تحسين محركات البحث: كيف تعمل ذكاء 구글 الاصطناعي (أبريل 2026)

تحسين محركات البحث (SEO) هو عملية تحسين العوامل على الصفحة وخارجها التي تؤثر على مدى ارتفاع تصنيف صفحة ويب لمرمز بحث معين. هذه عملية متعددة الجوانب تشمل تحسين سرعة تحميل الصفحة وتوليد استراتيجية بناء الارتباطات واستخدام أدوات تحسين محركات البحث ، بالإضافة إلى تعلم كيفية عكس هندسة ذكاء 구글 باستخدام التفكير الحسابي.

التفكير الحسابي هو نوع متقدم من التحليل وتقنية حل المشكلات التي يستخدمها مبرمجو الكمبيوتر عند كتابة الشفرة والخوارزميات. سيبحث المفكرون الحسابيون عن الحقيقة الأساسية من خلال كسر المشكلة وتحليلها باستخدام التفكير الأولي.

منذ أن لا تنشر جوجل صيغتها السرية لأي شخص ، سنعتمد على التفكير الحسابي. سنمر ببعض اللحظات الحاسمة في تاريخ جوجل التي شكلت الخوارزميات المستخدمة ، وسنتعلم لماذا هذا الأمر مهم.

كيفية إنشاء عقل

سنبدأ بكتاب نُشر في عام 2012 ، يُسمى “كيفية إنشاء عقل: أسرار الفكر البشري مُكشفة” من قبل المستقبلي الشهير والمخترع راي كورزويل. هذا الكتاب يقطع العقل البشري ، ويفصل طرق عمله. نتعلم من الأساس كيف يتدرب العقل على نفسه باستخدام التعرف على الأنماط ليتحول إلى آلة للتنبؤ ، دائمًا يعمل على توقع المستقبل ، حتى توقع الكلمة التالية.

كيف يعترف البشر بالأنماط في الحياة اليومية؟ كيف تتشكل هذه الاتصالات في الدماغ؟ يبدأ الكتاب بفهم التفكير الهرمي ، هذا هو فهم هيكل يتكون من عناصر متنوعة يتم ترتيبها في نمط ، ويمثل هذا الترتيب رمزًا مثل حرف أو حرف ، ثم يتم ترتيب هذا الرمز مرة أخرى في نمط أكثر تقدمًا مثل كلمة ، وفي النهاية جملة. في النهاية ، تتشكل هذه الأنماط أفكارًا ، وتتحول هذه الأفكار إلى المنتجات التي يتحمل البشر مسؤولية بنائها.

من خلال تقليد الدماغ البشري ، يتم الكشف عن مسار لإنشاء ذكاء اصطناعي متقدم يتجاوز القدرات الحالية للشبكات العصبية التي كانت موجودة في وقت النشر.

كان الكتاب مخططًا لإنشاء ذكاء اصطناعي يمكن أن يتوسع من خلال شفط بيانات العالم ، واستخدام معالجته المتعددة الطبقات للتعرف على الأنماط لتحليل النصوص والصور والصوت والفيديو. نظام محسّن للاستفادة من فوائد السحابة وقدرات المعالجة الموازية. بمعنى آخر ، لن يكون هناك حد أقصى لمدخلات البيانات أو مخرجاتها.

كان هذا الكتاب حاسمًا لدرجة أن راي كورزويل تم تعيينه قريبًا بعد نشره في جوجل ل trở thành مدير الهندسة الذي يركز على التعلم الآلي ومعالجة اللغة. دور كان مطابقًا تمامًا للكتاب الذي كتبه.

من المستحيل إنكار مدى تأثير هذا الكتاب على مستقبل جوجل ، وكيفية تصنيفها للمواقع. يجب على هذا كتاب الذكاء الاصطناعي أن يكون قراءة إجبارية لأي شخص يرغب في أن يصبح خبيرًا في تحسين محركات البحث.

DeepMind

تم إطلاق DeepMind في عام 2010 ، وهو شركة ناشئة ساخنة تستخدم خوارزمية ذكاء اصطناعي ثورية جديدة كانت تسيطر على العالم ، كانت تسمى التعلم التعزيزي. وصفها DeepMind على النحو التالي:

“نقدم أول نموذج تعلم sâu يتعلم بنجاح سياسات التحكم مباشرة من مدخلات حسية عالية الأبعاد باستخدام التعلم التعزيزي. النموذج هو شبكة عصبونية متعمقة ، يتم تدريبه مع متغير من التعلم الق- ، ومدخله هو بكسل خام وخرجها هو دالة قيمة تقدر المكافآت المستقبلية”.

