عميلك القادم سيسأل الذكاء الاصطناعي عنك

في الشهر الماضي اشتريت زوجًا من أحذية الجري، والطريقة التي اشتريتها بها هي السبب في كتابة هذا المقال.

لم أرَ أبدًا صفحة نتائج أو مجموعة مراجعات أو قائمة “أفضل أحذية الجري 2026” تحتوي على روابط تابعة بعد ثلاثة فقرات. فتحت مساعدًا دردشيًا، كتبت أن ركبتيّ كانت تؤلمني بسبب الجري مؤخرًا، وسألت ما إذا كانت أحذية Hoka مناسبة لي. أجاب بنعم، إلى حد ما، وبعد عشرين دقيقة تم وضع الطلب.

عند كتابة هذا السؤال، لم أستطع أن أخبرك بما يميز Hoka عن أي علامة تجارية أخرى. فقط بعد ذلك تذكرت مشاهدة فيديو عن عدّائين يجرون ماراثونًا ويتجاوزون حاجز الساعتين، ولاحظت ما كان على أقدام العدّائين.

شخص ما في قسم التسويق جعل هذه العملية تحدث، ولم يحصلوا على أي شيء يمكن لتحليلاتهم أن تلتقطه حتى من حيث المبدأ: لا نقرة، لا رمز ترويجي، لا مصدر إحالة. وبحسب لوحة التحكم الخاصة بهم، فأنا غير موجود.

هذا لم يعد مجرد حكاية

قامت Adobe بتحليل أكثر من تريليون زيارة لمواقع التجزئة في الولايات المتحدة، وخط الاتجاه حاد. نمت حركة المرور من مصادر الذكاء الاصطناعي إلى تلك المواقع بنسبة 393٪ سنويًا في الربع الأول من عام 2026، بعد قفزة بنسبة 693٪ خلال موسم العطلات السابق.

النمو هو النصف الأقل إثارة في القصة، لأن ما انقلب هو جودة تلك الزيارات. قبل عام، كان الزوار القادمين من المساعدين الذكائيين يتحولون بنسبة 38٪ أقل من أي قناة أخرى. وبحلول مارس 2026، ارتفعت نسبة التحويل إلى 42٪، وهو أعلى مستوى قياسي وتغير بمقدار ثمانين نقطة خلال اثني عشر شهرًا.

هذا التحول يُظهر أكثر عن المشترين من عن حركة المرور، لأن الأشخاص الذين يصلون عبر المساعد قد قرروا بالفعل ما يريدون.

يجب أن أفصح أنني أدير منصة ذكاء اصطناعي للمؤثرين؛ نقيس المبدعين والجماهير، وليس سلال التسوق، لذا هذه البيانات تأتي من خارج نطاقنا، لكن الاتجاه واضح. وجدت أبحاث المستهلكين التي أجرتها Adobe أن 39٪ من المستجيبين استخدموا الذكاء الاصطناعي للتسوق، و85٪ قالوا إن ذلك حسّن التجربة، والنمط نفسه يظهر الآن في ما هو أبعد من التجزئة.

الآلة لا تستطيع مشاهدة الفيديو

عندما يبحث المساعد عن منتج، يقرأ المراجعات، أوراق المواصفات، سلاسل المنتديات والوثائق. مراجعة الفيديو التي تستغرق اثني عشر دقيقة والتي تقنع الإنسان فعليًا تصل إلى النموذج على أقصى تقدير كنص مكتوب، وغالبًا لا تصل على الإطلاق.

نبرة الصوت، المشاهد المساندة، والوجه الذي يثق به الشخص منذ ثلاث سنوات لا يمرّون أبدًا.

لا يزال الباحثون يبدؤون فقط في فحص ما يحدث في تلك الفجوة. وجدت دراسة عام 2026 أجراها Møller وزملاؤه أن الأشخاص الذين يستخرجون المعلومات من الفيديو بمساعدة الذكاء الاصطناعي كانوا أفضل بوضوح عند تخطي الفيديو، حيث تحسّنت الدقة حتى 35٪. ولكن عندما تم تزويد المساعد بمعلومات خاطئة، انهارت الدقة بنسبة 32٪ بينما ظلّ ثقة المشاركين ثابتة عند نحو 4.5 من 5، مما يعني أن الناس لم يستطيعوا التمييز عندما يكون الملخص خاطئًا.

أكثر صيغة تسويقية إقناعًا في العقد الماضي تكاد تكون غير مرئية للنظام الذي يغلق الآن الصفقة، والبشر في الحلقة غير مجهزين بشكل كافٍ لملاحظة الاستبدال.

التأثير لم يختفِ، بل انتقل

خرجت من هذه التجربة أكثر تفاؤلاً بشأن تسويق المبدعين، وليس أقل، والسبب يكمن في الصياغة الدقيقة لسؤالي الخاص.

