور ليس هو الهدف. أن يتم اختيارك هو الهدف. فالوظيفة ليست أن تكون واحدًا من بين كثيرين - بل أن تكون المصدر الذي تستشهد به نماذج الذكاء الاصطناعي أولاً، وتستقي منه وتثق به. هذا هو الفرق بين أن تكون جزءًا من المحادثة وتشكيل الإجابة.
يتعمق مايك أكثر في هذا الأمر في تحليله "وضع الذكاء الاصطناعي". ما الذي يقصده؟ لم نعد نقوم فقط بتنسيق المحتوى لترتيب بحث معين - نحن نصممه ليتناسب مع طريقة تفكير الذكاء الاصطناعي وأسبابه واستجابته عبر مجموعة واسعة من الاستفسارات. إنها لعبة مختلفة تمامًا.
ما الذي يفعله مهندس الملاءمة في الواقع
لا يتعلق هذا الدور بتحديد المربعات، بل يتعلق ببناء أنظمة تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم المحتوى الخاص بك. إليك ما يبدو عليه ذلك عملياً:
- بنية المحتوى الدلالي: تصميم المحتوى حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من فهم ليس فقط الكلمات، بل المعنى الكامن وراءها. وهذا يعني الهيكلة حول المفاهيم والكيانات، وليس فقط الكلمات الرئيسية.
- تحسينات المحتوى المستنيرة بالبرمجة اللغوية العصبية: استخدام أدوات معالجة اللغة الطبيعية لمعرفة كيفية قراءة الذكاء الاصطناعي للمحتوى الخاص بك - وأين يمكن أن يخطئ في قراءة المحتوى الخاص بك. إنه ليس تخميناً. إنه التعرف على الأنماط على نطاق واسع.
- هيكلة الاسترجاع أولاً: ضبط كل من المحتوى والبنية التحتية حتى تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من العثور على المعلومات الصحيحة وسحبها. مهم بشكل خاص عند العمل مع النماذج القائمة على RAG.
- إجراء اختبارات حقيقية، وليس فقط أفضل الممارسات: صياغة الفرضيات والتحقق من صحتها - اختبار أ/ب لأجزاء من المحتوى، وتجربة مطالبات مختلفة، وتتبع ما يتم التقاطه وما لا يتم التقاطه. التغذية الراجعة الحقيقية وليس الحدس.
- تتبع الأداء خارج نطاق حركة المرور: قياس الملاءمة باستخدام مقاييس الاسترجاع الفعلية - التشابه الدلالي، وتكرار الاستشهاد، ودرجات ظهور الذكاء الاصطناعي - وليس فقط التصنيفات أو معدلات الارتداد.
- بناء الواجهة الخلفية التي تجعل هذا النطاق: كتابة البرامج النصية، وأتمتة سير العمل، وإنشاء أدوات مخصصة تسد الثغرات التي لا تستطيع منصات تحسين محركات البحث العامة لمسها. هذا ما يجعل GEO يعمل على مستوى المؤسسة.
مهندس الملاءمة لا يفكر في الصفحات، بل يفكر في الأنظمة. فمهمتهم ليست تحسين منشور مدونة واحدة في كل مرة؛ بل بناء شبكة منظمة من المحتوى - النص والفيديو والصوت - يمكن للذكاء الاصطناعي التنقل عبرها وفهمها وربط النقاط عبرها.
لذلك عندما يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بمسح موقعك الإلكتروني، فإنه لا يصطدم بجدار من المنشورات المبعثرة أو الأفكار المعزولة. بدلاً من ذلك، فإنه يرى إطاراً معرفياً مرسوماً بشكل جيد حيث يدعم كل جزء من المحتوى الجزء التالي - منظم بطريقة تسهل معالجته واسترجاعه والاستشهاد به بثقة.
ما الذي يحتاج مهندسو الملاءمة إلى معرفته
- فهم قوي للبرمجة اللغوية العصبية: فهم كيفية تفسير الآلات للغة، من الدلالات إلى التعرف على الكيانات.
- الراحة مع الرمز: عادةً ما تكون لغة بايثون هي الأداة المفضلة - لأتمتة التحليل، أو بناء أدوات التحقق المخصصة، أو محاكاة سلوك أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- البحث الذي يعتمد على المعنى، وليس فقط المطابقة: التحسين الدلالي يعني تشكيل المحتوى الذي يتماشى مع كيفية قياس الذكاء الاصطناعي للقصد، وليس فقط كيفية كتابة الأشخاص للاستعلامات.
- غرائز قوية لهندسة المحتوى: تصميم أنظمة معلومات ذات معنى لكل من البشر والآلات - بنية نظيفة ومسارات استرجاع ذكية.
- معرفة عملية بتضمينات المتجهات: معرفة كيفية ترجمة المحتوى في الفضاء الرياضي، وكيفية التأثير على موضعه.
- القدرة على قياس الأمور المهمة: بدءًا من درجات الملاءمة إلى مقاييس التشابه، فهي تحتاج إلى تتبع الأداء بطريقة "تراها" أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل.
- الهندسة السريعة كأداة اختبار: استخدام المطالبات لاستكشاف كيفية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة للمحتوى الخاص بك أو استرجاعه أو التغاضي عنه.
2. محلل الاسترجاع
إذا كان مهندس الملاءمة يبني النظام، فإن محلل الاسترجاع يكتشف كيف ولماذا تختار منصات الذكاء الاصطناعي ما تعرضه. سرعان ما أصبح هذا الدور ضرورياً - ليس فقط للحصول على ترتيب المحتوى، ولكن للتأكد من استخدامه فعلياً من قبل أنظمة مثل ChatGPT أو Perplexity أو Claude.
إليك الحقيقة الصعبة: يمكن أن يبدو المحتوى الخاص بك لا تشوبه شائبة، ويتحقق من كل مربع تقليدي لتحسين محركات البحث، ومع ذلك يتم تجاهله تمامًا - ببساطة لأنه ببساطة غير منظم بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي تحليلها أو الاستشهاد بها بسهولة. وإذا لم يتمكن النموذج من سحبه، فلا يهم مدى جودته. فلن يظهر.
ما يفعله محلل الاسترجاع في الواقع
يتمحور هذا الدور حول معرفة كيف تقرر نماذج الذكاء الاصطناعي ما الذي يجب سحبه - ولماذا يتم الاستشهاد ببعض المحتوى بينما يتم تجاهل صفحات أخرى. إليك كيف يبدو ذلك في الممارسة اليومية:
- سلوك الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي: البحث في كيفية اختيار منصات الذكاء الاصطناعي المختلفة للمصادر. وهذا يعني دراسة أنماط الإعجاب - الأسئلة التي تولدها النماذج اللغوية الكبيرة - لمعرفة كيفية بناء السياق وتحديد المحتوى الذي يتم اختياره.
- تحليل الرؤية التنافسية: البحث عن سبب ظهور محتوى أحد المنافسين في استجابات الذكاء الاصطناعي بينما لا يظهر محتوى منافسك. قد تكون الإجابة هيكلية أو دلالية أو قائمة على السلطة - مهمة محلل الاسترجاع هي اكتشاف الفجوة.
- ضبط كل منصة على حدة: يلعب كل نظام ذكاء اصطناعي بقواعد مختلفة قليلاً. هذا الدور يصمم استراتيجية لكيفية الاستشهاد بالمحتوى واسترجاعه عبر أدوات مثل ChatGPT و Perplexity و Claude.
- تتبّع ما هو مهم حقاً الآن وبدلاً من ملاحقة حركة المرور أو مؤشرات الأداء الرئيسية القديمة لتحسين محركات البحث، يقيس محللو الاسترجاع أشياء مثل الرؤية على مستوى القطع وأهمية التضمين. وكما يقول دوان فورستر - نحن الآن في عالم GenAI، ونحن بحاجة إلى لوحة تحكم جديدة: فكّر في تكرار استرجاع القطع، ومعدل الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي، والمسافة الدلالية. هذا ما يحرك الإبرة بالفعل.
محللو الاسترجاع لا يخمنون - بل يختبرون. وتتمثل مهمتهم في إجراء تجارب منظمة تكشف عن كيفية تصرف منصات الذكاء الاصطناعي المختلفة عند اختيار المحتوى وعرضه. ثم يأخذون هذه الرؤى ويحولونها إلى استراتيجيات واضحة وقابلة للتكرار لتحسين كيفية اكتشاف علامتك التجارية ومكانها.
لا يهم ما إذا كان شخص ما يستخدم مربع بحث تقليدي أو يتحدث إلى مساعد الذكاء الاصطناعي - يبقى الهدف هو نفسه: تأكد من اختيار المحتوى الخاص بك والاستشهاد به ورؤيته.
ما الذي يجعل محلل الاسترجاع رائعًا
- فهم سلوك منصة الذكاء الاصطناعي: كيفية استرجاع النماذج للمحتوى وترتيبه والاستشهاد به عبر الأنظمة البيئية المختلفة.
