نصح ممثلو Google بعدم إنشاء محتوى "صغير الحجم" خصيصًا لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Gemini، مشيرين إلى أن هذه الممارسة لا تحسن ترتيب محركات البحث. خلال حلقة حديثة من بودكاست Google بعنوان Search Off the Record، تناول John Mueller و Danny Sullivan الاعتقاد الخاطئ بأن تقسيم المحتوى إلى أجزاء أصغر سيجعله أكثر عرضة للاستهلاك والاستشهاد به من قبل روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدية.

تتضمن ممارسة تقسيم المحتوى تجزئة المعلومات إلى فقرات وأقسام قصيرة، غالبًا مع العديد من العناوين الفرعية المصاغة كأسئلة، بهدف جذب نماذج اللغة الكبيرة. صرح Sullivan بأن Google لا تستخدم هذه الإشارات لتحسين الترتيب. وقال Sullivan: "أحد الأشياء التي أراها مرارًا وتكرارًا في بعض نصائح تحسين محركات البحث (SEO) هو أنه يجب عليك تقسيم الأشياء إلى أجزاء صغيرة حقًا". "ومن وجهة نظرنا، هذا ليس شيئًا ننظر إليه."

يعد تحسين محركات البحث (SEO) جانبًا مهمًا من جوانب الأعمال التجارية عبر الإنترنت، ويهدف إلى تحسين رؤية موقع الويب في نتائج محركات البحث. في حين أن بعض ممارسات تحسين محركات البحث فعالة، يعتبر العديد منها من قبل الخبراء أنها تستند إلى التكهنات بدلاً من الأدلة الملموسة. أدى ظهور نماذج اللغة الكبيرة إلى استراتيجيات جديدة لتحسين محركات البحث، بما في ذلك تقسيم المحتوى، والتي تشير Google الآن إلى أنها مضللة.

مغزى بيان Google هو أنه يجب على منشئي المحتوى إعطاء الأولوية لإنشاء محتوى شامل وسهل الاستخدام بدلاً من محاولة التحسين خصيصًا لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. يتماشى هذا مع تركيز Google الأوسع على مكافأة المحتوى الأصلي عالي الجودة الذي يوفر قيمة للقراء من البشر. يسلط هذا التطور الضوء على التطور المستمر لممارسات تحسين محركات البحث استجابةً للتطورات في الذكاء الاصطناعي وخوارزميات محركات البحث.