يمكن أن تبدو صفحة التوثيق كاملة في المتصفح بينما يفتقر HTML الأصلي إلى النص الذي يحتاجه القارئ. وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يجلب تلك الصفحة من خلال طلب HTTP عادي دون تشغيل JavaScript سوف يفتقد هذا النص. يساعد Agentic Engine Optimization (AEO) في تحديد هذه العوائق عن طريق التحقق من الوصول إلى المحتوى والبنية وطرق اكتشاف المواد ذات الصلة.
يفحص تدقيق AEO في Milten الصفحة المحددة وملفات الموقع العامة. ويوضح التقرير الفحوص الناجحة والمشكلات التي تستحق المراجعة والبيانات غير المتاحة.
ما هو Agentic Engine Optimization؟
يعني Agentic Engine Optimization إعداد الموقع بحيث يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي قراءة محتواه واستخدامه. وفي التوثيق، يشمل ذلك الحصول على وصف العملية والعثور على مثال والانتقال إلى مرجع مرتبط بها.
يعد التدقيق مفيدًا لأدلة التكامل ومراجع واجهة برمجة التطبيقات والصفحات التي تحتوي على أمثلة فنية. إنه يكمل تحسين محركات البحث (SEO) من خلال فحص كيفية وصول عميل البرنامج إلى المحتوى المنشور. لا يقيس التقرير تصنيفات البحث أو احتمال الاستشهاد به في إجابات الذكاء الاصطناعي.
ما الذي يتم التحقق منه من خلال تدقيق موقع AEO؟
يتناول تدقيق AEO ثمانية جوانب، موزعة على المجموعات التالية. راجع التقرير نفسه لمعرفة الفحوص المنطبقة والنقاط وقواعد احتساب النتيجة:
| المجموعة | ما يُفحص |
|---|---|
| اكتشاف المحتوى | قواعد robots.txt وفهرس llms.txt |
| بنية الصفحة | العناوين والترميز الدلالي والأمثلة وMarkdown ومؤشرات الاعتماد على JavaScript |
| حجم السياق | عدد الوحدات النصية وبيانات الصفحة الوصفية |
| قواعد التفاعل | شروط الوصول والقيود الموصوفة في agent-permissions.json |
| نقل النص إلى الوكيل | أدوات نسخ المحتوى وروابط النص الأصلي |
يعرض كل فحص نتيجة وملاحظات، ويتوقف احتسابه في الدرجة على قواعد التقرير. على سبيل المثال، لا يقتصر فحص llms.txt على وجود الملف، بل يشمل الروابط والأوصاف والأقسام. وجود الملف وحده لا يجعل التوثيق سهل الاستخدام.
يساعد عدد الوحدات النصية (tokens) على تقدير حجم النص الذي سيعالجه النموذج. وهو ليس حسابًا لتكلفة الطلب، لأن النماذج تختلف في تقسيم النص إلى وحدات وفي الأسعار.
يفحص التدقيق استجابة الخادم الأصلية دون تنفيذ JavaScript. ويبحث عن مؤشرات بنيوية للمشكلات، لكنه لا يشغّل وكيل ذكاء اصطناعي لتنفيذ مهمة المستخدم. وللتأكد من قدرة وكيل محدد على استخدام التوثيق، يجب اختباره بالمهمة المطلوبة على نحو منفصل.
كيف تساعد ARD الوكلاء على اكتشاف موارد الموقع
يصف اكتشاف الموارد الوكيل (ARD) اكتشاف الموارد المتاحة لعميل الذكاء الاصطناعي، مثل واجهة برمجة التطبيقات (API) أو خادم MCP أو سير العمل. يمكن للعميل استخدام الوصف للعثور على المورد المناسب، ثم الوصول إليه من خلال الواجهة الخاصة بذلك المورد.
يتحقق قسم ARD من طريقة نشر أوصاف الموارد. ويبحث عن /.well-known/ard.json وروابط HTML وترويسات HTTP وتوجيهات Agentmap في robots.txt وبيانات ARD JSON-LD المضمّنة. كما يتعرف على التنسيق السابق ai-catalog.json لتحديد المواد التي قد تحتاج إلى ترحيل.
يسرد التقرير الموارد المكتشفة وعناوين ملفات وصفها وأخطاء الحقول والقيود التي منعت إكمال الفحص. ويُميّز بين غياب الكتالوج وفشل جلبه وعدم صلاحية المستند. هذا فحص للنشر، ولا يؤكد أن واجهات API أو خوادم MCP المذكورة تعمل فعليًا.
تظهر نتائج ARD بشكل منفصل ولا تؤثر على نتيجة AEO. كان هذا القسم في السابق تابعًا لفحص السرعة؛ يتم إجراء فحوصات جديدة في AEO، بينما تظل تقارير السرعة المحفوظة قابلة للوصول.
كيفية تحسين موقعك بعد تدقيق AEO
ابدأ بصفحة يحتاج الوكيل إلى قراءتها لتنفيذ مهمة محددة. ففي دليل التكامل مثلًا، تحقق من توفر وصف العملية ومعلماتها ومثال على الطلب.
- تحقق من الوصول إلى النص الرئيسي. إذا أشار التقرير إلى الاعتماد على JavaScript، فقارن HTML الأصلي بمحتوى المتصفح. وإذا غاب النص المطلوب، ففكّر في التصيير على الخادم أو توفير نسخة Markdown قابلة للوصول.
- راجع البنية. رتّب مستويات العناوين بالتسلسل، وضع الأمثلة بجانب العمليات التي تشرحها، وأزل الشروح المكررة. يفيد الجدول عند مقارنة المعلمات أو الخيارات.
- راجع حجم النص. يمكن تقسيم المراجع الطويلة إلى موضوعات مترابطة، مع الاحتفاظ بالشروط والأمثلة اللازمة لفهم كل صفحة.
- تحقق من طريقة اكتشاف المواد المرتبطة. عند استخدام
llms.txt، حدّث الروابط والأوصاف المختصرة. وعند استخدام ARD، أصلح عناوين الكتالوج غير المتاحة والإدخالات غير الصالحة. - أعد تدقيق عنوان URL نفسه بعد النشر. قارن الملاحظات، ثم كلّف الوكيل المستخدم بالمهمة الأصلية، مثل العثور على معلمات عملية API وإعداد طلب.
كيفية قراءة نتيجة AEO
اقرأ النسبة الإجمالية مع الفحوص المنطبقة وحدود نقاطها والنتائج غير المكتملة. لا ينفذ هذا التدقيق فحصَي AGENTS.md وSKILL.md.
قد تتغير القواعد والأوزان. قارن التقارير التي تستخدم القواعد نفسها، واعتمد الحد الأقصى الظاهر في التقرير بدل افتراض مجموع ثابت من مثال قديم. النسبة وحدها لا تفسر المشكلة المتبقية.
راجع الملاحظات وأخطاء جلب البيانات. تعتمد القواعد على أساليب استدلالية وقد تفوّت ترميزًا أو صياغة أو لغة غير مألوفة. ولا تضمن الدرجة العالية ترتيبًا في البحث أو استشهادًا في إجابات الذكاء الاصطناعي أو دعم كل التنسيقات لدى وكيل محدد.
الأسئلة المتداولة حول التحسين لعملاء الذكاء الاصطناعي
هل يقوم تدقيق AEO بفحص الموقع الإلكتروني بأكمله؟
يفحص كل تشغيل عنوان URL المحدد وملفات الموقع العامة التي جُلبت لهذا الفحص. ولا يزحف إلى جميع الصفحات أو يقرأ مستودعًا خاصًا. شغّل فحصًا منفصلًا لأي دليل أو صفحة مرجعية أخرى.
هل يجب أن أسمح لكل زاحف في ملف robots.txt؟
لا. قد يكون حظر زاحف محدد جزءًا مقصودًا من سياسة الموقع. قارن الملاحظة بسياسة الوصول، وعدّل القواعد فقط للعملاء الذين تريد السماح لهم.
هل إضافة llms.txt كافية؟
لا. فهرس الروابط لا يعالج النص غير المتاح أو أخطاء الجلب أو الأمثلة غير المكتملة. أتح المحتوى المطلوب أولًا، ثم قرر ما إذا كان llms.txt مناسبًا لطريقة عمل وكلائك.
شغّل تدقيق AEO للموقع على صفحة دليل أو API واحدة. استخدم الملاحظات لتحديد التعديلات، ثم اختبر النتيجة بالمهمة نفسها.