كيف يغير Gemini Deep Research مستقبل محرك بحث Google؟
أطلقت Google مشروع Gemini Deep Research لتطوير تقنيات بحث أكثر ذكاءً ودقة، مستفيدةً من الذكاء الاصطناعي المتقدم. هذا المشروع لا يهدف فقط لتحسين نتائج البحث، بل يعيد تصميم طريقة التفاعل مع المعلومات. لكن مع هذه التطورات، يثور تساؤل مهم: هل ستظل تجربة البحث كما نعرفها أم أن المشروع سيحدث تحولًا جذريًا في محرك البحث الشهير؟ في هذا المقال، نستعرض تأثير Gemini Deep Research على محرك البحث Google ومستقبل تجربة المستخدم.
الملخص
- تقدم Gemini Deep Research مساعدة بحثية قوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يعيد تشكيل كيفية العثور على المعلومات عبر الإنترنت.
- يتوفر Deep Research لمستخدمي Gemini Advanced من خلال تطبيق الويب.
- يبدو أن خطة Google هي استخدام Deep Research للاستعلامات المعلوماتية والتجارية، بينما يلبي بحث Google الأساسي الاستعلامات الملاحية والمعاملاتية.
لقد تعرض حكم Google الطويل كمحرك بحث مفضل لضربة من منافسي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT. الآن، ترد Google الضربة من خلال Gemini Deep Research – أداة ذكاء اصطناعي متقدمة مدفوعة الأجر قد تعيد تشكيل كيفية العثور على المعلومات والتعلم والتسوق عبر الإنترنت.
ما هو Gemini Deep Research وكيفية استخدامه؟
إذا كنت مشتركًا في Gemini Advanced، فيمكنك الآن الوصول إلى ما قد يكون أقوى أداة بحث متاحة للجمهور: Gemini Deep Research – مساعد بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم للتعامل مع البحث الشامل والمتعمق عبر الإنترنت. إذا قضيت ساعات في التمرير عبر عدد لا يحصى من المواقع لفهم موضوع ما، فإن Deep Research يعد بالقيام بذلك من أجلك أو على الأقل المساعدة في عبء العمل على المصادر.
في وقت كتابة هذا المقال، يتوفر Deep Research حاليًا لمستخدمي الخطة المدفوعة من خلال إصدار الويب من Gemini—وهو غير متوفر حاليًا مع إصدارات التطبيق المحمول. يمكنك الوصول إليه من خلال محدد الطراز في Gemini Advanced عن طريق اختيار “Gemini 1.5 Pro with Deep Research”.
بمجرد تحديد النموذج، يمكنك الاستفسار عن أي موضوع تريد البحث فيه. ثم سيعمل برنامج Gemini على معالجة استفسارك وإنشاء خطة بحث. يمكنك تعديل خطة البحث هذه إذا لم تعجبك الطريقة التي يريد بها النموذج معالجة الموضوع. يمكنك ببساطة الدردشة معه لإضافة أو إزالة خطوات من خطة البحث، وسيتكيف النموذج وفقًا لذلك. بمجرد رضاك عن خطة البحث، أعطِ الإشارة الخضراء، وسيبدأ برنامج Gemini عملية البحث.
الآن، يجدر بنا أن نلاحظ أن البحث العميق بطيء. إذ يستغرق الأمر ما يقرب من 3 إلى 5 دقائق لتوليد الاستجابة الكاملة. في البداية، يبحث النموذج في الإنترنت للعثور على جميع المصادر المحتملة، ثم يقرأ المصادر ويطور فهمًا لها، وأخيرًا يقوم بتلخيص تقرير مطول.
ملاحظة
في اختباري، يبدو أن برنامج Gemini Deep Research يبحث عن مجموعة مختلفة من مواقع الويب عما يظهر في بحث Google لنفس الاستعلام. وفي رأيي أيضًا، يبدو أن فهرس البحث في برنامج Deep Research أفضل وأكثر شمولاً!
إنه ليس مثاليًا بعد!
