Az AI használat egyre nagyobb térhódítása alapjaiban változtatja meg a felhasználói szokásokat. Legutóbbi cikkünkben az AI Max funkcióról írtunk nektek, most pedig az AI forgalom mérésébe mélyülünk el. Tudtad, hogy a mesterséges intelligenciát használó látogatók egészen más viselkedési mintát mutatnak mint a hagyományos keresőből érkezők? Mit tehetsz, hogy a SEO-eredményeid és a kampánydöntéseid ne torzuljanak? Olvasd el cikkünket és tudd meg, hogyan érhetsz el pontosabb adatelemzést az AI korában a jobb döntések érdekében.
Az AI-forgalom térhódítása: hogyan és miért alakítja át az analitikát és a marketinget?
Bevezető gondolatok
Marketing ügynökségként az első sorból követhettük végig, ahogy az elmúlt években a marketing és a webanalitika világát egyaránt felforgatta az AI. Míg korábban a forgalmi csatornák viszonylag jól definiálható kategóriákba sorolhatók voltak, ma egy új tényező jelent meg: az AI-forgalom.
Az olyan eszközök, mint a ChatGPT, Google Gemini, a Bing Copilot vagy a Perplexity nemcsak információt szolgáltatnak a felhasználóknak, hanem gyakran tovább is irányítják őket más forrásokra, ezzel mérhető látogatásokat generálva a weboldalakon. Ez a forgalom azonban másképp viselkedik, mint a klasszikus csatornákból érkező látogatók, és ha nem különítjük el, könnyen torzíthatja a képet.
#m1-p#A jó döntések alapja a tiszta adat. ##
A kérdés tehát nem az, hogy “érdemes-e” külön kezelni az AI-forrást, hanem az, hogy hogyan tudjuk ezt megtenni, mielőtt a rossz adatok rossz döntésekhez vezetnének.
Statisztikai körkép
Az AI-alapú keresőeszközök népszerűségének robbanásszerű növekedése 2023 végétől vált igazán látványossá. A ChatGPT 2022 novemberi indulása után mindössze két hónap alatt elérte a 100 millió felhasználót, ami példátlan növekedési ütemnek számít.
A Google válaszként elindította saját AI-asszisztensét, a Geminit (korábban Bard), míg a Microsoft integrálta a ChatGPT-t a Bing keresőbe. A Perplexity AI pedig egy teljesen új kategóriát nyitott meg az AI-alapú válasz keresésben, mivel ötvözi az AI-alapú szöveges válaszokat a valós idejű forrásokra épülő webes kereséssel, így a felhasználó nem csak egyszerű találatokat kap, hanem összefoglalt, forrásokkal alátámasztott válaszokat.
#m-y#Ez a változás nem pusztán technológiai újítás - paradigmaváltást jelent a felhasználói viselkedésben. ##
Az emberek egyre gyakrabban fordulnak AI-asszisztensekhez komplex kérdésekkel, és ezek az eszközök gyakran konkrét weboldalakra mutató hivatkozásokkal válaszolnak.
Ez az új típusú forgalom azonban teljesen eltérő jellemzőkkel bír: rendkívül célzott, magas szándékú, de gyakran rövidebb munkamenetek jellemzik.
Az AI-forgalom stratégiai fontossága több tényezőre vezethető vissza:
- Először is, exponenciális növekedést mutat - számos elemzés szerint az AI-eszközök használata 2024-ben megduplázódott, és ez a trend várhatóan tovább folytatódik.
- Másodszor, ezek a látogatók gyakran magasabb vásárlási szándékkal érkeznek, mivel az AI-asszisztensek már előszűrték és kontextualizálták számukra az információt. A jövőbeli hatások pedig még ennél is jelentősebbek lehetnek.
Az iparági előrejelzések szerint 2026-ra az AI-alapú keresések aránya akár 20-30%-ra is nőhet bizonyos szektorokban. Ez azt jelenti, hogy aki ma nem készül fel erre a változásra, az holnap versenyhátrányba kerülhet.
Az AI-forgalom helyes mérése és értelmezése tehát nem opcionális - hanem kulcsfontosságú versenyképességi tényező.
