פורסם ב: 21 ביולי 2025 / עדכון מ: 21 ביולי 2025 – מחבר: קונרד וולפנשטיין
LLMO / GEO | מה עם אופטימיזציה של מנועי חיפוש מסורתיים לצורך נראות המותג בעידן AI? – תמונה: xpert.digital
רק 37.4% מהחיפושים בגוגל בארה"ב גורמים ללחיצות באתרים חיצוניים
עתיד תוצאות החיפוש: מדוע חברות צריכות לחשוב מחדש עכשיו
עידן ה- SEO הקלאסי, בו חברות שהותאמו רק לגוגל, מגיע לסיומו. SEO מסורתי התבסס על מיקום מילות מפתח, מבנה קישור קישור ואופטימיזציה של אתרים טכני במשך עשרות שנים לדרג בתוצאות החיפוש. אך עם הופעתם של דגמי שפה גדולים (LLMs) כמו Chatgpt, מבולבלים וסקנות ה- AI של גוגל, השיווק הדיגיטלי משתנה ביסודו.
המספרים מדברים שפה ברורה: רק 37.4% מהחיפושים בגוגל בארצות הברית גורמים ללחיצות באתרים חיצוניים. במקביל, 13.14% מכלל החיפושים כבר מצוידים בסקירות AI, והצמיחה של 30-150% מוצגת על ידי חברות שמיטבות LLMs. פירוש פיתוח זה פירושו שינוי פרדיגמטי מאופטימיזציה של דירוג טהור לקראת אופטימיזציה לתשובות מבוססות AI.
מה בדיוק אופטימיזציה של LLM וכיצד הוא שונה מ- SEO מסורתי?
אופטימיזציה של מודל שפה גדולה (LLMO), המכונה גם אופטימיזציה של מנוע יציר (GEO) או אופטימיזציה של מנועי תשובה (AEO), מתארת את ההכנה האסטרטגית של תוכן דיגיטלי למערכות AI. בעוד ש- SEO מסורתי שואף לייצר תנועת אתרים דרך דירוג גבוה יותר, LLMO מתרכז בעובדה שתוכן מובן, חילוץ, מוצץ ומובא בתשובות שנוצרו.
ההבדל הבסיסי הוא ביעד האופטימיזציה: SEO מתמקד בדירוג וקליקים באתר, ואילו LLMO מכוון לאזכרי אש וציטוטים בתשובות AI. LLMs מבוססים על ישויות כמו מותגים, מוצרים ונושאים – לא על כתובות אתרים. המשמעות היא שרלוונטיות נוצרת על ידי נוכחות בפלטפורמות רבות, ולא רק באתר שלך.
מתאים לכך:
מדוע אסטרטגיות SEO מסורתיות נכשלות בחיפוש מונע AI?
היסודות של ה- SEO המסורתי קצרים מדי עבור מערכות חיפוש מבוססות AI, מכיוון שסוג עיבוד התוכן שונה באופן מהותי. בעוד שמנועי חיפוש מדרגים אתרי אינטרנט המבוססים על מילות מפתח וקישורים נכנסים, LLMs מנתחים תוכן באופן סמנטי ומבינים הקשר, כוונה ומערכות יחסים נושאיות.
LLMs מעדיפים תוכן מובנה, קל להבנה עם תשובות ברורות לשאלות ספציפיות. הם מייחסים חשיבות מיוחדת לאיכות המקור וסמכות, ומעדיפים מקורות כמו ויקיפדיה או רשומות נתונים מובנות. אופטימיזציה של מילות המפתח המסורתיות מוחלפת על ידי שפה טבעית ושיחה, מכיוון שמשתמשים במערכות AI נוטים יותר לתקשר במשפטים שלמים.
בנוסף, 95% מהתנהגות ה- AI-ציטוט לא ניתן להסביר על ידי מדדי תנועה באתר, ו- 97.2% לא על ידי פרופילי קישור קישורים. המשמעות היא שסמכות ה- SEO המסורתית מסמנת בעולם ה- AI מאבדת חשיבות.
אילו אסטרטגיות ספציפיות דורשות תוכן המותאם ל- LLM?
אסטרטגיות LLMO מצליחות מבוססות על מספר עקרונות ליבה החורגים מגישות SEO מסורתיות. ראשית, על התוכן להיות מובנה בצורה כזו שהם קלים להבנה עבור מערכות AI. זה כולל כותרות ברורות, תשובות תמציתיות ופרס נתונים מובנים.
אסטרטגיית תוכן עבור LLM
על חברות ליצור תוכן מפורט ומקיף הכולל לפחות 1,500-2,000 מילים ולענות לחלוטין על שאלות ספציפיות. חשוב לספק תוכן מצוטט המובנה היטב, עם מקורות ומנוסח בתמציתיות. קטעי שאלות נפוצות וכותרות שיחה שנשמעות כמו בקשות משתמש אמיתיות מגדילות את הסבירות ל- AI.
מתאים לכך:
אופטימיזציה טכנית
ברמה הטכנית, יש לייעל את אתרי האינטרנט לסורקי AI שלעתים קרובות הם "קלים יותר" בתנועה מאשר בוטים של מנועי חיפוש מסורתיים. מבני HTML סטטיים ונקיים ללא תוכן תלוי JavaScript הם אידיאליים. סכימה-סיבוב ונתונים מובנים עוזרים ל- LLMS "לקרוא" אתרים כמו גרפי ידע.
נוכחות חוצה פלטפורמות
מכיוון ש- LLMS מצטבר LLM ממקורות שונים, נוכחות עקבית במספר פלטפורמות היא מכריעה. זה לא רק כולל אתר משלך, אלא גם מזכיר במאמרים, רשימות, פורומים, פורומים כמו Reddit ו- Quora וכן נוכחות בפלטפורמות כמו Wikipedia.
כיצד עידן האפס-לחץ משפיע על התנהגות המשתמשים ועל נראות המותג?
עידן האפס-לחץ שינה באופן מהותי את התנהגות החיפוש. כ 80% מהצרכנים מסתמכים על "אפס-לחץ" מביא לפחות 40% משאילתות החיפוש שלהם. זה מוביל לירידה מוערכת בתעבורת האינטרנט האורגנית ב- 15-25%. במקביל, תנועת ה- AI הגנרתית צומחת ב -1,200% מרשימים בין יולי 2024 לפברואר 2025.
עם זאת, התפתחות זו אינה אומרת סיום נראות המותג, אלא דורש התאמה מחדש של האסטרטגיה. סימני מסחר הם כיום בעלי ערך באותה מידה כמו קליקים. לדוגמה, אם Chatgpt הזכיר את אסאנה, יום שני וציון ישירות בתשובה כשנשאל על "כלי ניהול הפרויקטים הטובים ביותר", מותגים אלה מקבלים ראות מסיבית מבלי שמשתמשים מבקרים באתרי האינטרנט שלהם.
בניין רשות המותג
בעידן האפס-לחץ, סמכות המותג הופכת למטבע החשוב ביותר. חברות צריכות לבסס את עצמן כמקורות אמינים המסווגים כמצוטטים על ידי AI Systems. זה דורש הקמת מומחיות אמיתית באמצעות מחקר מקורי, מחקרי מקרה וחוויות ממקור ראשון.
מתאים לכך:
אילו תעשיות וחברות כבר נהנות מאסטרטגיות LLMO?
תעשיות שונות מראות כבר יישומים מוצלחים של LLMO. חברת התוכנה LogikCull כבר רשמה ביוני 2023 כי 5% מכלל הפניות נוצרו באמצעות Chatgpt, שתואמת מחזור מנויים חודשי של כמעט 100,000 $. חברות כמו Selser SEO מופיעות באופן קבוע בתשובות LLM כשנשאלות על כלי אופטימיזציה של תוכן.
מגזר B2B
חברות B2B במיוחד נהנות מ- LLMO, שכן עד 72% מקונים B2B נתקלים בסקירות AI במהלך המחקר שלהם. במקביל, 90% מהמשתמשים עדיין לוחצים על מקורות מצוטטים כדי לאמת מידע שמותגי B2B ממשיכים להציע סיכויי תנועה.
מתאים לכך:
מסחר אלקטרוני וקמעונאות
בענף המסחר האלקטרוני, פלטפורמות כמו מבולבלות כבר משתמשות בהשוואות מוצרים מובנות. כאשר משתמשים מחפשים קרמים שיניים לילדים, מבולבל יוצר טבלאות של המוצרים הטובים ביותר על סמך תוצאות הבדיקה. מותגים המופיעים בסקירות כאלה נהנים מתנועה מוסמכת עם שיעורי המרה גבוהים.
כיצד חברות יכולות לבנות את נוכחות המותג שלהן בפלטפורמות LLM שונות?
הקמת נוכחות מוצלחת של LLM דורשת אסטרטגיה ספציפית לפלטפורמה, מכיוון שלמערכות AI שונות יש העדפות מקור שונות. צ'טגט מצטט 47.9% תוכן בוויקיפדיה כמו גם אתרים מסורתיים של מדיה וטכנולוגיה. סקירות AI של גוגל משתמשות ב 21% תוכן Reddit ו- 18.8% סרטוני YouTube. מבולבל מראה חלוקה מאוזנת יותר בין מקורות מקצועיים ומכוונים לצרכן.
אופטימיזציה של ויקיפדיה
ויקיפדיה מייצגת חלק משמעותי מנתוני ההדרכה של LLM. על חברות להבטיח שמידע המותג שלהן על ויקיפדיה יהיה מדויק ומועיל. כל LLM מאומן על ידי תוכן ויקיפדיה, וזו הסיבה שפלטפורמה זו מכריעה לנראות המותג.
פלטפורמות reddit וקהילה
תוכן שנוצר על ידי משתמש (UGC) בפלטפורמות כמו Reddit ו- Quora מדורג מאוד על ידי LLMS. חברות צריכות להבטיח כי המותג שלך מוזכר בתשובות מועילות ודיונים מבלי להביא או לאלץ.
המדיה הרווחת ויחסי ציבור דיגיטלי
השימוש האסטרטגי במדיה שהרוויח הוא קריטי להצלחה של LLMO. הרכבה במאמרים מתאימים מבחינה נושאית, פרסומים בתעשייה ופורומים אמינים מגדילים את הנראות בהקשר של AI, לפיה רשות התחום היא משנית.
אילו מדידות ו- KPI רלוונטיים להצלחה ב- LLMO?
מדידת ההצלחה של LLMO דורשת מדדים חדשים החורגים מ- KPIs SEO מסורתיים. במקום להתמקד אך ורק בדירוג מילות מפתח ותנועה אורגנית, חברות צריכות ליישם מדדים ספציפיים ל- AI.
מדדי LLMO ראשוניים
- AI מזכיר ניטור: רדיפת אזכור המותג בתשובות שנוצרו על ידי AI על כלים כמו עמוק, OTerlly ו- Scrunch
- תנועת הפניה של כלי AI: ניתוח תנועת אתרים ממקורות כמו צ'אט, מבולבל וקלוד באמצעות Google Analytics 4
- נתח המותג של הקול: מדידת תוכן המותג בתוצאות חיפוש גנוציות בהשוואה למתחרים
- תדר ציטוט: מעקב, באיזו תדירות מצוטטים תוכן בתשובות LLM
אינדיקטורים משניים
מכיוון שמדידות LLMO ישירות עדיין מוגבלות, חברות משתמשות במדדי פרוקסי כמו נפח חיפוש ממותג, מעקב אחר מילות מפתח ארוכות זנב ומדדי איכות עופרת. הצמיחה של פרופיל הקישור המקביל של מקורות אימונים של AI (Wikipedia, Reddit, Quora) ובשמאל לאתרי הסמכות האקטואלית מסמנים גם הם להצלחה ב- LLMO.
אילו דרישות טכניות נדרשות לאופטימיזציה מוצלחת של LLM?
התשתית הטכנית ל- LLMO שונה באופן משמעותי מדרישות SEO מסורתיות. סורקי AI עובדים לרוב עם דרישות "קלות" מאשר בוטים של מנועי חיפוש מסורתיים, אך מעדיפים תוכן מובנה בבירור ועשיר סמנטי.
נתונים מובנים וסימון תכניות
סימון תכניות מקיף חיוני עבור LLMO מכיוון שהוא מסייע למערכות AI לפרש אתרים כמו ידע בידע. תכנית מקומית, שירות, מוצר, שאלות נפוצות ותוכנית Howto, חשובות במיוחד לנראות AI. נתונים מובנים אלה מציעים הקשר שיכול לשפר את הנראות של כתובות אתרים במנועי AI.
ארכיטקטורת תוכן
ארכיטקטורת תוכן מודולרית היא מכריעה לתהליכי סמרטוט (דור מחזיר אחזור). על התוכן להיות מובנה בבלוקים הקשורים לסמנטיות שיכולים לחלץ ולצטט מערכות AI בנפרד. היררכיות ברורות עם כותרות H1-H6 ומבני תוכן לוגיים משפרות משמעותית את הנראות.
נגישות ל- API
מתן ממשקי API ציבוריים לתוכן אתרים יכול להגדיל את הראות במערכות LLM. טכניקות SEO מסורתיות כמו מבני URL נקיים וזמני טעינה מותאמים נותרו רלוונטיים, מכיוון ש- LLMs רבים ממשיכים לקחת בחשבון אותות איכותיים אלה.
כיצד מתפתח נוף LLM עד שנת 2026 ומעבר לו?
העתיד של אופטימיזציה של LLM מצביע על תאוצה נוספת של שילוב ה- AI בכל תחומי השיווק הדיגיטלי. תחזיות השוק מראות כי LLMS יכבוש 15% משוק החיפוש עד שנת 2028, בעוד ששוק ה- LLM העולמי צריך לצמוח ב -36% בין 2024 ל 2030.
התפתחויות טכנולוגיות
החיפוש העמוק של גוגל במצב AI והצגת Gemini 2.5 מראים את כיוון ההתפתחות הטכנולוגית. מערכות אלה יכולות לעבד מאות שאילתות חיפוש במקביל וליצור דוחות ברמת מומחים בדקות. פיתוח סקירות AI בהתאמה אישית המתאימות להעדפות משתמש אינדיבידואליות ידרוש גישות אופטימיזציה חדשות.
פיזור פלטפורמה
העתיד שייך לנוף חיפוש מבוזר בו מתרחש גילוי באמצעות ממשקים מרובים. בנוסף לגוגל, פלטפורמות כמו Tikok (40% מהנשאלים) ו- Chatgpt (56% מהנשאלים) הופכות חשובות יותר כערוצי גילוי. פיתוח זה מחייב אסטרטגיות שיווק של Omnichannel המכסות את כל נקודות המגע הרלוונטיות.
מה המשמעות של זה באופן ספציפי לאסטרטגיות שיווק והקצאת תקציב?
הפיכתו לעידן LLM דורשת התאמה בסיסית של תקציבי השיווק והאסטרטגיות. בעוד ש- SEO מסורתי נותר רלוונטי, חברות צריכות יותר ויותר להשקיע במדדים ספציפיים ל- LLMO.
משמרות תקציב
חברות צריכות להפחית 20-30% מתקציבי SEO שלהן עבור מדדי LLMO, כולל מבנה תוכן, יישום סכמה ומבנה נוכחות חוצה פלטפורמות. השקעות בבניית סמכות המותג באמצעות יחסי ציבור דיגיטליים ויצירת תוכן מומחים הופכות חשובות יותר ויותר מקמפיינים לבניית קישורים טהורים.
פיתוח מיומנות
צוותי שיווק צריכים לפתח מיומנויות חדשות החורגות מ- SEO מסורתי. זה כולל הבנה של מערכות AI, הנדסה מהירה ויכולת לייעל את התוכן לעיבוד סמנטי. שיתוף הפעולה בין צוותי יחסי ציבור, תוכן וצוותי SEO הופך להיות חיוני מכיוון ש- LLMs לומדים מכל פינות הרשת.
שיקול החזר ROI
יישומי ה- LLMO הראשונים מראים שיפורי ה- ROI של 20-30% מהחברות המשלבות AI בהחלטות השיווק שלהן. ההשקעה לטווח הארוך בסמכות המותג והכרת ישויות משתלמת באמצעות נראות משופרת בנוף החיפוש AI ההולך וגדל.
הטרנספורמציה מ- SEO ל- LLMO אינה רק התאמה טכנית, אלא שינוי פרדיגמה אסטרטגי המגדיר את העתיד של נראות המותג הדיגיטלי. חברות שמכירה בפיתוח זה מוקדם ופועלות בהתאם ישמרו על העליונה בעתיד מונע ה- AI של שיווק דיגיטלי.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
קונרד וולפנשטיין
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.