يشهد العالم اليوم تحولًا جذريًا في طريقة استخدام الإنترنت، لم يعد المستخدم يعتمد فقط على محركات البحث التقليدية مثل Google وBing، بل أصبح يتوجه أكثر إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التفاعلية مثل ChatGPT، Google Gemini، Claude، وغيرها، للبحث والحصول على إجابات دقيقة ومباشرة.
هذا التغيير يمثل بداية عصر جديد في عالم البحث يُعرف بـ LLM Search، وهو اختصار لـ Large Language Model Search، أي: البحث باستخدام نماذج اللغة الكبيرة.
ما هو نموذج اللغة الكبير (LLM)؟
نموذج اللغة الكبير هو نوع من الذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كميات هائلة من النصوص من الإنترنت (كتب، مقالات، مواقع، محادثات…)، ليتمكن من فهم اللغة الطبيعية التي نستخدمها يوميًا، والتفاعل معها.
أشهر الأمثلة:
- ChatGPT (من OpenAI)
- Gemini (من Google)
- Claude (من Anthropic)
- Mistral, LLaMA, وغيرها…
يستطيع LLM:
- فهم الأسئلة المعقّدة
- إنتاج نصوص طبيعية كأنها مكتوبة من قبل إنسان
- تلخيص المعلومات
- المقارنة بين البيانات
- إنشاء محتوى إبداعي
- البحث والإجابة مباشرة دون الحاجة لروابط
كيف يعمل البحث باستخدام LLM؟ (LLM Search)
عندما تكتب سؤالًا مثل:
“ما أفضل استراتيجية تسويق بالمحتوى في عام 2025؟”
يحدث ما يلي خلف الكواليس:
1. تحويل السؤال إلى رموز (Tokens)
النموذج يحوّل السؤال إلى وحدات لغوية صغيرة (Tokens) حتى يفهم المعنى الدقيق لكل كلمة في السياق.
2. تحليل السياق والنية
يفهم الهدف من السؤال: هل هو بحث تعليمي؟ هل المستخدم يريد خطوات عملية؟ هل يبحث عن مقارنة؟ إلخ.
3. البحث في المعرفة الداخلية أو الإنترنت
- إذا كان النموذج غير متصل بالإنترنت، يعتمد على البيانات التي تم تدريبه عليها.
-
إذا كان متصلاً (مثل GPT-4o أو Gemini المتقدم)، يقوم بجلب المعلومات من الإنترنت عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو محركات بحث مثل Bing.
4. تحليل وترتيب المعلومات
يُجري النموذج نوعًا من “الفهرسة اللحظية”، ويقيّم جودة المعلومات بناءً على:
- مدى ارتباطها بالسؤال
- حداثتها
- موثوقية مصدرها
- درجة الوضوح والبساطة
5. إنشاء إجابة مفصلة
يستخدم النموذج المعلومات المختارة لتوليد إجابة منسقة، منطقية، وبلغة طبيعية.
6. إضافة عناصر داعمة
في بعض الحالات، يقوم النموذج بإضافة:
- مصادر أو مراجع
- روابط
- صور توضيحية
- خرائط
- رسوم بيانية
7. عرض النتيجة
الإجابة تظهر مباشرة أمام المستخدم، غالبًا دون الحاجة لزيارة أي موقع خارجي.
الفرق بين LLM Search والبحث التقليدي (Google)
| الجانب | محركات البحث التقليدية | نماذج اللغة الكبيرة (LLM Search) |
|---|---|---|
| طريقة العرض | روابط لمصادر | إجابة مباشرة |
| الحاجة للبحث اليدوي | ضرورية | غير ضرورية |
| تجربة المستخدم | تعتمد على خبرته | سهلة ومباشرة |
| الدقة في الإجابة | تعتمد على اختيار الرابط | يُنشئ إجابة متكاملة |
| دور المحتوى | يظهر في النتائج فقط | قد يُستخدم ضمن الإجابة نفسها |
لماذا يجب أن تهتم بـ LLM Search الآن؟
لأن النماذج مثل ChatGPT وجيميني أصبحت تُستخدم من قبل الملايين كبديل لمحركات البحث.
تخيل أن المستخدم يسأل:
“أفضل أدوات التسويق للشركات الناشئة؟”
إذا لم يكن موقعك أو مقالك واضحًا، منظمًا، موثوقًا، فلن يتم أخذه بعين الاعتبار من قبل النموذج، وبالتالي ستخسر الظهور والفرصة للتفاعل مع جمهورك المستهدف.
كيف تهيئ موقعك ومحتواك للظهور في نتائج LLM؟
📝 نصائح من حسام قاسم:
1. اكتب بلغة طبيعية
تجنّب التعقيد والمصطلحات الزائدة. استخدم أسلوبًا بشريًا وسهل القراءة.
2. أجب عن أسئلة محددة
مثل:
- ما هو…؟
- كيف أبدأ…؟
- لماذا يحدث…؟
- خطوات كذا…
هذه الأسئلة تجذب انتباه LLM أكثر من المقالات العامة.
3. استخدم العناوين المنظمة (H2 – H3 – H4)
يساعد النموذج على فهم هيكل المقال وتمييز الأجزاء المهمة.
4. اجعل المحتوى دقيقًا ومحدثًا
المعلومات القديمة أو الغامضة لا تُفضَّل لدى الذكاء الاصطناعي.
5. استخدم البيانات والمصادر
ضع روابط لمصادر موثوقة، وأرقام، وإحصائيات لتدعيم كلامك.
6. ركّز على نية المستخدم
فكّر: ما الذي يريد أن يعرفه المستخدم فعلًا من سؤاله؟ وابدأ من هنا.
7. اكتب ملخصًا في بداية المقال
LLM يبحث أحيانًا عن إجابات سريعة — وجود ملخص يعطي فرصة للظهور ضمن الإجابات.
ما الذي يجب أن تتعلمه اليوم لتنافس في عصر الذكاء الاصطناعي؟
الانتقال من عصر “تحسين محركات البحث SEO فقط” إلى “تهيئة المحتوى للذكاء الاصطناعي” يتطلب منك تطوير مجموعة من المهارات والمعارف.
إليك أهم ما يجب تعلّمه:
1. الكتابة للذكاء الاصطناعي
- كيف تكتب بأسلوب واضح وسهل الفهم؟
- كيف تدمج الأسئلة والإجابات داخل المقالات؟
- كيف تصيغ محتوى يجيب على “نية المستخدم” لا فقط على الكلمات المفتاحية؟
2. فهم كيفية عمل نماذج LLM
- ما هي طريقة فهمها للنصوص؟
- كيف تتعامل مع الأسلوب، التنسيق، الروابط، التكرار، الدقة؟
- ما الذي يجعل إجابة ما تُفضَّل على غيرها؟
3. تحسين تجربة المستخدم (UX Writing)
- كتابة فقرات قصيرة وسهلة القراءة
- استخدام النقاط والقوائم
- تقديم إجابات فورية في بداية المقال
4. تحليل المحتوى باستخدام أدوات ذكاء اصطناعي
-
تعلّم استخدام أدوات مثل:
-
Google Search Console
-
ChatGPT مع إضافات البحث
-
أدوات تحليل المحتوى (مثل Surfer SEO، Frase، Jasper)
-
5. تعلم كيفية التحديث الذكي للمحتوى
- الذكاء الاصطناعي يفضّل المحتوى المحدث
-
لذلك يجب تعلم كيفية تحديث مقالاتك القديمة لتواكب التغيرات الجديدة
كيف تختار الكلمات التي يفهمها الذكاء الاصطناعي؟
اختيار الكلمات المناسبة أمر حيوي لنجاح محتواك في الظهور داخل نتائج نماذج اللغة الكبيرة. الذكاء الاصطناعي يعتمد على فهم النصوص بشكل دقيق، لذلك يجب أن تكتب بلغة طبيعية وواضحة بعيدًا عن التعقيد أو المصطلحات الغامضة. استخدم عبارات مباشرة وأسئلة واضحة تعكس نية المستخدم الحقيقية. على سبيل المثال، بدلاً من كتابة “تعزيز فعالية حملات التسويق الإلكتروني”، من الأفضل صياغة السؤال أو العبارة بشكل أبسط مثل “كيف أزيد مبيعاتي من خلال التسويق الإلكتروني؟”. هذا الأسلوب يساعد النموذج على تحليل النص بدقة وإعطاء إجابة مناسبة وسريعة.
هل الروابط الخلفية لا تزال مهمة في عصر LLM؟
الروابط الخلفية (Backlinks) كانت لفترة طويلة من أهم عوامل تحسين محركات البحث التقليدية، لكن مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة أصبح المشهد مختلفًا. نماذج LLM تعتمد بشكل أكبر على جودة النص ووضوحه، لكن الروابط الموثوقة لا تزال تلعب دورًا في تعزيز ثقة المحتوى ومصداقيته. يمكن اعتبار الروابط مصدرًا لدعم المعلومات التي يقدمها المحتوى، وبالتالي تساعد في رفع مكانة الموقع في محركات البحث التي تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي. مع ذلك، يجب التركيز على الروابط ذات الصلة والموثوقة وعدم الاعتماد فقط على بناء الروابط الكثيفة.
دور المحتوى الصوتي والبصري في الظهور داخل نتائج LLM
تتطور نماذج الذكاء الاصطناعي لتدمج بين النص والصوت والصورة، مما يجعل المحتوى المتعدد الوسائط أكثر جاذبية وفعالية. تضمين الفيديوهات، الإنفوجرافيك، والصور التوضيحية داخل مقالاتك لا يعزز فقط تجربة المستخدم، بل يزيد من فرص ظهور محتواك في نتائج البحث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. المحتوى البصري يسهل على النماذج فهم الفكرة الأساسية ويساعد في توليد إجابات دقيقة وموثقة. لذلك، ننصح بإنشاء محتوى شامل يدمج النصوص مع الوسائط المتعددة لتحقيق أفضل النتائج.
أمثلة على إجابات LLM اقتبست محتوى من مواقع محددة
عند استخدام نماذج اللغة الكبيرة، قد تلاحظ أحيانًا أن الإجابات تحتوي على اقتباسات أو معلومات مستمدة من مواقع معروفة وموثوقة. هذا يحدث لأن النماذج تعتمد على تدريبها على ملايين المصادر، وتستخدم تقنيات متقدمة لتحديد المصادر الأكثر دقة وجودة. على سبيل المثال، إذا سألت عن معلومة طبية دقيقة، قد يقتبس النموذج معلومات من مواقع صحية معتمدة مثل Mayo Clinic أو WebMD. هذا يعزز مصداقية الإجابة ويضمن تقديم معلومات صحيحة وموثقة للمستخدم.
كيف تقيس أداء محتواك داخل LLM؟
قياس أداء المحتوى في عصر نماذج اللغة الكبيرة يختلف عن قياسه في محركات البحث التقليدية. بالإضافة إلى مؤشرات الزيارات والارتداد، يجب أن تركز على مدى ظهور محتواك داخل إجابات الذكاء الاصطناعي. يمكن ذلك باستخدام أدوات تحليل متقدمة مثل Google Search Console مع تتبع الكلمات المفتاحية التي تحفز ظهور مقالاتك ضمن الإجابات المباشرة. أيضًا، يمكن مراقبة عدد التعليقات والتفاعلات على المحتوى، وكذلك تقييم جودة المحتوى من خلال ملاحظات المستخدمين. هذا النوع من التحليل يساعدك في تحسين المحتوى باستمرار ليواكب متطلبات النماذج الذكية.
العلاقة بين المحتوى طويل المدى (Evergreen) وظهور LLM
المحتوى طويل المدى أو الدائم (Evergreen Content) هو المحتوى الذي يظل ذا فائدة وقيمة على مدار الزمن، بعيدًا عن الأخبار أو الموضوعات المؤقتة. نماذج الذكاء الاصطناعي تفضل هذا النوع من المحتوى لأنه يقدم إجابات مستدامة يمكن الاعتماد عليها مرارًا وتكرارًا. إذا أنشأت مقالات تشرح مفاهيم أساسية أو تقدم حلولًا دائمة لمشاكل متكررة، فإن فرص ظهورها ضمن نتائج LLM ستزداد بشكل كبير. لذا ينصح بالتركيز على المحتوى الذي يجيب عن أسئلة متكررة ويحل مشاكل دائمة.
