AI w digital marketingu: definicja, sposób użycia i przykłady

Sztuczna inteligencja na nowo definiuje digital marketing: automatyzuje zadania, personalizuje treści i optymalizuje kampanie z precyzją i szybkością, jakiej wcześniej nie znaliśmy. Analizuje dane o użytkownikach, przewiduje ich zachowania i wspiera marketerów w osiąganiu lepszych wyników – szczególnie jeśli chodzi o skuteczność landing page’y.

Już w 2016 roku Harvard Business Review podawał, że AI może zwiększyć liczbę leadów nawet o 50%. Dziś, przy znacznie bardziej zaawansowanych narzędziach, ten wpływ jest jeszcze większy – zwłaszcza na współczynnik konwersji, gdzie liczy się personalizacja i precyzyjne targetowanie.

W tym artykule dowiesz się, czym naprawdę jest AI w digital marketingu, jak skutecznie wykorzystywać ją na różnych kanałach oraz w jaki sposób narzędzia takie jak Landingi pomagają tworzyć mądrzejsze i lepiej konwertujące landing page’e dzięki AI.

Znajdź idealny szablon i dostosuj go do siebie

Przeglądaj setki szablonów landing page’y i pop-upów, uporządkowanych według branż, celów i kolorów.

Przeglądaj szablony

Czym jest AI w digital marketingu?

AI w digital marketingu to wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawniania strategii marketingowych dzięki automatyzacji, analizie danych i uczeniu maszynowemu. Pozwala markom działać szybciej, personalizować komunikację i skuteczniej optymalizować kampanie.

Dzięki AI można analizować ogromne zbiory danych, przewidywać zachowania konsumentów i dopasowywać treści do konkretnych użytkowników. Sztuczna inteligencja automatyzuje również takie zadania jak segmentacja klientów, targetowanie reklam czy obsługa chatbotów.

Najczęstsze zastosowania AI w digital marketingu to:

• predykcyjna analiza danych pozwalająca przewidywać zachowania użytkowników,
• dynamiczne ustalanie cen w zależności od popytu,
• programmatic advertising, czyli automatyczne kupowanie przestrzeni reklamowej w czasie rzeczywistym,
• przetwarzanie języka naturalnego (NLP), które umożliwia bardziej spersonalizowaną i „ludzką” komunikację.

AI pozwala marketerom podejmować trafniejsze decyzje – często w czasie rzeczywistym i w oparciu o realne zachowania użytkowników.

Dlaczego AI w digital marketingu jest ważna?

AI w digital marketingu ma ogromne znaczenie, bo automatyzuje zadania, poprawia doświadczenia użytkowników i wspiera podejmowanie trafnych decyzji opartych na danych. Umożliwia analizę ogromnych zbiorów informacji w czasie rzeczywistym, personalizację treści na różnych kanałach i efektywną optymalizację kampanii.

Dzięki takiemu poziomowi automatyzacji i wglądowi w dane firmy mogą działać szybciej, trafniej reagować na zmiany i utrzymywać przewagę konkurencyjną na dynamicznym rynku. Nic dziwnego, że aż 87% firm uważa, że AI zapewnia im (lub pomaga im utrzyma) przewagę nad konkurencją (raport MIT Sloan Management Review, 2020).

Jakie korzyści daje AI w digital marketingu?

Korzyści z wykorzystania AI w digital marketingu wiążą się z większą efektywność, precyzją i jakością decyzji podejmowanych w digital marketingu. AI ułatwia zbieranie i analizę danych, automatyzuje zadania i personalizuje doświadczenia użytkowników – co przekłada się na skuteczniejsze kampanie i wzrost przychodów.

Sztuczna inteligencja daje marketerom szereg przewag:

• Lepsze targetowanie – AI analizuje zachowania i preferencje użytkowników, dzięki czemu marki trafiają z przekazem do właściwych odbiorców, zwiększając zaangażowanie i konwersje.
• Personalizacja w skali masowej – dostarcza spersonalizowane treści i rekomendacje, co poprawia doświadczenia użytkowników i buduje lojalność klientów.
• Automatyzacja powtarzalnych zadań – kampanie e-mailowe, publikowanie w social mediach czy segmentacja kontaktów mogą działać automatycznie, oszczędzając czas i minimalizując błędy.
• Predykcyjna analityka – AI prognozuje trendy i zachowania konsumenckie, co pozwala planować kolejne kampanie z większą trafnością.
• Optymalizacja w czasie rzeczywistym – kampanie można modyfikować na bieżąco, reagując na ich aktualne wyniki i zwiększając skuteczność.

Poza konkretnymi działaniami marketingowymi AI wspiera również szersze cele biznesowe. Automatyzując ręczne procesy, obniża koszty i pozwala zespołom skupić się na strategii. Poprawia ROI dzięki lepiej dopasowanym i skuteczniejszym kampaniom. Umożliwia też skalowanie działań marketingowych bez konieczności proporcjonalnego zwiększania zasobów.

Jak wykorzystać AI w digital marketingu?

AI znajduje zastosowanie niemal w każdej dziedzinie digital marketingu. Wspiera tworzenie treści, SEO, PPC, analizę danych, e-mail marketing, testy A/B, działania w social mediach, a nawet wyszukiwanie głosowe. Dzięki temu marketerzy oszczędzają czas, lepiej targetują odbiorców i podejmują trafniejsze decyzje w oparciu o dane w czasie rzeczywistym.

Przyjrzyjmy się, jak AI działa w poszczególnych obszarach i gdzie sprawdza się najlepiej.

1. Tworzenie treści i grafik

AI potrafi generować teksty blogowe, posty do social mediów, opisy produktów, a nawet treści wizualne. Choć nie zastąpi doświadczonego copywritera, znacząco przyspiesza pracę: przeprowadza research, sugeruje zmiany tonu, poprawia błędy językowe, podpowiada alternatywy i automatycznie tłumaczy treści.

Teksty tworzone przez AI zwykle wymagają redakcji, żeby brzmiały naturalnie i profesjonalnie, ale cały proces jest znacznie szybszy niż pisanie od zera. Podobnie jest z grafikami – narzędzia AI do tworzenia obrazów rozwinęły się tak bardzo, że pozwalają generować unikalne wizualne treści w kilka sekund, idealnie dopasowane do konkretnej kampanii.

Najczęstsze zastosowania:

• generowanie dynamicznej treści wiadomości e-mail na podstawie zachowań użytkownika,
• tworzenie customowych zdjęć produktów na potrzeby e-commerce,
• pisanie spersonalizowanych treści blogowych w ramach rozbudowanych strategii,
• przygotowywanie postów do social mediów dopasowanych do tonu i stylu marki.

2. Optymalizacja pod kątem wyszukiwarek

przyjazny dla wyszukiwarek, sugerują strategie linkowania wewnętrznego i podpowiadają tematy zgodne z intencjami użytkowników i trendami wyszukiwania semantycznego.

Niektóre platformy idą o krok dalej – wykorzystują AI i deep learning do przewidywania zmian w algorytmach wyszukiwarek. Choć nie jest to metoda stuprocentowo pewna, jej logika jest uzasadniona. Skoro AI potrafi skutecznie prognozować zachowania w finansach czy logistyce, może też wychwytywać wzorce w SEO.

Najczęstsze zastosowania:

• analiza słów kluczowych i tematów,
• sugerowanie struktury linkowania wewnętrznego,
• optymalizacja pod kątem fraz semantycznych i long tail,
• tworzenie briefów SEO dla copywriterów,
• generowanie znaczników schema, które ułatwiają indeksowanie.

3. Reklama PPC (Pay-Per-Click)

AI całkowicie odmieniła reklamę PPC, umożliwiając głębszą analizę zachowań użytkowników na różnych urządzeniach i platformach. Zbiera dane z wielu punktów styku, tworząc szczegółowe profile odbiorców i pozwalając na precyzyjniejsze oraz spójniejsze targetowanie reklam.

Efekt? Użytkownicy widzą reklamy dopasowane do swoich zainteresowań – niezależnie od tego, gdzie i jak przeglądają treści. Przekłada się to na wyższe zaangażowanie, silniejsze rozpoznawalnie marki i lepszy zwrot z inwestycji w reklamy.

Najczęstsze zastosowania:

• tworzenie treści i dostosowywanie ich do różnych segmentów odbiorców,
• optymalizacja targetowania reklam na różne urządzenia,
• targetowanie behawioralne oparte na korzystaniu z różnych platform.

