1
00:00:00,009 --> 00:00:04,038
במשך עשרים שנה בנינו מגדל אנליטיקס ענק של טאגים,

2
00:00:04,119 --> 00:00:04,519
קוקיז,

3
00:00:04,599 --> 00:00:05,840
אירועים ופאנלים,

4
00:00:06,170 --> 00:00:08,869
וכמעט תמיד הוא נגמר באיזה דו"ח עייף,

5
00:00:09,079 --> 00:00:10,710
שבן אדם, בשר ודם

6
00:00:11,000 --> 00:00:11,909
צריך לשים אליו לב,

7
00:00:11,920 --> 00:00:13,159
להבין, ולתקן.

8
00:00:13,569 --> 00:00:14,989
הגרף הזה היה

9
00:00:15,199 --> 00:00:17,270
המתווך, שאמור להניע אותך

10
00:00:17,440 --> 00:00:18,469
לשינוי. עכשיו

11
00:00:18,719 --> 00:00:21,549
חברת אנליטיקה לא צעירה בשם PostHog

12
00:00:21,950 --> 00:00:26,149
רוצה לחתוך את המתווך, ובמקום שנסתכל על נתונים של אתמול,

13
00:00:26,450 --> 00:00:27,909
נתעורר לקוד מוכן,

14
00:00:28,069 --> 00:00:30,549
שמתקן בעצמו, את מה שראה

15
00:00:30,770 --> 00:00:31,239
והבין בעצמו.

16
00:00:32,009 --> 00:00:38,180
כדי להבין את עולם האנליטיקס צריך לחזור לפורמט ישן CLF או Combined Log Format, בעצם

17
00:00:38,430 --> 00:00:40,419
שורות על גבי שורות של לוגים

18
00:00:40,669 --> 00:00:42,220
שנכתבו לשרת. בכל

19
00:00:42,389 --> 00:00:43,209
שורה היו

20
00:00:43,349 --> 00:00:46,689
כתובת IP, שעה, איזה URL ביקשו, עם איזה דפדפן,

21
00:00:46,909 --> 00:00:49,060
מה הדף המפנה ומה סטטוס התשובה.

22
00:00:49,150 --> 00:00:53,299
תוכנות כמו Analog ו-Webalizer של שנות ה-90 פשוט

23
00:00:53,479 --> 00:00:55,020
קראו את הקבצים האלה

24
00:00:55,209 --> 00:00:57,189
וייצרו מהם דו"חות HTML.

25
00:00:57,669 --> 00:01:04,638
הבעיה הייתה שלוגים של אז נספרו כ-hits, וכל קובץ שהדפדפן מבקש הוא hit - כל HTML,

26
00:01:04,669 --> 00:01:05,150
כל תמונה,

27
00:01:05,190 --> 00:01:06,150
כל קובץ CSS.

28
00:01:07,190 --> 00:01:11,500
עמוד עם עשרים אייקונים הפך ביקור אחד ל-21 hits במקרה הטוב,

29
00:01:12,470 --> 00:01:13,180
או ל-0 hits אם

30
00:01:13,430 --> 00:01:15,110
הקבצים היו שמורים במטמון.

31
00:01:16,250 --> 00:01:21,419
ב-1995 חברה בשם Urchin ניסתה לשנות את התמונה. הלוגים

32
00:01:21,589 --> 00:01:23,099
עדיין נכתבו לשרת, אבל

33
00:01:23,230 --> 00:01:24,580
לא לשרת שלך, אלא

34
00:01:24,709 --> 00:01:25,739
לשרת שלהם.

35
00:01:26,949 --> 00:01:33,110
ב-2005 גוגל קנתה אותה ב-30 מיליון דולר והשיקה מחדש כ-Google Analytics. מוצר חינמי,

36
00:01:33,260 --> 00:01:36,709
משולב עם AdWords שרץ משרתי גוגל. ואם

37
00:01:36,879 --> 00:01:40,500
תסתכלו מקרוב על כל לינק שיווקי שקיבלתם היום:

38
00:01:41,519 --> 00:01:41,879
ה-utm_source

39
00:01:42,800 --> 00:01:43,870
וה-utm_campaign בכתובת

40
00:01:44,059 --> 00:01:46,110
זה Urchin Tracking Module,

41
00:01:46,360 --> 00:01:48,550
זכר לעסקה, אולי הכי משתלמת

42
00:01:48,839 --> 00:01:49,949
בהיסטוריה של גוגל.

43
00:01:50,550 --> 00:01:51,500
איך זה עבד בפועל?

44
00:01:51,699 --> 00:01:55,209
חתיכת קוד JavaScript שאתם משתילים בכל דף, בעצם

45
00:01:55,339 --> 00:01:58,089
סקריפט שרץ בדפדפן של הגולש, יוצר

46
00:01:58,300 --> 00:02:01,489
קוקי עם מזהה Client ID ושולח לשרתים של גוגל

47
00:02:01,660 --> 00:02:03,370
בקשה קטנה, מעין פיקסל,

48
00:02:03,540 --> 00:02:06,169
עם כתובת העמוד, גודל המסך, זמן מקומי

49
00:02:06,459 --> 00:02:09,419
ופרמטרים נוספים על הדף והדפדפן.

50
00:02:10,050 --> 00:02:14,330
המזהה הזה לא מכיל שם, אבל הוא גם לא היה אנונימי באמת -

51
00:02:14,770 --> 00:02:19,139
קבוע מספיק כדי לקשר את כל הפיקסלים של אותו דפדפן.

52
00:02:19,490 --> 00:02:21,850
כל חישוב מכל הבקשות האלה:

53
00:02:22,210 --> 00:02:23,250
מספר משתמשים,

54
00:02:23,289 --> 00:02:24,130
שיעור נטישה,

55
00:02:24,169 --> 00:02:25,440
משפכים וייחוס,

56
00:02:25,729 --> 00:02:26,880
חושבו מתוך

57
00:02:27,050 --> 00:02:30,809
הזרם הגולמי הזה, מדי יום, בשרת של גוגל.

58
00:02:31,300 --> 00:02:35,050
ב-Universal Analytics, הגרסה ששלטה ב-web מ-2012 ועד 2023,

59
00:02:37,970 --> 00:02:40,449
המודל היה ונשאר hit-based.

60
00:02:40,729 --> 00:02:41,889
צפייה בעמוד היא hit,

61
00:02:41,970 --> 00:02:42,770
אירוע הוא hit,

62
00:02:42,889 --> 00:02:46,639
עסקה היא hit, והכל מקובץ לתוך יחידה מלאכותית

63
00:02:47,770 --> 00:02:49,240
שנקראה session, או ביקור,

64
00:02:49,529 --> 00:02:52,970
מושג שנקבע שרירותית כ-30 דקות של פעילות.

65
00:02:54,059 --> 00:02:58,300
גוגל אנליטיקס ניתנה אז בחינם סביב עוד מושג - sampling או דגימה.

66
00:02:59,860 --> 00:03:02,660
כדי להבין אותו צריך להבחין בין שני סוגים של

67
00:03:02,660 --> 00:03:07,289
דו"חות. דו"חות סיכום אגרגטיביים (למשל משתמשים יומיים לפי מדינה,

68
00:03:07,539 --> 00:03:09,600
שעה או מערכת הפעלה).

69
00:03:09,899 --> 00:03:13,610
דו"חות שנשענו על טבלאות שחושבו מראש, ולכן היו

70
00:03:13,740 --> 00:03:16,130
מהירים, זולים ולא דגומים, אבל גם

71
00:03:16,300 --> 00:03:17,690
הקפיאו את השאלות:

72
00:03:17,899 --> 00:03:20,529
יכולת לשאול בעיקר את מה שמישהו בגוגל

73
00:03:20,899 --> 00:03:22,699
החליט מראש שכדאי לחשב.

74
00:03:23,169 --> 00:03:25,320
ברגע שביקשת דו"ח חופשי, למשל

75
00:03:25,550 --> 00:03:27,750
סגמנט מסוים או מימדים נוספים,

76
00:03:28,050 --> 00:03:33,600
המערכת הייתה צריכה לחזור למידע הגולמי, ואם היו יותר מ-500 אלף sessions,

77
00:03:33,720 --> 00:03:34,679
היא לא עברה על הכל.

78
00:03:34,690 --> 00:03:35,690
היא לקחה מדגם,

79
00:03:35,889 --> 00:03:38,520
חישבה עליו, וניפחה את התוצאה חזרה

80
00:03:38,770 --> 00:03:39,929
לגודל האוכלוסייה.

81
00:03:40,330 --> 00:03:44,880
מי ששילם על גירסת 360 קיבל סף של 100 מיליון sessions,

82
00:03:46,529 --> 00:03:47,929
כלומר דיוק כפיצ'ר בתשלום.

83
00:03:49,059 --> 00:03:54,850
דגימה היא לא רעיון רע בפני עצמו, אבל נשברת בדיוק במקום שבו הכי צריך אותה. מדגם

84
00:03:55,100 --> 00:03:57,169
לא מפספס מגמות גדולות כמו

85
00:03:57,419 --> 00:04:00,610
"התנועה מפייסבוק ירדה", אבל ככל שחותכים ומנתחים

86
00:04:00,929 --> 00:04:04,320
סגמנט קטן יותר, הוא מייצר טווח טעות ענקי.

87
00:04:04,699 --> 00:04:07,490
גוגל הציגה את טווחי הטעות האלה, אבל

88
00:04:07,779 --> 00:04:11,410
לא תמיד ולא בבירור, מה שגרם לאנשים

89
00:04:11,539 --> 00:04:13,130
לקבל החלטות תקציביות

90
00:04:13,259 --> 00:04:15,179
על מספרים שהם אומדן.

91
00:04:16,440 --> 00:04:19,358
"חצי מהכסף שאני מוציא על פרסום הולך לפח,

92
00:04:19,369 --> 00:04:20,660
אבל אני לא יודע

93
00:04:20,920 --> 00:04:21,519
איזה חצי".

94
00:04:21,600 --> 00:04:25,070
הדבר השני שאנליטיקס קלאסי אמור היה לפתור

95
00:04:25,239 --> 00:04:26,649
הוא attribution, ייחוס:

96
00:04:26,880 --> 00:04:29,149
מי מקבל את הקרדיט על המכירה.

97
00:04:29,640 --> 00:04:32,190
הדו"חות הסטנדרטיים של גוגל ייחסו הכל

98
00:04:32,359 --> 00:04:37,929
לפי last non-direct click: מאה אחוז מהקרדיט שוייך למקור שיווק האחרון.

99
00:04:38,239 --> 00:04:38,529
זה

100
00:04:38,640 --> 00:04:40,989
פשוט, אבל גם מוטה באופן מובנה

101
00:04:41,160 --> 00:04:43,149
לטובת מי שתופס את הלקוח

102
00:04:43,279 --> 00:04:44,149
ברגע האחרון,

103
00:04:44,160 --> 00:04:45,709
חיפוש ו-retargeting,

104
00:04:45,920 --> 00:04:47,109
בדיוק המוצרים

105
00:04:47,279 --> 00:04:48,470
שגוגל מוכרת.

106
00:04:48,760 --> 00:04:52,200
גוגל אנליטיקס תמכה במודלים אחרים (first-click,

107
00:04:52,559 --> 00:04:56,880
linear ו-time-decay) אבל החביאה אותם יופי יופי עד להעלמתם ב-GA4.

108
00:04:59,579 --> 00:05:03,010
היא עברה מאז למודל data-driven, מעין קופסה שחורה שמחליטה

109
00:05:03,260 --> 00:05:05,440
כמה קרדיט מגיע לכל פרסומת.

110
00:05:05,859 --> 00:05:06,250
אני

111
00:05:06,500 --> 00:05:09,209
לא אומר שהמודל משקר, רק שאף אחד

112
00:05:09,700 --> 00:05:11,160
מחוץ לגוגל לא באמת

113
00:05:11,339 --> 00:05:12,619
יכול לבדוק אותו.

114
00:05:13,739 --> 00:05:17,459
המהפכה הראשונה הגיעה מסטארטאפים שהבינו שהשאלה

115
00:05:17,799 --> 00:05:19,750
"כמה ביקורים היו לנו מפייסבוק" כבר

116
00:05:19,880 --> 00:05:20,779
לא מעניינת

117
00:05:21,000 --> 00:05:22,309
אף מנהל מוצר. ב-2009

118
00:05:23,440 --> 00:05:26,429
מיקספאנל התחילה לספור פעולות בעמוד ולענות על

119
00:05:26,640 --> 00:05:28,750
שאלות מורכבות:

120
00:05:29,059 --> 00:05:33,980
"מתוך מי שהוסיף מוצר לעגלה, כמה שילמו תוך שבעה ימים, עם אימייל שונה מג'ימייל".

121
00:05:34,459 --> 00:05:37,329
היו גם Amplitude ו-Heap, חלוצות ה-autocapture,

122
00:05:37,899 --> 00:05:40,769
בעצם אל תבקשו מהמפתחים להגדיר מראש כל אירוע,

123
00:05:40,779 --> 00:05:41,369
תנו לנו

124
00:05:41,540 --> 00:05:42,600
להקליט הכל

125
00:05:42,739 --> 00:05:45,170
מראש, ותגדירו את האירועים בדיעבד,

126
00:05:45,660 --> 00:05:50,010
וגם Segment - שהבטיחה לא רק למדוד אלא גם לפזר את אותו זרם אירועים

127
00:05:50,299 --> 00:05:51,179
לכלים נוספים.

128
00:05:51,920 --> 00:05:53,440
זו מהפכה כפולה,

129
00:05:53,679 --> 00:05:57,239
היחידה הבסיסית עברה מ"ביקור" ל"פעולה", ואיתה -

130
00:05:57,679 --> 00:06:00,470
יכולת לתשאל את כל הפעולות האלה, תוך שניות,

131
00:06:00,679 --> 00:06:01,510
בלי דגימה

132
00:06:01,760 --> 00:06:02,109
אבל

133
00:06:02,329 --> 00:06:03,570
בעלות יקרה מאוד.

134
00:06:04,440 --> 00:06:10,910
גוגל הגיבה באיחור אופייני עם GA4 ב-2020. מעין שעטנז על Firebase Analytics.

135
00:06:11,640 --> 00:06:15,739
ב-2022 היא יזמה מעבר לאנליטיקס שבו כל דבר, גם צפייה בעמוד,

136
00:06:15,920 --> 00:06:17,799
הוא אירוע עם פרמטרים.

