מה זה בעצם GEO, ולמה זה חשוב דווקא עכשיו?

בשורה התחתונה: GEO הוא התשובה של עולם השיווק הדיגיטלי לעידן הבינה המלאכותית. כפי שבשנות ה-2000 מי שהיה חוסם את גוגלbot היה נעלם מעיני הגולשים, היום מי שחוסם או מתעלם ממנועי ה-AI מסתכן באובדן נתח קהל משמעותי. כפי שמנסחת זאת מומחית SEO אחת, "תארו לכם אתר שחוסם את Googlebot בתחילת שנות האלפיים – אין ספק שהעסק היה מתחרט על זה היום". המסר ברור: עלינו להיות נוכחים היכן שהמשתמשים מחפשים תשובות, וגם אם ChatGPT או חבריו לא מביאים תנועה מיידית כמו חיפוש אורגני, עצם ההופעה בתשובה שלהם בונה אמון ומודעות למותג שלנו אצל המשתמש.

מ-SEO ל-GEO: איך חיפוש מונע-AI משנה את הכללים

• מטרת העל – קליקים לעומת תשובות: SEO שואפת להביא את הגולש לאתר שלכם דרך דירוג גבוה בתוצאות, בעוד GEO שואפת שהמידע מהאתר שלכם יופיע בתשובת ה-AI גם אם הגולש לעולם לא לוחץ על קישור. כמו שאומרים, ב-SEO נלחמים על הקלקה, ב-GEO נלחמים על ציטוט.
  
  
• מדד הצלחה – מיקום בדף מול אזכור במענה: ב-SEO אנחנו חוגגים כשהגענו למקום #1 בגוגל עבור מילת מפתח חשובה. ב-GEO ההישג הוא כשהבוט הגנרטיבי מזכיר אותנו בתשובה שלו או מצטט קטע מהתוכן שלנו עם לינק כמקור. זה שינוי בתפיסה: שיעור ההפניה (Reference Rate) – כלומר כמה פעמים המותג או התוכן שלך מוזכר בתשובות AI – נעשה מדד חדש לצד ה-CTR הישן.
  
  
• פוקוס האופטימיזציה – מילות מפתח לעומת ישויות ומידע: גוגל של העבר דירג עמודים לפי התאמת מילים, קישורים נכנסים ועוד. מנועי ה-AI "מדרגים" תוכן לפי הרלוונטיות המושגית וההקשר. במודל שפה, מה שחשוב הוא המשמעות, לא התאמה מילולית. לכן GEO עוסק הרבה ביישויות (Entities) – שמות, מושגים, מקומות, מותגים – וביצירת הקשרים ביניהם בתוכן. למשל, לא מספיק לדבר על "המוצר שלנו" בצורה כללית; עדיף לציין במפורש את שם המוצר, התחום, ואת ההקשר – כדי שהמודל יבין בדיוק על מה מדובר. נעמיק בזה בהמשך.
  
  
• סיגנלים של סמכות – "מיץ קישורים" מול "אמון סמנטי": בעולם SEO קלאסי, קישורים נכנסים מאתרים אמינים היו אות לסמכות. בעולם ה-GEO, קשה לדבר על "מיץ קישורים" כי ה-AI לא בדיוק קורא ושומר ציון לכל לינק. תחת זאת, אפשר לחשוב על זה כעל "אמון מוטמע" (Trust Embedding) – עד כמה התוכן שלך נתפס כמהימן ושימושי מנקודת המבט של המודל. איך מודל שפה מודד אמון? בין השאר, ע"י למידה מכל אזכור של התוכן שלך במקורות שונים, עקביות המידע, והצלבתו עם מידע אמין אחר. למשל, אם המודל ראה את שם החברה שלך בהקשרים סמכותיים (כתבות עיתונאיות, ויקיפדיה, מאמרים מדעיים), הוא יטה יותר "לבטוח" ולהזכיר אותה כשזה רלוונטי. במובן זה, בניית סמכות למותג ולתוכן עדיין חשובה, אבל היא נעשית דרך יצירת נוכחות רחבה ואמינה ברשת, ולא רק דרך PR של קישורים.
  
  
• טכניקה טכנית – קידוד אתרים מול קידוד וקטורים: SEO טכני משקיע במהירות האתר, במטא-תגיות, בקובצי Sitemap, כדי שהעכבישים של גוגל יוכלו לסרוק ולאנדקס. GEO משקיעה בלהבין איך התוכן שלכם מיוצג כווקטורים בזיכרון של המודל. מה זה אומר בפועל? למשל, לוודא שהאתר שלכם לא חוסם את זחלני ה-AI (כמו GPTBot) מלגשת לתוכן, כי אם הם לא יראו את המידע – הוא לא ייכלל בידע של המודל הבא. עוד דוגמה: שימוש בסכימות (Schema) ונתונים מובנים כדי לעזור ל-AI להבין את ההקשר והתפקיד של תוכן בעמוד, אפילו אם הוא לא "קורא HTML" כמו בן-אדם. כמו שצוין במדריך Geo אחד, כדאי לשלב סכימת FAQ ותוכן בצורה של שאלה-תשובה, כי זה פורמט שמנועי AI יודעים לנצל היטב למענה על שאלות.
  
  
• קהל היעד – אלגוריתם מול מודל שפה (ובעיני המשתמש): בגוגל, אופטימיזציה כוונה בסופו של דבר לאלגוריתם דירוג די קשיח. ב-GEO, "קהל היעד" הראשוני הוא מודל שפה מסתגל ודינמי, אבל חוויית הקצה היא של שיחה אנושית. המשתמש לא רואה רשימת תוצאות, אלא מקבל תשובה מוכנה, שלרוב נכתבת בטון נייטרלי ובקול סמכותי. לכן, התוכן שלכם צריך להיות ראוי לציטוט: מנוסח טוב, ענייני, נייטרלי-אינפורמטיבי, כדי שישתלב חלק בתשובה שהמודל יוצר. מודלים גנרטיביים מעדיפים מידע שקל לתמצת ולשלב בתשובה קולחת – תחשבו על זה כעל תוכן שהוא "תרכיז ידע" איכותי. ניגע בזה עוד רגע.
  
  

איך גורמים לבינה הגנרטיבית "לבחור" בתוכן שלכם?

להתאים את הכתיבה ל-AI: ברור, ממוקד ועשיר במשמעות

• היו ספציפיים ומפורשים: מודלים מעדיפים שתדברו "בשפת המשתמש" ותענו ממש על שאלות פוטנציאליות. לדוגמה, במקום משפט שיווקי כללי כמו "הפתרון שלנו מוביל בתחומו באנליטיקה לעסקים" עדיף לכתוב משהו כמו: "אם יש לכם חנות אונליין ואתם רוצים לנתח את הביצועים, [Product X] מאפשר לכם לעקוב אחר המכירות בזמן אמת – בלי צורך בגיליונות אקסל". שימו לב איך המשפט השני מספק הקשר ברור (חנות אונליין שרוצה לנתח מכירות) ומציג את המוצר כפתרון ספציפי לצורך, בשפה פשוטה ומובנת. זה סוג התוכן שיותר סביר שהמודל ישלוף כמענה לשאלה ("איך לנתח מכירות בחנות אינטרנט?"), כי הוא ברור ועונה ישירות על צורך.
  
