87% ממנהלי השיווק חוששים מפער במיומנויות AI

מנהלי שיווק (CMOs) ברחבי העולם נמצאים בלחץ מתמיד – מצד אחד, כלים לניטור נראות בפלטפורמות AI הפכו לנחלת הכלל, ומצד שני, קשה להוכיח שהם משפיעים על השורה התחתונה.

אז מה בעצם קרה כאן?

73% ממנהלי השיווק כבר השקיעו בכלים לניטור נראות ב-AI, כמו Scrunch, Profound או SEMrush, על פי סקר שנערך לאחרונה. הכלים האלה מאפשרים להעריך איך מודל AI, לדוגמה ב-Google AI Overviews או ב-ChatGPT, מציג מותג למשתמשים, ולנתח את המקורות שעליהם הוא מסתמך. אבל, כפי שג'ון ברהם, שותף מנהל בסוכנות המדיה Roast, הסביר: "כל CMO שאנחנו מכירים היה תחת לחץ מזעזע ב-18 החודשים האחרונים מהדירקטוריונים וההנהלות לפצח את האגוז הזה" – האגוז הוא לקשר בין נראות גבוהה ב-AI לבין עלייה במכירות בפועל.

הבעיה המרכזית: "אין כלי אחד שיכול לצייר לך תמונה של היקום," אמר ברהם. במקום זאת, צוותי שיווק נאלצים לחבר את התמונה מפיסות נתונים שונות. Alicia Yoon, מייסדת ומנכ"לית מותג הטיפוח Peach & Lily, תיארה זאת כ"שילוש" של אותות עקיפים (proxy) – מדדי נראות, נתוני תנועה ונתוני מכירות – כדי להעריך את ההשפעה.

דוגמאות מהשטח: איך מנסים לפתור את זה?

חברות כמו Rippling, חברת SaaS B2B, מנסות לגשת לבעיה בצורה שיטתית יותר. Neel Murthy, ראש צמיחה ב-Rippling, הסביר שהצוות עובד אחורה ממגוון אותות: מדדי נראות מ-Profound ו-AirOps, נתוני המרות ממודעות בתשלום ב-ChatGPT ותנועת גולשים מחיפושים ממותגים ולא ממותגים. בנוסף, הם משתמשים במודל מדיה מותאם אישית (MMM) שמבוסס על הפלטפורמה הפתוחה Meridian של Google. "כל המערכות האלה מאפשרות לנו לשרטט ערך," אמר Murthy, אם כי הדבר דורש עבודה של צוותי מדענים פנימיים.

נתון מעניין מגיע מ-Demandbase: תנועת הפניות מ-ChatGPT למותגי B2B זינקה ב-303% – מ-645,000 ביוני 2025 ל-2.6 מיליון ביוני 2026, ככל שקונים בתחום ה-B2B מאמצים את הכלי למחקר. Rachel Truair, CMO ב-Demandbase, ציינה שזה מחזיר את מנהלי השיווק לשאלות ייחוס שרודפות אחריהם במשך שנים.

מודלים סטטיסטיים וניסיונות השפעה

כדי להתמודד, חלק מהצוותים פונים למודלים סטטיסטיים. Roast, למשל, משתמשת ב-Causal Impact של Google – פתרון קוד פתוח שמשתמש בלוגיקה בייסיאנית כדי לקשר בין קלטי חיפוש לתוצאות עסקיות. "אין את הטכנולוגיה או הכלים לשרטט קו ברור מנראות במודל AI מסוים למכירות שעולות... אתה צריך להתחיל ללכת לכיוון המודלים," אמר ברהם.

בינתיים, מותגים מנסים לשפר את הנראות שלהם ב-AI באמצעות השפעה על התכנים שהמודלים קולטים. חלקם מתמקדים בפלטפורמות כמו YouTube ו-Reddit, שנוטות להופיע בתוצאות AI. לדוגמה, אפליקציית ההיכרויות Seeking.com שכרה סוכנות כדי לזהות ולהתערב בשרשורים פופולריים ב-Reddit. "זה קצת ניהול מוניטין," אמרה Dana Rosewall, מנכ"לית משותפת. אחרים משקיעים בשיווק יוצרים או בהפקת תוכן ממותג בתקווה להשפיע על תשובות של AI, אך מומחים מדגישים ש"אזכור לבדו אינו מספיק" – יש לקשר את הסמכות שנבנית לתוצאות עסקיות.

פער המיומנויות: 87% מודאגים

כאן נכנס מחקר חדש של Cordial ושל אסטרטגית הארגון ד"ר ג'נט שרלוק, שמציג נתון בולט: 87% ממנהלי השיווק מודאגים מפער במיומנויות בתחום ה-AI. Rob Garf, CSO ב-Cordial, אמר: "הטכנולוגיה היא חלק מהמשוואה, אבל יש היבט אנושי שלם. ארגונים מתקשים להבין איך לאמץ את הטכנולוגיה, להסתגל אליה ולאפשר את השימוש בה."

הפער הזה רחב יותר מפרומפטים או ממדע נתונים. Garf ציין שמנכ"לים בכירים מתמקדים בתכונות אנושיות כמו סקרנות, שיתוף פעולה וחשיבה מסדר גבוה. "כשחושבים על גיוס, מחפשים אנשים סקרנים ושיתופיים, כי היכולות האלה יצטרכו לבוא לידי ביטוי במגוון משימות ותוצאות, לא רק בתפקידים," הוא הסביר. זה מחייב שינוי בדיון על כישורים – אי אפשר לרכז את המוכנות ל-AI רק בצוות חדשנות.

מה זה אומר על צוותי שיווק?

מעניין לציין שהמחקר מציע שצוותי שיווק עשויים דווקא לגדול, ולא לקטון, בעקבות AI. "התפיסה שלפיה ארגונים מתכווצים בגלל AI לא הייתה ברורה בתוצאות שמצאנו," אמרה שרלוק. "לא רק שלא ראינו צמצומים, אנחנו רואים צמיחה." עם זאת, קיים סיכון בקיצוץ מהיר מדי בכוח האדם, שעלול להוביל לאיבוד ידע מוסדי – עובדים מבינים תהליכים לא-פורמליים, ניואנסים של לקוחות וחריגות בתהליכי העבודה, שלעיתים נדירות נלכדות בתרשים ארגוני.

Sherlock הזהירה גם מפני הסתמכות יתר על מומחים חיצוניים. "אנחנו מאמינים שנדרש איזון טוב," היא אמרה, "לחברות קמעונאיות יהיה טוב יותר אם יהיה להן איזון טוב יותר בין צדדים שלישיים, כישרון פנימי ושמירה על ספסל חזק של צוותים צעירים."

סיכום: בין תקווה למציאות

בסופו של דבר, מנהלי השיווק נמצאים במרדף אחר הוכחות. חלקם, כמו Chad Keller מ-Mellow Sleep, מעדיפים להשקיע בפעילות מדיה חברתית ממומנת במקום לנסות לקשור נראות ב-AI למכירות. הכלים והמודלים משתפרים – IAB פרסם קווי מדידה סטנדרטיים, ו-Google הוסיפה תכונה ל-Search Console עבור נתוני ביצועים של AI גנרטיבי – אבל הקשר הישיר בין נראות ב-AI למכירות נותר בגדר נעלם גדול.

ובשורה התחתונה, הדבר הכי חשוב הוא שמנהלי השיווק צריכים להתחיל לחשוב מחדש על הכישורים שהם מחפשים – לא רק טכנולוגיים, אלא גם אנושיים, כי בסוף, גם ה-AI המתקדם ביותר צריך מישהו שיאמת את התשובה ויהפוך אותה לפעולה.