AI a Google Ads – czyli bez specjalisty daleko się nie zajdzie | Patryk Goławski, fabryka marketingu

Automatyzacja w Google Ads przyspiesza jak nigdy dotąd. Systemy uczące się, kampanie Performance Max, inteligentne strategie ustalania stawek, dynamiczne kreacje – to wszystko sprawia wrażenie, że rola człowieka w zarządzaniu kampaniami jest już zbędna. Nic bardziej mylnego.

Rzeczywiście, AI odciąża z wielu operacyjnych zadań, ale jednocześnie wymusza zupełnie nowy model pracy specjalisty. Taki, który rozumie nie tylko strukturę konta, ale i mechanikę działania algorytmu. Taki, który potrafi na liczbach udowodnić, gdzie kończy się optymalizacja systemowa, a zaczyna prawdziwe zarządzanie efektywnością.

AI to nie magiczna skrzynka
Często możemy usłyszeć: „System się nauczy, dajmy mu czas”. To niebezpieczne uproszczenie. AI w Google Ads nie uczy się kontekstu biznesowego – ono uczy się zachowań użytkowników i wzorców danych historycznych. Oczywiście, jeśli mamy do czynienia z dużymi kontami, gdzie dane są zasobem w nadmiarze, systemy mogą skutecznie uczyć się i poprawiać optymalizację. Jednak w mniejszych firmach lub branżach o niższym wolumenie danych – algorytmy często nie mają z czego się uczyć. A to prowadzi do nietrafionych decyzji optymalizacyjnych, które mogą mieć poważne konsekwencje w wyniku, np. obniżenia rentowności.

Dodatkowo, system operuje na danych, które sam generuje – jeśli kampania została źle skonfigurowana, błędnie targetowana lub oparta o niewłaściwy feed, to „nauka” AI tylko utrwala te błędy. W efekcie, zamiast optymalizować rzeczywiste potrzeby klienta, system dostosowuje się do fałszywego obrazu, co skutkuje marnowaniem budżetów i generowaniem niskiej jakości leadów. Bardzo często zapomina się, że AI wciąż pozostaje narzędziem, które potrzebuje precyzyjnego ukierunkowania.

Właściwe KPI to podstawa
Jednym z największych ryzyk przy oddaniu sterów AI jest błędne określenie celu. Zbyt często obserwuje się konta, które są optymalizowane pod ROAS, który w ogóle nie uwzględnia marży, zwrotów czy kosztów operacyjnych. System widzi „wysoki ROAS”, klient widzi „brak zysku”. To nie jest marginalny przypadek – to codzienność. W tego typu sytuacjach dochodzi do poważnych problemów, ponieważ AI może przekładać „efektywność” na wysoki współczynnik konwersji, ale nie uwzględnia rzeczywistych kosztów.

Dlatego tak ważne jest ustalenie precyzyjnych KPI, które są realnie powiązane z modelem biznesowym. Jeśli nie zdefiniuje się ich na starcie i nie przekaże AI właściwych sygnałów (np. importując mikrokonwersje, przesyłając dane offline, stosując etykiety produktowe), system będzie działał w oderwaniu od rzeczywistości biznesowej. Ostateczny sukces kampanii zależy od tego, jak dobrze specjalista Google Ads potrafi połączyć cele biznesowe z danymi systemowymi.

Kreacja? Jeszcze nie czas na pełne zaufanie AI
Rozwój dużych modeli językowych i obrazowych w reklamie jest imponujący, ale z perspektywy skuteczności – często zawodny. AI generując kreacje potrafi stworzyć estetyczne obrazy czy chwytliwe nagłówki, ale nie ma kontekstu marki i branży. I to właśnie jest kluczowy problem. AI, choć potrafi generować treści, nie jest w stanie zrozumieć niuansów marki i jej komunikacji w sposób, w jaki robi to człowiek. Można to porównać do pracy artysty, który tworzy dzieło na podstawie ogólnych wskazówek, ale nie mając pełnej wizji ani doświadczenia.

Z drugiej strony, jeśli dobrze poprowadzi się algorytm, dostarczy właściwych danych wejściowych i wprowadzi ograniczenia w zakresie tworzonych kreacji, AI może stać się bardzo pomocne. Jednak to wymaga od specjalisty Google Ads odpowiedniego nadzoru. Właśnie to nadzorowanie AI i dostosowywanie jego outputu do potrzeb kampanii jest kluczem do sukcesu. Bez tego, zamiast skalowania efektywności, będzie się skalować błędy.

Specjalista jako architekt, nie operator
Rola specjalisty Google Ads zmienia się. Coraz mniej „klikaczy”, coraz więcej analityków, strategów i integratorów danych. Właściwie, obecnie specjalista staje się kimś w rodzaju architekta ekosystemu kampanii reklamowej. To on musi zaplanować cały system, nie tylko wybierać konkretne ustawienia kampanii. W tej nowej rzeczywistości eksperci nie zajmują się już tylko ustawieniem kampanii, ale projektowaniem ścieżek użytkowników, integracją danych z różnych źródeł (CRM, analityka, dane offline), a także tworzeniem spójnych modeli atrybucji. Nawet najlepsze narzędzia automatyzacyjne w Google Ads wymagają precyzyjnego planu działania.

Specjalista Google Ads musi również być w stanie powiedzieć klientowi: „ta strategia nie zadziała w Twoim modelu biznesowym”, „ten ROAS nic nie znaczy”, „te leady nie mają wartości”. Zrozumienie, gdzie kończy się rola AI, a zaczyna decyzja biznesowa, to jedno z kluczowych zadań współczesnego specjalisty.

10 pytań, które powinien zadać każdy specjalista przed startem kampanii

1. Jaki jest realny cel kampanii – lead, sprzedaż, lifetime value, marża?
2. Czy dane konwersji są kompletne i mierzone z właściwym opóźnieniem?
3. Czy AI ma wystarczająco dużo danych do nauki?
4. Czy produkt lub usługa ma sezonowość, którą system uwzględnia?
5. Czy KPI uwzględnia zwroty, koszty logistyczne, marżę?
6. Czy kampania nie konkuruje z innymi kanałami (SEO, social)?
7. Czy wykorzystuje się dane offline (CRM, lojalność, call tracking)?
8. Czy feed produktowy jest ustandaryzowany i aktualny?
9. Czy ścieżka zakupowa jest spójna i pozbawiona wąskich gardeł?
10. Czy istnieje plan B na wypadek błędnej optymalizacji AI?

Podsumowanie
AI w Google Ads to potężne narzędzie, ale jak każde narzędzie – wymaga właściwego użycia. I choć systemy stają się coraz bardziej autonomiczne, efektywność kampanii nadal zależy od człowieka, który potrafi połączyć dane, strategię i kontekst biznesowy.

Specjalista Google Ads w erze automatyzacji staje się nie tylko operatorem narzędzi, ale i architektem efektywności kampanii. Jeśli celem nie jest poleganie jedynie na „średnich wynikach rynkowych”, ale dążenie do naprawdę opłacalnych kampanii, rola specjalisty staje się kluczowa jak nigdy wcześniej.

Patryk Goławski – Media Director, fabryka marketingu

Posiada 9-letnie doświadczenie w marketingu internetowym, od samego początku skupiony na zakupie mediów i kampaniach performance.
Specjalizuje się w planowaniu i realizacji kampanii digital w środowiskach reklamowych Google, Meta (Facebook i Instagram), X, SnapChat, Programmatic, TikTok. Zwolennik testów i optymalizacji oraz  pasjonat nowinek technologicznych.
Certyfikowany specjalista z tytułem DIMAQ Professional Digital Marketing Qualification. Realizował kampanie: AutoPay, Blue Media, ATAL, Symfonia, Małopolska 2023, Lightbox, Orange.

Więcej materiałów o podobnej tematyce TUTAJ.