- تحليل البيانات وتحديد الاتجاهات: تفسير الأنماط عبر مجموعات كبيرة من بيانات الاسترجاع - وليس فقط النقرات ومرات الظهور.
- المقارنة المعيارية للمنافسين: معرفة لماذا يتم الاستشهاد بالآخرين - ولماذا لا يتم الاستشهاد بك.
- الاختبار والتجريب: إجراء تجارب A/B الخاضعة للرقابة عبر المنصات لعزل ما ينجح.
- القياس عبر المنصات المتعددة: تتبُّع أداء المحتوى على أسطح الذكاء الاصطناعي المتعددة، وليس فقط جوجل.
- معرفة توسيع نطاق الاستعلام وتدفقات الاستدلال: فهم كيفية قيام النماذج اللغوية الكبيرة بتوليد استفسارات داخلية وبناء السياق منها.
3. خبير استراتيجي للذكاء الاصطناعي
يحدد استراتيجي الذكاء الاصطناعي اتجاه كيفية ظهور العلامة التجارية في عصر البحث التوليدي. في حين أن الآخرين لا يزالون يركزون على تصنيفات جوجل، فإن هذا الدور يأخذ نظرة أوسع - حيث يرسم خريطة للظهور عبر منظومة الذكاء الاصطناعي الكاملة: ChatGPT وPerplexity وPerplexity وClaude وأي شيء آخر يأتي بعد ذلك.
إنهم يفكرون في الاكتشاف التحادثي، والاستجابات متعددة الوسائط، والمخرجات المخصصة. وتتمثل مهمتهم في الحفاظ على اتساق العلامة التجارية وقابليتها للاكتشاف عبر المنصات - بغض النظر عن التنسيق أو المطالبة أو رحلة المستخدم.
ما يملكه استراتيجي الذكاء الاصطناعي في الواقع
لا يتعلق هذا الدور بمطاردة طفرات حركة المرور على المدى القصير. إنه يتعلق بتشكيل خطة رؤية طويلة الأجل تعمل عبر مشهد الذكاء الاصطناعي المتطور. إليك كيف ينهار ذلك:
- وضع خارطة طريق استشرافية: إنهم يخططون للمستقبل - يرسمون خريطة لكيفية تأثير التحولات في سلوك المستخدم وأنظمة الاكتشاف الجديدة على كيفية (وأين) العثور على العلامة التجارية.
- المواءمة عبر المنصات: لا يكفي التحسين لقناة واحدة. يضمن خبير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي أن يعمل وجود العلامة التجارية عبر Google وChatGPT وClaude وPerplexity - أينما يحدث الاكتشاف - كل ذلك مع الحفاظ على الصوت والرسائل محكمة ومتسقة.
- البقاء في الطليعة عندما يتم طرح ميزة أو منصة جديدة للذكاء الاصطناعي يكون هذا الشخص قد بدأ العمل عليها بالفعل. فهو يساعد الفريق على التمحور قبل أن يعرف الفريق المنافس أن التغيير قادم.
- التثقيف داخلياً إنها تعيد صياغة طريقة تفكير المؤسسة في الرؤية. هذا ليس مجرد تحسين محركات البحث 2.0 لتحسين محركات البحث - إنها هندسة الملاءمة في الذكاء الاصطناعي. وإذا كانت القيادة لا تزال ترى GEO مشروعًا جانبيًا تسويقيًا، فإنهم يغيرون هذه العقلية بسرعة.
خبير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي هو الشخص الذي يراقب الأفق. فهو يكتشف المنصات المهمة بالفعل، وما هي التحولات القادمة، وكيف يحتاج الفريق إلى التكيف - ليس فقط من الناحية الفنية، ولكن من الناحية الاستراتيجية.
مهارتهم الحقيقية؟ تحويل ميكانيكا الذكاء الاصطناعي المعقدة إلى خارطة طريق يمكن للأعمال أن تتصرف على أساسها. فهم يحرصون على أن تظل جهود توقعات البيئة العالمية مرتبطة بالتأثير، وليس فقط بالنشاط.
القدرات الأساسية التي يحتاجها كل استراتيجي ذكاء اصطناعي
- التنبؤ بكيفية تطور البحث التوليدي: قراءة الاتجاهات في سلوك المستخدم وتقنية البحث قبل أن تصل إلى التيار الرئيسي.
- بناء استراتيجيات تمتد عبر المنصات: التأكد من أن العلامة التجارية تظهر باستمرار - سواء كانت Google، أو ChatGPT، أو أيًا كان ما سيأتي بعد ذلك.
- فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي تحت الغطاء: معرفة قدرات النماذج المختلفة - وكيف تشكل هذه القدرات المحتوى الذي يتم عرضه.
- ربط رؤى الذكاء الاصطناعي بأهداف العمل: الأمر لا يتعلق فقط بالظهور، بل يتعلق باستخدام هذا الظهور لتحقيق نتائج حقيقية.
- الإلمام بالأنظمة العميلة وأطر العمل متعددة العوامل: مع ازدياد شيوع تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المستقلة، فإن معرفة كيفية تفاعل هذه الأنظمة ستكون مهمة أكثر من أي وقت مضى.
المهارات الأساسية الكامنة وراء كل فريق GEO عالي الأداء
لا يقتصر التحول من تحسين محركات البحث إلى تحسين محركات البحث العالمي على تعديل التكتيكات فحسب، بل هو تحول في الخبرة. يحتاج فريقك إلى العمل بقواعد مختلفة، لأن الذكاء الاصطناعي لا يقوم بفهرسة الصفحات بالطريقة التي اعتادت محركات البحث القيام بها. فهو يقرر ما يجب إظهاره وما يجب تجاهله وما يجب الاستشهاد به - غالبًا دون إرسال المستخدمين إلى أي مكان على الإطلاق.
فهم البرمجة اللغوية اللغوية العصبية (معالجة اللغة الطبيعية)
إذا كان فريقك لا يفهم كيفية عمل اللغة في نموذج الذكاء الاصطناعي، فأنت تحلق أعمى. فالذكاء الاصطناعي لا يعتمد على الكلمات المفتاحية، بل يعتمد على المعنى. وهذا يعني الإلمام بكيفية تفسير النماذج للتشابه الدلالي وتحديد الكيانات وتصنيف المقاصد. تشكل هذه المفاهيم كيفية استرجاع المحتوى أو ترتيبه أو استبعاده بالكامل.
هذا التحول ليس جديدًا. كانت جوجل تتجه في هذا الاتجاه منذ تحديث Hummingbird ونماذج المتجهات المبكرة مثل Word2Vec. ولكن معظم أدوات تحسين محركات البحث التقليدية لم تواكب هذا التغيير، فهي لا تزال مبنية على مطابقة السلاسل، وليس على المعنى.
بالنسبة للفرق التي تفهم كيفية تخطيط الذكاء الاصطناعي للعلاقات بين الموضوعات والمصطلحات، فإن هذا يفتح ميزة تنافسية كبيرة. لا يتعلق الأمر بمطاردة الكلمات المفتاحية - بل يتعلق بهيكلة المعلومات بطريقة تناسب طريقة تفكير الآلات.
التضمينات: كيف يفهم الذكاء الاصطناعي المحتوى في الواقع
لا يقرأ الذكاء الاصطناعي كما نفعل نحن. فهو لا يتصفح الصفحة أو "يفهم" النغمة بالمعنى البشري. بدلاً من ذلك، يقوم بتقسيم المحتوى إلى متجهات - تمثيلات رياضية للمعنى - ويقارن مدى توافق هذه المتجهات مع الاستعلام.
هذا هو ما يدعم البحث الدلالي، و RAG (التوليد المعزز للاسترجاع)، والمنطق وراء سبب ظهور جزء من المحتوى على جزء آخر. لم يعد الأمر متعلقًا بكثافة الكلمات المفتاحية بعد الآن - بل يتعلق بالتقارب في مساحة المتجهات. هذا هو السبب في أن المحتوى الذي يبدو متوسطًا وفقًا لمعايير تحسين محركات البحث قد يتم سحبه أولاً بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي.
لكي تكون قادرًا على المنافسة في GEO، تحتاج الفرق إلى الالتفاف حول هذا الأمر. كيف تعمل التضمينات؟ كيف يقرر نموذج الذكاء الاصطناعي ما هو "قريب بما فيه الكفاية"؟ والأهم من ذلك، كيف يمكنك تشكيل المحتوى بحيث يقع في الجزء الصحيح من تلك المساحة؟
قالها مايك كينج بأفضل ما يكون - لم يعد التفكير في المتجهات أمرًا اختياريًا بعد الآن. إنه أساس طريقة عمل البحث الآن.
لماذا تعتبر بايثون مهمة في توقعات البيئة العالمية
لا يحتاج كل شخص في فريقك إلى كتابة كود على مستوى الإنتاج - ولكن وجود شخص يمكنه العمل مع Python يعد ميزة كبيرة.
