العلامات التجارية تتنافس على إجابات الذكاء الاصطناعي: هانزي جي إي أو تدخل المشهد
UiPath
مع تحول الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى القناة الأساسية للوصول إلى المعلومات، تواجه العلامات التجارية تحديًا جديدًا: إدارة كيفية وصف الذكاء الاصطناعي لها. تبرز تقنية تحسين محركات التوليد (جي إي أو) كحل. شركة هانزي للتقنيات الذكية، وهي مزود خدمات رقمية للمؤسسات، أطلقت خدمة جي إي أو الخاصة بها مع التركيز على قابلية التتبع والقياس، بما يتماشى مع المعايير واللوائح الصناعية الجديدة.
يتناول المقال التحوّل من تحسين محركات البحث التقليدي (SEO) إلى ما يُعرف بتحسين المحركات التوليدية (GEO)، في وقت تتحوّل فيه منصات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إلى المصدر الرئيسي للمعلومات بالنسبة للمستخدمين. فبحلول ديسمبر 2025، بلغ عدد مستخدمي الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصين 602 مليون مستخدم، وبحلول مارس 2026، وصل عدد مستخدمي التطبيقات الأصيلة القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى 446 مليون مستخدم. وتواجه كثير من العلامات التجارية ما يُطلق عليه 'حبسة الذكاء الاصطناعي'، حيث تظهر معلوماتها بشكل غير دقيق أو غير مكتمل في إجابات هذه المنصات.
ولمواجهة هذه المشكلة، بدأت تظهر خدمات تحسين المحركات التوليدية، تتراوح بين وكالات تحوّلت من مجال تحسين محركات البحث التقليدي إلى شركات مزوّدة للمؤسسات ذات طابع تقني مكثّف. وفي مارس 2026، كشف حفل '3.15' الصيني السنوي عن أساليب 'القبعة السوداء' في تحسين المحركات التوليدية، والتي تقوم على تلقيم الذكاء الاصطناعي بمحتوى مزيّف. وفي الشهر نفسه، أصدرت الأكاديمية الصينية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات (CAICT) معايير تقنية لصناعة تحسين المحركات التوليدية. وفي أبريل، أطلقت هيئة إدارة الفضاء السيبراني المركزية حملة خاصة لمكافحة تسميم بيانات الذكاء الاصطناعي.
من جهتها، أطلقت شركة Hanzhi Intelligent Technology، التي تأسست عام 2004 وتُعرف بخدماتها الرقمية للمؤسسات، بما في ذلك تنفيذ أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) بالتعاون مع UiPath، خدمتها الخاصة بتحسين المحركات التوليدية. وتتضمن هذه الخدمة ثلاث محركات مطوّرة داخليًا (GEO-Mix وGEO-Trace وGEO-R3)، وسير عمل مغلق مكوّن من سبع خطوات، ونظام مصادر هرمي من أربع طبقات، ورموز تتبّع فريدة، وتكاملًا مع ست منصات ذكاء اصطناعي رئيسية، إلى جانب رصد أسبوعي مستمر.
وتُقدَّم الخدمة على مستويين: نسخة قياسية موجهة للشركات الصغيرة والمتوسطة، ونسخة مخصّصة للمؤسسات الكبرى. وتركّز منهجية Hanzhi على تحقيق نتائج قابلة للقياس، معتمدة على معدل الإشارة إليها من قبل الذكاء الاصطناعي، ومعدل الاستشهاد بها، ومدى الإيجابية الدلالية في المحتوى، وذلك بالاستناد إلى رصد مستمر لمدة 30 يومًا.
ويرى مراقبون في هذا القطاع أن اعتماد منهجيات هندسية بمستوى المؤسسات من هذا النوع سيرفع معايير التنفيذ في صناعة تحسين المحركات التوليدية ككل.
المصدر: QbitAI 量子位 —
الأصلي
