חיפוש גוגל בעידן הבינה המלאכותית: שינוי כיוון כלכלי של כלכלת המידע הדיגיטלית

בינה מלאכותית כאיום מיידי על מודל העסקים הקלאסי של מנועי חיפוש - או פיתוח אסטרטגי של שוק שכבר נשלט?

ברבעון הראשון של 2025, גוגל עדיין מציגה את עצמה רשמית כשליטה הבלתי מעורערת של עולם החיפוש העולמי. עם נתח שוק של 91.55 אחוזים, החברה מעבדת כ-8.9 מיליארד שאילתות חיפוש מדי יום, המתורגמים לכ-103,000 שאילתות בשנייה, או סך של 2.6 טריליון בשנה. במכשירים ניידים, גוגל שומרת על מעמד הגמוני כמעט לחלוטין עם נתח שוק של 96.3 אחוזים. נתונים אלה משדרים תמונה של דומיננטיות בלתי ניתנת לערעור, אך מתחת לפני השטח הסטטיסטיים מסתתרת תמונה מורכבת ותנודתית הרבה יותר של טלטלה כלכלית. נתח השוק לבדו מסתיר שינוי מהותי באופי יחסי הערך בין נפח החיפוש, התנהגות המשתמשים וזרמי ההכנסה הממומשים.

בחודשים האחרונים של 2024 התרחשה תופעה נדירה: נתח השוק העולמי של גוגל ירד מתחת לסף המשמעותי הסמלית של 90 אחוזים בפעם הראשונה מזה עשור. באוקטובר 2024, נתח השוק עמד על 89.34 אחוזים, בנובמבר על 89.99 אחוזים, ובדצמבר על 89.73 אחוזים. זוהי הירידה העקבית הראשונה מתחת לרף זה מאז 2015. בעוד שאנליסטים מייחסים ירידה זו בין היתר לשינויים אזוריים באסיה, ההתפתחות מאותתת על התכנסות של מספר כוחות מבניים שמתחילים לערער באופן מהותי את המערכת האקולוגית המסורתית של מנועי החיפוש. מדובר פחות ביציאה רדיקלית של משתמשים קיימים ויותר בשינוי בהתנהגות החיפוש ובנתיבים הכלכליים הנלווים להצלחה.

מודל העסקי של גוגל נשען על ארכיטקטורה אלגנטית, אך שברירית יותר ויותר. בשנת 2024, החברה ייצרה הכנסות כוללות של כ-307 מיליארד דולר, מתוכן פרסום במנועי חיפוש היווה כ-175 מיליארד דולר. נתון זה מייצג לא רק 57 אחוזים מסך ההכנסות, אלא גם מהווה את עמוד השדרה הפיננסי של המבנה התאגידי כולו. המכניקה של מודל זה פשוטה אך יעילה: משתמשים מנסחים שאילתות חיפוש עם כוונת רכישה מפורשת או מרומזת; גוגל מציגה מודעות ממפרסמים שמשלמים עבור קליקים; משתמשים לוחצים על מודעות אלו או על תוצאות חיפוש אורגניות; ונוצר שוק תלת-צדדי בין משתמשים, מפרסמים ומפרסמים.

ארכיטקטורה זו מתמודדת עם אתגר מהותי עקב שילוב של בינה מלאכותית, ובמיוחד באמצעות טכנולוגיית "סקירות בינה מלאכותית".

סקירות של בינה מלאכותית כגורם להרס מודלים עסקיים: מדדי הירידה

הצגת בינה מלאכותית סקירות (AI Overviews) על ידי גוגל מסמנת נקודת מפנה. טכנולוגיה זו מציגה למשתמשים סיכומים סינתטיים של מידע, שנוצרו על ידי מודלים גנרטיביים, ישירות בדף תוצאות החיפוש, מבלי שהם ידרשו ללחוץ על הקישור לאתרים חיצוניים. הפריסה הייתה מהירה באופן יוצא דופן: בינואר 2025, AI Overviews הופיעו ב-6.49 אחוזים מכלל שאילתות החיפוש. עד מרץ 2025, נתח זה הוכפל לכ-13.14 אחוזים. משמעות הדבר היא שכיום, ביותר מאחד מכל שבעה חיפושי גוגל בשוק האמריקאי, היוזמה של איסוף מידע באמצעות סינתזה של בינה מלאכותית מתממשת עוד לפני שהמשתמש מפעיל תוצאת חיפוש אורגנית מסורתית או פרסומת בתשלום.

ההשלכות הכלכליות של התרחבות זו התבררו במהרה. שיעורי הקליקים, המדד הבסיסי של כל המודלים הכלכליים הדיגיטליים-קפיטליסטיים, הגיבו באופן דרמטי. עבור שאילתות חיפוש המשתמשות ב-AI Overviews, שיעור הקליקים האורגני צנח מ-1.76 אחוזים ביוני 2024 ל-0.61 אחוזים בספטמבר 2025. זהו ירידה של כ-65 אחוזים, או, במונחים עסקיים, הנכס "קליק על תוצאת חיפוש אורגנית" הפך לתנודתי יותר בכשני שלישים תחת לחץ הבינה המלאכותית. במקביל, מודעות חיפוש בתשלום חוו ירידה דרסטית אף יותר: שיעור הקליקים התרסק מ-19.7 אחוזים ל-6.34 אחוזים, ירידה של 68 אחוזים.

ראוי לציון במיוחד יחסי הגומלין בין שתי ההשפעות הללו: הירידה בשיעורי הקליקים הנגרמת על ידי סקירות בינה מלאכותית אינה מוגבלת לשאילתות חיפוש שבהן מוצגות בפועל סקירות בינה מלאכותית. שיעורי הקליקים האורגניים ירדו גם הם בכ-41 אחוז משנה לשנה עבור שאילתות חיפוש ללא סקירות בינה מלאכותית. עובדה זו מצביעה על השפעה התנהגותית עמוקה יותר: משתמשים מתאימים באופן מהותי את דפוסי האינטראקציה שלהם. הם לומדים שתוצאות חיפוש אינן שוות עוד לחיצה, משום שמערכות בינה מלאכותית כבר מספקות תשובות בדף התוצאות. מנקודת מבט תיאורטית, ניתן להבין את אפקט הלמידה הזה כצורה של שנאת סיכון לא רציונלית או היווצרות שגרה; במציאות, לעומת זאת, משתמשים מגיבים באופן רציונלי לנוף מידע משתנה.

ההשפעות המצטברות של טרנספורמציה זו בולטות בעוצמתן. שיעור "החיפושים ללא קליקים" - חיפושים שאינם מובילים ללחיצה על תוצאה חיצונית - זינק מ-56 אחוז ל-69 אחוז. לעומת זאת, רק 31 אחוז משאילתות החיפוש מובילות כעת ללחיצה על יעד חיצוני. עבור מו"לים ויוצרי תוכן, מדובר באובדן תנועה בממדים קטסטרופליים. ניתוח של Similarweb גילה כי התנועה האורגנית לאתרי חדשות צנחה מיותר מ-2.3 מיליארד ביקורים חודשיים לפחות מ-1.7 מיליארד בשנה אחת - אובדן של כ-600 מיליון ביקורים בחודש, או כ-26 אחוז מנפח התנועה הקודם. מו"לים בודדים מדווחים על נתונים דרמטיים אף יותר: מגזין לייף סטייל אמריקאי גדול אחד ראה ירידה בשיעור הקליקים שלו מ-5.1 אחוז ל-0.6 אחוז, למעשה ירידה של כ-88 אחוז.

זו אינה התאמה הדרגתית ואבולוציונית של נוף מנועי החיפוש. זוהי מהפכה. ההשלכה עבור גוגל עצמה היא דו-צדדית ופרדוקסלית: מצד אחד, שילוב AI Overview מוביל לפחות קליקים, בעוד שמצד שני, גוגל מתנגדת ללחץ לפרוס תכונה זו, וטוענת שכל קליק שלא אובד ל-ChatGPT הוא בעל ערך - ולכן אפילו מספר מופחת של קליקים עדיף על חוסר קליק כלל. תזכיר פנימי של גוגל, שדווח, ניסח בתמציתיות את המתח הקוגניטיבי הזה: גוגל מעדיפה לאבד חיפושים בירידה ל-Gemini (מודל הבינה המלאכותית הקנייני של גוגל) מאשר ל-ChatGPT, משום שזה ישמור על האפשרות לשמר משתמשים בתוך המערכת האקולוגית של גוגל. במילים אחרות, גוגל מסתכנת בירידה בטווח הבינוני של נפח התנועה הניתנת למימון על מנת לשמור על מעמדה בשוק מול מתחרים מבוזרים בתחום הבינה המלאכותית בטווח הארוך.

אסטרטגיה זו משקפת דילמה מהותית של קפיטליזם פלטפורמות: כאשר המדד המסורתי לערך - יצירת קליקים - נמצא תחת לחץ, יש לפתח מסלולי יצירת ערך חלופיים. גוגל מתנסה בכך על ידי פיתוח מצב בינה מלאכותית (AI Mode), חוויית חיפוש מקיפה יותר ושיחתית שנועדה לייצר מעורבות משתמשים לטווח ארוך. מודל העסקים עובר ממודלים טרנזקציונליים ("לחיצות משתמשים על מודעה") למודלים פוטנציאליים משולבים יותר או אפילו מבוססי מנוי. תחזית ההכנסות משיווק במנויים לשנת 2025, העומדת על כ-190.6 מיליארד דולר - עלייה של כ-7 אחוזים בהשוואה ל-2024 - שומרת על אופטימיות נומינליסטית לאור מגמות אלו. עם זאת, צמיחה זו צפויה להיות מושגת בעיקר באמצעות עליות מחירים (עליות בעלות לקליק) ולא באמצעות הגדלת נפח.

פילוסופיית המוצר של רובי שטיין: מסנאפצ'ט לחיפוש באמצעות בינה מלאכותית

על רקע זה, הביוגרפיה ואסטרטגיית המוצר המפורשת של רובי שטיין, סגן נשיא מוצר בחיפוש גוגל, מקבלות משמעות מיוחדת. שטיין הפך לדמות מפתח בניסיון של גוגל לתזמר את הטרנספורמציה של החיפוש. מסלול הקריירה שלו חושף להבנת ההיגיון האסטרטגי העומד בבסיס תוכניות הבינה המלאכותית.

שטיין ידועה בפיתוח סטוריז באינסטגרם. החלטת מוצר זו מספקת ניתוח מקרה מעמיק של פיתוח מוצרים בתנאים של אי ודאות קיצונית, וכיצד פלטפורמות מבוססות יכולות לנטרל מתחרים באמצעות עותקים "טובים מספיק". בשנת 2013, סנאפצ'ט הציגה את "סטוריז", תכונה חדשנית של תוכן מדיה חברתית חולף ונעלם אוטומטית. החידוש היה אלגנטי מבחינה טכנית ומשבש מבחינת התנהגות המשתמשים, ויצרה קטגוריה חדשה של אינטראקציה במדיה חברתית. סנאפצ'ט הגיעה לכ-150 מיליון משתמשים פעילים מדי יום בשנת 2016. אינסטגרם, שכבר הייתה חלק ממערכת האקולוגית של פייסבוק ומתגאה ביותר מ-500 מיליון משתמשים פעילים מדי יום, העתיקה את התכונה ב-2 באוגוסט 2016.

ההשלכות היו הרסניות עבור סנאפצ'ט. סטוריז של אינסטגרם הגיעו ליותר מ-150 מיליון משתמשים יומיים תוך שישה חודשים. מספר הצפיות בסטוריז של סנאפצ'ט צנח ב-15 עד 40 אחוזים. תוך שנה, סנאפצ'ט נוטרלה מבחינה פונקציונלית בפלח זה. מה שהבדיל בין סטוריז של אינסטגרם לסטוריז של סנאפצ'ט לא היה עליונות טכנית, אלא עליונות תפעולית: אינסטגרם שילבה את התכונה במערכת אקולוגית שכבר הייתה דומיננטית, הציעה ניתוחים טובים יותר ליוצרים, אפשרה תיוג מותגים ומשתמשים (שסנאפצ'ט לא הציעה), ופעלה על תשתית טכנית קיימת. זו הייתה דוגמה לכלכלת פלטפורמה: קנה מידה, יכולות אינטגרציה ומצוינות תפעולית גברו על חדשנות בשווקים מקוטעים.

בראיונות אחרונים, שטיין מתאר את פילוסופיית פיתוח המוצר שלו ככזו המונחית על ידי שלושה אלמנטים מרכזיים: ראשית, "שיפור בלתי פוסק" - התמקדות אובססיבית באופטימיזציה איטרטיבית. שנית, הבנה מעמיקה של התנהגות משתמשים בהקשר של מערכות טכנולוגיות מורכבות. שלישית, נכונות לקבל החלטות לא אינטואיטיביות כאשר הנתונים דורשים זאת.

פילוסופיה זו באה לידי ביטוי באסטרטגיית הבינה המלאכותית של גוגל. שטיין הצהיר בפומבי שגוגל זיהתה שלושה מרכיבים דמויי גלולה של "הדור הבא של החיפוש": סקירות בינה מלאכותית (סיכומים מהירים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית), חיפוש רב-מודאלי (תמונות, וידאו, עדשה), ומצב בינה מלאכותית (חוויית חיפוש מבוססת שיחה, המבוססת על תור, שלא הייתה מוכרת לגוגל בעבר). שלושת האלמנטים הללו נועדו "להתכנס" כדי ליצור חוויית חיפוש חלקה ומקיפה יותר.

מהירות היישום מרשימה. בינה מלאכותית (AI Mode) עברה משלב הרעיון להשקה תוך כשנה, נתון מהיר במיוחד עבור חברה בגודל כזה. עובדה זו משקפת כיצד מובילי מוצר חדשים בגוגל - המודרכים במפורש על ידי עקרונותיו של שטיין - פורצים את האיטיות הארגונית הישנה.

עם זאת, הפילוסופיה של שטיין טומנת בחובה גם חולשה מבנית: היא מרמזת על הבנה של "שיפור בלתי פוסק" כתהליך המתמקד במוצר עצמו, ולא בהשפעותיו האקולוגיות והחלוקתיות. מנקודת מבט ממוקדת משתמש גרידא, סקירות בינה מלאכותית אגרסיביות עשויות לייצג גישה "משופרת" למידע. אך מנקודת מבטם של מוציאים לאור ושל המערכת האקולוגית הרחבה יותר של האינטרנט, המסתמכת על יצירת קליקים, הן מהוות התערבות הרסנית. זה יוצר דילמה: מנהל המוצר השואף להתלהבות מקסימלית של המשתמשים יכול בו זמנית לערער את מודל העסקי של החברה מכיוון שחוויית המשתמש והמימוש המסחרי אינם תואמים.

פיזור אקדמי: שלושה עמודי תווך של טרנספורמציה מקוטעת

בראיונות שנערכו לאחרונה, שטיין הציע מסגרת מושגית לשינויים בנוף החיפוש: שלושה עמודי תווך שאינם שווים זה לזה. סיווג זה משמעותי יותר ממה שהוא נראה במבט ראשון, משום שהוא חושף כיצד גוגל מבינה באופן פנימי את הפיצול של אסטרטגיית החיפוש שלה.

עמוד התווך הראשון הוא סקירות בינה מלאכותית. אלו הן סיכומים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית של מידע המוצג בדף תוצאות החיפוש. הן פועלות על ידי מודל ג'מיני ייעודי (מודל שפה גדול קנייני של גוגל) המפרש את שאילתת החיפוש, מבצע אסטרטגיית חיפוש (הנקראת "query fanout") שבה המודל מנסח ומבצע באופן אוטומטי כמה עשרות שאילתות עזר כדי לאסוף הקשר, ולאחר מכן מייצר תשובה מובנית. סקירות בינה מלאכותית מכוונות לשאילתות מידע - "טמפרטורת מים רותחים", "המסעדות הטובות ביותר בברלין", "איך עובד ביטקוין". הן אינן מתאימות במיוחד לשאילתות ניווט (כאשר משתמש מחפש יעד ספציפי). הן גם אינן אידיאליות לשאילתות מסחריות בעלות עדיפות עליונה (כוונת רכישה), מכיוון שפורמטים מסורתיים של מודעות ורישומי מוצרים עדיין מציגים ביצועים טובים יותר בתחומים אלה.

העמוד השני הוא חיפוש רב-מודאלי, המתווך בעיקר על ידי Google Lens. זה מאפשר למשתמשים לחפש באמצעות קלט חזותי - צילום תמונה של אובייקט ולאחר מכן שאילת גוגל מהו האובייקט הזה, כיצד לתקן אותו והיכן לקנות אותו. שיעורי הצמיחה של Google Lens מרשימים: צמיחה של 15 אחוז משנה לשנה, והגעה לכ-20 מיליארד שאילתות חודשיות. זהו עמוד משמעותי משום שהוא מדגים שחיפוש בגוגל אינו מבוסס אך ורק על טקסט - מדיום האינטראקציה הולך ומתגוון.

עמוד התווך השלישי הוא מצב בינה מלאכותית. זהו הניסוי החדש והשאפתני ביותר מבחינה רעיונית. בעוד שסקירות בינה מלאכותית מכוונות לתשובות נקודתיות (שאלה → תשובה → סוף), מצב בינה מלאכותית פועל באמצעות אינטראקציה שיחתית ארוכת טווח. משתמש יכול לשאול שאלות מורכבות ורב-שלביות ("אני מחפש מסעדה בברלין, לחבר שלי יש אלרגיה לבוטנים, אני רוצה מקומות ישיבה בחוץ, תקציב של כ-60 יורו לאדם"), ומצב בינה מלאכותית יספק המלצות שלב אחר שלב, יבהיר ויחדד אותן, ויציג חלופות. זה פחות מנוע חיפוש ויותר סוכן מידע אינטראקטיבי.

בידול זה של אסטרטגיית החיפוש לשלושה מצבים שאינם שווי ערך לחלוטין משקף מטא-אסטרטגיה של גמישות ואופציונליות. גוגל נמנעת מהגדרת "חיפוש חדש" מונוליטי ובמקום זאת מציגה תיק של מצבי חיפוש המתייחסים לסוגי שאילתות שונים ולהעדפות משתמש שונות. זהו גישה אסטרטגית חכמה משום שהיא מהמרת מספר מצבים בו זמנית מבלי להתחייב לחידוש יחיד שעשוי לא להיות מוצלח באופן אוניברסלי.

עם זאת, אסטרטגיית תיק העבודות הזו חושפת גם אי ודאות עמוקה. יצירת רווחים מחוויית חיפוש מקוטעת קשה יותר מאשר יצירת רווחים מארכיטקטורה מאוחדת. כאשר משתמשים בוחרים בין מצבים שונים, הם יוצרים חוסר יציבות בציפיות, מה שמוביל לנטישה. ואם גוגל מציעה מצבים שונים באופן פנימי, מצב אחד עלול לנצח מצב אחר.

תמיכה B2B ו-SaaS עבור SEO ו-GEO (חיפוש AI) משולבים: הפתרון הכל כלול עבור חברות B2B - תמונה: Xpert.Digital

חיפוש בינה מלאכותית משנה הכל: כיצד פתרון SaaS זה משנה לנצח את דירוגי ה-B2B שלכם.

הנוף הדיגיטלי עבור חברות B2B עובר שינוי מהיר. מונעים על ידי בינה מלאכותית, כללי הנראות המקוונת נכתבים מחדש. תמיד היה אתגר עבור חברות לא רק להיות גלויות בקרב ההמונים הדיגיטליים, אלא גם להיות רלוונטיות למקבלי ההחלטות הנכונים. אסטרטגיות קידום אתרים מסורתיות וניהול נוכחות מקומית (גיאומרקטינג) הן מורכבות, גוזלות זמן, ולעתים קרובות מהוות מאבק מול אלגוריתמים המשתנים ללא הרף ותחרות עזה.

אבל מה אם היה פתרון שלא רק מפשט את התהליך הזה, אלא גם הופך אותו לחכם יותר, ניבויי יותר ויעיל הרבה יותר? כאן נכנס לתמונה השילוב של תמיכה B2B ייעודית עם פלטפורמת SaaS (תוכנה כשירות) עוצמתית, שתוכננה במיוחד עבור צרכי קידום אתרים (SEO) וגיאומטריה (GEO) בעידן החיפוש הבינה המלאכותית.

דור חדש זה של כלים כבר לא מסתמך אך ורק על ניתוח ידני של מילות מפתח ואסטרטגיות קישורים נכנסים. במקום זאת, הוא ממנף בינה מלאכותית כדי להבין בצורה מדויקת יותר את כוונת החיפוש, לבצע אופטימיזציה אוטומטית של גורמי דירוג מקומיים ולבצע ניתוח תחרותי בזמן אמת. התוצאה היא אסטרטגיה פרואקטיבית ומונעת נתונים המעניקה לחברות B2B יתרון מכריע: הן לא רק נמצאות, אלא גם נתפסות כסמכות סמכותית בנישה ובמיקומן.

הנה הסימביוזה של תמיכת B2B וטכנולוגיית SaaS המונעת על ידי בינה מלאכותית, אשר משנה את עולם ה-SEO והשיווק הגיאוגרפי, וכיצד החברה שלכם יכולה להפיק ממנה תועלת כדי לצמוח באופן בר-קיימא במרחב הדיגיטלי.

