كيف يمكن أن يساعدك ChatGPT في تحسين المحتوى الخاص بك للكيانات

عند الاستخدام الاستراتيجي ، يمكن لـ ChatGPT تجاوز الجهد البشري اليدوي في جودة الإخراج.

لا ، لن تكتب الأدوات محتوى أفضل.

بدلاً من ذلك ، أعتقد أن كاتبًا مسلحًا بهذه التكنولوجيا يمكنه إنشاء محتوى محسن يتماشى بشكل أفضل مع معايير تصنيف Google.

من خلال استكشاف طرق مختلفة لتسجيل المحتوى واستخراج الكيانات ، أهدف إلى إرشادك نحو تعظيم فوائد الأدوات.

ناقش "ما وراء الكلمات الرئيسية: كيف تؤثر الكيانات على استراتيجيات تحسين محركات البحث الحديثة" كيف ولماذا يتم تضمين الكيانات ذات الصلة عبر موقع الويب الخاص بك (أي الخريطة الموضعية).

ستركز هذه المقالة على سبب وكيفية استخدام الكيانات لإنشاء محتوى تحسين محركات البحث بترتيب أفضل.

كيف ترتبط كيان SEO و OpenAI؟

قبل مناقشة كيفية قيام البرنامج بتحسين استخدام الكيان لنتائج البحث ، دعنا نفهم أوجه التشابه بين مُحسّنات محرّكات البحث للكيان و ChatGPT الخاص بـ OpenAI.

اللبنات الأساسية للغة

في أبسط مستوياتها ، يتم بناء اللغة حول:

• الموضوعات: ماذا (أو من) تدور الجملة.
• المسندات: يقول شيئًا عن الموضوع.

على سبيل المثال ، في الجملة "جلست القطة على السجادة" ، تكون "القطة" هي الموضوع و "جلست على السجادة" هي المسند.

تم تصميم كل من محرك بحث Google و ChatGPT من OpenAI لفهم البنية الأساسية للغة.

تركز محركات البحث الدلالية على فهم المحتوى بطريقة حسابية فعالة.

يذهب ChatGPT إلى أبعد من ذلك ، باستخدام المزيد من العمليات الحسابية لإنشاء المحتوى.

محركات البحث الدلالية

يحدد محرك بحث Google الكيانات ، والتي هي أساسًا موضوعات الجمل على صفحة الويب.

ثم يستخدم السياق حول تلك الكيانات لفهم المسندات - أو ما يقال عن تلك الكيانات.

يمكّن ذلك Google من فهم محتوى الصفحة وكيف يمكن أن يكون وثيق الصلة باستعلام بحث المستخدم.

العلاقات قيد الدراسة موضحة في الرسم البياني للمعرفة من Google.

عندما تحلل Google مقالة ، فإنها تستخدم الرسم البياني المعرفي الخاص بها لاكتساب رؤى أعمق.

إنه يحدد الكيانات ذات الصلة والمسندات في المحتوى ، مما يسمح له بتمييز الكلمات الرئيسية التي تبحث عن القطعة الأكثر صلة بها.

برنامج ChatGPT الخاص بـ OpenAI

من ناحية أخرى ، يستخدم ChatGPT نموذج المحولات والزخارف الخاصة به لفهم كل من الموضوعات والمسندات.

على وجه التحديد ، تسمح آلية انتباه النموذج له بفهم العلاقات بين الكلمات المختلفة في الجملة ، وفهم المسند بشكل فعال.

وفي الوقت نفسه ، تساعد الزخارف النموذج على فهم العلاقات ومعاني الكلمات نفسها ، والتي تشمل فهم الموضوعات.

على الرغم من الاختلافات الشاسعة بينهما ، فإن ChatGPT و SEO للكيان يشتركان في قدرة مشتركة:

التعرف على الكيانات والمسندات ذات الصلة بالموضوع. تؤكد هذه القواسم المشتركة مدى أهمية الكيانات في فهمنا للغة.

على الرغم من التعقيدات ، يجب على محترفي تحسين محركات البحث (SEO) تركيز جهودهم على الكيانات والموضوعات ومسنداتهم.

