برای اینکه در ساختار دهی محتوا برای هوش مصنوعی موفق عمل کنید، باید رویکردتان را تغییر دهید. هدف اصلی این است که مدل های زبانی بزرگ (LLM) بتوانند به آسانی متن شما را بخوانند و به آن ارجاع دهند.
استفاده از شفافیت، قالب بندی درست و رعایت سلسله مراتب محتوایی می تواند شانس دیده شدن شما را در سئو و هوش مصنوعی به شدت افزایش دهد.
وقتی در دنیای سئو صحبت از چیدمان محتوا برای ربات ها می شود، ذهن اکثر افراد به سمت داده های ساختار یافته می رود. مواردی مثل اسکیما (Schema.org)، جیسون ال دی (JSON-LD) و گراف دانش که بسیار فنی هستند.
درست است که این لایه از نشانه گذاری هنوز هم کاربرد دارد، اما بحث امروز ما در مورد محصور کردن محتوا در تگ های کدنویسی نیست.
باید بدانید که ساختار دهی متن با داده های ساختار یافته یا همان استراکچر دیتا تفاوت دارد.
چرا معماری محتوا در عصر هوش مصنوعی مهم است؟
در این نوشتار می خواهیم به موضوعی عمیق تر بپردازیم که در عصر هوش مصنوعی مولد اهمیتی حیاتی پیدا کرده است. ما در مورد نحوه چیدمان واقعی کلمات روی صفحه صحبت می کنیم.
این موضوع تاثیر مستقیمی بر نحوه درک، استخراج و نمایش اطلاعات توسط مدل های زبانی بزرگ در نتایج جستجو دارد.
داده های ساختار یافته فنی شاید اختیاری باشند، اما داشتن یک قالب بندی منظم و ساختار یافته در نوشتار اصلا اختیاری نیست.
اگر هدف شما این است که محتوایتان در مرورهای هوش مصنوعی (AI Overviews) یا ابزارهایی مثل Perplexity نمایش داده شود، باید به ساختار وب سایت و معماری صفحه خود دقت کنید.
ارجاعات چت جی پی تی (ChatGPT) و ویژگی های پاسخ مستقیم که توسط LLM ها ارائه می شوند، به شدت به این معماری وابسته هستند.
عناصری که باید روی آن ها تمرکز کنید عبارتند از:
- استفاده درست از سرفصل ها
- پاراگراف بندی منظم
- لیست ها و فهرست ها
- ترتیب منطقی مطالب
- شفافیت و سازگاری در بیان
مدل های زبانی بزرگ (LLM) چگونه محتوا را تفسیر می کنند؟
بیایید بحث را با اصول اولیه و پایهای شروع کنیم تا درک عمیقی از ماجرا داشته باشیم.
مکانیزم عمل مدلهای زبانی بزرگ یا همان LLM ها با رباتهای خزنده موتور جستجو کاملا متفاوت است.
رباتهای قدیمی به شدت وابسته به مواردی مثل نشانهگذاریها، دادههای متا و ساختار لینکها بودند. اما هوش مصنوعی محتوا را به شکل دیگری میبیند.
این مدلها صفحه شما را مثل یک ربات اسکن نمیکنند، بلکه محتوا را جذب میکنند. آنها متن را به توکنهای کوچک تقسیم میکنند.
سپس با استفاده از مکانیزمهای توجه، کلمات کلیدی LSI و روابط معنایی بین جملات و مفاهیم را تجزیه و تحلیل میکنند.
آنها دنبال تگ متا یا قطعه کد JSON-LD نیستند تا بفهمند موضوع صفحه چیست. آنها به دنبال وضوح معنایی هستند.
سوال اصلی آنها این است: آیا این محتوا ایده روشنی دارد؟ آیا منسجم است؟ آیا مستقیماً به هدف جستجو و سوال کاربر پاسخ میدهد؟
معیارهای تحلیل در GPT-4 و Gemini
مدلهای پیشرفتهای مانند GPT-4 یا Gemini موارد زیر را با دقت بررسی میکنند:
- ترتیب ارائه اطلاعات: اطلاعات چگونه و با چه اولویتی بیان شدهاند.
