AI
Stratégia
🤖 AI Keresőoptimalizálás & Láthatóság

Hogyan tervezzünk és kezeljünk fizetett média költségvetéseket egy mesterséges intelligencia vezérelte világban

A több csatornán futó fizetett média költségvetések kezelése az egyik legfontosabb készség, amit egy PPC (pay-per-click, vagyis kattintásonként fizetett) marketinges elsajátíthat. Mindig azt mérlegeljük, hogyan osszuk el a büdzsét a különböző csatornák és kampányok között, hogyan kezeljük a hirtelen nagyobb vagy kisebb kiadási igényeket, és hogy érdemes-e napi vagy összesített költségkeretet meghatározni.

Az AI (mesterséges intelligencia) által vezérelt hirdetési platformok világában a kampányok költségvetése maradt az egyik kevés olyan eszköz, amelyet a marketingesek ténylegesen a kezükben tarthatnak. Éppen ezért érdemes odafigyelni a tervszerű és tudatos költekezésre.

Első lépésként nézzük meg az egész éves vagy kampányra szánt összösszeget, amivel dolgozhatunk. Ha túl kevés a büdzsé, nem szabad túl sok kampányra szétosztani, mert így a hirdetési platformok nem tudnak elég adatot gyűjteni és megtanulni, melyik stratégia hozza a legjobb eredményt. Nagyobb összeg esetén viszont érdemes kipróbálni új csatornákat vagy kampánytípusokat, így okosabban oszthatjuk meg a költést, és kiderülhet, melyik működik hatékonyabban. Például, ha eddig csak keresőhirdetéseket használtunk, de látjuk, hogy egyre korlátozottabbak lehetnek a lehetőségek ott, érdemes kipróbálni a Google Demand Gen-t vagy a közösségi média csatornákat, hogy kiderüljön, mennyire érik meg azok a befektetések.

Fontos, hogy az adott márka ismertségi szintjét is mérlegeljük: ha még csak most kezd épülni, akkor nagyobb hangsúlyt fektethetünk például a social prospecting-re, vagyis olyan közösségi kampányokra, amelyek új embereket szólítanak meg és felkelthetik a figyelmet. Ezekből felépíthetünk utólag célzottabb, újracélzást támogató közönségeket is. Ha viszont nehézségekbe ütközik a kreatív anyagok beszerzése vagy jóváhagyása, érdemes a költségvetést inkább a keresőhirdetésekre koncentrálni, mert ott gyorsabban lehet kampányt elindítani, és a kreatív anyagok később is beilleszthetők újabb csatornákra.

A költségvetés elosztásában ne nézzük külön-külön a csatornákat vagy kampánytípusokat, hanem mindig figyeljünk arra, hogy egy-egy eleme miként támogatja, vagy épp befolyásolja a többi teljesítményét. Például ha elindítunk egy YouTube kampányt, ami a márkát ismerteti, az segítheti a keresőhirdetések hatékonyságát azáltal, hogy a felhasználók már ismerik a terméket. Közvetlenül talán nem hoz sok konverziót a YouTube reklám, de a teljes kampányhatékonyság miatt érdemes mindkettőnek költségkeretet tartani.

Tervezéskor vegyük figyelembe az éves szezonális ingadozásokat is: mikor vannak a csúcsidőszakok, mikor csökken az érdeklődés az adott iparágban. Egy webshop például az ünnepi időszak előtt növelt költségvetéssel érheti el a legjobb eredményeket, míg egy B2B cég inkább az év elején fordít több pénzt marketingre. Érdemes megnézni történelmi adatokat, vagy használni olyan eszközöket, mint a Google Trends és a Keyword Planner, amelyek segítenek megjósolni és megérteni a kulcsszavak vagy témák időbeli alakulását.

Az életben gyakran jönnek váratlan helyzetek, amikor hirtelen módosítani kell a költségvetést: például a cég pénzügyi nehézségekkel küzd, vagy az év végi pénzfelhasználás miatt gyorsan kell elkölteni egy összeget. Ha csökkenteni kell a költést, kerüljük, hogy kis összegből túl sok kampányt futtassunk, inkább szakítsuk meg vagy szüneteltessünk egyeseket, hogy a maradék büdzsével hatékonyabbak legyünk. Ha keresőhirdetésről van szó, érdemes először a drágább egy-egy kattintásra eső költségű (CPA) kulcsszavakat csökkenteni a kampányban. Amikor viszont növelhetjük a kiadásokat, gondosan válasszuk ki, mely kampányokat érdemes támogatni, főként azokat, amelyeket a költségkeret korlátoz és amelyek hatékonyan konvertálnak.

