Od słów kluczowych do promptów: nowa rzeczywistość SEM

Jak zmieni to pracę marketerów? I jak przygotować się na erę, w której słowa kluczowe ustąpią miejsca promptom i konwersacjom z AI?

Google Ads: automatyzacja zamiast słów kluczowych

Google stawia na pełną automatyzację. Algorytmy przejmują kontrolę nad doborem słów kluczowych, dystrybucją budżetu czy tworzeniem kreacji. Rola marketera zaczyna polegać głównie na zapewnieniu dostępu do wysokiej jakości danych, które pomogą algorytmom działać skuteczniej.

Power Pack: od świadomości do konwersji w jednym ekosystemie

Najlepszym przykładem tego podejścia jest Power Pack – zestaw trzech typów kampanii, które razem obejmują całą ścieżkę zakupową:

• Demand Gen, czyli kampanie nastawione na budowanie świadomości i zainteresowania. Wykorzystują formaty wideo i display w sieci reklamowej Google, świetnie sprawdzając się na wczesnym etapie decyzji zakupowej. Marketer dostarcza zasoby (kreacje, budżet, KPI), a system sam decyduje, kto, gdzie i w jakiej formie zobaczy reklamę.
• AI Max, czyli reklamy dopasowywane do intencji użytkownika na podstawie analizy treści reklam, stron docelowych i kontekstu zapytania. Koniec z ręcznym wyborem słów kluczowych, to algorytm przewiduje, gdzie kampania powinna się pojawić. Globalne wdrożenie wprowadzono we wrześniu 2025.
• Performance Max (PMax) to kampanie obejmujące wszystkie kanały Google (Search, YouTube, Display, Gmail, Discover). System sam decyduje o formacie, kanale i alokacji budżetu, by maksymalizować efekty, podobnie jak w Demand Gen, tylko na dalszym etapie ścieżki klienta.

Generatywna AI: kreacje w kilka sekund

Tworzenie spersonalizowanych reklam w dużej skali od zawsze było największym wyzwaniem w SEM. Google odpowiada na to, rozwijając narzędzia oparte na generatywnej AI:

Product Studio, który umożliwia szybkie tworzenie grafik produktowych. Marketer może np. usunąć tło, podmienić scenerię czy wygenerować nowe wersje zdjęcia produktu bez udziału studia fotograficznego. Dzięki temu, np. ta sama torebka może zostać pokazana raz w miejskim otoczeniu, raz w wakacyjnej scenerii, w zależności od potrzebnego do reklamy kontekstu, a wszystko w kilka sekund.

Product Studio w Google Merchant Center

Asset Studio służy do generowania zestawów reklamowych: nagłówków, opisów, grafik i wideo. AI tworzy wiele wariantów tych elementów, a system testuje je oraz dopasowuje do różnych kanałów (Search, YouTube, Display, Gmail).

Dzięki tym narzędziom możliwa jest personalizacja na masową skalę. Jeden zestaw zasobów wejściowych można przekształcić w dziesiątki spójnych kreacji, dopasowanych do różnych grup odbiorców oraz etapów ścieżki zakupowej. Oczywiście marketer nadal musi zadbać o strategię, ton komunikacji oraz kontrolę brand safety, AI nie zwalnia go z odpowiedzialności, ale przejmuje najbardziej czasochłonną część pracy produkcyjnej.

AI w wyszukiwarce: od listy linków do rozmowy

Nowości nie kończą się na kampaniach. Google testuje m.in.:

• Google AI Overviews to nowa funkcja wyszukiwarki, która zamiast tradycyjnej listy linków generuje zwięzłe, syntetyczne podsumowania odpowiedzi na pytania użytkowników, tworzone przez sztuczną inteligencję. Podsumowania te prezentują najważniejsze informacje w formie kilku akapitów, często z kontekstowymi reklamami i linkami do źródeł. Przykładowo, zapytanie o buty do biegania dla początkujących zwróci rekomendacje dotyczące amortyzacji i popularnych marek. AI Overviews ułatwia szybkie zdobycie wiedzy bez konieczności przeglądania wielu stron i jest dostępne od marca 2025 roku w Polsce oraz innych krajach. Funkcja nie jest chatbotem, lecz narzędziem do szybkiego dostarczania rzetelnych, wygenerowanych odpowiedzi opartej na wielu źródłach.

Przykład podsumowania wygenerowanego przez AI Overviews

• AI Mode natomiast umożliwia prowadzenie naturalnej rozmowy z wyszukiwarką, tak jak z chatbotem. Zamiast wpisywać krótkie frazy, użytkownik może zadawać kolejne pytania w kontekście wcześniejszych odpowiedzi. Na przykład, zaczynając od pytania o buty do biegania na asfalt, dostaje ogólne podsumowanie i przykłady, a potem może dopytać o najlżejsze modele lub te mieszczące się w określonym budżecie. Wyszukiwarka zapamiętuje kontekst rozmowy i dostosowuje kolejne odpowiedzi, co pozwala na bardziej płynną i precyzyjną interakcję korzystającą z zaawansowanego modelu AI Gemini 2.5.

Przykład AI mode na smartfonie (Źródło: Google AI Mode – a new way to search, whatever’s on your mind)

Zmiany te można podsumować jednym zdaniem: Google coraz bardziej opiera reklamę nie na frazach, lecz na intencjach. W efekcie rola marketera przesuwa się z codziennego zarządzania kampaniami w stronę strategii, jakości danych i kreacji.

Microsoft Ads – nowa era reklamy konwersacyjnej

Microsoft rozwija konwersacyjne interfejsy wyszukiwania, m.in. integrując Copilota z Bing i Edge, umożliwiając użytkownikom prowadzenie dialogu z wyszukiwarką. W tym środowisku testowane i wdrażane są formaty reklamowe, takie jak Compare & Decide Ads czy Showroom Ads, które pozwalają w interaktywny sposób porównywać produkty lub prezentować ofertę. Reklama przestaje być wyłącznie linkiem na liście wyników, a staje się elementem wspierającym użytkownika w procesie decyzyjnym, szczególnie w wybranych kategoriach i scenariuszach.

Copilot – marketer z AI u boku

Microsoft rozwija również Copilota, wbudowanego asystenta AI w ekosystemie Microsoft Advertising, który może wspierać cały proces prowadzenia kampanii marketingowych. Ułatwia on tworzenie treści reklamowych, analizowanie wyników oraz optymalizowanie stawek w oparciu o zanonimizowane, zagregowane dane i aktualne trendy. Copilot nie podejmuje decyzji samodzielnie, lecz pełni rolę inteligentnego doradcy, sugerując rozwiązania dopasowane do celów kampanii.

Okno Copilot widoczne w panelu reklamowym MS Advertising

Ads Studio: kreacje generowane przez AI

W ramach środowiska Microsoft Advertising dostępne jest Ads Studio – narzędzie do automatycznego tworzenia materiałów kreatywnych, takich jak grafiki czy wideo, z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Umożliwia ono dopasowanie treści do różnych kanałów, m.in. MSN, LinkedIn czy Xbox, przy zachowaniu spójności z identyfikacją marki na podstawie dostarczonych materiałów. Dzięki temu marketerzy mogą szybciej skalować produkcję i personalizować reklamy, ograniczając konieczność każdorazowego angażowania zespołów kreatywnych.

Jak Microsoft przewiduje intencje użytkowników?

Microsoft intensywnie rozwija mechanizmy predykcyjnego targetowania:

• Broad Match umożliwia dotarcie nie tylko do wpisanych fraz, lecz także do zapytań powiązanych kontekstowo i semantycznie. Przykładowo, reklama ustawiona na frazę „kurs marketingu online” może pojawić się również przy hasłach takich jak „szkoła digital marketingu” czy „nauka reklamy internetowej”. Algorytm analizuje kontekst i rozpoznaje podobną intencję, dzięki czemu kampania obejmuje szerszą, ale nadal trafną grupę odbiorców.

• Predictive Targeting idzie o krok dalej. Microsoft Advertising łączy dane behawioralne, demograficzne i kontekstowe, w tym sygnały z LinkedIn, takie jak branża, stanowisko czy wielkość firmy, aby automatycznie wskazać użytkowników o wysokim potencjale konwersji. To rozwiązanie świetnie sprawdza się szczególnie w kampaniach B2B, gdzie proces zakupowy jest dłuższy i bardziej złożony. Dzięki inteligentnej analizie system rozszerza grupę odbiorców o osoby, które statystycznie najczęściej podejmują pożądane działania.

