מצב AI
ממשק שיחה נפרד בתוך החיפוש של גוגל, שבו המשתמש שואל שאלה מורכבת, מקבל תשובה מלאה וממשיך לשאול.
Query fan-out
מנוע AI לוקח שאלה אחת ומפרק אותה לכמה חיפושים נפרדים ברקע, ואז מאחד את מה שחזר לתשובה אחת. המשמעות: העמוד שלכם לא צריך לענות על השאלה המקורית אלא על אחד מהפיצולים שלה. ראו איך נבנית תשובה.
עודכן:
כשמישהו שואל מנוע AI שאלה מורכבת, המנוע לא מריץ חיפוש אחד. הוא מפרק את השאלה לכמה שאלות קטנות, מחפש כל אחת מהן בנפרד, ואז מרכיב מהתוצאות תשובה אחת. גוגל תיארה את המנגנון הזה בהקשר של מצב AI, וזה הבסיס גם של סיכומי AI.
דוגמה למה קורה בפועל: השאלה "מה עדיף לעסק קטן, רואה חשבון שכיר או משרד חיצוני" מתפרקת לכמה חיפושים נפרדים על עלות, על היקף עבודה, על אחריות מקצועית ועל מה נהוג בגדלים שונים של עסק.
התוצאה שמוצגת למשתמש היא פסקה אחת קוהרנטית, והיא מסתירה את כל העבודה הזו. המשתמש לא רואה את הפיצולים, ואתם בוודאי לא.
ההשלכה הגדולה: אתם לא מתחרים על השאלה שהמשתמש כתב. אתם מתחרים על אחת התת-שאלות, שאף אחד לא הראה לכם.
לכן העמוד שנבחר הוא לרוב לא העמוד שנראה הכי מתאים לשאלה המקורית. עמוד שעונה תשובה שלמה על נושא צר אחד יכול להיכנס, בעוד עמוד רחב ומרשים שמכסה את כל התחום לא ייבחר לאף פיצול, כי בכל אחד מהם הוא נוגע בחצי משפט.
זו גם הסיבה שאפשר להיכנס לתשובות בלי להיות מדורגים ראשונים. אם תת-השאלה צרה ואתם היחידים שכתבו עליה משהו מדויק, לא צריך להיות המותג הגדול בתחום.
שני אנשים ששואלים אותה שאלה במילים מעט שונות מקבלים פיצולים שונים, ולכן מקורות שונים. אותו אדם ששואל פעמיים יכול לקבל שתי תשובות שונות.
בשביל מי שמנסה למדוד זה קריטי. בדיקה אחת אינה ממצא, כי היא דגמה קבוצת פיצולים אחת מתוך הרבה אפשריות. מדידה נכונה חוזרת על אותן שאלות בדיוק, בחלון נקי, לאורך חודשים, ומסתכלת על מגמה.
הפיתוי לחפש שם סדר גדול. אין ממה להסיק כלל, כי המנגנון לא פורסם והתוצאה משתנה מהרצה להרצה.
לא בכתיבה של עוד מדריך ענק. הכיוון ההפוך עובד: לפרק נושא לשאלות, ולכל שאלה לתת מקום משלה, בתוך אשכול מקושר. זו הצורה שבה נבנה אשכול שעונה לכל פיצול.
שלוש קבוצות של תת-שאלות חוזרות כמעט בכל תחום, ושווה לכסות אותן במכוון: כמה זה עולה או כמה זמן זה לוקח, למי זה מתאים ולמי לא, ומה ההבדל מול החלופה. הפיצול נוטה ללכת לשם, כי אלה השיקולים שמרכיבים החלטה.
ומעל הכול: כל סעיף צריך לענות תשובה שעומדת לבד. הפיצול שולף יחידה, לא עמוד, ויחידה שתלויה במה שנכתב לפניה לא שווה הרבה כשהיא נתלשת.
תרחיש מומצא: חברה שמתקינה מערכות סולאריות לעסקים. לקוח פוטנציאלי כותב במצב AI "יש לי מפעל קטן עם גג של חמש מאות מטר, שווה לי להתקין סולארי או שזה לא מחזיר את ההשקעה".
מה שהמנוע כנראה מחפש ברקע: כמה חשמל מייצר גג בגודל כזה, מה עלות התקנה טיפוסית, מה מודל ההתחשבנות מול חברת החשמל, וכמה שנים לוקח להחזר. ארבעה חיפושים, לא אחד.
לחברה שלנו יש עמוד אחד גדול, "אנרגיה סולארית לעסקים", שנוגע בכל הנושאים האלה בפסקה כללית. הוא לא נכנס לאף פיצול. במקום זה נכנסו שלושה אתרים אחרים, שלכל אחד מהם עמוד ייעודי לשאלה אחת.
מה שהחברה עשתה: פירקה את העמוד לארבעה עמודים, כל אחד עונה על אחת מהשאלות האלה בפסקה ראשונה ואז מפרט, כולל טווחים אמיתיים ולא ניסוחים מעורפלים. העמוד המקורי נשאר כעמוד עוגן שמקשר לכולם. לא כל תשובה מאז כללה אותם, וחלק כן.
השאלות שמגיעות אליכם כוללות כמעט תמיד אילוץ: תקציב, לוח זמנים, מצב אישי. הפיצול ילך בדיוק לשם. תוכן שמדבר בתנאים ובמקרים נכנס, ותוכן שמתאר יכולות כלליות נשאר בחוץ.
כאן הפיצול נוגע במאפייני מוצר: חומר, מידה, תאימות, תחזוקה. אם התוכן שלכם הוא תיאורי יצרן שמופיעים בכל אתר בענף, אין שום סיבה שייבחר דווקא שלכם. מה שכן ייחודי: השוואות פנימיות ומידע שנצבר אצלכם בשירות.
הפיצול משחזר בדיוק את רשימת השיקולים של ועדת רכש: עלות כוללת, זמן הטמעה, סיכון, תאימות למה שקיים. עסק שמכסה את ארבעת אלה בעמודים נפרדים נמצא בתשובה גם כשהשואל עדיין לא יודע את שמו.
קחו שאלה אמיתית של לקוח וכתבו לבד את ארבע התת-שאלות שהיא מכילה. עכשיו בדקו אם יש לכם עמוד שעונה על כל אחת מהן בנפרד, ולא סעיף בתוך מדריך. איפה שאין, זו העבודה הבאה. התרגיל הזה לוקח עשרים דקות לשאלה ומחליף דיון ארוך על אילו מילות מפתח לתקוף.
המלכודת היא להסיק מזה שצריך לכתוב יותר, ואז לייצר עשרים עמודים דקים שכל אחד מהם עונה על שאלה בשתי שורות ריקות. פיצול שולף יחידה טובה, לא יחידה קצרה, ומערכות שליפה מסננות תוכן שחוזר על מה שכולם כתבו לפני שהן בכלל בוחרות. מלכודת שנייה, שקטה יותר: לנסות לנחש את הפיצולים ולכתוב אליהם. אין דרך לראות אותם, והם משתנים בין הרצות, ולכן העבודה היא לכסות שיקולים אמיתיים ולא לרדוף אחרי ניסוח.
עסק שכל הלקוחות שלו מגיעים בהפניה או ממכרז לא יראה תועלת מיידית מהעבודה הזו. גם מוצר שנקנה בלי מחקר, כמו פריט זול ומיידי, לא מייצר שאלות שמתפרקות. ואם אין לכם תוכן כתוב בכלל, ההתחלה היא עמוד ראשון שעונה על שאלה אחת, לא הבנה של המנגנון.
לא. הפלטפורמות לא חושפות אותם. אפשר רק להסיק בעקיפין מאיזה סוג מקורות נכנסו לתשובה.
הן עדיין רלוונטיות לחיפוש הרגיל ולפרסום בגוגל. מה שהשתנה הוא שבמשטחים האלה היחידה שמנצחת היא תשובה לשאלה, לא התאמה לביטוי.
כמה ממוקדים שמקושרים לעמוד עוגן. עמוד מקיף שווה כמפה, ולא כמועמד לשליפה בכל תת-שאלה.
הפיצולים משתנים בין הרצות, וגם ניסוח שונה במקצת מוליד חיפושים אחרים. לכן מודדים בדגימה חוזרת ולא בבדיקה בודדת.
ממשק שיחה נפרד בתוך החיפוש של גוגל, שבו המשתמש שואל שאלה מורכבת, מקבל תשובה מלאה וממשיך לשאול.
המנוע מנסח מחדש את מה שהמשתמש כתב לפני שהוא מחפש: מרחיב קיצורים, מוסיף מילים חסרות ולעיתים מתרגם.
התשובה המסוכמת שגוגל מציגה בראש תוצאות החיפוש הרגילות, מעל הקישורים.
במקום לבחור עמוד שלם, המנוע מדרג קטעים בתוך עמודים ובוחר את הקטע שעונה הכי טוב.
קבוצת עמודים סביב נושא אחד, שמקושרים זה לזה ולעמוד מרכזי.
שיטה שבה המודל שולף קודם מסמכים ממקור חיצוני ורק אז מנסח את התשובה על בסיסם, במקום להסתמך על מה שלמד באימון.
הערך נבדק מול המקורות הרשמיים של הפלטפורמות. כשמשהו אינו ידוע, כתוב כאן שהוא אינו ידוע. שינויים מתועדים בארכיון העדכונים.
בלי מצגת, בלי התחייבות ובלי שיחת מכירה. עשרים דקות שבסופן תדעו אם יש כאן משהו בשבילכם.
לא בקטע של טפסים? info@boostit.co.il