מיתוג בעולם הבינה המלאכותית: איך זה קשור לקידום במנועי AI?
המהפכה של החיפוש מבוסס ה- AI טורפת את הקלפים. מנועי חיפוש חדשים כמו Google AI Overviews, Google AI Mode ו-ChatGPT כבר לא מציגים תוצאות זהות – וב־62% מהמקרים הם ממליצים על מותגים שונים לגמרי, כך עולה ממחקר של BrightEdge.
.png)
תוצאות המחקר מדגישות מה שרובנו כבר יודעים: לא מספיק להופיע גבוה בגוגל. השאלה האמיתית היא מי יצליח לחדור גם לעולמות של תוצאות ה- AI.
מתוך זה נולד דיון אסטרטגי: מה חשוב יותר – מיתוג חזק או תוכן פונקציונלי שמייצר ערך?
פערים בהופעת מותגים בין פלטפורמות AI
מחקר של BrightEdge גילה פער משמעותי: בכ־62% מהשאילתות ChatGPT, Google AIO ו- Google AI Mode מציגים מותגים שונים. המחקר חשף שכל פלטפורמת AI מתנהגת אחרת, באופן הבא:
- ChatGPT – נוטה להזכיר מותגים מוכרים, על בסיס הדאטה ההיסטורי של האימון. הוא "זוכר" מותגים שנבנו לאורך זמן ולא תמיד נשען על מקורות חיים ועדכניים.
- Google AI Overviews (AIO) – הפלטפורמה הפתוחה ביותר, עם מעל 6 מותגים בממוצע בכל שאילתה. זהו חלון הזדמנויות עצום למי שמוכן לייצר תוכן רחב ומותאם.
- Google AI Mode – סלקטיבי מאוד: מעט מותגים עוברים את הסף, אך מי שנכנס – זוכה לאמון גבוה וציטוטים בעלי משקל כבד.
המשמעות: אין "מנצח יחיד". רק 17% מהשאילתות הובילו להופעת אותם מותגים בכל שלוש הפלטפורמות. כלומר, ביותר מ־80% מהמקרים – קיימת הזדמנות לעקוף מתחרים.
כיצד לאמן את ה- L.L.M לזכירות גבוהה יותר של המותג?
במודלי LLM שלושה גורמים מרכזיים משפיעים על הסיכוי שמותג יופיע כתשובה מומלצת.
כשמודלי שפה גדולים “לומדים את העולם”, הם לא בונים טבלה מסודרת של מותגים, אלא מפסלים בהדרגה זיכרון סטטיסטי מתוך כמויות עצומות של טקסט.
התהליך הזה מכונה סמנטיקה התפלגותית, שבו המשמעות נקבעת לפי ההקשרים שחוזרים שוב ושוב. כך נוצר שדה סמנטי שמחבר בין מותגים לנושאי הליבה שלהם ומגדיל את סיכויי ההמלצה.
בתוך מאסת המידע הזו, ישנם 3 פרמטרים עיקריים משפיעים על הסיכוי שמותג יקפוץ למודל כתגובה מומלצת:
- תדירות (Frequency)
- בולטות (Prominence)
- הקשר חזק (Contextual Embedding Strength)
תדירות: כמה פעמים המודל “פוגש” אתכם
ככל שהמותג מופיע יותר פעמים במקורות אימון איכותיים - אתרי תוכן מהימנים, תקצירי מחקר, חדשות, דוחות - כך נבנית נוכחות תודעתית חזקה יותר במודל. הופעות רבות (לא ספאם) גורמות לכך שבזמן יצירת תשובה, שם המותג “זמין במוח” של המודל.
למה זה עובד? LLMs לומדים מתבניות חזרתיות. כשאותו שם, אותו ניסוח ואותן טענות מופיעים שוב ושוב בהקשרים אמינים, המודל מקדם את הסבירות שהוא יישלף החוצה בשאלה המתאימה.
איך מתרגמים את זה למעשים? (בלי להפוך לספאמרים)
- פרסמו בקביעות תוכן מועיל ושיטתי באתר שלכם - מדריכים, דוחות נתונים, מקרי בוחן, תשובות לשאלות חיפוש נפוצות
- תדאגו לנוכחות חיצונית: מאמרי אורח, אזכורים במדיה מקצועית, ניירות עמדה/מחקר קצרים (גם PDF/CSV שמזמינים ציטוט)
- שמרו על עקביות בשם (אותו שם מותג/מונחי ליבה)
בולטות: איפה ובאיזו עוצמה מזכירים אתכם
לא רק כמה פעמים מופיעים, אלא איפה. אזכור בכותרת, ב-H1/H2, בפתיח, בטקסט עוגן של קישורים, בכיתובי תמונה - “שוקל” יותר מאזכור אגבי בשורה 47 באמצע פסקה צדדית. כששם המותג מופיע במיקומים מרכזיים ובמבנה HTML ברור, למודל קל יותר להבין שזה חשוב.
למה זה עובד? קורפוסי אימון (אוספי טקסטים לאימון מודלים) רבים מגיעים מהאינטרנט, וה-HTML נושא היררכיה: כותרת, כותרות משנה, רשימות, קישורים. מודלים שלומדים על טקסט כזה מרוויחים גם רמזים מבניים. אזכור מרכזי מאותת: “זה הלב של העמוד”.
איך מחזקים בולטות בצורה חכמה?
- תנו למותג מקום בכותרת/פתיח כשזה טבעי (אל תדחפו אותו בכוח)
- תשתמשו בטקסטי עוגן תיאוריים (“מדריך ה-AI של BrandX”) ולא “לחצו כאן”
- תייגו נכון סכמות (Article/Organization/FAQ/HowTo) כדי לחזק את ההיררכיה ואת ההקשר
- תשקיעו ב-PR איכותי שמכניס אתכם לכותרות של כתבות סקירה/מחקר, לא רק לתחתית העמוד
הקונטקסט הוא המלך: למה מצטטים אתכם?
המודל לא זוכר רק שמות, אלא גם קשרים. אם מותג X מופיע שוב ושוב לצד נושאי ליבה Y,Z (למשל “BrandX + אופטימיזציה למנועי חיפוש", "BrandX + מדדי מהירות אתר”), נוצר ייצוג סמנטי שבו המותג משויך עמוק לנושאים האלה. כששאלה נוגעת לנושא Y - המותג עולה.
למה זה עובד? זו הליבה של סמנטיקה התפלגותית: ישויות שנמצאות יחד בהקשר חוזר נלמדות כקשורות. ב-LLM זה מתבטא ב”אמבדינגים”: מרחב משמעות שבו הקרבה בין נקודות מייצגת קשר רעיוני.
מה עושים כדי לחזק את ההקשרים הנכונים?
- בנו אשכולות תוכן סביב נושאי ליבה (Topic Clusters), לקשור ביניהם פנימית, ולהראות עומק - לא רק פוסט בודד
- הציגו נתונים ומקרי בוחן שמבססים מומחיות (גרפים, טבלאות, שיטות עבודה)
- השתמשו בסכימות וב- SAMEAS כדי לקבע זהות וקשרים לישות (ויקיפדיה/לינקדאין/יוטיוב וכו')
- שמרו על שפה עקבית: אותם מונחים, אותן קטגוריות, אותה מסגרת מושגית
מי שיבנה מותג פונקציונלי ינצח גם בעולם החיפוש
לסיכום בעולם ה־ AI, מיתוג לבדו כבר לא מספיק. גם תוכן פונקציונלי לבדו לא - הנוסחה המנצחת מחברת ביניהם יחד עם מודל EEAT - שמאותת למנועי חיפוש ול-AI שהתוכן שלכם לא רק מועיל, אלא גם מבוסס ומגורם סמכותי.
המנצחים יהיו אלה שישכילו לחבר בין מותג חזק, מזוהה ובעל אמון ולגבות אותו בתוכן שימושי, SEO טכני ו- GEO מותאם לפלטפורמות השונות.
במילים אחרות: העתיד שייך למותגים שיודעים להיות גם אמינים וגם מועילים – כאלה שנותנים תשובה אמיתית, ונשארים בזיכרון הרבה אחרי שהשאילתה נסגרה.
SEO של 2025 הוא קודם כל תשתית שמבינה כוונת חיפוש ומשדרת את הסיגנלים שה- AI אוהב. כשעובדים נכון - מספקים תשובות לשאלות, מטמיעים סכמות רלוונטיות, משפרים את ה-UX באתר ומוכיחים את האמינות של האתר — נכנסים גם לתשובות ה-AI וגם לתוצאות הרגילות.
אצלנו במוזה דיגיטל שירות ה- SEO וה- GEO (אופטימיזציה למנועי חיפוש ג'נרטיביים) הם שירות אחד משולב ואינהרנטי.
אם מנועי חיפוש לא מבדילים בין קידום קלאסי ל- AI, למה שאנחנו נעשה את זה?
AI הוא קיצור דרך, אבל הוא לא כל הדרך.
בסוף מי שקובע את המסרים, למי אומרים אותם ואיזה ערך מביאים חייב להיות אדם ולא מכונה. בני אדם צריכים להמשיך להכתיב את הפלואו ואת מקרי הבוחן וככה מתקבל תוכן שהוא אנושי, אמין ומשרת את המטרות העסקיות.
כדי לקבל תמונת מצב אמיתית, מפרידים בין מי שכבר חיפשו את שם המותג לבין מי שחיפשו ביטויים כלליים ורלוונטיים (לא-מותג), כי החיפושים הלא-מותגיים הם אלה שמראים באמת את התרומה של ה-SEO בהבאת קהל חדש.
בסופו של דבר לא מודדים מיקומים, אלא את ההכנסה האורגנית התוספתית ביחס להשקעה — והיא נבנית לאורך זמן, כי קידום אורגני הוא תהליך: הרווחים מצטברים לאט אך נשמרים לאורך זמן.