4. Analityka danych

AI usprawnia analitykę danych digital marketingowych, przetwarzając ogromne zbiory danych szybko i precyzyjnie. Odkrywa trendy i wzorce, które często umykają przy ręcznej analizie, dzięki czemu marketerzy lepiej rozumieją zachowania klientów i skuteczność kampanii.

Sztuczna inteligencja generuje też automatyczne raporty, pokazując najważniejsze metryki i zależności – oszczędzając zespołom godziny pracy. Mniej czasu spędzonego na analizie danych to więcej przestrzeni na strategię i kreację.

Najczęstsze zastosowania:

• symulacja różnych strategii marketingowych,
• prognozowanie trendów rynkowych za pomocą predykcyjnej analityki,
• testowanie modeli cenowych i scenariuszy rabatowych,
• analiza danych konwersji w celu zwiększenia skuteczności kampanii,
• wykrywanie anomalii w metrykach i szybkie identyfikowanie problemów.

Analityka oparta na AI to nie tylko źródło insightów – to narzędzie, które pozwala szybciej podejmować trafne decyzje i reagować na zmiany na rynku.

5. Monitorowanie mediów społecznościowych

AI ułatwia identyfikację kluczowych influencerów w niszowych segmentach i podpowiada potencjalne współprace na podstawie danych o zaangażowaniu. Przewiduje też, które trendy mają szansę się rozwinąć, co pozwala tworzyć content wyprzedzający konkurencję.

Najczęstsze zastosowania:

• rekomendacje influencerów na podstawie AI,
• przewidywanie przyszłych trendów w mediach społecznościowych,
• powiadomienia o trendach w social mediach w czasie rzeczywistym.

6. E-mail marketing

AI automatyzuje kampanie e-mailowe i personalizuje treści na podstawie zachowań użytkowników, historii zakupów i wcześniejszych interakcji. Dzięki temu wiadomości są trafniejsze, a zaangażowanie rośnie.

Dobrze dobrany moment wysyłki i treść dopasowana do odbiorcy sprawiają, że wzrasta liczba otwarć, kliknięć i konwersji, co czyni e-mail marketing skuteczniejszym i łatwiejszym do skalowania.

Najczęstsze zastosowania:

• generowanie treści dla kampanii e-mailowych,
• przewidywanie optymalnych godzin wysyłki,
• predykcyjne generowanie tematów wiadomości e-mail,
• personalizacja treści e-maili w oparciu o zachowania użytkownika.

7. Testy A/B

AI nie tylko automatyzuje testy A/B, ale także usprawnia je, umożliwiając jednoczesne testowanie wielu zmiennych, takich jak nagłówki, grafiki czy CTA. Zamiast analizować jedną zmianę na raz, sztuczna inteligencja porównuje różne kombinacje i wskazuje te, które działają najlepiej.

Dodatkowo może na bieżąco dostosowywać elementy kampanii, co przyspiesza optymalizację i pozwala szybko reagować na zachowania użytkowników.

Najczęstsze zastosowania:

• testy wieowariantowe obejmujące różne elementy kampanii,
• optymalizacja landing page’y w czasie rzeczywistym,
• dynamiczne dopasowywanie nagłówków i CTA z wykorzystaniem AI.

8. Wyszukiwanie głosowe

Wraz z rosnącą popularnością asystentów głosowych optymalizacja pod kątem voice search staje się niezbędna. AI wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć, jak ludzie formułują zapytania mówione. Dzięki temu marketerzy mogą dostosowywać treści do naturalnego języka i intencji użytkowników.

Tworząc treści w stylu konwersacyjnym i dopasowane do zapytań głosowych, marki zwiększają ruch z wyszukiwarek i poprawiają dostępność swoich stron.

Najczęstsze zastosowania:

• tworzenie treści dostosowanych do wyszukiwania głosowego,
• optymalizacja słów kluczowych pod zapytania mówione,
• adaptowanie treści do języka konwersacyjnego,
• strukturyzowanie witryn pod kątem rozpoznawania głosu,
• sugerowanie słów kluczowych na podstawie zapytań głosowych.

4 przykłady AI w digital marketingu

Teraz, gdy znasz już potencjalne zastosowania sztucznej inteligencji w digital marketingu, najwyższy czas zobaczyć kilka rzeczywistych wdrożeń przez znane marki. Poniższe case studies pokazują, że AI to nie tylko teoria – to realne narzędzie, które przynosi wymierne rezultaty.

