Przez lata skuteczność kampanii reklamowych w Google Ads czy Meta Ads opierała się na ręcznym zarządzaniu strukturą konta. Reklamy dzielono według słów kluczowych, produktów, grup odbiorców czy lokalizacji, tworząc rozbudowane i precyzyjnie uporządkowane kampanie. Taki podział pozwalał na większą kontrolę nad budżetem, testami i optymalizacją.

Dziś jednak coraz częściej odchodzi się od tego podejścia. Wraz z rozwojem automatyzacji i narzędzi opartych na AI – takich jak Performance Max, AI Max, Demand Gen czy Meta Advantage+ – nacisk przenosi się z rozbudowy konta na jego właściwe „zasilenie” danymi. Kluczowe staje się nie to, ile kampanii działa, ale jakie informacje trafiają do systemu i jak dobrze algorytm potrafi je wykorzystać.

Struktura konta reklamowego i sygnały w kampaniach płatnych – co zmienia AI w marketingu internetowym

W tradycyjnym podejściu konta reklamowe budowano wokół precyzyjnych struktur. Każdy produkt czy kategoria miała osobną kampanię lub grupę reklam, a targetowanie było maksymalnie zawężane. Skuteczność działań opierała się na szczegółowej konfiguracji, ciągłym testowaniu i codziennej optymalizacji.

W modelu opartym na AI ten sposób pracy przestaje być efektywny. Rozdrobnione kampanie rozpraszają dane, których algorytm potrzebuje do uczenia się. Nowoczesne systemy działają lepiej, gdy mają dostęp do większych zestawów informacji – zarówno o zachowaniach użytkowników, jak i skuteczności poszczególnych elementów kampanii. Zamiast rozbudowanej struktury, kluczowe staje się to, czy system „rozumie”, co chcemy osiągnąć.

Struktura konta w nowej rzeczywistości

Zamiast projektować konto wokół produktów czy intencji, coraz częściej kampanie buduje się wokół celów i sygnałów. To zmiana fundamentalna: od zarządzania technicznego do zarządzania informacją.

W praktyce oznacza to m.in.:
– wykorzystywanie danych first-party (np. list klientów, dane z CRM, aktywność na stronie),
– większe znaczenie prawidłowo skonfigurowanych konwersji i zdarzeń w GA4,
– potrzebę dostarczenia różnorodnych zasobów kreatywnych, które algorytm może swobodnie łączyć i testować.

Celem nie jest już maksymalne rozdzielenie kampanii, lecz stworzenie środowiska, w którym system będzie w stanie trafnie dopasować komunikat do użytkownika – niezależnie od miejsca emisji czy urządzenia.

Nowa rola marketera

Zmienia się nie tylko struktura konta, ale i rola osoby zarządzającej kampanią. Jeszcze niedawno kluczowe było opanowanie interfejsu i codzienne operowanie budżetami, stawkami czy wykluczeniami. Dziś znacznie ważniejsze jest zaprojektowanie przemyślanej strategii sygnałów i danych, które pozwolą systemowi skutecznie działać.

To przesunięcie wymaga szerszych kompetencji – marketer musi rozumieć nie tylko strukturę kampanii, ale też analitykę, technologię śledzenia konwersji oraz podstawy UX. Musi też potrafić ocenić, kiedy automatyzacja przynosi realne korzyści, a kiedy wymaga interwencji i korekty.

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki planujemy, budujemy i prowadzimy kampanie reklamowe. Tradycyjne podejście – oparte na precyzyjnej strukturze i ręcznej kontroli – ustępuje miejsca modelowi, w którym najważniejsze są dane, sygnały i dobrze zdefiniowane cele.

Dla reklamodawców oznacza to nowe możliwości skalowania działań, ale także konieczność zmiany myślenia. To nie liczba kampanii decyduje dziś o skuteczności, lecz to, jak dobrze system został poinformowany o tym, do kogo i z jakim komunikatem ma dotrzeć.