ما تكشفه بيانات بحث الذكاء الاصطناعي الجديدة عن الرؤية والثقة
الثقة في بحث الذكاء الاصطناعي آخذة في الانخفاض، ويقوم المستهلكون بالتحقق من صحة المعلومات عبر المزيد من المنصات، وترتبط رؤية الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بسلطة العلامة التجارية بدلاً من مقاييس تحسين محركات البحث التقليدية.
هذه هي من بين النتائج الرئيسية التي توصل إليها البحث الجديد الذي أجراه Fractl وSearch Engine Land، والذي قدمه المؤسس المشارك لـ Fractl كيلسي ليبرت في SMX Advanced. تقدم الدراسة نظرة تفصيلية على كيفية تقييم المستهلكين للإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، وما هي الإشارات التي تؤثر على توصيات الذكاء الاصطناعي، وأين تفشل العلامات التجارية في الحوكمة والإفصاح.
بعد المؤتمر، تحدثت مع Libert للتعمق أكثر في البيانات. غطت محادثتنا فجوة الثقة المتزايدة في بحث الذكاء الاصطناعي، ودور وسائل الإعلام المكتسبة وسلطة الكيان في رؤية الذكاء الاصطناعي، ولماذا لا تزال العديد من المؤسسات غير مستعدة لمواجهة التحديات التشغيلية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.
لقد انتهى شهر العسل
من الصعب تجاهل النتائج الرئيسية التي توصل إليها بحث ليبرت. في عام 2025، وجد 82% من المستهلكين أن بحث الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة من نتائج البحث التقليدية. وبحلول عام 2026، انخفض هذا الرقم إلى 54%، أي بانخفاض قدره 28 نقطة مئوية في عام واحد. نما معسكر المتشككين ستة أضعاف خلال نفس الفترة.
سألت ليبرت عما تعتقد أنه يقود هذا التآكل.
“الهلوسة. في البداية، كان الذكاء الاصطناعي عبارة عن آلة للإجابة الفورية خالية من الاحتكاك، وكانت تبدو متفوقة على إجابات Google المزدحمة. ومع فقدان الناس الثقة في إجابات الذكاء الاصطناعي واضطرارهم إلى بذل المزيد من الجهد للتحقق من صحتها، اختفى هذا الإشباع الفوري، وانخفضت درجة المساعدة بشكل كبير،” كما قال ليبرت.
ومع ذلك، فهي ليست متشائمة تمامًا بشأن الاتجاه الذي تتجه إليه الأمور.
وقال ليبرت: “إن الذكاء الاصطناعي يشهد تحسناً هائلاً، لذلك أتوقع أن يستقر هذا الرقم خلال العام المقبل حيث يتعلم الناس كيفية تحسين مطالباتهم ويقوم المهندسون بتحسين التكنولوجيا”.
وقد تأتي عملية إعادة الاستقرار هذه في وقت أقرب مما كان متوقعا. وأشار ليبرت إلى تقرير لشبكة سي إن إن بتاريخ 5 يونيو يغطي تحذيرات أنثروبك من أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قريبًا قادرًا على تحسين نفسه دون تدخل بشري. ويبقى أن نرى ما إذا كان هذا سيؤدي إلى تسريع استعادة ثقة المستهلك أو تعميق المخاوف بشأن موثوقية الذكاء الاصطناعي.
وفي هذه الأثناء، يقوم المستهلكون بالتحوط. ووجد البحث أن المشترين يتحققون الآن من 2.4 منصة في المتوسط قبل التحقق من صحة الشراء، وهو نمط ثابت عبر الجيل Z، وجيل الألفية، وجيل الطفرة السكانية.
لا تزال Google تتصدر أدوات الذكاء الاصطناعي بنسبة 3 إلى 1 فيما يتعلق بتوصيات المنتجات الموثوقة، حيث حصلت على 39% من ثقة المستهلك مقابل 14% لأدوات الذكاء الاصطناعي. Reddit، بنسبة 15%، يقع بينهما.
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
الرؤية العضوية متنوعة
بالنسبة إلى مُحسّنات محرّكات البحث (SEO) التي تشعر بالقلق من تآكل حركة المرور العضوية، فإن إطار Libert يقدم صورة أكثر دقة من رواية الهلاك النموذجية. أبلغ حوالي 50% من المسوقين عن انخفاض في عدد الزيارات منذ إطلاق AI Overviews، و61% منهم يلومون أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر.
وفي الوقت نفسه، يرى 57% نموًا في حركة المرور من منصات التواصل الاجتماعي، بما في ذلك TikTok وReddit وYouTube، ويرى 40% نموًا من مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وPerplexity.
تستحق خريطة القناة التي قدمها Libert في SMX الفهم.
لا يزال Google مهيمنًا على 84.8 مليار زيارة، ويعمل في المقام الأول كمحرك لالتقاط النوايا.
يتعامل كل من YouTube وInstagram/TikTok معًا مع اكتشاف العلامة التجارية.
يتم استخدام ChatGPT وGemini بشكل أساسي للبحث والتعلم.
يخدم Facebook وReddit وظائف التحقق البشري.
البحث لا يختفي إنه أمر مجزأ، والعلامات التجارية التي تعمل على تحسين قناة واحدة فقط من هذه القنوات تترك رؤية كبيرة على الطاولة.
التسلسل الهرمي لتوقعات البيئة العالمية: حصص الطاولة، والمخاطر العالية، والخندق
صنف بحث ليبرت تكتيكات تحسين المحرك التوليدي إلى ثلاثة مستويات، والاختلافات مهمة بالنسبة لكيفية تخصيص المسوقين للجهد.
الأسلوب الأكثر استخدامًا هو تحسين الأسئلة الشائعة، والذي يستخدمه 49% من المسوقين. يسمي ليبر هذا الأمر بالمخاطر العالية، والسبب واضح ومباشر.
“تعتمد الفئة عالية المخاطر على مدى سهولة قيام الذكاء الاصطناعي بتكرار هذا المحتوى، وعادةً ما يكون من السهل جدًا على الذكاء الاصطناعي ومنافسيك إنتاج الأسئلة الشائعة العامة.”
يمكن تعزيز إستراتيجيات الأسئلة الشائعة من خلال دمج البيانات الخاصة، والخبرة الموضوعية، والرؤى الفريدة، ولكنها في حد ذاتها لا توفر سوى القليل من الدفاع.
تتضمن تكتيكات جدول الرهانات بناء إشارات للعلامة التجارية (43%)، وإنشاء سلطة موضعية (36%)، وتنفيذ البيانات المنظمة (30%). هذه ضرورية ولكنها ليست كافية.
يتكون الخندق، كما يصفه ليبرت، من البيانات الأصلية ودراسات الملكية (35٪) والعلاقات العامة الرقمية (24٪). يصعب على الذكاء الاصطناعي تكرارها، وهذا بالضبط ما يجعلها ذات قيمة.
“يحتاج أصحاب LLM وGoogle إلى محتوى جديد للتفاعل مع استعلامات RAG المشتركة وفي الوقت المناسب. علاوة على ذلك، تساعد صحافة البيانات وجهود العلاقات العامة الرقمية على زيادة سلطة كيان علامتك التجارية من خلال مساعدتك في الحصول على إشارات للعلامة التجارية عبر المصادر المؤثرة عبر الويب،” أوضح ليبرت.
يتم دعم قوة الإشارة وراء هذا النهج من خلال أبحاث Ahrefs التي تحلل ما يقرب من 75000 علامة تجارية عبر ChatGPT وAI Mode وAI Overviews.
أظهرت الإشارات على الويب للعلامة التجارية ومرات الظهور على YouTube أقوى الارتباطات مع رؤية الذكاء الاصطناعي، حيث تراوحت من 0.50 إلى 0.74 على مقياس سبيرمان.
انخفض عدد الروابط الخلفية والإنفاق الإعلاني في المستوى الأضعف، إلى أقل من 0.30. والمعنى العملي، كما قال ليبرت، هو أن “أنظمة الذكاء الاصطناعي تكافئ وجود العلامة التجارية وتذكر أكثر من مقاييس مقياس تحسين محركات البحث التقليدية”.
