המסקנה שלנו: GEO בכמה שפות הוא כמה פרויקטים נפרדים. לכל שפה צריך מדידה ולוח זמנים משלה.
מה בדיוק מדדנו?
הנתונים מגיעים מחנות אונליין שאנחנו מלווים בשלושה שווקים, בשלוש שפות, אחת מהן עברית. בכל שבוע אנחנו שואלים את ChatGPT ואת Gemini את השאלות שהלקוחות של החנות שואלים, בכל שוק בשפה שלו, וכל שאלה 5 פעמים, כי תשובה אחת של צ'אט היא לא מדידה.
כל תשובה מקבלת ציון חשיפה מ-0 עד 100, שמשקלל חמישה דברים: כמה חזקה ההמלצה, איפה המותג מופיע בתשובה, איזה נתח מהאזכורים הוא מקבל, האם האתר מצוטט כמקור, והאם מוזכר מוצר ספציפי. שופט נפרד, מודל שלישי שאינו אחד המנועים הנמדדים, מכריע אם המותג הומלץ או רק הוזכר. בארכיון כבר יש עשרות אלפי תשובות.
במקביל אנחנו כותבים מאמרים לבלוג של החנות בשלוש השפות, ועוקבים אחרי כל מאמר בנפרד: אם מנוע מצטט אותו, ומתי.
האם מאמר בעברית מצוטט פחות?
כן, ולוקח לו יותר זמן.
| שפה | מאמרים שצוטטו (בני 6 שבועות ומעלה) | ימים עד הציטוט הראשון (חציון, במאמרים שצוטטו) |
|---|---|---|
| עברית | 31% | 15 |
| שתי השפות האחרות | 46% עד 50% | 7 עד 12 |
מקור: חנות אונליין שאנחנו מלווים בשלושה שווקים, נתונים נכון לאוקטובר 2026. הציטוטים נספרים כמעט רק ב-ChatGPT.
בשתי השפות האחרות, כמעט מחצית מהמאמרים צוטטו לפחות פעם אחת. בעברית, פחות משליש. וגם המאמרים בעברית שכן צוטטו חיכו יותר: חציון של שבועיים, לעומת שבוע עד פחות משבועיים בשפות האחרות.
גם הקצב לא אחיד בין שתי השפות האחרות. באחת מהן יש מאמרים שפשוט מגיעים מאוחר: חלק צוטטו לראשונה רק אחרי חודשיים ויותר. לכן אנחנו לא שופטים מאמר אחרי חודש בכל שפה באותה צורה.
התמונה בעברית מתיישבת עם מה שמצאנו במדד ליים דיגיטל, שנמדד דרך ה-API של המנועים בגל אוקטובר 2026: כששואלים את ChatGPT ו-Gemini על ענפים בישראל, המותגים הישראליים מוזכרים יותר באנגלית מאשר בעברית. שתי מדידות שונות, ענפים שונים, ואותו כיוון.
למה העברית מאחור? אין לנו עדיין תשובה מלאה. לדעתנו חלק מההסבר הוא שבעברית יש פחות תוכן שהמנוע יכול להישען עליו, אבל זו השערה, לא ממצא.
למה אותה שאלה מקבלת מקורות שונים בכל שפה?
מחקר של אוניברסיטת טורונטו (Chen ושותפים, 2025, טרם עבר ביקורת עמיתים) לקח 100 שאילתות, תרגם אותן לחמש שפות והריץ אותן בגוגל, Gemini, Claude, ChatGPT ו-Perplexity. ב-ChatGPT כמעט לא הייתה חפיפה בין המקורות שצוטטו בשפות השונות: אותה שאלה בשפה אחרת קיבלה סט אחר לגמרי של אתרים. ב-Gemini, גם בצמד השפות עם החפיפה הגבוהה ביותר, היא הגיעה רק לכ-0.32 (בסולם שבו 1 הוא חפיפה מלאה). בחלק מהשפות השאילתות הובילו בעיקר לאתרים מקומיים.
מחקר מאוניברסיטת המבורג, מכון לייבניץ לחקר מדיה ואוניברסיטת מינכן מצא שבשאלות על אקטואליה, אתרים של קבוצת מו"לים שהיא שותפת רישוי של OpenAI היו כ-13% מההפניות בממשק של ChatGPT, וכ-2% בלבד דרך ה-API. לדעתנו זה מראה שגם הסכמים מקומיים בין המנוע לבין מו"לים משנים את המקורות בכל שוק.
והפער לא נעצר במקורות. מחקר של אוניברסיטת חרונינגן ואוניברסיטת אמסטרדם מצא שגם הידע העובדתי של המודל עצמו לא עקבי בין שפות, ושמודל גדול יותר לא פותר את זה.
למה אנחנו כותבים מחדש לכל שפה ולא מתרגמים?
כי בכל שפה הלקוח שואל אחרת, והמנוע עונה לו ממקורות אחרים.