من خلال دمج التعلم العميق مع التعلم التعزيزي ، أصبح نظامًا للتعلم التعزيزي العميق. بحلول عام 2013 ، كان DeepMind يستخدم هذه الخوارزميات لتحقيق انتصارات ضد لاعبين بشريين على ألعاب Atari 2600 – وهذا تم تحقيقه من خلال تقليد الدماغ البشري وكيفية تعلمه من التدريب والتكرار.

مشابهًا لطريقة تعلم الإنسان من خلال التكرار ، سواء كان ذلك في ركل الكرة أو لعب Tetris ، سيتعلم الذكاء الاصطناعي أيضًا. تتبع شبكة عصبية الذكاء الاصطناعي الأداء وتحسنه تدريجيًا ، مما يؤدي إلى اختيار تحركات أقوى في التكرار التالي.

كان DeepMind مهيمنًا بتقدمه التكنولوجي لدرجة أن جوجل اضطرت إلى شراء وصول إلى التكنولوجيا. تم الاستحواذ على DeepMind مقابل أكثر من 500 مليون دولار في عام 2014.

بعد الاستحواذ ، شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي اختراقات متتالية ، لم يسبق لها مثيل منذ 11 مايو 1997 ، عندما خسر غاري كاسباروف اللعبة الأولى من مباراة من ستة ألعاب ضد ديب بلو ، حاسوب يلعب الشطرنج تم تطويره من قبل علماء في IBM.

في عام 2015 ، حسّن DeepMind الخوارزمية لاختبارها على مجموعة ألعاب Atari البالغ عددها 49 لعبة ، ونجح الجهاز في تحقيق أداء أفضل من البشر في 23 منهم.

كان ذلك فقط البداية ، لاحقًا في عام 2015 بدأ DeepMind في التركيز على AlphaGo ، برنامج يهدف إلى هزيمة بطل العالم المحترف في لعبة غو. لعبة غو القديمة ، التي ظهرت لأول مرة في الصين منذ 4000 عام ، تعتبر أكثر لعبة تحدي في التاريخ البشري ، مع إمكانيات 10³⁶⁰ حركات ممكنة.

استخدم DeepMind التعلم الإشرافي لتدريب نظام AlphaGo من خلال التعلم من لاعبين بشريين. قريبًا بعد ذلك ، أحرز DeepMind نجاحات بعد أن هزم AlphaGo Lee Sedol ، بطل العالم ، في مباراة من خمس جولات في مارس 2016.

لم يتم التغلب عليه ، في أكتوبر 2017 ، أصدر DeepMind AlphaGo Zero ، نموذجًا جديدًا مع الفارق الرئيسي أنه لا يتطلب أي تدريب بشري. منذ أن لم يكن يتطلب تدريبًا بشريًا ، لم يكن يحتاج أيضًا إلى تعليم البيانات ، النظام يستخدم بشكل أساسي التعلم غير الإشرافي. سريعًا ما تجاوز AlphaGo Zero سابقه ، كما هو موضح في DeepMind.

“كانت الإصدارات السابقة من AlphaGo تتم تدريبها في البداية على آلاف الألعاب المحترفة والهواة لتعلم كيفية لعب غو. ي跳过 AlphaGo Zero هذه الخطوة ويتعلم اللعب ببساطة من خلال اللعب ضد نفسه ، بدءًا من اللعب العشوائي. بفضل ذلك ، تجاوز مستوى اللعب البشري بسرعة وهزم الإصدار السابق من AlphaGo الذي هزم البطل العالمي بنتيجة 100-0”.

في غضون ذلك ، كان عالم تحسين محركات البحث يركز بشدة على PageRank ، العمود الفقري لجوجل. يبدأ هذا في عام 1995 ، عندما كان لاري بايج وسرجي برين طلابًا دراسات عليا في جامعة ستانفورد. بدأ الثنائي بالتعاون على مشروع بحثي جديد يُسمى “BackRub”. كان الهدف هو تصنيف صفحات الويب إلى مقياس للأهمية عن طريق تحويل بيانات الارتباطات الخلفية. الارتباط الخلفي هو ببساطة أي ارتباط من صفحة إلى أخرى ، مشابه لهذا الارتباط.