سألت ليبرت عما ستفعله أولاً إذا تم ذكر العلامة التجارية من الصفر. وكانت إجابتها تكتيكية ومحددة:
استخدم Semrush أو Ahrefs لتحديد الناشرين ذوي السلطة العالية والمتخصصين الذين قاموا بتغطية المنافسين، وبناء علاقات مع هؤلاء الصحفيين، وعرض المفاهيم التي تسد الفجوات في تغطيتهم باستخدام بيانات الملكية أو الخبرة في الموضوع.
استخدم SparkToro لتحديد الناشرين وقنوات YouTube والبودكاست التي يستهلكها الجمهور المستهدف فعليًا، ثم قم بإعطاء الأولوية للمواضع المكتسبة في تلك الأماكن.
استخدم Reddit لدراسة ما يحقق أداءً جيدًا في المنتديات الفرعية ذات الصلة والمساهمة بتعليقات أو محتوى جوهري، وليس بالضوضاء الترويجية.
قال ليبرت: “تعود وسائل الإعلام المكتسبة دائمًا إلى مبدأ واحد. التركيز على إنشاء رؤى صناعية جديدة وتعليمية وقابلة للتنفيذ وقيمة وجديرة بالنشر، وإعادة توظيف هذا المحتوى عبر قنوات التأثير لسوقك المستهدف”.
احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.
انظر الشروط.
تتجاهل العلامات التجارية فجوة الثقة
تتضمن إحدى نقاط البيانات الأكثر لفتًا للانتباه في العرض التقديمي الذي قدمته Libert الفجوة بين ما يتوقعه المستهلكون وما تفعله العلامات التجارية فعليًا.
يقول ما بين 84% و91% من المستهلكين أنهم يريدون تصنيف الذكاء الاصطناعي عبر جميع تنسيقات المحتوى، بما في ذلك النصوص والفيديو والصوت والصور. تقول 20% فقط من المؤسسات أنها تكشف دائمًا عن استخداماتها للذكاء الاصطناعي. ثلث لا تكشف على الإطلاق.
لا يعتقد ليبرت أن المستهلكين يعارضون ببساطة الذكاء الاصطناعي في التسويق. القلق أكثر تحديدا.
“لا يشعر المستهلكون بالقلق بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق. إنهم يشعرون بالقلق عندما تستخدمه العلامات التجارية في سير العمل التسويقي بالكامل دون أي ضوابط أو توازنات.”
واستشهدت بالنتائج البحثية التي مفادها أن ما يقرب من نصف المسوقين يعترفون بعدم التحقق من صحة المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي وأن 48٪ يقولون إن الذكاء الاصطناعي يجعل عملهم أسرع ولكن أكثر متوسطًا.
ظهرت دوف كواحدة من العلامات التجارية القليلة التي تتخذ موقفًا نشطًا ضد ما تسميه ليبرت “التسويق المهيمن على الذكاء الاصطناعي”، على الرغم من أنها تعترف بأن المجال لا يزال يتعامل في الغالب مع الإفصاح باعتباره مربع اختيار للامتثال وليس إشارة للعلامة التجارية.
هناك أيضًا سؤال أعمق حول أين تنتهي مساعدة الذكاء الاصطناعي ويبدأ الإبداع البشري، وهو سؤال لم تحسمه الصناعة بعد.
قال ليبرت: “هناك بعض الجدل حول متى يجب الكشف عنه، نظرًا لأن الكثير من الأشخاص يستخدمونه كمساعد في العملية الإبداعية بدلاً من جعله يفعل كل شيء بشكل شامل”. “في هذه الحالة، من يملك الإبداع حقًا، وما هو مستوى الإفصاح المطلوب؟ لا يزال هذا الأمر مطروحًا للنقاش”.
مشكلة الهرم المقلوب
أظهرت الشريحة التي أثارت أكبر قدر من التفاعل في غرفة SMX كيف يخصص المسوقون وقت المراجعة البشرية للمحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. استحوذت المراجعة التحريرية على 72٪ من الاهتمام. حصلت مراجعة الصوت والنغمات على 62%. وانخفضت نسبة التحقق من الحقائق إلى 54%، والسرقة الفكرية والمراجعة القانونية إلى 42% لكل منهما، وتقييم التحيز إلى 27% فقط.
