في عالم حيث أنظمة الذكاء الاصطناعي تولد استعلامات جديدة بسرعة الضوء، تعود حيل القرصنة القديمة للصلة إلى الحياة. يروي جريج جاربو، خبير SEO المخضرم، كيف كان في عام 2003 ينفذ يدويًا ما يسمى الآن بـ «الاستعلام المتسلسل»، باستخدام مبدأ «الماتريوشكا الروسية». تسمح هذه الطريقة لمحتواك بأن يتم العثور عليه من خلال استعلامات لم تكن موجودة بعد، وهي المفتاح لإعادة توجيه الاستعلامات في بحث الذكاء الاصطناعي الحديث.
ماتريوشكا-SEO: كيف كانت تعمل قبل ظهور الذكاء الاصطناعي
قبل وقت طويل من شيوع مصطلحات مثل «الاستعلام المتسلسل» أو «GEO»، كان جاربو يحسن البيانات الصحفية عن طريق تضمين عبارات قصيرة داخل عبارات أطول. على سبيل المثال، إذا كانت العبارة المستهدفة هي «تذاكر طيران إلى فيلادلفيا»، فإنه يبحث عن نسخة من أربع كلمات، مثل «تذاكر طيران رخيصة إلى فيلادلفيا»، ويبني البيان الصحفي حولها.
سمح ذلك بتغطية كل من الاستعلامات القصيرة والطويلة، مما جعل المحتوى مرئيًا لجمهور واسع. ضمن هذا النهج أقصى قدر من التغطية، حتى عندما كانت محركات البحث أقل تطورًا.
15% من الاستعلامات غير المعروفة: ثابت جوجل
«اعتقدت أنه في مرحلة ما، ستكون معظم الاستعلامات قد تم إجراؤها بالفعل؛ الناس فقط يسألون نفس الشيء مرارًا وتكرارًا. ولكن عندما نعيد حساب هذه المقاييس، فإنها دائمًا حوالي 15%»، — جون مولر، Search Central Live NYC، مارس 2025.
ذكرت جوجل لأول مرة أن 15% من الاستعلامات اليومية جديدة في عام 2019 عند تقديم BERT. يظل هذا الرقم ثابتًا، على الرغم من تطور نماذج اللغة الكبيرة. اضرب 15% في مليارات استعلامات جوجل، وستحصل على مئات الملايين من الصياغات الفريدة كل يوم.
هذه شريحة ضخمة من حركة المرور يقلل معظم متخصصي SEO من شأنها. فهم هذه الظاهرة أمر بالغ الأهمية لإعادة توجيه الاستعلامات بشكل فعال.
الأخبار كمولد للاستعلامات
معظم هذه الاستعلامات الجديدة ليست عشوائية. إنها تنشأ من الأخبار العاجلة، المنتجات الجديدة، السياسات المتغيرة، أو العبارات التي صاغها الصحفيون. البيانات الصحفية المنشورة في يوم الحدث مثالية لاعتراض هذه الحركة.
إذا كانت الصياغة في البيان الصحفي تتطابق تمامًا مع ما سيكتبه المستخدم في جوجل، يمكن للمحتوى أن يحتل مرتبة عالية لاستعلام لم يكن موجودًا وقت الكتابة. يوضح هذا قوة المحتوى التشغيلي في التقاط الطلب البحثي «الجديد».
الذكاء الاصطناعي والماتريوشكا العكسية: من الواسع إلى الضيق
أظهرت دراسة أجراها إم. جيه. كاتشون أن ChatGPT يولد استعلامات فرعية ليست عشوائية أيضًا. في البداية، يستخدم النموذج لغة عامة ومحادثة، ثم يضيق البحث باستخدام عامل التشغيل site: ويبدأ في التحقق من الاقتباسات الدقيقة.
يزداد استخدام الاقتباسات بمقدار 25 مرة بين البحث الأول والأخير. هذا هو مبدأ «الماتريوشكا»، ولكن في الاتجاه المعاكس: يبدأ الذكاء الاصطناعي بشكل واسع ويضيق إلى عبارة دقيقة للتحقق. يفتح هذا النهج للذكاء الاصطناعي في البحث فرصًا جديدة لـ إعادة توجيه الاستعلامات.
طول الاستعلامات: الواقع الجديد للبحث بالذكاء الاصطناعي
وفقًا لبيانات Google لشهر مايو 2026، يتجاوز متوسط طول استعلام الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة ثلاثة أضعاف استعلام البحث التقليدي. تظهر بيانات Kachon أن استعلام ChatGPT واحد يحمل علامة تجارية يتفرع إلى استعلامات فرعية، تتكون في المتوسط من سبع كلمات.
الطول ليس تأثيرًا جانبيًا للبحث بالذكاء الاصطناعي، بل هو المعيار الجديد الذي كانت الصناعة تتجه إليه لسنوات. هذا يعني أنه يجب تحسين المحتوى لاستعلامات أطول وأكثر تفصيلاً لتتناسب مع سلوك الذكاء الاصطناعي.