إذن كيف نستخدم هذا الفهم الجديد لتحسين المحتوى الخاص بنا؟

تحسين المحتوى الجديد للكيانات

تحدد Google الكيانات ومسنداتها على صفحة الويب. كما يقارنها عبر الصفحات ذات الصلة المحتملة.

في جوهره ، يشبه صانع التوفيق ، محاولة العثور على أفضل تطابق بين استعلام بحث المستخدم والمحتوى المتاح على الويب.

نظرًا لأنه تم تحسين خوارزمية Google للحصول على نتائج عالية الجودة ، ابدأ عملية التحسين الخاصة بك عن طريق فحص أفضل 10 نتائج من Google.

سيعطيك هذا نظرة ثاقبة حول السمات التي تفضلها Google لمصطلح بحث معين.

في وكالتنا ، نطبق إطار عمل لتحديد التحسينات المحتملة التي يمكن أن تجعل مقالاتنا أفضل بنسبة 10-20٪ ، والتي سأشاركها أدناه.

يمكن أن يوضح إطار العمل الذي يعطي الأولوية للجوانب الصحيحة الفرق بين المحتوى الخاص بك والمواد ذات التصنيف الأعلى.

عند إنشاء المحتوى ، نتبع هذا الإطار ونحقق هذه العناصر ذات الأولوية.

نعد أنفسنا لتحقيق النجاح الفوري إذا استوفينا كل هذه المعايير.

الغوص في جزء الكيان من قائمة التحقق

أعتقد أنه من مثل هذا:

تخيل أن Google تتعقب عدد المرات التي تظهر فيها كيانات معينة ومسنداتها معًا.

لقد اكتشف المجموعات الأكثر أهمية للمستخدمين الذين يبحثون عن مواضيع محددة.

بصفتك خبيرًا في تحسين محركات البحث (SEO) ، يجب أن يكون هدفك هو تضمين هذه الكيانات الرئيسية في المحتوى الخاص بك ، والتي يمكنك تحديدها عن طريق الهندسة العكسية لأهم النتائج التي تعرضها Google لك بالفعل.

إذا كانت صفحة الويب الخاصة بك تتضمن الكيانات والتوقعات التي تتوقعها Google لبحث مستخدم معين ، فسيحصل المحتوى الخاص بك على درجة أعلى.

سنتطرق إلى استثناء علاقات الكيانات الجديدة في مناقشة مستقبلية.

هذا هو المكان الذي تدخل فيه الأدوات التي تستخدم تقنيات ChatGPT و NLP بشكل استراتيجي للمساعدة في تحليل أفضل 10 نتائج.

قد تكون محاولة ذلك يدويًا مستهلكة للوقت وصعبة بسبب حجم البيانات التي يجب أن تستهلكها.

الخطوة 1: استخراج الكيانات

لإجراء هذا التحليل ، ستحتاج إلى محاكاة كيان Google الأصلي وعمليات الاستخراج الأصلية ثم تحويل نتائجك إلى خطة عمل / دليل كاتب عملي.

في المصطلحات الفنية ، يُعرف هذا التمرين باسم التعرف على الكيانات المسماة ، ولدى العديد من مكتبات البرمجة اللغوية العصبية مناهج فريدة خاصة بها.

لحسن الحظ ، تتوفر العديد من أدوات كتابة المحتوى في السوق لأتمتة هذه الخطوات.

ومع ذلك ، قبل أن تتبع توصيات أداة تحسين محركات البحث (SEO) بشكل أعمى ، من المفيد أن تفهم ما الذي ستفعله وما لن تفعله بشكل جيد.

التعرف على الكيانات المسماة (NER)

فكر في NER كعملية من خطوتين: الإكتشاف والتصنيف.

مراقب

• الخطوة الأولى تشبه لعبة "I Spy". تقرأ الخوارزمية النص كلمة بكلمة بحثًا عن كلمات أو عبارات يمكن أن تكون كيانات. إنه مثل شخص ما يقرأ كتابًا ويبرز أسماء الأشخاص أو الأماكن أو التواريخ.

التصنيف

• بمجرد أن تحدد الخوارزمية الكيانات المحتملة ، فإن الخطوة التالية هي معرفة نوع الكيان لكل كيان. هذا يشبه فرز الكلمات المميزة في مجموعات مختلفة: واحدة للأشخاص ، وواحدة للمواقع ، وواحدة للتواريخ ، وما إلى ذلك.

