המלצה על פודקאסט: איך DATA & AI | מדברים עם מור ניצן מקבל המלצה ונמצא כאן?

פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.

כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?

השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את DATA & AI | מדברים עם מור ניצן היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.

כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?

שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 25 הפרקים של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.

למה הארכיון של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?

מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.

מה מקבלים כש-25 הפרקים של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן הופכים למגזין?

25 פרקים = 25 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.

כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?

אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.

הייטק וסטארטאפים

DATA & AI | מדברים עם מור ניצן

מור ניצן

25 פרקים

על התוכנית

ברוכים הבאים לזירת הדיונים המעמיקים ביותר על דאטה ובינה מלאכותית. בכל פרק, אארח את הא.נשים שנמצאים ונמצאות בחזית - אלו שמנסים, בונים, מתמודדים וממציאים את החיבור שבין הנתונים לבינה המלאכותית. אלו שיחות פתוחות וישירות שפורשות בפניכם את התמונה המלאה של העולם הטכנולוגי המשתנה במהירות. בפודקאסט אנחנו ניגע בעצבים החשופים של התעשייה - מדברים על מה שבאמת קורה מאחורי הקלעים. אם אתם בתעשייה, רוצים לאמץ בינה מלאכותית ולהישאר בעניינים - הצטרפו לשיחה שפויה, מעוררת השראה ומלאה בידע פרקטי. בואו לקשקש על דאטה ובינה מלאכותית בוואטסאפ: https://chat.whatsapp.com/BsvrIO9ioW97ERmc3pgPIy

האזנה לפרק הראשי באתר לכל הפרקים באתר (9)

מה זה DATA & AI | מדברים עם מור ניצן?

DATA & AI | מדברים עם מור ניצן הוא פודקאסט ישראלי בקטגוריית הייטק וסטארטאפים מאת מור ניצן. בארכיון 25 פרקים, פרק חדש בערך פעם בשבועיים, אורך פרק ממוצע כ-43 דקות.

התוכנית במספרים
קטגוריה	הייטק וסטארטאפים
פרקים בארכיון	25
תדירות (מהפרקים האחרונים)	פרק חדש בערך פעם בשבועיים
אורך פרק ממוצע (בפרקים האחרונים)	כ-43 דקות
הפרק האחרון	7 בספטמבר 2026
פרקים עם ניתוח עומק	3

עודכן: 13 בספטמבר 2026

לוח בקרה · תובנות הארכיוןכל הפרקים שנותחו מתמלול AI - מאת DATA & AI | מדברים עם מור ניצן

פרקים אחרונים שנותחו

תובנות זהב

שאלות בולטות

4.7

תובנות לפרק

תובנות הזהב מהארכיון

הדוקטרינה שהמודל בנוי סביבה: את הריקול אפשר להגדיל, אבל הפריסיז'ן חייב להיות ללא רבב - כי לסמן בטעות חשבונית אמיתית כפיקטיבית זה לעצור עסק חף מפשע, ואולי את המשק כולו.
המכונה לא מחליפה את המומחה אלא מגדילה אותו: היא שוקלת 200 פיצ'רים שבן אדם לא יכול להחזיק בראש בנקודת ההחלטה, ולכן הסניורים הופכים ל'עזר כנגד המכונה', וכלי ה-GenAI נפתחים רק למי שלא ייקח את הפלט כתורה מסיני.
תקדים משפטי: לראשונה מוגשת תביעה בבית המשפט העליון נגד מכונה, בטענה שהמודל גזען, ורגב מדגישה שתמיד יש human in the loop ואין החלטה אוטומטית לבד.
הצוואר הראשון היה טכני: לשקף (mirroring) את הדאטה מהמערכות התפעוליות הישנות לביג דאטה בענן בלי לגעת בהן, כדי לאפשר ג'וינים בין מאגרים - ולדבריה בכל שני ג'וינים מסתתרים כמה מיליארדים.
התורה שבעל פה היא הגבול של ה-AI: אם משמעות של שדה נתונים השתנתה ב-1991, שום מכונה לא תדע את זה בלי הידע הארגוני של המומחים הוותיקים.
עלות הפקת טוקן מושפעת ישירות מהשקעות בתשתית, תחזוקה וצריכת אנרגיה גבוהה.
קריאת טוקנים מתבצעת במקביל וביעילות, בעוד יצירתם דורשת עיבוד סדרתי יקר וממושך.
שימוש במודלים פתוחים מאפשר שמירה על פרטיות מידע רגיש ואימון על ידע ארגוני ייחודי.
פתיחת שיחה חדשה בכל נושא מונעת צבירת היסטוריה מיותרת שמעלה את עלות השאילתה הבאה.
היא ניהלה את האייג'נטים כמו עובדים אמיתיים: גייסה דאטה אנג'ניר ואנליסטים וירטואליים, נתנה להם מידע ארגוני, ובנתה מבנה צוות עם ראשי צוותים ואורקסטרייטור בשם מותק שקרוי על שם אמא שלה
אורקסטרייטור עם קונטקסט ווינדו נפרד לכל סאב-אייג'נט מקטין אפקט דומינו של טעויות שעוברות מאייג'נט לאייג'נט וממשיכות הלאה
כל צוות האייג'נטים עולה שבריר מעלות גיוס דאטה אנג'ניר אחד, אחרי מעבר ל-Haiku במקום Sonnet בחיסכון של כ-80% בטוקנים, שמירת קונטקסט לשעה, ואייג'נטים שרצים רק כשקוראים להם ולא ברקע
הפרודקשן עטוף בארבע שכבות הגנה: סכמת פרודקשן שקלוד אסור לגעת בה, אייג'נט דאטה-קווליטי שתפקידו לפקפק בכל נתון, הצלבה מול קטלוג המטריקות הרשמי, ו-evil-gate של טסטים לפני כל דיפלוי
מעבר ל-Cortex Analyst של Snowflake והחזקת השכבה הסמנטית ב-YAML נתנו קפיצת מדרגה גם בעלות וגם באיכות, כי ה-SQL רץ במקום בלי טלפון שבור מול קלוד

השאלות הבולטות בארכיון

פרק 21 - איך מטמיעים בינה מלאכותית בארגון לגאסי? על יוזמות ששוות מיליארדים עם דר רגב

אתה אומר AI החליף אותנו, אבל יש הרבה שאומרים שהמקצוענים הם אלה שמנהלים את ה-AI - איפה את מחליטה שהסניורים כן נכנסים, איפה שלא, ואיך הם מקבלים את האירוע הזה?

פרק 22 - איך מפסיקים לשלם כל כך הרבה על טוקנים? על הכלכלה שמאחורי הבינה המלאכותית עם ד״ר יותם ליבני

למה חברות לא מתמחרות שאילתה במחיר קבוע במקום להסתמך על מודל הטוקנים המורכב?

פרק 20 - איך בונים צוות דאטה של אג׳נטים? על ניהול והכישורים החדשים בעידן הבינה המלאכותית

מה את חושבת על המקצוע הבא של אנשי הדאטה, לאן צריך לכוון היום כדי להישאר רלוונטי?

3 פרקים = 3 מאמרים אפשריים. כל פרק בארכיון יכול להפוך למאמר עברי SEO/GEO שמדורג בגוגל ומצוטט במנועי AI.

כרטיס ביצועי התוכן המלא של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן זה הפודקאסט שלי - דברו איתי זה הפודקאסט שלך? קבל גישה לדוח

פרקים עם ניתוח מלא

סיכום מעמיק · מתוך הפרק

מודל AI אחד ברשות המיסים עוצר גניבת מע״מ של מיליארד עד שני מיליארד שקל בחודש, וכבר מוגשת נגדו תביעה בבית המשפט העליון.

דאר רגב הפכה את חשבונית ישראל למנוע שעוצר בין מיליארד לשני מיליארד שקל בחודש של חשבוניות פיקטיביות, ובזכותו המע״מ נשאר על 18% במקום לעלות. מה שמפתיע הוא שהיא לא מוכרת את זה כניצחון טכנולוגי אלא כסיפור של אנשים, צניעות ואומץ ניהולי בתוך ארגון לגאסי בן 70 שנה שרוב מערכותיו יושבות עוד על מיין-פריים. המתח האמיתי הוא בין הרצון לתפוס כל גנב לבין הפחד לעצור את המשק או לסמן עסק תמים כפיקטיבי. ומתחתיו נשארת שאלה פתוחה שכבר הגיעה לעליון: את מי בכלל תובעים כשמכונה מקבלת החלטה, ואיפה עובר קו האחריות האנושית.

הדוקטרינה שהמודל בנוי סביבה: את הריקול אפשר להגדיל, אבל הפריסיז'ן חייב להיות ללא רבב - כי לסמן בטעות חשבונית אמיתית כפיקטיבית זה לעצור עסק חף מפשע, ואולי את המשק כולו.
המכונה לא מחליפה את המומחה אלא מגדילה אותו: היא שוקלת 200 פיצ'רים שבן אדם לא יכול להחזיק בראש בנקודת ההחלטה, ולכן הסניורים הופכים ל'עזר כנגד המכונה', וכלי ה-GenAI נפתחים רק למי שלא ייקח את הפלט כתורה מסיני.
תקדים משפטי: לראשונה מוגשת תביעה בבית המשפט העליון נגד מכונה, בטענה שהמודל גזען, ורגב מדגישה שתמיד יש human in the loop ואין החלטה אוטומטית לבד.
הצוואר הראשון היה טכני: לשקף (mirroring) את הדאטה מהמערכות התפעוליות הישנות לביג דאטה בענן בלי לגעת בהן, כדי לאפשר ג'וינים בין מאגרים - ולדבריה בכל שני ג'וינים מסתתרים כמה מיליארדים.
התורה שבעל פה היא הגבול של ה-AI: אם משמעות של שדה נתונים השתנתה ב-1991, שום מכונה לא תדע את זה בלי הידע הארגוני של המומחים הוותיקים.

השאלה הבולטת בפרק

סוכם מתוך תמלול הפרק בעזרת AI. איך זה נעשה

הפרק האחרון7 בספטמבר 2026

פרק 24 - האם לתת לאג'נט לתייג דאטה? על העתיד של הדאטה אופס עם דודי מזיה ודניאל מנוחין

