كيف تستخدم خوارزمية Num الذكاء الاصطناعي في تحديد الكلمات المفتاحية - المجال ليس متروكا للكاتب

الفرق بين السيو التقليدي seo والسيو بالذكاء الاصطناعي geo الذي يعتمد على خوارزمية NUM neural understanding model تكمن بشكل اساسي في طريقة التصرف فبينما يعتمد تحسين محركات البحث (SEO) على ما يقدمه الكاتب من كلمات مفتاحية وتكرار للكلمة تعتمد خوارزمية NUM على أدواتها للوصول الى الكلمات المفتاحية الدقيقة تماما بعيدا عن تكرار الكلمات بدون معنى.

الاعتماد على الطرق التقليدية، مثل تكرار الكلمات الأكثر شيوعًا في النص، أصبح محدود الفاعلية، خاصة مع تطور محركات البحث واعتمادها على فهم المعنى والسياق. هنا يأتي دور خوارزمية Num الحديثة، التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وطرق مثل TF-IDF لاختيار الكلمات المفتاحية الأكثر دلالة على الموضوع.

تهدف هذه المقالة على بوابة عالم واحد للإعلام والبرمجيات إلى شرح آلية عمل خوارزمية Num مقارنة بالأساليب التقليدية، مع توضيح دور العنوان والصور والنصوص على الصور في تحديد الكلمات المفتاحية بدقة.

1. SEO التقليدية

• يعتمد على الكلمات المفتاحية التي نختارها نحن يدويًا.

• إذا اخترنا كلمات مفتاحية غير دقيقة أو عامة، فنتيجة البحث قد تكون ضعيفة.

• الأسلوب يعتمد على تكرار الكلمات داخل النصوص والعناوين والروابط، لكن لا يفهم المعنى أو السياق الحقيقي للمقال.

2. Geo / Num (التحليل الذكي)

• يختار الكلمات المفتاحية تلقائيًا بناءً على تحليل النصوص والسياق.

• يستخدم تقنيات مثل NLP وTF-IDF لفهم موضوع المقال والعبارات الأكثر دلالة عليه.

• يأخذ في الاعتبار: العنوان، النص، الصور، والنصوص على الصور.

• النتيجة: كلمات مفتاحية ذكية، دقيقة، تعكس نية البحث الحقيقية للمستخدم، وليس فقط ما قدمه الكاتب.

1. القيود في الأساليب التقليدية لـ SEO

الأساليب التقليدية في SEO تعتمد على قواعد بسيطة غالبًا ما تشمل:

1. تكرار الكلمات: الكلمات الأكثر ظهورًا في النص تُعتبر أكثر أهمية.

1. الروابط الداخلية والخارجية: المواقع التي تحتوي على روابط أكثر لكلمات مفتاحية محددة قد تُفضل في الترتيب.

1. استخدام العناوين الأساسية والفرعية: لكن بدون تحليل دقيق للسياق.

مثال عملي

لنفترض مقالًا بعنوان:

فوائد الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة المستخدم

ومحتوى المقال:

الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا مهمًا في تحسين تجربة المستخدم على المواقع الإلكترونية.
يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل سلوك الزائر وتقديم محتوى شخصي.
كما تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في التوصية بالمقالات والمنتجات التي تهم المستخدم،
وبالتالي زيادة التفاعل وتقليل معدل الخروج من الموقع.

الطريقة التقليدية لاختيار الكلمات المفتاحية ستختار غالبًا الكلمات الأكثر تكرارًا مثل:

المستخدم, الذكاء, المواقع, تحسين

المشكلة: هذه الكلمات عامة جدًا ولا تعكس بدقة موضوع المقال "الذكاء الاصطناعي وتجربة المستخدم".

2. خوارزمية Num: فهم السياق والموضوع

أ. تحليل النصوص باستخدام NLP

NLP (Natural Language Processing) هو علم معالجة اللغة الطبيعية، ويتيح للأنظمة فهم النصوص بشكل يشبه الفهم البشري. الخطوات الأساسية:

1. التقسيم إلى كلمات وجمل (Tokenization):

تحويل النص إلى عناصر صغيرة يمكن تحليلها، مثل:

"الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا مهمًا" → ["الذكاء", "الاصطناعي", "أصبح", "جزءًا", "مهمًا"]

1. تنقية النصوص: إزالة الكلمات العامة (Stop Words) وعلامات الترقيم.

1. التعرف على المعنى والسياق: تحديد العبارات الأكثر دلالة على موضوع المقال، وليس مجرد التكرار.

