Reklama w erze AI: przyszłość SEM w Google i Microsoft

Sztuczna inteligencja nie jest już dodatkiem do reklamy cyfrowej. Dziś to jej główna składowa. Zarówno Google Ads, jak i Microsoft Advertising opierają się na AI praktycznie na każdym etapie kampanii: od targetowania, przez tworzenie kreacji, aż po optymalizację stawek i raportowanie. 

Co to oznacza w praktyce dla marketerów? Jak wykorzystać te zmiany na swoją korzyść?

Google Ads: pełna automatyzacja napędzana AI

Nowe typy kampanii: AI Max i Performance Max

Google wprowadza nowe, mocno zautomatyzowane typy kampanii reklamowych, które wykorzystują sztuczną inteligencję do lepszego docierania do użytkowników i zwiększania efektywności działań.

AI Max to nowy rodzaj kampanii, który nie wymaga ręcznego ustawiania słów kluczowych. Zamiast tego, system sam analizuje treść Twojej reklamy, stron docelowych oraz intencje użytkowników, aby automatycznie dopasować reklamę do odpowiednich zapytań w wyszukiwarce. Dzięki temu reklama może wyświetlić się także przy zapytaniach, których sam marketer mógłby nie przewidzieć, a które AI wybiera w ramach kontekstu. Harmonogram wdrożenia AI Max:

• globalna beta zakończona w maju 2025,

• otwarta beta ruszyła 27 maja 2025,

• pełne wdrożenie planowane na wrzesień 2025.

Performance Max (PMax) to najbardziej zaawansowany typ kampanii Google. W ramach jednej kampanii możesz dotrzeć do użytkowników we wszystkich kanałach Google: w wyszukiwarce (Search), sieci reklamowej (Display), na YouTube, w Gmailu i w Discover. System automatycznie wybiera, gdzie i w jakim formacie wyświetlić Twoją reklamę, jak rozdysponować budżet i jak dopasować przekaz - wszystko na podstawie danych i uczenia maszynowego.

Oba typy kampanii, AI Max i PMax, pokazują, jak bardzo Google stawia dziś na automatyzację opartą na intencjach użytkowników, a nie tylko słowach kluczowych.

Power Pack: kampanie AI na każdy etap ścieżki klienta

Aby ułatwić marketerom korzystanie z zaawansowanych kampanii opartych na AI, Google wprowadziło Power Pack - zestaw trzech typów kampanii, które wspólnie obejmują całą ścieżkę zakupową:

Wspomniane już Performance Max i AI Max. Pierwszy automatycznie dobiera formaty i kanały (np. Search, YouTube, Gmail), aby maksymalizować zasięg i efektywność. Drugi wykorzystuje AI do analizowania treści reklam i stron docelowych, aby trafiać do użytkowników na podstawie ich intencji, zamiast bazowania na słowach kluczowych. Trzecim jest Demand Gen - kampanie nastawione na budowanie świadomości marki w kanałach w ramach Sieci Reklamowej, które świetnie sprawdzają się na początku ścieżki zakupowej.

Dzięki Power Pack marketerzy mogą skutecznie docierać do użytkowników na każdym etapie - od pierwszego kontaktu z marką aż po konwersję.

Generatywna AI: nowy sposób tworzenia kreacji

Google rozwija też narzędzia oparte na generatywnej AI, takie jak Product Studio i Asset Studio. Umożliwiają one szybkie tworzenie materiałów reklamowych, nagłówków, opisów, grafik, a nawet krótkich filmów.. To ogromne ułatwienie przy produkcji spersonalizowanych reklam na dużą skalę.

Od automatyzacji do nowego sposobu wyszukiwania

Po kampaniach i kreacjach, kolejnym obszarem, w którym Google wykorzystuje AI, jest optymalizacja stawek oraz samo doświadczenie wyszukiwania.

Smart Bidding to inteligentne ustalanie stawek, które analizuje dane w czasie rzeczywistym, m.in. lokalizację, urządzenie czy wcześniejsze zachowania użytkownika, aby przewidzieć prawdopodobieństwo konwersji. System może nawet szacować tzw. wartość życiową klienta (LTV), co pozwala skuteczniej inwestować budżet i docierać do użytkowników o podobnych intencjach zakupowych.

Google testuje i wdraża też funkcje, które całkowicie zmieniają sposób, w jaki użytkownicy korzystają z wyszukiwarki:

• AI Overviews generuje skrócone odpowiedzi na zapytania użytkownika, bazując na modelach językowych. W tych podsumowaniach mogą pojawiać się również reklamy (na razie głównie w USA), dopasowane do kontekstu pytania.

