Mariusz Lach, twórca serwisu AIsearch.pl™ oraz założyciel agencji Media Premium, to jeden z doświadczonych praktyków digital marketingu w Polsce. Od 2010 roku specjalizuje się w SEO, analityce danych, kampaniach Google Ads oraz wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. W poniższym wywiadzie dzieli się swoimi spostrzeżeniami na temat rewolucji AI w marketingu internetowym i praktycznymi wskazówkami dla firm chcących wykorzystać potencjał nowych technologii.
Czym jest rewolucja AI w marketingu i dlaczego firmy powinny się nią interesować?
To nie jest kolejny trend technologiczny, który przeminie. Mamy do czynienia z fundamentalną zmianą sposobu prowadzenia marketingu. Wartość rynku AI w marketingu wynosi obecnie 47,32 miliarda dolarów i rośnie w tempie ponad 36% rocznie.
Dla przedsiębiorców oznacza to jasny sygnał: firmy, które nie wdrożą AI, zostaną w tyle. Obecnie połowa firm już aktywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich działaniach marketingowych, a kolejne 30% planuje inwestycje w najbliższym czasie.
AI pozwala na poziom personalizacji, analizy i automatyzacji, który jeszcze kilka lat temu był niemożliwy. Małe firmy mogą dzięki temu konkurować z dużymi graczami, bo dostęp do zaawansowanych narzędzi został zdemokratyzowany.
Jak AI zmienia podejście do analizy danych w marketingu?
Tradycyjna analityka polegała na patrzeniu w przeszłość — co się stało, ile było kliknięć, jaki był współczynnik konwersji. AI wprowadza analitykę predykcyjną — możemy przewidywać, co się stanie, zanim to nastąpi.
Algorytmy machine learning analizują miliony punktów danych i wykrywają wzorce niewidoczne dla człowieka. Potrafią przewidzieć, którzy klienci są najbardziej skłonni do zakupu, kiedy najlepiej wyświetlać reklamy, jakie treści będą rezonować z daną grupą odbiorców.
W praktyce oznacza to, że decyzje marketingowe opieramy na twardych danych, nie intuicji. Firmy wykorzystujące AI do analizy notują wzrost przychodów o 3-15% i poprawę ROI o 10-20%. To realne pieniądze, które przekładają się na przewagę konkurencyjną.
Dzięki AI możemy też analizować dane nieustrukturyzowane — komentarze w mediach społecznościowych, recenzje produktów, rozmowy z obsługą klienta. Wcześniej te dane były praktycznie niemożliwe do przeanalizowania na skalę, teraz AI robi to w minuty.
Jakie praktyczne zastosowania AI w analityce wykorzystuje Pan na co dzień?
Kilka kluczowych obszarów. Automatyczna segmentacja klientów — AI grupuje użytkowników według zachowań i preferencji, co pozwala precyzyjnie dostosować przekaz do każdej grupy. Bez AI zajmowałoby to dni, z AI — minuty.
Attribution modeling — określenie, który kanał marketingowy rzeczywiście przyczynił się do sprzedaży. Tradycyjne modele atrybucji były bardzo uproszczone, AI pozwala zrozumieć pełną ścieżkę klienta.
Prognozowanie trendów — przewidywanie, jakie produkty będą popularne, kiedy nastąpi wzrost popytu, jak zmieni się rynek. To bezcenne dla planowania budżetów reklamowych i zapasów.
Wykrywanie anomalii — AI natychmiast zauważa, gdy coś odbiega od normy: nagły spadek konwersji, nietypowy ruch na stronie, problemy techniczne. Reagujemy w godziny, nie tygodnie.
Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje kampanie Google Ads?
Google Ads stało się platformą opartą na AI. Smart Bidding, Performance Max, responsywne reklamy — wszystkie te funkcje wykorzystują machine learning do optymalizacji kampanii w czasie rzeczywistym.
Algorytmy Google analizują setki sygnałów przy każdej aukcji reklamowej: urządzenie użytkownika, lokalizację, porę dnia, historię przeglądania, a nawet prawdopodobieństwo konwersji. Człowiek nigdy nie byłby w stanie przetworzyć tylu danych.
Performance Max to flagowy przykład — jedna kampania automatycznie wyświetla reklamy w Search, Display, YouTube, Gmail, Discover i Maps. AI decyduje o wszystkim: gdzie, kiedy, komu i w jakiej formie pokazać reklamę.
Czy automatyzacja w Google Ads oznacza, że specjaliści stają się zbędni?
Absolutnie nie. Rola specjalisty się zmienia, ale nie znika. Wcześniej spędzaliśmy godziny na manualnym dostosowywaniu stawek i testowaniu reklam. Dziś AI przejmuje te operacyjne zadania.
