Gemini: نموذج الذكاء الاصطناعي من Google وكيفية الحصول على استشهاد فيه

Gemini هي عائلة نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط التي طورتها Google DeepMind والمحرك وراء مساعد الذكاء الاصطناعي من Google الذي يحمل نفس الاسم. أُعلن عنها في 2023 كخليفة لـ PaLM 2 وLaMDA، وصُممت من الأساس للتعامل مع النص والصور والصوت والفيديو والكود معا. بالنسبة للمسوقين، تكتسب Gemini أهميتها لأنها تشغّل تجارب عبر مساحة منتجات Google الواسعة، بما في ذلك إجابات الذكاء الاصطناعي التي تحتل بشكل متزايد أعلى نتائج البحث.

مع دمج Google لـ Gemini في البحث عبر AI Overviews وAI Mode، ينتقل السؤال من ترتيب رابط أزرق إلى أن تكونوا المصدر الذي تجمّعه Gemini وتستشهد به. فهم كيفية عمل Gemini هو الخطوة الأولى نحو اكتساب هذا الظهور، وهو هدف تحسين الاستشهادات بالذكاء الاصطناعي.

ما هي Gemini؟

Gemini هي في آن واحد مجموعة نماذج والمساعد الاستهلاكي المبني عليها. أعلنت Google عنها خلال كلمتها الرئيسية في مؤتمر I/O في مايو 2023 وأطلقت Gemini 1.0 في ديسمبر 2023، واضعة إياها كقفزة تتجاوز نماذج لغتها السابقة. إنها العمود الفقري لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google، من التطبيق المستقل إلى الميزات المدمجة عبر منظومتها.

في جوهرها، تُعد Gemini LLM، لكن سمتها المميزة هي تعدد الوسائط الأصيل. في حين تم تدريب العديد من النماذج بشكل أساسي على النص، بُنيت Gemini لاستيعاب عدة وسائط في آن واحد، ما يجعلها مثالا رائدا على الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. طورتها Google DeepMind، وحدة أبحاث الذكاء الاصطناعي الموحدة لدى Google.

عائلة نماذج Gemini

تُطرح Gemini في فئات مضبوطة لاحتياجات مختلفة. تضمن الإصدار الأولي Ultra للمهام شديدة التعقيد، وPro للاستخدام العام، وNano للمهام على الجهاز في الهواتف، وأدخلت الإضافات اللاحقة نسخ Flash وFlash-Lite المحسّنة للسرعة والتكلفة. يتيح هذا التدرج لـ Google خدمة كل شيء بدءا من ميزات الهواتف الذكية وصولا إلى أعباء العمل المؤسسية الأكثر تطلبا.

ارتفعت القدرات بسرعة. أُفيد بأن Gemini 1.0 Ultra كان أول نموذج يتفوق على الخبراء البشريين في اختبار MMLU المرجعي، بتسجيله نحو 90 بالمئة، ودفعت الإصدارات اللاحقة أداء الاستدلال والبرمجة والأداء العامل (agentic) إلى الأمام مع نوافذ سياق يُذكر أنها تصل إلى مليون رمز (token). هذه نماذج أساسية تدعم أيضا العديد من منتجات Google اللاحقة.

كيف تعمل Gemini: تعدد الوسائط والسياق الطويل

نظرا لأن Gemini متعددة الوسائط، يمكن لنافذة سياق واحدة أن تحتوي على نص وكود وصور وفيديو وصوت، ويمكن تشابك هذه المدخلات بدلا من تقديمها بترتيب ثابت. يتيح هذا محادثات مختلطة حقا، مثل السؤال عن رسم بياني وفقرة في نفس الطلب، ويسمح لـ Gemini بمعالجة مدخلات طويلة مثل مقاطع فيديو تصل مدتها إلى نحو تسعين دقيقة، بما يشمل الإطارات والصوت معا.

تعني نافذة السياق الكبيرة جدا أن Gemini يمكنها الاستدلال عبر مستندات كاملة أو قواعد أكواد أو ملفات وسائط دفعة واحدة. يشكّل هذا السياق الطويل والتأسيس متعدد الوسائط طريقة إجابتها على الأسئلة وأي المصادر يمكنها دمجها، ويرتبط بكيفية تعامل Gemini مع حدود نافذة السياق مقارنة بالنماذج الأصغر.

Gemini في بحث Google: AI Overviews وAI Mode

أهم مكان تظهر فيه Gemini بالنسبة للمسوقين هو البحث. تشغّل Gemini خاصية AI Overviews، وهي الملخصات الموحدة التي تظهر فوق النتائج التقليدية، وAI Mode، وهي تجربة بحث أكثر حوارية وديناميكية. في هذه الواجهات، تُركّب Google إجابة وقد تستشهد بمصادر بدلا من مجرد سرد الروابط.

