هل يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ تحسين محركات البحث؟ تجربة مع GPT-3 من OpenAI

قدمت تقنية الذكاء الصناعي تقدما كبيرا في السنوات الأخيرة. وأصبح من الممكن تقييم قدرتها على أداء مهام محددة مثل إنتاج النصوص والصور والأصوات.

الآن، ماذا لو ذهبنا أكثر في الاختبارات المعقدة، مثل تقييم وظيفة، على سبيل المثال، أو تحديدًا تقييم نظام الذكاء الاصطناعي على قدرته على القيام بتحسين محركات البحث؟

أدناه، سنختبر Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) الذي تم إنشاؤه بواسطة OpenAI.

دعونا نضع في اعتبارنا أن نظام الذكاء الاصطناعي سيقلد البيانات التي تم تدريبه عليها.

تم بناء تحسين محركات البحث جنبا إلى جنب مع تطوير محركات البحث، وكل شيء موثق جيدًا في المدونات والكتب والمقابلات.

لذلك ، من المحتمل أن يكون الذكاء الاصطناعي قد تعلم من جميع محتوى البحث عن الأمان.

سيقيس الاختبارات بالتالي مؤشرات التالية:

• الاتساق في متابعة موضوع تحسين محركات البحث (SEO).
• صلة التعديلات في تحسين محركات البحث (SEO).
• القدرة على الإجابة على أسئلة تحسين محركات البحث (SEO).

الاتساق في متابعة موضوع تحسين محركات البحث

سيتم التركيز في الاختبارات التالية على قدرة نظام الذكاء الاصطناعي على فهم حالة تحسين محركات البحث وقدرته على معالجة الموضوع بشكل متسق وبطريقة مفهومة.

سيخضع الاختبار الأول لأمثلة تتحدث عن قصص رعب الأرشفة والتحسين لمحركات البحث - وهي قصص قصيرة تتناول كوارث الأرشفة والتحسين للمحركات - وسنرى كيف يؤدي الذكاء الاصطناعي.

اخترت مثالين من موقع ألييدا سوليس وهذا ما تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي:

مثالين:

• عندما تم القيام بتجعيل صفحات الموقع الداخلية إلى الصفحة الرئيسية. #قصص_رعب_SEO
• عندما نسي أحدهم حظر بيئة اختبار الموقع... التي بدأت في أن تتم فهرستها. #قصص_رعب_SEO

النتائج التي تم إنتاجها بواسطة تقنية الذكاء الاصطناعي GPT-3 من OpenAI:

• عندما يقول شخص ما: "لدي فكرة رائعة! لنقم بوضع موقعنا في تذييل موقع غير ذي صلة!" #قصص_رعب_التحسين_لمحركات_البحث
• عندما ينسى شخص ما التحقق من ملف robots.txt في بيئة التجربة قبل الانتقال للعمل الفعلي. #قصص_رعب_SEO
• عندما يقوم شخص بإجراء تغييرات على .htaccess دون إخبار أحد #قصص_رعب_SEO
• عندما قمنا بتغيير النطاق ولم نعد المحتوى القديم لأكثر من 60 يومًا. #قصص_رعب_SEO
• عندما أنشأ العميل آلاف الصفحات ذات المحتوى الضعيف بدون قيمة #حكايات_مرعبة_في_تحسين_محركات_البحث
• عندما أصر العميل على استخدام جداول قاعدة البيانات العلاقية كعناوين المواقع (?tbl=جدول&) #قصص_رعب_SEO

تحليل: النصوص الناتجة متنوعة ومتناسقة.

علاوة على ذلك، بعد القليل من البحث، يمكننا الاستنتاج بأنهم فريدون.

على هذا النحو، فإن الذكاء الاصطناعي فهم أنه يجب أن يقوم بتقليد نص قصير يتحدث عن تحسين محركات البحث وإضافة وسم #قصص_رعب_SEO في كل مرة.

هنا صورة للمثال الكامل ؛ يمكننا إنشاء #seohorrorstories لا نهاية لها.

بالنسبة للإبداع، يمكننا الذهاب قليلاً أبعد في اختباراتنا ومحاولة قياس استقرار إنشاء حوار بين خبيرين في تحسين محركات البحث.

للاختبار التالي، سنقدم للذكاء الاصطناعي موقفًا وتعليمات، ثم سنطلب منه إنشاء نقاش.

هنا هي الحالة التي سيتعين على الذكاء الاصطناعي إنشاء حوار بين خبيرين - خبير متمرس ومبتدئ: عندما ينسى شخص ما حظر بيئة اختبار الموقع... وبدأت تتم مؤشرة.

نتائج تم إنتاجها بواسطة GPT-3 AI لشركة OpenAI:

تحليل: الحوار لا يزال مترابطًا جدًا

النظام الذكي يشرح حتى كيفية اكتشاف المشكلة ويقترح حلاً لمشكلة فهرسة موقع قبل الإنتاج بواسطة ملف robots.txt.

ثم، لنأخذ واحدة من #قصص_رعب_SEO التي اخترعها الذكاء الاصطناعي ونقوم بتوليد الحوار المرتبط بها.

هنا هو الوضع الجديد: عندما أنشأ العميل آلاف الصفحات الرقيقة بدون قيمة.

النتائج التي تم إنشاؤها بواسطة GPT-3 AI من OpenAI:

Aleyda: حسنًا، هذه مشكلة بعض الشيء. لقد أنشأت الكثير من صفحات المحتوى الرقيقة التي لا تقدم أي قيمة للمستخدمين. Paul: نعم، أعلم ذلك. كنت فقط أحاول إدراج أكبر عدد ممكن من الكلمات المفتاحية على الموقع الإلكتروني. Aleyda: للأسف، هذا لن يساعد في تحسين موقعك في محركات البحث. في الواقع، قد يسبب ضررًا لتصنيفك. Paul: إذا ماذا يجب أن أفعل؟ Aleyda: تحتاج إلى إنشاء محتوى عالي الجودة يوفر قيمة للمستخدمين. هذا هو ما سيساعدك في التصدر في محركات البحث.

تحليل: مرة أخرى، يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء حوار حقيقي عن طريق شرح سبب عدم نجاح إنشاء محتوى ضعيف في تحسين محركات البحث وحتى يوصي بالحلول.

يمكننا الاستنتاج أن نظام الذكاء الصناعي يمكنه التحدث عن السيو بشكل دقيق وموثوق، لكن هل يمكنه أيضًا إجراء تعديلات سيو ذات صلة على نص؟

كما يحدث ، يوفر GPT-3 وضع تحرير النصوص الذي قد تكون متاحة منذ مارس 2022.

لنقم بالاختبار.

أهمية تعديلات تحسين محركات البحث

سيطلب الاختبار الأول من الذكاء الاصطناعي استبدال مركَّب الوصلة بشيء أكثر قابلية للتسويق لتسليط الضوء على المنتج بشكل أفضل.

نتائج تم إنشاؤها بواسطة GPT-3 AI من OpenAI:

تحليل: الاختبار ناجح نسبياً.

الحل يعمل بغض النظر عن عدد الروابط.

الخطوة التالية تتكون من إكمال مهمتين متزامنتين: طلب من الذكاء الاصطناعي تغيير تركيبة الرابط وإضافة 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 آلاف المستندات. تمت إضافة عنوان يلخص المستند في المكان المناسب.

أخيراً، سنطلب من الذكاء الاصطناعي إضافة قائمة تحتوي على ثلاث روابط ذات صلة باستخدام العناصر <ul> و <li>.

تحليل: مرة أخرى ، يتم احترام التنسيق جيدًا وتكون الروابط متسقة.

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

باختصار، يعد GPT-3 جيدًا في تحرير النصوص بسياق عند تلقي التعليمات الصحيحة. يمكن أن يمثل هذا إجراءً لتوفير الوقت فيما يتعلق بالتعديلات على نطاق واسع.

القدرة على الإجابة على أسئلة تحسين محركات البحث (SEO)

الآن سنقوم باختبار معرفة نظام الذكاء الصناعي في مجال تحسين محركات البحث (SEO).

اخترت استخدام اختبار SEO من BrightEdge ، لكني كنت يمكنني استخدام أي اختبار:

كما هو الحال مع كل واحدة من الاختبارات السابقة، استخدمنا تقنية GPT-3 من 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؛ النص المظلل باللون الأخضر يمثل الإجابة التي اختارها.

برايت إيدج يوفر جدولًا للأسئلة مع الإجابات الصحيحة في عمود واحد والإجابة التي تم اختيارها بواسطة الذكاء الاصطناعي في العمود المجاور:

نتائج GPT-3 مشجعة: يحصل الذكاء الاصطناعي على نتيجة 16/20 وحتى ذلك الحين، يفتقر إلى سياق حول المكان الذي يخطئ فيه.

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

ما هو الغرض الأول من Google MUM؟

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

في الأخير ، لدينا محرك استجابة حقيقي لتحسين محركات البحث إذا تم طرح أسئلة محددة جداً.

القيود

الآن، يمكننا النظر في قيود تحسين محركات البحث القائمة على الذكاء الاصطناعي.

هنا قائمة غير شاملة:

قدرة الذكاء الاصطناعي على إصلاح المشاكل غير المعروفة أو غير الموثقة بشكل جيد.

غالبًا ما يكون فهم ما حدث فعليًا عندما يحدث مشكلة في أعمال تحسين محركات البحث وقتًا طويلاً ومملًا ، وفي بعض الأحيان قد لا يكون هناك أي تفسير. لا يمكن للذكاء الاصطناعي إيجاد حلول باستخدام البيانات التي ليست جزءًا من تحليله.

القدرة على أخذ كل شيء في الاعتبار.

غالبًا ما توجد العديد من القيود على ما تم فعله أو اختباره بالفعل على موقع أو مجموعة من المواقع. لذلك، من غير الممكن حاليًا توفير جميع أكواد المصدر ووثائق المشروع لنظام ذكاء اصطناعي للعثور على إجابة دقيقة تأخذ في الاعتبار جميع المعلومات الموجودة.

القدرة على قياس جودة المحتوى أو الفكرة الحقيقية من خلال أصالتها أو تمثيلها للسياق الحالي.

لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تعمل في الوقت الحقيقي، حيث تفتقر إلى الأصالة والإبداع. ونتيجة لذلك، فإن قياس جودة المحتوى الحقيقية ضئيلة حاليًا. غالبًا ما يكون البشر هم من يقيمون جودة المحتوى. وعمومًا، يكتشف أنظمة الذكاء الاصطناعي الرسائل غير المرغوبة والمحتوى ذو الجودة المنخفضة.

للتلخيص، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يتفوق على مبتدئ في تحسين محركات البحث أو شخص يمتلك معرفة قليلة في تحسين محركات البحث، ولكنه سيواجه طريقاً طويلاً حتى يستطيع استبدال خبراء تحسين محركات البحث ذوي الخبرة.

بشكل عام، سيظل التعاون بين الذكاء الاصطناعي والإنسان أفضل تصنيف، حيث يركز الإنسان على المهام ذات القيمة المضافة العالية.

في الختام، جميع خبراء تحسين محركات البحث ذوي الخبرة يتفوقون بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في تحسين محركات البحث.

اقرأ أيضًا: تقول جوجل أن المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مخالف للإرشادات