למה אני מהמר על Directories במקום על Google AI
Google AI Overviews עונות על שאלות רבות ללא צורך בלחיצה. אם תחפשו "best AI tools for video editing", גוגל תציג לכם רשימה באופן מיידי.
אני בונה שלושה אתרי Directories: Top AI Tools, Find Games Like, ו-Open Alternative To. אני מתחרה בתכונות של גוגל עצמה.
ההימור שלי פשוט. עד אוקטובר 2026, לפחות אתר אחד יקבל 200 קליקים אורגניים בחודש בדפי השוואה ספציפיים. אם זה לא יקרה, אפרסם את הכישלון שלי ואסביר מה השתבש.
אני לא מתעלם מהסיכון. AI Overviews טובים בסיכום של "מה קיים". עם זאת, הם מתקשים בשלושה תחומים ספציפיים שבהם האתרים שלי מנצחים:
סינון מאפיינים (Attribute filtering): משתמשים רוצים דברים ספציפיים, כמו "offline Notion alternatives with a mobile app". האתרים שלי משתמשים בנתונים מובנים (structured data) כדי לסנן בדיוק את הצרכים הללו. AI Overviews משתמשים בפרוזה מעורפלת.
שלילה עריכתית (Editorial negatives): הממליץ למשחקים שלי אומר לכם ממי כדאי להימנע. AI Overviews בדרך כלל מתמקדים רק בחיובי.
סטטוס תחזוקה: המערכת שלי בודקת פעילות ב-GitHub מדי שבוע. אני יכול להראות אם כלי הוא פעיל באמת. AI Overviews נשענים לעיתים קרובות על אזכורים ישנים ברשת.
אני מכוון גם ל"שאילתת השוואה" (comparison query).
משתמש עשוי לראות רשימה ב-AI Overview. לאחר מכן, הוא יחפש "Appflowy vs Anytype performance". לשאילתה השנייה הזו יש כוונה (intent) גבוהה. הם רוצים פסק דין, לא סיכום. דף השוואה מהיר ומובנה יזכה בקליק הזה.
ההגדרה שלי עולה רק 25$ לחודש. העלות הנמוכה הזו מאפשרת לי להריץ את הניסוי הזה במשך שנה ללא לחץ.
שלושה דברים יוכיחו שההימור שלי שגוי:
חשיפות (impressions) גבוהות אך אפס קליקים בדפי השוואה. זה אומר שגוגל לוקחת את הנתונים שלי אך לא שולחת תנועה (traffic).
דחיות של AdSense. אם גוגל תגדיר את התוכן שלי כ"דליל" (thin) גם לאחר שאוסיף נתונים עמוקים ומובנים, המודל שלי שגוי.
משתמשים מפסיקים לחפש השוואות בגוגל ועוברים לחלוטין ל-ChatGPT.
אני מריץ שלושה אתרים צרים במקום אתר אחד גדול כדי לבחון סוגים שונים של כוונה של משתמש (user intent) בו-זמנית. אשתף את הנתונים הגולמיים וצילומי המסך באוקטובר 2026, ללא קשר לתוצאה.
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi