غالبًا ما تكون إجابات الذكاء الاصطناعي حول مواقعك خاطئة – تحقق منها قبل أن يفعل العملاء ذلك

أعادت أدوات الذكاء الاصطناعي حقيقة خاطئة واحدة على الأقل حول 64% من تجار التجزئة في الشوارع الرئيسية في المملكة المتحدة في اختبار أجراه البائع، وفقًا للأرقام التي تمت مشاركتها مع موقع Retail Focus. كان الخطأ الأكثر شيوعًا هو وضع الشركات في الرمز البريدي الخاطئ.

تشير هذه الاختبارات إلى شيء لا يمكن للعديد من فرق التسويق تتبعه. عندما تجيب أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أو وضع الذكاء الاصطناعي من Google على أسئلة حول أحد مواقعك، فلا توجد طريقة لمعرفة ما يقولونه عن عملك ما لم تتحقق يدويًا. يمكن أن يزعموا بثقة أن النشاط التجاري مغلق، أو يذكرون الخدمات التي لا يقدمونها، أو يقدمون عنوانًا خاطئًا.

لقد تناولنا كيفية اكتساب الرؤية في بحث الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عمل دان تايلور في تتبع مطالبات الذكاء الاصطناعي. تغطي هذه القطعة النصف الآخر من المشكلة. إنه ينظر إلى ما يخبره الذكاء الاصطناعي للأشخاص بالفعل عن مواقعك وكيفية اكتشافه قبل أن يفعله العميل.

من المرتبة إلى الموصوفة

يوفر البحث المحلي التقليدي للعملاء خيارات متعددة للمقارنة، مثل حزمة الخرائط أو المراجعات أو موقع الويب الخاص بك أو موقع منافس. وبعد ذلك، يقوم العملاء باختيارهم. يجمع بحث الذكاء الاصطناعي هذه العملية في إجابة مركبة واحدة تصف العمل بشكل كامل قبل أن يزور العميل موقع الويب أو الملف التعريفي للأعمال.

إن وصفك ليس مثل تصنيفك؛ يمكن أن تتغير التصنيفات، وقد لا تكون الأوصاف دقيقة دائمًا. كما تختلف هذه الرؤية وفقًا لنوع الاستعلام.

وجد تحليل Whitespark أن نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي تظهر في 15% من عمليات البحث المباشرة ذات الهدف المحلي، مثل [personal injury lawyers in Phoenix]. بالنسبة للأسئلة المعلوماتية، فإنها تظهر بنسبة 92% من الوقت، وبالنسبة للأسئلة المختلطة، مثل ما إذا كان يجب تعيين محام بعد وقوع حادث، فإنها تظهر بنسبة 97% من الوقت. وفي نفس الدراسة، ظهرت الحزم المحلية في 93% من عمليات البحث ذات النية المحلية المباشرة. بشكل عام، كانت “نظرات عامة على الذكاء الاصطناعي” أكثر شيوعًا بالنسبة للأسئلة المعلوماتية والمختلطة مقارنة بعمليات البحث ذات النية المحلية المباشرة.

قام مؤشر الرؤية المحلية الخاص بـ SOCi بتحليل أكثر من 350.000 موقع ووجد أن ChatGPT أوصى بنسبة 1.2% منها. وهذا معدل أقل بكثير من ظهور نفس العلامات التجارية في حزمة Google المحلية المكونة من 3 قطع، وفقًا لقياسات SOCi الخاصة. وجد استطلاع رأي المستهلك المحلي الذي أجرته BrightLocal أن 45% من المستهلكين يستخدمون الآن ChatGPT أو أدوات مشابهة لتوصيات الأعمال المحلية، مقارنة بـ 6% في العام السابق.

ما هي الإجابات الخاطئة

أصدرت شركة Searchable مجموعتين من نتائج الاختبار للصحافة التجارية هذا الشهر. في الاختبارات التي شملت 165 شركة في لندن، قامت Searchable باختبار ChatGPT وGemini وPerplexity مع 13365 سؤالًا حول الخدمات ومعلومات الاتصال والحجم وتواريخ التأسيس، ثم قارنت الإجابات بسجلات Companies House والملفات الشخصية الرسمية.

وفقًا لـ CMOTech، فإن 93% من هذه الشركات لديها حقيقة أساسية واحدة على الأقل كانت خاطئة أو مفقودة. وتلقت نصف الشركات الصغيرة حقيقة كاذبة واحدة على الأقل، مقارنة بـ 32% من الشركات الكبرى. اختبار ثانٍ فحص تجار التجزئة في الشوارع الرئيسية في المملكة المتحدة بأكثر من 72000 سؤال. أفاد موقع Retail Focus أن إجابة واحدة من بين 16 إجابة كانت غير صحيحة. حدثت أخطاء خاطئة في الرمز البريدي بمعدل واحد من كل 10، حتى عندما تحدد المطالبات المدينة.