  
• התמקדו ביישויות ובמונחים ברורים: ה-AI חושב ברמת "ישויות" (Entities) וקשרים ביניהן. לכן, הקפידו להזכיר שמות מפורשים של מוצרים, חברות, טכנולוגיות וכו' בטקסט, במקום להשתמש רק בכינויים עמומים כמו "אנחנו", "החברה שלנו" או "המוצר שלנו". למשל, כתבה טכנית שמזכירה "מודל GPT-4 של OpenAI" תהיה קלה יותר לזיהוי וציטוט ע"י מודל שפה, לעומת מאמר שכותב באופן כללי "המודל החדש שלנו לבינה מלאכותית". במקביל, תנו הקשר: אם הזכרתם מושג מקצועי או מותג, הקדישו משפט להסביר מי או מה הוא, כי זה בונה קשר סמנטי שהמודל "זוכר". לדוגמה: "GPT-4, הדור הרביעי של מודל השפה מבית OpenAI, מסוגל להבין תמונות וטקסט ברמת דיוק גבוהה..." – כך גם מי שלא מכיר יקבל הסבר, וה-AI קולט בהכשרה שלו את הקשר בין GPT-4 ל-OpenAI ולתכונותיו.
  
  
• כסו את מירב שאלות המשתמש (“User intents”): מודלים גנרטיביים מתוכננים לענות על שאילתות שהמשתמש עשוי לשאול. ככל שהתוכן שלכם מקיף יותר זוויות של הנושא, כך גדל הסיכוי שהוא יענה לצרכים שונים. נסו לחשוב כמו המשתמש ולשלב בתוכן תשובות לשאלות נפוצות: "איך זה עובד?", "כמה זה עולה?", "האם זה שווה את זה?", "מה היתרונות והחסרונות?", "מה לעשות אם...". למעשה, ניתן ממש לשלב כותרות או פסקאות בצורה של שאלה ותשובה. פורמט Q&A ברור הוא אוצר עבור מודלי AI – הם יודעים לחלץ ממנו תשובות בקלות. לדוגמה, מדריך יכול להכיל כותרת משנה: "איך מנקים נכון את המסנן במזגן?" ומתחתיה תשובה עניינית. אם למשתמש יהיה ספק דומה, יש סיכוי טוב שהמודל יכלול בתשובה שלו את המידע שנתתם, אולי אפילו בציטוט ישיר.
  
  
• שמרו על שפה בהירה ופשטות נוסח: תוכן קריא וזורם לא רק מועיל לקוראים אנושיים – הוא גם עוזר לבינה המלאכותית. ניסוחים מסורבלים או משפטים מפותלים עלולים "לבלבל" מעט את המודל או לפחות לגרום לו לדלג על חלקים. מחקרים ראשוניים ומדריכי GEO מציעים לכתוב במשפטים קצרים יחסית, בשפה יומיומית (כשמתאפשר, בהתאם לקהל), ולהימנע מז’רגון כבד בלי הסבר. הרעיון הוא לכתוב כאילו אתם כבר עונים למשתמש שפנה בצ'אט – טון אינפורמטיבי אך חברי, לא אקדמי מרוחק אבל גם לא סלנגי מדי. תוכן שכתוב בצורה ידידותית ומובנת יהיה קל על המודל "לעכל" ולשלוף ממנו משפטים שלמים אם צריך.
  
  
• בנו פסקאות תמציתיות עם כותרות ומשפטי נושא ברורים: מודלים אוהבים תוכן מאורגן היטב. השתמשו בכותרות משנה (H2, H3 וכו’) שממש מתמצתות את הפסקה שאחריהן – זה עוזר גם ל-SEO וגם ל-AI להבין את מבנה התוכן. התחילו כל פרק במשפט מבוא שסוקר את הנקודה המרכזית (בדומה למשפט הנושא של הפסקה). מבנה לוגי ועקבי מקל על המודל לזהות איזה חלק בעמוד עוסק בכל תת-נושא, ואולי לצטט רק אותו. יש אפילו ראיות שפסקאות מובנות עם ביטויים כמו "לסיכום," או רשימות עם נקודות עיקריות, נסרקות היטב ע"י המודל לצורך בניית תשובה תמציתית. למשל, אם כתבתם פוסט ובסופו שמתם רשימת "Takeaways" עם bullet points שמסכמים, ייתכן מאוד שהבינה תבחר פשוט לכלול אותם בתשובה שהיא בונה.
  
  

סמנטיקה היא המלכה: ישויות, הקשרים ומה שביניהם

• מקמו את עצמכם ב"מפת הידע" של המודל: חשבו, אילו מושגים או נושאים קשורים לכם צריכים להופיע לצד המותג או התוכן שלכם כדי שה-AI יבין את ההקשר? למשל, אם אתם סטארטאפ בתחום הפינטק, אולי כדאי לציין בתוכן שלכם מילים כמו "פתרונות בנקאיים דיגיטליים", "רגולציה פיננסית", שמות של טכנולוגיות או מתחרים מוכרים. זה עשוי להרגיל את המודל לקשר אתכם לקטגוריה הנכונה. קישרו החוצה למקורות מידע סמכותיים בתחום – למשל לויקיפדיה או לאתרי חדשות מוכרים – כאשר אתם מזכירים ישות חשובה. אם אתם כותבים על "כלכלה ירוקה", קישור להגדרת המונח בויקיפדיה או לדו"ח מוכר בתחום יכול לעזור. למה? כי ייתכן שבמאגר האימון של ה-LLM, ויקיפדיה ומקורות סמכותיים אחרים מופיעים שוב ושוב, והמודל "סומך" עליהם. אם התוכן שלכם מקושר ומשויך אליהם, אתם למעשה משתרשרים אל רשת הידע שהמודל מכיר.
  
