صنعت سئو مهارت های اشتباه را آموزش می دهد

جستجوی تولیدی AI یک روند نیست. این پایه جدید است. ابزارهایی مانند Gemini و Chatgpt قبلاً جایگزین های سنتی برای میلیون ها کاربر شده اند.

مخاطبان شما فقط جستجو نمی کنند: آنها می پرسند. آنها انتظار پاسخ دارند. و این پاسخ ها توسط سیستم های AI که به برچسب های عنوان یا قرار دادن کلمات کلیدی اهمیتی نمی دهند ، مونتاژ ، رتبه بندی و ذکر می شوند. آنها به اعتماد ، ساختار و بازیابی اهمیت می دهند.

بیشتر برنامه های آموزش سئو به نتیجه نرسیده اند. آنها هنوز در مورد تاکتیک هایی ساخته شده اند که برای یک الگوریتم رتبه بندی طراحی شده اند ، نه یک مدل تولیدی. این شکاف بسته نمی شود. گسترده است

و این حدس و گمان نیست. تحقیقات از شرکتهای مختلف اکنون نشان می دهد که هوش مصنوعی مکالمه در حال تبدیل شدن به یک رابط کشف غالب است.

مایکروسافت ، گوگل ، متا ، OpenAI و آمازون همه در حال بازسازی اکوسیستم های محصول خود در اطراف پاسخ های دارای هوش مصنوعی هستند ، نه فقط پیوندهای رتبه بندی شده.

نقطه اوج در حال حاضر گذشته است. اگر آموزش شما هنوز به هدف قرار دادن کلمات کلیدی و اقتدار دامنه می چرخد ، عقب می افتید ، و نه به تدریج ، اما در حال حاضر.

واقعیت ناراحت کننده این است که بسیاری از بازاریابان اکنون از اوایل سال 2010 در یک کتاب بازی آموزش دیده اند ، در حالی که موتورها به یک بازی کاملاً متفاوت منتقل شده اند.

در این مرحله ، آیا ما حتی دیگر برای “موتورهای جستجو” بهینه می کنیم – یا آنها “دستیاران کشف” یا “دستیاران جستجو” شده اند که برای ترغیب ، استناد و سنتز ساخته شده اند؟

چگونه سئو عقب افتاد (زمینه تاریخی)

سئو سنتی همیشه از الگوریتم های پاندا و پنگوئن گوگل ، که کیفیت محتوا را در اولویت قرار داده و پیوندهای با کیفیت پایین را در اولویت قرار داده است ، تا درک معنایی Hummingbird از قصد کاربر سازگار شده است.

اما منظره جستجوی مولد امروز یک الگوی کاملاً جدید است. Google Gemini ، Chatgpt و سایر رابط های مکالمه به سادگی صفحات را رتبه بندی نمی کنند. آنها پاسخ ها را از بخش های قابل بازیابی محتوای موجود سنتز می کنند.

این یک تغییر تدریجی نیست. این بزرگترین جهش در تاریخ SEO است و بیشتر برنامه های آموزشی هنوز به نتیجه نرسیده اند.

برنامه درسی قدیمی: آنچه ما هنوز تدریس می کنیم (و نباید باشد)

برنامه های سنتی سئو به طور معمول تأکید می کنند:

• برچسب های عنوان و توضیحات متا: با وجود بازنویسی گوگل حدود 60-75 ٪ از این موارد (منبع: مطالعه SEO ZYPPY) ، اینها در اکثر برنامه های آموزش سئو بنیادی هستند.
• پیوند لینک و ساختمان پیوند: هنوز هم روی کمیت و اقتدار دامنه متمرکز شده است ، حتی اگر سیستم های جستجوی محور AI بیشتر بر اهمیت متن و محتوا (و نویسنده) اعتماد به نفس متمرکز شوند.
• تقویم های وبلاگ نویسی و محتوا با تمرکز کلمه کلیدی: تقویم های سرمقاله سفت و سخت و مقالات کلیدی محور در یک دوره جستجوی AI محور منسوخ می شوند.
• سئو فنی: در حالی که هنوز هم برای موتورهای جستجوگر سنتی مفید است ، سیستم های مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار کمتر به ساختار فنی یک صفحه وب اهمیت می دهند ، و بیشتر در مورد دسترسی به محتوا و نحوه نمایش موجودات و روابط.

مثال:

از برنامه های آموزش سئو یک تکلیف مشترک بگیرید: “یک پست وبلاگ بنویسید که کلمه کلیدی” بهترین چکمه های پیاده روی برای سال 2025 “را هدف قرار دهید.”