פרקים אחרונים

פרק 24 - האם לתת לאג'נט לתייג דאטה? על העתיד של הדאטה אופס עם דודי מזיה ודניאל מנוחין
7 בספטמבר 202639 דק׳
פרק 11 - איך נלמד את הבינה המלאכותית לדבר עם הדאטה? עתיד האנליטיקס ומקצועות הדאטה עם יוני לייטרסדורף
17 בינואר 202648 דק׳
פרק 10 - מה ההנהלה באמת רוצה? פולינה שלאין על האסטרטגיה שמאחורי הטמעת בינה מלאכותית בדאטה
11 בינואר 202644 דק׳
פרק 9 - ממיגרציה של חודשים לשבוע אחד: על מהפכת הקרסר בדאטה עם שירה סולומון ובר שוסף
28 בדצמבר 202549 דק׳
פרק 8 - הבינה המלאכותית פוגשת את החוק: המדריך הפרקטי לחיבור בין דאטה ללגאליות עם אפרת שוסטר
21 בדצמבר 202547 דק׳
פרק 7 - הסוד מאחורי תיוג הנתונים: למה זה חשוב בעיקר עכשיו עם דניאל מנוחין
10 בדצמבר 202536 דק׳
פרק 22 - איך מפסיקים לשלם כל כך הרבה על טוקנים? על הכלכלה שמאחורי הבינה המלאכותית עם ד״ר יותם ליבני
18 ביולי 202639 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
עלות השימוש במודלי שפה נגזרת מעלויות חומרה, חשמל וקירור הנדרשות לייצור טוקנים. אימוץ אסטרטגיה של הפרדת משימות בין מודלים יקרים למודלים קטנים ופתוחים מאפשר חיסכון משמעותי בהוצאות הארגוניות. הבנת ההבדל בין אינפוט לאאוטפוט חיונית לייעול התקציב, שכן כתיבת טוקנים יקרה משמעותית מקריאתם.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- עלות הפקת טוקן מושפעת ישירות מהשקעות בתשתית, תחזוקה וצריכת אנרגיה גבוהה.
- קריאת טוקנים מתבצעת במקביל וביעילות, בעוד יצירתם דורשת עיבוד סדרתי יקר וממושך.
- שימוש במודלים פתוחים מאפשר שמירה על פרטיות מידע רגיש ואימון על ידע ארגוני ייחודי.
- פתיחת שיחה חדשה בכל נושא מונעת צבירת היסטוריה מיותרת שמעלה את עלות השאילתה הבאה.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
פרק 21 - איך מטמיעים בינה מלאכותית בארגון לגאסי? על יוזמות ששוות מיליארדים עם דר רגב
6 ביולי 202641 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
דאר רגב הפכה את חשבונית ישראל למנוע שעוצר בין מיליארד לשני מיליארד שקל בחודש של חשבוניות פיקטיביות, ובזכותו המע״מ נשאר על 18% במקום לעלות. מה שמפתיע הוא שהיא לא מוכרת את זה כניצחון טכנולוגי אלא כסיפור של אנשים, צניעות ואומץ ניהולי בתוך ארגון לגאסי בן 70 שנה שרוב מערכותיו יושבות עוד על מיין-פריים. המתח האמיתי הוא בין הרצון לתפוס כל גנב לבין הפחד לעצור את המשק או לסמן עסק תמים כפיקטיבי. ומתחתיו נשארת שאלה פתוחה שכבר הגיעה לעליון: את מי בכלל תובעים כשמכונה מקבלת החלטה, ואיפה עובר קו האחריות האנושית.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- הדוקטרינה שהמודל בנוי סביבה: את הריקול אפשר להגדיל, אבל הפריסיז'ן חייב להיות ללא רבב - כי לסמן בטעות חשבונית אמיתית כפיקטיבית זה לעצור עסק חף מפשע, ואולי את המשק כולו.
- המכונה לא מחליפה את המומחה אלא מגדילה אותו: היא שוקלת 200 פיצ'רים שבן אדם לא יכול להחזיק בראש בנקודת ההחלטה, ולכן הסניורים הופכים ל'עזר כנגד המכונה', וכלי ה-GenAI נפתחים רק למי שלא ייקח את הפלט כתורה מסיני.
- תקדים משפטי: לראשונה מוגשת תביעה בבית המשפט העליון נגד מכונה, בטענה שהמודל גזען, ורגב מדגישה שתמיד יש human in the loop ואין החלטה אוטומטית לבד.
- הצוואר הראשון היה טכני: לשקף (mirroring) את הדאטה מהמערכות התפעוליות הישנות לביג דאטה בענן בלי לגעת בהן, כדי לאפשר ג'וינים בין מאגרים - ולדבריה בכל שני ג'וינים מסתתרים כמה מיליארדים.
- התורה שבעל פה היא הגבול של ה-AI: אם משמעות של שדה נתונים השתנתה ב-1991, שום מכונה לא תדע את זה בלי הידע הארגוני של המומחים הוותיקים.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
פרק 20 - איך בונים צוות דאטה של אג׳נטים? על ניהול והכישורים החדשים בעידן הבינה המלאכותית
1 ביולי 202638 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
סתיו הגיעה לסטארט-אפ בלי דאטה וורהאוס, בלי רקע טכני ובלי אף עובד, ובמקום להיתקע גייסה עובדים וירטואליים: צוות אייג'נטים עם ראשי צוותים ואורקסטרייטור בשם מותק שמנתב ביניהם. זה מערער את ההנחה שצריך לדעת לכתוב SQL כדי להרים מחלקת דאטה, כי לדבריה מה שחסר לאייג'נט הוא הקונטקסט העסקי ולא הקוד. המתח האמיתי הוא עד כמה אפשר לסמוך על מערכת כזאת בפרודקשן, ולכן היא עטפה אותה בארבע שכבות הגנה ובאייג'נט שתפקידו לפקפק בכל נתון. השאלה שנשארת פתוחה היא מה יקרה לדור הצעיר שכבר לא ילמד לכתוב קוד ולזהות איפה נופלת הטעות.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- היא ניהלה את האייג'נטים כמו עובדים אמיתיים: גייסה דאטה אנג'ניר ואנליסטים וירטואליים, נתנה להם מידע ארגוני, ובנתה מבנה צוות עם ראשי צוותים ואורקסטרייטור בשם מותק שקרוי על שם אמא שלה
- אורקסטרייטור עם קונטקסט ווינדו נפרד לכל סאב-אייג'נט מקטין אפקט דומינו של טעויות שעוברות מאייג'נט לאייג'נט וממשיכות הלאה
- כל צוות האייג'נטים עולה שבריר מעלות גיוס דאטה אנג'ניר אחד, אחרי מעבר ל-Haiku במקום Sonnet בחיסכון של כ-80% בטוקנים, שמירת קונטקסט לשעה, ואייג'נטים שרצים רק כשקוראים להם ולא ברקע
- הפרודקשן עטוף בארבע שכבות הגנה: סכמת פרודקשן שקלוד אסור לגעת בה, אייג'נט דאטה-קווליטי שתפקידו לפקפק בכל נתון, הצלבה מול קטלוג המטריקות הרשמי, ו-evil-gate של טסטים לפני כל דיפלוי
- מעבר ל-Cortex Analyst של Snowflake והחזקת השכבה הסמנטית ב-YAML נתנו קפיצת מדרגה גם בעלות וגם באיכות, כי ה-SQL רץ במקום בלי טלפון שבור מול קלוד
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.

לבעלי הפודקאסט

שיווק והכנסות מDATA & AI | מדברים עם מור ניצן: שאלות נפוצות

העמוד הזה נבנה אוטומטית מהפיד שלכם. אם אתם מנחים את התוכנית, אלה השאלות שאנחנו נשאלים הכי הרבה.

המלצה על פודקאסט: איך DATA & AI | מדברים עם מור ניצן מקבל המלצה ונמצא כאן?: פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.
כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?: השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את DATA & AI | מדברים עם מור ניצן היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.
כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?: שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 25 הפרקים של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.
למה הארכיון של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?: מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.
מה מקבלים כש-25 הפרקים של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן הופכים למגזין?: 25 פרקים = 25 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.
כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?: אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של DATA & AI | מדברים עם מור ניצן, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.