هل ستصبح كل العلامات التجارية متشابهة؟ مستقبل الهوية في عصر الذكاء الاصطناعي
بقلم ربيع أبو غازي — Founder & Creative Director في Viva Media Creative • • آخر مراجعة:
مقدمة: التشابه لا يبدأ من AI… بل من الخوف
منذ فترة ليست بعيدة، كنت أراجع محتوى علامة تجارية — كل شيء كان “صحيحًا”: لغة نظيفة، تصميم جميل، وتكرار منتظم. لكنّي شعرت بشيء مزعج: لو أزلت الشعار… لن أعرف لمن هذا المحتوى.
وفي تلك اللحظة تحديدًا فهمت: الخطر القادم ليس أن AI سيكتب بدلنا… الخطر أن AI سيجعلنا نكتب جميعًا بنفس الطريقة، لأننا — تحت ضغط السرعة والمنافسة — سنختار الطريق الآمن، ثم نسمّيه “احتراف”.
سؤال المقال: هل نحن أمام مستقبل تصبح فيه كل العلامات التجارية متشابهة؟
والسؤال الأهم: كيف نمنع ذلك قبل أن يصبح واقعًا؟
لماذا أصبح التشابه خطرًا في 2026؟
لأن الاقتصاد تغيّر: لم يعد المحتوى نادرًا. المحتوى صار وفيرًا… لدرجة أن الوفرة نفسها أصبحت تُضعف القيمة. حين يستطيع المنافس نشر 30 قطعة محتوى في أسبوع، سيبدو الصمت “خسارة”، وسيبدو التميّز “مجازفة”.
- نفس الأدوات لدى الجميع → تشابه الإنتاج.
- نفس القوالب (Hooks/CTAs/Headlines) → تشابه الأسلوب.
- نفس مقاييس النجاح قصيرة المدى → تشابه القرارات.
- خوف أعلى من الاختلاف → صوت أضعف.
وهنا تحدث المفارقة: كلما أصبح الإنتاج أسهل… أصبح التميّز أصعب.
كيف يدفع AI العلامات التجارية نحو “المتوسط”؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي ممتاز في صياغة جمل سليمة وبناء بنية مقالة وتصميم “نبرة” تبدو احترافية. لكنه بطبيعته يميل إلى توليد ما هو مرجّح و”شائع” و”مقبول” — لا ما هو جريء ومتفرد.
بمعنى أبسط: AI يعمل كآلة تسوية (Averaging Machine). وإذا لم تدخّل أنت “الانحراف المقصود” الذي يميّزك، سيعيدك النظام تلقائيًا إلى نقطة التشابه.
في عصر AI، الهوية لا تُبنى بما تقوله فقط… بل بما ترفض أن تقوله.
الهوية ليست “ستايل” — الهوية قرار
كثيرون يظنون أن الهوية هي: ألوان، خط، كلمات مكررة، أو “Tone of voice”. هذه عناصر مهمة، لكنها ليست الهوية.
الهوية هي الإجابة عن أسئلة مؤلمة — لأن الإجابة ستغلق عليك أبوابًا وتفتح أبوابًا أخرى:
- لماذا نحن موجودون؟ (ليس ماذا نبيع)
- ما موقفنا؟ (ليس ماذا نلخّص)
- ما الذي نؤمن به لدرجة أننا ندفع ثمنه؟
- ما الذي نرفض أن نفعله حتى لو جلب لنا أرقامًا؟
هذه الأسئلة لا يجيب عنها AI. هذه يجيب عنها إنسان… يتحمل نتيجة الإجابة.
نموذج “خندق الهوية”: 5 طبقات لا يمكن نسخها
إذا أردت حماية علامتك من التشابه، لا تحتاج “أفكارًا أكثر”… تحتاج حدودًا أوضح. وهذا هو “خندق الهوية” — نموذج عملي من 5 طبقات:
1) الغاية (Purpose)
ليست عبارة معلّقة على الحائط. الغاية هي القرار الذي يحدد: ما الذي يهمنا فعلًا؟ من دون غاية، كل شيء يصلح… وبالتالي كل شيء يشبه غيره.
2) الموقف (Point of View)
موقف واضح يخلق تميّزًا. والتميّز يحتاج جرأة. الموقف ليس “معلومة”. الموقف هو: تفسيرك للمعلومة ولماذا تعتقد أن السوق يفهمها بطريقة خاطئة.
3) الدليل (Proof)
الدليل هو “البصمة الواقعية”: تجربة، عملية، نتائج، أمثلة، حالات. ليس شرطًا أرقامًا ضخمة، لكنه يجب أن يكون شيئًا لا يُكتب من ويكيبيديا.
4) الأنماط (Patterns)
الأنماط هي ما يربط المحتوى بذاكرة الجمهور: إيقاع لغوي، طريقة افتتاح، نوع أمثلة، مفردات معينة… لكن دون أن تتحول إلى قوالب مملة.
5) المبادئ (Principles)
المبادئ هي “حدودك”: ما الذي لا تفعله؟ ما الذي ترفضه؟ هنا يظهر “الاختلاف” الحقيقي… لأن كل علامة تستطيع أن تقول نعم، لكن القليل فقط يملكون شجاعة أن يقولوا لا.
قاعدة ذهبية: إذا كان بإمكان أي منافس أن يضع اسمه على محتواك دون أن يلاحظ أحد… فهويتك في خطر.
Case Study (مجهولة): حين ارتفع الإنتاج… وذاب الصوت
من منظور CMO، الخطر ليس نظريًا.