هذا هو السبب في أن Gemini تقع في صميم البحث بالذكاء الاصطناعي. ولأنها تعتمد على فهرس بحث Google وKnowledge Graph، فإن المحتوى المرتب والموثق ضمن منظومة Google يتمتع بميزة في الظهور، ما يجعل العلاقة بموضع AI Overview مباشرة ومهمة.

كيف تستقي Gemini المحتوى وتستشهد به

تعتمد Gemini بشكل كبير على بيانات Google الخاصة: فهرس البحث للمحتوى الحديث على الويب وKnowledge Graph للكيانات الموثقة. هذا يعني أن الصفحات الراسخة جيدا، ذات البنية الواضحة ومعلومات الكيانات الثابتة، أكثر عرضة لأن تُستمد منها الإجابات. وعندما تستشهد فعلا، فإنها تشير إلى مصادر تعتبرها ذات صلة وموثوقة.

من الناحية الآلية، يُعد تأسيس إجابة على محتوى ويب مسترجَع شكلا من أشكال retrieval augmented generation. لكي يُشار إلى محتواكم، يجب أن يكون قابلا للاسترجاع والتحليل، ولهذا فإن البنية النظيفة والحقائق الدقيقة تدفع استشهادات LLM في Gemini كما في المحركات الأخرى.

لماذا تهم Gemini لـ SEO وGEO

يجعل نطاق وصول Gemini عبر البحث منها، على الأرجح، الواجهة الأعلى مخاطرة للذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالظهور العضوي. عندما يجيب AI Overview على سؤال مباشرة، ينقر عدد أقل من المستخدمين على الرابط، لذا فإن كونكم المصدر المُستشهد به هو الطريقة للبقاء ظاهرين. هذا يعيد صياغة الهدف من مجرد الترتيب إلى إعادة الاستخدام داخل الإجابات التي تولدها Google.

الجزء المشجّع هو التداخل مع SEO الكلاسيكي. ولأن Gemini تعتمد على فهرس Google وKnowledge Graph، فإن الكثير من العمل الذي يكسب الترتيب يساعدكم أيضا على الظهور في AI Overviews، لذا فإن استراتيجية محتوى للذكاء الاصطناعي قوية تتراكم عبر الاثنين معا. بيانات الكيانات القوية والسلطة المرجعية تُثمر مرتين.

كيفية تحسين محتواكم من أجل Gemini

حافظوا على قوة تحسين محركات البحث التقليدي لديكم، لأن Gemini تعتمد على فهرس Google، وعزّزوا كياناتكم حتى يتعرف Knowledge Graph على علامتكم التجارية وأشخاصكم ومنتجاتكم بثبات. ابدأوا كل صفحة بإجابة مباشرة ومستقلة، واستخدموا البيانات المهيكلة، وحافظوا على دقة الحقائق وحداثتها حتى تتمكن Gemini من استخراجها والوثوق بها.

ولأن Gemini متعددة الوسائط، يمكن للصور والفيديو والصوت المُصنّفة جيدا أن تساهم أيضا، لذا أضيفوا نصوص alt وصفية، ونصوصا مكتوبة، وترجمات حيثما كان ذلك مناسبا. اجمعوا بين هذا وبين بحث الكلمات المفتاحية وتخطيط المحتوى المنضبط لاستهداف الأسئلة التي يطرحها المستخدمون، وتتبعوا حضوركم بمرور الوقت عبر تحليلات البحث بالذكاء الاصطناعي.

الخلاصة

Gemini هي عائلة النماذج متعددة الوسائط من Google DeepMind، وتمتد عبر فئات من Nano على الجهاز إلى نماذج عالية القدرة من فئة Pro وUltra، مع نوافذ سياق كبيرة جدا وتكامل عميق في منتجات Google. بالنسبة للمسوقين، تُعد أهم شيء باعتبارها المحرك وراء AI Overviews وAI Mode في البحث، حيث يحافظ كونكم المصدر المُستشهد به على الظهور مع تراجع النقرات. ولأنها تعتمد على فهرس Google وKnowledge Graph، فإن تحسين محركات البحث القوي وبيانات الكيانات تساعدكم على الظهور.

للمضي قدما، اربطوا هذا بتحسين AI Overview وتحسين الاستشهادات بالذكاء الاصطناعي، واستخدموا أدوات البحث وتخطيط المحتوى من Sorank لاستهداف الأسئلة التي تجيب عليها Gemini. مصادر مرجعية: Wikipedia، وGoogle، وGoogle AI for Developers.