هل يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين الموقع، وما التوصيات التي تتطلب تحققاً بشرياً؟

هل يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين المواقع الإلكترونية، وما التوصيات التي تحتاج إلى تحقق بشري؟

إجابةً عن سؤال «هل يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين المواقع الإلكترونية؟»: نعم، لكن لا ينبغي اعتبار «إنشاء التوصيات» بمثابة «إتمام التشخيص». يناسب الذكاء الاصطناعي تنظيم البيانات واكتشاف الحالات غير الطبيعية وصياغة مقترحات التعديل؛ أما ما يتعلق بقواعد الفهرسة، والإبقاء على الصفحات أو حذفها، والالتزامات التجارية، والنشر على الموقع الفعلي، فيظل بحاجة إلى تحقق بشري. وما ينبغي التركيز عليه عند اختيار الحل هو: ما البيانات التي تستند إليها التوصيات؟ وما نطاق تأثير الخطأ؟ وهل يمكن التراجع عنه في الوقت المناسب؟

ابدأ بمعرفة البيانات التي حصل عليها، لا بمدى اكتمال التقرير

عند إدخال عنوان موقع واحد فقط، يستطيع الذكاء الاصطناعي فحص عناوين الصفحات العامة، وبنية المحتوى، وبعض الروابط، لكنه قد لا يعرف الصفحات التي تجلب استفسارات تجارية فعّالة، ولا يمكنه تحديد حالة الفهرسة الفعلية اعتمادًا على مظهر الصفحة وحده. وإذا لم تكن الأداة متصلة ببيانات أداء البحث وتحليلات الزيارات وبيانات الزحف، فإن توصية «حذف الصفحات منخفضة القيمة» لا تعدو كونها فرضية تحتاج إلى التحقق.

أثناء التقييم، اطلب من مزود الخدمة عرض المسار الكامل لأحد التوصيات: عنوان URL المعني، والنطاق الزمني للبيانات، والمشكلة المكتشفة، ومبررات التعديل، ومؤشرات المتابعة المتوقعة. وينبغي التمييز بين البيانات الواردة من Google Search Console وسجلات الخادم، وبين ما يستنتجه النموذج. فقد يرجع انخفاض نقرات البحث أيضًا إلى تقلب الطلب أو اختلاف منهجية القياس أو نقل الصفحة، لذا لا ينبغي عزوه مباشرةً إلى جودة المحتوى.

ولا يكفي في مواقع التجارة الخارجية النظر إلى متوسط الموقع بأكمله. ينبغي تحليل أدلة اللغات والبلدان والأجهزة وقنوات الزيارات كلٌّ على حدة. فعدم عثور زوار الإعلانات على مدخل طلب عرض السعر يختلف عن عدم فهرسة صفحة من صفحات البحث العضوي؛ ولا ينبغي معالجة الحالتين بخطة واحدة لتوسيع المحتوى.

هذه المهام مناسبة لجولة أولية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

تُعدّ مهام مثل تصنيف العناوين المكررة، والتحقق من الأوصاف المفقودة، وتجميع اقتراحات الروابط الداخلية، وتصنيف نوايا عبارات البحث مناسبة لإنجازها بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ويمكنه أيضًا تنظيم كميات كبيرة من بيانات المنتجات في مخططات للصفحات، والتنبيه إلى احتمال نقص المواصفات أو شروط التسليم أو سيناريوهات الاستخدام. لكن يجب الرجوع إلى بيانات الشركة للتحقق من الأداء والشهادات والمخزون ومواعيد التسليم؛ ولا يجوز ترك النموذج يستكمل معلومات «تبدو معقولة» من عنده.

عند إعادة صياغة المحتوى، الأسلوب الأكثر أمانًا هو مطالبة الذكاء الاصطناعي باقتراح عدة نسخ وتوضيح احتياجات البحث التي تناسب كل نسخة، بدلًا من استبدال النص الأصلي. فقد تكون صفحة مواصفات منخفضة الزيارات لدى شركة تصنيع هي بالضبط ما يلبي عددًا قليلًا من عمليات البحث عالية النية الشرائية؛ والحكم على القيمة بالزيارات وحدها قد يؤدي إلى حذف محتوى يسهم فعليًا في إتمام الصفقات.

توقف واطلب مراجعة بشرية عند ظهور هذه التوصيات

الفئة الأولى هي التعديلات التي تؤثر في الزحف والفهرسة، ومنها ملف robots.txt، وتوجيه noindex، والروابط الأساسية، وإعادة التوجيه، وعلامات تعدد اللغات. إن اكتشاف الذكاء الاصطناعي تشابه صفحتين لا يعني بالضرورة وجوب دمجهما. فقد تتضمن الصفحات الموجهة إلى مناطق مختلفة أسعارًا أو نطاقات خدمة أو بيانات امتثال مستقلة، ويجب اتخاذ القرار بالاستناد إلى واقع الأعمال.

