در دنیای بازاریابی محتوایی، واژه «همیشهسبز» یا Evergreen Content سالهاست که آشنا و محبوب است. این نوع محتوا به پایداری، ترافیک مستمر و اعتبار بلندمدت شناخته میشود، اما آیا با ورود به عصر جدید در سئو که موتورهای جستوجو جای خود را به موتورهای پاسخگو دادهاند، این مفهوم هنوز هم کاربرد دارد؟ یا باید بازتعریفی جدید برای آن در نظر بگیریم؟
از گذشته تا به امروز، محتوای همیشهسبز محبوب و کارساز بوده، اما امروز تردید زیادی برای استفاده از آن به عنوان یک تکنیک محتوایی، به دل مدیران محتوا و سئو انداخته است!
با این حال نمیتوان در مقابل موضوعات پایدار و بیزمان محتوایی که اطلاعات آن نیاز به بهروزرسانی فوری ندارد و البته همواره توسط کاربران جستوجو میشود؛ گزینه روی میز نباشد. مزیت این سبک از محتواها این است که تا سالها پس از انتشار هم ترافیک دریافت میکنند، بکلینک میگیرند و مرجع سایتهای دیگر هستند.
اما این تعریف، محصول دنیایی بود که گوگل و سئو با تکنیکهای مهندسی کیورد، دروازه اصلی ورود مخاطب به وبسایتها محسوب میشدند؛ دورانی که الگوریتمهای رتبهبندی روی فاکتورهایی چون چگالی کلمات کلیدی، تعداد بکلینک و بهینهسازیهای فنی تمرکز داشتند.
ما در چند سال اخیر، با رشد هوش مصنوعی مولد و تغییرات گوگل به سمت Search Generative Experience (SGE)، تغییر کردهایم و شاهد این هستیم که کاربران دیگر فقط «جستوجو نمیکنند»، بلکه انتظار پاسخ فوری، دقیق و خلاصهشده دارند!
این تغییر باعث شده است که محتوا نه فقط برای گوگل، بلکه برای مدلهای زبانی (LLMها) نیز بهینهسازی شود؛ که خود مفهومی تازه به نام Answer Engine Optimization (AEO) و Generative Engine Optimization (GEO) را ایجاد کرده است.
در این فضا، آیا محتوای همیشهسبز، با همان فرمت و تعریف قبلی، هنوز میتواند مؤثر باشد؟
رسانههایی مانند Astoria Media و Gryffin از اصطلاحی به نام “Evergreen Plus” حرف میزنند؛ مفهومی از محتوای همیشهسبز که با AI بهروزرسانی میشود!
بنابراین در دوران پساسئو، محتوای همیشهسبز هنوز هم جایگاه بسیار مهمی دارد، اما دیگر نمیتوان آن را فقط بر اساس ویژگیهای کلاسیک آن ارزیابی کرد.
بر اساس تحقیقات من، محتوای همیشهسبز باید چند تحول بنیادین را بپذیرد:
قابل پردازش بودن توسط مدلهای زبانی (LLMها): برخلاف موتورهای جستوجوی قدیمی که فقط به کلمات کلیدی توجه میکردند، مدلهای زبانی نیاز به زبان شفاف، ساختار منطقی و قطعهبندی واضح محتوا دارند. هر بخش از مقاله باید یک ایده کامل و مستقل را منتقل کند تا بتواند بهراحتی در پاسخهای هوش مصنوعی استفاده شود.
پاسخگویی به سؤالات مکرر و بنیادی مخاطبان: محتوای سبز باید بر اساس «نیت کاربر» ساخته شود، نه فقط موضوعات کلی! باید مشخص شود این محتوا به کدام سؤال پاسخ میدهد، برای چه کسی نوشته شده و چه مسئلهای را حل میکند. این رویکرد، محتوا را به یک دارایی واقعی برای برند تبدیل میکند.
استفاده از دادههای ساختاریافته و فرمتهای قابل خواندن توسط AI: از جداول، لیستهای عددی، زیرعنوانهای سلسلهمراتبی (H2-H3)، FAQ و اسکیماهای مناسب استفاده شود تا محتوا هم برای انسان قابل خواندن و هم برای ماشین قابل تفسیر باشد. این ساختارپذیری، شانس دیده شدن در نتایج هوشمند را افزایش میدهد.
پوششدهی نیت جستوجو (Search Intent): امروزه فقط نوشتن بر اساس یک کیورد خاص کافی نیست. باید بدانیم چرا کاربر این موضوع را جستوجو کرده و انتظار دریافت چه نوع محتوایی را دارد؛ این «مفهومگرایی» در تولید محتوا باعث میشود هم مخاطب راضی شود و هم موتور هوشمند، محتوا را قابل اطمینان بداند.
قابلیت بهروزرسانی، بازتولید و گسترش در زمان: محتوای اِورگرین نباید ایستا باشد. بلکه باید طوری طراحی شود که بتوان با تغییر شرایط بازار یا نیاز مخاطبان، آن را بهروزرسانی یا گسترش داد؛ بدون از دست رفتن اعتبار یا انسجام ساختاری آن.
تصور میکنم اگر محتوایی تولید کنیم که مرز بین انسان و ماشین را بشناسد و به آن احترام بگذارد؛ ما همیشه سبز و با قدرت خواهیم ماند. این همان ترکیب هوشمندانهای است که آینده محتوا را شکل میدهد.
