كيف يمكن للذكاء الاصطناعي ان يحسن محركات البحث في المستقبل

0
(0)

يقوم الذكاء الاصطناعي (AI) باختراق كل قسم في كل صناعة ، من أعمال المصانع ذاتية التشغيل إلى تحسين المناطق التي كان يُعتقد سابقًا أنها لا يمكن المساس بها بواسطة الآلات (مثل الموارد البشرية). لكن كشخص قديم في عالم التسويق عبر الإنترنت ، لا يسعني إلا أن أدع مخيلتي تتجول في كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على عالم تحسين محركات البحث (SEO) – الاستراتيجيات التي تستخدمها المنظمات في ترتيب أعلى في محرك البحث صفحات النتائج (SERPs).

بالفعل ، نشهد بدايات ثورة واسعة في الذكاء الاصطناعي في مُحسنات محركات البحث ، ويسعى مسوقو البحث إلى مواكبة التغييرات. ولكن ما الذي ستجلبه السنوات القليلة القادمة؟ ماذا عن العقد القادم؟

“محركات البحث” ، مثل جوجل Google تشترك مع Bing و Yahoo! و DuckDuckGo ومحركات أخرى في جزء صغير فقط من قاعدة مستخدمي البحث ، ويتم تصميم معظم أنظمتها على غرار جوجل Google في المقام الأول. لذا فإن سؤالنا الكبير هو: كيف ستدمج Google الذكاء الاصطناعى في المستقبل لتغيير طريقة عمل البحث للمستخدم العادي؟

قامت Google بتحديث الخوارزميات مع مراعاة هدفين أساسيين:

  • تحسين تجربة المستخدم.  

تريد جوجل Google من المستخدمين العثور على الإجابات التي يبحثون عنها وتلقي محتوى دقيق وقيم. وهذه فئة مهمة ، وهي فئة معقدة ؛ لتحقيق ذلك ، لا يتعين على جوجل Google تحسين طريقة عمل محرك البحث الخاص بها فحسب ، بل أيضًا كيفية العثور على جودة المحتوى على الويب وتنظيمه وتقييمه.

  • ابقاء المستخدمين على جوجل.  

تجني جوجل Google المال عندما يستخدمها الناس ، وتبقى على المنصة لأطول فترة ممكنة. سنرى لماذا هذا مهم في قسم المستقبل.

تستخدم Google بالفعل التعلم الآلي ML بعدة طرق مختلفة ، وهي مسألة وقت فقط قبل أن تتقدم.

الرانك برين (RankBrain) و تعلم الآلة

أولاً ، دعنا نأخذ بعين الاعتبار الرانك برين RankBrain ، وهي ترقية تستند إلى التعلم الآلي إلى خوارزمية Hummingbird من Google ، والتي تم إطلاقها في عام 2015. لقد بدأ تحديث Hummingbird ، اعتبارًا من 2013 ، في الأساس في طرح إمكانات “البحث الدلالي”. تم تصميمه لتقييم سياق استعلامات المستخدم ، بدلاً من المحتوى الدقيق ؛ بدلاً من تحديد أولويات الكلمات الرئيسية المطابقة تمامًا ، سمحت Hummingbird لـ Google بالنظر في المرادفات والعبارات ذات الصلة والمزيد. كانت هذه خطوة في الاتجاه الصحيح ، لأنها تعني أنه يمكن للمستخدمين العثور على نتائج أفضل ، ولم يعد بإمكان محسِّن البحث التخلص من حشو الكلمات الرئيسية.

كان RankBrain أحد التعديلات التي سمحت لشركة Google بدراسة كميات هائلة من بيانات بحث المستخدم وتحسين تفسيرها لعبارات المستخدم تلقائيًا. كان يركز بشكل أساسي على عبارات طويلة أو معقدة أو يصعب فهمها ، مما يؤدي في النهاية إلى تقليلها إلى مستوى طول وبساطة تستطيع الخوارزمية التعامل معه بسهولة أكبر. لقد كان التحديث الذاتي وتحسين منذ ذلك الحين.

هذا مؤشر مهم على كيفية تطور البحث في المستقبل ؛ أعتقد أنه بدلاً من رؤية التحديث اليدوي بعد التحديث اليدوي ، سنرى المزيد من تغييرات الخوارزمية المصممة للتحديث الذاتي بناءً على رؤى التعلم الآلي. هذا هو أسرع بكثير وأقل تكلفة من وجود البشر القيام بكل العمل.

جودة المحتوى وجودة الروابط

أظن أننا سنرى أيضًا تحسينات رئيسية في الذكاء الاصطناعى مطبقة لفهم أفضل لجودة المحتوى والروابط التي ينتجها مُحسِّن البحث.

الروابط والمحتوى هي النقاط المحورية لمعظم استراتيجيات كبار المسئولين الاقتصاديين. تدرس Google روابط لحساب السلطة على مستوى الصفحة والصفحة (أو الجدارة بالثقة) ؛ عمومًا ، كلما زاد عدد الروابط التي أشار إليها الموقع ، وكلما كانت تلك الروابط أفضل ، كلما ارتفع ترتيبها. وبالمثل ، يميل المحتوى الأكثر كتابًا والأكثر ملاءمة إلى زيادة تصنيفات SERP – ويجذب مستخدمي الويب. محتوى أفضل وروابط أفضل يعني أنك ستنتهي بعائد استثمار أعلى (ROI) لاستراتيجية تحسين محركات البحث لديك.

على مر السنين ، أصبحت Google أفضل في تحليل جودة المحتوى والروابط من مواقع الويب ؛ لقد تطور مسوقو البحث من محاولة خداع خوارزمية Google إلى مجرد محاولة إنتاج أفضل عمل ممكن.

في الوقت الحالي ، تعد أساليب Google لتقييم “الجودة” الذاتية للمحتوى والروابط جيدة – لكنها قد تكون دائمًا أفضل. سيكون من الأسهل على وكيل الذكاء الاصطناعي أن يتعلم تدريجياً ما الذي يجعل المحتوى الجيد “جيدًا” ، بدلاً من الاعتماد على وكيل يدوي يرمز هذه المعلمات إلى نظام. أعتقد أن Google ستبذل المزيد من الجهود في تقييم الجودة الاوتوماتيكية في المستقبل القريب.

التخصيص (Individualization )

بذلت Google أيضًا جهودًا كبيرة لتخصيص نتائج البحث الخاصة بها. إذا كنت تبحث عن نفس العبارة في فينيكس وأريزونا وكليفلاند ، أوهايو ، فمن المحتمل أن تحصل على نتائج مختلفة جذريًا. يمكنك أيضًا الحصول على نتائج مختلفة استنادًا إلى سجل البحث ، وحتى المعلومات الديموغرافية التي يعرفها Google عنك.

في الوقت الحالي ، تعد جهود التخصيص هذه مثيرة للإعجاب ولكنها محدودة. نحن لسنا متفاجئين بأن Google تعرف أين نحن أو آخر الأشياء القليلة التي بحثنا عنها. ولكن في المستقبل القريب ، قد تكون Google قادرة على استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء تنبؤات أكثر كثافة. استنادًا إلى عمليات البحث السابقة وبيانات البحث من ملايين المستخدمين الآخرين مثلك ، قد تتمكن Google من التوصية بعمليات البحث أو نتائج البحث قبل أن تعرف أنك بحاجة إليها.

بالنسبة لمسوقين البحث ، هذه فرصة وتهديد. إذا كان بإمكانك الاستفادة من عمليات البحث التنبؤية ، فيمكنك الحصول على ميزة هائلة في المنافسة – ولكن مرة أخرى ، إذا كانت طرق حساب Google مبهمة ، فقد تجد صعوبة في فهم كيف ومتى تظهر نتائجك للمستخدمين.

النتائج الذكية

خلال السنوات القليلة الماضية ، كثفت Google جهودها للحفاظ على المستخدمين في سيربSERPs ، بدلاً من النقر على الروابط لزيارة المواقع الأخرى. يبدو أن الرسم البياني للمعرفة والمقتطفات المنسقة توفر إجابات فورية على استفسارات المستخدم ، مما يمنع الحاجة إلى النقر فوق أي شيء آخر. نظرًا لأن Google تتحسن في تشريح استعلامات المستخدمين باستخدام RankBrain و Hummingbird ، وتصبح أفضل في تحليل الويب باستخدام خوارزميات ذكية ، أظن أننا سنرى المزيد من إدخالات جذب انتباه المستخدم.