  
• צרו "אשכולות תוכן" ועמיקו בנושאים משיקים: אסטרטגיית תוכן מומלצת ל-GEO היא גישה של Topic Clusters – לקחת נושא מרכזי ולכסות אותו ממספר זוויות בפוסטים/דפים שונים שמקשרים אחד לשני. נגיד שהאתר שלכם עוסק במצלמות אבטחה לבית. תוכלו ליצור "אשכול" שכולל מאמר ראשי "המדריך לבחירת מצלמת אבטחה", ובנוסף כתבות על "מצלמות אבטחה אלחוטיות מול קוויות", "טיפים למיקום מצלמות בבית", "רגולציה ופרטיות במצלמות אבטחה" וכו'. בכל כתבה תקשרו לכתבות האחרות כשזה רלוונטי. זה לא רק SEO קלאסי – זה גם מלמד את ה-AI שכשמדובר במצלמות אבטחה, האתר שלכם הוא מקור ידע מקיף עם מומחיות, ושיש קשרים ברורים בין התכנים השונים (המודל לומד מה קושר למה). כך, כשתהיה שאלה בנושא, גדל הסיכוי שהמודל "יזכור" או ישלוף משהו מהתכנים שלכם כי הם יוצרים יחד תמונה רחבה. קישורים פנימיים הגיוניים בין התכנים גם הם דרך ליצור הקשר עבור המודל – זו לא סתם קטגוריית ניווט, אלא רשת של מידע קשור.
  
  
• תצרו ידע מקורי וייחודי (ש-AI יאהב ללמוד ממנו): דרך מצוינת להתבלט היא לפרסם תובנות או נתונים מקוריים שאין במקומות אחרים. מודלים אוהבים "ידע ראשוני" – למשל סקרים מקוריים, מחקר נתונים פנימי, או ניתוח שאין עדיין בקורפוס האימון הרגיל. אם אתם מפרסמים דוח עם נתונים חדשים (ואפילו עדיף – שזוכים לאזכורים או קישורים מאתרים אחרים), אתם לא רק תקבלו קידום SEO ויח"צ, אלא גם תתנו למודל סיבה טובה לצטט אתכם. נניח שעשיתם מחקר ומצאתם ש-78% מהקונים המקוונים נוטשים עגלה אם זמן הטעינה של האתר עולה על 3 שניות. זה נתון מעניין! עכשיו דמיינו מישהו שואל את Bard: "למה אחוז נטישת העגלה בחנות שלי גבוה?" – המודל עשוי לענות ולהגיד: "מחקרים מראים שכמעט 80% מהקונים יוותרו על רכישה אם האתר נטען לאט." ואם פרסמתם את הנתון הזה במקום נגיש, ייתכן שהוא יופיע אצלו כציטוט מתוך הדוח שלכם. במילים אחרות, הפכו למקור שסוכני AI ירצו לצטט. בלוגים עם תיאורי מקרה, white papers, מדריכים מפורטים – כל אלו תכנים עשירים שהמודל "יעריך" כי יש בהם מידע אמיתי ולא רק שחזור של מה שכבר נכתב בכל פינה.
  
  
• תבנו אמון דרך שקיפות, עקביות ודיוק: זכרו שהמודל עבר על כמויות אדירות של טקסט. אם יש חוסר עקביות בולט או מידע מוטעה בתוכן שלכם, זה עלול לפגוע באמון. למשל, אם בעמוד אחד כתוב שהחברה נוסדה ב-2010 ובעמוד אחר באתר נכתב 2012 – המודל אולי יקלוט את שני הנתונים הסותרים ולא יהיה בטוח מה נכון, ולכן אולי יימנע מלהזכיר שנה בכלל. עדכנו מידע מיושן והקפידו על אחידות פרטים בכל הנכסים הדיגיטליים שלכם (אתר, רשתות, פרופילים וכו'). בנוסף, הקפידו על ציון מקורות וציטוטים בתוך התוכן שלכם איפה שרלוונטי. זה אולי נשמע מוזר – למה לי לקשר החוצה או להביא ציטוט של מישהו אחר? אבל ראינו שכאשר התוכן כולל מובאות ממקורות מוסמכים, הוא נראה אמין יותר הן למשתמש והן למודל. מדריכי GEO ממליצים לשלב כמה ציטוטים קצרים או הפניות (5-6 מקורות חיצוניים לכל היותר) שמגבים את הטענות שלכם. למשל, מאמר מקצועי יכול לכלול משפט: "לפי מחקר של Gartner, עד 2028 כרבע מהחיפושים יעברו למנועים גנרטיביים", ולצרף לינק למקור. ציטוט כזה גם יכול ממש להופיע בתשובת ה-AI אם זה מידע שמשתלב בתשובה לשאלה. המודל "למד" שהמשפט הזה נתמך ע"י מקור סמכותי, אז הוא מרגיש בנוח לשלב אותו.
  
  

התאמת הפורמט והסגנון לסוג התשובות שה-AI מחזיר

לא מספיק שהתוכן יהיה איכותי – הוא צריך גם להיות בפורמט שטוב ל-AI "לצטט". מודלים גנרטיביים מנסים בדרך כלל לענות באופן תמציתי, נייטרלי ומקיף. אם התוכן שלכם כתוב בפורמט דומה, קל להם יותר פשוט לקחת חלקים ממנו. הנה מה שיעזור:

• שמרו על טון ניטרלי-אינפורמטיבי: מודלי שפה משתדלים לספק תשובה עניינית ואובייקטיבית. תוכן שיווקי "מכירתי" או מלא סופרלטיבים על עצמו פחות יתאים להם. עדיף לכתוב בטון של "מדריך" או "יועץ מומחה ניטרלי" – להסביר יתרונות וחסרונות, להשתמש בגוף שלישי, ולהימנע משפת פרסום מוגזמת. במקום "המערכת שלנו המדהימה תשנה את חייך!", כתבו: "המערכת מציעה פתרון לשיפור X, עם מספר יתרונות ייחודיים." כמובן, אפשר גם להוסיף מעט אופי וטון אישי אם זה בלוג, אבל וודאו שהעיקר הוא מידע ולא סיסמאות מכירה. תוכן שה-AI יתרגם בקלות לתשובה מועילה יהיה לרוב מאוזן ואינפורמטיבי ולא חד-צדדי.
  
  
• בנו תוכן במבנה של שאלה-תשובה או בעיית-פתרון: כפי שציינו, פורמטים כמו FAQ, רשימות ממוספרות של צעדים, או הצגת בעיה ולאחריה פתרון – אלה צורות שהמודלים מכירים היטב מהאימון (למשל סטאקאוברפלואו, קהילות Q&A וכו'). פריסה כזו בתוכן שלכם תגרום לכך שאם המשתמש ישאל שאלה דומה, המודל פשוט "ימחזר" מכם חלק מהתשובה. למשל, דף FAQ רשמי באתר חברה יכול להיות זה שהמודל ישתמש בו כדי לענות למשתמש ששאל משהו על מדיניות החזרה. או פוסט בלוג עם כותרת "5 שלבים כדי להתכונן למרתון" – יכול להיות שמנוע AI יענה למישהו "איך להתאמן למרתון" על בסיס אותם שלבים בדיוק, אולי אפילו בציטוט או בתמצות של הרשימה.
  
