۵ تحولی که GEO در جستجوی آنلاین ایجاد می‌کند و نمی‌توانید نادیده بگیرید!

هوش مصنوعی، مانند ChatGPT و Google Gemini، نسل جدیدی از موتورهای جستجو را ارائه می‌کند که نه تنها نتایج جستجو بلکه مکالمات تعاملی را نیز شامل می‌شود. این پیشرفت‌ها بهینه‌سازی برای موتورهای جستجوی مبتنی بر تولید محتوا (Generative Engine Optimization یا GEO) را به یک ضرورت تبدیل کرده‌اند.

در این مقاله، به پنج روند کلیدی که مسیر آینده جستجو را تعیین می‌کنند و اقداماتی که می‌توانید برای همگام شدن با این تحولات انجام دهید، می‌پردازیم.

۱. تحول در نقش موجودیت‌ها (Entities)

موجودیت‌ها (Entities) مانند افراد، مکان‌ها، محصولات و مفاهیم از اصلی‌ترین ابزارهای درک هوش مصنوعی از محتوا هستند. این موجودیت‌ها و روابط میان آن‌ها در شبکه‌های دانشی مثل Google Knowledge Graph، Wikipedia و Wikidata ثبت می‌شوند.

نقش موجودیت‌ها در جستجو

• تفسیر سوالات پیچیده: به جای تطبیق کلمات کلیدی، هوش مصنوعی مفهوم عبارات را می‌فهمد. مثلا وقتی کاربری می‌پرسد: «دوچرخه مناسب برای مبتدی‌ها در سانفرانسیسکو چیست؟» هوش مصنوعی موجودیت‌هایی مانند «دوچرخه» (محصول)، «سانفرانسیسکو» (مکان) و «مبتدی» (سطح تجربه) را شناسایی می‌کند و پاسخ‌هایی با توجه به ویژگی‌های مرتبط ارائه می‌دهد.
• نقش موجودیت‌ها در E-E-A-T: موجودیت‌ها به‌طور مستقیم در تجربه، تخصص، اقتدار و قابل‌اعتماد بودن (E-E-A-T) نقش دارند. برندی که ارتباطات معتبری با موجودیت‌های شناخته‌شده داشته باشد، در جستجوها برجسته‌تر می‌شود.

چطور می‌توانید برندتان را به موجودیت‌ تبدیل کنید؟

• استفاده از ابزارهایی مانند Schema Markup تا اطلاعات شما بهتر توسط موتورهای جستجو خوانده شود.
• ایجاد و به‌روزرسانی پروفایل‌های معتبر مانند Google Business و Wikidata.
• تولید محتوای ارزشمند و کسب لینک از منابع معتبر.

۲. LLMها و RAG: تکنولوژی پشت جستجوی هوش مصنوعی

اهمیت موجودیت‌ها (Entities) در جستجوی مدرن به نحوه عملکرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) گره خورده است. برای درک نقش آن‌ها در GEO (بهینه‌سازی تجربه جستجو)، باید به سازوکار این فناوری‌ها توجه کنیم.

LLMها چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) از مجموعه داده‌های عظیمی مانند وب‌سایت‌ها، فروم‌ها، و پایگاه‌های داده ساختاریافته (مثل Wikipedia و Wikidata) آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها با این داده‌ها می‌توانند پیچیدگی زبان انسانی را پردازش و درک کنند.

چگونه با استفاده از هوش مصنوعی رنک یک را در سئو بگیریم؟

ویژگی‌های کلیدی:

1. درک زبان طبیعی و نیت کاربر:
   
   • LLMها یاد می‌گیرند که چگونه کلمات، عبارات و ایده‌ها در زمینه‌های مختلف با هم تعامل دارند.
   • این توانایی به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا علاوه بر معنای ظاهری، معنای عمیق‌تر پرسش‌ها را نیز تفسیر کنند و پاسخ‌های شبیه به مکالمه انسانی ارائه دهند.
2. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها:
   
   • از طریق تشخیص موجودیت‌ها (Entity Recognition)، این مدل‌ها ارتباطات بین مفاهیم مختلف را شناسایی می‌کنند.
   • به‌عنوان مثال، “San Francisco” به‌عنوان یک مکان شناخته می‌شود که با ویژگی‌هایی مثل “شهری با تپه‌های زیاد” یا “مرکز فناوری” مرتبط است. این الگوها به مدل‌ها کمک می‌کند پاسخ‌هایی منسجم و جامع ارائه دهند.
3. تولید پاسخ‌های مرتبط با زمینه:
   
   • در پردازش یک پرسش، LLMها با استفاده از دانش پیشین خود و زمینه‌ای که در آن پرسش قرار دارد، پاسخ‌هایی متناسب با نیت کاربر تولید می‌کنند.