يمكن تقسيم ميزة Gemini Deep Research إلى الخطوات الخمس التالية:
- فهم استعلام المستخدم
- تلخيص خطة
- جمع الموارد (صفحات الويب)
- معالجة الموارد
- تلخيص تقرير
في وقت كتابة هذا المقال، يقوم برنامج Deep Research بالخطوات من 1 إلى 3 بشكل رائع. ومع ذلك، يبدو التقرير النهائي ناقصًا. إذا سألتني، فهذا لأن برنامج Deep Research يعمل حاليًا بنظام Gemini 1.5 Pro، وهو نموذج أقل كفاءة مقارنةً بـ Claude 3.5 Sonnet أو GPT-4o.
ومع ذلك، فإن Gemini 2.0 Experimental Advanced متاح حاليًا في مرحلة تجريبية (متاح لمستخدمي Gemini Advanced)، وفي اختباراتي، وجدته ممتازًا – أكثر شمولاً ودقة من GPT-4o وClaude 3.5 Sonnet. وهذا يعني أنه في الأشهر القادمة عندما يتم إصدار Gemini 2.0 Advanced وتشغيله لـ Deep Research، يمكننا أن نتوقع نتائج مذهلة حقًا مع مساعد البحث!
أين يناسب Gemini Deep Research عادات البحث لدينا
وفقًا لتحسين محرك البحث (SEO)، يمكن تقسيم جميع عمليات البحث على الويب إلى أربع فئات – التنقلية والمعاملاتية والمعلوماتية والتجارية. إليك ما يعنيه ذلك:
- تساعد عمليات البحث التصفحية المستخدمين على الوصول إلى مواقع ويب أو صفحات ويب محددة يعرفون أنها موجودة بالفعل. تشمل الأمثلة الشائعة كتابة “تسجيل الدخول إلى Facebook” أو “موقع Nike على الويب” أو “الصفحة الرئيسية لـ Amazon” في شريط البحث.
- تعكس عمليات البحث المعاملاتية نية شراء واضحة عندما يكون المستخدمون مستعدين لإكمال إجراء معين. تتضمن عمليات البحث هذه عادةً عبارات مثل “شراء iPhone 15” أو “حجز فندق في باريس” أو “طلب توصيل بيتزا”.
- تتيح عمليات البحث المعلوماتية للمستخدمين تعلم شيء جديد أو العثور على إجابات لأسئلتهم. قد يبحث المستخدمون عن أشياء مثل “كيفية صنع الخبز” أو “عاصمة فرنسا” أو “أعراض الأنفلونزا”.
- تدعم عمليات البحث التجارية المستخدمين الذين يبحثون عن المنتجات أو الخدمات قبل اتخاذ قرار الشراء – فهي أشبه بمزيج من عمليات البحث المعلوماتية ذات النية المعاملاتية. غالبًا ما يبحث الأشخاص عن مصطلحات مثل “أفضل الهواتف الذكية لعام 2025” أو “مراجعات أجهزة الكمبيوتر المحمولة” أو “مقارنة خطط التأمين”.
الآن، لا يزال جوجل يهيمن على معظم استعلامات البحث الملاحية والمعاملاتية. ومع ذلك، يبدو أن الناس ينتقلون إلى روبوتات الدردشة أو المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل TikTok أو Reddit لاستعلامات البحث المعلوماتية أو التجارية. في الواقع، انخفضت حصة جوجل في سوق البحث إلى أقل من 90% خلال الربع الأخير من عام 2024.
هناك عدد كبير من القضايا الأساسية وراء حدوث ذلك، لكن جوهر المشكلة هو أن نتائج بحث جوجل للاستعلامات التجارية والمعلوماتية لم تعد جيدة بعد الآن. إما أن تتلقى نظرة عامة غير مفيدة للذكاء الاصطناعي أو تحصل على روابط لمنشورات المدونة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أنك بحاجة إلى بذل المزيد من الجهد للعثور على مصادر مفيدة ستساعد في الإجابة على أسئلتك.
وهنا يأتي دور Deep Research! فهو يستطيع البحث في الإنترنت نيابة عنك والبحث في مواقع ويب متعددة ومنشورات مدونات. وفي غضون ثوانٍ قليلة، سيعمل على إنشاء قائمة بالمصادر التي هي أفضل بصراحة مما تحصل عليه من بحث Google الأساسي.
يمكنك الآن تصفح هذه المصادر بنفسك، أو يمكنك الانتظار لبضع دقائق أخرى والسماح لـ Gemini بإنشاء تقرير موجز بكل النتائج التي توصل إليها.
ونتيجة لذلك، أصبح بحث Google الآن منصة لاستعلامات البحث الملاحية والمعاملاتية – والتي لا يزال رائعًا فيها – وللاستعلامات التجارية والمعلوماتية، يمكنك استخدام Gemini Deep Research.
يكمن سحر هذا النهج في أن Google لا تحاول فرض جميع أنواع عمليات البحث في واجهة واحدة. من خلال فصل حالات استخدام البحث العميق إلى Gemini Advanced، فقد ابتكروا تجربة أكثر تركيزًا لكل من احتياجات البحث العرضية والمكثفة.
لم يكن الأمر حيرة أو ChatGPT بعد كل شيء!
عندما تم إطلاق ChatGPT في أواخر عام 2022، متبوعًا بمحرك البحث بالذكاء الاصطناعي Perplexity، اعتقد الكثيرون (بما في ذلك أنا) أن هذه الأدوات ستحل محل Google Search في النهاية. كانت الجاذبية واضحة – بدلاً من فرز منشورات ومقالات متعددة على المدونة، يمكنك إجراء محادثة مع الذكاء الاصطناعي الذي سيجمع المعلومات ويشرحها لك. لم يساعدهم أيضًا الانحدار التدريجي لجودة نتائج البحث في Google.
في النهاية، انتبهت شركة البحث العملاقة واستجابت بـ AI Overviews – تجربة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي قدمت لنا استجابات غير مفيدة وأحيانًا ضارة لاستعلامات البحث الخاصة بنا، ودفنت روابط الويب أسفلها. وغني عن القول، لم تكن الضربة الكبيرة التي ربما كانت Google تأملها، وربما دفعت المزيد من المستخدمين إلى منصات أخرى. ومع ذلك، مع Gemini Deep Research، يبدو أن Google وجدت الإجابة على مشاكلها، وهي على استعداد لتكون حلاً أفضل من أي منتج بحث آخر في السوق.
في حين تساعد ميزات البحث في ChatGPT في مواكبة التطورات، إلا أنها تركز بشكل أكبر على دعم استجابات الدردشة بدلاً من إجراء بحث شامل. وعلى الرغم من أن Perplexity تقدم تجربة بحث قوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، إلا أن Gemini Deep Research تتميز بقدرتها على إنشاء وتنفيذ خطط بحث متعددة الخطوات قابلة للتحرير أيضًا. تنتج هذه القدرة بالفعل نتائج أكثر شمولاً ولن تصبح أكثر قوة إلا بمجرد تقديم Gemini 2.0 Advanced ودمجها بالكامل.
قد لا يكون مستقبل البحث حول استبدال Google بل حول تطوير كيفية استخدامنا له. يمكن حجز عمليات البحث السريعة المتعلقة بالتنقل والمعاملات لجوجل – والتي لا تزال رائعة فيها. في حين يمكن تفويض الاستعلامات المعلوماتية والتجارية التي تتطلب بحثًا عميقًا إلى أدوات بحث الذكاء الاصطناعي المحددة، فإن Gemini Deep Research هي حاليًا الأداة الأكثر وعدًا في السوق.
Gemini Deep Research قد يكون بداية لحقبة جديدة في عالم البحث الإلكتروني. هذا المشروع ليس مجرد تحسين لمحرك البحث، بل يمثل قفزة نوعية في كيفية الوصول إلى المعلومات. ومع التحديات والفرص التي تأتي مع هذه التقنية، يبقى السؤال مفتوحًا: هل ستتوافق هذه التطورات مع توقعات المستخدمين أم أنها ستُحدث ثورة في طريقة التفاعل مع المعلومات؟ المستقبل يحمل الكثير من الإجابات.