لماذا تعتبر نية السؤال التالي مهمة لرؤية بحث الذكاء الاصطناعي
تركز معظم محادثات GEO على كيفية اكتشاف أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحتوى واستخراجه والاستشهاد به والتوصية به. هذا العمل مهم. لكن الرؤية تعتمد أيضًا على ما يحتويه المحتوى بمجرد العثور عليه.
الغرض من السؤال التالي هو وسيلة لاختبار ما إذا كانت الصفحة توفر معلومات كافية لدعم القرار التالي للمستخدم، وليس فقط الاستعلام الأولي.
غالبًا ما يكون البحث الأول هو نقطة البداية فقط. تحدث القرارات الحقيقية في أسئلة المتابعة والمقارنات والقيود والاعتراضات التي تأتي بعد ذلك.
إن المحتوى الذي يساعد في الإجابة على هذه الأسئلة يمنح أنظمة الذكاء الاصطناعي المزيد من المواد المفيدة للتلخيص والمقارنة والاستشهاد والتوصية.
من النتائج إلى السرد: البحث التقليدي مقابل بحث الذكاء الاصطناعي
تم إنشاء البحث التقليدي حول صفحة النتائج: مجموعة مرتبة من الروابط التي يمكن للمستخدمين فحصها ومقارنتها وتفسيرها بأنفسهم. يعتمد بحث الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد على إجابة مركبة مستمدة من مصادر متعددة.
وهذا يغير ما يجب أن يفعله المحتوى. يمكن أن يتم تصنيف الصفحة وفهرستها والظهور بشكل سليم من الناحية الفنية، ولكنها لا تزال تفشل في توفير المعلومات اللازمة لدعم الإجابة التي ينشئها الذكاء الاصطناعي. وهنا تكمن أهمية نية السؤال التالي.
يسأل غرض البحث “ما الذي يحاول هذا المستخدم فعله؟”
يطرح السؤال التالي: “ما الذي سيحتاج المستخدم إلى معرفته بعد ذلك قبل أن يتمكن من الثقة أو المقارنة أو الاختيار أو الشراء أو الحجز أو المضي قدمًا؟”
أصبح هذا السؤال ذا أهمية متزايدة لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تقوم ببساطة بمطابقة الاستعلامات مع الصفحات. يقومون بتجميع الإجابات والمقارنات والمؤهلات والتوصيات.
في تلك البيئة، يجب أن يدعم المحتوى مسار الإجابة الكامل، وليس الاستعلام الأول فقط.
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
غالبًا ما يكون الاستعلام الأول هو المدخل فقط
غالبًا ما يكون البحث الأول للمستخدم واسع النطاق أو غير مكتمل أو استكشافي ببساطة. إنه يشير إلى الاتجاه. وتظهر القيمة الحقيقية فيما يأتي بعد ذلك: المتابعة، والاعتراض، والمقارنة، والقيد، و”القلق العملي”، و”نعم، ولكن ماذا عن موقفي المحدد للغاية؟” لحظة.
كأبسط مثال، يبحث أحد الأشخاص عن “أفضل برنامج لإدارة علاقات العملاء للشركات الصغيرة”. يصبح الاستعلام الأول المدخل. لكن عملية الشراء الفعلية تبدأ بأسئلة المتابعة.
ما هي المنصة الأسهل لفريق مكون من شخصين؟
ما الذي يتكامل بشكل أفضل مع QuickBooks؟
أيهما يعمل في شركة بدون قسم مبيعات رسمي؟
أيهما أفضل لشركة خدمات محلية بدلاً من شركة برمجيات ناشئة؟
أيهما لن يجعل المالك أو مدير المكتب أو المتدرب يكره التكنولوجيا بهدوء؟
هذه الاستعلامات ليست أسئلة إضافية أو جانبية. إنهم مسار القرار الفعلي.
وإلا فإن المحتوى المختص يفشل في هذه المرحلة. إنه يجيب على الاستعلام، لكنه لا يساعد في إكمال المحادثة. يمكن للصفحة أن تحدد الفئة، وتذكر الفوائد، وتتضمن بعض الكلمات الرئيسية، وتظل تحذف المعلومات التي يحتاجها المشترون لاتخاذ القرارات.
في البحث التقليدي، قد ينقر المستخدم على بعض النتائج ويجمع السياق يدويًا. وفي بحث الذكاء الاصطناعي، سيقوم النظام بتجميعه لهم. إذا كان المحتوى الخاص بك يفتقر إلى هذا السياق المفيد، فهذا يمنح النظام مساحة أقل للعمل معه وقد يبدو أقل وضوحًا.
نية السؤال التالي ليست مجرد تمرين للكتابة
تكمن خطورة أي إطار عمل جديد للمحتوى في أنه يصبح عنوانًا جديدًا للنصائح المألوفة. يجب أن تفعل نية السؤال التالي أكثر من مجرد تذكيرك بـ “كتابة محتوى أفضل”. من المفترض أن يساعدك ذلك على اختبار ما إذا كانت الصفحة تحتوي على سياق كافٍ لدعم الخطوة التالية في قرار المستخدم.