صرح كريس دونيلي، المؤسس المشارك القابل للبحث، لـ Retail Focus:

“بالنسبة لمتاجر التجزئة الأصغر حجمًا، إذا كانت رؤيتها عبر الإنترنت تتمحور في الغالب حول موقعها على الويب وقائمة Google Business، فهذا يمثل مسارًا ضئيلًا نسبيًا من المعلومات لأنظمة الذكاء الاصطناعي للتعلم منها وتمثيلها في إجاباتها.”

تتطابق فئات الأخطاء مع ما يصفه أصحاب الأنشطة التجارية في منتديات دعم Google، حيث يبلغون عن أنهم يرون تفاصيل خاطئة مقدمة بثقة، ويقول البعض إن الأخطاء تلحق الضرر بأعمالهم.

النقطة العمياء

البحث التقليدي يترك وراءه سلسلة من البيانات. يتم تتبع مرات الظهور والنقرات في Search Console؛ تتقلب التصنيفات عبر أجهزة التتبع. وأي إسقاط غالبا ما يؤدي إلى التحقيق. ومع ذلك، لا يوجد تقرير ينبه الشركات إذا كانت إجابة الذكاء الاصطناعي تشير بشكل غير صحيح إلى ساعات العمل لموقعك أو تدعي أن نشاطك التجاري مغلق.

ولا ينبهك البحث التقليدي إلى كيفية تمثيلك أيضًا، ولكن ليس من الضروري أن يفعل ذلك. فهو يوجه العملاء إلى المصادر التي يمكنهم رؤيتها وتقييمها بأنفسهم، مثل قائمتك وموقعك والمراجعات مع التواريخ المرفقة. يقوم الذكاء الاصطناعي بدمج تلك المصادر في إجابة مكتوبة واحدة، ويقرأها العميل على أنها حقيقة. عندما يكون الأمر خاطئًا، لا يوجد موضع تصنيف يجب مراقبته ولا يوجد تراجع في حركة المرور لتتبعه، لأن الخطأ موجود في النص الذي لم يتم عرضه لك مطلقًا.

بشكل عام، لا تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي الرئيسية للمستهلكين تنبيهًا للشركات على مستوى الموقع عندما تكون معلوماتهم خاطئة. تنص وثائق Google على أن استجابات الذكاء الاصطناعي قد تتضمن أخطاء، وأن النظرات العامة الفردية للذكاء الاصطناعي تحمل رابطًا للتعليقات. تعمل هذه التعليقات على تصحيح الأخطاء ولكنها ليست نظام مراقبة استباقيًا. إنه يعمل فقط إذا لاحظ شخص ما الخطأ أولاً.

5 أنظمة، وليس 1

يمكن أن تصبح عملية الاختبار معقدة عبر منصات بحث الذكاء الاصطناعي المختلفة لأنها لا تعمل بنفس الطريقة. تظهر الآن ميزة AI Overviews كجزء من نتائج بحث Google العادية، ويعد وضع AI تجربة محادثة مباشرة داخل بحث Google. يعمل Gemini كمساعد الذكاء الاصطناعي المنفصل لـ Google. وفي الوقت نفسه، يعد ChatGPT وPerplexity منتجين منفصلين تقدمهما OpenAI وPerplexity AI.

تقوم كل أداة من هذه الأدوات بمعالجة المعلومات واختيارها ودمجها بشكل مختلف، لذلك قد يتلقى السؤال الواحد إجابات مختلفة اعتمادًا على النظام الأساسي الذي تستخدمه. يظهر هذا الاختلاف أيضًا في بيانات البيع بالتجزئة الخاصة بـ Searchable، حيث وجد أن Perplexity يعطي إجابات غير دقيقة في 10% من الحالات، مقارنة بـ 5% لـ Gemini و4% لـ ChatGPT.

إن اختبار أحد الأنظمة لا يخبرك إلا القليل عن الأنظمة الأخرى. لا يزال من الممكن وصف الموقع الذي يتم تسجيله في AI Overviews بشكل خاطئ في ChatGPT.

كيفية اختبار ما يراه العملاء

ابدأ بالتفكير في الأسئلة التي قد تكون لدى عملائك، مثل ساعات العمل أو الخدمات أو ما إذا كان الموقع جيدًا. اكتب هذه الأسئلة في قائمة قياسية حتى يتم فحص كل مكان بنفس الطريقة. قم بتشغيل الأسئلة من خلال AI Overviews وAI Mode في Google، بالإضافة إلى ChatGPT وGemini وPerplexity. حيثما أمكن، قم بإجراء الاختبار بدون سياق المحادثة المحفوظ أو التخصيص، وتتبع المطالبات والإجابات التي تحصل عليها.

نظرًا لأن الإجابات يمكن أن تختلف في كل مرة، اطرح نفس الأسئلة عدة مرات. قم بتنظيم ما تجده في فئات مثل الأخطاء الفعلية أو المعلومات المفقودة أو مشكلات الإدراك. تعامل مع الأخطاء والسهو بشكل منفصل. إن المشاعر وترتيب التوصيات هي مشكلات تتعلق بالسمعة، وليست تصحيحات بسيطة. انتبه بشكل خاص إلى إصلاح الأخطاء التي قد تمنع أحد الأشخاص من الزيارة، مثل ساعات العمل غير الصحيحة أو الإبلاغ عن فرع مغلق.

عند الاستشهاد بالمصادر، تأكد من دقة معلوماتها. قم بتصحيح المعلومات التي تتحكم فيها أو اطلب التصحيحات عند الحاجة. استمر في التحقق بانتظام لأن إصلاح المصدر اليوم لا يؤدي تلقائيًا إلى تحديث إجابات الذكاء الاصطناعي. استخدم قائمة متسقة من الأسئلة والسجل لتسهيل العملية، خاصة إذا كان لديك العديد من المواقع. قم بتغيير عدد مرات التحقق بناءً على عدد المواقع وعدد مرات تغيير التفاصيل.

ماذا تفعل عندما يخطئ الذكاء الاصطناعي

العثور على الخطأ هو الخطوة الأولى. ويتعلق إصلاح المشكلة بضبط المدخلات التي تعتمد عليها هذه الأنظمة بعناية، ثم التحقق من تحسن الإجابات. تذكر أن كل تعديل يجعلك أقرب إلى نتائج أفضل وأكثر موثوقية.

إذا كانت الإجابة خاطئة بشأن ساعات العمل، فتأكد من أن ملفك التجاري على Google وموقعك على الويب وصفحات موقعك تتوافق مع بعضها البعض ومع الواقع. تعد التفاصيل المتضاربة عبر تلك التفاصيل أحد أوضح الأسباب التي تجعل الإجابة خاطئة. نفس الاسم والعنوان والهاتف إن تناسق الأرقام الذي يتطلبه تحسين محركات البحث المحلي دائمًا هو الأساس، ويصبح الأمر أكثر تعقيدًا بمجرد تشغيل مواقع متعددة.

بعد تصحيح المصادر التي تتحكم فيها، انظر إلى المصادر التي لا تملكها. عندما تشير إجابة إلى نشاطك التجاري، افتحها وتحقق من تاريخها وما تقوله بالفعل. يمكن أن يتم سحب المعلومات من صفحة دليل قديمة، أو قائمة مراجعة، أو صفحة حول نشاط تجاري يحمل نفس الاسم. من المرجح أن يتضمن إصلاح هذه المشكلات بعض التواصل المباشر.

وهذا أيضًا هو المكان الذي تبدأ فيه فجوة الحجم التي أشار إليها دونيلي بالمعنى. ارتكبت الشركات الصغيرة المزيد من الأخطاء في اختبارات Searchable، وكانت قراءته هي أن وجود سلسلة رقيقة من معلومات الطرف الثالث يمنح هذه الأنظمة فرصة أقل للعمل منها. إن تغطيتنا الخاصة لما يرتبط باستشهادات ChatGPT تصل إلى نفس النتيجة. إن التواجد الكامل والأكثر اتساقًا عبر الأماكن التي تقرأها هذه الأنظمة يمنحها مادة أفضل لوصفك بها.

إذا وجدت أن الدقة ليست هي المشكلة، وكنت مهتمًا أكثر بالحصول على التوصية على الإطلاق، فهذا هو جانب الرؤية. كتب دان تايلور لمجلة محرك البحث حول تتبع كيفية تمثيل الذكاء الاصطناعي لعلامتك التجارية بمرور الوقت وكيف يتغير الاكتشاف مع تخصيص البحث لكل مستخدم. هذه هي الأماكن التي يجب أن نبدأ منها بالسؤال “كيف نفوز هنا”.

التطلع إلى الأمام

لا تزال أدوات مراقبة إجابات الذكاء الاصطناعي في مراحلها الأولى. يستطيع معظمهم إخبارك ما إذا كان يتم ذكرك أم لا وعدد مرات الإشارة إليها، وهو ما لا يعني إخبارك ما إذا كانت الإشارة صحيحة أم لا.

إن التحقق مما تقوله الإجابة فعليًا عن موقع ما لا يزال يتلخص في قراءته بنفسك. ومع تطور هذه الأدوات، قد يتغير ذلك، ولكن في الوقت الحالي، يتم التدقيق يدويًا، وعندما تجد شيئًا خاطئًا، فإن الخطوة الأولى هي تحسين المصادر التي تتحكم فيها.

المزيد من الموارد:

صورة مميزة: ناتاليا كوساريفيتش/ شترستوك

🚀 انطلق الآن لتحسين SEO موقعك ومتجرك الإلكتروني

إذا كنت ترغب في رفع ترتيب موقعك في نتائج Google، وزيادة الزيارات المجانية، وبناء باك لينك قوي عبر شبكة مواقع موثوقة، فاطلع على باقات تحسين محركات البحث من إشراق.

شاهد الباقات