137
00:06:17,839 --> 00:06:18,119
היא

138
00:06:18,359 --> 00:06:19,549
לא ויתרה על הדגימה -

139
00:06:19,559 --> 00:06:21,869
כל דו"ח עם יותר מ-10 מיליון אירועים

140
00:06:22,029 --> 00:06:22,769
נדגם,

141
00:06:23,119 --> 00:06:26,290
אבל היא נתנה אפשרות לייצא את המידע לשירות

142
00:06:26,440 --> 00:06:27,470
BigQuery. זה

143
00:06:27,640 --> 00:06:30,390
מהלך מאוד גוגלי, להכניס את משתמשי החינם

144
00:06:30,559 --> 00:06:32,239
לתוך GCP, הענן שלה.

145
00:06:32,850 --> 00:06:32,859
אפשר

146
00:06:33,559 --> 00:06:37,160
להתווכח על הממשק של GA4, וכן הוא גרוע,

147
00:06:37,170 --> 00:06:37,470
אבל

148
00:06:37,720 --> 00:06:41,390
ברמת הקונספט גוגל פשוט הודתה ש-Mixpanel

149
00:06:41,519 --> 00:06:42,149
צדקה

150
00:06:42,739 --> 00:06:43,399
עשר שנים קודם.

151
00:06:44,190 --> 00:06:48,940
ובזמן שהכלים השתכללו, המידע עצמו התחיל להישחק.

152
00:06:48,940 --> 00:06:53,109
מעל 30% מהגולשים משתמשים בחוסם פרסומות, שחוסם גם

153
00:06:53,260 --> 00:06:54,809
פיקסלים של מעקב.

154
00:06:55,339 --> 00:06:56,859
ה-GDPR שנכנס לתוקף ב-2018

155
00:06:57,980 --> 00:06:58,850
חוסם גם הוא

156
00:06:58,970 --> 00:07:01,540
מעקב מגולשים שלא אישרו קוקיז

157
00:07:01,859 --> 00:07:03,649
וגם הדפדפן ספארי, מאז 2019,

158
00:07:04,779 --> 00:07:06,760
מגביל קוקיז שנכתבים על ידי JavaScript, כלומר

159
00:07:07,619 --> 00:07:09,760
בדיוק הקוקיז של טאג קלאסי,

160
00:07:10,019 --> 00:07:10,660
ל-7 ימים.

161
00:07:11,209 --> 00:07:11,839
התעשיה

162
00:07:11,970 --> 00:07:14,269
ניסתה לעבור ל-server-side tracking,

163
00:07:14,480 --> 00:07:17,880
ובמקום שהדפדפן ידבר ישירות עם google-analytics.com,

164
00:07:18,049 --> 00:07:21,079
הוא שולח פיקסל לשרת או לסאב-דומיין שלכם,

165
00:07:21,329 --> 00:07:23,600
מהלכים שנחסמו ברובם ע"י

166
00:07:23,809 --> 00:07:25,959
ספארי וחוסמי פרסומות

167
00:07:26,130 --> 00:07:26,880
מתקדמים.

168
00:07:27,839 --> 00:07:28,570
וכך, המספרים

169
00:07:28,630 --> 00:07:29,269
בדאשבורד

170
00:07:29,459 --> 00:07:32,579
חזרו להיות הערכה, וכל פעם מסיבה אחרת:

171
00:07:32,929 --> 00:07:35,500
hit ספר את היחידה הלא נכונה,

172
00:07:35,839 --> 00:07:37,899
session הייתה קונבנציה שרירותית,

173
00:07:38,019 --> 00:07:39,470
דגימה הייתה אומדן סטטיסטי,

174
00:07:39,500 --> 00:07:41,209
ייחוס השתמש במודל

175
00:07:41,700 --> 00:07:44,450
מוטל בספק, ומשתמש

176
00:07:44,670 --> 00:07:46,089
שלא רצה להיספר

177
00:07:46,459 --> 00:07:47,649
גרם לחור במדידה,

178
00:07:47,660 --> 00:07:47,950
אבל

179
00:07:48,220 --> 00:07:49,450
גם כשהמספר נכון,

180
00:07:49,859 --> 00:07:52,929
נשארה בעיה שאף טכנולוגיה לא פתרה:

181
00:07:53,500 --> 00:07:55,459
מישהו צריך להסתכל עליו.

182
00:07:56,970 --> 00:07:59,600
ג'יימס הוקינס וטים גלייזר הקימו את PostHog

183
00:07:59,600 --> 00:08:03,029
ב-2020, קודם כל שיהיה קל יותר להסתכל על המספרים,

184
00:08:03,399 --> 00:08:04,630
אבל במידה רבה כי לא

185
00:08:04,959 --> 00:08:06,920
רצו לשלוח אותם לגוגל.

186
00:08:07,279 --> 00:08:10,149
היא חינמית ל-97% מהמשתמשים שלהם

187
00:08:10,250 --> 00:08:13,790
שמקבלים free-tier נדיב למוצרים של PostHog.

188
00:08:14,000 --> 00:08:17,839
לא מוצר בודד אלא אוסף. בנוסף לאנליטיקס בסיסי יש

189
00:08:17,839 --> 00:08:22,549
product analytics שמראה trends, funnels, retention ו-paths בתוך המוצר.

190
00:08:23,630 --> 00:08:29,220
יש session replay ו-heatmaps שמציגים הקלטות ולחיצות של אנשים אמיתיים.

191
00:08:29,350 --> 00:08:32,190
יש data warehouse שמושך מידע מ-HubSpot, Google Ads

192
00:08:32,229 --> 00:08:37,130
ו-Stripe, עם שפת שאילתות בשם HogQL שרצה על ClickHouse,

193
00:08:37,308 --> 00:08:40,179
מסד נתונים עמודתי שמאפשר באמת

194
00:08:40,349 --> 00:08:41,390
לסרוק הכל

195
00:08:41,510 --> 00:08:42,070
בלי דגימה.

196
00:08:42,549 --> 00:08:46,169
יש feature flags וניסויים שאפשר לתזמן מתוך הממשק וגם

197
00:08:46,349 --> 00:08:49,179
error tracking, לניטור exceptions בדפדפן

198
00:08:49,429 --> 00:08:51,190
וקריסות באפליקציות מובייל.

199
00:08:51,739 --> 00:08:55,940
למה הריכוז הזה חשוב? כי ברגע שאתה מצליח לחבר את הקליק,

200
00:08:56,020 --> 00:08:56,539
ההקלטה,

201
00:08:56,559 --> 00:08:57,890
השגיאה בקונסול, ואת

202
00:08:58,130 --> 00:08:59,890
ה-flag שהיה דלוק אצל המשתמש,

203
00:09:00,020 --> 00:09:02,530
יש לך לראשונה את רוב ההקשר

204
00:09:02,690 --> 00:09:03,440
במקום אחד.

205
00:09:04,440 --> 00:09:05,020
אבל אלו

206
00:09:05,190 --> 00:09:06,030
רק הברזלים.

207
00:09:06,150 --> 00:09:08,359
PostHog הרימו מעליהם שכבה של AI,

208
00:09:08,390 --> 00:09:09,750
ראשית chat with your data -

209
00:09:09,830 --> 00:09:12,380
עוזר אישי שכותב ומתקן HogQL

210
00:09:12,669 --> 00:09:15,349
כולל joins מורכבים למערכות חיצוניות,

211
00:09:15,700 --> 00:09:17,770
בונה insights ודאשבורדים שלמים,

212
00:09:17,869 --> 00:09:19,229
יוצר ניסויים והתראות,

213
00:09:19,309 --> 00:09:20,580
עורך פילטרים בממשק,

214
00:09:20,590 --> 00:09:21,539
מוצא הקלטות,

215
00:09:21,739 --> 00:09:22,849
וצובר knowledge

216
00:09:23,030 --> 00:09:24,250
על המוצר שלכם.

217
00:09:24,469 --> 00:09:25,299
טים גלייזר,

218
00:09:25,830 --> 00:09:26,700
ה-CTO אמר בעצמו

219
00:09:26,989 --> 00:09:28,119
"לבנות גרפים עם

220
00:09:28,669 --> 00:09:31,059
ה-AI שלנו היא חוויה הרבה יותר טובה

221
00:09:31,299 --> 00:09:33,340
מלנסות ליצור אותם ביד".

222
00:09:34,030 --> 00:09:35,219
יש גם תמיכה מלאה

223
00:09:36,260 --> 00:09:40,729
ל-API ו-MCP, פרוטוקולים שדרכם סוכני קוד (כמו Claude Code או Codex) יכולים לשלוט

224
00:09:40,989 --> 00:09:44,570
בכל מסך הגדרות ב-PostHog, לייצר משתמשים ודו"חות.

225
00:09:44,940 --> 00:09:47,729
האנליטיקס בעצם עובר מהמסך שלכם,

226
00:09:47,739 --> 00:09:48,890
המסך של PostHog

227
00:09:49,179 --> 00:09:50,530
לתוך הסוכן. זו

228
00:09:50,729 --> 00:09:53,369
לא החלטה קלה למייסדים של שום כלי, אבל

229
00:09:53,619 --> 00:09:57,250
ככה העולם עובד היום. כלים שלא מאפשרים ניהול ע"י סוכנים

230
00:09:57,580 --> 00:10:00,840
פשוט ייעלמו כי האנשים שמפעילים סוכנים כאלו

231
00:10:01,260 --> 00:10:01,820
מצפים להם.

232
00:10:02,789 --> 00:10:06,789
השכבה השנייה של AI מטפלת בניתוח. למשל, יש לכם עשרות

233
00:10:06,789 --> 00:10:10,739
אלפי הקלטות של סשנים, כולל בקשות הרשת שהרכיבו אותם, אבל אתם

234
00:10:11,070 --> 00:10:11,969
צופים אולי בעשר.

