الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث، تحسين محركات البحث للأزياء القديمة في عصر الذكاء الاصطناعي
Posted: Mon Dec 23, 2024 9:08 am
لقد كان الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث (SEO) شغفي لمدة 9 سنوات. كنت أتساءل كيف سيكون من الممكن التفوق على النظام، وبطريقة آلية، باستخدام الذكاء الاصطناعي، للتنبؤ بآثار الإجراءات التي يتخذها متخصصو تحسين محركات البحث وتحديد المواقع على الويب. حتى الآن، يعتمد كل شيء على الثقة في معرفة وخبرة متخصص تحسين محركات البحث (SEO). ولأنني أنتمي أيضًا إلى هذه المجموعة، أعلم أن جميع الممارسات الجيدة تعتمد على اختبارات وتحليلات ومقارنات مشكوك فيها للغاية. تعتمد جميع أنواع الجداول ذات المعلمات المدرجة التي تؤثر على ظهورنا ومواقعنا في نتائج البحث على اختبارات تم إجراؤها في ظروف مشكوك فيها. تتغير خوارزمية Google ( الذكاء الاصطناعي RankBrain ).
وبالتالي فإن الظروف التي يتم فيها إجراء هذه الاختبارات غير قابلة للمقارنة. ومن المؤكد أنه لا يمكن اعتبار مثل هذه النتائج قد تم إجراؤها في ظل ظروف تؤهلها لأن تكون علمية. لقد أجريت ذات مرة مناقشة قصيرة مع أحد الأعضاء الرئيسيين في فريقي حول ما إذا كان ينبغي علينا الاعتماد على اختبارات ومقارنات زملائنا الأعزاء من MOZ أو Elephant أو منتدى PIO.
يمكنك تخمين ذلك، مع الأخذ في الاعتبار المقدمة والمنهج الذي اتبعته، فقد اخترت التركيز على بياناتنا، وعلى جمعها والتحقق من صحة الظروف التي نقارنها ونقارنها. اقترحت وضع الاختبارات والتحليلات المنشورة حول مدى أهمية هذه المعلمة أو تلك في فئة "ابحث عن الإلهام هنا" وتوجيه كل الاهتمام إلى فئة "دعونا نجمع بيانات موثوقة بكميات كبيرة".
كيف يمكن تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال من علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء أنظمة يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل التعرف على الارقام الايرانية الأنماط وفهم اللغة والتخطيط. باختصار، إنها عملية تقليد التفكير البشري باستخدام خوارزميات الكمبيوتر. وفي المقابل، يركز التعلم الآلي، وهو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي، على إنشاء نماذج تتعلم وتتكيف بناءً على البيانات المتاحة، دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
في سياق تحسين محركات البحث (SEO)، تتزايد أهمية الذكاء الاصطناعي بشكل ديناميكي. تعتمد محركات البحث مثل Google بشكل متزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين خوارزمياتها، وفهم نية المستخدم بشكل أفضل، وتقديم نتائج بحث أكثر دقة وتخصيصًا. وهذا يعني أنه يجب على متخصصي تحسين محركات البحث (SEO) أن يأخذوا في الاعتبار التقنيات المتقدمة وأن يكيفوا استراتيجياتهم لمواكبة مشهد البحث المتطور الذي يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا.
تاريخ الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث
يعد تاريخ الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال تحسين محركات البحث (SEO) رحلة رائعة عبر التطور التكنولوجي. في السنوات الأولى لتطوير محركات البحث، كانت الخوارزميات بسيطة نسبيًا وتعتمد بشكل أساسي على الكلمات الرئيسية وكثافتها في المحتوى. ومع ذلك، مع مرور الوقت، ومع تزايد التعقيد وكمية المحتوى المتاح على الويب، كانت هناك حاجة إلى إدخال تقنيات أكثر تقدمًا لتزويد المستخدمين بالنتائج الأكثر صلة. عندها بدأ عصر استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث.
كان أحد الإنجازات الأولى في هذا المجال هو تقديم Google لخوارزمية RankBrain في عام 2015. لقد كان نظامًا قائمًا على التعلم الآلي ساعد في تفسير استعلامات المستخدم في سياق كل المحتوى المتاح على الويب، وليس فقط بناءً على التطابقات الحرفية للكلمات. لقد أصبح RankBrain أحد أهم عوامل التصنيف، وقد شجع نجاحه عمالقة الصناعة الآخرين على استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في السنوات التالية، أصبحت خوارزميات محرك البحث متقدمة بشكل متزايد، حيث دمجت تقنيات التعلم العميق والتحليل الدلالي وفهم السياق. ونتيجة لذلك، لا يتطلب تحسين محركات البحث (SEO) اليوم تحسين الكلمات الرئيسية فحسب، بل يتطلب أيضًا فهم الخوارزميات المعقدة التي يتم تشغيلها إلى حد كبير بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي
دعونا نستبدل الاختبارات غير الموثوقة بأخرى أكثر موثوقية. دعنا نستبدل أخصائي تحسين محركات البحث (SEO) المليء بالتخمين بأخصائي تحسين محركات البحث (AI SEO). ماذا نحتاج؟ نحن نفتقر إلى خوارزمية من شأنها أن تتعلم. مصادر بيانات الاختبار الموثوقة. معايير قياس وتقييم فعالية الإجراءات المتخذة. هل يبدو هذا مألوفا؟
التعلم الآلي
الرسم البياني أعلاه مأخوذ من موقع searchengineland.com ويوضح تشغيل الخوارزميات مثل RankBrain .
