ما الذي يحل محل الدليل النهائي في بحث الذكاء الاصطناعي
“الأدلة النهائية” كانوا أبطال الوزن الثقيل بلا منازع في تحسين محركات البحث. لقد تم تصميمها خصيصًا لتتوافق مع كيفية قياس خوارزمية Google لقيمة المحتوى.
ساعدت “تقنية ناطحة السحاب” في ترسيخ مبدأ: الطول = العمق.
لكن الويب انتقل. تحولت نية البحث نحو الإجابات السريعة، ودمر تشبع الذكاء الاصطناعي الطول كإشارة مصداقية، وبدأت أنظمة جوجل في معاقبة الشيء الوحيد الذي تم تصميم الأدلة النهائية لإنتاجه: كسب صفر للمعلومات.
فماذا الآن؟
إن قيد المحتوى الجديد هو قابلية الاستخراج، وهو يغير كل قرار هيكلي، من الإيجاز إلى النشر.
المحتوى الخاص بك له حد أقصى للكلمات: الميزانية الأساسية
تخصص محركات الذكاء الاصطناعي مثل Gemini ما يقرب من 380 كلمة لكل صفحة ويب لتأسيس الاستعلام، بغض النظر عن الطول الإجمالي للمقالة. إنه قيد استرجاع يجب عليك التكيف معه.
بيانات الاستخراج دقيقة:
الصفحات التي يقل عدد أحرفها عن 5000 حرف: معدل استخراج الذكاء الاصطناعي بنسبة 66%.
الصفحات التي تزيد عن 20000 حرف: معدل استخراج الذكاء الاصطناعي بنسبة 12%.
تجيب الأنظمة التوليدية الآن على العديد من الاستفسارات دون الحاجة إلى نقرة واحدة. لم تعد حركة المرور التي تم التقاطها في تلك الصفحات موجودة ليتم التقاطها. إن نهج تسويق محتوى الدليل النهائي المكون من 4000 كلمة يدمر بشكل فعال رؤية البحث التوليدية.
إن ما يحل محل المكتبة المعلوماتية هو شيء مختلف هيكليًا وأكثر تطلبًا في الإنتاج. يجب أن تحصل كل جملة على مكانها من خلال تسمية كيان، أو ذكر علاقة، أو الحفاظ على شرط، أو تقديم مطالبة قابلة للاستشهاد.
احفر بشكل أعمق: كيفية الكتابة لبحث الذكاء الاصطناعي: دليل التشغيل للمحتوى الذي يمكن قراءته بواسطة الآلة
كن العلامة التجارية التي توصي بها منظمة العفو الدولية.
تعرف على مكان ظهور علامتك التجارية في بحث الذكاء الاصطناعي، وأين يفوز المنافسون، وما يلزم لتصبح الإجابة التي يوصي بها الذكاء الاصطناعي.
شاهد رؤية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك
من الكلمات الرئيسية إلى المواضع: مبدأ القفل
طرح استهداف الكلمات الرئيسية التقليدي سؤالًا واحدًا: “ما الذي يبحث عنه الأشخاص؟”
يطرح تحديد موضع المشكلة أولاً سؤالًا أصعب: “ما الموقف الذي أدى إلى هذا البحث، وكيف تبدو الإجابة المفيدة حقًا داخل هذا الموقف؟”
وهنا يصبح مبدأ القفل مفيدًا. عملك عبارة عن قفل يفتح لمجموعات متعددة، تمثل كل منها مشكلة مميزة لشخص مميز.
على سبيل المثال، يعتبر مقدم خدمة التأمين على السيارات الذي يستهدف “التأمين على السيارات” فئة. يعد إنشاء نفس المزود صفحات منفصلة لـ “سائق جديد يبلغ من العمر 18 عامًا رفضته شركات التأمين القياسية” و”ساعي يستخدم مركبة للعمل التجاري” هو الحل.
يبدو هذا التمييز فلسفيًا إلى أن تدرك أنه يؤثر على كل قرار هيكلي. أندرو هولاند على حق: الذكاء الاصطناعي قتل مُحسنات محركات البحث المعلوماتية منخفضة الجودة. إليك بعض النصائح التكتيكية لتغيير نهج المحتوى الخاص بك.
3 عمليات إعادة كتابة تكتيكية لتحديد موضع المشكلة أولاً
استبدل الهوية الفئوية بهوية المشكلة
قبل: “نحن مزود تأمين”.
بعد: “نحن نحل مشكلة الاكتتاب للسائقين لأول مرة الذين تقل أعمارهم عن 25 عامًا والذين ترفضهم شركات التأمين القياسية.”
أعد كتابة العناوين كنتائج، وليس تسميات
قبل: “تأمين السيارات | اسم العلامة التجارية”
بعد: “تم رفض التأمين على السيارات للسائقين الجدد الذين تقل أعمارهم عن 25 عامًا من قبل معظم مقدمي الخدمة”
اعتمد على القيود بدلاً من قمعها
إن الإقرار بأن الحل الخاص بك يعمل مع فرق مكونة من 100 فرد أو أكثر ولكن ليس مع المشغلين المنفردين يشير إلى نظام الاسترداد بأنه يمكن الاستشهاد بالمحتوى الخاص بك بثقة. النصيحة العامة هي المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي بالفعل مجانًا.
إن التوجيه المدرك للقيود والشروط المحددة هو ما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تكراره، وبالتالي يجب أن يكون مصدرًا.
ينهار هذا المنطق أحد الفروق الأكثر رسوخًا في التسويق الرقمي. كان الفصل التقليدي بين المحتوى المعلوماتي والصفحات المقصودة التجارية دائمًا مصطنعًا إلى حد ما، لكن استرجاع الذكاء الاصطناعي جعله غير مستدام من الناحية الهيكلية.
إن ما يحل محل التمييز السابق هو بنية محتوى مختلفة بشكل أساسي: كل صفحة عبارة عن مستند يعرف بالضبط الجهة التي تهدف إليها، ويذكر المشكلة التي يحلها في الجملة الأولى، ويكسب صيته من خلال تقديم قرار محدد بدرجة كافية ليتم الاستشهاد به ولكنه بشري بدرجة كافية لتحويله.
يجب على المسوقين البدء في إدخال إجابات محددة لموضوع المشكلة وقابلة للقراءة بواسطة الذكاء الاصطناعي مباشرة في الصفحات التجارية بدلاً من المدونات. تم استيعاب ملخصات المعلومات منخفضة الجودة مثل تقرير “أفضل الأدوات لـ X” ودليل “الكيفية” الذي لا يضيف شيئًا إلى المعرفة الموجودة من قبل الأنظمة التوليدية التي تجيب الآن على هذه الاستفسارات دون نقرة واحدة.
احفر بشكل أعمق: كيف تحافظ على المحتوى الخاص بك متجددًا في عصر الذكاء الاصطناعي
احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.
انظر الشروط.
الكتابة للسياق صفر
يجب أن تكون كل جملة قائمة بذاتها وقادرة على البقاء بمفردها. لا تقرأ أنظمة الاسترجاع المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مقالتك بالطريقة التي يقرأها الإنسان: بالتسلسل، مع سياق متراكم.
بدلاً من ذلك، سوف يقوم LLM برفع الجمل بطريقة “إرسال هذا إلى شخص بدون سياق” عن طريق استخراج المقاطع وتقييم الجمل كوحدات دلالية مستقلة.
إذا كانت الجملة تتطلب من جيرانها أن يكون لهم معنى، فلا يمكن استخلاصها وتقييمها كوحدة دلالية مستقلة (أي أنها ليست سهلة الفهم ولا مفيدة للآلة).
أنماط الفشل الثلاثة وإصلاحاتها:
فشلمثالإصلاح ضمير لم يتم حله”تتضمن أيضًا سعة تخزينية غير محدودة.””تتضمن خطة Dropbox Business Standard 5 تيرابايت من التخزين السحابي المشفر.”حالة تم تجريدها”انخفض السعر بشكل ملحوظ.””تكلف خطة Asana Enterprise Plan 24.99 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا، بانخفاض من 30.49 دولارًا أمريكيًا في الربع الأول من عام 2024.”ادعاء غامض”منصتنا تجعل إدارة الفريق أسهل.””تعمل خطة Asana Enterprise Plan على تبسيط تتبع المشاريع متعددة الوظائف لفرق تضم أكثر من 100 فرد.” الناس.”
إذا كنت تريد كتابة محتوى متوافق مع LLM، بغض النظر عن تنسيق المحتوى الذي تقوم بإنشائه، فإليك نصيحتي: ابحث في الثلاثيات الدلالية.
نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تقوم بتقييم المحتوى باستخدام بنية تحتية متطابقة للاسترجاع بغض النظر عن نوع الصفحة، فإن الثلاثيات الدلالية (الموضوع، والمسند، والكائن، والشروط المحفوظة) تنطبق بالتساوي على مقالات المدونة، وأوصاف المنتجات، وصفحات التسعير.
فيما يلي تطبيق ملموس للثلاثيات الدلالية: اجعل عنوانك أكثر وضوحًا. تضيف العناوين الصريحة الموضوعة مباشرة فوق الفقرات المقابلة لها أهمية رياضية (أي أنها تعمل على تحسين درجات تشابه جيب التمام)، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي أكثر احتمالية بنسبة 17.54٪ لتحديد هذا المقطع إذا كان يحتوي على عنوان رئيسي جيد.
صيغة طعم الاقتباس
كيف يمكنك الحفاظ على المحتوى متجددًا في عصر الذكاء الاصطناعي؟
أولاً، تقبل أنك تقوم بتحسين الفقرات، وليس الصفحات.
تحدد صيغة طعم الاقتباس كيفية بناء كتل الفقرة التي تنتمي إليها الجمل.
