تتغير طريقة وصول المستخدمين إلى المعلومات بشكل جذري مع صعود نماذج اللغة الكبيرة، إذ باتت الإجابات المباشرة تولَّد من مصادر متعددة وتُعرض في واجهات الاستخدام دون الحاجة لتصفح المصادر الأصلية.
عصر ما بعد الروابط وتأثيره على العلامات التجارية
ويعكس هذا التحول أن النقرات على الروابط لم تعد المعيار الأساسي للظهور، بل أصبح المحتوى يُعاد بناؤه ليُسهم في استدلال النماذج وتجميع المعلومات وتقديم أجوبة جاهزة دون زيارة المصدر.
موت النقرات التقليدية وتغير سلوك البحث
يتغير مفهوم العلامة التجارية في هذا السياق، فالمهمة لم تعد مجرد جلب النقرات، بل امتلاك محتوى يمكن للنماذج الاستفادة منه واستخلاصه وتوليد حضور ضمن المحادثات التي تنشئها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
كيف تختلف نماذج اللغة في البحث
تكسر هذه الحلقة إذ يمكن للمستخدم الاعتماد على المعلومات دون زيارة المصدر، وتظل أدوات التحليل التقليدية تسجل نشاطًا محدودًا، وهذا التغير ليس مجرد تقلب عابر في سلوك البحث بل يمثل تحولاً هيكلياً في طريقة استهلاك المعلومات.
لا تعمل نماذج اللغة الكبيرة كأنها محركات بحث تقليدية، فهي تجمع بين بيانات التدريب والبحث اللحظي وتستخدم الاستدلال الداخلي لتوليد الإجابة، وتظهر التحليلات أن كل نموذج يبحث بأسلوب مختلف حتى عند الإجابة عن السؤال نفسه. مثلاً تفضّل شات جي بي تي استفسارات طويلة وبنية سياقية، بينما يركّز Perplexity على استفسارات أقصر وتحديثات حديثة ومقارنات، وهذا يعني أن الموضوع قد يظهر في نموذج دون آخر.
تصميم المحتوى ليتناسب مع النماذج
مع هذا الواقع، يحتاج صانعو المحتوى إلى إعادة تصميم المحتوى ليكون قابلاً للاستخلاص من النماذج عبر ترتيب واضح للحقائق وإضافة سياق حديث والاعتماد على مراجع موثوقة وتقسيم المحتوى إلى أقسام معنونة بشكل جيد، إضافة إلى محتوى جاهز للاكتشاف عبر الذكاء الاصطناعي يجمع بين العمق والحداثة: شروحات تدعم الاستدلال السياقي كما تفضله شات جي بي تي، وأقسام مختصرة وغنية بالإشارات كما تفضله Perplexity.
التحدي في القياس والشفافية
يواجه الناشرون والمسوقون تحديًا في قياس مدى ظهور صفحاتهم لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي، فالأدوات التقليدية تقيس المشاهدات فقط، بينما قد تدمج النماذج الأفكار دون أي نقرة وتختلف خطوات الاسترجاع والاستدلال بين النماذج، وهذا يعني أن المحتوى الجيد قد يظل غير ملحوظ إذا لم يتوافق مع أنماط ظهور المصادر لدى كل نموذج.
حلول تقنية لفهم وتوجيه الظهور
ولمواجهة هذا التحدي، ظهرت حلول تعتمد على فهم طريقة عمل النماذج أثناء توليد الإجابة وربط خصائص المحتوى بأنماط ظهوره في كل نموذج، ومن خلال رصد سلوك الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع يمكن للمسوقين قياس ظهور علامتهم في المحادثات بدلاً من الاعتماد على النقرات وتحويل البيانات التقنية إلى رؤى عملية.
المستقبل: قيمة المحتوى على حساب الترتيب
يشير هذا التطور إلى مستقبل يركز على القيمة والمضمون أكثر من مجرد ترتيب الصفحات وحركة المرور، فالعلامات التجارية التي تفهم كيفية إنتاج محتوى عالي الجودة يمكن للأنظمة استخلاصه واستخدامه ستظل بارزة حتى دون عودة المستخدمين لزيارة صفحات الويب.
