ما هو سيو الذكاء الاصطناعي: سير عمل عملي

يُستخدم مصطلح سيو الذكاء الاصطناعي اليوم لوصف عملين مختلفين في آن واحد، ومن هنا يأتي معظم الالتباس. الأول استخدام الذكاء الاصطناعي أداةً داخل عمل السيو نفسه: البحث والمسودة والتصنيف والمراجعة. والثاني الظهور على واجهات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي. والاثنان يتطلبان أهدافًا مختلفة وفرقًا مختلفة ومجموعات قياس مختلفة. ويتناول هذا المقال المعنى الأول، أي سير عمل السيو المدعوم بالذكاء الاصطناعي؛ أما المعنى الثاني فقد بحثناه تحت عنوان منفصل.

فصل المعنيين

فصل المصطلح ليس نقاشًا لغويًا فحسب، بل نقاش ميزانية. فاستخدام الذكاء الاصطناعي في سير العمل قرار كفاءة: يهدف إلى إنجاز عمل أكثر بالفريق نفسه، وعائده يُقاس بالوقت الموفر. أما الظهور في عمليات البحث بالذكاء الاصطناعي فقرار ظهور: هدفه أن تُذكر مصدرًا على واجهات البحث التوليدية، وقياسه مختلف تمامًا. والثاني يُشار إليه عادة بتحسين البحث التوليدي؛ وقد عرّفنا إطاره المفاهيمي في مقال ما هو GEO، وجمعنا مقابله الخدمي في صفحة الظهور في البحث بالذكاء الاصطناعي.

قاعدة عملية للتمييز: إن أجبت بنعم عن سؤال “هل كان هذا العمل سيُنجز أصلًا لولا الذكاء الاصطناعي، لكن أبطأ فقط؟” فأنت في المعنى الأول. وإن قلت “هذا العمل ما كان ليُطرح لولا واجهات البحث بالذكاء الاصطناعي” فأنت في المعنى الثاني. وخلط العملين في مشروع واحد ينتهي بعدم القدرة على قياس أيهما نفع.

أين يفيد الذكاء الاصطناعي فعلًا في سير عمل السيو؟

المواضع التي نرى فيها مكاسب ثابتة ليست الإنتاج الإبداعي بل الأعمال المملة المتكررة. الأول التصنيف: تجميع آلاف الاستعلامات بحسب النية، وتقسيم قوائم الروابط بحسب نوع القالب، ووسم التقييمات بحسب الموضوع. وهذه الأعمال تستغرق ساعات يدويًا، ومخاطر الخطأ فيها منخفضة لأن التحقق من الناتج سهل.

والثاني الاستكشاف والتلخيص: المسح السريع للوثائق الطويلة أو النصوص التنظيمية أو صفحات المنافسين. والناتج هنا ليس المنتج النهائي بل اختصارًا ينظر فيه إنسان. والثالث هيكل المسودة: استخراج العناوين الفرعية التي ينبغي أن يغطيها موضوع ما، ثم ملء ذلك الهيكل بمعرفة الخبير. والرابع المراجعة: المسح الآلي لبنود مثل طول العنوان ووجود الروابط الداخلية ولغة الادعاء قبل النشر. وفي القطاعات المنظَّمة تؤتي هذه الخطوة الأخيرة أكبر ثمارها، لأن الاتساق عمل يليق بالآلة أكثر مما يليق بالإنسان.

والنقطة الواجب الانتباه لها ألا يحل الذكاء الاصطناعي محل المصدر في أي من هذه الخطوات. فالنموذج قوي حين يعالج بياناتك؛ وضعيف حين يقدّم ما ولّده هو بوصفه واقعة. ونقل ناتج البحث إلى المحتوى دون تحقق هو أكثر الأخطاء شيوعًا وأغلاها. والأرقام والتواريخ والإحالات التنظيمية خصوصًا يجب تأكيدها من المصدر الأصلي في كل مرة.

فخ التوسع: أين لا يفيد؟

التوسع، وهو أجذب وعود الذكاء الاصطناعي، هو كذلك أكبر مخاطره. فسياسات السبام لدى جوجل تعرّف صراحةً إنتاج صفحات كثيرة دون إضافة قيمة للمستخدم بأنه إساءة استخدام محتوى بالجملة، وتذكر أن ذلك ينطبق بصرف النظر عن طريقة الإنتاج. أي أن المسألة ليست أن المحتوى أُنتج بالذكاء الاصطناعي بل ما إذا كان يحمل قيمة أصيلة. وبالمثل يضع دليل المحتوى المفيد لدى جوجل في مركزه أن يُنتج المحتوى للناس لا للترتيب.

والترجمة العملية واضحة: إنتاج مئة صفحة في أسبوع ممكن تقنيًا، لكن إن كانت كل صفحة منها القالب نفسه بكلمات مختلفة فالنتيجة ليست ظهورًا بل مخاطرة. مقالنا عن الذكاء الاصطناعي الكاتب للمقالات يتناول تصميم العملية من جانب السياسة. أما ضوابط الجودة في جانب المحتوى فنجعلها معيارًا ضمن خدمة سيو المحتوى لدينا.

