الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي

تُعد دورة "الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي" برنامجًا تدريبيًا تطبيقيًا متقدمًا يهدف إلى تمكين المسوقين الرقميين من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لتحسين جميع جوانب استراتيجياتهم التسويقية، بدءًا من تحليل الجمهور ووصولاً إلى تحسين الحملات وتحقيق عائد استثمار (ROI) أعلى. في ظل المنافسة الشديدة في الفضاء الرقمي، وتزايد حجم البيانات، وتغير سلوك المستهلك بسرعة، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها لأي مسوق رقمي يطمح إلى البقاء في المقدمة. وفقًا لتقرير (Salesforce)، يستخدم 84% من المسوقين بالفعل الذكاء الاصطناعي بطريقة ما، مع توقعات بأن ينمو الاستثمار في الذكاء الاصطناعي للتسويق إلى 107.5 مليار دولار بحلول عام 2028.

شهادة متضمنة

تدريب بقيادة خبراء

تعلم تطبيقي

دعم في التسجيل

أيام

4 أيام

اللغة

العربية والإنجليزية

ملخص الدورة

اطلب الجدول وعرض السعر

لا يوجد دفع إلكتروني مفتوح لهذه الدورة حالياً. يمكن لفريقنا إرسال عرض السعر المناسب لك.

تنعقد شهرياً

تاريخ البدء

مرن / متاح دائماً

الشهادة

شهادة معتمدة

أيام

4 أيام (شهري)

يصلكم العرض عبر البريد وبوابة العملاء

استفسر عبر واتساب

تفاصيل الدورة

نظرة عامة

تنتقل الدورة بالمشارك من أساسيات الذكاء الاصطناعي في التسويق (التخصيص (Personalization)، التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics)، إنشاء المحتوى (Content Generation)، تحسين محركات البحث (SEO)، الإعلانات المدفوعة (Paid Ads)، البريد الإلكتروني (Email Marketing)، وسائل التواصل الاجتماعي (Social Media)، تحسين معدل التحويل (CRO)، تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)) إلى تطبيقات متقدمة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الجاهزة مثل (Google Analytics 4 (GA4) مع الإسناد المدعوم بالتعلم الآلي، Google Ads مع إستراتيجيات المزايدة الذكية (Smart Bidding)، Meta Advantage+، أدوات تحسين محركات البحث (SEO) المدعومة بالذكاء الاصطناعي (Semrush، Ahrefs)، أدوات إنشاء المحتوى (Jasper، Copy.ai، Writesonic)، منصات التخصيص (Optimizely، Dynamic Yield)، وروبوتات المحادثة (Chatbots) (ManyChat، MobileMonkey). تم تصميم البرنامج ليكون تطبيقيًا بنسبة 80%، من خلال تمارين عملية على هذه الأدوات، وتحليل بيانات حقيقية، وتطوير استراتيجيات تسويق قائمة على الذكاء الاصطناعي.)

الأهداف

أهداف البرنامج

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

فهم دور الذكاء الاصطناعي في تحسين رحلة العميل (Customer Journey) – استخدام الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة: الوعي (التوصية بالمحتوى)، التفكير (التخصيص)، القرار (التسعير الديناميكي، العروض المخصصة)، الولاء (التنبؤ بالتوقف عن العمل (Churn Prediction)، برامج الولاء المخصصة).
تطبيق تحليلات التسويق التنبؤية (Predictive Marketing Analytics) – استخدام أدوات مثل (Google Analytics 4) و (Salesforce Einstein) للتنبؤ بقيمة عمر العميل (Customer Lifetime Value – CLV)، والتنبؤ باحتمالية التوقف عن العمل (Churn Probability)، وتقسيم الجمهور (Audience Segmentation) استنادًا إلى السلوك المتوقع.
تحسين حملات التسويق الرقمي باستخدام الذكاء الاصطناعي – تنفيذ إستراتيجيات المزايدة الذكية (Smart Bidding) في (Google Ads) (Target CPA، Target ROAS، Maximize Conversions). استخدام (Meta Advantage+) للاستهداف الآلي (Automated Targeting) وتحسين الإعلانات الإبداعية (Creative Optimization). إجراء اختبار (A/B) تلقائي باستخدام أدوات مثل (Google Optimize) أو (VWO).
توليد وتحسين محتوى التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي – كتابة مطالبات (Prompts) فعالة لتوليد منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، رسائل البريد الإلكتروني، الإعلانات، أوصاف المنتجات، ومقالات المدونات باستخدام أدوات مثل (Jasper، Copy.ai، Writesonic). تحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) (العناوين، الأوصاف، النص) باستخدام أدوات مثل (SurferSEO، Frase.io).
تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم ومعدل التحويل (CRO) – استخدام خرائط الحرارة (Heatmaps) المدعومة بالذكاء الاصطناعي ((Hotjar)، (Crazy Egg)) وتحليل سلوك المستخدم لتحديد نقاط الاحتكاك. إجراء اختبارات (A/B) تلقائية. تنفيذ روبوتات محادثة (Chatbots) لتحسين التفاعل وتحويل العملاء المحتملين (Leads).
قياس عائد الاستثمار (ROI) وتحسينه باستخدام نماذج الإسناد (Attribution Models) – فهم نماذج الإسناد المختلفة (Last Click، First Click، Linear، Time Decay، Data-Driven) واستخدام نماذج الإسناد المدعومة بالتعلم الآلي (في (Google Analytics 4) و (Adobe Analytics)) لتخصيص قيمة دقيقة لكل قناة تسويقية، وتحسين إنفاق الميزانية.

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

مسوقو رقميون (Digital Marketers)، ومسؤولو وسائل التواصل الاجتماعي (Social Media Managers)، ومسؤولو تحسين محركات البحث (SEO Specialists)، ومسؤولو الإعلانات المدفوعة (Paid Ads Specialists).
مديرو التسويق (Marketing Managers)، ومديرو العلامات التجارية (Brand Managers)، ومديرو المنتجات (Product Managers).
محللو التسويق (Marketing Analysts)، ومحللو البيانات (Data Analysts) في أقسام التسويق.
رواد الأعمال وأصحاب المنشآت الصغيرة والمتوسطة الذين يديرون التسويق الرقمي بأنفسهم.
مستشارو التسويق الرقمي (Digital Marketing Consultants) الذين يرغبون في تقديم خدمات قائمة على الذكاء الاصطناعي لعملائهم.
خريجو التسويق والإعلان والاتصال الجماهيري.

الكفاءات

الكفاءات الأساسية

بناء جمهور مخصص (Custom Audience) في Google Analytics 4 (GA4) استنادًا إلى التنبؤات

في (GA4)، إنشاء جمهور من المستخدمين الذين من المتوقع أن يتوقفوا عن العمل (Churn) خلال الأسبوع القادم، وجمهور من المستخدمين ذوي القيمة العالية المتوقعة (Predictive Lifetime Value). استخدام هذه الجماهير لحملات إعادة الاستهداف (Retargeting) في (Google Ads).

تنفيذ استراتيجية مزايدة ذكية (Smart Bidding) في Google Ads

في حساب (Google Ads)، تحديد حملة قائمة وتغيير استراتيجية المزايدة إلى (Target ROAS (Return on Ad Spend))، وتحديد النسبة المئوية المستهدفة (على سبيل المثال، 500%). تحليل التغييرات في الأداء (عائد الإنفاق الإعلاني (ROAS)، تكلفة الاكتساب (CPA)، حجم التحويلات) بعد أسبوعين.

توليد وتحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

استخدام أداة (SurferSEO) أو (Frase.io) لتحليل صفحة ويب مستهدفة (على سبيل المثال، مدونة). الحصول على توصيات لتحسين الكلمات الرئيسية (Keywords)، والعناوين (Headings)، والروابط الداخلية (Internal Links)، وطول المحتوى (Content Length). إعادة كتابة المحتوى بناءً على التوصيات.

بناء روبوت محادثة (Chatbot) بسيط باستخدام منصة (ManyChat) أو (MobileMonkey)

إنشاء روبوت محادثة (Chatbot) لصفحة (Facebook) Business يمكنه (1) الترحيب بالزوار، (2) الرد على الأسئلة الشائعة (FAQs) حول ساعات العمل والعناوين، (3) جمع معلومات الاتصال (الاسم، البريد الإلكتروني) من العملاء المحتملين، (4) إرسال رمز خصم.

إجراء تحليل الإسناد متعدد اللمس (Multi-Touch Attribution) باستخدام Google Analytics 4 (GA4)

في (GA4)، فتح تقرير "مسارات التحويل" (Conversion Paths) وتحليل عدد اللمسات (Touches) لكل قناة قبل التحويل. مقارنة قيمة الإسناد بين "Last Click" ونموذج "Data-Driven" لتحديد القنوات التي يتم التقليل من شأنها. تقديم توصيات بشأن تخصيص الميزانية.

توليد صورة إعلانية مخصصة باستخدام DALL-E 3 أو Midjourney

كتابة مطالبة (Prompt) مفصلة لإنشاء صورة (على سبيل المثال، "امرأة شابة سعودية ترتدي عباءة تقليدية، جالسة في مقهى حديث، تستخدم الكمبيوتر المحمول، أسلوب واقعي، إضاءة طبيعية، ألوان دافئة"). استخدام الصورة المُنشأة في إعلان على (Instagram) أو (Facebook).

رحلة التعلم

محتوى البرنامج

اليوم الأول: الذكاء الاصطناعي في التحليلات وتقسيم الجمهور

الذكاء الاصطناعي في Google Analytics 4 (GA4) – التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics)

الميزات التنبؤية في (GA4): (1) احتمالية التوقف عن العمل (Churn Probability): لكل مستخدم، احتمالية عدم العودة إلى موقعك أو تطبيقك خلال الأيام السبعة القادمة. (2) احتمالية الشراء (Purchase Probability): احتمالية إجراء عملية شراء خلال الأيام السبعة القادمة. (3) القيمة المتوقعة للإيرادات (Predicted Revenue): الإيرادات المتوقعة من مستخدم خلال الأيام الـ 28 القادمة. (4) القيمة الدائمة المتوقعة (Predicted Lifetime Value – LTV): القيمة المتوقعة للمستخدم على مدار 90 يومًا. كيفية استخدامها: إنشاء جماهير (Audiences) بناءً على هذه المقاييس التنبؤية (على سبيل المثال، "المستخدمون المعرضون للتوقف (Churn Risk)"، "المستخدمون ذوو القيمة العالية (High Value)")، ثم تصدير هذه الجماهير إلى (Google Ads) لإعادة الاستهداف (Retargeting)، أو إلى (Optimize) لاختبار (A/B).

تقسيم الجمهور (Audience Segmentation) المدعوم بالذكاء الاصطناعي

التجميع (Clustering) غير الخاضع للإشراف: استخدام خوارزميات (K-Means) أو (DBSCAN) لتجميع العملاء تلقائيًا بناءً على سلوكهم (مثل، عدد الزيارات، الوقت المستغرق، الصفحات التي تمت مشاهدتها، سلة التسوق المهجورة). منصات التخصيص (Personalization Platforms): (Optimizely، Dynamic Yield، Salesforce Interaction Studio) التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء شرائح ديناميكية بناءً على سلوك المستخدم في الوقت الفعلي. التطبيقات: (1) تخصيص المحتوى (عرض الصفحة الرئيسية المختلفة لشرائح مختلفة)، (2) تخصيص العروض (عرض خصم 10% للعملاء الجدد، وخصم 20% للعملاء المخلصين)، (3) تخصيص توصيات المنتج.