  
• השתמשו בכותרות משנה ותמציות לפני פירוט: דרך מומלצת היא לפתוח כל סעיף בתמצית. לדוגמה, התחילו פסקה במשפט מודגש שמסכם את הנקודה, ואחר כך המשיכו להסברים. הרבה קוראים אנושיים מרפרפים ככה, אבל גם ה-AI "יסתדר" טוב יותר עם טקסט שמתחיל בעיקר ולא בטפל. כמו כן, שילוב של רשימות תבליטים (bullet points) בתוך המאמר מועיל – הן בולטות וקלות לעיבוד. לא פעם התשובות של כלים כמו Bing Chat פשוט לוקחות קטע תוכן שהוגש בצורת רשימה ומכניסות אותו כלשונו כמענה, כי זה כבר מנוסח כתשובה תמציתית וברורה.
  
  
• הוסיפו פתיחים וסיכומים לתוכן מורכב: עבור מאמרים ארוכים, מומלץ לכלול סיכום מקוצר בסוף או תחילת המאמר. תקציר מנהלים קטן עם 3-4 משפטים על מה דיברתם. היו כבר מקרים שמנועי AI (למשל Google Bard) הציגו בתשובה שלהם ציטוט מהתקציר של מאמר כמענה מהיר לשאלה. גם כלים כמו SGE (תוצאות חיפוש גנרטיביות בגוגל) לעיתים מציגים קטעים מראש העמוד אם הם מסכמים יפה את התשובה. השקיעו במשפט הפתיחה של העמוד (זו גם עצה טובה ל-SEO), כי ייתכן שהוא יהיה הדבר הראשון וגם האחרון שהמודל יקרא מהעמוד שלכם לפני שיחליט אם להשתמש בו.
  
  
• שימו לב לאורך ולהיקף: תשובות AI לא יהיו רומן שלם – לרוב כמה פסקאות. אם התוכן שלכם הוא "בול פגיעה" בשאלה ספציפית, אפילו פסקה אחת תספיק כדי שהמודל יאמץ אותה. מצד שני, תוכן מאוד רזה או קצרצר עלול לא להכיל מספיק מידע כדי להצדיק ציטוט. חתרו לאיזון: כיסוי הנושא במלואו אך בלי להתפלפל סחור-סחור. בדרך כלל מדריכים ומאמרים בני 1,000–2,000 מילים (תלוי בנושא) מצליחים גם ב-SEO וגם ב-GEO, כי יש בהם מספיק בשר.
  
  

ביסוס אמינות וסמכות: כי AI רוצה לצטט את הטובים ביותר

• מומחיות (Expertise) וניסיון (Experience): ודאו שהתוכן משקף ידע מעמיק. נכנסתם לפרטים? נתתם דוגמאות מניסיונכם? ציינתם מי כותב את התוכן? – כל אלה תורמים. מנועי AI חדישים מושפעים מעקרונות E-E-A-T (ניסיון, מומחיות, סמכות, אמינות) שעליהם מדברים בגוגל. אם יש לכם מומחה בתחום, טוב שיהיה מוזכר בשם כמחבר תוכן, עם עמוד "אודות הכותב". זה מעניק לתוכן ארומה אמינה. גם סיפורי מקרה או תיאורים אישיים ("מניסיוננו...") עשויים להיות מזוהים על ידי המודל כסימן ל-experience, מה שמחזק אמינות.
  
  
• סמכות (Authoritativeness): חלק מזה מגיע מבחוץ – אזכורים, קישורים, PR. המשיכו להשקיע ביחסי ציבור דיגיטליים: כתבות אורח באתרים מובילים, אזכור במגזינים מקצועיים, ביקורות והשוואות בלתי תלויות – כל אזכור איכותי שכזה הוא עוד "נקודת ידע" שהמודל סופג עליכם. למשל, אם המודל קרא כתבה ב-Forbes שמזכירה את הסטארטאפ שלכם בהקשר חיובי, זה נכנס לו לזיכרון. כך כשתהיה שאלה בתחום, יש סיכוי גבוה יותר שיזכיר אתכם כ"דוגמה" או המלצה, כי הוא כבר ראה את השם שלכם בחדשות. באופן דומה, פרופיל ויקיפדיה לחברה או למוצר (אם הדבר רלוונטי ואפשרי) הוא נכס זהב – ויקיפדיה היא מקור מרכזי באימון של הרבה מודלים. רק שימו לב שהמידע שם עדכני ונייטרלי.
  
  
• אמינות (Trustworthiness): זה החלק שדורש דיוק, שקיפות ויושרה בתוכן. ודאו שכל עובדה במסרים שלכם נכונה וניתנת לאימות. אל תגזימו או תנפחו נתונים, כי אם המודל "יקרא" במקום אחר נתון אחר, הוא יבחין בסתירה. כמו כן, קשרו למקורות (כפי שכבר הזכרנו) לתמיכה בטענות עובדתיות. תוכן שמפנה למחקרים, מאמרים או מקורות נתונים מצטייר כמהימן. יש גם אפקט פסיכולוגי: כאשר ה-AI מרכיב תשובה, אם הוא זוכר שבתוכן שלכם הייתה הפניה למחקר, אולי יעדיף לקחת משם את המידע ולהזכיר את המחקר. אתכם הוא יצטט כמקור משני, אבל עדיין קיבלתם מקום בתשובה (למשל: "…כך עולה ממחקר של McKinsey שצוטט בבלוג של חברת X"). זו חשיפה מצוינת, שממצבת אתכם כמקור בר-סמכא שמעביר מידע אמין.
  
  
• עקביות וחוויה באתר: נושא טכני-אנושי שהוא חשוב. אם המשתמש כן לוחץ בסוף על הלינק אליכם (למשל מ-Bing Chat), ודאו שהוא לא מתאכזב. אתר איטי, תוכן לא קריא או מלא פרסומות קופצות – אלה דברים שיפגעו גם ב-SEO וגם ברושם הכללי על המותג. אמנם, מודלי AI לא מודדים ישירות את "חוויית העמוד" כמו גוגל, אבל אם גולשים ילחצו ומיד יסגרו, ייתכן שזה יחזור חזרה לגוגל (שכן מודד) או שלפחות איבדתם ליד פוטנציאלי. כך שטכני טוב ונוחות משתמש עדיין חשובים. בנוסף, יש עדויות שמנועי AI דווקא מצטטים יותר אתרים מהימנים עם מוניטין (אף שאין להם PageRank, הם מסתמכים על מה שלמדו). לכן, עבודה מתמשכת לבניית מותג מקוון חזק – תוכן איכותי, קהילה נאמנה, התייחסויות מרחבי הרשת – כל אלו משתלמים ב-GEO.
  
  

הפצת תוכן ונוכחות בכל פינה: לוודא שה-AI פוגש אתכם ברחבי הרשת

• שתפו תוכן בפלטפורמות שהמודלים לומדים מהן: מוכנים להשקיע עוד קצת? פרסמו גרסאות או סיכומים של התוכן שלכם במקומות כמו Reddit, Quora, Medium ואפילו בלינקדאין. למה דווקא שם? כי ידוע שרבים ממודלי השפה אומנו על תוכן מרדיט וקורא (שאלות ותשובות פומביות), וגם על מאמרים פופולריים ממדיום. אם אנשים דנים עליכם ברדיט, סיכוי לא רע שזה יחלחל לתודעת הבינה המלאכותית. כמובן, עשו זאת אותנטית: היו פעילים בקהילות רלוונטיות, ענו על שאלות (בלי ספאם), ספקו ערך. דוגמה: אם יש שאלה ב-Quora על "כלים מומלצים לניהול פרויקטים בצוות מרוחק", ואתם בדיוק פיתחתם כלי כזה – תנו תשובה עניינית שמסבירה מה חשוב בכלי לניהול פרויקטים, ואז ציינו גם את הפתרון שלכם כOption, עם גילוי נאות שאתם מצוות המוצר. התשובה הזו לא רק יכולה להביא קוראים אנושיים, אלא אולי ביום מן הימים תיזכר ותשמש את המודל כשהוא יתבקש לתת המלצות לכלי ניהול פרויקטים.
  
  
• עודדו תוכן שנוצר ע"י משתמשים (UGC): ביקורות, פוסטים של לקוחות, דיונים בפורומים – כל אלה יוצרים "באזז" סביב המותג שלכם שלא אתם כתבתם. מודלים עלולים לתת משקל לביקורות גולשים (כי הן אותנטיות). אם אנשים מרוצים כותבים עליכם דברים טובים בזאפ, Trustpilot, Reddit וכו', ייתכן מאוד שהAI יושפע מזה. אפילו ציטוט קצר מתוך ביקורת יכול להשתרבב לתשובה. לדוגמה, משתמש ששואל את Bard "האם מוצר X מומלץ לשימוש עסקי?" – אולי יקבל ציטוט כמו "משתמש אחד ציין באתר ביקורות שמוצר X הקל עליו בניהול העסק." כמובן, UGC זה דבר שקשה לשלוט בו, אבל אתם יכולים לעודד משתמשים מרוצים לשתף חוות דעת, ולהגיב בצורה טובה לפחות – גם תגובות רשמיות שלכם לביקורות שליליות נצפות ע"י המודל ויכולות לשקף אכפתיות.
  
  
• פעילות ברשתות חברתיות ותוכן ויראלי: תתפלאו, גם פוסטים מ-LinkedIn, טוויטר ובלוגים אישיים יכולים לחלחל. למשל, פוסט לינקדאין של מומחה מטעמכם שהפך ויראלי, המודל אולי יקלוט ממנו שברי מידע או לפחות את עצם האזכור של החברה. (יש כבר כלים שבודקים הופעות מותג גם בתוכן AI, ומצאו שמותגים עם פעילות רבה במדיה אכן צצים יותר בתשובות AI). במיוחד, טוויטר (עכשיו X) היה מקור מידע עיקרי למודלים ישנים; לא בטוח עד כמה כיום, אבל עדיין, דיונים ציבוריים מועילים לנוכחות.
  
  
• ויקיפדיה ומקורות מידע מרכזיים: נגענו בזה אבל שווה לחזור – אם אפשר, דאגו לנוכחות בויקיפדיה. ערך ויקיפדיה כתוב היטב, עם מקורות ובלי נימה פרסומית, הוא אחד הדברים הראשונים שהמודלים כנראה "יחשבו עליהם" כשהם מחפשים ידע. כמובן, ויקיפדיה דורשת עמידה בכללים ולא מיועדת לקידום עצמי. אבל נניח שהחברה שלכם זכתה לסיקור תקשורתי רחב או שהמייסד מפורסם – ייתכן שמישהו כבר יצר ערך, או שאפשר ביוזמה קהילתית לתרום ערך כזה (בכפוף לכללי ויקיפדיה). ערך כזה ימצב אתכם חזק בזיכרון של ה-AI.
  
  
• פורמטים נוספים – וידאו, אודיו, קוד: שימו לב שכרגע (2025) רוב המודלים מתבססים על טקסט. סרטוני YouTube או פודקאסטים כשלעצמם לא ייכנסו ישירות לידע של ChatGPT (למעט אולי תיאור הטקסט שלהם). לכן, לצורכי GEO, כדאי שלפחות חלק מהתוכן יהיה בצורה טקסטואלית ברשת. אם עשיתם וובינר, מומלץ לתמלל אותו ולשים באתר. אם יש לכם סרטון מוצר, צרפו מאמר נלווה או תמלול בכותרות. ישנם מודלים חדשים המשלבים גם ראייה ושמע, אבל נכון לעכשיו, טקסט הוא המלך ללמידת השפה.
  
  
• אל תשכחו את האתר שלכם – ותנו לו אהבה SEOית: האתר הרשמי שלכם עדיין חשוב מאוד כמקור. המשיכו ליישם SEO טכני טוב: וודאו שכל עמוד שתרצו שה-AI יכיר ניתן לסריקה ואינדוקס. זה כולל לא לחסום שום חלק רלוונטי עם robots.txt או meta=noindex ללא צורך. להפך, שקלו לאפשר לגופי AI לסרוק (כמו לא לחסום GPTBot) – כי אם תחסמו, אתם מוציאים את עצמכם מחוץ למאגרי המידע העתידיים של מודלים כמו GPT-5. מבחינה טכנית, גם אם ה-AI שאילתות (כמו Bing Chat) מושך מידע "בלייב" מהאינטרנט, הוא מבוסס לעיתים קרובות על האינדקס של מנוע החיפוש. אז קידום האתר שלכם באינדקס של Bing ו-Google עדיין רלוונטי כדי שהתוכן שלכם יהיה בין התוצאות שהמודל סורק. במילים אחרות, SEO טוב תורם ל-GEO, לפחות עבור המנועים הגנרטיביים שעובדים על בסיס חיפוש (כמו הכלים ההיברידיים Bing Chat, Bard SGE ודומיהם).
  
