نعم، ستخفض Google ترتيب مدونات الذكاء الاصطناعي منخفضة الجودة. تعطي خوارزمياتها (مثل التحديث في عام 2024) الأولوية لـ EEAT (الخبرة، الكفاءة، الموثوقية، الجدارة بالثقة).
إذا كان محتوى الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى الأصالة أو العمق أو الدقة (مثل المحتوى الذي يتم إنشاؤه تلقائيًا وغير المراجع)، سينخفض الترتيب بشكل كبير. أشار جون مولر (Google) في عام 2023 إلى أن أنظمة الكشف التلقائي ستحدد وتعدل محتوى الذكاء الاصطناعي منخفض القيمة.
وفقًا لبيانات تحديث خوارزمية Google لعام 2023، كان متوسط ترتيب المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في نتائج البحث أقل بنسبة 11.3% من المحتوى الذي أنشأه الإنسان، ولكن ليس كل محتوى الذكاء الاصطناعي سيعاقب.
ذكرت خوارزمية Google بوضوح أنها “لا تحظر محتوى الذكاء الاصطناعي، ولكنها تعطي الأولوية لتلبية احتياجات المستخدم”.
في الوقت الحالي، يستخدم حوالي 38% من أفضل 1000 مدونة باللغة الإنجليزية أدوات الذكاء الاصطناعي جزئيًا للمساعدة في إنشاء المحتوى، ولكن محتوى الذكاء الاصطناعي غير المرغوب فيه (مثل إعادة الصياغة الميكانيكية، الافتقار إلى العمق) لديه معدل ارتداد يصل إلى 72%، وهو أعلى بكثير من متوسط الصناعة البالغ 53%.
كيف تحكم Google على ما إذا كان المحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
تستخدم Google تقنيات متعددة الأبعاد لتحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، حيث وصلت دقة الكشف إلى 87%. تظهر بيانات عام 2023 أن نظام SpamBrain يحلل أكثر من 430 مليون محتوى تم نشره حديثًا يوميًا، ويتم وضع علامة على حوالي 23% منها على أنها مشتبه في إنشائها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تتضمن نقاط التركيز في الكشف: تحليل نمط النص (دقة 92%)، التحقق من الحقائق (يغطي 89% من المجالات المهنية)، وتتبع سلوك المستخدم (يجمع 15 مؤشر تفاعل).
معدل الحكم الخاطئ على محتوى الذكاء الاصطناعي الذي تم تحسينه يدويًا هو 6.7% فقط، بينما احتمال التعرف على محتوى الذكاء الاصطناعي منخفض الجودة يصل إلى 94%.
تحليل خصائص النص
وجدت الأبحاث أن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي له أنماط واضحة في استخدام علامات الترقيم: تكرار استخدام الفاصلة أعلى بنسبة 22% من الكتابة البشرية، بينما معدل استخدام الفاصلة المنقوطة أقل بنسبة 63%.
من حيث تنوع بناء الجملة في بداية الفقرات، يمكن لمحتوى الذكاء الاصطناعي إنشاء 17 نوعًا فقط من الجمل الافتتاحية الشائعة، بينما يستخدم الكاتب المحترف ما معدله 42 طريقة افتتاح مختلفة.
يظهر نص الذكاء الاصطناعي أيضًا أنماطًا محددة في توزيع استخدام الضمائر، حيث يظهر الضمير “هو/هي” (“它”) بتكرار أعلى بنسبة 37% من الكتابة البشرية، بينما معدل استخدام الضمير الشخصي “نحن” (“我们”) أقل بنسبة 29%.
تستخدم Google نماذج BERT وMUM لاكتشاف خصائص النص:
- كشف تكرار بناء الجملة: يظهر بناء الجملة الثابت في محتوى الذكاء الاصطناعي بتكرار أعلى 3.2 مرات من الكتابة البشرية
- تحليل توزيع المفردات: تكرار المفردات في نص الذكاء الاصطناعي أعلى بنسبة 18% من الكتابة البشرية (بناءً على خوارزمية TF-IDF)
- اختبار التماسك الدلالي: تشكل الفجوات المنطقية في المقالات الطويلة 37% في محتوى الذكاء الاصطناعي، و 9% فقط في الكتابة البشرية
التفاصيل التقنية:
- استخدام نموذج n-gram لتحليل أنماط تجميع العبارات
- حساب تشابه النص من خلال متجهات الكلمات
- الكشف عن الطبيعة الانتقالية بين الفقرات
نظام التحقق من الحقائق
يغطي نظام التحقق من الحقائق في Google القدرة على التحقق عبر اللغات، حيث يمكن للنظام مقارنة مصادر المعلومات الموثوقة في 87 لغة في وقت واحد، ووجد أن محتوى الذكاء الاصطناعي يولد 13% من التشويهات الواقعية عند التحويل متعدد اللغات.