Ale ktoś musi postawić właściwe cele biznesowe, dostarczyć jakościowe kreacje, zinterpretować wyniki i podjąć strategiczne decyzje. AI nie rozumie niuansów marki, kontekstu biznesowego, specyfiki branży. To nadal wymaga ludzkiej ekspertyzy.
Co więcej, tylko 1% firm w pełni odzyskuje inwestycję w AI. Sama technologia nie wystarczy — potrzebna jest wiedza, jak ją efektywnie wykorzystać. To właśnie rola doświadczonych specjalistów.
Jak AI wspiera tworzenie treści reklamowych?
To jeden z najbardziej widowiskowych obszarów zastosowania AI. Generatywna sztuczna inteligencja potrafi tworzyć teksty reklam, nagłówki, opisy produktów, a nawet obrazy i wideo. 25% firm e-commerce już wykorzystuje AI do tworzenia opisów produktów.
W codziennej pracy używam AI do generowania dziesiątek wariantów reklam do testów, personalizacji przekazu dla różnych grup odbiorców, adaptacji treści do różnych formatów i platform.
Ale ludzka kontrola pozostaje kluczowa. AI generuje propozycje, ja je weryfikuję, edytuję i dostosowuję do tożsamości marki. To połączenie maszynowej wydajności z ludzką kreatywnością daje najlepsze rezultaty.
Jak AI wpływa na pozycjonowanie stron w Google?
SEO przechodzi podwójną rewolucję. Z jednej strony, AI zmienia narzędzia, którymi pracujemy — badanie słów kluczowych, analiza konkurencji, optymalizacja treści są teraz wspomagane przez machine learning.
Z drugiej strony, AI zmienia same wyszukiwarki. Google AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity — coraz więcej użytkowników otrzymuje odpowiedzi bezpośrednio od AI, bez klikania w strony. AI Overviews pojawiają się już w 30% zapytań.
To wymaga nowego podejścia — GEO, czyli Generative Engine Optimization. Musimy optymalizować nie tylko pod tradycyjne rankingi, ale też pod cytowanie w odpowiedziach AI. To zupełnie nowa dyscyplina, która dopiero się kształtuje.
Jakie narzędzia AI poleca Pan do codziennej pracy SEO?
Do analizy słów kluczowych i konkurencji sprawdzają się SEMrush i Ahrefs z wbudowanymi modułami AI. Przewidują potencjał fraz, analizują intencje wyszukiwania, identyfikują luki w treściach.
Do optymalizacji treści używam Surfer SEO i Clearscope — analizują ranking factors w czasie rzeczywistym i podpowiadają, jak poprawić artykuł, by lepiej rankował.
Coraz ważniejsze stają się narzędzia do monitorowania widoczności w odpowiedziach AI — śledzenie, gdzie i jak często marka jest cytowana przez ChatGPT, Perplexity czy Google AI Overviews. To nowa metryka sukcesu w SEO.
Jak zmienia się tworzenie treści w erze AI?
Paradoksalnie, AI podnosi poprzeczkę jakości treści. Internet jest zalany generycznym contentem produkowanym przez AI, więc oryginalność i ekspertyza stają się cenniejsze niż kiedykolwiek.
Google coraz bardziej priorytetuje E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Treści pisane przez ekspertów z prawdziwym doświadczeniem rankują wyżej niż generyczne artykuły.
Stosuję podejście hybrydowe — AI pomaga w researchu, strukturze i optymalizacji, ale merytoryka, przykłady z praktyki i unikalne perspektywy pochodzą od człowieka. To jedyna droga do wyrożnienia się w morzu AI-generowanych treści.
Gdzie automatyzacja AI przynosi najszybsze efekty?
Raportowanie i monitoring — zamiast spędzać godziny na kompilacji danych, AI generuje raporty automatycznie z kluczowymi wnioskami. Śledzi pozycje, wzmianki o marce, działania konkurencji i alertuje o istotnych zmianach.
Obsługa klienta — chatboty AI obsługują rutynowe zapytania 24/7, odciążając zespół i zapewniając natychmiastowe odpowiedzi. Do 2027 roku 25% firm będzie polegać na chatbotach jako głównym kanale obsługi. 75% marketerów planuje wykorzystać ChatGPT do generowania odpowiedzi dla klientów.
Testowanie A/B i optymalizacja — AI prowadzi ciągłe eksperymenty, testując dziesiątki wariantów stron, reklam i e-maili jednocześnie. Automatycznie wybiera najskuteczniejsze rozwiązania i wdraża je bez manualnej interwencji.
Personalizacja w czasie rzeczywistym — AI dostosowuje treści strony, rekomendacje produktów i komunikaty do każdego użytkownika indywidualnie, bazując na jego zachowaniu i historii interakcji.
