AI-generated content page tailored to a specific user

אם זה לא מסמל את המסמר האחרון בארון הקבורה של הטראפיק אני לא יודע מה כן

הרעיון פשוט: נכון שאתם מחפשים בגוגל כדי להגיע לעמוד באתר מסוים בסופו של דבר? אז דמיינו שבמקום תוצאות חיפוש של עמודים אתם מקבלים את העמוד עצמו, רק כזה שנוצר עבורכם בזמן אמת (!) על ידי גוגל, בתוך תוצאות החיפוש.

למעשה תוצאות החיפוש הופכות לאותו עמוד נחיתה במקום העמוד שבסופו של דבר הייתם אמורים להגיע אליו.

מבולבלים? תמשיכו לקרוא…

איך בכלל הגענו לכאן? הדרך של גוגל לעולם בלי קליקים

בואו נהיה כנים, לאף אחד אין באמת כוונה להגיע לעמוד או אתר אינטרנט כשהוא מבצע חיפוש בגוגל.

כלומר אנחנו כן, אבל רק כי התרגלנו שזה האמצעי להשגת המטרה. בסוף אנחנו בסך הכל רוצים להגיע למקום שבו נקבל מענה לצורך שיש לנו. אז למה שלא נקבל את המענה לצורך הזה כבר בתוצאות החיפוש?

גוגל כבר מזמן הבינה את זה והתחילה לסלול לשם את הדרך בשלבים:

• (2011) SERP Features: זה התחיל כששאלנו “כמה עולה טיסה לברצלונה” או “מה מזג האוויר” וקיבלנו ווידג׳טים אינטראקטיביים של גוגל טיסות או תחזית מזג אוויר.
• (2014) Featured Snippets: עלינו מדרגה כששאלנו “באיזה תאריך יוצא פסח השנה” או “מה המיקוד של רחוב הרצל בתל אביב” וקיבלנו תשובה קצרה בראש עמוד תוצאות החיפוש.
• (2016) Position Zero: שגם זה נקרא Featured Snippet, אבל הפעם הוא השתדרג. גוגל כבר לא רק שלפה נתון קצר, אלא “גזרה” פסקה שלמה מעמוד אינטרנט שענתה בדיוק על מה שחיפשתי והציגה אותה בתוצאות החיפוש.
• (2024) AI Overviews: עליית שלב משמעותית, גוגל התחילה להשתמש ב-AI כדי לסכם מידע ממקורות שונים לתשובה אחת מפורטת עם רפרנסים.
• (?) AI-generated Pages: אין לזה עדיין שם רשמי ולא ידוע מתי ייכנס לתוקף, אבל זה הצעד הבא שמתואר בפטנט והוא יצירת עמוד תוכן שלם, מעוצב ומותאם אישית ל-Intent של הגולש בזמן אמת.

דיברנו לראשונה על המונח “Zero Click” עוד ביולי 2024 בניתוח הדו”ח של Datos שמצא כי 42% מהמשתמשים מחפשים בגוגל בלי להמשיך, והנה כמה שנים אחרי והפטנט החדש של גוגל מקרב אותנו לשם בצעדי ענק.

כבר היום עוד לפני שהפטנט משתלב בתוצאות החיפוש אפשר לקבל מענה כבר במעמד תוצאות החיפוש של גוגל: מידע על מניות, מתכונים, מזג אוויר, רכישת מוצרים דרך גוגל שופינג, הזמנת מלונות, טיסות, מציאת עסקים מקומיים עם Google My Business, כותרות של חדשות אחרונות מתוך Top Stories של Google News והרשימה עוד ארוכה… במילים אחרות, גוגל כבר מזמן לא רק מפנה אותנו למקומות שבהם נמצאות התשובות אלא הופכת בהדרגה למקום שבו התשובות עצמן נמצאות, הפטנט החדש משלים את המהלך.

איך הפטנט החדש של גוגל עובד?

הפטנט מתאר מערכת שהיא הרבה מעבר ל-“צ’אטבוט AI שכותב תשובה”. מדובר במכונה משומנת של הרכבת רכיבים בזמן אמת בהתאמה מלאה למשתמש וכוללת מספר שלבים:

• שלב 1: פירוק השאילתה לכוונת גולש (Intent)
  המערכת לא מחפשת רק מילות מפתח אלא מנתחת מה המשתמש באמת רוצה להשיג. האם הוא בשלב המחקר? האם הוא רוצה להשוות מחירים? האם הוא מחפש הוראות הפעלה?
• שלב 2: בחירת סוגי תוכן
  במקום לשלוף דף אינטרנט מוכן, המערכת סורקת את האינדקס של גוגל ושולפת “חלקי מידע”. זה יכול להיות טקסט מאתר א’, טבלת מפרט טכני מאתר ב’, וסרטון הדגמה מיוטיוב.
• שלב 3: יצירת מבנה עמוד
  כאן קורה הקסם וזה הבסיס של הפטנט: עיצוב מלא של העמוד שהגולש יקבל. גוגל ממש מחליט איפה לשים את התמונה (אם בכלל), האם להוסיף כפתור הנעה לפעולה (CTA) ואיך לסדר את המידע בצורה שתיתן למשתמש מענה מלא.
• שלב 4: ציון איכות השוואתי
  אחרי שעמוד ה-AI מוכן, המערכת מבצעת חישוב מהיר בזמן אמת האם הוא מספק ערך גבוה יותר מהדפים הקיימים באינדקס? אם התשובה היא כן, הגולש יקבל את העמוד שנוצר עבורו. אם לא, הוא יקבל את רשימת הלינקים המסורתית שכולנו מכירים.

איך גוגל תדע להתאים את הדף למשתמש?

כדי שפרסונליזציה כזו באמת תצליח לעבוד, גוגל חייבת להכיר אתכם טוב יותר ממה שאתם מכירים את עצמכם. לפי פירוט הפטנט, המערכת נשענת על כמה רכיבי מידע קריטיים:

• פרופיל המשתמש המחובר (User Graph): ברגע שאתם מחוברים לחשבון הגוגל שלכם, המערכת ניגשת להעדפות היסטוריות, תחומי עניין ודפוסי התנהגות קודמים.
• היסטוריית אינטראקציות: גוגל לומדת מה עבד לכם בעבר. אם בכל פעם שחיפשתם מוצר הקלקתם על סרטוני וידאו, דף ה-AI שהיא תייצר עבורכם יהיה עשיר בנגני וידאו. אם אתם אנשים של נתונים יבשים, תקבלו דף מלא בטבלאות ובגרפים וכו’.
• אותות הקשר (Contextual Signals): המערכת מזהה אם אתם בדרכים (דרך המובייל) ומחפשים משהו קצר ותמציתי, או יושבים מול הדסקטופ ומסוגלים לצרוך תוכן ארוך ומעמיק יותר.
• למידה בזמן אמת: המערכת מודדת כמה זמן שהיתם בדף ה-AI שנוצר עבורכם. לא הייתם מרוצים? בפעם הבאה היא תייצר מבנה אחר לחלוטין.

ההערכה שלי היא שהלמידה בזמן אמת תהיה ממש מהירה בגלל כמות החיפושים הגבוהה שיש לכולנו בגוגל. המשמעות היא שככל שדף ה-AI שהמערכת תיצור יהיה מדויק יותר, כך פחות יוצגו תוצאות החיפוש הקלאסיות למשתמשים.

הניתוח שלי לעתיד בלי קליקים

אני הולך לקחת כאן סיכון קטן ולהגיד משהו שאולי יישמע קיצוני לחלק מהאנשים:

מהנסיון שלי בתחום החיפוש, התנודות בשוק, הפיצ’רים והמחקרים שאני נחשף אליהם לאחרונה, אני מאמין שבתוך 2-5 שנים אנשים כמעט ולא ייכנסו יותר לאתרי אינטרנט במסע לקוח שמתחיל בערוץ החיפוש!

בעולם החדש שבו מנוע החיפוש יבנה את התשובה בעצמו, האתר כבר לא יהיה היעד אלא סוג של מחסן נתונים. גוגל תבוא, תשאב את המידע הייחודי שלכם, את המחירים, הביקורות והנתונים, ותטמיע אותם בתוך הדף שהיא בונה למשתמש בזמן אמת עבור הצורך הרגעי שלו. במציאות כזו, השאלה כבר לא תהיה איך להביא גולשים לאתר, אלא איך לגרום ל-AI לבחור דווקא בנתונים שלכם כחלק מהתשובה שהוא מציג.

באותו רגע גם הרבה מסוגי התוכן שהכרנו פשוט יאבדו את המשמעות שלהם. כל אותם אתרי מאמרים שמייצרים תוכן גנרי רק כדי לדרג בגוגל יגלו מהר מאוד שאין להם יתרון אמיתי. מודלים גנרטיביים יודעים כבר היום לכתוב תוכן כללי מהר וטוב יותר. מה שכן יישאר בעל ערך הוא משהו שאי אפשר להעתיק בקלות: נתונים מקוריים, ניסיון מהשטח, תובנות אמיתיות, ודעה אנושית שיש לה חתימה אישית (וזה גם המקום שבו כל עולם האופטימיזציה עומד להשתנות והערך של GEO חשוב מתמיד).

ואם זה נשמע תיאורטי מדי, כדאי לזכור שגם מודל הפרסום הממומן כבר מתחיל להשתנות לכיוון הזה. ביולי 2025 כתבתי על המחקר של גוגל על מודעות ממומנות שיווצרו בזמן אמת כחלק מהטקסט שה-AI כותב (פרסמתי את זה במקור באנגלית באתר Search Engine Land). הרכבת יצאה, זה רק עניין של זמן עד שנראה את זה בשטח.

שאלות ותשובות על הפטנט החדש של גוגל

מהו הפטנט החדש של גוגל על עמודי תוכן שנוצרים ב-AI?

הפטנט של גוגל, בשם “AI-generated content page tailored to a specific user”, מתאר מערכת שיוצרת עמוד תוכן מלא בזמן אמת בתוך תוצאות החיפוש. במקום להציג רשימת קישורים לאתרים, גוגל יכולה להרכיב עמוד חדש שמכיל מידע ממספר מקורות ומותאם אישית לכוונת המשתמש.

איך עמוד AI שנוצר בזמן אמת שונה מתוצאות חיפוש רגילות?

בתוצאות חיפוש רגילות, גוגל מציגה קישורים לדפי אינטרנט קיימים. במודל המתואר בפטנט, גוגל יוצרת עמוד חדש לחלוטין המורכב מחלקי מידע שונים, כגון טקסטים, טבלאות וסרטונים, שמספקים תשובה מלאה לשאלה של המשתמש.

איך גוגל תחליט איזה מידע להציג בעמוד ה-AI?

לפי הפטנט, התהליך כולל ארבעה שלבים עיקריים:

1. ניתוח כוונת החיפוש של המשתמש (Search Intent)
2. שליפת מידע ממקורות שונים באינדקס
3. יצירת מבנה עמוד מותאם אישית
4. בדיקת איכות והשוואה מול דפי אינטרנט קיימים

רק אם העמוד שנוצר מספק ערך גבוה יותר, הוא יוצג למשתמש במקום רשימת התוצאות המסורתית.

איזה מידע גוגל משתמשת בו כדי להתאים את התוכן למשתמש?

המערכת מתבססת על כמה מקורות מידע מרכזיים:

• פרופיל המשתמש בחשבון Google (User Graph)
• היסטוריית אינטראקציות עם תוצאות חיפוש
• אותות הקשר כמו מכשיר, מיקום או זמן
• נתוני שימוש בזמן אמת שמאפשרים למערכת ללמוד מה עובד טוב יותר

האם הפטנט הזה קשור ל-AI Overviews?

כן. AI Overviews הם שלב קודם בהתפתחות החיפוש. בעוד AI Overviews מסכמים מידע ממספר מקורות בתשובה אחת, הפטנט החדש מתאר יצירת עמוד תוכן שלם ומעוצב, שמחליף לחלוטין את רשימת הקישורים המסורתית.

מה המשמעות של הפטנט עבור אתרים ומנהלי שיווק?

אם מודל כזה ייושם בפועל, ייתכן שמספר הקליקים לאתרי אינטרנט יירד משמעותית. במקום להביא משתמשים לאתר, האתגר יהיה לגרום למנועי AI להשתמש במידע מהאתר כחלק מהתשובה שהם מייצרים.

מהו Zero-Click Search ולמה הוא חשוב בהקשר הזה?

Zero-Click Search מתאר מצב שבו המשתמש מקבל תשובה ישירות בתוצאות החיפוש ואינו נכנס לאתר חיצוני. מחקר של Datos מצא שכ-42% מהחיפושים בגוגל כבר מסתיימים ללא קליק, והפטנט החדש עשוי להגדיל את המספר הזה.

איזה סוג תוכן יהיה בעל ערך בעולם שבו AI בונה את התשובות?

תוכן גנרי יהיה פחות רלוונטי, כי מודלים גנרטיביים יכולים ליצור אותו בעצמם. מה שיישאר בעל ערך הוא תוכן שקשה להעתיק, כמו: נתונים מקוריים, מחקרים וניתוחים, ניסיון מקצועי מהשטח, תובנות ודעות אנושיות ייחודיות.

