„שאלתי את ChatGPT והעסק לא הופיע” הוא נקודת פתיחה, לא ממצא. אותה שאלה יכולה לקבל תשובה אחרת מחר, בחשבון אחר או בניסוח מעט שונה.
בדיקת נראות שימושית בנויה כמו מדגם: רשימת שאלות קבועה, אופן הרצה קבוע ותיעוד אחיד. כך אפשר להשוות בין חודשים ובין מערכות, ולדעת אם שינוי באתר השפיע.
למה בדיקה בודדת לא מספיקה
התשובות נוצרות מחדש בכל פעם. השפה, המדינה, המועד, החשבון המחובר וההקשר של השיחה יכולים לשנות אותן. Google מציינת גם שסקירות AI ומצב AI עשויים להשתמש במודלים ובטכניקות שונים, ולכן התשובות והקישורים בהם לא יהיו זהים.
המסקנה: לא בודקים „אם העסק מופיע”, אלא באיזה חלק מהשאלות, באילו מערכות ובאיזה אופן.
בונים מדגם שאלות
מתחילים מארבעה סוגי שאלות, שמכסים את השלבים שבהם לקוח מחפש:
- שירות: „מי מקים חנות אונליין שמחוברת למלאי?”
- בעיה: „למה החנות שלי לא מקבלת הזמנות מהנייד?”
- השוואה: „Shopify או WooCommerce לחנות קטנה?”
- בחירה: „איך לבחור חברה לבניית אתר תדמית?”
את השאלות לוקחים ממה שלקוחות באמת שואלים: שאלות שחוזרות בטלפון ובמיילים, שאלות של אנשי המכירות, ושאילתות מדוח הביצועים ב־Search Console. מדגם של כמה עשרות שאלות מספיק להתחלה, בתנאי שהוא מכסה את השירותים העיקריים.
כדאי לכתוב כל שאלה בניסוח טבעי, כמו שלקוח היה שואל, ולא כרצף מילות מפתח. במאמר על מחקר מילות מפתח הסברנו איך אוספים את השאלות האלה.
פרוטוקול הרצה קבוע
- אותן שאלות, באותו ניסוח מדויק, בכל סבב.
- אותה שפה ואותה מדינה.
- החלטה קבועה: חשבון מחובר או לא, ושיחה חדשה לכל שאלה.
- תיעוד של התאריך, השעה, המערכת והמצב (למשל סקירת AI בחיפוש או מצב AI).
- שמירה של התשובה המלאה, כטקסט או כצילום מסך, ולא רק סיכום.
מה מתעדים בכל תשובה
- האם הוצגה תשובה מנוסחת בכלל. בסקירות AI של Google זה לא קורה בכל שאלה.
- האם העסק הוזכר, ואם כן, אם התיאור נכון.
- אילו מקורות קושרו, ומאיזה סוג: מדריך, השוואה, פרופיל עסקי, פורום.
- האם עמוד מהאתר קושר, ואיזה עמוד.
- מי הוזכר במקום העסק.
- טעויות עובדתיות על העסק: שירות שלא קיים, כתובת ישנה, מחיר לא נכון.
דוגמה לשורה בטבלת התיעוד (להמחשה): שאלה: „מי בונה אתר תדמית לעורכי דין בחיפה?” · מערכת: מצב AI · תאריך: 1.11 · תשובה מנוסחת: כן · אזכור של העסק: לא · מקורות: שני מדריכים כלליים ופרופיל עסקי של מתחרה · הערה: אין באתר עמוד שמזכיר עבודה עם משרדי עורכי דין.
מממצא לפעולה
- העסק לא מוזכר ואין קישור לאתר: בודקים קודם שהאתר נגיש ומאונדקס (רובוטים ו־robots.txt), ואז אם יש באתר עמוד שעונה על השאלה (תוכן שאפשר לצטט).
- העסק מתואר בצורה שגויה: מחפשים את מקור המידע השגוי, כמו עמוד ישן או אינדקס עסקים לא מעודכן, ומתקנים במקור (זהות עסקית עקבית).
- מתחרים מקושרים: בודקים איזה סוג עמוד מצוטט. המטרה היא להבין איזה מידע חסר אצלכם, לא להעתיק.
כל כמה זמן חוזרים
מריצים את אותו מדגם במועדים קבועים, למשל פעם בחודש, ואחרי שינוי משמעותי באתר. משווים לסבב הבסיס ולא לבדיקה מזדמנת. הבדיקה הידנית משלימה את הדוחות של Search Console ו־Bing, שמפורטים במאמר על מדידת GEO.
אם תרצו שנבנה את המדגם ונריץ את הסבב הראשון, הפירוט בעמוד השירות קידום GEO.
מקורות
- Google Search Central – AI features and your website
- Google Search Central – Optimizing for generative AI search
- Bing Webmaster Blog – AI Performance in Bing Webmaster Tools (Public Preview)
שאלות ותשובות
IBASTOM.CO.IL
כמה שאלות צריך במדגם הבדיקה?
אין מספר נכון אחד. כמה עשרות שאלות שמכסות את סוגי השאלות ואת השירותים העיקריים מספיקות להתחלה. מדגם קטן שחוזרים עליו בעקביות שימושי יותר ממדגם גדול שמריצים פעם אחת.
האם כלים אוטומטיים למעקב אחרי תשובות AI אמינים?
גם הם מריצים מדגם שאלות, ולכן כדאי לבדוק איך הם בוחרים את השאלות, באיזו שפה ובאיזו מדינה. Google ממליצה לגלות ספקנות כלפי כלים שטוענים שיש להם גישה למדדים פנימיים שלה.
מה עושים כשתשובת AI מתארת את העסק בצורה שגויה?
מתעדים את התשובה, מחפשים מאיפה הגיע המידע השגוי ומתקנים אותו במקור: באתר, בפרופיל העסקי או באינדקס החיצוני. בממשקים רבים אפשר גם לשלוח משוב על תשובה, אבל התיקון במקור הוא מה שנשאר לאורך זמן.
לבדוק בחשבון מחובר או בגלישה פרטית?
שתי הדרכים לגיטימיות. חשבון מחובר קרוב יותר למה שמשתמש רגיל רואה, וגלישה פרטית מפחיתה את השפעת ההיסטוריה. העיקר לבחור דרך אחת, לרשום אותה ולהישאר איתה בכל הסבבים.
למה אותה שאלה מקבלת תשובה אחרת מיום ליום?
התשובה נוצרת מחדש בכל פעם, המודלים מתעדכנים, והמקורות שהמערכת מוצאת משתנים. לכן מסיקים מסקנות מהמגמה לאורך כמה סבבים, ולא מתשובה בודדת.
