دورة تعلم السيو بالذكاء الاصطناعي 2025 المحاضرة 1 السيو المستقبلي (SEO & GEO) من الصفر إلى الاحتراف скачать в хорошем качестве

دورة تعلم السيو بالذكاء الاصطناعي 2025 المحاضرة 1 السيو المستقبلي (SEO & GEO) من الصفر إلى الاحتراف

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: تكرار الكلمات: الكلمات الأكثر ظهورًا في النص تُعتبر أكثر أهمية. الروابط الداخلية والخارجية: المواقع التي تحتوي على روابط أكثر لكلمات مفتاحية محددة قد تُفضل في الترتيب. 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: التقسيم إلى كلمات وجمل (Tokenization): تحويل النص إلى عناصر صغيرة يمكن تحليلها، مثل: "الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا مهمًا" → ["الذكاء", "الاصطناعي", "أصبح", "جزءًا", "مهمًا"]