האתגרים החדשים של הקידום האורגני במעבר ממנועי החיפוש למודלי השפה והסכנה בניסיונות להטיה שיווקית מכוונת.

בימים האחרונים קורים דברים מעניינים בעולמות החיפוש. מתברר שהשימוש בצ'אטבוטים מבוססי AI למטרות "חיפוש" עלה ב-37%, בעוד השימוש במנועי חיפוש מסורתיים ירד ב-11%*. הנתונים מציגים שינוי מגמה ברור שמחייב התייחסות מצד אנשי שיווק. האם הגיע הזמן לשנות קונספציה?

מה זה LMO ומה ההבדל בינו ל SEO?

קידום אורגני במודלי שפה - LMO (Language Model Optimization) הוא מושג חדש שמתאר את התהליך שבו מותגים ועסקים ינסו להיות מדורגים גבוה יותר בתשובות שמספקים מודלי שפה גדולים כמו GPT, claude ואחרים למשתמשים שמתייעצים איתם. המקבילה ל SEO שהורגלנו אליו במנועי החיפוש המסורתיים, לרוב אנחנו מדברים על גוגל שעדיין שולט בכ91% מכלל החיפושים.

SEO מתמקד בעיקר בהבנת האלגוריתם של גוגל והתאמת התוכן כדי להגיע למיקומים גבוהים בתוצאות, באמצעות שימוש במילות חיפוש נפוצות, הצבתם גבוה בהיררכית כותרות התכנים, שילוב קישורים פנימיים וחיצוניים ועוד פרמטרים שמשתנים מעת לעת. ה LMO מתמקד בשלב זה בהבנה כיצד מודלי השפה מבינים, מנתחים ומדרגים תוכן כדי לספק תשובות איכותיות ושימושיות למשתמשים.

מה המותגים צריכים לעשות כדי להמשיך להיות רלוונטיים בעולם החיפוש החדש?

כדי ליצר חשיפה ולקדם מותגים במודלי שפה, יש צורך להתמקד ביצירת תוכן איכותי, מדויק, אותנטי ותוך הסתמכות על מקורות מידע אמינים. תוכן שיענה למעשה על שאלות נפוצות של משתמשים. מחקר מילות המפתח שאנחנו מכירים צריך להפוך בעידן הAI למחקר שאלות נפוצות. ההבנה צריכה להיות שאופן החיפוש משתנה והשאלות הופכות להיות ספציפיות ומפורטות יותר. אם עד כה דיברנו על ביטויי "זנב ארוך" בהקשר של צירופי מילים ארוכים וספציפיים שאנשים משתמשים (3-5 מילים) בזמן ביצוע שאילתות בגוגל עכשיו נצטרך לעבור לטרמינולוגיה של "זנב ארוך ארוך", למעשה משפטים שלמים ואפילו פסקאות (ולכן חשוב יהיה גם לשמור גם על מבנה מאורגן, ברור וקריא של התכנים).

האם יהיה ניתן "להנדס" תוצאות ולהשפיע על מודלי השפה באמצעות הצפת תכנים?

מכיוון שמודלי השפה מקצים הסתברויות גבוהות יותר לרצפים שחוזרים על עצמם בתדירות גבוהה, אחת הבעיות העיקריות במעבר לLMO  היא ניסיון להצפת תכנים חוזרים (בקונספט של Retrieval Augmented Generation – RAG). כאשר נגרום לתכנים דומים להופיע שוב ושוב בשאילתות או במידע המוזן בפרומפטים ניתן יהיה להשתלט על קטגוריות עם אזכורים למוצר מסוים תוך דחיקת המתחרים לשוליים. מדובר על הטיית התשובות של מודלי השפה והשפעה לרעה על דירוג המידע והאמינות שלו.

הדילמה הפילוסופית: איך מודלי השפה יתייחסו לתוכן שהם עצמם יצרו

השאלה הראשונה מה רמת הזיהוי שמודלי השפה יבחינו בתכנים שהם כתבו בעצמם, השאלה השנייה האם הם ידרגו את התכנים הללו כפחות אותנטיים? במידה ואכן כן, האם המודלים "יענישו" או פחות ינגישו מידע שמופיע באתר שמוצף בתכנים שיוצרו עי AI באופן מכוון? זו למעשה בעיית הביצה והתרנגולת שמעלה שאלות על איך להנגיש תוכן ולהימנע מבעיות של תוכן ממוחזר.

לסיכום, למרות שהSEO רחוק מלמות ועדיין רוב החיפושים מתבצעים בגוגל, נראה שהמעבר גם ל LMO  הוא הכרחי כדי להמשיך ולהישאר רלוונטיים וחשוב להכיר את התחום החדש ולשלב אותו בקידום האורגני על מנת להבטיח שהמותגים שלנו יופיעו בתשובות של מודלי השפה כברירת מחדל או כמומלצים בשאילתות

מקור הנתונים הסטטיסטים: HubSpot State of Consumer Trends Report, January 2024 . EarthWeb 2024 report