איך לגלות מה Chat GPT מחפש בפועל בזמן שאנחנו שואלים אותו משהו?
שלב ראשון – תתחילו בחיפוש ב- Chat GPT
חפשו משהו שתרצו להופיע בו במודל השפה – במקרה הזה חיפשתי ״ המסעדה הכי טובה בתל אביב ב-2025״
שלב שני – תעתיקו מהקישור את הפרמטר
לכל חיפוש יש מספר ייחודי, תעתיקו בדיוק את המקטע שסימנתי פה אחרי ה /c/ ותשמרו את המספר שהעתקתם לשלב הבא.
שלב שלישי – עברו למצב בדיקה בכרום
לחצו על כפתור ימני בעכבר ולחצו על ״בדיקה״
שלב רביעי – תעברו ללשונית Network
בחלון שנפתח בצד עברו ללשונית ה- Network בחלק העליון שלו.
שלב חמישי – טעינה מחדש של העמוד
תעשו ריפרש לעמוד, כדי שיטען מחדש.
שלב שישי – הדביקו את המספר שהעתקתם כפילטר
שימו לב- מתחת ללשוניות יש פילטר, תדביקו לשם את המספר, אחרי זה בחלק התחתון של צילום המסך המצורף חפשו את השורה השניה עם הלוגו הכתום ומספר שזהה למספר החיפוש שלכם ולחצו עליה.
שלב שישי – מצאו את החיפושים שבוצעו בפועל
יפתח לכם חלון נוסף, תלחצו על חלק ריק בו ולחצו ctrl + f בווינדווס או command +f במק
והקלידו בשורת החיפוש את המילה queries.
שימו לב בצילום המסך לחיפושים שבוצעו ברקע.
לתהליך הזה שבוצע ברקע קוראים Query Fanout.
מה זה בכלל Query Fanout?
בתרגום חופשי, Query Fanout = “הרחבת שאילתה”.
הרעיון: במקום חיפוש אחד פשוט, המערכת (מודל שפה / מנוע AI) ״מפרקת״ את הבקשה שלנו לכמה וכמה חיפושים / שאילתות משנה וכל זה קורה “מאחורי הקלעים”. אחרי שהמערכת מבצעת מספר חיפושים היא מצליבה את המידע, לוקחת מידע מסוים מכל חיפוש ויוצרת לנו את התשובה שאנחנו מקבלים.
בדפוס הישן (SEO קלאסי):
היינו כותבים שאילתה אחת בגוגל > מקבלים דף תוצאות אחד עם 10 קישורים כחולים.
בדפוס החדש (GEO / מנועי AI):
אנחנו כותבים פרומפט אחד לצ’אט/מנוע AI >
המערכת מתרגמת אותו בפנים ל-x שאילתות שונות לדאטה בייסים, ל־API, למנועי חיפוש או למסמכים פנימיים >
מאחדת את כל המידע > מחזירה לנו תשובה אחת “חכמה”.
הבהרה חשובה! לא תמיד מדובר בחיפוש ברשת.
לא בכל שאילתה במודל השפה מבצע RAG – retrieval augmented generation לא תמיד מודל השפה צריך לחפש ברשת, בשאילתות שהתשובה אליהן לא משתנה כמו ״מהי בירת צרפת?״ המודל יודע לשלוף את התשובה מהמאגר מידע שהוא אומן עליו.
כלומר:
Query Fanout הוא מנגנון שבו פרומפט יחיד של המשתמש הופך ל”מניפה” של חיפושים שונים, שנשלחים במקביל או ברצף, כדי לייצר תשובה עשירה ומדויקת יותר.
איך מודלי שפה עושים Query Fanout בפועל?
כשמודל שפה (כמו ChatGPT / מנוע AI אחר) מקבל פרומפט, הוא יכול “להבין” שהוא צריך לשאול כמה שאלות משנה כדי לענות טוב. לדוגמה, אם המשתמש כתב:
“תבנה לי תוכנית שיווק לחנות אונליין לנעליים טבעוניות, ותתייחס גם ל-SEO, GEO ורשתות חברתיות”
מאחורי הקלעים המערכת יכולה (באופן מפושט) לפרק את זה ל־3–5 “חיפושים” שונים, למשל:
- “תוכנית SEO לחנות אונליין לנעליים טבעוניות”
- “עקרונות GEO לקידום חנויות אונליין”
- “אסטרטגיית תוכן לרשתות חברתיות למותג אופנה טבעוני”
- “קייס סטאדיז או דוגמאות לקידום חנויות נעליים אונליין”
כל אחד מהחיפושים האלה יכול לפנות אל:
- אינדקס מסמכים (Knowledge Base)
- מנוע חיפוש חיצוני (כמו Bing / Google / מנוע פרטי)
- בסיס נתונים פנימי
- API של מערכות נוספות
אחרי שהמידע נאסף, המודל מסכם, מסנתז ומחבר הכול לתשובה אחת שנראית כאילו בוצע רק “חיפוש אחד”.
כלומר, מבחינת המשתמש “שאלתי שאלה אחת”.
מבחינת המערכת “הרצתי כמה חיפושים שונים כדי לתת תשובה טובה”.
למה Query Fanout חשוב להבנה של GEO?
כשאנחנו עושים GEO – Generative Engine Optimization, אנחנו כבר לא מקדמים דף בודד עבור ביטוי בודד, אלא:
- מקדמים אשכול מידע שיכול לענות על כמה כיווני חיפוש שמתפצלים מאותו צורך.