والفخ الثاني محاولة الحلول محل الخبرة. فالمعرفة القائمة على التجربة (كيف تعمل العملية فعلًا، وما الذي يخطئ في أي خطوة) هي بالضبط ما لا يملكه النموذج. والنص المنتَج دون جمع تلك المعرفة من الفريق يقرأ بسلاسة لكنه لا يتميز؛ وفي الاستعلامات التنافسية لا يجد المحتوى غير المتميز مكانًا.

سير عمل يصلح لفريق

البنية التي تنجح من أربع طبقات. الطبقة الأولى المدخلات: ما تعطيه للنموذج ينبغي أن يكون بياناتك أنت (قوائم الاستعلامات، المحتوى القائم، معلومات المنتج، ملاحظات الخبراء). والطبقة الثانية المهمة: عرّف لكل خطوة ناتجًا ضيقًا قابلًا للتحقق؛ “جمّع هذه الخمسة عشر استعلامًا بحسب النية” بدل “اكتب مقالًا في هذا الموضوع”. والطبقة الثالثة التحقق: اكتب من يراجع كل ناتج وبأي معيار. والطبقة الرابعة التسجيل: دوّن في أي خطوة استُخدم الذكاء الاصطناعي، لتعرف أين تبحث حين يحدث خلل.

وحين تستقر هذه البنية يصير المكسب حقيقيًا، لكن ليس حيث يُتوقع. فمعظم الوقت الموفر يظهر لا في خطوة الكتابة بل في خطوتي التحضير والمراجعة. ومعظم الفرق تجرب العكس فتصاب بخيبة: تفوّض الكتابة، وتتولى المراجعة بنفسها، فلا يقصر الوقت الكلي.

وأخيرًا القياس: الحكم على هذا العمل بالترتيب مضلل، لأن ما تغيّر هو الطريقة لا الهدف. والمؤشرات الأدق هي: زمن انتقال المحتوى من الموجز إلى النشر، وعدد الأخطاء الملتقطة قبل النشر، وعدد بنود العمل التي أغلقها الفريق في المدة نفسها. فإن تحسنت هذه الأرقام الثلاثة فسير العمل يشتغل؛ أما جانب الترتيب فيبقى كالعادة رهنًا بجودة المحتوى نفسه.

اختيار الأداة والبيانات وانضباط التسجيل

عند بناء سير العمل يقل وزن اختيار الأداة عما تظنه معظم الفرق، ويزيد وزن إدارة البيانات. فالنموذج الذي تستخدمه سيتغير مع الوقت؛ وما لا يتغير هو أي بيانات تعطيها للنموذج وكيف تتحقق من الناتج. لذلك قبل الدخول في تقييم الأدوات ينبغي حسم سؤالين: أي بيانات يجوز أن تخرج، وما شروط حفظ ما يخرج منها؟

وهذا السؤال ليس نظريًا في مجالات كالصحة والمال والقانون. فمعالجة نصوص تحتوي معلومات مرضى أو بيانات شخصية أو بيانات عملاء غير منشورة مسألة امتثال منفصلة وتتوقف على سياسة المؤسسة. والقاعدة التي نطبقها عمليًا بسيطة: البيانات التي تعرّف شخصًا لا تدخل سير العمل أبدًا، وحين يلزم التحليل تُجهَّل البيانات أولًا. وهذا القيد لا يبطئ سير العمل، لأن كل أعمال السيو تقريبًا تُنجز أصلًا ببيانات مجمّعة بلا هوية.

وانضباط التسجيل يصير حاسمًا كلما كبر الفريق. فإن لم يكن مكتوبًا أي توجيه استُخدم في أي خطوة، أخرج شخصان العمل نفسه بمستويي جودة مختلفين ولم يُعرف سبب الفارق. وحفظ التوجيهات في مكان مشترك يحولها إلى أصل يتحسن مع الوقت. وهذه هي النقطة التي يكف عندها سير العمل عن كونه تجربة عابرة ويصير قدرة مؤسسية، وتُلاحظ عادة بعد الشهر الثالث.

وهناك علامة بسيطة على نضج سير العمل: يكف الفريق عن مناقشة الخطوات التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي كموضوع منفصل. فتصير الأداة جزءًا عاديًا من العملية، كجدول البيانات تمامًا، ويعود النقاش إلى الموضوع الحقيقي، أي ما الذي يقوله المحتوى ولمن. وفي الفرق التي تبلغ هذه النقطة يكون المكسب المقاس دائمًا أيضًا؛ أما من يبقى في طور التجريب فيظل يبدّل الأدوات ويبحث عن الفارق في الأداة.

المصادر

• Google Search Central — Spam policies for Google web search: تعريف إساءة استخدام المحتوى بالجملة وبيان انطباقه بصرف النظر عن طريقة الإنتاج.
• Google Search Central — Creating helpful, reliable, people-first content: أسئلة تقييم ذاتي حول إنتاج المحتوى للناس أولًا.