في الكشف عن المجالات المهنية، محتوى الذكاء الاصطناعي الطبي الذي تم إنشاؤه يحتوي على 24% من سوء استخدام المصطلحات المهنية، ودقة تفسير الأحكام القانونية هي 68% فقط.
يتتبع النظام أيضًا سلسلة تتبع المعلومات، ووجد أن 41% من الأخبار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى إشارة المصدر الأصلي، بينما 12% فقط من الأخبار المكتوبة يدويًا لديها هذه المشكلة.
يتضمن نظام التحقق من المعرفة في Google:
- مقارنة البيانات الموثوقة: تغطي 120 مليون نقطة بيانات مهنية
- كشف التوقيت: يمكن أن يحدد 82% من المعلومات القديمة
- مسح التناقضات المنطقية: يكتشف 15% من التعارضات الواقعية في محتوى الذكاء الاصطناعي
سير العمل:
- استخراج الكيانات والمطالبات من المحتوى
- مقارنة بـ 28 مليون عقدة في الرسم البياني المعرفي
- حساب درجة جدارة المعلومات بالثقة
تحليل إشارات سلوك المستخدم
تحلل Google أنماط تفاعل المستخدم عبر أبعاد متعددة. تظهر البيانات أن سلوك التعليق التوضيحي للقراء (التسطير/الملاحظات) على صفحات محتوى الذكاء الاصطناعي أقل بنسبة 55% من المحتوى البشري، ومعدل المشاركة الاجتماعية أقل بنسبة 38%.
على الأجهزة المحمولة، معدل العودة السريعة إلى البحث (العودة في غضون 10 ثوانٍ) لمحتوى الذكاء الاصطناعي يصل إلى 31%، وهو 2.1 مرة من المحتوى البشري.
يراقب النظام أيضًا أن المستخدمين يتنقلون أفقيًا لعرض المحتوى بنسبة 19% أكثر عند قراءة محتوى الذكاء الاصطناعي (قد يكون بسبب مشاكل التنسيق)، بينما معدل إكمال القراءة بملء الشاشة للمحتوى البشري أعلى بنسبة 27%.
تشمل مؤشرات تحسين محركات البحث (SEO) ما يلي:
- متوسط الوقت المستغرق في الصفحة: محتوى الذكاء الاصطناعي أقصر بمعدل 31 ثانية
- معدل النقر للمرة الثانية: أقل بنسبة 19% من المحتوى البشري
- عمق التمرير: معدل القراءة الكاملة يختلف بنسبة 24%
طرق جمع البيانات:
- بيانات مجهولة المصدر من متصفح Chrome
- إحصائيات Google Analytics
- تحليل سجلات البحث
محتوى الذكاء الاصطناعي مقابل الكتابة البشرية
وفقًا لتقرير صناعة تسويق المحتوى لعام 2024، استخدمت 67% من الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إنشاء المحتوى، ولكن لا يزال متوسط ترتيب المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالكامل في نتائج بحث Google أقل بنسبة 8-12% من الكتابة البشرية.
الاختلافات الرئيسية تكمن في:
- عمق المحتوى: كمية البيانات المرجعية في مقالات الذكاء الاصطناعي أقل بنسبة 35% من المحتوى البشري (مصدر البيانات: دراسة Semrush 2024)
- الوقت المستغرق من قبل المستخدم: متوسط وقت القراءة للمحتوى الذي أنشأه الإنسان هو دقيقتان و 18 ثانية، ومحتوى الذكاء الاصطناعي هو دقيقة واحدة و 07 ثوانٍ فقط
- أداء تحسين محركات البحث (SEO): يمكن لمحتوى الذكاء الاصطناعي الذي تم تحسينه يدويًا (إضافة دراسات حالة ورسوم بيانية) زيادة معدل الحصول على الروابط الخارجية بنسبة 22%
تركز خوارزمية Google بشكل أكبر على قيمة المحتوى بدلاً من طريقة الإنشاء.
الذكاء الاصطناعي سريع، ولكن الإنسان أكثر دقة
تظهر البيانات أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها العمل بشكل مستمر لمدة 24 ساعة، بينما يبلغ متوسط وقت الإنتاج الفعال للإبداع البشري 6.2 ساعة فقط في اليوم.
في تغطية الأخبار العاجلة، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مسودة أولية في غضون 17 دقيقة في المتوسط بعد وقوع الحدث، بينما يحتاج الصحفي البشري إلى 42 دقيقة.
ومع ذلك، يفتقر محتوى الذكاء الاصطناعي إلى الاتساق في المصطلحات المهنية، حيث يبلغ معدل توحيد المصطلحات في الوثائق التقنية 83% فقط، بينما يصل الإبداع البشري إلى 97%.
(1) ميزة سرعة الإنشاء للذكاء الاصطناعي
- مقالة من 2000 كلمة: تستغرق أداة الذكاء الاصطناعي 15 دقيقة في المتوسط، وتتطلب الكتابة البشرية 4-6 ساعات
- الإنتاج بالجملة: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء أكثر من 50 محتوى أساسي في وقت واحد (مثل أوصاف المنتج)، وهو ما لا يمكن مقارنته بالبشر
- فرق التكلفة: تبلغ تكلفة المحتوى الواحد للذكاء الاصطناعي حوالي 5-20 دولارًا أمريكيًا، بينما يتقاضى المؤلفون المحترفون 100-500 دولارًا أمريكيًا
(2) ميزة الدقة البشرية
- معدل الخطأ: معدل الخطأ الواقعي في محتوى الذكاء الاصطناعي هو 12.7% (البشري 4.3% فقط)
- المصطلحات الصناعية: في المجالات المهنية مثل الطب/القانون، تبلغ دقة البشر 41% أعلى
- التكيف المحلي: يمكن للبشر التعامل بشكل أفضل مع اللهجات والفروق الثقافية (معدل خطأ الذكاء الاصطناعي 28%)
دراسة حالة نموذجية: أظهر اختبار مدونة تقنية أن “دليل تقنية 5G” الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يتطلب تعديلًا بشريًا لـ 47% من المحتوى قبل النشر
اتساع الذكاء الاصطناعي مقابل عمق الإنسان
من منظور قيمة المحتوى، يُظهر إنشاء الذكاء الاصطناعي والإبداع البشري خصائص تكميلية. يتفوق الذكاء الاصطناعي في تصور البيانات، حيث يزيد الوقت الذي يقضيه المستخدم في المقالات التي تولد الرسوم البيانية تلقائيًا بنسبة 28%.
ومع ذلك، في التعبير العاطفي، يبلغ مؤشر التعاطف (باستخدام معايير الاختبار النفسي) للمحتوى المتعلق بأسلوب الحياة الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي 65% فقط من المحتوى البشري.
في المحتوى المهني، درجة وضوح تفسير المفاهيم للذكاء الاصطناعي أقل بنسبة 31% من البشر.
(1) نطاق تغطية المعلومات
- يمكن للذكاء الاصطناعي دمج أكثر من 100 مصدر بسرعة، لكن 75% من المحتوى يتوقف عند التفسير السطحي
- يمكن للكتابة البشرية توفير معلومات متعمقة مثل المقابلات الحصرية والبيانات غير المنشورة
(2) التماسك المنطقي
- احتمال حدوث قفز في الموضوع في مقالات الذكاء الاصطناعي الطويلة أعلى بنسبة 60% من البشر
- تقييم “صعوبة الفهم” للقراء لمقالات التكنولوجيا التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أعلى بـ 2.3 مرة من البشر (على مقياس 5 نقاط)
(3) ثقة المستخدم
- أظهرت الاستطلاعات أن 58% من القراء يثقون في المقالات التي تحدد مؤهلات الكاتب
- يزيد معدل مشاركة المحتوى مع صورة المؤلف الحقيقية بنسبة 33%
الوضع المختلط
تظهر تعليقات الشركات أنه بعد المساعدة بالذكاء الاصطناعي، زادت إنتاجية فريق المحتوى بمقدار 2.4 مرة، بينما انخفضت تكاليف الموارد البشرية بنسبة 37%. فيما يتعلق بصيانة تحديث المحتوى، أدى وضع الذكاء الاصطناعي + الإنسان إلى زيادة توقيت تحديث المعلومات بنسبة 53% وتسريع تصحيح الأخطاء بنسبة 41%.
في الوضع المختلط، وصل متوسط درجة اتساق نمط المحتوى إلى 89%، وهو أعلى بـ 22 نقطة مئوية من الإنشاء بالذكاء الاصطناعي البحت، وأقرب إلى مستوى 94% للإنشاء البشري البحت.
(1) طرق التطبيق السائدة
- مسودة أولية بواسطة الذكاء الاصطناعي + تحسين يدوي (يمثل 82% من تطبيقات الشركات)
- هيكل بشري + ملء البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي (يوفر 30% من الوقت)
- الذكاء الاصطناعي يتحقق من القواعد + صقل يدوي (معدل الخطأ ينخفض بنسبة 68%)
(2) مقارنة أداء تحسين محركات البحث (SEO)
| نوع المحتوى | متوسط الترتيب | عدد الروابط الخارجية | معدل النقر |
|---|---|---|---|
| الذكاء الاصطناعي البحت | 48 | 1.2 | 2.1% |
| البشري البحت | 32 | 4.7 | 3.8% |
| الذكاء الاصطناعي + البشري | 29 | 5.3 | 4.2% |
(3) اقتراحات التشغيل
- يوصى بأن يقود الإنسان المحتوى التقني (متطلبات دقة عالية)
- يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء + التحقق البشري لصفحات الأخبار/المنتجات
- تحديث 15% من المحتوى شهريًا للحفاظ على النشاط
خصائص محتوى الذكاء الاصطناعي المعرضة لانخفاض الترتيب من Google
يظهر تقرير جودة البحث من Google لعام 2024 أن حوالي 23% من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي قد تم تخفيض ترتيبه بسبب مشاكل الجودة، وتشمل الخصائص الأكثر شيوعًا ما يلي:
- المحتوى المتكرر: في المقالات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، توجد مشاكل تكرار الفقرات أو العبارات في 42% (الكتابة البشرية 12% فقط)
- كثافة المعلومات المنخفضة: يحتوي محتوى الذكاء الاصطناعي الذي تم تخفيض ترتيبه على 1.2 نقطة بيانات فقط في المتوسط لكل ألف كلمة، بينما يصل المحتوى عالي الجودة إلى 3.5 نقطة
- سلوك المستخدم السيئ: يصل متوسط معدل ارتداد هذا المحتوى إلى 74%، وهو أعلى بكثير من 53% للمحتوى عالي الجودة
قيمة منخفضة، متكرر، يفتقر إلى العمق
وجدت الأبحاث أن دقة الاقتباس من البيانات في مقالات الذكاء الاصطناعي تبلغ 68% فقط، بينما تصل الكتابة البشرية إلى 92%. فيما يتعلق بصلة دراسات الحالة، 42% من دراسات الحالة في محتوى الذكاء الاصطناعي ذات صلة ضعيفة بالموضوع، بينما هذه النسبة في الكتابة البشرية هي 15% فقط.
في أدلة التشغيل التقنية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، يصل معدل فقدان الخطوات أو ترتيبها غير الصحيح إلى 29%، مما قد يسبب صعوبات تشغيلية فعلية للقراء.
(1) تكرار المعلومات والقوالب النمطية
- معدل تكرار الفقرات: في محتوى الذكاء الاصطناعي منخفض الجودة، 35% من هياكل الفقرات متشابهة للغاية (مثل الاستخدام المتتالي لـ “أولاً/ثانيًا/أخيرًا”)
- التعبيرات النمطية: يمكن لـ Google اكتشاف 47 نوعًا من بناء الجمل الثابت التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر (مثل “باختصار” “من الجدير بالذكر”)
- الحل: إعادة كتابة 30% على الأقل من المحتوى يدويًا لزيادة تنوع التعبير
(2) أخطاء الحقائق والمعلومات القديمة
- مقارنة معدل الخطأ: معدل الخطأ في محتوى الذكاء الاصطناعي الطبي هو 18%، بينما الكتابة البشرية هي 5% فقط
- مشاكل التوقيت: 62% من المقالات التقنية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تستخدم بيانات أقدم من عامين
- دراسة حالة نموذجية: في “اتجاهات تحسين محركات البحث (SEO) لعام 2024″ التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، 40% من “الاتجاهات الجديدة” كانت في الواقع طرقًا قديمة من عام 2021
(3) محتوى سطحي يفتقر إلى البصيرة
- مقارنة العمق: يحتوي محتوى الذكاء الاصطناعي على 0.7 فكرة أصلية فقط في المتوسط لكل مقالة، بينما يصل الإبداع البشري إلى 2.4 فكرة
- دراسة الحالة: أظهر اختبار مدونة مالية أن تحليل الاستثمار المكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي البحت يستغرق 51 ثانية فقط للمستخدمين، بينما يصل المكتوب يدويًا إلى 3 دقائق و 12 ثانية
صعوبة القراءة، لا يتوافق مع نية البحث
يحتاج المستخدمون إلى التمرير بمعدل 2.4 شاشة للعثور على المعلومات الأساسية في مقالات الذكاء الاصطناعي، بينما يحتاج المحتوى البشري إلى 1.7 شاشة فقط.
في محتوى حل المشكلات الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، 37% فشل في حل المتطلبات الأساسية للمستخدم، مما أدى إلى انخفاض معدل تحويل الاستشارة لتلك الصفحات بنسبة 63% مقارنة بالكتابة البشرية.
(1) الهيكل اللغوي الميكانيكي
- درجة القراءة: متوسط درجة صعوبة قراءة Flesch لمحتوى الذكاء الاصطناعي أعلى بنسبة 22% من البشر (أصعب في القراءة)
- طول الفقرة: 68% من المحتوى الذي تم تخفيض ترتيبه يستخدم فقرات طويلة تزيد عن 5 أسطر (يتم التحكم في المحتوى عالي الجودة ليكون في حدود 3 أسطر)
(2) انخفاض مطابقة نية البحث
- مقارنة ترتيب TOP 20: المحتوى الذي يطابق نية البحث بدقة لديه CTR يصل إلى 8.3%، بينما غير المتطابق هو 2.1% فقط
- الأخطاء الشائعة: يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء “كيفية إصلاح iPhone” كـ دليل شراء بدلاً من دليل إصلاح (معدل الخطأ 27%)
(3) الافتقار إلى البيانات المنظمة
- معدل استخدام القوائم/الرسوم البيانية: 89% من المحتوى عالي الجودة يحتوي على عناصر منظمة، ومحتوى الذكاء الاصطناعي منخفض الجودة 31% فقط
- تسلسل العناوين: 54% من المحتوى الذي تم تخفيض ترتيبه لديه مشاكل في سوء استخدام علامات H2/H3
النص المخفي، حشو الكلمات الرئيسية، إلخ
كشف الكشف أن نصوص الربط التي يتم إنشاؤها تلقائيًا 43% منها بها مشاكل في الإفراط في التحسين، وهو أعلى بكثير من 12% للعمليات البشرية. في استخدام سمات ALT للصور، يحتوي 28% من محتوى الذكاء الاصطناعي على حشو للكلمات الرئيسية، بينما هذه النسبة في المحتوى البشري هي 7% فقط.
تتبنى بعض مواقع الذكاء الاصطناعي استراتيجيات إعادة تجميع المحتوى، حيث تقسم الموضوع نفسه إلى مقالات متعددة متشابهة، ويصل معدل تكرار الفقرات في هذه المقالات إلى 58%، وهو أعلى بكثير من عتبة Google الموصى بها 30%.
(1) خصائص الإفراط في تحسين محركات البحث (SEO)
- كثافة الكلمات الرئيسية: متوسط تكرار الكلمات الرئيسية في المحتوى المعاقب هو 4.7 مرة/100 كلمة (المستوى العادي 2.3 مرة)
- النص المخفي: يحاول حوالي 7% من محتوى الذكاء الاصطناعي منخفض الجودة إضافة كلمات رئيسية غير ذات صلة بنص أبيض
(2) إشارات الموثوقية المنخفضة
- جودة الروابط الخارجية: 61% من مصادر الاستشهاد في المحتوى الذي تم تخفيض ترتيبه هي مواقع ويب منخفضة الموثوقية (الكتابة البشرية 28% فقط)
- معلومات المؤلف: 92% من محتوى الذكاء الاصطناعي المعاقب لا يحتوي على اسم مؤلف واضح
(3) نمط مزارع المحتوى
- تكرار النشر: تنشر مواقع الذكاء الاصطناعي التي تم تخفيض ترتيبها بالكامل 47 مقالة يوميًا في المتوسط، بينما تنشر المواقع عالية الجودة حوالي 5-8 مقالات
- تشابه المحتوى: يصل تشابه المحتوى بين مقالات بعض مواقع الذكاء الاصطناعي إلى 73% (عادةً ما تكون المواقع التي يديرها الإنسان أقل من 30%)
طالما يتم اتباع مبدأ EEAT (الكفاءة، الموثوقية، الجدارة بالثقة) من Google، يمكن للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أيضًا الحصول على ترتيب أعلى.
