Gdy udostępniono pierwszą wersję ChatGPT, cała branża przynajmniej od końca 2022 roku zastanawia się, czy AI wyprze z rynku specjalistów SEO albo ekspertów od Google Ads. W tym artykule zbierzemy najważniejsze wnioski: pokażemy, co potrafi sztuczna inteligencja w marketingu… a gdzie na pewno nie będzie w stanie zastąpić eksperta.
Czego dowiesz się z artykułu?
- Krajobraz po bitwie – co tak naprawdę potrafi dziś AI?
- SEO umarło? Ewolucja w stronę AIO (AI Optimization)
- Czego algorytm nie zrozumie? Rola czynnika ludzkiego
- Ryzyka biznesowe polegania wyłącznie na sztucznej inteligencji
- Model hybrydowy – przyszłość efektywnych zespołów marketingowych
- Werdykt: ewolucja kompetencji zamiast redukcji etatów
- FAQ
Krajobraz po bitwie – co tak naprawdę potrafi dziś AI?
Dane z najnowszego raportu McKinsey, The State of AI 2025 pokazują, że obecnie nawet 88% firm w Europie i Ameryce Pn. korzysta z narzędzi AI do automatyzacji procesów przynajmniej w jednym obszarze działalności. Zdecydowanie najwięcej, bo 42%, wykorzystuje je w marketingu – pytanie brzmi tylko, do jakich konkretnie zadań.
Generatywna AI a analityka predykcyjna
Gdy mówimy o zastosowaniach AI, najczęściej mamy na myśli modele generatywne, zdolne do tworzenia tekstów, grafik czy pisania kodu. Do tej grupy zaliczamy wszystkie narzędzia od ChatGPT i Gemini po Midjourney… czyli te, które rzeczywiście mocno zmieniły pracę content marketerów.
Po drugiej stronie mamy modele predykcyjne – i o nich tak głośno nie jest. Większość z nich po prostu „zasila” już istniejące narzędzia dla marketerów, pokroju HubSpot czy Semrush, gdzie odpowiadają za przeprowadzanie analiz na podstawie danych historycznych. Na przykład nie każdy wie, że w Google Analytics 4 już od dłuższego mamy do dyspozycji kilka metryk predykcyjnych (prawdopodobieństwo konwersji, ryzyko churnu, wartość przychodu z jednego klienta), które są wyliczane przez model uczenia maszynowego na bazie zachowań użytkowników.
Koniec ery „klepania słów" – automatyzacja procesów prostych
Główną rolę w „rewolucji AI” wciąż jednak odgrywają modele generatywne, które z wieloma zadaniami:
- generowaniem prostych, powtarzalnych opisów dla tysięcy produktów;
- tłumaczeniem treści;
- przygotowywaniem briefów contentowych;
- tworzeniem wariantów copy do testów A/B reklam;
są w stanie poradzić sobie dziś i szybciej, i taniej niż człowiek. Nie zawsze lepiej – ale na tyle dobrze, by firmy decydowały się na redukcję stanowisk stworzonych wokół tego typu zadań. Widać to po liczbie ofert pracy dla juniorów; według danych firmy analitycznej Revelio Lavs w samych Stanach ich liczba spadła o 35% od początku 2023 roku… co pokrywa się z wejściem na rynek pierwszych LLM-ów.
Mówimy tu jednak tylko o pewnym wycinku pracy marketera, bo części zadań AI nie jest w stanie zautomatyzować.
| Obszar pracy | Jak radzi sobie AI? | Jaką rolę ma specjalista? |
|---|---|---|
| Research i analiza danych | Jest w stanie błyskawicznie przetworzyć ogromne ilości danych z różnych źródeł i skondensować do postaci prostego raportu… | … ale to człowiek musi je zinterpretować i odnieść do strategii firmy (a przedtem – zweryfikować!). |
| Tworzenie prostych treści (np. opisów produktów) | Bez problemu przygotuje setki tekstów w kilkanaście minut… | … specjaliście pozostaje redakcja merytoryczna i pod kątem zgodności z tone of voice marki. |
| Tworzenie i personalizacja treści na poziomie eksperckim | Tutaj AI ma duże problemy – zazwyczaj tworzy treści odtwórcze i powierzchowne, bez unikalnych obserwacji… | … co oznacza, że większość pracy zostaje w rękach copywriterów i contentowców. |
| Opieka nad technicznym SEO | Narzędzia AI mogą pomóc przy audytach – szybko przeskanować kod strony, wykryć błędy w strukturze linkowania itd… | … jednak wdrożenie zmian i ich priorytetyzacja pozostaje po stronie specjalistów. |
| Opracowywanie strategii | Dobry LLM sprawdzi się jako swego rodzaju partner do burzy mózgów… | … ale to człowiek musi przejąć odpowiedzialność za podejmowanie decyzji i wziąć pod uwagę relacje z klientami. |
SEO umarło? Ewolucja w stronę AIO (AI Optimization)
Nagłówki wieszczące śmierć SEO widzimy przy okazji każdej większej aktualizacji algorytmu Google. Za każdym razem branża potrafi się zaadaptować – i tak jest też teraz, gdy LLM-y coraz śmielej odbierają ruch największej wyszukiwarce świata.
