Strona główna / Blog / (R) Ewolucja roli eksperta performance marketingu w erze AI

(R) Ewolucja roli eksperta performance marketingu w erze AI

11.09.2025

11 min czyt.

Google Ads

Część 1

Jak jest dziś? Rola specjalisty u progu transformacji

Zanim zaczniemy mówić o przyszłości, trzeba rozłożyć na czynniki pierwsze to, co mamy dziś. Specjalista ds. performance marketingu przez ostatnie 10 lat wyrósł na rzemieślnika od wyników – opierał się na twardych danych, mierzalnych KPI i ręcznej optymalizacji kampanii. To był świat, w którym liczył się sprytny dobór słów kluczowych, precyzyjne ustawienia w Adsach i szybka reakcja na zmiany w aukcjach.

Ten obraz „przed” jest niezbędny, żeby zobaczyć skalę zmiany, którą napędza sztuczna inteligencja. AI nie tylko automatyzuje część zadań – ona redefiniuje kompetencje. Tam, gdzie kiedyś potrzebny był manualny skill i godziny spędzone w panelu, dziś pojawia się potrzeba strategicznego myślenia, rozumienia kontekstu biznesowego i umiejętności łączenia danych w przewagę rynkową.

1.1 Codzienność pracy specjalisty Performance

Codzienność specjalisty Google Ads i performance marketingu to miks analizy, techniki i kreatywności – wszystko podporządkowane jednemu: pełnej, ręcznej kontroli nad kampaniami. Jeszcze dziś wartość roli mierzy się w tym, jak dobrze specjalista „wyciska” wyniki z budżetu dzięki setkom drobnych decyzji w panelu.

Podstawowe obowiązki:

Rdzeniem pracy jest powtarzalny cykl: analiza biznesu klienta → brief → KPI → konfiguracja kampanii → monitoring i optymalizacja. W praktyce oznacza to wybór typów kampanii, stawek, kierowania, tworzenie zasobów reklamowych (tekst, grafika, wideo), dobór słów kluczowych, konfigurację śledzenia konwersji (najczęściej w GTM) i analizę w Google Analytics.

Granularna kontrola:
Tradycyjna wartość specjalisty polegała na tym, że miał ręce na wszystkich pokrętłach. To on manualnie zarządzał każdym detalem – od słów kluczowych po harmonogram emisji – i na tym budował swój autorytet w oczach klienta.

À propos granularnej kontroli, to obejmuje to takie działania jak:

• Testowanie A/B: Porównywanie skuteczności różnych wersji reklam tekstowych, nagłówków, opisów i stron docelowych.
• Ręczne dostosowywanie stawek: Modyfikowanie stawek za kliknięcie (CPC), stawek CPA czy docelowego ROAS na poziomie słów kluczowych, grup reklam czy nawet poszczególnych kierowań.
• Zarządzanie słowami kluczowymi: Ciągłe analizowanie raportu wyszukiwanych haseł w celu dodawania nowych, trafnych słów kluczowych i wykluczania tych, które nie przynoszą konwersji.
• Optymalizacja harmonogramu i kierowania: Dostosowywanie harmonogramu wyświetlania reklam oraz stawek dla różnych urządzeń, lokalizacji czy grup demograficznych na podstawie danych historycznych.

Eksperckość w erze automatyzacji

Bezpośrednia interwencja w kampanii przez lata była dowodem mistrzostwa. Specjalista działał jak operator skomplikowanej maszyny – to, jak sprawnie przesuwał suwakami i wykorzystywał ukryte funkcje platformy, stanowiło o jego wartości.

Zarządzanie wieloma platformami jako oś PERFORMANCE

Performance marketing to nie tylko Google. Od eksperta oczekiwano znajomości Meta Ads, LinkedIn Ads, a także ogólnego ogarnięcia całego digitalu – od SEO i analityki, przez e-mail marketing, po UX, który realnie wpływał na konwersję. Klienci płacili nie tylko za efekt, ale za metodę: skrupulatne ustawienia, manualną kontrolę i weryfikowalne działania.

Dziś ten model pęka. AI – z Performance Max na czele – przejmuje zadania, które definiowały rolę specjalisty. To rodzi pytanie: jeśli wartość nie tkwi już w „robieniu”, to gdzie? Odpowiedź brzmi: w „myśleniu” i „kierowaniu”. Specjalista musi stać się strategiem, który nadaje kierunek, zamiast siedzieć godzinami w panelu. To zmiana nie tylko praktyczna, ale i psychologiczna – wymaga napisania na nowo tożsamości zawodowej.

1.2 Obecny zestaw narzędzi: manualne i półautomatyczne rozwiązania

Dzisiejszy performance marketing to gra na wielu narzędziach. Google Ads, Google Analytics, GTM, platformy socialowe czy systemy do raportowania – wszystkie pomagają w pracy, ale w centrum wciąż stoi człowiek. To specjalista musi analizować dane, podejmować decyzje i prowadzić kampanie, bo nawet półautomatyczne rozwiązania nie zdejmują z niego roli głównego operatora.

Narzędziownik w Performance

Podstawą warsztatu specjalisty są narzędzia od Google’a. Każde z nich ma swoją rolę, ale łączy je jedno – wymagają konfiguracji, interpretacji i aktywnego działania człowieka.

• Google Ads Editor – pozwala na masowe, offline’owe wprowadzanie zmian. Niezastąpiony przy zarządzaniu dużymi kontami.
• Google Analytics 4 (GA4) – centrum analityki. Umożliwia dogłębną analizę zachowań użytkowników i całych ścieżek konwersji.
• Google Tag Manager (GTM) – narzędzie do wdrażania i obsługi tagów śledzących, bez konieczności angażowania programistów.
• Looker Studio (dawniej Data Studio) – tworzenie zaawansowanych dashboardów i raportów, które łączą dane z różnych źródeł i prezentują je w czytelnej formie.

