מחקר חדש מוכיח כי עדיין לא ניתן לוותר על חיפוש במאגרי מידע

 

בעוד שמנועי חיפוש מסורתיים פועלים בדרך כלל כתווך ישיר לאיחזור מידע של תוכן  מקצועי ואיכותי אחר,  כלי חיפוש גנרטיביים  מבוססי  בינה מלאכותית מנתחים ואורזים מחדש מידע בעצמם, ומנתקים , מבחינת המשתמש , את זרימת התנועה  והקשר הישיר למקורות מידע מקוריים. תפוקות השיחה של צ'אטבוטים  מבוססי בינה מלאכותית אלה מטשטשות לעתים קרובות בעיות בסיסיות רציניות עם איכות המידע.

יש צורך כיום להעריך כיצד מערכות בינה מלאכותית  ניגשות, מציגות ומצטטות תוכן מקצועי וחדשותי.

ב-במרץ 2025 , קלאודיה יאז'ווינסקה ואייסוואריה צ'נדרסקאר, חוקרים במרכז לעיתונות דיגיטלית באוניברסיטת קולומביה,  חקרו את דיוק הציטטים של צ'אטבוטים מבוססי AI  עבור המחקר שלהם "חיפוש AI ודיוק ציטוטים", הם ערכו 200 בדיקות בשמונה מנועי חיפוש שונים  מבוססי בינה מלאכותית AI: ChatGPT Search, Perplexity, Perplexity Pro, Gemini, DeepSeek Search, Grok-2 Search, Grok-3 Search ו-Copilot.

כל שאילתת בדיקה סיפקה ציטוט ממאמר, ולאחר מכן הניעה את הצ'אטבוט להגיב עם כותרת המאמר, תאריך הפרסום, שם הפרסום וכתובת URL.

מתוך 1600 שאילתות הבדיקה, הצ'אטבוטים מבוססי AI לא הצליחו לאחזר את המידע הנכון ביותר מ-60% מהמקרים.

AI Search Has A Citation Problem

We Compared Eight AI Search Engines. They’re All Bad at Citing News.

Columbia Journalism Review

March 2025

מקור המידע ( קישור)

 

רשימת הסקירות שפורסמו בשנה האחרונה באתר ספריות דיגיטליות – מרכז הידע

 

אם אתם מידענים או חוקרים באקדמיה אז הרשימה הזו תועיל לכם מאד ! כי המידע במאגרים אלו אינו מכוסה ע"י הבינה המלאכותית כגון CHATGPT ודומיו

 התרחבות הספרייה הדיגיטלית JSTOR

https://tinyurl.com/nhazr9mp

חיפוש מתקדם באתר העיתונות ההיסטורית של הספרייה הלאומית

https://tinyurl.com/2v3ay5vu

רשת המחקר למדעי החברה (SSRN) הוא מאגר אינטרנט של מחקרים אקדמיים במדעי החברה

https://tinyurl.com/jabb2e4u

מאגר Ebook Central ממשיך להתרחב

https://tinyurl.com/5bvd8y58

שדרוג הספרייה הדיגיטלית Hathitrust

https://tinyurl.com/3wrf6zyu

הרב-מנוע של Creative Commons השתפר מאד

https://tinyurl.com/4h6c9uk4

מאגר CORE  : האוסף הגדול בעולם של מחקרים בגישה פתוחה (כל הנושאים)

https://tinyurl.com/449m9u8w

 כתובת האתר ספריות דיגיטליות – מרכז הידע

https://www.digital-library-guide.com/knowledge-center

מחקר השוואתי של מנגנוני Deep Research בכלי הבינה המלאכותית

 

 מאת: שרון גונן

מה גיליתי כשביקשתי מ-3 מודלי שפה של AI לעשות Deep   Research, לנתח ולסכם את אותו נושא?

אודות הכותבת:

שרון גונן עוסקת בטרנספורמציה דיגיטלית ויצירת ערך בחברות באמצעות בינה מלאכותית.