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لوسائل التواصل الاجتماعي

ما هو تحليل المشاعر؟ استخدام معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) لتصنيف النص على أنه إيجابي أو سلبي أو محايد. الأدوات: (Brand24، Brandwatch، Talkwalker، Hootsuite Insights). التطبيقات في التسويق: (1) مراقبة سمعة العلامة التجارية (Brand Reputation Monitoring)، (2) تحديد العملاء غير الراضين والرد عليهم بسرعة، (3) قياس فعالية الحملات الإعلانية (مقارنة المشاعر قبل وبعد)، (4) تحديد الاتجاهات الناشئة (Emerging Trends) والموضوعات الشائعة (Viral Topics).

التخصيص (Personalization) القائم على الذكاء الاصطناعي

محركات التوصية (Recommendation Engines): (1) التصفية التعاونية (Collaborative Filtering): "العملاء الذين اشتروا (X) اشتروا أيضًا (Y)". (2) التصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering): يوصي بمنتجات مشابهة لتلك التي أبدى المستخدم اهتمامًا بها. (3) الطرق الهجينة (Hybrid Methods). التسعير الديناميكي (Dynamic Pricing): تعديل الأسعار في الوقت الفعلي بناءً على الطلب، وأسعار المنافسين، وسلوك المستخدم (على سبيل المثال، عرض خصم للمستخدم الذي أضاف المنتج إلى سلة التسوق ولكنه لم يكمل عملية الشراء). أمثلة: أمازون (توصيات المنتج)، نتفليكس (توصيات الأفلام والمسلسلات)، أوبر (التسعير المفاجئ (Surge Pricing)).

ورشة عمل عملية (إنشاء جمهور تنبؤي في GA4 واستخدامه في Google Ads)

المطلوب (للمشاركين الذين لديهم حق الوصول إلى حساب (GA4) و (Google Ads) – أو محاكاة باستخدام بيانات تجريبية): (1) في (GA4)، الانتقال إلى "الإدارة" (Admin) ← "جماهير" (Audiences). (2) إنشاء جمهور جديد (New Audience) باسم "معرضون لخطر التوقف (Churn Risk)". استخدام شرط "احتمالية التوقف (Churn Probability) > 0.75". (3) إنشاء جمهور آخر باسم "ذوو قيمة عالية محتملة (Potential High Value)". استخدام شرط "القيمة الدائمة المتوقعة (Predicted LTV) في أعلى 10%". (4) ربط (GA4) بـ (Google Ads). (5) في (Google Ads)، إنشاء حملة إعادة استهداف (Remarketing Campaign) واستهداف جمهور "المعرضون لخطر التوقف" بعرض خاص (خصم 15%). (6) إنشاء حملة أخرى تستهدف "ذوي القيمة العالية المحتملة" بمنتجات متميزة. (7) تقديم خطة بسيطة لقياس فعالية هذه الحملات.

أدوات تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) – تطبيق عملي

المطلوب (باستخدام حساب تجريبي أو مجاني على (Brand24) أو (Brandwatch) أو (Hootsuite)): (1) إعداد مشروع مراقبة (Monitoring Project) للعلامة التجارية لشركة افتراضية (على سبيل المثال، "نون" (Noon)). (2) جمع التغريدات (Tweets) أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي التي تذكر العلامة التجارية خلال الأيام السبعة الماضية. (3) تصور نتائج تحليل المشاعر (نسبة الإيجابي إلى السلبي إلى المحايد). (4) تحديد 3 تغريدات سلبية، وتحليل سبب السلبية (جودة الخدمة، وقت التسليم، السعر). (5) اقتراح ردود مناسبة لكل تغريدة سلبية.

اليوم الثاني: الذكاء الاصطناعي في الإعلانات المدفوعة (Google Ads و Meta Ads)

إستراتيجيات المزايدة الذكية (Smart Bidding) في Google Ads

أنواع المزايدة الذكية: (1) تعظيم التحويلات (Maximize Conversions): تضع Google ميزانيتك تلقائيًا للحصول على أكبر عدد من التحويلات. (2) تكلفة الاكتساب المستهدفة (Target CPA – Cost Per Acquisition): تضع Google عروض أسعار لتحقيق متوسط تكلفة اكتساب مستهدف. (3) عائد الإنفاق الإعلاني المستهدف (Target ROAS – Return on Ad Spend): تضع Google عروض أسعار لتحقيق عائد مستهدف على الإنفاق الإعلاني (على سبيل المثال، 500% يعني أنه مقابل كل 1 ريال تنفقه، تحصل على 5 ريالات إيرادات). (4) تعظيم قيمة التحويل (Maximize Conversion Value): تضع Google عروض أسعار للحصول على أعلى قيمة إجمالية للتحويل ضمن ميزانيتك. كيف تعمل: تستخدم نماذج التعلم الآلي لتحليل الإشارات في وقت تقديم العطاء (في الوقت الفعلي) (الجهاز، الموقع، الوقت من اليوم، الجمهور، متصفح الويب، اللغة، إلخ) للتنبؤ باحتمالية التحويل (أو قيمة التحويل) لكل مزاد. المتطلبات: بيانات تحويل كافية (30 تحويلاً على الأقل في آخر 30 يومًا لـ (Target CPA)، و 50 تحويلاً لـ (Target ROAS)).