لنفكر في مثال. إذا كانت لدينا الجملة: "ولد إيلون ماسك في بريتوريا عام 1971".

في خطوة الإكتشاف ، قد تحدد الخوارزمية "Elon Musk" و "Pretoria" و "1971" ككيانات محتملة.

في خطوة التصنيف ، ستصنف "Elon Musk" كشخص ، و "Pretoria" كموقع ، و "1971" كتاريخ .

تستخدم الخوارزمية مجموعة من القواعد ونماذج التعلم الآلي المدربة على كميات كبيرة من النصوص.

لقد تعلمت هذه النماذج من الأمثلة كيف تبدو الأنواع المختلفة من الكيانات ، حتى يتمكنوا من إجراء تخمينات مستنيرة عند مواجهة نص جديد.

استخراج العلاقة (RE)

بعد أن يحدد NER الكيانات في النص ، فإن الخطوة التالية هي فهم العلاقات بين هذه الكيانات.

يتم ذلك من خلال عملية تسمى استخراج العلاقة (RE). تعمل هذه العلاقات بشكل أساسي كمسندات تربط الكيانات.

في سياق البرمجة اللغوية العصبية ، غالبًا ما يتم تمثيل هذه الاتصالات على شكل ثلاثيات ، وهي مجموعات من ثلاثة عناصر:

• فاعل.
• مسند.
• شيء.

يكون الموضوع والكائن عادةً الكيانات المحددة من خلال NER ، والمسند هو العلاقة بينهما ، والتي تم تحديدها من خلال RE.

مفهوم استخدام الثلاثيات لفك وفهم العلاقات مبسط بشكل جميل. يمكننا استيعاب الأفكار الأساسية المقدمة بأقل قدر من الحوسبة أو الوقت أو الذاكرة.

إنها شهادة على طبيعة اللغة أننا نحصل على إحساس جيد بما يقال من خلال التركيز على الكيانات ومسندها فقط.

أزل كل الكلمات الإضافية ، وما تبقى لديك هو المكونات الرئيسية - لقطة ، إذا صح التعبير ، للعلاقات التي ينسجها المؤلف.

يعد استخراج العلاقات وتمثيلها على أنها ثلاثية خطوة حاسمة في البرمجة اللغوية العصبية.

يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم سرد النص والسياق حول الكيانات المحددة ، مما يتيح المزيد من الفهم الدقيق وتوليد اللغة البشرية.

تذكر أن Google لا تزال آلة ، وفهمها للغة يختلف عن الفهم البشري.

أيضًا ، لا يتعين على Google كتابة المحتوى ولكن يجب أن توازن بين المتطلبات الحسابية. يمكنه بدلاً من ذلك استخراج الحد الأدنى من المعلومات التي تحقق هدف ربط المحتوى باستعلام البحث.

الخطوة الثانية: بناء دليل الكاتب

يجب علينا محاكاة عملية Google لاستخراج الكيانات وعلاقاتها لإنشاء تحليل وخريطة طريق مفيدة.

يجب أن نفهم ونستخدم هاتين الفكرتين الرئيسيتين في أفضل 10 نتائج بحث. لحسن الحظ ، هناك طرق متعددة للتعامل مع بناء خارطة الطريق.

• يمكننا الاعتماد على استخراج الكيان
• يمكننا استخراج عبارات الكلمات الرئيسية.

مسار الكيان

أحد الطرق التي يمكن اختبارها هو منهجية مشابهة لأدوات مثل InLinks.

تستخدم هذه الأنظمة الأساسية استخراج الكيانات في أفضل 10 نتائج ، ومن المحتمل أن تستخدم Google Cloud's NER API.

بعد ذلك ، يقومون بتحديد الحد الأدنى والحد الأقصى للترددات للكيانات المستخرجة داخل المحتوى.

بناءً على استخدامك لهذه الكيانات ، يقومون بتصنيف المحتوى الخاص بك.

لتحديد استخدام الكيان الناجح داخل المادة الخاصة بك ، غالبًا ما تقوم هذه الأنظمة الأساسية بابتكار خوارزميات التعرف على الكيانات الخاصة بها.