מיישמת כלי בינה מלאכותית מותאמים לצרכי הארגון ומטרותיו, מובילה פרויקטים מאסטרטגיה ועד ביצוע ומייצרת ערך עסקי ומענה לאתגרים, באמצעות פתרונות טכנולוגיים, נוחים ליישום והטמעה מהירה.

תקציר

איך בוחרים מודל שפה למחקרי עומק ומעריכים את התוצאות שהוא מספק? ביקשתי משלושה מודלי בינה מלאכותית (Perplexity Pro Deep Research, GPT-4 Deep Research ו-Grok-3) לסכם ולנתח את הנושא: "דיפ סטייט בישראל". בעזרת Claude (Anthropic) יצרתי ניתוח השוואתי מקיף שחושף הטיות סמויות.

התוצאות? מפתיעות ומלמדות.

כל מודל הציג את הנושא באופן שונה. מה שהפתיע אותי במיוחד, הוא כיצד כל מודל "דוחף" את הקורא לכיוון חשיבה מסוים - לעתים באופן סמוי ותחת מעטה של אובייקטיביות.

ההשוואה מתמקדת באספקטים שונים של הסיכומים, כגון מבנה, תוכן, סגנון, נקודת מבט ושימוש במקורות.

Perplexity מספק מודל תיאורטי מובנה ונתונים כמותיים מרשימים

GPT מצטיין בעושר הדוגמאות, באיזון וברוחב היריעה ההיסטורית

Grok מצטיין בהצגת מורכבות הנושא ובפתיחות לפרשנויות שונות

 למאמר המעמיק של שרון גונן ( קישור)

חלק שני

מה גיליתי כשביקשתי גם מ-Gemini 2.0 DeepResearch, לנתח ולסכם את אותו נושא שנתתי ל-Perplexity Pro Deep Research, GPT-4 Deep Research ו-Grok-3?

בעוד GPT-4 בלט בעושר דוגמאות ספציפיות וציטוטים, ו-Perplexity בלט בנתונים כמותיים, סיכום Gemini נשאר ברמה כללית יותר.

איכות המקורות נמוכה יחסית לכל הסיכומים האחרים, עם הסתמכות יתר על ויקיפדיה. מספר המקורות (23) גבוה מ-GPT-4 ו-Grok אך נמוך מ-Perplexity (63).

למאמר  השני של שרון גונן ( קישור2)

מבוא לעולם סוכני AI

 

בעוד GenAI היא בינה מלאכותית שעונה על השאלות שלנו או יוצרת טקסטים ותמונות לפי הנחייתנו, לסוכן AI יש משימה שלשמה הוא נוצר: הוא זה ששואל אותנו לפרטים המדויקים ואז מבצע את המשימה עד תום. זו יכולה להיות משימה קטנה כמו הפקת דו"ח על מנייה, או משימה מסובכת כמו הזמנת חופשה בחו"ל כולל כרטיסי טיסה, מלונות, הופעות וארוחות ערב. אלו יכולים להיות גם דברים הרבה יותר שאפתניים.

יש עוד הבדל משמעותי: הצ'אטבוטים מעידן ה-GenAI נבנים על ידי ענקיות ה-AI, וניתן למנות את אלה על אצבעות יד אחת או שתיים. לעומת זה, כולם רוצים לפתח סוכני AI: מחברות ענק, דרך סטארטאפים בני יומם, מפתחי קוד מקצועיים ועד למשתמשי פלטפורמות לפיתוח סוכני AI (טל שחף, פברואר 2025 , קישור)

סוכני AI בנויים מסביב למודל שפה גדול (LLM) כמו אבותיהם הצ'אטבוטים. זה מקנה להם יכולת לתקשר עם בני אדם וגם לשפר ביצועים ולהשיג את המטרה טוב יותר בכל פעם. 

לכל סוכן AI יש מומחיות שמאפשרת לו לבצע משימה, כאשר יש סוכני-על שמסוגלים לבצע משימות מורכבות על ידי הפעלת סוכנים זוטרים. יש סוכנים שיכולים לתקשר עם סוכנים אחרים, למשל כדי לקבוע פגישות עבור הבוסים שלהם, וזו רק ההתחלה ( טל שחף, פברואר 2025 , קישור)

 אסף אלוביק AI Director בחברת מאנדיי אומר: "הסיבה שסוכני  AI מעניינים ומרתקים היא שאנחנו רואים שיש להם כבר יכולות לבצע משימות ברמה אנושית מאוד גבוהה - מכתיבת מסמכים ועד עיבוד מידע בצורה אוטונומית והסקת מסקנות, משימות מקצה לקצה".

 

דוגמא של סוכן AI  

   הסוכן החדש ליצירת מצגות – פיתוח של אסף בנדור.

הכנת מצגות יכולה להיות משימה מתישה, במיוחד כשקשה לנסח תוכן ברור וקולע. הסוכן החדש שפותח על ידי אסף בנדור מציע פתרון פשוט: הזינו נושא, כותרת או מספר מילים, והסוכן ייצור עבורכם טקסט לשקופית – ברור, מדויק וללא בזבוז זמן. Asaf Bendor 🎗 אסף בנדור

קישור ישיר לסוכן:
https://lnkd.in/dyAAN6UQ\

 

דוגמה מעשית: סוכן AI במרכז שירות לקוחות

כדי להמחיש את פעולתו של סוכן AI, נבחן דוגמה של סוכן במרכז שירות לקוחות:

1.   קבלת פנייה: הסוכן מקבל שאילתה מלקוח.

2.   איסוף מידע: הוא שואל שאלות רלוונטיות כדי להבין את הבעיה לעומק.

3.   חיפוש פתרון: הסוכן מחפש מידע במאגרי הנתונים של החברה.

4.   קבלת החלטה: בהתבסס על המידע שנאסף, הסוכן מחליט אם הוא יכול לפתור את הבעיה או שיש להעביר אותה לנציג אנושי.

5.   מתן מענה: הסוכן מספק פתרון ללקוח או מעביר את הפנייה לטיפול אנושי.

6.   למידה: הסוכן לומד מהאינטראקציה כדי לשפר את ביצועיו בעתיד.

ההבדל בין סוכני AI לבוט AI רגיל

בעוד שמערכות AI רגילות פועלות על פי כללים קבועים מראש, כך למשל צ'אט בוט AI עונה לשאלות המשתמש עם תשובות מוכנות מראש, סוכני AI מתאפיינים ב:

• גמישות: יכולת להתמודד עם מצבים לא צפויים.
• יוזמה: נקיטת פעולות פרואקטיביות להשגת מטרות.
• הבנת הקשר: יכולת לפרש מצבים מורכבים ולהגיב בהתאם.

סוכני AI מייצגים צעד משמעותי קדימה בתחום הבינה המלאכותית, מאפשרים אוטומציה מתקדמת של משימות מורכבות ומציעים פוטנציאל עצום לשיפור תהליכים בתחומים רבים.

 מקור המידע

  ראו גם :

סוכני AI: מה זה? איך זה עובד? ו-3 כלים מומלצים ליצירת סוכן AI

 ראו גם :

קלוד פרוג'קטס (Claude Projects) - כלי פשוט ועוצמתי ליצירת סוכני AI יעילים | דיגימייט

https://www.youtube.com/watch?v=8mWR1r28ia4

 ראו גם:

איך ליצור סוכן בינה מלאכותית משלך תוך דקות ⏳

https://www.youtube.com/watch?v=iKRDa-I_CFo

 

 

גוגל מציגה את ממשק החיפוש החדש שלה שמתחרה ב-ChatGPT

 

גוגל הציגה את AI Mode, שיזכיר לכם מאוד את החיפוש ב-ChatGPT - רק עם הכוח של גוגל. במקביל, מדובר במכה אנושה נוספת לאתרי התוכן

 

  פיצ'ר חדש במנוע החיפוש שלה שיהפוך אותו למעין גרסה משודרגת של פיצ'ר החיפוש של ChatGPT או מנוע התשובות של Perplexity.  עם הפיצ'ר החדש, אחרי ששלחתם את השאלה שלכם למנוע החיפוש תוכלו ללחוץ על כפתור AI Mode ומנוע החיפוש ישנה את פניו כך שבמקום הלינקים המוכרים תקבלו חלונית שמזכירה את ג'מיני/ChatGPT ואחרים עם תשובה מג'ונרטת, לצד לינקים רלוונטיים והפניות למוצרים רלוונטיים לרכישה דרך Google Shopping.

