Ha ChatGPT-ben vagy Perplexityben szeretnél megjelenni, hamar beleütközöl egy gyakorlati gondba. A Google-nél megszoktad, hogy a kulcsszó mellé kapsz egy havi számot, itt viszont ilyen szám nincs. Közben el kell döntened, melyik 20-30 kérdéssel foglalkozz először, és melyiket hagyd későbbre. Ehhez elég néhány közvetett jel, egy egyszerű pontozótábla és némi fegyelem a kívülről kapott becslésekkel szemben.
A cikkben három jelölést használok. A Hivatalosan igazolt a szolgáltatók saját dokumentációjára épül, a Saját tapasztalat gyakorlati megfigyelés, ami más piacon eltérhet, a Szakmai feltételezés pedig következtetés, amelyet a saját adataidon érdemes ellenőrizni.
Miért nincs keresési volumen a ChatGPT-hez és a Perplexityhez?
Azért, mert ezek a szolgáltatások nem tesznek közzé kérdésenkénti keresletadatot, így a Google Kulcsszótervezőhöz hasonló hivatalos számhoz sem tudsz hozzáférni. A kérdések ráadásul hosszúak, beszélgetésbe ágyazottak és megfogalmazásonként eltérnek, ezért egyetlen pontos mondatra számolt volumen keveset is mondana.
Hivatalosan igazolt. A Google Search Console dokumentációja szerint az AI-funkciókban megjelenő találatok adatai a Web keresési típus összesítésébe számítanak, tehát külön AI-prompt listát ott nem kapsz. A Google az AI Mode működésének leírásában említi, hogy a kérdést több részkeresésre bonthatja (query fan-out). A Bing Webmaster Tools AI-teljesítmény jelentése, ahol a fiókodban elérhető, a hivatkozásokról és az úgynevezett grounding lekérdezésekről ad adatot. Ezek a rendszer háttérkeresései, ezért nem azonosak a felhasználó eredeti kérdésével. A termékek gyorsan változnak, így a részleteket a saját fiókodban és a friss dokumentációban ellenőrizd.
Szakmai feltételezés. Mivel ugyanazt a szándékot sokan sokféleképpen írják le, az AI-motoroknál érdemesebb szándékokban gondolkodni. Ha tízféle megfogalmazás ugyanarra a döntésre vonatkozik, azt egy kérdéscsoportként kezeld a listádon.
Milyen közvetett jelekből becsülhető a kérdések kereslete?
Négy jelforrás fedi le a munka nagy részét, ezek az ügyfélszolgálati kérdések, az értékesítési hívások, a Search Console hosszú lekérdezései és a Google kulcsszóadata. Az első kettő azt mutatja, mit kérdeznek tőled a vevők, a másik kettő azt, mit keresnek az emberek a Google-ben.
Ügyfélszolgálati kérdések
Nézd át az elmúlt 3-6 hónap e-mailjeit, chatüzeneteit és jegyeit. Olyan mondatokat keress, amelyek többször visszatérnek, még ha más szavakkal is. Számold meg, hányszor bukkant fel egy kérdés, és írd le a legjellemzőbb megfogalmazást szó szerint. A vevő saját szavai sokat érnek, mert az AI-motornak is valószínűleg hasonló nyelven teszik fel a kérdést (ez szakmai feltételezés).
Értékesítési hívások
Az ajánlatkérés előtti beszélgetésekben hangzanak el a döntést megakasztó kérdések, például az, hogy mi történik, ha nem válik be a megoldás, vagy miben különbözik két lehetőség. Ha a hívásokról jegyzet vagy leirat készül, gyűjtsd ki az ellenvetéseket is. A kigyűjtés előtt vedd ki a személyes adatokat, és csak jogszerűen rögzített beszélgetéssel dolgozz.
Search Console hosszú lekérdezései
A Teljesítmény jelentésben reguláris kifejezéssel kiszűrheted a hosszabb, kérdésszerű kereséseket. Ez a szűrő a legalább hatszavas lekérdezéseket hagyja meg.
^(\S+\s+){5,}\S+$
A következő pedig a magyar kérdőszóval kezdődő lekérdezéseket mutatja.
^(hogyan|mennyi|mikor|miért|melyik|mi a|érdemes|lehet|kell)\s
Az eredmény hiányos lesz. Hivatalosan igazolt: a Google adatvédelmi okból nem minden ritka lekérdezést jelenít meg, ezért egy kisebb oldalnál pont a leghosszabb kérdések egy része kimaradhat. Az is előfordul, hogy egy kérdés hiányzik innen, miközben az ügyfeleid rendszeresen felteszik.
Google kulcsszóadat
A Kulcsszótervező, a Google Trends, valamint a találati oldal „Mások ezt kérdezték” blokkja arra jó, hogy lásd, létezik-e a téma a keresőben, és milyen a szezonalitása. Hivatalosan igazolt: a Kulcsszótervező tartományokat és összevont változatokat is mutathat, a Trends pedig relatív indexet használ, így egyik sem pontos darabszám. A nulla vagy alacsony érték a hosszú magyar kérdéseknél kevés bizonyíték, mert ezekhez gyakran egyszerűen nincs mérhető adat.
Miért megbízhatóbb a valódi ügyfélkérdés, mint bármely becsült szám?
A valódi ügyfélkérdés olyan ember mondata, aki a te piacodon, a te kínálatod közelében tényleg döntés előtt állt. A becsült szám ezzel szemben modellből, mintából vagy más adatból következtet, és jellemzően nem tudja, hogy a kérdező vevő lehet-e nálad.
Saját tapasztalat. A kis és közepes magyar vállalkozásoknál a legjobb kérdéseket általában az ügyfélszolgálat és az értékesítés ismeri. Ezek gyakran szűk, konkrét kérdések, amelyekhez a kulcsszóeszköz nem ad számot, a vásárlási döntést mégis közvetlenül érintik.
Egy kérdés, amely tízszer elhangzott az ajánlatkérők között, erősebb bizonyíték a kereslet minőségére, mint egy külső eszköz magas becslése egy általános témára. Ez az ítélet a kereslet üzleti értékére vonatkozik, a teljes piacméretről nem mond semmit. A saját mintád torzít is, mert csak azok kérdéseit látod, akik már eljutottak hozzád. Ezért kell mellé a keresőadat, ami megmutatja a tágabb érdeklődést.
Hogyan gyűjts össze 20-30 kérdést?
Indulj a saját ügyfélforrásaidból, és csak utána menj a keresőadathoz, így a lista a vevőid nyelvén áll össze.
- Exportáld az elmúlt 3-6 hónap ügyfélszolgálati és értékesítési kérdéseit egy táblázatba.
- Kérdezd meg az értékesítőt és az ügyfélszolgálatost, melyik öt kérdést hallják a legtöbbször.
- Vond össze az azonos szándékú kérdéseket, és jelöld, hány előfordulás áll mögöttük.
- Egészítsd ki a listát a Search Console hosszú lekérdezéseivel és a „Mások ezt kérdezték” blokk tartalmával.
- Húzd ki azokat a kérdéseket, amelyekre nem tudsz hitelesen válaszolni, vagy semmi közük a szolgáltatásodhoz.
- Tartsd meg a 20-30 legerősebb szándékot, és írd melléjük, a vásárlási folyamat melyik szakaszához tartoznak.
Ha van már AI-láthatósági mérésed, a promptkészletet ebből a listából építsd fel, így ugyanazokat a kérdéseket méred, amelyekre a tartalmat is készíted.
Hogyan lehet a jelekből egyszerű pontszámot készíteni?
Adj minden kérdésre 0 és 3 közötti pontot öt szempont szerint, majd súlyozd úgy, hogy a valódi ügyfélhang és az üzleti érték számítson a legtöbbet. A súlyok szakmai feltételezésen alapulnak, ezért nyugodtan igazíthatod őket a saját piacodhoz.
- V, valódi ügyfélhang (súly 3). 0 ha sosem hallottad, 1 ha egyszer, 2 ha többször, 3 ha rendszeresen előkerül.
- Ü, üzleti közelség (súly 3). 0 ha nincs kapcsolata a szolgáltatásoddal, 1 ha általános tájékozódás, 2 ha összehasonlítás, 3 ha közvetlen döntés előtti kérdés.
- S, Search Console jel (súly 2). 0 ha nincs nyoma, 1 ha rokon lekérdezés látszik, 2 ha több változat is jön, 3 ha az oldalad rendszeresen kap rá megjelenést.
- K, Google kulcsszóadat (súly 1). 0 ha nincs jel, 1 ha rokon téma látszik, 2 ha mérhető az érdeklődés, 3 ha erős és tartós.
- B, saját bizonyíték (súly 1). 0 ha csak általánosat tudsz mondani, 3 ha van saját folyamatod, adatod vagy szakmai tapasztalatod a válaszhoz.