كان بإمكاني أن أسأل عن أفضل أحذية الجري للركب الضعيفة، ما كان سيؤدي إلى مقارنة بين خمس عشرة علامة تجارية حيث يفوز أفضل ورقة مواصفات. بدلاً من ذلك سألت عن علامة تجارية واحدة بالاسم، مما قيد المساعد: لم يكن سيفرض عليّ بدائل، لأنني لم أطلب أيًا منها.

العلامة التجارية داخل السؤال تتخطى المقارنة تمامًا، بينما يتنافس الجميع في الإجابة.

ظهر هذا الاسم من بين أصابعي لأن العدّائين الذين أتابعهم يرتدونها. خلال العام الماضي، وضع المبدعون هذه العلامة في ذهني، لذا عندما جلست أخيرًا للشراء، كان قد تم استبعاد جميع المنافسين قبل بدء السباق.

النقرة تختفي لكن التأثير لا يختفي؛ إنه ينتقل إلى الأعلى، إلى السؤال نفسه.

المجتمعات تكتب طبقة الأدلة

أن تُذكر هو نصف الفوز فقط، لأن المساعد بعد ذلك يتحقق من إجابته مقابل النصوص التي يكتبها الناس.

هنا تتوقف المجتمع عن كونها مقياسًا ناعمًا وتصبح بنية تحتية. أظهر تحليل لـ30 مليون مصدر عبر ChatGPT، Google AI Mode، Gemini، Perplexity وAI Overviews أن أكثر المجالات المذكورة كانت Reddit وYouTube وLinkedIn وWikipedia وForbes، مع منصات مراجعة مثل G2 وYelp تظهر بوضوح في استفسارات التوصية. لم يعد الجمهور يؤثر فقط على المشترين؛ بل يساهم أيضًا في تأليف مجموعة النصوص التي يتحقق منها النموذج.

وصلت الألعاب إلى هذا بالصدفة: لعبة تحتوي على عشرات الآلاف من مراجعات Steam تحمل طبقة أدلة قابلة للقراءة آليًا أغنى من معظم المنتجات الاستهلاكية التي قد تُجمع عمدًا.

النتيجة غير مريحة لملكية العلامات التجارية نفسها. وجدت مراجعة Adobe لمواقع التجزئة أن صفحات المنتجات قابلة للقراءة آليًا بنسبة 66٪ فقط، وهو أسوأ نوع صفحة تم قياسه، وهو النوع الذي يُفترض أن يحدث فيه قرار الشراء.

ما الذي يغيّره هذا في الممارسة العملية

لا يتطلب أي من هذا الإيمان بأن البحث قد انتهى. يصبح استدعاء العلامة التجارية مقياسًا للأداء بدلًا من مقياس ناعم، لأنه يحدد أي أسماء تُكتب في الموجه أصلاً. النص الذي تُنتجه العلامة التجارية ومجتمعها، أي المراجعات، إجابات المنتديات، الوثائق وبيانات المنتج المهيكلة، يُقرأ الآن من قبل الآلات على الأقل بقدر ما يقرأه البشر، ويجب صيانته وفقًا لذلك. يجب أن يأخذ قياس المبدعين في الاعتبار التأثير الذي لا يلمس أي رابط مُتتبَع، مما يعني اختبارات الاحتفاظ وعملية رفع العلامة التجارية بدلاً من الاعتماد على بكسلات أفضل.

الانسباط كان دائمًا خيالًا مهذبًا

يجب أن يجعل هذا الجزء المسوقين يشعرون بتحسن بدلاً من أسوأ. كان قياس آخر نقرة يركز على القرب من إتمام الشراء بدلاً من التأثير، ولم يُحطم الذكاء الاصطناعي النظام العامل بقدر ما أزال الادعاء. ما يبقى تحت السطح هو الأصل الذي كان دائمًا يقوم بالعمل: أن يُتذكر.

يمكن للآلة مقارنة وتلخيص المقايضات طوال اليوم، لكنها لا تستطيع أن تقرر ما يهتم به الإنسان. كلما زادت نسبة التعامل مع المعاملة عبر البرمجيات، كلما أصبحت ذاكرة الإنسان المدخل النادر، وتصبح الأشياء النادرة أكثر قيمة.

التسويق عبر المؤثرين ليس في طريقه إلى الانقراض؛ إنه على وشك أن يُقاس بأمانة للمرة الأولى.

قضيت سنوات كصانع محتوى قبل أن أبدأ في بناء أدوات لهم، لذا سأقولها بصراحة: العلامات التجارية التي ستفوز بالعقد القادم لن تكون تلك التي تصرخ بأعلى صوت أو تشتري أكبر عدد من النقرات، بل تلك التي يتذكرها شخص حقيقي بامتنان كافٍ ليُسميها بصوت عالٍ ويُدعم الادعاء بنص يمكن للآلة قراءته.