גוגל אומרת כי הפיצ'ר החדש שהיא מציעה רץ על מודל הדגל החדש שלה – Gemini 2.0 – והוא נועד לאפשר למשתמשים תשובות רחבות יותר המבוססות על שימוש ביכולות ההיסק (reasoning) של המודל, לצד היכולות המולטי-מודאליות שלו.

לסקירה המלאה שכתב אושרי אלקסלסי ( קישור)

 

 

כמה נחשפים באמת לפוסטים שלכם ברשתות החברתיות - תמונת מצב פברואר 2025

 

תחקיר וממצאים : עמי סלנט , מידען 

מזה 12 שנים אני עוקב וחוקר את המאפיינים וההתפתחויות של רשתות חברתיות באינטרנט , גם באמצעות כמה וכמה קבוצות פייסבוק ודפי פייסבוק שאני מנהל,  וגם בעזרת עמיתים שמנהלים גם הם דפים וקבוצות בפייסבוק וגם באמצעות חשבונות שלי בטוויטר , לינקאדין ובאינסטגרם.

 בכל מקום שאתם מסתכלים ברשתות החברתית , טווח החשיפה האורגני צונח.

טווח החשיפה (Organic reach) של פייסבוק הולך ומחמיר (מקור)

 חשיפה אורגנית היא כמות הגולשים שנחשפו לפוסט שלכם מבלי שהשקעתם בכך כסף ופרסום בתשלום . כלומר,  זוהי החשיפה הטבעית של פייסבוק.

 בעבר החשיפה האורגנית ( הטבעית)  ברשתות חברתיות הייתה רחבה למדי, אולם כיום בקבוצות פייסבוק,  ובפוסטים אצלכם בעמוד הטיים-ליין  האישי שלכם היא תהיה בסביבות 1.37 אחוז בלבד מכלל האוהדים/חברים. כלומר , רק 1.37% מהחברים שלכם רואים את מה שפרסמתם וכתבתם בדף שלכם  בפייסבוק (מקור)

 

המשמעות היא : עבור קבוצת פייסבוק  עם 10,000 עוקבים, רק כ-137 אנשים יראו כל פוסט נתון באופן טבעי (אורגני)  .

טווח החשיפה Organic reach לפוסטים של פייסבוק כל הזמן בירידה. הטווח הממוצע לפוסט אורגני בפייסבוק יורד, כאמור , ל 1.37% (בסוף 2019 הוא עמד על 5.5%, ושנה לפני כן היה 7.7%). 

 פייסבוק עצמם טוענים שהמשתמש הממוצע חשוף ליותר מ-1,500 פוסטים ביום.  כדי להגביר את המעורבות, פיד החדשות של פייסבוק  מציג רק כ-300 מהם - אלו הרלוונטיים ביותר למשתמש (מקור) .

 

חשיפה אורגנית באינסטגרם

האלגוריתם של פייסבוק ואינסטגרם (שניהם בבעלות מטא) עובד שונה בכל פלטפורמה.

·  יחסית לרשתות חברתיות אחרות, החשיפה האורגנית באינסטגרם הרבה יותר גבוהה!! כתוצאה משילוב של כמה וכמה אלגוריתמים מתוחכמים ( מקור).

·   החשיפה האורגנית באינסטגרם נעה בין 15-20 אחוז מכלל העוקבים אחריכם.

 

 חשיפה אורגנית ברשת LinkedIn

גם ברשת LinkedIn יש ירידה מתמדת בחשיפה של אנשים לפוסטים שלכם!

החשיפה האורגנית ברשת LinkedIn בחודש האחרון הייתה  2.66% ,  כלומר, רק  2.66% אחוז מהעוקבים אחריכם ראו את הפוסטים שפרסמתם ( מקור)

“When I first started on LinkedIn in late 2017, I easily got 35K+ views on my content,” says Heidi Medina, social media marketing strategist and business coach. “In 2022, my average post reached about 8,000 people, generating 200+ reactions and 100+ comments. By November 2024, similar content reached an average of 500 people with 35 reactions and 47 comments.”