Óvatosan növeljük az összeget, mert például keresőhirdetéseknél a széles kulcsszóegyezéseknél előfordulhat, hogy kevésbé releváns találatokra ugrik a rendszer, a közösségi médiában pedig a nagy költségnövekedések átmeneti hatékonyságbeli hanyatlást okozhatnak, miközben a rendszer megpróbálja bővíteni a célközönséget. Az is lehet, hogy a szokásos kampányokon túl érdemes új csatornákat vagy kampánytípusokat kipróbálni, ha több pénzt kell elkölteni – csak akkor mindenképp tűzzünk ki világos célokat és várakozásokat, mert az új tesztkampányok nem biztos, hogy azonnal hozzák a megszokott hatékonyságot, de hosszabb távon értékes új vevőket hozhatnak.

Sok hirdetési platform lehetővé teszi, hogy vagy egy összesített teljes büdzsét állítsunk be egy kampány teljes időtartamára, vagy hogy napi költségkeretet adjunk meg. A Google egyre több kampánytípusnál támogatja a teljes költségkeret beállítását, de a Meta, a LinkedIn és más közösségi média platformok is kínálnak mindkét lehetőséget. Általánosságban elmondható, hogy a teljes büdzsés megoldás inkább rövid kampányokhoz vagy szigorú költségkeretek esetén ideális, míg a napi költségkeret hosszabb kampányokon jobban működik. Mindkettőt figyelni kell folyamatosan, mert például a Google akár kétszeresét is elköltheti a napi költségkeretnek egy-egy nap, amit a hónap végén átlagosra hoz, hasonlóan a Meta is egy hetes időszakon belül.

Költségvetési stratégiánkat úgy alakítsuk ki, hogy egyszerre legyünk képesek fenntartani a folyamatos, jól bevált kampányokat és kipróbálni új megközelítéseket is. Lássuk ezeket összhangban, mint egy egységes, többcsatornás rendszert, és tartsuk szem előtt az egyes platformokra jellemző sajátosságokat a nagyobb pénzügyi módosítások vagy döntések előtt.

💡 AI Alapfogalmak Kezdőknek

Mi az a "Generatív AI"?

A generatív mesterséges intelligencia olyan forradalmi technológia, amely képes új tartalmat létrehozni szöveg, kép, hang vagy akár videó formájában. Míg a hagyományos AI rendszerek elsősorban felismeréssel, osztályozással vagy elemzéssel foglalkoznak, addig a generatív AI valóban "alkot" és "kreál".

Ez a technológia tanulási mintákon alapul: hatalmas adathalmazokból tanulja meg a mintázatokat, összefüggéseket és szabályszerűségeket, majd ezek alapján képes teljesen új, korábban nem létező tartalmat előállítani. Gondoljunk csak a ChatGPT-re, amely képes folyékony beszélgetésre, esszék írására vagy kódolásra, miközben egyetlen válasza sem egy előre beprogramozott sablon.

Az AI láthatóság szempontjából különösen fontos megérteni, hogy ezek a rendszerek hogyan generálnak válaszokat, mivel a modern AI keresőoptimalizálás stratégiák éppen arra épülnek, hogy tartalmainkat ezek a generatív rendszerek könnyen megtalálják, megértsék és idézzék.

A generatív AI alkalmazási területei szinte végtelenek: tartalom készítés, marketinganyagok létrehozása, ügyfélszolgálati chatbotok, programozási segédletek, kreatív művészetek - és természetesen az AI keresőoptimalizálás új világában egyre fontosabb szerepet játszik abban is, hogyan találnak meg minket a potenciális ügyfelek az AI-vezérelt keresési rendszerekben.

Mi az az LLM (Nagy Nyelvi Modell)?

A Large Language Model (LLM) - magyarul Nagy Nyelvi Modell - a mesterséges intelligencia egyik legforradalmibb vívmánya. Képzeljünk el egy rendkívül okos szoftvert, amelyet literálisan milliárd oldalas szövegen képeztek ki: könyveken, cikkeken, weboldalakon, tudományos publikációkon és még számtalan más forrásból.

Ez a hatalmas "tanulási folyamat" teszi lehetővé, hogy az LLM megértse a nyelv struktúráját, a szavak közötti kapcsolatokat, a kontextust és még a finom jelentésárnyalatokat is. Az eredmény? Egy AI, amely képes folyékony, emberre emlékeztető válaszokat adni szinte bármilyen témában.

Az olyan platformok, mint a ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Google Gemini vagy a Microsoft Copilot mind-mind LLM technológiára épülnek. Ezek a rendszerek nem egyszerűen "visszakeresnek" válaszokat egy adatbázisból - valójában megértik a kérdést, kontextusba helyezik, és generálnak egy releváns, koherens választ.

Az AI keresőoptimalizálás szempontjából az LLM-ek megértése kritikus fontosságú. Amikor tartalmainkat optimalizáljuk, már nem csak a Google hagyományos algoritmusaira gondolunk, hanem arra is, hogy egy ChatGPT vagy Perplexity AI hogyan dolgozza fel és idézi a tartalmunkat. Az AI láthatóság növelése éppen azt jelenti, hogy weboldalunkat úgy strukturáljuk, hogy ezek a nagy nyelvi modellek könnyen feldolgozzák, megértsék és válaszaikban felhasználják.

Fontos megjegyezni, hogy az LLM-ek folyamatosan fejlődnek. Minden új generáció okosabb, pontosabb és képes összetettebb feladatok megoldására - ezért az AI keresőoptimalizálási stratégiáinkat is folyamatosan frissítenünk kell a legújabb trendeknek megfelelően.

Mi az a "Prompt"?

A prompt lényegében az az utasítás, kérdés vagy bemenet, amelyet egy mesterséges intelligencia rendszernek adunk. Egyszerű példa: amikor a ChatGPT-be beírjuk, hogy "Írj egy bloggbejegyzést az AI keresőoptimalizálásról" - ez a mondat a prompt.

De a prompt ennél sokkal több is lehet! Egy jól megírt prompt tartalmazhat kontextust, stílusirányt, példákat, kért formátumot és még számos más elemet, amelyek együttesen irányítják az AI válaszát. Minél precízebb és átgondoltabb a prompt, annál jobb és relevánsabb választ kapunk.

Ennek felismeréséből született meg a Prompt Engineering - magyarul "prompttervezés" - mint önálló szakterület. A prompt engineerek olyan szakemberek, akik pontosan tudják, hogyan kell megfogalmazni az utasításokat, hogy az AI a lehető legjobb, legpontosabb és leginkább használható eredményt adja.

Az AI láthatóság és AI keresőoptimalizálás kontextusában a prompt megértése azért kulcsfontosságú, mert amikor valaki egy AI rendszernek (például ChatGPT-nek vagy Perplexity-nek) kérdést tesz fel, az ő kérdése lesz a prompt. A mi feladatunk az, hogy weboldalunkat úgy alakítsuk ki, hogy amikor az AI "eldönti" melyik forrásból válaszoljon, a mi tartalmunkat válassza.

Példák jó promptokra:

  • "Magyarázd el 10 éves gyereknek, mi az AI keresőoptimalizálás"
  • "Írj 500 szavas SEO-barát szöveget az AI láthatóságról, szakmai hangnemben"
  • "Adj 5 konkrét tippet, hogyan javíthatom weboldalamon az AI láthatóságot"

Látható, hogy mindhárom példa precíz, egyértelmű és konkrét elvárásokat fogalmaz meg. Ez pontosan az, amit mi is megtehetünk a saját tartalmainknál: egyértelműen, strukturáltan és érthetően fogalmazzuk meg az információt, hogy az AI rendszerek könnyen feldolgozzák és felhasználják válaszaikban - ezzel növelve az AI láthatóságunkat.

🚀 Kezdje el most!

Szeretnéd ha Téged ajánlana az AI?
Vágjunk bele!

Foglalj időpontot díjmentesen, és kezdjük el növelni láthatóságod az AI válaszaiban.

Árak megtekintése
24 órás válaszidő
Személyre szabott stratégia
Nincs kötelezettség