1. Personalizowane rekomendacje produktów – przykład Netflixa

Netflix wykorzystuje AI do prezentowania spersonalizowanych rekomendacji treści na podstawie historii oglądania, wyszukiwań i preferencji gatunkowych każdego użytkownika. Silnik rekomendacji analizuje wzorce zachowań, aby zwiększać zaangażowanie i utrzymać użytkowników na platformie na dłużej. System uczy się z czasem, oferując coraz trafniejsze i płynniejsze doświadczenie.

Jak to działa:

AI pomaga Netflixowi w czasie rzeczywistym prezentować użytkownikom treści, które naprawdę ich interesują – skracając czas wyszukiwania i zwiększając zadowolenie.

Zalety tego rozwiązania:

• personalizowane sugestie zwiększają zaangażowanie i czas spędzany na platformie,
• predykcje oparte na danych dopasowują treści do indywidualnych preferencji,
• dopasowanie treści zmniejsza ryzyko rezygnacji z subskrypcji i wspiera lojalność,
• użytkownicy szybciej znajdują coś dla siebie – mniej decyzji, więcej oglądania.

2. Automatyzacja SEO i content marketingu – przykład Ranktracker

AI pozwala skalować produkcję treści przy jednoczesnym zachowaniu dobrych praktyk SEO. Choć treści generowane przez sztuczną inteligencję mogą czasem brakować kreatywności typowej dla ludzi, często dorównują (a nawet przewyższają) jakością struktury i merytoryką.

Wiele zespołów marketingowych korzysta z AI jako wsparcia dla copywriterów: przy researchu, układaniu planu artykułu czy parafrazowaniu. Ranktracker idzie o krok dalej – opiera cały swój blog wyłącznie na treściach tworzonych przez AI i mówi o tym otwarcie. Już na pierwszy rzut oka widać setki artykułów wygenerowanych automatycznie. Choć nie wszystkie teksty dorównują tym pisanym przez ludzi, sama ich liczba przekłada się na ruch i realne wyniki biznesowe.

Zalety tego rozwiązania:

• automatyzuje tworzenie treści, oszczędzając czas i zwiększając skalę działań,
• trzyma się zasad SEO, co przekłada się na lepszą strukturę i dobór słów kluczowych,
• zmniejsza zależność od pracy ludzkiej, obniżając koszty tworzenia contentu,
• zapewnia spójny ton i format publikacji,
• wspiera copywriterów w researchu i przeredagowywaniu tekstów, dając im więcej przestrzeni na kreatywność.

3. Chatboty AI – przykład Zendesk

AI-chatboty to jedno z najskuteczniejszych rozwiązań w digital customer experience. Zendesk wykorzystuje własnego chatbota zasilanego AI do obsługi zapytań klientów, udzielania błyskawicznych odpowiedzi i zapewniania wsparcia 24/7. Bot obsługuje najczęstsze zapytania, kieruje użytkowników do odpowiednich zasobów i w razie potrzeby przekazuje trudniejsze sprawy do konsultantów.

Dzięki integracji AI-chatbotów w swojej strategii Zendesk skraca czas odpowiedzi, zwiększa satysfakcję klientów i odciąża zespoły supportowe.

Zalety tego rozwiązania:

• dostarcza spersonalizowane odpowiedzi w oparciu o dane klienta,
• działa 24/7 – wsparcie jest dostępne zawsze, gdy klient tego potrzebuje,
• obsługuje dużą liczbę zapytań jednocześnie, zwiększając efektywność,
• obniża koszty obsługi klienta, zmniejszając zapotrzebowanie na rozbudowane zespoły.

4. Reklama płatna i predykcja zachowań konsumenckich – przykład Volkswagena

Volkswagen, znany z innowacyjnych rozwiązań w motoryzacji, wykorzystuje również AI do optymalizacji strategii reklamowej. Zamiast opierać się wyłącznie na agencjach mediowych, firma analizuje zachowania konsumentów i przewiduje decyzje zakupowe za pomocą AI. Pozwala to lepiej alokować budżet reklamowy i trafiać z przekazem do właściwych odbiorców – we właściwym czasie.

