مخرجات أفضل للذكاء الاصطناعي ونتائج تحسين محركات البحث

تستخدم معظم فرق تحسين محركات البحث (SEO) بالفعل الذكاء الاصطناعي لكتابة المحتوى. لا يستطيع أي منهم تقريبًا شرح النظام الكامن وراء ذلك.

في ندوة عبر الإنترنت عقدتها SEJ مؤخرًا، شارك داريل تايلر، المدير الأول للنمو العضوي في CallRail، إحصائية من محادثاته الخاصة عبر الصناعة: ما يقرب من 85% من مُحسنات محركات البحث التي يتحدث عنها يستخدمون الذكاء الاصطناعي للمحتوى، وحوالي 12% فقط لديهم أنظمة موثقة تحكم هذا الاستخدام.

هذه الفجوة هي المشكلة برمتها. لقد حدث التبني بالفعل. ما يفصل بين الفرق الآن هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعمل على أساس أو ينفلت.

استعرض داريل الطبقات الأربع التي تحول اشتراك الذكاء الاصطناعي إلى ميزة فعلية، ولماذا يبدو المحتوى الخاص بك عامًا بدونها، والتدقيق الذي يوضح أين توجد فجواتك.

شاهد الندوة عبر الإنترنت حسب الطلب الآن واحصل على الإطار الكامل.

85% من مُحسّنات محرّكات البحث تستخدم الذكاء الاصطناعي للمحتوى. 12% لديهم نظام وراء ذلك.

تمت تسوية التبني. في محادثات داريل عبر الصناعة، فإن الغالبية العظمى من مُحسنات محركات البحث تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي للمحتوى بشكل ما. يظهر التقسيم في طبقة واحدة في الأسفل: حوالي 12% فقط لديهم أنظمة موثقة لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا.

قال داريل: “إذا كان استخدامك للذكاء الاصطناعي مطابقًا لاستخدام منافسك للذكاء الاصطناعي، فلن يكون لديك في الواقع استراتيجية أو ميزة، بل لديك فقط اشتراك”.

أعراض العملية غير المكتملة هي الأعراض التي يتعرف عليها معظم الممارسين. يتنقل الناتج بين أعضاء الفريق لأن كل فرد يدير مطالباته الخاصة. تتدهور الجودة على نطاق واسع: تبدو المقالات القليلة الأولى رائعة، ثم بحلول المادة 97 هناك انخفاض واضح لأن العمل بدأ في تحسين الرموز المميزة المحفوظة بدلاً من نتائج الأعمال. انشر 500 مقالة على أساس ضعيف، وبذلك تكون قد أنتجت 500 صفحة غير متوافقة مع العلامة التجارية، وليس 500 فوزًا.

أطلق داريل على هذا اسم عدم الاتساق المقياس، وضمور الجودة غير المرئي، والانحراف الأمثل. إن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي دون وجود أنظمة تدعمه لا يعد نمواً. إنه يكلف حركة مرور حقيقية ووقتًا حقيقيًا يتم قضاؤه في إعادة إصلاح العمل المنشور.

الخطوة الأولى هي إجراء تدقيق صادق للوضع الفعلي لفريقك. قم بإجراء تدقيق نضج الذكاء الاصطناعي داخل الجلسة عند الطلب.

لماذا يُقرأ محتوى الذكاء الاصطناعي الخاص بك مثل محتوى أي شخص آخر

لماذا يبدو محتوى الذكاء الاصطناعي عامًا؟

لأن الذكاء الاصطناعي يبدأ من نفس القائمة الفارغة التي يستخدمها منافسوك. إذا كتبت مقالًا حول ماهية تتبع المكالمات، وقام أحد المنافسين بكتابة نفس المقالة بمطالبة مماثلة، فإن كلاكما يقدمان نفس المخرجات تقريبًا. يطلق داريل على المدخلات اسم “القائمة الفارغة للذكاء الاصطناعي”، وهذا جزء كبير من سبب ظهور محتوى الذكاء الاصطناعي من منظور عضوي. وهو يطابق كل شيء آخر تم نشره بالفعل.

