1.
Balassa Lilla - Klausz Melinda:
A közösségi média mérése
Hogyan elemezd a mutatókat
és hozz ki minél többet oldalaidból?
Veszprém, 2015.

2.
4
Copyright © Balassa Lilla, Klausz Melinda, 2015.
Minden jog fenntartva!
ISBN
kozossegi-media.com
A könyvet készítette:
Könyveink megrendelhetők:
a kozossegi-media.com,
a facebook.com/KlauszSocialGroup oldalakon.

3.
5
Tartalomjegyzék
A közösségi média típusai..............................................................7
Blog.............................................................................................................10
Wiki.............................................................................................................12
Videómegosztás ........................................................................................14
Social networking......................................................................................14
Aukciós oldalak.........................................................................................19
Geolokációs alkalmazások.......................................................................19
Kiterjesztett valóság platformok ............................................................20
Közösségi média mérése..............................................................23
Social Media Listening .............................................................................36
Érzelemmérés............................................................................................42
Hirdetések....................................................................................47
Hirdetések mutatószámai ........................................................................49
Hirdetések a gyakorlatban .......................................................................54
Blog ..............................................................................................57
Blog mutatószámok..................................................................................59
Blogok a gyakorlatban..............................................................................66
Facebook......................................................................................69
Facebook mutatószámok.........................................................................72
Facebook a gyakorlatban.........................................................................85

4.
6
YouTube.......................................................................................89
Youtube mutatószámok...........................................................................91
YouTube a gyakorlatban........................................................................100
Twitter........................................................................................ 103
Twitter mutatószámok...........................................................................105
Twitter a gyakorlatban............................................................................111
LinkedIn..................................................................................... 113
LinkedIn mutatószámok........................................................................115
LinkedIn a gyakorlatban........................................................................119
Google+...................................................................................... 121
Google+ mutatószámok........................................................................123
Google+ a gyakorlatban ........................................................................126
Instagram ................................................................................... 129
Instagram mutatószámok......................................................................131
Instagram a gyakorlatban.......................................................................135
Pinterest ..................................................................................... 137
Pinterest mutatószámok ........................................................................139
Pinterest a gyakorlatban.........................................................................146
Esettanulmányok ....................................................................... 149
Analitikai eszközök .................................................................... 155
Belső analitikai eszközök.......................................................................156
Külső analitikai eszközök......................................................................163
Megtérülések mérése...............................................................................163
Forrásjegyzék.............................................................................................181

5.
25
A mérés stratégiája
A felsoroltak csupán kiragadott példák a közösségi média méré-
sekből, a továbbiakban megnézzük, pontosan, milyen módszerekkel, esz-
közökkel és mutatószámokkal tudjuk mérni az egyes platformokat.
Az internet ütemes fejlődése következtében lehetőség van olyan költség-
hatékony marketing eszközök alkalmazására, amelyekkel mérhető forga-
lomnövekedést érhetnek el a vállalkozások. Nem csak kézzel fogható
árut lehet eladni webáruház segítségével, hanem szellemi terméket, szol-
gáltatást is. Ennek pedig az egyik legnagyobb virtuális helyszíne a közös-
ségi média.
A közösségi platformokon mindenképpen érdemes vizsgálni a sikeressé-
get, kimondottan egy-egy kampány során, hiszen így felmérhető, hogy
megtérült-e a befektetés, vagy jó-e az adott vállalati stratégia.
Fontos vállalati szempontból ellenőrizni a piaci partnereket és verseny-
társakat egyaránt. De a kifelé irányuló figyelem mellet nem elhanyagol-
ható az önmegfigyelés sem. A kettő együtt jár. A szervezet és a projektek
a gyakorlatban alkalmazott preferált megkülönböztetésekkel figyelhető
meg. (Véry, 2014)
A közösségi média mérése két nagy csoportra bontható: a saját te-
vékenységek és a partnerek, versenytársak mérésére. Mindkét csoport
esetében külső és belső szoftverek, eszközök egyaránt használhatók.
Ugyanazon mutatószám felhasználható a két különböző cél megvalósítá-
sára is.
A mérések kezdete előtt viszont fontos megválaszolni az alábbi kérdése-
ket:

6.
26
Vegyük sorra mi is ezeket a kérdéseket!
MIÉRT MÉRÜNK?
A legegyszerűbb válasz arra, hogy miért is méri mindenki a közösségi
oldalon való hatékonyságát, az a kíváncsiság; szeretnénk tudni, hol tar-
tunk most, mit csináltunk jól, melyik kapmány volt eredményes, mit lehet
jobban és hatékonyabban véghezvinni.
Összefoglalóan két jellemző kérdést szoktunk meghatározni a mérés
okára:
- Az adott marketingtevékenység milyen hatást vált ki másokból?
- Milyen hatást gyakorol az adott vállalatra mások tevékenysége?
Mit mérünk?
Hogyan mérünk?
Mivel mérünk?
Mire használjuk fel az
eredményeket?
Miért mérünk?

