AI
Stratégia
🤖 AI Keresőoptimalizálás & Láthatóság

A 8 legfontosabb PPC teljesítménymutató, amit mindenképpen kövess

A PPC (pay-per-click, vagyis kattintásalapú hirdetés) világa gyorsan változik, és nem elég már csak a felszínt kapargatni a jelentésekben. Sokszor találkozunk olyan adatokal, amelyek elsőre jól mutatnak, de valójában nem árulják el, hogy egy kampány valóban hozza-e a várt üzleti sikereket. Gondolj bele: ha csak a kattintásokat vagy az eléréseket nézed, olyan, mintha egy könyv borítóját olvasnád, de a tartalmat nem ismernéd. A vezetők ennél többet várnak — ők azokat az eredményeket akarják látni, amelyek valódi profitot, értékes lehetőségeket és hosszú távú növekedést biztosítanak.

Az online hirdetések menedzselése ma már bonyolultabb, mint valaha. A mesterséges intelligencia (AI) nemcsak a licitálást, hanem a kreatív tartalmak elkészítését is befolyásolja. A felhasználók pedig eszközről eszközre pattognak, különböző platformokat használnak, és menet közben változik a vásárlási szándékuk is. Ebben a gyorsan változó környezetben a régi, kényelmes mutatók, mint például a jó CPC (kattintásonkénti költség) vagy a magas CTR (átkattintási arány), hamar elveszítik az értéküket. Ezek ugyan jól mutathatnak a jelentésben, de keveset árulnak el arról, hogy a kampány ténylegesen hozzájárul-e a vállalat eredményességéhez.

Ebben a cikkben a PPC legfontosabb kulcsfontosságú teljesítménymutatóit (KPIs) mutatjuk be, amelyek segítségével világosan látod, hogy a kampányaid megérik-e a befektetést. Az olyan mutatók, mint a profit, növekedési hozzájárulás, ügyfél-élettartam értéke és bevételhez való hozzájárulás, jóval mélyebb és megbízhatóbb képet adnak, mint a felszínes adatok.

Az első és egyik legfontosabb KPI a profit, nem csupán a ROAS (Return On Ad Spend – hirdetési megtérülés). A ROAS megmutatja, hogy egy dollárnyi hirdetési költés után mennyi bevétel keletkezett, de ez még nem a profit, hiszen abból még le kell vonnod a termék előállítási költségeit, szállítási díjakat vagy kedvezményeket. Például egy látszólag remek 600%-os ROAS mögött állhat egy olyan kampány, ami a bevétel 70%-át felemészti költségként. Ezzel szemben egy 300%-os ROAS kampány akár kétszer annyi profitot is termelhet, ha magas árrésű termékeket értékesít. A legjobb PPC csapatok ezért már nem csak a bevételt nézik, hanem a profitot számolják ki termékszinten, és ezek alapján finomhangolják kampányaikat. Így tudnak versenyelőnyre szert tenni azoktól, akik még mindig csak a ROAS adatokban hisznek.

A második valóban fontos mutató az inkrementalitás, ami arra keresi a választ, hogy egy adott eladás tényleg a PPC kampány hatására történt-e, vagy úgyis bekövetkezett volna. Ez a mérőszám segít megkülönböztetni a tényleges üzleti hozzáadott értéket attól, amit a hirdetés csak „átcsúsztatott” az eredmények között. Például előfordulhat, hogy egy márkakampány vagy remarketing hirdetés csak átcsoportosítja a vásárlókat a különböző csatornák között, de nem hoz igazi többértékű konverziót. Az inkrementalitás méréséhez használhatnak teszteket vagy speciális elemzéseket, amik megmutatják, mi jön létre kizárólag a fizetett hirdetések által. Ez nagyon fontos, mert a cégek nem szeretnék, hogy a PPC kampányok olyan bevételt írjanak jóvá, amit amúgy is megszereztek volna.

A harmadik kulcsfontosságú mérőszám az ügyfél-élettartam értéke (Customer Lifetime Value vagy LTV). Ez azt mutatja meg, hogy egy ügyfél összesen mennyi bevételt hoz a vállalatnak az első vásárláson túl, például ha többször is visszatér vagy előfizetéses szolgáltatásokat vesz igénybe. Ez különösen fontos a SaaS (szoftver szolgáltatásként) és előfizetéses üzletekben. Ha csak az első vásárlás költségére koncentrálsz (például mennyit költöttél az ügyfélszerzésre), akkor könnyen olyan vásárlókat szerezhetsz, akik nem térnek vissza és így hosszú távon nem fenntartható a növekedés. Az előremutató PPC csapatok ezért már beépítik az LTV-t a hirdetői stratégiájukba, és akár a Google Ads rendszerébe is importálják az offline konverziós adatokat, hogy így optimalizálják a licitálást arra, hogy olyan vásárlókat szerezzenek, akik többször is vásárolnak.

