Google-ის ძიების მონაცემთა მეცნიერების ხელმძღვანელმა 28 ოქტომბერს რეკლამების განმთავსებლებს აცნობა, რომ მომხმარებლები Google-ს ახლა ყიდვის პროცესის ბევრად უფრო ადრეულ ეტაპზე მიმართავენ. ისინი სვამენ ვრცელ, დეტალურ კითხვებს, რომლებიც უშუალოდ შესყიდვისგან ჯერ კიდევ შორს არის. იმავე დღეს, Alphabet-ის მთავარმა ბიზნეს დირექტორმა უოლ-სტრიტს განუცხადა, რომ AI რეჟიმის (AI Mode) მოთხოვნები, რომლებიც ამ ცვლილებას განაპირობებს, Google-ს უფრო ნაკლებ შემოსავალს მოუტანს, ვიდრე ტრადიციული ძიება.

ამ ორი განცხადების შეჯერება ნათლად აჩვენებს იმ გამოწვევას, რომლის წინაშეც ფასიანი ძიების მენეჯერები 2027 წლისთვის დადგებიან. საძიებო მოთხოვნები „მარკეტინგული ძაბრის“ (Marketing Funnel) ზედა ნაწილში ჩნდება, მაშინ როდესაც Google Ads-ის ანგარიშების უმეტესობა კვლავ ძაბრის ქვედა ნაწილის, ანუ უშუალო კონვერსიების მიხედვით ფასდება. წინამდებარე სტატია აანალიზებს ამ ცვლილებებს, ადარებს ციფრებს Google-ის სხვა მონაცემებს და გვთავაზობს ოთხ კონკრეტულ ნაბიჯს, რომლებიც ანგარიშებში „შავ პარასკევამდე“ უნდა განხორციელდეს.

პოდკასტი ორგანული ძიების შესახებ

28 ოქტომბერს, Google-ის პოდკასტში „Ads Decoded“, წამყვანმა ჯინი მარვინმა აღნიშნა, რომ გადაცემა დროებით სცილდება სარეკლამო სამყაროს და ორგანულ ძიებაზე გადაერთვება. მისი სტუმარი იყო შივანი მოჰანი, Google-ის ვიცე-პრეზიდენტი მონაცემთა მეცნიერებისა და მომხმარებლის გამოცდილების კვლევის (UXR) მიმართულებით. მოჰანის გუნდი ატარებს ინდივიდუალურ ინტერვიუებს, რათა გაიგოს, რატომ აყალიბებენ მომხმარებლები კითხვებს კონკრეტული ფორმით, ხოლო მონაცემთა მეცნიერები მილიარდობით მომხმარებლის რეალურ ქცევას სწავლობენ.

მოჰანმა თავისი კარიერა ველოსიპედების დიზაინით დაიწყო, სადაც, მისი თქმით, „მხოლოდ ერთი შანსი გაქვს მომხმარებლის საჭიროებების სწორად გასაგებად“, რადგან მზა პროდუქტის შეცვლა შეუძლებელია. Google-ს კი შეუძლია ძიების ალგორითმების ყოველდღიური განახლება. ამის საპირისპიროდ, რეკლამების განმთავსებლებს, როგორც წესი, ბიუჯეტის ყოველ ციკლზე მხოლოდ ერთი შანსი აქვთ, რათა ფინანსურ დირექტორებს არხის ეფექტურობა დაუმტკიცონ.

რას ხედავს მოჰანის გუნდი

მოჰანი ამ პერიოდს ძიებისთვის „ექსპანსიურ მომენტს“ უწოდებს. მისი განმარტებით, Google-ის ისტორიის მანძილზე ადამიანებს უწევდათ თავიანთი ინტერესის „საძიებო სიტყვად“ (Keyword) თარგმნა. ეს ბარიერი ახლა ქრება, რის გამოც „ადამიანები სვამენ ბევრად უფრო გრძელ და დეტალურ კითხვებს“. რაც მთავარია, ისინი სვამენ სრულიად ახალი ტიპის კითხვებს, რომელთა დასმაზე ადრე არც კი იფიქრებდნენ.

