الذكاء الاصطناعي و تصنيف محركات البحث للصفحات

عندما نسمع بمصطلح الذكاء الاصطناعي يخطر في بالنا الروبوتات والآلات والعلوم المعقدة، وربطها بأفلام الخيال العلمي. واليوم يعتبر الذكاء الاصطناعي مصطلح شامل للتطبيقات التي تؤدي مهام معقدة كانت تتطلب قديماً مجهودات بشرية في مختلف المجالات، من ضمنها مجال التسويق الرقمي.

المسوق في هذه الأيام يتطلع إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بما يخدم عمله وتسهيل حصوله على أفضل النتائج بأقل الجهود الممكنة.

من أهم الأدوات التسويقية التي استخدمها المسوقون هي أداة SEO والتي كان لها أثر كبير في زيادة معدل ظهور صفحات المواقع الإلكترونية على محرك البحث جوجل، ومع ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي أصبحت لها دورًا حاسمًا في كيفية تصنيف محركات البحث للصفحات.

كما أن جوجل تعمل دائمًا على الاستفادة من التكنولوجيا المتعلقة بخدمات الويب التي تقدمها بما فيها محرك البحث حيث قامت بدمج الذكاء الاصطناعي لفهرسة الصفحات للتأكد من تطابق نتائج البحث مع ما يبحث عنه المستخدم وهذا بدوره يمنح المسوق فرصة أكبر لتحسين تصنيف صفحاته وإتاحة تطوير استراتيجيات أكثر تماسكًا ومحتوى أفضل.

تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بفهرسة المحتوى المرئي من الويب ومقارنة مصطلحات البحث التي قام المستخدم بإدخالها مع هذه الفهرسة، ثم يقوم بعرض النتائج مرتبة من حيث الصلة والدقة مع أخذه بعين الاعتبار الاختلافات الاملائية والأخطاء النحوية الشائعة، هناك عدة خوارزميات تعمل على تشغيل محرك البحث من خلال فهرسة وتقييم صفحات الويب لتقديم أكثر النتائج صلة ببحث المستخدم، ومنهم:

1. خوارزمية رانك براين Rank Brain وتعتبر أول آلية لاستخدام جوجل للذكاء الاصطناعي في محرك البحث، آلية العمل: تساعد هذه الخوارزمية في فهم كيفية ارتباط الصفحات بالمفاهيم وأخذها عملية بحث واسعة وتحديد ارتباط هذا البحث بمفاهيم العالم الحقيقي أي أنها تساعد بشكل أكثر تحديد في ترتيب نتائج البحث.
2. خوارزمية المطابقة العصبية Neural Matching تعمل على تنوع نتائج البحث من خلال تحليل اللغة وتفسير الغرض من عمليات البحث، أي مطابقة صفحة الويب بعملية البحث التي تعتمد على النص سواء كان يحتوي على كلمة/كلمات البحث مع تجنب الصفحات العشوائية والنتائج غير ذات الصلة.
3. نموذج بيرت BERT اختصار ل Bidirectional Encoder Representations from Transforms يعتمد هذا النموذج على معالجة اللغات الطبيعية لفهم السياق الكامل لكلمات البحث لفهم المحتويات المفهرسة ونوايا المستخدم عند البحث عنها لأن الكثير من المستخدمين قد يستخدم لغته العادية/ عبارات فيها خطأ عند البحث عن المعلومات التي تتضمن الكثير من أدلة السياق التي تُغير معنى البحث، وهنا يأتي دور خوارزمية بيرت بعرض نتائج بحث تتضمن المعلومات التي تفهم هذا السياق بشكل أفضل.
4. خوارزمية النموذج الموحد متعدد المهام MUM اختصار ل Multitask Unified Model وهي أحدث خوارزمية يستخدمها جوجل الآن في تحسين نتائج محرك البحث وهي أقوى بألف مرة مرة من خوارزمية بيرت وتستخدم في فهم وتلبية الاحتياجات المعقدة مثل المصطلحات واللغات الجديدة عبر عمليات البحث التي يقوم بها المستخدم.

لخوارزميات الذكاء الاصطناعي دور في نشر وتسويق محتوى المسوق، لأنه لم يعد التركيز على الكلمات المفتاحية التي يستخدمها منشئ المحتوى والمختص بتحسين محركات البحث الطريقة الفعالة لجذب الزوار للمواقع الإلكترونية، فأصبحت الكتابة والبحث للمستخدم هي المعيار الأساسي لتصدر نتائج البحث وهذا يتطلب من منشئ المحتوى التحول من المقالات المستندة على الكلمات المفتاحية إلى صياغة محتوى شامل غني بالمعلومات يفهمه الناس؛ لأن خوارزميات الذكاء الاصطناعي أصبحت تفهم اللغة كما يفهمها الإنسان تقريباً.