Dzięki temu podejściu Volkswagen zwiększył sprzedaż w salonach o 20% i ograniczył ukryte koszty typowe dla tradycyjnego zakupu mediów.

Zalety tego rozwiązania:

• lepsze targetowanie reklam dzięki predykcjom AI opartym na danych o odbiorcach,
• bardziej trafne decyzje dzięki zastąpieniu domysłów agencji twardymi danymi,
• większa efektywność kosztowa dzięki eliminacji niepotrzebnych wydatków,
• większa elastyczność kampanii dzięki insightom i optymalizacjom w czasie rzeczywistym.

Najważniejsze umiejętności w digital marketingu wspieranym przez AI

Skuteczny digital marketing oparty na AI wymaga połączenia kompetencji analitycznych, technologicznych i strategicznych. Marketerzy muszą umieć analizować duże zbiory danych (co wiąże się z podstawową znajomością statystyki), pracować z modelami uczenia maszynowego czy narzędziami NLP oraz precyzyjnie segmentować odbiorców.

Do tego dochodzi predykcyjna analiza danych, optymalizacja konwersji, personalizacja doświadczeń użytkowników i świadomość prawna oraz etyczna związana z wykorzystywaniem AI w marketingu.

Poniżej krótki przegląd najważniejszych umiejętności:

Analityka danych

Umiejętność interpretacji dużych zbiorów danych w celu zrozumienia zachowań klientów, trendów i wyników kampanii. Wspiera podejmowanie decyzji opartych na faktach.

Uczenie maszynowe (ML)

Tworzenie modeli przewidujących działania użytkowników, optymalizujących reklamy i personalizujących treści. Marketerzy znający ML mogą budować systemy, które uczą się i doskonalą z czasem.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Pozwala AI rozumieć i generować język ludzki – bardzo ważne w chatbotach, analizie nastrojów i wyszukiwaniu głosowym. Dzięki NLP łatwiej analizować opinie i trendy.

Segmentacja odbiorców

Dzielenie użytkowników na grupy według zachowań, demografii lub preferencji. AI usprawnia ten proces, odkrywając ukryte wzorce i umożliwiając precyzyjne targetowanie.

Analityka predykcyjna

Analiza danych historycznych w celu przewidywania zachowań klientów i trendów. Pomaga planować działania z wyprzedzeniem i lepiej dopasowywać kampanie.

Testy A/B i optymalizacja

Porównywanie różnych wersji treści lub reklam. AI automatyzuje testowanie i analizę wyników w czasie rzeczywistym, co przyspiesza optymalizację.

Personalizacja

Dostarczanie treści dopasowanych do konkretnych użytkowników. AI śledzi zachowania i umożliwia personalizację w wielu kanałach równocześnie.

Świadomość etyczna i znajomość przepisów o prywatności

AI opiera się na danych użytkowników, dlatego marketerzy muszą znać przepisy dotyczące prywatności i stosować dobre praktyki etyczne. To buduje zaufanie i zapewnia odpowiedzialne wykorzystywanie danych.

Jakie jest najlepsze narzędzie AI do digital marketingu?

Najlepszym narzędziem AI w digital marketingu jest ChatGPT, stworzony przez OpenAI. Dzięki treningowi na ogromnych zbiorach danych z różnych branż wyróżnia się precyzją, jakością i wszechstronnością. Posiada także intuicyjny interfejs, co sprawia, że jest dostępny nawet dla osób bez zaplecza technicznego.

Najczęstsze zastosowania w digital marketingu:

• generowanie treści (automatyzacja tworzenia blogów, postów w mediach społecznościowych, treści e-mail, a nawet tekstów eksperckich),
• personalizacja (dostarczanie dostosowanych komunikatów marketingowych w różnych formatach na podstawie preferencji klienta),
• pomoc w zakresie SEO (optymalizacja treści za pomocą sugestii słów kluczowych i ulepszeń struktury),
• obsługa klienta (pomoc chatbota 24/7, który udziela odpowiedzi na typowe pytania),
• copywriting reklamowy (tworzenie przekonujących tekstów reklamowych dla różnych platform, segmentacja odbiorców docelowych, proponowanie „flow”),
• pomysły na testy A/B (sugerowanie wariantów do testów dzielonych w kampaniach, interpretowanie wyników i sugerowanie ulepszeń),
• analiza danych (analizowanie obszernych zbiorów danych dla ulepszenia strategii marketingowej i umożliwienia podejmowania świadomych decyzji),
• badania rynku (analizowanie danych klientów pod kątem trendów dla przyszłych personalizacji strategii),
• marketing w mediach społecznościowych (pomoc w planowaniu postów, podsuwanie pomysłów na treści, pisanie tekstów i inne),
• optymalizacja kampanii e-mailowych (poprawa współczynników otwarć i kliknięć dzięki wnioskom opartym na AI, np. dostosowanie odpowiedniego tonu, wykorzystanie technik perswazji itp.).

Dzięki szerokiemu zakresowi możliwości i prostocie obsługi, ChatGPT doskonale wpisuje się w codzienną pracę działów marketingu, niezależnie od skali i branży.

Jakie jest najlepsze narzędzie AI dla landing page’y?

Obecnie najlepszym narzędziem AI do tworzenia landing page’y jest Landingi. Oferuje znacznie więcej niż tylko generowanie treści – wspiera również SEO, tłumaczenia i edycję grafik dzięki funkcjom opartym na AI.

To, co wyróżnia Asystenta AI w Landingi, to jakość generowanego copy. Narzędzie działa w oparciu o najnowszą wersję ChatGPT, ale zostało wzbogacone o własne dane treningowe i inteligentne, wstępnie zaprogramowane prompt’y. Dzięki temu treści są bardziej dopasowane do celów biznesowych, spójne z tonem marki i produktami – a wszystko można elastycznie dostosować wewnątrz edytora.

W kilka sekund Asystent AI potrafi wygenerować kompletne treści na landing page’a, w tym:

• nagłówki,
• CTA,
• opisy,
• listy korzyści,
• sekcje kontaktu.

Dodatkowo wspiera on-page SEO, automatycznie tworząc:

• meta tytuły,
• meta opisy,
• słowa kluczowe.

Wszystko generowane jest na podstawie zawartości Twojej strony, co zapewnia spójność i trafność.

Od strony wizualnej Landingi oferuje też narzędzie do edycji grafik z wykorzystaniem AI – m.in. usuwanie tła, co idealnie sprawdza się przy umieszczaniu produktów lub zdjęć profilowych bezpośrednio na tle landing page’a. W Landingi możesz też automatycznie przetłumaczyć strony na ponad 30 języków.

Jaka jest najlepsza agencja digital marketingowa wykorzystująca AI?

Obecnie za najlepszą agencję specjalizującą się w AI w digital marketingu uchodzi NoGood z Nowego Jorku. Agencja znana jest z wykorzystywania najnowszych technologii i dużego doświadczenia branżowego. Współpracowała z takimi gigantami jak Google, Microsoft, Meta, HubSpot, Salesforce czy TikTok, często realizując złożone projekty na najwyższym poziomie.

NoGood tworzy kompletne lejki marketingowe, strategie i platformy – w wielu przypadkach zintegrowane z rozwiązaniami opartymi na AI. Oferuje także usługi z zakresu brandingu, SEO, reklam płatnych, optymalizacji konwersji, social mediów i e-mail marketingu.

Obsługiwane branże:

• SaaS,
• technologia,
• zdrowie i opieka medyczna,
• fintech.

Agencja wykorzystuje machine learning i generatywne AI do automatyzacji kampanii, przewidywania zachowań konsumentów i tworzenia lepszych doświadczeń, m.in. poprzez wdrażanie chatbotów opartych na AI.

Czy AI zastępuje digital marketing?

Nie, AI nie zastępuje, ale zmienia i ulepsza digital marketing. Automatyzuje powtarzalne zadania, takie jak analiza danych, raportowanie czy generowanie treści, ale nie zastępuje ludzkiej kreatywności i strategicznego myślenia – a to właśnie one są fundamentem skutecznego marketingu.

Marketerzy nadal odgrywają kluczową rolę w tworzeniu narracji, budowaniu marek i opracowywaniu innowacyjnych rozwiązań. AI wspiera ich w podejmowaniu decyzji opartych na danych, przewidywaniu trendów i zwiększaniu zaangażowania – ale ludzki punkt widzenia pozostaje niezastąpiony i wszystko wskazuje na to, że tak pozostanie.