Miért kritikus az adatok helyes kezelése?
Ha az AI-forgalmat nem választjuk külön a többi csatornától, az analytics adataink torzulnak.
Képzeljük el: a keresőmotoros forgalom átlagos bounce rate-je 45%, míg az AI-forrásból érkezőké akár 70% is lehet - de ez utóbbiak esetében ez nem negatív mutató, hanem a célzott információkeresés természetes következménye. Ha ezeket összekeverjük, sem a keresőoptimalizálási, sem az AI-stratégiánk nem lesz hatékony.
A rosszul szegmentált adatok rossz döntésekhez vezetnek. Alulértékeljük a valóban működő csatornákat, túlértékeljük a gyengébben teljesítőket, és végül költségvetésünket nem optimálisan allokáljuk. Az AI-forgalom elkülönítése nélkül vakon navigálunk a digitális marketing egyre komplexebbé váló világában.
Mi is az az AI forgalmi csatorna? Milyen forrásokat értünk alatta?
Amikor AI forgalmi csatornáról beszélünk, olyan látogatói forrásokat értünk alatta, amelyek valamilyen mesterséges intelligencia alapú rendszeren keresztül vezetik a felhasználót a weboldalunkra. Ezek a források alapvetően különböznek a hagyományos direkt, organikus, fizetett vagy közösségi média forgalomtól.
Milyen forrásokat értünk AI forgalmi csatorna alatt?
Nézzünk néhány konkrét példát arra, honnan/hogyan érkezhetnek a látogatók ilyen csatornákon keresztül:
- Generatív AI alapú keresőfelületek: A Google SGE (Search Generative Experience), a Bing Copilot vagy más MI-alapú keresési asszisztensek, amelyek nem csupán linkeket mutatnak, hanem összefoglalókat, válaszokat generálnak, és ezekbe ágyazva jelenhetnek meg a weboldalunkra mutató hivatkozások. (Erről ebben a blogcikkünkben írtunk bővebben: Generatív keresők, GEO: hogyan alakítja át az AI a keresési forgalmat és az online bevételi modelleket?)
- Chatbotok és virtuális asszisztensek: Felhasználók interakcióba lépnek egy chatbottal (pl. ChatGPT), amely információt gyűjt különböző weboldalakról, majd a válaszához mellékel egy forráslinket.
- Tartalom összefoglaló és -generáló platformok: Olyan MI-eszközök, amelyek weboldalakról gyűjtik az információt, összefoglalják azt, és esetleg itt is megjelennek a forráslinkek.
- Hírcsatornák és aggregátorok MI-vezérelt ajánlatai: Néhány hír- vagy tartalomaggregátor platform MI-alapú algoritmusokkal válogatja és ajánlja a tartalmakat a felhasználóknak.
#m1-p#FONTOS LÁTNI:##
Nem minden AI-forgalom értéktelen. Van, amikor kifejezetten hasznos - például, ha egy AI-asszisztens ajánlja a webshopunkat egy konkrét kérdésre. De máskor teljesen irreleváns, és ha nem szűrjük ki, akkor téves képet ad az analitikánk.
Hogyan érkeznek a látogatók AI-forrásból?
Az AI-forrásból érkező forgalom mechanizmusa alapvetően különbözik a hagyományos csatornákétól. Amikor egy felhasználó kérdést tesz fel egy AI-asszisztensnek, az eszköz feldolgozza a kérdést, kontextust épít, majd releváns forrásokat keres és ajánl. A felhasználó tehát nem egy keresési találati listából választ, hanem egy kurált, kontextualizált ajánlást kap.
Ez többlépcsős folyamat: először a felhasználó természetes nyelven fogalmazza meg igényét, majd az AI értelmezi és feldolgozza azt, harmadszor pedig az AI forrásokat ajánl - gyakran rövid összefoglalóval együtt. Végül a felhasználó, már felkészülve arra, hogy mit fog találni, kattint a linkre. Ez a mechanizmus magyarázza az AI-forgalom egyedi viselkedési mintáit.
Így szűrd ki az AI-forgalmat Google Analyticsben - módszerek és eszközök
Előnyök és veszélyek: miért kritikus a külön kezelés?
És íme a konkrét előnyök az AI-forgalom elkülönítéséből:
- Pontosabb kampányértékelés: Ha az AI-forgalmat külön kezeljük, látjuk, hogy organikus keresési kampányaink valódi teljesítménye miképpen alakul, nem keveredik bele egy teljesen eltérő viselkedésű szegmens.
- Reálisabb konverziós adatok: Az AI-forrásból érkezők gyakran más konverziós úton haladnak. Ha ezeket különválasztjuk, pontosabb képet kapunk minden csatorna valódi ROI-járól (megtérülésről, ROI = ((Bevétel - Költség) / Költség) * 100%).
- Célzottabb optimalizálás: Megértve az AI-látogatók egyedi igényeit, külön landing page-eket és tartalomstratégiát dolgozhatunk ki számukra.
- Jövőorientált stratégia: Az AI-forgalom növekedési trendjének követésével időben felkészülhetünk a piaci változásokra.
- Versenyelőny: Azok a vállalkozások, amelyek már most külön figyelik és optimalizálják AI-forgalmukat, jelentős előnyre tehetnek szert versenytársaikkal szemben.
Veszélyek, ha NEM választjuk külön:
- Torzult mérőszámok: A bounce rate, munkamenet-időtartam, oldalak/munkamenet mutató mind torzulhat, ami félrevezető értékeléshez vezet.
- Rossz költségvetés-allokáció: Ha nem értjük, melyik csatorna mennyit hoz valójában, a marketing költségvetésünket sem tudjuk hatékonyan elosztani.
- Elszalasztott lehetőségek: Az AI-forgalom gyakran magasabb értékű leadeket hoz - ha ezt nem ismerjük fel, kihasználatlan marad a potenciál.
- Hibás következtetések: Azt hihetjük, hogy egy kampány rosszul teljesít, miközben csak az AI-forgalom viselkedése húzza le az átlagokat.
Módszerek és eszközök az elkülönítéshez
Az AI-forgalom elkülönítése a Google Analyticsben elengedhetetlen a pontos adatelemzéshez. Szerencsére több módszer is létezik erre, a legegyszerűbb beállításoktól a komplexebb szegmentációkig.
Ha szeretnéd, webanalitikai szolgáltatásunkkal segítünk a beállításban és a megfelelő szűrések kialakításában - részletesen bemutatjuk, hogyan működik ez a gyakorlatban.
Most pedig következzen néhány jó gyakorlat az AI forgalom elkülönítésére:
1. Egyéni csatornacsoport létrehozása GA4-ben:
A Google Analytics 4 lehetővé teszi egyéni csatornák definiálását. Létre kell hoznunk egy új csatornát "AI Traffic" néven, és definiálnunk kell a besorolási szabályokat. Ez a módszer rugalmas, de rendszeres karbantartást igényel, ahogy új AI-platformok jelennek meg.
2. UTM paraméterek használata:
Ha lehetőségünk van befolyásolni, hogyan linkeljük tartalmainkat (például saját AI-eszközökben, API-integrációkban), használjunk dedikált UTM paramétereket. Ez a legtisztább és legmegbízhatóbb módszer, de csak azokban az esetekben működik, ahol mi irányítjuk a linket.
3. Referral source alapú szűrés:
A Google Analytics automatikusan rögzíti a referral source-t. Hozzunk létre szegmenseket vagy szűrőket az ismert AI platform domain-ek alapján.
4. Custom event tracking:
Az oldalunkon JavaScript-tel detektáljuk a referrer-t, és egyéni event-et küldünk GA4-be AI-forgalom esetén. Ez lehetővé teszi további adatok gyűjtését is, például azt, hogy pontosan melyik AI-eszközről érkezik a látogató.
5. Google Tag Manager segítségével:
GTM-ben hozzunk létre egy triggert, amely akkor aktiválódik, amikor a referrer AI-forrásra utal, és küldjön egy custom eventet vagy módosítsa a session source/medium értékeket.