به شما آموخته می شود که یک کلمه کلیدی اصلی را انتخاب کنید ، هدر خود را در مورد عبارات مرتبط ساختار دهید و یک پست با فرم طولانی بنویسید که برای رتبه بندی در SERP های سنتی طراحی شده است.

این رویکرد هنوز هم ممکن است برای پیوندهای آبی Google کار کند ، اما در یک زمینه AI مولد ، شکست می خورد.

از Gemini یا Chatgpt همان پرس و جو بپرسید ، و محتوای شما احتمالاً ظاهر نمی شود. نه به این دلیل که کیفیت کم دارد ، بلکه به این دلیل که ساختار بازیابی نشده است.

فاقد تکه های معنایی ، تعبیه کردن و سیگنال های اعتماد صریح است.

سیستم های AI در حال انتخاب بلوک های محتوا هستند که می توانند درک کنند ، با توجه به اهمیت و استناد باشند. اگر مقاله شما برای مطابقت با الگوهای اسکن انسانی به جای نشانه های بازیابی دستگاه ساخته شده است ، به سادگی نامرئی است.

کار جدید SEO: آنچه در واقع اکنون نتیجه می گیرد

سئو واقعی امروز حول و حوش محتوای ساختاری ، قابل بازیابی ، از نظر معنایی غنی است:

1.

ایجاد محتوای ساختار یافته در تکه های کاملاً تعریف شده و خود بهینه شده برای مدلهای بزرگ زبان (LLMS).

2. مدل سازی و تعبیه بردار

قرار دادن محتوا در خوشه های معنایی در پایگاه داده های وکتور ، اطمینان از هر قطعه از محتوا با هدف کاربر و بردارهای پرس و جو از نزدیک هماهنگ است.

3. اعتماد ، مهندسی سیگنال

اجرای استنادهای ساختاری ، نشانه گذاری طرحواره ، انتساب روشن و سیگنال های اعتبار که مدل های AI محور به اندازه کافی اعتماد دارند تا صریحاً استناد کنند.

4. شبیه سازی و پیش بینی بازیابی

با استفاده از ابزارهایی مانند Rankbee ، Serprecon و Waikay.io برای شبیه سازی فعال کردن چگونه سطح محتوای شما در پاسخ های AI محور است.

5. تنظیم RRF و بهینه سازی مدل

عملکرد محتوای تنظیم دقیق در مدلهای تولیدی مانند دفع ، جمینی ، چتپپ ، و اطمینان از بازیابی حداکثر در زمینه های مختلف مکالمه.

6. بهینه سازی صفر کلیک کنید

بهینه سازی محتوا نه تنها برای کلیک بلکه به طور مستقیم در پاسخ های تولید کننده هوش مصنوعی نمایش داده می شود.

راهنمای Backlinko در مورد بذر LLM یک چارچوب عملی را برای استناد به مدل های بزرگ زبان مانند چتپپ و جمینی معرفی می کند.

این تأکید بر ایجاد محتوای قابل اعتماد و قابل اعتماد است که به گونه ای طراحی شده است که در پاسخ های تولید شده AI ظاهر می شود-نشانگر یک تغییر اساسی از بهینه سازی برای رتبه بندی ها تا بهینه سازی برای بازیابی.

مارک های پیشرو را که با مضامین کشف AI-First درگیر هستند ، در نظر بگیرید:

• Zapier محتوای آموزشی را در مورد تعبیه های وکتور منتشر کرده است و چگونه آنها ابزارهایی مانند ChatGPT و SOREAN SEARM (SOURCE) را زیر پا می گذارند. در حالی که این مقاله به تفصیل استراتژی های داخلی سئو آنها نمی پردازد ، این نشان می دهد که چگونه تیم های بازاریابی می توانند از مفاهیمی که زیربنای دید مبتنی بر بازیابی است ، باز کنند.
  → تصحیح: نسخه قبلی این مقاله حاکی از آن است که زاپیر تکه های معنایی و بهینه سازی بازیابی را پیاده سازی کرده است. این یک خطای ویرایش از طرف من بود: هیچ مدرک عمومی برای حمایت از این ادعا وجود ندارد.
• در همین حال ، Shopify از ابزار Magic Magic خود برای تولید توضیحات محصول بهینه سازی شده SEO در مقیاس استفاده می کند و گردش کار تولیدی را در گزینه های محتوای روزانه (منبع) ادغام می کند.
  → Takeaway: Shopify Toies ابزار تولیدی را مستقیماً به محتوای مقیاس پذیر و ساختاری که برای کشف طراحی شده است.

