عندما نسمع بمصطلح الذكاء الاصطناعي يخطر على بالنا الروبوتات والآلات والعلوم المعقدة، ونربطه بأفلام الخيال العلمي، لكن اليوم، يعد الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملًا للتطبيقات التي تؤدي مهامًا معقدة، كانت تتطلب قديمًا مجهودات بشرية في مختلف المجالات، من ضمنها مجال التسويق الرقمي.
أهمية الذكاء الاصطناعي في مجال التسويق الرقمي
يتطلع المسوق في هذه الأيام إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بما يخدم عمله، ويسهل حصوله على أفضل النتائج بأقل الجهود الممكنة.
من أهم الأدوات التسويقية التي استخدمها المسوقون هي أداة SEO، التي كان لها أثر كبير في زيادة معدل ظهور صفحات المواقع الإلكترونية على محرك البحث جوجل، ومع ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي أصبحت لها أهمية كبيرة في كيفية تصنيف محركات البحث للصفحات.
كما أن جوجل تعمل دائمًا على الاستفادة من التكنولوجيا المتعلقة بخدمات الويب التي تقدمها، بما فيها محرك البحث، فقد دمجت الذكاء الاصطناعي لفهرسة الصفحات وللتأكد من تطابق نتائج البحث مع ما يبحث عنه المستخدم، وهذا بدوره يمنح المسوق فرصة أكبر لتحسين تصنيف صفحاته ولإتاحة تطوير استراتيجيات أكثر تماسكًا وتقديم محتوى جيد.
تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على فهرسة المحتوى المرئي من الويب ومقارنته بمصطلحات البحث التي يُدخلها المستخدمون مع هذه الفهرسة، ثم تعرض النتائج مرتبة على أساس الصلة والدقة، مع مراعاة الأخطاء الإملائية والأخطاء النحوية الشائعة، تعمل عدة خوارزميات على تشغيل محرك البحث من خلال فهرسة صفحات الويب وتقييمها؛ لتقديم أكثر النتائج صلة ببحث المستخدم، ومنهم:
خوارزميات الذكاء الاصطناعي
خوارزمية رانك براين Rank Brain
تعد أول آلية استخدمها جوجل للذكاء الاصطناعي في محرك البحث. آلية العمل: تساعد هذه الخوارزمية على فهم كيفية ارتباط الصفحات بالمفاهيم، وتؤدي عملية بحث واسعة، وتحدد ارتباط هذا البحث بمفاهيم العالم الحقيقي، أي أنها تساعد كثيرًا على تحديد ترتيب نتائج البحث.
خوارزمية المطابقة العصبية Neural Matching
تعمل على تنوع نتائج البحث من خلال تحليل اللغة وتفسير الغرض من عمليات البحث، أي مطابقة صفحة الويب بعملية البحث التي تعتمد على النص، سواء أكان يحتوي على كلمة/كلمات البحث أم لا، مع تجنب الصفحات العشوائية والنتائج غير ذات الصلة.
نموذج بيرت BERT اختصارًا لـ Bidirectional Encoder Representations from Transforms
يعتمد هذا النموذج على معالجة اللغات الطبيعية لفهم السياق الكامل لكلمات البحث والمحتويات المفهرسة وفهم نيات المستخدم عند البحث عنها؛ لأن كثيرًا من المستخدمين قد يستخدمون اللغة العامية أو عبارات فيها أخطاء عند البحث عن المعلومات التي تتضمن كثيرًا من أدلة السياق التي تُغير معنى البحث، حينها يأتي دور خوارزمية بيرت فتعرض نتائج بحث تتضمن المعلومات التي تفهم هذا السياق جيدًا.
خوارزمية النموذج الموحد متعدد المهام MUM اختصارًا لـ Multitask Unified Model
أحدث خوارزمية يستخدمها جوجل الآن لتحسين نتائج محرك البحث، وهي أقوى بألف مرة من خوارزمية بيرت، وتستخدم في فهم الاحتياجات المعقدة وتلبيتها، مثل المصطلحات واللغات الجديدة عبر عمليات البحث التي يجريها المستخدم.
أهمية خوارزميات الذكاء الاصطناعي في نشر المحتوى وتسويقه
لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أهمية في نشر المحتوى وتسويقه؛ فلم يعد التركيز على الكلمات المفتاحية التي يستخدمها منشئ المحتوى والمختص بتحسين محركات البحث الطريقة الفعالة لجذب الزوار للمواقع الإلكترونية، بل أصبحت الكتابة والبحث المعيار الأساسي لتصدر نتائج البحث.
وهذا يتطلب من منشئ المحتوى التحول من المقالات المستندة إلى الكلمات المفتاحية إلى صياغة محتوى شامل غني بالمعلومات يفهمه الناس؛ لأن خوارزميات الذكاء الاصطناعي أصبحت تفهم اللغة كما يفهمها الإنسان تقريبًا.
في الختام يظهر الذكاء الاصطناعي كأداة قوية تحدث تحولًا جذريًا في مجال التسويق الرقمي، من خلال تحسين تجربة العملاء وتخصيص المحتوى، وتحليل البيانات بشكل أكثر دقة، أصبح الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في استراتيجيات التسويق الناجحة. ومع استمرار تطور هذه التكنولوجيا ستظل إمكانياتها تتسع، مما يمنح الشركات فرصًا جديدة لتحسين أدائها وزيادة قدرتها التنافسية. إن استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق ليس خيارًا بل ضرورة لضمان النجاح في السوق الرقمي المتسارع.
المقال رائع .... استمري
تمنياتي لكي بالنجاح
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.