IAB: 40% video ads będzie GenAI do 2026 — przygotuj się na zmianę

Tak — według prognozy IAB, do 2026 roku nawet 40% wszystkich reklam video może być tworzonych, personalizowanych lub skalowanych z użyciem generatywnej AI. To nie jest już eksperyment kreatywny, ale zmiana modelu produkcji contentu reklamowego: szybciej, taniej i w większej liczbie wariantów niż w klasycznym procesie agencyjnym.

Dla marketerów oznacza to jedno: jeśli Twoja organizacja nadal traktuje GenAI jako dodatek do zespołu kreatywnego, a nie jako warstwę operacyjną kampanii video, wchodzisz w 2026 rok z opóźnieniem.

Najważniejszy wniosek: 40% video ads będzie GenAI do 2026

Najważniejsza liczba jest prosta: IAB prognozuje, że do 2026 roku 40% reklam video będzie powstawać z udziałem GenAI. Taka skala oznacza, że generatywna sztuczna inteligencja przestaje być narzędziem do pojedynczych testów i wchodzi do głównego nurtu produkcji reklamowej.

W praktyce „GenAI video ads” nie musi oznaczać, że cały spot jest tworzony od zera przez model. Częściej chodzi o:

• generowanie wielu wersji scenariusza i copy,
• tworzenie wariantów formatów pod różne placementy,
• syntetyczne voice-overy i lokalizacje językowe,
• automatyczne skracanie długich assetów do krótkich wersji performance,
• dynamiczną personalizację kreacji pod segment, produkt lub etap lejka.

To ważne rozróżnienie, bo największa wartość GenAI w reklamie video nie wynika dziś wyłącznie z „filmów tworzonych przez AI”, ale z redukcji kosztu produkcji kolejnych wariantów.

Kontekst badania: skąd bierze się ta prognoza

Punkt wyjścia stanowi prognoza IAB dotycząca wykorzystania generatywnej AI w reklamie i produkcji kreatywnej. IAB od kilku kwartałów wskazuje, że GenAI przesuwa się z obszaru testów do praktycznego zastosowania w media, creative ops i personalizacji. Wideo jest tu jednym z najbardziej naturalnych obszarów adopcji, bo łączy wysokie koszty produkcji z rosnącą presją na liczbę assetów.

Ta prognoza dobrze wpisuje się w szerszy obraz rynku:

• McKinsey wskazuje, że generative AI może dostarczyć znaczącą część wartości właśnie w marketingu i sprzedaży, zwłaszcza tam, gdzie liczy się personalizacja, tworzenie treści i automatyzacja pracy knowledge workers. Źródło: McKinsey, “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”, 2023.
• McKinsey Global Survey on AI pokazuje, że wykorzystanie AI w firmach weszło do mainstreamu, a organizacje coraz częściej raportują wdrożenia w więcej niż jednej funkcji biznesowej. Źródło: McKinsey, “The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value”.
• Google od miesięcy rozwija rozwiązania typu AI-powered asset generation dla reklam, co potwierdza, że platformy mediowe zakładają wzrost udziału generatywnej kreacji w kampaniach. Źródło: Google Ads & Commerce Blog, komunikaty produktowe dot. generative AI for ads, 2023–2024.
• Meta publicznie rozwija zestaw narzędzi GenAI dla reklamodawców, w tym generowanie tła, wariantów tekstu i automatycznych assetów, co pokazuje kierunek całego ekosystemu paid media. Źródło: Meta for Business, Advantage+ creative i generative AI updates, 2023–2024.

Innymi słowy: prognoza IAB nie pojawia się w próżni. Jest spójna z tym, co robią najwięksi gracze po stronie platform, technologii i doradztwa strategicznego.

Dlaczego akurat video przyspiesza najszybciej

Video jest dziś jednym z najdroższych formatów kreatywnych, a jednocześnie najbardziej „głodnym” wariantów. Marki potrzebują:

• wersji 6s, 15s, 30s,
• układów pionowych, poziomych i kwadratowych,
• lokalizacji językowych,
• wersji produktowych i sezonowych,
• assetów dopasowanych do Meta, YouTube, TikTok, retail media i CTV.