6. Looker Studio egyéni riportok:
Looker Studioban (korábban Data Studio) létrehozhatunk számított mezőket, amelyek automatikusan kategorizálják a forgalmat AI- vagy nem-AI forrásként, és ez alapján külön adatvizualizációt készíthetünk.
#promobox-newsletter###
Miben különböznek az AI-forrásból érkező látogatók?
Az AI-forrásból érkező látogatók viselkedése jelentősen eltérhet a "hagyományos" forrásból érkezőkéhez képest. Ez a különbség abból adódik, hogy az MI-alapú rendszerek gyakran már egy előzetes szűrést, feldolgozást végeznek, mielőtt a felhasználót az oldalra irányítanák. Ügyfeleink adatainak elemzése során a következő főbb viselkedési különbségeket figyeltük meg:
Rövidebb munkamenet idő és magasabb visszafordulási arány (Bounce Rate):
Miért? Az MI-eszközök gyakran célzottan egyetlen kérdésre vagy problémára keresnek választ. Ha a felhasználó egyenesen ahhoz a tartalomhoz jut, amit keresett, és gyorsan megkapja az információt, nem feltétlenül fog tovább böngészni az oldalon. Ezen kívül előfordulhat, hogy az MI csak egy rövid snippetet emel ki az oldalról, és a felhasználó csak "ellenőrzésképpen" kattint át, majd azonnal távozik, miután meggyőződött az információ relevanciájáról. Hatás: Ez az alacsonyabb munkamenet idő és magasabb visszafordulási arány rontja az összesített átlagokat, és tévesen azt sugallhatja, hogy az oldalunk kevésbé releváns, mint amilyen valójában.
Alacsonyabb oldalmegtekintések/munkamenet (Pages/Session):
Miért? Hasonlóan az előző ponthoz, ha a felhasználó célzottan érkezik, kevésbé valószínű, hogy több aloldalt is megnéz. Az MI már előzetesen leszűkítette a keresést, így a felhasználó "gyors megoldást" keres, nem pedig mélyreható böngészést. Hatás: Az összesített adatokban ez szintén az átlagos oldalmegtekintések számát csökkenti.
Változó konverziós arány (és potenciálisan eltérő konverziós típusok):
Miért? Az MI-forgalom konverziós aránya mindkét irányba eltérhet a hagyományos forgalométól, a felhasználó szándékától és az MI-eszköz működésétől függően:
- Magasabb konverziós arány: Ha az MI egy "kvalifikáló szűrőként" működik, és a felhasználót már egy specifikus, jól definiált szándékkal irányítja az oldalra (pl. konkrét terméket keres, és az MI a legmegfelelőbb termékoldalra vezeti), akkor a konverziós arány kiemelkedően magas lehet. Az MI ekkor már előszűrte a kevésbé releváns érdeklődőket.
- Alacsonyabb konverziós arány: Más esetekben, különösen, ha az MI inkább általános információgyűjtési fázisban lévő felhasználót irányít át, vagy ha a felhasználó már megkapta a választ az MI-től, és csak forrásellenőrzés céljából kattint, akkor a konverziós arány alacsonyabb lehet. Az is előfordulhat, hogy az MI-eszköz által továbbított felhasználók kevésbé elkötelezettek a mi márkánk iránt, mint azok, akik közvetlenül keresnek ránk.
Hatás: Ha az MI-forgalom konverziós aránya eltér (akár magasabb, akár alacsonyabb), és nem szűrjük ki, az torzítja az összesített konverziós arányunkat, és rossz következtetésekhez vezethet az online marketing kampányok hatékonyságával kapcsolatban. Ugyanakkor érdemes megfigyelni, hogy esetleg van-e más típusú mikro-konverzió (pl. letöltés, videó megtekintés, hírlevél feliratkozás), amit az MI-forgalom jobban teljesít.
Milyen hatása van ezeknek a különbségeknek az összesített eredményekre?
Ha nem kezeljük külön az AI-forgalmat, az összesített eredményeink elmosódnak, és különböző torzulásokat tapasztalhatunk.