ما الفرق بين تهيئة المحتوى لمحركات البحث وتهيئته للذكاء الاصطناعي؟
تهيئة المحتوى لمحركات البحث (SEO) تركز بشكل رئيسي على الكلمات المفتاحية، الروابط، سرعة الموقع، وتجربة المستخدم التقليدية. أما تهيئة المحتوى للذكاء الاصطناعي فتركز أكثر على جودة النص، وضوح الإجابات، الهيكلة المنطقية للمحتوى، ومدى قدرة النموذج على فهم سياق السؤال والرد عليه بشكل طبيعي. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج محتوى LLM إلى أن يكون غنيًا بالمعلومات الدقيقة والمحدثة، مع التركيز على نية المستخدم بدلاً من مجرد إدخال كلمات مفتاحية. هذا التحول يتطلب إعادة التفكير في أسلوب الكتابة والتنسيق ليتناسب مع قدرات الذكاء الاصطناعي.
أخطاء شائعة تمنع ظهور المحتوى في LLM Search
هناك عدة أخطاء شائعة يرتكبها الكثيرون عند كتابة المحتوى مما يقلل فرص ظهوره في نتائج نماذج اللغة الكبيرة، منها:
- استخدام لغة معقدة أو تقنية صعبة دون شرح مبسط
- محتوى غير منظم يفتقد للعناوين والفقرات الواضحة
- عدم الإجابة بشكل مباشر على سؤال المستخدم
- الاعتماد على محتوى مكرر أو غير أصلي
- عدم تحديث المحتوى بانتظام
تجنب هذه الأخطاء يساعد في تحسين فرص ظهور مقالاتك ضمن النتائج التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.
مستقبل كتابة المحتوى: هل نحن بحاجة لكُتّاب جدد بأسلوب جديد؟
مع تطور الذكاء الاصطناعي، يتغير دور كاتب المحتوى بشكل جذري. لم يعد المطلوب فقط كتابة نصوص طويلة، بل أصبح من الضروري إتقان أساليب كتابة أكثر وضوحًا، مباشرة، وموجهة للذكاء الاصطناعي والبشر معًا. الكتاب الناجحون في المستقبل سيكونون أولئك القادرون على الجمع بين الإبداع البشري وفهم كيفية تهيئة النصوص لتناسب قدرات النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطوير مهاراتهم في التحليل، البحث، وصياغة المحتوى بطريقة مبتكرة. هذا يعني أن السوق يحتاج لكُتّاب محترفين يمتلكون رؤية تقنية وإبداعية في آن واحد.
كيف يستخدم المستخدمون LLM فعلًا؟
المستخدمون أصبحوا يتعاملون مع نماذج اللغة الكبيرة بطريقة جديدة تختلف عن البحث التقليدي. بدلاً من إدخال كلمات مفتاحية منفصلة، يطرحون أسئلة كاملة وصريحة، ويبحثون عن إجابات شاملة ومباشرة. كما أنهم يميلون إلى استخدام النماذج للحصول على توصيات، ملخصات، وحتى لإجراء حوارات تفاعلية تساعدهم في اتخاذ القرارات. هذا السلوك الجديد يتطلب من صناع المحتوى التفكير أكثر في نية المستخدم وكيفية تقديم إجابات تلبي احتياجاته بسرعة ووضوح.
ما هو تحسين محركات البحث للذكاء الاصطناعي (AEO)؟
تحسين محركات البحث للذكاء الاصطناعي (AEO) هو تطور طبيعي لـ SEO التقليدي، حيث يركز على تهيئة المحتوى بطريقة تساعد نماذج اللغة الكبيرة على فهم نية المستخدم والإجابة بدقة. بدلاً من التركيز فقط على الكلمات المفتاحية، يعمل AEO على تحسين وضوح المحتوى وتنظيمه ليتناسب مع طريقة معالجة الذكاء الاصطناعي للمعلومات. لمزيد من التفاصيل حول تحسين محركات البحث وكيف تبدأ في تطوير موقعك، يمكنك الاطلاع على مقالنا السابق: تعلم Answer Engine Optimization.
الخلاصة
نحن أمام تحوّل كبير في عالم المحتوى والبحث.
من ينتبه اليوم ويتكيّف مع نماذج الذكاء الاصطناعي، سيكون في الصدارة غدًا.
تهيئة محتواك للظهور في LLM Search لا تعني فقط تحسينه لمحركات البحث، بل تعني كتابته للبشر وللذكاء معًا.
