aiads.co.il

מדריך

נראות אורגנית בתוך מנועי AI

כשאי אפשר לקנות מקום בתוך התשובה, נשארת דרך אחת: להיות מקור שהמודל בוחר לצטט. זה תחום חדש, חלקו עוד לא מובן עד הסוף, ויש בו הרבה יותר הבטחות מאשר ידע. מה שכן ידוע מרוכז כאן.

מה זה בכלל GEO

הקיצור GEO הוא Generative Engine Optimization, אופטימיזציה למנועים גנרטיביים. יש מי שקורא לזה AEO, אופטימיזציה למנועי תשובות. השם פחות חשוב מהשאלה שמאחוריו: מה גורם למודל שפה לכלול עסק מסוים בתשובה, ולא את המתחרה שלו.

חשוב להגיד את זה בפתיחה: אין כאן פאנל ניהול, אין מכרז, ואין דוח חשיפות. אף מנוע AI לא מספק היום דיווח מסודר על כמה פעמים הוזכרתם. כל מי שמוכר לכם "דירוג ב-ChatGPT" מוכר לכם משהו שאי אפשר למדוד בצורה שגוגל אנליטיקס מודדת קליקים.

איך מודל בוחר מה לצטט

מנועי ה-AI המרכזיים לא ממציאים תשובות מאפס כשמדובר במידע עדכני. הם מריצים חיפוש, מושכים כמה מקורות, ומרכיבים מהם תשובה. זה אומר שני דברים.

הראשון, החיפוש האורגני עדיין הבסיס. מקור שלא מופיע בתוצאות של גוגל או של בינג ברוב המקרים גם לא ייכנס לסל שממנו נבנית התשובה. כל העבודה הישנה על תוכן, מהירות, וקישורים לא נעלמה, היא רק הפכה לתנאי סף במקום למטרה.

השני, מה שנבחר מתוך הסל הוא לא בהכרח התוצאה הראשונה. מודל מחפש קטע שעונה ישירות על השאלה שנשאלה, ניתן לצטט בלי הקשר נוסף, וכתוב בצורה חד-משמעית. עמוד שמסביר סביב הנושא במשך אלף מילה ולא אומר את התשובה במפורש הוא מקור גרוע לציטוט, גם אם הוא מדורג היטב.

מה כן משפיע, לפי מה שידוע היום

לענות על השאלה במפורש, במקום שאפשר למצוא

הפורמט שעובד הוא שאלה ומיד אחריה תשובה קצרה ומלאה, לפני ההרחבה. אם המחיר תלוי בגורמים, כתבו את הטווח ואז את הגורמים. אם התשובה היא "זה תלוי", כתבו במה זה תלוי בשורה אחת. מודל לא יודע לנחש מה התכוונתם.

להיות ספציפיים ומספריים

מספרים, תאריכים, טווחים ותנאים הם מה שמצוטט. "אנחנו מהמובילים בתחום" הוא משפט שאף מודל לא יבחר. "התהליך אורך בין ארבעה לשישה שבועות, ובמקרים של תיק מורכב עד עשרה" הוא משפט שכן.

להיות מוזכרים במקומות שהמודל קורא

כאן ההבדל הגדול מול קידום קלאסי. מודלים נשענים הרבה על מקורות שנחשבים סקירות ניטרליות: השוואות, רשימות, אתרי תוכן מקצועי, דיונים. אזכור של העסק שלכם באתר צד שלישי שהמודל סומך עליו שווה לעתים יותר מעוד עמוד באתר שלכם.

עקביות בפרטים היבשים

שם העסק, התחום, אזור הפעילות, שנת ההקמה. כשהפרטים האלה זהים בכל מקום ברשת, קל למודל להתייחס אליכם כישות אחת ברורה. כשהם סותרים, הוא נוטה לוותר ולבחור מקור בטוח יותר.

מבנה טכני שקריא למכונה

סימון מובנה תקין, כותרות שמשקפות שאלות אמיתיות, וטקסט שנגיש בלי הרצת סקריפטים. אתר שדורש עיבוד כבד כדי לראות את התוכן פשוט לא ייקרא על ידי חלק מהסורקים.

מה לא יודעים, ואסור להעמיד פנים שכן

אין דרך לדעת בוודאות למה תשובה מסוימת ציטטה מקור מסוים. אותה שאלה יכולה להחזיר תשובות שונות למשתמשים שונים, ובזמנים שונים. אין קשר ליניארי בין המיקום בגוגל לבין הסיכוי להיות מצוטט. וכל מה שכתוב למעלה נכון למה שידוע היום ויכול להשתנות בגרסה הבאה של מודל.

הדרך היחידה שאנחנו מכירים לעקוב אחרי זה בצורה הגיונית היא מדידה חוזרת: להריץ סט קבוע של שאלות אמיתיות שלקוחות שואלים, לתעד מי מוזכר בתשובות, ולחזור על זה כל חודש. זה לא מדד מדויק, אבל זה מדד עקבי, וזה מספיק כדי לראות כיוון.

הקשר בין זה לבין פרסום בתשלום

היום בישראל אין ביניהם קשר, כי אין מה לקנות. טבלת הסטטוס מראה את זה שורה אחר שורה.

כשהמלאי ייפתח, הקשר יהיה דומה למה שקורה בחיפוש הרגיל: הופעה אורגנית והופעה ממומנת חיות זו לצד זו, נמדדות אחרת ומשרתות שלבים שונים. עד אז, מי שמשקיע בנראות אורגנית עכשיו נכנס לתחום כשהוא עוד לא צפוף.

מאיפה מתחילים

אנחנו מתעדים כאן כל שינוי משמעותי בתחום בארכיון העדכונים.