עוד על זה כאן:

• תמיכה ובלוג B2B עבור קידום אתרים (SEO), גיאוגרפיה (GIO) ו-AIS – חיפוש בינה מלאכותית
• שכחו מכלי SEO יקרים – האלטרנטיבה הזו שולטת עם תכונות B2B שאין שני להן

תא התהודה של מודל ג'מיני: ארכיטקטורה טכנית והשלכותיה העסקיות

הארכיטקטורה הטכנית הבסיסית של ג'מיני, מודל הבינה המלאכותית שמניע את מצב הבינה המלאכותית, סקירות הבינה המלאכותית והחיפוש הרב-מודאלי, רלוונטית להבנת הסיבה לכך שגוגל מניעה את השינוי הזה. שלא כמו מודלים רבים של שפות, ג'מיני מתוכנן להיות רב-מודאלי מלכתחילה. משמעות הדבר היא שהמודל משלב טקסט, תמונות, אודיו ווידאו לרשת נוירונים אחת, במקום להוסיף את המודלים הללו מאוחר יותר. זה מעניק לג'מיני אלגנטיות מבנית מנקודת מבט תיאורטית.

מבחינה טכנית, ג'מיני משתמשת בארכיטקטורת שנאי-מפענח, המותאמת ליעילות. המודל פועל על יחידות עיבוד טנזור (TPU) של גוגל קלאוד, מה שנותן לגוגל יתרון קנייני במהירות הסקה - גוגל יכולה להריץ מודלים של בינה מלאכותית מהר יותר ובזול יותר מהמתחרים המבוססים על תשתיות ענן למטרות כלליות. ג'מיני יכולה לבצע הנמקה של שרשרת מחשבה - היא יכולה לפרק בעיות מורכבות למספר שלבים מושגיים לפני ניסוח תשובה. זה מאפשר מבנים לוגיים עמוקים יותר מאשר יצירת אסימונים רדודה של LLMs קודמים.

באופן מכריע, ג'מיני משולב עם מאגרי הנתונים הקנייניים של גוגל. גרף הקניות של גוגל מכיל כ-50 מיליארד מוצרים, המתעדכנים 2 מיליארד פעמים בשעה דרך עדכוני סוחרים. לגוגל יש גישה ל-250 מיליון מיקומים ומידע מפה. לגוגל יש גישה לנתונים פיננסיים, מידע על שוק המניות בזמן אמת, ולרשת כולה כמקור להקשר. מאגרי נתונים אלה אינם זמינים לציבור - הם משאבים קנייניים הנגישים רק לגוגל. זה נותן לג'מיני (ולכן, מצב בינה מלאכותית, סקירות בינה מלאכותית וכו') יתרון מהותי שחסר למתחרים כמו ChatGPT או Perplexity. OpenAI צריכה להסתמך על נתונים זמינים לציבור ונתונים שנאספו דרך ממשקי API. Perplexity צריכה להשתמש בגירוד רשת. לגוגל כבר יש את הנתונים באופן פנימי.

ארכיטקטורה זו ממחישה מדוע יש לראות את שילוב הבינה המלאכותית של גוגל ככרחית אסטרטגית, ולא רק אופציונלית. התשתית כבר קיימת. הנתונים כבר קיימים. קיבולת המחשוב כבר זמינה. דרך הפעולה הרציונלית מבחינה כלכלית היא להשתמש במשאבים אלה. השאלה היחידה היא באיזו מידה יש ​​לנקוט במונטיזציה באופן אגרסיבי, בהתחשב בהשפעות הלוואי על מודל העסקים המסורתי.

בעיית המבוכה: תחרות ברעש

היבט שלעתים קרובות מתעלמים ממנו בדיון על חיפוש בתחום הבינה המלאכותית הוא תפקידה של Perplexity AI. Perplexity, שנוסדה בשנת 2022 על ידי ארווינד סריניבאס, מתמחה לשעבר בגוגל, ממצבת את עצמה במפורש כממשק חיפוש מבוסס בינה מלאכותית. נכון לאוגוסט 2024, ל-Perplexity היו כ-15 מיליון משתמשים פעילים חודשיים. החברה דיווחה על תחזיות הכנסות של כ-40 מיליון דולר לשנת 2024. OpenAI דיווחה על הכנסות צפויות של כ-11.6 מיליארד דולר לשנת 2025 באמצעות הצעות ה-API שלה והשימוש המסחרי ב-ChatGPT Search.

עם זאת, נתוני המשתמשים המצטברים חושפים תמונה מפתיעה: Perplexity ו-ChatGPT Search יחד מעבדים כיום כ-37.5 מיליון בקשות חיפוש ביום עבור ChatGPT, ועוד מכפיל מזה עבור Perplexity (מוערך באופן שמרני בכ-10-20 מיליון), וכתוצאה מכך סך של כ-47.5-57.5 מיליון בקשות חיפוש מבוססות בינה מלאכותית ביום. בינתיים, גוגל מעבדת כ-14 מיליארד שאילתות חיפוש ביום. משמעות הדבר היא שגוגל מעבדת פי 250-370 יותר שאילתות חיפוש מאשר Perplexity ו-ChatGPT גם יחד. תנועת חיפוש מצטברת מבוססת בינה מלאכותית מהווה כ-0.1 עד 0.25 אחוזים מכלל תנועת האינטרנט העולמית. זהו רעש, לא איתות לשינוי פרדיגמה.

זה משמעותי משום שזה מראה שלמרות מימון הון סיכון עצום של סטארט-אפים בתחום החיפוש בתחום הבינה המלאכותית, למרות ההייפ התקשורתי סביב "מהפכת החיפוש", ולמרות השיפורים הטכניים האמיתיים ב-Perplexity ו-ChatGPT Search, חיפוש גוגל הקלאסי נותר מקור המידע הדומיננטי. אין זה אומר ש-Perplexity ו-ChatGPT Search אינם חשובים - הם מאותתים על שינוי בציפיות המשתמשים. אבל זה לא אומר שמעמדה של גוגל בשוק נמצא תחת איום קיומי.

עם זאת, נתונים אלה עלולים להיות מטעים. בעוד ש-Perplexity מייצגת רק 0.01 אחוז מנפח החיפוש היומי של גוגל ברחבי העולם, חדירתה בקרב קבוצות משתמשים ספציפיות (צעירים, בעלי ידע טכנולוגי ועובדים עתירי מידע) גבוהה משמעותית. אנליסט הון סיכון עשוי לטעון ש-Perplexity אינה מתחרה בגוגל, אלא יוצרת את סוג המשתמש שיהווה את קבוצת השימוש הדומיננטית בעוד עשר שנים. זהו טיעון קלאסי של שיבוש. עם זאת, זוהי ספקולציה; נתונים עדכניים מצביעים על דו-קיום של מודלי חיפוש ולא על תהליך החלפה.

קריסת המו"ל: הרס כלכלי או ארגון מחדש של מודל עסקי?

לצורך ניתוח כלכלי מלא, יש לבחון את התהליך ההרסני שנגרם על ידי שילוב הבינה המלאכותית של גוגל עבור מו"לים. זוהי תופעה אמיתית ומיידית, לא רק תחזית. מו"לים מדווחים על הפסדי תנועה של 70 עד 80 אחוזים. מגזין חדשות אמריקאי גדול אחד איבד 27 עד 38 אחוזים מהתנועה שלו בין 2024 ל-2025. בלוג נישה מיוחד בנושא שיפוץ בתים איבד כ-86 אחוזים מהכנסותיו, מכ-7,000-10,000 דולר לחודש לכ-1,500 דולר לחודש.

ההשלכות הכלכליות דרמטיות. תעשיית החדשות בארה"ב איבדה כ-600 מיליון ביקורים חודשיים בפחות משנה - ירידה של כ-26 אחוזים. עבור תעשייה המבוססת על הכנסות מפרסום, זה מתורגם ישירות לפחות חשיפות, פחות קליקים על מודעות, שיעורי CPM נמוכים יותר (עקב תחרות על מלאי חשיפות נדיר יותר) וירידה בהכנסות הכוללות.

זהו מקרה קלאסי של החצנה כלכלית של השפעות שליליות. גוגל מפנים את הרווחים משיפור חוויית המשתמש (משתמשים לא צריכים ללחוץ, הם מקבלים תשובות מיידיות), אך מחצינה את העלויות למוציאים לאור שכבר אינם מייצרים תנועה. חלוקת עלויות אסימטרית זו היא מאפיין מבני של כלכלות פלטפורמה, שבהן למפעילי פלטפורמות יש כוח מיקוח להעביר מרכזי עלות.

חלק מהמוציאים לאור מתחילים להתנסות במודלים המאמצים את המציאות החדשה הזו: במקום לבצע אופטימיזציה לנפח תנועה, הם מבצעים אופטימיזציה לאזכורים גלויים/מותגיים בתוצרי בינה מלאכותית. אם גוגל מייצרת תגובה עבור "המסעדות הטובות ביותר בברלין", אזכור של מסעדה ספציפית עשוי להיות בעל ערך רב יותר עבור אותה מסעדה מאשר קליק, מכיוון שהאזכור מחזק את זיהוי המותג ויוצר נקודת כניסה "לראש העין". משתמשים שקוראים תגובות של בינה מלאכותית המזכירות מסעדה ספציפית עשויים להיות נוטים יותר לבקר במסעדה זו מאוחר יותר, גם אם הם לא לוחצים מיד.

אין בכך נחמה עבור מו"לים המסתמכים על מונטיזציה מיידית של תנועה. אך הדבר מצביע על שינוי מבני אפשרי של מודלים עסקיים של מו"לים: הרחק מ"נפח תנועה × עלות לאלף הופעות של מודעות" ל"סמכות מותג × מנוי לתוכן פרימיום" או "סמכות מותג × קשרי שותפים בעלי ערך גבוה".

שאלת החיוב הלא פתורה: מי משלם עבור נתוני האימון?

סוגיה חשובה במידה עדינה אך מתעלמת ממנה באופן שיטתי היא שאלת ייחוס הנתונים באימון. מודלי הבינה המלאכותית המפעילים את AI Overviews, AI Mode ו-ChatGPT Search אומנו על נתוני אינטרנט ש-99 אחוז מהם נוצרו על ידי ישויות שאינן בינה מלאכותית. מו"לים משלמים לעיתונאים כדי לכתוב מאמרים. סוכנויות ידיעות משלמות לכתבים כדי לאסוף עובדות. מדענים משקיעים זמן במחקר כדי לפרסם את הממצאים הללו. כל הישויות הללו מממנות את פעילותן באמצעות מודלים עסקיים המבוססים בדרך כלל על יצירת תנועה או מנויים ישירים. אבל יצירת תוכן אינטרנט נחשבת ל"טובת הציבור" אם היא אינה מתוגמלת באמצעות מוניטיזציה ישירה.

תהליך ההכשרה של בינה מלאכותית מעולם לא פיצה את יוצרי התוכן הללו. OpenAI אימנה את GPT-4 עם מיליארדי מאמרים מבלי לפצות את המוציאים לאור. גוגל אימנה את ג'מיני עם תוכן אינטרנט ללא פיצוי. Perplexity מכשירה את המודלים שלה באופן דומה. זה אפשרי טכנית ומשפטית מכיוון שזה כרוך ב"שימוש הוגן" (על פי חוק זכויות היוצרים האמריקאי), אך זה אסימטרי מבחינה אתית וכלכלית: יוצרי התוכן מממנים את ההכשרה של בינה מלאכותית אך אינם מקבלים פיצוי ישיר. במקום זאת, הם נפגעים מירידה ביצירת התנועה.

זה עלול להתגלות כסיכון ארוך טווח עבור תעשיית הבינה המלאכותית. אם מו"לים לא יקבלו פיצוי על נתוני האימון שלהם, יהיה להם פחות תמריץ ליצור תוכן באיכות גבוהה. איכות האינטרנט תרד. בהמשך, זה ייצור בעיה עבור מודלים של בינה מלאכותית שאומנו על נתוני אינטרנט - הם יאמנו על תוכן באיכות נמוכה יותר. זוהי בעיה קלאסית של "טרגדיה של הנחלת הכלל". חלק מהשחקנים (בעיקר OpenAI עם המשאבים המסחריים שלה, וגוגל עם שילוב האינטרנט הפנימי שלה) כבר החלו להתנסות במקורות נתונים מורשים (למשל, OpenAI משתפת פעולה עם מו"לים של חדשות עבור הזנות תוכן). זה עלול להוביל לנורמה מתפתחת שבה אימון בינה מלאכותית מורשה חלקית. אבל לעת עתה, זה עדיין היוצא מן הכלל, לא הכלל.

חוסר יציבות בשרשרת הערך: מפרסומות ל... מה?

בעיה כלכלית מהותית שנוצרת על ידי שילוב הבינה המלאכותית של גוגל היא שאלת נתיבי המונטיזציה החלופיים כאשר פרסום מסורתי הופך פחות יעיל. שרשרת הערך הקלאסית של גוגל הייתה: משתמש מנסח שאילתה → גוגל מציג תוצאות אורגניות + מודעות → קליקים של המשתמש → מפרסם מקבל ערך תנועה או המרה. שרשרת ערך זו היוותה את הבסיס לכלכלה הדיגיטלית במשך 25 שנה.

סקירות בינה מלאכותית מערערות את שרשרת הערך הזו על ידי ביטול שלב ה"קליק". גוגל צריכה להקים שרשראות ערך חדשות. מספר גישות נבדקות:

ראשית: שילוב פרסומות ישירות ב-AI Overviews וב-AI Mode. זה קשה מכיוון שמשתמשים מבינים במפורש את התגובות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית כ"לא פרסומות". שילוב פרסומות בתגובות בינה מלאכותית מסתכן בפגיעה באמון המשתמשים. גוגל זהירה בכך.

שנית: מונטיזציה באמצעות מנוי. גוגל עורכת ניסויים בגרסאות פרימיום של מצב בינה מלאכותית, שעשויות בסופו של דבר להיות בתשלום. משמעות הדבר היא שחיפוש שיחותי באמצעות בינה מלאכותית יהיה תכונה פרימיום, בעוד שחיפוש רגיל יישאר חינמי. זהו מודל חינמי, בדומה לספוטיפיי או לאדובי. האתגר הוא לשמור על שיעור חדירה גבוה מספיק עבור הגרסאות בתשלום כדי לפצות על אובדן הכנסות מפרסום.

שלישית: מונטיזציה באמצעות מודלים עסקיים שאינם מבוססים על מונטיזציה של משתמשים בודדים. לדוגמה, גוגל יכולה להציע "API לחיפוש בינה מלאכותית ארגונית" שבו לקוחות ארגוניים שוכרים מודלים ספציפיים של ג'מיני עבור צורכי החיפוש הפנימיים שלהם. זה יעביר את מודל העסקי למודל B2B, בדומה ל-Google Cloud.

רביעית: מונטיזציה באמצעות מונטיזציה של נתונים. כאשר גוגל מבצעת מיליוני אינטראקציות בינה מלאכותית עם משתמשים, היא מייצרת כמויות עצומות של נתוני כוונת משתמש. נתונים אלה בעלי ערך רב למיקוד פרסומי. גוגל יכולה להשתמש בנתונים אלה כדי לשפר את מיקוד המפרסמים, גם אם שיעורי הקליקים יירדו. זוהי צורה של מונטיזציה עקיפה.

אף אחת מהחלופות הללו אינה רווחית באופן ברור כמו הנוסחה הקלאסית של "קליק × עלות לאלף הופעות". אך יחד, הן עשויות ליצור מערכת אקולוגית חדשה של יצירת ערך.

הדילמה האסטרטגית של שיפור בלתי פוסק

הפילוסופיה של שטיין לגבי "שיפור בלתי פוסק" נתקלת במבנה קונפליקט בסיסי: תהליך שיפור המוצר מנקודת מבטו של המשתמש מתנגש ישירות עם יציבות מודל העסקי. מוצר טוב יותר (סקירות בינה מלאכותית המספקות תשובות מיידיות) פוגע במודל העסקי (קליקים על מודעות יורדים). זו אינה דילמה הדרגתית ומתונה - זוהי דילמה רדיקלית מבחינה מבנית.

הבעיה מורכבת אף יותר משום שמדובר בבעיית תזמון. גוגל יכולה תיאורטית להאט או לעצור את פריסת ה-AI Overviews. זה יגן על הכנסות מפרסום בטווח הקצר. אבל זה גם אומר ש-Perplexity ו-ChatGPT Search יהפכו לעדיפים מבחינה טכנית, והמשתמשים יעברו לפלטפורמות אלו. במילים אחרות, על ידי אי פעולה, גוגל מסתכנת באיבוד נתח שוק למתחרים שמעדיפים את חוויית המשתמש. זה יוצר דילמת אסיר: כל השחקנים נאלצים למקסם את חוויית המשתמש, גם אם זה יחד מוביל למשבר מוניטיזציה.

דרך נוספת להבין זאת: שילוב בינה מלאכותית אינו רק החלטה על תכונות; זוהי אסטרטגיה קיומית כנגד תחרות מבוזרת. גוגל צריכה לבנות יכולות בינה מלאכותית, אחרת החיפוש יעבור ל-ChatGPT. אבל שילוב זה יוצר בעיות מיידיות במודל העסקי. גוגל מקבלת את הקורבן לטווח קצר הזה כהכרחי למעמדה בשוק לטווח ארוך.

הפרדוקס של צמיחה עם ירידה במכפילי הכנסות

נקודה חשובה אחרונה: נפח החיפוש של גוגל ממשיך לגדול. קצב הצמיחה השנתי של שאילתות חיפוש עמד על כ-4.7 אחוזים בשנת 2025, בהשוואה ל-4.1 אחוזים בשנת 2024. משמעות הדבר היא שנפח החיפוש המוחלט גדל. עם זאת, גידול זה התרחש לצד ירידה במכפילי המונטיזציה. שאילתת חיפוש בגוגל שווה פחות ממה שהייתה לפני שנה מכיוון שהסבירות לקליק נמוכה יותר.

אם מגמה זו תימשך - צמיחה בנפח × ירידה בשיעור המונטיזציה - היא תוביל לכלכלה של "חגיגה על חורבות", שבה גוגל מייצרת יותר תנועה אך מפיקה ממנה פחות הכנסות. אמנם זה טוב יותר עבור המשתמש (יותר חיפושים, איכות טובה יותר), אך זה רע עבור גוגל (פחות הכנסות מכל חיפוש, ירידה פוטנציאלית בהכנסה הכוללת).

תחזית ההכנסות משיווק במנועי חיפוש, העומדת על 190.6 מיליארד דולר לשנת 2025 (בהשוואה ל-178.2 מיליארד דולר בשנת 2024), מצביעה על כך שגוגל מפצה על אובדן נפח באמצעות העלאות אגרסיביות של מחיר לאלף הופעות (מה שמאלץ מפרסמים לשלם מחירים גבוהים יותר). זהו משחק לטווח קצר - מפרסמים יעברו בסופו של דבר לערוצים חלופיים (למשל, ישירות לקמעונאים, Amazon Ads, TikTok Ads) אם יעילותה של גוגל תמשיך לרדת. ייתכן שה"תחזית" הנוכחית היא תחזית על חול, לא על קרקע יציבה.

חדשנות תחת לחץ ותרחיש הנסיבות

המעבר של גוגל ממנוע חיפוש קלאסי לממשק חיפוש מבוסס בינה מלאכותית אינו שינוי אסטרטגי מרצון; זוהי הסתגלות כפויה כנגד שיבושים מרובים בו זמנית: ChatGPT/OpenAI כמתחרים חדשים, Perplexity AI כערוץ חיפוש חדש, לחץ טכנולוגי פנימי (Gemini ומודלים אחרים של בינה מלאכותית כבר בנויים; זה לא רציונלי לא להשתמש בהם), ושינוי בציפיות המשתמשים (משתמשים מצפים ליכולות בינה מלאכותית בכל המוצרים הדיגיטליים).

פילוסופיית פיתוח המוצר של רובי שטיין - שיפור בלתי פוסק, אופטימיזציה אובססיבית של חוויית המשתמש ומוכנות להמרה - עובדת כאשר שיפור המשתמש ויציבות מודל העסקי עולים בקנה אחד. עם זאת, בהקשר של שיבוש בינה מלאכותית, מטרות אלו מתנגשות. גישתו של שטיין מאפשרת לגוגל לחתור באגרסיביות לחדשנות בתחום הבינה המלאכותית, אך נכשלת במתן פתרונות מיידיים לבעיות מודל העסקי שחדשנות זו יוצרת.

התרחיש ארוך הטווח אינו ברור. קיימות מספר אפשרויות: (1) גוגל מתייצבת על בסיס כלכלי חדש שבו חיפוש מבוסס בינה מלאכותית, מנויים פרימיום, שירותי B2B ומיקוד משופר למפרסמים משתלבים יחד ליצירת תיק הכנסות חדש. (2) גוגל מאבדת בהדרגה נתח שוק לטובת Perplexity, ChatGPT Search ומודלים מבוזרים אחרים, משום שמתחרים אלה מציעים חוויות משתמש טובות יותר ואינם מוגבלים על ידי מודלים עסקיים שנותנים עדיפות למונטיזציה. (3) משבר רגולטורי מונע מגוגל למנף את יתרונה בתחום הנתונים, ונוף התחרות נותר מקוטע.

נכון לעכשיו, תרחיש 1 הוא הסביר ביותר מכיוון שהיתרונות המבניים של גוגל (מסד נתונים, בסיס משתמשים, תשתית) עדיין משמעותיים. אך אי הוודאות אמיתית, והשינוי הוא קבוע ומבני, לא רק הדרגתי. בכל מקרה, דבר אחד ברור: עידן המונטיזציה של חיפוש מבוסס קליקים טהור מסתיים. משהו חדש צץ, אך צורתו עדיין לא התייצבה.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש