مجموعة أدوات تكامل GEO

أدوات مجانية لبناء
منصة الـ GEO الخاصة بك

خارطة طريق تقنية شاملة لدمج قدرات تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) في مشروعك — أدوات مجانية ومفتوحة المصدر بنسبة 100%.

9أدوات مجانية
5محركات ذكاء
3وصفات برمجية
100%مفتوح المصدر
ظهور الذكاء الاصطناعي والزحف
مجاني

Scrapy + Playwright

قم بالزحف إلى موقعك واستخراج المحتوى، العناوين، والبيانات المنظمة. حدد النقص في وسوم Schema والمحتوى الضعيف الذي يتجاهله الذكاء الاصطناعي.

scrapy.org ←
PYTHON

مدقق وسوم Schema

استخدم API اختبار النتائج الغنية من جوجل + مكتبة schema.org للتحقق وتوليد بيانات JSON-LD المنظمة — الإشارة رقم 1 لمحركات الذكاء الاصطناعي.

schema.org ←
API مجاني

Perplexity API

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 →
PYTHON

spaCy NLP (استخراج الكيانات)

مكتبة معالجة لغات رقمية لاستخراج الكيانات — أشخاص، منظمات، منتجات. اربط الكيانات بـ Wikidata لتحسين الرسوم البيانية للمعرفة.

spacy.io →
مجاني

Wikidata SPARQL API

وصول مجاني إلى رسوم Wikidata البيانية. تحقق من وجود علامتك التجارية، وقم بإثرائها. ضروري للاقتباس وتوثيق المعرفة في الذكاء الاصطناعي.

query.wikidata.org →
API

Google Search Console API

تتبع الظهور العضوي، وظهور AI Overviews، ومعدلات النقر. استخدم هذه البيانات كخط أساس لدرجات ظهور الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

developers.google.com →
JS

Cheerio / Puppeteer

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 →
مجاني

Ollama (اختبار محلي)

شغل LLaMA و Mistral محلياً مجاناً. اختبر كيف يتم معالجة محتواك واقتباسه بواسطة الذكاء الاصطناعي دون تكاليف الـ API.

ollama.ai →
مجاني

Apache Superset

أداة ذكاء أعمال مفتوحة المصدر لبناء لوحة ظهور الذكاء الاصطناعي. تصور تكرار الاقتباسات، ترصد الدرجات، ومقارنات المنافسين.

superset.apache.org →
معمارية منصة الـ GEO
⚡ كيف يعمل النظام هذا هو خط الإنتاج الكامل لمحاكاة الوظائف الأساسية لمنصة Zaher AI. كل خطوة تترجم إلى خدمة حقيقية — مبنية بالكامل بأدوات مفتوحة المصدر.
خطوة 01
زحف المحتوى
Scrapy + Playwright
خطوة 02
تدقيق المحتوى
spaCy + Cheerio
خطوة 03
توليد Schema
schema.org + JSON-LD
خطوة 04
اختبار الاستعلام
Perplexity + Ollama
خطوة 05
الدرجات والتقارير
Superset + Python
مخطط الخدمات والأدوات
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
الوصفة 1 — فحص ظهور الذكاء الاصطناعي
# 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}
الوصفة 2 — مولد Schema التلقائي
# 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>'
قائمة فحص GEO — 12 خطوة
GEO باللغة العربية — تقنيات رئيسية
🌐 فرصة المحتوى العربي المحتوى العربي يعاني من ضعف حاد في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. هذا هو سر تميز Zaher AI — وهو متاح لك من خلال أدوات مجانية.
كلمات الكيانات والـ Schema بالعربية
تحسين محركات البحث ذكاء اصطناعي تحسين محركات الذكاء مرئية الذكاء الاصطناعي محتوى عربي نتائج الذكاء الاصطناعي
مجاني

CAMeL Tools

مكتبة NLP عربية مجانية من جامعة نيويورك أبوظبي. تعالج التحليل الصرفي والتعرف على الكيانات — ضرورية لـ GEO العربي.

CAMeL-Lab/camel_tools →
PYTHON

AraBERT

نموذج BERT عربي مدرب مسبقاً. استخدمه لفهم كيفية معالجة الأنظمة الذكية لمحتواك العربي وتحسين التشابه الدلالي.

AraBERT →
مجاني

قوالب Schema عربية

تدعم Schema لغتنا الأم. استخدم inLanguage: "ar" في جميع الكائنات. أضف أسماء بديلة بالعربية في alternateName.

المستندات الرسمية →
ملف robots.txt — السماح بالزحف
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /