כדי להבין איך הבינה המלאכותית “חושבת”, יצרנו תהליך עבודה רב־שלבי, ששילב מחקר טכנולוגי, ניסויים בתוכן חי, ומדידה מתמשכת של תוצאות בזמן אמת.

שלב 1 – מחקר עומק של מנועי ה-AI

מיפינו כיצד מערכות גנרטיביות (כמו ChatGPT ו-Gemini) בוחרות את מקורות המידע שלהן.
הבנו שהן מעניקות עדיפות לאתרים בעלי:

• סמכות נושאית גבוהה (Topical Authority)
• שפה עשירה בהקשרים וקשרים סמנטיים ברורים
• תוכן מקורי ולא מועתק ממקורות אחרים
• נוכחות רחבה באתרים ובאזכורים חיצוניים אמינים

שלב 2 – אופטימיזציית מבנה ומידע

ביצענו רענון למבנה התוכן באתר STG:
הוספנו היררכיה סמנטית ברורה (H1-H3), שכבות משמעות, metadata תקני, וקישורים פנימיים שמחברים בין תחומי מומחיות שונים.
בנוסף, התכנים הותאמו לשפה “קריאה למודלים” — כלומר, לא רק לאנשים, אלא גם לאלגוריתמים של למידת שפה.

שלב 3 – יצירת תוכן מוכוון-AI

הפקנו סדרת מאמרים ועמודים שנכתבו במיוחד לעידן הגנרטיבי:
תוכן מקורי, עשיר בפרספקטיבה, שמציג הבנה מערכתית ולא רק “מילות מפתח”.
כל מאמר נכתב במבנה שמאפשר לבינה המלאכותית להבין הקשרים, לזהות תובנות ולהתייחס אליו כמקור ידע אמין.

שלב 4 – חיזוק אמינות דיגיטלית

הוספנו אותות אמינות חיצוניים (Trust Signals) — קישורים למקורות מקצועיים, תיעוד הצלחות, פרטי מחברים ותיאורי מומחיות.
המטרה: לייצר שכבת שקיפות וסמכות שתגרום ל-AI לבחור באתר שלנו כ-“Preferred Source”.