برای جست‌وجوی هوش مصنوعی، به کدام منابع داده باید اهمیت بدهید؟

برای جست‌وجوی هوش مصنوعی، نباید فقط روی Google یا Bing تمرکز کرد. منابع داده‌ای مثل موتورهای جست‌وجو، Google Maps، Google Business Profile، Yelp، Wikipedia، Reddit، محتوای ناشران، GitHub، Stack Overflow، فیدهای محصول و بعضی APIها می‌توانند در آموزش، بازیابی اطلاعات، گراندینگ (Grounding) یا اجرای اکشن‌های سیستم‌های هوش مصنوعی نقش داشته باشند. اهمیت هر منبع هم یکسان نیست و باید سطح شواهد مربوط به آن را در نظر گرفت.

یکی از اشتباه‌هایی که ممکن است در نگاه به AI Search داشته باشیم این است که «جست‌وجو» را همچنان مساوی با چند موتور جست‌وجوی سنتی ببینیم. مسئله دیگر فقط این نیست که سایت شما در Google ایندکس شده یا در Bing دیده می‌شود؛ سؤال مهم‌تر این است که برند، محصول یا محتوای شما در چه منابع دیگری حضور دارد که سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است به آن‌ها دسترسی داشته باشند.

هرچه ابزارهایی مثل AI Overviews، Copilot و چت‌بات‌های مختلف از مجموعه متنوع‌تری از منابع داده استفاده کنند، کار متخصص سئو پیچیده‌تر می‌شود. اما همین پیچیدگی می‌تواند تبدیل به فرصت شود؛ چون همه کسب‌وکارها لزوماً تمام این منابع را بررسی نمی‌کنند.

در یک نگاه

• منابع داده هوش مصنوعی فقط موتورهای جست‌وجو نیستند.

• منابع تأییدشده و فعلی، بالاترین اولویت بررسی را دارند.

• Google Search، Bing Search، Google Maps، Yelp، Wikipedia و Reddit از منابع مهم مطرح‌شده هستند.

• بسته به حوزه، فیدهای فروشگاهی، داده‌های محلی، ناشران، مستندات فنی یا منابع سفر هم اهمیت پیدا می‌کنند.

• بعضی منابع فقط سابقه استفاده در پیش‌آموزش دارند و لزوماً منبع زنده امروز نیستند.

• بعضی منابع نیز صرفاً بر اساس شواهد قوی «محتمل» هستند و استفاده از آن‌ها به‌طور قطعی تأیید نشده است.

• بهترین اولویت‌بندی باید بر اساس جست‌وجوهای واقعی مخاطبان همان کسب‌وکار انجام شود.

منابع داده هوش مصنوعی دقیقاً چه نقشی دارند؟

همه منابع داده یک کار را انجام نمی‌دهند. یک منبع ممکن است برای بازیابی اطلاعات زنده استفاده شود، یک منبع دیگر برای آموزش مدل کاربرد داشته باشد و منبع دیگری فقط در داده‌های تاریخی پیش‌آموزش دیده شده باشد.

در دسته‌بندی ارائه‌شده، منابع به چهار سطح تقسیم شده‌اند:

منابع Tier 1 بیشترین اولویت را برای بررسی دارند، چون شواهد موجود نشان می‌دهد در کاربردهای فعلی مانند بازیابی، گراندینگ یا اکشن‌ها حضور دارند. Tier 2 و Tier 3 همچنان مهم‌اند، اما ممکن است دسترسی یا ارزش عملی آن‌ها برای یک کسب‌وکار مشخص کمتر روشن باشد. Tier 4 نیز نباید به‌عنوان منبع قطعی در نظر گرفته شود.

این تفاوت برای متخصص سئو مهم است. اینکه یک مجموعه داده سال‌ها قبل در پیش‌آموزش یک مدل استفاده شده، با اینکه یک سیستم همین حالا برای تولید پاسخ به آن منبع متصل شود، یکسان نیست.

مهم‌ترین منابع برای کشف وب و جست‌وجو کدام‌اند؟

Google Search

Google Search در Tier 1 قرار گرفته است. اتصال به Google Search برای گراندینگ مدل Gemini می‌تواند مدل را به محتوای لحظه‌ای وب متصل کند و در پاسخ، ارجاع به URL منبع برگرداند.

از دید یک کارشناس سئو، این یعنی محتوای وب همچنان بخش مهمی از اکوسیستم AI Search است؛ اما دیگر تنها بخش آن نیست.

Bing Search

Bing Search هم در Tier 1 قرار دارد. طبق داده ارائه‌شده، Microsoft مستند کرده که نتایج Bing برای بهبود پاسخ‌های Copilot استفاده می‌شوند؛ هرچند این مورد در دور تحقیق اشاره‌شده دوباره تأیید نشده است.

Common Crawl و مجموعه‌های تاریخی وب

Common Crawl در Tier 3 قرار گرفته و نمونه‌ای از منابع تاریخی پیش‌آموزش است. در داده موجود اشاره شده که نسخه فیلترشده Common Crawl بخش قابل‌توجهی از ترکیب نمونه‌گیری GPT-3 و LLaMA 1 را تشکیل داده بود.

C4 نیز نمونه دیگری از مجموعه‌های تاریخی وب است که از Common Crawl مشتق شده و در پیش‌آموزش LLaMA استفاده شده است.

نکته مهم اینجاست که «استفاده تاریخی برای آموزش» را نباید با «استفاده زنده برای تولید پاسخ امروز» یکی دانست.

برای فروشگاه‌های اینترنتی کدام منابع اهمیت بیشتری دارند؟

برای کسب‌وکارهای فروشگاهی، منابع محصول و فیدهای تجاری اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کنند.

Google Merchant Center

Google Merchant Center در Tier 1 قرار دارد. داده‌های فید فروشندگان، پایه برخی سطوح خرید Google هستند. در این دسته‌بندی، Google Shopping به‌عنوان یک Surface در نظر گرفته شده، نه یک Source مستقل.

این تمایز مهم است: چیزی که کاربر می‌بیند الزاماً همان منبع داده‌ای نیست که سیستم از آن تغذیه می‌کند.

فیدهای محصول OpenAI

فیدهای فروشگاهی و خرده‌فروشی OpenAI در Tier 2 دسته‌بندی شده‌اند. فروشندگان می‌توانند داده‌هایی ساختاریافته شامل شناسه‌ها، توضیحات، قیمت، موجودی، مدیا و اطلاعات Fulfilment ارائه کنند تا محصولات در ChatGPT دقیق‌تر نمایش داده شوند. در داده موجود حتی به امکان به‌روزرسانی با فاصله زمانی تا ۱۵ دقیقه اشاره شده است.

این مورد نشان می‌دهد در AI Search تجاری، فقط صفحه محصول مطرح نیست؛ داده ساختاریافته‌ای که مستقیماً از سمت فروشنده ارائه می‌شود نیز می‌تواند اهمیت داشته باشد.

Marketplace feeds

فیدهای مارکت‌پلیس در Tier 4 قرار گرفته‌اند. وجود داده کاتالوگ Shopify در ChatGPT به‌عنوان نشانه‌ای برای این الگو مطرح شده، اما دسته «Marketplace feeds» به‌صورت کلی تأیید مستقل نشده است.

بنابراین بهتر است میان «نمونه تأییدشده» و «تعمیم آن به کل یک دسته» تفاوت بگذاریم.

منابع Local و مکان‌ها چه نقشی در AI Search دارند؟

اگر کسب‌وکار شما محلی است، منابع جغرافیایی و اطلاعات کسب‌وکارها اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.

Google Maps

Google Maps در Tier 1 قرار دارد. Grounding with Google Maps می‌تواند اطلاعات جغرافیایی و مکانی را به مدل بدهد و در کنار Search Grounding استفاده شود.