تحسين الإعلانات الإبداعية (Creative Optimization) في Meta Ads (Facebook و Instagram)

Meta Advantage+ (سابقًا Automated Ads): مجموعة من أدوات التشغيل الآلي المدعومة بالذكاء الاصطناعي. (1) Advantage+ Creative: يقوم (Meta) باختبار تلقائيًا مجموعات مختلفة من عناصرك الإبداعية (الصور، مقاطع الفيديو، العناوين، الأوصاف، عبارات الحث على اتخاذ إجراء (CTAs)) ويعرض المجموعة الأفضل أداءً. (2) Advantage+ Audience: توسيع نطاق استهدافك للعثور على عملاء جدد قد لا يغطيهم استهدافك الأصلي. (3) Advantage+ Placements: يضع (Meta) إعلاناتك تلقائيًا عبر جميع المواضع المحددة (فيسبوك، إنستغرام، Messenger، Audience Network) لتحسين الأداء. (4) Advantage+ App Campaigns: حملات آلية لتطبيقات الهاتف المحمول. اختبار (A/B) تلقائي (Auto A/B Testing): يقوم (Meta) تلقائيًا باختبار إصدارات مختلفة من إعلانك (الصورة، النص، الجمهور) ويعلن الفائز بعد فترة الاختبار.

الذكاء الاصطناعي في الإعلانات المبرمجة (Programmatic Advertising) وشراء الوسائط (Media Buying)

الإعلانات المبرمجة (Programmatic Advertising): الشراء الآلي للوسائط الإعلانية باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يتم شراء وبيع المخزون الإعلاني في الوقت الفعلي من خلال عمليات المزادات (Auctions). منصات جانب الطلب (Demand-Side Platforms – DSPs): (The Trade Desk، Google Display & Video 360، Amazon DSP). تسمح للمعلنين بشراء الوسائط عبر العديد من الناشرين (Publishers) في مكان واحد. منصات جانب العرض (Supply-Side Platforms – SSPs): تساعد الناشرين على بيع مخزونهم الإعلاني. استهداف الجمهور (Audience Targeting) المعزز بالذكاء الاصطناعي: (1) الجماهير المشابهة (Lookalike Audiences): العثور على مستخدمين جدد مشابهين لأفضل عملائك الحاليين. (2) الاستهداف السياقي (Contextual Targeting): وضع الإعلانات على صفحات الويب ذات المحتوى ذي الصلة (بدون ملفات تعريف الارتباط (Cookies)). (3) إعادة الاستهداف (Retargeting): عرض الإعلانات للمستخدمين الذين زاروا موقعك من قبل.

تحسين معدل التحويل (Conversion Rate Optimization – CRO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

(1) اختبار (A/B) تلقائي (Auto A/B Testing) مع الاستمرارية: أدوات مثل (Google Optimize)، (VWO)، (Optimizely) يمكنها تشغيل اختبارات (A/B) متعددة في وقت واحد، وتعلم من النتائج، وتطبيق المتغير الفائز تلقائيًا. (2) خرائط الحرارة (Heatmaps) وتحليل سلوك المستخدم: (Hotjar، Crazy Egg، Lucky Orange). عرض أين ينقر المستخدمون، وأين يمررون (Scroll)، وأين يتحركون بالماوس. يساعد في تحديد عناصر الصفحة التي تشتت الانتباه أو التي يتم تجاهلها. (3) روبوتات المحادثة (Chatbots) للتحويل (Conversion Chatbots): برامج محادثة آلية يمكنها التفاعل مع الزوار في الوقت الفعلي، والإجابة على الأسئلة، والتوصية بالمنتجات، وجمع معلومات الاتصال، وحتى إتمام عملية الشراء. أمثلة: (Intercom، Drift، ManyChat).

ورشة عمل عملية (إعداد حملة Google Ads مع Target ROAS)

المطلوب (محاكاة باستخدام واجهة (Google Ads) التجريبية أو حساب تدريبي): (1) إنشاء حملة (Shopping) أو (Search) جديدة. (2) تحديد هدف الحملة: "المبيعات" (Sales). (3) إعداد استراتيجية المزايدة (Bidding): اختيار "عائد الإنفاق الإعلاني المستهدف (Target ROAS)". (4) تحديد قيمة (Target ROAS) (على سبيل المثال، 400%). (5) شرح ما يعنيه هذا الرقم: مقابل كل 1 ريال تنفقه، تريد تحقيق 4 ريالات إيرادات. (6) تحديد الشروط التي تجعل هذه الاستراتيجية مناسبة (بيانات تحويل كافية، أعمال ذات هوامش ربح معقولة). (7) استخدام أداة (Recommendations) في (Google Ads) لتلقي اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين الحملة (كلمات رئيسية جديدة، تعديلات عروض الأسعار، إضافات الإعلانات).

تطبيق عملي على أداة تحسين معدل التحويل (CRO) (Hotjar)

المطلوب (باستخدام حساب تجريبي مجاني على (Hotjar)): (1) تثبيت شفرة تتبع (Hotjar) على موقع ويب تجريبي (أو موقع المشارك الشخصي). (2) إنشاء خريطة حرارة (Heatmap) للصفحة الرئيسية. (3) تحليل مناطق النقر الأعلى (الأكثر اهتمامًا) والمناطق التي يتم تجاهلها. (4) إنشاء تسجيل جلسة (Session Recording) لمستخدم واحد (لتشغيله ومشاهدته). (5) تحديد نقطة احتكاك واحدة على الأقل (على سبيل المثال، زر غير واضح، نموذج طويل جدًا، وقت تحميل طويل). (6) اقتراح تغيير واحد لتحسينه.