بالنسبة لمسوقين البحث ، يعد هذا مرة أخرى فرصة وتهديدًا. إذا كان بإمكانك ممارسة لعبة النظام وجعل المحتوى الخاص بك يظهر في SERPs أعلى من منافسيك ، فستحصل على دفعة قوية لسمعة علامتك التجارية. ولكن في الوقت نفسه ، إذا بقي المستخدمون في SERPs ولم يزوروا أبدًا ، فلن يفوتك الكثير من حركة المرور العضوية.

التغييرات في الوقت الحقيقي والقدرة على التكيف معها

الذكاء الاصطناعى جيد بشكل ملحوظ في تحليل كميات هائلة من البيانات ، وأسرع بكثير من الفريق البشري المتمرس. من الناحية التاريخية ، أجرت Google تحديثات دورية لخوارزمية لها مع تغييرات رئيسية خوارزمية تغيير اللعبة انخفضت كل بضعة أشهر. لكن في الآونة الأخيرة ، انقضت تحديثات الخوارزمية هذه لصالح تحديثات أصغر بكثير وأكثر تكرارًا.

من المحتمل أن يتطور هذا الاتجاه بشكل أكبر في المستقبل حيث تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من Google على تحسين التحليلات في الوقت الفعلي. سوف “تتعلم” باستمرار ، مع كل استعلام بحث جديد ، وربما تقدم تحديثات جديدة لخوارزمية حية على أساس مستمر ، مما يجعل من الصعب مواكبة تطورها المتكرر.

إنتاج المحتوى وتحسين الموقع

تجدر الإشارة أيضًا إلى أن منظمة العفو الدولية لن يتم تسخيرها من قِبل Google ومحركات البحث الأخرى. سنرى أيضًا تطوير وفائدة AI بالنيابة عن مسوِّقي البحث. أصبحت مولدات المحتوى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أكثر تقدمًا وأكثر شيوعًا ؛ في النهاية ، قد يتمكن مسوِّقو البحث من استخدامها لإنتاج وتوزيع محتوى جيد بما يكفي “لخداع” خوارزميات Google. من هناك ، من المحتمل أن يتحول هذا إلى سباق تسلح بين مسوِّقي البحث وخوارزميات البحث – وليس على خلاف ما لدينا بالفعل.

علاوة على ذلك ، يمكن لمحركات التحسين الذكية في الموقع تبسيط الجهود التقنية التي يبذلها مسوقو البحث حاليًا. الإضافات الحالية وأدوات تحسين محركات البحث في الموقع مفيدة ، ولكنها غير مكتملة ؛ في المستقبل القريب ، يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلي من هذه القدرات أكثر قدرة.

بشكل عام ، من غير المحتمل أن نرى هذا التحول الجذري بحيث تصبح SERPs غير معروفة ، أو يختفي SEO كطبقة تسويق عبر الإنترنت …

مراجع

أمن المعلومات الأمن السيبراني الأمن المعلوماتي الإقتصاد الادارة الالكترونية الامن السيبراني الانترنت البلوك تشين البلوكشين البيانات البيانات الضخمة التجارة الإلكترونية التحول الرقمي التسويق الرقمي التعلم العميق التعليم عن بعد التقنيات الحديثة التنقيب في البيانات الحكومة الالكترونية الحكومة الذكية الحوسبة السحابية الحوسبة الضبابية الخصوصية المعلوماتية الذكاء الإصطناعي الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي القوي الروبوت الطب العملات الالكترونية المحاسبة الرقمية المدن الذكية الواقع الافتراضي انترنت الأجسام انترنت الأشياء انترنت الاشياء تحليل البيانات تعلم الآلة تقنيات التعليم تقنية البلوكشين حوكمة البيانات حوكمة تقنية المعلومات كورونا كوفيد19 كيف أوظف الحوسبة السحابية مفهوم العملات الإفتراضية المشفرة

Print Friendly, PDF & Email

قيمنا

0 / 5. 0

اترك تعليقًا

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

انتقل إلى أعلى