AIO (AI Optimization) to zbiór praktyk, których celem jest zwiększenie widoczności marki, produktu lub treści w odpowiedziach generowanych przez modele językowe – takie jak ChatGPT, Perplexity czy Gemini. W odróżnieniu od SEO, które skupia się na pozycjach w wynikach wyszukiwania i kliknięciach, w AIO wyznacznikiem sukcesu są cytowania w LLM-ach.
W ciągu ostatniego roku-dwóch większość agencji SEO bardzo sprawnie rozszerzyła swoją strategię o AIO. Do tego w dużej mierze zmusiły zmiany w Google – SGE i AI Overviews.
Google SGE i AI Overviews – nowe reguły gry
Od połowy 2024 r., czyli momentu, gdy na szczycie wyników wyszukiwania zaczęły się pojawiać podsumowania generowane przez Gemini, średni CTR dla wyników organicznych spadł z 1,76% do zaledwie 0,61%; tak wynika z zakończonej w listopadzie ubiegłego roku analizy Seer Interactive. Mowa tu o spadku rzędu 60%!
Z drugiej strony, witryny, które pojawiają się w AI Overviews zdobywają dziś ok. 35% więcej wejść z Google niż pozostałe. Nic dziwnego, że wielu ekspertów od pozycjonowania skupia się teraz właśnie na AIO. To tam kryje się przyszłość SEO.
Czego algorytm nie zrozumie? Rola czynnika ludzkiego
Kto chce być na tę przyszłość gotowy, potrzebuje dobrych specjalistów na pokładzie, ponieważ – jak już powiedzieliśmy – AI nie potrafi wszystkiego.
Empatia i kontekst kulturowy
Wyobraź sobie, że przygotowujesz kampanię marketingową dla klienta z branży finansowej – kierowaną do Polaków w średnim wieku, którzy przez lata odkładali pieniądze w gotówce, bo nie ufali bankom. Aby do nich trafić, musisz zrozumieć doświadczenia, które stoją za tym brakiem zaufania: transformację lat 90., afery SKOK-ów itd. Model AI jest w stanie w kilka sekund przeanalizować setki tekstów na ten temat, ale czy podejdzie do tego z empatią? Prawdopodobnie nie, tak samo jak będzie mu brakować kontekstu kulturowego.
Weryfikacja faktów i walka z „halucynacjami"
Na naszym blogu wiele razy wyjaśnialiśmy, dlaczego duże modele językowe halucynują. W skrócie: nie potrafią one interpretować rzeczywistości w taki sposób, jak robi to człowiek. Są to po prostu algorytmy, które generują najbardziej prawdopodobny statystycznie ciąg znaków na podstawie wzorców wyuczonych z danych treningowych.
Halucynacje AI potrafią brzmieć bardzo wiarygodnie. Jeśli, na przykład, poprosisz dowolny model językowy o propozycje źródeł naukowych do tekstu eksperckiego, jest ogromna szansa, że poda Ci przynajmniej kilka linków do badań… które nie istnieją – ale z nazwiskami prawdziwych naukowców! Sztuczna inteligencja potrafi cytować zmyślone wyroki sądowe, podawać dane finansowe z dokładnością do czterech miejsc po przecinku; przykładów jest wiele. Dlatego też umiejętność weryfikowania informacji jest dziś pierwszą umiejętnością dla każdego w branży.
Strategia i łączenie kropek
W cytowanym już tu raporcie The State of AI 2025 eksperci McKinsey zwracają uwagę na fakt, że firmy, które osiągają najlepsze wyniki z wdrożeń AI to te, które nie redukują etatów, tylko przebudowują stanowiska. To znaczy: powierzają sztucznej inteligencji najprostsze zadania, a te wymagające strategicznego myślenia, kreatywności i umiejętności łączenia wiedzy z różnych obszarów zostawiają specjalistom. Tych kompetencji nie będzie w stanie posiąść żaden model językowy.
Ryzyka biznesowe polegania wyłącznie na sztucznej inteligencji
Z perspektywy twórców contentu najważniejszym zagrożeniem jest „pułapka przeciętności”.
Wszystkie duże modele językowe są trenowane głównie na treściach z internetu – uczą się wzorców z contentu, który przez lata był powielany i parafrazowany przez kolejnych autorów. Na tej podstawie nie są w stanie stworzyć czegoś, co będzie się wyróżniać; ich odpowiedzi są niejako średnią wyciągniętą z danych treningowych. Są poprawne, dopracowane i… przeciętne.
W 2023 roku badacze z London Business School przeprowadzili bardzo ciekawy eksperyment. Na pewien czas włoski rząd zablokował w całym kraju dostęp do ChatGPT, z uwagi na kwestie ochrony danych osobowych. Naukowcy skorzystali z tego – porównali, jak wyglądały posty na Instagramie publikowane przez setki restauracji w Mediolanie przed zakazem i w jego trakcie. Co się okazało? Gdy właściciele lokali mieli dostęp do AI, treści były do siebie o wiele bardziej podobne… i budziły wyraźnie mniejsze zaangażowanie odbiorców niż wtedy, gdy musieli – z powodu zakazu – tworzyć je samemu.
Nawet jeśli algorytmy Facebooka, LinkedIna czy Google nie karzą treści generowanych przez AI (co wiemy m.in. z badań Semrush i Ahrefs), raczej nie wyróżniają się na tle konkurencji ani wartością merytoryczną, ani stylem. A cytując Setha Godina:
„Kto się nie wyróżnia na rynku, ten po prostu nie istnieje".
Ale powodów, dla których nie można w marketingu polegać wyłącznie na narzędziach AI jest więcej. Choćby to, że ze względów prawnych części zadań – tych, które np. wymagają analizy danych poufnych – po prostu nie powinno się im powierzać. Dla wielu marketerów i agencji fakt, że w dobie sztucznej inteligencji muszą przykładać jeszcze większą wagę do przepisów RODO oraz unijnego AI Act też jest wyzwaniem… i wiąże się ze sporym ryzykiem, jeśli to zignorują.
Model hybrydowy – przyszłość efektywnych zespołów marketingowych
Rozwiązanie wszystkich tych problemów jest proste: pracować z AI, jak najbardziej, ale w modelu hybrydowym. Weźmy proste zadanie – prowadzenie firmowego bloga. Idealny model pracy wyglądałby tak:
- sztuczna inteligencja pomaga przy analizie słów kluczowych i content gaps, generuje wytyczne co do treści na bazie tekstów konkurencji...
- … a człowiek wnosi do tekstów wkład ekspercki, nadaje im bardziej unikalnego tonu, zajmuje się weryfikacją treści oraz, oczywiście, opiekuje całą strategią contentową.
Taki model można byłoby zaadaptować i do kampanii PPC, i do prowadzenia profili w social mediach.
Werdykt: ewolucja kompetencji zamiast redukcji etatów
Czy AI zastąpi marketerów? W najbliższych latach nie, a przynajmniej nie powinna, ponieważ prawdziwe efekty przynosi (z naszego doświadczenia i z badań) współpraca dobrego specjalisty ze sztuczną inteligencją. Firmy i agencje, które to zrozumieją, poradzą sobie najlepiej.
FAQ
Jakie zawody w marketingu są najbardziej zagrożone przez AI?
Zagrożone są te zawody, które skupione są tylko na jednym, konkretnym zadaniu, niewymagającym strategicznego podejścia. Problemy ze znalezieniem pracy mogą mieć np. copywriterzy pracujący z prostymi opisami pod SEO albo specjaliści od ręcznego zarządzania kampanii w Google/Meta Ads, których praca ogranicza się do ustawiania stawek.
Czy AI potrafi stworzyć skuteczną strategię marketingową od zera?
Źródła:
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
https://www.sparkadmissions.com/blog/college-graduate-hiring-trends-survey
https://www.seerinteractive.com/insights/aio-impact-on-google-ctr-september-2025-update
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5367123
https://www.semrush.com/blog/does-google-penalize-ai-content/
Zapisz się do darmowego newslettera
Zyskaj dodatkową wiedzę o SEO, marketingu i technologiach.