من الناحية العملية، تعني نية السؤال التالي التساؤل عما إذا كان المحتوى جاهزًا للإجابة.
يلبي المحتوى الجاهز للإجابة الحاجة الأولية للمستخدم، ويتوقع الطبقة التالية من عملية صنع القرار، ويوفر معلومات محددة وقابلة للتحقق وسياقية لدعم الإجابة المركبة.
هذا التمييز مهم لأن رؤية بحث الذكاء الاصطناعي لا تتعلق بالتصنيفات حصريًا. يتعلق الأمر أيضًا بالاستشهادات والإشارات والتوصيات وما إذا كان يتم التعرف على العلامة التجارية كإجابة موثوقة في سياق معين.
تتطلب هذه النتائج شيئًا أكثر من الحجم. وهي تعتمد على ما إذا كان محتوى العلامة التجارية يزود النظام بما يكفي لفهم ما تفعله العلامة التجارية، ومن تخدمه، ومتى يكون مفيدًا، ولماذا يكون جديرًا بالثقة، وكيف يمكن مقارنته بالبدائل.
حيث يصبح المحتوى الجيد ضعيفًا
تمتلك معظم العلامات التجارية محتوى لائقًا ودقيقًا وسهل القراءة ومحسّنًا حول الكلمة الرئيسية. قد يكون هناك أيضًا قسم للأسئلة الشائعة، مثل سلة مفيدة ولكن مزخرفة من الأفكار اللاحقة.
في بحث الذكاء الاصطناعي، قد لا يكون اللائق كافيًا.
تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى الوضوح الذي يمكن استخلاصه، ولكنها تحتاج أيضًا إلى السياق. يجب أن يفهموا ماهية الشيء، ولمن هو مفيد، ومتى يكون مفيدًا (ومتى لا يكون)، وما هو الدليل الذي يدعم الادعاء، وما الذي يجب على المستخدم مراعاته بعد ذلك.
هذا المستوى من السياق هو المكان الذي تصبح فيه العديد من الصفحات رقيقة.
على سبيل المثال، تقول صفحة الخدمة: “نحن نقدم استراتيجيات تسويقية مخصصة”. ولكن ماذا يعني التخصيص؟
استراتيجية حقيقية؟
قالب شخصي بخفة؟
مكالمة شهرية حيث يومئ الجميع برأسهم على لوحة القيادة ولا يوجد لدى أحد الوقت لتفسيرها؟
تقول صفحة المنتج “آمن للعائلات”. آمنة لمن؟
الأطفال؟
حيوانات أليفة؟
الأشخاص الذين يعانون من مشاكل صحية؟
تقول صفحة البرنامج “مصممة للشركات الصغيرة”. ما العمل؟
محاسب منفرد؟
منظمة غير ربحية؟
شركة تدفئة وتبريد مكونة من 40 شخصًا؟
مؤسس يقوم بكشوف المرتبات في وقت متأخر من الليل بعد العمل طوال اليوم؟
إن الادعاءات الواسعة لا تمنح البشر الكثير من الثقة، كما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا يمكن استخدامها إلا قليلاً. يقدم المحتوى المحدد والمنظم والمدعوم بالأدلة شيئًا أفضل.
احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.
انظر الشروط.
كيفية التدقيق لنية السؤال التالي
ينظر تدقيق السؤال التالي إلى ما هو أبعد من تغطية الكلمات الرئيسية ويسأل عما إذا كانت الصفحة تحتوي على المعلومات المطلوبة لدعم الخطوة التالية في رحلة المستخدم.
في كل صفحة مهمة عليك أن تسأل:
ما هو السؤال الأساسي الذي تجيب عليه هذه الصفحة؟
ما الذي سيطرحه المشتري أو القارئ أو الباحث الجاد بعد ذلك؟
ما الاعتراض الذي سيمنعهم من التمثيل؟
ما هي المقارنات التي ستساعدهم على فهم الفئة؟
ما الدليل الذي يجعل هذه الإجابة جديرة بالثقة؟
ما هي التفاصيل التي تجعل هذا الأمر ذا صلة ماليًا أو تقنيًا أو محليًا أو شخصيًا؟
أين نستخدم لغة واسعة لأننا لم نقم بالتفكير الصعب؟
غالبًا ما تأتي أفضل المدخلات للتدقيق من داخل الشركة، وليس من أدوات الكلمات الرئيسية وحدها. يمكن لمراجعات العملاء، واستعلامات المقارنة، والأسئلة التجريبية، ومكالمات المبيعات، وتذاكر الدعم، وسجلات الدردشة، والبحث الداخلي في الموقع، وأنماط الاعتراض، أن تكشف جميعها عن الأسئلة التي يطرحها الأشخاص الحقيقيون عند اتخاذ القرارات.
