بررسی تاثیر محتوای تکراری بر هوش مصنوعی از نگاه مایکروسافت

همه ما می دانیم که کپی کردن مطالب بد است، اما مایکروسافت به تازگی گزارش مهمی درباره تاثیر محتوای تکراری بر هوش مصنوعی منتشر کرده است که نشان می دهد سیستم های جدید چگونه در انتخاب محتوا دچار چالش می شوند.

این غول فناوری توضیح داده است که سیستم های هوش مصنوعی (AI Systems) صفحات مشابه وب را در یک گروه یا خوشه قرار می دهند.

این کار ممکن است باعث شود ربات ها نسخه هایی از سایت شما را به کاربر نشان دهند که اصلا مد نظر شما نبوده و نسخه اصلی نیستند.

وجود محتوای تکراری در سایت می تواند سیگنال های مربوط به هدف جستجو (Intent Signals) را برای موتورهای جستجو تار و نامفهوم کند.

وقتی این سیگنال ها ضعیف شوند، انتخاب صفحه درست و اصلی برای گوگل یا بینگ بسیار سخت تر از گذشته می شود.

مدل های زبانی بزرگ (LLMs) ممکن است آدرس هایی که محتوای تقریبا یکسانی دارند را خوشه بندی کنند و تنها یک صفحه را به عنوان نماینده آن گروه انتخاب کنند.

مشکل اصلی اینجاست که این انتخاب هوشمند همیشه دقیق نیست و ممکن است نسخه غلط و کپی را به عنوان مرجع به کاربر نمایش دهد.

استفاده از ابزارهایی مثل IndexNow می تواند زمانی که آدرس ها را یکی می کنید یا تگ های کانونیکال را تغییر می دهید، مثل یک کد ایندکس سریع گوگل عمل کند.

این کار باعث می شود سرعت کشف تغییرات توسط موتورهای جستجو به شدت افزایش یابد.

مایکروسافت راهنمایی های جدیدی را در مورد صفحات کپی منتشر کرده که مستقیما روی سئو و هوش مصنوعی تمرکز دارد.

در پستی که در وبلاگ وبمستر بینگ منتشر شده، بحث شده که وقتی چندین آدرس مشابه وجود دارد، کدام یک “صفحه منبع” برای پاسخ های هوش مصنوعی می شود.

مایکروسافت توصیف می کند که چگونه صفحاتی که محتوای “نزدیک به تکراری” دارند، در نهایت توسط سیستم های هوش مصنوعی در یک گروه دسته بندی می شوند.

و در نهایت این گروه بندی تعیین می کند که کدام URL شانس این را دارد که به داخل خلاصه های تولید شده توسط هوش مصنوعی راه پیدا کند.

بررسی نحوه مدیریت محتوای تکراری توسط هوش مصنوعی و چالش‌های آن

نحوه مدیریت محتوای تکراری توسط هوش مصنوعی یکی از بحث های فنی و مهمی است که مدیران ارشد محصول مایکروسافت، یعنی فابریس کانل و کریشنا مادهاوان، اخیراً درباره آن شفاف سازی کرده اند.

آنها توضیح می دهند که مدل های زبانی بزرگ (LLMs) آدرس های اینترنتی که محتوای خیلی شبیهی دارند را در یک خوشه واحد جمع می کنند.

سپس هوش مصنوعی فقط یک صفحه را به عنوان نماینده کل آن مجموعه انتخاب می کند تا به کاربر نشان دهد.

اگر تفاوت بین صفحات شما خیلی ناچیز باشد، مدل ممکن است نسخه ای را انتخاب کند که قدیمی شده است.

یا حتی صفحه ای را انتخاب کند که اصلا قصد نداشتید روی آن مانور دهید و برایتان اولویت نداشته است.

اگر صفحات سایت شما قابلیت جایگزینی داشته باشند، صفحه نماینده ممکن است آدرس یک کمپین قدیمی باشد.

حتی ممکن است یک ورژن پارامتری یا یک صفحه منطقه ای اشتباه به جای صفحه اصلی شما به کاربر نمایش داده شود.

مایکروسافت همچنین تاکید می کند که پایه و اساس بسیاری از تجربیات مدل های زبانی (LLM) بر روی ایندکس های جستجو بنا شده است.

اگر این ایندکس با محتوای تکراری آلوده و شلوغ شود، همان ابهام و سردرگمی در پاسخ های نهایی هوش مصنوعی هم ظاهر خواهد شد.

چطور تکرار محتوا باعث کاهش دیده شدن در هوش مصنوعی می‌شود؟

مایکروسافت چندین دلیل فنی را مطرح می کند که نشان می دهد چگونه کپی بودن محتوا مانع موفقیت شما در جستجوهای مدرن می شود.

اولین و مهم ترین مورد، شفافیت در هدف جستجو (Intent Clarity) است که برای ربات ها حیاتی است.

اگر چندین صفحه یک موضوع واحد را با متن، تایتل و متادیتای تقریبا یکسان پوشش دهند، تشخیص آدرس مناسب برای یک کوئری خاص بسیار دشوار می شود.

حتی وقتی صفحه درست ایندکس شده باشد، قدرت و سیگنال های رتبه بندی بین صفحه های شبیه به هم تقسیم و ضعیف می شوند.

