تاکتیک جدید فروش سئو: فروش رویای هوش مصنوعی
سئو با هوش مصنوعی (AI SEO) چیست؟ ترفند جدید آژانس‌ها یا یک استراتژی واقعی؟
آژانس‌ها دارن اصول قدیمی و بنیادی سئو رو با اسم جدید «سئو با هوش مصنوعی» یا «AI SEO» دوباره بسته‌بندی می‌کنن. اینجا یاد می‌گیریم چطور بفهمیم چی واقعاً جدیده و چی فقط یه اسم باکلاس و عوض شده‌ست.
یه چیزی توی نحوه‌ی بازاریابی خدمات سئو عوض شده و اگه این اواخر دنبال کمک برای بهینه‌سازی سایتت برای موتورهای جستجو بوده باشی، احتمالاً متوجهش شدی.
تقاضا برای سرچ با هوش مصنوعی واقعیه، اما بازارگرمی‌هاش هم همینطور!
توی چند ماه گذشته، «سئو با هوش مصنوعی» یا «AI SEO» به عنوان یه خدمت مشخص و جدید سر و کله‌اش پیدا شده.
کافیه یه سری به وب‌سایت‌های ارائه‌دهنده‌های خدمات بزنی، توی سایت‌های فریلنسری مثل فایور (Fiverr) بچرخی یا توی جلسه‌های فروش شرکت کنی تا ببینی که اون‌ها این سرویس رو به عنوان یه چیز کاملاً جدید و جدا از سئوی سنتی معرفی می‌کنن.
بعضی‌ها اون رو با اسم‌هایی مثل «GEO» (بهینه‌سازی برای موتورهای تولیدکننده محتوا) یا «AEO» (بهینه‌سازی برای موتورهای پاسخ‌گو) بسته‌بندی می‌کنن و براش قیمت‌گذاری و خروجی‌های مشخصی تعریف می‌کنن. حرفشون هم اینه که برای رقابت، هم به این سرویس و هم به سئوی سنتی نیاز داری.
معمولاً این‌جوری سر صحبت رو باز می‌کنن:
- «سئوی سنتی برای گوگل و بینگ کاربرد داره. اما حالا برای ChatGPT، Perplexity، Claude و بقیه‌ی پلتفرم‌های جستجوی هوش مصنوعی به AI SEO نیاز داری. این‌ها کاملاً متفاوت کار می‌کنن و به بهینه‌سازی تخصصی احتیاج دارن.»
آمار و ارقام هم نشون میده که چرا این صنعت اینقدر سریع داره به این سمت حرکت می‌کنه.
ترافیک ورودی از منابع هوش مصنوعی، از اوایل سال ۲۰۲۴ تا اوایل ۲۰۲۵، ۵۲۷ درصد نسبت به سال قبل رشد کرده.
شرکت‌های خدماتی هم دارن به این تقاضای واقعی بازار برای بهینه‌سازی جستجوی هوش مصنوعی پاسخ می‌دن.
اما بذار چیزی رو بهت بگم که بعد از بررسی خدمات واقعی این شرکت‌های AI SEO متوجه شدم.
خیلی از این به اصطلاح تاکتیک‌های جدید، همون اصول بنیادی سئو هستن که فقط اسمشون عوض شده و تو یه بسته‌بندی جدید ارائه میشن.
به عنوان یه مارکتر که مسئول بودجه و نتایجه، فهمیدن این تفاوت خیلی مهمه.
این موضوع روی تخصیص منابع، ارزیابی آژانس‌های همکار و ساختار استراتژی جستجوی شما تأثیر مستقیم داره.
بیاین عمیق‌تر ببینیم واقعاً چه خبره تا بتونین برای سرمایه‌گذاری‌هاتون تصمیم‌های هوشمندانه‌تری بگیرین.
داستان AI SEO: توی جلسه‌های فروش چی می‌شنوید؟
ارائه‌های فروش خدمات AI SEO تقریباً یه شکل و استاندارد مشخصی پیدا کردن.
- اول از همه، داستانی درباره‌ی این که چطور جستجو داره بین پلتفرم‌های مختلف تقسیم می‌شه تعریف می‌کنن.
- بعد، یه داشبورد خوشگل با معیارهای دیده شدن در هوش مصنوعی رو بهت نشون می‌دن.
- و در نهایت، پیشنهاد می‌کنن که بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی رو به عنوان یه کار جدا در نظر بگیری که معمولاً هزینه‌ی جداگانه‌ای هم داره.
این‌ها رایج‌ترین ادعاهایی هستن که من می‌شنوم.
«جستجوی هوش مصنوعی اساساً متفاوته و به بهینه‌سازی تخصصی نیاز داره»
اون‌ها به شما نشون می‌دن که چطور ChatGPT، Perplexity و Claude دارن رفتار جستجو رو تغییر می‌دن و البته در این مورد اشتباه هم نمی‌کنن.
تحقیقات نشون میده که ۸۲ درصد از مصرف‌کننده‌ها معتقدن «جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی مفیدتر از موتورهای جستجوی سنتیه»، که این خودش نشونه‌ی تحول در رفتار جستجوئه.
«باید برای نحوه‌ی دسته‌بندی و بازیابی محتوا توسط پلتفرم‌های هوش مصنوعی بهینه‌سازی کنی»
توی این ارائه، روی بهینه‌سازی در سطح پاراگراف (passage-level optimization)، داده‌های ساختاریافته (structured data) و فرمت پرسش و پاسخ (Q&A) به‌طور خاص برای بازیابی توسط هوش مصنوعی تأکید می‌شه.
اون‌ها در مورد این صحبت می‌کنن که هوش مصنوعی چطور به «اشاره شدن» (mentions) و «ارجاعات» (citations) ارزشی متفاوت از بک‌لینک‌ها میده و چطور «تشخیص موجودیت» (entity recognition) از کلمات کلیدی مهم‌تره.
«فقط ۲۲ درصد از مارکترها دارن میزان دیده شدن توی هوش مصنوعی رو رصد می‌کنن؛ باید همین الان دست به کار بشی»
این حرف یه حس فوریت برای سرمایه‌گذاری فوری روی یه روش به ظاهر جدید ایجاد می‌کنه.
این فوریت واقعیه. فقط ۲۲ درصد از مارکترها سیستم نظارت بر دیده‌شدن برندشون در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) رو راه‌اندازی کردن، اما سؤال اینه که آیا این کار به یه سرویس جداگانه‌ی «AI SEO» نیاز داره یا فقط باید استراتژی جستجوی فعلی‌تون رو گسترش بدین؟
درک روند تغییر نام تجاری (Rebranding)
بذارید واضح بگم، قابلیت‌های هوش مصنوعی واقعی هستن. چیزی که جدیده، نحوه‌ی معرفی و ارائه‌ی اون‌هاست؛ یعنی همون تکنیک‌های آشنای سئو که اسمشون عوض شده تا انقلابی‌تر از چیزی که هستن به نظر برسن.
وقتی دقیقاً بررسی می‌کنین که چه چیزهایی پیشنهاد می‌شه (مثل ساختار محتوا در سطح پاراگراف، شفافیت معنایی، فرمت پرسش و پاسخ، و گرفتن ارجاع و اشاره)، متوجه می‌شین که این روش‌ها سال‌هاست که جزو اصول اصلی سئو بودن.
گوگل رتبه‌بندی پاراگراف (passage ranking) رو در سال ۲۰۲۰ و فیچر اسنیپت (featured snippets) رو در سال ۲۰۱۴ معرفی کرد.
تحقیقاتی از Fractl، Search Engine Land و MFour نشون داده که بهینه‌سازی برای موتورهای تولیدکننده محتوا (GEO) «بر اساس همون سیستم‌های ارزشی بنا شده که متخصصان پیشرفته‌ی سئو، بازاریابان محتوا و تیم‌های روابط عمومی دیجیتال از قبل در اون خبره هستن.»
بذارید منظورم رو با چند تا مثال روشن کنم.
