Do we use Google, or does Google use us?
Just a heads-up, today I used New Beta Google Blog's AI search links, which means Google attaches the best links to make reading way smoother. What do you think about that? Let's chat and swap thoughts!
“From
GA4’s AI Advisor to Google Search AI Overviews — are we using the machine, or
is the machine starting to use us?”
Why
Now? — Google’s Analytics AI Advisor, AI-Driven Search Links, and the Human
Question
Google is rolling out two major AI-powered features that could reshape how we interact
with information:
1.The Analytics Advisor inside Google Analytics 4 (GA4), and
2.AI-enhanced Google’s blog Search Links tools that generate answers (and
summaries) directly within the results page.
At first glance these feel like smart, convenient upgrades — more responsive,
more conversational. But beneath that veneer lies a deeper set of questions:
why is Google doing this now, and not earlier? And even more fundamentally — do
we use Google, or does Google use us?
As I explored these features and revisited Norbert Wiener’s 1950 classic
The Human Use of Human Beings, I couldn’t ignore how prophetic his ideas now
feel. Years ago I read that book and felt uneasy; today, that unease seems
justified.
1. What’s New in Google?
A-Analytics Advisor (GA4)
According to one breakdown of the feature, Analytics Advisor pulls data
directly from the user’s GA4 property, meaning its insights are deeply
personalized and context-aware in a way that a generic external AI cannot
match.
It allows natural-language type questions (e.g., “What are my top landing pages
from paid channels this week?”) and then generates charts or answers, often
with a view of how it “reasoned” or interpreted the data.
Early testers note limitations: it struggles with more complex segmentation or
“why” questions (which require deeper human judgment).
A significant concern: Opt-out appears difficult or impossible in many cases.
One article states: “You can’t opt out of the ‘Analytics Advisor’ feature.”
The privacy and data-use implications: Because the AI is embedded inside GA4
and trained on GA4’s event schema, it raises questions about whether user data
contribute to broader AI training pipelines (Google hasn’t clarified fully).
B-AI in Google Search and Google’s Blog AI search Links to enhance Reader
experience
On the Search side, Google now offers new AI features in its search and
discover ecosystem. For example: an upgraded AI-powered feature in Discover
that surfaces trending content previews, and a “What’s new” feed for sports
players/teams in Search.
From a technical/SEO perspective, Google’s own AI Features & Your Website
guidance explains how “AI Overviews” and “AI Mode” work: the machine pulls
multiple web pages, synthesizes or reasons over them, and surfaces a summary
with links.
Notably: Google asserts that these AI features are in addition to classic
Search, and only appear when the system determines they add value.
In effect, Google isn’t just directing traffic, it’s interpreting content for
us — offering synthesized answers rather than only links.
2. Why Now — and Not Before?
Why has this push come when it has? Several forces converge:
a) Data and AI Infrastructure Maturity:
The transition from the older Universal Analytics model to GA4 introduced an
event-based data structure, app+web measurement, and richer first-party data
controls. These developments have enabled more sophisticated analytics and thus
made “smart agents” inside analytics platforms more plausible.
On the Search side, the rise of large language models and Google’s own
Gemini/AI model work give the compute + algorithmic capability to embed AI
within search in a more meaningful way.
b) Competitive Pressure
AI tools such as those from OpenAI, Microsoft’s Copilot,Deepseek and others
have raised user expectations: people now expect conversational responses, not
just links. Google is under direct pressure to meet that bar.
c) Control of the Ecosystem
By embedding AI agents and insights directly inside its platforms (GA4, Search,
Discover), Google retains more of the user’s attention, data and interaction.
The more value users get within the platform, the less likely they are to
export data or use alternative tools.
With stricter privacy regulations, changes in cookies and the deprecation of
third-party identifiers, Google’s access to first-party data becomes more
strategic. AI is the bridge to extracting deeper insights from that data. GA4’s
event-based model and built-in AI features are aligned with that shift.
e) Information Overload
We live in an era of data deluge and attention scarcity. Managers and marketers
are overwhelmed by dashboards and fragmentation. A conversational interface —
“ask a question, get an answer” — democratizes insight. But it also shifts analytical
power away from humans and into the “machine”. Early commentary on Analytics
Advisor highlights this: while convenient, it may promote “surface-level”
insight rather than deep human-driven analysis.
