هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بتحسين محركات البحث؟ تجربة مع GPT-3 من OpenAI

تقنية الذكاء الصناعي (AI) قد حققت تقدمًا هائلا في السنوات الأخيرة. وأصبح من الممكن الآن تقييم قدرتها على أداء مهام محددة مثل إنتاج النصوص والصور والأصوات.

الآن، ماذا إذا ذهبنا أكثر من ذلك مع اختبارات أكثر تعقيدًا، مثل تقييم وظيفة، على سبيل المثال، أو بشكل أكثر تحديدًا، تقييم نظام الذكاء الاصطناعي على قدرته على القيام بتحسين محركات البحث؟

فيما يلي، سنقوم بإختبار Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) الذي تم إنشاؤه بواسطة OpenAI.

لنتذكر أن نظام الذكاء الاصطناعي سيقلد البيانات التي تم تدريبه عليها.

تم بناء تحسين محركات البحث بجانب تطور محركات البحث، وكل شيء موثق جيدًا في المدونات والكتب والمقابلات.

لذلك، من المحتمل أن يكون قد تعلم الذكاء الاصطناعي من كل المحتوى المتاح لتحسين محركات البحث (SEO).

سوف تقوم الاختبارات بقياس المؤشرات التالية:

• الاتساق في استمرار موضوع تحسين محركات البحث.
• جدوى التعديلات في تحسين محركات البحث.
• القدرة على الإجابة عن أسئلة تحسين محركات البحث.

الاستمرارية في موضوع تحسين محركات البحث

سيتركز الاختبار التالي على قدرة نظام الذكاء الصناعي على فهم الوضع التحسيني لمحركات البحث ومعاملته للموضوع بشكل متسق ومفهوم.

سيقوم الاختبار الأول بأمثلة تتحدث عن قصص رعب في تحسين محركات البحث - وهذا يعني، قصص قصيرة تناقش كوارث تحسين محركات البحث - وسنرى كيف يتصرف الذكاء الاصطناعي.

اخترت مثالين من موقع Aleyda Solis وإليك ما تم إنشاؤه من قبل الذكاء الاصطناعي:

مثالان:

• عندما تم تنسيق جميع الصفحات الداخلية للموقع لصفحة البداية. #قصصرعبتحسينمحركاتالبحث
• عندما نسي شخص ما حظر بيئة اختبار الموقع... التي بدأت في الفهرسة. #قصصرعبتحسينمحركاتالبحث

نتائج تم إنتاجها بواسطة الذكاء الاصطناعي GPT-3 من OpenAI:

• عندما قال أحدهم: "لدي فكرة رائعة! لنضع موقعنا في تذييل موقع غير ذي صلة!" #قصص_رعب_التسويق_الالكتروني
• عندما ينسى شخص ما التحقق من ملف robots.txt في بيئة التجربة قبل الذهاب للإنتاج. #قصص_رعب_SEO
• عندما يقوم شخص بإجراء تغييرات على ملف .htaccess دون إخبار أحد #قصص_رعب_SEO
• عندما قمنا بتغيير النطاقات ولم نقم بتوجيه الصفحات القديمة لأكثر من 60 يومًا. #قصص_رعب_التسويق_عبر_الإنترنت
• عندما قام العميل بإنشاء الآلاف من صفحات المحتوى الرقيقة بدون قيمة #قصص_رعب_السيو
• عندما أصر العميل على استخدام جداول قاعدة البيانات العلاقية كروابط (?tbl=table&) #قصص_رعب_SEO

تحليل: النصوص المولدة متنوعة ومترابطة.

علاوة على ذلك، بعد قليل من البحث، يمكننا أن نستنتج أنها فريدة.

لذا، فهم الذكاء الاصطناعي أنه يجب عليه تقليد نص قصير يتحدث عن تحسين محركات البحث وإضافة وسم #قصصرعبالتحسين_المحركي_للبحث في كل مرة.

هنا صورة للمثال الكامل؛ يمكننا إنشاء قصص رعب SEO لا تنتهي.