اليوم الثالث: الذكاء الاصطناعي في المحتوى وتحسين محركات البحث (SEO)

الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى التسويق

أنواع المحتوى: (1) منشورات وسائل التواصل الاجتماعي: (Instagram، Facebook، Twitter، LinkedIn، TikTok). (2) رسائل البريد الإلكتروني: (رسائل ترحيبية، عروض ترويجية، رسائل إخبارية (Newsletters)، رسائل استعادة سلة التسوق المهجورة (Abandoned Cart)). (3) الإعلانات: (نصوص إعلانات (Google)، إعلانات (Facebook)، إعلانات (LinkedIn)). (4) أوصاف المنتجات: توليد أوصاف فريدة ومقنعة لآلاف المنتجات في بضع ثوانٍ. (5) المقالات والمدونات: توليد مخططات (Outlines)، مسودات كاملة، ملخصات. (6) النصوص البرمجية (Scripts): للفيديو، والبودكاست، والإعلانات المصورة. أدوات إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي: (Jasper، Copy.ai، Writesonic، Rytr، Anyword). مميزاتها: توليد سريع، تغلب على "حصار الكاتب" (Writer's Block)، تخصيص النبرة والجمهور، تحسين النصوص لتحسين محركات البحث (SEO) ومعدلات التحويل.

تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

(1) البحث عن الكلمات الرئيسية (Keyword Research) المدعوم بالذكاء الاصطناعي: (Semrush، Ahrefs، Moz) تستخدم الذكاء الاصطناعي لاقتراح كلمات رئيسية طويلة الذيل (Long-tail)، وتجميع الكلمات الرئيسية حسب النية الشرائية (Intent)، وتقدير حجم البحث (Search Volume) والصعوبة (Difficulty). (2) تحسين المحتوى (Content Optimization) لتحسين محركات البحث (SEO): (SurferSEO، Frase.io، MarketMuse) تحلل الصفحات الأعلى ترتيبًا لكلمة رئيسية معينة، وتقدم توصيات محددة لتحسين المحتوى الخاص بك: (عدد الكلمات، عدد العناوين (H1، H2، H3)، تكرار الكلمات الرئيسية، الروابط الداخلية (Internal Links)، قراءة النص (Readability Score)، الكلمات الرئيسية الدلالية (LSI Keywords)). (3) الروبوتات (Crawling) والفهرسة (Indexing): (Google Search Console) تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف صفحات الويب الجديدة والمحدثة وفهرستها. (4) التحليلات التنبؤية لتحسين محركات البحث (SEO): توقع تأثير تغييرات المحتوى على الترتيب وحركة المرور العضوية.

أتمتة البريد الإلكتروني والتخصيص (Email Automation & Personalization)

محركات التوصية (Recommendation Engines) للبريد الإلكتروني: توصية المنتجات بناءً على سجل تصفح العميل وسجل الشراء. سطور الموضوع المُنشأة بالذكاء الاصطناعي (AI-Generated Subject Lines): أدوات مثل (Phrasee، Persado) تولد وتختبر سطور موضوع متعددة لتحديد أيها يحقق أعلى معدل فتح (Open Rate). التنبؤ بالتوقف عن العمل (Churn Prediction) للبريد الإلكتروني: تحديد المشتركين المعرضين لإلغاء الاشتراك (Unsubscribe) وإرسال حملات استبقاء (Re-engagement Campaigns) تلقائيًا (على سبيل المثال، عرض خصم حصري). أتمتة سير العمل (Workflow Automation): منصات التسويق عبر البريد الإلكتروني ((Mailchimp، HubSpot، ActiveCampaign، Klaviyo)) تسمح بإنشاء مسارات عمل آلية يتم تشغيلها بواسطة سلوك المستخدم (على سبيل المثال، إرسال بريد إلكتروني ترحيبي فور التسجيل، إرسال بريد إلكتروني لتذكير بسلة التسوق المهجورة بعد ساعة واحدة من التخلي).

الذكاء الاصطناعي في التسويق عبر المؤثرين (Influencer Marketing)

(1) اكتشاف المؤثرين (Influencer Discovery): أدوات مثل (HypeAuditor، Upfluence، AspireIQ) تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل جمهور المؤثرين (الحجم، التركيبة السكانية، الموقع، الاهتمامات، معدلات التفاعل، الكشف عن المتابعين المزيفين). (2) تقييم فعالية المؤثرين: التنبؤ بالوصول (Reach)، والمشاركة (Engagement)، والعائد على الاستثمار (ROI) لحملة المؤثرين. (3) مطابقة العلامة التجارية بالمؤثر (Brand-Influencer Matching): اقتراح المؤثرين الذين تتوافق جماهيرهم مع الجمهور المستهدف للعلامة التجارية.

ورشة عمل عملية (توليد محتوى باستخدام Jasper أو Copy.ai)

المطلوب (باستخدام حساب مجاني أو تجريبي على (Jasper) أو (Copy.ai)): (1) استخدام قالب (Blog Post Outline) لإنشاء مخطط لمقال حول "أفضل 10 اتجاهات في التسويق الرقمي لعام 2026". (2) استخدام قالب (Facebook Ad) لإنشاء 3 إصدارات من إعلان لترويج دورة تدريبية عبر الإنترنت. (3) استخدام قالب (Product Description) لإنشاء وصف جذاب لمنتج "سماعات لاسلكية مقاومة للماء". (4) استخدام قالب (Email Subject Line) لإنشاء 5 سطور موضوع لرسالة بريد إلكتروني ترويجية. (5) مقارنة جودة المخرجات من الأدوات المختلفة (إذا أمكن).

تطبيق عملي لتحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام SurferSEO

المطلوب (باستخدام حساب تجريبي على (SurferSEO) أو (Frase.io)): (1) إدخال كلمة رئيسية مستهدفة (على سبيل المثال، "دورات تحسين محركات البحث (SEO) في الرياض"). (2) تحليل أفضل 20 صفحة مرتبة لهذه الكلمة الرئيسية. (3) الحصول على توصيات (Content Editor) لمقال جديد: (أ) عدد الكلمات الأمثل، (ب) عدد العناوين (H2، H3)، (ج) قائمة بالكلمات الرئيسية الدلالية (LSI Keywords) التي يجب تضمينها، (د) درجة سهولة القراءة (Readability Score) المستهدفة. (4) كتابة مخطط (Outline) للمقال بناءً على التوصيات.

اليوم الرابع: القياس والتحسين والاتجاهات المستقبلية

نماذج الإسناد (Attribution Models) المدعومة بالذكاء الاصطناعي

القيود المفروضة على نماذج الإسناد التقليدية (Last-Click، First-Click، Linear، Time Decay): تفشل في التقاط التفاعل المعقد بين القنوات المتعددة على طول رحلة العميل. نموذج الإسناد القائم على البيانات (Data-Driven Attribution – DDA) في Google Analytics 4 (GA4): يستخدم خوارزميات التعلم الآلي (Shapley value) لتخصيص قيمة لكل تفاعل (لمسة) بناءً على مساهمته الفعلية في التحويل. المزايا: (1) أكثر دقة، (2) يحدد القنوات التي يتم التقليل من شأنها (على سبيل المثال، قنوات الوعي (Awareness) مثل (YouTube) و (Podcast))، (3) يوفر رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين المزيج التسويقي (Marketing Mix) وتخصيص الميزانية. المتطلبات: على الأقل 400 تحويل خلال 30 يومًا، وتنفيذ تتبع التحويلات المناسب.

قانون حماية البيانات الشخصية (PDPL) والتسويق القائم على الذكاء الاصطناعي في السعودية

أحكام نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL) ذات الصلة بالتسويق: (1) الموافقة (Consent): يجب الحصول على موافقة صريحة من الأفراد قبل جمع بياناتهم الشخصية أو معالجتها لأغراض التسويق. (2) الشفافية (Transparency): يجب إخطار الأفراد بكيفية استخدام بياناتهم، بما في ذلك إذا كانت ستُستخدم في نماذج الذكاء الاصطناعي. (3) الحق في الاعتراض (Right to Object): للأفراد الحق في الاعتراض على معالجة بياناتهم لأغراض التسويق المباشر. (4) النقل عبر الحدود (Cross-border Transfer): لا يمكن نقل بيانات العملاء السعوديين إلى خارج المملكة إلا بضمانات مناسبة (على سبيل المثال، اتفاقيات التعاقد القياسية (SCCs)، أو قواعد الشركة الملزمة (BCRs)). (5) الغرامات: تصل إلى 5 ملايين ريال للانتهاكات الجسيمة. الآثار المترتبة على المسوقين: (1) مراجعة ممارسات جمع البيانات والموافقة عليها، (2) ضمان الامتثال في جميع أنشطة التسويق المدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل إعادة الاستهداف (Retargeting)، التخصيص (Personalization)، البريد الإلكتروني).

الاتجاهات المستقبلية: التسويق التنبؤي (Predictive Marketing)، الحملات ذاتية التحسين (Self-Optimizing Campaigns)، والتسويق في العصر ما بعد ملفات تعريف الارتباط (Post-Cookie Era)

التسويق التنبؤي (Predictive Marketing): توقع سلوك العملاء (الشراء، التوقف عن العمل، القيمة الدائمة) واتخاذ إجراءات استباقية (على سبيل المثال، إرسال عرض قبل أن يتسوق العميل من منافس). الحملات ذاتية التحسين (Self-Optimizing Campaigns): الحملات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لضبط عروض الأسعار، والاستهداف، والمحتوى الإبداعي، وحتى الميزانية في الوقت الفعلي دون تدخل بشري. الاستهداف السياقي (Contextual Targeting) بدلاً من الاستهداف السلوكي (Behavioral Targeting): في عصر ما بعد حظر ملفات تعريف الارتباط (Cookies) من طرف ثالث (Third-party Cookies)، يتجه المسوقون إلى الاستهداف السياقي (وضع الإعلانات على صفحات الويب ذات المحتوى ذي الصلة) والجماهير المشابهة (Lookalike Audiences) المبنية على بيانات الطرف الأول (First-party data).

بناء استراتيجية تسويق قائمة على الذكاء الاصطناعي – خارطة طريق

المراحل: (1) التقييم: ما هي قدرات الذكاء الاصطناعي الحالية لديك؟ ما هي البيانات المتوفرة لديك؟ (2) التجريب: اختيار حالة استخدام واحدة منخفضة المخاطر وعالية القيمة (على سبيل المثال، إنشاء جمهور تنبؤي (Predictive Audience) في (GA4)). (3) التوسع: توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل قنوات تسويقية متعددة (البريد الإلكتروني، وسائل التواصل الاجتماعي، الإعلانات المدفوعة). (4) التحسين المستمر: قياس الأداء بانتظام، وتحسين النماذج، ومراقبة الامتثال والتحيز. (5) التحول: دمج الذكاء الاصطناعي في جميع جوانب استراتيجية التسويق.