لا تزال معظم أدوات تحسين محركات البحث عالقة على مستوى الصفحة، بينما تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتقييم المحتوى في أجزاء أصغر وأكثر استهدافًا. وهنا يأتي دور Python. فهو يمنح فريقك القدرة على بناء أدوات مخصصة تعمل على نفس المستوى الذي تعمل به أنظمة الذكاء الاصطناعي - تحليل المقاطع الفردية، ومحاكاة أنماط استرجاع الذكاء الاصطناعي، وأتمتة عمليات الفحص المتكررة التي قد تستغرق وقتًا طويلاً يدويًا.
باستخدام النصوص البرمجية الصحيحة، يمكن للفرق إجراء التجارب، وإظهار الأنماط التي لا يمكن للبشر اكتشافها بمفردهم، واختبار أداء المحتوى في بيئات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، وليس فقط في التصنيفات التقليدية. لا يتعلق الأمر بـ "التقنية" بقدر ما يتعلق بفتح طبقة أعمق من الرؤية.
هيكلة المحتوى لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي له بالفعل
تقدم استراتيجية GEO طبقة جديدة لتخطيط المحتوى: أنت لم تعد تكتب للأشخاص فقط، بل تكتب لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تسحب المعلومات من مصادر متعددة، وتجمعها معًا، وتقدمها كاستجابة واحدة سلسة.
للظهور في هذه العملية، يجب أن يكون المحتوى الخاص بك مصممًا للتركيب. وهذا يعني هيكلة المعلومات بطريقة يمكن للنماذج هضمها بسهولة - مع وجود أجزاء دلالية محددة بوضوح، وأنماط واضحة للموضوع والفعل والهدف، وسياق كافٍ لكل قسم ليقف بمفرده إذا تم رفعه إلى استجابة جديدة.
حيلة مفيدة هنا؟ قم بإنشاء "شظايا" - وهي مقاطع قصيرة قائمة بذاتها مصممة ليتم استخراجها والاستشهاد بها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يجب أن تجيب كل واحدة منها على سؤال محدد بينما لا تزال تتناسب مع التدفق الأوسع للمقالة للقراء البشر.
عندما تقوم أدوات مثل ChatGPT أو Perplexity بإنشاء إجابة، فإنها تسحب أجزاءً من أماكن مختلفة - غالبًا ما تكون جملة بجملة. إذا لم يكن المحتوى الخاص بك منظمًا بحيث يمكن سحبه من أماكن مختلفة، فمن غير المرجح أن يتم تضمينه.
الهندسة العكسية: الهندسة العكسية لعقل الذكاء الاصطناعي
مع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي، تزداد الحاجة إلى فهم كيفية تفكيرها - والمطالبات هي الطريقة التي تبدأ بها المحادثة. إن كتابة مطالبات فعّالة لا تتعلق فقط بالحصول على إجابات أفضل؛ بل هي الطريقة التي تختبر بها كيفية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحتوى الخاص بك في المقام الأول.
بالنسبة لفرق GEO، تُعد الهندسة الفورية أداة تشخيصية ورافعة استراتيجية في آنٍ واحد. فهي تساعد في الكشف عن أنواع المحتوى والهياكل التي يتم تحديد أولوياتها وما يتم تجاهله - مما يمنحك نظرة ثاقبة مباشرة على الأنماط التي تستجيب لها نماذج الذكاء الاصطناعي.
لكن الأمر أعمق من ذلك. فالفرق التي تستثمر في الاختبار الفوري تبدأ في رؤية كيف تفسر المنصات المختلفة - ChatGPT، كلود، بيربليسيتي - المدخلات المتشابهة بطرق مختلفة جداً. وهذا أمر بالغ الأهمية لتصميم محتوى يعمل عبرها جميعاً.
إنه جزء من التجريب، وجزء من الهندسة المعمارية. أنت لا تختبر الاستجابات فقط - أنت تتعلم كيفية تنظيم المعلومات بطريقة تفهمها الآلات وتستشهد بها باستمرار.
لماذا لا يزال علم البيانات يفوز
إذا لم يكن فريقك مرتاحًا مع الإحصائيات، فستعاني من صعوبات. فالرؤية في عالم GEO لا تتعلق بالحدس - بل تتعلق بالاختبار والقياس والتعديل بناءً على ما تقوله البيانات بالفعل.
إن فهم الأساسيات - التحليل الإحصائي، واختبار A/B، وتصور البيانات - يمنح الفرق القدرة على اتخاذ قرارات واثقة. وليس التخمينات. عندما تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على مليارات المدخلات، فإن "أفضل الممارسات" لم تعد تفي بالغرض. أنت بحاجة إلى معرفة ما الذي يعمل، ولماذا يعمل، وكيفية تحسينه بالأدلة - وليس بالغريزة.
وهنا يأتي دور علم البيانات. فهو يساعد الفرق على اكتشاف الاتجاهات التي لا يمكن للبشر اكتشافها يدويًا، والتحقق مما إذا كانت الاستراتيجيات تؤتي ثمارها، وعزل نقاط الضعف عبر المنصات. ونظراً لأن التصنيفات أصبحت أقل مركزية والذكاء الاصطناعي يبرز المحتوى بطرق جديدة، فإن هذه المهارات هي التي تجعل الأداء قابلاً للقياس - وجهود GEO قابلة للمساءلة.
جعل المحتوى أكثر ذكاءً باستخدام الرسوم البيانية المعرفية
مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي على البيانات المهيكلة، أصبحت القدرة على بناء الرسوم البيانية المعرفية وإدارتها ميزة كبيرة. لا يتعلق الأمر فقط بتنظيم المحتوى - بل يتعلق بمساعدة الآلات على فهم كيفية ارتباط كل شيء.
تحدد الرسوم البيانية المعرفية العلاقات بين الكيانات والموضوعات والأفكار. عند القيام بها بشكل صحيح، فإنها تسهل على أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة المحتوى الخاص بك، واستخلاص السياق منه، والاستشهاد به بدقة. أنت تعطي النموذج بشكل أساسي مخططًا لكيفية توافق معلوماتك مع بعضها البعض.
للقيام بذلك بشكل جيد، تحتاج الفرق إلى فهم كيفية ارتباط الكيانات ببعضها البعض، وكيفية عمل الأنطولوجيات، وكيفية تمثيل أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة للمعرفة الداخلية. وبمجرد الانتهاء من ذلك، يمكنك هيكلة المحتوى بطريقة تتوافق مع الطريقة التي يتوقع الذكاء الاصطناعي رؤيته بها - وهذا يعني رؤية أفضل، واستشهادات أفضل، ومزيد من التحكم في كيفية ظهور علامتك التجارية في الإجابات.
كيف يبدو فريق GEO الجاهز بالفعل
هذه هي الطريقة التي تقوم بها الشركات الذكية بهيكلة فرقها للبقاء في المقدمة في العصر التوليدي - ليس فقط من أجل التصنيف، ولكن من أجل أن يتم استرجاعها والاستشهاد بها والثقة بها من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
1. رئيس قسم توقعات البيئة العالمية
الشخص الذي يحدد اتجاه كل ما يتعلق بـ GEO. فهو يربط بين ما يريده العمل وما تكافئه منصات الذكاء الاصطناعي. عادةً ما يقدم هذا الدور تقاريره إلى مدير التسويق أو رئيس قسم النمو ويمتلك الاستراتيجية من البداية إلى النهاية - مع التأكد من أن العمل يرتقي بالفعل إلى أهداف العمل الأوسع نطاقاً.
2. قائد هندسة الملاءمة
يعمل هذا المسؤول تحت إشراف رئيس قسم GEO، ويقود هذا الدور فريق بناء الأساس التقني - كل ما يجعل المحتوى قابلاً للعثور عليه واستخدامه بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهو يدير المطورين والمحللين وخبراء الأدوات لضمان أن جميع الأجزاء المتحركة - من المخطط إلى الربط الداخلي - متناسقة بإحكام وتعمل على نطاق واسع.
استراتيجيو المحتوى الدلالي
هؤلاء هم الأشخاص الذين يتأكدون من أن المحتوى الخاص بك منطقي بالنسبة للذكاء الاصطناعي. فهم يركزون على البنية والترميز وكيفية تمثيل الكيانات - ليس فقط لتحسين التصنيف، ولكن للتأكد من أن الآلات يمكنها تحليل المعلومات ومعالجتها بشكل صحيح. وهم يعملون بشكل عملي مع الكُتّاب والمحررين لوضع طبقات من المنطق الدلالي دون كسر التدفق للقراء البشريين.
مهندسو البيانات المهيكلة
اعتبر هؤلاء الأشخاص بمثابة المترجمين بين موقعك الإلكتروني وأنظمة الذكاء الاصطناعي. فهم يتعاملون مع ترميز المخططات والتنسيقات المهيكلة الأخرى، مما يضمن أن المحتوى الخاص بك يوفر الإشارات الصحيحة للآلات. عندما يتم ذلك بشكل صحيح، فإن صفحاتك تتحدث لغة يفهمها الذكاء الاصطناعي - مما يزيد من احتمالات الاستشهاد بها، وليس فقط الزحف إليها.
