لماذا أراهن على الأدلة (directories) بدلاً من Google AI
تجيب ميزة Google AI Overviews على العديد من الأسئلة دون الحاجة للنقر. إذا بحثت عن "best AI video tools"، سيعطيك Google قائمة فوراً.
أنا أقوم ببناء ثلاثة مواقع أدلة: Top AI Tools، وFind Games Like، وOpen Alternative To. يتساءل الكثيرون: لماذا أبني هذه المواقع إذا كان Google يجيب بالفعل على الاستعلام؟
أنا أراهن رهاناً محدداً. بحلول أكتوبر 2026، سيحصل موقع واحد على الأقل على 200 نقرة عضوية (organic clicks) شهرياً من صفحات مقارنة أو صفحات مفلترة محددة. إذا فشل هذا، سأنشر بياناتي وأعترف بأنني كنت مخطئاً.
أنا لا أقاتل من أجل الاكتشاف الواسع. أنا أقاتل من أجل ثلاثة أشياء تؤدي فيها AI Overviews بشكل سيئ:
• التصفية بناءً على السمات (Attribute-based filtering): يقدم الذكاء الاصطناعي إجابات نثرية. أما مواقعي فتستخدم بيانات مهيكلة (structured data). إذا كنت بحاجة إلى أداة "تعمل دون اتصال بالإنترنت ولديها تطبيق جوال"، يمكنك النقر على فلتر. لا يمكن للذكاء الاصطناعي الاستعلام بسهولة عن تلك الحقول المحددة في الدردشة.
• المساحة النقدية التحريرية (Editorial negative space): عادة ما يظل الذكاء الاصطناعي إيجابياً. تتضمن مواقعي أقسام "تجنب إذا" (avoid if). تخبرك هذه الأقسام بمن يجب عليه تجاوز أداة معينة. هذا النقد المهيكل يصعب على النماذج التوليدية محاكاته.
• الحداثة (Freshness): يتحقق نظامي من نشاط GitHub أسبوعياً. ويصنف الأدوات بأنها "منخفضة النشاط" إذا لم يتم صيانتها. غالباً ما تعتمد AI Overviews على إشارات قديمة من الويب وتفوت موعد توقف مشروع ما.
أنا أستهدف أيضاً المستخدم "في المراحل اللاحقة" (downstream user).
يجد المستخدم قائمة عبر Google AI. ثم يبحث عن مقارنة محددة، مثل "Appflowy vs Anytype". يريد ذلك المستخدم حكماً وبيانات مهيكلة، وليس فقرة نصية.
إعداداتي التقنية رخيصة. أنفق حوالي 25 دولاراً شهرياً على البنية التحتية. وهذا يسمح لي بإجراء هذه التجربة لمدة عام دون الحاجة إلى ربح فوري.
أنا أراقب ثلاثة علامات للفشل:
- عدد انطباعات (impressions) مرتفع ولكن صفر نقرات على صفحات المقارنة.
- رفض Google لموقعي بسبب "المحتوى الضعيف" (thin content) حتى بعد إضافة العمق.
- انتقال المستخدمين من محركات البحث إلى ChatGPT لإجراء جميع الأبحاث.
سأنشر نتائجي مع لقطات شاشة خام في أكتوبر 2026.