تم إعادة تسمية الخوارزمية لاحقًا باسم PageRank ، نسبة إلى مصطلح “صفحة ويب” واسم المؤسس المشارك لاري بايج. كان لاري بايج وسرجي برين هدفًا طموحًا هو بناء محرك بحث يمكن أن يدير الويب بأكمله فقط من خلال الارتباطات الخلفية.

وكان ذلك ناجحًا.

PageRank يسيطر على العناوين

فهم محترفو تحسين محركات البحث على الفور أساسيات كيفية حساب جوجل تصنيفًا جيدًا لصفحة ويب باستخدام PageRank. بعض رواد الأعمال من محترفي تحسين محركات البحث ذوي القبعات السوداء فهموا أن لزيادة المحتوى قد يكون من المعقول شراء الارتباطات بدلاً من الانتظار لاكتسابها بشكل طبيعي.

تطورت экономية جديدة حول الارتباطات الخلفية. كان أصحاب المواقع الذين يرغبون في التأثير على تصنيف محركات البحث يشترون الارتباطات ، وكان أصحاب المواقع الذين يرغبون في تحقيق الأرباح يبيعون لهم الارتباطات.

غالبًا ما غزت المواقع التي اشترت الارتباطات جوجل في الليل ، وتصدرت العلامات التجارية القائمة.

كان التصنيف باستخدام هذه الطريقة يعمل جيدًا لفترة طويلة – حتى توقف عن العمل ، ربما في نفس الوقت الذي تم فيه حل المشكلة الكامنة من خلال التعلم الآلي. مع إدخال التعلم التعزيزي العميق ، أصبح PageRank متغير تصنيف ، وليس العامل السائد.

في هذه الأثناء ، انقسم مجتمع تحسين محركات البحث حول شراء الارتباطات كاستراتيجية. أعتقد شخصيًا أن شراء الارتباطات يوفر نتائج غير مثلى ، وأفضل الطرق لاكتساب الارتباطات الخلفية هي استنادًا إلى متغيرات محددة حسب الصناعة. هناك خدمة شرعية واحدة يمكنني أن أوصي بها ، وهي تسمى HARO (مساعدة صحفي). الفرصة في HARO هي الحصول على الارتباطات الخلفية من خلال استجابة لطلبات الإعلام.

لم يكن على العلامات التجارية القائمة القلق بشأن الحصول على الارتباطات ، منذ أن كان لديهم ميزة الوقت التي عملت لصالحهم. كلما كان عمر الموقع أكبر ، زادت المدة التي كان لديها لجمع الارتباطات الخلفية عالية الجودة. بمعنى آخر ، كان تصنيف محرك البحث يعتمد بشكل كبير على عمر الموقع ، إذا قمت بحساب باستخدام مقياس الزمن = الارتباطات الخلفية.

على سبيل المثال ، سيحصل CNN تلقائيًا على الارتباطات الخلفية لمقال إخباري بسبب علامته التجارية وثقتها ، ولأنها مدرجة في أعلى النتائج في البداية – لذلك حصلت تلقائيًا على المزيد من الارتباطات الخلفية من الناس الذين يبحثون عن مقال ويربطون بالنتيجة الأولى التي وجدوها.

معنى ذلك أن الصفحات ذات التصنيف الأعلى حصلت تلقائيًا على المزيد من الارتباطات الخلفية. للأسف ، هذا يعني أن المواقع الجديدة غالبًا ما أجبرت على إساءة استخدام خوارزمية الارتباطات الخلفية من خلال اللجوء إلى سوق الارتباطات الخلفية.

في أوائل عام 2000 ، كان شراء الارتباطات الخلفية يعمل بشكل رائع ، وكان الأمر بسيطًا. اشترى مشتري الارتباطات الخلفية الارتباطات من مواقع ذات سلطة عالية ، غالبًا ما تكون ارتباطات في التذييل أو في كل مقال (غالبًا ما يتم التمثيل لها على أنها مقال ضيف) ، وكان البائعون الذين يرغبون في تحقيق الأرباح من مواقعهم سعداء بالامتثال – للأسف ، غالبًا على حساب الجودة.

في النهاية ، أدرك مجموعة جوجل من مهندسي التعلم الآلي أن الترميز اليدوي لنتائج محرك البحث كان عديم الفائدة ، وأنه كان هناك الكثير من الترميز اليدوي في PageRank. بدلاً من ذلك ، أدركوا أن الذكاء الاصطناعي سيتولى في النهاية المسؤولية عن حساب التصنيفات بالكامل مع القليل من التدخل البشري.

