כבר שמעתם את זה בעבר: פלטפורמות AI כמו ChatGPT או Gemini משנות את הדרך שבה אנשים מחפשים מידע באינטרנט. במקום לחפש בגוגל, המשתמשים פונים ישירות לכלי ה-AI ומקבלים תקציר תוכן נוח לקריאה. התקציר אומנם מבוסס על מידע שנשלף מאתרים, אבל הוא לא תמיד יכלול קישורים למקור. אתרים שלא מוזכרים בתקצירים האלה מפסידים למתחרים שלהם. כאן נכנס לתמונה LLM Seeding.
מה זה LLM Seeding?
LLM Seeding, או בתרגום חופשי "הטמעת זרעים במודלי שפה גדולים" היא אסטרטגיית קידום המתמקדת בפרסום תוכן במקומות ובפורמטים שמודלי שפה צפויים לסרוק ולצטט. לא מדובר ב-SEO הקלאסי, שמטרתו היא מקום ראשון בגוגל, וגם לא ב-Prompt Engineering, אלא ביצירת תוכן שיופיע בתשובות של כלי AI, גם אם התשובות עצמן לא יכללו קישורים ולא יובילו לתנועה לאתר. LLM Seeding אומנם חופף עם שיטות העבודה ב-SEO, אבל המטרה ופלטפורמת היעד שונות.
לדוגמה, אתר של רשת מרפאות רפואה משלימה המפרסם בקביעות תוכן מקצועי ומבוסס מדעית על תוספי תזונה הוזכר על ידי ChatGPT במענה לשאלה על תוספי תזונה מומלצים לנשים בהיריון. האתר לא התכוון לקדם את התוכן על הביטוי הספציפי, הוא לא הופיע בעמוד הראשון בגוגל על אותו ביטוי, ולמרות זאת הוא הוזכר בתשובה שנוצרה על ידי כלי הבינה המלאכותית.
איך ChatGPT מוצא את המידע?
מודלי שפה גדולים אומנו על כמויות עצומות של מידע פומבי באינטרנט, בהם בלוגים, פורומים, אתרי חדשות, רשתות חברתיות ועוד. יש מודלים שגם משתמשים במערכות אחזור מידע (כמו גוגל או בינג) כדי לשלוף מידע עדכני. כך, מודל השפה מייצר תשובה לשאלה שנשאלה לפי המידע שלמד, ולפעמים גם לפי המידע ששלף בזמן אמת.
ככל שהתוכן מובנה, כתוב בבהירות ומפורסם במקומות נכונים, כך יש לו סיכוי טוב יותר לקבל אזכורים מכלי AI. מדובר בשינוי משמעותי מה-SEO המסורתי: במקום להתמקד באלגוריתם הדירוג של גוגל, הפוקוס עובר להתאמת התוכן לאזכורים וציטוטים בכלי AI.
מה ההבדל בין LLM Seeding ל-SEO?
המטרה של ה-SEO המסורתי היא לשפר את המיקומים בתוצאות החיפוש האורגניות בגוגל ולהגדיל את התנועה לאתר. לשם כך, אנשי SEO עובדים על התאמת תוכן האתר למילות מפתח ספציפיות, על בניית קישורים ועל שיפור המהירות והביצועים הטכניים של האתר.
ב-LLM Seeding המטרה שונה: המיקומים כבר לא רלוונטיים והפוקוס עובר מתנועה לאזכורים. האמצעים העיקריים הם שיפור מבנה התוכן, בניית סמכות למותג ונוכחות באתרים שמודלי השפה סורקים בקביעות כמו ויקיפדיה, רדיט, מדיום ואתרי נישה.
אילו סוגי תוכן מועדפים על מודלי שפה גדולים?
- רשימות ודירוגים – למשל, מחשבים מומלצים לסטודנטים או הצימרים הכי טובים בצפון.
- טבלת השוואות – בין מוצרים או מותגים, כולל ציון התאמת המוצר לקהל יעד או למטרה מסוימת (המחשב הזול הכי מומלץ, מחשב מומלץ לגיימינג וכדומה).
- ביקורות וחוות דעת – הכוללות יתרונות וחסרונות, התרשמות אישית ומידע על תהליך הבחירה.
- שאלות ותשובות (FAQ) – תשובות תמציתיות וענייניות לשאלות נפוצות עוזרות לכלי AI לנתח את התוכן ולהשתמש בו.
- שילוב אמצעים ויזואליים – תמונות, מצגות, גרפים וסרטוני וידאו עם כיתובים תיאוריים.
- כלים שימושיים – מחשבונים, צ'קליסטים ותבניות.
איפה להפיץ את התוכן כדי להגדיל את החשיפה?
כמו ב-SEO מסורתי, פרסום התוכן באתר הוא רק החלק הראשון בעבודה. כדי להגדיל את החשיפה מומלץ להפיץ את התוכן בעוד פלטפורמות, כמו אתרי שיתוף תוכן (מדיום, לינקדאין וכדומה), פורומים וקהילות (רדיט, Quora), רשתות חברתיות, אתרים המתמחים בסקירות מוצרים, אתרי נישה ועוד.
בפועל התהליך די דומה לבניית קישורים ב-SEO המסורתי. ההבדל העיקרי הוא במטרה: אם ב-SEO בונים קישורים כדי לשפר את הדירוג במנועי חיפוש, כאן המטרה היא לשפר את הנראות במודלי שפה גדולים, וההצלחה לא נמדדת במיקומים במנועי חיפוש או בהקלקות.
איך מודדים הצלחה ב-LLM Seeding?
אלה המדדים שיחליפו את המיקומים ואת ההקלקות:
אזכורים בכלי AI – ישנם כמה כלי SEO כמו SEMrush העוקבים גם אחרי אזכורים וציטוטים ב-ChatGPT ובכלי חיפוש מבוססי AI. בנוסף, אפשר לבדוק ידנית, כלומר לשאול את כלי ה-AI שאלות רלוונטיות ולבדוק אם המותג מוזכר. חשוב לציין שהתשובות משתנות בכל פעם, לכן יש לבדוק יותר מפעם אחת.
גידול בתנועת הפניות – בעזרת גוגל אנליטיקס 4 אפשר לבדוק את מקורות התנועה המפנה מכלי AI. עם זאת, הדוח לא מראה את התמונה המלאה, כי רק ציטוטים (אזכורים עם קישורים) יובילו להפניית תנועה לאתר. אם המותג אוזכר ללא קישור, ייתכן שתהיה עלייה בתנועה אורגנית או ישירה.
לסיכום, LLM Seeding הוא אחת הדרכים לשמור על נוכחות דיגיטלית במצב שבו החיפוש מתחלק בין גוגל וכלים כמו ChatGPT, Claude, Gemini ועוד.