Klasyczny model produkcji nie skaluje się dobrze przy takiej liczbie kombinacji. GenAI obniża koszt „ostatniej mili” produkcji kreatywnej: zamiast tworzyć jeden hero asset i ręcznie adaptować go do kilkunastu formatów, zespół może projektować system kreacji, który AI następnie rozwija w dziesiątki wariantów.

To przesuwa przewagę konkurencyjną z samego „posiadania ładnego filmu” na zdolność do szybkiego testowania i uczenia się z wielu wersji.

Co to oznacza dla firm i marketerów

1. Produkcja kreatywna staje się procesem operacyjnym, nie projektem jednorazowym

Największa zmiana nie dotyczy samej estetyki, lecz modelu pracy. Zespoły marketingowe będą coraz rzadziej zamawiać pojedynczy spot i coraz częściej budować pipeline produkcji wariantów. To oznacza nowe kompetencje: prompt design, governance, asset workflows, kontrola brand safety i pomiar efektywności kreacji.

2. Przewaga przechodzi na tych, którzy potrafią testować więcej

Jeżeli koszt przygotowania kolejnych wersji spada, rośnie znaczenie testów:

• różnych hooków w pierwszych 3 sekundach,
• odmiennych CTA,
• wariantów produktowych,
• kreacji dla różnych person i segmentów odbiorców.

W praktyce wygrywać będą nie tylko marki z najlepszym filmem, ale te, które mają najlepszy system iteracji.

3. Rośnie znaczenie governance i praw do treści

Im większy udział AI w produkcji, tym większe znaczenie mają pytania o:

• źródła danych treningowych,
• prawa autorskie do wygenerowanych assetów,
• zgodność z brand bookiem,
• oznaczanie syntetycznych treści,
• approval workflow i odpowiedzialność za publikację.

Dla dużych organizacji to nie będzie temat „czy używać AI”, ale „jak robić to bezpiecznie i powtarzalnie”.

Jak przygotować firmę na zmianę do 2026

1. Zmapuj obecny proces produkcji video

Najpierw sprawdź, gdzie realnie powstają koszty i opóźnienia:

• scenariusz,
• storyboard,
• edycja wersji,
• lokalizacja,
• napisy,
• voice-over,
• adaptacja formatów.

W wielu firmach to nie „duży plan zdjęciowy” jest dziś największym wąskim gardłem, ale ręczne przygotowanie dziesiątek wersji po produkcji. To właśnie tam GenAI daje najszybszy ROI.

2. Wydziel obszary, gdzie AI może działać od razu

Najbezpieczniejsze obszary startowe to zwykle:

• generowanie wariantów copy i scenariuszy,
• automatyczne streszczanie długich materiałów video,
• napisy i tłumaczenia,
• syntetyczne lektory do wersji testowych,
• produkcja prostych animowanych performance ads,
• dynamiczna personalizacja pod katalog lub segment odbiorców.

Nie trzeba zaczynać od w pełni syntetycznych spotów. Często najlepszy model to human-led, AI-accelerated.

3. Zbuduj zasady brand governance dla GenAI

Przed skalowaniem ustal:

• jakie narzędzia są dopuszczone,
• kto zatwierdza wygenerowane treści,
• jak archiwizowane są prompty i assety źródłowe,
• jak kontrolowana jest zgodność z CI i tone of voice,
• jakie treści wymagają dodatkowej weryfikacji prawnej.

Bez tego firma szybko zwiększy wolumen kreacji, ale równie szybko zwiększy chaos.

4. Zmień KPI zespołu kreatywnego

Jeśli nadal mierzysz zespół tylko jakością jednej finalnej kreacji, będziesz hamować adopcję. W środowisku GenAI warto mierzyć też:

• czas od briefu do pierwszych assetów,
• liczbę testowanych wariantów,
• koszt produkcji per wariant,
• tempo iteracji po wynikach kampanii,
• lift efektywności media dzięki lepszej kreatywie.

5. Połącz creative ops z zespołem performance

Największa wartość pojawia się wtedy, gdy dane z kampanii wracają bezpośrednio do procesu tworzenia nowych wersji. To oznacza bliższą współpracę między creative, media buying, analytics i marketing automation.

Powiązane dane, które wzmacniają trend

Praktyczny scenariusz: jak może wyglądać nowy workflow video ads

Model, który będzie dominował w kolejnych kwartałach, wygląda mniej więcej tak:

1. Zespół definiuje strategiczny koncept, claim i zasady marki.
2. GenAI generuje kilka wersji skryptów i hooków otwarcia.
3. Na bazie master assetu powstają warianty pod kanały i segmenty.
4. Platformy reklamowe automatycznie dobierają najlepsze kombinacje tekstu, obrazu i układu.
5. Dane performance wracają do zespołu kreatywnego i zasilają kolejną iterację.

To już nie linearny proces „brief → produkcja → emisja”, ale pętla: brief → generowanie → test → optymalizacja → kolejne warianty.

Największe ryzyka, których nie wolno ignorować

• Uśrednienie kreatywne — bez dobrego nadzoru AI może produkować dużo, ale mało wyróżniająco.
• Niespójność marki — przy wielu narzędziach i zespołach rośnie ryzyko rozjazdu z brand bookiem.
• Problemy prawne i licencyjne — szczególnie przy obrazach, głosach i stylach przypominających realne osoby lub istniejące utwory.
• Spam kreatywny — więcej wariantów nie oznacza automatycznie lepszych wyników, jeśli brakuje strategii testów.
• Zbyt późna adaptacja — firmy, które czekają na „idealnie dojrzałe” narzędzia, mogą przegrać szybkością operacyjną.

Co robić teraz: 5 działań na najbliższy kwartał

1. Zrób audyt procesu video production i policz koszt przygotowania kolejnych wariantów reklam.
2. Wybierz 1–2 use case’y GenAI do pilotażu, np. adaptacje formatów i lokalizacje językowe.
3. Ustal governance dla narzędzi, promptów, praw autorskich i approval workflow.
4. Połącz creative team z performance teamem, aby wyniki kampanii wpływały na kolejne wersje assetów.
5. Zbuduj bibliotekę brand-ready promptów i assetów, która przyspieszy produkcję bez utraty spójności marki.

FAQ

Czy 40% video ads tworzonych przez GenAI oznacza koniec klasycznej produkcji?

Nie. Bardziej prawdopodobny jest model hybrydowy: strategia, koncept i nadzór pozostają po stronie ludzi, a AI przyspiesza tworzenie wariantów, adaptacji i prostszych formatów performance.

Które firmy skorzystają na tym najszybciej?

Marki prowadzące kampanie wielokanałowe, e-commerce, retail media, DTC i firmy operujące na wielu rynkach językowych. Tam zapotrzebowanie na skalę assetów jest największe.

Od czego zacząć wdrożenie GenAI w video ads?

Od procesów o niskim ryzyku i wysokiej powtarzalności: napisy, tłumaczenia, voice-over testowy, warianty copy, skracanie i adaptacja materiałów do różnych placementów.

Jak mierzyć sukces wdrożenia?

Nie tylko przez koszt produkcji. Liczą się też czas wdrożenia assetów, liczba testów kreatywnych, uplift CTR/VTR/ROAS oraz szybkość uczenia się zespołu.

Wniosek

Jeśli prognoza IAB się potwierdzi, do 2026 roku niemal co druga reklama video będzie mieć komponent generatywnej AI. To zmieni nie tylko sposób tworzenia kreacji, ale też strukturę zespołów, KPI, relacje z agencjami i tempo działania całego marketingu.

Dla firm to nie jest pytanie „czy AI wejdzie do video ads”, ale jak szybko zbudować przewagę, zanim stanie się to rynkowym standardem.

Jeśli chcesz uporządkować strategię wdrożenia GenAI w marketingu, zaprojektować governance lub zmapować use case’y o najszybszym zwrocie, zespół CCZ Group może pomóc w przejściu od testów do skalowalnego modelu działania.

Źródła

• IAB — prognoza dotycząca udziału GenAI w reklamach video do 2026 r. (na podstawie materiałów i komunikacji branżowej IAB dotyczącej generative AI w reklamie).
• McKinsey & Company, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
• Google Ads & Commerce Blog — aktualizacje dot. generative AI for ads, 2023–2024: https://blog.google/products/ads-commerce/
• Meta for Business — rozwiązania generative AI i Advantage+ creative, 2023–2024: https://www.facebook.com/business/news

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.