Google Business Profile

Google Business Profile نیز در Tier 1 قرار گرفته است. داده‌های Business Profile وارد سطوح محلی Google می‌شوند، هرچند در داده موجود اشاره شده که این مورد در همان دور تحقیق به‌صورت جداگانه دوباره بررسی نشده است.

Yelp

Yelp نمونه مهم دیگری است که در Tier 1 قرار گرفته. بر اساس داده موجود، Reviewها، عکس‌ها و اطلاعات کسب‌وکارهای Yelp برای Recommendationهای محلی لحظه‌ای به OpenAI لایسنس می‌شوند.

نقش Yelp فقط به اطلاعات محدود نمی‌شود؛ در داده مقاله به اکشن‌هایی مثل رزرو میز، ورود به Waitlist یا Request a Quote نیز اشاره شده است.

برای متخصص سئو، این نکته یک تغییر زاویه مهم ایجاد می‌کند: در بعضی Queryها، «دیده‌شدن» دیگر فقط لینک گرفتن در یک پاسخ نیست؛ منبع داده می‌تواند بخشی از مسیر اقدام کاربر نیز باشد.

Wikipedia و منابع دانشی چقدر مهم‌اند؟

Wikipedia و Wikimedia در Tier 1 قرار گرفته‌اند.

Wikipedia هم سابقه حضور در داده‌های آموزشی افشاشده مدل‌هایی مثل GPT-3 و LLaMA را دارد و هم به‌عنوان یک Corpus مرجع برای کاربردهای RAG و Reference مطرح شده است. Wikimedia نیز از همان خانواده منابع دانشی محسوب می‌شود.

Wikidata در Tier 4 قرار گرفته است. نقش آن به‌عنوان یک لایه ساختاریافته موجودیت‌ها قابل استنباط دانسته شده، اما در داده ارائه‌شده استفاده مشخص آن برای یک مدل به‌طور جداگانه تأیید نشده است.

بنابراین درباره منابع دانشی هم باید تفاوت بین «شواهد مستقیم» و «استنباط منطقی» را حفظ کرد.

Reddit و کامیونیتی‌ها چرا مهم شده‌اند؟

Reddit از معدود منابعی است که در دو سطح مختلف دیده می‌شود.

در Tier 1، قرارداد Google برای دسترسی به Reddit Data API به‌منظور دریافت محتوای Real-Time، Structured و Unique مطرح شده است. طبق داده موجود، این محتوا می‌تواند در محصولات Google نمایش داده شود و نقش آن صرفاً به آموزش محدود نیست.

Reddit در Tier 2 نیز حضور دارد، چون همان همکاری از زاویه Training هم مطرح شده است. در داده مقاله اشاره شده که Google می‌تواند از پست‌های Reddit برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و بهبود سرویس‌هایی مثل Search استفاده کند. همچنین درباره تمدید قرارداد نیز عدم قطعیت گزارش شده است.

در مقابل، دسته‌های کلی‌تر مثل Social Platforms و Forums / Communities در Tier 4 قرار گرفته‌اند و بیشتر استنباط در سطح دسته هستند تا یک رابطه تأییدشده مشخص.

برای همین نمی‌توان صرفاً گفت «تمام شبکه‌های اجتماعی برای AI Search مهم‌اند». سطح شواهد برای هر پلتفرم یکسان نیست.

محتوای ناشران و سایت‌های خبری چه جایگاهی دارند؟

صفحات زنده ناشران در Tier 1 قرار گرفته‌اند. نکته اصلی این است که دسترسی به این صفحات می‌تواند در زمان تولید پاسخ و از مسیر Search Grounding اتفاق بیفتد، نه فقط از طریق پیش‌آموزش.

در این وضعیت، انتخاب منبع در Retrieval و قابل Crawl بودن صفحه روی ورود آن به پاسخ تأثیر دارد.

در Tier 2، محتوای لایسنس‌شده ناشران قرار می‌گیرد. داده موجود به همکاری‌های مشخص OpenAI با Financial Times، Axel Springer، AP و News Corp اشاره می‌کند؛ البته شرایط هر همکاری درباره Training، Grounding و Attribution متفاوت است.

