כיצד תגרמו למנועי הAI- להמליץ על העסק שלכם?

כלי ה-AI מעצבים מחדש את המציאות העסקית וניהול התדמית שלכם. לכן היכרות לעומק את עולם ה GEO-היא קריטית להישרדות עסקית

בעולם העסקי המודרני, הדרך שבה לקוחות, משקיעים ושותפים מקבלים החלטות עברה מהפכה דרמטית. אם בעבר לקוחות היו מחפשים מידע וקוראים עשרות עמודים כדי לגבש דעה, כיום הם פונים למנועי חיפוש חכמים ולמערכות בינה מלאכותית (AI) כדי לקבל תשובות חותכות, מסקנות והמלצות לפעולה. התנהלות זו משנה לחלוטין את כללי המשחק. השליטה על תפיסת המותג שלכם כבר לא נמצאת רק בידיים שלכם, אלא גם ביכולת שלכם לתקשר נכון עם האלגוריתמים. כחברת ייעוץ תקשורת ואסטרטגיה, אנו מזהים כי אסטרטגיה דיגיטלית שאינה משלבת ניהול משברים חכם והבנה עמוקה של מנועי AI פשוט משאירה את הארגון חשוף.
קידום אתרים(SEO) התמקד בעבר בשתילת מילות מפתח ובקבלת קישורים נכנסים. כיום, מנועי החיפוש פועלים על בסיס הבנה סמנטית של ישויות, הקשרים וסמכות. גוגל ומנועים אחרים מנסים להבין את הסיפור המלא סביב המותג שלכם. הם סורקים את כלל הרשת, כולל כמובן את האתר הרשמי של החברה, כדי להבין את מידת האמינות שלכם.

מהו GEO וכיצד מערכות AI מייצרות תשובות?

בעוד ש-SEO נועד לדרג אתרים, העידן הנוכחי מביא עמו את ה-Generative Engine Optimization. ה-GEO הוא תהליך האופטימיזציה של נוכחות המותג. מטרתו להבטיח שמנועי בינה מלאכותית יוצרת כמוChatGPT או Gemini יבינו, יעבדו ויציגו את העסק כמקור סמכותי, חיובי ואמין בתשובותיהם הישירות למשתמש.
כדי להבין כיצד GEO עובד, יש לבחון כיצד מערכות AI קוראות את המידע. במאמרם המקיף "Artificial Intelligence in Managerial Decision-Making for Sustainable Business Models: A Systematic Literature Review", החוקרים מיכל אורבנוביץ' ומרטין הולובצ'יק מסבירים כי מודלים מבוססי שפה טבעית (NLP) ממלאים תפקיד קריטי בכך שהם מאפשרים עיבוד בקנה מידה רחב של נתונים טקסטואליים לא מובנים, כגון דוחות, מסמכים רגולטוריים ותוכן תקשורתי. טכניקות אלו מאפשרות למערכות לחלץ מידע איכותני הקשור להתנהלות הארגון, נרטיבים של אחריות חברתית והתחייבויות סביבתיות, מידע שלרוב אינו נגיש דרך מודלים כמותיים מסורתיים. כלומר ה-AI ניזון מכל כתבה, פוסט, או אזכור על החברה שלכם, מעבד את הטון והתוכן, ומייצר תשובה המשקפת את הקונצנזוס הדיגיטלי עליכם.

כיצד תוכן, שיח חברתי ואזכורים משפיעים על נראות וקבלת החלטות?

ההשפעה של טקסטים ושיח חברתי על החלטות שמבוססות על בינה מלאכותית היא עצומה. במחקרם של החוקרים מקס שממר, פטריק המר, מקסימיליאן ניטשה, ניקלאס קוהל ומיכאל וסינג (Schemmer, Hemmer, Nitsche, Kühl, & Vössing), תחת הכותרת "A Meta-Analysis of the Utility of Explainable Artificial Intelligence in Human-AI Decision-Making", נמצא כי תהליכי קבלת החלטות המשלבים אדם ובינה מלאכותית נוטים להניב ביצועים טובים יותר כאשר הם מבוססים על נתוני טקסט. המשמעות בעולם העסקי היא שכאשר לקוח פוטנציאלי או משקיע נעזר ב-AI כדי לבחון אתכם, המערכת תסקור ביעילות אדירה את המידע הטקסטואלי ברשת, למשל כתבות, ביקורות ופרסומים ותספק לו שורת מחץ ברורה. אם השיח החברתי סביבכם הוא שלילי או רווי במשברים שלא נוהלו כראוי, המערכת תשקף זאת מיד ותשפיע ישירות על החלטת הלקוח.
הקשר ההדוק בין ניהול מוניטין, משברים והחלטות לקוח ניהול מוניטין הינו נכס כלכלי ותדמיתי מובהק שמצוי בסכנה מתמדת בעת משבר, כפי שמדגישים החוקרים טימותי קומבס ושרי הולידיי (W. Timothy Coombs and Sherry J. Holladay) במאמרם החלוצי "Helping Crisis Managers Protect Reputational Assets: Initial Tests of the Situational Crisis Communication Theory". החוקרים מגדירים במאמרם את תיאוריית תקשורת המשברים המצבית (SCCT) ומציינים כי מוניטין ארגוני הוא משאב רב-ערך המאוים על ידי משברים.

בעידן ה-AI המערכות זוכרות הכל. קומבס והולידיי מסבירים כי הערכת האחריות למשבר מושפעת, בין היתר, מ"היסטוריית הביצועים" של הארגון הכוללת את היסטוריית המשברים הקודמים שלו ואת היסטוריית מערכות היחסים שלו עם מחזיקי העניין. כאשר מנועי ה-AI סורקים את הרשת, הם מוצאים את אותה "היסטוריית ביצועים". אם החברה ניהלה משבר תקשורתי בעבר בצורה יהירה או מתחמקת, הכתבות והטוקבקים מאותה תקופה נכנסים למאגר המידע של ה-AI. התנהלות שגויה זו משתקפת בתוצאות של ה-AI ועלולה לייצר למותג תדמית בעייתית שתצוץ בכל שאילתת חיפוש של משקיע או לקוח עתידי. לכן, יישום אסטרטגיית תגובה מותאמת למשבר (למשל, לקיחת אחריות אל מול הכחשה) משפיע ישירות על תוצאות חיפוש עתידיות.

טעויות נפוצות של ארגונים עסקיים בעידן החדש

• התעלמות מנתונים לא מובנים :(Unstructured Data) חברות רבות משקיעות רק באתר הרשמי שלהם כדי לייצר SEO אך מתעלמות מתוכן שנכתב עליהן בפורומים, כתבות ובמדיה החברתית. אורבנוביץ' והולובצ'יק מזהירים כי מודלי NLP רגישים להטיות דיווח ול-Greenwashing, כלומר הצגה שקרית של תדמית חיובית. כלי ה-AI נשענים לרוב על מידע מדווח ולא תמיד על נתונים מאומתים. לכן, כאשר AI מזהה פער בין הצהרות החברה למציאות בשטח, המוניטין קורס.
• תגובות אינסטינקטיביות במשברים: שימוש באסטרטגיית התגוננות כאשר הציבור תופס את החברה כאחראית למשבר. כפי שמציינים קומבס והולידיי, על מנהלי המשברים לבחור אסטרטגיית תגובה התואמת את רמת האחריות המיוחסת לארגון. ככל שהנזק הפוטנציאלי למוניטין גדול יותר, כך על האסטרטגיה להיות פייסנית ומתקנת יותר כלפי הנפגעים. טעות בסוגיה זו, נצרבת לנצח ברשת.
• היעדר אסטרטגיית :GEO חברות רבות לא מבינות שבינה מלאכותית צריכה תוכן ברור, לוגי ומוסבר היטב. טקסטים שיווקיים מעורפלים אינם נסרקים היטב על ידי מודלי AI שמחפשים עובדות ותובנות להציג למשתמש.

איך בונים אסטרטגיית SEO + GEO נכונה?

כדי לשלוט בנרטיב שלכם באמצעות אסטרטגיה דיגיטלית שמשלבת מנועי חיפוש מסורתיים (SEO) ומנועי תשובות חכמים (GEO) יש לפעול במספר מישורים:

• ייצור תוכן סמכותי וברור – מודלי שפה אוהבים שפה מבנית, עובדתית וסמכותית. ענו על שאלות שהלקוחות שלכם שואלים בצורה ישירה באתר שלכם.
• ניהול משברים פרואקטיבי מבוסס- SCCT התייחסו לניהול משברים כאל בניית אלגוריתם עתידי. כל תגובה לתקשורת צריכה לקחת בחשבון כיצד מנוע חיפוש ינתח אותה.
• שקיפות ואמינות נתונים- (Explainable AI approach) במחקר של אורבנוביץ' והולובצ'יק מצוין כי שילוב של יכולות הסבר (Explainability) במודלים משפר את האמון ואת יכולת הביקורת, במיוחד בהקשרים רגולטוריים וממשלתיים הקשורים לאחריות חברתית .(ESG) גם אתם כחברה צריכים "להסביר" את הפעולות שלכם ברשת באופן כזה שAI- יקרא, יסרוק ויאמת את המידע בקלות, מבלי להשאיר מקום לפרשנות שלילית.

ניקח לדוגמה חברת נדל"ן גדולה שחוותה עיכובים במסירת פרויקטים בשל כשל טכני של קבלן משנה. אירוע מסוג זה מוגדר בתיאוריית SCCT כמשבר מ"האשכול התאונתי", כלומר פעולות לא מכוונות. אם החברה תבחר להתעלם מהלקוחות או לתקוף את המאשימים, הרשת תוצף בפוסטים זועמים של דיירים. התוצאה תהיה שכאשר משקיע ישאל את ChatGPT האם כדאי להשקיע בחברת הנדל"ן, המערכת תסרוק את הנתונים הלא-מובנים ותייצר תשובה שלילית למוניטין החברה, למשל "החברה ידועה בעיכובים מתמשכים וביחסי אנוש בעייתיים עם רוכשים, כך לפי תלונות רבות ברשת". לעומת זאת, אם החברה תפעל נכון אסטרטגית, תספק הסברים ברורים ותציג צעדים מתקנים במרחב הדיגיטלי והתקשורתי, התוכן החיובי יעלה לרשת. במצב כזה, התשובה של מערכת עשוי להיות "החברה חוותה עיכובים בעבר בעקבות התנהלות של קבלני משנה, אך נקטה בצעדים לשיפור השירות ולפיצוי הלקוחות". שתי תשובות אלה עשויות להוות את ההבדל בין אובדן עסקה לסגירת עסקה.

תובנות פרקטיות ליישום במשרד שלכם

• ניטור דירוגים – אל תבדקו רק באיזה מקום אתם בגוגל. בדקו בכלי AI, למשל ChatGPT אוClaude ושאלו שאלות מורכבות על המותג שלכם. ראו מה האלגוריתם "חושב" עליכם.
• בנו 'תיקי משבר' מותאמים דיגיטלית – היערכו למשברים לפי סוגיהם (קורבן, תאונתי, נמנע) כפי שפורט במחקרם של קומבס והולידיי, והכינו מסרים נכונים משפטית ומנוסחים היטב עבור קריאת מכונה ומנועי חיפוש.
• העשירו את ערוצי התקשורת – אל תסתפקו בהודעות לעיתונות. דאגו לסיקור בבלוגים סמכותיים, ראיונות מקצועיים ודיוני רשת חיוביים שיזינו את מאגרי המידע של בינה מלאכותית במידע איכותי אודותיכם.

השפעת הבינה המלאכותית על קבלת החלטות היא המציאות העסקית היומיומית שלנו. שילוב בין קידום אתרים מסורתי (SEO) ואופטימיזציה מתקדמת של כלי AI (GEO) יחד עם ניהול תקשורת משברים פרואקטיבי המבוסס על מודלים מוכחים, יבטיח שהמוניטין שלכם יישמר בעיני הציבור כמו גם באלגוריתמים שמכתיבים לו מה לחשוב. חברות שישכילו לאמץ אסטרטגיה משולבת זו, ישלטו בנרטיב, יחזקו את האמון ויבטיחו יתרון תחרותי מובהק.

חברת רונן ליבוביץ תקשורת בע"מ מתמחה בניהול משברים תקשורתיים ותדמיתיים. צרו איתנו קשר לתיאום פגישת ייעוץ מקצועית ללא עלות!