مورد دیگر بحث نمایندگی (Representation) است؛ اگر صفحات شما خوشه بندی شوند، شما عملا دارید با خودتان برای دیده شدن رقابت می کنید.

مایکروسافت همچنین یک خط قرمز مشخص بین تفاوت واقعی صفحات و تغییرات ظاهری و جزئی ترسیم می کند.

داشتن چند صفحه مشابه زمانی منطقی است که هر کدام نیاز کاملا متفاوتی از کاربر را برطرف کنند.

اما وقتی صفحات فقط با ویرایش های جزئی و بازنویسی محتوای سطحی تفاوت دارند، سیگنال منحصر به فردی برای سیستم های هوش مصنوعی نمی‌فرستند.

در نتیجه سیستم های AI با آنها به عنوان کاندیداهای جداگانه رفتار نمی کنند و آنها را نادیده می گیرند.

در نهایت، مایکروسافت مشکل تکرار محتوا را به تاخیر در بروزرسانی (Update Lag) ربط می دهد که بسیار خطرناک است.

اگر خزنده ها (Crawlers) وقت و بودجه خود را صرف بازبینی آدرس های تکراری و بی ارزش کنند، تغییرات صفحه اصلی شما دیرتر دیده می شود.

این یعنی سیستم هایی که برای رتبه بندی به سیگنال های ایندکس تازه متکی هستند، خیلی دیرتر متوجه تغییرات مهم سایت شما می شوند.

شناخت انواع محتوای تکراری و راهکار مایکروسافت برای آینده سئو

مایکروسافت در دستورالعمل جدید خود به بررسی دقیق انواع محتوای تکراری پرداخته و چند متهم همیشگی را که باعث گیج شدن هوش مصنوعی می‌شوند، معرفی کرده است.

اولین مورد بازنشر محتوا (Syndication) است؛ وقتی یک مقاله عیناً در چندین سایت منتشر می‌شود، ربات‌ها در پیدا کردن نسخه اصلی دچار مشکل می‌شوند.

برای حل این مشکل، اگر استراتژی محتوای شما شامل بازنشر است، حتماً از شرکای خود بخواهید با تگ کانونیکال به سایت شما ارجاع دهند.

دسته دوم صفحات کمپین هستند؛ اگر چندین صفحه مشابه برای یک هدف می‌سازید، بهتر است یک صفحه اصلی داشته باشید که تمام قدرت لینک‌ها را جذب کند.

سپس با استفاده از آموزش لینک سازی صحیح و تگ‌های کانونیکال، اعتبار را به آن صفحه اصلی منتقل کنید تا با خودتان رقابت نکنید.

مورد سوم بومی‌سازی یا Localization است که اغلب نادیده گرفته می‌شود.

صفحات منطقه‌ای (مثلاً برای شهرهای مختلف) اگر فقط کپی هم باشند، تکراری محسوب می‌شوند؛ مگر اینکه واقعاً برای سئوی محلی بهینه شده باشند.

تغییرات باید معنادار باشد؛ مثل تغییر در اصطلاحات، قوانین منطقه یا جزئیات محصول، نه فقط عوض کردن نام شهر.

دسته آخر تکراری‌های فنی هستند که شامل پارامترهای URL، حروف بزرگ و کوچک، و اسلش‌های انتهایی می‌شوند.

برای حل این مشکلات فنی، استفاده از یک چک‌ لیست سئو تکنیکال دقیق برای حذف این آدرس‌های مزاحم ضروری است.

نقش IndexNow و اصل اساسی مایکروسافت

مایکروسافت ابزار IndexNow را به عنوان یک راه حل عالی برای سرعت بخشیدن به پروسه پاکسازی و اصلاح ایندکس معرفی می‌کند.

این ابزار دقیقاً مثل یک کد ایندکس سریع گوگل عمل می‌کند و به موتورهای جستجو خبر می‌دهد که تغییرات شما را فوراً ببینند.

وقتی صفحات را ادغام می‌کنید یا تگ کانونیکال می‌زنید، این ابزار باعث می‌شود نسخه‌های قدیمی و اشتباه، سریع‌تر از حافظه هوش مصنوعی پاک شوند.

اصل اساسی مایکروسافت ساده است: اول ادغام و یکی کردن محتوا، و بعد استفاده از سیگنال‌های فنی.

وقتی صفحات همپوشانی را کم می‌کنید، دامین اتوریتی و قدرت سایت شما روی یک صفحه متمرکز می‌شود و سیگنال‌ها قوی‌تر می‌شوند.

محتوای تکراری شاید مستقیماً جریمه نداشته باشد، اما باعث رقیق شدن اعتبار شما و پخش شدن رتبه بین چند صفحه بی‌ارزش می‌شود.

این موضوع می‌تواند باعث شود مقالات کپی شده بالاتر از شما قرار بگیرند یا آپدیت های الگوریتم های گوگل سایت شما را با افت مواجه کنند.

در نهایت با نگاه به آینده، همانطور که پاسخ‌های هوش مصنوعی رایج‌تر می‌شوند، مشکل “انتخاب صفحه اصلی” جدی‌تر خواهد شد.

پس پاکسازی محتواهای تکراری مستقیماً روی شانس دیده شدن شما در دنیای جدید سئو و هوش مصنوعی تاثیر می‌گذارد.

منبع : Microsoft Explains How Duplicate Content Affects AI Search Visibility