لتبقى جوجل في صدارة المنافسة ، تستخدم كل أدواتها ، بما في ذلك التعلم التعزيزي العميق – أكثر أنواع خوارزميات التعلم الآلي تقدمًا في العالم.

هذا النظام ، الذي يتم تطبيقه علىtop من استحواذ جوجل على MetaWeb ، كان مغيرًا للعبة. السبب في أن استحواذ MetaWeb في عام 2010 كان مهمًا جدًا هو أنه قلل من الوزن الذي وضعه جوجل على الكلمات الرئيسية. أصبحت السياق مهمة ، وتم تحقيق ذلك باستخدام منهجية تصنيف تسمى “الكيانات”. كما وصفها Fast Company:

“بمجرد أن يكتشف MetaWeb الكيان الذي تشير إليه ، يمكنه تقديم مجموعة من النتائج. يمكنه حتى دمج الكيانات للبحوث الأكثر تعقيدًا – “ممثلات أكثر من 40 عامًا” قد يكون كيانًا واحدًا ، و “ممثلات يعيشن في مدينة نيويورك” قد يكون كيانًا آخر ، و “ممثلات لهن فيلم يعرض حاليًا” قد يكون كيانًا آخر”.

تم دمج هذه التكنولوجيا في تحديث خوارزمي كبير يُسمى RankBrain ، الذي تم إطلاقه في ربيع عام 2015. ركز RankBrain على فهم السياق بدلاً من الاعتماد فقط على الكلمات الرئيسية ، وسيعتبر RankBrain أيضًا السياقات البيئية (مثل موقع المستخدم) وسيستنطق المعنى حيث لم يكن هناك أي معنى من قبل.

الآن بعد أن نفهم كيف تستخدم جوجل هذه التكنولوجيا ، دعونا نستخدم التفكير الحسابي للتحديد النظري لكيفية القيام بذلك.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو أكثر أنواع التعلم الآلي شيوعًا – سيكون من المستحيل على جوجل عدم استخدام هذا الخوارزمية.

يؤثر التعلم العميق بشكل كبير على كيفية عمل الدماغ البشري ، ويتحاول تقليده في كيفية استخدام التعرف على الأنماط لتحديد وتصنيف الكائنات.

على سبيل المثال ، إذا رأيت الحرف أ ، يتعرف دماغك تلقائيًا على الخطوط والأشكال لتحديده على أنه الحرف أ. يتم تطبيق الشيء نفسه على الأحرف أب ، يحاول دماغك تلقائيًا توقع المستقبل من خلال تقديم كلمات محتملة مثل تطبيق أو تفاحة. قد تشمل الأنماط الأخرى الأرقام أو لافتات الطرق أو تحديد شخص محبب في مطار مزدحم.

يمكنك التفكير في الاتصالات في نظام التعلم العميق على أنها مشابهة لطريقة عمل الدماغ البشري مع اتصال الخلايا العصبية والسنابس.

التعلم العميق هو في النهاية مصطلح يُستخدم لوصف هياكل التعلم الآلي التي تجمع بين العديد من الشبكات العصبية متعددة الطبقات ، بحيث لا يكون هناك طبقة مخفية واحدة فقط ، بل العديد من الطبقات المخفية. كلما كان الشبكة العصبية العميقة أكثر ، زادت الأنماط المتقدمة التي يمكن للشبكة تعلمها.

يمكن دمج الشبكات الكاملة مع وظائف التعلم الآلي الأخرى لإنشاء هياكل تعلم عميق مختلفة.

كيف تستخدم جوجل التعلم العميق

تستخدم جوجل شبكات الويب العالمية من خلال اتباع الارتباطات الهيبرتيكستية (فكر في الخلايا العصبية) التي تربط المواقع ببعضها البعض. كانت هذه هي المنهجية الأصلية التي استخدمتها جوجل منذ اليوم الأول ، ولا تزال قيد الاستخدام. بمجرد فهرسة المواقع ، يتم استخدام أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي لتحليل هذا الكنز من البيانات.

تسمي نظام جوجل صفحات الويب وفقًا لمقاييس داخلية مختلفة ، مع تدخل بشري أو介نة ضئيلة. مثال على ال介نة هو الإزالة اليدوية لعنوان URL معين بسبب طلب إزالة DMCA.

