ניר לוי — במבט מהיר
- תפקיד: יועץ GEO, AEO ו-SEO טכני; מייסד Madrank Digital Ltd (חיפה) ו-Godrank.
- ניסיון: מעל 18 שנים בעולמות החיפוש (מאז 2008) בליווי חברות B2B SaaS, סייבר ואד-טק, רפואה דיגיטלית ושווקים בינלאומיים תחרותיים.
- ניסיון נבחר עם מותגים:
monday.com·ClickCease·Casino.com(בריטניה, גרמניה, צרפת, ספרד) ·10Bet·MansionBet·Sensica·T·TIME. לפירוט היקף העבודה בעמוד אודות ↗. - למי הייעוץ מתאים: חברות SaaS, סטארטאפים, ארגונים גדולים ואתרים מרובי שפות ושווקים.
- שפות עבודה: עברית ואנגלית (מחקר, מיפוי מקורות ותוכניות עבודה מותאמות לכל שוק).
- כלים ומדידה: דגימת תשובות חיה בממשקי המשתמש לצד נתוני
DataForSEO LLM Mentions & Responses, בדיקת גישת זחלנים ורינדור (OAI-SearchBot,PerplexityBot,Claude-SearchBot), Ahrefs, Google Search Console וכלי בדיקת הנראות ב-AI באתר זה. - אופן העבודה: עבודה ישירה מול ניר לוי — ללא העברת הפרויקט למנהלי תיקים זוטרים. בדיקת בסיס (Baseline) ותוכנית עבודה בהיקף מוגדר מראש, או ליווי שוטף לצוות.
- יצירת קשר: niro@nirlevi.com · LinkedIn ↗.
הייעוץ ל-Casino.com בשווקי בריטניה, גרמניה, צרפת וספרד התקיים בשנים 2018–2020. להיקף העבודה והדגשים הטכניים.
מה כולל GEO (אופטימיזציה למנועי חיפוש ו-AI)
תחום ה-GEO (או Generative Engine Optimization) עוסק באופן שבו החברה שלכם מוזכרת, מתוארת ומצוטטת בתוך תשובות שמייצרים כלי AI כמו ChatGPT, Google AI Overviews, AI Mode, Gemini, Perplexity ו-Claude. כשלקוח מבקש מה-AI להשוות בין פתרונות, לבדוק התאמה או להבין תמחור ויכולות, תשובה שמשלבת חיפוש עשויה להסתמך על קטעי מידע מהאתר שלכם וממקורות חיצוניים.
העבודה משלבת שלושה רבדים: נגישות טכנית לזחלני ה-AI שקוראים את האתר, הצגה ברורה ועקבית של עובדות המוצר והישות (Entity) בעמודים שלכם, ובדיקת המקורות החיצוניים (אתרי השוואות, ביקורות, מדריכים וכתבות) שעליהם התשובות נשענות. התחום חופף ל-SEO הקלאסי, ויסודותיו נשארים רלוונטיים גם לתשובות ה-AI של גוגל. דירוג גבוה בגוגל אינו מבטיח ציטוט בתשובת AI — ולכן יש למדוד ולבדוק את התשובות והמקורות עצמם בכל שפה בנפרד.
5 חסמים נפוצים שכדאי לבדוק
- פערים בין עברית לאנגלית (34.7% חפיפה בלבד במקורות): פעילות SEO ויח״צ באנגלית לא בהכרח תשפיע באותו אופן גם על תשובות AI בעברית — או להפך. במחקר שפורסם באתר זה באוקטובר 2026 נמצא כי החפיפה הממוצעת בין אתרי המקור שצוטטו בעברית לעומת אנגלית עמדה על 34.7% בלבד, עבור שאלות רכישה מקבילות בשתי השפות. כל שפה ושוק דורשים בדיקה ומיפוי מקורות נפרדים. למחקר ולשיטת המדידה.
- חסימת זחלני חיפוש ובעיות רינדור JavaScript: עמוד שפועל בדפדפן לא בהכרח מציג את כל התוכן ב-HTML הראשוני שהשרת מחזיר. גוגל מרנדרת JavaScript, אבל לא כל הבוטים עושים זאת, ולכן בודקים את היכולות והגישה של כל ספק בנפרד. בנוסף, חסימה שנועדה למנוע אימון מודלים עלולה לכלול בטעות גם זחלני חיפוש כמו
OAI-SearchBot,PerplexityBotו-Claude-SearchBot. אנו בודקים את תגובות השרת, ה-HTML לפני ואחרי רינדור, ואת הרשאות הגישה לכל מערכת. - השוואות חסרות ומידע שלא עונה על שאלות הקונה: לפני שלקוח מבקש הדגמה (Demo) או משאיר פרטים, הוא שואל את ה-AI למי המוצר מתאים, מה ההבדל בינו לבין מתחרים, איך עובד התמחור ואילו אינטגרציות קיימות. אם העמודים שלכם מסתפקים בסיסמאות כלליות, התשובה עשויה להסתמך על אתרי צד שלישי או על המתחרים. נבדוק אילו פרטים חסרים ואיפה כדאי להוסיף אותם.
- חוסר עקביות בשמות המותג ובפרטי החברה (Entity Fragmentation): שינוי שם מוצר, תתי-דומיינים ישנים או מידע לא מעודכן באתרי סקירות כמו G2 ו-Capterra ובמאגרי מידע כמו ויקינתונים יכולים ליצור סתירות. מידע סותר עלול להוביל לתיאור שגוי של החברה או המוצר בתשובה. אנו ממפים את הפערים באתר, בסכמה (
Schema.org) ובפרופילים החיצוניים. - מעברי אתר ושינויי כתובות ללא הגנה על מקורות מצוטטים: החלפת דומיין, שינוי מבנה כתובות (URLs) או מעבר פלטפורמה ללא בדיקה של עמודים שכבר מצוטטים בתשובות AI עלולים לנתק את הקישורים שעליהם המערכות מסתמכות. אנו משלבים בדיקת מקורות מצוטטים כחלק מתוכנית המעבר והפניות ה-301.
איך נעבוד יחד?
נתחיל מהשאלות של הלקוחות. אחר כך נבדוק את התשובות ואת המקורות ונחליט במה הצוות צריך לטפל.
1. מתעדים את נקודת הפתיחה (בדיקה חיה בממשקים + כלי מחקר)
מסכמים מראש אילו שאלות לקוחות, מערכות ושפות רלוונטיים לקהל שלכם. מאחר שתשובות שמתקבלות דרך API עשויות להיות שונות ממה שלקוחות רואים בפועל בממשק השיחה, אנו משלבים בדיקות חוזרות בשיחות חדשות בממשקים עצמם, עם תיעוד תנאי הבדיקה, יחד עם נתוני מחקר (DataForSEO LLM Mentions & Responses). נתוני אזכורים, תשובות API ותצפיות בממשק נאספים בשיטות שונות, ולכן נשמרים בנפרד. שומרים את השאלות, התשובות, התאריכים, שיטת האיסוף והקישורים שצוטטו כדי שתהיה נקודת ייחוס ברורה וניתנת לבדיקה.
2. בודקים מה הלקוח צריך לדעת
נפרק שאלה רחבה לשאלות שאפשר לענות עליהן באתר. למשל, השוואה בין כלים יכולה לכלול מחיר, חיבורים למערכות אחרות ותמיכה. אלה כיווני מחקר; נקרא להם שאילתות שהמערכת הריצה רק כשיש לכך תיעוד.
3. מוודאים שהמידע על החברה עקבי
נעבור על שמות החברה והמוצרים, התיאורים והקישורים באתר ובפרופילים הרלוונטיים. נבדוק גם ש-Schema מתאר את אותו מידע שהקורא רואה בעמוד.
4. עוברים על המקורות שמחוץ לאתר
נבדוק אילו אתרי ביקורות, השוואות או פרסומים מופיעים בתשובות. אם יש בהם מידע שגוי או ישן, נציע דרך לעדכן אותו בהתאם לכללי האתר. הבחירה לפרסם או לצטט נשארת אצל הגורם החיצוני.
5. משפרים את התשובות באתר
נכתוב הסברים ישירים, עם דוגמאות ומקורות כשצריך. המטרה היא שקורא יבין מה המוצר עושה ולמי הוא מתאים. פירוט נוסף נמצא בעמוד מומחה AEO בישראל.
6. בודקים נגישות לתוכן והפרדה בין זחלנים
בודקים את קובץ robots.txt, תגובות השרת וה-WAF, ואת התוכן הקריא ב-HTML לפני הרצת JavaScript בדפדפן. מבחינים בין גישה לצורך תשובות חיפוש לבין אימון מודלים: OpenAI מפרידה בין OAI-SearchBot לחיפוש לבין GPTBot לאימון. אצל Anthropic, Claude-SearchBot מיועד לחיפוש, Claude-User לשליפה ביוזמת משתמש ו-ClaudeBot לאימון. PerplexityBot מיועד לחיפוש. כשקיים מידע רשמי לאימות בקשות, נצליב אותו עם הלוגים ולא נסתפק בשם ה-User-Agent. את ממצאי הגישה נצליב עם הבדיקות החיות ונתוני DataForSEO שתועדו בנקודת הפתיחה, כדי להגדיר מה הצוות צריך לבדוק או לתקן.
7. חוזרים על הבדיקה
נשאל שוב בתנאים מתועדים ונשווה אזכורים, קישורים ודיוק מידע. תדירות הבדיקות והליווי ייקבעו מראש.
מה תקבלו?
- תיעוד המצב היום: השאלות, התשובות, המערכות והמקורות שנבדקו.
- משימות לפי סדר חשיבות: מה לשנות, באיזה עמוד, למה ומי בצוות יבצע את העבודה.
- הנחיות למידע ול-Schema: איך לתאר את החברה והמוצרים באופן עקבי.
- בדיקת מקורות חיצוניים: אילו פרטים כדאי לעדכן ואיפה.
- הנחיות לתוכן או שכתוב עמודים: לפי מה שסיכמנו לפני תחילת העבודה.
- השוואה לאחר השינוי: אם נכללה בעבודה, נבדוק מה השתנה ומה נשאר כפי שהיה.
איך בודקים אם יש התקדמות?
אני מפריד בין שלוש שאלות: האם שם החברה מוזכר, האם יש קישור לאתר והאם המידע נכון. נבדוק גם באיזה חלק מהתשובות שנאספו החברה הופיעה, בכל מערכת ושפה בנפרד. האחוז מתאר את הבדיקה הזו; הוא לא נתח השוק של החברה.
כניסות לאתר ופניות של לקוחות נמדדות בנפרד. קישור בתשובה לא אומר שמישהו לחץ עליו, ולחיצה לא אומרת שהתקבלה פנייה.
בדקו את הנראות שלכם ב-AI או התחילו לתעד עם הצוות
לפני שמגדירים פרויקט ייעוץ, תוכלו להשתמש בכלים החינמיים באתר כדי לבצע בדיקה ראשונית או לארגן את המעקב הפנימי של הצוות:
- כלי לבדיקת נראות ב-AI ↗: בדיקת אזכורים וקישורים למקורות בתשובות AI בהתאם להיקף הבדיקה של הכלי.
- גיליון מעקב לנראות ב-AI ↗: תבנית עבודה מובנית לבניית רשימת שאלות לקוח, הפרדה בין אזכור שם המותג לבין קישור לאתר, ותיעוד בדיקות חוזרות לאורך זמן.
מחקר מתועד באתר: תשובות ומקורות בעברית ובאנגלית
במחקר שפורסם באתר זה נאספו 24 תשובות חיות מ-Perplexity לשש שאלות רכישה מסחריות ב-11 באוקטובר 2026 — פעמיים בכל שפה (עברית ואנגלית). איסוף הנתונים והחישובים בוצעו בסיוע Codex, והפרשנות המקצועית של ניר לוי מופיעה בנפרד בדו״ח.
הממצא המרכזי לחברות שפועלות בישראל ובעולם: כל מותג שנבחר למעקב הופיע בכל ארבע התשובות בקטגוריה שלו, אבל החפיפה הממוצעת בין אתרי המקור בעברית ובאנגלית עמדה על 34.7% בלבד. בכל זוג תשובות השווינו את אתרי המקור המשותפים לשתי השפות לכלל אתרי המקור באותו זוג; הנתון הוא ממוצע של 12 זוגות. ההמלצה שלי היא לבדוק כל שפה בנפרד, ולשמור את התשובות והקישורים כדי לזהות איזה מידע דורש טיפול באתר ובמקורות החיצוניים.
לקריאת המחקר המלא ↗ · להורדת תצפיות המחקר (CSV) ↗ · לתשובות ולחישובים המלאים (ZIP) ↗.
הערה מתודולוגית: מחקר זה מציג מדגם מתועד מיום בדיקה אחד ב-Perplexity, עם שני סבבים בכל שפה, שנועד להדגים כיצד מודדים פערי מקורות בין שפות. הממצאים מתייחסים למדגם הזה. בעבודה עם לקוחות אנו מיישמים את אותה מתודולוגיית תיעוד שקופה על שאלות הלקוחות, השווקים ומערכות ה-AI הרלוונטיים לחברה שלכם.
למי העבודה מתאימה?
לחברות SaaS, לסטארטאפים ולארגונים שרוצים להבין מה ה-AI אומר עליהם ולצוותים שיכולים לעדכן את האתר בעקבות הבדיקה. אפשר לעבוד על שפה אחת או על כמה שווקים, לפי הצורך.
אם עמודים חשובים חסומים או שהצוות לא יכול לשנות את האתר כרגע, נתחיל משם. סדר העבודה צריך להתאים למה שאפשר לבצע.
