למה אני מהמר על מדריכים (Directories) על פני Google AI
Google AI Overviews עונות על שאלות רבות ללא צורך בלחיצה.
השקתי שלושה אתרים: Top AI Tools, Find Games Like, ו-Open Alternative To. האתרים הללו מתחרים ישירות בסיכומי ה-AI של Google.
יש האומרים ש-Google תחסל את התנועה לאתרי מדריכים. הם צודקים לגבי חיפושים רחבים. אם תבקשו "best AI tools", Google תיתן לכם רשימה ולא תלחצו על אף קישור.
אני לא נלחם על החיפושים הרחבים האלה. אני מהמר על שלושה תחומים ספציפיים שבהם ה-AI נכשל:
- סינון לפי מאפיינים (Attribute filtering): AI כותב פסקאות. האתרים שלי משתמשים בנתונים מובנים (structured data). אם אתם צריכים אפליקציה שעובדת ללא חיבור לאינטרנט ויש לה אפליקציית מובייל, תוכלו לסנן זאת באופן מיידי.
- מרחב שלילי (Negative space): AI בדרך כלל נשאר חיובי. אתר המשחקים שלי משתמש ב-AI כדי לומר לכם מי צריך להימנע ממשחק מסוים. הוא מוצא את הסיבות להגיד "לא".
- סטטוס תחזוקה: AI מסתמך על אזכורים ישנים ברשת. האתרים שלי שואבים נתונים מ-GitHub מדי שבוע. אני יכול להראות לכם אם כלי מסוים אכן מתעדכן כרגע.
אני מכוון גם לשלב השני של המחקר.
אנשים משתמשים ב-AI כדי למצוא רשימה. לאחר מכן הם מחפשים השוואה ספציפית, כמו "Appflowy vs Anytype". הם רוצים פסק דין ונתונים מובנים, לא עוד פרוזה.
להימור שלי יש דדליין.
עד אוקטובר 2026, לפחות אתר אחד חייב להשיג 200 קליקים אורגניים בחודש במשך שני חודשים רצופים. זה חייב להגיע מחיפוש אורגני, לא מהרשתות החברתיות שלי.
אם אכשל, אפרסם את הנתונים שלי ואסביר את הטעות שלי.
אני מריץ את הניסוי הזה בעלות של 25$ לחודש. אני משתמש ב-Vercel, Turso, וב-Claude Haiku. עלויות נמוכות מאפשרות לי לבדוק ללא לחץ.
אני עוקב אחר שלושה סימנים לכישלון:
- חשיפות (impressions) גבוהות אך אפס קליקים בדפי השוואה.
- Google AdSense דוחה את האתרים גם לאחר שהוספתי תוכן מעמיק.
- משתמשים שעוברים מחיפוש ב-Google לצ'אטים ישירים עם LLM לכל סוגי המחקר.
אם אתר אחד עובד ושניים נכשלים, אני אבצע פיבוט למנצח. אני רוצה למצוא מה עובד בעולם חיפוש של אחרי עידן ה-AI.
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi