25% marketerów: GenAI pomaga mierzyć kampanie — reszta nadal szuka ROI

Tak — według badania Gartner 25% liderów marketingu uważa, że generatywna AI (GenAI) poprawia zdolność organizacji do mierzenia wyników kampanii. Jednocześnie to oznacza, że 75% rynku nadal nie widzi jeszcze wyraźnej poprawy w pomiarze efektywności albo jest na etapie testów. Najkrócej: GenAI już pomaga części zespołów marketingowych lepiej analizować kampanie, ale większość firm wciąż szuka twardego ROI, stabilnych metod atrybucji i praktycznych zastosowań, które da się obronić biznesowo.

To ważny sygnał dla marketerów na 2025 rok: warto patrzeć na GenAI nie tylko jako narzędzie do tworzenia treści, ale także jako wsparcie w analityce, interpretacji danych, raportowaniu i przyspieszaniu decyzji mediowych.

Kluczowy insight: 25% marketerów widzi poprawę pomiaru kampanii dzięki GenAI

Punktem wyjścia jest badanie Gartner, w którym 25% respondentów z obszaru marketingu zadeklarowało, że GenAI poprawia ich zdolność do mierzenia wyników kampanii. To nie jest jeszcze masowy przełom, ale jest to wystarczająco duża grupa, by mówić o realnym wpływie technologii na obszar performance i marketing analytics.

Z perspektywy zarządów i CMO ta liczba mówi dwie rzeczy naraz:

• po pierwsze, GenAI wychodzi poza etap “efektownej ciekawostki” i zaczyna wspierać twarde procesy decyzyjne,
• po drugie, większość organizacji nadal nie zbudowała jeszcze dojrzałego modelu wykorzystania AI w pomiarze marketingu.

Innymi słowy: potencjał jest potwierdzony, ale adopcja pozostaje nierówna.

Kontekst badania: gdzie dziś naprawdę działa GenAI w marketingu

Sam fakt, że część marketerów widzi poprawę pomiaru, nie powinien dziwić. GenAI najlepiej sprawdza się dziś tam, gdzie zespoły mają dużo rozproszonych danych, wiele kanałów i ograniczone zasoby analityczne. W praktyce najczęstsze zastosowania obejmują:

• automatyzację interpretacji dashboardów i raportów,
• przyspieszanie analizy wyników kampanii cross-channel,
• wykrywanie anomalii w danych mediowych i sprzedażowych,
• tworzenie podsumowań dla zarządu i zespołów operacyjnych,
• łączenie danych jakościowych i ilościowych w jedną narrację decyzyjną.

To szczególnie ważne w realiach rosnącej złożoności pomiaru. Ograniczenia cookies, rozproszenie ścieżek zakupowych, wzrost znaczenia retail media, influencer marketingu i kanałów własnych sprawiają, że klasyczne modele atrybucji coraz częściej nie dają wystarczająco przejrzystych odpowiedzi.

W tym kontekście GenAI nie zastępuje analityki marketingowej, ale może działać jak warstwa interpretacyjna nad istniejącymi danymi. Dla wielu organizacji to właśnie ta warstwa jest dziś najsłabszym ogniwem.

Powiązane dane rynkowe: AI jest już powszechna, ale ROI nadal bywa niejasne

Wynik Gartner warto zestawić z innymi badaniami rynku, bo pokazują one podobny obraz: adopcja AI rośnie szybciej niż zdolność firm do mierzenia jej realnej wartości.

Źródło 1: McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024. McKinsey podało, że 65% ankietowanych organizacji regularnie używa GenAI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej.

Źródło 2: Gartner — badanie dotyczące wpływu GenAI na marketing i pomiar kampanii, cytowane w komunikacji Gartner dotyczącej wykorzystania GenAI przez liderów marketingu.

Źródło 3: BCG, badania z serii AI Radar, pokazujące lukę między eksperymentami AI a osiąganiem skali i mierzalnej wartości biznesowej.

Dlaczego tylko 25% widzi poprawę? Najczęstsze bariery ROI

Jeśli tylko co czwarty marketer dostrzega poprawę pomiaru kampanii, to nie dlatego, że technologia nie działa. Częściej problem leży w warunkach wdrożenia.

1. Słabe dane wejściowe

GenAI nie naprawi chaosu w danych. Jeśli organizacja ma rozproszone źródła, niespójne nazewnictwo kampanii, błędy w UTM-ach, luki w CRM lub problem z jakością danych e-commerce, to model może przyspieszyć raportowanie, ale nie poprawi prawdy analitycznej.

2. Brak połączenia AI z realnym stackiem martech

W wielu firmach AI działa obok procesów, a nie wewnątrz nich. Zespół testuje promptowanie i generowanie opisów, ale nie integruje AI z CDP, BI, CRM, platformami reklamowymi czy systemami sprzedażowymi. Bez tego trudno oczekiwać trwałej poprawy pomiaru.

3. Mylenie produktywności z ROI

To, że GenAI skraca czas tworzenia raportu z 4 godzin do 40 minut, jest wartością operacyjną. Ale zarząd zwykle pyta o coś innego: czy kampanie przynoszą więcej przychodu, niższy CAC, lepszy ROAS albo wyższy CLV? Wiele wdrożeń zatrzymuje się na poziomie oszczędności czasu.

4. Brak metodologii testów

Firmy często wdrażają GenAI bez punktu odniesienia. Nie ustalają baseline’u, nie definiują KPI przed wdrożeniem, nie porównują wyników kampanii z i bez wsparcia AI. Efekt: jest wrażenie poprawy, ale nie ma dowodu.

5. Ograniczone kompetencje analityczne po stronie zespołu

GenAI potrafi przyspieszyć wnioskowanie, ale nie zastąpi krytycznego myślenia. Jeżeli zespół nie rozumie ograniczeń atrybucji, eksperymentów marketingowych czy zależności między kanałami, to łatwo o błędne interpretacje wygenerowanych podsumowań.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Najważniejszy wniosek biznesowy jest prosty: GenAI zaczyna mieć sens tam, gdzie marketing jest rozliczany z wyniku, a nie tylko z produkcji materiałów.

Jeszcze rok temu większość rozmów o AI w marketingu dotyczyła głównie skalowania treści. Dziś coraz bardziej liczy się pytanie, czy AI pomaga:

• szybciej znaleźć przyczyny spadku efektywności kampanii,
• lepiej łączyć dane z paid, organic, CRM i sprzedaży,
• sprawniej optymalizować budżet między kanałami,
• czytelniej raportować wpływ marketingu na przychód.

Dla firm oznacza to przesunięcie z etapu “testujemy AI” do etapu “budujemy proces decyzyjny wspierany przez AI”. To duża różnica. Samo użycie narzędzia nie daje przewagi. Przewagę daje dopiero osadzenie GenAI w operacjach marketingowych.

Gdzie GenAI może realnie poprawić mierzenie kampanii

Najbardziej praktyczne zastosowania w obszarze measurement to dziś:

Analiza wielokanałowa

GenAI potrafi szybciej agregować i interpretować dane z Google Ads, Meta Ads, GA4, CRM, e-commerce i dashboardów BI. To skraca drogę od danych do decyzji.

Wykrywanie anomalii

Modele mogą wskazywać nietypowe spadki konwersji, wzrost kosztów, problemy z trackingiem lub odchylenia od benchmarków szybciej niż klasyczny manualny monitoring.

Automatyczne insighty dla zespołów i zarządu

Zamiast surowych wykresów marketerzy mogą otrzymać gotowe podsumowania: co zadziałało, co nie zadziałało, jakie są hipotezy i gdzie przesunąć budżet.

Wsparcie eksperymentów marketingowych

GenAI może pomagać w dokumentowaniu testów, porównywaniu wariantów kampanii i syntetyzowaniu wyników A/B testów czy geo-experiments.

Lepsze łączenie danych jakościowych i ilościowych

To szczególnie przydatne w kampaniach brandowych, gdzie obok liczb trzeba analizować także opinie klientów, badania brand lift czy dane z social listeningu.

Jak przygotować organizację, żeby GenAI faktycznie poprawiała measurement

Firmy, które chcą przejść z eksperymentów do mierzalnej wartości, powinny zacząć od fundamentów. Poniżej praktyczna lista działań.

1. Uporządkuj dane i tracking

• ujednolić nazewnictwo kampanii, źródeł i medium,
• sprawdzić jakość eventów w GA4 i systemach analitycznych,
• połączyć dane mediowe z CRM i sprzedażą,
• zbudować jedną warstwę raportową dla marketingu i zarządu.

2. Zacznij od konkretnych use case’ów

Zamiast wdrażać “AI do marketingu”, lepiej wybrać 2–3 scenariusze o wysokim wpływie, np.:

• cotygodniowe automatyczne podsumowania kampanii,
• wykrywanie odchyleń w CAC i ROAS,
• analiza przyczyn spadku lead quality,
• asystent analityczny dla zespołu performance.

3. Ustal KPI przed wdrożeniem

Jeśli celem jest poprawa pomiaru, trzeba mierzyć m.in.:

• czas przygotowania raportu,
• czas od zamknięcia kampanii do rekomendacji,
• liczbę wykrytych błędów trackingowych,
• wpływ na decyzje budżetowe,
• zmianę w ROAS, CAC, CPL lub przychodzie.

4. Wprowadź governance i kontrolę jakości

Insight wygenerowany przez model nie powinien automatycznie trafiać do decyzji biznesowej bez weryfikacji. Potrzebne są zasady odpowiedzialności, walidacji danych i ochrony informacji wrażliwych.

5. Łącz AI z wiedzą analityczną zespołu

Najlepsze wyniki osiągają zwykle organizacje, w których GenAI wspiera analityków i marketerów, a nie próbuje ich zastąpić. Model może przyspieszyć pracę, ale to zespół powinien definiować pytania, interpretować wyjątki i podejmować decyzje.

Praktyczna prognoza na 2025: od content AI do measurement AI

W najbliższych kwartałach można oczekiwać przesunięcia zainteresowania z prostych zastosowań contentowych do bardziej dojrzałych wdrożeń wspierających decyzje. Powód jest prosty: w czasie presji budżetowej firmy szybciej finansują narzędzia, które poprawiają efektywność alokacji budżetu, niż te, które tylko zwiększają wolumen publikacji.

Dlatego wskaźnik 25% prawdopodobnie będzie rosnąć, ale nie równomiernie. Najszybciej skorzystają organizacje, które mają:

• dobrze ułożone dane first-party,
• spójny stack analityczny,
• kulturę testowania i eksperymentów,
• jasno zdefiniowane KPI marketingowe,
• kompetencje łączące performance, analytics i automation.

Firmy bez tych fundamentów nadal będą mówiły o AI głównie w kontekście szybkości tworzenia treści, a nie wzrostu trafności decyzji marketingowych.

FAQ

Czy 25% to dużo czy mało?

To umiarkowanie wysoki wynik jak na relatywnie wczesny etap dojrzałości rynku. Pokazuje realną wartość, ale jeszcze nie masową transformację. Ważniejsze jest to, że AI zaczyna być oceniana przez pryzmat pomiaru i ROI, a nie wyłącznie produktywności.

Dlaczego większość marketerów nadal nie widzi poprawy?

Najczęściej z powodu słabej jakości danych, braku integracji AI z narzędziami marketingowymi, niejasnych KPI oraz niewystarczającej metodologii testowania wpływu AI na wyniki kampanii.

W jakich obszarach GenAI pomaga najbardziej?

Przede wszystkim w analizie danych, tworzeniu podsumowań, wykrywaniu anomalii, porównywaniu wyników kampanii i przyspieszaniu rekomendacji optymalizacyjnych.

Czy GenAI zastąpi analityków marketingowych?

Nie. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to model współpracy: AI przyspiesza przygotowanie insightów, a analitycy odpowiadają za metodologię, interpretację i decyzje biznesowe.

Od czego zacząć wdrożenie?

Od porządku w danych, jednego dashboardu prawdy, 2–3 konkretnych use case’ów oraz KPI, które pokażą, czy AI realnie poprawia jakość pomiaru i szybkość działania.

Źródła

• Gartner — badanie i komunikacja dotycząca wykorzystania generatywnej AI przez liderów marketingu, w tym deklaracji, że 25% respondentów widzi poprawę w mierzeniu wyników kampanii.
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
• BCG, badania z serii AI Radar dotyczące skali adopcji AI i dojrzałości wdrożeń.

Co robić teraz

Jeśli Twoja firma testuje GenAI głównie w content marketingu, to dobry moment, by rozszerzyć perspektywę na analytics i measurement. W praktyce największa wartość może pojawić się nie tam, gdzie AI tworzy więcej materiałów, ale tam, gdzie pomaga szybciej i trafniej podejmować decyzje budżetowe.

W CCZ Group pomagamy organizacjom przekładać trendy AI na konkretne procesy marketingowe, analityczne i wzrostowe — tak, żeby dało się je rozliczyć nie z liczby promptów, ale z realnego wpływu na wynik. Jeśli chcesz uporządkować use case’y GenAI w marketingu i sprawdzić, gdzie faktycznie pojawia się ROI, zapraszamy do rozmowy.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.