إيجابيات وسلبيات

هذه الطريقة فعالة ويمكن أن تساعدك في إنشاء محتوى أكثر موثوقية. ومع ذلك ، فإنه يتجاهل جانبًا رئيسيًا: استخراج العلاقة.

بينما يمكننا مطابقة استخدام الكيانات مع المقالات ذات الترتيب الأعلى ، فإنه من الصعب التحقق مما إذا كان المحتوى الخاص بنا يتضمن جميع المسندات أو العلاقات ذات الصلة بين هذه الكيانات. (ملاحظة: لا تشارك Google Cloud واجهة برمجة تطبيقات استخراج العلاقة بشكل عام.)

ومن الأخطاء المحتملة الأخرى لهذه الإستراتيجية أنها تعزز إدراج كل كيان موجود في أهم 10 مقالات.

من الناحية المثالية ، قد ترغب في شمول كل شيء ، ولكن الحقيقة هي أن بعض الكيانات لها وزن أكبر من غيرها.

ومما يزيد الأمور تعقيدًا أن نتائج البحث غالبًا ما تحتوي على نوايا مختلطة ، مما يعني أن بعض الكيانات تكون ذات صلة فقط بالمقالات التي تلبي أهداف بحث محددة.

على سبيل المثال ، سيختلف تكوين الكيان لصفحة قائمة المنتجات بشكل كبير عن منشور المدونة.

قد يكون من الصعب أيضًا على الكاتب تحويل الكيانات المكونة من كلمة واحدة إلى موضوعات ذات صلة بمحتواها. يمكن أن يساعد تشغيل وإيقاف تشغيل منافسين معينين في معالجة هذه المشكلات.

لا تفهموني خطأ ، أنا معجب بهذه الأدوات وأستخدمها كجزء من تحليلي.

كل نهج سأشاركه هنا له مزاياه وعيوبه ، وكلها يمكن أن تعزز المحتوى الخاص بك إلى حد ما.

ومع ذلك ، فإن هدفي هو تقديم الطرق المتنوعة التي يمكنك من خلالها استخدام التكنولوجيا و ChatGPT لتحسين الكيانات.

مسار العبارة الكلمات الرئيسية

تتضمن الإستراتيجية الأخرى التي اعتمدناها في أدواتنا استخراج عبارات الكلمات الرئيسية الأكثر أهمية من أفضل 10 منافسين.

يكمن جمال عبارات الكلمات الرئيسية في شفافيتها ، مما يسهل على المستخدم النهائي فهم ما تمثله.

بالإضافة إلى ذلك ، فهم عادةً ما يلتقطون الموضوع ومسند الموضوعات الرئيسية بدلاً من الموضوعات أو الكيانات فقط.

ومع ذلك ، فإن أحد الجوانب السلبية هو أن المستخدمين غالبًا ما يكافحون لدمج هذه الكلمات الرئيسية بسلاسة في محتواهم.

بدلاً من ذلك ، يميلون إلى الظهور في الكلمات الرئيسية ، ويفتقدون جوهر ما تجسده عبارة الكلمة الرئيسية.

لسوء الحظ ، من وجهة نظر التطوير ، من الصعب قياس وتقييم الكاتب بناءً على قدرته على التقاط جوهر عبارة الكلمات الرئيسية.

لذلك ، يجب على المطورين تسجيل النقاط بناءً على الاستخدام الدقيق لعبارة الكلمات الرئيسية ، مما يثبط السلوك المقصود الحقيقي.

ميزة أخرى مهمة لمقاربة عبارة الكلمات الرئيسية هي أن الكلمات الرئيسية غالبًا ما تكون بمثابة علامات لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ، مما يضمن أن نموذج النص التوليدي يلتقط الكيانات الرئيسية ومسنداتها (أي ثلاثة أضعاف).

أخيرًا ، ضع في اعتبارك الفرق بين الحصول على قائمة طويلة من الأسماء مقابل قائمة عبارات الكلمات الرئيسية.

قد تجد أنه من المحير نسج سرد متماسك من قائمة منفصلة من الأسماء ككاتب.