איך הפרסום הדיגיטלי עשוי להשתנות בעקבות המגמה הזו?

מחקרים ופטנטים של גוגל מצביעים על מודלים שבהם מודעות פרסום ייווצרו בזמן אמת בתוך התשובות של AI, בהתאם למכרז בין מפרסמים ולכוונת המשתמש.

האם זה באמת אומר ש”עידן הקליקים” עומד להסתיים?

לא בהכרח באופן מוחלט, אך המגמה ברורה: ככל שמנועי חיפוש ומודלי AI מספקים תשובות מלאות בתוך הפלטפורמה, תנועת המשתמשים לאתרים עשויה לרדת, והמאבק על נראות יעבור אל מערכות AI שמייצרות את התשובות עצמן.

אנשי SEO התרגלו לדבר שנים על טראפיק וקליקים, אבל אין לפרמטרים האלו יותר משמעות בעולם של Zero Click, אני מבין שקשה לעשות את השיפט הזה אבל רק ככה אנשי ה-SEO יצלחו את הטרנזישן שתעשיית החיפוש עוברת כרגע. כן, זה נחמד אם נצוטט בתשובות AI, זה נחמד אם נקבל מזה קצת טראפיק, אבל זה לא ה-KPI שאיתו מודדים הצלחה ב-GEO חברים. מחזיר אתכם לסרטון של ראנד פישקין מלפני 8 חודשים:

ועכשיו אחרי האובר דרמטיות אני עובר להסבר.

מה זה בכלל אומר “להופיע ב-AI”?

בעולם הקלאסי של ה-SEO, להופיע בתוצאות החיפוש היה פשוט להופיע עם האתר שלי בתור אחת מתוצאות החיפוש וכמובן עדיף בעמוד הראשון בגוגל שממנו רוב הגולשים לא ממשיכים הלאה.

לעומת זאת, בעולם של מודלי השפה “להופיע” זה ממש אומר להופיע עם שם המותג שלכם בגוף התשובה בפרומפטים שרלוונטיים לקטגוריה שלכם. הבעיה היא שהרבה מאד אנשים שעוסקים ב-SEO/GEO משום מה מתייחסים לציטוטים בתור “אני מופיע בתשובה”, אינדיקציה לשיקוף נראות, במקום להתייחס למהות האמיתית שלהם.

אני רוצה לשאול רגע בכנות: אם שמתי מדבקה קטנה עם הלוגו של העסק שלי מאחורי דוכן בקניון עמוס, האם זה אומר שאני “מופיע” בקניון? טכנית כן, אבל ההשפעה כמעט אפסית.

רוב כלי ה-AI Visibility וגם דוח הפרפורמנס AI החדש של בינג מתמקד בציטוטים (Citations), אותם לינקים קטנים ולחיצים שמופיעים בתור רפרנס לצד הפסקאות כחלק מהתשובה שה-AI יצר (רק במידה והמודל ביצע חיפוש).

הסיבה שמתמקדים בהם היא כי קל מאד למדוד אותם, למעשה כל אחד מכם יכול להתחבר ל-API של כל מודל שפה, לשלוח פרומפט ולקבל בחזרה את הציטוטים שעליהם המודל התבסס כדי ליצור את התשובה.

בפועל, הציטוטים האלה קטנים מבחינה ויזואלית ואני מתערב שכמעט אף אחד מכם מעולם לא לחץ עליהם. הם בסך הכל מתפקדים כמו הערות שוליים או קרדיט.

האם יש להם ערך בתהליך ה-GEO? כמובן שכן. אבל לא הערך שמנסים להציג “זה מראה איך אתה מופיע ב-AI”, זה לא!

אחד הדברים שאנחנו ב-Chatoptic ועוד כמה תוכנות בודדות בתחום ה-AI Visibility הבינו די מוקדם זה 2 דברים: להופיע ב-AI זה לא כשאתה מצוטט בתשובת AI, אין דבר כזה נראות ב-AI אלא יש רק נראות עבור פרסונה מסוימת.

לסיכום כי באמת הרחבתי על זה יותר מדי: ה-KPI היחיד שרלוונטי לנראות מותג בתשובות AI הוא הופעת המותג בתשובות AI, פשוטו כמשמעו

אם חיפשת “על איזו חברת ביטוח אתה ממליץ לי?”, הציפייה שלך היא לקבל שמות של חברות ולכן הסימן להצלחה עבור חברות בקטגוריה היא ששם החברה שלהם יופיע בגוף התשובה (זה שיש הסבר לצד כל שם שמגובה בציטוט שמפנה למקור עליו התבסס המודל זה אחלה, אבל לא זה מדד ההצלחה).

אז מה באמת הערך של ציטוטים בתהליך ה-GEO?

כדי להבין את הערך של ציטוטים (Citations), צריך קודם להבין איך מודלי שפה מייצרים תשובה (מי שרוצה להתעמק, כתבתי בעבר על מודל הטרנספורמר שהוא הבסיס והיסוד).

ברוב המקרים מדובר בארכיטקטורה מסוג (RAG (Retrieval Augmented Generation. כלומר, לפני שהמודל מנסח תשובה הוא עובר שלב שנקרא שליפה (Retrieval) שבו הוא שולף מקורות מידע רלוונטיים מהאינטרנט (אפשר לקרוא לזה גם Grounding). לאחר מכן מגיע שלב ה-Synthesis, שבו המידע שנמצא בשלב הקודם מסוכם ומעובד לתשובה.

ציטוטים משקפים את שלב ה-Retrieval. הם מלמדים את המודל שהעמוד שלכם עבר התאמה סמנטית לשאילתה ודורג בתור מספיק רלוונטי כדי שתישלף ממנה פסקה מסוימת שתופיע בתשובה (בתמורה לציטוט).

במילים אחרות, ציטוטים הם אינדיקציה לכך שהתוכן שלכם משתתף בתהליך יצירת התשובה וזה חשוב כי אם עמוד מצוטט, המשמעות היא:

• רלוונטיות: המודל מזהה בו ישות, נושא או מידע שמתאימים לכוונת השאילתה (Intent) וזה מאותת על סמכות.
• סמכות: אם ציטוטים חוזרים על עצמם מהאתר שלכם באותו תחום, זה עשוי להעיד שהאתר שלכם נתפס כמקור עקבי בנושא מסוים.
• זיהוי פערים: אם אתם מדורגים חזק בגוגל אך לא מצוטטים ב-AI, ייתכן שקיים פער בין SEO קלאסי לבין GEO.
• הגדלת אזכורי מותג חיצוניים: הציטוטים מאפשרים להבין אילו נכסים דיגיטליים נכנסים לשלב ה-Grounding של התשובה (מקור לנסות לשתול את המותג שלכם).

מה כולל הדשבורד החדש של בינג לניתוח ציטוטים?

אחרי שהבנו את הערך של הציטוטים (והעובדה שהם לא משקפים נראות מותג ב-AI!), בואו נעבור על הפיצ’רים בדוח החדש ב-Bing Webmaster Tools.

קודם כל הייעוד והמטרה של המערכת הזו היא לאפשר לבעלי אתרים להבין כיצד התוכן שלהם משמש מקור בתשובות AI ב-Copilot ובסיכומים גנרטיביים בתוצאות מנוע החיפוש Bing.

המערכת כוללת 5 רכיבים מרכזיים:

1. Total Citations (סך כל הציטוטים): מדד המציג כמה פעמים דפים מהאתר שלכם הוצגו כמקור בתשובות גנרטיביות בפרק זמן נבחר. חשוב להבין: המדד אינו משקף מיקום, בולטות או חשיבות בתוך התשובה, אלא עצם השימוש בעמוד כמקור.
2. Average Cited Pages (ממוצע עמודים מצוטטים): מציג כמה עמודים ייחודיים מהאתר הופיעו כמקורות בממוצע ליום. הנתון משקף דפוסי השתתפות כלליים בתשובות AI, אך אינו מעיד על דירוג או סמכות.
3. Grounding Queries (אותו גראונדינג שדיברתי עליו מקודם): מציג דגימה של ביטויי חיפוש שבאמצעותם נשלף התוכן מהאתר לצורך יצירת התשובה. אחלה כלי שמאפשר לנו להטמיע תתי שאילתות בעמודי תוכן קיימים כדי להגדיל את הסיכויים להיות מצוטטים.
4. Page-Level Citation Activity  (ציטוט פר URL): תצוגה ברמת עמוד המאפשרת לזהות אילו עמודים מצוטטים בתדירות הגבוהה ביותר. גם כאן מייקרוסופט מדגישה שזה לא משקף את חשיבות העמוד או דירוג מכל סוג שהוא.
5. מגמות לאורך זמן: גרף מגמות המציג שינוי בהיקף הציטוטים לאורך תקופה, ומאפשר לזהות עלייה או ירידה בהשתתפות התוכן בתשובות AI.

אז אם יש להם את כל הדאטה, למה הם לא מציגים נראות מותג בתשובות?

אי אפשר לדעת בוודאות, התאוריה שלי היא שברגע שמנוע חיפוש מתחיל לפרסם דוחות רשמיים על “כמה פעמים מותג הופיע בתוך תשובות AI”, זה כבר נראה כמו מנגנון דירוג פנימי ויכול להעלות שאלות על העדפה אלגוריתמית, הטיות אפשריות, והשפעה מסחרית. בעולם שבו פלטפורמות גדולות נמצאות תחת זכוכית מגדלת רגולטורית, חשיפת מדדי Brand Visibility עלולה להפוך במהירות לנושא רגיש.

מעבר לכך, בניגוד לדירוג קלאסי בגוגל, מודל שפה אינו דטרמיניסטי. אותה שאילתה יכולה להחזיר ניסוחים שונים, סדר מותגים שונה ולעיתים גם מותגים שונים. כדי למדוד “נראות מותג” בצורה משמעותית, צריך להגדיר עבור מי. עבור איזו פרסונה? באיזה הקשר? באיזו וריאציה של השאלה? זה כבר מחייב סימולציה שיטתית של פרסונות, כוונות חיפוש וסביבות שימוש שונות, ארוע שאולי בינג לא היו רוצים להיכנס אליו בשלב הזה.

במובן הזה, דווקא לכלים חיצוניים קל יותר “לשחק במשחק הזה”. הם אינם מחויבים לשקיפות רגולטורית באותה רמה, והם יכולים להריץ אלפי סימולציות פרסונה ולמדוד הופעות מותג בציר של הרבה פרסונות. ייתכן שמיקרוסופט עובדת על כיוון דומה, אין לדעת. אבל נכון לעכשיו, הבחירה להתמקד בציטוטים נראית כמו צעד שמרני ומדוד יותר.

איך מייקרוסופט ממליצה לשפר סיכוי לקבל ציטוט?

צוות ה-AI של מייקרוסופט ממליץ על מספר פעולות לשיפור הסיכויי להופיע עם ציטוט בתשובות AI (טיפים נוספים במאמר אחר שהם כתבו בעבר):

• העמקת תוכן והדגשת מומחיות
• שיפור מבנה ובהירות באמצעות כותרות, טבלאות ו-FAQ
• תמיכה בטענות באמצעות נתונים ומקורות
• עדכון שוטף של מידע
• יישור עקבי בין טקסט, תמונות ווידאו כדי למנוע עמימות

בנוסף, מודגשת חשיבות השימוש ב־IndexNow, שמאפשר לעדכן מנועי חיפוש בזמן אמת על שינויים בתוכן, וכן עדכון פרטי עסק דרך Bing Places for Business עבור שאילתות מבוססות מיקום.

אז איך כל המידע הזה עוזר למותג שלכם באמת להופיע בתוך תשובות AI?

אם להיות כנה, הוא לא מודד את זה.

ההמלצות של צוות ה-AI של מייקרוסופט מצוינות לשיפור הסיכוי לקבלת ציטוטים אבל ציטוט הוא מקור מידע, לא הופעה מותגית.

בעולם של Zero Click בו המשתמש צורך את התשובה עצמה ולא את המקורות שעזרו לבנות אותה, המדד האמיתי הוא לא “האם צוטטתי” אלא “האם שם המותג שלי מופיע בגוף התשובה ובאיזה הקשר”.

זו חשיבה אחרת לגמרי וככל שהשיח בתעשייה יתמקד בציטוטים בלבד, הוא יפספס את לב העניין.

עוד בנושא: 7 דברים שכלי AI Visibility וסוכנויות GEO לא היו רוצים שתדעו (נושא הציטוטים הופיע שם)

בפוסט רשמי שעלה לפני כמה ימים בבלוג של OpenAI הודיעה החברה כי היא מתחילה ניסוי מודעות בארה״ב. בשלב הראשון, המודעות יוצגו למשתמשים מחוברים בתוכניות Free ו-Go בלבד, ורק למבוגרים. מנויי Plus, Pro, Business, Enterprise ו-Education לא ייחשפו לפרסום.

המטרה המוצהרת: לממן את המשך הפעלת התשתיות והרחבת הגישה לכלי, מבלי לפגוע באמון המשתמשים.

איך המודעות ישתלבו בצ׳אט?

