آخرین بروزرسانی در تاریخ ژانویه 31, 2026 توسط PersiaWebAdmin
گوگل در یک مقاله تحقیقاتی تازه درباره هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI) و سیستم SAGE، بینشهای مهمی درباره بهینهسازی محتوا برای جستجوی عمیق ارائه کرده است. این تحقیق نشان میدهد که حتی در محیطهای AI پیشرفته، تمرکز روی سئو کلاسیک و ایجاد صفحات جامع، همچنان کلید دیدهشدن و موفقیت است.
SAGE چیست و چگونه هوش مصنوعی عمیق را آموزش میدهد
SAGE مخفف Steerable Agentic Data Generation for Deep Search with Execution Feedback است و برای تولید مجموعه دادههای پیچیده جهت آموزش عاملهای جستجوی عمیق طراحی شده است.
در این سیستم دو عامل AI با هم کار میکنند:
- عامل سوالساز: سوالاتی میسازد که پاسخ دادن به آنها دشوار است و نیازمند چندین مرحله استدلال و جستجوی متعدد است.
- عامل پاسخدهنده: تلاش میکند سوال را حل کند و میزان دشواری آن را بر اساس تعداد حداقل جستجوهای لازم محاسبه کند.
اگر عامل پاسخدهنده سوال را خیلی آسان حل کند یا پاسخ اشتباه دهد، روند جستجو و اسناد یافتشده به عامل سوالساز بازخورد داده میشود تا سوالات پیچیدهتر و چالشبرانگیزتری تولید شود. این چرخه، بینشی ارزشمند درباره چگونه رتبه گرفتن در جستجوی عمیق AI فراهم میکند.
چهار میانبر که جستجوی عمیق را کاهش میدهند
تحقیق نشان داد بعضی سوالات ظاهر پیچیده دارند اما به دلایل زیر نیاز به جستجوی عمیق ندارند:
- مکانیابی همزمان اطلاعات (Information Co-location) – ۳۵٪: وقتی تمام اطلاعات مورد نیاز در یک سند موجود باشد، عامل AI نیازی به جستجوی بیشتر ندارد.
- ادغام چند پرسوجو (Multi-query Collapse) – ۲۱٪: یک پرسوجوی هوشمند میتواند اطلاعات چند سند را همزمان بازیابی کند.
- پیچیدگی ظاهری (Superficial Complexity) – ۱۳٪: سوال طولانی به نظر میرسد اما پاسخ در دسترس است.
- سوالات بسیار مشخص (Overly Specific Questions) – ۳۱٪: جزئیات زیاد پاسخ را فوری آشکار میکند.
این میانبرها نشان میدهد که صفحات جامع و دقیق میتوانند عامل AI را از جستجوی اضافی باز دارند و باعث افزایش شانس دیدهشدن شوند.
پیامهای کلیدی برای سئو و دیدهشدن در AI
با توجه به نتایج تحقیق، ناشران و متخصصان سئو میتوانند چند استراتژی مهم را در نظر بگیرند:
- تمرکز روی سئو کلاسیک: صفحات باید برای رتبهبندی در نتایج سنتی بهینه شوند، چون عامل AI اغلب از سه صفحه برتر برای پاسخ استفاده میکند.
- ایجاد محتوای جامع و مرتبط: اطلاعات پراکنده را در یک صفحه جمعآوری کنید تا AI نیازی به “پریدن” به صفحات دیگر نداشته باشد.
- ادغام چند پاسخ در یک صفحه: با پاسخ دادن به چند زیرسوال در یک صفحه، فرآیند استدلال AI کوتاه میشود و شانس استناد صفحه شما افزایش مییابد.
- لینکدهی داخلی به صفحات مرتبط: به افزایش رتبه صفحات مرتبط در جستجوی کلاسیک کمک میکند و در نتیجه اثرگذاری AI نیز بیشتر میشود.
نکته مهم: هدف همچنان رتبهبندی در جستجوی کلاسیک است و صفحات باید هم جامع و هم موضوعی باقی بمانند تا هم کاربران و هم عاملهای AI از آن بهرهمند شوند.
جمعبندی: صفحات جامع، رتبه برتر و دیدهشدن در AI
تحقیق SAGE نشان میدهد حتی در محیطهای پیشرفته AI، بهینهسازی برای سئو سنتی و ایجاد محتوای جامع پایه موفقیت است.
- صفحاتی که اطلاعات لازم برای حل سوالات پیچیده را در خود دارند، شانس بیشتری برای ارجاع توسط AI پیدا میکنند.
- رتبه در سه نتیجه برتر جستجوی کلاسیک همچنان کلید دیدهشدن در جستجوی عاملمحور است.
با تمرکز بر این استراتژیها، ناشران میتوانند هم در سئو سنتی و هم در فضای Agentic AI جایگاه خود را تقویت کنند.
منبع تحقیق: SAGE: Steerable Agentic Data Generation for Deep Search with Execution Feedback (منتشر شده در ۲۶ ژانویه ۲۰۲۶)