ب. استخدام TF-IDF

TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) تقنية رياضية لتقييم أهمية كل كلمة في نص معين مقارنة بمجموعة من النصوص:

1. TF (تكرار الكلمة في المستند): كلما زاد ظهور الكلمة، زاد وزنها.

1. IDF (التكرار العكسي للكلمة في جميع المستندات): الكلمات الشائعة جدًا في كل المستندات يقل وزنها.

الحساب النهائي:

الوزن النهائي للكلمة = TF × IDF

مثال عملي:

• "الذكاء الاصطناعي" → يظهر مرتين في المقال، ونادر في المستندات الأخرى → وزن كبير

• "المستخدم" → يظهر كثيرًا في كل المقالات → وزن أقل

الناتج: قائمة بالكلمات الأكثر دلالة على الموضوع:

الذكاء الاصطناعي, تحسين تجربة المستخدم, التوصية بالمحتوى, التعلم الآلي, المواقع الإلكترونية

3. دور العنوان في اختيار الكلمات المفتاحية

العنوان يلعب دورًا أساسيًا، لأن الكلمات الموجودة فيه:

• تعكس نية البحث للمستخدم.

• تحصل على وزن أكبر عند التحليل باستخدام Num.

مثال عملي:

عنوان المقال: "فوائد الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة المستخدم"

• كلمات العنوان "الذكاء الاصطناعي" و "تحسين تجربة المستخدم" ستظهر في أعلى قائمة الكلمات المفتاحية لأنها مهمة ودالة على محتوى المقال.

4. الفرق بين SEO التقليدية وNum

النتيجة: Num تختار كلمات دقيقة تعكس موضوع المقال، بينما SEO التقليدية قد تختار كلمات عامة وغير مفيدة.

5. التعامل مع الصور

الصور في المقالات تلعب دورًا كبيرًا:

أ. استخدام النصوص المرتبطة بالصورة

• Alt Text (النص البديل للصورة)

• Title (عنوان الصورة)

• Caption (تسمية تحت الصورة)

مثال:

• الخوارزمية تحلل النصوص المرافقة وتربطها بسياق المقال، مما يزيد دقة الكلمات المفتاحية.

ب. النصوص على الصورة نفسها (Embedded Text / OCR)

• يتم استخراج النصوص المكتوبة داخل الصورة باستخدام OCR.

• الكلمات الموجودة داخل الصورة تُدمج مع النصوص الأخرى لتحسين اختيار الكلمات المفتاحية.

مثال:

إذا كانت الصورة تحتوي على "التوصية بالمحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي"، فإن هذه العبارة ستعزز وزن "التوصية بالمحتوى" في قائمة الكلمات المفتاحية.

6. مثال عملي لكود PHP

$title = "فوائد الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة المستخدم";
$article = "الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا مهمًا في تحسين تجربة المستخدم على المواقع الإلكترونية...
يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل سلوك الزائر...
كما تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في التوصية بالمقالات والمنتجات...";

$keywords_pool = ["الذكاء الاصطناعي", "تحسين تجربة المستخدم", "المواقع الإلكترونية",
"التعلم الآلي", "توصية بالمحتوى", "التفاعل", "المستخدم"];

// وزن الكلمات حسب وجودها في العنوان + النص
$suggested_keywords = [];
foreach ($keywords_pool as $kw) {
$weight = 0;
if (strpos($article, $kw) !== false) $weight += 1; // وجود في النص
if (strpos($title, $kw) !== false) $weight += 2; // وجود في العنوان = وزن أكبر
if ($weight > 0) $suggested_keywords[$kw] = $weight;
}

arsort($suggested_keywords);
echo "الكلمات المفتاحية المقترحة: " . implode(", ", array_keys($suggested_keywords));
?>

الناتج المتوقع:

الكلمات المفتاحية المقترحة: الذكاء الاصطناعي, تحسين تجربة المستخدم, التوصية بالمحتوى, التعلم الآلي, المواقع الإلكترونية

وفي ختام موضوعنا نؤكد ما يلي:

1. Num تحليل النصوص بشكل ذكي باستخدام NLP وTF-IDF لاختيار الكلمات المفتاحية الأكثر دلالة.

1. العنوان يعطي وزنًا إضافيًا للكلمات الرئيسية، ما يعزز دقة النتائج.

1. الصور والنصوص الموجودة عليها تساهم في تحسين السياق ودقة اقتراح الكلمات المفتاحية.

1. الفرق الجوهري مع SEO التقليدية: Num يعتمد على الفهم السياقي والمعنى، بينما SEO التقليدية تعتمد على التكرار فقط.

1. النتيجة: كلمات مفتاحية ذكية، دقيقة، تعكس موضوع المقال بالكامل، وتزيد من فرص ظهوره في نتائج البحث الصحيحة.

   
   

   روابط تهمك