A negyedik mérőszám a költség az inkrementális ügyfélszerzésre (Cost Per Incremental Acquisition, CPIA). Ez azt nézi, mennyibe kerül ténylegesen egy olyan új ügyfél megszerzése, aki csak a fizetett hirdetés miatt vásárolt. Ez nagyon fontos, mert sok kampány lehet, hogy ugyan konverziókat hoz, de azok valójában más csatornák rovására jönnek létre, vagy csak meglévő forgalmat „kanibalizálnak”. Itt ér véget a hagyományos CPA mérőszám haszna, és kezdődik a hatékony növekedési szemlélet. Ha tudod, mennyit fizetsz egy valóban új ügyfélért, jobban tudod dönteni, érdemes-e folytatni a kampányt, vagy éppen érdemes átgondolni a stratégiát.

Az ötödik mutató, a konverziós arány (conversion rate), még mindig fontos, de csak akkor, ha megfelelő kontextusban nézzük. Nem mindegy, hogy ki kattint és hol, mert egy hideg, még nem ismert vásárló például soha nem konvertál úgy, mint egy márkanévben kereső, visszatérő ügyfél. Ezért érdemes bontani a konverziós arányt célcsoportok, eszközök, földrajzi hely vagy nap különböző időszakai szerint, hogy valóban megértsük, milyen folyamatok zajlanak a háttérben. Például ha egy új, szélesebb közönséget célzó kampány indul és csökken a konverzió, az még nem feltétlenül rossz jel, mert új embereket vonzol be, akik csak ismerkednek a márkával.

A hatodik mutató a lead minősége. Sokszor a hirdetők a leadek mennyiségére koncentrálnak, és nem arra, hogy azok mennyire értékesek. De ha a leadek nagy része soha nem válik vásárlóvá, vagy még csak nem is kerül eladásra, akkor ez csak szemfényvesztés. A jó PPC szakemberek ezért a CRM rendszerből származó adatokat is beépítik a jelentéseikbe, és mérik például hogy a marketing által minősített leadek (MQL) közül mennyi válik ügyfélként is értékesített leadé (SQL). Egy ilyen megközelítéssel a hirdetések nemcsak hogy leadeket hoznak, hanem valódi bevételt is.

A hetedik, nagyon alulértékelt mérőszám az átkonvertálási idő. Különösen bonyolult vásárlási folyamatoknál, például B2B vagy komolyabb beruházást igénylő termékeknél sokszor hónapokat vesz igénybe, mire egy felhasználó dönt. Ha csak a Google által alapértelmezett 7 vagy 30 napos ablakot figyeled, könnyen alulbecsülöd a kampány értékét. Fontos ismerni ezt a tényleges időt, mert így tudsz reális retargeting (újracélzás) időszakokat meghatározni, és a vezetőkkel is mindig érdemben tudod megbeszélni az elvárásokat.

Végül a legfontosabb: a PPC kampányaidnak a bevételhez vagy az értékesítési folyamatban lévő lehetőségekhez kell hozzájárulniuk, ezt mutatja a pipeline-hoz, azaz az értékesítési csatornához vagy közvetlenül a bevételhez való hozzájárulás. Ha nem tudod összekötni a hirdetéseket az ezeken keresztül megvalósult üzleti eredményekkel, akkor csak pénzt égetsz reménykedve, hogy majd jó lesz valahogy a végeredmény. A legjobb PPC vezetők ezért a magas átkattintási arány vagy alacsony költség helyett előszeretettel mutatják meg a vezetőknek, hogy konkrétan mennyi értékes, fizető ügyfelet szereztek, mennyi a kampányok pozitív hatása a bevételre.

Persze vannak még olyan egészségi jelzőszámok is, mint a CTR, CPC vagy CPM (ezek a kattintási arányt, kattintásonkénti költséget és megjelenési költséget jelölik), amelyek segítik a kampány felügyeletét és finomhangolását. Ezek olyanok, mint a motorolaj szintje az autóban: fontosak, de nem mutatják meg önmagukban, hogy hova érdemes menned vagy mennyi pénzt hoztál ma az üzletbe.

Ha tehát valódi értéket akarsz képviselni a PPC kampányaiddal, akkor hajtsd végre ezeket a változtatásokat. Kezdd az alapok tisztázásával: milyen egy magas értékű ügyfél, mennyi idő alatt konvertál, és mely termékek hoznak magas árrést? Ezek után apránként vezess be új mutatókat, például a profit célzást vagy a CRM alapú pipeline mérést. Így egyre inkább meg fog változni a párbeszéd a vezetőkkel, akik többé nem csak a kattintásokról fognak kérdezni, hanem arról, hogyan segít az online hirdetés a valódi üzleti céljaid elérésében.

A PPC jövője egyre zajosabb lesz, a folyamatok automatizáltabbak, a felhasználói viselkedés változékonyabb. Azok, akik csak a felszínes mutatókban hisznek, egyre nehezebben tudják majd bizonyítani értéküket. Azok viszont, akik a profit, inkrementalitás, ügyfél-élettartam érték és bevétel hozzájárulás irányába mozdulnak el, könnyebben teremtenek bizalmat és biztosítanak hosszú távú kereteket. Ha a mostani jelentéseid nem mutatják meg, hogyan keresel pénzt, akkor itt az ideje, hogy változtass. Kezdd kicsiben, tanulj menet közben, és ügyelj rá, hogy minden mérőszám válaszoljon a legfontosabb kérdésre: a PPC valódi növekedést hoz vagy csak zajos, üres eredményeket?

💡 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