خطوات عملية: كيف تخدع الخوارزميات وتوسع المحتوى
للاستفادة بفعالية من هذه المعرفة لـ إعادة توجيه الاستعلامات، من الضروري تطوير ثلاث عادات رئيسية:
- ابحث عن العبارات المتداخلة، وليس فقط الكلمات الرئيسية. لكل عبارة رئيسية من ثلاث كلمات، ابحث عن عبارتين أو ثلاث عبارات من أربع وخمس كلمات تحتوي عليها بشكل طبيعي. قم ببناء فقراتك الافتتاحية أو عناوين H2 حول النسخة الأطول.
- انشر بسرعة الأخبار. 15% من الاستعلامات الجديدة تتعلق بالأحداث الأخيرة. إذا كانت مؤسستك لديها قناة للنشر في نفس اليوم (بيان صحفي، مدونة، صفحة استجابة سريعة)، فهذه هي أفضل فرصة لك لاحتلال مكان في نتائج البحث قبل أن يعرف المنافسون بوجود العبارة.
- اكتب إجابة حرفية كجملة قابلة للاقتباس. تظهر بيانات Kachon أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتحقق بشكل متزايد من الادعاءات من خلال البحث عن اقتباس دقيق من المحتوى الخاص بك. أعد صياغة الجملة التي تجيب على السؤال بحيث يمكن أخذها بالكامل مع الحفاظ على المعنى.
هذه الأساليب لا تحل محل مبادئ تحسين محركات البحث الأساسية، ولكنها تكملها، مع التركيز على ذيل الاستعلامات الطويل الذي كان مقومًا بأقل من قيمته في السابق. إنها تسمح بالتكيف الفعال مع خوارزميات البحث بالذكاء الاصطناعي المتغيرة.
الأسئلة الشائعة
ما هو «الاستعلام المتشعب» في سياق الذكاء الاصطناعي؟
«الاستعلام المتشعب» (query fan-out) هو عملية تتفرع فيها عبارة أو استعلام مستخدم أصلي واحد إلى العديد من الاستعلامات الفرعية الأكثر تحديدًا، والتي يتم إنشاؤها بواسطة نظام الذكاء الاصطناعي. يسمح هذا للذكاء الاصطناعي بالتعمق في الموضوع والعثور على معلومات أكثر صلة، وتضييق البحث من العام إلى الخاص.
كيف يرتبط مبدأ «الماتريوشكا الروسية» بتحسين محركات البحث؟
مبدأ «الدمى الروسية» في تحسين محركات البحث (SEO) يعني تضمين عبارات رئيسية قصيرة وعالية التردد ضمن استعلامات أطول ومنخفضة التردد. على سبيل المثال، يمكن تضمين عبارة «تذاكر طيران» في «تذاكر طيران رخيصة إلى فيلادلفيا». يتيح ذلك العثور على المحتوى من خلال استعلامات مختلفة الطول، مما يزيد من وضوحه ومدى وصوله إلى الجمهور.
لماذا 15% من استعلامات Google جديدة دائمًا؟
هذه الـ 15% من الاستعلامات جديدة دائمًا لأنها ترتبط مباشرة بتطورات العالم الحقيقي: الأخبار، ظهور منتجات جديدة، تغييرات في التشريعات، الظواهر الثقافية. يبحث الناس عن معلومات حول ما حدث أو ظهر للتو، مما يولد صيغًا فريدة لم تكن موجودة من قبل. هذا يؤكد أهمية النشر السريع للمحتوى.
كيف تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الاقتباسات للتحقق من المعلومات؟
أظهر بحث أجرته إم. جي. كاتشون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، بعد بحث واسع، تبدأ في التحقق من المعلومات باستخدام اقتباسات دقيقة. تبحث هذه الأنظمة عن جمل محددة في المحتوى للتأكد من أن المصدر يؤكد بالفعل ما يفسره الذكاء الاصطناعي. هذا يؤكد الحاجة إلى صياغة الإجابات بأكبر قدر ممكن من الدقة والقابلية للاقتباس.
الخاتمة
في عصر هيمنة الذكاء الاصطناعي، يصبح فهم كيفية إنشاء الأنظمة ومعالجة الاستعلامات أمرًا بالغ الأهمية. من خلال تطبيق مبادئ «الدمى الروسية»، وتحسين المحتوى للعبارات الطويلة والمتداخلة، ونشره بسرعة، ستتمكن من التفوق على المنافسين وجذب حركة المرور التي لم تولد بعد في أذهان المستخدمين.
ابدأ في تطبيق هذه الأساليب المبتكرة اليوم حتى لا يقتصر وجود المحتوى الخاص بك على الوجود فحسب، بل يتوسع ويتلاعب بمصفوفة خوارزميات البحث. لا تفوت الفرصة لتصبح رائدًا في مجالك باستخدام استراتيجيات متقدمة لإعادة توجيه الاستعلامات!
