تقرير Muck Rack «ما الذي يقرأه الذكاء الاصطناعي؟» يرصد تراجع حصة الصحافة من استشهادات الذكاء الاصطناعي إلى 22%

خلص تقرير Muck Rack الصادر في أكتوبر 2026، «ما الذي يقرأه الذكاء الاصطناعي؟»، إلى أن حصة الصحافة من استشهادات الذكاء الاصطناعي تراجعت من نحو 27% في مايو إلى 22%، فيما تواصل المصادر المكتسبة ومصادر الجهات الخارجية تشكيل نحو 84% من الاستشهادات. وتستند النسخة الرابعة إلى أكثر من 40 مليون إجابة صادرة عن الذكاء الاصطناعي و207 ملايين استشهاد عبر ChatGPT وClaude وPerplexity وGemini.

يشير البحث، الصادر في 28 أكتوبر، إلى تغير في مزيج المواد التي تستند إليها الإجابات المُنشأة بالذكاء الاصطناعي. فما زالت التغطية الإخبارية مصدراً مهماً، لكن حصة أكبر باتت تذهب إلى أنواع أخرى من مواد الجهات الخارجية وإلى المحتوى الذي تنشره العلامات التجارية بنفسها. وبالنسبة إلى الناشرين وفرق الاتصال، تجعل النتائج مسألة الظهور رهناً بمزوّد الخدمة وصيغة السؤال ونوع المحتوى.

تراجع حصة الصحافة مع بقاء المصادر المكتسبة محورية

يعادل الانخفاض من 27% إلى 22% نحو خمس نقاط مئوية. وهو يصف حصة الصحافة من الاستشهادات، ولا يعني تراجعاً مماثلاً في العدد المطلق للروابط الإخبارية أو الزيارات التي تصل إلى الناشرين.

يُعد التمييز بين الصحافة والإعلام المكتسب أساسياً لفهم النتيجة. وتعتمد Muck Rack فئة واسعة للإعلام المكتسب تشمل الأبحاث الأكاديمية، والمصادر الحكومية ومصادر المنظمات غير الحكومية، والمواقع الموسوعية، ومنصات التواصل الاجتماعي، ومحتوى الشركات المنشور عبر جهات خارجية، إلى جانب الصحافة. لذلك، فإن نسبة 84% تقريباً الواردة في التقرير تمثل منظومة مصادر أوسع بكثير من غرف الأخبار المهنية وحدها.

ارتفعت حصة الإعلام المملوك من 13.7% إلى 15.2%، فيما زادت أيضاً حصة المواد الحكومية والموسوعية والأكاديمية. وظلت حصة المحتوى المدفوع والإعلاني 0.3%، من دون تغيير عن مايو. وتقيس هذه الحصة الصغيرة من الاستشهادات مدى تكرار ظهور هذه الصفحات بوصفها مصادر؛ ولا تقيس الفاعلية الإجمالية للإعلان.

ChatGPT يقود جانباً كبيراً من هذا التحول

تحدد Muck Rack ChatGPT بوصفه عاملاً رئيسياً في تراجع حصة الصحافة. ويُظهر مخططها الطولي تغيرات ملحوظة خلال عام 2026، مع وصول النسبة إلى 22% في سبتمبر. أما Claude وGemini، فتُظهر بياناتهما أنماطاً أكثر استقراراً نسبياً خلال معظم الفترة.

وتكتسب هذه الاختلافات أهمية لكل من يحاول فهم سبب ظهور منشور أو علامة تجارية في إجابات أحد المساعدين، لا في إجابات مساعد آخر. فقد يعكس تغير الظهور تبدلاً في اختيار مزوّد الخدمة للمصادر، لا تغيراً مماثلاً في إنتاج الناشر أو مدى صلته بالموضوع.

تتناول النتائج المصادر التي يُستشهد بها في الإجابات المُنشأة. وهي لا تحدد المواد التي أُدرجت في بيانات تدريب أي نموذج، كما لا ينبغي اعتبار حصة الاستشهادات مقياساً مباشراً للقرّاء أو الثقة.

لم يظهر سوى 212 نطاقاً لدى مزوّدي الخدمة الأربعة جميعاً

في مجموعة سبتمبر، التي تضمنت 1,020 سؤالاً لكل مزوّد خدمة، لم يظهر سوى 212 نطاقاً لدى الأنظمة الأربعة جميعاً. ويمثل هذا الرقم مقدار التداخل في عينة البحث، لا إحصاءً لكل المصادر التي يمكن لهذه الخدمات الوصول إليها.

تضعف هذه النتيجة مبررات التعامل مع الظهور في إجابات الذكاء الاصطناعي بوصفه ترتيباً واحداً ينبغي تحسينه. فقد يحظى مصدر باستشهاد متكرر لدى أحد المزوّدين، بينما يظل انتشاره محدوداً لدى مزوّد آخر. وبالمثل، قد يؤدي موقع شركة مفيد والتغطية المستقلة دورين مختلفين، بحسب السؤال المطروح.

وتسلط الصفحة الرئيسية للتقرير الضوء على مصدر آخر للاختلاف: إذ قد يؤدي طرح السؤال نفسه مجدداً إلى مجموعة مختلفة من الاستشهادات. ومغزى ذلك عملياً أن إجابة واحدة لا تكفي للحكم على تغير مستمر في مستوى الظهور.

ما الذي تكشفه المنهجية وما الذي لا تكشفه

يجمع التقرير الكامل ومنهجيته بين مجموعات بحثية مخصصة، تعتمد أساساً على أسئلة المستهلكين غير المرتبطة بعلامات تجارية، والرصد المتواصل الذي تجريه Generative Pulse، ويركز في معظمه على العلامات التجارية. وتخدم مجموعات البيانات هذه أغراضاً مختلفة، ولا ينبغي التعامل معها بوصفها عينة موحدة واحدة.

ويشير التقرير أيضاً إلى أن مزوّدي الخدمة طرحوا نماذج وأوقفوا أخرى خلال فترة الدراسة. ولذلك، تعكس المقارنات بمرور الوقت تغيرات النماذج والمنتجات، إلى جانب مرور الوقت. وتصف الملاحظات الأنظمة والأسئلة وفترات جمع البيانات التي خضعت للاختبار.

ويُبرز الشرح السابق لمنهج Muck Rack البحثي بوضوح أهمية اختيار الأسئلة. ويوضح بناء الاستعلامات انطلاقاً من قطاعات وعلامات تجارية ومشكلات واقعية، ثم تصنيف الاستشهادات بحسب فئة الوسيلة الإعلامية ونوع المحتوى. فالأسئلة التي يختارها الباحثون تسهم في تحديد المصادر التي يرصدونها.

ما الذي يتغير للناشرين وفرق الاتصال

الخلاصة المباشرة هي ضرورة تتبع اختيار المصادر على مستوى مزوّد الخدمة والسؤال. فمجموعة ثابتة من الأسئلة التي تهم الجمهور، تُطرح مراراً بمرور الوقت، قد تكشف أكثر من ظهور عابر لمرة واحدة. ويساعد تسجيل التغييرات التي تطرأ على النماذج إلى جانب هذه النتائج على التمييز بين أثر تحريري أو توزيعي وبين تغير في خدمة الذكاء الاصطناعي نفسها.

بالنسبة إلى الناشرين، لا يلغي انخفاض الحصة الإجمالية للصحافة دورها في شرح التطورات الجديدة أو تقييم المنتجات والمؤسسات. أما العلامات التجارية، فيتيح نمو المحتوى المملوك لها مسارًا آخر للظهور في الإجابات، لكن استمرار بروز مصادر الجهات الخارجية يعني أن النشر على موقع الشركة الإلكتروني لا يعالج سوى جزء من منظومة المصادر.

يقدّم تقرير أكتوبر 2026 تقرير «ماذا يقرأ الذكاء الاصطناعي؟» النتائج الكاملة والمنهجية. وتتمثل رسالته الأساسية في أن الاستشهادات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لا تزال تستند إلى حد كبير إلى مواد من جهات خارجية، فيما يختلف مزيج المصادر اختلافًا كبيرًا باختلاف مزوّدي الخدمة والأسئلة والوقت.