اكتشاف الذكاء الاصطناعي وفهرسة العملاء المحتملين
وتتمثل مهمتهم في التأكد من عدم ضياع المحتوى الخاص بك في خلط الأوراق. يركّز مُحسّنات محرّكات البحث التقليدية على Googlebot. هؤلاء المتخصصون يذهبون إلى نطاق أوسع - فهم كيفية اكتشاف منصات الذكاء الاصطناعي المختلفة للمحتوى وفهرسته، وتحسينه وفقًا لذلك. لا ينطبق منطق الزاحف الواحد على الآخر دائماً.
مهندسو البنية التحتية للرؤية
يقوم هذا الفريق ببناء العمود الفقري الذي يدعم كلاً من تجربة المستخدم وقابلية اكتشاف الذكاء الاصطناعي. إنهم مسؤولون عن التأكد من أن موقعك يعمل بسرعة، ويتوسع بشكل نظيف، ويوفر بنية يسهل على كل من البشر والآلات التنقل فيها. ويعتمد كل دور آخر على الوضوح والأداء الذي يهندسونه.
3. رئيس قسم الاسترجاع والتحليلات
يقود هذا الدور الفريق الذي يحول البيانات إلى قرارات. بينما يركز قائد هندسة الملاءمة على بناء الهيكل، يركز قائد الاسترجاع والتحليلات على الأداء - معرفة ما يتم استرجاعه ولماذا يعمل، وأين يجب تغيير الأمور. إنها حلقة التغذية الراجعة التي تحافظ على أن تكون استراتيجيات توقعات البيئة الجغرافية مرتكزة على الواقع، وليس فقط على النظرية.
محللو الرؤية بالذكاء الاصطناعي
يتتبع هؤلاء المحللون كيفية ظهور المحتوى الخاص بك فعلياً في أنظمة الذكاء الاصطناعي. إنهم يحتفظون بعلامات تبويب حول تكرار الاقتباس، وظهور العلامة التجارية، وكيفية أداء أجزاء محتوى معينة داخل نماذج مثل ChatGPT وClaude وPerplexity. إذا تم تجاهل المحتوى الخاص بك - سيعرفون ذلك، وسيبحثون عن السبب.
علماء البيانات التطبيقية
يتعمق هذا الفريق في سلوك النموذج باستخدام مجموعات البيانات الكبيرة والنمذجة التنبؤية. فهم يبنون أدوات داخلية تساعد بقية أعضاء الفريق على فهم ما يحدث تحت الغطاء - سواء كان ذلك بتحليل التداخل الدلالي أو تضمين المسافة أو كيفية تجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي للمفاهيم ذات الصلة. عندما يرى الآخرون ضجيجاً، يجدون أنماطاً.
4. مهندسو المحتوى
هؤلاء هم البناة وراء عمليات المحتوى واسعة النطاق. ويتمثل دورهم في إنشاء أنظمة تجمع بين الأتمتة والمدخلات البشرية، مما يضمن أن أكثر الاستراتيجيات طموحاً يمكن أن تُنفذ بالفعل. إنهم يصممون سير العمل، وليس فقط كتابة النسخ، ويفكرون من حيث الحجم والهيكلية والكفاءة على المدى الطويل.
منشئو المحتوى بالذكاء الاصطناعي أولاً
يكتب هذا الطاقم مع وضع الآلات في الاعتبار. فهم يقسّمون المعلومات إلى وحدات دلالية يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تفسيرها بسهولة - ولكن دون أن يفقدوا اللمسة الإنسانية. تم تصميم محتواهم بحيث يمكن سحبه والاستشهاد به وإعادة تجميعه، مع الحفاظ على سهولة قراءته وملاءمته للأشخاص الفعليين.
مهندسون موجهون
مهندسو الموجهات هم الذين يفهمون كيفية استجابة نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة لأنواع مختلفة من المدخلات. فهم يصوغون المطالبات وينقحونها ويختبرونها عبر المنصات لضمان اتساق العلامة التجارية ودقتها وإمكانية استرجاعها. ويساعد عملهم الفريق بأكمله على التنبؤ بشكل أفضل بكيفية معالجة المحتوى - وما الذي من المحتمل أن يظهر في استجابة الذكاء الاصطناعي.