שאלות נפוצות
מה עושה מומחה GEO בישראל?
בודק איך החברה מופיעה בתשובות AI, על אילו מקורות התשובות מבוססות ואיזה מידע כדאי לשפר. בישראל העבודה יכולה לכלול עברית ואנגלית, לפי קהל הלקוחות והשוק.
האם GEO זה אותו דבר כמו SEO?
יש חפיפה בתוכן ובעבודה הטכנית. ב-SEO בודקים בין היתר הופעות, דירוגים וכניסות מהחיפוש. ב-GEO בודקים גם אזכורים, קישורים ודיוק מידע בתשובות AI.
אילו מערכות AI בודקים?
בוחרים מראש לפי הקהל: למשל ChatGPT, Google AI Overviews ו-AI Mode, Gemini, Perplexity או Claude. בודקים כל מערכת בנפרד ושומרים את פרטי הבדיקה.
איך מודדים נראות ב-AI?
שומרים שאלות ותשובות וסופרים בנפרד אזכורים וקישורים. בודקים גם אם המידע נכון. אפשר להתחיל בבדיקת הנראות ב-AI, ולבדיקה רחבה יותר להגדיר שאלות וחזרות נוספות.
כמה זמן עד שרואים שינוי?
אי אפשר לקבוע מראש מתי תשובות AI ישתנו. נסכם לוח זמנים לעבודה ולבדיקות חוזרות, ונבחן מה קרה אחרי שהשינויים עלו לאתר.
אפשר להבטיח ציטוט ב-ChatGPT?
לא. אפשר להתחייב לעבודה שסיכמנו: בדיקה, תיעוד והמלצות ברורות. ההחלטה איזה מקור לצטט נשארת אצל המערכת.
אפשר לעבוד על אתר שפונה לחו״ל?
כן. אני עובד בעברית ובאנגלית. נבחר שאלות שמתאימות לשוק ולקהל בכל שפה.
מה ההבדל בין GEO ל-AEO?
שני המונחים מתארים עבודה על נראות ותשובות ב-AI, ויש ביניהם חפיפה. בעבודת AEO אני מתמקד בשאלות ובתשובות בעמוד; בעבודת GEO בודק גם מקורות חיצוניים ואת תמונת הנראות. ראו מומחה AEO בישראל.
איך מתחילים?
שלחו את כתובת האתר וספרו מה תרצו לברר. נסכם אילו שאלות ומערכות נבדוק ומה תקבלו בסיום. לפי הממצאים נחליט אם יש צורך בהמשך עבודה.
יש לנו כבר צוות SEO או תוכן בחברה. איך זה משתלב?
זה המצב האידיאלי. רוב הצוותים הפנימיים עסוקים בביצוע שוטף, וזקוקים לתמונת מצב מבוססת נתונים, למיפוי המקורות החיצוניים שעליהם תשובות ה-AI נשענות, ולהנחיות מדויקות לפיתוח ולכתיבה. אנחנו מגדירים מראש את חלוקת העבודה: אני מבצע את המחקר, בדיקת המקורות והאפיון הטכני/תוכני, ומלווה את הצוות שלכם ביישום ובבדיקה החוזרת.
האם עדיף לרכוש כלי ניטור ל-AI או לעבוד עם יועץ?
כלי ניטור יכול לשמש כמדחום — הוא מציג מתי השם שלכם הופיע במדגם שאלות. ספירת אזכורים לבדה לא מסבירה למפתחים שלכם למה עמוד המוצר לא היה קריא עבור PerplexityBot, אילו פרטים חסרים בעמוד ההשוואה, או איך לתקן סתירות במידע ובסכמה. אנו נעזרים בכלי מדידה כשזה מוסיף מידע, אבל מטרת הייעוץ היא לתרגם את הממצאים למשימות ברורות שצוותי התוכן והפיתוח יכולים לבצע באתר.
האם חייבים להתחייב לריטיינר חודשי ארוך טווח?
לא. רוב הפרויקטים מתחילים מבדיקת בסיס (Baseline) ממוקדת ובניית תוכנית עבודה בהיקף ובתקציב שמוגדרים מראש לפי גודל האתר והשווקים שלכם. אחרי שהצוות מקבל את הממצאים ורשימת המשימות, נחליט יחד אם יש הצדקה עסקית לליווי שוטף או לבדיקות מעקב תקופתיות.
נדבר על האתר שלכם
שלחו את כתובת האתר וכמה מילים על הלקוחות ועל מה שתרצו לשפר. נבין יחד במה כדאי להתחיל.
