LLMO, AEO, GEO: כדאי לעבוד יותר כדי שהידע יעבוד בשבילכם

ענת ביילסקי
לפני יום אחד (1)
זמן קריאה 6 דקות

וLLMO, AEO ו-GEO הן גישות משלימות להתאמת ידע לעידן הבינה המלאכותית: LLMO מסייע למודלי שפה להבין הקשרים ארגוניים, AEO מאפשר לחלץ תשובות ישירות, ו-GEO מחזק את בחירת התוכן כמקור אמין בתשובות גנרטיביות. יישומן דורש ידע ברור, מובנה, עדכני, עקבי ומבוסס, המשפר איתור מידע, קבלת החלטות ופעולה ארגונית.

מנהלת ידע נוגעת בממשק דיגיטלי המציג רשת של מסמכים, אנשים ונתונים מחוברים, להמחשת התאמת ידע ארגוני למודלי שפה ולמנועי AI.

עולם החיפוש, התוכן וניהול הידע נמצא בעיצומו של שינוי משמעותי. מנועי החיפוש המסורתיים אינם עוד הערוץ היחיד שבאמצעותו משתמשים מאתרים מידע. יותר ויותר עובדים, לקוחות ואזרחים פונים כיום למודלי שפה ולכלים מבוססי בינה מלאכותית, כגון ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity וCopilot ומצפים לקבל מהם תשובה ברורה, מסכמת ומותאמת לצורכיהם האישיים.

מערכות אלו אינן מסתפקות עוד בהפניה למקור מידע אפשרי. הן מאתרות מידע, משלבות מקורות מידע שונים, מחברות ביניהם ולפעמים יוצרות ידע והבנות חדשות על בסיסם (סנתוז); הן מסכמות, משוות ולעיתים אף מפעילות כלים ומקדמות תהליכים שלמים נוספים על בסיס המידע. עבור מנהלי ידע, המשמעות המעשית היא שכבר לא מספיק שהידע יהיה קיים במאגרי הארגון והמשתמש יחליט עד כמה הוא מדויק ונכון לפני שימוש. עליו להיות ברור, עדכני, מובנה ומקושר, כך שגם בני אדם וגם מערכות בינה מלאכותית יוכלו להבין אותו ולהשתמש בו ללא טיוב נוסף.

בעבר הכרנו את ה SEO שעזר למנועי החיפוש לאתר את המידע הנכון. עם התפתחות הבינה, התפתחו בשנים האחרונות שלושה מושגים חדשים: LLMO, AEO ו-GEO. הגבולות ביניהם אינם תמיד חדים, ולעיתים נעשה בהם שימוש חופף, אך כל אחד מהם מייצג דגש שונה בהתאמת תוכן וידע לשימושנו לעידן הבינה המלאכותית.

וLLMO -התאמת הידע למודלי שפה

וLLMO (Large Language Model Optimization) עוסק בהתאמת מידע ותוכן כך שמודלי שפה יוכלו להבין אותם, לקשר ביניהם ולשלוף מהם תשובות מדויקות. המיקוד כאן אינו בעמוד בודד, אלא באופן שבו המודל מבין את מכלול עולם הידע של הארגון, לרבות המושגים, התפקידים, השירותים, הנהלים, התהליכים והקשרים ביניהם.

מבחינת מנהלי ידע, LLMO רלוונטי במיוחד למאגרי ידע ארגוניים, לצ'אט-בוטים פנימיים, למנועי חיפוש ארגוניים ולסוכני בינה מלאכותית. רבות מהמערכות הללו נשענות על ,RAG גישה המאפשרת למודל השפה לאתר מידע ממקורות ארגוניים ולהשתמש בו בעת יצירת התשובה. כך ניתן לבסס את המענה על נהלים, מסמכים ומאגרים עדכניים, במקום להסתמך רק על הידע שעליו אומן המודל מלכתחילה.

עם זאת, עצם חיבור המודל למסמכים אינו מבטיח תשובה טובה. אם המאגר מכיל גרסאות סותרות, מסמכים כפולים, מידע ישן, כותרות כלליות מדי או תוכן ללא הקשר מספק, המודל עלול לשלוף מידע שגוי או ליצור תשובה מטעה. אם אותו ארגון, תפקיד, שירות או מושג מתוארים באופן שונה במערכות ובמקורות שונים, מודל השפה עלול להתקשות לזהות שמדובר באותה ישות או ליצור ביניהם קשרים שגויים. שימוש עקבי בשמות, בהגדרות ובקשרים חשוב לא רק לצורכי חיפוש, אלא גם לדיוק האופן שבו המודל מייצג את הארגון.

בהתאם לזאת LLMO, נשען על ניהול ידע איכותי: מקור ידע מוסכם ומוגדר, בעלי אחריות ברורים, מונחים אחידים, תאריכי עדכון, תוקף, הקשר עסקי וקשרים ברורים בין מסמכים, תהליכים, תפקידים ומערכות.

בנוסף, LLMO יכול להישען גם על חיבור בין מודל השפה לבין גרף ידע ארגוני או אונטולוגיה. גרף ידע מייצג את הישויות המרכזיות בארגון ואת הקשרים ביניהן, ולדוגמה יכול לתאר מי אחראי על נוהל מסוים, לאיזה תהליך הוא שייך, אילו טפסים קשורים אליו ואילו אישורים נדרשים לצורך יישומו.

האונטולוגיה משלימה אותו שכן היא מגדירה בצורה פורמלית את הטקסונומיה, את מאפייניהם ואת הקשרים האפשריים ביניהם. כך למשל היא יכולה לקבוע שלכל פרויקט יש מנהל, יחידה אחראית, תקציב, סטטוס ותהליך אישור מוגדר.

החיבור בין מודל שפה לגרף ידע או לאונטולוגיה מספק למערכת מעין מפת מושגים ארגונית שלמה. מפה זו מסייעת למודל להבין את ההקשר הרחב ולא להמציא קשרים שאינם קיימים במציאות. כך, במקום להסתפק בזיהוי המילה תקציב בתוך מסמך, המודל יכול להבין לאיזה פרויקט התקציב שייך, מי רשאי לאשר אותו ומהם התנאים הנדרשים לכך.

וAEO התאמת התוכן למנועי מענה

וAEO (Answer Engine Optimization) עוסק בהתאמת תוכן למערכות שמספקות למשתמש תשובה ישירה וברורה, במקום להציג בפניו רשימת קישורים בלבד. גישה זו התפתחה מתוך החיפוש הקולי, תיבות התשובה המהירה וממשקי שאלות ותשובות, וכיום היא רלוונטית גם לצ'אט-בוטים ולמערכות שירות עצמי מתקדמות.

מטרת ה AEO לאפשר למערכת לזהות במהירות על איזו שאלה עונה התוכן, ולחלץ מפריט המידע תשובה ברורה וממוקדת. לשם כך, התוכן צריך להיות מנוסח בשפה טבעית, לכלול כותרות המשקפות שאלות אמיתיות, להציג את התשובה כבר בתחילתו ולפרק תהליכים מורכבים לשלבים ברורים ומובנים.

כך למשל, במקום לפרסם מסמך ארוך בנושא פתיחת פרויקט, ניתן להציג במפורש שאלות כגון כיצד פותחים פרויקט, מי מאשר אותו, אילו מסמכים נדרשים ומהם תנאי הסף לביצועו.

גם במרחב הפנים ארגוני יש לעקרונות AEO ערך ממשי. המטרה במקרה זה אינה לקדם את המידע במנועי החיפוש הציבוריים, אלא לאפשר לצ'אט-בוט ארגוני או לפורטל פנימי לספק לעובדים תשובות ברורות ונגישות.

וGEO -התאמת תוכן למנועים גנרטיביים

וGEO (Generative Engine Optimization) עוסק בהתאמת תוכן למנועים שמייצרים תשובות חדשות באמצעות שילוב של מספר מקורות מידע. מערכות כגון Gemini, Perplexity, ChatGPT Search ו Copilot עשויות לאתר מידע ממקורות שונים, לשלב אותו ולהציג קישורים או הפניות למקורות שעליהם הסתמכו בבניית התשובה.

הצלחה במנוע גנרטיבי שונה מהצלחה במנוע חיפוש מסורתי. ב SEO המטרה היא בדרך כלל להשיג דירוג גבוה ולעודד כניסה לעמוד. בתשובה גנרטיבית עשויים להופיע מספר מקורות במקביל, ולכן ההצלחה היא בכך שהתוכן ייבחר כאחד המקורות האמינים התומכים בתשובה, גם אם אינו המקור היחיד.

מטרתה של GEO היא להגדיל את הסיכוי שהתוכן של הארגון ישמש מקור אמין בתוך תשובה גנרטיבית שכזו. כדי להשיג זאת, התוכן צריך להיות מקורי, מעמיק ומבוסס על נתונים ומקורות מהימנים, ולכלול זהות ברורה של הכותב או הארגון, תאריך עדכון, דוגמאות, מקרי בוחן והסברים מקצועיים מבוססים.

בניגוד לAEO המדגיש תשובה קצרה וישירה, GEO מדגיש סמכות, אמינות ועומק. תוכן שאמור לשמש מקור לתשובה גנרטיבית צריך להציע ערך ייחודי אמיתי, ולא להסתפק בניסוחים כלליים או שטחיים.