غالبًا ما تكون هذه المعلومات أقرب إلى المسار الفعلي للمشتري من جدول بيانات أنيق من الكلمات الرئيسية.
أمثلة على محتوى السؤال التالي عبر الصناعات
بالنسبة إلى شركة الخدمات المحلية، قد يتضمن محتوى السؤال التالي مناطق الخدمة، أو الأسعار، أو نوافذ المواعيد، أو التأمين، أو المراجعات، أو التوفر في حالات الطوارئ، أو ما يحدث بعد قيام شخص ما بالحجز.
قد تستثمر برامج B2B في محتوى السؤال التالي الذي يتضمن عمليات التكامل، أو أدوار المستخدم، أو أوقات التنفيذ، أو تكاليف التبديل، أو الأمان، أو الدعم، أو ما إذا كانت خطة المستوى الأدنى مفيدة.
بالنسبة للفئات ذات الثقة الأعلى مثل الطبية والمالية والقانونية، يتضمن محتوى السؤال التالي النطاق أو بيانات الاعتماد أو المخاطر أو التنظيم أو الأدلة أو متى تتحدث مع متخصص مؤهل.
الهدف ليس حشو الصفحات بكل سؤال محتمل. إنه بناء محتوى حول كيفية اتخاذ الأشخاص قرارًا فعليًا.
يكافئ بحث الذكاء الاصطناعي المحتوى الذي يكمل الإجابة
تساعدك نية السؤال التالي على تجنب إحدى الاستجابات الأقل فائدة لبحث الذكاء الاصطناعي: نشر المزيد من المحتوى لأن الرؤية تبدو غير مؤكدة. الخطوة الأفضل هي محتوى أكثر تحديدًا وجاهزًا لاتخاذ القرار.
إذا كانت صفحتك تقول: “أنا/نحن نساعد الشركات الصغيرة على النمو”، فاشرح ما هي الشركات الصغيرة، ونوع النمو، وما هي القيود، وما هو الدليل، وما هي المقايضات، وما هي البدائل.
على سبيل المثال:
“نحن نساعد شركات الخدمات المحلية التي ليس لديها فرق تسويق داخلية على تحسين رؤية البحث وإنشاء المزيد من طلبات المواعيد المؤهلة من خلال توضيح محتوى موقع الويب الخاص بها، والإجابة على الأسئلة التي يطرحها العملاء فعليًا، وإنشاء صفحات تدعم كلاً من البحث التقليدي والبحث الناتج عن الذكاء الاصطناعي. وهذا هو الأفضل للشركات التي تبحث عن رؤية دائمة بدلاً من الارتفاع السريع في الإعلانات المدفوعة.”
في نفس خط التفكير، إذا كانت الصفحة تقول “نحن صديقون للبيئة”، فاشرح المواد والمصادر وحالات الاستخدام والشهادات والقيود ومشكلات التخلص وحتى الظروف التي لا ينطبق فيها هذا الادعاء.
إذا كانت الصفحة تقول “هذا مدعوم بالذكاء الاصطناعي”، فاشرح ما تفعله أداة الذكاء الاصطناعي هذه فعليًا، وما الذي تقوم بأتمتةه، وما الذي يظل تحت قيادة الإنسان، وما هي البيانات التي تستخدمها، وأين سيظل المستخدمون بحاجة إلى الحكم.
هذا لا يكتب للروبوتات. إنها الكتابة لأشخاص حقيقيين يتم التوسط في قراراتهم بشكل متزايد من خلال الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. الهدف هو جعل خبرتك وأهميتك ومصداقيتك أسهل في الفهم والاستخدام.
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
اختبار الرؤية الجديد
سأل مُحسنات محركات البحث التقليدية عما إذا كان يمكن تصنيف الصفحة. يسأل بحث الذكاء الاصطناعي ما إذا كانت الصفحة يمكن أن تساهم في الإجابة.
يمكن فهرسة أي صفحة وتحسينها وجعلها سليمة من الناحية الفنية، ولكنها تظل تفشل إذا كانت تفتقر إلى الجوهر. قد يجيب على الاستعلام الأولي، لكنه يتجاهل المعلومات التي يحتاجها المستخدمون لاتخاذ القرار.
لا تتمثل الفرصة في مطاردة كل اختصار جديد أو إعادة تسمية كل خطة محتوى باعتبارها نظامًا جديدًا. إنه لبناء محتوى جاهز للإجابة.
وهذا يعني تعريفات أكثر وضوحًا، وأمثلة أقوى، ومقارنات صادقة، وأدلة أفضل، وتحديد مواقع أكثر دقة، وإجابات مباشرة على الأسئلة التي يطرحها العملاء كل يوم.
في البحث التقليدي، تنتمي الرؤية إلى الصفحة التي تطابق الاستعلام بشكل أفضل. وفي بحث الذكاء الاصطناعي، ينتمي بشكل متزايد إلى المحتوى الذي يساعد الأشخاص على المضي قدمًا.
إرسال التعليق