Jaka jest różnica między digital marketingiem a marketingiem AI?

Digital marketing to wykorzystanie kanałów online (takich jak strony internetowe, e-mail, social media czy wyszukiwarki) do promowania produktów lub usług. Obejmuje tworzenie treści, prowadzenie kampanii reklamowych i angażowanie odbiorców za pomocą narzędzi cyfrowych.

AI marketing natomiast to digital marketing wspierany przez sztuczną inteligencję. Integruje AI w działania marketingowe, automatyzując i usprawniając takie obszary jak analiza danych, segmentacja odbiorców czy dostarczanie spersonalizowanych treści.

Główna różnica:

Digital marketing w dużej mierze opiera się na ręcznym planowaniu i działaniach, podczas gdy AI marketing wykorzystuje uczenie maszynowe i dane w czasie rzeczywistym, aby zwiększyć efektywność i skalować personalizację.

Ograniczenia AI w digital marketingu

Choć AI wnosi ogromne możliwości do marketingu, nie jest pozbawiona ograniczeń – szczególnie w kontekście jakości danych, kreatywności, kosztów wdrożenia i kwestii etycznych.

1. Uzależnienie od danych i ich jakość

AI potrzebuje dużych ilości aktualnych i odpowiednio przygotowanych danych. Jeśli dane są niepełne, błędne lub źle zintegrowane, prowadzi to do nietrafnych wniosków i słabych decyzji marketingowych. Utrzymanie wysokiej jakości danych wymaga stałej kontroli, odpowiednich procesów i często – kosztownych działań porządkujących.

2. Brak ludzkiej kreatywności

AI świetnie analizuje dane, ale nie ma inteligencji emocjonalnej. Nie potrafi zastąpić ludzkiej kreatywności w budowaniu opowieści, kreowaniu koncepcji czy wyczuciu tonu komunikacji. Treści generowane przez AI mogą być poprawne, ale często pozbawione charakteru i niuansów, które przyciągają odbiorców. Dlatego ludzki udział w marketingu pozostaje kluczowy.

3. Wysokie koszty wdrożenia

Wdrożenie AI to często spora inwestycja – nie tylko w oprogramowanie, ale też w sprzęt i wykwalifikowanych specjalistów. Dla mniejszych firm barierą mogą być zarówno koszty początkowe, jak i bieżące (np. szkolenia, utrzymanie, zmiany procesowe).

4. Prywatność i kwestie etyczne

AI opiera się na analizie danych użytkowników, co wiąże się z wyzwaniami w zakresie prywatności i zgodności z przepisami. W świetle rosnącej liczby regulacji, takich jak RODO czy CCPA, marki muszą mieć pewność, że ich narzędzia AI działają zgodnie z prawem. Niewłaściwe wykorzystanie danych (lub brak przejrzystości) może zniszczyć zaufanie i zaszkodzić reputacji marki.

Wykorzystaj landing page’e zasilane AI, aby maksymalizować wyniki w digital marketingu

Teorię masz już za sobą. Jeśli chcesz zacząć realnie korzystać z możliwości AI w digital marketingu, Landingi to najlepsze miejsce na start.

Z wbudowanymi narzędziami AI i renomą skutecznej platformy, Landingi cieszy się zaufaniem globalnych marek, takich jak Sony, Opera czy DAT, a także dynamicznie rosnących startupów. Dlaczego? Bo łączy dwa kluczowe atuty: łatwość obsługi i ogromną elastyczność.

Co możesz zrobić z Landingi:

• budować landing page’e, mikrostrony, strony mobilne, pop-upy i formularze – z wykorzystaniem Composera AI, szablonów lub od zera,
• optymalizować konwersję dzięki testom A/B, śledzeniu zachowań użytkowników i konfigurowalnym dashboardom,
• zintegrować platformę z ponad 170 narzędziami do digital marketingu,
• skalować działania dzięki tłumaczeniom AI, Smart Sekcjom i stronom programatycznym,
• …i wiele więcej.

Wypróbuj Landingi za darmo i rozpocznij swoją podróż z digital marketingiem wspieranym AI już teraz!

Digital marketing uwielbia landing page’e!

Dołącz do Landingi i zacznij tworzyć najlepiej konwertujące landing page’e.

Przetestuj za darmo