ربما تكون Google على وشك توسيع مجال تحسين محركات البحث (SEO).

لقد كان تحسين محركات البحث (SEO) دائمًا بمثابة معركة من أجل الصفحة الأولى من Google. يفترض كل ملخص لسلسلة الأدوات والتدقيق والمحتوى أن أنظمة التصنيف في Google تقوم بتقييم مجموعة ثابتة نسبيًا تتكون من 20 إلى 30 صفحة مرشحة تقريبًا قبل تحديد التصنيف النهائي.

لقد أبقت Google هذه المجموعة صغيرة لأن تقييم المزيد من الصفحات يعد أمرًا مكلفًا من الناحية الحسابية.

واعترف نائب الرئيس للبحث في Google بهذا القيد في المحكمة الفيدرالية. وأكد الرئيس التنفيذي للشركة في وقت لاحق وجود اختناق في الأجهزة وراء ذلك. وقد نشر قسم الأبحاث في جوجل الآن تقنية مصممة لتقليل هذه التكاليف.

وإذا اتسعت مجموعة المرشحين، فإن قواعد العقد الماضي تتوقف عن العمل.

لماذا تكون نافذة التصنيف من 20 إلى 30 نتيجة؟

إليك التبادل المهم من اليوم 24 من قضية الولايات المتحدة ضد Google في أكتوبر 2023. مستشار وزارة العدل كينيث دينتزر يستجوب باندو ناياك، نائب رئيس البحث في Google، من صفحة النص 6431:

س: يقوم RankBrain بفحص أفضل 20 أو 30 مستندًا وقد يقوم بتعديل درجاتها الأولية. هل هذا صحيح؟ ج: هذا صحيح.

س: هل يعتبر تشغيل RankBrain عملية مكلفة؟ ج: إنها بالتأكيد أكثر تكلفة من بعض مكونات التصنيف الأخرى لدينا.

س: هذا، جزئيًا، أحد الأسباب التي تجعلك تنتظر حتى تصل إلى آخر 20 أو 30 قبل تشغيل RankBrain؟ ج: هذا صحيح.

س: يعتبر برنامج RankBrain مكلفًا جدًا بحيث لا يمكن تشغيله على مئات أو آلاف النتائج؟ ج: هذا صحيح.

أربع تأكيدات متتالية. إن عنصر التعلم العميق في تصنيف جوجل، والذي بنى عليه مُحسنو محركات البحث عقدًا من النظرية حوله، تم حجبه عمدًا من الجزء الأكبر من الفهرس لأن جوجل لا تستطيع تحمل تكاليف تطبيقه على نطاق أوسع.

إن البنية التي تغذي نافذة إعادة الترتيب هذه تكشف بنفس القدر. في وقت سابق من نفس الشهادة، في صفحة النص 6406، وصف ناياك استرجاع قائمة المنشورات الكلاسيكية للقاضي ميهتا: 

“[T] جوهر آلية الاسترجاع هو النظر إلى الكلمات الموجودة في الاستعلام، والتنقل في القائمة، وهي تسمى قائمة المنشورات… [Y] لا يمكنك السير في القوائم حتى النهاية لأنها ستكون طويلة جدًا.” 

يتم تجميع المجموعة إلى “عشرات الآلاف” من الصفحات قبل بدء التصنيف، ومن هذه المجموعة فقط أفضل 20 إلى 30 نتيجة تصل إلى طبقة التعلم العميق.

وهذا يتعارض مع الطريقة التي تصف بها معظم تعليقات تحسين محركات البحث Google. تتعامل الصناعة مع RankBrain وBERT ومكونات التعلم العميق الأخرى باعتبارها تعريفًا لكيفية تصنيف Google. تحت القسم، وصفها ناياك بأنها طبقات اختيارية باهظة الثمن يتم تطبيقها على نافذة ضيقة قامت عملية الاسترجاع الكلاسيكي بإعدامها بالفعل.

كل ممارسة في هذه الصناعة تتعامل مع أفضل 20 إلى 30 شركة على أنها سطح تنافسي تفترض أنها ستبقى بهذا الحجم. توضح الشهادة أن الافتراض مشروط وليس تأسيسيًا. كان من الممكن أن يكون العدد 50 أو 500. وقد وصل إلى 20 إلى 30 لأن هذا هو ما ستدعمه ميزانية أجهزة Google، وقد ظل القيد قائمًا.

إن القيد الذي يحمل الرقم هناك أصبح الآن معروضًا للعامة، وقد نشرت جوجل ما سيأتي بعد ذلك.

عملاؤك يبحثون في كل مكان. تأكد من ظهور علامتك التجارية.

مجموعة أدوات تحسين محركات البحث (SEO) التي تعرفها، بالإضافة إلى بيانات رؤية الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها.

ابدأ النسخة التجريبية المجانية

ابدأ مع

الجدار والخوارزمية التي تتسلقه

في 7 أبريل، جلس ساندر بيتشاي مع جون كوليسون وإيلاد جيل في برنامج Cheeky Pint، ووصف مجموعة من قيود العرض الصعبة التي لن يحلها أي مبلغ من CapEx على المدى القصير. الخط التشغيلي: 

“لكي نكون واضحين للغاية، نحن مقيدون بالعرض. نحن نشهد الطلب في جميع المناطق السطحية.”

وقد ذكر بيتشاي خمسة اختناقات محددة: تبدأ الرقاقة في المسابك، والذاكرة، والطاقة، والسماح بمراكز البيانات، والعمالة الماهرة. ومن بين الخمسة، كان يضغط بشدة على الذاكرة: 

“لا توجد طريقة تمكن شركات الذاكرة الرائدة من تحسين قدراتها بشكل كبير.” 

بالنسبة للأفق من 2026 إلى 2027، لن تتمكن جوجل من شراء طريقها لتجاوز عنق الزجاجة في الذاكرة. الأسعار المرتفعة لن تخلق المزيد من القدرات.

وهذا مهم لأن البحث عن متجهات الجيران الأقرب، وهي الآلية التي تقف وراء الاسترجاع الدلالي الحديث، مرتبط بالذاكرة. كلما اتسعت مجموعة الصفحات المرشحة التي يمكن للنظام أن يأخذها في الاعتبار، زادت الذاكرة التي يحتاجها. إن الاقتران الوثيق بين إمدادات الذاكرة واتساع نطاق الاسترجاع هو ما يحدد حدود التكلفة التي شهد عليها ناياك.

في 24 مارس، قبل أسبوعين من حلقة Cheeky Pint، نشرت Google Research منشور مدونة يصف تقنية تسمى TurboQuant. تم تأليف ورقة arXiv ذات الصلة، بعنوان “TurboQuant: تكميم المتجهات عبر الإنترنت بمعدل تشويه شبه مثالي”، من قبل باحثين في Google Research وGoogle DeepMind وجامعة نيويورك.

يدعي العنوان:

ضغط من 4x إلى 4.5x لتمثيلات المتجهات مع أداء “يضاهي النماذج غير الكمية” على معيار LongBench.

تم تقليل وقت فهرسة البحث عن الجيران الأقرب إلى “صفر تقريبًا”.

يتفوق على تقنيات تكميم المنتج الحالية عند الاستدعاء.

يغطي البحث تطبيقين: ضغط ذاكرة التخزين المؤقت KV داخل Gemini، والبحث عن أقرب جار في قواعد البيانات المتجهة. ركزت معظم التغطية على تطبيق الجوزاء. تطبيق كومة البحث هو نصف البحث عن الجيران الأقرب، وهو التطبيق ذو الصلة بحدود التكلفة التي وصفها ناياك. 

إذا كانت الفهرسة مجانية فعليًا وانخفضت الذاكرة لكل ناقل بمقدار 4x، فإن الاقتصاد الذي جعل RankBrain يتراوح بين 20 إلى 30 مرشحًا لم يعد قابلاً للتطبيق. يمكن للنظام الذي يعمل على نفس الجهاز أن يقيم بشكل معقول مجموعة مرشحة أكبر عدة مرات.

لم يتم تأكيد نشر TurboQuant في بحث Google. ذكرت TechCrunch في وقت الإعلان أنها ظلت اختراقًا معمليًا، ولم يحمل التحديث الأساسي في مارس 2026 أي تعليق عام من Google يربطه بكفاءة الاسترجاع أو تكميم المتجهات. نشرت Google الخوارزمية لكنها لم تنشرها بعد.

قامت Google بتشغيل بحث متجه كمي في الإنتاج لسنوات من خلال ScaNN. يعمل TurboQuant على توسيع هذا النهج بدلاً من تقديمه.

لقد تحول السؤال من ما إذا كان من الممكن نقل حدود التكلفة إلى ما يفعله مُحسنات محركات البحث قبل أن يتحرك.

ما يجب القيام به قبل تحركات الحدود

إن انتظار SERPs لتأكيد أن الاسترجاع قد اتسع قبل التعديل هو الإستراتيجية الخاسرة. السطح التنافسي يتغير. بحلول الوقت الذي يصبح فيه مرئيًا في أدوات تتبع الرتب، يكون عمل تحديد الموقع للدورة التالية قد تم بالفعل.

هناك ثلاث تحولات عملية تستحق القيام بها الآن.