- سلسله مراتب مفاهیم: به همین دلیل است که تگهای هدینگ هنوز هم حیاتی هستند.
- نشانههای بصری و قالب بندی: استفاده درست از نقطه گذاری، جداول و بولت پوینتها.
- تکرار و تقویت پیام: که به مدل کمک میکند نکات کلیدی را تشخیص دهد.
دقیقاً به همین دلیل است که محتوایی با ساختار ضعیف، حتی اگر پر از کلمات کلیدی باشد، نادیده گرفته میشود.
در مقابل، یک پست وبلاگ که شفاف و خوش ساختار است، حتی بدون کدهای فنی، شانس بالایی برای پارافریز شدن یا دریافت ارجاع مستقیم دارد.
چرا ساختار در جستجوی هوش مصنوعی حیاتی است؟
در دنیای سنتی و زمانی که میپرسیدیم سئو چیست، همه چیز درباره رتبه بندی بود. اما در سئو و هوش مصنوعی، بازی به سمت نمایه سازی تغییر کرده است.
وقتی یک مدل زبانی میخواهد پاسخ دهد، یک صفحه کامل را نمایش نمیدهد. بلکه از منابع مختلف، جمله به جمله و پاراگراف به پاراگراف اطلاعات جمع میکند.
آنها یک پاسخ کاملاً جدید میسازند که بر اساس درکشان از محتوا شکل گرفته است.
چه محتوایی برای هوش مصنوعی قابل درک تر است؟
محتوایی شانس بیشتری دارد که ویژگیهای زیر را داشته باشد:
- تقسیم بندی منطقی: هر بخش باید فقط یک ایده واحد را بیان کند.
- سازگاری در لحن: واژگان و لحن متن در سراسر مقاله یکدست باشد.
- تجزیه و تحلیل سریع: استفاده از فرمتهایی مثل سوالات متداول (FAQ) و مراحل قدم به قدم.
- وضوح در نوشتن: دوری از پیچیدگیهای ادبی و نوشتن با شفافیت کامل.
موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بیرون کشیدن یک پاسخ گام به گام، نیازی به اسکیمای پیچیده ندارند.
آنها فقط از شما میخواهند که مراحل را به وضوح برچسب گذاری کنید. اطلاعات را کنار هم نگه دارید و در متنهای طولانی گم نکنید.
همچنین نباید با دعوت به اقدامهای مزاحم یا پاپ آپهای بی ربط، رشته کلام را قطع کنید.
امروزه ساختار تمیز محتوا، یک فاکتور رتبه بندی جدید است. نه به معنای سنتی آن، بلکه در اقتصاد جدید ارجاع نویسی هوش مصنوعی که وارد آن شدهایم.
مدل های زبانی بزرگ (LLM) هنگام تحلیل محتوا به چه چیزهایی توجه می کنند؟
من بر اساس تجربه شخصی و آزمایش های متعددی که با ابزارهایی مثل پرپلکسیتی (Perplexity)، چت جی پی تی و بینگ کوپایلت انجام دادم، به نتایج جالبی رسیدم.
این نتایج نشان می دهد که مدل های زبانی بزرگ هنگام بررسی یک محتوا، دنبال چه ویژگی هایی می گردند:
سرفصل ها و زیر سرفصل های شفاف
ساختار هدینگ ها برای LLM ها بسیار حیاتی است. صفحاتی که سلسله مراتب H1 تا H3 را به درستی رعایت کرده باشند، بسیار راحت تر از متن های طولانی و بدون ساختار درک می شوند.
پاراگراف های کوتاه و متمرکز
پاراگراف های طولانی، اصل مطلب را پنهان می کنند. بهتر است افکارتان را به صورت مجزا بیان کنید. هر پاراگراف باید فقط یک ایده واحد را منتقل کند.
قالب های ساختار یافته
اگر می خواهید محتوایتان در نتایج هوش مصنوعی دیده شود، باید استخراج آن را آسان کنید. بازنویسی محتوا به صورت فهرست های نشانه دار، جداول و سوالات متداول برای موتورهای پاسخگو مثل معدن طلا هستند.
تعریف موضوع در همان ابتدا
اصل مطلب را زودتر بگویید. کاربر و مدل هوش مصنوعی نباید برای فهمیدن جان کلام، ۶۰۰ کلمه داستان سرایی بخوانند.
استفاده از نشانه های معنایی
کلماتی مثل “به طور خلاصه”، “مهم ترین نکته” یا “گام اول” به LLM ها کمک می کنند تا ساختار را بهتر بفهمند.
جالب است بدانید که این عبارات در محتواهای تولید شده توسط هوش مصنوعی زیاد دیده می شود. چون مدل ها می دانند چگونه اطلاعات را شفاف و ساختار یافته ارائه کنند.
چرا مقاله من در نتایج نمایش داده نشد؟ (یک مثال واقعی)
در دسامبر ۲۰۲۴ مقاله ای درباره اهمیت اسکیما در جستجوی هوش مصنوعی نوشتم. ساختار وب سایت و محتوای آن کاملا شفاف و مرتبط بود.
اما در جستجوهای من نمایش داده نشد. چرا؟ چون در عنوان یا URL از کلمه “LLM” استفاده نکرده بودم.
تمام مقالاتی که رتبه گرفتند این کلمه را در عنوان داشتند، اما مقاله من فقط به “جستجوی هوش مصنوعی” اشاره کرده بود.
درست است که این دو مفهوم مرتبط هستند، اما انتخاب مدل برای نمایش پاسخ، مستقیما به کلمات استفاده شده در پرامپت وابسته است.
اگر از مدل بخواهید مقالاتی درباره LLM نشان دهد، اولویت با محتوایی است که دقیقا همین کلمه را دارد.
بنابراین، هنوز هم انتخاب کلمه کلیدی و تحقیق در مورد آن اهمیت دارد. چون رفتار جستجو همچنان به زبان انسان ها و نحوه بیان آن ها وابسته است.
تحقیقات علمی درباره بازیابی اطلاعات چه می گویند؟
تحقیقات جدید هم این دیدگاه لایه بندی شده را تایید می کنند.
یک مقاله در سال ۲۰۲۳ نشان داد که تکنیک های ساده تطبیق کلمات کلیدی، اغلب نتایج بهتری نسبت به روش های صرفا معنایی دارند.
این یعنی حتی در سیستم های هوشمند، استفاده از عبارات شفاف و صریح باعث بهبود پاسخ ها می شود.
درس اصلی این است که اگر می خواهید محتوایتان پیدا شود، باید مکانیسم جستجوی هوش مصنوعی را بشناسید.
این سیستم زنجیره ای از پرامپت، بازیابی و سنتز است. شما باید در لایه بازیابی با سیستم هماهنگ باشید.
این موضوع به محدودیت درک هوش مصنوعی ربطی ندارد، بلکه به دقت در بازیابی مربوط است.
مدل های زبانی می توانند مفاهیم پیچیده را بفهمند، اما وقتی نقش موتور جستجو را بازی می کنند، به کلمات خاص موجود در پرسش وابسته هستند.
چگونه محتوا را برای جستجوی هوش مصنوعی ساختاردهی کنیم؟
اگر میخواهید موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی شما را به عنوان منبع انتخاب کنند، باید طرز فکرتان را تغییر دهید.
دیگر فقط یک نویسنده نباشید؛ بلکه مثل یک معمار اطلاعات فکر کنید.
باید استراتژی محتوا خود را طوری تنظیم کنید که استخراج و تفسیر ایدهها برای ماشین آسان باشد، بدون اینکه جذابیت متن برای انسان از دست برود.
تکنیکهای اصلی برای ساختاردهی محتوا
در اینجا مؤثرترین روشهایی که تجربه کردهام را برایتان لیست میکنم:
۱. سلسله مراتب منطقی سرفصلها
صفحه را با یک H1 واضح شروع کنید. سپس با H2 و H3 های منطقی ادامه دهید.
هوش مصنوعی برای درک جریان محتوا به این نقشه نیاز دارد. اگر همه چیز H1 باشد، یعنی هیچ چیز مهم نیست.