چیزی که می‌شنوید: «تحلیل معنایی مبتنی بر هوش مصنوعی و هوش پیش‌بینی‌کننده‌ی کلمات کلیدی.»
- چیزی که واقعاً اتفاق می‌افته: تحقیق کلمات کلیدی با استفاده از ابزارهای پیشرفته برای تحلیل حجم جستجو، رقابت، هدف کاربر و فرصت‌های محتوایی. اصول استراتژیک (فهمیدن اینکه مخاطب شما دنبال چیه و چرا) هیچ تغییری نکرده.
چیزی که می‌شنوید: «بهینه‌سازی محتوا با یادگیری ماشین که با الگوریتم‌های هوش مصنوعی هماهنگه.»
- چیزی که واقعاً اتفاق می‌افته: تحلیل محتوای رقبای برتر، درک هدف کاربر، شناسایی شکاف‌های محتوایی و تولید محتوای جامع. ابزارهای هوش مصنوعی می‌تونن تحلیل رو سریع‌تر کنن که این خودش ارزشمنده. اما کارهای استراتژیک (مثل تعیین اینکه چه موضوعاتی برای کسب‌وکار شما مهمه، چطور تخصص خودتون رو نشون بدین و چه محتوایی باعث تبدیل می‌شه) هنوز به بینش انسانی نیاز داره.
چیزی که می‌شنوید: «ساخت اعتبار مبتنی بر موجودیت (Entity-based) برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی.»
- چیزی که واقعاً اتفاق می‌افته: گرفتن منشن‌ها و ارجاعات باکیفیت، به دست آوردن پوشش از منابع معتبر و تثبیت تخصص در صنعت خودتون. ساخت اعتبار ذاتاً به روابط و زمان وابسته است. هیچ ابزار هوش مصنوعی‌ای نمی‌تونه شما رو یک شبه به یک متخصص شناخته‌شده در حوزه‌تون تبدیل کنه.
خبرنامه‌ای که بازاریابان جستجو به آن اعتماد دارند را دریافت کنید.
تفاوت‌های واقعی کجا هستن (و چرا اصول پایه هنوز مهمن)
می‌خوام منصف باشم. یه بحث واقعی توی جامعه‌ی سئو وجود داره که آیا بهینه‌سازی برای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی یه رشته‌ی جداست یا تکاملی از روش‌های موجوده.
تفاوت‌ها واقعی هستن.
- جستجوی هوش مصنوعی کوئری‌ها رو متفاوت از جستجوی سنتی پردازش می‌کنه.
- کاربران به جای کلمات کلیدی کوتاه، پرامپت‌های طولانی‌تر و محاوره‌ای می‌نویسن.
- پلتفرم‌های هوش مصنوعی از روشی به نام «query fan-out» استفاده می‌کنن تا چندین زیرمجموعه از کوئری رو با هم تطبیق بدن.
- بهینه‌سازی به جای سطح صفحه، در سطح پاراگراف یا قطعه (chunk) انجام می‌شه.
- سیگنال‌های اعتبار از لینک‌ها و تعامل به منشن‌ها و ارجاعات تغییر کرده.
این تفاوت‌ها روی اجرا تأثیر می‌ذارن، اما بنیاد استراتژیک همچنان ثابته.
شما هنوز باید:
- بفهمید کاربر دنبال چه چیزیه.
- محتوایی تولید کنید که تخصص واقعی شما رو نشون بده.
- اعتبار و قابل اعتماد بودن بسازید.
- مطمئن بشید که محتوا از نظر فنی قابل دسترسه.
- برای مرتبط بودن با هدف کاربر بهینه‌سازی کنید.
و یه چیزی که این همپوشانی رو بیشتر تقویت می‌کنه اینه.
متخصصان سئو اخیراً کشف کردن که مرورگر Atlas در ChatGPT مستقیماً از نتایج جستجوی گوگل استفاده می‌کنه.
یعنی حتی پلتفرم‌های جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی هم به زیرساخت‌های جستجوی سنتی وابسته‌ان.