بالنسبة للإبداع، يمكننا أن نتجاوز قليلا في اختباراتنا ونحاول قياس اتساق إنشاء حوار بين خبيري تحسين محركات البحث.

للاختبار التالي، سنمنح الذكاء الاصطناعي موقفًا مع تعليمات، ثم سنطلب منه إنشاء مناقشة.

هنا هي الحالة التي سيضطر فيها الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء حوار بين خبيرين - واحد متمرس والآخر مبتدئ: عندما ينسى شخص ما حظر بيئة اختبار الموقع... بدأت في المؤشر.

نتائج تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي GPT-3 من OpenAI:

تحليل: يظل الحوار متماسكًا جدًا

النظام الذكي حتى يوضح كيف تم اكتشاف المشكلة ويقترح حلاً لمشكلة فهرسة موقع قبل الإنتاج باستخدام ملف robots.txt.

ثم، لنأخذ واحدة من #حكايات_رعب_SEO المخترعة بواسطة الذكاء الاصطناعي ونولد الحوار المرتبط بها.

هنا هي الحالة الجديدة: عندما قام العميل بإنشاء آلاف الصفحات ذات محتوى ضعيف بلا قيمة.

نتائج تم إنتاجها بواسطة الذكاء الاصطناعي GPT-3 الخاص بشركة OpenAI:

أليدا: حسنًا، هذه مشكلة قليلة من المحتوى الجاف. قمت بإنشاء الكثير من صفحات المحتوى الضئيل الذي لا يقدم قيمة حقيقية للمستخدمين. بول: نعم، أنا أعلم. كنت فقط أحاول تحشيش أكبر عدد ممكن من الكلمات الرئيسية على الموقع. أليدا: للأسف، هذا لن يساعدك في تحسين ترتيبك في نتائج البحث. بل في الواقع، قد يتسبب في تراجع ترتيبك. بول: إذًا، ما الذي يجب أن أفعله؟ أليدا: تحتاج إلى إنشاء محتوى عالي الجودة يقدم قيمة للمستخدمين. هذا هو ما سيساعدك في تحسين ترتيبك في محركات البحث.

تحليل: مرة أخرى، يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء حوار حقيقي عن طريق شرح سبب عدم فعالية إنشاء محتوى ضعيف لتحسين محركات البحث ويوصي حتى بحلول.

يمكننا أن نستنتج أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكنه التحدث بدقة وتشدد حول الـ SEO ، ولكن هل يمكنه أيضًا إجراء تعديلات مهمة في SEO على النص؟

كما يحدث، يوفر GPT-3 وضع تحرير النصوص الذي كان متاحًا منذ مارس 2022.

لنبدأ الاختبار.

أهمية تعديلات تحسين محركات البحث

أول اختبار سيطلب من الذكاء الاصطناعي استبدال وصلة الرابط بشيء أكثر تسويقًا لتسليط الضوء على المنتج بشكل أفضل.

نتائج تم إنشاؤها بواسطة تقنية الذكاء الاصطناعي GPT-3 للشركة أوبن إيه آي:

تحليل: الاختبار ناجح بشكل نسبي.

الحل يعمل بغض النظر عن عدد الروابط.

التالي، يتكون الاختبار الثاني من إنجاز مهمتين متزامنتين: طلب من الذكاء الصناعي تغيير رابط العنوان ولكن مع إضافة وسم H1 بعنوان في بداية الوثيقة.

نتائج تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي GPT-3 من OpenAI:

تحليل: مرة أخرى، الاختبار ناجح، ويمكنك تطبيق النتائج على الآلاف من المستندات. يتم إضافة عنوان يلخص المستند في المكان المناسب.

أخيرًا ، سنطلب من الذكاء الاصطناعي إضافة قائمة تحتوي على ثلاثة روابط ذات صلة باستخدام علامات <ul><li>.

التحليل: مرة أخرى ، يتم احترام التنسيق بشكل جيد والمراجع متسقة.

الروابط هي وهمية، ولكن يمكن لـ GPT-3 بسهولة أن يختار من قاعدة بيانات الروابط لاستخدام روابط حقيقية.

باختصار، جي بي تي-3 جيد في تحرير النصوص ضمن السياق عند إعطاء التعليمات المناسبة. يمكن أن يمثل هذا توفيرًا كبيرًا للوقت فيما يتعلق بالتعديلات على نطاق واسع.

القدرة على الإجابة على أسئلة السيو

الآن سنقوم باختبار معرفة الأنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال تحسين محركات البحث.

اخترت استخدام اختبار SEO الخاص بـ BrightEdge، ولكن يمكنني استخدام أي اختبار آخر:

كما هو الحال مع كل الاختبارات السابقة ، استخدمنا تكنولوجيا GPT-3 OpenAI للإجابة على الأسئلة في اختبار MCQ الخاص بتحسين محركات البحث. يقيس عدد الإجابات الصحيحة جودة الاختبار.

أدناه، نرى كيف يتم تقديم كل سؤال للذكاء الاصطناعي؛ يظهر النص المميز باللون الأخضر الإجابة التي اختارها.

BrightEdge يوفر جدولًا يحتوي على أسئلة وأجوبة صحيحة في عمود واحد والجواب الذي اختاره الذكاء الاصطناعي في العمود المجاور:

نتائج GPT-3 مشجعة: تحقق الذكاء الاصطناعي 16/20، وحتى ذلك الحين، يفتقد للسياق في أماكن أخطائه.

الآن، دعونا نسأل الذكاء الاصطناعي عن آخر التحديثات من جوجل بخصوص إطلاق جوجل مام في 18 مايو 2021.

ما هو الغرض الأول لـ جوجل مام؟

مرة أخرى، كما يمكنك أن ترى، الذكاء الاصطناعي يجيب بشكل مثالي.

باختصار، لدينا محرك استجابة حقيقي لتحسين محركات البحث إذا كنت تسأل أسئلة محددة جدًا.

القيود

الآن، يمكننا أن ننظر إلى قيود تحسين محركات البحث الدفع بالذكاء الاصطناعي.

هنا قائمة غير شاملة:

قدرة الذكاء الاصطناعي على إصلاح المشاكل المجهولة أو الموثقة بشكل سيء.

غالبًا ما يكون من المستهلك للوقت والممل فهم ما حدث بالضبط عند حدوث مشكلة في مجال تحسين محركات البحث وفي بعض الأحيان لن يكون هناك أي تفسير. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجد حلولًا باستخدام بيانات ليست جزءًا من تحليله.

القدرة على مراعاة كل ما يوجد.

غالبًا ما توجد العديد من القيود على ما تم نفذه أو اختباره بالفعل على موقع أو مجموعة من المواقع. ولذلك ، فمن المستحيل حاليًا توفير جميع أكواد المصدر ووثائق المشروع لنظام الذكاء الاصطناعي للعثور على إجابة دقيقة تأخذ في الاعتبار جميع المعلومات الموجودة.

القدرة على قياس جودة المحتوى أو الفكرة الحقيقية عن طريق أصالتها أو تمثيلها للسياق الحالي.

نظم الذكاء الاصطناعي لا تعمل بعد في الوقت الحقيقي، مفتقرة للأصالة والإبداع. ونتيجة لذلك، فإن قياس جودة المحتوى الحقيقية حاليًا ضئيلة. غالبًا ما يكون البشر هم من يقيمون جودة المحتوى. بصفة عامة، يتم اكتشاف البريد المزعج والمحتوى ذي الجودة السيئة بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

باختصار، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تفوق مبتدئ في تحسين محركات البحث أو شخص لديه معرفة قليلة بتحسين محركات البحث، ولكنه سيحتاج لمزيد من المسيرة ليحل محل خبير سيو ذو خبرة.

بصفة عامة ، ستظل الثنائية بين الذكاء الصناعي والإنسان هي الأفضل دائمًا ، مع التركيز من جانب الإنسان على المهام ذات القيمة المضافة الأعلى.

في الختام، جميع خبراء تحسين محركات البحث المتمرسين يفوقون بكثير تحسين محركات البحث الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضًا: جوجل تقول إن المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يتعارض مع الإرشادات