Kluczem jest zidentyfikowanie powtarzalnych, czasochłonnych zadań i przekazanie ich AI, by ludzie mogli skupić się na pracy strategicznej i kreatywnej.
Jakie błędy najczęściej popełniają firmy wdrażające AI?
Brak strategii — wdrażanie AI dla samego wdrażania, bez jasno określonych celów i problemów do rozwiązania. To najpowszechniejszy błąd. Najpierw trzeba określić, co chcemy osiągnąć, dopiero potem szukać technologii.
Niska jakość danych — AI jest tak dobra, jak dane, na których pracuje. Brudne, niepełne, niespójne dane prowadzą do błędnych wniosków i złych decyzji. Trzeba najpierw uporządkować dane, zanim zacznie się je analizować.
Ślepa wiara w AI — modele mogą halucynować, generować przekonująco brzmiące, ale nieprawdziwe informacje. Ludzka weryfikacja jest absolutnie niezbędna, szczególnie w komunikacji z klientami i tworzeniu treści eksperckich.
Brak kompetencji w zespole — AI wymaga nowych umiejętności: od prompt engineeringu po interpretację wyników modeli. Tylko 22% marketerów wdrożyło monitoring widoczności marki w LLM. Inwestycja w szkolenia zespołu jest krytyczna.
Ignorowanie kwestii prawnych — wykorzystanie AI musi być zgodne z RODO i innymi regulacjami dotyczącymi prywatności. Wiele firm zapomina o tym aspekcie, narażając się na poważne konsekwencje.
Jaką radę dałby Pan firmom rozpoczynającym przygodę z AI w marketingu?
Zacznij od małych projektów — pilotaże pozwalają nauczyć się na błędach bez dużego ryzyka. Wybierz jeden obszar, wdroż, zmierz wyniki, wyciągnij wnioski.
Zadbaj o fundamenty — porządne dane, jasne cele biznesowe, kompetentny zespół. Bez tego najlepsza technologia nie pomoże.
Nie czekaj na idealny moment — jeśli nie integrujesz AI w strategii marketingowej, ryzykujesz pozostanie w tyle w ciągu 12-18 miesięcy. Konkurencja nie śpi.
Zachowaj równowagę — AI to narzędzie, nie cel sam w sobie. Najlepsze rezultaty daje połączenie technologii z ludzką kreatywnością i strategicznym myśleniem.
Jak wygląda przyszłość marketingu cyfrowego w perspektywie najbliższych lat?
Wyszukiwanie stanie się konwersacyjne — zamiast wpisywać słowa kluczowe, będziemy rozmawiać z AI. 82% użytkowników uważa, że wyszukiwanie oparte na AI jest bardziej pomocne niż tradycyjne.
Personalizacja osiągnie nowy poziom — każdy użytkownik będzie otrzymywał unikalne, dopasowane doświadczenie w czasie rzeczywistym.
Wideo i głos zdominują treści — 89% użytkowników chce więcej wideo od marek. Asystenci głosowi stają się codziennością, a wyszukiwanie głosowe rośnie w siłę.
Multichannel stanie się standardem — użytkownicy będą oczekiwać spójnego doświadczenia na wszystkich platformach. AI pomoże zarządzać tą złożonością i automatycznie dostosowywab treści do każdego kanału.
Ale fundamenty pozostaną niezmienne — zrozumienie klienta, dostarczanie wartości, budowanie zaufania. AI to potężne narzędzie, ale strategia i ludzka kreatywność pozostaną kluczowe.
W jaki sposób Media Premium pomaga firmom w transformacji cyfrowej?
W Media Premium łączymy wieloletnie doświadczenie z najnowszymi technologiami AI. Działamy w oparciu o dane — każdą decyzję popieramy twardymi liczbami, co pozwala klientom inwestować efektywnie i unikać kosztownych błędów.
Każdą współpracę poprzedzamy darmowym audytem i analizą potencjału. Sprawdzamy aktualną sytuację, identyfikujemy możliwości i przygotowujemy konkretną strategię działania.
Oferujemy pełne wsparcie: kampanie Google Ads z wykorzystaniem najnowszych możliwości AI, pozycjonowanie SEO uwzględniające nowe realia AI Overviews i silników odpowiedzi, zaawansowaną analitykę danych dostarczającą actionable insights.
Wiemy co działa, a w co nie warto inwestować — tę wiedzę zdobyliśmy w trakcie setek realizacji dla firm z różnych branż. Zawsze gramy do jednej bramki z klientem, bo marketing to ciągły proces wymagający partnerstwa i wzajemnego zaufania.
———
Mariusz Lach
Doświadczenie w digital marketingu od 2010 roku
Z sukcesem wspiera wiele marek w Polsce i za granicą
