Jak stworzyć strategię content marketingową w 100% opartą o AI?

Niedawno zastanawialiśmy się, jak wykorzystać modele językowe przy tworzeniu treści. Dziś pytanie brzmi: czy da się zbudować całą strategię contentową z pomocą sztucznej inteligencji i w ten sposób wyprzedzić konkurencję? AI będzie świetnym wsparciem na każdym etapie, od analiz po publikację treści. O tym, jak to wykorzystać, przeczytasz w tym tekście.

AI w content marketingu – rewolucja, na którą musisz być gotów

Czym jest strategia contentowa oparta na AI (i czym nie jest)?

Strategia contentowa na bazie AI to taka, która wykorzystuje sztuczną inteligencję na każdym etapie pracy z treściami.

Jeśli korzystasz z pomocy ChataGPT przy researchu, planowaniu treści albo ich personalizacji – Twój plan contentowy już jest przynajmniej częściowo AI-driven… choć na pewno nie w 100%. Teoretycznie można powierzyć sztucznej inteligencji wszystkie działania związane z tworzeniem i publikacją treści. Trudno to jednak nazwać przemyślanym planem; raczej drogą na skróty. ;)

Skuteczne strategie AI-driven mają bowiem to do siebie, że najpierw korzystają z ludzkiej intuicji, wiedzy branżowej i kreatywności, a potem dodają do tego sto procent mocy analitycznej, jaką oferuje sztuczna inteligencja.

Zalety i przewagi konkurencyjne: szybkość, skala, personalizacja

Analiza 10 tysięcy fraz w Ahrefs wraz z oceną ich potencjału na pozycjonowanie w TOP10 zajmie specjaliście SEO kilka dni. AI przeprowadzi wstępną analizę nawet w kilkanaście minut (pod warunkiem, że dostanie solidną bazę fraz kluczowych i odpowiedni prompt). Pozostaje wtedy interpretacja wyników pod kątem celów biznesowych, ale ogromna część pracy jest już za Tobą.

W ten sposób AI nie tylko przyspiesza pracę, ale też pomaga wyeliminować wąskie gardła związane z ograniczeniami zespołu. Powiedzmy, że Twój zespół contentowy jest w stanie przygotować dwa eksperckie teksty na bloga tygodniowo – z pomocą sztucznej inteligencji możesz podwoić tę liczbę bez zatrudniania kolejnego pracownika. Dlaczego? Bo AI skróci czas potrzebny na 1) przygotowanie wytycznych dla autorów, 2) dobór słów kluczowych, 3) tworzenie samych treści i 4) optymalizację tekstu.

Największe ryzyka i jak ich uniknąć

Jak wspomnieliśmy, nie możesz pozostawić całej strategii contentowej w rękach AI. Wszystkie modele mają swoje ograniczenia.

1. Brak dostępu do danych – żadna sztuczna inteligencja nie zna danych z Ahrefs czy Semrush czy informacji o zachowaniach Twoich odbiorców. Jeśli chcesz np. skorzystać z pomocy customowego modelu GPT przy analizie fraz kluczowych, musisz najpierw dostarczyć mu dane przez API lub je wyeksportować.
2. Problemy z rzetelnością – modele generatywne mają tendencje do halucynacji, czyli tworzenia treści, które brzmią wiarygodnie, ale mijają się z faktami. Zawierają informacje błędne, nieaktualne lub oparte na zmyślonych źródłach.
3. Brak unikalności – wszystko, co generują modele AI, bazuje na danych opublikowanych w internecie. Jeśli będziesz tworzyć treści bez własnego wkładu (unikalnych obserwacji, analiz, własnej wiedzy itd.), znikną one w morzu podobnych tekstów. Oryginalnego contentu oczekują czytelnicy – to jasne – ale premiuje go też Google, zgodnie z zasadami E-E-A-T.

Krok 1: fundamenty strategii – analiza rynku i persony z AI

Jak więc wykorzystać możliwości AI do maksimum?

Spójrzmy na pierwszy problem, który już na samym starcie potrafi przesądzić o porażce działań contentowych: brak zrozumienia, kto tak naprawdę jest odbiorcą marki. Tutaj przydają się persony, które odwzorowują przeciętnego odbiorcę Twoich treści… tyle że wiele firm zatrzymuje się na ogólnikach, czyli płci, wieku, stanowisku, zainteresowaniach itd.

Z pomocą AI możesz łatwo stworzyć o wiele bardziej szczegółową personę.