محدودیت‌ها:

• دانش این مدل‌ها ایستا و مبتنی بر اطلاعات از پیش آموزش‌دیده است.
• این مسئله گاهی باعث می‌شود مدل‌ها اطلاعات قدیمی یا پاسخ‌های نادرستی ارائه دهند که به آن‌ها “توهم” (Hallucination) می‌گویند.

چگونه RAG این مشکلات را حل می‌کند؟

RAG به هوش مصنوعی دسترسی آنی به اطلاعات جدید می‌دهد و بر محدودیت‌های LLMها غلبه می‌کند.

نحوه عملکرد:

1. بازیابی اطلاعات (Retrieval):
   
   • داده‌های مرتبط از منابع معتبر مانند مقالات خبری، APIها، Wikipedia، و پلتفرم‌های UGC (مانند Reddit و Quora) بازیابی می‌شوند.
   • استفاده از جستجوی معنایی (Semantic Search) امکان یافتن اطلاعات مرتبط‌تر را فراهم می‌کند.
2. تقویت (Augmentation):
   
   • اطلاعات بازیابی‌شده به دانش قبلی مدل اضافه می‌شود و ورودی مدل را غنی‌سازی می‌کند.
3. تولید (Generation):
   
   • مدل با این داده‌های تقویت‌شده، پاسخ‌هایی دقیق، به‌روز و منطبق با واقعیت تولید می‌کند.

اهمیت این موضوع برای GEO

• LLMها زمینه و نیت را درک می‌کنند، اما RAG تضمین می‌کند که پاسخ‌ها نه تنها مرتبط بلکه به‌روز و قابل‌اعتماد باشند.
• برای برندها، دیگر کافی نیست محتوایی تولید کنند و امیدوار باشند که دیده شود. باید مطمئن شوند که محتوای آن‌ها:
  • به‌درستی ساختاردهی شده است.
  • در پایگاه‌های داده و شبکه‌های دانش (مانند Google Knowledge Graph) ادغام می‌شود.
  • اعتبار بالایی دارد و از منابع معتبر لینک می‌شود.

چگونه از بخش پیشنهادات سرچ کنسول برای بهبود سئو استفاده کنیم؟

چگونه می‌توانید مرجع اطلاعاتی هوش مصنوعی شوید؟

1. بهینه‌سازی موجودیت‌ها (Entity Optimization):
   
   • برند خود را به‌عنوان یک موجودیت‌ شناخته‌شده در پلتفرم‌هایی مثل ویکی‌پدیا و Google Knowledge Graph معرفی کنید.
2. ساختاردهی محتوا:
   
   • از ابزارهایی مانند Schema Markup استفاده کنید تا موتورهای جستجو به‌راحتی محتوای شما را تفسیر کنند.
3. ایجاد تعامل و اعتبار:
   
   • با منابع معتبر همکاری کنید و تعاملات واقعی و به‌موقع با کاربران داشته باشید.

۳. بهینه‌سازی برای موجودیت‌ها: نسل جدید SEO

موجودیت‌ها (Entities)، زیربنای درک هوش مصنوعی از جهان هستند. اما دانستن اهمیت آن‌ها کافی نیست. برندها باید بخشی از این سیستم شوند تا در شبکه پیچیده دانش هوش مصنوعی حضور داشته باشند و دیده شوند. در ادامه، راهکارهایی برای ورود به این عرصه شرح داده شده است.

1. استفاده از نشانه‌گذاری ساختاریافته (Schema Markup)

داده‌های ساختاریافته کمک می‌کنند هوش مصنوعی محتوای شما را بهتر تفسیر کند و ارتباط آن را با شبکه دانش گسترده‌تر درک کند.

راهکارها:

• از نشانه‌گذاری‌های Schema برای تعریف موجودیت‌های مرتبط مثل افراد، مکان‌ها، محصولات و مفاهیم استفاده کنید.
• با استفاده از نشانه‌گذاری sameAs برند خود را به پروفایل‌های معتبر مثل Wikipedia، LinkedIn و سایر منابع موثق متصل کنید.
• پروفایل‌های اجتماعی و حرفه‌ای برند خود را به یکدیگر مرتبط کنید تا حضوری یکپارچه و قابل‌اعتماد داشته باشید.
• با استفاده از mentions Schema موجودیت‌های برجسته را در محتوای خود مشخص کنید و با استفاده از این نشانه‌گذاری تعامل برندتان را در اکوسیستم گسترده‌تر نشان دهید.

2. ایجاد ارتباطات در شبکه‌های کلیدی دانش

حضور در پایگاه‌های داده ساختاریافته و شبکه‌های دانش، پایه‌ای برای شناخت و اعتماد هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

راهکارها:

• مدیریت پنل‌های دانش (Knowledge Panels): اطلاعات پروفایل‌های Google Business و سایر پنل‌های دانش را به‌روز نگه دارید.
• ایجاد و مدیریت ورودی‌های Wikidata: اطلاعات کامل و معتبری را در دانش‌نامه Wikidata ارائه دهید.
• ایجاد صفحه Wikipedia: اگر امکان ایجاد صفحه‌ای برای برندتان وجود ندارد، بر ذکر شدن در منابع معتبر تمرکز کنید.

3. کسب اعتبار از طریق ذکر نام در منابع معتبر

ذکر شدن نام برند در منابع قابل‌اعتماد، اعتبار برند شما را افزایش داده و آن را در مکالمات مهم هوش مصنوعی قرار می‌دهد.

راهکارها:

• تولید محتوای ارزشمند و قابل اشتراک: محتوایی تولید کنید که به‌طور طبیعی باعث شود دیگران آن را به اشتراک بگذارند یا به آن ارجاع دهند.
• همکاری با رهبران فکری: مقالات، مصاحبه‌ها یا وبینارهایی با متخصصان صنعت منتشر کنید.
• حضور در نشریات معتبر: حضور فعال در رسانه‌های شناخته‌شده صنعت خود داشته باشید.
• استفاده از روابط عمومی دیجیتال هدفمند: در کمپین‌هایی شرکت کنید که باعث ذکر نام برند در منابع معتبر و مرتبط با موجودیت‌های اصلی شما می‌شود.

4. استفاده از محتوای پویا و به‌روز

هوش مصنوعی برای ارائه اطلاعات مرتبط نیاز به جریان مداوم اطلاعات جدید دارد.

راهکارها:

• به‌روز نگه داشتن محتوا: پست‌های وبلاگی، مقالات و صفحات محصول خود را با جدیدترین روندها و تغییرات به‌روزرسانی کنید.
• تعامل در انجمن‌ها و پلتفرم‌های UGC: در بحث‌های تخصصی حوزه خود مشارکت کرده و تغییرات زبان یا موضوعات جدید را شناسایی کنید.
• ایجاد محتوای تاثیرگذار: پژوهش‌ها و دیدگاه‌هایی منتشر کنید که به پرسش‌ها و روندهای جدید مخاطبان شما پاسخ دهد.

5. هم‌راستایی محتوا و لینک‌ها با موجودیت‌ها

محتوا و لینک‌های داخلی باید برند شما را به موجودیت‌های مرتبط متصل کند تا هوش مصنوعی راحت‌تر بتواند این ارتباطات را شناسایی کند.

راهکارها:

• ذکر موجودیت‌های شناخته‌شده: افراد، مکان‌ها، محصولات و مفاهیم مهم را در محتوای خود بیاورید.
• پیوند به منابع معتبر: با لینک‌دهی به موجودیت‌های شناخته‌شده اعتبار خود را تقویت کنید.
• ایجاد لینک‌های داخلی: محتواهای مرتبط را با رویکردی سلسله‌مراتبی و منظم به یکدیگر متصل کنید.
• ایجاد خوشه‌های محتوایی (Content Clusters): محتواهای مرتبط را دسته‌بندی کرده و در موضوعات کلیدی برندتان تخصص نشان دهید.
• تمرکز بر E-E-A-T: اعتبار خود را با تجربه، تخصص، اقتدار و اعتمادسازی افزایش دهید. این شامل ارائه استنادهای دقیق، لینک‌های معتبر و ارائه شواهدی از تجربه شماست.

5 ابزار هوش مصنوعی ahrefs برای بهبود سئو

۴. جستجوی چندرسانه‌ای (Multimodal Search)

با رشد جستجوهای تصویری، صوتی و ویدئویی، برندها باید استراتژی‌های خود را از محتواهای متنی فراتر ببرند.

نکات کلیدی از جستجوی چندرسانه‌ای:

• افزایش جستجوی تصویری: به‌عنوان نمونه، Google Lens ماهانه ۲۰ میلیارد جستجوی بصری پردازش می‌کند.
• تکامل هوش مصنوعی با RAG: این فناوری قادر است داده‌های چندرسانه‌ای را بازیابی و همراه با متن پردازش کند تا پاسخ‌هایی جامع و چندبعدی ارائه دهد.
• نقش موجودیت‌ها: موجودیت‌ها (Entities) چارچوبی برای تبدیل محتوای پراکنده به یک روایت منسجم و معنادار هستند.

برای برندها، موفقیت به ایجاد یک استراتژی منسجم برای تمام فرمت‌های محتوا وابسته است، به جای اینکه رسانه‌ها به صورت مستقل و بدون ارتباط دیده شوند.

برای موفقیت در جستجوهای چندرسانه‌ای، هر فرمت محتوا باید به طور هدفمند بهینه‌سازی شود. در ادامه روش‌های اصلی توضیح داده شده است:

1. تصاویر (Images):

• از متن جایگزین (Alt Text) و متادیتاهای مرتبط با موجودیت‌های اصلی استفاده کنید.
• از نشانه‌گذاری ImageObject Schema برای ساختاردهی داده‌ها بهره بگیرید.

2. جستجوی صوتی (Voice Search):

• محتوای سوال‌وجواب مانند (FAQ) تولید کنید.
• از نشانه‌گذاری FAQ و Q&A Schema برای سازمان‌دهی پاسخ‌ها استفاده کنید.

3. محتوای ویدیویی (Videos):

• متن ویدیوها و زیرنویس را اضافه کنید.
• از VideoObject Schema برای نشانه‌گذاری استفاده کنید.

4. محتوای صوتی (Audio):

• متن و توضیحات صوتی تهیه کنید.
• از AudioObject Schema برای بهبود ساختار محتوا بهره ببرید.

۵. شخصی‌سازی و جستجوی پیش‌بینی‌شده

تصور کنید یک موتور جستجو نیازهای شما را پیش از آنکه حتی سوالی تایپ کنید، پیش‌بینی کرده و پاسخ‌ها و پیشنهادهایی را ارائه می‌دهد که به نیازهای شما نزدیک‌تر است.

با استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، این ایده اکنون به واقعیت تبدیل شده است.

از جستجوی شخصی‌سازی‌شده به جستجوی پیش‌بینی‌کننده

• جستجوی شخصی‌سازی‌شده (Personalized Search): نتایج را بر اساس علایق، رفتار و تعاملات کاربر ارائه می‌دهد.
• جستجوی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Search): فراتر رفته و نیازهای کاربران را قبل از آنکه حتی آن‌ها را مطرح کنند، شناسایی می‌کند.

چگونه این سیستم عمل می‌کند؟

جستجوی پیش‌بینی‌کننده از تحلیل رفتار، تاریخچه جستجو و داده‌های جمع‌آوری‌شده از تعاملات کاربر در فضای دیجیتال استفاده می‌کند تا نیازها را در زمان مناسب پیش‌بینی کرده و پاسخ دهد.

چرا جستجوی پیش‌بینی‌کننده اهمیت دارد؟

این نوع جستجو تجربه کاربر را به سطوح جدیدی ارتقا می‌دهد:

• ارتباط بی‌وقفه: تجربه‌ای کاملا هماهنگ و متناسب با مسیر کاربر ایجاد می‌کند.
• اطلاعات به‌موقع: کمک می‌کند اطلاعات دقیقا در زمانی که کاربر به آن‌ها نیاز دارد، ارائه شوند.
• سازمان‌دهی بهتر داده‌ها: فرمت‌های مختلف محتوا را در یک چارچوب یکپارچه به کاربر ارائه می‌دهد.

چگونه برندها می‌توانند از این فرصت استفاده کنند؟

برای برندها، ایجاد ارتباط موثر در این فضا نیازمند استراتژی‌های زیر است:

1. شناخت رفتار کاربران: تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نیازها بر اساس الگوهای رفتاری.
2. تنوع در فرمت محتوا: استفاده از ویدئوها، مقالات و حتی پادکست برای پاسخگویی به نیازهای مختلف.
3. تعامل مداوم: ایجاد ارتباط و تعامل با کاربران در تمام مراحل سفر آن‌ها.
4. پیش‌بینی آینده: ارائه پیشنهادهای پیش‌بینی‌شده که نیازهای کاربران را در آینده برطرف کند.

جمع‌بندی

هرکدام از این روندها بر یک نکته تأکید دارند: جستجو از صرفاً یافتن اطلاعات فراتر رفته و به ایجاد تجربیات معنادار متصل تبدیل شده است. برای موفقیت در این فضا، برندها باید استراتژی‌های GEO خود را بازبینی کنند و به‌سرعت با تغییرات همسو شوند.

منبع: searchengineland