דוגמה מהמדד שלנו, ענף אחר לגמרי: בעברית שואלים "באיזה בנק כדאי לפתוח חשבון". באנגלית, אותה שאלה צריכה להיות "Which bank should I open an account with in Israel", אחרת היא בכלל לא על ישראל. מאמר מתורגם עונה על השאלה של השפה המקורית. הלקוח בשוק השני שואל שאלה אחרת.
לכן אצלנו לכל שוק יש מאגר שאלות משלו, והמאמרים נכתבים בשפה של השוק, מתוך השאלות שנמדדות בו. כל מאמר עובר בודק סגנון, אימות מקורות וחסימות קשיחות.
במערכת בכמה שפות יש יותר רכיבים שכותבים תוכן, ולכן יותר מקומות שבהם כלל יכול ללכת לאיבוד. למדנו את זה כשהוספנו כלל רק לרכיב אחד, והרכיב השני כתב את אותה טעות שוב. מאז כל כלל חוסם נכנס לכל הרכיבים, בכל השפות.
איך מנטרים מותג ב-AI בכמה שווקים?
מה שלמדנו, בקצרה:
- שואלים בשפה של השוק, כמו שהלקוח שם שואל. את רשימת השאלות כותבים בכל שפה מחדש.
- משווים רק אותן שאלות. כשמוסיפים שאלות חדשות למדידה, הממוצע זז גם אם שום דבר לא השתנה בתשובות: שאלה קשה נכנסת עם 0 ומורידה אותו, ושאלה קלה, למשל כזו שמזכירה את המותג בשמו, מעלה אותו. במקרה אמיתי אצלנו, אחרי שנוספו שאלות כאלה, הציון המדווח עלה בכ-8 נקודות, ועל אותן שאלות הוא כמעט לא זז.
- מבדילים בין כיסוי להשפעה. על הרבה שאלות כבר כתבנו מאמר, ועדיין החנות לא מוזכרת בתשובות. לכן קבענו "סבב שני": שאלה שהמאמר עליה בן 6 שבועות ומעלה, ושיעור האזכור בה עדיין 10% או פחות, חוזרת לכתיבה, עם זווית ופורמט אחרים.
- נותנים לכל שפה לוח זמנים משלה. בעברית הציטוט הראשון מגיע מאוחר יותר, ולכן מוקדם לשפוט מאמר עברי אחרי שבועיים.
- לא סופרים תנועה מ-AI לפי Google Analytics. ברבעון השלישי של 2026 כמעט לא נרשמו בחנות כניסות שהמקור שלהן מסומן כמנוע AI, באותה תקופה שבה מאמרים שלה צוטטו במנועים. זה אומר יותר על המדידה מאשר על התנועה: חלק מהתנועה מ-AI מגיעה בלי סימון מקור ונרשמת ככניסה ישירה.
איך מדדנו
הנתונים מגיעים מחנות אונליין שאנחנו מלווים בשלושה שווקים ובשלוש שפות, אחת מהן עברית. המדידה שבועית, ב-ChatGPT וב-Gemini, עם 5 חזרות לכל שאלה. אחוז המאמרים המצוטטים מחושב על מאמרים בני 6 שבועות ומעלה, וזמן הציטוט הראשון מחושב רק על מאמרים שצוטטו. מגבלה חשובה: הציטוטים נספרים כמעט רק ב-ChatGPT, כי Gemini מסתיר את כתובת המאמר שהוא מצטט. לכן המספרים בטבלה מתארים את ChatGPT. וזו חנות אחת, כך שהמספרים מראים כיוון, לא כלל.
שאלות נפוצות
איך עושים GEO לאתר בכמה שפות?
מתייחסים לכל שפה כשוק נפרד: שאלות משלה, מדידה משלה ותוכן שנכתב בה מההתחלה. אצלנו, החציון עד הציטוט הראשון בעברית הוא 15 ימים, ובשתי השפות האחרות 7 עד 12, ולכן גם לוח הזמנים שונה בכל שפה.
אפשר לתרגם מאמר שכבר מצוטט בשפה אחרת?
אפשר, אבל לדעתנו זה בזבוז של מאמר טוב. מחקרים מראים ש-ChatGPT מצטט מקורות שונים כמעט לגמרי בכל שפה, והלקוח בשוק השני שואל את השאלה אחרת. עדיף לקחת את הרעיון ולכתוב אותו מחדש לשאלה המקומית.
כמה זמן לוקח עד שמאמר חדש מצוטט ב-ChatGPT?
אצלנו, החציון הוא בין 7 ל-15 ימים, לפי השפה, והעברית הכי איטית. שימו לב שזה רק על המאמרים שצוטטו: בעברית צוטטו 31% מהמאמרים, ובשתי השפות האחרות 46% עד 50%.
מי בישראל עושה GEO ביותר משפה אחת?
כשבוחרים ספק, שאלו אם הוא מודד כל שפה בנפרד, עם שאלות שנכתבו בשפה הזו, ואם הוא מראה לכם את המספרים לפי שפה. אנחנו עושים את זה בעברית, באנגלית ובשפות נוספות, ב-ChatGPT וב-Gemini, עם מעקב שבועי לכל שוק. הפרטים בעמוד שירות GEO.
