Mariusz Lach, właściciel AIsearch.pl™ i agencji Media Premium, od 2010 roku specjalista SEO, analityk danych, specjalista Google Ads i AI, dzieli się swoimi obserwacjami na temat tego, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje każdy aspekt marketingu internetowego. W rozmowie omawiamy wpływ AI na obróbkę i analizę danych, automatyzację kampanii reklamowych, ewolucję SEO oraz przyszłość całej branży digital marketingu.
Zacznijmy od szerszej perspektywy — jak AI zmienia oblicze digital marketingu jako całości?
Jesteśmy świadkami najbardziej znaczącej transformacji w historii marketingu cyfrowego. Rynek AI w marketingu jest wyceniany na 47,32 miliarda dolarów w 2025 roku i rośnie w tempie 36,6% rocznie — do 2028 roku osiągnie 107,5 miliarda. To nie jest ewolucja, to rewolucja. Według naszych badań, 50% firm już aktywnie wykorzystuje AI, kolejne 29% planuje inwestycje w najbliższym czasie, a tylko 9,5% organizacji nie ma planów adopcji. AI fundamentalnie zmienia sposób, w jaki podchodzimy do personalizacji, analizy danych i strategii marketingowych. To przejście od reaktywnego do predykcyjnego marketingu — zamiast reagować na dane historyczne, możemy przewidywać trendy, preferencje klientów i możliwości rynkowe z niebywałą wcześniej dokładnością.
Pan jako analityk danych — jak AI zmienia podejście do obróbki i analizy danych marketingowych?
To obszar, który przeszedł najbardziej spektakularną transformację. Tradycyjnie analiza danych była procesem czasochłonnym, wymagającym manualnego przeglądania arkuszy kalkulacyjnych i tworzenia raportów. Dziś AI automatyzuje te procesy, ale co ważniejsze — odkrywa wzorce i korelacje, których człowiek nigdy by nie zauważył. Narzędzia oparte na machine learning przetwarzają ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym, identyfikując trendy, anomalie i możliwości optymalizacji. Analiza predykcyjna pozwala przewidywać zachowania użytkowników, trendy wyszukiwania i efektywność kampanii zanim jeszcze zostaną uruchomione. W Media Premium wykorzystujemy AI do analizy wielowymiarowej — łączymy dane z Google Analytics, Search Console, platform reklamowych i CRM, by uzyskać pełny obraz ścieżki klienta. AI potrafi przetworzyć miliony punktów danych i wygenerować actionable insights w ciągu minut, nie dni.
Jak konkretnie wygląda wykorzystanie AI w analizie danych w Pana codziennej pracy?
Codziennie korzystam z AI do kilku kluczowych zadań. Po pierwsze, segmentacja klientów — algorytmy clustering automatycznie grupują użytkowników według zachowań, preferencji i wartości, co pozwala na precyzyjne targetowanie. Po drugie, analiza sentymentu — AI przetwarza opinie, komentarze i wzmianki o marce, dostarczając insights o percepcji brandu. Po trzecie, attribution modeling — zaawansowane modele AI określają rzeczywisty wkład każdego kanału w konwersję, co było praktycznie niemożliwe przy tradycyjnych metodach. Po czwarte, forecasting — przewidywanie przyszłych trendów sprzedaży, ruchu i konwersji na podstawie danych historycznych i czynników zewnętrznych. Firmy, które inwestują w AI do analizy danych, notują wzrost przychodów od 3% do 15% i poprawę ROI sprzedaży o 10-20%. To nie są teoretyczne liczby — to realne wyniki, które obserwuję u moich klientów.
Przejdźmy do Google Ads — jak AI zmienia prowadzenie kampanii reklamowych?
Google Ads przeszło fundamentalną transformację dzięki AI. Smart Bidding, Performance Max, responsywne reklamy — to wszystko opiera się na machine learning. Algorytmy Google analizują miliardy sygnałów w czasie rzeczywistym: lokalizację, urządzenie, porę dnia, historię przeglądania, intencję zakupową — i automatycznie optymalizują stawki oraz kreacje. Performance Max to flagowy przykład — jedna kampania obsługuje wszystkie kanały Google: Search, Display, YouTube, Gmail, Discover, Maps. AI decyduje, gdzie i kiedy wyświetlić reklamę, jaką kreację pokazać i ile zapłacić za kliknięcie. Dla reklamodawców to oznacza mniej manualnej pracy przy optymalizacji, ale więcej pracy strategicznej — ustawienie właściwych celów, dostarczenie jakościowych assetów kreatywnych i analiza wyników na wyższym poziomie abstrakcji.
Czy to oznacza, że rola specjalisty Google Ads się zmniejsza?
Wręcz przeciwnie — zmienia się jej charakter. Wcześniej specjalista spędzał godziny na manualnym dostosowywaniu stawek, testowaniu wariantów reklam i optymalizacji słów kluczowych. Dziś AI przejmuje te operacyjne zadania, ale ekspert jest potrzebny bardziej niż kiedykolwiek do strategii, interpretacji danych i kreatywności. Muszę rozumieć, jak działają algorytmy Google, by efektywnie z nimi współpracować. Muszę umieć postawić właściwe cele biznesowe, dostarczyć odpowiednie sygnały konwersji i zinterpretować wyniki w kontekście szerszej strategii marketingowej. AI nie zastąpi ludzkiego osądu w kwestii brand safety, przekazu marketingowego czy zrozumienia niuansów branży klienta. Co więcej, tylko 1% firm w pełni odzyskuje inwestycję w generatywne AI — to pokazuje, że sama technologia nie wystarczy, potrzebna jest ekspertyza w jej wykorzystaniu.
A jak wygląda wykorzystanie AI w tworzeniu kreacji reklamowych?
To jeden z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów. AI potrafi generować teksty reklam, nagłówki, opisy, a nawet obrazy i wideo. 25% ekspertów e-commerce wykorzystuje już AI do tworzenia opisów produktów, a 67% firm raportuje poprawę jakości treści przy użyciu AI. W praktyce wykorzystuję AI do generowania wariantów reklam do testów A/B, personalizacji przekazu dla różnych segmentów, adaptacji treści do różnych formatów i platform. Ale kluczowa jest ludzka kontrola — AI generuje propozycje, ja je weryfikuję, edytuję i dostosowuję do strategii marki. Responsywne reklamy w Google Ads to doskonały przykład — dostarczam 15 nagłówków i 4 opisy, a AI automatycznie testuje kombinacje i wybiera najskuteczniejsze dla każdego użytkownika. To połączenie ludzkiej kreatywności z maszynową optymalizacją.
Porozmawiajmy o SEO — jak AI wpływa na pozycjonowanie stron?
SEO przechodzi podwójną transformację. Z jednej strony, AI zmienia sposób, w jaki pracujemy nad pozycjonowaniem — narzędzia oparte na AI pomagają w badaniu słów kluczowych, analizie konkurencji, optymalizacji treści i audytach technicznych. 82% firm planuje wykorzystać AI w swoich strategiach SEO. Z drugiej strony, AI zmienia same wyszukiwarki — Google AI Overviews, ChatGPT Search, Perplexity fundamentalnie zmieniają sposób, w jaki użytkownicy szukają i konsumują informacje. AI Overviews pojawiają się już w 30% zapytań na desktopie, a 88% z nich to zapytania informacyjne. To tworzy nową dyscyplinę — GEO, czyli Generative Engine Optimization, która uzupełnia tradycyjne SEO. Musimy optymalizować nie tylko pod tradycyjne rankingi, ale też pod cytowanie w odpowiedziach AI.
Jakie konkretnie narzędzia AI wykorzystuje Pan w codziennej pracy SEO?
