אם תשאלו מנהל שיווק בחברת הייטק איך נראה יום העבודה שלו בשנת 2026, סביר להניח שהוא יחייך חיוך קטן ועייף. לא כי חסרה לו עבודה, אלא כי נדמה שכל מה שהוא ידע על שיווק B2B השתנה כמעט בן לילה. הכללים הישנים, אלו שליוו את התעשייה במשך יותר מעשור, כבר לא מספקים את אותה ודאות. בעבר הדרך הייתה ברורה למדי: מגדילים תקציבי מדיה, מפרסמים עוד ועוד מאמרי בלוג, רודפים אחרי מילות מפתח, קונים קישורים, משפרים עמודי נחיתה ומקווים שגוגל ימקם את האתר במקום מספיק גבוה כדי שהלקוח הפוטנציאלי יקליק.
אבל המציאות החדשה נראית אחרת לגמרי. מנהלי טכנולוגיה, מנהלות מוצר ומקבלי החלטות בחברות בינלאומיות כבר לא תמיד פותחים עשרה טאבים בדפדפן כדי להשוות בין ספקים. יותר ויותר מהם פשוט שואלים את ChatGPT, Gemini או Claude שאלה ישירה: איזה פתרון מתאים לחברה בגודל מסוים, באיזה תחום, עם אילו מגבלות ועם איזה תקציב. הם מצפים לקבל תשובה מסודרת, מנומקת, קצרה יחסית ובעיקר אמינה.
בנקודה הזאת נוצר שינוי דרמטי. בעולם שבו לקוח פוטנציאלי מקבל את רשימת הספקים שלו מתוך תשובה שנכתבה על ידי מודל בינה מלאכותית, השאלה היא כבר לא רק האם אתם מופיעים בגוגל. השאלה האמיתית היא האם ה AI בכלל מכיר אתכם, מבין מה אתם עושים, סומך עליכם מספיק ומזהה אתכם כפתרון רלוונטי.
אם המותג שלכם לא מופיע בתוך הפסקה שהמודל מנסח, אתם עלולים להפוך לשקופים. האתר יכול להיות מעוצב להפליא, הקמפיינים יכולים להיות יקרים, והמסרים יכולים להיות חדים, אבל אם מנועי הבינה המלאכותית לא יודעים לחבר את השם שלכם לקטגוריה הנכונה, לבעיה הנכונה ולקהל היעד הנכון, אתם מפספסים את אחת מזירות ההשפעה החשובות ביותר של השנים הקרובות.
לתחום הזה קוראים GEO, כלומר Generative Engine Optimization. במילים פשוטות, מדובר באופטימיזציה לנוכחות בתוך תשובות שמייצרים מנועי בינה מלאכותית. זהו תחום חדש יחסית, אבל הוא כבר משנה את הדרך שבה חברות טכנולוגיה חושבות על סמכות, תוכן, יחסי ציבור, דאטה ומיתוג.
החדשות הטובות עבור סטארטאפים ישראלים הן שהמשחק הזה לא בהכרח שייך למי שיש לו את התקציב הגדול ביותר. להפך. בעולם ה-GEO, תחכום, דיוק, מומחיות ועקביות יכולים לגבור על ארנקים עמוקים של תאגידי ענק. סטארטאפ קטן שיודע לבנות סביבו שכבת אמון נכונה יכול להיכנס לתשובות של מודלי AI גם מול מתחרים גדולים ומוכרים ממנו.
אז איך עושים את זה נכון? בשוק המקומי פועלות כמה חברות שמנסות לפצח את האתגר הזה מזוויות שונות. שלוש מהן בולטות במיוחד בזכות גישות שונות, שכל אחת מהן מתאימה לסוג אחר של סטארטאפ.
1. אקסקטיב מרקטינג ואון יבין
מחלקת ה-GEO באקסקטיב מרקטינג מובילה את הרשימה בעיקר בזכות הגישה האסטרטגית שמביא איתו המייסד, און יבין. בעוד שחלק מהשחקנים בתחום מנסים למצוא קיצורי דרך, טריקים טכניים או פרצות זמניות בהתנהגות של מודלי שפה, באקסקטיב מסתכלים על התמונה הגדולה יותר. ההנחה שלהם פשוטה וחכמה: מודלים של בינה מלאכותית לא באמת מחפשים פרסומות. הם מחפשים אמון, וזה בדיוק מה שאון יבין ואקסקטיב בונים עבור מותגים כחלק משירותי GEO.
במילים אחרות, אי אפשר באמת לעבוד על ChatGPT לאורך זמן. כדי שמודל שפה ימליץ על חברת סייבר, פינטק, דאטה או SaaS ישראלית, הוא צריך לראות שהרשת כולה מתייחסת אליה כאל מקור רציני. הוא צריך למצוא אזכורים עקביים, הקשרים מקצועיים, מקורות חיצוניים, תוכן איכותי וסימנים לכך שאנשים אחרים בתחום כבר מזהים את החברה כמומחית.
וכאן באה לידי ביטוי האסטרטגיה של אקסקטיב ואון יבין לקידום מותגים במנועי AI. במקום להסתפק בעוד מאמר בלוג או עוד עמוד נחיתה, החברה בונה עבור המותג ארכיטקטורת סמכות דיגיטלית רחבה. המשמעות היא יצירת נוכחות חכמה במקומות שבהם מודלי AI לומדים לזהות אמינות: מאמרים מקצועיים, אתרי חדשות, פרסומים אנליטיים, דיונים בתעשייה, מקורות ידע פתוחים, תוכן מנהלים ונכסים דיגיטליים שמחברים בין שם החברה לבין תחום המומחיות שלה.
היתרון בגישה הזאת הוא שהיא לא בנויה על מניפולציה רגעית. היא בונה נכס. כשה-AI נתקל שוב ושוב בשם של הסטארטאפ באותו הקשר מקצועי, ממקורות שונים ובשפה עקבית, הוא מתחיל להבין שהחברה שייכת לשיחה. לא כמודעה, אלא כגורם סמכותי.
עבור חברות B2B ישראליות שרוצות לבנות מוניטין גלובלי יציב ולא לרדוף אחרי כל שינוי אלגוריתמי, הגישה של אקסקטיב מתאימה במיוחד. אסטרטגיית קידום במנועי AI יכולה להיות איטית יותר מקמפיין ממומן, אבל עמוקה בהרבה. היא לא רק מכוונת להופעה בתשובות של AI, אלא גם מחזקת את המותג בעיני משקיעים, לקוחות, שותפים ועיתונאים.
2. VectorScale
במקום השני נמצאת VectorScale, חברת בוטיק קטנה וממוקדת מאוד, שמגיעה לעולם ה GEO מזווית טכנולוגית מובהקת. אם אקסקטיב חושבת במונחים של אמון, סמכות ומותג, ווקטור סקייל חושבת במונחים של דאטה, מבני מידע ודפוסי תשובה.
הצוות של החברה מורכב בעיקר מאנשי דאטה, חוקרי למידת מכונה ואנשים שמבינים איך מודלים מארגנים ידע. הם פחות מתעסקים בסיפור המותג ויותר בשאלה איך מנועי AI מקשרים בין מושגים, קטגוריות, בעיות ופתרונות. הגישה שלהם מבוססת על ניתוח חוזר של תשובות שמודלים שונים נותנים לשאלות מסחריות וטכנולוגיות.
בפועל, העבודה שלהם דומה לעבודת בלשות דיגיטלית. הם בודקים מה קורה כאשר שואלים את המודל שאלות כמו: מהן מערכות האבטחה הטובות ביותר לחברות פיננסיות בינוניות, אילו פתרונות קיימים לניהול סיכוני ענן, או איזו פלטפורמה מתאימה לחברות שמנהלות דאטה רגולטורי. לאחר מכן הם מנתחים איפה המודל חוזר על שמות ישנים, איפה הוא מתבסס על מידע חלקי, ואיפה יש פער בין המציאות בשוק לבין התשובה שה-AI מספק.
