TLDR : تقدم Adobe حل LLM Optimizer لتمكين العلامات التجارية من تحسين وجودها في بيئات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تحسين رؤية العلامة التجارية وأداء الأعمال.
مع ازدهار المساعدات الحوارية ومحركات البحث المدعومة بنماذج اللغة مثل ChatGPT وClaude أو Gemini، يحدث تحول في الطريقة التي يكتشف بها المستهلكون العلامات التجارية ويقيمونها ويتفاعلون معها. تتوقع Adobe هذا التغيير من خلال إطلاق LLM Optimizer، وهي حل مصمم لتمكين الشركات من قياس وتحسين وإدارة وجودها في البيئات البحثية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
البحث الكلاسيكي يتراجع تدريجياً ليحل محله التفاعلات مع LLMs، مما يغير بشكل جذري منطق اكتساب الحركة للعلامات التجارية. تظهر رؤى Adobe Analytics، المستندة إلى المعاملات الحقيقية عبر الإنترنت، زيادة بنسبة 3200٪ في حركة المرور إلى مواقع السفر و3500٪ إلى مواقع البيع بالتجزئة الأمريكية بين يوليو 2024 ومايو 2025 من مصادر الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تؤكد لوني ستارك، نائبة رئيس الاستراتيجية والمنتجات في Adobe Experience Cloud:
"الواجهات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تفرض نفسها كنقاط اتصال رئيسية طوال مسار العميل، من الاكتشاف إلى التفاعل وصولاً إلى قرار الشراء. مع Adobe LLM Optimizer، نمكّن العلامات التجارية من التعامل مع هذه البيئة الجديدة بثقة، مع ضمان تميزها واغتنام اللحظات الحاسمة".
يسمح LLM Optimizer بـ:
رسم خريطة ظهور العلامة التجارية في الإجابات التوليدية؛
تحديد فرص المحتوى التي تسمح بالظهور في توصيات الذكاء الاصطناعي؛
تحسين الأداء التجاري الناتج عن هذه المصادر الجديدة للحركة.
يعتمد عمله على ثلاثة ركائز:
- مراقبة الحركة والظهور في بيئات الذكاء الاصطناعي: تكتشف الأداة المحتويات التي يستخدمها المساعدون الحواريون لصياغة إجاباتهم، مما يتيح للعلامات التجارية رؤية في الوقت الحقيقي لوجودها في هذه الواجهات. توفر ميزة المراقبة مقارنة لقياس هذا الظهور أمام المنافسة، خاصة في الاستفسارات الاستراتيجية ذات القيمة المضافة العالية;
- توصيات قابلة للتنفيذ موجهة نحو الأداء: علاوة على التشخيص، يقترح LLM Optimizer إجراءات ملموسة: إثراء FAQ، تعزيز صفحة منتج، أو تعزيز الوجود على منصات خارجية مثل ويكيبيديا. يعتمد محرك التوصية على تحليل السمات المميزة التي تبرزها نماذج اللغة (الهيكل، الوضوح، الموثوقية...) ويربط كل توصية بمؤشرات أعمال رئيسية (الحركة، التفاعل، التحويل);
- تنفيذ سريع عبر تكاملات CMS أو API: مخصص لفرق SEO، المحتوى أو التسويق الرقمي، يتكامل LLM Optimizer مع Adobe Experience Manager Sites ولكنه يمكن أن يعمل بشكل مستقل أيضاً. يدعم البروتوكولات الناشئة مثل Agent-to-Agent (A2A) أو Model Context Protocol (MCP)، مما يسهل اعتماده في بيئات تقنية متنوعة.
تقدم هذه القدرة على العمل على المحتويات المملوكة (المواقع، FAQ) والمكتسبة (ويكيبيديا، المنتديات، قواعد المعرفة) شكلاً جديدًا من التحسين: استباقي، متكيف مع السياق ومعدل على حسب خوارزميات التوليد.