ChatGPT, Claude, Gemini: který AI asistent na jakou práci v PPC

Proč řešit, kterého asistenta na co použít?

Před rokem jsem AI asistenta otevíral hlavně tehdy, když jsem potřeboval rychle přeformulovat text. Dnes s ním trávím část každého pracovního dne. Projde se mnou export vyhledávacích dotazů, připraví první verzi struktury kampaně, napíše vzorec do tabulky nebo shrne report pro klienta. Za tu dobu jsem zjistil dvě věci. Asistenti se v tom, co umějí, rychle přibližují. A výsledek mnohem víc ovlivňuje, jak úkol zadám, než který nástroj zrovna použiju.

Přesto má smysl vědět, kde je který silnější. Asistenti se liší v práci s velkými soubory, v délce textu, který zvládnou najednou zpracovat, v napojení na další nástroje a v tom, jak se chovají, když něco nevědí. Pro PPC, kde se pracuje s tabulkami, čísly a krátkými texty s pevnými limity, jsou to praktické rozdíly.

Na úvod jedno upozornění. Asistenti se mění každých pár měsíců, takže nebudu psát o konkrétních verzích modelů ani o cenách. Popíšu typy práce, které v PPC řeším nejčastěji, a principy, které platí bez ohledu na to, který model je zrovna nejnovější.

V čem se ChatGPT, Claude a Gemini liší pro PPC práci?

Následující tabulka shrnuje, jak asistenty používám já. Není to žebříček, ale rozdělení práce podle toho, kde mi který sedí. U jiného člověka s jinými zvyky může vyjít jinak.

Velký praktický rozdíl je v prostředí. Gemini je zabudovaný do Google Workspace, takže pokud máte reporty v Google Sheets a podklady v Dokumentech, je po ruce bez přenášení souborů. ChatGPT a Claude jsou samostatné aplikace, do kterých soubory nahrávám, a jejich silnou stránkou je delší souvislá práce s jedním úkolem: rozebrat export, navrhnout úpravy, upravit je podle připomínek. Všichni tři dnes umějí nad nahraným souborem spustit výpočet, což je pro práci s čísly zásadní.

Jak s AI analyzovat exporty z Google Ads?

Tady mi AI ušetří nejvíc času. Typický příklad je export vyhledávacích dotazů za tři měsíce s tisíci řádků. Ručně bych ho třídil hodinu, asistent ho během pár minut rozdělí do skupin podle záměru, najde dotazy, které utrácejí bez konverzí, a navrhne kandidáty na negativní klíčová slova.

Aby výsledek dával smysl, držím se tohoto postupu:

1. Připravím čistý export. Odstraním souhrnné řádky na konci, sjednotím názvy sloupců a zkontroluji, že čísla nejsou uložená jako text. Asistenti nejčastěji chybují už při načtení souboru, například u desetinných čárek nebo sloučených buněk.
2. Popíšu kontext. Co firma prodává, které produkty jsou důležité, co je konverze a jaká je cílová cena za konverzi. Bez toho asistent třídí dotazy jen podle slov, ne podle byznysu.
3. Chci výpočet, ne odhad. Výslovně žádám, aby asistent čísla spočítal kódem nad souborem. Čísla, která napíše jen z hlavy, nepoužívám.
4. Zkontroluji součty. Celkové náklady a konverze ve výstupu musí sedět se zdrojovým exportem. Když nesedí, chyba je skoro vždy v načtení dat.
5. Rozhodnutí dělám sám. Návrh negativních slov projdu ručně. Asistent nemusí vědět, že dotaz s nulou konverzí je pro klienta strategicky důležitý nebo že konverze u něj přicházejí se zpožděním.

Stejně pracuji s reporty umístění v obsahové síti, s přehledem výkonu produktů nebo s porovnáním dvou období. Princip je pořád stejný: čistá data, kontext, výpočet kódem a kontrola člověkem. Pro hlubší kontrolu účtu se hodí projít i místa, kde velké účty nenápadně ztrácejí peníze, protože asistent sám od sebe nepozná, že problém není v datech, ale v tom, co se měří.

Jak s AI psát inzeráty, aby nebyly obecné?

Psaní inzerátů je oblast, kde je rozdíl mezi dobrým a špatným použitím AI nejvíc vidět. Když napíšu „napiš 15 nadpisů pro e-shop s kávou“, dostanu 15 vět, které by mohl použít kterýkoli e-shop s kávou. To není chyba nástroje, ale zadání.

Dobré varianty vznikají, když asistent dostane stejné podklady, jaké bych dal copywriterovi:

• Konkrétní nabídku: sortiment, ceny, dopravu, záruky, co je skutečně výjimečné.
• Odlišení od konkurence: proč by člověk měl koupit tady a ne o odkaz vedle.
• Cílovou skupinu a jejich slova: ideálně vyhledávací dotazy, kterými lidé přicházejí.
• Omezení: limity znaků pro nadpisy a popisky, zakázané výrazy, tón značky.
• Co už v účtu funguje: nejlepší stávající nadpisy, aby asistent nepsal to samé jinými slovy.

Výstup pak beru jako surovinu. Délky znaků kontroluji vždy, protože asistenti je počítají nespolehlivě, hlavně u češtiny s diakritikou. Kontroluji i tvrzení, která by mohla narazit na pravidla inzerce, typicky superlativy bez doložení nebo zdravotní tvrzení. Nejlepší výsledky mám, když asistentovi nechám napsat 30 variant a z nich vyberu deset, které upravím.

AI napíše tolik variant, kolik chcete. Rozhodnout, která z nich odpovídá značce a nabídce, musí pořád člověk.

Hodí se AI na rešerši konkurence?

Hodí, ale jen s vyhledáváním na webu a se zdroji. Asistent bez přístupu k internetu odpovídá z toho, co se naučil, a to může být rok staré nebo úplně vymyšlené. U konkurence se přitom nejvíc hodí právě aktuální informace: jaké nabídky komunikuje, jaké má ceny a dopravu, čím se snaží odlišit.

Postupuji tak, že asistentovi dám seznam konkurentů a konkrétní otázky. Například jaké hlavní sliby mají na úvodní stránce, jakou nabízejí dopravu a vrácení, jaké mají cenové hladiny u tří hlavních kategorií. Požaduji odkaz ke každému tvrzení a pár z nich náhodně ověřím. Výstup pak slouží jako podklad pro odlišení v inzerátech a pro rozhovor s klientem, ne jako hotová analýza.

Na co se asistent nehodí: na odhad rozpočtů konkurence nebo jejich výsledků v reklamě. Ta data nemá a cokoli k nim napíše, je odhad bez opory. Pro představu o konkurenci v aukci je lepší přehled aukcí v Google Ads.

Pomůže AI se strukturou kampaní?

Jako partner na přemýšlení ano. Když stavím nový účet nebo přestavuji starý, nechám asistenta navrhnout několik variant struktury a ke každé vypsat výhody a rizika. Nejde o to převzít jeho návrh, ale nepřehlédnout variantu, která mě nenapadla.

Aby návrh dával smysl, musí asistent znát totéž co já: marže jednotlivých kategorií, sezónnost, které produkty jsou prioritou, jaký je rozpočet a kolik konverzí účet měsíčně má. Struktura kampaní se má řídit byznysem a objemem dat. Příliš rozdrobený účet s malým rozpočtem nedá chytrým nabídkám dost dat na učení a asistent to sám neodhadne, pokud mu neřeknu čísla.

U automatizovaných typů kampaní, jako je Performance Max nebo vyhledávání s AI Max, se navíc mění samotná otázka. Neřeším už tolik rozdělení klíčových slov, ale to, jaká data a signály kampani dám a kde jí nastavím hranice. I tady je asistent užitečný pro kontrolní seznam, ale rozhodnutí stojí na znalosti účtu.