   

  TikTok  זוכה לחשיפה האורגנית הגבוהה ביותר מכל הפלטפורמות, עם ממוצע של 30%, בהשוואה ל-15% של אינסטגרם .

YouTube כפלטפורמה נחשבת כמעולה לחשיפה אורגנית לטווח ארוך. מערכת החיפוש שלה מסייעת למשתמשים למצוא תוכן גם לאחר שהוא פורסם במשך זמן מה.

 65% ממשתמשי YouTube נוהרים לפלטפורמה שלה כדי ללמוד משהו או לפתור בעיה, וזו הסיבה שסרטונים חינוכיים מצליחים וזוכים לחשיפה אורגנית גבוהה מאד יחסית. מנגנון הערוצים  במעקב של  יוטיוב מסייע לכך רבות .

חשיפה אורגנית ברשת טוויטר

 ברשת טוויטר בתקופת הציפור המצייצת הייתה חשיפה ממוצעת לכל פוסט שלכם בסביבות 15% מכלל ציבור העוקבים שלכם .

כיום בתקופת המיתוג מחדש של טוויטר ( תקופת הX ) החשיפה  האורגנית ירדה מאד ! לכדי  0.15%. מהאנשים אשר עוקבים אחריכם  ברשת  X ( מקור).

 

החשיפה האורגנית ברשת החברתית החדשה threads.net

 החשיפה האורגנית ברשת החברתית החדשה threads.net ( מיסודה של מטא) היא כיום גבוהה למדי והיא נעה בסביבות ה-30% , כלומר , 30% מהעוקבים אחריכם רואים את הפוסטים שלכם, ולכן הגברתי את הפעילות שלי ב threads.net( קישור) .

 

האם  ניתן להגביר חשיפה אורגנית ברשתות חברתיות ?

בעקרון , ניתן להגביר חשיפה אורגנית רק מצד העוקב ופחות מצד שלכם בדף הפייסבוק או קבוצת הפייסבוק. 

הכלל העיקרי להגברת החשיפה בכל הרשתות החברתיות הוא יצירת מעורבות רציפה (Engagement) אחרי מי שאתם עוקבים אחריו  למשך שנה לפחות . כלומר , Engagement על ידי ביצוע  לייקים וSHARE. כאשר האלגוריתם מזהה רצף של Engagement במשך שנה אתה/את תמשיכו לראות פוסטים של מי שבחרת לעקוב אחריו.

נשאלת השאלה, האם לא כדאי לחזור אחורה לפורומים המקוונים שהיינו מפעילים בעבר ובהם החשיפה האורגנית הייתה מעל 80% כי האלגוריתם שלהם היה פשוט מאד ולא מתוחכם ? ( לדוגמא , הפורומים המקוונים באתר " תפוז"  וגם  הפורומים של גוגל )

  

לשם השוואה, החשיפה האורגנית ברשת פינטרסט (שאני מנהל שם  קבוצות  ודפים מעל כעשור )  היא הרבה הרבה יותר גבוהה ומגיעה ל60% .

לשם השוואה, החשיפה האורגנית באתר הפורומים REDDIT היא הרבה גבוהה ואתה רואה הרבה יותר עדכונים בקבוצות שאתה חבר שם , לדוגמא , בקבוצת חינוך והוראה שאני חבר בה אני רואה מעל 50% מהעדכונים של חברי הקבוצה הזו  132,000 חברים בקבוצה זו )

ראו גם : הפורומים של  Reddit כמקור מידע

 

סיכום

האפקטיביות של הפצת תכנים מקצועיים ברשתות חברתיות היא נמוכה למדי, במיוחד בפייסבוק.

עדיין, הניוזלטרים הוותיקים והבלוגים באינטרנט אפקטיביים יותר להפצת מידע מקצועי כי הם מגיעים ל30% מן המשתמשים בהשוואה ל2- 6 אחוזים ברשתות חברתיות .