יש שאלה שמגיעה היום כמעט מכל מנכ״ל, מנהל שיווק או בעלים של משרד מקצועי: איך גורמים ל־ChatGPT להזכיר את החברה שלי כשאנשים מחפשים פתרון בתחום שלי. השאלה לגיטימית, אבל כדי לענות עליה ברצינות צריך להחליף כיוון מחשבה. לא מדובר במנוף קסם שמכניס את שם המותג לתוך תשובות, אלא בתהליך שבונה למותג שלך מעמד ברור, אמין ומועיל בתוך מרחב הידע הציבורי. כשזה נעשה נכון, האזכורים מגיעים “כמעט מעצמם”, כי למערכת יש סיבה טובה לבחור דווקא בך כשמישהו שואל שאלה רלוונטית.
כדי להבין מה עובד, צריך להבחין בין שני מצבים שונים לגמרי. במצב הראשון, המשתמש מבקש תשובה כללית, והמודל משיב בלי להישען על מקורות בזמן אמת. במצב כזה קשה מאוד להשפיע מבחוץ, כי ההחלטה אם להזכיר מותג, ואיזה, תלויה במה שהמודל למד באופן כללי ובסגנון הבטוח שהוא נוקט בו. במצב השני, המערכת מפעילה חיפוש, קוראת מקורות ציבוריים, מרכיבה תשובה, ולעיתים גם מציגה הפניות. כאן נפתח חלון ההשפעה האמיתי, כי מי שנבחר להופיע בתשובה הוא מי שנוכח באופן איכותי במקומות שהחיפוש מוצא, ומי שנראה אמין, מדויק, ובר ציטוט.
המטרה שלך, לכן, היא לא “לנצח את ChatGPT”, אלא לבנות מותג שהרשת עצמה מציגה אותו כפתרון רלוונטי. זה נשמע כמו הבדל קטן, אבל זה ההבדל בין ניסיונות קצרי טווח לבין נכס שמייצר אזכורים לאורך זמן.
למה בכלל ChatGPT מזכיר חברות, ומתי זה קורה
כשאדם שואל שאלה, הוא בעצם משדר למערכת את ההקשר ואת הקריטריונים. לפעמים הוא מבקש רעיון, לפעמים השוואה, לפעמים המלצה לפי תקציב, רגולציה, מיקום, תעשייה, גודל צוות, או רמת סיכון. אם התשובה הנכונה יכולה להיות כללית, המודל נוטה לתת עקרונות בלי לנקוב בשמות. אבל ככל שהשאלה הופכת יישומית, למשל “איזה פתרון מתאים ל…”, “מי נחשב חזק בתחום…”, “מה האלטרנטיבות ל…”, עולה הסיכוי שמותגים יופיעו, כי בלי דוגמאות קשה לתת תשובה שימושית.
כאן נכנס משחק הנראות: כדי ששמך יופיע, צריך שתהיה סיבה טובה להציע אותך כדוגמה, כספק, או כחלופה. הסיבה הזו בנויה משלושה רכיבים שמתחזקים זה את זה.
הרכיב הראשון הוא רלוונטיות, האם אתם באמת מתאימים לשאלה. הרכיב השני הוא זמינות, האם אפשר למצוא עליכם מידע ברור ונגיש. הרכיב השלישי הוא אמינות, האם לא רק אתם אומרים שאתם טובים, אלא גם גורמים אחרים מציירים אתכם כך במרחב הציבורי.
אם אחד מהרכיבים חלש, התמונה מתערערת. חברה יכולה להיות מצוינת, אבל אם אין עליה כמעט מידע חיצוני, המערכת תעדיף מקור “בטוח” יותר. חברה יכולה להיות מפורסמת, אבל אם המסרים מבלבלים, או שהאתר לא מציג עובדות בצורה ברורה, היא תופיע פחות בהקשרים שמחייבים דיוק.
הצעד הראשון הוא ישות, לא תוכן
רוב הארגונים קופצים לתוכן לפני שהם מסדרים את היסודות של הזהות הדיגיטלית. בפועל, הדרך המהירה ליותר אזכורים מתחילה ביכולת של מערכות להבין חד משמעית מי אתם. לזה קוראים בהגדרה פשוטה: בניית ישות מותגית.