- מבינים שהמנוע לא שואל רק “שאלה אחת” הוא שובר אותה לכמה זוויות.
לכן, אם נתרגם את זה לפרקטיקה:
- לא לכתוב תוכן רק סביב ביטוי אחד
אלא סביב אשכול שאלות ווריאציות, כי מנוע ה-AI יכול לפצל את השאילתה לכמה חיפושים סמנטיים. - להכין תוכן שעונה על תתי-שאלות
אם אתה יודע שמפרומפט כמו “איך לקדם אתר Ecommerce ב-AI” ייצאו תתי-חיפושים על SEO, CRO, קמפיינים, תוכן וכו…
כדאי שבאתר שלך יהיו דפים/סעיפים/פסקאות שנותנות מענה לכל אחד. - לבנות מבנה ידע (Knowledge Graph / Topic Cluster)
מנוע AI שמבצע Query Fanout “מחפש” נקודות חיבור בין מסמכים שונים.
כשיש לך היררכיה חזקה, קישורים פנימיים, עמודי אב ועמודי עומק, אתה עוזר למנוע להבין איך “להתפזר” ואיך “לחזור” עם תשובה טובה.
איך להתאים את התוכן והאסטרטגיה לעידן Query Fanout?
1. לחשוב ב-Topic Clusters, לא רק ב”מאמר בודד”
במקום לכתוב רק עמוד אחד על “קורס עמידה מול קהל”, לדוגמה, לבנות:
- עמוד ראשי (Pillar) – מדריך מקיף
- מאמרים משלימים – פחד קהל, תרגילי נשימה, שימוש בסטוריטלינג, הכנה למצגות, טעויות נפוצות
- עמודי שאלות ותשובות – כל שאלה היא “תת-שאילתה” פוטנציאלית ב-Query Fanout
כך אתה מכסה הרבה יותר זוויות שה-AI עשוי לפצל אליהן את השאילתה.
2. לענות מראש על שאלות משנה
בכל נושא חשוב לשאול:
- אילו שאלות “לוויין” המשתמש ישאל?
- מה People Also Ask / שאלות בגוגל / שאלות ב-AI חוזרות על עצמן?
- אילו השוואות או דילמות נפוצות בנושא?
בתוכן עצמו, לשלב:
- כותרות כמו “שאלות נפוצות”
- טבלאות השוואה (“X מול Y”)
- סעיפים של “יתרונות / חסרונות”
- סיכומים קצרים לפי Use Cases שונים
3. לעבוד חזק עם ישויות (Entities) והקשר
מנועי AI לא עובדים רק עם מילות מפתח, אלא עם ישויות: מותגים, מוצרים, ערים, טיפולים, בעלי מקצוע, קטגוריות.
טיפים:
- להזכיר בבירור: מי אתם, איפה אתם, מה ההתמחות, למי אתם פונים
- להשתמש במבנה עקבי של שם המותג, שם השירות, תחום הפעילות
- לחזק דפי “אודות”, “צור קשר”, “מי אנחנו” הם חלק מהבנת ההקשר
4. לחזק אמינות וסיגנלים של מותג מהימן
כשמודל מחבר הרבה מקורות, הוא יעדיף:
- אתרים עם תוכן עדכני ומקצועי
- מקורות שיש עליהם עוד “רעש חיובי”: ביקורות, אזכורים, ציטוטים
- אתרי מומחה – עומק, שקיפות, הצגת ניסיון וראיות
זה לא רק “מילת מפתח בכותרת” אלא תמונה רחבה של אמינות.
לסיכום 5 צעדים פרקטיים להתחלה
- מפה נושאית (Topic Map)
בחר נושא ליבה (למשל “GEO לעסקים מקומיים”) ושרטט:
תתי-נושאים, שאלות נפוצות, השוואות, תרחישים. - קלאסטרי תוכן
הפוך כל “אזור” למיני-אשכול של עמודי תוכן מקושרים פנימית. - עומק לפני רוחב
עדיף לכסות נושא אחד לעומק, כולל כל תתי-השאלות מאשר 20 מאמרים שטחיים. - עדכון שוטף
מנועי AI אוהבים מידע עדכני: עדכון תאריכים, נתונים חדשים, דוגמאות עכשוויות. - מדידה וניטור GEO
השתמש בכלים שמראים באילו שאילתות AI מזכיר אותך, ואיפה חסר לך כיסוי של תתי-שאלות (Fanout שלא “תפסת”).
להבין את המניפה ולהיות נוכח בכל רוחב הפריים
Query Fanout אומר לנו דבר מאוד ברור:
המנוע כבר לא חושב במונחים של “חיפוש יחיד”, אלא ברשת של חיפושים סביב אותו צורך.
כמקדמי אתרים ובעלי עסקים, המטרה שלנו בגיאו (GEO) היא:
- לא רק להופיע על ביטוי אחד,
- אלא להיות מקור מהימן ורחב שמכסה כמה שיותר מהשאילתות שהמערכת מפיקה מאותו פרומפט.
אם נבנה תוכן עמוק, מחובר, מבוסס ישויות וסמכות, אנחנו מגדילים את הסיכוי שהמותג שלנו יהיה בתוך המניפה הזו, ולא מחוץ לפריים.