• Google AI Mode pozwala prowadzić rozmowę z wyszukiwarką w języku naturalnym. Zamiast wpisywać krótkie hasła, użytkownicy mogą zadawać pytania i otrzymywać bardziej trafne, spersonalizowane wyniki.

Google zapowiada dalszy rozwój interfejsów multimodalnych (łączących tekst, obraz i głos) oraz agentów AI, którzy będą w stanie samodzielnie realizować złożone zadania użytkowników. To kierunek rozwoju, w którym rola marketera będzie coraz mniej operacyjna, a coraz bardziej strategiczna, skoncentrowana na dostarczaniu danych, kreacji i właściwych sygnałów dla algorytmów.

Microsoft Ads: lider konwersacyjnej i generatywnej AI

Copilot – AI, która prowadzi kampanię za Ciebie

Microsoft rozwija Copilota, narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które wspiera zarządzanie kampaniami reklamowymi, działając jako zaawansowany asystent marketingowy. Copilot pomaga tworzyć wysokiej jakości treści reklamowe, analizować dane i optymalizować kampanie, integrując się z różnymi usługami Microsoft, takimi jak Bing, Outlook czy Microsoft 365.

Na podstawie zgromadzonych informacji Copilot wspiera w czasie rzeczywistym dostosowywanie komunikatów reklamowych, stawek i grup docelowych, reagując na zmieniające się zachowania oraz potrzeby użytkowników. Dzięki temu reklamy stają się trafniejsze, bardziej kontekstowe i skuteczniejsze, jednak ostateczne decyzje pozostają pod kontrolą specjalistów marketingu.

Ads Studio - tworzenie treści z pomocą AI

Z Copilotem zintegrowane jest również Ads Studio - narzędzie do tworzenia materiałów reklamowych, takich jak grafiki czy wideo. System automatycznie dopasowuje kreacje do różnych kanałów (np. MSN, LinkedIn, Microsoft Casual Games), dbając o spójność z komunikacją marki i oczekiwania odbiorców.

To rozwiązanie pozwala skalować produkcję treści i personalizować reklamy bez konieczności każdorazowego angażowania zespołu kreatywnego.

Targetowanie oparte na intencji

Microsoft Advertising wykorzystuje dwa mechanizmy, które pozwalają docierać do użytkowników jeszcze zanim wpiszą konkretne zapytania:

• Broad Match umożliwia wyświetlanie reklam przy powiązanych semantycznie zapytaniach, nawet jeśli nie zawierają dokładnych słów kluczowych. Dzięki AI kampanie trafiają do użytkowników z podobną intencją, której marketer mógł nie przewidzieć.

• Predictive Targeting na podstawie danych behawioralnych i demograficznych (m.in. z LinkedIn) identyfikuje użytkowników z wysokim potencjałem konwersji, zanim wykażą oni bezpośrednie zainteresowanie.

To połączenie zwiększa zasięg i precyzję w kampaniach, zwłaszcza w działaniach B2B.

Nowe formaty reklamowe: Compare & Decide i Showroom Ads

Microsoft wprowadza też interaktywne formaty reklam, które integrują się z Copilotem i Bing Chat, wspierając użytkownika w procesie decyzyjnym.

• Compare & Decide umożliwia porównanie produktów (np. laptopów, aut) w formie przejrzystej tabeli bezpośrednio w Bing Chat. Użytkownik może zadawać pytania i uzyskać szczegółowe zestawienie ofert bez opuszczania wyszukiwarki.

• Showroom Ads to wirtualne „salony”, w których można przeglądać produkty w atrakcyjnej, wizualnej formie i prowadzić dialog z AI, zadając pytania o cechy, dostępność czy ceny.

Oba formaty zwiększają zaangażowanie i skracają ścieżkę zakupową, szczególnie w przypadku produktów wymagających porównania.

Nowy paradygmat reklamowy: od słów kluczowych do promptów

Spadek roli słów kluczowych: Użytkownicy coraz częściej prowadzą wieloetapowe rozmowy z AI, w których dzielą się potrzebami i doświadczeniami. Modele językowe lepiej rozumieją takie niuanse niż tradycyjne systemy dopasowań.