پس بله، تاکتیک‌های خاص هر پلتفرم وجود دارن و مهم هم هستن.
سؤالی که شما به عنوان یه مارکتر باید از خودتون بپرسید این نیست که آیا تفاوتی وجود داره یا نه (که وجود داره).
سؤال واقعی اینه که آیا این تفاوت‌ها توجیه می‌کنن که این کار رو به عنوان یه سرویس کاملاً جدا با استراتژی و بودجه‌ی خودش در نظر بگیریم؟
یا این‌ها فقط تطبیق‌های تاکتیکی از همون رویکرد بنیادی هستن؟
ریسک دنبال کردن تاکتیک‌های مخصوص هر پلتفرم
رویکرد «سرویس جداگانه AI SEO» یه ریسک واقعی به همراه داره.
این کار می‌تونه تمرکز شما رو از اصول بلندمدت به سمت تاکتیک‌های کوتاه‌مدت و مخصوص یک پلتفرم منحرف کنه.
من دارم پیشنهادهایی رو می‌بینم که به طرز شگفت‌انگیزی شبیه تاکتیک‌های سئو کلاه سیاه هستن که یه دهه پیش می‌دیدیم:
- متن‌های مخفی که فقط مدل‌های زبان بزرگ (LLM) می‌تونن ببینن.
- کلاکینگ محتوا (Content cloaking) برای ربات‌های هوش مصنوعی.
- تولید محتوای انبوه برای هدف قرار دادن هر تنوع پرامپت ممکنی.
این تاکتیک‌ها شاید امروز جواب بدن، اما مثل یه بازی خطرناک می‌مونن.
پلتفرم‌های هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه‌شون هستن. سیستم‌های تشخیص اسپم اون‌ها هنوز به اندازه‌ی گوگل یا بینگ بالغ نشدن، اما این وضعیت تغییر خواهد کرد، و احتمالاً سریع‌تر از اون چیزی که خیلی‌ها انتظار دارن.
پلتفرم‌های هوش مصنوعی مثل Perplexity دارن ایندکس جستجوی خودشون رو می‌سازن (شامل صدها میلیارد سند).
اون‌ها باید همون سیستم‌های اصلی رو توسعه بدن که موتورهای جستجوی سنتی دارن:
- امتیازدهی به کیفیت سایت.
- ارزیابی اعتبار.
- اقدامات ضد اسپم.
گفته می‌شه که اون‌ها دارن داده‌های لینک رو از ارائه‌دهنده‌های شخص ثالث می‌خرن، چون فهمیدن که درک اعتبار، به سیگنال‌هایی فراتر از تحلیل محتوا نیاز داره.
این الگو قابل پیش‌بینیه
ما این رو قبلاً با گوگل دیده‌ایم.
در روزهای اول، کیورد استافینگ (Keyword stuffing) و لینک‌سازی‌های اسپم عالی جواب می‌دادن.
بعد، گوگل آپدیت‌های پاندا و پنگوئن رو منتشر کرد که سایت‌هایی که به این تاکتیک‌ها تکیه کرده بودن رو نابود کردن.
یک شبه، سایت‌ها ۵۰ تا ۹۰ درصد از ترافیکشون رو از دست دادن.
احتمالاً همین اتفاق برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی هم خواهد افتاد.
سایت‌هایی که الان با تاکتیک‌های اسپم دارن رتبه‌هاشون رو دستکاری می‌کنن، وقتی این پلتفرم‌ها سیستم‌های تشخیص کیفیت و اسپم قوی‌تری پیاده‌سازی کنن، با مشکلات جدی روبرو خواهند شد.
همونطور که یکی از قدیمی‌های سئو می‌گه: «این روش‌ها تا وقتی جواب می‌دن که دیگه جواب نمی‌دن.»
به همین دلیله که اصول پایه از همیشه مهم‌ترن
سرمایه‌گذاری روی تاکتیک‌های مخصوص یک پلتفرم، مثل ساختن خونه روی شنه.
به جای اون، روی اصول بنیادی تمرکز کنین – تولید محتوای ارزشمند، کسب اعتبار، نشون دادن تخصص و بهینه‌سازی برای هدف کاربر – و در این صورت چیزی پایدار خواهید داشت که در همه‌ی پلتفرم‌ها جواب میده.
جاهایی که هوش مصنوعی واقعاً کمک می‌کنه
من مخالف هوش مصنوعی نیستم. اگه درست استفاده بشه، به طور قابل توجهی فرآیندها و نتایج سئو رو بهبود میده.
هوش مصنوعی در تحقیق و ایده‌پردازی در مقیاس بزرگ عالی عمل می‌کنه – تحلیل محتوای رقبا، پیدا کردن شکاف‌ها و ترسیم خوشه‌های موضوعی در عرض چند دقیقه.
برای یکی از مشتریان ما، هوش مصنوعی ۷۳ موضوع فرعی رو پیدا کرد که ما اصلاً بهشون فکر نکرده بودیم.
اما تخصص انسانی هنوز برای هماهنگ کردن اون ایده‌ها با اهداف کسب‌وکار و اولویت‌های استراتژیک ضروری بود.
هوش مصنوعی همچنین تحلیل داده‌ها و اتوماسیون فرآیندها رو متحول می‌کنه – از گزارش‌گیری و ردیابی رتبه گرفته تا نظارت فنی – و زمان بیشتری رو برای استراتژی آزاد می‌کنه.
واضحه که هوش مصنوعی کمک می‌کنه. سؤال اصلی اینه که آیا این خدمات هوش مصنوعی واقعاً استراتژی‌های جدیدی ارائه می‌دن یا همون استراتژی‌های آشنا رو با ابزارهای بهتر اجرا می‌کنن؟
موقع ارزیابی خدمات به چه چیزهایی دقت کنیم؟
بعد از اینکه با مشتریان مختلفی برای ارزیابی مدل‌های خدماتی متفاوت کار کردم، به الگوهای ثابتی در پیشنهادهایی رسیدم که وعده‌های بزرگ می‌دن اما در عمل کم میارن.
- اون‌ها با تکنولوژی شروع می‌کنن، نه استراتژی: اگه مکالمه بلافاصله به سمت ابزارها و داشبوردها بره به جای اینکه با اهداف کسب‌وکار شما شروع بشه، این نشون‌دهنده‌ی یه رویکرد ابزارمحوره تا استراتژی‌محور.
- توضیحات مبهم در مورد رویکردشون: مراقب جواب‌هایی مثل «الگوریتم‌های اختصاصی» یا «یادگیری ماشین پیشرفته» بدون توضیح مشخص در مورد اینکه این‌ها دقیقاً چه مشکلی رو حل می‌کنن، باشین.
- تمرکز روی معیارهای بی‌ارزش (vanity metrics): «ما ۵۰۰ ارجاع در هوش مصنوعی تولید کردیم!» شاید چشمگیر به نظر برسه، اما به این سؤال‌ها جواب نمی‌ده: آیا ترافیک باکیفیت افزایش پیدا کرد؟ آیا نرخ تبدیل بهتر شد؟ جستجو چطور به درآمدزایی کمک کرد؟
- کیس استادی‌هایی که روی دیده شدن تمرکز دارن، نه نتایج کسب‌وکار: شاید تونسته باشن منشن‌ها در هوش مصنوعی رو زیاد کنن یا رتبه‌ها رو بهتر کنن، اما آیا این به رشد درآمد منجر شده؟ آیا لیدهای باکیفیت رو افزایش داده؟
به جای اون این سؤال‌ها رو بپرسین
موقع ارزیابی هر ارائه‌دهنده خدماتی، بپرسید:
- رویکرد شما برای کسب‌وکار ما چیه؟ لطفاً فرآیند استراتژیکتون رو برام توضیح بدین. بهترین رویکردها با درک کسب‌وکار شما شروع میشن، نه با نمایش ابزارها. اگه بلافاصله سراغ ابزارهای هوش مصنوعی یا تاکتیک‌های فنی رفتن بدون اینکه زمینه‌ی کسب‌وکار شما رو درک کنن، این یه زنگ خطره.
