ماذا حدث؟
شارك John Mueller وMartin Splitt من فريق Search Relations في جوجل تجاربهما مع الفايب كودنج في حلقة جديدة من بودكاست Search Off The Record. كلاهما أكد قدرة الأدوات على بناء مواقع وظيفية بسرعة، لكنهما رصدا ثغرة واضحة: الـSEO لا يحدث تلقائياً. Mueller قارن الأمر بالتعامل مع مطور لا يتخصص في البحث: يمكنك دائماً أن تقول للذكاء الاصطناعي: أضف بعض الـSEO. لكن النتيجة ستكون كما لو قلت لمطور: أضف بعض الـSEO — ماذا تعني؟ رش بعض meta tags وأضف structured data. Mueller نفسه يبني مواقع اختبارية باستخدام كلود كود وGemini CLI مع Hugo وFirebase Hosting وGitHub. أكد أنه حين يضع المتطلبات التقنية من البداية (اسم النطاق، إعداد canonical، ملفات sitemap، robots.txt) تأتي النتائج أفضل بكثير. كذلك ينفذ فحوصات ما قبل النشر: التحقق من أن URLs ترجع محتوى، وأن ملفات JavaScript ليست محجوبة بـrobots.txt. Splitt جرّب Google AI Studio لبناء أداة بـJavaScript، ووصف الكود الناتج بأنه قابل للقراءة ويشبه مشروع Next.js عادياً، لكنه وقع في حلقة مفرغة حين حاول منع الأداة من استخدام مكتبة لا يريدها. Mueller نوّه أيضاً إلى خطر مرتبط: حين يبدو الموقع متقناً بصرياً، يكون الإغراء كبيراً لجعل الذكاء الاصطناعي يكتب المحتوى أيضاً — وهذا يطرح سؤالاً جوهرياً: لماذا سيزور أحد موقعك إذا كان المحتوى مولّداً بالذكاء الاصطناعي في حين يمكنه التحدث للذكاء الاصطناعي مباشرةً؟
ماذا يعني؟
رسالة Mueller ليست الفايب كودنج لا يعمل، بل الفايب كودنج يعمل بقدر ما تُغذّيه بمعرفة. الذكاء الاصطناعي يملأ الفراغات بافتراضات معقولة — وهذه الافتراضات قد تكون مقبولة أو قد تكون كارثية بحسب طبيعة المشروع. بالنسبة للـSEO تحديداً: الذكاء الاصطناعي يبني، لكنه لا يستراتيج. القرارات المتعلقة بـcanonicals وhreflang وsitemap والـcrawl budget تحتاج مدخلاً بشرياً واضحاً من البداية.
لماذا يهمك؟
عند بناء أي صفحة جديدة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، أدرج في prompt النشر: اسم الصفحة، canonical URL، وصف meta واضح، وتأكيد أن robots.txt لا يحجب أي ملف JS أو CSS. لا تترك قرار أي framework للذكاء الاصطناعي دون تحديد — اختره أنت وأبلغه به. والأهم: اكتب محتوى الصفحات الجوهرية بنفسك أو حرّره بعمق — الفايب كودنج للبناء، ليس لصياغة الرأي والقيمة.