235
00:10:12,929 --> 00:10:16,659
עם Replay Vision הווידאו נשלח למודל Gemini של גוגל,

236
00:10:16,880 --> 00:10:21,539
שיודע לסרוק, לדרג סשנים לפי תסכול, לסווג מה המשתמש ניסה לעשות

237
00:10:21,989 --> 00:10:22,739
וגם לסכם.

238
00:10:23,109 --> 00:10:25,940
מערכת, שמסתכלת על מסך מרונדר

239
00:10:26,349 --> 00:10:29,880
יכולה עכשיו לתפוס באגים שקטים במיוחד, כמו spinner שלא נגמר

240
00:10:30,130 --> 00:10:31,830
וכפתור שרק נראה לחיץ.

241
00:10:32,590 --> 00:10:34,260
השכבה השלישית היא כבר

242
00:10:34,539 --> 00:10:38,590
קפיצת מדרגה. פיצ'ר ה-self-driving יודע לאסוף signals מכל

243
00:10:38,590 --> 00:10:41,630
PostHog, כולל מקורות חיצוניים (כמו PagerDuty, סלאק,

244
00:10:41,750 --> 00:10:45,059
Linear ו-30 אחרים), לנטר אותם ולהצליב

245
00:10:45,390 --> 00:10:45,780
לדו"ח.

246
00:10:45,859 --> 00:10:46,900
כשהדו"ח הזה

247
00:10:47,109 --> 00:10:50,580
עובר סף (למשל אם הוא ב-hot path כמו checkout, או

248
00:10:50,789 --> 00:10:53,179
משפיע על רף הכנסות או מספר משתמשים),

249
00:10:53,539 --> 00:10:57,309
סוכן מחקר שרץ על Claude Agent SDK בסנדבוקס, עם

250
00:10:57,789 --> 00:10:59,419
ה-MCP של PostHog וגישה לקוד,

251
00:10:59,750 --> 00:11:01,580
בודק אם הוא פתיר אוטומטית.

252
00:11:02,239 --> 00:11:02,260
אם כן,

253
00:11:03,270 --> 00:11:03,760
סוכן

254
00:11:03,830 --> 00:11:05,989
מימוש משכפל את הריפו, פותח branch,

255
00:11:06,030 --> 00:11:07,299
כותב תיקון וטסטים

256
00:11:07,510 --> 00:11:10,500
ודוחף PR או בקשה למיזוג קוד.

257
00:11:10,950 --> 00:11:11,270
וזה,

258
00:11:11,539 --> 00:11:13,200
מחזור כמעט שלם של detect,

259
00:11:13,270 --> 00:11:13,789
diagnose,

260
00:11:13,869 --> 00:11:14,190
fix

261
00:11:15,419 --> 00:11:17,539
ו-verify, שבו התפקיד היחיד שנשאר לבן אדם

262
00:11:17,750 --> 00:11:18,950
הוא ללחוץ merge.

263
00:11:19,760 --> 00:11:20,349
האם זה

264
00:11:20,679 --> 00:11:22,200
סוכן ה-on-call המושלם?

265
00:11:22,359 --> 00:11:22,880
לא יודע.

266
00:11:22,960 --> 00:11:26,369
הוא כן עושה מה שתורן אנושי יעשה בשלוש בלילה -

267
00:11:26,440 --> 00:11:27,030
מקבל התראה,

268
00:11:27,080 --> 00:11:27,880
פותח לוגים,

269
00:11:28,320 --> 00:11:29,280
מחפש איזה deploy

270
00:11:29,320 --> 00:11:30,390
התחיל את האירוע,

271
00:11:30,400 --> 00:11:32,030
מנסה לשחזר, מנחש,

272
00:11:32,400 --> 00:11:35,429
ועד הבוקר כותב דרישה או מעיר צוותים

273
00:11:35,760 --> 00:11:35,960
אחרים.

274
00:11:36,039 --> 00:11:41,109
זו כן קפיצה מסוכן שמייעץ, לסוכן שמאבחן וסוכן שעושה,

275
00:11:41,590 --> 00:11:43,849
והקפיצה מהרמה השנייה לשלישית

276
00:11:44,059 --> 00:11:45,820
היא הקפיצה האמיתית,

277
00:11:46,590 --> 00:11:48,570
כי שם הסוכן מפסיק לייצר מידע

278
00:11:48,700 --> 00:11:49,809
ומתחיל לייצר

279
00:11:50,049 --> 00:11:51,789
שינויים במערכת שלכם,

280
00:11:51,890 --> 00:11:53,929
וככל שהוא מתקדם בשרשרת

281
00:11:54,109 --> 00:11:56,760
גדל גם היקף ההרשאות שהוא צריך

282
00:11:57,140 --> 00:11:57,520
וגם

283
00:11:57,659 --> 00:11:58,940
היקף הנזק האפשרי.

