البحث بالذكاء الاصطناعي ينقسم إلى شطرين: محركات الإجابة والمساعدات

انقسمت بهدوء خلال العام الماضي الأدوات التي تُوصف بتسمية «البحث بالذكاء الاصطناعي» إلى منتجين بسلوكيات واستشهادات وأدلة تحسين مختلفة. والعلامات التي تقيس كليهما كقناة واحدة تستخلص استنتاجات خاطئة من بياناتها.

الواجهتان

محركات الإجابة — Google AI Overviews وPerplexity وأدوات مشابهة — تتصرف كطبقة استرجاع موضوعة فوق البحث. يطرح المستخدم سؤالًا، فيسترجع المحرك وثائق، وتأتي الإجابة باستشهادات مرئية. فقائمة الاستشهادات هي الصفحة الأولى الجديدة، والغياب عنها هو الصفحة الثانية الجديدة.

المساعدات — ChatGPT وGemini وClaude وCopilot في أوضاعها الحوارية — تتصرف كمستشارين. فهي تعتمد أكثر على معرفة التدريب وأقل على الاسترجاع الحيّ، وتغيب الاستشهادات غالبًا أو تكون مبهمة، وتنشأ التوصيات كاختيارات مسبقة («ما أفضل الأدوات لـ X؟»). فلا توجد قائمة استشهادات تُكتسب، بل اختيار مسبق يجب أن تدخل فيه.

الأمر بالأرقام

يحدث الانقسام بينما ينكمش اقتصاد النقر الذي يقوم عليه البحث. وتُظهر مجموعة بيانات Pew Research Center من مارس 2025 — 68,879 عملية بحث في Google من 900 بالغ أمريكي — أن 18% من عمليات البحث أنتجت ملخصًا بالذكاء الاصطناعي؛ وفي هذه الصفحات نقر المستخدمون بنسبة 8% على نتيجة تقليدية، مقابل 15% في الصفحات بلا ملخص، ولم ينقروا على مصدر داخل الملخص نفسه سوى في 1% من الحالات [1]. ويقدّر تحليل Ahrefs على 300,000 كلمة مفتاحية فقدان النقر للمرتبة الأولى بسبب AI Overviews بنسبة 34.5% في أبريل 2025، ليرتفع إلى نحو 58% في ديسمبر 2025 [2]. وبالتوازي، تُظهر دراسة Ahrefs على 75,000 علامة أن ذِكر العلامات على الويب ارتبط بمعامل 0.664 مع الحضور في AI Overviews — ارتباط أقوى من الروابط الخلفية [3]. والانتباه ينتقل على الواجهتين معًا إلى مستوى الإجابة — ولهذا تحديدًا يجب قياسهما منفصلين لا دمجهما في متوسط.

لماذا يهم الانقسام

• أنماط فشل مختلفة. في محركات الإجابة يمكن إصلاح الظهور بترتيب صفحات بعينها — عبارات قابلة للاستخراج، ووضوح الكيان، وحقائق موثّقة. أما في المساعدات فيعتمد الظهور أكثر على كيفية وصف العلامة في المجموعة النصية التي تعلّم منها النموذج — على نطاق واسع وباتساق.
• آفاق زمنية مختلفة. تصحيحات الصفحات تحرّك استشهادات محركات الإجابة في أيام أو أسابيع. أما سلوك المساعدات فيتغيّر أبطأ لأنه يتبع وصف علامتك عبر الويب كله، لا صفحة واحدة.
• مقاييس مختلفة. الظهور في محركات الإجابة قابل للتدقيق استعلامًا باستعلام: أي المصادر استُشهد بها. أما الظهور في المساعدات فيتطلب تكرار الاستعلام نفسه، لأن الاختيارات المسبقة تتفاوت بحسب الجلسة وتحديثات النموذج.

ما نراه في بيانات التتبّع

تشغيل المجموعة نفسها من الاستعلامات المعايَرة للمشترين على الواجهتين يجعل الانقسام قابلًا للقياس. وتتكرر ثلاثة أنماط بانتظام:

1. العلامات التي تُستشهد بها باستمرار في AI Overviews تغيب غالبًا عن الاختيارات المسبقة للمساعدات في السؤال نفسه — والعكس. فالقيمتان مترابطتان لكنهما ليستا متطابقتين.
2. الاختيارات المسبقة للمساعدات تحابي العلامات التي يتكرر تصنيفها الواضح للفئة عبر مصادر مستقلة كثيرة. فـ«ما هو» يجب أن يكون قاطعًا قبل أن يُحتسب «ما مدى جودته».
3. الموضع يُحتسب على الواجهتين. فذكر في الجملة الأولى من إجابة يساوي أكثر بكثير من ذكر في الفقرة الأخيرة — مع استشهادات ظاهرة أو بدونها.

الخلاصة العملية

لم تعد تُبلغ عن «الظهور في الذكاء الاصطناعي» كمقياس واحد. تتبّع استشهادات محركات الإجابة وذِكر المساعدات كاتجاهين منفصلين — بمجموعات استعلامات خاصة وقوائم تحسين خاصة. فعمل المحتوى يتداخل — العبارات الواضحة وأوصاف الكيانات المتسقة تفيد الاثنين — لكن القياس لا يمكن دمجه، لأن الواجهتين تفشلان لأسباب مختلفة.

وإذا أردت اليوم أن ترى كيف تتوزع علامتك على الواجهتين، فإن فحص خط الأساس المجاني من Novaxilabs يقدّمهما منفصلين، محركًا بمحرك، مع الاستعلامات المستخدمة في كل منهما.

المراجع

1. Pew Research Center, «Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results», يوليو 2025. pewresearch.org
2. Ahrefs, «AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%» (أبريل 2025) وتحديث ديسمبر 2025. ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks
3. Ahrefs, «An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)», 2025. ahrefs.com/blog