3. What are my personal thoughts on Google new features and how do I link it
to Norbert Wiener and the Machine à Gouverner?
When I saw these features, I found myself recalling this passage from Wiener’s
Cybernetics and Society (page 179):
“We may dream of the time when the machine à gouverner may come to
supply—whether for good or evil—the present obvious inadequacy of the brain
when the latter is concerned with the customary machinery of politics.”
“At all events, human realities do not admit a sharp and certain determination,
as numerical data of computation do… A machine to treat these processes, and
the problems which they put, must therefore undertake the sort of
probabilistic, rather than deterministic, thought…”
Wiener foresaw a world where machines might govern—not through explicit
political power, but by managing decisions and probabilities. And reading that
beside Google’s new AI tools felt uncanny.
Today’s Analytics Advisor doesn’t govern nations, but it advises millions of
businesses. Its probabilistic logic—drawing on event-data, making intelligent
guesses—echoes Wiener’s description exactly: machines tasked with handling
human uncertainty through calculated prediction.
And when Google Search uses AI Overviews to summarize reality for billions of
users, it is already shaping what people know, what people believe, what people
ask. That is a quiet form of governance—through information.
So the question again arises:
Do we use Google, or does Google use us?
Each question we ask trains the system that answers. Each click, each query,
every follow-up builds the loop. In the name of simplicity, we are slowly
handing over cognitive labour: deciding what to ask, what matters, and what is
true.
Wiener warned that automation might relieve humans of routine decisions—but
also of responsibility. He argued that we must not “transfer to the machine
made in our own image the responsibility for our choice of good and evil.”
Those warnings now echo inside every AI-generated answer, every analytics
insight that says “here’s your top-performing channel.”
When the machine tells us the “top channel” or what “people also ask,” we must
still be the ones to question why.
4. Are we Tech Consumers or Tech Builders?
Google’s new AI advisors mark a turning point: the fusion of analytics,
language, and prediction — into one seamless interface. It’s efficient, yes.
It’s even inspiring. But Wiener would remind us: efficiency is not wisdom.
The question is no longer whether AI can analyze our data or answer our
searches. It can.
The question is whether we will continue to think critically about how it does
so—and who benefits most.
Because the machine à gouverner is not a fantasy anymore. It is in our
dashboards, in our search bars, and perhaps—quietly—in our decisions.
And so, before we hand over more of our cognitive work to Google’s AI, we must
pause and ask:
Are we the customer, the consumer, the tech consumer — or the tech builder?
Because that answer determines whether we’re shaping the system—or the system
is shaping us.
Author’s Note — Business Development Moment:
This article reflects an ongoing exploration of how AI transforms not just
business analytics, but the human act of interpretation itself. It’s not about
fearing technology—it’s about using it consciously.
Look
forward to your thoughts! Thank you for your time, Reading, and support.
References:
هل نستخدم جوجل... أم أن جوجل هو من يستخدمنا؟
مرحباً بالعقول الفضولية، كيف الحال؟
أنا معكم من
Business Development Moment!
لماذا الآن؟ — مستشار الذكاء الاصطناعي في
Google Analytics، وروابط البحث بالذكاء الاصطناعي
في مدونات Google، والسؤال الإنساني
في هذا المقال، نستكشف كيف تُغيّر أدوات الذكاء الاصطناعي
الجديدة من Google الطريقة التي نفكر بها، ونبحث، ونتخذ بها القرارات:
ماذا يحدث عندما تبدأ تحليلاتك في التحدث إليك؟
المستشار الذكي الجديد في GA4
يجيب عن
أسئلتك بالبيانات مباشرة — بسرعة، ولكن ليس دائماً بشفافية.
هل لا تزال محركات البحث توجهنا... أم أصبحت تفكر عنا؟
ميزة “الملخصات بالذكاء الاصطناعي” من
Google تقدم
إجابات مختصرة بدلاً من مجرد روابط.