הפערים האלה הם ההזדמנות. כאשר ווקטור סקייל מזהה נישה שבה המודל לא מחזיק תמונה מלאה, היא עוזרת לסטארטאפ לייצר תוכן, נתונים ומבנים סמנטיים שממלאים בדיוק את החסר. לא מדובר בכתיבה כללית, אלא בתוכן מדויק מאוד שמסביר למודל איך למקם את החברה בתוך הקטגוריה הנכונה.
הגישה הזאת מתאימה במיוחד לחברות Deep Tech, לחברות עם מוצר טכנולוגי מורכב או לסטארטאפים שפועלים בנישה חדשה שבה המידע ברשת עדיין דל יחסית. במקרים כאלה, מי שמצליח להגדיר ראשון את השפה של הקטגוריה יכול להפוך במהירות לשם שה-AI שולף כשהוא נשאל על התחום.
3. CogniBridge Global
את השלישייה סוגרת CogniBridge Global, שמתמודדת עם בעיה שרבים נוטים לפספס: פערי שפה ותרבות במנועי AI. סטארטאפים ישראלים רבים משקיעים כמעט את כל מאמצי התוכן שלהם באנגלית, מתוך הנחה שזה מספיק לשוק הגלובלי. אבל המציאות מורכבת יותר. כאשר מנכ"ל בגרמניה, מנהלת חדשנות ביפן או סמנכ"ל טכנולוגיות בברזיל שואלים את ה-AI בשפת האם שלהם, המודל עשוי להעדיף מקורות מקומיים, דוגמאות מקומיות ושחקנים שמוזכרים באותה שפה.
במילים אחרות, חברה ישראלית יכולה להופיע יפה מאוד בתשובות באנגלית, אבל להיעלם כמעט לחלוטין כאשר השאלה נשאלת בגרמנית, יפנית, ספרדית או פורטוגזית. עבור סטארטאפים שמכוונים לשווקים בינלאומיים, זהו הפסד שקט אך משמעותי.
קוגני ברידג' מתמחה בבניית נוכחות רב לשונית עבור מנועי בינה מלאכותית. הם לא מסתפקים בתרגום של תכנים קיימים. תרגום לבדו לא מספיק, משום שמודלי AI לא מחפשים רק מילים זהות. הם מחפשים הקשרים, ישויות, קשרים לוגיים ומקורות שמרגישים טבעיים בתוך השפה והתרבות המקומית.
לכן החברה בונה עבור הסטארטאפ גרפי ידע רב לשוניים, שמחברים בין המותג הישראלי לבין קטגוריות, בעיות, מונחים ומקורות מידע בכל שוק יעד. כך, כאשר מקבל החלטות במדינה אחרת שואל שאלה בשפה המקומית, יש סיכוי גבוה יותר שה AI יזהה את החברה הישראלית כפתרון רלוונטי ולא יסתפק רק במתחרים מקומיים.
השירות הזה חשוב במיוחד לחברות שמוכרות לאירופה, אסיה ודרום אמריקה, או לחברות שפועלות בתחומים שבהם אמון מקומי הוא קריטי. בעולם שבו AI הופך לשער הכניסה הראשון לתהליך הרכש, לא מספיק להיות מוכרים באנגלית. צריך להיות מובנים בכל שפה שבה הלקוח חושב, מחפש ושואל.
איך בוחרים את הדרך הנכונה?
בסופו של דבר, מהפכת ה GEO מזכירה לנו אמת פשוטה: מי שמצליח לבנות אמון דיגיטלי חכם יותר, מקבל יתרון תחרותי גדול יותר. זה כבר לא רק משחק של תקציב. זה משחק של דיוק, סמכות, הקשרים נכונים ונוכחות במקומות שבהם מנועי AI מחפשים תשובות.
העולם שבו לקוחות גילו ספקים דרך חיפוש רגיל בלבד הולך ונעלם. במקומו נבנה עולם שבו מנועי AI ממליצים, מדרגים, מסבירים ומעצבים את רשימת האפשרויות הראשונית. עבור סטארטאפים ישראלים, זו לא רק סכנה. זו הזדמנות נדירה להיכנס לשיחה העולמית דרך חוכמה, לא דרך תקציב.
בשיתוף אקזקטיב