این مثالها تراز کاملی را نشان نمی دهند – اما آنها به این نکته اشاره می کنند که چگونه تیم های مدرن شروع به ادغام تفکر هوش مصنوعی در گردش کار واقعی می کنند. این تغییر است: از ایجاد محتوا به معماری بازیابی محتوا.

چرا قطع ارتباط وجود دارد (و ادامه می یابد)

1. اینرسی آموزشی

به روزرسانی برنامه های درسی برای مربیان گران ، دشوار و خطرناک است.

بسیاری از سازندگان دوره و مؤسسات آموزشی غرق یا مجهز هستند تا به سرعت برنامه درسی خود را به سمت بهینه سازی معنایی پیشرفته و تعبیه های بردار محور کنند.

5. شیوه های استخدام و عادت های سازمانی

تبلیغات شغلی اغلب هنوز هم بر مهارت های منسوخ تأکید می کند ، و با جذب استعدادی که در روشهای SEO میراث آموزش دیده است و نه تکنیک های آینده گرا ، اینرسی را تحریک می کند.

3. ابزارهای میراث

سکوهای اصلی سئو مانند Moz ، Semrush و Ahrefs همچنان بر معیارهایی مانند اقتدار دامنه ، حجم کلمات کلیدی و تعداد بک لینک سنتی تأکید می کنند و شیوه های بهینه سازی منسوخ را تقویت می کنند.

رفع: یک مدل آموزش سئو نتیجه محور

برای رسیدگی به این مشکلات ، آموزش سئو اکنون باید به سمت KPI های قابل اندازه گیری ، نقش های روشن و یادگیری مبتنی بر وظیفه تغییر کند:

چارچوب جدید KPI ، محور:

• نرخ بازیابی جاسازی (دید AI محور).
• درصد انتساب Genai (استناد در خروجی های AI).
• حضور وکتور و تراز معنایی.
• اثربخشی سیگنال اعتماد (طرح و داده های ساختاری).
• بالابر بالایی از طریق همجوشی رتبه بازیابی (RRF).

نقش ها و مسئولیت های جدید:

• زمین شناس: قرار دادن محتوا و ساختار معنایی برای بازیابی. (می دانم ، عنوان یک شوخی است ، اما شما این نکته را می گیرید.)
• استراتژیست سیگنال اعتماد: SCHEMA ، استنادها ، سیگنال های اعتبار ساختار یافته را پیاده سازی می کند.
• Cheditor (ویرایشگر چانک): بخش هایی از محتوا را به طور خاص برای مصرف LLM و بازیابی بهینه می کند. اگر ویرایشگر هستید ، باید یک کارد و چنگال باشید.

آموزش سئو مبتنی بر کار:

• بازیابی را از طریق مهندسی سریع chatgpt/perplexity شبیه سازی کنید.
• برای اندازه گیری شباهت محتوا در برابر خروجی های بازیابی موفق ، ممیزی های تعبیه شده معنایی را انجام دهید.
• آزمایش های منظم A/B را بر روی ساختارهای تکه ای و سیگنال های معنایی انجام دهید و بازیابی در دنیای واقعی را ارزیابی کنید.

نحوه شارژ: شما اکنون منبع هستید

واقعیت کاملاً واضح است اما قدرتمند است: هیچ کس برای نجات حرفه شما نمی آید. نه شرکت شما ، که ممکن است به آرامی حرکت کند ، نه مدارس سنتی و نه سکوهای شخص ثالث با محتوای منسوخ.

شما این را در یک کاتالوگ دوره پیدا نمی کنید. اگر شرکت شما گرفتار نشده است (و بیشتر آنها را نداده است) ، این است که شما رهبری کنید.

در اینجا یک نقشه راه عملی برای شروع ساخت تخصص خود در مورد AI-SEO از زمین به بالا آورده شده است:

ماه 1: بنیاد خود را بسازید

• دوره های کامل AI بنیادی:
• یادگیری های کلیدی را در داخل به اشتراک بگذارید.

ماه 2: مهارت تاکتیکی ، ساختمان

• سئو عملی کامل ، دوره های خاص:
• به اشتراک گذاری نکات عملی از طریق خبرنامه های SLAK یا داخلی را شروع کنید.