A képlet ez, a maximális érték pedig 30 pont.
Pontszám = V×3 + Ü×3 + S×2 + K + B
Egy javasolt döntési szabály szerint 20 pont felett azonnali munka, 12 és 19 pont között következő kör, 12 alatt parkoló a kérdés helye. Egy további fék is hasznos, mert V = 0 értékkel egyetlen kérdés sem kerülhet az első csoportba, bármilyen magas a keresőadata. Először beszélj róla az értékesítővel vagy az ügyfélszolgálattal.
Hogyan néz ki a priorizáló sablon a gyakorlatban?
A sablon egy táblázat, soronként egy kérdéscsoporttal. Ezt a fejlécet másold be Google Sheetsbe vagy Excelbe.
Kérdés;Szándékcsoport;Forrás;Előfordulás;V;Ü;S;K;B;Pontszám;Következő lépés
Ha az E oszlopban van a V érték, a J2 cella képlete Google Sheetsben a következő.
=E2*3+F2*3+G2*2+H2+I2
Az alábbi három sor szemléltető példa egy képzeletbeli gázkészülék-szerviz listájából, nem valós ügyfél adata.
- „Megéri még javíttatni a 15 éves kazánt, vagy inkább cseréljem?” V=3, Ü=3, S=2, K=1, B=3, így a pontszám 26. Ez első körös téma, mert valódi döntés van mögötte, és a szerviz saját tapasztalata érdemben segít.
- „Hogyan légtelenítsem a radiátort?” V=2, Ü=0, S=2, K=2, B=3, így a pontszám 15. Hasznos tudástartalom, de ritkán vezet közvetlenül ajánlatkéréshez.
- „Melyik a legjobb gázkazán márka?” V=1, Ü=1, S=1, K=3, B=1, így a pontszám 12. Erős az általános érdeklődés, de a szerviznek kevés a megkülönböztető mondanivalója.
A példa jól mutatja, mire jó a súlyozás. Tisztán kulcsszóadat alapján a harmadik kérdés kerülhetne előre, a pontozás viszont az első kérdést teszi a lista élére.
Mely harmadik féltől származó prompt-volumen becslésekkel bánj óvatosan?
Minden olyan számmal, amelynek nem ismered a mintáját és a módszerét. A külső eszközök akkor is hasznosak lehetnek irányjelzésnek, ha a konkrét szám bizonytalan, üzleti döntést viszont önmagában ne építs rájuk.
- Panelalapú becslések. Böngészőbővítményekből vagy más adatpanelekből származó mintát vetítenek fel a teljes népességre. A panel összetétele torzíthat, és a magyar nyelvű minta jó eséllyel kicsi (szakmai feltételezés).
- Google-volumenből átszámolt adatok. Egy keresési számot alakítanak prompt-számmá feltételezett aránnyal. Ez inkább a Google-keresletet tükrözi új címkével.
- Modellel generált promptlisták. A nyelvi modell által kitalált kérdések ötletnek jók, de a létezésük önmagában nem bizonyítja, hogy valaki valóban feltette őket.
- Pontos, ellenőrizhetetlen darabszámok. Ha egy eszköz egyetlen hosszú magyar mondatra ad havi értéket, kérdezd meg, honnan származik az adat, mekkora a magyar minta, és mennyi a hibahatár.
- Globális trendek helyi kivetítése. Az angol nyelvű piacról vett arányok nem feltétlenül érvényesek egy magyar szolgáltatásra vagy iparágra.
Használható szabály, hogy a külső becslés a pontozásban legfeljebb megerősítő megjegyzés lehet. Saját pontot nem kap, és soha nem írhatja felül a valódi ügyfélhangot. Ha két eszköz nagyon eltérő számot mutat, ne átlagolj. A kettő különbsége azt jelzi, hogy a szám bizonytalan.
Honnan tudod, hogy jól állítottad fel a sorrendet?
Abból, hogy a kiemelt kérdések idővel jobb üzleti jeleket hoznak, például pontosabb ajánlatkéréseket vagy kevesebb ismétlődő ügyfélkérdést. Az AI-válaszok változékonyak, ezért egyetlen ellenőrzésből semmilyen következtetést ne vonj le, és megjelenést vagy említést egyetlen tartalom sem garantál.