دراسة حالة شاملة (تطوير استراتيجية تسويق مدعومة بالذكاء الاصطناعي لعلامة تجارية سعودية)

حالة: علامة تجارية سعودية للأزياء تطلق مجموعة جديدة. الأهداف: زيادة الوعي بالعلامة التجارية بنسبة 30%، وزيادة المبيعات عبر الإنترنت بنسبة 50% خلال 3 أشهر. المطلوب من المشاركين (فرق عمل صغيرة): (1) تحديد منصة (منصات) وسائل التواصل الاجتماعي التي سيتم استخدامها (مع التبرير). (2) اقتراح 3 أنواع من محتوى الوسائط الاجتماعية المدعوم بالذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، منشورات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي، صور تم إنشاؤها بواسطة (DALL-E)، محتوى تم تخصيصه بناءً على سلوك المستخدم). (3) تصميم حملة إعلانية مدفوعة على (Meta) باستخدام (Advantage+ Creative) و (Advantage+ Audience). (4) إعداد حملة إعادة استهداف (Remarketing Campaign) على (Google Ads) باستخدام جمهور تم إنشاؤه في (GA4) (على سبيل المثال، المستخدمون الذين أضافوا منتجات إلى سلة التسوق ولكنهم لم يكملوا عملية الشراء). (5) اقتراح أتمتة سير عمل البريد الإلكتروني (على سبيل المثال، سلسلة ترحيب، سلسلة سلة التسوق المهجورة). (6) تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لقياس نجاح الاستراتيجية. (7) تقديم خطة تسويق قائمة على الذكاء الاصطناعي (10-12 شريحة PowerPoint).

اختبار ختامي ومراجعة الدورة الرابعة

أسئلة موضوعية قصيرة حول المفاهيم الأساسية (التحليلات التنبؤية (GA4)، المزايدة الذكية (Smart Bidding)، التخصيص (Personalization)، تحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO)، الإسناد متعدد اللمس (Multi-Touch Attribution)، نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL)). مراجعة لأبرز النقاط في الأيام الأربعة.

ملخص التسجيل

تسجيل آمن في الدورة

اطلب الجدول وعرض السعر

لا يوجد دفع إلكتروني مفتوح لهذه الدورة حالياً. يمكن لفريقنا إرسال عرض السعر المناسب لك.

تنعقد شهرياً

اسم الشركة

الاسم الكامل

البريد الإلكتروني

رقم الهاتف

+966

المقاعد

المنصب الوظيفي / المسمى

مكان التدريب المفضل

نوع الشهادة المطلوبة

عدد الدورات المطلوبة

التاريخ المتوقع لعقد الدورة

رسالة (اختياري)

تحقق أمني سريع — أكمله لتفعيل الإرسال

يصلكم العرض عبر البريد وبوابة العملاء

استفسر عبر واتساب

الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي

شهادة متضمنة

تدريب بقيادة خبراء

تعلم تطبيقي

دعم في التسجيل

أيام

4 أيام

اللغة

العربية والإنجليزية

نظرة عامة

أهداف البرنامج

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

فهم دور الذكاء الاصطناعي في تحسين رحلة العميل (Customer Journey) – استخدام الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة: الوعي (التوصية بالمحتوى)، التفكير (التخصيص)، القرار (التسعير الديناميكي، العروض المخصصة)، الولاء (التنبؤ بالتوقف عن العمل (Churn Prediction)، برامج الولاء المخصصة).
تطبيق تحليلات التسويق التنبؤية (Predictive Marketing Analytics) – استخدام أدوات مثل (Google Analytics 4) و (Salesforce Einstein) للتنبؤ بقيمة عمر العميل (Customer Lifetime Value – CLV)، والتنبؤ باحتمالية التوقف عن العمل (Churn Probability)، وتقسيم الجمهور (Audience Segmentation) استنادًا إلى السلوك المتوقع.
تحسين حملات التسويق الرقمي باستخدام الذكاء الاصطناعي – تنفيذ إستراتيجيات المزايدة الذكية (Smart Bidding) في (Google Ads) (Target CPA، Target ROAS، Maximize Conversions). استخدام (Meta Advantage+) للاستهداف الآلي (Automated Targeting) وتحسين الإعلانات الإبداعية (Creative Optimization). إجراء اختبار (A/B) تلقائي باستخدام أدوات مثل (Google Optimize) أو (VWO).
توليد وتحسين محتوى التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي – كتابة مطالبات (Prompts) فعالة لتوليد منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، رسائل البريد الإلكتروني، الإعلانات، أوصاف المنتجات، ومقالات المدونات باستخدام أدوات مثل (Jasper، Copy.ai، Writesonic). تحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) (العناوين، الأوصاف، النص) باستخدام أدوات مثل (SurferSEO، Frase.io).
تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم ومعدل التحويل (CRO) – استخدام خرائط الحرارة (Heatmaps) المدعومة بالذكاء الاصطناعي ((Hotjar)، (Crazy Egg)) وتحليل سلوك المستخدم لتحديد نقاط الاحتكاك. إجراء اختبارات (A/B) تلقائية. تنفيذ روبوتات محادثة (Chatbots) لتحسين التفاعل وتحويل العملاء المحتملين (Leads).
قياس عائد الاستثمار (ROI) وتحسينه باستخدام نماذج الإسناد (Attribution Models) – فهم نماذج الإسناد المختلفة (Last Click، First Click، Linear، Time Decay، Data-Driven) واستخدام نماذج الإسناد المدعومة بالتعلم الآلي (في (Google Analytics 4) و (Adobe Analytics)) لتخصيص قيمة دقيقة لكل قناة تسويقية، وتحسين إنفاق الميزانية.

الفئة المستهدفة

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

مسوقو رقميون (Digital Marketers)، ومسؤولو وسائل التواصل الاجتماعي (Social Media Managers)، ومسؤولو تحسين محركات البحث (SEO Specialists)، ومسؤولو الإعلانات المدفوعة (Paid Ads Specialists).
مديرو التسويق (Marketing Managers)، ومديرو العلامات التجارية (Brand Managers)، ومديرو المنتجات (Product Managers).
محللو التسويق (Marketing Analysts)، ومحللو البيانات (Data Analysts) في أقسام التسويق.
رواد الأعمال وأصحاب المنشآت الصغيرة والمتوسطة الذين يديرون التسويق الرقمي بأنفسهم.
مستشارو التسويق الرقمي (Digital Marketing Consultants) الذين يرغبون في تقديم خدمات قائمة على الذكاء الاصطناعي لعملائهم.
خريجو التسويق والإعلان والاتصال الجماهيري.

الكفاءات الأساسية

بناء جمهور مخصص (Custom Audience) في Google Analytics 4 (GA4) استنادًا إلى التنبؤات

تنفيذ استراتيجية مزايدة ذكية (Smart Bidding) في Google Ads

توليد وتحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

بناء روبوت محادثة (Chatbot) بسيط باستخدام منصة (ManyChat) أو (MobileMonkey)

إجراء تحليل الإسناد متعدد اللمس (Multi-Touch Attribution) باستخدام Google Analytics 4 (GA4)

توليد صورة إعلانية مخصصة باستخدام DALL-E 3 أو Midjourney

محتوى البرنامج

اليوم الأول: الذكاء الاصطناعي في التحليلات وتقسيم الجمهور

الذكاء الاصطناعي في Google Analytics 4 (GA4) – التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics)

تقسيم الجمهور (Audience Segmentation) المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لوسائل التواصل الاجتماعي

التخصيص (Personalization) القائم على الذكاء الاصطناعي

ورشة عمل عملية (إنشاء جمهور تنبؤي في GA4 واستخدامه في Google Ads)

أدوات تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) – تطبيق عملي

اليوم الثاني: الذكاء الاصطناعي في الإعلانات المدفوعة (Google Ads و Meta Ads)

إستراتيجيات المزايدة الذكية (Smart Bidding) في Google Ads

تحسين الإعلانات الإبداعية (Creative Optimization) في Meta Ads (Facebook و Instagram)

الذكاء الاصطناعي في الإعلانات المبرمجة (Programmatic Advertising) وشراء الوسائط (Media Buying)

تحسين معدل التحويل (Conversion Rate Optimization – CRO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

ورشة عمل عملية (إعداد حملة Google Ads مع Target ROAS)

تطبيق عملي على أداة تحسين معدل التحويل (CRO) (Hotjar)

اليوم الثالث: الذكاء الاصطناعي في المحتوى وتحسين محركات البحث (SEO)

الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى التسويق

تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

أتمتة البريد الإلكتروني والتخصيص (Email Automation & Personalization)

الذكاء الاصطناعي في التسويق عبر المؤثرين (Influencer Marketing)

ورشة عمل عملية (توليد محتوى باستخدام Jasper أو Copy.ai)

تطبيق عملي لتحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام SurferSEO

اليوم الرابع: القياس والتحسين والاتجاهات المستقبلية

نماذج الإسناد (Attribution Models) المدعومة بالذكاء الاصطناعي

قانون حماية البيانات الشخصية (PDPL) والتسويق القائم على الذكاء الاصطناعي في السعودية

بناء استراتيجية تسويق قائمة على الذكاء الاصطناعي – خارطة طريق

دراسة حالة شاملة (تطوير استراتيجية تسويق مدعومة بالذكاء الاصطناعي لعلامة تجارية سعودية)

اختبار ختامي ومراجعة الدورة الرابعة

الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي

اطلب الجدول وعرض السعر

نظرة عامة

أهداف البرنامج

الفئة المستهدفة

الكفاءات الأساسية

بناء جمهور مخصص (Custom Audience) في Google Analytics 4 (GA4) استنادًا إلى التنبؤات

تنفيذ استراتيجية مزايدة ذكية (Smart Bidding) في Google Ads

توليد وتحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

بناء روبوت محادثة (Chatbot) بسيط باستخدام منصة (ManyChat) أو (MobileMonkey)

إجراء تحليل الإسناد متعدد اللمس (Multi-Touch Attribution) باستخدام Google Analytics 4 (GA4)

توليد صورة إعلانية مخصصة باستخدام DALL-E 3 أو Midjourney

محتوى البرنامج

اليوم الأول: الذكاء الاصطناعي في التحليلات وتقسيم الجمهور

اليوم الثاني: الذكاء الاصطناعي في الإعلانات المدفوعة (Google Ads و Meta Ads)

اليوم الثالث: الذكاء الاصطناعي في المحتوى وتحسين محركات البحث (SEO)

اليوم الرابع: القياس والتحسين والاتجاهات المستقبلية

دورات أخرى متاحة للحجز الآن

استكشف جدول البرامج التدريبية الشهرية

الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي

اطلب الجدول وعرض السعر

نظرة عامة

أهداف البرنامج

الفئة المستهدفة

الكفاءات الأساسية

بناء جمهور مخصص (Custom Audience) في Google Analytics 4 (GA4) استنادًا إلى التنبؤات

تنفيذ استراتيجية مزايدة ذكية (Smart Bidding) في Google Ads

توليد وتحسين محتوى تحسين محركات البحث (SEO) باستخدام الذكاء الاصطناعي

بناء روبوت محادثة (Chatbot) بسيط باستخدام منصة (ManyChat) أو (MobileMonkey)

إجراء تحليل الإسناد متعدد اللمس (Multi-Touch Attribution) باستخدام Google Analytics 4 (GA4)

توليد صورة إعلانية مخصصة باستخدام DALL-E 3 أو Midjourney

محتوى البرنامج

اليوم الأول: الذكاء الاصطناعي في التحليلات وتقسيم الجمهور

اليوم الثاني: الذكاء الاصطناعي في الإعلانات المدفوعة (Google Ads و Meta Ads)

اليوم الثالث: الذكاء الاصطناعي في المحتوى وتحسين محركات البحث (SEO)

اليوم الرابع: القياس والتحسين والاتجاهات المستقبلية

دورات أخرى متاحة للحجز الآن

استكشف جدول البرامج التدريبية الشهرية