لماذا تفعل Google ذلك الآن؟
نضوج الذكاء الاصطناعي، وتحولات الخصوصية، والمنافسة، تجعل هذا
التوقيت مثالياً للسيطرة والابتكار.
هل تنبأ نوربرت وينر بهذا؟
أفكاري الشخصية حول الميزات الجديدة من
Google وكيف
أراها امتداداً لأفكار وينر وكتابه الآلة الحاكمة
(Machine à Gouverner).
فأب علم السبرانية حذّر من آلات لا تكتفي بالحساب، بل تُدير
تدفق المعلومات.
ما رأيك أنت؟
هل أنت مستعد لاحتضان هذه الموجة الجديدة من الابتكار؟
وهل نحن مستخدمون... أم صانعو المستقبل؟
“من مستشار الذكاء الاصطناعي في GA4
إلى
ملخصات بحث Google بالذكاء الاصطناعي — هل نستخدم الآلة، أم أن الآلة بدأت
تستخدمنا؟”
لماذا الآن؟ — مستشار الذكاء الاصطناعي في
Google Analytics، وروابط البحث المدفوعة بالذكاء
الاصطناعي، والسؤال الإنساني
تطلق Google ميزتين ذكيتين قد تُعيدان تشكيل طريقة تفاعلنا مع
المعلومات:
مستشار التحليلات
(Analytics Advisor) داخل Google Analytics 4 (GA4).
أدوات البحث بالذكاء الاصطناعي في مدونات
Google التي
تولّد إجابات وملخصات مباشرة داخل صفحة النتائج.
في الظاهر، تبدو هذه تحديثات ذكية ومريحة — أكثر تفاعلاً وسلاسة.
لكن خلف هذا السطح، يبرز سؤال أعمق:
لماذا الآن؟ ولماذا لم يكن ذلك في وقتٍ سابق؟
والأهم — هل نستخدم
Google، أم أن
Google يستخدمنا؟
عند استكشافي لهذه الميزات، تذكرت كتاب نوربرت وينر استخدام
الإنسان للإنسان (1950)، وشعرت بمدى نبوءة أفكاره.
حين قرأته سابقاً، شعرت بعدم ارتياح... واليوم أرى أن ذلك
الشعور كان في محله.
1. ما الجديد في
Google؟
أ. مستشار التحليلات
(GA4 Analytics Advisor)
وفقاً لتحليلات متخصصة، يستخلص المستشار بياناته مباشرة من حساب
المستخدم في GA4، أي أن رؤاه شخصية وسياقية للغاية،
على عكس أدوات الذكاء الاصطناعي العامة.
يمكن طرح أسئلة بلغة طبيعية مثل:
“ما هي أهم الصفحات المقصودة من الحملات المدفوعة هذا
الأسبوع؟”
فيولّد المخططات والإجابات تلقائياً.
لكن هناك قيود:
يتعثر في الأسئلة المعقدة أو التحليلية التي تتطلب حكماً بشرياً
أعمق.
والمشكلة الأكبر: من الصعب أو حتى المستحيل تعطيله.
إحدى المقالات ذكرت: “لا يمكنك تعطيل ميزة
Analytics Advisor.”
أما من ناحية الخصوصية، فبما أن الذكاء الاصطناعي مدمج داخل GA4، تظهر تساؤلات حول ما إذا كانت
بيانات المستخدمين تُستخدم لتدريب نماذج أوسع — وهو أمر لم توضّحه Google بالكامل.
ب. الذكاء الاصطناعي في بحث
Google ومدوناته
على جانب البحث، تقدم
Google ميزات
جديدة في نظامي Search وDiscover، مثل:
عرض محتوى متجدد في خلاصات مخصصة.
خلاصة “ما الجديد” للمشاهير والرياضة.
من الناحية التقنية، تشرح
Google أن ميزة AI Overviews تسحب محتوى من صفحات ويب متعددة، وتلخصه، وتعرضه مع روابط.
هذه الميزة لا تلغي البحث التقليدي، بل تظهر فقط عندما ترى Google أنها تضيف قيمة.
بمعنى آخر: Google لا توجه حركة المرور فحسب — بل تفسر المحتوى لنا.