مجموعه‌های خبری تاریخی نیز در Tier 3 قرار گرفته‌اند و باید از دسترسی زنده و لایسنس‌شده جدا در نظر گرفته شوند.

در حوزه فنی، GitHub و Stack Overflow چه اهمیتی دارند؟

برای Queryهای توسعه نرم‌افزار و موضوعات فنی، منابع متفاوتی وارد بازی می‌شوند.

GitHub در Tier 2 قرار گرفته است. داده ارائه‌شده به استفاده LLaMA از Public BigQuery Dataset گیت‌هاب اشاره می‌کند؛ با این محدودیت که فقط پروژه‌های دارای لایسنس Apache، BSD یا MIT نگه داشته شده بودند.

همچنین تأکید شده که Public Visibility به معنی Open Licence نیست.

Stack Overflow نیز در Tier 2 قرار دارد و در Mapping قراردادهای لایسنس‌گذاری در کنار پلتفرم‌های داده‌ای دیگری مثل Reddit و Shutterstock ذکر شده است.

مستندات فنی Vendorها هم Tier 2 هستند؛ با این تفاوت که استفاده گسترده از چنین Corpusهایی مطرح شده اما به یک قرارداد افشاشده خاص متصل نشده است.

رجیستری‌هایی مثل npm و PyPI در Tier 4 قرار دارند و خود داده منبع نیز آن‌ها را از ضعیف‌ترین Entryهای جدول معرفی می‌کند؛ چون قرارداد یا Retrieval Use مستندی برایشان ارائه نشده است.

منابع حوزه سفر و رزرو چطور؟

در بخش سفر، Google Hotel Center feeds در Tier 1 قرار گرفته‌اند.

وقتی Gemini یا AI Mode گزینه‌های هتل را همراه با قیمت Real-Time نمایش می‌دهند، داده ارائه‌شده این اطلاعات را به Google Hotels feed مرتبط می‌کند. همچنین اشاره شده که در آگوست ۲۰۲۶ امکان رزرو هتل در AI Mode با Google Pay اضافه شده است؛ بنابراین این منبع هم نقش Grounding و هم Action دارد.

در مقابل، Booking / Partner feeds، منابع OTA و Reservation / Inventory APIs در Tier 4 هستند.

درباره Booking Holdings و IHG شواهدی از حضور در Pilot رزرو Agentic گوگل مطرح شده، اما این شواهد به یک Feed Specification مستند و مشخص نمی‌رسند. منابع OTA و APIهای موجودی و رزرو نیز در سطح دسته‌بندی استنباط شده‌اند.

یک متخصص سئو باید منابع داده را چطور اولویت‌بندی کند؟

اولویت‌بندی باید از منابع Tier 1 شروع شود، اما انتخاب نهایی باید با نوع کسب‌وکار و Queryهای واقعی مخاطب هماهنگ باشد. یک فروشگاه، کسب‌وکار محلی، سایت خبری یا پروژه فنی الزاماً به مجموعه یکسانی از منابع نیاز ندارد.

برای مثال، از خود دسته‌بندی داده‌ها می‌توان این چارچوب را استخراج کرد:

این جدول به معنی یک نسخه ثابت برای همه سایت‌ها نیست. خود داده منبع تأکید می‌کند که اگر در یک Niche یا کشور مشخص بعضی منابع نفوذ بالایی ندارند، باید بازیگران مهم همان بازار را هم بررسی کرد؛ حتی اگر هنوز همکاری رسمی آن‌ها با ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی تأیید نشده باشد.

اشتباه رایج: دنبال حضور در همه منابع رفتن

پیچیدگی AI Search ممکن است این تصور را ایجاد کند که باید در تمام منابع موجود حضور داشت. اما داده مقاله چنین نسخه‌ای نمی‌دهد.