السطر الذي يريدك أن تغادره هو: “لا يمكنك الخروج من سياق غير موثق”.

إن الهندسة السريعة أمر حقيقي، ولكنها لا تنقذ الذكاء الاصطناعي الذي ليس له سياق حول عملك. النموذج ليس عنق الزجاجة. المنصة ليست عنق الزجاجة. العملية حول الذكاء الاصطناعي هي. بدون سياق موثق، يكتب الذكاء الاصطناعي مما هو موجود على الإنترنت، وهو نفس المصدر الذي يستمد منه منافسوك.

عنصر الإجراء: قبل التوسع، قم بتوثيق السياق الذي يجعل المحتوى الخاص بك فريدًا: وضع علامتك التجارية ومنتجك، وبيانات الطرف الأول، والزوايا التي لا يمكن أن يقدمها سوى فريقك.

تعرف على الشكل الذي يبدو عليه السياق الموثق عمليًا، في الندوة عبر الإنترنت عند الطلب.

قم بتعليم الذكاء الاصطناعي عملك قبل أن تطلب منه الكتابة

ما هو الذكاء الاصطناعي Ops لتحسين محركات البحث؟

إنه النظام الذي يحكم كيفية إنتاج الذكاء الاصطناعي لعمل متسق وعالي الجودة ومتوافق مع العلامة التجارية على نطاق واسع. يتكون إطار داريل من أربع طبقات، مستوحاة من الروح من MLOps وRevOps وتشير إلى المحتوى.

طبقة المعرفة هي مصدر الحقيقة للذكاء الاصطناعي الخاص بك حول عملك: وجود العلامة التجارية والمنتجات، وإرشادات الأسلوب، والذكاء التنافسي، وبيانات الطرف الأول مثل المراجعات، وقصص العملاء، ونصوص المكالمات. وهو يسمي هذه الطبقة الأكثر أهمية، لأنها هي التي تعمل على إصلاح تشابه الذكاء الاصطناعي. يتوقف الذكاء الاصطناعي عن الكتابة من الموضوع وحده ويبدأ في الكتابة من موقعك.

طبقة سير العمل هي المكان الذي تصبح فيه قدرة الفرد معيارًا تنظيميًا: إجراءات التشغيل القياسية (SOPs)، والمكتبات الفورية التي يتم التعامل معها مثل كود الإنتاج، والقوالب. طبقة الحوكمة هي الجانب الإنساني: أطر ضمان الجودة، ونقاط التفتيش للمراجعة، وحلقات التغذية الراجعة التي تبني الثقة في المخرجات بمرور الوقت. طبقة التطبيق، والأدوات والنماذج نفسها، هي الأقل أهمية. النماذج هي محركات يمكنك تبديلها عندما يتم شحن محرك أفضل. لا يتغير نظامك عندما يتغير المحرك.

بيانات الطرف الأول هي الجزء الذي تتخطاه معظم الفرق والجزء الذي يكتسب الميزة. تمنح المراجعات وقصص العملاء ونصوص المكالمات تجربة الذكاء الاصطناعي المباشرة للكتابة منها، وهو بالضبط ما يكافئه البحث العضوي.

يتم عرض محتويات كل طبقة، وما يجب وضعه في قاعدة المعرفة، وكيفية هيكلة إجراءات التشغيل القياسية لسير العمل، وكيفية إزالة نقاط فحص الحوكمة مع بناء الثقة، بالكامل عند الطلب. انظر ماذا يحدث داخل كل طبقة.

توقف عن قياس المحتوى حسب الحجم. ابدأ بقياس النتائج.

كيف يجب عليك قياس محتوى الذكاء الاصطناعي إن لم يكن من حيث الحجم؟ من خلال النتائج التي يقودها. يمكن للمنافس شراء نفس اشتراك الذكاء الاصطناعي غدًا. لا يمكنهم شراء طبقة المعرفة، وسير العمل، والحوكمة التي بنيتها وكررتها لمدة عام. وهذا هو الجزء الذي مركب.

