كيفية عمل محركات البحث

كيف تعمل محركات البحث؟

تُعد محركات البحث من أكثر الأدوات تأثيرًا في العصر الرقمي، حيث يعتمد الملايين من المستخدمين حول العالم عليها يوميًا للعثور على المعلومات، الخدمات، المنتجات، أو المحتوى الترفيهي. ومن بين محركات البحث، يحتل “جوجل” الصدارة، يليه “بينغ” و”ياهو” وغيرها، وجميعها تعمل وفق آليات متقدمة ومعقدة تدمج بين علوم الحوسبة، الذكاء الاصطناعي، علم اللغة، وتحليل البيانات.

لفهم كيفية عمل محركات البحث، يجب تقسيم العملية إلى مراحل رئيسية تشمل: الزحف (Crawling)، الفهرسة (Indexing)، التصنيف (Ranking)، وعرض النتائج (Retrieval). إضافة إلى ذلك، تلعب عوامل تحسين محركات البحث (SEO) دورًا حيويًا في تمكين المحتوى من الظهور في المراتب الأولى للنتائج. يتناول هذا المقال تفصيلًا شاملاً لكل مرحلة، مع التركيز على العمليات التقنية والخوارزميات الذكية التي تقف خلف كل خطوة.

أولًا: الزحف (Crawling)

الزحف هو المرحلة الأولى في عمل محركات البحث، وتتمثل في استخدام برامج تُعرف بـ “عناكب الويب” (Web Crawlers) أو “بوتات الزحف” (Crawl Bots) مثل Googlebot، التي تقوم بالتجول المستمر عبر الإنترنت للعثور على صفحات جديدة أو محدثة.

الآلية التقنية لعملية الزحف:

1. نقطة الانطلاق: تبدأ محركات البحث بقائمة من الروابط التي سبق اكتشافها، أو من خلال خريطة الموقع (Sitemap) التي تقدمها المواقع لمحركات البحث.

2. اكتشاف الروابط الجديدة: تتبع البوتات الروابط التشعبية (Hyperlinks) داخل الصفحات لاكتشاف المزيد من المحتوى.

3. إدارة الزحف: تتبع محركات البحث سياسات “ملف robots.txt” الذي يحدد الصفحات المسموح أو الممنوع من الزحف إليها.

4. جدولة الزحف: لا يتم الزحف إلى كل الصفحات في وقت واحد. هناك أنظمة ذكية تقوم بجدولة الزحف وفقًا لأهمية الموقع، معدل تحديث المحتوى، واستجابة الخادم.

ثانيًا: الفهرسة (Indexing)

بعد الزحف وجمع المعلومات، تأتي مرحلة الفهرسة، وهي المرحلة التي يتم فيها تحليل وفهم وتخزين محتوى الصفحات بطريقة منظمة داخل قاعدة بيانات عملاقة تعرف بـ “فهرس البحث” (Search Index).

ما الذي يحدث أثناء الفهرسة؟

• تحليل المحتوى: يشمل هذا عملية قراءة النصوص، الصور، الفيديوهات، والعناوين الوصفية (Meta Tags)، وتحديد الكلمات الرئيسية.

• التعرف على اللغة والسياق: تستخدم محركات البحث تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم المعنى الضمني للكلمات.

• تخزين البيانات: يتم تقسيم الصفحة إلى عناصر قابلة للتصنيف مثل العنوان الرئيسي (H1)، العناوين الفرعية (H2/H3…)، النصوص، الروابط الداخلية والخارجية.

• استبعاد المحتوى غير المناسب: تستبعد محركات البحث الصفحات التي تحتوي على محتوى مكرر، منخفض الجودة، أو مخالف للسياسات.

ثالثًا: التصنيف (Ranking)

الترتيب هو المرحلة الأهم في عمل محركات البحث، حيث يتم تصنيف الصفحات المؤرشفة بناءً على مدى ملاءمتها وجودتها عند مطابقة استعلامات المستخدمين (Queries).

العوامل المؤثرة في ترتيب الصفحات:

تُستخدم خوارزميات معقدة مثل خوارزمية “PageRank” لتقييم أهمية الروابط، وخوارزميات التعلم العميق لتفسير نية المستخدم بدقة.

رابعًا: عرض النتائج (Retrieval)

بمجرد أن يُدخل المستخدم استعلامه في مربع البحث، تبدأ محركات البحث بعرض نتائج ذات صلة بسرعة مذهلة خلال أجزاء من الثانية. يُظهر محرك البحث نتائج مرتبة بحسب أهميتها وفقًا للخوارزميات، مصحوبة بوصف مختصر (Snippet) يتضمن العنوان والرابط والوصف.

ما الذي يحدث عند كتابة استعلام بحث؟

1. تحليل الاستعلام: يتم تحديد اللغة، النية (Intent)، ونوع المعلومات المطلوبة (مقال، منتج، صورة، فيديو…).

2. مطابقة الفهرس: يتم البحث داخل الفهرس الكبير لمطابقة الصفحات الأكثر صلة.

3. ترتيب النتائج: يُعاد ترتيب النتائج استنادًا لعشرات العوامل.

4. إظهار المقتطفات المميزة: مثل Snippets، Knowledge Graphs، نتائج الأسئلة الشائعة.

الخوارزميات الأساسية التي تستخدمها محركات البحث

محركات البحث لا تستخدم خوارزمية واحدة، بل مجموعة من الخوارزميات المتناغمة التي تعمل بالتوازي لتحسين نتائج البحث، ومن أبرز هذه الخوارزميات:

• خوارزمية RankBrain: تعتمد على الذكاء الاصطناعي لفهم نية المستخدم، وهي جزء من خوارزميات ترتيب نتائج جوجل.

• خوارزمية BERT: لتحليل اللغة الطبيعية وفهم السياق العميق للكلمات داخل الجمل.

• خوارزمية Page Experience: تُقيّم تجربة المستخدم بناءً على الأداء التقني وسهولة الاستخدام.

• خوارزمية Helpful Content: تستهدف المحتوى المكتوب خصيصًا لخدمة القارئ وليس فقط لمحركات البحث.

دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يُعد الذكاء الاصطناعي جوهريًا في عمليات البحث الحديثة. تستخدم محركات البحث نماذج تعلم عميق لتطوير الفهم السياقي للنصوص، مثل فهم المرادفات، الأسئلة، الإجابات، والسلوكيات المتغيرة للمستخدم.

كما تلعب الشبكات العصبية دورًا في تحسين نتائج البحث الشخصي بناءً على سجل التصفح، الموقع الجغرافي، واللغة.

تحديثات محركات البحث وتأثيرها على النتائج

تحرص محركات البحث، وعلى رأسها جوجل، على تحديث خوارزمياتها بشكل دوري، وقد تكون هذه التحديثات طفيفة أو جوهرية (Core Updates). وتؤثر هذه التغييرات في ترتيب ملايين الصفحات.

من أشهر هذه التحديثات:

• Panda: يقيّم جودة المحتوى ويعاقب المحتوى الضعيف أو المكرر.

• Penguin: يركز على جودة الروابط الخلفية ويكافح الروابط المضللة.

• Hummingbird: يُحسن فهم نية المستخدم.

• Medic Update: يركز على المواقع الصحية ويُقيمها وفقًا لمعايير E-A-T.

التخصيص في نتائج البحث

تقوم محركات البحث بتخصيص النتائج بناءً على عدة متغيرات:

• الموقع الجغرافي: لعرض نتائج محلية أكثر صلة.

• سجل التصفح: يُؤثر على ترتيب النتائج التي سبق للمستخدم زيارتها.

• نوع الجهاز المستخدم: تختلف النتائج بين الهواتف المحمولة وأجهزة سطح المكتب.

الجدول التالي يوضح الفروقات بين المراحل الأربع الرئيسية لمحرك البحث:

خاتمة تقنية

تُعد محركات البحث إحدى أكثر الابتكارات التقنية تعقيدًا، فهي تمزج بين علوم البيانات، الذكاء الاصطناعي، ومعالجة اللغة الطبيعية لتقديم تجربة بحث دقيقة، سريعة، وشخصية. وكل صفحة تظهر في النتائج الأولى خلفها سلسلة من العمليات والاعتبارات الدقيقة التي لا تُرى ولكنها جوهرية. وبفهم كيفية عمل هذه المنظومة، يمكن لمنشئي المحتوى ومطوري المواقع تحسين تواجدهم الرقمي، وزيادة فرص الظهور والوصول إلى الجمهور المستهدف بفعالية وكفاءة.

المراجع:

• Google Search Central Documentation: https://developers.google.com/search

• Moz Beginner’s Guide to SEO: https://moz.com/beginners-guide-to-seo