Dlaczego 78 procent marketerów uważa reklamy search za nierentowne i jak AI zmienia reguły gry

Współczesne kampanie typu paid search stają się coraz trudniejsze w optymalizacji, a 78% marketerów przyznaje, że ich działania w tym obszarze nie przynoszą oczekiwanych zysków. Przyczyną jest ewolucja wyszukiwarek w stronę AI overviews oraz drastyczny spadek ludzkiej uwagi do poziomu zaledwie 8 sekund. Rozwiązaniem problemu jest przejście od prostego kupowania słów kluczowych do strategii opartej na Audience Intelligence i technologiach AI, które automatyzują personalizację i analizę danych.

Koniec ery słów kluczowych w cieniu AI Overviews

Tradycyjny model wyszukiwania, w którym użytkownicy wpisywali proste frazy, a algorytmy dopasowywały do nich reklamy, ulega dezaktualizacji na rzecz algorytmów nasyconych sztuczną inteligencją. Obecnie 73% marketerów deklaruje, że ich priorytetem będzie optymalizacja treści pod kątem odpowiedzi generowanych przez AI w wynikach wyszukiwania Google. Chociaż słowa kluczowe nie przestały istnieć, proces aukcyjny i sposób kwalifikacji reklam uległy zmianie, co wymaga od systemów reklamowych większej precyzji w określaniu intencji użytkownika.

W nowym modelu kluczowe staje się podejście konsultacyjne zamiast sprzedażowego. Przykładowo, wykorzystanie danych z platformy AdMall pozwala na odejście od „sprzedawania kliknięć” na rzecz budowania strategii full-funnel, która uwzględnia psychografię AudienceSCAN oraz nawyki konsumpcji mediów. Taka architektura kampanii pozwala na lepsze dopasowanie do rebrandingu i ekspansji rynkowej firm, co potwierdzają wdrożenia w branży Outdoor Power Equipment (OPE).

Automatyzacja newsroomu i walka z ad-blockerami

Efektywność cyfrowa wymaga dziś integracji zaawansowanych narzędzi CMS i platform reklamowych, które eliminują bariery technologiczne. Nowoczesne rozwiązania, takie jak Quintype, automatyzują tworzenie i dystrybucję treści w newsroomach, zarządzając miliardami odsłon miesięcznie. Z kolei systemy takie jak rasa.io wprowadzają personalizację na poziomie jednostki – każdy subskrybent newslettera, niezależnie czy lista liczy 100 czy 100 000 osób, otrzymuje zestaw artykułów dobrany specjalnie dla niego.

W obszarze bezpieczeństwa i przychodów istotnym przełomem jest budowa serwerów reklamowych, które potrafią całkowicie omijać ad-blockery. Wydawcy odchodzą od przestarzałych witryn typu wireframe na rzecz nowoczesnych, skalowalnych rozwiązań cloud-native opartych na open-source, co poprawia parametry wydajnościowe i rankingi stron. Przejście na platformy takie jak Broadstreet pozwala lokalnym wydawcom zwiększać przychody reklamowe poprzez precyzyjne raportowanie kampanii w czasie rzeczywistym.

Wnioski praktyczne dla biznesu IT i marketingu

Aby przetrwać w ekosystemie zdominowanym przez AI, organizacje muszą zlikwidować silosy dzielące działy sprzedaży i produkcji. Skuteczna komunikacja powinna opierać się na prostocie, np. poprzez stosowanie zasady „trójek” w korespondencji (trzy słowa w temacie, trzy zdania w treści). Kluczowe jest również wykorzystanie Intelligence Reports przed każdym spotkaniem, aby opierać decyzje na zweryfikowanych danych wtórnych, a nie na założeniach. Wdrożenie narzędzi takich jak SalesCred czy TeamTrait pozwala na budowanie cyfrowej wiarygodności i lepsze dopasowanie talentów do strategicznych celów firmy.

2 odpowiedzi

💬 Kliknij tutaj, aby dodać komentarz

Skomentuj Marek.K Anuluj pisanie odpowiedzi

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

  1. Awatar Marek.K

    No przecież od lat mówię, że wrzucanie pieniędzy w wyszukiwarki bez głębszego sensu to proszenie się o stratę. Skoro uwaga internauty spadła do 8 sekund a Google samo podaje odpowiedzi, to czepianie się pojedynczych słów kluczowych to jak walka z wiatrakami. Trzeba będzie przestawić budżety na coś, co faktycznie generuje ruch z zamiarem zakupu, a nie tylko wyświetlenia.

  2. Awatar KasiaZpodlasia
    KasiaZpodlasia

    To świetny przykład, gdzie AI nie zastępuje marketera, ale zmusza go do fundamentalnej zmiany myślenia — przejścia z taktyki na strategię predykcyjną i zarządzanie cyklem uwagi, a nie tylko ruchem. Kluczowe jest teraz zrozumienie, jak algorytmy wyszukiwarek interpretują intencję użytkownika, zamiast polegać na stałych słowach kluczowych. Jakie konkretne zmiany w procesie optymalizacji kampanii wdrożyliście, aby dostosować się do modelu odpowiedzi generowanych przez AI?