קידוד תרבותי ב-LLM: פער קיום בהמלצות מותגים

בעידן שבו מנועי חיפוש גנרטיביים כמו ChatGPT ו-Gemini מחליפים את גוגל ומכתיבים אילו מותגים יגלו הצרכנים, מחקר חדש מזהיר מפני 'פער קיום' במודלי שפה גדולים (LLM). החוקרים ניתחו 1,909 שאילתות טהורות באנגלית על 30 מותגים ב-6 מודלי LLM: GPT-4o, Claude ו-Gemini (בינלאומיים) לעומת Qwen3, DeepSeek ו-Doubao (סיניים). התוצאה? מודלים סיניים מזכירים מותגים ב-88.9% מהמקרים, לעומת 58.3% במודלים בינלאומיים – פער של 30.6 נקודות אחוז (p<0.001). הפער נשמר גם בשאילתות זהות באנגלית, מה שמעיד על השפעת גיאוגרפיית נתוני האימון ולא על השפה. הפער הזה, שכונה 'פער קיום', פירושו שמותגים שאינם נוכחים בקורפוסי הנתונים של ה-LLM פשוט 'לא קיימים' בתגובותיו, ללא קשר לאיכותם. מחקר מקרה מדגים זאת היטב: הפלטפורמה הסינית Zhizibianjie (OmniEdge), פלטפורמת שיתוף פעולה, זוכה ל-65.6% אזכורים במודלים סיניים אך 0% במודלים בינלאומיים (p<0.001). תופעה זו, הנובעת מגבולות לשוניים-תרבותיים, יוצרת מחסומי כניסה שקופים לשווקים. החוקרים מציגים את 'מסגרת חפיר הנתונים' (Data Moat Framework), שרואה תוכן גלוי ל-AI כמשאב אסטרטגי ייחודי, נדיר, בלתי ניתן לחיקוי ובעל ערך (VRIN). קידוד תרבותי זה ב-LLM משפיע על גילוי מותגים בעידן AI, שכן דפוסי המלצותיהם מושפעים מהרכב נתוני האימון. מודלים סיניים, המאומנים על נתונים מקומיים עשירים, מקדמים מותגים סיניים באופן שיטתי. לעומת זאת, מודלים בינלאומיים מתעלמים ממותגים שאינם חלק מקורפוסיהם. עבור מנהלי שיווק, המטרה החדשה היא 'נוכחות אלגוריתמית' (Algorithmic Omnipresence) – נראות מקיפה בכל בסיסי הידע של LLM – כחלק מאופטימיזציה למנועים גנרטיביים (GEO). המשמעות לעסקים ישראליים ברורה: כדי להתגבר על פער הקיום, יש להשקיע בנוכחות דיגיטלית רב-לשונית ומקומית. המחקר מציע תוכנית פעולה ל-18 חודשים לבניית 'חפירי נתונים': כיסוי סמנטי רחב, עומק טכני ותמיכה תרבותית-מקומית. כך, מותגים יכולים להפוך את גבולות נתוניהם לגבולות שוקם, במקום להיפך. זהו שינוי פרדיגמה משיווק מסורתי לאסטרטגיית נתונים. פער הקיום מזמין שאלה: האם המותג שלכם קיים בעולם ה-AI? עכשיו הזמן לבדוק ולפעול, לפני שהמתחרים יבנו חפירי נתונים משלהם.