بهینه سازی موتور پاسخ (AEO) چیست؟

اگر تا به حال سوالی را در گوگل تایپ کرده اید و پاسخ آن بلافاصله برایتان ظاهر شده است، در واقع با بهینه سازی موتور پاسخ (AEO) روبه رو شده اید. طبق یک مطالعه از Statista، حدود 15 میلیون بزرگسال در آمریکا سال گذشته از هوش مصنوعی مولد به عنوان روش اصلی جستجوی آنلاین خود استفاده کرده اند. انتظار می رود این عدد تا سال 2028 سه برابر شود.

موتورهای پاسخ دهنده به سرعت در حال پذیرش هستند و بهینه سازی برای موتورهای پاسخ دهنده (AEO) شامل تاکتیک هایی است که به وب سایت شما کمک می کند در این موتورهای جستجو ظاهر شود. با این حال، AEO یک مفهوم جدید است و درک آن ممکن است کمی چالش برانگیز به نظر برسد. به همین دلیل در این مقاله، همه آنچه باید درباره بهینه سازی موتورهای پاسخ دهنده بدانید: از جمله تعریف آن، نحوه عملکرد، دلایل اهمیت و روش انجام آن به صورت عملی را به شما توضیح می دهم.

بهینه سازی موتور پاسخگو (AEO) چیست؟

بهینه سازی موتور پاسخ (Answer Engine Optimization) یا به اختصار AEO، یک استراتژی بازاریابی دیجیتال است که بر بهینه سازی محتوا برای پاسخ دادن مستقیم به سوالات کاربران در نتایج موتورهای جستجو تمرکز دارد. این مفهوم در واقع زیرمجموعه ای از بهینه سازی موتور جستجو (SEO) می باشد.

بهینه سازی موتورهای پاسخ دهنده فرآیندی است که طی آن محتوا برای موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Perplexity، Bing Copilot و همچنین حالت هوش مصنوعی و AI Overviews گوگل بهینه می شود. AEO همچنین می تواند شامل ویژگی های جستجوی گوگل، مانند Featured Snippets و Knowledge Graph یا نتایج جستجوی صوتی در دستیارهای صوتی مانند Siri و Google Assistant باشد.

در AEO، هدف ایجاد محتوایی است که پاسخ های مستقیم به سوالات کاربران ارائه دهد. این کار باعث می شود محتوای شما در پاسخ های تولید شده توسط هوش مصنوعی درج و ذکر شود که در نتیجه دید و ترافیک ارگانیک سایت افزایش می یابد.

AEO با سئوی سنتی تفاوت دارد. در سئوی سنتی هدف این است که صفحات وب برای کلمات کلیدی خاص رتبه بگیرند، اما در AEO هدف شما این است که در بخش های زیر ظاهر شوید:

• بخش های ویژه (Featured Snippets)
• نتایج جستجوی صوتی
• بخش AI Overviews (نمای کلی مبتنی بر هوش مصنوعی)
• بخش People Also Search For (افرادی که این را جستجو کردند، این موارد را هم جستجو کردند)

AEO همچنین سایر قالب ها و ویژگی های صفحه نتایج جستجو (SERP) را هدف قرار می دهد که پاسخ های فوری به سوالات کاربران ارائه می کنند.

با این حال، برخی شباهت ها نیز بین این دو وجود دارد، از جمله:

• هدف: بهبود دید برند محور اصلی هر دو روش است. چه در نتایج جستجوی سنتی گوگل و چه در پاسخ های تولید شده توسط هوش مصنوعی در ChatGPT، کسب و کارها می خواهند از طریق تجربه جستجوی آنلاین با کاربران ارتباط برقرار کنند.
• تاکتیک ها: هر دو رویکرد از تاکتیک های مشابه استفاده می کنند، مانند تولید محتوای معتبر، جذب بک لینک های معتبر و هدف گیری عبارات خاص، به همین دلیل تمرین SEO و AEO هر دو ارزشمند است.
• مهارت ها: از ایجاد محتوا تا تحقیق درباره مخاطب و تحلیل داده ها، بهینه سازی موتور پاسخ و بهینه سازی موتور جستجو از برخی مهارت های مشابه برای افزایش دید برند استفاده می کنند.

چرا AEO اهمیت دارد؟

اهمیت AEO ارتباط مستقیم با سه روند اصلی در جستجو دارد: رشد جستجوی صوتی، افزایش برجستگی بخش های ویژه و ظهور بخش های AI Overviews.

• جستجوی صوتی با گسترش اسپیکرهای هوشمند و دستیارهای صوتی در دستگاه های موبایل به شدت محبوب شده است. امروزه کاربران بیشتر تمایل دارند سوالات خود را به صورت کامل بیان کنند تا اینکه فقط چند کلمه کلیدی تایپ کنند. به همین دلیل، بهینه سازی محتوا برای جستجوهای مبتنی بر زبان طبیعی اهمیت بسیار زیادی دارد.
• بخش های ویژه (Featured Snippets) که به آن ها “موقعیت صفر” نیز گفته می شود، بالاتر از نتایج ارگانیک معمولی ظاهر می شوند و پاسخ های خلاصه و دقیقی به سوالات کاربران ارائه می دهند. این بخش های ویژه اغلب توسط دستیارهای صوتی با صدای بلند خوانده می شوند، که همین موضوع باعث می شود اهمیت آن ها برای دیده شدن در هر دو نوع جستجوی متنی و صوتی دوچندان شود.
• بخش های AI Overviews یکی از قابلیت های جدید در جستجوی گوگل هستند که با استفاده از هوش مصنوعی مولد، پاسخ های خلاصه و جامع را مستقیما در صفحه نتایج جستجو تولید می کنند.

این بخش های خلاصه اطلاعات خود را از منابع متعدد جمع آوری می کنند. به همین دلیل، واضح، معتبر و ساختارمند بودن محتوای شما اکنون بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد. بهینه سازی برای AEO شانس دیده شدن محتوای شما در خلاصه های تولیدشده توسط هوش مصنوعی را افزایش می دهد. این کار برند شما را در مرکز توجه این تجربه جدید جستجو قرار می دهد.

به طور خلاصه، تمرکز بر AEO به شما کمک می کند تا:

• شانس نمایش در بخش های ویژه (Featured Snippets) را افزایش دهید.
• در بخش AI Overviews به عنوان منبع معتبر ذکر شوید و توجه کاربران را در بالاترین بخش نتایج جستجو جلب کنید.
• میزان دیده شدن در نتایج جستجوی صوتی را بهبود دهید.
• ترافیک هدفمندتری به سمت سایت خود جذب کنید.
• آگاهی از برند و اعتبار خود را افزایش دهید.

بهینه سازی موتور پاسخ یکی از بخش های حیاتی در اجرای کمپین های موفق سئو می باشد. این روش به شما کمک می کند تا از جستجوهای مبتنی بر سوالات کاربران بهره ببرید و ترافیک جستجوی مرتبط با این نوع پرسش ها را جذب کنید. حدود 25٪ از مشتریان جدید Surfer اکنون از طریق دستیار های هوش مصنوعی وارد می شوند.

شرکت Ahrefs نیز رفتار مشابهی گزارش کرده است:

“برای ahrefs.com، 0.5٪ از بازدید کنندگان در ماه گذشته از جستجوی AI بودند، اما این بازدید کنندگان 12.1٪ از ثبت نام های ما را تشکیل می دادند. این نرخ تبدیل 23 برابر بالاتر از آن چیزی است که از جستجوی ارگانیک سنتی دریافت می کنیم.”
— پاتریک استوکس، مشاور محصول Ahrefs، سئو فنی و سفیر برند

این رقم بسیار قابل توجه است، به خصوص وقتی در نظر بگیریم که انتظار می رود تعداد کاربران وابسته به ابزار های جستجوی AI تا سال 2028 بیش از دو برابر شود.

تفاوت AEO و SEO (درک تفاوت ها)

در حالی که AEO و SEO هر دو هدف مشترکی یعنی افزایش دیده شدن در فضای آنلاین دارند، اما در رویکرد و تمرکز با یکدیگر تفاوت دارند.

1. SEO یک استراتژی گسترده است که با هدف بهبود رتبه سایت در صفحات نتایج موتورهای جستجو برای کلمات کلیدی خاص انجام می شود. این استراتژی شامل تکنیک های مختلفی مانند بهینه سازی داخلی صفحات (On-Page Optimization)، لینک سازی (Link Building) و بهبودهای فنی در ساختار و عملکرد سایت می باشد.
2. در مقابل، AEO بر پاسخ دادن مستقیم به سوالات کاربران تمرکز دارد. در این روش، به جای هدف قرار دادن کلمات کلیدی، تمرکز بر جستجوهای خاص و پرسش محور است. این نوع جستجوها اغلب به صورت سوال مطرح می شوند و هدف آن ارائه دقیق ترین و خلاصه ترین پاسخ ممکن می باشد.

از آنجایی که این دو روش مکمل یکدیگر هستند، بهتر است هر دو را به صورت استراتژیک به کار ببرید تا شانس خود را برای دیده شدن و رتبه گرفتن در موتورهای جستجو افزایش دهید.

چه چیزی AEO را چالش برانگیز می کند؟

بهینه سازی موتور پاسخ به چند دلیل چالش برانگیز است، از جمله:

1. ردیابی عملکرد

   برخلاف بهینه سازی موتور جستجو (SEO) که ابزارهای رایگان و پولی مانند Google Search Console، Ahrefs و Semrush برای ردیابی عملکرد دارد، بهینه سازی موتور پاسخ این منابع را ندارد.

این پلتفرم ها از ردیابی AI Overviews پشتیبانی می کنند، اما با توضیحات و محدودیت هایی همراه هستند:

2. جلب حمایت داخلی

   تیم های بازاریابی ممکن است در جلب حمایت داخلی برای اجرای بهینه سازی موتور پاسخ نیز با مشکل مواجه شوند. بهینه سازی موتور پاسخ جایگزین SEO نیست، به این معنی که کسب و کارها نیاز دارند سرمایه گذاری بیشتری انجام دهند یا منابع مالی را مجدداً تخصیص دهند تا از تلاش های AEO پشتیبانی کنند. حل این مسئله به ارتباطات موثر وابسته است.

اطلاعات زیادی وجود دارد که نیاز به بهینه سازی موتور پاسخ را تأیید می کند، اما مهم است که با این داده ها یک داستان بسازید. بله، Gartner پیش بینی می کند که ترافیک ارگانیک تا سال 2026 به میزان 25٪ کاهش یابد، اما این برای کسب و کار چه معنایی دارد؟

• چه درصدی از درآمد از ترافیک ارگانیک حاصل می شود؟
• اگر کسب و کار بخواهد عملکرد خود را حفظ کند و رشد کند، چگونه آن درآمد از دست رفته را جبران خواهد کرد؟
• آیا سازمان در حال حاضر در کانال های مختلف مانند YouTube، LinkedIn و سایت های ثالث حضور دارد؟

موتورهای هوش مصنوعی، از دستیار هوش مصنوعی Meta گرفته تا پلتفرم Claude شرکت Anthropic، یک مسیر جدید برای دسترسی، تعامل و پرورش کاربران ارائه می دهند. همانطور که شرکت هایی که در صفحه اول نتایج جستجو حضور ندارند ریسک عدم دیده شدن دارند، شرکت هایی که توسط موتورهای پاسخ ذکر نمی شوند نیز در معرض این ریسک قرار دارند.

3. بهینه سازی برای موتورهای پاسخ

   اکثر کمپین های بهینه سازی موتور جستجو (SEO) بر روی یک موتور جستجوی واحد، یعنی Google تمرکز دارند. این موضوع در مورد بهینه سازی موتور پاسخ (AEO) صدق نمی کند، زیرا AEO بر افزایش دیده شدن در چندین موتور و مدل های مختلف آنها تمرکز دارد، از جمله:

• ChatGPT
• Claude
• Gemini
• Perplexity AI
• Meta AI
• Microsoft Copilot

اگرچه شباهت هایی در نحوه تولید و ارائه نتایج توسط این موتورها وجود دارد، هر یک منحصر به فرد است و نقش مهمی در دستیابی به کاربران ایفا می کند. به عنوان مثال، ChatGPT و Microsoft Copilot بیشتر شبیه هم هستند تا ChatGPT و Gemini، زیرا ChatGPT قدرت Microsoft Copilot را تأمین می کند.

همچنین بخوانید: GEO یا بهینه سازی موتور مولد چیست؟ راهنمای کامل 2025

علاوه بر مدیریت (و ردیابی) دیده شدن در موتورهای مختلف، متخصصان SEO باید مهارت های خود را نیز ارتقا دهند. به عنوان مثال، گوگل سال هاست که بر کارآمدی محتوا تأکید کرده و سازندگان محتوا را به تولید محتوای معتبر و ارزشمند برای فضای جستجو تشویق می کند. موتورهای پاسخ از سازندگان محتوا و SEO ها می خواهند فراتر بروند.

در ادامه، شما در راهنمای عملی ما برای اجرای AEO جزئیات بیشتری خواهید آموخت، اما این موتورهای پاسخ بر اولویت دادن به دقت و جزئیات خاص تمرکز دارند. این بدان معناست که راهنمایی های عمومی که هر کسی می تواند ارائه دهد، مانند «یک تگ عنوان جذاب بنویسید»، دیگر کافی نیست.

چگونه موتورهای هوش مصنوعی عمل می کنند؟

موتورهای جستجوی هوش مصنوعی مجموعه داده ‌های عظیمی را برای آموزش خود بررسی و از منابع مختلف وب اطلاعات استخراج می‌ کنند. سپس این موتور‌ها پرس‌ وجوهای جستجو را گرفته و با استفاده از پردازش زبان طبیعی ، نیت و زمینه ‌ی دقیق آنها را درک می‌ کنند و پاسخ‌ ها را با استناد و ترکیب اطلاعات از منابع مرتبط با این پرس ‌وجوها شکل می ‌دهند.

این کار از طریق تکنیک تولید تقویت ‌شده با بازیابی (RAG) انجام می‌ شود، که یک چارچوب LLM است و سیستم‌ های مبتنی بر بازیابی سنتی را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می ‌کند تا دقت و ارتباط خروجی‌ های تولید شده توسط هوش مصنوعی را افزایش دهد.
RAG به مدل‌ های زبان بزرگ اجازه می ‌دهد اطلاعات را از منابع خارج از داده‌ های آموزشی خود استخراج کنند و پاسخ‌ های به ‌روز ارائه دهند. اگر یادتان باشد، ChatGPT قبلاً فقط می ‌توانست پاسخ‌ هایی با اطلاعات تا سال ۲۰۲۱ ارائه دهد.

علت این محدودیت این بود که ChatGPT آن زمان محدود به مجموعه داده ‌های داخلی خود قبل از به ‌روزرسانی ۲۰۲۳ بود. با RAG، دیگر چنین محدودیتی وجود ندارد. به همین دلیل حالت هوش مصنوعی گوگل قادر است به پرسش ‌هایی مانند “پربیننده‌ ترین فیلم ‌های مورد انتظار در ۲۰۲۵ کدامند؟” پاسخ دهد.

همانطور که می ‌بینید، گوگل اطلاعات را از پست ‌های بلاگ منتشرشده اخیر جمع‌ آوری کرده است—این اطلاعات از منابع خارج از مجموعه داده‌ های آموزشی آن استخراج شده‌ اند. اما موتورهای جستجوی هوش مصنوعی چگونه منابعی را که از آنها اطلاعات استخراج می ‌کنند انتخاب می‌ کنند؟

اعتبار ‌سایت نقش مهمی در این زمینه دارد. هوش مصنوعی سایت‌ هایی را در اولویت قرار می ‌دهد که در حوزه خود معتبر و قابل اعتماد شناخته شده‌ اند. به عنوان مثال، پاسخ بالا از منابعی مانند IMDb، Rotten Tomatoes و Variety جمع ‌آوری شده است.

هشت روش برای بهینه‌سازی نتایج در موتورهای پاسخ‌دهنده

خبر خوب این است که برای ظاهر شدن در نتایج هوش مصنوعی لزوماً نیازی نیست که یک مرجع بزرگ در صنعت خود باشید. نکات و تکنیک‌ هایی که در ادامه معرفی می ‌کنم، شانس دیده شدن محتوای شما در موتورهای جستجوی هوش مصنوعی را افزایش می ‌دهند.

• نوشتن خلاصه‌ های مکالمه‌ ای

شما باید فرآیند اسکن و استخراج اطلاعات توسط الگوریتم ‌های هوش مصنوعی را تا حد امکان ساده کنید. این یعنی باید پاسخ‌ های مستقیم ارائه دهید، ترجیحاً با یک یا دو جمله کوتاه، قبل از ورود به جزئیات. برای مثال، اگر من تایپ کنم «چگونه در Outlook پیام غیرفعال ‌سازی خودکار تنظیم کنیم؟»:

پاسخ از سه جمله ساده تشکیل شده است. نیازی به مقدمه‌ های طولانی و پست ‌های بلاگ حجیم نیست. هم کاربران و هم الگوریتم‌ های هوش مصنوعی به پاسخ‌ های مستقیم و قابل هضم نیاز دارند، بنابراین محتوای شما هم باید از همان قالب پیروی کند.

از افعال فعال استفاده کنید و جملاتی بسازید که موضوع آن ابتدا ذکر شده باشد، مانند: «می ‌توانید پیام‌ های غیرفعال ‌سازی خودکار را با… تنظیم کنید.» این روش به موتورهای جستجوی هوش مصنوعی کمک می ‌کند تا زمینه هر جمله را بهتر درک کنند و احتمال اینکه محتوای شما ذکر شود افزایش یابد.

البته، این به معنای این نیست که پست ‌های بلاگ شما باید تنها چند جمله باشند. می‌توانید از تکنیک fan-out گوگل استفاده کنید. پاسخ‌ های مختصر را درست در ابتدای مطلب ارائه دهید و در صورت نیاز جزئیات را گسترش دهید. مثال بالا در واقع تنها بخشی از یک پاسخ جامع ‌تر است. کاربران می ‌توانند با کلیک روی دکمه Show More پاسخ کامل را مشاهده کنند.

متوجه شوید که خلاصه بالایی به ‌طور مرتب به دو بخش تقسیم شده است: Outlook جدید و Outlook کلاسیک. این خلاصه بالایی هر دو نسخه را در چند جمله پوشش می ‌دهد.با این حال، اگر کاربران به اطلاعات بیشتری نیاز داشته باشند، پاسخ زیر به دو زیر بخش مجزا تقسیم شده است و هر بخش جزئیات بیشتری ارائه می ‌کند.

از ابزارهای ردیابی هوش مصنوعی برای شناسایی میزان دیده شدن برند خود در پاسخ به پرسش‌ های مهم استفاده کنید. پاسخ ‌ها را برای پرسش‌ هایی که در آن ‌ها دیده نمی‌ شوید بهینه ‌سازی کنید.
برای مثال، با استفاده از Surfer AI Tracker می ‌توانید میزان دیده شدن برند Philip در حوزه سلامت هوش مصنوعی را مشاهده کنید. نمرات دیده شدن و ذکر برند آن‌ ها چندان بالا نیست.

در واقع، می‌ توانید ببینید که آن ‌ها تنها در ۲۱٪ موارد زمانی که کسی جستجو می ‌کند “بهترین راهکارهای هوش مصنوعی برای تصویربرداری پزشکی چیست؟” ذکر شده ‌اند. این نرخ ذکر پایین است و می‌ تواند برای کسب ‌وکار آن‌ ها در حوزه سلامت اهمیت زیادی داشته باشد. دیده شدن بیشتر به معنای افزایش آگاهی از برند و پتانسیل درآمد بیشتر است.

با استفاده از Surfer، آن‌ ها می‌توانند برندها و رقبا با نمرات دیده شدن بالاتر را بررسی کنند. انجام این کار می ‌تواند به پیاده‌ سازی تاکتیک ‌های بهینه ‌سازی مدل‌ های زبانی بزرگ (LLM) برای افزایش دیده شدن در هوش مصنوعی کمک کند.

• استفاده از قالب‌ بندی مناسب LLM

مطالعه ما روی پاسخ ‌های AI Overviews نشان داد که پاسخ ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، ۷۸٪ مواقع شامل فهرست ‌های مرتب یا نامرتب هستند که منطقی به نظر می‌رسد. فهرست ‌ها قالب ایده‌ آل برای جستجوهای بدون کلیک (zero-click) هستند. آن‌ ها حجم زیادی از اطلاعات را به‌ صورت واضح و قابل هضم نمایش می ‌دهند.

همچنین بخوانید: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

محتوای شما نیز باید از این روش پیروی کند. محتوا را به فهرست ‌ها، بولت پوینت‌ ها و جداول تقسیم کنید تا حد امکان قابل اسکن باشد. هر ایده به ‌صورت منظم در زیر یک بولت پوینت خلاصه شده است که استخراج جزئیات خاص توسط موتورهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی را آسان ‌تر می ‌کند. در ادامه چند روش برتر دیگر آورده شده است:

• نوشتن پاراگراف‌ های کوتاه و قاطع: سعی کنید هر پاراگراف شامل دو یا سه جمله باشد و جملات خود را ترجیحاً زیر ۲۰ کلمه نگه دارید. تمرکز روی جملات خبری و قاطع داشته باشید تا پاسخ‌ های مستقیم و معتبر به خواننده ارائه شود.
• اجتناب از عناوین مبهم: موتورهای جستجوی هوش مصنوعی و سنتی برای درک محتوا به عناوین متکی هستند. عناوین باید مشخص و ایده‌ های زیر آن‌ ها را خلاصه کنند—به عنوان مثال “کراتین چگونه بر رشد عضله تأثیر می ‌گذارد؟”
  این دقیق ‌تر و مشخص‌ تر از “مزایای کراتین” است و به موتورهای پاسخ کمک می‌ کند تا پرسش ‌های کاربران را بهتر با محتوای شما مرتبط کنند.
• استفاده از نشانه ‌های معنایی: جملات را با عباراتی مانند “بر اساس”، “مهم ‌ترین”، یا “در مقایسه” آغاز کنید، هر زمان که مناسب بود. این کار به هوش مصنوعی کمک می ‌کند هدف و زمینه هر جمله را بهتر درک کند.

• استفاده از زیرعنوان‌ های واضح و توصیفی

در مورد عناوین، مطمئن شوید که محتوای خود را به H2 و H3 تقسیم کنید. یکی از مطالعات داخلی ما روی پاسخ‌ های AI Overview نشان داد که صفحات موجود در نتایج AI Overview، ۱۹.۹۵٪ بهتر از صفحات غیرموجود در این نتایج از نظر زیرعنوان‌ ها و ساختار ناوبری عمل می‌ کنند. این یعنی هرچه محتوای شما ساختاریافته ‌تر و قابل اسکن ‌تر باشد، احتمال انتخاب آن توسط موتورهای پاسخ بیشتر است. عناوین و زیرعنوان ‌های شفاف ابزار بسیار خوبی برای رسیدن به این هدف هستند.