ჯინი მარვინმა დასვა კითხვა, რომელსაც ბევრი PPC მენეჯერი დასვამდა: ხომ არ ბრუნდებიან მომხმარებლები დამატებითი კითხვებით იმიტომ, რომ პირველმა პასუხმა მოლოდინი ვერ გაამართლა? მოჰანმა ეს უარყო და განმარტა, რომ Google-ის მონაცემთა მეცნიერების პრაქტიკაში არსებობს ტერმინი „manual refinements“ (მექანიკური დაზუსტება). თუ მომხმარებელს სიტყვების დამატება უწევს, ეს ნიშნავს, რომ Google-მა თავდაპირველი განზრახვა ვერ გამოიცნო და ასეთი შემთხვევები ჯარიმდება. მისი თქმით, დამატებითი კითხვების ზრდა ახალ ინტერესს ასახავს და არა ცუდ პასუხებს.

რეკლამების განმთავსებლებისთვის ეს ქცევა მხოლოდ მომხმარებლის გამოცდილების საკითხი აღარ არის. Google-ის საძიებო რეკლამების ვიცე-პრეზიდენტის, შაში თაკურის თქმით, აშშ-ში AI რეჟიმში ეშვება მრავალეტაპიანი რეკლამები (multi-turn ads), რაც ნიშნავს, რომ რეკლამა შეიძლება გამოჩნდეს დაზუსტებულ, მომდევნო კითხვებშიც. მოჰანის თქმით, AI-სთან ერთად კითხვები ძაბრის ზედა ნაწილში ინაცვლებს — მომხმარებლები უფრო მეტს „ბრეინსტორმინგობენ“ და ინტერესდებიან, თუ როგორ უნდა მიუდგნენ ამა თუ იმ კატეგორიას ზოგადად.

მნიშვნელოვანი სტატისტიკური მონაცემები

მოჰანის თქმით, საძიებო მოთხოვნის სიგრძე სამჯერ გაიზარდა. თუმცა, Google-ის მიერ გამოქვეყნებული AI Mode-ის ანგარიში (აშშ, 2026 წლის მაისი) აზუსტებს, რომ AI რეჟიმში მოთხოვნები საშუალოდ სამჯერ უფრო გრძელია, ვიდრე ტრადიციული ძიებისას. ეს ეხება კონკრეტულად AI რეჟიმს და არა ყველა ტიპის ძიებას.

სხვა მნიშვნელოვანი მონაცემები:

  • ყოველ ექვს ძიებაში ერთი არის მულტიმოდალური (multimodal).
  • სუნდარ პიჩაის (CEO) თქმით, გლობალურად AI რეჟიმში ყოველი მეხუთე ძიება იყენებს ხმას, სურათებს ან დოკუმენტებს.
  • AI რეჟიმში რეკლამების და ორგანული პროდუქტების სიების Click-through rate (CTR) მსგავსია (Google-ის შიდა მონაცემებით, 2026 წლის აგვისტო-სექტემბერი).

მიუხედავად ამისა, Google-ს ჯერ არ გამოუქვეყნებია მონაცემები იმის შესახებ, თუ რეალურად როგორ მუშაობს რეკლამა AI რეჟიმში ტრადიციულ Shopping რეკლამებთან შედარებით. სანამ საკუთარი ანგარიშები ამას არ დაადასტურებს, ეს ინფორმაცია მხოლოდ Google-ის მტკიცებად უნდა მივიჩნიოთ.

შემოსავლები და ფასწარმოქმნა

Alphabet-ის 2026 წლის მესამე კვარტლის ანგარიშის მიხედვით, Google Search-ის შემოსავალი 63.35 მილიარდი დოლარი იყო, რაც წლიურად 12%-იანი ზრდაა (წინა კვარტლებში ზრდა 19% და 17% იყო). ფასიანი დაწკაპუნებები (paid clicks) 8%-ით გაიზარდა, ხოლო თითო დაწკაპუნების ღირებულება (CPC) 4%-ით მოიმატა.

როდესაც გაჩნდა კითხვა, თუ რატომ იზრდება საძიებო მოთხოვნების რაოდენობა უფრო სწრაფად, ვიდრე შემოსავალი, ფილიპ შინდლერმა (CBO) მიუთითა AI რეჟიმის დაბალ მონეტიზაციაზე. მისი თქმით, AI რეჟიმის მოთხოვნების უმეტესობა არის „ინკრემენტული“ და ქმნის მონეტიზაციის ახალ შესაძლებლობებს დროთა განმავლობაში.