7.
27
Tehát nem elég a saját tevékenységet vizsgálni, hanem fontos, hogy má-
sok tevékenysége mennyire befolyásolja a céget/márkát. Természetes,
hogy mindenki tudni akarja, mennyit is ér, amit csinál:
- Hány felhasználót ér el az adott üzenet?
- Hány rajongóból vált ki reakciót?
- Hány ember válik potenciális ügyféllé?
- Milyen mértékben változtatja ez a profitot?
De a közösségi médiában mások is kommunikálnak, ami persze szintén
hatással van a vállalatra, amik újabb kérdéseket vetnek fel:
- Hányan beszélnek a termékről/cégről?
- Mit beszélnek pontosan?
- Hol és hogyan válik témává?
- Mennyire terelődik át az ügyfélszolgálati tevékenység a közösségi
médiára? stb.
MIT MÉRÜNK?
A közösségi médiában két dolgot lehet mérni: amit mi csinálunk, és ami
velünk történik. Tehát:
 blognál annak forgalmát és a kommenteket,
 Facebook oldalon annak mérőszámait (like, megosztás, hozzá-
szólás, kattintás…),
 Twitteren a követőket, kedvencezőket, retwittelőket és az el-
érést,
 bármely más oldalnak a saját mérőszámait.
A következő táblázatban olvashatóak az alapvető mérőszámok a
küülönböző közösségi felületeken, melyeket a későbbiekben részletesen
is áttekintünk.

8.
28
Blog Twitter Facebook Google+ YouTube LinkedIn
RSS feliratkozók Feliratkozók Rajongók Követők Feliratkozók Cég követői
Új e-mail felirat-
kozók
@válasz/ megje-
lölés
Elkötelezett fel-
használók
+1 a bejegyzésen
Csatornalátogatá-
sok
Megosztás
Hozzászólás Közvetlen üzenet Oldaltörténések Hozzászólás Videók nézettsége Csoporttagok
Hozzászólás
like-olása
Retweet
Beszélnek róla
mutató
Megjelölés Hozzászólások
Csoport kom-
munikációja
E-mail Hashtag Check-in Megosztás Linkre kattintás Linkre kattintás
Könyvjelző Linkre kattintás Linkre kattintás Linkre kattintás Oldallátogatások
Oldallátogatá-
sok
Megosztás Oldallátogatások Oldallátogatások Oldallátogatások
Tweet kedvelése
Oldal vagy be-
jegyzés like
Forrás: Kelly, Nichole: How to measure Social Media

9.
29
HOGYAN MÉRJÜNK?
A közösségi médiában a saját aktivitás mérése, vagy az adott közösségi
oldal saját eszközével történik, vagy olyan külső programmal, ami beil-
leszthető. A Google Analytics-el például bármely oldal aktivitása mér-
hető.
A mérés módja valójában a „hol és mit beszélnek rólunk” adatoknál válik
kérdésessé. Ennek a mérése lényegében úgy történik, mint a sajtófigyelés.
Össze kell állítani a bizonyos kulcsszavakat, mint a cégnév, terméknév,
cégvezető neve stb. Ugyanígy megfigyelhető egyébként a konkurencia is.
Ezt követően már csak rá kell keresni ezekre a szavakra illetve kifejezé-
sekre, olyan programmal, ami garantáltan gyorsan indexeli a fontos web-
oldalakat. Szerencsére ezeknek a szolgáltatásoknak a tárháza elég gazdag.
MIVEL MÉRJÜNK?
A közösségi média mérésekor a legfontosabb, hogy az minél gyorsabban
megvalósuljon. Vagyis ha megjelenik valami a cégről, akkor az minél
gyorsabban mérve legyen. Ezért érdemes célszoftvert használni, ezek tí-
pusaiból nagyon széles a skála. Természetesen van ingyenes és fizetős
egyaránt. Az egyszerűbb adatoknál megfelelő egy egyszerűbb ingyenes
külső program, vagy akár az adott közösségi oldal saját analitikai felülete
is. Bonyolultabb statisztikai adatok méréséhez viszont már komolyabb
szoftverre van szükség, ami általában fizetős.
MIHEZ KEZDJÜNK AZ EREDMÉNYEKKEL?
Az közösségi oldalak mérésének célja van; nem elég mérni, az eredmé-
nyeket elemezni is kell.