נראות במנועים גנרטיביים אינה נשענת רק על איכות התוכן באתר הארגון. מערכות אלו עשויות לבחון גם אם מקורות עצמאיים נוספים מזכירים את הארגון, את מומחיותו ואת פעילותו בהקשרים דומים. לכן, עקביות בין האתר, פרסומים מקצועיים, אינדקסים, אתרי שותפים ומקורות חיצוניים נוספים מחזקת את היכולת של המערכת לזהות את הארגון כישות אמינה וסמכותית בתחום מסוים.

השילוב

ניתן לראות את שלוש הגישות גם כרבדים שונים של אותה סביבת מידע. AEO מתמקד באופן שבו התשובה מנוסחת ומוצגת למשתמש. GEO מתמקד בשאלה אם התוכן ייבחר כמקור בתוך תשובה הנוצרת ממספר מקורות. LLMO מתמקד בשכבה עמוקה יותר, באופן שבו מודל השפה מכיר את הארגון, מבין את המושגים שלו ומזהה את הקשרים ביניהם למרות ההבחנה בין שלוש הגישות, אין צורך להתייחס אליהן כדפוסי פעולה נפרדים לחלוטין. בפועל, רבות מהפעולות הנדרשות חופפות: יצירת תוכן ברור ומובנה, שימוש במונחים עקביים, הצגת מקורות אמינים והגדרת קשרים בין מושגים.

איזו גישה מתאימה לכל סוג תוכן?

חשוב להבחין בין תוכן פומבי לבין ידע פנים ארגוני, שכן ההיגיון המנחה בכל אחד מהם שונה במהותו. בתוכן פומבי, כגון אתר ארגוני, מאמרים מקצועיים, עמודי שירות ותוכן שיווקי- , SEO, AEO ו GEO עוסקים כולם בשיפור היכולת של מנועי חיפוש ומנועי בינה מלאכותית לאתר את התוכן, להבין אותו ולהציגו במסגרת תשובותיהם.

לעומת זאת, במידע פנים ארגוני בדרך כלל אין כלל מטרה לקדם את התוכן במנועי חיפוש ציבוריים, ולעיתים אף קיימת חובה מפורשת למנוע את חשיפתו מחוץ לארגון. לכן SEO במובנו המסורתי אינו בדרך כלל המסגרת המתאימה למרחב הזה. במרחב הפנים ארגוני הדגש מושם על חיפוש פנימי, מטא נתונים, הרשאות, ניהול גרסאות, מקור ידע מוסמך, RAG, גרפי ידע, אונטולוגיות והתאמת התוכן לצ'אט-בוטים ולסוכני בינה מלאכותית.

וAEO יכול להיות רלוונטי גם בתוך הארגון, אך במובן של ניסוח ידע באופן המאפשר מענה ישיר וברור לעובדים. GEO רלוונטי בעיקר למרחב החיצוני, שבו הארגון מבקש שהתוכן שלו יוצג כמקור אמין במנועים גנרטיביים. LLMO לעומת זאת, רלוונטי במיוחד למרחב הפנימי, משום שהוא עוסק באופן שבו המודל מבין את הידע הארגוני ואת הקשרים בין חלקיו השונים.

המשמעות עבור מנהלי הידע

עבור מנהלי ידע, ההתפתחות המתוארת אינה מסתכמת בשינוי בהבנה לגבי הדרך שבו תוכן מקודם או מוצג. היא מרחיבה את פוטנציאל האחריות המקצועית לגבי האופן שבו הידע הארגוני מיוצג, מתפרש ומשמש.

מנהל הידע נדרש כיום, יותר מאי פעם, לוודא שהמידע הארגוני אמין, מתוקף, מעודכן ומקושר להקשר הנכון. עליו לצמצם כפילויות, להגדיר מקור מוסמך וברור, ליצור שפה ארגונית אחידה, ולחבר בין הידע לבין התהליכים, התפקידים והכללים העסקיים הרלוונטיים. כך הופך ניהול הידע מתשתית שתפקידה איתור מידע בלבד, לתשתית התומכת במענה, בקבלת החלטות ובפעולה ארגונית של ממש.

ניהול ידע נכון מאפשר למערכת לא רק לספק תשובה, אלא גם להבין את ההקשר הרחב, לסייע בקבלת החלטה ולפעול בהתאם לכללים המוגדרים. ככל שהידע הארגוני יהיה מדויק, מובנה ומקושר יותר, כך יוכלו מערכות הבינה המלאכותית לפעול באופן אמין, בטוח ובהתאם למדיניות הארגון.