ولكن عندما يتم تقديمك بعبارات كلمات رئيسية ، يكون من الأسهل بكثير تمييز كيف يمكن أن تترابط بشكل طبيعي داخل فقرة ، مما يساهم في سرد ​​أكثر تماسكًا وذات مغزى.

ما هي الأساليب المختلفة لاستخراج عبارات الكلمات الرئيسية؟

لقد أثبتنا أن عبارات الكلمات الرئيسية يمكن أن توجه بشكل فعال الموضوعات التي تحتاج إلى الكتابة عنها.

ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن الأدوات المختلفة في السوق لها مناهج مختلفة لاستخراج هذه العبارات المهمة.

يعد استخراج الكلمات الرئيسية مهمة أساسية في البرمجة اللغوية العصبية والتي تتضمن تحديد الكلمات أو العبارات المهمة التي يمكن أن تلخص محتوى النص.

هناك العديد من خوارزميات استخراج الكلمات الرئيسية الشائعة ، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها عند التقاط الكيانات على الصفحة.

TF-IDF (مصطلح تردد الوثيقة العكسي)

على الرغم من أن TF-IDF كانت نقطة نقاش شائعة بين مُحسّنات محرّكات البحث ، إلا أنه غالبًا ما يُساء فهمها ، ولا يتم دائمًا تطبيق رؤاها بشكل صحيح.

يمكن للالتزام الأعمى بتسجيله ، بشكل مفاجئ ، أن ينتقص من جودة المحتوى.

يزن TF-IDF كل كلمة في مستند بناءً على تواترها داخل المستند وندرتها في جميع المستندات.

في حين أنها طريقة بسيطة وسريعة ، إلا أنها لا تأخذ في الاعتبار سياق الكلمات أو المعنى الدلالي.

ما هي القيمة التي يمكن أن تقدمها

تمثل الكلمات ذات الدرجات العالية المصطلحات الشائعة في الصفحات الفردية ونادرة عبر المجموعة الكاملة من الصفحات ذات الترتيب الأعلى.

من ناحية أخرى ، يمكن اعتبار هذه المصطلحات كعلامات لمحتوى فريد ومميز.

قد تكشف عن جوانب أو موضوعات فرعية معينة ضمن موضوع الكلمات الرئيسية المستهدفة التي لم يتم تغطيتها بشكل كامل من قبل المنافسين ، مما يسمح لك بتقديم قيمة فريدة.

ومع ذلك ، يمكن أن تكون الشروط ذات الدرجات العالية مضللة أيضًا.

يمكن أن يكشف TF-IDF عن درجة عالية من المصطلحات ذات الأهمية الفريدة لمقالات تصنيف معينة ولكنها لا تمثل مصطلحات أو موضوعات مهمة بشكل عام للترتيب.

من الأمثلة الأساسية على ذلك اسم العلامة التجارية للشركة. يمكن استخدامه مرارًا وتكرارًا في مستند أو مقال واحد ولكن لا يتم استخدامه مطلقًا في مقالات التصنيف الأخرى.

تضمينه في المحتوى الخاص بك لن يكون له معنى.

من ناحية أخرى ، إذا وجدت مصطلحات ذات درجات منخفضة من TF-IDF تظهر باستمرار عبر الصفحات عالية الترتيب ، فقد تشير إلى محتوى "أساسي" مهم يجب أن تحتويه صفحتك.

قد لا تكون فريدة من نوعها ، ولكنها قد تكون ضرورية لارتباطها بالكلمة الرئيسية أو الموضوع المحدد.

ملاحظة: يمثل TF-IDF العديد من الاستراتيجيات ، ولكن يمكن تطبيق رياضيات إضافية في أشكال مختلفة. وتشمل هذه الخوارزميات مثل BM25 لإدخال نقاط التشبع أو حسابات تناقص الغلة.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحسين TF-IDF إلى حد كبير ، وغالبًا ما يتم ذلك ، من خلال عرض النسبة المئوية لأعلى 10 صفحات تحتوي على الكلمة بأثر رجعي لكل مصطلح. هنا ، تساعدك الخوارزمية على تحديد المصطلحات الجديرة بالملاحظة ولكنها تساعدك بعد ذلك على فهم مصطلحات "الأساس" بشكل أفضل من خلال إظهار مدى مشاركة المصطلحات العشرة الأولى في التصنيف.