منطقی‌تر است ابتدا مشخص کنید:

1. مشتری شما چه Queryهایی جست‌وجو می‌کند؟

2. برای این Queryها چه نوع پاسخ‌هایی تولید می‌شود؟

3. کدام منابع در این پاسخ‌ها بیشتر دیده می‌شوند؟

4. چه شکاف‌هایی وجود دارد؟

5. کجا می‌توانید زودتر از دیگران حضور مؤثرتری ایجاد کنید؟

در داده اصلی، بررسی پاسخ‌های تولیدشده برای Queryهایی که احتمال دارد مشتریان جست‌وجو کنند، به‌عنوان یکی از معنادارترین روش‌های تحقیق مطرح شده است. هدف این بررسی پیدا کردن Gapها و فرصت‌هایی است که می‌توان در آن‌ها زودتر وارد شد.

این رویکرد بسیار کاربردی‌تر از این است که صرفاً یک لیست بلند از پلتفرم‌ها بسازید و بدون توجه به نوع Query روی همه آن‌ها کار کنید.

چرا Tier 4 را نباید با Tier 1 یکسان دید؟

چون سطح اطمینان درباره آن‌ها متفاوت است.

برای مثال، درباره Google Search یا Google Maps شواهد فعلی و مستقیم ارائه شده است. اما درباره OpenStreetMap، Foursquare، Tripadvisor، Social Platforms یا بعضی APIهای رزرو، نقش احتمالی آن‌ها از روی الگوها و ماهیت داده‌هایشان استنباط شده و برای یک مدل مشخص الزاماً تأیید نشده است.

پس اگر قرار است منابع را بر اساس زمان و بودجه اولویت‌بندی کنید، نباید یک منبع Tier 4 را صرفاً به دلیل معروف بودنش هم‌وزن یک منبع Tier 1 قرار دهید.

این تفاوت مخصوصاً زمانی مهم می‌شود که بخواهید استراتژی AI Search را به فعالیت‌های اجرایی تبدیل کنید.

آیا این فهرست منابع ثابت می‌ماند؟

احتمالاً نه.

در داده مقاله صراحتاً هشدار داده شده که چنین جدولی می‌تواند خیلی زود قدیمی شود و این مسئله یکی از ریسک‌های کاری حوزه AI Search است. روابط تجاری، قراردادهای داده، قابلیت‌های ابزارها و روش‌های دسترسی به اطلاعات می‌توانند تغییر کنند.

بنابراین هدف اصلی نباید حفظ کردن یک فهرست ثابت از منابع باشد.

مهم‌تر این است که یاد بگیریم برای یک Query مشخص، ردّ منابع داده را پیدا کنیم و بفهمیم چه منبعی در همان بازار و همان حوزه بیشترین احتمال اثرگذاری را دارد.

چک‌لیست بررسی منابع داده برای AI Search

بر اساس اطلاعات موجود، یک فرایند عملی می‌تواند این‌طور باشد:

1. Queryهای احتمالی مشتریان را مشخص کنید.

2. پاسخ‌های تولیدشده توسط ابزارهای هوش مصنوعی را بررسی کنید.

3. منابعی را که در پاسخ‌ها ظاهر می‌شوند شناسایی کنید.

4. ابتدا منابع Tier 1 را بررسی کنید.

5. منابع Tier 2 و Tier 3 را بر اساس میزان دسترسی و ارتباط با کسب‌وکار بسنجید.

6. Tier 4 را به چشم فرصت یا فرضیه ببینید، نه واقعیت قطعی.

7. تفاوت‌های جغرافیایی و Niche را در نظر بگیرید.

8. Gapهایی را پیدا کنید که رقبا هنوز در آن‌ها حضور مؤثری ندارند.

9. این بررسی را ثابت و یک‌باره در نظر نگیرید، چون اکوسیستم منابع AI Search می‌تواند تغییر کند.