Mniej klików, większa intencja: AI udzielająca bezpośrednich odpowiedzi zmniejsza liczbę kliknięć w wyniki wyszukiwania, ale te, które pozostają, są znacznie bardziej wartościowe.

Nowe modele monetyzacji: Marketerzy eksplorują alternatywy, jak modele afiliacyjne czy oparte na prowizji, aby dostosować się do zmieniających się zachowań konsumentów.

W świecie reklamy cyfrowej zachodzi więc fundamentalna zmiana: odchodzimy od tradycyjnego targetowania opartego na słowach kluczowych na rzecz bardziej zaawansowanego podejścia wykorzystującego prompty i konwersacje.

Co marketerzy powinni teraz zrobić?

Aby skutecznie działać w środowisku reklamowym AI-first, kluczowe jest:

• Oparcie działań na wiarygodnych danych first-party. Dokładne śledzenie umożliwia podejmowanie mądrzejszych decyzji i wspiera optymalizacje wzmacniane przez AI. 

• Testowanie Performance Max i Copilota. Narzędzia te mogą pomóc w odkrywaniu dodatkowej wartości i dostarczać wglądy w korzyści płynące z automatyzacji.

• Tworzenie zróżnicowanych treści (tekst, grafika, wideo). Umożliwia to sztucznej inteligencji efektywne testowanie, uczenie się i personalizację. 

• Kontrola kampanii (brand safety, negative keywords). Narzędzia zabezpieczenia marki (brand safety tools) i listy wykluczających słów kluczowych (negative keywords), umożliwią zachowanie nadzoru.

• Rozwój kompetencji. Szkolenia z zakresu inżynierii promptów, analizy danych oraz strategicznego wykorzystania automatyzacji są dziś niezbędne w zespołach marketingowych.

   

5 priorytetów strategicznych:

1. Optymalizacja kampanii pod rzeczywisty język i intencję użytkownika.

2. Tworzenie treści dopasowanych do modeli konwersacyjnych.

3. Budowanie modułowych, elastycznych kreacji.

4. Aktywacja danych własnych.

5. Automatyzacja i dynamiczna produkcja treści na dużą skalę. 

Google vs Microsoft. Porównanie. 

Google Ads idealnie sprawdzi się w e-commerce i działaniach omnichannel, natomiast Microsoft Ads jest rekomendowane dla marketerów B2B i kampanii opartych o głębokie dane behawioralne.

Jak przygotować się na przyszłość?

AI nie tylko zmienia sposób prowadzenia kampanii, ale także redefiniuje oczekiwania użytkowników i role zespołów marketingowych. Aby utrzymać konkurencyjność w tym środowisku, marketerzy powinni już teraz zadbać o cztery kluczowe obszary:

1. Optymalizuj treści pod interfejsy głosowe i wizualne umożliwiając asystentom AI łatwą interpretację i priorytetyzowanie Twoich zasobów. Większość wyszukiwań przy pomocy generatywnej AI nadal odbywa się na komputerach stacjonarnych i zazwyczaj generuje lepsze konwersje. Nie pomijaj więc strategii skoncentrowanych na desktopach.

2. Zadbaj o jakość stron docelowych. Dobrze ustrukturyzowane i bogate w kontekst układy poprawiają zrozumienie i użyteczność dla AI. 

3. Wdrażaj etyczne standardy. Wraz ze wzrostem popularności treści generowanych przez AI, powinny poprawiać się też standardy etyczne. Obejmuje to wyraźne oznaczanie zasobów generowanych przez AI i uzyskiwanie świadomej zgody tam, gdzie jest to stosowne.

4. Inwestuj w rozwój zespołu. Zespoły powinny uczestniczyć w warsztatach i dzielić się najlepszymi praktykami, aby być na bieżąco z ewoluującymi narzędziami i strategiami.

Podsumowanie

Google i Microsoft przekształciły się w ekosystemy AI. W świecie, gdzie zamiast klików liczy się intencja, zwyciężą ci, którzy zainwestują w dane, kreacje i strategie wspierane przez sztuczną inteligencję. 

Jeśli potrzebujesz wsparcia w tym zakresie skontaktuj się z nami. Prowadzimy kampanie na obu platformach i jesteśmy ekspertami w wyszukiwarkach. Porozmawiajmy. 

źródła:

https://support.google.com/google-ads/answer/15910187?hl=en

https://searchengineland.com/googles-ai-max-search-ginny-marvin-455582

https://www.searchenginejournal.com/google-ai-mode-and-the-future-of-search-monetization/548601/