ماه 3: جامعه و همکاری

• “ناهار و یادگیری” یا آزمایشگاههای داخلی سئو را با تمرکز بر روی تکه های معنایی ، تعبیه ، اعتماد ، مهندسی سیگنال سازماندهی کنید.
• برای تعمیق دانش خود به طور فعال در جوامع خارجی (گروه های Discord ، گروه های SEO Linkedin ، انجمن های آنلاین مانند Moz Q&A) درگیر شوید.

ماه 4: تخصص خود را نهادینه کنید

• به طور رسمی “مرکز تعالی AI-SEO” داخلی را پیشنهاد و راه اندازی کنید.
• شبیه سازی های بازیابی عملی ، نتایج اسناد را اجرا کنید و پیشرفت های ملموس را برای تأمین سرمایه گذاری و دید در داخل در داخل به نمایش بگذارید.

تبدیل یادگیری به رهبری

پس از ایجاد شتاب با فراز و نشیب شخصی ، در بهبود سکوت متوقف نشوید. با ایجاد تغییر در اطراف خود ، یادگیری خود را قابل رویت و ارزشمند کنید:

• میزبان جلسات میکرو SEO-AI: جلسات کوتاه و متمرکز (15-20 دقیقه) را روی موضوعاتی مانند تکه های معنایی ، آزمایش بازیابی یا طراحی طرحواره اجرا کنید. آنها را غیررسمی ، قابل تکرار و مفید نگه دارید.
• حسابرسی بازیابی را اجرا کنید: سه تا پنج URL با اولویت بالا را انتخاب کرده و آنها را در Chatgpt ، Gemini یا Enplexity آزمایش کنید. کدام محتوا سطح را بلوک می کند؟ چه چیزی نادیده گرفته می شود؟ یافته های خود را با صراحت به اشتراک بگذارید.
• ساخت یک مرکز دانش: برای ایجاد یک فضای متمرکز برای استراتژی های SEO-AI ، نتایج آزمون ، ابزارها و الگوهای ، از مفهوم ، Docs Google یا تلاقی استفاده کنید.
• یک هضم هفتگی AI ایجاد کنید: به روزرسانی های کلیدی از این زمینه – استناد به پاسخ های تولیدی ، ابزارهای جدید ، دستورالعمل های مفید – و آنها را در داخل گردش می کند.
• استخدام متفقین: از همكاران دعوت كنید تا تست های بازیابی ، جلسات همبازی یا نمونه هایی از محتوای شما را كه در پاسخ های AI ظاهر می شوند ، مشاركت كنند. مقیاس رهبری سریعتر با پشتیبانی.

اینگونه است که شما از یادگیرنده به رهبر تغییر می دهید. شما دیگر فقط به صعود نیستید ، در حال جستجوی هوش مصنوعی در شرکت خود هستید.

شما کاتالیزور هستید ، اکنون اقدام کنید

نقش متخصصان سنتی سئو تغییر می کند (یا محو می شود؟) ، جایگزین متخصصان مسلط به بهینه سازی معنایی و بازیابی.

تبدیل به شخصی شوید که شرکت شما را آموزش می دهد زیرا ابتدا خود را آموزش داده اید.

نقش شما فقط برای ادامه کار نیست ، بلکه باید هدایت شود. مسئولیت و فرصت ، همین حالا با شما بنشینید.

صبر نکنید که شرکت خود را به دست آورد یا سیستم عامل های دوره را به دست آورد. اقدام کنید سیستم های جدید Discovery در حال حاضر در اینجا هستند و افرادی که یاد می گیرند با آنها کار کنند ، دوره بعدی دید را تعریف می کنند.

• اگر شما سئو را آموزش دهیددوره های خود را در مورد این KPI ها و نقش های جدید بازنویسی کنید.
• اگر شما استخدام استعداد سئو، تقاضای مهارت های بهینه سازی مدرن: دانش تعبیه شده معنایی ، تجربه ساختار ساختار ، رویکردهای شبیه سازی بازیابی.
• اگر شما سئو را تمرین کنید، به طور فعال تلاش های خود را به سمت آزمایش بازیابی ، جاسازی ممیزی و بهینه سازی معنایی بلافاصله تغییر دهید.

سئو در حال مرگ نیست ، در حال تحول است.

و شما در حال حاضر فرصتی دارید که در صدر این تکامل قرار بگیرید.

منابع بیشتر:

---

این پست در ابتدا در رمزگشاهای Duane Forrester منتشر شد.

---

تصویر برجسته: rawpixel.com/shutterstock