الخطوة 1: الافتتاح التصريحي المباشر (40 إلى 60 كلمة)
لا ديباجة. لا “في هذا القسم سوف نستكشف”. الجواب أولا، دائما. هذه الكتلة هي ما تستخرجه الأنظمة التوليدية.
الخطوة 2: السياق (جملة أو جملتين كحد أقصى)
توسيع دون دفن. كل جملة إضافية تزيد عن اثنتين تقلل من كثافة ما قبلها.
الخطوة 3: الأدلة المنظمة
جدول أو قائمة مرقمة أو مقارنة. شيء قابل للاستخراج في حد ذاته، مستقل عن النثر المحيط به.
الخطوة 4: عنوان قائم بذاته
يجب أن يذكر H2 أو H3 التالي الموضوع والقصد ونطاق ما ظهر للتو. ليس “الوجبات السريعة الرئيسية”. ليس “نظرة عامة”.
يجب أن يكون العنوان منطقيًا تمامًا عند قراءته خارج السياق تمامًا، لأنه في الاسترجاع التوليدي، سيكون الأمر كذلك في كثير من الأحيان.
يحتوي دليل المحتوى القابل للقراءة آليًا على المزيد من النصائح المتعلقة بطعم الاقتباس.
يشرح آدم تانجواي ذلك جيدًا: إن طبقة السلطة تتراكم بمرور الوقت. ولهذا السبب تعمل صيغة طعم الاقتباس على المدى القصير والطويل.
هيكل الآلة مع خصوصية الإنسان
إن إدارة التوتر بين البنية التي يمكن قراءتها بواسطة الذكاء الاصطناعي والإقناع البشري أمر صعب. مثل تشبيه Shrek بالبصل، فإن المحتوى المتوافق مع LLM يحتوي على طبقات أكثر مما يدركه معظم الناس. ليس عليك الاختيار بين الاثنين. عليك أن تضع طبقة منهم.
شاهد هذا الفيديو على اليوتيوب
يضع الهرم المقلوب القائم على الذكاء الاصطناعي كتل إجابات يمكن قراءتها آليًا عند افتتاح كل قسم. إن رواية القصص البشرية – الحكاية، والقيد، والعدد الفعلي / الإحصائيات / النتيجة – تنتمي مباشرة بعد ذلك، وهي متصلة بانتقال طبيعي ينقل القارئ من البنية المثالية إلى السرد المكتسب.
حددت جيسيكا فوستر “قصص الجمال الحقيقية” من دوف كمثال رائع على هذا النوع من كتابة النصوص. يبدأ Dove بإرشادات منظمة تلبي الاسترجاع المبني على النية، ثم يربط تلك البرامج التعليمية بالتجارب الحية للعملاء الحقيقيين.
يحصل الجهاز على إجابة يمكن الاستشهاد بها في الجزء العلوي من الكتلة. يحصل الإنسان على سبب للاعتقاد به في الجسد. لا تؤثر أي من الطبقات على الأخرى لأنها تشغل مواضع مختلفة في المستند.
لدى Casey Nifong سير عمل رائع للتدقيق للمحتوى الموجود:
حدد السؤال الرئيسي الذي يجيب عليه كل قسم.
ابحث عن أوضح إجابة مباشرة مدفونة في الفقرات وانقلها إلى الأعلى.
قم بإزالة مقدمات المحادثة التي تؤخر الإجابة الأساسية.
قم بإجراء اختبار العزل واختبار توضيح الغموض في كل جملة في منتصف الصفحة.
اترك القصص والأمثلة وصوت العلامة التجارية سليمًا أسفل كتلة الإجابة، بحيث تكون متصلة عن طريق التحولات الطبيعية.
إذا لم يتمكن الذكاء الاصطناعي من العثور عليك، فلن يتمكن العملاء من العثور عليك أيضًا.
تتبع ظهورك عبر بحث الذكاء الاصطناعي، واكتشف الفرص الضائعة، وعزز تواجدك حيث يطرح العملاء الأسئلة.
شاهد رؤية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك
الزاوية المفقودة: سير عملك غير موجود بعد
أنت تعلم الآن أن المحتوى الجيد لم يعد يبدو كدليل نهائي مكون من 4000 كلمة. حان الوقت الآن لمعرفة سير العمل الذي ينتج عنه محتوى جيد جديد.
تصف معظم المقالات في Search Engine Land الوجهة وليس الطريق. هذا لأنك مسؤول عن الرحلة. أنت بحاجة إلى إنشاء قائمة المراجعة التحريرية الخاصة بك، والبنية السريعة (إذا كنت تستخدم LLMs لإعادة هيكلة المحتوى الحالي)، وحساب الميزانية الأساسية.
تجاوز النظرية وقم ببناء نظام تحريري ينتج باستمرار محتوى متوافقًا مع LLM دون التضحية بالخصوصية البشرية التي لا يمكن لأي نموذج تكرارها.
إرسال التعليق