10.
30
A mérés segítségével felismerhetők ugyanis az esetlegesen előforduló hi-
bák, sikerek, amelyek a későbbiekben vagy korrigálhatóak, vagy fenntart-
hatóak - ez pedig a kommunikációs eszköztárat és módszertant befolyá-
solja.
Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a marketing - főleg a közösségi média
marketing - nem statikus, előre minden lépésében megtervezett, hanem
egy folyamatosan változó folyamat. (Berényi, 2014)
Mérési lehetőségek fejlődése
Az 1990-es években a látogatottsági statisztikák fő célja
(Kaushik, 2009.) a technikai jellegű információgyűjtés volt, s elsősorban
az operációs rendszerek típusait, a szerverek terhelését mérték. A látoga-
tottságmérési statisztikák újabb adatainak a látogatottsági adatok órákra,
napokra, hetekre lebontott információit tekinthetjük. Ekkor jelentek meg
a web mérésére az első „univerzálisan” elfogadott mutatószámok, mint
például a PI (Page Impression, oldalletöltés), UU (unique user, egyedi
látogatószám), vagy a PV (page View, oldallátogatás) mutatója is. A 2000-
es évek közepéig a látogatottságmérést elsősorban webmesterek, audit
cégek végezték, azonban a Google Analytics megjelenésével és ingyenes
elérhetőségével kibővült a felhasználók köre. Az Analytics a korábbi
technokrata szemlélet mellett egy új, marketingorientált megközelí-
tést helyezett előtérbe, így az interakciók elemzését emelte előtérbe, s
többek között látogatói szegmentumok és konverziós célok meghatáro-
zásával is tudott operálni.
A közösségi oldalak nyújtotta új lehetőségek (Kaushik, 2009.) – oldalba
beágyazott videó-, képtárak stb. – megjelenésével a korábbi oldalletölté-
sek mennyisége helyett az oldalon eltöltött idő és az interakciók mi-
nősége jelentik az új elemzési alapinformációkat. Ezek elemzéséhez

11.
31
azonban még nincs kiforrott mérési aparátus, a web 2.0 jelenleg nem
rendelkezik egyértelműen konceptualizált, operacionalizált és univerzális
mérési módszerrel. A különböző megközelítések, elméletek és mutató-
szám-rendszerek közös elemzési kiindulópontjának a fogyasztók által
generált tartalmakat, valamint az ezekkel kapcsolatos interakciókat te-
kinthetjük. A mérések során a hagyományos weboldalak mellett fóru-
mokat, blogokat, kommenteket, Facebook-hozzászólásokat, -csoporto-
kat, Twitterbejegyzéseket analizálnak egyesítve a kvantitatív és kvalitatív
módszertechnikákat, figyelembe véve az adott közlés pozitív, negatív,
vagy neutrális kontextusát.
Az első generációs mutatók
- Rating: adott médium használatával elért emberek száma adott
üzenettel kapcsolatban
- Affinitás: adott csoport médium iránti fogékonyságát mutatja.
Kiszámítása: adott célcsoport képviselőinek száma a médium
közönségében/médium teljes közönsége
- Affinitási index: megmutatja a célcsoport reprezentativitását az
adott médiumban. Ha az affinitási index kisebb 100%-nál, akkor
az adott célcsoport alulreprezentált a médium közönségében,
azaz kevésbé vonzó számukra a médium, mint az átlagember
számára.
Kiszámítása:
1.𝑚𝑢𝑡𝑎𝑡ó𝑒𝑙𝑒𝑚
2. 𝑚𝑢𝑡𝑎𝑡ó𝑒𝑙𝑒𝑚
𝑐é𝑙𝑐𝑠𝑜𝑝𝑜𝑟𝑡ℎ𝑜𝑧 𝑡𝑎𝑟𝑡𝑜𝑧ó 𝑚é𝑑𝑖𝑢𝑚 á𝑙𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑙é𝑟𝑡 𝑘ö𝑧ö𝑛𝑠é𝑔
𝑐é𝑙𝑐𝑠𝑜𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑡𝑒𝑙𝑗𝑒𝑠 𝑚é𝑟𝑒𝑡𝑒
= 1. mutatóe.