A rövidebb munkamenetek és a magasabb visszafordulások negatívan befolyásolják az összesített átlagokat, ami tévesen arra utalhat, hogy a weboldalunk rossz felhasználói élményt nyújt, vagy kevésbé releváns, mint valójában. Függetlenül attól, hogy az MI-forgalom konverziós rátája alacsonyabb vagy éppen kiemelkedően magasabb, a különbség elfedheti más források valós teljesítményét.
De mit jelent ez a gyakorlatban?
Ha az MI-forgalom alacsony konverziós rátájú, az "lehúzza" az összesített konverziós rátát, elfedve más, jól teljesítő források sikerét. Ha pedig az MI-forgalom magas konverziós rátájú, akkor "felhúzhatja" az összesített konverziós rátát, ami hamis képet festhet a weboldal általános hatékonyságáról, és azt sugallhatja, hogy minden forrás kiemelkedően teljesít, miközben a hagyományos csatornák valójában gyengébben szerepelnek.
A lényeg, hogy nem tudjuk, mi történik valójában, és ez félrevezető.
Az MI-forgalom által preferált tartalmak felülreprezentálódhatnak a "legjobban teljesítő" tartalmak között, de ez nem feltétlenül jelenti azt, hogy ezek a tartalmak vezetnek a legtöbb valós üzleti célú konverzióhoz az emberi felhasználók körében.
Ha fizetett hirdetéseket futtatunk, és az MI-forgalom konverziós viselkedését nem értjük (legyen az alacsony vagy magas), de nem különítjük el, akkor rossz döntéseket hozhatunk a hirdetési kiadások elosztásával kapcsolatban. Például feleslegesen költhetünk olyan kampányokra, amelyek az MI-forgalomban jól, de a valós vásárlói szegmensben rosszul teljesítenek, vagy éppen fordítva.
Kulcsfontosságú felismerések
Az AI-forgalom elkülönítésének elmulasztása többrétű problémákhoz vezet. Egyrészt torzítja a meglévő csatornák teljesítményének értékelését: az organikus keresés, a referral forgalom és más források valós hatékonyságát nem tudjuk pontosan mérni, ha egy alapvetően eltérő viselkedésű szegmens keveredik beléjük. Másrészt elszalasztjuk annak lehetőségét, hogy felismerjük és kiaknázzuk az AI-forgalom egyedi erősségeit - a magasabb konverziós rátákat, a célzottabb érdeklődést és a minőségibb leadeket.
#m1-y#A hagyományos mérőszámok - mint a bounce rate vagy a munkamenet-időtartam - félrevezetőek lehetnek AI-forgalom esetén.##
Ami más csatornánál gyenge teljesítményt jelezne, az AI-forgalomnál éppen a hatékonyság és célzottság jele lehet. Aki nem érti ezeket a különbségeket, az rossz következtetésekre jut és rossz optimalizálási döntéseket hoz.
Összegzés
Az AI-alapú forgalom megjelenése nem átmeneti trend, hanem paradigmaváltás a digitális marketingben és webanalitikában. A mesterséges intelligencia eszközök felhasználói bázisának exponenciális növekedése egy teljesen új látogatói szegmenst hozott létre, amely egyedi viselkedési mintázatokkal, eltérő engagement jellemzőkkel és gyakran magasabb konverziós potenciállal rendelkezik.
Az analitika célja mindig is az volt, hogy megbízható alapot nyújtson döntéseinkhez. Az AI-forgalom megjelenésével ez a feladat komplexebbé vált, de a kihívás egyben lehetőség is. Aki most teszi meg a lépéseket az AI-forgalom tiszta, elkülönített mérésére, az nem csupán pontosabb adatokhoz jut, hanem a digitális marketing jövőjére készül fel.
#m1-y#A JÖVŐ NEM VÁR - AZ AI-FORRÁSBÓL ÉRKEZŐ LÁTOGATÓK MÁR MOST AZ OLDALAIDON VANNAK. AZ EGYETLEN KÉRDÉS: LÁTOD-E ŐKET?##
#promobox#Ne hagyd, hogy az AI-forgalom láthatatlan maradjon az analytics adataidban.##
