<bdi dir="ltr">Similarweb</bdi>: توصيات <bdi dir="ltr">ChatGPT</bdi> تقود زيارات المواقع

تتحول التوصية من ChatGPT إلى زيارات فعلية للمواقع، وفقاً لدراسة من Similarweb نُشرت في الثالث والعشرين من يونيو 2026. فالمستخدمون الذين رأوا توصية بعلامة من ChatGPT كانوا أكثر ميلاً بنحو 2.5 ضعف لزيارة موقع تلك العلامة خلال أسبوع مقارنة بموقع منافس. ومعظم هذه الزيارات لم يظهر قط بوصفه زيارات إحالة من الذكاء الاصطناعي، ما يعني أن أدوات التحليل القياسية تقلّل من تقدير تأثير الذكاء الاصطناعي. وغطت الدراسة نشاط أجهزة سطح المكتب في الولايات المتحدة، لكن فجوة القياس التي تكشفها تنطبق على أي علامة تتتبع أثر الذكاء الاصطناعي.

ما الذي حدث

تتبعت Similarweb مستخدمي أجهزة سطح المكتب في الولايات المتحدة الذين طرحوا على ChatGPT سؤالاً ذا صلة بصناعتهم، وتلقّوا توصية بعلامة محددة، ثم زاروا تلك العلامة أو منافساً لها خلال سبعة أيام، وذلك في قطاعات المال والسفر والتجميل. واستبعدت الدراسة المستخدمين الذين زاروا العلامة حديثاً أو ذكروها في استعلامهم. وسجلت العلامات الموصى بها نحو 2.5 ضعف معدل زيارات المنافسين. وكانت الزيارات أيضاً أعلى جودة: فالزوار المتأثرون بالذكاء الاصطناعي تصفحوا نحو 12 صفحة ومكثوا 11.8 دقيقة، مقابل 6.5 صفحة و5.6 دقيقة لغيرهم. واللافت أن 55.9% من الزيارات المتأثرة بالذكاء الاصطناعي وصلت عبر البحث لا عبر إحالة ظاهرة من الذكاء الاصطناعي، فبدت كزيارات بحث عادية في معظم أدوات التحليل.

لماذا يهم هذا

العلامات التي أوصى بها ChatGPT كانت أكثر ميلاً بنحو 2.5 ضعف لكسب زيارة موقع خلال سبعة أيام مقارنة بالعلامات التي لم يُوصَ بها.

Similarweb, The Downstream Impact of AI Visibility

نقطة الإحالة الخفية هي الأكثر حدّة. فإذا كانت توصيات الذكاء الاصطناعي تتحول في معظمها إلى عمليات بحث عن العلامة، فإن لوحة المعلومات القياسية تنسب الفضل إلى Google، لا إلى المساعد الذي بدأ الرحلة. والعلامات التي تقيس أثر الذكاء الاصطناعي بزيارات الإحالة وحدها لا ترى إلا جزءاً يسيراً منه. وتشير Similarweb إلى أن البيانات تُظهر ارتباطاً، لا أن الذكاء الاصطناعي تسبب مباشرة في إطالة مدة الزيارات.

ماذا يعني هذا للعلامات متعددة الفروع

بالنسبة لعلامة ذات فروع كثيرة، الخلاصة هي أن مساعدي الذكاء الاصطناعي باتوا خطوة مبكرة في الاكتشاف المحلي، وأن كونك الاسم الموصى به يؤتي ثماره لاحقاً. وتقوم تلك التوصية على الأساس نفسه الذي يقوم عليه البحث المحلي: حضور دقيق ومتسق وقابل للقراءة آلياً عبر كل فرع وكل منصة. تأكدوا من قدرة المساعدين على تمييز علامتكم وفروعكم بشكل صحيح عبر بيانات مواقع الأعمال النظيفة وPlaces AI، وتعاملوا مع التصدر في نتائج البحث بالذكاء الاصطناعي باعتباره قناة تُقاس لا أثراً جانبياً. وراقبوا ارتفاع عمليات البحث عن العلامة بعد الظهور في الذكاء الاصطناعي بدلاً من انتظار سطر إحالة من الذكاء الاصطناعي قد لا يظهر أبداً.

الخلاصة

توصيات الذكاء الاصطناعي تحرّك زيارات حقيقية ومتفاعلة، ومعظمها يختبئ داخل البحث عن العلامة. وبالنسبة للعلامات متعددة الفروع، المهمة ذات شقين: أن تكون العلامة التي يوصي بها الذكاء الاصطناعي، وأن تقيسها بمقدار ارتفاع البحث عن علامتك الذي تُحدِثه، لا بسطر الإحالة الذي نادراً ما تتركه.