  

התאמות טכניות: לוודא שהתוכן שלכם נגיש ונוח למנועי AI

מעבר לתוכן עצמו, יש כמה היבטים טכניים שכדאי לתת עליהם את הדעת כדי למקסם את הסיכוי שהתוכן ייקלט וישמש את הבינות:

• הרשו למנועי AI לאנדקס אתכם: כבר הזכרנו את GPTBot של OpenAI כדוגמה. בשנת 2023 OpenAI איפשרו לאתרים לחסום את הזחלן שלהם, ומספר אתרים ומוציאים לאור מיהרו לעשות זאת מסיבות של זכויות יוצרים. אלא שאם אנחנו רוצים שהמודלים ילמדו מאיתנו – אין טעם לחסום! למעשה, כדאי לאפשר באופן מפורש זחלני AI (GPTBot ואחרים) אם אפשר. כמו שאמרנו: לחסום את ה-GPTBot היום זה כמעט כמו לחסום את Googlebot פעם. מן הסתם, זו החלטה עסקית, אבל בגישה שיווקית נטו – הרצון הוא להזרים את התוכן שלכם למוחות של המודלים העתידיים. OpenAI, למשל, הבטיחו ש-GPTBot לא שומר מידע מאתרים עם paywall או מידע אישי וכדומה, כך שלפחות במידה מסוימת הם מנסים לא לצבור דברים רגישים.
  
  
• מבנה נתונים וסכימות (Structured Data): שקלו להשתמש ב-Schema Markup במקומות שזה מועיל. כבר ראינו שגוגל SGE (תצוגת החיפוש הגנרטיבי) מציגה לעיתים קטעי קוד או תשובות עשויות היטב שהגיעו מעמוד עם סכימת QAPage או HowTo וכדומה. המודל כנראה מאתר בקלות מידע שמסומן כתשובה לשאלה ספציפית. אם יש לכם תוכן רלוונטי, הוספת Markup נכון יכולה לעזור למנוע להבין את ההקשר. דוגמה: סימון של ביקורת מוצר עם schema של Review יכול אולי לגרום למידע על דירוג הכוכבים של המוצר להופיע בתשובה שה-AI נותן כששואלים "מה חושבים על מוצר X". מדובר בהשערות, אך סביר להניח שמבנה נתונים רק יסייע ולא יזיק.
  
  
• גישה בזמן אמת – מנועי AI היברידיים: חלק מכלי ה-AI (כמו Bing Chat, או ה-Google Bard המשולב בחיפוש) מבצעים חיפוש אינטרנט בזמן אמת כשצריך מידע עדכני, ואז מייצרים תשובה על סמך התוצאות. לכן, חשוב מאוד להצליח גם ב-SEO רגיל במילות מפתח של חדשות/עדכונים אם זה חלק מהאסטרטגיה שלכם. למשל, אם יש טרנד חדש בתחום שלכם ואתם הראשונים לכתוב עליו – גם Bard וגם Bing עשויים למצוא את המאמר שלכם טרי ולהשתמש בו בתשובה, אפילו אם מודל הבסיס שלהם לא “ידע” עליו מראש. כך שמשתלם להיות ראשונים ולפרסם תוכן עדכני כשיש התפתחויות. בנוסף, עקבו אחרי טריגרים לחיפוש בזמן אמת: מתי ה-AI יחליט ללכת לחפש ולא להסתמך על הידע הפנימי שלו? לפי מומחי SEO, אחד הסימנים הוא הופעת תאריכים בשאילתה. אם שאלה מזכירה "ב-2024" או "השבוע", המודל כנראה יבצע חיפוש. לכן, אם אתם יוצרים תוכן, לפעמים כדאי לציין תאריך (למשל "נכון ליוני 2025, ...") או לעדכן את התאריך בכותרת כשמפרסמים מאמר כל שנה ("המדריך ל-X ל-2025"). כך גם תופיעו לחיפושים רגילים של שנה וגם תסמנו ל-AI שהמידע שלכם עדכני.
  
  
• מדיה עשירה (תמונות/וידאו) בתוכן שלכם: כיום, מודלים כמו GPT-4 מסוגלים לעבד תמונות (vision), אבל רוב כלי ה-AI המוניים מתמקדים בטקסט. עם זאת, תמונות המחשה, אינפוגרפיקות ותרשימים בעמוד שלכם יכולים להוסיף המון ליכולת של התוכן להשיב על שאלה. כי אולי המודל לא "ראה" את התמונה, אבל אם צירפתם כיתוב טקסטואלי טוב לתמונה (alt text, caption), זה נכנס לטקסט שהמודל קורא. למשל, אם בניתם גרף שמציג השוואה בין טכנולוגיות, וכתבתם מתחתיו "בתרשים רואים השוואה: טכנולוגיה A עולה בזמן תגובה על B בכ-30%", אז בעצם נתתם את הנתון בטקסט – והמודל יכול להשתמש בו. תמיד תארו תמונות במילים בעמוד, גם לנגישות וגם ל-GEO.
  
  
• מהירות ו-UX: כפי שציינו, מהירות טעינה או עיצוב רספונסיבי הם פחות קריטיים עבור ה-AI עצמו – הוא ייקח את המידע גם מדף איטי. אך הם כן משפיעים על משתמשים שיגיעו בעקבות ה-AI. ויש גם מחשבה לעתיד: ייתכן שבעתיד האלגוריתם שמשולב בהחלטות ה-AI כן ייתן עדיפות למקורות מהירים (בדומה לאיך שגוגל אולי מזינה את SGE). כרגע ההמלצה היא לטובת המשתמש – אל תאכזבו את מי שלחץ. אם ה-AI טרח לצטט אתכם, נצלו זאת לטובה. ודאו שאין חסמי כניסה (Paywall פתאומי בלי תצוגה מקדימה, למשל, עשוי לגרום למודל להימנע מלצטטכם מראש כי ידוע להם שהם מסננים Paywalled content). אתרים שפתוחים כעת למידע חופשי אולי יקבלו נתח גדול יותר מהמודלים מאשר תוכן סגור או מוגבל.
  
  

כלים ומדדים: איך יודעים אם GEO עובד לנו?

כלים ושירותים יעודיים ל-GEO

• Profound, Goodfind (Goodry) ו-Daydream – אלה שמות של פלטפורמות חדשות שנותנות תובנות מותג ב-GEO. מה הן עושות? לפי הדיווחים, הן מריצות סימולציות של שאילתות מול מודלי שפה ובודקות איך ואיפה המותג שלכם מופיע. למשל, הם עשויות להתאים את עצמן ולבנות גרסה של מודל (fine-tune) עם מונחים שקשורים למותג, ואז לשאול אותו הרבה שאלות, כדי לראות מה יוצא. הן יוצרות דוחות על: אילו תשובות AI מזכירות את המותג (ואיך), מה הטון (חיובי/שלילי), ואפילו אילו מקורות אחרים (מתחרים, אתרים) המודל מצטט בתחום שלכם.
  
  שימוש לדוגמה: מותג מעילי החורף Canada Goose נעזר בכלי כזה כדי להבין איך מודלים מדברים עליו. גילו לא רק שמתארים את המעילים שלהם כחמים ועמידים (פיצ'רים), אלא שהתשובות בכלל לא מזכירות את השם "Canada Goose" בשאלות מסוימות – מה שהדליק נורה שהם לא נמצאים בתודעה המספקת. זה כמו סקר מודעות בלתי תלויה: האם המודל יזרוק את שם המותג שלכם "מעצמו" כשהוא חושב על קטגוריה? אם לא – יש עבודה לחזק את הנוכחות.
  