284
00:11:59,690 --> 00:12:00,109
אגב

285
00:12:00,280 --> 00:12:04,799
PostHog בעצמם כותבים שה-self-driving הוא בעיקר ל"מצב תחזוקה":

286
00:12:04,880 --> 00:12:07,549
תיקוני באגים, flows שבורים, פערים במדידה,

287
00:12:07,799 --> 00:12:09,229
ועבודות אופטימיזציה

288
00:12:09,359 --> 00:12:11,059
שאין לאף אחד ראש אליהם.

289
00:12:11,440 --> 00:12:13,070
self-driving "לא ימציא לכם

290
00:12:13,200 --> 00:12:15,950
חזון מוצרי או יתקן לכם אסטרטגיה".

291
00:12:16,280 --> 00:12:16,630
וזה

292
00:12:17,119 --> 00:12:20,770
לא ש-PostHog מתקנים את הבאג. בסוף זה Claude Code מתקן את הבאג,

293
00:12:20,880 --> 00:12:23,669
בדיוק אותו סוכן שמתכנת היה מפעיל.

294
00:12:23,919 --> 00:12:25,489
PostHog אחראית רק

295
00:12:25,679 --> 00:12:27,109
לאיסוף ה-context,

296
00:12:27,325 --> 00:12:29,164
וככל שהוא מדויק יותר,

297
00:12:29,494 --> 00:12:30,575
הסוכן יתפקד

298
00:12:30,815 --> 00:12:31,544
טוב יותר.

299
00:12:31,734 --> 00:12:36,864
אני אגיד כמה דברים על אבטחה. אם אני מבקר באתר שלכם כתוקף, אז יש לי היום יכולת לעשות

300
00:12:37,094 --> 00:12:40,724
prompt injection ל-context הזה ע"י יצירה של הודעת שגיאה,

301
00:12:40,955 --> 00:12:41,885
מילוי טפסים

302
00:12:41,994 --> 00:12:48,604
והקלדת טקסט בעייתי, והקלט הזה ייכנס כ-signal לצינור של self-driving, שבסופו יש

303
00:12:48,854 --> 00:12:49,844
סוכן עם

304
00:12:50,015 --> 00:12:52,164
גישה לריפו שלכם (מאוד דומה

305
00:12:52,335 --> 00:12:53,215
ל-Log4Shell

306
00:12:54,354 --> 00:12:54,414
מ-2021).

307
00:12:55,330 --> 00:13:00,469
PostHog בוודאות מנסים לפתור בעיות כאלה עם מסווג LLM בראש הצינור

308
00:13:00,679 --> 00:13:04,869
לזיהוי סיגנלים זדוניים, כלומר הם מגינים על מודל שפה באמצעות

309
00:13:05,039 --> 00:13:06,320
מודל שפה אחר.

310
00:13:06,520 --> 00:13:07,190
זו הגנה

311
00:13:07,320 --> 00:13:10,469
הסתברותית, לא קיר בטון. הבטון צריך להיות

312
00:13:10,640 --> 00:13:11,909
הרשאות מצומצמות,

313
00:13:11,919 --> 00:13:12,390
למשל

314
00:13:12,679 --> 00:13:15,559
sandbox בלי יציאה לרשת, בלי אפשרות להשפיע על

315
00:13:15,960 --> 00:13:16,309
ה-CI או על

316
00:13:16,469 --> 00:13:17,570
שרשרת ההפצה

317
00:13:18,270 --> 00:13:24,700
(אגב ב-2025 ספריות של PostHog עצמה נפרצו ע"י תולעת זוללת סיקרטים).

318
00:13:25,299 --> 00:13:30,979
וכשסומכים על ספק לאורך כל השרשרת, צריך לשאול גם שאלה פשוטה. ממה הוא מרוויח?

319
00:13:31,340 --> 00:13:36,130
self-driving מתומחר לפי $15 ל-PR. שלושה ראשונים בחינם, ואם

320
00:13:36,739 --> 00:13:37,570
ה-PR לא שווה כלום,

321
00:13:37,729 --> 00:13:38,380
יש החזר.

322
00:13:38,739 --> 00:13:43,539
PostHog הלכה על תמחור לפי תוצאה, אבל PR הוא תוצר ולא תוצאה:

323
00:13:43,599 --> 00:13:46,219
אפשר לקבל שינוי קוד שעובר את כל הבדיקות,

324
00:13:46,590 --> 00:13:46,859
אבל

325
00:13:46,989 --> 00:13:49,469
לא פותר את הבעיה שבגללה התחלנו,

326
00:13:49,590 --> 00:13:51,710
לכן היא בודקת אם המדד,

327
00:13:52,270 --> 00:13:52,849
ה-KPI, הגרף,

328
00:13:53,109 --> 00:13:54,020
באמת זז

329
00:13:54,270 --> 00:13:58,309
לכיוון הנכון, וזה מנגנון ריסון אמיתי בשבילה.

330
00:13:58,510 --> 00:14:02,099
ועדיין, כשהמודד, המאבחן, המתקן והגובה

331
00:14:02,330 --> 00:14:05,419
הם אותה חברה, אנחנו חוזרים לניגוד העניינים

332
00:14:05,669 --> 00:14:07,099
של Google Analytics מ-2005:

333
00:14:08,440 --> 00:14:11,140
ספק שסופר את התוצאה של הפרסום

334
00:14:11,469 --> 00:14:12,270
שמכר לכם.

