קבלו את ה-SEO החדש - GEO
- ShivuKey
- 15 minutes ago
- 2 min read
איך אופטימיזציה לעולמות ה-AI מחליפה את החוקים של SEO
בעשור האחרון כולנו התרגלנו לחשוב במונחים של SEO - אופטימיזציה למנועי חיפוש. ניתחנו מילות מפתח, בדקנו קישורים חיצוניים, קידמנו דפים אורגניים בגוגל וניסינו להבין איך האלגוריתם חושב.
אבל בתוך שנתיים בלבד, הופיע שחקן חדש־ישן שמסובב את חוקי התנועה ברשת: מנועי מחוללי־תוכן (Generative Engines) כמו ChatGPT, Gemini, Claude ועוד. המשתמשים כבר לא "מחפשים בגוגל", הם שואלים ב-AI.
מכאן נולד התחום החדש והמדובר - GEO – Generative Engine Optimization.
כלומר, לא איך אנחנו מקדמים אתר לראש תוצאות החיפוש, אלא איך אנחנו גורמים ל-ChatGPT, Gemini ואחרים להציג אותנו כתשובה.
למה בכלל צריך GEO?
אם עד היום Google היה השער למידע, היום המשתמש נכנס ל-ChatGPT, כותב שאלה, מקבל תשובה אחת (תלויית הפרסונה שלו) - בלי קישורים, בלי רשימות, בלי התלבטות.
אם בעבר היינו "מתחרים" על עמוד ראשון, היום המתחרים נלחמים על מקום אחד - התשובה עצמה. העולם החדש הוא עולם שבו אין “דירוג”, אלא נוכחות בתוך התשובה עצמה.
לכן, מי שלא מופיע בתשובות ה-AI פשוט לא קיים בתודעת המשתמש, גם אם האתר שלו מופיע במקום ראשון בגוגל.
GEO ≠ SEO
בעוד ש-SEO מתמקד בדירוג של גוגל, GEO מתמקד בשלושה דברים עיקריים:
זמינות המידע שלך למודלים
מבנה תוכן שמאפשר ל-LLM להבין
נוכחות ברשת הנתמכת ע"י המודלים
מה זה אומר בפועל?
ב-SEO אתה חושב על מילת מפתח, ואילו ב-GEO אתה חושב על שאלה של משתמש.
ב-SEO אתה כותב "מאמר אמין" לגוגל, ואילו ב-GEO אתה כותב תוכן שמנוע AI יכול לשאוב ולצטט.
לאור זאת, יש לבצע התאמה לשאלות טבעיות שעולות בשיחה, לא למילות מפתח!
עבור SEO: “עורך דין נדל"ן תל אביב מחיר” ואילו עבור GEO: “כמה עולה עורך דין נדל"ן בתל אביב?”
צריך לזכור כל הזמן שמודלים של AI מתבססים על שפה אנושית, ולא על מחרוזות קלאסיות ומילות מפתח.
מה עושים כדי לשפר GEO?
כותבים תוכן שמתאים לשאלות ולא למילות מפתח
לדוגמה:
מה המחיר הממוצע?
איך מתחילים?
מה היתרונות?
מה הסיכונים?
השוואות
משתמשים במבנה שה-AI יודע לעכל
כותרות ברורות (עדיף במבנה של שאלה)
פסקאות קצרות
להוסיף איזור ייעודי של Q&A
בולטים (נקודות)
סיכומים
דוגמאות
מאמרים ארוכים וחינוכיים
ה-AI מעדיף תוכן שמסביר לעומק - לא “מאמר שיווקי”, אלא מדריך.
שקיפות של מחירים
מודלים אוהבים מספרים. למה? כי זה נתון מדיד.
עדכון ידע תקופתי
ה-AI אוהב “up to date knowledge”. כדאי לבצע באתר עדכונים תדירים ולציין זאת בגוף המאמר.
נוכחות במאגרי ידע ציבוריים
שווה להשקיע ולהתפרסם במקורות מהם שואב ה-LLM את ה"ידע" שלו:
Wikipedia
Medium
Quora
Reddit
Answers & Questions
LinkedIn articles
Stack Overflow
איך יודעים אם העבודה הקשה מניבה פירות?
ישנם מספר מדדים להבנה שיש תוצאות:
משתמשים מגיעים ושואלים “ראיתי ב-ChatGPT”
פניות אורגניות דרך וואטסאפ
תנועה לא מסומנת
חיפושי מותג
מכירות אונליין ללא פרסום
במילים אחרות, פתאום יש "קפיצה" לא מוסברת בפעילות העסק.
סיכום
ה- GEO הוא לא רק “עוד טכניקה לשיווק”, אלא שינוי מהותי בדרך שבה מידע נצרך בעידן ה-AI.
אם פעם נלחמנו על מקום ראשון בגוגל, ויכולנו להסתפק להיות בטופ של תוצאות העמוד הראשון, היום זה כבר פחות רלבנטי; ה-LLM מציג מבחר מצומצם של אפשרויות לשאלות המשתמשים, כך שאם אתה לא במקום הראשון, כנראה שפספסת את ההזדמנות שלך.
אז מה עושים? מקדמים!
Comments