  
• Brand Radar של Ahrefs וסוויטת ה-AI של Semrush: גם כלי SEO וותיקים נכנסו לעניינים. Ahrefs הוסיפו יכולת בשם Brand Mentions in AI Overviews, שסורקת מתי האתר/מותג שלכם מופיע בציטוטים של פיצ'ר ה-AI במנועי חיפוש. דמיינו דוח שאומר: השבוע הופעתם 5 פעמים ב-SGE של גוגל כשאנשים חיפשו X, Y, Z. Semrush הלכו רחוק והשיקו "AI toolkit" שלם למעקב תפיסת מותג במודלי AI – כולל מעקב אחר מה אנשים שואלים עליכם, אולי אפילו התראות אם צץ תוכן חדש במודל (למשל אם פתאום ChatGPT התחיל להזכיר אתכם – סימן שהכנסתם מידע חדש לאימון?).
  
  
• כלי ניתוח עצמאיים כמו Peekaboo: חברות סטארטאפ חדשות גם זיהו את ההזדמנות. למשל Peekaboo מציעה דו"ח "ראות AI" בחינם – מכניסים את כתובת האתר שלכם, והם בודקים איך האתר נראה בעיני כלים כמו ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek וכו׳. סביר להניח שהם מריצים סדרת שאילתות ואולי משתמשים ב-API של המודלים כדי לשאול מה הם יודעים על האתר. הכלי מציע גם "סוכני תוכן" אוטומטיים שיכולים (לטענתם) לפרסם מאמרים ב-Medium או לעדכן את הוויקי שלכם כדי לשפר חשיפה – כלומר, מנסים לעשות אוטומציה להפצת תוכן מבוסס תובנות GEO. זה חדשני, אם כי כדאי לקחת בערבון מוגבל עד כמה אוטומציה כזו עובדת ללא מגע יד אדם.
  
  

שיטות למדידה כיום (DIY)

• ניתוח תנועה באנליטיקס ובלוגים: הגדירו במערכת האנליטיקס שלכם פילטרים שמזהים תנועה מכלי AI. למשל, ב-GA4 אפשר ליצור דוח מותאם ולחפש הפניות (Referral) מכתובות דוגמת chat.openai.com או bing.com/chat או perplexity.ai. חלק מהכלים מזוהים בקלות: אם משתמש לוחץ על לינק מתוך ChatGPT עם גלישה, הוא מגיע כ-Referral מ-ChatGPT. דוגמה: Walker Sands הראו צילומי מסך שבהם GA4 מציג חלוקת סשנים לפי מקורות: chatgpt, perplexity, gemini וכו'. גם אתם יכולים לעשות זאת – צרו סגמנט תנועה מהפניות עם מילות מפתח "chatgpt", "perplexity", "openai", "bing" (ל-Bing Chat), "bard" (ייתכן שמגיע כ-source: google אבל עם זיהוי של SGE). עקבו חודשית: האם יש עלייה בתנועה מהמקורות האלו? אילו עמודים הם פוגשים? זה אינדיקטור מעולה לראות אם מאמצי ה-GEO שלכם נושאים פרי.
  
  

• זיהוי "טביעות רגל" של ציטוטים בלוגים: אפילו אם המשתמש לא קליק על הקישור, יש דרך לדעת אם ChatGPT הציג את הלינק שלכם כתשובה. מסתבר שכאשר ChatGPT עם Browse מוצא מידע ומציג לינק כמקור, הוא שולח בקשת Headless לשרת שלכם (User-Agent מיוחד של ChatGPT) כדי לוודא את התוכן. כך, אם תנתחו את לוג השרת או כלי ניתוח מתקדם, תוכלו לגלות כניסות של User-Agent בשם "ChatGPT-User". הופעת בקשה כזו פירושה שהעמוד שלכם הוצג כמקור בתשובה בצ'אטGPT. יש חברות שכבר כתבו סקריפטים לחלץ נתונים אלה מהלוג ולחשב שיעור קליקים – למשל, להשוות מספר הפעמים ש-ChatGPT-User ביקש דף (כלומר מספר הפעמים שהיינו מצוטטים) אל מול מספר הפעמים שבפועל הגיעו משתמשים עם Referer מצ'אטGPT. זה נותן הערכה של כמה מתוך מי שראה את הציטוט, הקליק בפועל. קצת האקינג, אבל זה אפשרי.
  
  שימו לב: בקשה אחת בלוג = ייתכן שהלינק הוזכר כמה פעמים בתשובה אך זה נספר כבקשה אחת, אז לא להיבהל אם זה לא לינארי.
  
  
• מעקב ידני עם שאילתות בדיקה (Prompts): הדרך הישנה אך עדיין מועילה – פשוט תשאלו את הכלים! צרו לעצמכם רשימה של שאילתות מפתח שמשקפות את התחום שלכם. פעם בכמה שבועות, הריצו אותן ב-ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude וכו', ותראו מה יוצא. האם התשובות כוללות אתכם? האם ציטוטים/קישורים כלשהם שלכם? זה קצת סיזיפי, אבל נותן תחושה איפה אתם עומדים. אפילו אפשר לעשות את זה אוטומטי: יש API לחלק מהמודלים, אפשר לכתוב סקריפט ששואל את אותן 50 שאלות ומנתח את התשובה לטקסט המותג שלכם. חברות גדולות אולי כבר עושות את זה. ככלי עצמאי – כבר ראינו שמתחילים להציע (Goodfind וכד'). אבל גם בלי כלי – זה שיעורי בית שכדאי לעשות. ותוכלו לשנות ניסוחים ולבדוק שוב: אם שאלה בנוסח X לא הביאה אתכם, נסו בנוסח Y. כך אולי תגלו שאם המשתמש שואל בצורה מסוימת אתם כן עולים, ובאחרת לא. זה מידע חשוב – אולי צריך להתאים את התוכן כך שיתפוס גם את הנוסח השני (נניח, להוסיף לתוכן מונחים חלופיים שהמשתמשים משתמשים בהם בשאלות).
  
  
• מעקב conversion ורווחיות: נניח וזיהיתם שאתם מתחילים לקבל תנועה מכלי AI – מה הלאה? שימו את זה כערוץ מעקב ב-CRM. לדוגמה, הוסיפו בערוץ השיווק שלכם קטגוריה "Lead מקור: Generative AI". כך כשתגיע ליד (טופס, הרשמה) תוכלו לתייג אותו אם זיהיתם שההפניה במקור הייתה ChatGPT או Bing Chat. לאורך זמן, תוכלו למדוד אפילו ROI ל-GEO: האם הלידים מהערוץ הזה סוגרים יותר/פחות עסקאות, מה הערך שלהם וכו’. Walker Sands דיווחו למשל שהם עוזרים ללקוחות להגדיר את Generative AI כערוץ מוביל במערכות שלהם בשביל ניתוחי החזר השקעה. זה אולי מתקדם, אבל שווה לחשוב קדימה: אם חלק נכבד מהטראפיק בעתיד יבוא ככה, נרצה לדעת האם הוא איכותי.
  