1. قم بقياس ما إذا كانت صفحاتك تدخل في المجموعات المرشحة

أدوات تتبع الترتيب تقيس الموضع داخل المجموعة. لا يذكرون شيئًا عما إذا كانت الصفحة مؤهلة للمجموعة في المقام الأول. في البحث الكلاسيكي، يكون التمييز أقل أهمية لأن المجموعة ضيقة. في الاسترجاع بوساطة الذكاء الاصطناعي، وفي نافذة أوسع على غرار RankBrain بمجرد وصولها، يكون التمييز هو اللعبة بأكملها.

أسرع فحص هو تحليل سجل الخادم. هناك فئتان من وكلاء مستخدم الاسترجاع مهمان. 

تقوم برامج زحف فهرس البحث ببناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يتم سحبها منها. بعض الأمثلة تشمل:

OAI-SearchBot (بحث ChatGPT).

Claude-SearchBot (بحث كلود).

PerplexityBot.

Applebot (الذي يغذي أيضًا Apple Intelligence). 

يقوم الوكلاء الذين يحركهم المستخدم بجلب الصفحات عند الطلب عندما يسأل شخص ما نموذج الذكاء الاصطناعي حول موضوع تغطيه صفحتك: ChatGPT-User، وClaude-User، وPerplexity-User.

ولا تنفِّذ هذه العناصر جافا سكريبت، لذا فهي غير مرئية لـ “إحصاءات Google”‏ 4 وأي أداة تحليلية تعتمد على العلامات من جانب العميل. إذا كانت الصفحات التي تهمك لا تظهر في أي من القائمتين، فهي ليست ضمن مجموعات المرشحين التي تنشئها تلك الأنظمة، ولا يمكن لأعمال التصنيف أن تضعها هناك.

احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.

انظر الشروط.

2. تدقيق الصفحات لسهولة الاسترجاع بشكل منفصل عن سهولة التصنيف

الترتيب والاسترجاع يكافئ خصائص مختلفة. تتضمن إشارات التصنيف التي تعرفها بالفعل السلطة الموضعية وقيمة الارتباط ومطابقة غرض الاستعلام. تبحث أنظمة الاسترجاع عن شيء آخر: ادعاء واضح ومكتفي بذاته وقابل للاستشهاد به ويمكن استخلاصه وتقييمه دون قراءة الوثيقة بأكملها. 

غالبًا ما تدفن الصفحة المكتوبة للتصنيف ادعاءها الرئيسي تحت تحديد السياق، والتحذيرات، والديباجة التي تعتمد على تحسين محركات البحث. في صفحة جاهزة للاسترجاع، يوجد الادعاء في أول 100 كلمة، مرفقًا بكيان أو إحصائية يمكن لنظام الاسترجاع التحقق منها، ومحاطًا بأدلة تستحق الاستشهاد بها. تفشل معظم المواقع التي نقوم بتدقيقها في هذا الاختبار حتى عندما تحصل على تصنيف جيد.

3. توقف عن التعامل مع أعلى 20 إلى 30 صفحة كهدف ثابت

النافذة عبارة عن قيود على الأجهزة ظلت صامدة لسنوات لأنه لا يستطيع أحد في Google تحمل تكاليف توسيعها. إن ملخص المحتوى ضد “ما يتم تصنيفه في المواضع من 1 إلى 10 لهذا الاستعلام” هو ملخص مقابل لقطة لنافذة أضيق مما يجب أن يكون بسبب اقتصاديات الأجهزة. 

وعندما يتغير الاقتصاد، فإن النافذة سوف تتسع. المحتوى المصمم للمنافسة داخل مجموعة ضيقة سيواجه منافسة أوسع بمجرد توسعه. يذهب الهامش إلى المحتوى الذي كان قويًا بما يكفي لدخول مجموعة مرشحة أوسع منذ البداية.

لا يتطلب أي من الثلاثة التنبؤ بموعد وصول TurboQuant أو مشتقاته إلى الإنتاج. وهي تتطلب الاعتراف بأن اقتصاديات الاسترجاع تتحرك وتتمركز في ما يقع على الجانب الآخر من الحركة، وليس في اللقطة الحالية.

شاهد الصورة الكاملة لرؤية بحثك.

تتبع وتحسين واربح في بحث Google والذكاء الاصطناعي من نظام أساسي واحد.

ابدأ النسخة التجريبية المجانية

ابدأ مع

2026 هو عام التغيير بالنسبة لكبار المسئولين الاقتصاديين

الاختبار بسيط. اسحب سجلات الخادم الخاص بك لآخر 30 يومًا. قم بإحصاء وكلاء مستخدم الاسترداد الذين وصلوا إلى الصفحات التي تهمك. إذا كانت الإجابة صفرًا، أو قريبًا منها، فلن يؤدي أي قدر من العمل التصنيفي إلى نقل هذا الرقم.

السطح التنافسي يتغير تحتك. والباقي يتبع.