RAKE (الاستخراج التلقائي السريع للكلمات الرئيسية)

تعتبر RAKE جميع العبارات ككلمات رئيسية محتملة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة لالتقاط كيانات متعددة الكلمات.

ومع ذلك ، فإنه لا يأخذ في الاعتبار ترتيب الكلمات ، مما قد يؤدي إلى عبارات لا معنى لها.

سيؤدي تطبيق خوارزمية RAKE على كل صفحة من الصفحات العشر الأولى بشكل منفصل إلى إنتاج قائمة بالعبارات الرئيسية لكل صفحة.

الخطوة التالية هي البحث عن التداخل - العبارات الرئيسية التي تظهر في العديد من الصفحات ذات الترتيب الأعلى.

قد تشير هذه العبارات الشائعة إلى موضوعات ذات أهمية خاصة تتوقع محركات البحث رؤيتها فيما يتعلق بكلمتك الرئيسية المستهدفة.

من خلال دمج هذه العبارات في المحتوى الخاص بك (بطريقة هادفة وطبيعية) ، من المحتمل أن تزيد من صلة صفحتك ، وبالتالي ترتيبها للكلمة الرئيسية المستهدفة.

ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أنه ليست كل العبارات المشتركة مفيدة بالضرورة. قد يكون بعضها شائعًا لأنها عامة أو مرتبطة على نطاق واسع بالموضوع.

الهدف هو العثور على تلك العبارات المشتركة التي تحمل معنى مهمًا وسياقًا مرتبطًا بكلمتك الرئيسية المحددة.

يمكن تحسين جميع تقنيات استخراج الكلمات الرئيسية من خلال السماح لك باستخدام عقلك لتشغيل أو إيقاف تشغيل المنافسين أو الكلمات الرئيسية.

ستساعد القدرة على تشغيل وإيقاف تشغيل المنافسين والكلمات الرئيسية المحددة في معالجة المشكلات المذكورة أعلاه.

المنافسين

الكلمات الدالة  

يوفر هذا النهج بشكل أساسي طريقة للجمع بين نقاط القوة في كل من RAKE (تحديد العبارات الرئيسية في المستندات الفردية) واستراتيجية أكثر شبيهة بـ TF-IDF (مع الأخذ في الاعتبار أهمية المصطلحات عبر مجموعة من الوثائق).

من خلال القيام بذلك ، يمكنك الاستفادة من فهم أكثر شمولية لمشهد المحتوى لكلمتك الرئيسية المستهدفة ، وإرشادك لإنشاء محتوى فريد وملائم.

YAKE (مستخرج كلمات رئيسية آخر)

أخيرا، يراعي YAKE تواتر الكلمات وموقعها في النص.

يمكن أن يساعد ذلك في تحديد الكيانات المهمة التي تظهر في بداية المستند أو نهايته.

ومع ذلك ، قد تفقد كيانات مهمة تظهر في الوسط.

تقوم كل خوارزمية بمسح النص وتحديد الكلمات الرئيسية المحتملة بناءً على معايير مختلفة (مثل التردد والموضع والتشابه الدلالي).

ثم يقومون بتعيين درجة لكل كلمة رئيسية محتملة ؛ يتم تحديد الكلمات الرئيسية الحاصلة على أعلى الدرجات باعتبارها الكلمات الرئيسية النهائية.

يمكن لهذه الخوارزميات أن تلتقط الكيانات بشكل فعال ، ولكن هناك قيود.

على سبيل المثال ، قد تفقد كيانات نادرة أو لا تظهر ككلمات رئيسية في النص. قد يصارعون أيضًا مع كيانات ذات أسماء متعددة أو يشار إليها بطرق مختلفة.

باختصار ، توفر الكلمات الرئيسية بعض التحسينات على معدل NER المباشر.

• يسهل على الكاتب فهمها.
• يستحوذون على كل من المسندات والكيانات.
• كما سنرى في القسم التالي ، فإنها تعمل كمؤشرات توجيهية أفضل للذكاء الاصطناعي لكتابة محتوى محسّن للكيان.

أوبن إيه آي

يعد كل من ChatGPT و OpenAI مغيرين حقيقيين للعبة في تحسين محركات البحث (SEO).

لإطلاق إمكاناتها الكاملة ، تحتاج إلى خبير مُحسنات محركات البحث على دراية جيدة لتوجيهها على طول المسار الصحيح وخريطة كيان مُصممة بدقة لتوجيهها في الموضوعات ذات الصلة للكتابة عنها.

ضع في اعتبارك سيناريو:

ربما أدركت أنه يمكنك التوجه إلى ChatGPT واطلب منه كتابة مقال حول أي موضوع تقريبًا ، وسوف يمتثل بسهولة.

ومع ذلك ، فإن السؤال هو ، هل سيتم تحسين المقالة الناتجة لترتيب كلمة رئيسية؟

يجب أن نفرق بوضوح بين المحتوى العام والمحتوى المحسّن للبحث.

عندما يُترك الذكاء الاصطناعي لأجهزته الخاصة لكتابة المحتوى الخاص بك ، فإنه يميل إلى إنشاء مقال يروق للقارئ العادي.

ومع ذلك ، فإن المحتوى المحسن لـ SEO يرقص على نغمة مختلفة.

تميل Google إلى تفضيل المحتوى الذي يمكن مسحه ضوئيًا ، ويتضمن تعريفات ومعلومات أساسية ضرورية ، ويقدم بشكل أساسي الكثير من الروابط للقراء للعثور على إجابات لاستعلامات البحث الخاصة بهم.

تميل ChatGPT ، التي يتم تشغيلها بواسطة بنية المحولات ، إلى إنتاج محتوى بناءً على التردد والأنماط المرصودة في البيانات التي تم التدريب عليها. يتكون جزء صغير من هذه البيانات من مقالات Google رفيعة المستوى.

على النقيض من ذلك ، مع مرور الوقت ، تقوم Google بتكييف نتائج البحث الخاصة بها مع فعاليتها بالنسبة للمستخدم - بشكل أساسي البقاء على قيد الحياة لأصلح أجزاء المحتوى.

تعتبر الكيانات الموجودة في هذه المقالات الدائمة أمرًا حيويًا لمحاكاة المحتوى الأساسي ، والذي يميل إلى الاختلاف بشكل كبير عما ينتجه ChatGPT مباشرة خارج الصندوق.

الفكرة الأساسية هي أن هناك فرقًا بين المحتوى الفائز من وجهة نظر المقروئية والمحتوى الفائز في بيئة Google. في عالم محتوى الويب ، تتفوق الأداة المساعدة على كل شيء.

كما أظهر نيلسن منذ فترة طويلة ، فإن القابلية للمسح هي السائدة.

يفضل المستخدم فحص محتوى الويب عبر القراءة من أعلى إلى أسفل. يتبع هذا السلوك عادةً نمطًا على شكل حرف F. يجب أن تركز كتابة المحتوى الذي يعمل بشكل جيد في البحث على سهولة مسحه ضوئيًا مقابل كتابته بحتة لتتم قراءته من أعلى إلى أسفل.

ChatGPT من خارج منطقة الجزاء

دعنا نلاحظ كيف يعمل ChatGPT مباشرة خارج الصندوق ، باستخدام نوبل و Inlinks للتسجيل.

حتى مع وجود موجه تم إعداده بدقة ، بدون سياق ما يعمل على الصفحة الأولى من Google ، غالبًا ما يخطئ ChatGPT العلامة ، مما ينتج عنه محتوى من غير المرجح أن ينافسه.

لقد طلبت من ChatGPT كتابة مقال عن "مقدار ما تجنيه ممرضات السفر في الساعة".

عندما يقترن بتحليل تحسين محركات البحث

ومع ذلك ، يمكن لـ ChatGPT إظهار قوتها الحقيقية عند دمجها مع تحليل SERP والكلمات الرئيسية الحاسمة للترتيب.

من خلال مطالبة ChatGPT بتضمين هذه المصطلحات ، يتم توجيه الذكاء الاصطناعي نحو إنشاء محتوى ذي صلة بالموضوع.

