יסודות ובטיחות
איך משתמשים בסקיל findability-audit של הסייבורג כדי לקבל בשעה אחת בדיקה מקיפה של האתר משתי זוויות בבת אחת, האם גוגל מוצא ומבין את האתר והאם ChatGPT ופרפלקסיטי היו מצטטים אותו כתשובה, ובסוף שלושה תיקונים מדורגים לפי השפעה.
יש שלב אחד שכל בעל עסק מכיר. פותחים את גוגל בטלפון, כותבים את מה שהלקוח הפוטנציאלי היה מקליד, לוחצים חיפוש וממתינים. עמוד ראשון עובר, עמוד שני עובר, גם השלישי, ואתם עדיין לא שם. במקומכם מופיעים שלושה מתחרים שאתם מכירים בשם, ועוד עשרה שאף פעם לא שמעתם עליהם. זה מרגיז, אבל לפחות זה מוכר.
הכאב החדש מגיע כשמנסים את אותה השאלה ב-ChatGPT. שואלים אותו שאלה שלקוח פוטנציאלי היה שואל, הוא עונה תשובה מסודרת עם המלצות, ושמכם לא מוזכר בכלל. אתם קיימים במציאות, יש לכם אתר פעיל, יש לכם לקוחות מרוצים, ובכל זאת מבחינת המכונות שהופכות היום למקור מידע ראשון של אנשים, אתם פשוט לא שם.
הבעיה היא שקשה לדעת למה. האם האתר איטי מדי? האם חסרים לו כותרות שגוגל מבין? האם הטקסטים כתובים בצורה ש-ChatGPT לא יודע לצטט? כדי לענות על זה בעצמכם צריך לפתוח שבעה כלים שונים, לקרוא דוחות טכניים באנגלית, ובסוף עדיין לא ברור מאיפה להתחיל.
הסייבורג בנתה סקיל בשם findability-audit שעושה את הבדיקה הזאת בשבילכם. סקיל הוא בעצם הוראה מוכנה שקלוד יודע להריץ מקצה לקצה, בלי שתצטרכו לכתוב לו הכל מחדש. אתם מפעילים אותו, נותנים לו כתובת אתר אחת, ובסוף מגיע דו״ח קריא בעברית שמסכם את מצב האתר משתי זוויות.
השתיים הן: איך גוגל רואה את האתר, ואיך מנועי הבינה המלאכותית רואים אותו. שני עולמות שונים לגמרי, ורוב בעלי העסקים מודעים רק לאחד מהם, אם בכלל.
גוגל ו-ChatGPT מוצאים אתרים בצורה שונה. גוגל שולח רובוט שסורק את האינטרנט כל הזמן, שומר את מה שהוא מוצא באינדקס ענק, ומשם בונה את תוצאות החיפוש. יש כלים אחרים שפועלים אחרת לגמרי. חלקם, כמו הגרסה הבסיסית של ChatGPT, ניזונים בעיקר מדאטה של אימון, כלומר ממה שהמודל למד בעבר במהלך האימון שלו. אחרים, כמו פרפלקסיטי או פיצ׳ר החיפוש של ChatGPT, יוצאים בפועל לאינטרנט בזמן שאלה ומושכים מקורות עדכניים.
זו הבחנה חשובה, כי אתר שמדורג נהדר בגוגל יכול להיות בלתי נראה לגמרי במנועי הבינה המלאכותית, וההיפך. הסקיל בודק את שני הצדדים כי לרוב הלקוחות שלכם, שני המקומות האלה כבר הפכו למקור החלטה.
מפעילים את הסקיל בקלוד, והוא מבקש דבר אחד בלבד: את כתובת האתר שלכם. את השאלות הוא מנסח בעצמו, וזה בדיוק החלק שקשה לעשות לבד. הוא כותב ארבע שאלות בדיקה במילים שלקוח היה מקליד ולא במילים שאתם מתארים בהן את העסק: שאלת קטגוריה בלי שם עסק, שאלה שמנוסחת כבעיה ("איפה יש בית קפה בחיפה שאפשר לשבת בו עם מחשב כמה שעות?"), שאלה על שם העסק שלכם ישירות, ושאלת השוואה. את ארבע השאלות הוא מציג לכם לפני שהוא מריץ אותן, ואם אחת מהן נשמעת לכם כמו שאלה שאף לקוח לא היה שואל, אתם אומרים והוא מחליף אותה.
אחר כך מתחילה הבדיקה. הוא מריץ את ארבע השאלות מול מנועי התשובות ורושם לכל אחת אם העסק שלכם הופיע, מי צוטט במקומכם, והאם מה שנאמר עליכם מדויק. במקביל הוא נכנס לאתר עצמו: דף הבית ועד ארבעה עמודים נוספים מהתפריט, וגם קובץ ההגדרות שקובע אם הרובוטים של מנועי התשובות בכלל מורשים להיכנס. מה שלא נבדק בפועל נרשם "לא נבדק" ולא מנוחש, כי ניחוש אחד שנשמע הגיוני שולח אתכם לתקן שבוע שלם משהו שלא היה שבור.