Saját tapasztalat. Negyedévente érdemes újrapontozni a listát, mert az új hívások és jegyek gyorsan megmutatják, mely kérdések erősödnek. A pontszámot akkor is frissítsd, ha közben új szolgáltatást vezetsz be, vagy megváltozik a célcsoportod.
Az újrapontozásnál ezt az ellenőrzőlistát használd.
- Bekerült az elmúlt időszak öt leggyakoribb új ügyfélkérdése?
- Minden sorban ott a forrás, és az előfordulás száma is ellenőrizhető?
- Az első csoport minden kérdése mögött áll valódi ügyfélhang?
- Van a kiemelt kérdésekhez oldal, amely az első bekezdésben tömören válaszol?
- Több alkalommal, azonos módszerrel ellenőrizted az AI-motorok válaszait?
- Külön jelölted, mi saját adat, és mi külső becslés?
- Figyeled a saját méréseidben, hogy jön-e forgalom vagy ajánlatkérés AI-forrásból?
A pontos szám hiánya nem akadálya a döntésnek. A pontozás a saját bizonyítékaidat teszi összehasonlíthatóvá, és megmutatja, hol kevés még az adatod. Ha egy kérdésnél bizonytalan vagy, a következő lépés többnyire egyszerű, kérdezz rá az értékesítőnél vagy a következő ügyfélbeszélgetésben.
Források és további olvasnivalók
- Google Search Central, AI-funkciók és a webhelyed dokumentáció
- Google Search Console Súgó, Teljesítmény jelentés és reguláris kifejezéses szűrés
- Google Ads Súgó, Kulcsszótervező
- Google Trends Súgó, a Trends-adatok értelmezése
- Microsoft Bing Webmaster Tools dokumentáció, AI-teljesítmény jelentés
- OpenAI dokumentáció, ChatGPT search és az OAI-SearchBot
- Perplexity Súgóközpont, a keresés és a forrásmegjelölés működése
- A ChatGPT-hez és a Perplexityhez nincs nyilvános, kérdésenkénti volumenadat, ezért minden ilyen szám becslés.
- Az ügyfélszolgálati kérdések és az értékesítési hívások megbízhatóbb jelek, mert valódi vevők valódi mondatai.
- Öt szempontos, súlyozott pontozással 20-30 kérdés is sorba állítható, 30 pontos skálán.
- A harmadik féltől származó prompt-volument legfeljebb irányjelzésnek használd, különösen a magyar piacon.
- A sorrendet a megjelenések ismételt ellenőrzése és az új ügyfélkérdések alapján rendszeresen frissítsd.
Gyakori kérdések
Van hivatalos keresési volumen a ChatGPT-hez?
Az OpenAI nem tesz közzé a Google Kulcsszótervezőhöz hasonló, kérdésenkénti volumenadatot. A piacon látható számok ezért külső becslések, amelyeket a módszerük ismeretében érdemes értékelni.
Melyik jelre támaszkodjak a legjobban a kérdések rangsorolásakor?
A valódi ügyfélkérdésre, vagyis az ügyfélszolgálaton és az értékesítési hívásokon visszatérő mondatokra. A Search Console és a Google kulcsszóadata ezt jól kiegészíti, mert a tágabb érdeklődést mutatja.
Hány kérdéssel érdemes elindulni?
Kisebb vállalkozásnál általában 20-30 szándékcsoport elég. Ennyit még rendszeresen lehet mérni és frissíteni, és jó eséllyel lefedi a fő vásárlási döntéseket.
Kihagyhatok egy kérdést, ha a Kulcsszótervező nem mutat rá adatot?
Önmagában ez kevés ok rá, mert a hosszú magyar kérdésekhez gyakran nincs mérhető adat. Ha az ügyfeleid rendszeresen felteszik, a lista elején a helye.
Használhatok fizetős prompt-volumen eszközt?
Igen, irányjelzésnek használhatod, de kérdezz rá a mintára, a magyar adatok méretére és a módszerre. Az eredményt kezeld külső becslésként, és ne írja felül a saját ügyfélkérdéseidet.
Milyen gyakran kell újrapontozni a listát?
Negyedévente általában elég, illetve akkor, ha új szolgáltatás indul, vagy megváltozik a célcsoportod. Az új ügyfélkérdéseket érdemes folyamatosan rögzíteni, hogy a következő körben kéznél legyenek.
Források és további olvasnivalók
Ezen az oldalon a hivatalosan igazolt információt elsődleges forrásokból építjük fel; a saját tapasztalatot és a szakmai becslést mindig külön jelöljük a szövegben.