לפי OpenAI, המודעות יוצגו בצורה ברורה ומופרדת מהתשובה האורגנית, עם סימון בולט כ-Sponsored. החברה מדגישה שהתשובות עצמן אינן מושפעות מהפרסום.

במהלך הניסוי, ההתאמה של מודעה לשיחה תתבצע לפי נושא השיחה הנוכחי, שיחות עבר ואינטראקציות קודמות עם מודעות. עם זאת, המפרסמים לא יקבלו גישה לתוכן השיחות, להיסטוריה או לפרטים אישיים. הם יקבלו נתונים מצרפיים בלבד, כמו צפיות או קליקים.

לדוגמה: משתמש שחוקר מתכונים עשוי לראות מודעות לערכות אוכל או משלוחי מצרכים. אם יש כמה מפרסמים רלוונטיים, יוצג תחילה מי שהכי תואם לשיחה.

בכתבה שפורסמה ב-Search Engine Land מצוטט בכיר OpenAI (לשעבר בכיר בתחום המוניטיזיציה ב-Meta), אסד אוואן, שמסביר כי המודל עצמו אינו מודע לקיומן של המודעות ואינו יכול לשלב אותן בתשובה, אלא אם המשתמש שואל עליהן במפורש. לדבריו, בתוך החברה הוגדרה היררכיה ברורה שבה אמון המשתמשים קודם לערך למפרסם ולהכנסות.

הראיון המלא שבו הוא מתייחס לאופן שבו הפרסומות יוצגו:

ערוץ פרסום חדש עם רף כניסה גבוה

לצד ההודעה הרשמית, דיווחים מוקדמים בתעשייה מצביעים על כך ששלב הבטא אינו פתוח לכל מפרסם.

גישה ראשונית לניסוי הוצעה למספר מצומצם של מותגים בעלי תקציבים משמעותיים כמו Adobe למשל (שכתבו על זה בבלוג שלהם), עם התחייבות מינימלית שעמדה על כ-200 אלף דולר להשתתפות בפיילוט כפי שפורסם ב-Adweek. עוד דווח כי המודל צפוי להתבסס על CPM, כאשר קמפיינים ראשונים הוערכו סביב 60 דולר לאלף חשיפות. OpenAI עצמה לא אישרה פומבית את המספרים.

מבחינת שוק הפרסום, מדובר במהלך משמעותי. ChatGPT הוא לא פיד חברתי ולא מנוע חיפוש קלאסי. משתמשים מגיעים אליו כשהם חוקרים, משווים ומתלבטים. כלומר, רגעי קבלת ההחלטות קורים בתוך שיחה.

אם הניסוי יצליח, זה עשוי לפתוח ערוץ פרסום חדש בעל אינטנט גבוה במיוחד. כמו כן, OpenAI אף בוחנת בעתיד מודל שבו AI יסייע לעסקים קטנים להקים קמפיינים בשפה טבעית, בלי צורך לנהל מערכות מורכבות.

ובמקביל, ביקורת מבפנים

לא כולם מרוצים מהמהלך.

בטור דעה שפורסם על ידי The New York Times, התייחס ז׳ניה אולייניק, חוקר לשעבר ב־OpenAI שעזב את החברה השבוע, לתחילת ניסוי המודעות. לדבריו, ChatGPT הפך בשנים האחרונות ל״ארכיון חסר תקדים של כנות אנושית״, שבו אנשים משתפים פחדים רפואיים, בעיות בזוגיות ואמונות אישיות. התאמת פרסום בתוך מרחב כזה, הוא טוען, יוצרת פוטנציאל למניפולציה גם אם כיום קיימת הפרדה ברורה בין תוכן למודעה.

ב־OpenAI מדגישים מנגד כי המודעות אינן משפיעות על התשובות, מוצגות בהפרדה ברורה ומסומנות כפרסום.

החברה גם מציבה שורה של מגבלות: מפרסמים אינם מקבלים גישה לשיחות או לפרטים אישיים אלא לנתונים מצרפיים בלבד, מודעות אינן מוצגות לצד נושאים רגישים כמו בריאות או פוליטיקה, ולא יוצגו למשתמשים מתחת לגיל 18. בנוסף, המשתמשים יכולים להסתיר מודעות, לראות מדוע הוצגו להם, למחוק נתוני פרסום ולנהל התאמה אישית בכל רגע.

הוויכוח, אם כך, אינו על איך המערכת פועלת היום אלא על השאלה ארוכת הטווח: האם הלחץ הכלכלי העתידי עלול לשחוק את הגבולות שהוגדרו כעת.

הניסוי בארה״ב מוגדר כשלב למידה זהיר, ו-OpenAI מדגישה שהיא מקשיבה לפידבק לפני הרחבה. אבל עצם הכנסת הפרסום מסמן שינוי עמוק במודל הכלכלי של צ׳אטבוטים מבוססי AI.

המהלך הזה מעלה שאלות רחבות יותר: האם פרסום בממשק שיחתי יתפס כרלוונטי ושימושי או כפולשני? האם אמון המשתמשים יישמר גם כשהכסף נכנס לתמונה? והאם זה באמת ״גן עדן למפרסמים״ או תחילתו של מבחן אמון חדש?

מה שבטוח, הכנסת הפרסום ל-ChatGPT מסמנת נקודת מפנה במודל הכלכלי של מערכות שיחה מבוססות AI והאופן שבו היא תנוהל יקבע אם האמון יישמר או יישחק.

מעוניינים לפרסם ב-ChatGPT? הצטרפו לרשימת ההמתנה בטופס הבא שהחברה פרסמה. פרטים נוספים על המודעות הממומנות במאמר ההשקה הרשמי בבלוג של OpenAI.

למה לא הייתה להם ברירה?

ל-ChatGPT יש בעיה גדולה, יש להם “רק” 35 מליון משתמשים משלמים מתוך 800 מליון המשתמשים השבועיים הפעילים שלהם. מצד שני, עלויות הפעלת השירות והתחזוקה היקרה של התשתיות, גבוהות מאוד וגורמות לשריפת מזומנים.

הרבה לא מודעים לזה, אבל OpenAI היא אחת מהחברות הכי לא רווחיות בקטגוריה. לפי מסמכים שהודלפו, ב-2024 ההכנסות שלה הוערכו בכ-2.5 עד 4 מיליארד דולר, אך באותה שנה לבדה היא הוציאה כ-3.8 מיליארד דולר רק על inference (הרצת המודלים עבור משתמשים). ב-2025 הקצב כבר עלה ל-8.65 מיליארד דולר הוצאות inference בתשעת החודשים הראשונים של השנה.

מאחר והוצאות ההרצה הן הוצאה כספית אמיתית, ולא קרדיטים כמו באימון מודלים, התמונה ברורה: OpenAI עדיין רחוקה מרווחיות, וזה ההקשר הכלכלי שמסביר למה פרסום הפך לאופציה שקשה לה להתחמק ממנה.

שינוי טון אצל סם אלטמן אחרי “אני שונא פרסומות”

לפני שנה בערך, מנכ״ל OpenAI סם אלטמן התראיין למספר כלי תקשורת ואמר שהוא רואה פרסומות “כדרך אחרונה” עבור ChatGPT, ושפרסום בתוך מוצר שלא היה רגיל לו לגמרי “מטריד” מבחינתו.

הוא טען שבאינטרנט באופן כללי שפרסומות הן מעין “מס” שמשתמשים משלמים במידע או בנתונים שלהם וש-AI עם פרסומות הוא משהו שיש לגשת אליו בזהירות רבה.

בראיון נוסף הוא אף הוסיף שהפרסומות באינסטגרם שינו את דעתו לגבי פרסומות, לטענתו הן הובילו אותו למוצרים שימושיים, אבל עדיין לא ידע איך לבנות מוצר פרסום שעובד בצורה שלא מרגישה תוקפנית או פוגעת בשירות.

מאז, גם הוא וגם הצוות של OpenAI שינו מעט את הטון, חלקית בגלל הלחץ הכלכלי שנובע מהוצאות עצומות על תשתיות והתרחבות גלובלית.

איך OpenAI אומרת שזה יעבוד בפועל

הפוסט הרשמי של החברה מפרט את העקרונות שמנחים את המהלך, כשהם מנסים לשמור על אמון המשתמשים ולצמצם פגיעה בחוויית השיחה:

• גישה רחבה וזמינה יותר: OpenAI רוצה לאפשר שימוש רחב יותר בכלי בלי לשלם מחיר גבוה, פרסום הוא חלק מהדרך לשמור על כך.
• פרסומות נפרדות מהתשובות: המודעות יופיעו מתחת לתשובות ה-AI, מסומנות היטב, ולא ישפיעו על התוכן עצמו של השיחות.
• פרטיות לפני הכל: החברה מדגישה שהיא לא מוכרת את השיחות או את הנתונים האישיים למפרסמים, ושמשתמשים יכולים לכבות התאמה אישית או לנקות את הנתונים שבהם משתמשים להציג פרסומות.
• שליטה של המשתמש: יש אפשרות לבקר, ללמוד למה מופיעה מודעה מסוימת, לסמן שאינה רלוונטית, ואפילו לבחור שלא לראות פרסומות.
• לא מוצג לנושאים רגישים: לפי החברה, פרסומות לא יופיעו בשיחות על בריאות, פוליטיקה או נושאים רגולטוריים רגישים.

מודעות יופיעו תחילה בארצות הברית למשתמשים בגרסה החינמית וב-Go, בעוד שמשתמשי Plus, Pro ו-Enterprise יישארו ללא פרסומות.

עוד בנושא: איך לגרום למותג שלך להופיע בתשובות של ChatGPT?

התגובות ברשת לגבי המהלך מעורבות

דיווחים מהרשת מציגים קו ביקורתי חד אצל חלק מהקהילה.

משתמשים רבים חשו שההכרח להציג פרסומות ב-Go מוגזם, במיוחד כשמדובר במנוי בתשלום שעדיין כולל פרסומות.

חלק טוענים שזה פוגע בתחושה ש-ChatGPT הוא כלי ניטרלי שמשרת את המשתמש, ומקבלים אותו כעוד מוצר פרסום כמו אינטרנט. אחרים דווקא מקבלים זאת כמצב לא נמנע, במיוחד לנוכח העובדה ש-OpenAI עדיין לא רווחית והמודל הנוכחי לא מכסה את כל ההוצאות.

היו גם דיווחים על מקרים שבהם הצ׳אט הציג הצעות לשירותים כמו קניות מצרכים לבית במקומות שלא קשורים לנושא השיחה, לדוגמא:

I’m in ChatGPT (paid Plus subscription), asking about Windows BitLocker

and it’s F-ing showing me ADS TO SHOP AT TARGET.

Yeah, screw this. Lose all your users. pic.twitter.com/2Z5AG8pnlJ

— Benjamin De Kraker (@BenjaminDEKR) December 3, 2025

הפוטנציאל הגדול של הפרסום הממומן ב-ChatGPT

כדי להבין למה פרסום ממומן ב-ChatGPT יכול להפוך לחלום עבור מפרסמים, צריך רגע לפרק את שני מודלי הפרסום הדומיננטיים של העשור האחרון.

מצד אחד עומדת Google, שמבוססת כמעט לחלוטין על Intent. המשתמש מחפש משהו במפורש, למשל “ביטוח רכב מומלץ” או “תוכנת CRM לעסקים קטנים”, והפרסומות מופיעות סביב רגע של כוונה ברורה לפעולה. החיסרון הוא שהמרחב תחרותי, יקר לפעמים ומוגבל ביכולות הטרגוט.

מהצד השני נמצאת Meta, שפועלת הפוך כמעט לגמרי. כאן הכוח הוא בטרגוט: גיל, מיקום, תחומי עניין, התנהגות, קשרים חברתיים. הפרסום לא נשען על חיפוש אלא על הקשר, אבל ברוב המקרים המשתמש לא ביקש כלום באותו רגע. הוא גולל פיד, והמודעה מנסה לייצר צורך יש מאין.

ChatGPT יושב בדיוק באמצע, וזה מה שהופך אותו לייחודי: מצד אחד יש Intent עמוק וברור, לעיתים אפילו חזק יותר מחיפוש בגוגל, כי השאלה מנוסחת בשפה טבעית ומלווה בהקשר, הסברים והתלבטויות. מצד שני, המערכת לא נשארת רק ברמת השאילתה, אלא מבינה מי המשתמש שמאחוריה. לאורך השיחה היא מזהה דפוסים, הקשרים, רמת ידע, סוג ההתלבטות ואפילו את הפרופיל הכללי של האדם שמדבר איתה. יש טרגוט יותר מדויק מזה?

בפועל, זה יוצר נקודת מפגש נדירה שלא קיימת כיום: פרסום שמופיע ברגע של צורך אמיתי, אבל גם מותאם להקשר, לטון ולשלב במסע הלקוח. עבור מפרסמים, זו יכולה להיות קפיצת מדרגה מהותית! אם OpenAI תצליח לשמור על איזון ולא להפוך את החוויה לאגרסיבית, מדובר בפלטפורמה שמחברת לראשונה בין דיוק של אינטנט לבין עומק של הקשר, בצורה שעד היום פשוט לא הייתה קיימת.