12.
32
𝑚é𝑑𝑖𝑢𝑚 𝑡𝑒𝑙𝑗𝑒𝑠 𝑘ö𝑧ö𝑛𝑠é𝑔é𝑛𝑒𝑘 𝑚é𝑟𝑒𝑡𝑒
𝑡𝑒𝑙𝑗𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙á𝑐𝑖ó 𝑚é𝑟𝑒𝑡𝑒
= 2. mutatóelem
- CPM/CPT (Cost per Mille/Cost per Thousand): ezer fő el-
érésének költsége az adott médiummal.
ℎ𝑖𝑟𝑑𝑒𝑡é𝑠 𝑒𝑙ℎ𝑒𝑙𝑦𝑒𝑧é𝑠é𝑛𝑒𝑘 𝑘ö𝑙𝑡𝑠é𝑔𝑒𝑡
ℎ𝑖𝑟𝑑𝑒𝑡é𝑠 á𝑙𝑡𝑎𝑙 𝑣á𝑟ℎ𝑎𝑡ó 𝑒𝑙é𝑟𝑡 𝑠𝑧𝑒𝑚é𝑙𝑦𝑒𝑘 𝑠𝑧á𝑚𝑎
∗ 100
- ROI (Return on Investment): befektetéssel nyert, vagy veszí-
tett pénzmennyiség aránya a befektetéshez viszonyítva.
𝑒𝑟𝑒𝑑𝑚é𝑛𝑦 é𝑟𝑡é𝑘𝑒
𝑘ö𝑙𝑡𝑠é𝑔 ö𝑠𝑠𝑧𝑒𝑔𝑒
- Közzétételek gyakorisága (frequency, gyakoriság): megmu-
tatja, hogy a médium által elért egyén hány alkalommal találkozhat az
adott üzenettel adott időintervallumon belül.
- Gyakoriság eloszlása: adott üzenettel, adott médiumon ke-
resztül elért célcsoport aránya (Szabó, 2000)
- Page view (PI=page impression, látogatottság, vagy oldal-
letöltés): hitelesített felhasználó által a szerverről lekért oldalak száma.
- UV (unique visitor, unique user, egyéni látogató): az adott
oldalt megtekintő egyszer már - IP cím, böngésző felismerés, süti vissza-
küldés, vagy regisztráció segítségével - beazonosított látogatók száma.
- Látogatás (visist, US=user session, session): „beazonosított
egyedi látogató által a webhelyen kezdeményezett oldalleütések száma.”

13.
33
- Látogatás hossza: „kettő, vagy több oldal letöltése között eltelt
idő másodpercben.”
- Ad view (AV): az oldal lévő hirdetési kreatívok letöltésével
csökkentett oldalletöltések száma
- Visszafordulási arány (Bounce rate): „azoknak a látogatások-
nak az aránya az összes látogatáshoz képest, ahol a látogató ugyanazon a
lapon belép majd, el is
hagyja webhelyet anélkül, hogy letöltött volna egy másik oldalt is."
- Gyakoriság: egy egyéni felhasználóra eső látogatások száma, a
célcsoport lojalitását mutatja.
- PI/látogatás: az oldalletöltések (PI) és a látogatások (visits v
sessions) aránya.
Második generációs mutatószámok
Második generációs mutatószámok kategóriájába sorolhatók többek kö-
zött a Net Promoter Score, SIM Score, Net Reputation Score, a Karma
média a közösségi reputáció, a megtérülés mutatói, mely utóbbi kategória
további hard és soft mutatókra bontható
SIM Score (Social Influence Marketing Score)
A magyarul közösségi média befolyásoló értékre fordítható mu-
tató a Razorfish által meghatározott mutatószám (Marsden, 2010.), amely
a vizsgált márkával, termékkel, vagy vállalattal kapcsolatos online inter-
akciók mértékét, hangvételét és a fogyasztók érzelmi kapcsolatát méri.
𝑚á𝑟𝑘𝑎, 𝑡𝑒𝑟𝑚é𝑘 𝑣𝑎𝑔𝑦 𝑠𝑧𝑜𝑙𝑔á𝑙𝑡𝑎𝑡á𝑠 𝑝á𝑟𝑏𝑒𝑠𝑧é𝑑𝑠𝑧á𝑚𝑎
𝑖𝑝𝑎𝑟á𝑔 𝑛𝑒𝑡𝑡ó 𝑝á𝑟𝑏𝑒𝑠𝑧é𝑑𝑠𝑧á𝑚𝑎
∗ 100