- استراتژی محتوا و اولویت‌بندی رو چطور تعیین می‌کنید؟ دنبال جواب‌هایی باشین که بینش‌های داده‌محور رو با زمینه‌ی کسب‌وکار و درک مخاطب متعادل می‌کنن، نه فقط چیزهایی که ابزارهای هوش مصنوعی پیشنهاد می‌دن.
- چه نتایج مشخصی برای کسب‌وکارهای مشابه ما به دست آوردین؟ روی معیارهای واقعی کسب‌وکار (مثل رشد درآمد، جذب لید، بهبود تبدیل) پافشاری کنید، نه فقط افزایش ترافیک یا رتبه.
- چطور بهینه‌سازی رو بین جستجوی سنتی و پلتفرم‌های هوش مصنوعی یکپارچه می‌کنید؟ این سؤال نشون میده که آیا اون‌ها این دو رو به عنوان دو رشته‌ی جدا با کارهای مجزا می‌بینن یا به عنوان بخش‌های به هم پیوسته‌ی یک استراتژی جستجوی واحد.
چیزی که واقعاً موفقیت بلندمدت رو به ارمغان میاره
بعد از ۲۰ سال کار در سئو و گذر از چندین آپدیت الگوریتم و چرخه‌ی ترندها، من همیشه به همون اصول بنیادی برمی‌گردم:
- درک عمیق از مخاطب، محرک اصلی هر تصمیم استراتژیک است.
- کیفیت و تخصص هنوز هم برنده میشن (الگوریتم‌های جستجو روز به روز در ارزیابی کیفیت محتوا پیچیده‌تر میشن).
- ساختن اعتبار به زمان و اصالت نیاز داره (شما نمی‌تونید اعتماد و اعتبار رو اتوماتیک کنین).
- همسویی با اهداف کسب‌وکار نتایج معنادار ایجاد می‌کنه (رتبه‌ها و منشن‌های هوش مصنوعی وسیله‌ای برای رسیدن به هدف هستن: رشد درآمد، جذب مشتری یا هر هدف اصلی دیگه‌ای که کسب‌وکارتون داره).
سئوی پایدار در عصر هوش مصنوعی چه شکلیه؟
هوش مصنوعی واقعاً داره نحوه‌ی کار ما در بازاریابی جستجو رو تغییر میده – و این تغییر عمدتاً مثبته.
این ابزارها ما رو کارآمدتر می‌کنن و تحلیل‌هایی رو ممکن می‌سازن که قبلاً عملی نبود.
اما هوش مصنوعی فقط یه استراتژی خوب رو تقویت می‌کنه، جایگزینش نمی‌شه.
اصول بنیادی – همراه با درک مخاطب، کیفیت و تخصص – هنوز هم اهمیت دارن.
رفتار جستجو داره بین گوگل، ChatGPT، Perplexity و پلتفرم‌های اجتماعی تقسیم می‌شه، اما اصولی که باعث دیده شدن و جلب اعتماد میشن، ثابت باقی موندن.
مزیت واقعی از جدیدترین ابزارها یا پر زرق و برق‌ترین تاکتیک‌های «GEO» به دست نمیاد.
بلکه از یک استراتژی شفاف، درک عمیق از بازار، اجرای قوی اصول بنیادی و استفاده‌ی هوشمندانه از تکنولوژی برای تقویت تخصص انسانی ناشی می‌شه.
نه حواستون با هیاهوها پرت بشه و نه نوآوری‌ها رو نادیده بگیرین. تعادل در یکپارچه‌سازی هوشمندانه‌ی هوش مصنوعی در یک چارچوب استراتژیک محکم و متمرکز بر اهداف کسب‌وکار نهفته است.
این همون چیزیه که نتایج پایدار به همراه داره – چه مردم شما رو از طریق گوگل پیدا کنن، چه از طریق ChatGPT، یا هر چیزی که در آینده میاد.
پاسخی بگذارید