هل أنت مستعد لبناء فريق GEO أولاً؟
لا يكفي توظيف بعض الأدوار الجديدة أو تعلُّم بناء الجملة الفوري. إن الانتقال إلى GEO يعني إعادة التفكير في كيفية عمل فريقك بأكمله - ليس كمسوّقين يقومون بتعديل الأزرار، ولكن كمهندسين يبنون أنظمة تعمل عبر منصات ذكاء اصطناعي متعددة.
كان تحسين محركات البحث في المدرسة القديمة تفاعليًا: قم بتعديل علامة العنوان، وضع بعض الكلمات المفتاحية، واكسب بعض الروابط، ثم انتظر. هذا النموذج معطل. لا يكافئ الذكاء الاصطناعي هذا النوع من التخمين - فهو يستجيب للأنظمة المنظمة والمتعمدة التي تفهم كيف يفكر.
إن GEO يتعلق بالتصميم من أجل الاتساق. أنت لا تقوم فقط بتحسين المحتوى، بل تقوم ببناء عمليات تجعله قابلاً للاسترجاع والاستشهاد به وملائماً على نطاق واسع. وهذا يعني الاختبار المستمر، والتكيف السريع، واستخدام البيانات لتوجيه كل قرار.
الفرق التي تفهم ذلك الآن - الفرق التي تتحول مبكرًا، وتبني بهدف، وتتحدث لغة الذكاء الاصطناعي - ستمتلك الرؤية في السنوات القادمة. لأن هذه هي الحقيقة: إذا لم يتم استرجاع المحتوى الخاص بك، فلا يهم مدى جودته.
لذا اسأل نفسك - هل تريد أن تكون مُحسّنًا لبحث الأمس... أم مصممًا لاكتشاف الغد؟
الأسئلة الشائعة
1. ما الذي يقوم به فريق توقعات البيئة العالمية يومياً؟
لم يعد الأمر يتعلق بتعديل العلامات الوصفية أو مطاردة التصنيفات بعد الآن. يقوم فريق GEO ببناء أنظمة تساعد محركات الذكاء الاصطناعي على اختيار المحتوى الخاص بك كمصدر للحقيقة. ويتضمن ذلك بيانات منظمة، واختبارات فورية، ومحتوى يبني المرجعية، والكثير من التجارب. فكِّر في المهندسين، وليس فقط المسوِّقين.
2. كيف يختلف فريق GEO عن فريق تحسين محركات البحث التقليدي؟
تعمل فرق تحسين محركات البحث التقليدية على تحسين كيفية ترتيب محركات البحث للمواقع الإلكترونية. تصمم فرق GEO لكيفية توليد محركات الذكاء الاصطناعي للإجابات. وينتقل التركيز من الظهور في الروابط الزرقاء إلى التضمين مباشرةً في الاستجابة نفسها. الأدوات والأهداف والمقاييس مختلفة تماماً.
3. من يحتاج إلى فريق جيو الآن؟
إذا كان جمهورك يستخدم ChatGPT أو Perplexity أو نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي من Google للعثور على إجابات - ولنكن صادقين، من المحتمل أن يكونوا كذلك - فأنت بحاجة إلى استراتيجية GEO. وهذا لا يعني دائماً التوظيف من الصفر، ولكن يجب أن يكون هناك شخص ما في فريقك يمتلك هذا الأمر. وإلا ستختفي من المحادثة تماماً.
4. ما المدة التي تستغرقها رؤية نتائج عمل توقعات البيئة العالمية؟
لا يتم ذلك بين عشية وضحاها. ولكنه أيضاً ليس استثماراً غامضاً وطويل الأجل بدون حلقة تغذية راجعة. مع الإعداد الصحيح، يمكنك البدء في قياس مدى ظهور الذكاء الاصطناعي والاستشهادات في غضون أسابيع. تميل المكاسب الحقيقية إلى الظهور على مدى بضعة أشهر، حيث تتماشى بنية المحتوى الخاص بك مع ما تكافئه أدوات الذكاء الاصطناعي بالفعل.
5. ألا يمكن لوكالة تحسين محركات البحث (SEO) الخاصة بي أن تقوم بتحسين محركات البحث (GEO) أيضًا؟
قد يحاول البعض. ولكن ما لم يكونوا قد درسوا بفاعلية سلوكيات LLM، وصمموا للحقن الفوري، وأجروا تجارب منظمة داخل محركات الذكاء الاصطناعي - فهم يخمنون. إن GEO ليس إضافة خفيفة إلى تحسين محركات البحث. إنه تخصص موازٍ له سير عمل خاص به وقواعده الخاصة.