الفئة الثانية هي توصيات الأداء. فقد يؤدي حذف البرامج النصية أو تأخير تحميل الموارد إلى تحسين نتائج الاختبارات، لكنه قد يعطل نموذج الاستفسار أو تتبع تحويلات الإعلانات أو الوظائف التفاعلية. وينبغي تقييم الاختبارات المعملية بالاستناد إلى بيانات المستخدمين الفعليين، مع التركيز على أكبر عنصر محتوى مرئي، والاستجابة للتفاعل، واستقرار التخطيط، والتأكد من أن إرسال النماذج والدفع وأحداث التحليلات لا تزال تعمل.

على سبيل المثال، في عرض حلول بوابة شركة، يمكن لعنصر السيارات أن يستفيد من لافتة مرئية كبيرة وتخطيط غير متماثل ومعرض منتجات بعلامات تبويب لسرد قصة المنتج وتوجيه المستخدم تفاعليًا نحو الشراء. وقد يوصي الذكاء الاصطناعي بضغط صور الجزء الظاهر في الشاشة عند التحميل الأول أو بتأخير تحميل المعرض، وهي أمور تستحق الاختبار؛ لكن لا ينبغي تأخير العناصر المرئية الأساسية في الجزء الظاهر من الشاشة على نحو مطلق، كما يجب ألا تصبح المواصفات الفنية صعبة القراءة بسبب التعديلات التفاعلية. ولا تزال مراجعة تباين النصوص ضمن نظام الألوان الأحمر والأسود ومواقع الأزرار على الأجهزة المحمولة بحاجة إلى تدخل بشري.

الفئة الثالثة هي معلومات الثقة والبيانات المنظمة. يجب أن تستند التقييمات والمؤهلات ومواصفات المنتجات إلى مصادر، وأن تتطابق العلامات المستخدمة في الصفحة مع المحتوى الظاهر للمستخدم. ولا يجوز إنشاء تقييمات أو آراء لمالكي السيارات غير موجودة بغرض تحسين فرص الظهور في نتائج البحث. كما يجب مراجعة الوحدات والمصطلحات الصناعية وأساليب التعبير المحلية في المحتوى متعدد اللغات، لا الاكتفاء بسلاسة الترجمة.

كيفية اختيار منصة متكاملة: ركّز على التحكم بالنشر، لا على ميزات التوليد وحدها

يساعد توحيد إدارة إنشاء المواقع الإلكترونية وتحسين محركات البحث والإعلانات ووسائل التواصل الاجتماعي على الحد من تشتت البيانات، لكنه يزيد أيضًا من نطاق تأثير الإعدادات الخاطئة. تأسست شركة يينغينباو لتكنولوجيا المعلومات (بكين) المحدودة عام 2013، وتشمل أنشطتها إنشاء المواقع الذكية بالذكاء الاصطناعي والمواقع متعددة اللغات وتحسين محركات البحث والتسويق الإعلاني في الأسواق الخارجية. وعند تقييم منصات من هذا النوع، ينبغي مطالبة مزود الخدمة بعرض كيفية انتقال التوصية عبر مراحل المراجعة والمعاينة والنشر والتراجع عن التغييرات، لا الاكتفاء باستعراض سرعة التوليد بالجملة.

يُنصح باختيار مجموعة من الصفحات المتقاربة في طبيعة أعمالها لإجراء تجربة محدودة، وتسجيل أداء البحث والاستفسارات التجارية الفعّالة وحالة التتبع قبل التعديلات. حاول تعديل عامل رئيسي واحد فقط في كل مرة، واحتفظ بسجل للتغييرات، وأتح وقتًا لمتابعة الزحف والفهرسة والتحويلات التجارية. ولا ينبغي الحكم فورًا على نجاح الحل أو فشله بسبب تقلب ترتيب النتائج على المدى القصير.

يجب أيضًا التحقق خلال فترة التجربة من صلاحيات الوصول إلى البيانات: كيف تُمنح صلاحية الوصول إلى استفسارات العملاء وحسابات الإعلانات وبيانات التحليلات؟ وهل يُسمح بتحميل البيانات بعد إخفاء هويتها؟ وهل يمكن تصديرها بعد إنهاء الخدمة؟ وإذا كانت البيانات تشمل عروض أسعار داخلية أو معلومات منتجات غير معلنة، فينبغي توضيح آليات حفظها والوصول إليها وحذفها مسبقًا.

ينبغي أن يكون حل التحسين المعتمد على الذكاء الاصطناعي جديرًا بالاستخدام قادرًا على الإجابة عن ثلاثة أسئلة: لماذا يُجرى التعديل؟ ومن يوافق عليه؟ وكيف يمكن استعادة الوضع السابق إذا حدثت مشكلة؟ وإذا لم يقدم سوى قائمة طويلة من التوصيات من دون أساس بياني أو مسار للتحقق، فتعامل معه أولًا كأداة مساعدة للتحليل، ولا تمنحه صلاحية النشر التلقائي على الموقع بأكمله.