أدوبي LLM Optimizer: تحسين فعال للذكاء الاصطناعي

ليزا إرنست · 14.10.2025 · تقنية · 4 دقائق

أدوبي LLM Optimizer هو أداة لتحسين المحرك التوليدي (GEO)، تساعد الشركات على تحسين محتوياتها من أجل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وواجهات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي. الهدف هو تعزيز الرؤية، القياس، وقابلية الاستشهاد بمحتويات العلامة التجارية في الإجابات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

Quelle: عرض خاص

مقدمة

لضمان ظهور المحتوى في إجابات ChatGPT وGemini وPerplexity، تقدم أدوبي LLM Optimizer. هذا المنتج، منذ 14. Oktober 2025 عمومًا متاح، يهدف إلى تحسين المحتويات لعمليات البحث والدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كما أعلنت أدوبي عن أعداد حركة مرور AI المتزايدة بشكل كبير: زائد 3500 بالمئة إلى مواقع التجزئة الأمريكية وزائد 3200 بالمئة إلى مواقع السفر بين يوليو 2024 ومايو 2025 (Adobe News).

طريقة العمل

إن LLM Optimizer هو تطبيق لتحسين المحرك التوليدي (GEO). هدفه هو تجهيز محتوى العلامة التجارية بطريقة تسمح لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وواجهات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالعثور على المحتوى وتفسيره بشكل صحيح وتكراره بشكل متكرر. (Adobe Experience League). هذه الأداة تحلل الحضور في الإجابات المولَّدة، وتقترح محتوى وتقنيات، ويمكن أن تُنفَّذ التحسينات آلياً جزئياً. (Adobe Business). يتم الترخيص عبر "الطلبات في السنة"، حيث أن الطلب هو إدخال نصي ينتج عنه مخرجات، رؤى أو توصيات. (Adobe Legal). يقوم المستخدمون بإعداد الفئات والمواضيع وطلبات وتفعيل تحويل السجل من CDN لإظهار حركة الإحالة بالذكاء الاصطناعي وحركة الوكلاء الآليين. (Adobe Experience League). يتاح دخول مجاني لعملاء AEM-Cloud حتى 200 طلب مجاني في النسخة التجريبية، ومع ذلك بدون نشر الإصلاحات بنقرة واحدة (Adobe Experience League).

الوضع الحالي

Adobe stellte den LLM Optimizer am 16. Juni 2025 في كانّس، أصدر في وقت مبكر بيانات سوقية. صفحات المنتج وجولة تفاعلية توضح مدى الوظائف ولوحات البيانات وفكرة GEO وراءها (Adobe Business, Adobe Resources). تم تحديث الوثائق الرسمية في 13 أكتوبر 2025 وتوضح الإعداد، لوحات حضور العلامة التجارية، وواجهات الوكيل والإحالة، بالإضافة إلى عرض الفرص مع مقترحات إجراءات (Adobe Experience League, Adobe Experience League). Am 14. Oktober 2025 أفادت أدوبي بأن التوافر العام متاح، وأشارت إلى أرقام قياس جديدة للمشاركة والتحويل لحركة مرور الذكاء الاصطناعي، وقدمت إضافة Chrome مجانية "Is Your Webpage Citable?". هذه الإضافة، في 14. Oktober 2025 تم التحديث إلى الإصدار 2.4.3، وتُبين ما يمكن لـ LLMs قراءته من صفحة.

التحليل والسياق

يستخلص المستخدمون الإجابات بشكل متزايد مباشرة من واجهات المستخدم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. لذا يجب أن تكون العلامات التجارية مرئية ليس فقط لزحف محركات البحث بل مفهومة وقابلة للاستشهاد ومتسقة لـ LLMs. (Adobe Blog). تُعتبر أدوبي LLM Optimizer جسراً بين محتوى الموقع، إشارات خارج الموقع ورؤية الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المقارنة مع المنافسين ونسبة الإحالات من الذكاء الاصطناعي إلى مؤشرات أداء الأعمال. (Adobe News). وسائل الإعلام ترى أن هذا توسعة منطقية لسيو التقليدي نحو GEO، حيث تصبح عبارة "مرئي، مقتبس، مُختار" أكثر أهمية من عشرة روابط زرقاء. (MarTech, TechRadar). تشير وسائل الإعلام المتخصصة إلى عدم شفافية العديد من منصات LLM، التي تقيد القدرة على السيطرة الكاملة؛ يبقى التحسين قائمًا على البيانات، لكن دون رؤية كاملة لإشارات الترتيب. (eMarketer).

تأثيرات عملية

يجب أن تكون المحتويات مقروءة من قبل البشر والآلات. وتقييم الوضع في لوحات LLM-Optimizer، وتحديد الأولويات حسب قيمة الأعمال وتنفيذ الإصلاحات التقنية بسرعة أمور حاسمة. تشمل فرص أدوبي (Opportunities) تشكيلات أسئلة وأجوبة منظمة، وCanonicals صحيحة وHreflang، وإصلاح أخطاء 4xx/5xx، وإلغاء حظر روبوتات الوكلاء، واستعادة محتوى العرض لـ LLMs. (Adobe Experience League). من المهم التحكم بقواعد robots.txt لـGPTBot وغيرها، للسماح أو الحظر بشكل واعٍ بما يتوافق مع الاستراتيجية (OpenAI, Perplexity AI). الإضافة المجانية Chrome Extension "Is Your Webpage Citable?" تعمل كأداة تشخيص لرؤية ما يمكن لـ LLMs قراءته حقًا (Chrome Web Store). يمكن استخدام LLM Optimizer بشكل مستقل، رغم أن التكامل مع مواقع AEM وA2A وتدفقات عمل MCP Enterprise يسهل الأمر (Adobe Blog).

Quelle: مضاف من المستخدم

عناصر التسويق الرقمي

نظرة نقدية

الأوزان الدقيقة التي تعطيها LLMs للمحتويات الخاصة بالعلامة تبقى ملكية خاصة؛ وتوضح أدوبي أن التعليمات المحددة لـ LLMs ليست علنية. (Adobe Experience League). استقرار نتائج القياس عبر LLMs، لغات ومناطق مختلفة يعتمد على إمكانية وصول الروبوتات، وقدرة العرض، والإشارات خارج الموقع؛ وتبرز وسائل الإعلام مشكلة الصندوق الأسود الأساسية. (eMarketer). ادعاءات مثل "SEO ميت" غير دقيقة؛ تعتبر أدوبي GEO كإضافة وتؤكد الترابط مع تحسين الويب والمحتوى القائم. (Adobe Business, MarTech). تشدد مارتيك على النهج العملي مع سير عمل مخصص وأُسلوب التشغيل بنقرة واحدة وكذلك أهمية المصادر الخارجية الصحيحة. (MarTech). TechRadar يشير إلى القياس المرجعي وتحقيق الدخل من إمكانات الرؤية. (TechRadar). EMarketer يحذر من الشك، لأن عوامل ترتيب LLM ليست مكشوفة بشكل كبير و GEO تبقى لعبة قائمة على البيانات، لكنها ليست لعبة حتمية بشكل كامل. (eMarketer). المستثمرون يرون قضية الرؤية في واجهات الذكاء الاصطناعي كمسألة تنافسية. (Investors.com).