این گزارش سه اشتباه رایج سازمان‌ها در سرمایه‌گذاری روی جستجوی هوش مصنوعی را توضیح می‌دهد؛ از جداسازی نادرست سئو و هوش مصنوعی تا انتخاب KPIهای اشتباه و اتکا به پرامپت‌های آماده.
آلیدا سولیس تأکید می‌کند که رفتار مکالمه‌ای مدل‌های زبانی و نقش برند در پاسخ‌های هوش مصنوعی، قواعد جدیدی برای سئو ایجاد کرده است.
شناخت تفاوت میان پاسخ‌های مبتنی بر بازیابی و حافظه مدل، برای موفقیت حیاتی است. این تحلیل مسیر بلوغ حرفه‌ای در جستجوی هوش مصنوعی را روشن می‌کند.
نویسنده: آلیدا سولیس | ۱۳ نوامبر ۲۰۲۵ | Search Engine Land
شبکه اطلاع‌رسانی روابط‌عمومی ایران (شارا) || آلیدا سولیس معتقد است در لحظه‌ای ایستاده‌ایم که سئو در حال عبور از یک «تغییر نسلی» است؛ تغییری که موتورهای جستجو را از الگوهای سنتی مبتنی بر لینک و ایندکس، به سامانه‌های مکالمه‌ای مبتنی بر LLM منتقل کرده است. با وجود این تحول، او هشدار می‌دهد که بسیاری از سازمان‌ها در سرمایه‌گذاری‌های خود در حوزه جستجوی هوش مصنوعی، دچار سه اشتباه اساسی می‌شوند و بازده مطلوب کسب نمی‌کنند.
نخستین اشتباه، جدا دیدن کامل سئوی سنتی و سئوی هوش مصنوعی است. سولیس تأکید می‌کند که زیرساخت‌های بنیادین—از خزش‌پذیری و ساختار فنی گرفته تا اعتبار محتوا و سیگنال‌های اعتماد—در هر دو فضا مشترک هستند. جداسازی کامل این دو مسیر، باعث دوباره‌کاری، اتلاف هزینه و ازهم‌گسیختگی استراتژی می‌شود.
دومین اشتباه، استفاده از همان KPIهای دوره جستجوی سنتی است. در حالی‌که جستجوی هوش مصنوعی یک کانال «ترکیبی» است و نقش هم‌زمان در برندسازی و عملکرد دارد، بسیاری از تیم‌ها همچنان تنها روی کلیک، تبدیل و ترافیک تمرکز می‌کنند. سولیس می‌گوید سازمان‌ها باید معیارهای جدیدی مانند سهم دیده‌شدن برند در پاسخ‌های هوش مصنوعی، سهم ارجاع در مکالمات مدل و احساسات برند را نیز وارد داشبوردهای نظارتی خود کنند.
سومین اشتباه، اتکا به پرامپت‌های آماده ابزارهاست. جستجوی هوش مصنوعی رفتاری ایستا ندارد؛ مکالمه‌ای، شخصی، وابسته به موقعیت جغرافیایی، تاریخچه جستجو و زمینه لحظه‌ای است. تکیه بر یک الگوی ثابت برای تحلیل یا بهینه‌سازی، درکی غلط از واقعیت رفتار کاربران ایجاد می‌کند.
او نکته مهم دیگری را نیز مطرح می‌کند: بسیاری از تیم‌ها نمی‌دانند پاسخ‌های مدل مبتنی بر بازیابی (Retrieval) هستند یا مبتنی بر حافظه مدل (Generative Memory). اگر پاسخ بر پایه بازیابی باشد، سئو به شکل مستقیم اثر می‌گذارد؛ اما اگر پاسخ از دانش ذخیره‌شده مدل تولید شود، قدرت برند، حضور در داده‌های آموزشی و میزان اعتبار عمومی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
سولیس در پایان یادآور می‌شود که صنعت امروز در نقطه‌ای مشابه سال ۲۰۰۷ قرار دارد؛ دوره‌ای که آزمون، فراگیری، نوآوری و جسارت، پایه‌های بلوغ سئو را شکل دادند. او می‌گوید سازمان‌هایی که این خطاها را زودتر تشخیص دهند و مسیر خود را اصلاح کنند، در رقابت جستجوی هوش مصنوعی آینده، مزیت پایدار خواهند داشت.
با کلیک روی لینک زیر به کانال تلگرام ما بپیوندید:
برای اطلاعات بیشتر درباره روابط عمومی و اخبار سازمان‌های مختلف، می‌توانید به وبسایت شارا مراجعه کنید.
انتهای پیام/