  

מבט לעתיד: מגמות GEO ב-2025 והלאה

• האצת שילוב ה-AI בכל מקום: כפי שראינו, אפל, גוגל, מיקרוסופט – כולם דוחפים AI לפנים המשתמש. Windows 11 כבר כולל את Copilot (שמבוסס על Bing Chat) בכל חלון. גוגל משלבת תשובות גנרטיביות ישר בדף החיפוש ובקרוב אולי גם בכרום. מתחרים קטנים כמו Brave מנסים את כוחם בחיפוש AI. אפילו אמזון הכריזה על שיפורים ב-Alexa להבנת שאלות מורכבות. העולם הולך לכיוון שבו AI הוא "הדלת הקדמית" להרבה מידע ושירותים. עבור משווקים, המשמעות היא שצריך לחשוב GEO גם מחוץ להקשר של חיפוש ווב קלאסי. למשל, אולי נרצה ש-Siri תכיר את האפליקציה שלנו ותציע אותה, או ש-AI מובנה ברכב (כן, גם זה יבוא) ידע להמליץ על המסעדה שלנו כשנשאל "איפה כדאי לעצור?".
  
  
• שינויים תכופים ודינמיות: מומחי GEO מדווחים שמה שעובד היום עלול להשתנות עם גרסת מודל חדשה מחר. מודלים משתפרים, מקורות האימון מתעדכנים, וייתכן שגם הכללים ישתנו (למשל OpenAI עלולה להחליט לצטט מקורות באופן גורף בעתיד – זה ישנה המון דברים; או גוגל יכולה להגביר/להנמיך את כמות הציטוטים בתשובות SGE). צריך לגשת ל-GEO ברוח של ניסוי מתמיד. מי שבקיא בהיסטוריה של SEO זוכר תקופות של עדכוני גוגל אלגוריתמיים (פנדה, פינגווין וכו') שטלטלו את הדירוגים – גם כאן יכולות להיות "רעידות אדמה" כאשר מודל מתעדכן. לכן: גמישות היא שם המשחק. לבנות אסטרטגיה ארוכת טווח, אבל גם להיות מוכנים לתקן מסלול ומהר כשהדאטה מראה שמשהו השתנה.
  
  
• קונסולידציה של כלים – ואולי פלטפורמה אחת שתשלוט?: בתחום ה-SEO, היו המון כלים, אבל אף אחד לא "בעלות מלאה" כי גוגל החזיקה את המפתחות. ב-GEO, יש הזדמנות ששירות או פלטפורמה יהפוך למרכזי. ייתכן שנראה חברה גדולה (אולי אותה Semrush/Ahrefs) שתרכוש כמה סטארטאפים ותציע מערכת אחת לניהול GEO: מלמידה, דרך אופטימיזציה ועד מדידה. המשמעות למשווקים: יכול להיות שבעתיד הקרוב תהיה פלטפורמת GEO מקיפה שבה אפשר להזין את התוכן, ושהיא תחבר לאיפה שצריך (אולי אפילו תציע "לתדרך" את המודל ישירות, כמו לייצר קמפיינים בזמן אמת למודל). זה נשמע כמו מדע בדיוני, אבל משקיעים כבר מדברים על זה – ראו באנדורי (a16z) שאומרים שהחברות שינצחו ב-GEO הן אלה שלא רק מודדות אלא יוצרות פעולה – שיגרמו לשינוי בהתנהגות המודל, אולי דרך fine-tuning או הזנת דאטה שוטפת. במילים אחרות, השאיפה היא "לעצב" את הזיכרון של המודל לטובת המותג – ושירות כזה יהפוך להיות הערוץ השיווקי כשלעצמו. נשמע מופרך? אולי, אבל אם תחשבו, פייסבוק וגוגל אדס די עשו זאת בפרסום ממומן – הן הפכו להיות התווך העיקרי בין מותגים ללקוחות. ייתכן מאוד שייבנה ערוץ מדיה חדש – "מדיה גנרטיבית" – שבו מותגים יתחרו בתשלום או בעבודה כדי "להיות בראש של הבינה".
  
  
• אתגר האמון והדיוק: אסור לשכוח – מודלים גנרטיביים ידועים לשמצה בכך שלעתים הם "hallucinate" – ממציאים דברים. הם גם עלולים לתת תשובות שגויות או משמיצות. כבר היו מקרים שמודל AI הזכיר מותג בהקשר לא נכון, או סיפר "עובדות" שגויות עליו. לכן חלק מהמאמץ ב-GEO הוא גם ניטור מוניטין. לא מספיק לוודא שמזכירים אתכם – חשוב מה אומרים. בדיוק כמו בניהול מוניטין SEO (ORM) שבו רצינו לדחוק תוצאות שליליות בגוגל, כאן אולי נרצה "לחנך" את המודל לתקן טעויות. איך עושים זאת? אם המודל הוא קופסה סגורה כמו ChatGPT, קשה לשנותו אלא דרך פידבק למפתחים. אבל מודלים שמתעדכנים מהווב (כמו Bard) – אפשר עקרונית לפרסם תוכן מתקן ולנסות לגרום לו להיסרק (למשל פוסט "מיתוסים על X והאמת" כדי שמודל שלמד משהו שגוי יראה את התיקון). זו חזית מעניינת – ניהול מוניטין מול בינה מלאכותית – ובהחלט משהו לחשוב עליו בשנה הקרובה.
  
  
• מעורבות אנושית ורגולציה: ייתכן ובעתיד יהיה חובה רגולטורית לציין מקורות בתשובות AI, או שתהיה דרך למקור לאותת "המידע הזה שלי". כבר מדברים על תקני "robot.txt 2.0" או פרוטוקולים לדאטה עבור AI. אם זה יקרה, בעלי אתרים ירוויחו יותר שליטה: אולי תוכלו להגיש למנועי AI עדכון למידע, או לפחות לקבל קרדיט. 2025 אולי מוקדמת מדי לזה, אבל המגמה בכיוון. לכן, עיקבו אחרי חדשות בתחום הזה. זה יכול לשנות את דפוסי ה-GEO מקצה לקצה (למשל, אם OpenAI תחויב לצטט מקורות – אז "עמוד 1 ב-ChatGPT" יהפוך למושג מוחשי כמו עמוד 1 בגוגל).
  
  

סיכום: הצעד הבא עבורכם