خارطة طريق تقنية شاملة لدمج قدرات تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) في مشروعك — أدوات مجانية ومفتوحة المصدر بنسبة 100%.
قم بالزحف إلى موقعك واستخراج المحتوى، العناوين، والبيانات المنظمة. حدد النقص في وسوم Schema والمحتوى الضعيف الذي يتجاهله الذكاء الاصطناعي.
scrapy.org ←استخدم API اختبار النتائج الغنية من جوجل + مكتبة schema.org للتحقق وتوليد بيانات JSON-LD المنظمة — الإشارة رقم 1 لمحركات الذكاء الاصطناعي.
schema.org ←استخدم API الخاص بـ Perplexity AI للتحقق مما إذا كانت علامتك التجارية تظهر في إجابات الذكاء الاصطناعي. أتمتة تتبع نقاط الظهور عبر المواضيع.
docs.perplexity.ai →مكتبة معالجة لغات رقمية لاستخراج الكيانات — أشخاص، منظمات، منتجات. اربط الكيانات بـ Wikidata لتحسين الرسوم البيانية للمعرفة.
spacy.io →وصول مجاني إلى رسوم Wikidata البيانية. تحقق من وجود علامتك التجارية، وقم بإثرائها. ضروري للاقتباس وتوثيق المعرفة في الذكاء الاصطناعي.
query.wikidata.org →تتبع الظهور العضوي، وظهور AI Overviews، ومعدلات النقر. استخدم هذه البيانات كخط أساس لدرجات ظهور الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
developers.google.com →أدوات Node.js لفحص بنية المحتوى. تحقق من تسلسل العناوين، كثافة الفقرات، ووجود الأسئلة الشائعة — كل هذه إشارات تستخدمها المحركات لاستخراج الإجابات.
cheerio.js.org →شغل LLaMA و Mistral محلياً مجاناً. اختبر كيف يتم معالجة محتواك واقتباسه بواسطة الذكاء الاصطناعي دون تكاليف الـ API.
ollama.ai →أداة ذكاء أعمال مفتوحة المصدر لبناء لوحة ظهور الذكاء الاصطناعي. تصور تكرار الاقتباسات، ترصد الدرجات، ومقارنات المنافسين.
superset.apache.org →| خدمة Zaher AI | الأداة المجانية المكافئة | التكلفة | دعم اللغة العربية |
|---|---|---|---|
| تدقيق GEO | Scrapy + spaCy + Cheerio | مجاني | ✓ نعم |
| درجة ظهور AI | Perplexity API + Python scoring | باقة مجانية | جزئي |
| تحسين الـ Schema | schema.org + Google Rich Results API | مجاني | ✓ نعم |
| الكيانات والرسوم البيانية | Wikidata SPARQL + spaCy NER | مجاني | محدود |
| اختبار إجابات AI | Ollama (نموذج محلي) | مجاني | جزئي |
| لوحة تحليل البيانات | Apache Superset | مجاني | ✓ نعم |
| مقارنة المنافسين | GSC API + سكربتات Python | مجاني | ✓ نعم |
# Check if your brand appears in Perplexity AI answers # pip install requests import requests, json def check_ai_visibility(brand_name, queries): headers = { "Authorization": f"Bearer YOUR_PERPLEXITY_KEY", "Content-Type": "application/json" } results = [] for query in queries: response = requests.post( "https://api.perplexity.ai/chat/completions", headers=headers, json={ "model": "sonar", "messages": [{"role":"user", "content":query}] } ) answer = response.json()["choices"][0]["message"]["content"] mentioned = brand_name.lower() in answer.lower() results.append({"query": query, "mentioned": mentioned, "answer": answer}) score = sum(1 for r in results if r["mentioned"]) / len(results) * 100 return {"brand": brand_name, "visibility_score": score, "details": results}
# Generate AI-optimized schema markup for any page # pip install beautifulsoup4 requests from bs4 import BeautifulSoup import requests, json def generate_schema(url, org_name, org_url): soup = BeautifulSoup(requests.get(url).text, "html.parser") faqs = [] for h3 in soup.find_all("h3"): answer = h3.find_next_sibling("p") if answer: faqs.append({ "@type": "Question", "name": h3.get_text(strip=True), "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": answer.get_text(strip=True) } }) schema = { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "Organization", "name": org_name, "url": org_url }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": faqs } ] } return f'<script type="application/ld+json">\n{json.dumps(schema, indent=2, ensure_ascii=False)}\n</script>'
مكتبة NLP عربية مجانية من جامعة نيويورك أبوظبي. تعالج التحليل الصرفي والتعرف على الكيانات — ضرورية لـ GEO العربي.
CAMeL-Lab/camel_tools →نموذج BERT عربي مدرب مسبقاً. استخدمه لفهم كيفية معالجة الأنظمة الذكية لمحتواك العربي وتحسين التشابه الدلالي.
AraBERT →تدعم Schema لغتنا الأم. استخدم inLanguage: "ar" في جميع الكائنات. أضف أسماء بديلة بالعربية في alternateName.
المستندات الرسمية →User-agent: GPTBot Allow: / User-agent: Google-Extended Allow: / User-agent: PerplexityBot Allow: / User-agent: ClaudeBot Allow: /