Raport Strategiczny • Internet 2024/2025 • iab POLSKA
Autor: IAB Polska
Data publikacji: 06/2025
Tematyka: Sztuczna Inteligencja
Link źródłowy: kliknij tutaj
Informacja prasowa: kliknij tutaj
Skopiuj link do raportu
Streszczenie
Streszczenie
W 2024 roku sztuczna inteligencja (AI) zyskała kluczowe znaczenie w reklamie internetowej, szczególnie w zakresie optymalizacji budżetów, personalizacji oraz wykrywania oszustw. Wzrost zastosowania rozwiązań machine learning (ML) przyczynił się do zwiększenia efektywności kampanii reklamowych. Generatywna AI zrewolucjonizowała proces tworzenia treści, co wpłynęło na sposób, w jaki marki komunikują się z odbiorcami.
Reklama display stanowiła 26% wydatków na reklamę internetową, z sektorem handlu jako największym beneficjentem, który zwiększył swoje wydatki o 15%. Skuteczność reklamy display często mylona jest z efektem sprzedażowym, co wynika z charakterystyki KPI dostarczanych przez platformy reklamowe. Kluczowe dla marketerów jest mierzenie skuteczności kampanii, co wspierają badania typu brand lift, dostarczające informacji o wpływie kampanii na relacje z marką.
Wzrost znaczenia personalizacji doświadczeń użytkowników oraz precyzyjnego targetowania umożliwia lepsze dopasowanie reklam do emocji i potrzeb odbiorców. Wykorzystanie rozwiązań rich media oraz interaktywnych formatów reklamowych angażuje użytkowników, wydłużając ich kontakt z treściami. W obliczu rosnącej konkurencji, marketerzy muszą stosować odpowiednie narzędzia analityczne, aby optymalizować wydatki i osiągać lepsze wyniki w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie marketingowym.
Wnioski
Wnioski
1. Wzrost znaczenia atrybucji data-driven w marketingu cyfrowym pozwala na bardziej precyzyjne przypisywanie wartości poszczególnym punktom styku w ścieżce zakupowej klienta, co umożliwia optymalizację kampanii w czasie rzeczywistym oraz lepsze zarządzanie budżetami reklamowymi.
2. Integracja różnych narzędzi analitycznych, takich jak Marketing Mix Modeling (MMM), atrybucja i eksperymenty, tworzy holistyczne podejście do oceny efektywności działań marketingowych, co pozwala na bieżącą optymalizację kampanii oraz strategiczne planowanie alokacji zasobów.
3. Eksperymenty marketingowe, prowadzone w odpowiedzi na konkretne hipotezy, dostarczają jednoznacznych dowodów na skuteczność różnych strategii, co ułatwia podejmowanie decyzji o wdrożeniu innowacyjnych rozwiązań na szerszą skalę.
Główne rekomendacje
Główne rekomendacje
1. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w kampaniach reklamowych: Firmy powinny zainwestować w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak machine learning i generatywna AI, aby optymalizować budżety reklamowe, personalizować treści oraz zwiększać efektywność targetowania. Implementacja tych technologii pozwoli na lepsze dostosowanie kampanii do potrzeb użytkowników oraz na eliminację fałszywych kliknięć.
2. Zwiększenie inwestycji w reklamę display: Sektor handlu, jako największy użytkownik reklamy display, powinien kontynuować zwiększanie wydatków w tym obszarze, zwłaszcza w kontekście rosnącej skuteczności formatów rich media i interaktywnych. Warto eksplorować nowe formy angażujące użytkowników, co może przyczynić się do dłuższego kontaktu z marką.
3. Holistyczne podejście do pomiaru efektywności: Marketerzy powinni integrować różne narzędzia analityczne, takie jak Marketing Mix Modeling, atrybucja i eksperymenty, aby uzyskać pełniejszy obraz skuteczności działań marketingowych. Taki zintegrowany system pozwoli na lepsze podejmowanie decyzji strategicznych oraz optymalizację alokacji zasobów.