Jak AI využít na vzorce, skripty a reporty?

Vzorce v tabulkách a regulární výrazy jsou nejrychlejší návratnost, kterou mi AI dává. Popíšu, co chci spočítat nebo odfiltrovat, a dostanu hotový vzorec, který bych jinak dohledával. Typicky jde o výpočet podílu nákladů bez konverzí, spojení dat ze dvou exportů nebo regulární výraz pro filtr v GA4 či v Google Ads.

U skriptů pro Google Ads jsem opatrnější. Asistent napíše skript, který vypadá funkčně, ale může volat funkce, které už neexistují, nebo dělat změny jinak, než čekám. Proto každý skript nejdřív spouštím v režimu náhledu, na jednom účtu a s omezeným rozsahem. Skript, který mění nabídky nebo pozastavuje kampaně, nikdy nespouštím bez toho, abych rozuměl každému řádku.

U reportů mi AI pomáhá hlavně se shrnutím pro klienta. Dám mu čísla za období a srovnání, a on navrhne text, který vysvětlí, co se změnilo. Čísla v textu ale vždy porovnám se zdrojem a závěry upravím. Asistent má sklon vysvětlovat každý pohyb příčinou, i když jde jen o běžný výkyv.

Na hlubší práci, kdy asistent pracuje přímo se soubory v počítači nebo se napojí na data z reklamních systémů, dojde v dalších článcích. To je jiná kategorie nástrojů a zaslouží si samostatný text.

Co s daty klientů a GDPR?

Tohle je část, kterou nejde přeskočit. Export z Google Ads obvykle osobní údaje neobsahuje, ale export z CRM, seznam poptávek nebo data o objednávkách ano. A i data bez osobních údajů mohou být obchodním tajemstvím klienta.

Držím se několika pravidel:

• Firemní verze nástroje. U spotřebitelských verzí si ověřte, jestli se data mohou používat k trénování modelů, a případně to vypněte. Firemní a týmové verze to obvykle vylučují ve výchozím stavu.
• Jen data, která jsou potřeba. Před nahráním odstraním jména, e-maily, telefony a vše, co pro analýzu nepotřebuji.
• Souhlas klienta. Klient by měl vědět, že s jeho daty pracuji v AI nástrojích, a pokud to smlouva neumožňuje, nepracuji.
• Žádné přístupy. Hesla, API klíče a přístupové údaje do asistenta nepatří, ani když o ně „potřebuje“ pro napsání skriptu.

Konkrétní nastavení ochrany dat se u jednotlivých nástrojů mění, proto ho pravidelně kontroluji v jejich podmínkách. U citlivějších projektů je dobré mít interní pravidla, která schválí právník nebo pověřenec pro ochranu osobních údajů.

Jak poznat, že si asistent vymýšlí?

Asistenti nejsou zlomyslní, ale jsou ochotní. Když nevědí, často odpovědí tak, aby to znělo věrohodně. V PPC se to projevuje několika typickými způsoby:

• Přesná čísla bez zdroje. „Průměrné CTR v oboru je 3,17 %“ bez odkazu je téměř jistě vymyšlené.
• Neexistující nastavení. Návod, kde v rozhraní Google Ads kliknout na položku, která tam není, nebo už dávno není.
• Sebejisté odpovědi o novinkách. Platformy se mění rychleji, než se asistenti učí. Na otázky o novinkách odpovídají podle stavu z doby, kdy byla trénovací data uzavřena.
• Příčiny ke každému výkyvu. Asistent v datech vždy najde vysvětlení. Ne každá změna ale má příčinu, kterou stojí za to hledat.

Pomáhá jednoduchá disciplína. U faktů o platformách chci odkaz na oficiální nápovědu. U čísel chci výpočet. U doporučení chci zdůvodnění, které si můžu ověřit. A když si nejsem jistý, zeptám se druhého asistenta nebo se podívám do dokumentace.