בקצרה: משווים את אותן תקופות ב־Google Analytics 4 וב־Google Search Console, בודקים שהמעקב והאתר עצמו עובדים, ורק אז מחפשים סיבה בקידום. את כל הבדיקה אפשר להפוך לאוטומטית עם n8n: הוא מושך את הנתונים כל שבוע, מסמן ירידות חריגות, שולח את המספרים ל־Claude לקבלת רשימה מדורגת של סיבות אפשריות, ושולח לכם דוח למייל.
ירידה בתנועה מרגישה דחופה, והניחוש הראשון בדרך כלל לא נכון. מאשימים את הדירוג, ובפועל נשבר קוד מעקב, היה שבוע של חג, או שעמוד שינה כותרת. המדריך הזה מראה איך בונים תהליך שבועי שאוסף קודם ראיות, ורק אחר כך מנחש.
משווים שתי תקופות קבועות, למשל 28 הימים האחרונים מול 28 הימים שלפניהם, גם ב־GA4 וגם ב־Search Console. בודקים סשנים אורגניים, קליקים מחיפוש, חשיפות, אחוז הקלקה (CTR), מיקום ממוצע והמרות. לפני שמחליטים שזו בעיית קידום, שוללים תקלה במעקב או בעיה טכנית.
AI יכול לקרוא את המספרים, לזהות דפוסים, לדרג הסברים אפשריים ולהגיד מה לבדוק. הוא לא יכול לאשר את הסיבה רק מנתוני תנועה. מתייחסים לתשובה שלו כרשימת השערות, ובודקים כל אחת מהן מול ראיות אמיתיות.
משתמשים ב־HTTP Request node עם הרשאות Google OAuth2, או ב־node המובנה של Google Analytics אם הוא תומך במדדים שצריך. הבקשה ל־GA4 Data API נראית כך:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1beta/properties/PROPERTY_ID:runReport
{
"dateRanges": [
{"startDate": "28daysAgo", "endDate": "yesterday", "name": "current"},
{"startDate": "56daysAgo", "endDate": "29daysAgo", "name": "previous"}
],
"dimensions": [{"name": "sessionDefaultChannelGroup"}],
"metrics": [{"name": "sessions"}, {"name": "conversions"}]
}משאירים את הפילוח לפי ערוץ. אם כל הערוצים ירדו באותו זמן, כנראה שהבעיה במעקב או באתר, לא בחיפוש. בודקים את שמות המדדים מול GA4 של הנכס שלכם, כי חלק מהשמות השתנו עם הזמן.
ה־Search Analytics API מחזיר קליקים, חשיפות, CTR ומיקום. שולחים בקשה אחת לכל תקופה:
POST https://www.googleapis.com/webmasters/v3/sites/SITE_URL/searchAnalytics/query
{
"startDate": "2026-09-01",
"endDate": "2026-09-28",
"dimensions": ["page"],
"rowLimit": 250
}הנתונים ב־Search Console מגיעים באיחור, והימים האחרונים יכולים להיות חלקיים. מסיימים את שתי התקופות כמה ימים לפני היום, כדי להשוות נתונים סגורים. מוסיפים בקשה שנייה עם query כשרוצים לראות אילו חיפושים איבדו חשיפה. בודקים את מגבלות השימוש ב־API לפני שמבקשים הרבה שורות או הרבה אתרים.
ב־Code node מחשבים את אחוז השינוי לכל מדד ולכל עמוד מוביל. כלל פשוט להתחלה: מסמנים כל מדד שירד ביותר מ־20%, וכל עמוד שאיבד יותר מ־30% מהקליקים. מתאימים את הספים לאתר. באתר קטן המספרים זזים הרבה משבוע לשבוע, ולכן הספים צריכים להיות רחבים יותר.
מוסיפים את התשובות לנתונים ששולחים ל־Claude. ירידה בכל הערוצים בבת אחת כמעט תמיד מצביעה על המעקב או על בעיה באתר.
שולחים סיכום מוכן, לא את התשובות הגולמיות מה־API. הנה פרומפט שעובד טוב:
You are an SEO analyst. Below is a comparison of two periods from GA4 and
Search Console, plus a tracking checklist.
1. List up to 5 possible causes, ranked from most to least likely.
2. For each, quote the numbers that support it.
3. For each, give one concrete check to confirm or rule it out.
4. Separate what the data shows from what you are guessing.
Do not recommend deleting pages or changing redirects based on this alone.
DATA:
{{ $json.summary }}רוצים את הדוח בעברית? מוסיפים בסוף הפרומפט: Answer in Hebrew.
משתמשים ב־Gmail node כדי לשלוח את התשובה של Claude יחד עם המספרים העיקריים. שמים את השינוי הכי גדול בשורת הנושא, ככה רואים במבט אחד אם המייל דורש טיפול היום.
מתחילים בסשנים אורגניים, קליקים מחיפוש, חשיפות, CTR, מיקום ממוצע וההמרות שחשובות לעסק. עוקבים אחרי שאר הערוצים בנפרד, כדי להבדיל בין בעיה בחיפוש לבין בעיה במעקב או בשיווק.
שינוי בדירוג, ירידה בביקוש, עונתיות, CTR נמוך יותר, בעיות טכניות, שינויים באתר, שינויים בשיווק או מעקב שנשבר. משווים יותר ממקור נתונים אחד לפני שבוחרים הסבר.
Claude מנתח נתוני GA4 כשהם מגיעים אליו דרך חיבור או תהליך עבודה. במדריך הזה n8n מושך ומכין את הנתונים, ואז מעביר אותם ל־Claude.
פעם בשבוע זו התחלה טובה לרוב האתרים. חנויות ואתרים שתלויים בלידים יכולים להוסיף בדיקה יומית עם התראה על ירידות חדות.
לא. קליקים יורדים גם כשהחשיפות יורדות, כשה־CTR משתנה, כשהביקוש זז או כשעמוד תוצאות החיפוש משתנה. קוראים את המיקום הממוצע יחד עם שאר המדדים.
הוא יכול להמליץ ולהפעיל תהליכים מאושרים. כל שינוי אוטומטי צריך לעבור בדיקה ואישור של אדם. הסבר של AI לבד הוא לא מספיק ראיה כדי למחוק עמודים, לשנות הפניות או לערוך תגיות canonical.
אפשר להריץ את זה על מכסות חינמיות ועל n8n באחסון עצמי, אבל העלות תלויה באחסון, בשימוש ב־API של ה־AI ובתוכניות שלכם. לא כדאי להניח שכל חלק חינמי בכל כמות.
בודקים את ההגדרות העדכניות של ה־nodes ב־n8n, את הגדרות ה־OAuth2 ואת מדדי GA4 שזמינים בנכס שלכם. הבקשות למעלה מראות את מבנה התהליך. הן לא תהליך מלא שאפשר לייבא ל־n8n.
מפסיקים לנחש למה התנועה משתנה. עוד תהליכי AI מעשיים מחכים ב־Masterphub.