يُعتبر مهندسو جوجل معروفين بحرمان الحضور في مؤتمرات تحسين محركات البحث ، وهذا لأن مسؤولي جوجل لا يستطيعون أبدًا التعبير بشكل صحيح عن كيفية عمل جوجل. عندما يُطرح السؤال حول سبب عدم تصنيف بعض المواقع ، فإن الرد دائمًا نفس الرد السيئ المُصاغ. الرد شائع لدرجة أن الحضور غالبًا ما يصرحون مسبقًا بأنهم التزَموا بإنشاء محتوى جيدًا لمدة شهر أو حتى سنوات دون أي نتائج إيجابية.

من المتوقع أن يُحذر أصحاب المواقع بالتركيز على بناء محتوى قيم. هذا هو الرد المعتاد.

هذا النقص في الإجابة يرجع إلى أن المسؤولين التنفيذيين غير قادرين على الإجابة على السؤال بشكل صحيح. يعمل خوارزمية جوجل في صندوق أسود. هناك إدخال ، ثم إخراج – وهذا هو كيف يعمل التعلم العميق.

دعونا نعود الآن إلى عقوبة تصنيف سالبة تؤثر سلبًا على ملايين المواقع غالبًا دون علم صاحب الموقع.

PageSpeed Insights

جوجل ليست شفافة غالبًا ، ولكن PageSpeed Insights هي الاستثناء. سيتم وضع المواقع التي تفشل في هذا اختبار السرعة في صندوق العقوبات لتحميلها ببطء – خاصة إذا كان مستخدمو الهواتف المحمولة المتأثرون.

ما هو مشتبه به هو أنه في某 نقطة في العملية هناك شجرة قرار تفصل بين المواقع السريعة والمواقع التي تحمل ببطء (فشلت في اختبار PageSpeed Insights). شجرة القرار هي ببساطة نهج خوارزمي يفرق البيانات إلى نقاط بيانات فردية بناءً على معايير مختلفة. قد تكون المعايير هي التأثير السلبي على كيفية تصنيف صفحة لمستخدمي الهواتف المحمولة مقابل مستخدمي سطح المكتب.

من الناحية النظرية ، يمكن تطبيق عقوبة على النتيجة الطبيعية للتصنيف. على سبيل المثال ، قد يصنف موقع بدون عقوبة في المرتبة #5 ، وقد يكون له -20 ، -50 ، أو بعض المتغيرات غير المعروفة التي ستقلل التصنيف إلى #25 ، #55 ، أو رقم آخر يتم اختياره بواسطة الذكاء الاصطناعي.

في المستقبل قد نرى نهاية PageSpeed Insights ، عندما تزداد ثقة جوجل في الذكاء الاصطناعي. هذا التدخل الحالي على السرعة بواسطة جوجل خطير لأنه قد يؤدي إلى القضاء على نتائج كانت ستكون مثالية ، ويتحيز ضد الأشخاص أقل مهارة تكنولوجيًا.

من المطلب الكبير أن يُطلب من كل شخص يدير عملًا صغيرًا أن يكون لديه الخبرة لتشخيص وإصلاح مشاكل اختبار السرعة بنجاح. أحد الحلول البسيطة سيكون أن تطلق جوجل ببساطة مكون إضافي لتحسين السرعة لمستخدمي ووردبريس ، حيث أن ووردبريس يدير 43% من الإنترنت.

للأسف ، كل الجهود المبذولة في تحسين محركات البحث تذهب سدًا إذا فشلت في اجتياز PageSpeed Insights لجوجل. المراهنة هي لا شيء أقل من исчезار موقع على جوجل.

كيفية اجتياز هذا الاختبار هو موضوع مقال آخر ، ولكن على الأقل يجب عليك التحقق من ما إذا كان موقعك يمر.

معيار تقني مهم آخر يجب القلق بشأنه هو بروتوكول أمان يُسمى SSL (طبقة التوصيل الآمنة). هذا يغير عنوان miền من http إلى https ، ويساعد على نقل البيانات بشكل آمن. أي موقع لا يحتوي على SSL مفعل سيتعرض للعقوبة. بينما هناك بعض الاستثناءات من هذه القاعدة ، ستتأثر المواقع التجارية والمالية بشكل أكبر.

المضيفون منخفضي التكلفة ي