نصيحة داريل بشأن الأدوات هي أن تظل محايدًا لـ LLM حسب التصميم. قم بتنفيذ عمل اليوم من خلال أي نموذج يحقق أفضل أداء، وعندما يتغير القائد، قم بتبديل المحرك، وليس العملية. احتفظ بأصولك، وإرشادات النمط، والمكتبات الفورية، ومستندات تحديد المواقع، وعيش بشكل مستقل في بيئة يتم التحكم فيها بالإصدار بدلاً من أن تكون مقفلة داخل نظام أساسي واحد.

ويتحول الدور معها. صياغة أقل من الصفر، وبحث يدوي أقل، ومزيد من الإستراتيجية، وبناء طبقة المعرفة، والحوكمة. يصبح الفني مهندس النظام.

وتتغير بطاقة النتائج. يتم قياس عائد الاستثمار لتحسين محركات البحث (ROI) من خلال الكفاءة والتحويلات والإيرادات، وليس من خلال عدد المقالات التي نشرتها.

شاهد الندوة عبر الإنترنت عند الطلب للتعرف على الطرح الكامل، بدءًا من التدقيق وحتى سير العمل التشغيلي.

أسئلة وأجوبة: الأسئلة الأكثر فائدة من الندوة عبر الويب

س: أقوم بتزويد الذكاء الاصطناعي بالروابط من موقعي. فهل هذا يكفي لبناء طبقة المعرفة؟

أجاب داريل: إنها البداية، وليست النهاية. تغطي الروابط المحذوفة ما هو متاح للعامة بالفعل، ولكن قيمة طبقة المعرفة تكمن في ما ليس موجودًا على موقع الويب الخاص بك. وأشار إلى السياق الداخلي مثل بيان العلامة التجارية، والجمهور الذي تحاول جذبه، والموضع الذي لا يظهر أبدًا على صفحة عامة. قم بتغذية الروابط، ثم تعمق في السياق الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي العثور عليه بمفرده.

س: الموجه الذي يفوز في ChatGPT ليس هو الأفضل بالنسبة لـ Claude. كيف أتعامل مع ذلك؟

أجاب داريل: إن المطالبة ليست سوى نصف الناتج الجيد. النصف الآخر هو سياق فريد. إذا كان لديك إحساس قوي بالمظهر الرائع، فاعتمد على ذلك واطلب من الذكاء الاصطناعي مساعدتك في سد الفجوة. وقال إنه عندما تقدم نفس السياق الفريد، فإنك تحصل على نتيجة أكثر توازناً بغض النظر عن النموذج الذي تستخدمه، مما يجعل الاختلافات الفورية عبر الأنظمة الأساسية أقل أهمية.

س: بعيدًا عن مرات الظهور والنقرات في Search Console، كيف يمكنني معرفة ما إذا كان محتوى الذكاء الاصطناعي الخاص بي يضر أكثر من المساعدة؟

أجاب داريل: انتقل إلى GA4 للصفحة واقرأ إشارات المشاركة. يخبرك متوسط ​​وقت التفاعل والمشاهدات لكل مستخدم بكيفية أداء المحتوى فعليًا بمجرد وصول شخص ما، وليس فقط ما إذا كانت Google قد عرضته أم لا. اختباره غير الرسمي: اطلب من شخص ما خارج العمل أن يقرأه، وإذا واجهوا صعوبة، فمن المحتمل أن المحتوى ليس قويًا بما فيه الكفاية.

س: بعد مرور عام، لا يزال محتوى الذكاء الاصطناعي الخاص بي متوسطًا. هل هي المطالبات أم النموذج؟

أجاب داريل: ليس النموذج. ابدأ بالموجه، ثم انظر بشكل أعمق إلى مقدار السياق الذي قدمته للذكاء الاصطناعي للقيام بهذه المهمة. تشبيهه: اطلب من شخصين بناء منزل، والشخص الذي يسألك عما إذا كنت تريد الطوب أم الخشب، والذي يجمع السياق أولاً، يحيي الرؤية. ومن يهرب ويبني على الفور لا يفعل ذلك. قم بمراجعة الموجه، ولكن قم بمراجعة السياق الذي يقف خلفه، لأن الجمع هو ما يرفع المخرجات.

شاهد الندوة عبر الويب كاملة

شاهد الندوة عبر الإنترنت حسب الطلب الآن.