مرحبًا بك في Pulse: تتناول تحديثات هذا الأسبوع كيفية قياس رؤية الذكاء الاصطناعي، وما يمكن توقعه من llms.txt، والوجهة التالية للويب الوكيل.
قامت Microsoft بشحن أدوات جديدة لاستشهادات الذكاء الاصطناعي، ووصلت بيانات جديدة إلى llms.txt، ونشرت Google وتحالفان مواصفات الوكلاء، ووضعت المملكة المتحدة قواعد تصنيف جديدة لبحث Google.
إليك ما يهمك ولعملك.
يطرح Bing مشاركة الاقتباسات باستخدام الذكاء الاصطناعي في أدوات مشرفي المواقع
تقوم Microsoft بطرح أربع ميزات جديدة في لوحة معلومات أداء Bing Webmaster Tools AI. مشاركة الاقتباسات والمقاصد والموضوعات والمقارنة كلها قيد المعاينة في الوقت الحالي.
الحقائق الرئيسية: تقوم مشاركة الاقتباسات بالإبلاغ عن النسبة المئوية لاستشهادات الذكاء الاصطناعي التي يلتقطها موقعك لاستعلام أساسي معين، بينما تقوم المقاصد والموضوعات بتجميع تلك الاستعلامات لتخفيف حد البيانات في لوحة المعلومات الحالية. تتيح لك المقارنة وضع الفترة الماضية على الفترة الحالية. وقد بدأ طرح جميع الميزات الأربعة عالميًا، ولا تزال قيد المعاينة.
لماذا هذا مهم؟
تعد مشاركة الاقتباسات المقياس الأول في أدوات مشرفي المواقع Bing لإظهار رؤية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مقارنة بالمنافسين، وليس فقط ما إذا تم الاستشهاد بك أم لا. المهم هو أنها بيانات Bing فقط، وتغطي إجابات Copilot وBing الخاصة، لذلك لا تذكر شيئًا عن Google، حيث لا تزال Search Console لا تقدم أي حسابات لنمط الاقتباس.
ما يقوله محترفو تحسين محركات البحث (SEO).
كتب جيانلوكا فيوريلي، مؤسس ILoveSEO.net، على LinkedIn:
“مسؤول موقع Bing! وحدة تحكم بحث Google التي نرغب في الحصول عليها.”
اقرأ تغطيتنا الكاملة: Bing يطرح مشاركة الاقتباسات باستخدام الذكاء الاصطناعي في أدوات مشرفي المواقع
تعمل بيانات Google وAhrefs على تضييق نطاق قضية llms.txt
تلقى llms.txt ضربتين هذا الأسبوع. قال جون مولر من Google إن الملف لا يمكنه مساعدة LLM في التمييز بين موقع وآخر، وأظهرت بيانات Ahrefs الجديدة أن الروبوتات المهمة بالكاد تجلبه.
الحقائق الرئيسية: وفي معرض حديثه عن Search Off the Record، قال مولر إن ملف llms.txt لا يمكنه التمييز بين المواقع لاكتشافها، لأن الملف يتم الإبلاغ عنه ذاتيًا بواسطة الموقع ذاته الذي يأمل في أن يتم اختياره، وأشار إلى HTML العادي والروابط الداخلية بدلاً من ذلك. تقع بيانات Ahrefs في نفس المكان. عبر 137000 نطاق، لم تتلق 97% من ملفات llms.txt أي طلبات، وتشكل روبوتات الاسترجاع التي تولد الاستشهادات، مثل ChatGPT وPerplexity، 1% فقط من عمليات الجلب التي حدثت بالفعل.
لماذا هذا مهم؟
كلا الاستنتاجين يشيران إلى نفس الطريقة. لا يمكن للملف الذي يتم الإبلاغ عنه ذاتيًا أن يجعل LLM يختارك، والروبوتات التي تولد الاستشهادات بالكاد تجلبه، لذلك لا تتوقع أن يقوم llms.txt بتحريك رؤية بحث الذكاء الاصطناعي لديك. ولا يزال يحظى بمكانة ضيقة بين وكلاء الترميز وبرامج الزحف التدريبية التي تقرأه، مما يجعل صيانته رخيصة الثمن، وهو نفس الاستنتاج الذي توصلت إليه نظرة SE Ranking إلى 300000 نطاق منذ أشهر.
ما يقوله محترفو تحسين محركات البحث (SEO).
لخص نات ميليتش، مؤسس مواقع Clio، الوجبات الجاهزة على LinkedIn:
“إن تكلفة نشر llms.txt منخفضة، ومن الجيد أن تمتلكها. لكن لا تتوقع أن يؤدي ذلك إلى زيادة رؤية الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي.”
اقرأ تغطيتنا الكاملة: يقول مولر من Google إن llms.txt لا يمكنه مساعدة LLMs في التمييز بين المواقع، كما تظهر بيانات Ahrefs أن 97% من ملفات llms.txt لم تحصل على أي طلبات
تنشر Google وMicrosoft وآخرون مواصفات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي
وصلت مواصفات الوكيل في غضون أيام من بعضها البعض. نشرت Google Cloud تنسيق المعرفة المفتوحة، وتبعه تحالف يضم Google وMicrosoft وGitHub وHugging Face مع Agentic Resource Discovery.