14.
34
Márka, termék, szolgáltatás párbeszédszáma:
𝑝𝑜𝑧𝑖𝑡í𝑣 + 𝑠𝑒𝑚𝑙𝑒𝑔𝑒𝑠 − 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡í𝑣 𝑝á𝑟𝑏𝑒𝑠𝑧é𝑑𝑒𝑘 𝑠𝑧á𝑚𝑎
ö𝑠𝑠𝑧𝑒𝑠 𝑝á𝑟𝑏𝑒𝑠𝑧é𝑑 𝑠𝑧á𝑚 𝑎 𝑚á𝑟𝑘á𝑣𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑝𝑐𝑠𝑜𝑙𝑎𝑡𝑏𝑎𝑛
Iparág nettó párbeszédszáma:
𝑝𝑜𝑧𝑖𝑡í𝑣 + 𝑠𝑒𝑚𝑙𝑒𝑔𝑒𝑠 − 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡í𝑣 𝑝á𝑟𝑏𝑒𝑠𝑧é𝑑𝑒𝑘 𝑠𝑧á𝑚𝑎
𝑖𝑝𝑎𝑟á𝑔𝑔𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑝𝑐𝑠𝑜𝑙𝑎𝑡𝑜𝑠 ö𝑠𝑠𝑧𝑒𝑠 𝑝á𝑟𝑏𝑒𝑠𝑧é𝑑 𝑠𝑧á𝑚𝑎
Net Promoter Score
A mutató ajánlási valószínűséget mér adott termék, szolgálta-
tás, vállalat viszonylatában. 0-10 közötti skálán (ahol 0=egyáltalán
nem, 10=100%-osan ajánlja) kérik ki a fogyasztó véleményét arról,
hogy milyen valószínűséggel ajánlja tovább a vizsgált területet. A to-
vábbajánlási érték alapján meghatározzák a válaszadók három cso-
portját, úgy mint „Ajánlók”, „Semlegesek”, valamint „Elmarasztalók”.
Amíg az utóbbi csoportba a 0-6, addig a semlegesek, vagy passzív elé-
gedettek csoportjába a 7-8 értéket választókat teszik. A mutató egysze-
rűen alkalmazható, azonban nem számol a jövőbeli potenciális vásár-
lókkal.
Közösségi reputáció mérése
A reputáció az ismeretség, elismertség, elfogadottság, megbecsült-
ség, és a jó hírnév kombinációja. Reputáció mérésre szolgáló mutatószá-
mokként a Karma Média (2010.) az alábbiakat határozza meg:
- Említéseloszlás: az adott vállalatról megjelenő vélemények
aránya az összes említéshez viszonyítva.
- Csatornaeloszlás: említések helyének megoszlása.

15.
35
- Tonalitás: említések minőségének megítélése, három kategóri-
ába (semleges (0), negatív (-1), pozitív(+1)) sorolása és ez alapján muta-
tószám generálása. A mutató hasznosságát növeli, amennyiben az emlí-
téseket - az említő, vagy az említés helyének fontosságának megfelelő -
fontossági értékekkel súlyozzuk.
Márkamegjelenések méréséhez kap-
csolódó mutatók
Share of voice (SOV): fogyasztók eléréséből való részesedés. Megmu-
tatja a vizsgált márka piaci súlyát, azaz hogy mekkora buzz-t tud elérni a
közösségi médiában.
Share of conversation (SOC): fogyasztók által folytatott párbeszédben
való részesedés. A mutató megadja, az adott márka számára témába vágó
beszélgetéseket, tapasztalatcseréket az összes említéshez viszonyítva.
Sentiment analysis: vélemény-elemzés, amelynek lényege, hogy a fo-
gyasztó termékről közölt információjának pozitív, negatív, semleges
megítélése mellett felméri az adott vélemény mögött húzódó indokokat
is.