ربما فكر شخص ما بالفعل في استخدام الهندسة العكسية على نطاق واسع؟ تتحدث أدبيات تحسين محركات البحث (SEO) بشكل أساسي عن كيفية عمل خوارزمية Google. يمكنك العثور على مثال عظيم هنا . بالنسبة لي، لا يكفي بالتأكيد أنني كنت أخمن ذلك لمدة 13 عامًا. مع الأخذ في الاعتبار عدم استقرار النظام، فإن المبدأ بسيط للغاية.
نحن نؤثر على المعلمات :
وبالتالي فإن الظروف التي يتم فيها إجراء هذه الاختبارات غير قابلة للمقارنة. ومن المؤكد أنه لا يمكن اعتبار مثل هذه النتائج قد تم إجراؤها في ظل ظروف تؤهلها لأن تكون علمية. لقد أجريت ذات مرة مناقشة قصيرة مع أحد الأعضاء الرئيسيين في فريقي حول ما إذا كان ينبغي علينا الاعتماد على اختبارات ومقارنات زملائنا الأعزاء من MOZ أو Elephant أو منتدى PIO.
يمكنك تخمين ذلك، مع الأخذ في الاعتبار المقدمة والمنهج الذي اتبعته، فقد اخترت التركيز على بياناتنا، وعلى جمعها والتحقق من صحة الظروف التي نقارنها ونقارنها. اقترحت وضع الاختبارات والتحليلات المنشورة حول مدى أهمية هذه المعلمة أو تلك في فئة "ابحث عن الإلهام هنا" وتوجيه كل الاهتمام إلى فئة "دعونا نجمع بيانات موثوقة بكميات كبيرة".
كيف يمكن تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال من علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء أنظمة يمكنها أداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل التعرف على الارقام الايرانية الأنماط وفهم اللغة والتخطيط. باختصار، إنها عملية تقليد التفكير البشري باستخدام خوارزميات الكمبيوتر. وفي المقابل، يركز التعلم الآلي، وهو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي، على إنشاء نماذج تتعلم وتتكيف بناءً على البيانات المتاحة، دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
في سياق تحسين محركات البحث (SEO)، تتزايد أهمية الذكاء الاصطناعي بشكل ديناميكي. تعتمد محركات البحث مثل Google بشكل متزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين خوارزمياتها، وفهم نية المستخدم بشكل أفضل، وتقديم نتائج بحث أكثر دقة وتخصيصًا. وهذا يعني أنه يجب على متخصصي تحسين محركات البحث (SEO) أن يأخذوا في الاعتبار التقنيات المتقدمة وأن يكيفوا استراتيجياتهم لمواكبة مشهد البحث المتطور الذي يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا.
تاريخ الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث
يعد تاريخ الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال تحسين محركات البحث (SEO) رحلة رائعة عبر التطور التكنولوجي. في السنوات الأولى لتطوير محركات البحث، كانت الخوارزميات بسيطة نسبيًا وتعتمد بشكل أساسي على الكلمات الرئيسية وكثافتها في المحتوى. ومع ذلك، مع مرور الوقت، ومع تزايد التعقيد وكمية المحتوى المتاح على الويب، كانت هناك حاجة إلى إدخال تقنيات أكثر تقدمًا لتزويد المستخدمين بالنتائج الأكثر صلة. عندها بدأ عصر استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث.
كان أحد الإنجازات الأولى في هذا المجال هو تقديم Google لخوارزمية RankBrain في عام 2015. لقد كان نظامًا قائمًا على التعلم الآلي ساعد في تفسير استعلامات المستخدم في سياق كل المحتوى المتاح على الويب، وليس فقط بناءً على التطابقات الحرفية للكلمات. لقد أصبح RankBrain أحد أهم عوامل التصنيف، وقد شجع نجاحه عمالقة الصناعة الآخرين على استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في السنوات التالية، أصبحت خوارزميات محرك البحث متقدمة بشكل متزايد، حيث دمجت تقنيات التعلم العميق والتحليل الدلالي وفهم السياق. ونتيجة لذلك، لا يتطلب تحسين محركات البحث (SEO) اليوم تحسين الكلمات الرئيسية فحسب، بل يتطلب أيضًا فهم الخوارزميات المعقدة التي يتم تشغيلها إلى حد كبير بواسطة تقنيات الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي
دعونا نستبدل الاختبارات غير الموثوقة بأخرى أكثر موثوقية. دعنا نستبدل أخصائي تحسين محركات البحث (SEO) المليء بالتخمين بأخصائي تحسين محركات البحث (AI SEO). ماذا نحتاج؟ نحن نفتقر إلى خوارزمية من شأنها أن تتعلم. مصادر بيانات الاختبار الموثوقة. معايير قياس وتقييم فعالية الإجراءات المتخذة. هل يبدو هذا مألوفا؟
التعلم الآلي
الرسم البياني أعلاه مأخوذ من موقع searchengineland.com ويوضح تشغيل الخوارزميات مثل RankBrain .
ربما فكر شخص ما بالفعل في استخدام الهندسة العكسية على نطاق واسع؟ تتحدث أدبيات تحسين محركات البحث (SEO) بشكل أساسي عن كيفية عمل خوارزمية Google. يمكنك العثور على مثال عظيم هنا . بالنسبة لي، لا يكفي بالتأكيد أنني كنت أخمن ذلك لمدة 13 عامًا. مع الأخذ في الاعتبار عدم استقرار النظام، فإن المبدأ بسيط للغاية.
نحن نؤثر على المعلمات :