الحقائق الرئيسية: تنسيق المعرفة المفتوحة، أو OKF، هو تنسيق تخفيض السعر لتعبئة المعرفة التنظيمية، وأشياء مثل مجموعات البيانات والمقاييس ودفاتر التشغيل، بطريقة يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي قراءتها. اكتشاف موارد الوكيل، أو ARD، عبارة عن مسودة مواصفات لكيفية عثور الوكلاء على الأدوات والمهارات والوكلاء الآخرين والتحقق منها. كلاهما مبكر، مع OKF في الإصدار 0.1 وARD في 0.9.
لماذا هذا مهم؟
لا أحد من المواصفات يطلب منك أي شيء هذا الأسبوع. كلاهما يكرران الخطوة التي قام بها llms.txt، وهو ملف منظم على المجال الخاص بك ليقرأه البرنامج، وتبقى نفس مسألة التبني غير المستقرة معلقة عليهما. شاهد التنسيقات التي يتم انتشارها قبل الالتزام بأي منها.
ما يقوله محترفو تحسين محركات البحث (SEO).
قام مارتن جيفري، المؤسس والقائد الاستراتيجي لشركة Harton Works، بمقارنة ARD بالأيام الأولى للبحث على LinkedIn:
“إنها خريطة الموقع، التي ولدت من جديد من أجل القدرات وليس الصفحات.”
سوغانثان موهاناداسان، المؤسس المشارك لشركة Snippet Digital، الذي صمم أداتين مجانيتين للتنسيق، خفف من التوقعات:
“هذا ليس فطرًا سحريًا ولن يزيد من رؤية الذكاء الاصطناعي لديك بين عشية وضحاها.”
اقرأ تغطيتنا الكاملة: تعلن Google Cloud عن تنسيق المعرفة المفتوحة وGoogle وMicrosoft Back Draft AI Agent Discovery Spec
المملكة المتحدة تأمر جوجل بتصنيف نتائج البحث بشكل عادل
وضعت هيئة المنافسة والأسواق في المملكة المتحدة (CMA) قواعد جديدة لبحث Google. يجب على Google تصنيف النتائج العضوية وفقًا لمعايير موضوعية وتقديم إشعار قبل إجراء تغييرات مهمة.
الحقائق الرئيسية: يغطي شرط التصنيف العادل النتائج العضوية في المملكة المتحدة، بما في ذلك نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ولكن ليس الإعلانات، ويلزم Google باستخدام معايير موضوعية وغير تمييزية، وإعطاء إشعار مسبق بالتغييرات المهمة، وتقديم طريق لإثارة مخاوف التصنيف. الشرط الثاني هو تحويل أداة Google الطوعية لنقل البيانات في المملكة المتحدة إلى التزام قانوني. اعترضت جوجل على هذه الفرضية، قائلة إن تصنيفها عادل وشفاف بالفعل.
لماذا هذا مهم؟
متطلبات الإشعار المسبق والشكاوى هي الأجزاء التي يمكن أن تمس العمل اليومي، وتستبدل التحديث الأساسي للصندوق الأسود بالتحذير وطريقة للرد. يصل التصنيف العادل أيضًا إلى داخل AI Overviews، ومثل متطلبات إلغاء الاشتراك التي أصدرتها هيئة السوق المالية في أوائل يونيو، فإنه ينطبق فقط في المملكة المتحدة، مع تأثير حقيقي يصل إلى كيفية اختيار Google لتنفيذه.
ما يقوله محترفو تحسين محركات البحث (SEO).
وتحدثت لورا إيانكو، مؤسسة Searchpedia، عن الأمر بشكل أكثر صراحة على LinkedIn:
“لا مزيد من “أوبسي، لقد قمنا للتو بإسقاط تحديث أساسي آخر.””
تتوقع كلوي سميث، قائدة تحسين محركات البحث الإستراتيجية في Blue Array، رد فعل سلبيًا:
“أتوقع أن تحاول Google إيجاد طريقة للتغلب على هذا الأمر.”
اقرأ تغطيتنا الكاملة: يجب على Google تقديم إشعار قبل إجراء تغييرات مهمة في التصنيف
موضوع الأسبوع: الطلب على الملفات المنظمة مستمر في النمو
معظم أيام الأسبوع تدور حول نفس الطلب. انشر ملفًا منظمًا ليقرأه الذكاء الاصطناعي، وقم باستضافته على نطاقك الخاص.
llms.txt هي الحكاية التحذيرية هنا. الملف موجود بالفعل، لكن جوجل تقول إنها لا تستطيع التمييز بين المواقع، وتشير البيانات إلى أن الروبوتات بالكاد تقرأه. OKF وARD هما نفس الطلب الذي وصل حديثًا، ولم يتم إثبات اعتمادهما بعد، في حين أن أدوات Bing الجديدة تقع على الجانب الآخر من الصفقة، حيث تقيس ما إذا كان أي من هذا النشر يتحول بالفعل إلى استشهادات.
أصبح الطلب روتينيًا حتى في حالة عدم وجود مكافأة. لا يزال يتم تحديد أي من هذه التنسيقات تستحق الاحتفاظ بها، وفرز الفائزين من الملفات التي لا يقرأها أحد هو العمل الذي سيقدمه لك هذا الأسبوع.
أهم قصص الأسبوع:
المزيد من الموارد:
صورة مميزة: PeopleImages / Shutterstock
اكتشاف المزيد من قمم التجارية للأعمال
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