335
00:14:13,140 --> 00:14:17,640
יש גם חזרה לתוכניות מוקטנות - אם פעם המיחשוב או ה-storage היה יקר,

336
00:14:17,890 --> 00:14:18,479
היום אלו

337
00:14:18,770 --> 00:14:21,280
טוקנים של מודל שפה גדול,

338
00:14:21,599 --> 00:14:23,630
וצריך להשתמש בהם במשורה, או

339
00:14:24,049 --> 00:14:24,510
לשלם.

340
00:14:25,289 --> 00:14:30,289
בשנתיים האחרונות דיברנו על ההבדל בין AI שמספר לבין AI שעושה.

341
00:14:30,340 --> 00:14:31,119
אני מניח שעד

342
00:14:31,450 --> 00:14:31,859
סוף 2027

343
00:14:34,210 --> 00:14:36,400
פתיחת PRים מתוך סיגנלים בפרודקשן תהיה פיצ'ר

344
00:14:36,530 --> 00:14:41,650
סטנדרטי אצל כל ספק observability ואצל חלק גדול מספקי האנליטיקס.

345
00:14:42,090 --> 00:14:43,640
PostHog ו-Sentry כבר שם,

346
00:14:43,650 --> 00:14:44,489
Datadog בדרך,

347
00:14:44,530 --> 00:14:45,159
במיוחד

348
00:14:45,880 --> 00:14:51,289
בשגיאות ריצה, שהן ספציפיות מספיק כדי שסוכן יצליח.

349
00:14:52,239 --> 00:14:59,059
אנליטיקס מעולם לא היה רק מספרים, אלא ניסיון לקצר את המרחק בין משהו שקרה למשתמש

350
00:14:59,309 --> 00:15:01,750
לבין משהו שאנחנו עושים בעקבותיו.

351
00:15:02,390 --> 00:15:04,059
השלבים בהיסטוריה שלו

352
00:15:04,349 --> 00:15:04,950
(מלוגים,

353
00:15:05,789 --> 00:15:08,219
ל-SQL חופשי ודאשבורדים שבונים את עצמם)

354
00:15:08,440 --> 00:15:10,099
קיצרו את

355
00:15:10,369 --> 00:15:11,190
המרחק הזה.

356
00:15:11,429 --> 00:15:12,669
self-driving הוא

357
00:15:12,859 --> 00:15:16,539
הקיצור האחרון והקיצוני ביותר, כי הוא (כמעט)

358
00:15:16,900 --> 00:15:18,219
סוגר את הלולאה

359
00:15:18,349 --> 00:15:19,559
ומשאיר לבן אדם

360
00:15:19,830 --> 00:15:21,070
רק את הלחיצה הסופית.

361
00:15:21,929 --> 00:15:22,520
זה

362
00:15:22,969 --> 00:15:26,119
מצויין למערכת שעובדת מושלם, אבל מטריד כמעט

363
00:15:26,409 --> 00:15:29,030
כמו מאמר "האירוניה של האוטומציה" מ-1983:

364
00:15:30,489 --> 00:15:32,979
ככל שמערכת אוטומטית אמינה יותר,

365
00:15:33,210 --> 00:15:35,869
כך האדם שאמור להשגיח עליה

366
00:15:36,049 --> 00:15:37,359
מתאמן פחות, ולכן

367
00:15:37,570 --> 00:15:39,099
פחות מסוגל להתערב

368
00:15:39,320 --> 00:15:41,309
בדיוק ברגע הנדיר שבו היא

369
00:15:41,409 --> 00:15:42,090
נכשלת.

370
00:15:42,719 --> 00:15:43,080
אם

371
00:15:43,200 --> 00:15:44,239
במשך שנים

372
00:15:44,570 --> 00:15:45,650
לא נפתח את הדאשבורד,

373
00:15:45,690 --> 00:15:46,369
לא נראה visit,

374
00:15:46,409 --> 00:15:47,049
לא נראה פיקסל,

375
00:15:47,090 --> 00:15:49,070
לא נראה log, כי התרגלנו לראות

376
00:15:49,590 --> 00:15:50,380
PR מוכן,

377
00:15:50,940 --> 00:15:51,340
האם

378
00:15:51,530 --> 00:15:53,200
נדע לזהות את היום

379
00:15:53,500 --> 00:15:55,539
שבו הסוכן טעה נחרצות?

380
00:15:56,219 --> 00:15:57,109
עד הפעם הבאה,

381
00:15:57,179 --> 00:15:57,780
תהיו טובים,

382
00:15:57,820 --> 00:15:58,979
ותמשיכו להיות סקרנים.

383
00:15:59,500 --> 00:15:59,770
יאללה

384
00:15:59,780 --> 00:15:59,979
ביי.