سوالات متداول

آیا برای دیده‌شدن در جست‌وجوی هوش مصنوعی، حضور در Google کافی است؟

نه. داده‌های موجود نشان می‌دهد سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از منابع متنوعی شامل موتورهای جست‌وجو، منابع محلی، کامیونیتی‌ها، منابع مرجع، فیدهای محصولات، ناشران و منابع فنی استفاده کنند. بنابراین نگاه محدود به Google می‌تواند باعث «نزدیک‌بینی نسبت به منابع جست‌وجو» شود.

مهم‌ترین منابع داده AI Search کدام‌اند؟

یک پاسخ واحد برای همه حوزه‌ها وجود ندارد. در فهرست ارائه‌شده، منابعی مثل Google Search، Bing Search، Google Merchant Center، Google Maps، Google Business Profile، Yelp، Wikipedia، Reddit و صفحات زنده ناشران در Tier 1 قرار گرفته‌اند.

تفاوت Tier 1 و Tier 4 چیست؟

Tier 1 به منابعی اشاره دارد که نقش فعلی آن‌ها در Grounding، Retrieval یا Action تأیید شده است. Tier 4 شامل منابعی است که درباره اهمیتشان شواهد قوی یا احتمال بالایی وجود دارد، اما نقش آن‌ها به‌طور قطعی تأیید نشده است.

آیا Reddit فقط برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

خیر. در داده ارائه‌شده Reddit هم در Tier 1 و هم Tier 2 قرار دارد. همکاری Google با Reddit هم از زاویه دسترسی به محتوای Real-Time برای محصولات Google و هم از زاویه Training مطرح شده است.

آیا منابع AI Search در همه کشورها یکسان اهمیت دارند؟

نه الزاماً. اگر یک منبع در یک Niche یا کشور نفوذ زیادی نداشته باشد، ممکن است بازیگران بزرگ محلی دیگری ارزش بررسی داشته باشند؛ حتی اگر هنوز رابطه رسمی آن‌ها با ارائه‌دهندگان AI تأیید نشده باشد.

چطور بفهمیم برای سایت خودمان روی کدام منابع تمرکز کنیم؟

یکی از روش‌های مطرح‌شده این است که پاسخ‌های AI برای Queryهای احتمالی مشتریان را بررسی کنید، منابع ظاهرشده را بشناسید و به‌دنبال Gapها و فرصت‌هایی باشید که هنوز به‌خوبی پوشش داده نشده‌اند.

آیا این فهرست منابع در آینده هم معتبر می‌ماند؟

قطعی نیست. خود داده مقاله هشدار می‌دهد که این جدول ممکن است خیلی زود قدیمی شود، چون حوزه AI Search و روابط میان ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی و منابع داده به‌سرعت تغییر می‌کنند.

جمع‌بندی

برای کار روی جست‌وجوی هوش مصنوعی، بهتر است سؤال «در Google رتبه داریم یا نه؟» را به سؤال بزرگ‌تری تبدیل کنیم: «سیستم‌های هوش مصنوعی برای Queryهای مخاطبان ما به چه منابعی رجوع می‌کنند و ما در کدام‌یک از آن‌ها حضور داریم؟»

منابع Tier 1 مثل Google Search، Google Maps، Google Merchant Center، Yelp، Wikipedia، Reddit و صفحات زنده ناشران نقطه شروع منطقی‌تری هستند؛ اما اولویت واقعی به نوع کسب‌وکار، بازار، کشور و Queryهای مشتری بستگی دارد.

به‌جای تلاش برای حضور کورکورانه در همه منابع، پاسخ‌های AI را بررسی کنید، منابع مؤثر را شناسایی کنید و روی Gapهایی تمرکز کنید که واقعاً با جست‌وجوی مخاطب شما ارتباط دارند.

دعوت به اقدام

اگر می‌خواهید استراتژی سئو سایتتان فقط به رتبه‌های سنتی محدود نباشد و حضور برندتان را در فضای AI Search هم دقیق‌تر بررسی کنید، آژانس سئو عرفان می‌تواند این مسیر را از تحلیل Queryها و منابع داده تا شناسایی Gapهای حضور برند بررسی کند.