أشار ممثلو Google إلى عدم جدوى إنشاء محتوى "صغير الحجم" خصيصًا لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Gemini، مؤكدين أن هذه الممارسة لا تحسن ترتيب محركات البحث. وخلال حلقة حديثة من بودكاست Google بعنوان "Search Off the Record"، تناول كل من جون مولر وداني سوليفان الاتجاه المتزايد لـ "تقطيع المحتوى"، حيث تقوم مواقع الويب بتقسيم المعلومات إلى فقرات وأقسام أصغر، غالبًا ما يتم تنسيقها كأسئلة، بهدف تسهيل استيعابها والاستشهاد بها بواسطة روبوتات الذكاء الاصطناعي.

أوضح سوليفان أن خوارزميات البحث في Google لا تستخدم هذه الأنواع من الإشارات لتحديد الترتيب. وقال سوليفان: "أحد الأشياء التي أراها مرارًا وتكرارًا في بعض جوانب تحسين محركات البحث (SEO) هو، على سبيل المثال، أنه يجب عليك تقسيم الأشياء إلى أجزاء صغيرة حقًا". "وهذا ليس شيئًا نلتفت إليه." يعتمد هذا النهج، الذي يتميز غالبًا بفقرات قصيرة وعناوين فرعية عديدة تشبه مطالبات روبوتات الدردشة، على الاعتقاد الخاطئ بأن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تفضل هذا التنسيق.

يعد تحسين محركات البحث (SEO) جانبًا مهمًا من جوانب الأعمال التجارية عبر الإنترنت، مع وجود ممارسات مختلفة تهدف إلى تحسين رؤية موقع الويب في نتائج محرك البحث. في حين أن بعض تقنيات تحسين محركات البحث فعالة، يعتبر العديد منها من قبل الخبراء أنها تستند إلى التكهنات بدلاً من النتائج المثبتة. يبدو أن تقطيع المحتوى، وهي ممارسة تصميم المحتوى خصيصًا لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تندرج في هذه الفئة.

وقد دفعت نشأة الذكاء الاصطناعي التوليدي منشئي المحتوى إلى استكشاف استراتيجيات جديدة لتحسين موادهم لهذه الأنظمة. تكمن الفكرة وراء تقطيع المحتوى في أنه من خلال تقديم المعلومات في أجزاء سهلة الهضم، فمن المرجح أن تقوم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بدمجها في استجاباتها. ومع ذلك، يشير موقف Google إلى أن التركيز على إنشاء محتوى شامل وعالي الجودة للقراء من البشر يظل النهج الأكثر فعالية لتحسين ترتيب البحث.

تعتبر الآثار المترتبة على بيان Google مهمة لمنشئي المحتوى والمتخصصين في تحسين محركات البحث (SEO). إنه يشير إلى تحول بعيدًا عن تحسين المحتوى فقط للاستهلاك بواسطة الذكاء الاصطناعي والتركيز المتجدد على إنشاء محتوى قيم وجذاب للمستخدمين من البشر. ولا يزال التأثير طويل المدى على استراتيجيات تحسين محركات البحث وممارسات إنشاء المحتوى غير واضح، لكن توجيهات Google تؤكد على أهمية إعطاء الأولوية لتجربة المستخدم وجودة المحتوى على تقنيات تحسين الذكاء الاصطناعي القائمة على التخمين.