IAB: 86% reklamodawców wdraża GenAI do video ads — rewolucja kreacji

Tak — według IAB aż 86% reklamodawców już używa lub planuje używać generatywnej AI do tworzenia reklam wideo. To nie jest eksperyment na marginesie rynku, ale wyraźny sygnał, że GenAI przechodzi z fazy testów do codziennego workflow kreacyjnego. Dla marketerów oznacza to szybszą produkcję assetów, niższy koszt wariantowania kreacji i większą skalę personalizacji kampanii video.

Data publikacji: 2026-04-17

Kluczowy insight: 86% reklamodawców wdraża GenAI do video ads

Najważniejszy wniosek z badania jest prosty: 86% reklamodawców korzysta z GenAI lub planuje wykorzystać ją do tworzenia reklam wideo. To pokazuje, że generatywna AI staje się jednym z głównych narzędzi nowoczesnej produkcji reklamowej — szczególnie tam, gdzie liczą się szybkość, mnogość formatów i testowanie wariantów.

Jeśli zestawić ten wynik z szerszym trendem rynkowym, widać wyraźnie, że adopcja AI w marketingu przyspiesza:

• 65% organizacji deklarowało regularne użycie generatywnej AI już w 2024 roku — niemal dwukrotnie więcej niż rok wcześniej. Źródło: McKinsey, The state of AI in early 2024.
• 71% konsumentów oczekuje personalizowanych interakcji od marek, a 76% odczuwa frustrację, gdy ich nie otrzymuje. Źródło: McKinsey, Next in Personalization 2021.
• Według Google, kreacje dopasowane do wielu formatów i kontekstów emisji zwiększają efektywność kampanii, szczególnie w środowiskach video i performance. Źródło: Google Ads / YouTube best practices.

W praktyce oznacza to, że reklamodawcy nie wdrażają GenAI tylko dlatego, że to modne. Robią to dlatego, że video ads wymagają dziś produkcji w skali: wielu długości, formatów, wersji językowych, hooków, CTA i wariantów pod różne grupy odbiorców.

Kontekst badania: dlaczego właśnie reklamy wideo?

Wideo jest jednym z najbardziej zasobożernych formatów reklamowych. Tradycyjny proces obejmuje scenariusz, storyboard, produkcję, montaż, adaptacje kanałowe, napisy, wersje lokalne i testy A/B. Generatywna AI skraca ten łańcuch na kilku poziomach jednocześnie:

• przyspiesza tworzenie scenariuszy i konceptów,
• automatyzuje generowanie storyboardów i animatików,
• umożliwia szybkie tworzenie wielu wersji tej samej reklamy,
• upraszcza lokalizację językową, voice-over i napisy,
• pozwala skalować kreacje pod różne placementy i platformy.

To szczególnie ważne w środowisku, gdzie kampanie są rozliczane nie tylko kreatywnie, ale też operacyjnie: ile wariantów da się przygotować, jak szybko można wejść na rynek i jak tanio da się testować nowe linie komunikacji.

IAB sygnalizuje więc zmianę strukturalną: GenAI przestaje być dodatkiem do procesu kreatywnego, a staje się warstwą produkcyjną i optymalizacyjną.

Co dokładnie zmienia GenAI w produkcji video ads

1. Skrócenie czasu od briefu do emisji

Najbardziej oczywista korzyść to szybkość. Zamiast tygodni potrzebnych na przygotowanie kilku wariantów reklamy, zespoły mogą wygenerować dziesiątki propozycji komunikatów, układów scen czy wersji językowych w ciągu godzin.

Dla performance marketingu to ogromna przewaga. Kreacja przestaje być wąskim gardłem, a staje się dynamicznym zasobem, który można stale aktualizować na podstawie wyników kampanii.

2. Tańsze testowanie większej liczby kreacji

Video ads działają najlepiej wtedy, gdy można przetestować wiele hipotez: różne otwarcia, długości, CTA, tempo montażu, claimy produktowe czy style wizualne. GenAI obniża koszt wejścia w taki model pracy.

Zamiast tworzyć 2-3 „duże” spoty, marki mogą przygotować:

• wersje 6 s, 15 s i 30 s,
• kreacje wertykalne, kwadratowe i poziome,
• różne hooki pod cold i warm audiences,
• oddzielne warianty dla segmentów B2B, e-commerce i lead gen.

3. Personalizacja na poziomie, który wcześniej był nieopłacalny

Skoro konsumenci oczekują personalizacji, marki muszą dostarczać więcej dopasowanych komunikatów. Problemem był dotąd koszt produkcji. GenAI redukuje ten problem, bo pozwala budować warianty reklam na bazie wspólnego szkieletu kreatywnego.

To nie znaczy, że każda reklama będzie tworzona w pełni automatycznie. Bardziej realistyczny scenariusz to model hybrydowy: strategia, brand guardrails i kierunek kreatywny pozostają po stronie ludzi, a AI przyspiesza adaptacje i wersjonowanie.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Dla części firm kluczowe pytanie nie brzmi już: „czy używać GenAI?”, ale raczej: jak wdrożyć ją tak, by nie stracić spójności marki, jakości i kontroli prawnej.

Największe szanse i ryzyka

Szanse

• Skalowanie contentu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów produkcji.
• Szybsze testowanie kreacji i skracanie cyklu uczenia kampanii.
• Lepsza lokalizacja na rynki międzynarodowe.
• Większa dostępność produkcji video dla mniejszych marek i zespołów in-house.

Ryzyka

• Ujednolicenie kreacji i spadek wyróżnialności marki.
• Halucynacje i błędy merytoryczne w skryptach lub warstwie wizualnej.
• Ryzyka prawne związane z prawami autorskimi, wizerunkiem i danymi treningowymi.
• Brak governance, czyli chaos narzędziowy i jakościowy w organizacji.

To dlatego same narzędzia nie wystarczą. Firmy potrzebują procesu: od briefu i promptów, przez review brandowy, po akceptację prawną i analizę wyników.

Jak przygotować organizację na GenAI w video ads

1. Zdefiniuj, które etapy produkcji warto automatyzować

Nie wszystko trzeba oddawać AI. Największy zwrot zwykle przynoszą obszary powtarzalne:

• scenariusze pierwszych draftów,
• adaptacje formatów,
• lokalizacje językowe,
• napisy i voice-over,
• generowanie wariantów testowych.

2. Ustal brand guardrails

Jeśli marka ma korzystać z GenAI na większą skalę, musi mieć jasno opisane zasady:

• tone of voice,
• zakazane sformułowania i claims,
• wytyczne wizualne,
• politykę użycia twarzy, głosu i podobizny,
• proces akceptacji finalnych assetów.

3. Wdróż mierzenie skuteczności kreacji

GenAI daje sens tylko wtedy, gdy większa liczba wersji prowadzi do lepszych wyników. Dlatego trzeba mierzyć nie tylko koszt produkcji, ale też:

• CTR, VTR i watch time,
• CPA, CPL lub ROAS,
• wpływ pierwszych 3 sekund reklamy,
• skuteczność różnych hooków i CTA,
• wyniki według segmentu odbiorców i placementu.

4. Połącz zespół kreatywny, media i legal

Najlepsze wdrożenia GenAI nie dzieją się w silosach. Kreatywni definiują standard jakości, media team określa potrzeby testowe, a dział prawny wyznacza granice bezpiecznego użycia. Bez tego skala szybko zamienia się w bałagan.

Powiązane dane rynkowe, które wzmacniają ten trend

Wynik IAB warto czytać razem z szerszymi sygnałami z rynku:

• McKinsey: 65% organizacji deklarowało regularne użycie generatywnej AI w 2024 roku. Źródło: McKinsey, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.
• McKinsey: 71% konsumentów oczekuje personalizacji, a 76% irytuje się, gdy jej nie dostaje. Źródło: McKinsey, Next in Personalization 2021.
• BCG: firmy, które rozwijają AI z naciskiem na konkretne use case’y i redesign procesów, osiągają wyraźnie większą wartość niż organizacje wdrażające AI powierzchownie. Źródło: BCG, AI Radar / GenAI in the enterprise.

Wspólny mianownik tych danych jest prosty: rynek nie premiuje już samego „posiadania AI”. Premiowana jest zdolność do przełożenia AI na szybszy time-to-market, lepszą kreację i skuteczniejszą personalizację.

Praktyczny scenariusz wdrożenia dla marketera

Jeśli firma chce wejść w GenAI dla video ads bez nadmiernego ryzyka, rozsądny plan wygląda tak:

1. Wybrać 1-2 typy kampanii, w których produkcja kreacji jest częstym bottleneckiem.
2. Przygotować bibliotekę promptów i szablonów scenariuszy zgodnych z marką.
3. Uruchomić test z porównaniem: kreacja klasyczna vs. kreacja wsparta GenAI.
4. Ocenić wyniki nie tylko kosztowo, ale też mediowo i jakościowo.
5. Zbudować checklistę QA: compliance, prawa, brand consistency, jakość montażu.
6. Dopiero potem skalować na kolejne linie biznesowe i rynki.

Taki model pozwala uniknąć dwóch skrajności: chaotycznego wdrażania wszystkiego naraz oraz zbyt ostrożnego podejścia, które blokuje realne korzyści.

Wnioski

86% reklamodawców używa lub planuje używać GenAI do tworzenia reklam wideo — i to bardzo mocny sygnał, że rynek przeszedł z etapu ciekawości do etapu operacyjnej adopcji. Dla marek oznacza to trzy rzeczy jednocześnie: więcej kreacji, szybsze testy i większą presję na uporządkowanie procesów.

Wygrywać będą nie te firmy, które wygenerują najwięcej wideo, ale te, które najlepiej połączą AI z jakością strategiczną, kontrolą marki i dyscypliną pomiaru efektów.

FAQ

Czy 86% reklamodawców już dziś używa GenAI do video ads?

Nie wyłącznie. Wskaźnik 86% obejmuje reklamodawców, którzy już korzystają z GenAI lub planują jej użycie do tworzenia reklam wideo.

Dlaczego GenAI jest szczególnie ważna właśnie w reklamach wideo?

Bo wideo wymaga wielu adaptacji: długości, formatów, wersji językowych i testów kreatywnych. GenAI znacząco skraca i obniża koszt tego procesu.

Jakie jest największe ryzyko przy użyciu GenAI w kreacji reklamowej?

Najczęściej są to problemy ze spójnością marki, jakością wygenerowanych materiałów oraz kwestiami prawnymi związanymi z prawami autorskimi i wizerunkiem.

Od czego zacząć wdrożenie GenAI w marketingu video?

Najlepiej od pilotażu w jednym obszarze: np. adaptacji istniejących spotów, tworzenia wielu hooków lub lokalizacji kampanii na różne rynki.

Źródła

• IAB — badanie/statystyka wskazująca, że 86% reklamodawców używa lub planuje używać GenAI do tworzenia reklam wideo. Należy podlinkować dokładny raport lub komunikat IAB z finalnej publikacji.
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
• McKinsey & Company, Next in Personalization 2021 Report, 2021.
• BCG, raporty z serii AI Radar / publikacje o wdrożeniach GenAI w przedsiębiorstwach.
• Google Ads / YouTube, materiały best practices dotyczące kreacji video i adaptacji formatów.

Jeśli chcesz przełożyć ten trend na konkretny proces w swojej organizacji — od strategii użycia GenAI po wdrożenie workflow dla video ads i governance marki — zespół CCZ Group może pomóc zaprojektować bezpieczny, mierzalny model działania.

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.