دوباره می گویم از عناوین کلی و مبهم اجتناب کنید. سرفصل های شما باید به وضوح هر بخش از محتوای شما را در بر بگیرند، در حالی که متن زیر آن ها باید ایده های شما را در دو تا پنج پاراگراف توسعه دهد.

از سرفصل های تو در تو برای تقسیم موضوع اصلی به چند بحث فرعی به صورت منطقی و سلسله مراتبی استفاده کنید. H1 ها ایده اصلی محتوا را برجسته می کنند، H2 ها زیرموضوعات مرتبط را ارائه می دهند، H3 ها این زیرموضوعات را بیشتر توسعه می دهند و به همین ترتیب ادامه دارد. هدف این است که کاربران و هوش مصنوعی بتوانند با نگاه کردن به سرفصل ها، بخش عمده ای از محتوای شما را خلاصه کنند.

به عنوان مثال، Grammarly این کار را اینگونه انجام می دهد: این پست وبلاگ با عنوان “چگونه ایده پردازی کنیم: 5 گام ساده برای نوشتن قوی تر و منظم تر” منتشر شده است. عنوان کاملا واضح است و خوانندگان دقیقا می دانند از محتوا چه انتظاری داشته باشند.

هر H2 و سپس H3 عنوان صفحه را به بخش های جداگانه ای تقسیم می کند که به صورت منطقی و سلسله مراتبی سازماندهی شده اند. از نحوه آماده سازی برای جلسه ایده پردازی، تا انجام خود ایده پردازی، اشتباهات رایجی که باید از آن ها اجتناب کرد و غیره. تمام زیرعنوان ها به طور منظم به ایده اصلی پست وبلاگ مرتبط هستند.

استفاده از افزونه فهرست محتوا یا لینک های داخلی به صفحات وبلاگ خود، توصیه می شود. این کار به هدایت بهتر خوانندگان کمک می کند و ممکن است در پردازش مدل های زبان بزرگ نیز مفید باشد.

• مفاهیم را به طور واضح توضیح دهید

بخش های جدید را با تعریف دقیق اصطلاحات کلیدی که قصد دارید در ادامه درباره آن ها صحبت کنید، شروع کنید. مطالعه ای که قبلا اشاره شد نشان داد صفحاتی که این روش را به کار می برند، در نتایج AIO حدود 17.46٪ بهتر عمل می کنند.

برای مثال، اگر قصد دارید بخشی درباره یک موضوع پیچیده مانند نحوه انجام بررسی سئوی فنی بنویسید، ابتدا باید توضیح دهید که بررسی سئوی فنی چیست و چه کاری انجام می دهد. فرض نکنید که خوانندگان با موضوع آشنا هستند، زیرا برخی ممکن است اطلاعات کافی نداشته باشند. علاوه بر این، این روش به موتورهای جستجو زمینه بیشتری درباره موضوعات اصلی و فرعی محتوای شما می دهد.

• از اصطلاحات مرتبط معنایی استفاده کنید.

برای مثال، اگر “بررسی سئوی فنی” کلیدواژه اصلی است، باید اصطلاحات مرتبط دیگری مانند “قابلیت خزیدن سایت“، “سرعت سایت” و “ساختار سایت” را نیز به طور طبیعی در محتوا بگنجانید و زمینه کافی ایجاد کنید تا الگوریتم های هوش مصنوعی، خزنده های معمولی و خوانندگان به وضوح درک کنند که این اصطلاحات چگونه با یکدیگر مرتبط هستند.

همچنین استفاده از عبارات پیوندی مانند “برای مثال“، “در مقابل” و “در نتیجه” به بهبود وضوح کمک می کند و به موتورهای جستجو نشان می دهد که پاراگراف های مختلف چگونه با یکدیگر ارتباط دارند.

• هماهنگی داده های ساختاریافته

اگرچه داده های ساختاریافته (یا نشانه گذاری های schema) بیشتر با سئوی سنتی مرتبط هستند، اما طبق دستورالعمل های گوگل، همچنان می توانند در بهینه سازی برای موتورهای پاسخگو موثر باشند. به طور خلاصه، این قطعه های کد HTML با استفاده از تگ های از پیش تعریف شده به موتورهای جستجو نشان می دهند که یک صفحه وب دقیقا چه نوع محتوایی را پوشش می دهد.

پلتفرم های هوش مصنوعی نیز می توانند از داده های ساختاریافته برای یافتن و استخراج اطلاعات درباره کسب و کار یا صفحه وب شما به راحتی استفاده کنند. به عنوان مثال، در یک مقاله وبلاگ که شامل یک بخش کوچک پرسش و پاسخ در انتهای صفحه است، هر سوال و پاسخ در بخش FAQ به وضوح با برچسب های @type Question و @type Answer در نشانه گذاری FAQPage مشخص شده است.

در نسخه زنده وبلاگ نیز متن پرسش و پاسخ دقیقا با محتوای موجود در نشانه گذاری Schema مطابقت دارد. برای مثال، اگر عبارت “آیا کفش Nike Air Max برای تمرین بدنسازی مناسب است؟” را در گوگل جستجو کنید، Google AIO اطلاعات را از بخش FAQ مقاله استخراج کرده است. که نشانه گذاری ساختاریافته احتمالا در این امر موثر بوده است.

با این حال، اطمینان حاصل کنید که تمام اطلاعات شما همخوانی داشته باشند. جزئیات موجود در داده های ساختاریافته سایت شما باید با آنچه کاربران در صفحه وب مشاهده می کنند، مطابقت داشته باشد زیرا موتورهای جستجو از همخوانی به عنوان یک سیگنال اعتماد استفاده می کنند. در غیر این صورت ممکن است به عنوان منبع غیرقابل اعتماد تلقی شوید.

در ادامه چند روش پیشنهادی دیگر برای رعایت بهترین شیوه ها ارائه شده است:

• اعتبارسنجی داده های ساختار یافته: قبل از بارگذاری Schema در سایت، آن را از طریق ابزار Rich Results Test یا Schema Markup Validator بررسی کنید تا مطمئن شوید کد به درستی کار می کند.
• استفاده از Schema تنها در صورت لزوم: فقط زمانی از نشانه گذاری ها استفاده کنید که محتوای شما واقعا با این قالب سازگار باشد تا از ایجاد مشکلات مربوط به اعتماد موتورهای جستجو جلوگیری شود.
• استفاده از فرمت JSON-LD: فرمت های Microdata و RDFa نیز موجود هستند، اما گوگل توصیه می کند از JSON-LD استفاده شود زیرا نگهداری و پیاده سازی آن ساده تر است.

• استفاده از سوال در تیترها

با توجه به ماهیت محاوره ای مدل های هوش مصنوعی، پرس و جوهای جستجو نیز اغلب به شکل سوال هستند. این بدان معناست که الگوریتم های هوش مصنوعی محتوایی را که از این قالب پشتیبانی می کند، در اولویت قرار می دهند. باز هم، هوش مصنوعی تیترها را برای درک ساختار و محتوای صفحه بررسی می کند.

بنابراین، تیترهای مبتنی بر سوال که مشابه پرسش های جستجوی AI هستند، کار تطبیق محتوا و ارجاع پاسخ شما را آسان تر می کنند.
به یاد داشته باشید که متن زیر تیترها باید پاسخ های کوتاه و دقیق ارائه دهد. می توانید بر این مفهوم توسعه دهید و به سوالات فرعی مرتبط با پرسش اصلی در قالب پست وبلاگ FAQ یا Q&A پاسخ دهید. می توانید FAQ یا Q&A schema markups مخصوص هر بخش را هر زمان که مناسب بود اضافه کنید.

• آزمایش با Text Fragment Identifiers

Text fragment identifiers بخش هایی از URL هستند که به قطعه های خاص متن در یک صفحه وب لینک می دهند. اگرچه هنوز 100٪ مشخص نیست که این تاکتیک در answer engine optimization تاثیر دارد، اما ارزش امتحان کردن را رد. آزمایش کنید و ببینید چه نتایجی می دهد.

ایده پشت این کار این است که Text fragment identifiers تجربه کاربری را بهبود می بخشند و به کاربران کمک می کنند سریع تر به بخش های خاص صفحات وب دسترسی پیدا کنند. از این رو، این روش همچنین به هوش مصنوعی کمک می کند بخش های خاص محتوا را با پرس و جوهای کاربران تطبیق دهد.

علاوه بر این، بیشتر CMS ها به صورت خودکار Text fragment identifiers برای محتوای صفحات شما تولید می کنند. بنابراین، ممکن است بدون تلاش اضافی، محتوای شما در پاسخ های AI-generated ظاهر شود. Text.

به هر حال، حتما Text fragment identifiers را به بخش بالایی صفحات وب خود اولویت دهید. این کار به استخراج بهتر محتوا توسط AI و مرتبط بودن آن کمک می کند.

چالش های رایج AEO که باید انتظار داشت

اگرچه answer engine optimization به نظر پیچیده نمی رسد، تا زمانی که به بهترین شیوه های ذکر شده پایبند باشید، اما چند نکته وجود دارد که باید به آن ها توجه ویژه داشته باشید.

• AEO هنوز به طور کامل شناخته نشده است

Answer engine optimization در مراحل ابتدایی خود قرار دارد. هیچ کس نمی تواند 100٪ تضمین کند که اکثر روش های بهینه سازی همیشه نتایج مثبت خواهند داشت. ممکن است نیاز باشد از روش آزمون و خطا استفاده کنید تا دقیقاً بفهمید چه چیزی برای شما موثر است. با این حال، استراتژی محتوای کاربر محور که نیاز کاربران را برطرف کند و پاسخ های مستقیم ارائه دهد نقطه شروع بسیار خوبی است.

• AEO شامل پلتفرم های متعددی است

برخلاف SEO سنتی که کسب و کارها معمولاً روی یک یا دو موتور جستجو تمرکز می کنند، answer engine optimization بسیار پیچیده تر است. باید روی Google AIO، Bing Copilot، ChatGPT، Perplexity و غیره تمرکز کنید تا دید آنلاین خود را بهبود دهید. این بدون در نظر گرفتن عوامل دیگر مانند featured snippets و voice queries است.

هر کدام از این پلتفرم ها تفاوت هایی دارند، بنابراین یافتن روش موثر برای هر کدام به خصوص دشوار است. بهتر است رویکردی روش مند برای answer engine optimization اتخاذ کنید.

روی یک موتور پاسخ در هر زمان تمرکز کنید (مانند Google’s AI Mode) تا بفهمید چه چیزی نتایج مثبت ایجاد می کند. پس از آن، به موتور بعدی بروید.این کار می تواند از گسترده شدن دامنه فعالیت ها (scope creep) جلوگیری کند و به ایجاد استراتژی متمرکزتر کمک نماید.

• گزینه های محدود برای ردیابی عملکرد

در نتیجه ترکیبی از عوامل فوق باعث می شود ردیابی عملکرد کمی پیچیده شود. شما پلتفرم های متعددی برای بهینه سازی محتوا دارید، اما ابزارهای محدودی برای اندازه گیری عملکرد AEO وجود دارد. علاوه بر این، Google Search Console Dashboard نمی تواند ترافیک AI را از ترافیک سنتی SEO جدا کند.

با این حال، چند ابزار شخص ثالث برای انتخاب وجود دارد. برای مثال، Ahrefs، SEMRush و Surfer ابزارهای AI Tracker اختصاصی ارائه می دهند.

جمع بندی:

• بهینه ‌سازی موتور پاسخ شامل بهینه ‌سازی محتوا برای ارائه پاسخ ‌های مستقیم است. این کار شانس دیده شدن و ارجاع ‌سایت شما به‌ عنوان یک منبع در پاسخ‌ های تولید شده توسط هوش مصنوعی را افزایش می ‌دهد.
• کاربران به ‌طور فزاینده ‌ای از موتورهای پاسخ به ‌عنوان ابزار اصلی جستجوی خود استفاده می‌ کنند. بهینه‌ سازی موتور پاسخ برای حفظ نمایش آنلاین، ترافیک ‌سایت و درآمد حیاتی است و در غیر این صورت ممکن است کاهش قابل‌ توجهی در این معیارها تجربه کنید.
• موتورهای پاسخ از پردازش زبان طبیعی و زمینه پرس‌ وجو برای جمع‌ آوری اطلاعات از منابع مختلف استفاده می‌ کنند و پاسخ ‌های مرتبطی تولید می ‌کنند که نیاز کاربر را برآورده می ‌کند. معمولاً این موتورها اعتبار سایت را هنگام انتخاب منابع برای استخراج اطلاعات اولویت می ‌دهند.
• می ‌توانید شانس دیده شدن توسط هوش مصنوعی را با یک استراتژی محتوا محور بر اساس هدف کاربر و فرمت‌ های سازگار با LLM افزایش دهید.
• محتوایی که پاسخ ‌های سریع و مستقیم به پرسش‌ های کاربران ارائه می ‌دهد باید اولویت اصلی شما باشد.
• به فرمت‌ بندی محتوا نیز توجه کنید: استفاده از جدول ‌ها، فهرست‌ ها و بولت پوینت ‌ها، نوشتن تیترهای توصیفی (ترجیحاً مبتنی بر پرسش) و ایجاد ساختار منطقی محتوا اهمیت دارد.
• اطمینان حاصل کنید که جزئیات موجود در Schema سایت شما با محتوای صفحه هماهنگ باشد تا سیگنال ‌های اعتماد قوی حفظ شوند.
• با شناسه ‌های متن fragment آزمایش کنید تا قابلیت استخراج محتوای شما توسط موتورهای پاسخ بهبود یابد.
• AEO هنوز جدید است و هیچ تضمینی وجود ندارد که روش ‌های فعلی همیشه 100% کار کنند؛ تعداد زیاد پلتفرم ‌هایی که باید برای آن‌ ها بهینه ‌سازی کنید، شفاف نبودن الگوریتم ‌ها و کمبود ابزارهای ردیابی اختصاصی هوش مصنوعی چالش‌ های مهمی محسوب می ‌شوند.