ישות מותגית היא לא לוגו ולא סלוגן. היא סט של עובדות עקביות שמופיעות באינטרנט בצורה שאפשר לאמת: שם החברה, תיאור פעילות, תחומי התמחות, שווקים, מוצרים, אנשי מפתח, שנת הקמה, מודל תמחור, סוג לקוחות, רישוי או עמידה בתקנים אם רלוונטי, וכתובות דיגיטליות רשמיות.
אם המידע הזה מפוזר, סותר, או מופיע בנוסחים שונים במקומות שונים, נוצרת בעיית זיהוי. זה נראה קטן, אבל זה גורם למערכות להתלבט אם מדובר באותו מותג או בשני מותגים שונים, אם השם דומה לחברה אחרת, אם ראשי התיבות מתנגשים עם מושג אחר, ואם יש גרסאות כתיב שונות. ברגע שיש ספק, המערכת נוטה לבחור במקורות אחרים.
לכן, לפני שמייצרים עוד מאמרים, כדאי ללטש שני נכסים: דף “אודות” באתר הרשמי, ועמוד תקשורתי בסיסי לעיתונאים ולשותפים. דף האודות צריך לתפקד כמקור אמת. לא כטקסט שיווקי, אלא ככרטיס זהות שניתן לצטט: משפט אחד שמגדיר מה אתם עושים, למי, ובאיזה יתרון אמיתי. אחריו צריך פירוט מדויק, בשפה עניינית, עם עובדות שניתן לבדוק, ועם קישורים לנכסים רשמיים.
כדאי להקפיד גם על עקביות של פרטים בכל מקום שבו אתם קיימים. אם באתר כתוב שם אחד, בלינקדאין כתוב אחרת, ובפרופיל עסקי במקום אחר כתוב שם שלישי, המערכת מתקשה לקשור את הכל לישות אחת. עקביות נראית כמו עבודה אפורה, אבל היא אחד המנועים הכי חזקים של נראות בעולם שבו AI מרכיב תשובות ממקורות שונים.
התשתית הטכנית היא לא “SEO”, היא יכולת להיות מצוטטים
מנועים גנרטיביים, וגם מערכות חיפוש קלאסיות, עובדים על תהליך דומה: הם צריכים לגשת לתוכן, לקרוא אותו מהר, להבין את המבנה, ולהחליט אילו חלקים ראויים להצגה או לציטוט. אם האתר איטי, חוסם זחלנים, מציף את המשתמש בפופ אפים, או מציג את רוב המידע בתוך רכיבים שקשה לסרוק, אתם מפסידים הזדמנויות עוד לפני שהתחלתם.
בפרקטיקה, יש כמה עקרונות ששווים כסף. ראשית, לוודא שאין חסימות לא מכוונות שמונעות אינדוקס של עמודים חשובים. שנית, להימנע מכפילויות שמבלבלות, למשל כמה גרסאות של אותו עמוד עם כתובות שונות, או עמודים כמעט זהים שמופיעים תחת תגיות שונות. שלישית, להבטיח שהדפים המרכזיים בנויים בצורה נקייה, עם כותרות שמסבירות בדיוק במה עוסק הדף, ופסקאות שמסכמות את העיקר בתחילת העמוד.
העיקרון שמעניין במיוחד בהקשר של AI הוא “תוכן שמוכן לציטוט”. זה אומר שלא מספיק שהתוכן יהיה נכון, הוא צריך להיות כתוב כך שקל לשלוף ממנו תשובה. מערכות אוהבות הגדרות ברורות, הבחנות חדות, סעיפים שמבהירים מתי פתרון מתאים ומתי לא, ומבנה שמאפשר להבין מהר את הלוגיקה.
אפשר לחשוב על זה כמו על כתיבה לעורך מקצועי. עורך שמחפש משפט שאפשר להכניס לכתבה יעדיף ניסוח שמגדיר מושג בצורה מדויקת, ולא פסקה ארוכה שמנסה לשכנע. כשאתם כותבים, תדמיינו שמישהו צריך לבחור פסקה אחת כדי להסביר לקורא מה אתם עושים, מה הייחוד, ומה התנאים שבהם זה עובד.
התוכן שמוביל אזכורים אינו “עוד בלוג”, אלא נכסי ידע
כאן מתרחשת טעות נפוצה: חברות מפרסמות המון תוכן, אבל לא בונות נכסים שמאפשרים למנועים ולמערכות AI להבין שהן מקור סמכות. פוסט חד פעמי על טרנד הוא נחמד, אבל הוא לא בהכרח מצוטט ולא בהכרח נשאר רלוונטי. לעומת זאת, נכסי ידע הם עמודים שאנשים חוזרים אליהם שוב ושוב, וגם מקשרים אליהם.
נכסי ידע הם למשל מדריכים מעמיקים שמסבירים איך לבחור פתרון, מילון מונחים מקצועי, דפי שאלות ותשובות שמפרקים התנגדויות אמיתיות, מסמכי מתודולוגיה, עמודי השוואה הוגנים, ודוחות שמציגים נתונים.
הנקודה הקריטית היא כוונה. אם התוכן נכתב כדי “להכניס מילות מפתח”, הוא נשמע שטוח. אם הוא נכתב כדי לספק החלטה טובה לקורא, הוא הופך להיות מקור. בעולם שבו ChatGPT מרכיב תשובות, מקורות מנצחים פרסומות.
עמודי השוואה הם דוגמה מצוינת. הרבה חברות מפחדות להשוות, אבל דווקא השוואה מקצועית, שמציגה גם חסרונות של עצמך, נראית אמינה ולכן גם מצוטטת. השוואה טובה לא אומרת “אנחנו הכי טובים”, היא אומרת “אם אתם צריכים X, לכו לכיוון הזה, אם אתם צריכים Y, שווה לשקול את זה, ואם חשוב לכם Z, הנה למה אנחנו מתאימים”. התוצאה היא שהמערכת יכולה להשתמש בכם כחלק מתשובה שמכבדת את מורכבות ההחלטה.
דוחות מקוריים, גם קטנים, הם עוד מנוע עצום. סקר לקוחות שנערך נכון, ניתוח מגמות מתוך נתוני שימוש, מיפוי עלויות בתעשייה, או מדד שאתם מפרסמים אחת לרבעון, כל אלו מייצרים חומר שמקורות אחרים יכולים לצטט. ברגע שמצטטים אתכם, נבנית שכבת אמינות חיצונית, וזה משנה את כל המשחק.
יחסי ציבור שמכוונים לסיגנל, לא לרעש
בזירה הזו, יחסי ציבור אינם רק כתבות. הם מנגנון שמייצר הוכחה חברתית ברמה הגבוהה ביותר: צד שלישי אמין שמדבר עליכם. הוכחות כאלה הן דלק גם למנועים וגם למערכות AI, במיוחד כשהן מופיעות במקומות מקצועיים: מגזינים של תעשייה, בלוגים סמכותיים, אתרי דירוג בתחום, פודקאסטים נישתיים, ארגונים מקצועיים, וכנסים.
הטעות היא לנסות לייצר כמות במקום איכות. עשרה אזכורים באתרים חלשים לא משתווים לאזכור אחד במקום שמגדיר סטנדרט בתעשייה. הדרך החכמה היא לבחור מראש “איפה עולם המקצוע מדבר”, ולבנות נוכחות שם.
עוד עיקרון חשוב הוא עקביות מסרים. אם בכל ראיון אתם מתארים את החברה אחרת, התדמית מתפזרת. אם בכל כתבה חוזרים על אותו משפט זהות, אותו מיצוב, ואותן דוגמאות שימוש, נבנית תמונת עולם יציבה שקל למערכות לאמץ.
גם שיתופי פעולה הם חלק מהסיפור. פרויקט משותף עם גוף מחקר, תרומה לקוד פתוח, הרצאה מקצועית עם תמלול מלא באתר, או מסמך עמדה שמפורסם יחד עם שותף מוכר, כל אלו מייצרים “שכבת אמת” שלא תלויה רק באתר שלכם.
למה טריקים לא רק לא עובדים, אלא מזיקים
יש מי שמבטיח “לגרום ל־AI להזכיר אותך” באמצעות מניפולציות: יצירת מאות עמודים דומים, רשתות אתרים, תוכן משוכפל, או הצפה של אזכורים במקומות מפוקפקים. גם אם לפעמים זה יוצר רושם קצר, זה מסוכן מאוד לשני כיוונים. בכיוון אחד, מנועי חיפוש יודעים לזהות התנהגות לא טבעית, והתוצאה יכולה להיות ירידה בנראות. בכיוון השני, מערכות AI נוטות להעדיף מקורות שנראים נקיים ואמינים, ופרופיל שמריח כמו ספאם יורד ברמת הבטחון.