فيما يلي بعض النقاط المهمة التي يجب تذكرها

بينما يتضمن ChatGPT العديد من الكيانات الرئيسية ذات الصلة بموضوع ما ، فإن استخدام الأدوات التي تحلل نتائج SERP يمكن أن يعزز بشكل كبير مزيج الكيانات في المحتوى الخاص بك.

أيضًا ، يمكن أن تكون هذه الاختلافات أكثر وضوحًا اعتمادًا على الموضوع ، ولكن إذا أجريت هذه التجربة مرات أكثر ، فستجد أن هذا اتجاه ثابت.

الأساليب القائمة على الكلمات الرئيسية تفي بمتطلبين في وقت واحد:

• ضمان إدراج أهم الكيانات.
• توفير نظام تصنيف أكثر صرامة نظرًا لأنها تشمل كلاً من المسندات والكيانات.

رؤى إضافية

قد يواجه ChatGPT صعوبات في تحقيق طول المحتوى الضروري بمفرده.

كلما انحرفت نية الصفحة عن المنشورات على غرار المدونة ، زادت فجوة الأداء الملحوظة بين أدوات ChatGPT و SEO التي تستخدم ChatGPT بشكل منفصل.

على الرغم من قدرات الذكاء الاصطناعي ، من الضروري تذكر العامل البشري. لا يجب تحليل جميع الصفحات بسبب نتائج البحث المختلطة.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن تقنيات استخراج الكلمات الرئيسية ليست مضمونة ، ويمكن أن تؤدي حالات الحافة إلى أسماء علم غير ذات صلة قد تستمر في اجتياز نظام التسجيل.

لذلك ، فإن التوازن الأمثل بين التدخل البشري والذكاء الاصطناعي يتضمن التعطيل اليدوي لأي موقع منافس بقصد مختلف وتمشيط قائمة كلماتك الرئيسية لتقليل أي كلمات رئيسية خاطئة بشكل صارخ.

الخطوات الأخيرة: أخذها خطوة أخرى إلى الأمام

الطرق التي ناقشناها هي نقطة انطلاق ، مما يسمح لك بإنشاء محتوى يغطي نطاقًا أوسع من الكيانات ومسنداتها أكثر من أي من منافسيك.

باتباع هذا النهج ، فأنت تكتب محتوى يعكس خصائص الصفحات التي تفضلها Google بالفعل.

لكن تذكر ، هذه مجرد نقطة انطلاق. من المحتمل أن تكون هذه الصفحات المتنافسة موجودة لبعض الوقت وربما تكون قد جمعت المزيد من الروابط الخلفية ومقاييس المستخدم.

إذا كان هدفك هو التفوق عليهم في الأداء ، فستحتاج إلى إبراز المحتوى الخاص بك بشكل أكبر.

نظرًا لأن الويب أصبح مشبعًا بشكل متزايد بالمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة AI ، فمن المنطقي التكهن بأن Google قد تبدأ في تفضيل مواقع الويب التي تثق بها لإنشاء علاقات كيانات جديدة. سيؤدي هذا على الأرجح إلى تغيير كيفية تقييم المحتوى ، والتأكيد على الفكر الأصلي والابتكار أكثر.

ككاتب ، هذا يعني تجاوز مجرد دمج الموضوعات التي تغطيها أفضل 10 نتائج. بدلاً من ذلك ، اسأل نفسك: ما هو المنظور الفريد الذي يمكنك أن تقدمه في عداد المفقودين من العشرة الأوائل الحاليين؟

لا يتعلق الأمر بالأدوات فقط. يتعلق الأمر بنا نحن الاستراتيجيون والمفكرون والمبدعون.

يتعلق الأمر بكيفية استخدامنا لهذه الأدوات وكيف نوازن بين البراعة الحسابية للبرامج مع الشرارة الإبداعية للعقل البشري.

تمامًا كما هو الحال في عالم الشطرنج ، فإن الجمع بين دقة الآلة والإبداع البشري هو الذي يحدث فرقًا حقًا.

لذلك ، دعنا نحتضن هذا العصر الجديد من تحسين محركات البحث ، حيث نقوم بإنشاء محتوى وصياغة تجارب لها صدى لدى جمهورنا وتبرز في المشهد الرقمي الشاسع.