16.
73
Like
Azoknak a száma, akik like gombbal kedvelték a megosztott bejegyzést.
Megosztások
Azoknak a száma, akik megosztották az adott bejegyzést. Egy-egy poszt
megosztásával azoknak a száma is nő, akikhez eljut a tartalom, így ennek
a mutatónak a virális terjedésben fontos szerepe van.
Kattintások
Ezt a mutatót nyilvánosan a rajongói oldalon közvetlenül nem mutatja
meg a Facebook, azonban az elkötelezettség kimutatásánal kiemelten
fontos. Aki ugyanis rákattint egy bejegyzésre, érdeklődést fejez ki a poszt
iránt.
ELKÖTELEZETT FELHASZNÁLÓK / ENGAGEMENT
USERS
Ez a mérőszám egy lépéssel tovább mutat az egyszerű rajongószámon.
Megmutatja, hogy a bejegyzések kikhez értek el valójában és hogy milyen
interakciót váltott ki belőlük, ebből ugyanis kiderül az aktív és passzív
felhasználók aránya. Az „elkötelezett felhasználók” mutató megmutatja,
hogy százalékos arányban mekkora az aktív felhasználók száma az oldal
teljes rajongóbázisához képest.
Elköteleződési ráta / Engagement Rate:
Az elköteleződési ráta egy olyan mutató, amelynek segítségével mérni le-
het a rajongó elköteleződésének mértékét. A rendelkezésre álló adatok
alapján az elköteleződési rátát kétféleképpen lehet kiszámítani:

17.
74
Elköteleződés Példa Kft. cégre nézve
Forrás: FacebookSimplyMeasured (saját szerk.)
2 189 281 el-
köteleződés
+kattintás
1 944 266 el-
kötelezett fel-
használó
60 824 156 tel-
jes elérés
89 714 961
összes megje-
lenés
Generált like-ok
Egyén jelölése
Egyén bejegyzése
Márka bejegyzése
409 000 elköteleződés
(like, hozzászólás,
megosztás)
1 800 000 kattintás
97 000 oldalkedvelés
1,1
Elköteleződés+kattintás
Elkötelezett felhasználók
27, 8
Elérés
Elköteleződés + kattintás
1, 5
Megjelenés
Elérés

18.
75
a, egyszerű Facebook elemző programmal összehasonlítható a rajongók
száma másik márkák rajongóinak számával, vagy
b, a Facebookon az elemzés menüpont adataiból számítással határozhat-
juk meg.
Elköteleződési ráta kiszámítása:
(Socialbakers, 2014; Simply Measured, 2014, 7. o.)
Az elköteleződési ráta azoknak a rajongóknak a százalékos aránya, akik-
ből interakciót (like-ot, megosztást, hozzászólást vagy kattintást) váltott
ki az adott bejegyzés azokkal szemben, akik látták azt.
Példa:
Az ábrán két légitársaság, a Lufthansa (1.240.236 rajongó) és a KLM
(2.940.250 rajongó) Facebook oldalának elköteleződési rátájának össze-
hasonlítása látható 7 és 30 napos időszakra vetítve. A grafikonról leolvas-
ható hogy a KLM sikeresebb a rajongói elköteleződésében, annak elle-
Like + Komment + Megosztás = # Elköteleződés
(
𝐿𝑖𝑘𝑒 + 𝐻𝑜𝑧𝑧á𝑠𝑧ó𝑙á𝑠 + 𝑀𝑒𝑔𝑜𝑠𝑧𝑡á𝑠 𝑎𝑧 𝑎𝑑𝑜𝑡𝑡 𝑛𝑎𝑝𝑜𝑛
𝐻𝑎𝑠ℎ𝑡𝑎𝑔𝑒𝑘 𝑠𝑧á𝑚𝑎 𝑎𝑧 𝑎𝑑𝑜𝑡𝑡 𝑛𝑎𝑝𝑜𝑛
)
𝑅𝑎𝑗𝑜𝑛𝑔ó𝑘 𝑠𝑧á𝑚𝑎 𝑎𝑧 𝑎𝑑𝑜𝑡𝑡 𝑛𝑎𝑝𝑜𝑛
100 = Á𝑡𝑙𝑎𝑔𝑜𝑠 𝑒𝑙𝑘. 𝑟á𝑡𝑎
𝐿𝑖𝑘𝑒 + 𝐻𝑜𝑧𝑧á𝑠𝑧ó𝑙á𝑠 + 𝑀𝑒𝑔𝑜𝑠𝑧𝑡á𝑠 𝑎𝑧 𝑎𝑑𝑜𝑡𝑡 𝑛𝑎𝑝𝑜𝑛× 100
𝑅𝑎𝑗𝑜𝑛𝑔ó𝑘 𝑠𝑧á𝑚𝑎 𝑎𝑧 𝑎𝑑𝑜𝑡𝑡 𝑛𝑎𝑝𝑜𝑛
= 𝑁𝑎𝑝𝑖 𝑒𝑙𝑘. 𝑟á𝑡𝑎