2. لماذا الآن — وليس من قبل؟
عدة عوامل تفسّر هذا التوقيت:
أ. نضوج البيانات والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي
الانتقال من
Universal Analytics إلى GA4 أتاح بنية “الحدث”
event-based، وبيانات أولية أغنى، ما مهّد
لذكاء اصطناعي متطور.
كما أن نماذج
Google مثل Gemini سمحت بدمج الذكاء الاصطناعي في البحث بسلاسة.
ب. الضغط التنافسي
أدوات مثل ChatGPT وCopilot وDeepseek
رفعت
توقعات المستخدمين: الناس يريدون إجابات، لا روابط فقط.
وGoogle تحت ضغط لتقديم مستوى مماثل.
ج. السيطرة على المنظومة
من خلال دمج الذكاء الاصطناعي داخل GA4
وSearch وDiscover، تحتفظ Google
بانتباه
المستخدمين وبياناتهم لفترة أطول.
د. الخصوصية ومستقبل بدون ملفات تعريف الارتباط (Cookies)
مع القوانين الصارمة، يصبح الذكاء الاصطناعي أداة لاستخلاص رؤى
أعمق من البيانات المتاحة.
هـ. فرط المعلومات
نعيش في زمن من التشتيت والبيانات الزائدة.
واجهة محادثة “اسأل واحصل على إجابة” تبدو عملية، لكنها أيضاً
تنقل القوة التحليلية من الإنسان إلى الآلة.
3. تأملاتي الشخصية وربطها بنوربرت وينر
يقول وينر في كتابه
Cybernetics and Society (ص. 179):
“قد نحلم بآلة تحكم
(Machine à Gouverner) تعوّض قصور العقل البشري في إدارة شؤون السياسة...
ولكن الواقع الإنساني لا يُختزل في بيانات رقمية دقيقة...
لذلك، على الآلة أن تفكر بطريقة احتمالية، لا حتمية.”
تنبأ وينر بعالم تُدير فيه الآلات قراراتنا عبر الاحتمالات
والمعلومات.
واليوم، هذا يتحقق فعلاً — فمستشار GA4
لا يحكم
دولاً، بل يوجّه ملايين الأعمال التجارية.
ومن خلال تلخيصات البحث بالذكاء الاصطناعي، تُعيد Google تشكيل ما نعرفه ونفكر فيه.
السؤال يعود:
هل نستخدم Google، أم أن Google يستخدمنا؟
كل استفسار نقدّمه يدرّب النظام أكثر.
ومع الوقت، نسلم له قراراتنا وما نعتبره “مهماً” أو “صحيحاً”.
وينر حذر من أن الأتمتة قد تُريح الإنسان من القرارات المتكررة
— لكنها قد تُبعده أيضاً عن المسؤولية الأخلاقية.
4. هل نحن مستهلكو التقنية... أم صانعوها؟
ميزات Google الجديدة تمثل نقطة تحول:
دمج التحليل، واللغة، والتنبؤ في واجهة واحدة.
لكن كما قال وينر: الكفاءة ليست حكمة.
السؤال ليس: “هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل بياناتنا؟” — بل
“هل سنظل نفكر نقدياً في كيف ولماذا يفعل ذلك؟ ومن
المستفيد؟”
فالآلة الحاكمة لم تعد خيالاً علمياً — إنها في لوحات التحكم
ومحركات البحث... وربما في قراراتنا اليومية.
قبل أن نسلّم المزيد من تفكيرنا إلى الذكاء الاصطناعي، علينا أن
نسأل:
هل نحن الزبائن... أم البناؤون؟
لأن الإجابة على ذلك ستحدد إن كنا نشكل النظام — أم أنه هو من
يشكلنا.
ملاحظة الكاتب —
Business Development Moment
هذا المقال استمرار لاستكشاف تأثير الذكاء الاصطناعي على ليس
فقط تحليل الأعمال، بل على الفعل الإنساني في التفسير نفسه.
المقصود ليس الخوف من التقنية، بل استخدامها بوعي.
بانتظار آرائكم — شكراً لوقتكم ودعمكم!
المراجع:
#AI #GoogleAnalytics #AIinBusiness #NorbertWiener #BusinessDevelopmentMoment
Comments
Post a Comment