Arsenał narzędzi jest szeroki i ciągle rośnie. Do analizy słów kluczowych i konkurencji wykorzystuję platformy jak SEMrush i Ahrefs, które mają wbudowane moduły AI do przewidywania potencjału fraz i analizy intencji wyszukiwania. Do optymalizacji treści używam Surfer SEO i Clearscope — analizują one ranking factors w czasie rzeczywistym i sugerują optymalizacje. Do technicznego SEO wykorzystuję narzędzia z AI do automatycznego wykrywania błędów, problemów z indeksacją i możliwości poprawy Core Web Vitals. Ale najważniejsze jest strategiczne myślenie — AI dostarcza dane i sugestie, ale to człowiek musi podjąć decyzję, które frazy są warte inwestycji, jaka powinna być architektura informacji strony i jak zbudować autorytet tematyczny. AI przyspiesza pracę wielokrotnie, ale nie zastępuje strategicznej ekspertyzy.
Jak zmienia się podejście do tworzenia treści w erze AI?
To paradoks naszych czasów — AI ułatwia tworzenie treści, ale jednocześnie podnosi poprzeczkę jakości. Internet jest teraz zalany generycznym contentem produkowanym przez AI, więc oryginalność i ekspertyza są cenniejsze niż kiedykolwiek. Google coraz bardziej priorytetowo traktuje E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. AI może pomóc w researchu, strukturyzacji i optymalizacji treści, ale prawdziwa wartość pochodzi z ludzkiego doświadczenia, unikalnych perspektyw i oryginalnych danych. W praktyce stosuję podejście hybrydowe — AI pomaga mi szybciej zebrać informacje, wygenerować outline i zoptymalizować strukturę, ale treść merytoryczna, przykłady z praktyki i unikalne insights pochodzą ode mnie. Strony wykorzystujące treści wspomagane przez AI rosną szybciej, ale tylko wtedy, gdy AI jest narzędziem, nie zastępstwem ludzkiej ekspertyzy.
Co z automatyzacją procesów marketingowych? Gdzie AI sprawdza się najlepiej?
Automatyzacja to obszar, gdzie AI przynosi natychmiastowe, mierzalne korzyści. Do 2027 roku 25% organizacji będzie polegać na chatbotach AI jako głównym kanale obsługi klienta. 75% respondentów planuje używać ChatGPT do generowania odpowiedzi dla klientów. W moim workflow AI automatyzuje raportowanie — zamiast spędzać godziny na kompilacji danych, system generuje raporty automatycznie z kluczowymi insights. Automatyzuje monitoring — AI śledzi pozycje, wzmianki o marce, działania konkurencji i alertuje o istotnych zmianach. Automatyzuje komunikację — chatboty obsługują rutynowe zapytania, uwalniając czas na strategiczną pracę. Automatyzuje testowanie — AI prowadzi ciągłe testy A/B i optymalizuje elementy bez manualnej interwencji. Kluczem jest zidentyfikowanie powtarzalnych, czasochłonnych zadań i przekazanie ich AI, by człowiek mógł skupić się na pracy wymagającej kreatywności i osądu.
Jakie wyzwania wiążą się z adopcją AI w marketingu?
Wyzwań jest sporo i warto być ich świadomym. Po pierwsze, jakość danych — AI jest tak dobra, jak dane, na których pracuje. Brudne, niepełne lub błędne dane prowadzą do błędnych wniosków. Po drugie, halucynacje i dezinformacja — modele AI mogą generować przekonująco brzmiące, ale nieprawdziwe informacje. Ludzka weryfikacja jest niezbędna. Po trzecie, prywatność i compliance — wykorzystanie AI musi być zgodne z RODO i innymi regulacjami. Po czwarte, koszty i ROI — jak wspomniałem, tylko 1% firm w pełni odzyskuje inwestycję w generatywne AI. Potrzebna jest przemyślana strategia, nie ślepe podążanie za trendem. Po piąte, kompetencje zespołu — AI wymaga nowych umiejętności, od prompt engineeringu po interpretację wyników modeli. Tylko 22% marketerów wdrożyło monitoring widoczności marki w LLM, choć 53% jest na wczesnym etapie eksploracji.