وقد وصف ليبرت هذه المشكلة بأنها “كل ما سبق”، حيث تشمل فجوات التدريب، وتجزئة سير العمل، وأولويات القيادة.
“عندما لا يتمكن الموظفون من مواكبة عملية التعلم الأساسية لتنفيذ سير عملهم بفعالية باستخدام الذكاء الاصطناعي، فكيف تتوقع منهم التركيز أيضًا على الضوابط والتوازنات في مخرجات الذكاء الاصطناعي دون الدعم المناسب من القيادة لتخصيص الوقت لتطوير وتحسين مسارات عمل جديدة تمامًا؟” قالت.
“نحن نركز على المراجعة السطحية لمخرجات الذكاء الاصطناعي لأن هذا هو كل ما يتمتع به الأشخاص من القدرة والدعم المناسب. ونقطة البيانات هذه هي بمثابة دعم قيادة ضخم.”
تتوافق حجتها الأساسية هنا مع الخط الأكثر وضوحًا في عرضها التقديمي: قم بإصلاح البنية التحتية قبل توسيع نطاق المخرجات. الذكاء الاصطناعي لن يقتل المصداقية. سوف الرقابة غير المدربة.
ما يمكن للعلامات التجارية الصغيرة أن تفعله بالفعل
الحجة الختامية لحديث ليبرت عن SMX، وهي أن الذكاء الاصطناعي يكافئ قيمة العلامة التجارية بدلاً من خلقها، تثير قلقًا كبيرًا للوافدين الجدد الذين يفتقرون إلى سنوات من السلطة المتراكمة. لقد دفعتها إلى هذا.
وكانت إجابتها أكثر تفاؤلاً مما يوحي به العنوان. لا تعمل ميزة AI Overviews على عرض أهم نتائج البحث فحسب. إنهم يبرزون العلامات التجارية التي بنت سلطة حقيقية حول المواضيع المتخصصة.
وقالت: “لا يزال بإمكان العلامات التجارية الأصغر سنًا التنافس من خلال التركيز على بناء سلطة كيانها حول الذيل الطويل، حيث تعيش معظم التحويلات فعليًا”.
كما أنها ترى فرصة خلقها نفس الجمود المؤسسي الذي يؤدي إلى إبطاء تكيف العلامات التجارية الكبيرة.
“الكثير من العلامات التجارية الكبرى عالقة في المزيد من البيروقراطية المؤسسية وهي أبطأ في التكيف مع التغييرات والفرص التي يوفرها استخدام الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق تحليل البيانات الثاقبة ومحتوى القيادة الفكرية. هناك في الواقع مجال كبير للعلامات التجارية الصغيرة للمنافسة، الآن أكثر من أي وقت مضى.”
التحذير؟
“إنها مسألة إبطاء وتعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بفعالية، وليس توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي.”
شاهد الصورة الكاملة لرؤية بحثك.
تتبع وتحسين واربح في بحث Google والذكاء الاصطناعي من نظام أساسي واحد.
ابدأ النسخة التجريبية المجانية
ابدأ مع
قواعد اللعبة لرؤية الذكاء الاصطناعي
يلخص دليل بحث الذكاء الاصطناعي لعام 2026 الذي قدمه Libert في SMX إلى أربع ضرورات:
مراقبة تمثيل العلامة التجارية عبر جميع المنصات المؤثرة.
بناء سلطة الكيان من خلال البحث الأصلي والخبرة الموضوعية.
قم بتثليث الرؤية عبر البحث والفيديو والدليل الاجتماعي والوسائط الموثوقة.
تحكم في استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال عمليات الإفصاح والمراجعة الرسمية بدلاً من الحلول المخصصة.
لا شيء من هذا معقد بشكل خاص من حيث المفهوم. الصعوبة تنظيمية.
من المرجح أن يتم الاستشهاد بالعلامات التجارية التي تتعامل مع المصداقية كبنية تحتية بدلاً من الجماليات، والتوصية بها، والوثوق بها مع استمرار نضج بحث الذكاء الاصطناعي.
إرسال التعليق