لماذا أراهن على الأدلة (Directories) ضد Google AI
تقدم ميزة Google AI Overviews إجابات للعديد من الأسئلة دون الحاجة للنقر. يكتب الأشخاص استعلامًا ويحصلون على قائمة مباشرة في صندوق البحث. وهذا يجعل مشروعي يبدو محفوفًا بالمخاطر.
أدير ثلاثة مواقع: Top AI Tools، وFind Games Like، وOpen Alternative To. لقد أطلقتها في أبريل 2026. هدفي هو معرفة ما إذا كان الأشخاص سينقرون للانتقال إلى مواقعي بدلاً من مجرد قراءة ملخص الذكاء الاصطناعي.
لدي رهان واضح. بحلول أكتوبر 2026، يجب أن يحصل موقع واحد على الأقل على 200 نقرة عضوية (organic clicks) شهريًا لمدة شهرين متتاليين. إذا فشل هذا، سأنشر بياناتي وأعترف بأنني كنت مخطئًا.
تتميز ميزة AI Overviews بالقدرة على تلخيص ما هو موجود بالفعل، لكنها سيئة في ثلاثة أمور محددة:
• تصفية السمات (Attribute filtering): يقدم الذكاء الاصطناعي إجابات نصية سردية، بينما تستخدم مواقعي بيانات منظمة (structured data). يمكنك تصفية الأدوات التي تعمل دون اتصال بالإنترنت أو التي تمتلك تطبيقًا للهاتف المحمول. • المساحات السلبية (Negative space): عادة ما يميل الذكاء الاصطناعي إلى الإيجابية. تستخدم مواقعي الذكاء الاصطناعي للعثور على أسباب لتجنب أداة معينة، مما يساعدك على تخطي ما لا تحتاجه. • الحداثة (Freshness): يعتمد الذكاء الاصطناعي على إشارات قديمة من الويب. أما مواقعي فتسحب بيانات GitHub أسبوعيًا لإظهار ما إذا كان المشروع لا يزال نشطًا.
أنا أستهدف أيضًا المرحلة الثانية من البحث. يكتشف الأشخاص أداة ما عبر الذكاء الاصطناعي، ثم يبحثون عن مقارنة محددة مثل "Appflowy vs Anytype". تتطلب عملية البحث الثانية هذه حكماً نهائياً وبيانات منظمة. غالبًا ما تتسم نصوص الذكاء الاصطناعي بالحذر وعدم الحسم، بينما تتفوق البيانات المنظمة في السمات المحددة.
لا تكلف إعداداتي سوى 25 دولارًا شهريًا. هذه التكلفة المنخفضة تتيح لي إجراء هذه التجربة لمدة عام دون ضغوط.
أنا أراقب ثلاثة علامات للفشل:
- عدد مرات ظهور (impressions) مرتفع ولكن مع صفر نقرات على صفحات المقارنة.
- استمرار رفض Google AdSense لمحتواي.
- توقف الناس عن استخدام محركات البحث للمقارنات وانتقالهم بالكامل إلى محادثات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM chats).
سأنشر نتائجي في أكتوبر 2026 مع لقطات شاشة خام.