محركات البحث التوليدية (GSEs)، المدفوعة بالتقدم في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتقنية التوليد المعززة بالاسترجاع (RAG)، تحدث ثورة في استرجاع المعلومات. على عكس محركات البحث التقليدية التي تعتمد بشكل رئيسي على مطابقة الكلمات المفتاحية وخوارزميات الروابط، تقوم محركات البحث التوليدية بتوليف بيانات دلالية من مصادر متعددة لتقديم أجوبة أكثر دقة وذات سياق أكثر أهمية. أمثلة مثل BingChat و Perplexity. ai توضح كيف أن دمج الاسترجاع والولادة يؤدي إلى استجابات متماسكة وذات معنى. وعلى الرغم من فوائدها في تجربة المستخدم، فإن محركات البحث التوليدية تتحدّى طرق تحسين محركات البحث التقليدية (SEO)، التي كانت تركز عادة على تحسين المحتوى بناءً على عوامل تصنيف شفافة مثل الكلمات المفتاحية والبيانات الوصفية وهياكل المواقع ضمن محركات البحث الكلاسيكية. بالنسبة للمحركات التوليدية، فإنها تعمل كنظام غامض بمصطلحات خوارزميات معقدة وغير شفافة لترتيب النتائج وتوليد الردود. عملية استرجاع وتوليد المعنى والسياق الخاصة بها لا تتأثر بشكل مباشر بالحيل التقليدية لتحسين محركات البحث، مما يخلق فجوة حيث أن التحسين التقليدي قد يقلل من ظهور وتأثير المحتوى في بيئة البحث التوليدي. ولتصحيح ذلك، تم تطوير استراتيجية جديدة تُسمى تحسين محركات البحث التوليدية المعتمدة على الدور والنوايا (G-SEO)، والتي تركز على نمذجة نية المستخدم من خلال عملية تحسين تأملية تأخذ في الاعتبار الأدوار المعلوماتية المتنوعة. بدلاً من التركيز الضيق على الكلمات المفتاحية، تفسر هذه الاستراتيجية الغرض والسياق وراء الاستفسارات، موجهة منشئي المحتوى لتحسين المواد بحيث تتوافق بشكل أفضل مع معالجة المعنى في أنظمة GSE. تحديات تقييم التحسين ضمن محركات البحث التوليدية تظهر بسبب محدودية نطاق البيانات السابقة. لمواجهة ذلك، تم اختبار G-SEO على مجموعة بيانات GEO موسعة تحتوي على تنويعات مختلفة من الاستعلامات التي تحاكي سلوك البحث المعقد في العالم الحقيقي بشكل أفضل.

بالإضافة إلى ذلك، تقدم مجموعة التقييم G-Eval 2. 0، وهي مقياس تقييم مكون من ستة مستويات مدعوم بنماذج لغة كبيرة، تقييماً دقيقاً ومتوافقاً مع فهم الإنسان. تعتمد هذه المنهجية على ملاحظة كل من الانطباعات الذاتية للمستخدمين ومدى وضوح وتأثير المحتوى من خلال معايير موضوعية، لضمان أن تكون التحسينات ذات معنى وقابلة للقياس من وجهة نظر رضا المستخدم. أظهرت التجارب مع G-SEO أن استغلال نية البحث لتحسين المحتوى يعزز بشكل كبير من وضوحه وارتباطه في نتائج GSE. مقارنةً بالطرق الأساسية التي تركز على تحسين جوانب محتوى منفردة، تقدم G-SEO نتائج أفضل باستمرار في كل من المقاييس الذاتية والموضوعية، مما يسلط الضوء على قيمة النهج المعتمد على النية والمعزز بالدور في التنقل داخل آليات الاسترجاع والتوليد المعقدة في GSE. هذه النتائج لها تأثيرات مهمة على منشئي المحتوى والمسوقين والمتخصصين في تحسين محركات البحث الذين يتكيفون مع تطور مشهد البحث. مع إعادة تصميم GSE لكيفية العثور على المستخدمين للمعلومات وتفاعلهم معها، سيكون تبني تحسينات قائمة على النية ومدركة للأدوار أمراً حاسماً للحفاظ على الوجود الرقمي وتعزيزه. كما أن المنهجيات الجديدة التي تم تقديمها، بما في ذلك مجموعة بيانات GEO الموسعة ومرجع G-Eval 2. 0 المتقدم، توفر أدوات قيمة للبحث المستمر والتقدم في تحسين البحث التوليدي. باختصار، فإن ظهور محركات البحث التوليدية يعكس تحولاً نوعياً في استرجاع المعلومات، ويقدم تحديات وفرصاً لعملية تحسين محركات البحث. يوفر إطار G-SEO المعتمد على النوايا والدور، والذي يركز على نية البحث ويدعمه تحسين أدوات التقييم، حلاً فعالاً يتماشى مع الديناميات الدلالية والسياقية لـ GSEs. ومع تطور هذا المجال، سيكون الابتكار المستمر في استراتيجيات التحسين ومعايير التقييم ضرورياً لتحقيق الإمكانات التحويلية الكاملة لتكنولوجيا البحث التوليدي.