حذّر ممثلو Google من 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's 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 هذه الممارسة، المعروفة باسم تجزئة المحتوى، تقسيم المعلومات إلى فقرات وأقسام قصيرة، غالبًا مع عناوين فرعية منسقة كأسئلة قد يطرحها برنامج الدردشة الآلي. الهدف هو تحسين المحتوى لاستهلاك الذكاء الاصطناعي، لكن Sullivan صرح بأن خوارزميات ترتيب Google لا تستخدم هذه الإشارات. وقال Sullivan، مخاطبًا استراتيجية تحسين محركات البحث (SEO): "هذا مفهوم خاطئ".

يعد تحسين محركات البحث (SEO) جانبًا مهمًا من جوانب الأعمال التجارية عبر الإنترنت، حيث تسعى الشركات باستمرار إلى طرق لتحسين رؤية مواقعها على الويب في نتائج البحث. في حين أن بعض ممارسات تحسين محركات البحث مشروعة ومفيدة، إلا أن العديد من الممارسات الأخرى تستند إلى التكهنات والنظريات غير المثبتة. أدى ظهور LLMs إلى استراتيجيات جديدة لتحسين محركات البحث، بما في ذلك تجزئة المحتوى، بهدف الاستفادة من قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة المعلومات وفهمها.

يتم تدريب LLMs، مثل Gemini من Google، على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكنها إنشاء نص شبيه بالنص البشري وترجمة اللغات والإجابة على الأسئلة. تُستخدم هذه النماذج بشكل متزايد في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك محركات البحث وبرامج الدردشة الآلية وأدوات إنشاء المحتوى. الفكرة وراء تجزئة المحتوى هي أن LLMs يمكنها معالجة واستخدام المعلومات المقدمة في وحدات صغيرة وسهلة الهضم بسهولة أكبر.

ومع ذلك، اقترح ممثلو Google أن التركيز على إنشاء محتوى شامل وعالي الجودة للقراء من البشر لا يزال هو أفضل طريقة لتحسين ترتيب البحث. وأكدوا على أهمية توفير محتوى قيم وغني بالمعلومات يلبي احتياجات المستخدمين واهتماماتهم.

تعتبر الآثار المترتبة على بيان Google مهمة لأصحاب مواقع الويب ومنشئي المحتوى. يشير إلى أن الاستثمار في إنشاء محتوى متعمق ومنظم بشكل جيد هو أكثر فعالية من محاولة التلاعب بالنظام عن طريق التحسين لروبوتات الذكاء الاصطناعي. يتماشى هذا النهج مع تركيز Google الدائم على تجربة المستخدم وتوفير نتائج بحث ذات صلة.

تسلط المناقشة حول تجزئة المحتوى الضوء على العلاقة المتطورة بين الذكاء الاصطناعي وتحسين محركات البحث. مع ازدياد تطور LLMs، فمن المحتمل أن تستمر استراتيجيات تحسين المحتوى لمحركات البحث في التكيف. ومع ذلك، يشير بيان Google الأخير إلى أن المبادئ الأساسية لإنشاء محتوى عالي الجودة للقراء من البشر تظل ذات أهمية قصوى.