Évtizedekig a Google Shopping, a klasszikus keresőhirdetések és a display-megjelenések különálló mechanizmusokban működtek, amelyeket a marketingszakemberek kézzel szerkesztettek, részleteztek és optimalizáltak. A 2018-as Smart Shopping bevezetése ugyan már elkezdte az automatizáció felé terelni a folyamatokat, de az igazi paradigma-váltást az hozta el, amikor a Google 2021–2022-től kezdődően fokozatosan lecserélte a Smart Shopping kampányokat a Performance Max-re. Ez a váltás ma már nem opció: a Performance Max (röviden PMax) nem pusztán automatizáltabb, hanem radikálisan más módon működteti a teljes ad-tech ökoszisztémát – a kreatívokat, a liciteket, a célzásokat és az attribúciót is.
A történelmi lendület egy mesterséges intelligencia-alapú architektúra felé mutat, ahol a Google AI nem csak futtatja, hanem stratégiai szinten optimalizálja is a kampányokat – olyan mélységben, ami korábban elképzelhetetlen volt. A termékfeed válik az új kampányok magjává: nem csupán adatforrás, hanem a kreatív és üzenetgenerálás alapja, hiszen a feedből épül fel a teljes dinamikus hirdetési ökoszisztéma. A Google hivatalos best practice-jei hangsúlyozzák, hogy „a Performance Max a Google Merchant Center feedet használva növekedéshez segíti a konverziókat és értéket AI-alapú licitálással, célzással, kreatívval és attribúcióval” .
Miért különlegesek a feed alapú PMax kampányok?
A Performance Max rendkívül differenciálja magát a klasszikus kampányoktól abban, hogy a feed nem csupán formai elem, hanem minden egyes hirdetéssorozat mozgatórugója. A Google hivatalosan is ajánlja, hogy a feed legalább 6 hétig fussalon, hogy az AI elég adatot gyűjtsön és megtanulja az optimális irányt – ez a „ramp-up” periódus elegendő ahhoz, hogy az algoritmus felismerje az alacsony és magas teljesítményű termékcsoportokat .
A feed minősége szó szerint az eredmények minőségét határozza meg. A DataFeedWatch és AccelDigitalMedia tesztek is igazolják, hogy a jól optimalizált feed – megfelelő termékcímekkel, részletes attribútumokkal, GTIN/MPN információval, custom label-ekkel – akár 10–15%-os konverziónövekedést is eredményezhet PMax kampányokban . ^[Miközben korábban a kreatív és licitálási stratégia állt a fókuszban, ma már az AI többet támaszkodik a feed tartalmára: a termékinformáció, képminőség és attribútumhálózat mind-mind automatizált relevancia-deciderként szolgál.
Egyetértek a Google-irányvonallal: ha egy feedben nem szerepel GTIN vagy nem megfelelő a product_type, akkor a Google korlátozottan fogja megjeleníteni az adott terméket; ez komoly visszafogó hatással van a campaign reach-re és konverziószámlára is. Ez nem pusztán technikai pontatlanság, hanem üzleti lehetőség elvész: ha nem tökéletes a feed, nem jelenik meg a legjobb címkék, termékkategóriák vagy képek, amik eladáshoz vezethetnek.
Feed tuning a gyakorlatban: apró optimalizálások, nagy különbségek
A feed optimalizálása sokak számára adminisztratív rutinfeladatnak tűnik, azonban egy jól strukturált Merchant Center feed stratégiai eszközzé válik, ha üzleti céllal közelítünk hozzá. Minden egyes oszlop, amit feltöltesz – a terméknév (title), leírás (description), márka (brand), cikkszám (MPN), globális kereskedelmi azonosító (GTIN), terméktípus (product_type), egyedi címkék (custom_label), képek minősége és mérete – döntéseket befolyásol a kampányban. Az AI ezekből épít narratívát és célzást, gyakran még akkor is, ha nem szerepelnek közvetlenül a hirdetésszövegben. A termékcím például nemcsak keresőszóként működik, hanem kreatívként is, ha a Google úgy ítéli meg, hogy az jobban rezonál a keresői szándékkal.
Ahogy a klasszikus SEO-ban is, itt is érvényes a strukturáltság és hierarchia elve: egy jól kódolt product_type mező (pl. „Otthon > Fürdőszoba > Szaniterek > Lefolyótisztítók”) lehetővé teszi, hogy a PMax jobban tudja csoportosítani a célzásokat. A kampány intelligenciája nemcsak azt látja, hogy mit árulsz, hanem azt is, hogy mihez hasonló, mit érdemes vele együtt ajánlani, vagy milyen keresési szándék mögött lehet hasznos. Dajka Gábor tapasztalata szerint, amikor egy feedben már a címben is szerepel a termék legfontosabb jellemzője (pl. „Flexibilis cső 1.5 m ¾” – rozsdamentes”), nemcsak a konverziók nőnek, hanem az átkattintási arány is, és a relevancia miatt olcsóbb lesz az aukciós pozíció. A feed tuning tehát nem egyszerű adatkarbantartás, hanem egy olyan üzletfejlesztési aktus, amely közvetlenül befolyásolja az eredményességet. Különösen érvényes ez olyan vertikumokban, ahol szezonális igények és versenyképes árszintek dominálnak, mint például a víz-gáz-dugulás szolgáltatások eszközpiaca, vagy az otthoni karbantartáshoz kötődő B2C kategóriák.
Performance Max: a feketedoboz és a kontroll kérdése
Az egyik legtöbbet vitatott kérdés a Performance Max kapcsán az, hogy valójában mennyire transzparens, és mekkora irányítást enged a hirdetőnek. A rendszer komplex AI-alapú célzásai és attribúciós modelljei gyakran teljesen eltérnek attól, amit korábban manuálisan állítottunk volna be: az eszköz automatikusan választja meg a csatornát (YouTube, keresés, display, Gmail, Discover), a célzást (földrajzi, keresési szándék, remarketing, stb.), valamint a hirdetési kreatívokat. A hirdető gyakran csak az eredményt látja, de nem tudja pontosan, melyik elem hozta azt létre. Ez a jelenség gyakran vezet „black box” érzéshez: a döntéshozó nem tudja, mitől lett jobb vagy rosszabb az adott nap konverziós értéke.
Az igazság azonban ennél árnyaltabb. A PMax nem vakon működik, csak más nyelvet beszél. Aki ezt a nyelvet megérti – a feed struktúráját, az asset groupok logikáját, a konverziós célok és remarketing-szignálok finomhangolását – képes lesz visszavenni az irányítást. Gábor gyakorlati tapasztalata, hogy az olyan kampányok, ahol a PMax asset groupjai külön szándék-alapú klaszterekre épülnek (pl. „sürgős duguláselhárítás” vs. „vízvezeték csere ajánlat”), jelentősen jobban teljesítenek, mint az „egy feed, egy csoport” megoldások. Ráadásul, ha megfelelő konverziós eseményeket (pl. „hívás 30 másodperc felett”, „kapcsolatfelvételi űrlap elküldése”) küldünk vissza a rendszernek, a gépi tanulás sokkal pontosabban fogja értelmezni, mit tekintünk valódi üzleti értéknek. Vagyis: a feketedoboz csak annak marad sötét, aki nem nyúl hozzá sem a forráshoz, sem a visszacsatoláshoz. Aki viszont stratégiai céllal optimalizál, az a feketedobozt iránytűvé alakítja.
Zárás: a feed nem adat – hanem stratégia
A digitális marketing egyik legnagyobb illúziója volt sokáig az, hogy az adatok maguktól működnek. A Performance Max és a feed alapú kampányok forradalma azonban megmutatta, hogy az adat nem objektív, hanem értelmezési kontextuson keresztül válik hatékonnyá. Az, hogy mit írunk a címbe, hogyan kategorizáljuk a termékeket, milyen képeket használunk, vagy éppen milyen attribútumokat adunk meg, mind-mind stratégiai döntés. Ha úgy gondoljuk, hogy a PMax egy „beállít és elfelejt” kampánytípus, akkor elkerülhetetlenül alul fog teljesíteni. Ha viszont felismerjük, hogy minden feed optimalizálás, minden asset group logika, minden konverziós visszajelzés része egy átfogó kampányfilozófiának, akkor képesek leszünk olyan rendszert építeni, amely nemcsak önmagát tanítja, hanem valódi üzleti értéket termel.
A Performance Max kampányokkal ma már nem lehet „csak hirdetni” – ez már egy intelligens ökoszisztéma, ahol a gép tanul, dönt, osztályoz, és következtet. Ebben a rendszerben a legfontosabb dolog, amit adhatunk neki: jó adat. És a jó adat ma nem más, mint egy pontos, átgondolt, üzletileg célzott feed. Ez a gondolkodás különbözteti meg a középszerű kampányokat a valóban eredményes hirdetési rendszerektől. Nem arról van szó, hogy az AI elveszi a kontrollt – sokkal inkább arról, hogy újra kell tanulnunk, mit jelent az irányítás egy gépi tanulással vezérelt világban. A kérdés nem az, hogy tudunk-e PMax-ot futtatni – hanem az, hogy tudjuk-e úgy felépíteni a feedünket, hogy az üzleti gondolkodásunkat tükrözze.
Mit tegyél most: gyakorlati lépések és ajánlások
- Építs tematizált asset groupokat: legalább 3–5, egyértelmű keresési szándék-centrikus megközelítéssel.
- Optimalizáld a feedet: használj GTIN-t, precíz product_type-ot, minőségi képeket és custom_label-eket profit/szezon/terület alapján.
- Alkalmazz page feed-et az asset group-okon belül, hogy biztosítsd: a felhasználó releváns termékoldalra jut.
- Futtass asset teljesítmény riportokat: add kiemelni az alacsony, jó és best minősítésű kreatívokat, és cseréltesd azokat.
- Monitorozd és send feedback-et a Google Ads API-n keresztül: trackeld a 30+ másodperces hívásokat, lead űrlapokat, és küldd vissza.
