<bdi dir="ltr">Liz Reid</bdi> من <bdi dir="ltr">Google</bdi> حول الظهور في عصر البحث بالذكاء الاصطناعي

تقول رئيسة البحث في Google إن التخصيص في البحث بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يرفع المصادر المتخصصة والمحلية، لا الناشرين الكبار وحدهم. ففي حديثها على بودكاست AI Inside في السادس والعشرين من يونيو 2026، رأت Liz Reid، نائبة الرئيس ورئيسة بحث Google، أنه حين يفهم البحث ما يهم المستخدم، يستطيع إظهار المبدع المتخصص أو المتجر القريب الذي يظل خفياً لولا ذلك. كما اعترفت بأن البيانات عن كيفية دفع إجابات الذكاء الاصطناعي للنقرات ما زالت شحيحة، لأن AI Mode وAI Overviews كليهما حديث.

ما الذي حدث

تناولت المقابلة، التي استضافها Jason Howell وJeff Jarvis, الاحتكاك بين تجارب البحث بالذكاء الاصطناعي من Google والمواقع التي تزوّدها بالمحتوى الأساسي. وردّت Reid على فكرة أن التخصيص لا يساعد سوى الناشرين الكبار الراسخين. وكانت حجّتها أن معرفة اهتمامات المستخدم، كتفضيله العلامات الصديقة للبيئة أو وجود طفل صغير لديه، تتيح للبحث ربط ذلك الشخص بالمراجِع المتخصص أو الشركة المحلية أو الخبير الذي تدفنه قائمة مرتّبة عامة.

وكانت صريحة بشأن القياس. فقد اشتكت المنصات الناشرة من أن Google يقدّم بيانات نقر ضئيلة لـAI Mode وAI Overviews في Search Console، وأطّرت Reid هذا بوصفه مجالاً متطوراً لا مسألة محسومة، مشجّعةً المواقع على بناء أطرها الخاصة لقياس النجاح مقابل أهدافها الخاصة.

“AI mode عمره سنة، وAI overviews عمره سنتان. فما زلنا نتعلم.”

Liz Reid, Google, على بودكاست AI Inside

وكانت صريحة أيضاً بشأن حدود قبضة Google نفسها على المستخدمين. فإذا أخفق البحث في ربط الناس بالمعلومة التي يريدونها، قالت، فسيذهبون ببساطة إلى المصدر مباشرةً، وهو تذكير بأن الظهور والفائدة، لا آليات الترتيب وحدها، هما ما يقرر أين يستقر الانتباه.

لماذا يهم هذا

تبرز إشارتان لأي مسؤول عن الظهور في البحث. الأولى، أن التخصيص يُطرح فرصةً للمصادر المحددة والمتفرّدة لا تهديداً لها. وهذا يحابي الشركات الوثيقة الصلة فعلاً بشخص بعينه في مكان بعينه، وهو تحديداً الموقع الذي يشغله حضور محلي محكم الإدارة. والثانية، أن فجوة القياس حقيقية ومعترف بها في قمة بحث Google. فلا يمكن للعلامات أن تفترض أن أسطح الذكاء الاصطناعي ستمنحها إسناداً نظيفاً للنقرات في أي وقت قريب.

والتوتر الذي ظلّت المقابلة تعود إليه، أي تراجع حركة الإحالة وتراجع البيانات حتى مع نمو إجابات الذكاء الاصطناعي، هو التوتر نفسه الذي تعيشه فرق المؤسسات الكبيرة الآن. ولا يحسم تأطير Reid هذا التوتر، لكنه يشير إلى حيث ما زال أمام العلامات مجال للتحرك: الصلة، والتفرّد، وأن تكون الإجابة المفيدة الواضحة لمستخدم بعينه.

ماذا يعني هذا للعلامات متعددة الفروع

بالنسبة لعلامة ذات مئات أو آلاف الفروع، فإن إظهار التخصيص للمصادر المتخصصة والمحلية خبر سار فقط إذا كان كل فرع متفرّداً ودقيقاً فعلاً في البيانات. فملف فرع عام ناقص لا يمنح النظام شيئاً محدداً يطابق به شخصاً. والمهمة هي جعل كل فرع قابلاً فعلاً لأن يكون إجابة.

امنحوا كل فرع محتوى حقيقياً محدداً محلياً وبيانات دقيقة ليكون لدى التخصيص ما يُظهره، وأديروا ذلك باتساق عبر مصدر حقيقة موحّد من قوائم الأعمال المحلية وملفات جاهزة للذكاء الاصطناعي عبر Places AI. ولأن أسطح الذكاء الاصطناعي لن تبلّغ عن نقرات نظيفة، ابنوا قياسكم الخاص: استخدموا رؤى المواقع والبحث لتتبّع المكالمات وطلبات الاتجاهات والزيارات لكل فرع بدلاً من انتظار إسناد كامل من Search Console. ثم تعاملوا مع هذا بوصفه الانضباط نفسه عبر المحركات، سواء كنتم تعملون على التصدر في نتائج البحث بالذكاء الاصطناعي أو على تحسين محركات البحث التوليدية، فالمدخل هو ذاته: حضور محلي دقيق ومتفرّد.

الخلاصة

تقول رئيسة بحث Google للعلامات أمرين في آن: البحث بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يُظهر المصادر المحددة والمحلية والمتفرّدة، ولن يمنحكم بيانات كاملة عن كيفية حدوث ذلك. وبالنسبة لمشغّلي الفروع المتعددة، فالرد ليس مطاردة الصندوق الأسود بل امتلاك المدخلات، وجعل كل فرع مفيداً ودقيقاً فعلاً، وقياس النتائج المهمة بشروطكم الخاصة.