מבחינה עסקית זה גם בזבוז. השקעה בנכסי ידע ובאימות צד שלישי בונה נכס מצטבר. השקעה בטריקים בונה חוב סיכון.
מדידה, איך הופכים “אזכור” למדד עבודה
הבעיה הגדולה בעולם הזה היא שאנשים עובדים בלי לוח מחוונים. הם מרגישים שהשם שלהם “לא מופיע”, אבל הם לא יודעים באילו שאלות, באיזה שווקים, ואיזה מתחרים כן מופיעים. כדי לייצר שיפור אמיתי צריך להפוך את זה לתהליך מדיד.
בונים סט קבוע של שאלות שהקהל באמת שואל. לא שאלות כלליות מדי, אלא שאלות שמובילות בחירה: איך לבחור ספק, מה האלטרנטיבות, מה היתרונות והחסרונות, מה מתאים לתעשייה מסוימת, מה מתאים לתקציב מסוים, מה מתאים למדינה מסוימת, ומה מתאים למגבלת רגולציה מסוימת. אחר כך, פעם בשבוע, בודקים מה מופיע בתשובות, מי מוזכר, באיזה הקשר, ואילו מקורות חוזרים על עצמם.
ואז מגיע החלק המעניין: אם אתם לא מופיעים, אתם שואלים למה. האם אין לכם דף שעונה ישירות לשאלה, האם אין לכם הוכחה חיצונית שמחזקת אמינות, האם שם המותג מבלבל, האם המתחרים מציעים הסבר ברור יותר, האם אתם נשמעים פרסומיים מדי, או האם פשוט אין לכם נראות בשפה או בשוק שבו נשאלת השאלה. כל “למה” כזה הופך למשימה: ליצור דף מתאים, לחדד מסר, לחזק אימות, או לשפר מבנה.
ככה אזכורים הופכים מעניין מקרי למערכת שיווקית מנוהלת.
תוכנית עבודה שבונה אזכורים בתוך 90 יום
אם צריך לתרגם את כל זה למהלך אחד ברור, אפשר לחשוב על שלושה שלבים.
בשלב הראשון מסדרים זהות ותשתית. מחדדים משפט זהות, בונים דף אודות אמין, יוצרים עמוד תקשורתי, מסדרים עקביות בפרופילים, ומוודאים שהאתר קריא, מהיר, ונגיש לסריקה. המטרה היא להיות “מובנים” ו”נגישים”.
בשלב השני בונים נכסי ידע. לא עשרים פוסטים על חדשות, אלא עשרה עד עשרים עמודים שהם באמת מקור: מדריכי בחירה, השוואות, מילון מושגים, שאלות ותשובות, מקרי בוחן עם נתונים, ומתודולוגיה שמראה איך אתם עובדים. המטרה היא להיות “מצוטטים”.
בשלב השלישי מייצרים אימות חיצוני. בוחרים יעדי תקשורת מקצועיים בעולם, יוצרים שיתופי פעולה, מפרסמים מאמרי אורח נבחרים, מתראיינים בפודקאסטים רלוונטיים, ומקדמים דוח או מדד קטן שנותן ערך לתעשייה. המטרה היא להיות “מוכחים”.
במקביל, כל שבוע מודדים, מתקנים, ומשפרים לפי מה שקורה בפועל בשאלות של הקהל.
הסיבה שזה עובד היא פשוטה
ChatGPT, כמו כל מערכת שמנסה לתת תשובות אמינות, צריך להצדיק את עצמו. הוא לא רוצה לנחש. הוא רוצה להישען על מקורות ועל מבנה ידע שנראה בטוח. כשאתם בונים ישות ברורה, יוצרים נכסי ידע שנוח לצטט, ומקבלים אימות איכותי מצד שלישי, אתם הופכים להיות הבחירה הבטוחה.
ואז קורה הדבר שהכי חשוב להבין: אתם לא “גורמים ל־ChatGPT להזכיר אתכם”, אתם גורמים לכך שבעיני הרשת, ובעיני מקורות הסמכות שבה, אתם תהיו חלק טבעי מהתשובה.
אם תרצה, אני יכול לקחת את זה צעד קדימה ולהפוך את זה למסמך אסטרטגיה מותאם לחברה ספציפית: מפת שאלות שמייצרת אזכורים, רשימת נכסי ידע לבנייה לפי סדר עדיפויות, ותוכנית PR גלובלית שמטרתה לייצר בדיוק את שכבת האימות ש-AI נוטה לבחור בה.