Jak Pan widzi przyszłość digital marketingu w kontekście dalszego rozwoju AI?
Przyszłość to pełna integracja AI we wszystkich aspektach marketingu, ale z ludzkim nadzorem i strategią.
Wyszukiwanie będzie coraz bardziej konwersacyjne — użytkownicy będą rozmawiać z AI zamiast wpisywać zapytania. 82% respondentów uważa, że wyszukiwanie oparte na AI jest bardziej pomocne niż tradycyjne wyszukiwarki. Personalizacja osiągnie nowy poziom — AI będzie dostarczać hiperspersonalizowane doświadczenia w czasie rzeczywistym. Predykcja zastąpi reakcję — zamiast analizować, co się stało, będziemy przewidywać, co się stanie. Wideo i głos zyskają na znaczeniu — 89% użytkowników chce więcej treści wideo, a asystenci głosowi stają się coraz popularniejsi. Ale fundamenty pozostaną te same — zrozumienie klienta, dostarczanie wartości, budowanie zaufania. AI to potężne narzędzie, ale strategia i ludzka kreatywność pozostaną kluczowe.
Jaką radę dałby Pan firmom, które chcą skutecznie wdrożyć AI w swoim marketingu?
Kilka kluczowych zasad z mojego doświadczenia. Po pierwsze, zacznij od strategii, nie od narzędzi — określ, jakie problemy chcesz rozwiązać i jakie cele osiągnąć, dopiero potem szukaj narzędzi. Po drugie, zadbaj o jakość danych — zainwestuj w porządkowanie, integrowanie i walidację danych przed wdrożeniem AI. Po trzecie, zacznij od małych projektów — pilotaże pozwalają nauczyć się na błędach bez dużego ryzyka. Po czwarte, inwestuj w kompetencje zespołu — AI wymaga nowych umiejętności, szkolenia są niezbędne. Po piąte, zachowaj ludzką kontrolę — AI wspiera, nie zastępuje ludzkiego osądu, szczególnie w kwestiach brand safety i strategii. Po szóste, mierz wyniki — ustal KPI i śledź ROI wdrożeń AI. Jeśli nie integrujesz AI w swojej codziennej strategii, ryzykujesz pozostanie w tyle w ciągu 12-18 miesięcy. Ale wdrożenie bez strategii to przepis na porażkę.
Na koniec — jak Media Premium wspiera klientów w tej transformacji?
W Media Premium łączymy ponad 15 lat doświadczenia w digital marketingu z najnowszymi rozwiązaniami AI. Działamy w oparciu o dane — to nasz fundament przy wdrażaniu jakichkolwiek rozwiązań. Dzięki narzędziom analitycznym mierzymy efektywność każdej wydanej złotówki, co pozwala klientom inwestować mądrze. Oferujemy kompleksowe wsparcie — od strategii przez realizację po ocenę wyników. W zakresie Google Ads prowadzimy kampanie oparte o dane z wykorzystaniem najnowszych możliwości AI Google.
W SEO łączymy tradycyjne pozycjonowanie z optymalizacją pod AI Overviews i silniki odpowiedzi. W analizie danych dostarczamy actionable insights dzięki zaawansowanym narzędziom AI. Stosujemy rozwiązania AI, które ulepszają i przyspieszają procesy marketingowe. Wiemy co działa, a w co nie warto inwestować — tę wiedzę zdobyliśmy i przetestowaliśmy w trakcie setek realizacji. Zawsze gramy do jednej bramki z klientem, bo SEO i marketing to nie jednorazowe usługi, ale ciągły proces wymagający adaptacji. I właśnie w tym jesteśmy najlepsi.
———
Mariusz Lach
Od 2010 roku specjalista SEO, analityk danych, specjalista Google Ads i AI
mediapremium.pl/ai-sztuczna-inteligencja