1. Zbierz najważniejsze dane o swojej grupie docelowej. Wykorzystaj do tego GA4, badania ilościowe, narzędzia do monitoringu social media i inne źródła.
2. Przedstaw modelowi jak najszerszy kontekst biznesowy marki.
3. „Nakarm” AI danymi – w takich zadaniach najlepiej sprawdzają się płatne wersje GPT oraz Claude, zwłaszcza w trybie głębokiego rozumowania i z promptem w stylu „Przeanalizuj dane o użytkownikach i wygeneruj 3 szczegółowe persony. Uwzględnij cele, obawy, motywacje, język komunikacji, główne kanały informacji”. Poproś o syntezę danych właśnie w formie person.

A jak wykorzystać tu sztuczną inteligencję? Tak jak poprzednio: wyeksportuj gotową analizę content gap i wklej ją do chatbota. Poproś np. o ocenę fraz z największym potencjałem (niskim KD, średnim wolumenem zapytań, wysokiej intencji zakupowej) albo o pogrupowanie słów kluczowych wg intencji wyszukiwania.

Krok 2: budowa architektury treści – klastry tematyczne i plan publikacji

Gdy masz już gotową pulę fraz, pod które warto się pozycjonować, trzeba ją przekuć na konkretny plan działania. Najlepiej trzymać się modelu topic clusters, czyli klastrów tematycznych, w których każdemu tematowi poświęcisz jeden główny, obszerny tekst – tzw. pillar page, a bardziej szczegółowe zagadnienia w obrębie tematu rozwiniesz w kolejnych, eksperckich artykułach.

I teraz, gdy masz listę fraz z kroku 1, możesz wrzucić ją do modelu AI i poprosić, aby najpierw pogrupował je wokół głównych tematów, a potem określił:

• jaki typ treści (poradnik, ranking, recenzja?) sprawdzi się dla danej frazy najlepiej;
• do której z person powinien być kierowany każdy tekst;
• na jakim etapie customer journey sprawdzi się dana fraza.

Na tej podstawie łatwo przygotujesz plan publikacji. Pamiętaj, aby dodać do promptu jak najwięcej kontekstu biznesowego (np. na której grupie klientów się skupiasz i jakie masz „moce przerobowe”). Jasno określ priorytety – np. taki, że w ciągu najbliższych trzech miesięcy bardziej zależy Ci na budowaniu bazy tekstów edukacyjnych wspierających retencję klientów niż na publikowaniu ogólnych artykułów pod nowych odbiorców z Google.

Krok 3: produkcja treści high-tech – tworzenie i optymalizacja z AI

Obojętnie, czy korzystasz z GPT-5, Jaspera lub Writesonica, żaden model nie wygeneruje idealnego tekstu, a już na pewno nie na poziomie eksperckim. Sztuczna inteligencja świetnie radzi sobie z:

• generowaniem outline’ów – szybkiego szkicu nagłówków H2/H3 oraz listy tematów do omówienia w treści;
• optymalizacją – propozycjami fraz kluczowych, brakujących sekcji czy sugestiami co do linkowania wewnętrznego;
• tworzeniem pierwszego draftu – spójnego, poprawnego językowo tekstu.

Jednak wciąż będzie brakować tego, co najważniejsze: unikalnych insightów, oryginalnego stylu zgodnego z brand voice oraz narracji, która buduje autentyczność.

Można powiedzieć, że połowę pracy może wykonać AI, ale druga połowa nadal leży po stronie człowieka. Jeśli chcesz ułatwić sobie tę pracę, skup się na tym, aby pierwszy wygenerowany draft był jak najlepszy.

Więcej o tym, jak powinien wyglądać dobry prompt pod tworzenie treści AI, piszemy w artykule Inżynieria promptów dla początkujących: jak rozmawiać z AI, żeby uzyskać najlepsze rezultaty?. W tym wpisie natomiast przygotowaliśmy krótką checklistę z najważniejszymi wskazówkami.

1. Na początku pracy nad generowaniem treści nadaj AI odpowiednią rolę – przedstaw personę, w jaką model ma się wcielić, by lepiej pisać, np. „Jesteś copywriterem SEO z 10-letnim doświadczeniem w e-commerce B2B”.
2. Daj modelowi jak najwięcej kontekstu – przedstaw branżę, cele biznesowe i – to najważniejsze – grupę docelową (możesz wykorzystać persony z kroku 1).
3. Rozbij zadania na części – zamiast generować od razu cały tekst, zacznij od outline’u, a dopiero potem wypełniaj go treścią (lepiej sekcja po sekcji, niż od razu cały artykuł).
4. Określ jasno format treści – podaj wymagania dotyczące długości tekstu i struktury nagłówków H2/H3, a także szczegółów takich jak użycie list punktowanych i CTA.
5. Daj AI przykłady treści, na których ma się wzorować – wklej przydatne linki, np. posty z LinkedIna idealnie wpisujące się w Twój brand voice lub artykuły blogowe konkurencji, które bardzo dobrze opisują dany temat. Do tego dodaj wiarygodne źródła informacji, z których model będzie mógł korzystać przy pisaniu tekstu.

Powiedzmy, że z tak przygotowanych promptów otrzymałeś naprawdę dobry draft, a potem przerobiłeś go pod styl komunikacji marki i wzbogaciłeś własnymi insightami. Gotowy tekst możesz jeszcze raz pokazać modelowi AI i tym razem poprosić o pomoc przy optymalizacji. Sztuczna inteligencja bardzo dobrze radzi sobie z generowaniem meta tagów i nagłówków pod SEO. Świetnie weryfikuje także brakujące frazy kluczowych. Model też bez problemu podpowie Ci, gdzie w tekście można płynnie wpleść linki albo które sekcje warto wesprzeć źródłami.

Krok 4: dystrybucja i promocja treści w erze AI

Z pomocą AI możesz też zoptymalizować ostatni etap strategii contentowej, czyli dystrybucję treści.

Rola człowieka w świecie AI – dlaczego ekspert zawsze wygra z automatami?

Współpraca z AI to zawsze swego rodzaju pętla wymiany informacji:

• ekspert przygotowuje dane nt. fraz kluczowych w Ahrefs lub innym narzędziu → model je analizuje → ekspert ocenia wyniki pod kątem strategii i celów biznesowych → chatbot pomaga dobrać frazy do tekstów, które pozwolą zrealizować te cele;

albo, gdy przejdziemy już do tworzenia treści:

• specjalista od contentu wybiera temat tekstu → AI proponuje outline i konkretne wytyczne dla copywritera → copywriter przygotowuje treść na podstawie gotowego draftu → AI analizuje ją pod kątem SEO → autor tekstu nanosi poprawki.

Takie podejście, w którym człowiek wymienia się informacjami z modelem AI i daje mu feedback po każdym zadaniu, określa się jako human-in-the-loop. To jedyna metoda pracy, które naprawdę przynosi rezultaty. Zespół specjalistów jest w stanie przygotować całą strategię contentową od A do Z. Sztuczna inteligencja nie potrafi tego zrobić – potrzebuje danych i instrukcji z zewnątrz… co oznacza, że cały proces zawsze musi kontrolować człowiek.

Mierzenie efektów i ROI – analityka strategii contentowej AI

Pozostaje pytanie, czy wykorzystanie AI w strategii content marketingowej przynosi ponadprzeciętne rezultaty. Na pewno powinieneś monitorować zmiany kilku kluczowych wskaźników. Porównaj poniższe wyniki dla contentu przed i po wdrożeniu nowych narzędzi:

• średni koszt przygotowania treści oraz pozyskania 1000 sesji organicznych;
• średni czas spędzony na stronie, scroll depth i bounce rate;
• liczba fraz w TOP 3, TOP 10 oraz w wynikach AIO;
• udział ruchu z contentu AI;
• współczynnik konwersji przypisanych do treści generowanych z pomocą AI.

Rekomendowane narzędzia AI dla marketerów

Poniżej zebraliśmy nasze propozycje narzędzi AI lub „tradycyjnych” platform świetnie wykorzystujących sztuczną inteligencję, które będą przydatne podczas pracy z contentem.

Do strategii i analizy

Do generowania i optymalizacji treści

Do tworzenia grafik i wideo

Podsumowanie: Twoja przyszłość w content marketingu zaczyna się dziś

Sztuczna inteligencja w marketingu zadomowiła się już na stałe, ale sposobów jej wykorzystania dalej przybywa. Warto je testować i próbować wdrażać nowe narzędzia do swojego workflow. Jeśli wesprzesz je swoim doświadczeniem, wiedzą i marketingową intuicją, możliwości będą nieograniczone.

Najczęściej zadawane pytania

Źródła:

https://sproutsocial.com/insights/ai-content-marketing/

https://www.marketermilk.com/blog/ai-marketing-tools

https://www.semrush.com/content-hub/ai-content-marketing-report/