כל מה שצריך לדעת על פרסומות ב-ChatGPT

לפני 3 ימים OpenAI פרסמה עמוד רשמי שעונה על השאלות המרכזיות סביב פרסום ממומן ב-ChatGPT:

• האם כבר יש פרסומות ב-ChatGPT?
  לא. נכון לעכשיו אין פרסומות פעילות ב-ChatGPT. החברה הודיעה רק על תחילת ניסויים פנימיים, שטרם עלו לאוויר לקהל הרחב.
• מתי הפרסומות צפויות להתחיל להופיע?
  הניסוי צפוי להתחיל בקרוב, אך בשלב הראשון רק עבור משתמשי Free ו-Go בארצות הברית. משתמשים שייכללו בניסוי יקבלו על כך הודעה ברורה בתוך המוצר.
• מי יראה פרסומות ומי לא?
  בשלב הראשון, רק משתמשי Free ו-Go בגירים בארה״ב. משתמשי Plus, Pro, Business, Enterprise ו-Edu לא יראו פרסומות כלל.
• האם פרסומות ישפיעו על התשובות ש-ChatGPT נותן?
  לא. לפי OpenAI, התשובות של ChatGPT אינן מושפעות מפרסום. המודעות מופרדות לחלוטין מהתשובות ומסומנות באופן ברור כתוכן ממומן.
• איך הפרסומות יוצגו בפועל?
  הפרסומות יוצגו בנפרד מתשובות ה-AI, עם סימון ברור שמדובר במודעה, כך שלא יהיה בלבול בין מידע למימון.
• מהם העקרונות שמנחים את OpenAI בפרסום ב-ChatGPT?
  OpenAI מציגה כמה עקרונות מרכזיים: שמירה על אמון המשתמשים, אי השפעה על תשובות, שמירה על פרטיות שיחות, מתן שליטה למשתמשים על התאמה אישית, והעדפת חוויית משתמש לטווח ארוך על פני מקסום הכנסות.
• האם OpenAI משתפת שיחות עם מפרסמים?
  לא. OpenAI מדגישה שהיא לא משתפת שיחות עם מפרסמים ולא מוכרת נתוני משתמשים. רק אם משתמש בוחר לפנות מיוזמתו למפרסם דרך מודעה, המפרסם יראה רק את ההודעות שנשלחו אליו ישירות.
• האם אפשר לשלוט בחוויית הפרסום?
  כן. משתמשים יוכלו לשלוט בהתאמה האישית של מודעות, לכבות פרסונליזציה ולמחוק נתונים המשמשים לפרסום בכל עת.
• האם תהיה אפשרות להשתמש ב-ChatGPT בלי פרסומות?
  כן. OpenAI מצהירה שתמיד תהיה אפשרות להשתמש ב-ChatGPT ללא פרסומות, כולל באמצעות מסלולים בתשלום.
• אני מפרסם, איך אפשר לפרסם ב-ChatGPT?
  בשלב זה לא ניתן. OpenAI מציינת שהיא מתמקדת בלמידה מהניסוי הראשוני, ותשתף פרטים נוספים על אפשרויות פרסום רק לאחר שתאסוף פידבק מהשימוש בפועל.

מ-SEO לקליקים, ל-GEO ולנראות בתוך התשובה

במסמך, מיקרוסופט מאמצת רשמית את השיח על מעבר מ-SEO לעולמות של GEO/AEO. אומנם SEO ממשיך לשמש תשתית חשובה, אך הוא כבר לא חזות הכול.

בעוד SEO התמקד בהבאת המשתמש לאתר, AEO מתמקד ביכולת של מערכות AI להבין את המידע ולהציג אותו בצורה ברורה, ו-GEO מתמקד בבניית אמינות וסמכות בתוך תשובות גנרטיביות.

המשמעות היא שמותגים כבר לא מתחרים רק על מיקום בדף תוצאות, אלא על עצם ההופעה והאופן שבו הם מוצגים בתוך התשובה שהמשתמש מקבל.

כך Copilot מקבל החלטות על המלצות מוצרים

אחד החלקים המפורטים במסמך עוסק באופן שבו Copilot מפרק שאלות של משתמשים. מיקרוסופט מתארת תהליך שבו שאילתות עוברות שלב חשיבה שמשלב בין מידע סרוק מהרשת, פידים של מוצרים, ידע מוקדם של המודל ונתונים בזמן אמת כמו מחיר וזמינות.

לדוגמה, כאשר משתמש מבקש המלצה על ז’קט גשם עד סכום מסוים, Copilot אינו מסתמך רק על אזכורים כלליים של מותגים, אלא בוחן מפרט טכני, סטטוס מלאי, פערי מחיר בין מתחרים ואפילו חוות דעת קיימות. ההחלטה אילו מוצרים ייכנסו להמלצה מתקבלת משילוב של כל האותות הללו.

מיקרוסופט מדגישה שהחיפוש החדש אינו מסתיים בהצגת תשובה. במסמך מתואר תרחיש שבו סוכן AI נכנס לאתר של המותג, קורא ביקורות, בודק מבצעים, מוסיף מוצר לעגלה ואף משלים רכישה. במקרה כזה, האתר עצמו הופך לחלק פעיל ממערכת החיפוש.

המשמעות ברורה: גם אם המידע בפידים ובאינדוקס מושלם, אתר שאינו מתפקד כראוי בזמן אמת עלול לפגוע ביכולת של ה-AI להשלים את התהליך.

שלוש שכבות מידע שמגדירות נראות בעידן ה-AI

לפי מיקרוסופט, מותגים חייבים לנהל במקביל שלוש שכבות מידע:

1. Crawled Data: מידע שנלמד מאתרים סרוקים ומשפיע על תפיסת הבסיס של המותג.
2. Product Feeds ו-APIs: נתונים מובנים שהמותג דוחף באופן יזום לפלטפורמות.
3. Live Website Data: מה שסוכן AI רואה בפועל כשהוא נכנס לאתר בזמן אמת, כולל מחירים, ביקורות ותהליך רכישה.

המסר החוזר במסמך הוא שהשכבות האלו חייבות להיות מסונכרנות, עקביות ואמינות כדי להשפיע על החלטות של מערכות AI.

דגש חזק על Schema, דאטה מובנה, וביקורות חיצוניות

חלק משמעותי מהמסמך מוקדש ל-Structured Data. מיקרוסופט ממליצה על שימוש עקבי בסכמות כמו Product, Offer, AggregateRating ו-FAQ, לצד חשיפה של שדות דינמיים כמו dateModified וזמינות.

ההדגשה על dateModified משקפת את החשיבות שמיוחסת לרעננות ועדכניות בתשובות AI.

בנוסף, מיקרוסופט מדגישה שיש להציג לאותו קהל, אדם או AI, את אותו מידע בדיוק, ולהימנע מהצגת גרסאות שונות לבוטים ולמשתמשים.

בפרק העוסק באמינות, מיקרוסופט מבהירה שמערכות AI נותנות עדיפות למותגים עם סימני אמון ברורים. ביקורות מאומתות, אזכורים ממקורות חיצוניים, תעודות ותקנים, ושפה זהירה ולא מוגזמת הם חלק בלתי נפרד מהיכולת להופיע בתשובות.

לפי המסמך, שפה שיווקית מופרזת או טענות לא מבוססות עלולות לפגוע באמינות ובנראות.

לסיכום, מיקרוסופט טוענת שרוב הסיגנלים שמשפיעים על הדירוג ב-Copilot וב-Bing כבר קיימים אצל מותגים וקמעונאים, אך אינם מנוצלים בצורה נכונה. חיבור בין דאטה, מבנה ותוכן הוא הבסיס למה שהיא מגדירה כמוכנות לדירוג בעידן החיפוש הגנרטיבי.

למסמך המלא של מייקרוסופט (PDF) >

ברגע שמסתכלים על ההכרזה של גוגל בפרספקטיבה רחבה יותר, קשה לפספס שהיא יושבת בדיוק על מגמה שכבר מתגבשת תקופה ארוכה בשקט מתחת לפני השטח: Agentic Commerce. מדובר בשינוי מבני שבו סוכני AI מתחילים לנהל בפועל חלק מתהליך הקנייה עבור המשתמשים, מהשלב שבו הם שואלים שאלה כללית ועד לביצוע פעולה ממשית.

גוגל גם מצטרפת לחגיגת ה-Agentic Commerce

כבר לפני כמה חודשים כתבתי כאן על Agentic Commerce כשלב הבא של המסחר האלקטרוני, שבו מנועי AI מפסיקים להיות שכבת מידע בלבד והופכים לשכבת החלטה ופעולה. במאמר ההוא ניסיתי להראות איך חיפוש, המלצה וקנייה מתחברים למערכת אחת שבה המשתמש לא “גולש” בין אתרים, אלא משוחח עם סוכן שמבין הקשר, מטרות ומגבלות. ההכרזה הנוכחית של גוגל נראית כמו האישור הרשמי לכך שהכיוון הזה הפך לאסטרטגיה מוצרית ולא רק רעיון תיאורטי.

במקביל, גם בצד של OpenAI ראינו מהלך דומה, עם השקת Agentic Commerce Protocol עבור ChatGPT. שם הדגש היה על סטנדרט שמאפשר לסוכני AI לבצע פעולות מסחר בפועל כמו בחירת מוצר, מעבר לקופה וביצוע תשלום מיידי, תוך חיבור ישיר למערכות של סוחרים וספקי תשלום. כשמחברים את שני המהלכים יחד, הפרוטוקול של OpenAI מצד אחד וה-Universal Commerce Protocol של גוגל מצד שני, מתקבלת תמונה ברורה: החברות הגדולות מנסות לבנות שכבת תשתית שתאפשר ל-AI לפעול כסוכן קניות אוניברסלי, בלי תלות בפלטפורמה אחת.

במובן הזה, ההכרזה של גוגל לא עומדת בפני עצמה.

היא משתלבת במהלך רחב שבו גם מנועי חיפוש, גם צ’אטבוטים וגם פלטפורמות תשלום מתכוננים לעולם שבו החלטות קנייה מתקבלות ומתבצעות בתוך שיחה אחת רציפה. עבור אנשי שיווק דיגיטלי, זה רגע חשוב לעצור ולהבין שהשאלה כבר לא תהיה רק איך להביא טראפיק או קליקים, אלא איך המותג והמידע שלו נגישים, מובנים וניתנים לפעולה על ידי סוכני AI שפועלים בשם המשתמשים.

איך Universal Commerce Protocol עובד?

עורכת מדור הפרסום הממומן ב-Search Engine Land, אנו אדגבולה, פרסמה סקירה עם כל מה שאתם צריכים לדעת על הפיצ’רים בפרוטוקול החדש:

Universal Commerce Protocol (UCP): שכבת התשתית החדשה

בלב ההכרזה של גוגל עומד Universal Commerce Protocol (UCP) (האתר הרשמי), פרוטוקול פתוח שנועד לאפשר תקשורת אחידה בין סוכני AI לבין מערכות איקומרס, תשלומים ולוגיסטיקה. במקום אינטגרציות נקודתיות בין כל צ’אטבוט לכל חנות, UCP מגדיר שפה משותפת שמאפשרת לסוכן AI להבין אילו פעולות עסק תומך בהן ולבצע אותן מקצה לקצה, מגילוי מוצר ועד תשלום.

הפרוטוקול משתלב עם תקנים קיימים בעולם ה-Agentic Commerce, בהם Agent Payments Protocol (AP2) לניהול תשלומים מאובטחים, Agent2Agent (A2A) לתקשורת בין סוכנים שונים, ו-Model Context Protocol (MCP) להעברת הקשר ומידע בין מודלים. השילוב הזה מאפשר לסוכנים לא רק “לדעת” מה להציע, אלא גם לפעול בצורה מתואמת, בטוחה ומודעת להקשר.

כבר בשלב הזה UCP נתמך על ידי שורה ארוכה של שחקנים גדולים, כולל ריטיילרים כמו Target, Walmart ו-Etsy, לצד ספקי תשלום ותשתית כמו Mastercard, Visa, Stripe ו-PayPal. עבור גוגל, זו דרך לייצר סטנדרט רחב ולא פתרון סגור לפלטפורמה אחת.

מבחינה טכנית, UCP מאפשר גילוי דינמי של יכולות: סוכן AI יכול לברר אילו פעולות עסק תומך בהן, כמו הוספת מוצרים לסל, אפשרויות משלוח, הנחות או Checkout, ולהתאים את תהליך הקנייה בהתאם. כך נוצר מסע קנייה גמיש, שמותאם גם לצרכן וגם ליכולות העסק.

Chat & Commerce: כשהשיחה הופכת לנקודת מכירה

במקביל לפרוטוקול, גוגל משיקה את Business Agent, כלי שמאפשר לעסקים להטמיע סוכן שיחה ישירות בממשק החיפוש. במקום דף מוצר סטטי, המשתמש יכול לשאול שאלות, להשוות אפשרויות ולקבל תשובות בקול המותג עצמו, בדומה לאינטראקציה עם מוכר אנושי.

מבחינת שיווק דיגיטלי, זו קפיצה משמעותית: תשובות מותאמות בתוך החיפוש מקצרות את הדרך לרכישה ומחזקות אמון, השיחות עצמן מספקות תובנות עמוקות על כוונת רכישה והתלבטויות, וניתן לשלב בתוך הדיאלוג הצעות, מבצעים ו-call to action בזמן אמת.

Agentic Checkout בתוך Search, Gemini ו-AI Mode

אחד השינויים המשמעותיים ביותר הוא האפשרות ל-Agentic Checkout. באמצעות UCP, משתמשים יכולים להשלים רכישה ישירות מתוך חיפוש או שיחה עם AI, כולל בממשקי Gemini ו-AI Mode, בלי לעבור לאתר חיצוני. התשלום מתבצע דרך Google Pay, עם תמיכה מתרחבת גם ב-PayPal.

המשמעות היא שזה כבר הרבה מעבר למנוע חיפוש שמפנה לאתרים, אלא מערכת שמבינה כוונה ומבצעת פעולה בפועל. זה מפחית חיכוך בשלב הקריטי של התשלום, מצמצם נטישות סל, ופותח פוטנציאל ממשי לשיפור שיעורי המרה. עבור מותגים, זו הזדמנות לבנות משפכי שיווק AI-native שמבוססים על נתוני first-party ולא רק על קליקים.

הנה דוגמא לאיך נראה תהליך של חיפוש ורכישת מזוודה ישירות מתוך הצ’ט:

Merchant Center מותאם לעידן של חיפוש שיחתי

כדי להזין את סוכני ה-AI במידע איכותי, גוגל מוסיפה יכולות חדשות ל-Merchant Center. עסקים יכולים להגדיר נתונים עשירים שמיועדים במיוחד לחיפושים שיחתיים: תגיות שמתארות תכונות מוצר מעבר למילות מפתח, שאלות ותשובות נפוצות, מידע על התאמות ואביזרים משלימים.

המשמעות היא שמי שמנהל חנות או קטלוג מוצרים צריך לחשוב פחות במונחים של SEO קלאסי ויותר במונחים של איך סוכן AI “מבין” מוצר ומציג אותו בתוך שיחה.

Direct Offers: מבצעים בזמן אינטנט גבוה

כחלק מהניסויים, גוגל מציגה גם את Direct Offers, פיצ’ר שמאפשר למותגים להציג הצעות ומבצעים ישירות בתוך AI Mode ברגעים שבהם מזוהה כוונת רכישה גבוהה. זה מזכיר פרסום ממוקד, אבל בהקשר שיחתי, שבו המשתמש כבר פתוח לשינוי החלטה וה-AI הוא זה שמתווך את ההצעה.

לסיכום, זה כמו schema.org, רק עבור סוכני שופינג ב-AI

מנהל מוצר בכיר בתוכנת seoClarity כתב פוסט בלינקדאין עם אנלוגיה מעניינת: אם schema.org עזר במאמצי SEO עבור אופטימיזציה למנועי חיפוש, אז Universal Commerce Protocol היא המקבילה שלו שעוזרת במאמצעי SEO עבור סוכני קנייה מבוססי AI.

כלומר, במקום לייעל עמודים לבני אדם ואלגוריתמים של דירוג, מותגים נדרשים עכשיו לייעל שכבת מסחר שחשופה ל-AI, אשר תגדיר את המוצרים, את המלאי והווריאציות, ואיך נראית היכולת לבצע קנייה בפועל. בעולם שבו ה-AI הוא זה שמחליט ממי לקנות, השכבה הזו הופכת מגורם טכני שולי לנקודת תחרות מרכזית.

הכנס היא יוזמה משותפת של The Marker Labels (זרוע הפרסום של מגזין דה מרקר) ו-Chatoptic, חברה ישראלית שמפתחת פלטפורמה לניתור מותגים ב-AI. נותני החסות בכנס היו: Angora Media (שיווק דיגיטלי בכל ערוצי הדיגיטל, כולל GEO), InforU (תוכנת שיווק ואוטומציות), Callbox (תוכנה למעקב אחרי לידים והמרות), Natural Intelligence (חברת פרפורמנס מרקטינג שמתמחה בעולמות השוואת השירותים) ו-G-CMO (קהילת מנהלי שיווק בארגונים גלובליים).

הכנס התחלק לשני פורמטים: הרצאות קצרות של 20 דק’ ופאנלים. סך הכול היו 10 כאלו, לא כולל הקדמה קטנה.

אז בלי להכביד במילים, בואו נצלול ישר פנימה:

עמרי ברק: המספרים מדברים בעד עצמם

את  עמרי ברק אתם אולי מכירים מהעשור בו היה כתב הטכנולוגיה של חדשות 12, היום הוא מגיש של הפודקאסט “טראשטוק” וגם יוצר ויועץ תוכן ובינה מלאכותית.

עמרי דיבר על כך שהיום הפער בין Gemini ו-ChatGPT הולך ומצטמצם, ל-ChatGPT לקח בערך יום כדי להגיע לחמישה מיליון משתמשים וכיום משתמשים בו לא פחות מ-800 מיליון. לכן אין ספק שהנראות ב-AI היא לא מותרות, אלא חובה, וזו למעשה נקודת המוצא של הכנס כולו.

פבל ישראלסקי: הסיבה שה-SEO לא מת

פבל ישראלסקי הוא מייסד האתר שאותו אתם קוראים כרגע ומנכ”ל אנגורה מדיה. חברת שיווק המתפרסת על פני כל עולמות השיווק הדיגיטלי: SEO, GEO, PPC, עולמות הסושיאל וסטודיו קריאטייב.

פבל עשה סדר בכל מה שקשור לדומה והשונה בין GEO ל-SEO, משהו שכמעט כל מי שמגיע מהתחום של קידום אתרים עדיין מנסה להבין.

הדבר הכי דומה למה שעובר על התחום עכשיו הוא עדכון “פנדה” מ-2011 שהצליח ל”רסק” בערך 10% מהאתרים באינטרנט, אבל קידום במנועי חיפוש ג’נרטיבים (ב-AI) הולך לזעזע את כל עולם החיפוש הרבה יותר מזה.

מצד שני, הנתונים של SEMRush (כלי SEO סופר פופולארי שגם אוסף נתונים על התעשיה) ושל State of Search יחד עם Sparktoro, מראים שיש מתאם חיובי בין חיפושים באמצעות מנועי חיפוש ג’נרטיביים (AI) לבין חיפוש בגוגל.

כדי להסביר את התופעה הזו, צריך קודם כל להבין שלמנועי AI יש שני מקורות לשליפת נתונים ומידע: הראשון הוא מה שהם מאומנים עליו (Training Data). השני הוא המידע החדש יותר שהם צריכים לקבל ממנועי חיפוש כמו בינג וגוגל החל מהזמן שבו המידע הזה נחתך (Cutoff Date).

כאן פבל הדגיש שהם לא מדפדפים בעמוד כמונו, אלא סורקים עד שהם מגיעים לתשובה הנכונה. החיפוש הזה ביחד עם הצגת המקורות מדרבן את הגולשים לחפש בגוגל, וזו אחת הסיבות העיקריות לכך שמוקדם להספיד את ה-SEO.

לכן אחד הדברים החשובים שכדאי לעשות זה לאמ;לק את התוכן בראש העמוד (לא רק לסכם בסוף) ולדאוג לחלונית ניווט תקינה סטייל ויקיפדיה. מה שעוד חשוב לזכור הוא שמנועי AI מתאימים את התשובה שלהם לכל משתמש, זאת לעומת אתרים שמופיעים בגוגל ומדברים לכל הגולשים.

איך מנוע מבוסס LLM רואה את הפרומט?

כאן פבל נגע בנקודה נוספת והיא איך בעצם מנועים שמבוססים על מודל שפה גדול (LLM) רואים את הפרומט. מדובר בטכניקה של פירוק הבקשה של הגולש לשאילתות קטנות יותר. גוגל למשל קוראת לזה Query Fan-Out (אליידה סוליס מרחיבה על כך).

לתהליך הזה יש השפעה עצומה על ההתאמה האישית של התשובה לכל גולש. למשל, אם אני שואל את הצ’ט על ביטוח מומלץ, הוא ייקח בחשבון גם את הוותק שלי כנהג (מכיוון שזה משפיע על המסלול הוותיק בכל חברה).

יחד עם זאת, חשוב לסייג שלפי המחקר של ChatOptic, יש עדיין כ-60% חפיפה בין תשובות בחיפוש מסורתי ובין תשובות של AI.

בשורה התחתונה: ה-SEO לא מת, אך חשוב לבצע סינרגיה בין SEO ל-GEO ולאחד את כל המאמצים תחת ספק שירות אחד. 

עוד בנושא: מה זה GEO ואיך לקדם את המותג ב-AI

הדר לוקר אדר: איך בונים אסטרטגיה לחיפוש בעידן ה-AI?

הדר לוקר-אדר היא מנהלת שיווק אסטרטגי פתרונות AI של מייקרוסופט באזור EMEA (אירופה, מזרח תיכון ואפריקה). וכן, אפילו מיקרוסופט צריכה לעשות GEO…

הדר התחילה במשפט שהיא שמעה באחד הכנסים לאחרונה: “כרגע מחליטים לא להחליט”, אבל מה קורה במציאות?

הנתונים מראים ש-80% מהעובדים מרגישים שחיקה בעבודה ו-64% משתמשים ב-AI. במקביל, 80% מהמנהלים הכניסו או רוצים להכניס לפעולה סוכני AI. המשמעות היא ש-AI כאן כדי להישאר.

את הנתונים האלו מחזק מכון גרטנר שהציג כמה מגמות נוספות: במהלך 2026 תהיה ירידה של 25% בחיפוש המסורתי, ב-2027 החיפוש המרכזי יהיה באמצעות AI, והרוב המכריע (95%) של החלטות עסקיות במודל B2B יתקבלו בסיוע של AI.

על פי הנתונים של מיקרוסופט עצמה, 66% ממשתמשי Edge שמחפשים ב-Bing (מנוע ברירת המחדל של הדפדפן) נהנים מהשילוב שבין תוצאות קלאסיות לבין תוצאות מבוססות AI (במקרה שלה, Co-Pilot).

אז מה הן ההמלצות של הדר אם אתם רוצים לבלוט בתוצאות ה-AI?

1. הקפידו על הקשרים ברורים בתוך התוכן, גם דרך כותרות.
2. אל תסתפקו בשאלות ותשובות, חשבו על רצף שאלות הגיוני (Follow up).
3. הקפידו על שפה ברורה, שימו לב שהתוכן מוגש בצורה מובנית.
4. הוסיפו “בולטים” (תבליטים) וטבלאות.
5. הוסיפו תמונות עם מטא דאטא, נתונים, סטטיסטיקות ותיעוד של תאריכים בהם עדכנתם ויצרתם את התוכן.
6. עבו תכנים קיימים ותנו המלצות קונקרטיות לגולש.
7. מבחינת מיתוגים ואזכורים (Mentions), רצוי לשלב בין אתרי צד ג’, קהילות כמו רדדיט ומקומות נוספים, אבל לא במקום הפלטפורמות שאנחנו כבר משתמשים בהן כמו למשל כל הרשתות החברתיות.
8. מבחינת מדידה, יש להגדיר KPIs (מדדים) חדשים ל-AI ובכל חברה עושים את זה אחרת. בכל אופן, כדי לעשות את זה ביעילות, כל מחלקת השיווק צריכה לעבוד ביחד ולהקפיד על מסרים אחידים לטובת ה-AI. עקביות ואחידות מגבירים את האמון של מנועי ה-AI.

בשורה התחתונה: אסור לא להחליט, ואסור לעצור. חייבים להמשיך ולפעול גם בזירת ה-SEO וגם בזירת ה-GEO.

ד”ר עומר בן פורת: בין יוצרי התוכן ל-LLM: כיצד תיראה מערכת היחסים החדשה?

ד”ר עומר בן פורת הוא חוקר  AI בפקולטה למדעי הנתונים וההחלטות בטכניון. אחת השאלות שהוא מנסה לענות עליה היא כיצד מאזנים בין הצורך של יוצרי התוכן להמשיך ולהרוויח ממנו לבין המצב שבו מנועי LLM נותנים לגולש את כל התשובה וה-CTR יורד לרמה כמעט אפסית (לפי Open AI עצמה)?

היום מדובר בבעיה אמיתית ואתרים כבר לא מפחדים לתבוע את החברות שבונות את מנועי החיפוש, שלא לדבר על מוציאים לאור של ספרים שלא ממש מרוצים מכך שכל המודלים האלו אומנו על הספרים שלהם בלי שום תמורה.

כיום אחד המודלים שמנסים לאמץ ומבוסס על תורת המשחקים  הוא תשלום לפי גישה לתוכן או חלוקה ברווחים בין פלטפורמות התוכן שמשרתות את מנועי ה-LLM ומי שיוצר את התוכן. המודל מנסה למצוא את נקודת האיזון שבו כולם ירוויחו, אבל זה לא תמיד קל מכיוון שהמספר של השחקנים על הלוח משתנה:

ככל שיש יותר ויותר שחקנים (יוצרי תוכן), כך כל אחד מהם מקבל תגמול קטן יותר, אבל זה עדיין עדיף מלא לקבל תגמול בכלל. אם תרצו, מדובר במעין גרסה של דילמת האסיר.

לא פחות מעניין איך כל העסק ייראה כשיהיו יותר מודעות ממומנות במנועי AI. כאן כנראה תהיה רגולוציה קפדנית יותר כפי שיש במנועי חיפוש מסורתיים. אחד המודלים הסבירים הוא שבו המכירה הפומבית לא תהיה על מילות מפתח או קהל יעד, אלא תתבצע באמצעות סוכני AI שיתחרו אחד עם השני על הטוקנים.

מעבר לכל זה יש גם צד שלישי לכל העניין: אם אתרים שיש בהם מידע קריטי מאבדים מהפופולאריות שלהם (לדוגמה, Stack Overflow למתכנתים), אז ל-AI כבר לא יהיה מאיפה לקחת דאטא והתשובות שלו יהיו פחות ופחות איכותיות.

אחד הפתרונות הוא לתת בלעדיות ל-LLM על תשובות נכונות, אבל כאן מתעוררים קשיים נוספים כמו חוסר שביעות רצון של מי שתורם לקהילה (ומדובר המון גם על משחקי אגו), חדירה לפרטיות ופורמטים מעורבבים של תשובות.

למרבה המזל, כיום במכוני מחקר כמו הטכניון עובדים על דרכים בהם ניתן להתגבר על הבעיות הללו ולהחזיר 50% מהתועלת של המודל הזה.

מאמרים אקדמאים שפורסמו על ידי ד”ר עומר בן-פורת

הילה גיל: איך ייראה הפרסום בעולם החיפוש החדש?

הילה גיל היא סמנכ”לית השיווק (CMO) של נטורל אינטליג’נס, חברה מובילה בתחום השוואת השירותים. החברה מתווכת בין צרכים ובין נותני שירותים ומותגים. הצרכנים יכולים לבצע השוואה מושכלת והעסקים משלמים עבור ההפניות.

הילה הציגה את האתגר שבעולם החיפוש החדש עבור משווקים: לא רק איך החיפוש הקלאסי משתנה, אלא איך מודלים ממומנים של פרסום (כגון PPC) ישתלבו בתוך מקום שאמור לתת לנו את התשובות הכי טובות באופן אורגני.

נקודת המוצא היא שאם פעם כולם היו פועלים על פי מילות מפתח, היום כל משתמש מתחיל בשיחה פרטית ומשם לדיאלוג עם הבוט (במיוחד כשהיום גוגל דוחפת את AI Mode).

נוצר מצב שבו מותגים מתחרים בזירה רחבה עם מי שלא בהכרח היו המתחרים הטבעיים שלהם. לדוגמה, מי שמחפש איך להוזיל את עלויות המחיה שלו יקבל עצות שקשורות לכל הדברים שמשפיעים על המצב הפיננסי שלו: חשבונות בנק ומשכנאות, ביטוחים ואפילו עלויות של גני ילדים.

במילים אחרות, ה-AI מבין מה המשתמש רוצה למצוא ולא בהכרח מה הוא מחפש. כבר לא מדובר בעשר תוצאות אחת אחרי השנייה, אלא יש חלוקה עמוקה יותר לרבדים שונים.

בנטורל אינטליג’נס רואים את ההשפעה של השינוי הזה בכל הסקטורים: B2B,B2C, ובכל סדרי הגודל (עסקים קטנים, גדולים וארגונים).

וזה לא הכול: הנתונים מראים שהמשתמשים עושים שימוש גם במנועי חיפוש קלאסיים, גם במנועי AI וגם בפתרונות ביניים כמו AI Overview, וכל זה בלי לדבר על פרסום ממומן. מה שכן ברור ויש לשים לב אליו הוא שמי שנחשף ל-AI Overview נמצא  עדיין בשלב הגילוי של המשפך השיווקי.

ומה עושות חברות החיפוש עצמן?

• גוגל רואה גידול ב-AI Overview של יותרשל משני מיליארד חשיפות, אבל לא בהכרח יודעת איך לשלב בפנים את הממומן. היא כן התחילה עם ניסויים שונים, כרגע במדינות דוברות אנגלית בלבד.
• בנוסף מציעה גוגל למפרסמים את ה-AI Max ששם את דף הנחיתה במרכז. התחזית היא שככל שהשימוש במערכות כאלו יגדל, כך גם ה-CPC יעלה.
• מיקרוסופט לעומת זאת כבר פורצת קדימה עם הצעות ממומנות (Offerings) בתוך Co-Pilot.

אז מה כדאי לעשות כרגע? שמים את הפוקוס על הדאטא. גם אם ה-AI מתפקד בתור הנהג האוטומטי, הוא לא יכול לעבוד בלי הנתונים. בטווח הרחוק הגולש יקבל יותר ערך ולכן העלות לרכישה (CPA) דווקא עלולה לרדת.

מצד שני, אין ספק שנאבד חלק מהיכולות של המיקוד והיכולת שלנו לפנות לקהלים רחבים (Reach) תקטן.

לקריאה נוספת על הפטנט החדש של גוגל למודעות ממומנות בעידן ה-AI: הפרסום הממומן החדש בעידן ה-AI: כשמודלי שפה יוצרים מודעות בזמן אמת

עומר אליעז: איך מתמודדים עם הקופסה השחורה הזו?

עומר אליעז הוא מנהל קבוצת ה-SEO בפייבר. עומר הציג את פייבר כשירות גלובאלי שצריך להתמקד בהרבה שפות שונות וסיפר על מה שהוא למד בדרך על GEO.

מנקודת המבט של פייבר, ה-LLM הם סוג של קופסה שחורה, זאת לעומת אתרים שנמצאים בבעלותנו, אתרי צד ג’ והפעילות שלנו ברשתות חברתיות (כאן יש לנו שליטה חלקית).

לכן העיקרון הוא לבצע ניחושים מושכלים ולחשוב על מספר גדול של שאלות בהתאם למסעות לקוח שונים, ומכאן לראות מה אותה קופסה שחורה מחזירה.

בשלב הבא מתרכזים במקורות המובילים מהם ה-LLM לוקח את התשובות תוך כדי סינון של רעשי הרקע.

במקביל מבצעים מיטוב רוחבי על סמך הדאטא הפנימי שלנו. לדוגמה, אנחנו יכולים לנסות להגדיל את אחוז המרות מתוך נפח תנועה קיים או לנסות ולהעלות את התנועה לעמודים עם שיעורי המרה גבוהים.

ובכל זאת צריך לשכנע את ה-LLM שדווקא אנחנו המקור הכי טוב. אז איך עושים את זה? פרקטיקה אחת היא לחשוב על שאלות ייחודיות שאפשר לענות עליהן. למשל, במקום לשאול “מי חברת התעופה הכי טובה”, לנסות לענות על השאלה “מי מבטלת הכי מעט טיסות?”.

כדאי להשתמש במנועי AI שמחזירים מקורות ברורים כמו AI Overview ו-AI Mode שהם מאוד סיסטמתיים בקטע הזה ולאחר מכן להוציא נתונים סטטיסטים בהיקף גדול (High Scale) ולראות אילו עמודים חוזרים מהאתר. לדוגמה, אצל פייבר אלו בדרך כלל עמודים של תת קטגוריות.

שתי עצות ספציפיות שכבר הוזכרו קודם הן לאמ;לק את התוכן בראש העמוד וגם להוסיף חלונית ניווט. בסיום הדגיש עומר שמה שעובד למישהו אחר לא בהכרח יעבוד לכם, ולכן יש פה גם הרבה עניין של ניסוי וטעיה.

מורד שטרן:  איך Custom GPT יכול למכור אפילו ספרים מודפסים

מורד שטרן עובד ב-Wix בתור Head of Engineering Branding (באמת שאין דרך לתרגם את זה לעברית…),  אבל הסיפור האישי שלו התחיל בכלל בתקופת הקורונה, שנתנה לו את ההזדמנות להוציא לאור ספר בשם “שובר שוויון”. בתחילה הספר נמכר רק דרך הרשת ולאחר שנתיים (ב-2023) הגיע לחנויות הספרים.

כמו הרבה ספרים אחרים, גם שובר שוויון היה צריך להתמודד בתחרות הדורסנית בשוק הספרים המודפסים, וכאן עלה למורד רעיון מהפכני: להשתמש במצב ה-Custom GPT כדי לאפשר לקוראים לדבר עם הספר.

מצב Custom GPT הוא מצב שבו אפשר להזין ל-ChatGPT מקורות ספציפיים ופרומטים כיצד להתנהג. את ה-GPTs ניתן לשתף עם אחרים בחינם באופן דומה בהם יוצרים הרחבות לפלטפורמות אחרות.

אז מה הקאץ’? המשתמש יכול לשוחח כמה שהוא רוצה עם “הספר”, אבל לא להוריד אותו (ובינתיים גם אף אחד לא הצליח לשכנע את ChatGPT לתת לו לעשות את זה…).

מכאן מורד חזר לאחת המשבצות הראשונות ופיתה את רשתות הספרים בצורה מקורית: היא ביקש מהן לבדוק ששעות הפתיחה של הסניפים שיש בהם את המלאי של הספר מעודכנים.

צומת ספרים חזרה אליו וה”דיל” היה בערך כזה: צומת ספרים תעמיד את הספר על מדפי קידום המכירות שלו עם ה-QR Code, ובתמורה לכך תקבל בלעדיות על הגרסה המודפסת ו”ספוט” במסך הכניסה שלו:

ההימור כמובן השתלם והמכירות של הספר קפצו, אבל מורד הרוויח עוד כמה דברים על הדרך:

1. טראפיק לאתר ולקהילת הטלגרם שלו
2. חיזוק המיתוג העצמי
3. אפשרות לעדכן את הגרסה המדברת עם עוד דאטא.

לסיום, אחת התובנות העיקריות שמורד רצה להעביר היא שקל יותר להתחיל כשכבר יש לכם עם מה לעבוד, או כשם מדריך הנטוורקינג “Dig Your Well Before You’re Thirsty” של הארווי מקיי .

עדן ביבס: ניהול קהילות בעידן ה-AI

בחלק הזה התקיים סשן בו השתתפו עדן ביבס ועמרי ברק. עידן הוא מייסד אתר BrainAi המספק ייעוץ והדרכות בתחום ה-AI. עידן הוא גם מנהל קהילת ה-AI הגדולה בישראל.

הניסיון של עידן העניק לו כמה תובנות מעניינות על ניהול קהילות בעידן ה-AI ובכלל:

• ה-AI מייתר חלק מהזנב הארוך. כמו שאמרו קודם, אנחנו לא מחפשים רק על פי מילות מפתח, אלא גם תשובות לשאלות מאוד ספציפיות. לדוגמה (מקרה היפותטי), האם יש בעיה לשים חלב סויה במכונת קפה של דילונגי.
• כדי שה-AI יבחר דווקא בתשובה שלנו, עידן ממליץ לשים אותה ממש בראש הדף באורך של 40-60 מילים, להשתמש בבולטים ולהפנות למקורות חיצוניים כדי לחזק את האמינות שלכם.
• עוד אלמנט חשוב הוא קובץ llms.txt שמציג ל-AI במה עוסק האתר ואת הדפים החשובים בו.
• מבחינת קהילות: היום קהילות גדולות יכולות לא רק להגדיל את הנראות של מותגים, אלא להיות מחוברות אליו באופן ישיר. מצד שני, חשוב להבדיל בין קהילות ציבוריות כמו רדדיט או דיסקורד (פלטפורמה שהתחילה עם קהילות גיימינג ועברה לשרת גם קהילות כלליות) ובין קהילות סגורות שמשרתות מטרות אחרות.
• עוד עיקרון חשוב: אל תישאו את הקהילה על הכתפיים שלכם ותנו גם לאחרים לתרום, ככל שיש יותר משתמשים נוצר אפקט הרשת ויותר ערך לקהילה. אפשר לחזק את המגמה הזו באמצעות אלמנטים של “משחוק” (לדוגמה, מי צבר הכי הרבה נקודות החודש על תרומות לקהילה).
• וכאן אפשר גם לחבר את ה-AI עם ניהול קהילות כדי לשפר את הביצועים, במיוחד עם Custom GPTs . לדוגמה, אפשר לתת ל-AI נתוני שימוש של הקהילות ולבקש ממנו להפוך אותם לסדרה של פעולות שאפשר לבצע כבר עכשיו (Actionable Items).

פאנל: איך AI משנה את אסטרטגיית החיפוש של ארגונים גדולים?

בחלק הזה התקיים פאנל בשיטת ה”פינג פונג”.

המנחה:
ענת אורנסקי לב, לשעבר VP Marketing ב-Quicklizrd, אאוטבריין ואינטל.

המשתתפים:
אילן בובליל, דירקטור שיווק, IAI ELTA
שרון דונוביץ’, דירקטור שיווק בינלאומי, Kornit Digital
נירית בן קיש, סמנכ”לית שיווק, בנק ONE ZERO

בפאנל נשאלו כמה שאלות מרכזיות:

• כיצד השתנה השיווק באופן כללי בעידן ה-AI
• כיצד השתנו התקציבים בכל מה שקשור לשיווק עם AI
• טיפים נוספים למנהלי שיווק

התובנות של נירית:

• היום אין בררה אלא להסתמך גם על מדדים חיצונים. מבחינת תקציב, כרגע רוב התקציב מושקע בכלים שמלווים ומלמדים על AI.
• לפעמים הצ’ט מציג אותנו בצורה שלא ציפינו לראות. זה  עשוי להיות בשל ערבוב של מקורות שגורמים לאי דיוקים מכיוון שהמטרה העיקרית של ה-AI היא לרצות את המשתמשים גם במחיר של הזיות.
• אבל זו לא תמיד טעות, לפעמים זו פשוט התאמה ספציפית למשתמש.
• מבחינת המשווקים, העיקר הוא  להישאר באקו-סיסטם של ה-AI כי המשתמשים מחפשים יותר ויותר מידע ובעיקר המלצות מה-AI.
• לסיום יש לנירית עוד כמה המלצות:
  • להשתמש בכמה פלטפורמות AI.
  • לא להפסיק SEO קלאסי גם אם יש חוסר התאמות בינו לבין מה שה-AI מחזיר.
  • לא לסמוך רק על מדידת הביצועים בתוך החברה (In House). הרבה פעמיים עושים את זה בגלל יהירות.
  • עיבוי תוכן ותחזוקה טכנית גם לבלוגים באתרים
  • שימוש בבולטים
  • סימון מושגים מקצועיים מעולמות ה-B2B באמצעות סכמה
  • אם בונים אתר חדש, לא להיסחף עם סופרלטיבים, אלא לתת למנועים את מה שהם מחפשים.

התובנות של שרון:

• שרון ממליצה להשתמש בפרסונות על פי פרופילים שונים של משתמשים ב-AI. את התקציבים חשוב להמשיך ולהשקיע בכתיבת תוכן עם דגש ל-AI, FAQS, וגם בניית קישורים נכנסים עם Authority גבוה.
• עניין חשוב: סרקו את הרשת ונסו להסיר כמה שיותר מידע לא עדכני עליכם. לדוגמה, מוצרים שכבר לא מוכרים וה-AI עשוי להפנות עליהם.
• את כל הדברים שדורשים ידע מקצועי כדאי להשאיר לחברות קידום שמתעסקות עם SEO/GEO.

התובנות של אילן:

• אילן מציין כמה נתונים מעניינים: אלתא היא אחת החברות המובילות בתחום הסנסורים, בערך הרביעית בעולם, אבל באזכורים במנועי AI הם רק במקום השביעי. לכן אין בררה אלא למקסם את החומרים השיווקיים עם פרקטיקות GEO.
• אילן מחזק את שרון בנוגע לתוכן ומוסיף שה-AI נותן תשובות שונות במדינות שונות, אז חשוב לבדוק גם את זה (באופן דומה לבדיקת מדינות שונות בגוגל). גם אילן התייחס לכל נושא התשובות הישירות: היום עמודי אודות כמו “מי אנחנו” פחות מעניינים את ה-AI, ויש להם פחות סבלנות לתכנים לא רלוונטיים.

אוהד יניב: אסטרטגיה לעולם שבו אין שני לקוחות זהים

אוהד יניב הוא מייסד שותף ומנכ”ל Chatoptic, חברה ישראלית שמתמחה בניתוח נראות ב-AI ולמעשה חוסכת לנו המון עבודה קשה.

יניב התחיל מתיאור סיטואציה שנשמעת לנו אבסורדית: תארו לעצמכם שבחדשות יציגו לכל אחד סקר שבו מי שהוא רוצה שיהיה ראש הממשלה ינצח. הדוגמה הזו ממחישה עד כמה ההתאמה האישית של מודלי ה-AI חזקה ורלוונטית היום.

ה-AI נוטה להחזיר לגולש תשובות שבהן “המנצח לוקח הכול”, אבל למותגים קשה מאוד לדעת איפה הפערים מול המתחרים שלהם נמצאים בגלל שהכול חבוי בתוך הקופסה השחורה.

למעשה, ה-AI לוקח את הלוגיקה ומעביר אותה ל”הוק” רגשי שהלקוח מחפש ומסע הלקוח נעשה שטוח בגלל שה-AI מסיר מהגולש את הצורך להחליט בעצמו.

הדרך להתגבר על האתגר הזה היא באמצעות התמקדות בפרסונות, או יותר ספציפית הפסיכוגרפיה שלהן. מהאספקט השיווקי, פסיכוגרפיה מחלקת את הצרכנים לקבוצות על סמך מאפיינים כמו פעילויות, אמונות, עמדות ודעות. זה בעצם מה ש-Cambridge Analytica עשתה בפרשת ההשפעה על הבחירות שזעזעה את העולם (רק שבמקרה שלה זה כלל חדירה למידע פרטי על הגולשים).

אז איך זה נראה בפועל? יכולה להיות פרסונה אחת שחשוב לה הצד הוויזואלי, והיא תקבל המלצה על מוצר שקל להשתמש בו. לעומת זאת, פרסונה עם אוריינטציה טכנית תקבל המלצה על מוצר נישתי שמוזכר בעיקר באתרי נישה, אבל מאוד רלוונטי אליה.

פרסונות אחרות עשויות לקבל אתרים שכוללים ניירות עמדה של ארגונים שונים או רגולציות ממשלתיות.

רן אברהמי: איך מתמודדים עם כל הבלגן הזה?

לסיום התקיים פאנל נוסף עם רן אברהמי, סמנכ”ל השיווק ב-AppsFlyer.

רן התמקד בצורך לשמור על חדשנות בעידן ה-AI. חשוב לעודד חדשנות שבאה מלמעלה ולא מתוך הדאטא של הארגון (מלמטה), צריך לתת חופש ולתת לצוותים להתאים את עצמם ל-AI, לא רק לאדם הבודד.

תובנה חשובה בהקשר הזה היא שה-AI לא תמיד מסתכל על המותג כמותג, אלא על האנשים שבונים אותו.

כיום כל זה נראה כמו כאוס ויש הרבה מדריכים שמבטיחים לגלות לכם איך להגיע למקום ראשון בחיפוש עם AI. הבעיה שזה יוצר תוכן באיכות נמוכה שמציף את הרשת, בדומה לתחום קידום האתרים בתחילת המילניום. החדשות הטובות הן שבסופו של דבר כנראה שניכנס לתור הזהב של עולם הפרסום, מה שיתרום גם לעלייה של התוצר המקומי הגולמי (GDP).

ולמרות הכאוס הזה רן מדגיש לא לפחד ולהתמודד עם ה-AI אם רוצים לשרוד. המדדים החשובים פה הם של תחילת מסע הלקוח ולכן חשוב לספר לו סיפור עקבי וקל להבנה. שני דגשים נוספים לשנים הקרובות הם ההבנה של האופן בו פועל חיפוש קולי ואפילו האינטונציה של הדובר שה-AI יכול לזהות.

וכמה מילות סיכום ממני

אם בעבר היו מגיעים לכנסים בתחום הקידום כגון SMX בעיקר מה שעסק באופן ישיר ב-PPC/SEO, היום ברור שכדי להתמודד בהצלחה בעידן ה-AI, כל שרשרת השיווק בחברות וארגונים חייבת להיות מעורבת.

ומי שחושב ש-PR זה עדיין רק Pagerank, כדאי שיתרגל גם לראשי התיבות Press Release, שהם הלחם והחמאה של האזכורים והציטוטים (Mentions, Citations) שכולם מדברים עליהם.

לא רק שתחום ה-AI מתפתח במהירות הבזק (אזהרת טריגר למי שלא נכנס ללינקדאין שלו בחודש האחרון), אלא שבנוסף אין לנו דרך להבין מה באמת קורה בתוך כל ה”קופסאות” השחורות האלו.

רובינו עדיין מגששים בחושך: יש המון המלצות מה לעשות, אבל מדידה וסטנדרטיזציה בתחום הן עדיין צריכות להתגבש ולהתייצב, גם אם הכלים שמנסים להתמודד עם ה-AI מתפתחים ומשתנים בעצמם הם ללא הרף.

מהזווית האישית, אני מקווה שבכנסים הבאים נתחיל לראות יותר נתונים, יותר סיפורי לקוחות ו-Case Studies, ואולי גם נוכל להתעורר בוקר אחד בלי FOMO רציני של מה שפספסנו בזמן שישנו.

אז החלטנו להרים את הכפפה ולעשות ניסוי שיבדוק בדיוק את השאלה הזו.

הרצנו מחקר קורלציה שהשווה את הדירוגים בגוגל של מותגים מסוימים להופעה שלהם ב-ChatGPT, כדי להבין האם יש מקום למקצוע חדש בענף או שזה סתם טרנד חולף. הנחת המוצא שלנו הייתה פשוטה – אם באמצעות פעולות SEO אנחנו מביאים את המותג לטופ 10 בתוצאות החיפוש בגוגל וזה אוטומטית גורם לו להופיע גם בתוך התשובות של ChatGPT על אותן שאלות, הרי שאין כאן מקום למקצוע חדש.

המחקר בוצע על הדאטה של Chatoptic, תוכנה לניטור מותגים ב-AI (גילוי נאות – אני אחד הקופאונדרים), בליווי מדעי של ד״ר עומר בן-פורת, חוקר AI ומרצה בטכניון אך באופן עצמאי וללא שיוך או בשם המוסד האקדמי.

איך התבצע המחקר?

כדי למנוע הטיות וליצור השוואה של “תפוחים לתפוחים”, צוות המחקר יצר מערך ניסוי שכלל 5 שלבים:

1. בחרנו 5 קטגוריות סופר תחרותיות: ביטוח רכב, כרטיסי אשראי, הזמנת מלונות, קורסים אונליין ואחסון אתרים. המטרה הייתה לוודא שהמותגים שנבדקים הם כאלה שבהכרח משקיעים ב-SEO, שהרי בלי זה לא היו יכולים להופיע בראש תוצאות החיפוש בתחומים תחרותיים.
2. מיפינו 3 אתרים שמובילים בכל קטגוריה: הבחירה הייתה בהתאם לגודל התנועה האורגנית על Non-Branded Keywords בארה״ב. הסיבה שאלו השאילתות שנבחרו בתור אינדיקציה היא כדי לסנן השפעות של מודעות ממומנות, חוזק מותג או קמפיינים חיצוניים.
3. בנינו סט של 1,000 מילות מפתח לכל מותג: הביטויים שנבחרו כללו את כל הסוגים – גנריים, זנב ארוך, אינפורמטיביים ומסחריים, המטרה הייתה לייצג את כל כוונות החיפוש האפשריות (Intent).
4. הרחבת מילות המפתח לפרומפטים: כל מילת מפתח הוסבה לפורמפט בסיס של שאלת LLM, לדוגמה: ״What’s the best car insurance company for seniors״ → ״best car insurance for seniors״
5. דגמנו מיקום מותגים בתשובות: השאלות נשאלו על ידי מערכת Chatoptic פעמיים, פעם עם גלישת אינטרנט מופעלת ופעם בלעדיה, כשהן נשאלות דרך פרסונות אנושיות אמיתיות כמו “סטודנטית בת 19 שלומדת פסיכולוגיה” או “תייר עסקי שעובד בתאגיד”, כדי לדמות שימוש אמיתי בצ’אט (כידוע, המודל מתאים את התשובות שלו בהתאם לפרסונה שמדברת איתו). המערכת מדדה אם המותגים שהובילו בגוגל הוזכרו גם בתשובות ובאיזה סדר הופיעו.

בסופו של דבר כל התוצאות הוכנסו לאקסל ענק שכלל את כל הדאטה שהופיע בבדיקה, ככה זה נראה:

התוצאות: שני יקומים מקבילים

אם לסכם את התוצאות, אפשר להגיד שב-4 מתוך 10 מקרים, גוגל ו-ChatGPT בכלל לא הסכימו מי צריך להופיע בתוצאה. כלומר נמצאה חפיפה של 62% בין הופעת מותג בתשובות ChatGPT להופעה שלו בעשירייה הראשונה בגוגל.

גם כשהמותג כן הופיע בשניהם, הייתה התאמה קורלטיבית ששואפת ל-0 בין מיקומו בדירוג בגוגל לבין מיקומו בתשובת ChatGPT. אפילו הפעלת הגלישה ב-ChatGPT, מה שרבים מניחים שישווה את התוצאות למנועי החיפוש, כמעט לא שינתה דבר. ההבדל עמד על אחוז אחד בלבד(!).

לסיכום:

• חפיפה בין הפלטפורמות: 62%-61%
  • בכל המדגם: 62% עם גלישה ON ו-61% בלי גלישה.
  • בין קטגוריות: 58% (מלונות) עד 65% (קורסים אונליין), אף תחום לא הגיע ליישור קו מלא.
  • בין מותגים: פערים גדולים, למשל Coursera סביב 87%-86% לעומת Hostinger סביב 34%-32%
  • לפי כוונת חיפוש: כמעט ללא הבדל, 63% (תהליך מחקר), 61% (מותאם מאפיינים), 61% (חיפוש מותגים).
• קורלציה של מיקומים: קרוב לאפס
  • ממוצע: 0.034 עם גלישה ו-0.022 בלי גלישה.
  • גם כשאותו מותג הופיע בשניהם, הדירוג בגוגל לא ניבא את סדר האזכור ב-ChatGPT.
  • היו אף קורלציות שליליות אצל חלק מהמותגים (למשל Hotwire, Kayak).
• גלישת אינטרנט מופעלת: כמעט לא משנה
  • החפיפה בין גוגל ל-ChatGPT עלתה בכ-1% בלבד עם גלישה ON.
  • נתון מעניין שנמצא: היציבות הפנימית של ChatGPT מול עצמו (ON לעומת OFF) גבוהה בהרבה (קורלציה 0.463).

למה זה קורה ומה אפשר ללמוד מזה להמשך

הפער בין גוגל ל-ChatGPT לא נובע מטעות במדידה אלא ממבנה מחשבתי שונה לגמרי.

בעוד גוגל מתבססת על אינדקס של דפים, קישורים ואותות סמכות ברורים, ChatGPT בונה תשובה אחת שמתפתחת מתוך דפוסי שפה, הקשרים ומשמעות. גוגל מנסה לענות על “איזה דף הכי רלוונטי לביטוי” ואילו ChatGPT שואל את עצמו “מה יישמע הכי הגיוני הסתברותית לאדם ששואל?”.

מדובר בשינוי תפיסתי. אנחנו עוברים מעולם שבו הדירוג היה המטרה לעולם שבו האזכור בתוך התשובה היא היעד החדש, וכאן בדיוק מתחיל עידן האופטימיזציה למנועים הגנרטיביים (GEO).

אז מה זה אומר למנהלי שיווק ואנשי GEO:

• SEO לבד כבר לא מספיק: צריך להבין איך אלגוריתמים של מנועים גנרטיביים מבינים ידע, על אילו מקורות הם סומכים ואיך להפוך לכאלה (או להיות מוזכרים בהם).
• מצד שני אי אפשר לוותר על ה-SEO: כפי שראינו במחקר האחרון של SEMrush, כמות החיפושים בגוגל רק גדלה מאז שמודלי ה-AI נכנסו לחיינו.
• בנו עקביות סמנטית: חייבים לשמור על סיפור קוהרנטי שחוזר על עצמו בין עמודים, אתרים ואזכורים כדי שמנוע שפה יזהה אתכם כחלק מהנרטיב הקולקטיבי (עוד על השפעת העקביות הסמנטית על GEO).
• עבדו לפי פרסונות וניסוחים: מאחר ו-LLM מגיב להקשר ולזהות השואל, כדאי לפתח אסטרטגיית תוכן מותאמת לפרסונות ולכוונות שונות. מערכת Chatoptic מאפשרת לנתח ולייצר את התוכן בהתאם לפרסונות של המותג.
• הרחיבו את מדדי הביצועים: “נוכחות בתשובות” זה ה-KPI החדש, כמובן שהנוכחות הזו צריכה להתפצל לקטגוריות פרומפטים ופרסונות.

תודה רבה לדני גודווין על סיקור המחקר במגזין Search Engine Land. למחקר המלא עם כל התוצאות והמתודולוגיה בבלוג Chatoptic.

אם התחום מעניין אתכם, מזמין להירשם לכנס ה-GEO הראשון בישראל מבית Chatoptic ו-TheMarker Labels, הזינו קוד קופון ASKP5 לקבלת הנחה.

במציאות הזו מנהלי שיווק חייבים לשאול את עצמם שאלה אחת קריטית: האם המותג שלי בכלל חלק מהשיחה?

איך התגלגלתי לתחום ה-GEO?

הכול התחיל אצלי עוד לפני שלמונח GEO בכלל היה שם.

בתחילת 2024, פורסם המחקר האקדמי שהטביע את השם של התחום “Generative Engine Optimization”, והיה ברור לי שמתחיל להיוולד כאן תחום חדש. התחלתי לחקור אותו מקרוב מתוך סקרנות אישית, הרבה לפני שזה הפך לנושא חם בתעשייה.

עם הזמן ראיתי את ההקבלה לימים הראשונים של ה-SEO. אני זוכר איך SEMrush הופיעו ב-2008 כשמקדמי אתרים חיפשו דרך למדוד ולנתח נראות במנועי חיפוש. בתחילת הדרך הרבה תוכנות ניסו “להחזיק את כל הצ’אנל”, אבל מהר מאוד התברר שצריך גם את מי שיבצע את האופטימיזציה בפועל ותוכנה לא באמת יכולה “לקדם אתר”.

אותו הדבר בדיוק קורה עכשיו בעולם ה-GEO: מצד אחד יש את התוכנות שמנטרות נראות במודלי AI, ומהצד השני את הסוכנויות ואנשי ה-SEO שעושים את האופטימיזציה בפועל.

ממש כמו ב-SEO, גם ב-GEO אי אפשר להצליח בלי 2 המרכיבים האלו.

מתוך ההבנה הזו התחלנו ב-Angora Media לחקור לעומק את הערוץ החדש הזה והקמנו צוות GEO ייעודי במחלקת הסרץ’. היה ברור לנו ש-GEO הולך להיות הערוץ החם הבא, המקום שבו יוזרים יתחילו את המסע הצרכני שלהם עוד בשלב ה-Top of Funnel, ממש כפי שהיה עם גוגל לפני כמעט עשרים שנה.

השנה הצטרפתי גם כמייסד שותף ל-Chatoptic, תוכנה ישראלית מובילה לניטור נראות מותגים במודלי AI, שכבר היום מנטרת מותגי Fortune 500. מבחינתי זו הייתה ההשלמה של הפאזל, מצד אחד הסוכנות, מצד שני התוכנה.

בדרך גם כתבתי את הערך של GEO בוויקיפדיה ופרסמתי את המדריך המקיף הראשון בעברית על GEO. מאז התחום התקדם בקצב מסחרר, ולא הספקתי לעדכן את המדריך אבל מבטיח שזה יקרה בקרוב

סגירת מעגל: כנס ה-GEO הראשון בישראל

אחרי כל הדרך הזו, כנס GEO רשמי, גדול ומקיף, הוא פשוט צעד מתבקש.

לא רציתי שזה יהיה עוד אירוע על AI, אלא הבמה הרשמית הראשונה בישראל שמוקדשת כולה לעולם ה-AI Search ולמהפכה שמתרחשת עכשיו במנועים הגנרטיביים.

במסגרת Chatoptic שילבנו כוחות עם TheMarker Labels, גוף מדיה טכנולוגי מוביל שמתמחה בהפקת כנסים מקצועיים לבכירים בתעשייה, ויחד הרמנו את הכנס שמדבר על עתיד החיפוש: Future of Search (הזינו קופון ASKP5 לקבלת 5% הנחה).

מבחינתי, השילוב בין סוכנות GEO, תוכנת GEO, וגוף מדיה חזק הוא מה שיוצר את הסינרגיה הנכונה להוביל תחום חדש באמת.

בכנס נפגוש מומחים, נחשוף מחקרים עדכניים, ונציג כלים פרקטיים שיעזרו למותגים להבין איך להישאר רלוונטיים בעידן ה-AI ולצלול אל תוך המהפכה שמעצבת מחדש את עתיד השיווק.

מיטב המומחים ומנהלי השיווק של החברות המובילות במשק ישתפו תובנות, כלים וחשיבה אסטרטגית שיאפשרו לכם לנווט בעולם החיפוש החדש.

מה אתם הולכים ללמוד בכנס?

הנה כמה מהנושאים והמרצים (הרשימה מתעדכנת):

• בין יוצרי התוכן ל-LLM: כיצד תיראה מערכת היחסים החדשה?
  ד”ר עומר בן פורת | חוקר AI, הפקולטה למדעי הנתונים וההחלטות, הטכניון
• איך ייראה הפרסום בעולם החיפוש החדש
  הילה גיל | CMO, Natural Intelligence
• סינון רעשי רקע ב-GEO: ככה תתמקדו ב-20% שיוצרים 80% מהאימפקט האורגני
  עומר אליעז | Director of Organic Growth, Fiverr
• הדרך ליצור אזכורי מותג חיצוניים עם GPTs כדי להשפיע על GEO
  מורד שטרן | Head of Engineering Branding, Wix
• פאנל: השפעת ה-AI על אסטרטגיית השיווק של ארגונים גדולים (מנחה: ענת אורנסקי, Ex סמנכ”ל שיווק Outbrain ,Intel ,Quicklizard)
  • אילן בובליל | דיירקטור שיווק, IAI ELTA
  • שרון דונוביץ’ | דירקטור שיווק בינלאומי, Kornit Digital
  • נירית בן קיש | סמנכ”לית שיווק, ONE ZERO
• איך מודדים הצלחה בעולם שבו אין יותר “קליקים”
  רן אברהמי | סמנכ”ל שיווק, Appsflyer
• הדר לוקר-אדר | מנהלת שיווק אסטרטגי פתרונות AI אירופה, מזרח תיכון ואפריקה, מיקרוסופט
• עידו דותן | Country Commercial Director, Meta Israel

אז תכינו את היומנים, כי הכנס הזה הולך להתמלא מהר!

מתי? יום שני, 1 לדצמבר 2025, 08:30-14:00
איפה? אולם Avenue, קריית שדה התעופה

הרשמה לכנס >> הזינו קופון ASKP5 לקבלת 5% הנחה

מי שעוקב אחרי ההתפתחויות בעולם המסחר ב-AI זוכר שבאפריל כתבנו כאן על ההשקה הראשונית של כפתור הקנייה ב-ChatGPT. כבר אז היה ברור שהכפתור הזה הוא לא עוד תוספת נוחה לצ’אט, אלא איום ישיר על המודל הכלכלי של גוגל שופינג, שמבוסס על פרסום ממומן.

ההכרזה החדשה של OpenAI מחברת בין אותה מגמה מוקדמת לבין מה שתיארנו מאוחר יותר ביוני במאמר על אג’נטיק קומרס, עידן שבו צ’טבוטים לא רק ממליצים על מוצרים, אלא מבצעים את הרכישה בפועל בשם המשתמש. עכשיו, עם ה-Agentic Commerce Protocol, החזון הזה הופך למציאות ממשית.

המערכת החדשה מבוססת על תקן פתוח שפותח יחד עם Stripe ונקרא Agentic Commerce Protocol, המאפשר לעוזרי AI, עסקים ומשתמשים לעבוד יחד להשלמת רכישה ללא פרסומות, ללא ספונסרים וללא מעבר בין אתרים. התוצאות שמוצגות בצ’אט הן אורגניות בלבד, והמשתמש שולט בכל שלב בתהליך.

אז איך זה הולך לעבוד?

כאשר משתמש ישאל “Best running shoes under $100” או “Gifts for a ceramics lover”, הצ’טבוט יציג תוצאות אורגניות של מוצרים רלוונטיים מרחבי הרשת. אם מוצר תומך ב-Instant Checkout, המשתמש יכול ללחוץ “Buy”, לאשר את הפרטים ולסיים את הרכישה מבלי לצאת מהצ’אט.

המערכת כבר זמינה למשתמשים בארה״ב ותומכת במוכרי Etsy, ובהמשך תתרחב ליותר ממיליון חנויות Shopify, כולל מותגים כמו Glossier, SKIMS, Spanx ו-Vuori.

העסקה עצמה מבוצעת במערכות של הסוחר, OpenAI אינה מנהלת את התשלום או את המשלוח, אלא מתפקדת כסוכן מתווך בלבד. הסוחר שומר על שליטה מלאה בלקוחות, בתשלומים ובשירות, והעמלה נגבית רק על רכישות שהושלמו בפועל.

מסחר חדש ומבט קדימה

מנקודת מבט שיווקית, מדובר בשינוי עמוק במבנה המסחר הדיגיטלי. אם בעבר מסע הרכישה כלל שלושה שלבים – חיפוש בגוגל, כניסה לאתר, והמרה, הרי שכעת כל התהליך מתרחש בתוך השיחה.

המשמעות: מותגים שלא יידעו כיצד להופיע בשיח של הבוטים, פשוט לא יופיעו בשוק החדש הזה.

OpenAI מציינת כי זה רק הצעד הראשון, ובקרוב יתאפשר גם לבצע רכישות מרובות פריטים ולעסקים נוספים ברחבי העולם להצטרף.

ה-Agentic Commerce Protocol נפתח כקוד פתוח, כדי לאפשר למפתחים ולחנויות לשלב אותו בקלות וליצור חוויות קנייה חדשות בעולם שבו עוזרי בינה מלאכותית הופכים למתווכים המרכזיים בין צרכנים לעסקים.

יש לכם חנות ואתם רוצים שהמוצרים שלכם יוצגו ב-ChatGPT? אפשר להגיש בקשת הצטרפות מכאן.

זהו רגע משמעותי בתהליך ההתבגרות של המסחר מבוסס-AI, הולך להיות ללא ספק מעניין