בסוף מגיע דו״ח קצר בעברית עם שלושה חלקים. חלק ראשון, מה מצב האתר בגוגל, במילים פשוטות. חלק שני, האם ה-AI היה מצטט אתכם ולמה. חלק שלישי, שלושה תיקונים מדורגים לפי השפעה, כלומר איזה תיקון אחד ישנה הכי הרבה, ורק אחריו הבא בתור, ולכל אחד מהם כמה זמן הוא לוקח ואיך תדעו שהוא עבד. לא רשימה של 40 דברים שאי אפשר לגעת בהם, אלא שלושה צעדים ברורים. בסוף הדו״ח חוזרות ארבע שאלות הבדיקה כלשונן, כדי שתוכלו להריץ אותן בעצמכם אחרי שתיקנתם.
הסקיל גם מציע לשמור קובץ אחד במחשב שלכם עם ארבע השאלות, הממצאים ושלושת התיקונים. הוא מראה לכם מראש בדיוק מה ייכתב שם ולא שומר כלום בלי אישור מפורש, וגם עדכון עתידי עובר את אותה שאלה. הרווח פשוט: הבדיקה הבאה מריצה את אותן ארבע שאלות מילה במילה ומודדת מה זז מאז, במקום להתחיל מדף חלק. הסקיל אומר לכם איפה הקובץ יושב, ואתם יכולים לפתוח, לערוך או למחוק אותו מתי שתרצו.
נסתכל על בית קפה שלישי בחיפה, ברחוב מסריק. אחת מארבע שאלות הבדיקה שהסקיל ניסח: "איפה בית קפה בחיפה שאפשר לשבת עם מחשב לכמה שעות?". הסקיל מגלה שהאתר של בית הקפה קיים ומדורג בעמוד השני של גוגל לביטוי הזה, אבל ChatGPT ופרפלקסיטי לא מזכירים אותו בכלל. הסיבה, כפי שהדו״ח מסביר, היא שבאתר עצמו אין אף מקום שכתוב במפורש שיש שם וויי פיי חופשי, שקטים בבוקר, ושולחנות עם שקעים. המידע הזה קיים בראש של הבעלים, אבל לא בטקסט של האתר.
התיקון הראשון בדו״ח יהיה להוסיף פסקה אחת בדף הבית שמפרטת את שלוש הנקודות האלה בשפה טבעית. התיקון השני, לעדכן את פרופיל הגוגל של העסק עם אותן המילים. התיקון השלישי, טכני יותר, נגיע אליו רק אם השניים הראשונים לא הספיקו. אחרי שעה, יש בידיהם תוכנית עבודה של שבוע.
בספרייה יש כבר מדריך בשם being-found-by-ai-assistants, והוא מסביר את התיאוריה של איך בכלל מנועי AI בוחרים מקורות, ולמה חלק מהאתרים מצוטטים יותר מאחרים. זה חומר קריאה חשוב אם רוצים להבין את הרקע.
הסקיל findability-audit הוא הצד המעשי של אותו סיפור. במקום ללמוד את התיאוריה ולנסות להסיק ממנה לבד, הוא לוקח את האתר הספציפי שלכם, מריץ עליו בדיקה בפועל, ואומר לכם, שחור על גבי לבן, מה חסר ומאיפה להתחיל. השילוב טוב יותר מכל אחד לחוד. אם קראתם את המדריך, יהיה קל להבין את הדו״ח. ואם קראתם רק את הדו״ח, תוכלו לחזור למדריך כדי להעמיק בנקודה שקיבלה חשיבות אצלכם.
בעולם שבו לקוח שואל את ChatGPT לפני שהוא פותח את גוגל, לא מספיק להיות באתר, צריך להיות נוכח בשני העולמות. הסקיל הזה עושה עבורכם את הבדיקה בעשר דקות, ומחזיר שלושה צעדים שאפשר להתחיל מהם עוד היום. זה בדיוק ההבדל בין להיות בעל עסק שמנחש איפה הוא עומד, לבין להיות סייבורג שיודע.
שלב 1 מתוך 6
בודק הנראות של הסייבורג מקבלים תשובה לשתי שאלות נפרדות: האם גוגל מוצא ומבין את האתר, והאם מנוע תשובות כמו ChatGPT היה בוחר לצטט אתכם כשלקוח שואל. בסוף שלושה תיקונים מדורגים, כל אחד עם מה עושים, כמה זמן זה לוקח ומה אמור להשתנות.
מדביקים את השורה הזאת בטרמינל, וזהו:
npx degit elad-the-cyborg/cyborg-skills/skills/01-research-strategy/findability-audit ~/.claude/skills/findability-auditאפשר גם להוריד את התיקייה skills/01-research-strategy/findability-audit מהמאגר ב-GitHub ולגרור אותה אל ~/.claude/skills/ במחשב.
רוצים לדעת כשעוד סקיל מצטרף לספרייה? אפשר להשאיר מייל לעדכונים.
המדריכים והסקילים הם הטעימה. בתוכנית הליווי של הסייבורג בונים את מערכת השיווק של העסק שלך מקצה לקצה, עם הכלים האלה ועם עוד הרבה מעבר.