في 2025، قررت علامة خدمات رقمية (سنسمّيها Brand X) توحيد الإنتاج عبر AI: مقالات، منشورات، رسائل بريد… كل شيء أسرع، أرخص، وأكثر انتظامًا.
ما الذي بدا ناجحًا على الورق؟
- زاد عدد المنشورات بشكل كبير خلال أسابيع قليلة.
- انخفضت تكلفة الإنتاج.
- أصبح الفريق “مرتاحًا” لأن الضغط خف.
لكن ما الذي حدث فعليًا؟
- التفاعل بدأ ينخفض تدريجيًا رغم زيادة النشر.
- شكا فريق المبيعات من أن “الرسائل أصبحت عامة” في المكالمات.
- الجمهور لم يعد يقتبس من العلامة أو يشارك محتواها، بل يستهلكه ويمضي.
في مراجعة داخلية، اكتشفوا شيئًا واحدًا: المحتوى أصبح “ممتازًا” لكنه غير قابل للتذكر. وعندما يكون المحتوى غير قابل للتذكر… تصبح العلامة نفسها غير قابلة للتذكر.
الحل لم يكن التوقف عن AI… بل إعادة “الخندق”: تحديد موقف، إضافة دلائل واقعية، وإعادة الإنسان كحارس للهوية.
كيف تستخدم AI دون أن تفقد هويتك؟ (Operating Model)
الهدف ليس Human vs AI. الهدف هو Human + AI… لكن داخل حدود الهوية.
- استخدم AI لـ: مسودات أولية، تنظيم الأفكار، تلخيص، إعادة صياغة، إعداد نسخ متعددة، تحسين القراءة.
- اترك للإنسان: الغاية، الموقف، الأمثلة الواقعية، القرار النهائي، والنبرة التي تتحمل مسؤوليتها.
اختبار سريع قبل النشر (30 ثانية)
- هل هذا النص يحمل موقفًا أم يهرب للحياد؟
- هل فيه دليل “من الواقع” أم مجرد كلام صحيح؟
- هل أستطيع أن أميزك منه بدون شعار؟
- هل هناك جملة واحدة فقط “لا يكتبها إلا أنت”؟
طبّق “خندق الهوية” على علامتك الآن
تدقيق الهوية في عصر AI (Identity Audit)
إذا كنت تستخدم AI لتسريع المحتوى، اسأل نفسك: هل السرعة تبني هوية… أم تمحوها؟ نحن نساعد العلامات التجارية على تدقيق محتواوىها وبناء “خندق هوية” يحميها من التشابه ويزيد قابلية التذكر.
خيار إضافي (عندما تجهز PDF): تحميل قائمة فحص “خندق الهوية”
FAQ
هل الذكاء الاصطناعي يجعل العلامات التجارية متشابهة فعلًا؟
نعم — إذا تُرك ليقود الصوت بدل أن يعمل داخل “حدود الهوية”. تشابه الأدوات والمدخلات والقوالب يؤدي لتشابه المخرجات.
هل Google يعاقب محتوى AI؟
تركيز Google في إرشاداته على أن يكون المحتوى مفيدًا وموثوقًا وموجهًا للناس، مع قيمة أصلية ومصادر وخبرة/تجربة يمكن الوثوق بها، وليس على الأداة المستخدمة.
ما أهم عنصر يمنع التشابه بسرعة؟
الموقف + الدليل. موقف واضح مدعوم بتجربة/دليل يجعل صوتك “غير قابل للاستبدال”.
مراجع (موثقة)
- Google Search Central. (n.d.). Creating helpful, reliable, people-first content. Google for Developers. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
- Google. (2023, November). Search Quality Rater Guidelines: An Overview (PDF). https://services.google.com/fh/files/misc/hsw-sqrg.pdf
- Google Search Central Blog. (2023, November 16). Search Quality Rater Guidelines update. https://developers.google.com/search/blog/2023/11/search-quality-rater-guidelines-update
- Zhang, Y., & Gosline, R. R. (2024). Human favoritism, not AI aversion: People’s perceptions (and bias) toward generative AI, human experts, and human–GAI collaboration in persuasive content generation. Judgment and Decision Making. Cambridge Core. https://www.cambridge.org/core/journals/judgment-and-decision-making/article/human-favoritism-not-ai-aversion-peoples-perceptions-and-bias-toward-generative-ai-human-experts-and-humangai-collaboration-in-persuasive-content-generation/419C4BD9CE82673EAF1D8F6C350C4FA8
- Bynder. (2024, April 3). How consumers interact with AI vs human content. https://www.bynder.com/en/press-media/ai-vs-human-made-content-study/
- Keller, K. L. (1993). Conceptualizing, Measuring, and Managing Customer-Based Brand Equity. Journal of Marketing, 57(1), 1–22. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/002224299305700101
- Aaker, D. A. (1996). Measuring Brand Equity Across Products and Markets. California Management Review, 38(3), 102–120. https://cmr.berkeley.edu/1996/05/38-3-measuring-brand-equity-across-products-and-markets/
- Sharp, B. (2010). How Brands Grow: What Marketers Don’t Know. Oxford University Press. https://global.oup.com/academic/product/how-brands-grow-9780195573565
- Romaniuk, J. (2018). Building Distinctive Brand Assets. Oxford University Press. https://global.oup.com/academic/product/building-distinctive-brand-assets-9780190311506
ملاحظة جامعية: يمكنك إضافة فقرة “حدود المقال” (اختلاف النتائج حسب الصناعة/اللغة/حساسية الجمهور)، ثم اقتراح تصميم دراسة صغيرة (A/B) لقياس “قابلية التذكّر” و”التميّز” قبل وبعد تطبيق خندق الهوية.