Nowe formaty: porównania i showroomy w Bing Chat

Microsoft testuje również formaty reklamowe, które integrują się bezpośrednio z Bing Chat i wspierają użytkownika w podejmowaniu decyzji zakupowych:

• Compare & Decide, który umożliwia porównanie produktów w formie przejrzystej tabeli w Bing Chat. Użytkownik może zadawać pytania i filtrować wyniki w rozmowie z AI, zamiast klikać w kolejne linki.
• Showroom Ads, czyli wirtualne „salony”, w których produkty prezentowane są w atrakcyjnej wizualnie formie. Użytkownik może prowadzić interaktywną rozmowę z chatbotem, pytać o cechy, dostępność czy ceny i podejmować decyzje szybciej niż przy tradycyjnym wyszukiwaniu.

Przykład reklamy Showroom Ads (Źródło: Cannes Lions 2025: Brand agents and Showroom ads with Brava Fabrics and Mercedes-Benz USA | Microsoft Advertising)

Dzięki temu reklamy w Microsoft Ads wspierają użytkowników bezpośrednio w procesie decyzyjnym, nie tylko generują kliknięcia, ale faktycznie skracają ścieżkę zakupową.

Od kliknięcia do intencji: zmiana paradygmatu SEM

Zmienia się więc cały paradygmat SEM:

• spada rola słów kluczowych a rośnie znaczenie konwersacji z AI,
• mniej klików, więcej intencji – użytkownik może uzyskać odpowiedź już w podsumowaniu AI, ale jeśli przejdzie do reklamy, będzie znacznie bliżej decyzji zakupowej,
• nowe modele monetyzacji. AI zmienia sposób, w jaki użytkownicy korzystają z wyszukiwarek, a co za tym idzie klasyczne modele rozliczeń w reklamie (CPC) tracą na znaczeniu. Skoro więc AI-first skraca ścieżkę zakupową i zmniejsza liczbę klików, to Google i Microsoft testują inne sposoby monetyzacji, które bardziej pasują do roli AI jako „pośrednika w transakcji”, a nie tylko dostawcy linków, jak modele afiliacyjne czy prowizyjne.

Co marketerzy powinni zrobić już dziś?

Kluczowe priorytety to:

1. Optymalizacja kampanii pod język i intencję użytkownika.

AI interpretuje zapytania nie tylko literalnie, ale też kontekstowo. Powinniśmy więc myśleć nie w kategoriach „frazy kluczowe”, ale „jakiego języka używa mój klient”, np. „tanie loty na weekend” vs „krótka podróż last minute”. To intencja – a nie dokładne słowa – będzie decydować o skuteczności kampanii.

2. Kreacje dopasowane do modeli konwersacyjnych.

Reklamy muszą wpasować się w rozmowę użytkownika z AI. Jeśli ktoś prowadzi dialog o wyborze laptopa, kreacja powinna faktycznie odpowiadać na pytanie użytkownika „który jest najlżejszy?”, a nie tylko pokazywać ogólny przekaz sprzedażowy.

3. Modułowe, elastyczne formaty treści.

Zamiast jednej gotowej reklamy lepiej przygotować zestaw modułów (nagłówki, opisy, grafiki, CTA), które AI może swobodnie łączyć i testować w różnych kontekstach, w wyszukiwarce, na YouTubie, w Display.

4. Aktywacja danych własnych (first-party).

Bez cookies third-party marketerzy muszą maksymalnie wykorzystywać dane, które mają sami, np. z CRM, dane transakcyjne, historie zakupów. To one pozwalają AI lepiej modelować podobne grupy odbiorców i optymalizować kampanie.

5. Automatyzacja i produkcja dynamicznych treści na dużą skalę.

Przy rosnącej personalizacji pojedyncze kreacje nie wystarczą. Marketerzy powinni korzystać z narzędzi generatywnych (np. Product Studio, Ads Studio), aby w krótkim czasie tworzyć wiele wariantów reklam dopasowanych do różnych grup i kontekstów.

Aby móc to zrealizować, zespoły muszą inwestować w:

• umiejętność inżynierii promptów,
• analitykę danych,
• kontrolę nad brand safety,
• testowanie nowych typów kampanii (PMax, Copilot).

AI-first to nowa normalność

Google i Microsoft nie konkurują już tylko narzędziami reklamowymi, ale budują ekosystemy AI, które redefiniują SEM. Zamiast pytać, które słowa kluczowe wybrać, marketerzy powinni zastanawiać się, jakich promptów i danych dostarczyć algorytmom, by maksymalizować efekty.

W czasie, w którym intencja staje się cenniejsza niż klik, wygrają ci, którzy już dziś zaczną inwestować w dane, kreatywność i strategiczne kompetencje swoich zespołów.