۲. پاراگرافهای کوتاه و مستقل
هر پاراگراف باید فقط یک ایده را منتقل کند. دیوارهای متنی طولانی، هم خواننده را میترسانند و هم ربات را گیج میکنند.
رعایت این مورد مستقیماً روی تجربه کاربری و نمره خوانایی متن تأثیر مثبت دارد. شفافیت باعث میشود جریان فکری شما قطع نشود.
۳. استفاده از قالبهای قابل پیشبینی
خلاصهسازهای هوش مصنوعی عاشق لیستهای شمارهدار، جداول مقایسهای و راهنماهای گامبهگام هستند. اگر میتوانید، متن را به این فرمتها تبدیل کنید.
۴. اصل مطلب را اول بگویید
بهترین توصیهها را برای آخر نگه ندارید. LLM ها اولویت را به مطالب ابتدایی میدهند. تز اصلی را بیان کنید و سپس آن را باز کنید.
۵. استفاده از نشانههای معنایی
در کپی رایتینگ خود از عباراتی مثل “گام اول”، “به طور خلاصه” یا “نکته کلیدی” استفاده کنید. اینها سیگنالهایی هستند که نقش هر بخش را مشخص میکنند.
۶. حذف نویزهای مزاحم
پاپآپها و کادرهای مزاحم را حذف کنید. حتی اگر کاربر آنها را ببندد، در کد صفحه باقی میمانند و دید هوش مصنوعی را کور میکنند.
این موضوع در سئو موبایل بسیار حیاتی است. محتوا باید مثل یک متن روان خوانده شود.
نقش اسکیمای داده: مفید اما نه جادویی
دادههای ساختاریافته ارزشمندند اما معجزه نمیکنند. اگر محتوای شما از نظر معنایی آشفته باشد، اسکیما آن را نجات نمیدهد.
شما باید ابتدا یک چک لیست سئو تکنیکال قوی داشته باشید. اسکیما یک تقویتکننده است، نه یک درمان برای محتوای بد.
گوگل اخیراً در رویداد Search Central Live مادرید تأیید کرد که مدل Gemini از دادههای ساختاریافته برای درک بهتر استفاده میکند.
جان مولر توصیه کرد که از آن برای ارسال سیگنالهای واضحتر استفاده کنید. اما این حرف، اهمیت ساختار متن را نفی نمیکند.
در دنیای جدید، محتوایی که بدون اسکیما هم عالی نوشته شده باشد، شانس نمایش دارد. اما اولویت با کیفیت محتوا و چیدمان است.
نتیجهگیری: ساختاردهی برای معنا، نه فقط ماشینها
بهینهسازی برای LLM ها به معنای ترفندهای عجیب نیست. تمرکز بر همان اصولی است که همیشه مهم بودهاند: شفافیت و انسجام.
بهترین محتوا در جستجوی هوش مصنوعی، محتوایی است که قابل فهمتر باشد. الگوریتمهایی مثل رنک برین گوگل سالهاست که به دنبال درک معنا هستند.
شما باید پیشبینی کنید که محتوا چگونه تفسیر میشود، نه اینکه فقط ایندکس شود.
باید چارچوبی به هوش مصنوعی بدهید تا بتواند ایدههای شما را استخراج کند.
ما در حال گذار از عصر لینکها به عصر زبان هستیم. در این دوران جدید بازاریابی محتوا، برندهایی که برای درک بهتر ساختاردهی میکنند، پیروز خواهند شد.
ترجمه : How LLMs Interpret Content: How To Structure Information For AI Search
من، جعفر جلالی، سایت ایران بک لینک را راهاندازی کردم. با تکیه بر تجربیاتی که طی سالها در کسبوکارهای آنلاین به دست آوردهام و همچنین استفاده از منابع اصلی و معتبر انگلیسی، تلاش کردم بهترین مقالات و منابع آموزشی در زمینه سئو را به زبان فارسی گردآوری کنم. هدف من از ایجاد ایران بک لینک این است که به کسبوکارهای آنلاین کمک کنم تا با دسترسی به اطلاعات کاربردی و جامع، به موفقیت بیشتری دست پیدا کنند. امیدوارم که ایران بک لینک بتواند به منبعی قابلاعتماد برای شما تبدیل شود.