სუნდარ პიჩაიმ ეს მომენტი მობილურ მოწყობილობებზე გადასვლის პერიოდს შეადარა, როდესაც Google-მა ჯერ მომხმარებლის გამოცდილებაზე გააკეთა აქცენტი და შემდეგ მონეტიზაციაზე. თუმცა, არსებობს ერთი განსხვავება: მობილურზე გადასვლისას CPC მცირდებოდა, ახლა კი CPC კვლავ იზრდება. რეკლამების განმთავსებლები არ იღებენ ფასდაკლებას „ძაბრის ზედა ნაწილში“ გადასვლის გამო; ისინი იღებენ ახალ ინვენტარს იმავე აუქციონის ფასად.

რეკომენდაციები ანგარიშის პარამეტრებისთვის

ჯინი მარვინის რჩევებზე დაყრდნობით, რეკომენდებულია შემდეგი ოთხი ნაბიჯის გადადგმა:

1. შეამოწმეთ წვდომა ახალ ინვენტარზე

AI რეჟიმში და AI მიმოხილვებში (AI Overviews) რეკლამები შეესაბამება როგორც კითხვას, ისე AI-ს პასუხის შინაარსს. Google-ის დოკუმენტაციის მიხედვით, ამ ადგილებზე რეკლამის გამოსაჩენად საჭიროა Broad Match ქივორდები ან უქივორდო თარგეთინგი (AI Max for Search, Performance Max, Shopping ან Dynamic Search Ads). Exact Match კვლავ იმუშავებს მიმოხილვის ზემოთ ან ქვემოთ, მაგრამ თავად მიმოხილვაში მოსახვედრად Broad Match აუცილებელია.

2. შეავსეთ Merchant Center-ის ექვსი ატრიბუტი

„შავ პარასკევამდე“ (რომელიც წელს 27 ნოემბერსაა) რეკომენდებულია Merchant Center-ში შემდეგი არასავალდებულო ველების შევსება:

  • question_and_answer
  • document_link
  • related_product
  • item_group_title
  • variant_option
  • popularity_rank

ეს მონაცემები ეხმარება Google-ს, უკეთ უპასუხოს მომხმარებლის დეტალურ კითხვებს შედარებისა და სპეციფიკაციების შესახებ.

3. შექმენით გრძელი მოთხოვნების სეგმენტი რეპორტინგში

მოახდინეთ საძიებო ტერმინების ექსპორტი და დააჯგუფეთ ისინი სიტყვების რაოდენობის მიხედვით (მაგალითად: 1-3 სიტყვა, 4-7 სიტყვა, 8 და მეტი). შეადარეთ კონვერსიის კოეფიციენტი, CPA ან ROAS და ნახეთ, რა როლს ასრულებს თითოეული ჯგუფი კონვერსიის გზაზე (conversion path). თუ გრძელი მოთხოვნები ბოლო დაწკაპუნებაზე (last click) ცუდად მუშაობს, მაგრამ ჩანს ადრეულ ეტაპებზე, ეს იქნება მტკიცებულება „ძაბრის ზედა ნაწილის“ ეფექტურობისა.

4. Landing Page-ის ოპტიმიზაცია

მომხმარებელი, რომელიც სვამს 25-სიტყვიან კითხვას კონკრეტულ სიტუაციაზე, არ განახორციელებს კონვერსიას ზოგად კატეგორიის გვერდზე. თუ იყენებთ AI Max-ის URL-ის გაფართოებას, Google თავად ირჩევს სადესანტო გვერდს. გადახედეთ თქვენს ყველაზე მაღალბიუჯეტიან გვერდებს და დარწმუნდით, რომ ისინი პასუხობენ სპეციფიკურ კითხვებს: შედარებებს, ზომებს, ფასწარმოქმნას და გამოყენების შემთხვევებს.

დასკვნა

Google ფლობს მონაცემებს და შეუძლია ცვლილებების ყოველდღიურად დანერგვა, ხოლო რეკლამების განმთავსებლებს აუქციონის გადასახადები და კვარტალური ბიუჯეტის რევიზია აქვთ. სანამ Google არ წარმოადგენს AI რეჟიმის რეკლამების ეფექტურობის მყარ მონაცემებს, AI Mode და AI Overview უნდა განიხილებოდეს როგორც სატესტო მიმართულება საკუთარი ბიუჯეტით და წარმატების საზომი კრიტერიუმებით, რათა მათ არ გააუარესონ ანგარიშის საერთო CPA.