To zestaw potężnych narzędzi, ale dopiero specjalista nadaje im wartość, spinając dane w spójną historię i wyciągając z nich realne wnioski.

Paradygmat „Human-in-the-Loop”

Jeszcze przed erą pełnej automatyzacji pojawiły się półautomatyczne rozwiązania – inteligentne strategie stawek (docelowy CPA, ROAS) czy reklamy dynamiczne. Odciążały one specjalistów z powtarzalnych czynności, ale nie przejmowały kontroli.

Rola człowieka w tym modelu była kluczowa:

• stały nadzór nad systemami,
• korygowanie ich działań,
• ręczne nadpisywanie decyzji tam, gdzie dane pokazywały inny kierunek.

Odpowiedzialność za wynik kampanii spoczywała w całości na specjaliście – to on musiał efektywnie zarządzać narzędziami i właściwie interpretować ich działanie. Te systemy były traktowane jako wsparcie, a nie samodzielni wykonawcy.

Część 2

Copilot AI: jak automatyzacja redefiniuje „pracę” w procesach roboczych?

Transformacja napędzana AI

Zmiany w performance marketingu to efekt wejścia sztucznej inteligencji w sam rdzeń platform reklamowych. AI nie działa już jak zwykłe narzędzie – staje się aktywnym partnerem, który przejmuje zadania jeszcze niedawno zarezerwowane dla specjalistów.

Klucz tkwi w zrozumieniu, jak te mechanizmy działają i dlaczego właśnie one „wchłaniają” tradycyjne obowiązki człowieka. Bez tego trudno dostrzec, jak głęboko zmienia się rola specjalisty.

2.1 Narodziny „czarnej skrzynki”: Performance Max (PMax)

PMax to nie kolejny format kampanii, ale zupełnie nowa filozofia w Google Ads – oparta na celach i napędzana AI.

Jak działa PMax?

• daje dostęp do całego ekosystemu Google (Search, GDN, YouTube, Gmail, Mapy, Discover) z jednego panelu,
• reklamodawca ustawia cel biznesowy (np. konwersje, wartość koszyka),
• dostarcza zasoby (teksty, grafiki, wideo, logo) i sygnały o odbiorcach (listy klientów, segmenty),
• algorytm decyduje w czasie rzeczywistym: komu, gdzie i z jaką stawką pokazać reklamę, by cel został osiągnięty.

Zmiana paradygmatu: z inputów na outputy
Dawniej specjalista ręcznie ustawiał słowa kluczowe, stawki i miejsca docelowe. W PMax to algorytm decyduje „jak”, a rola człowieka przesuwa się w stronę:

• dostarczania jakościowych danych i kreacji,
• interpretacji wyników i kierowania algorytmem.

To „czarna skrzynka” – nie wiemy dokładnie, jak AI łączy kropki, ale wiemy, że efekty zależą od tego, czym ją nakarmimy.

Sercem PMax są:

• Smart Bidding – uczenie maszynowe ustawia stawki indywidualnie dla każdej aukcji, analizując setki sygnałów (lokalizacja, urządzenie, intencje, pora dnia).
• Data-Driven Attribution – przypisuje wartość do całej ścieżki klienta, nie tylko ostatniego kliknięcia, i kieruje budżet tam, gdzie faktycznie powstaje sprzedaż.

To skala i precyzja nieosiągalna manualnie. Człowiek nie jest już operatorem – staje się strategiem, który nadaje kierunek i interpretuje dane.

2.2 Nowa granica: AI Max i generatywna AI w wyszukiwarce

Ewolucja nie zatrzymuje się na PMax. Google rozwija kolejną warstwę automatyzacji – AI Max, które wykorzystuje generatywną AI do zarządzania kampaniami w sieci wyszukiwania.

Co potrafi AI Max?

• analizuje treści strony docelowej, reklamy i słowa kluczowe,
• automatycznie identyfikuje nowe, trafne zapytania,
• generuje nagłówki i teksty reklam.

Tym samym automatyzuje dwa najbardziej czasochłonne zadania specjalisty: badanie słów kluczowych i tworzenie kreacji reklamowych.

Nowy paradygmat wyszukiwania
Google przygotowuje się na przyszłość, w której wyszukiwanie wygląda inaczej:

• AI Overviews – odpowiedzi generowane przez AI wyświetlane na szczycie wyników,
• Circle to Search – nowa forma konwersacyjnych, złożonych zapytań.

Tradycyjne „słowa kluczowe” tracą na znaczeniu – teraz liczy się intencja użytkownika, a AI Max uczy się ją rozumieć i dopasowywać reklamy do kontekstu.

Od pilota do kontrolera lotów
Kiedyś specjalista był pilotem – ręcznie sterował kampanią. Teraz staje się kontrolerem ruchu lotniczego:

• wyznacza cel i plan lotu,
• dostarcza dane i zasoby,
• monitoruje efekty,
• interweniuje tylko w strategicznych momentach.

To wymaga zmiany mentalnej: pragnienie pełnej, granularnej kontroli staje się balastem. Nowa wartość specjalisty to umiejętność:

• delegowania zadań do AI,
• weryfikacji danych,
• testowania hipotez strategicznych,
• rozumienia ograniczeń systemu.

AI staje się potężnym partnerem, ale nieprzejrzystym. Sukces zależy od tego, jak dobrze nauczymy się z nim współpracować.

Część 3

Specjalista wymyślony na nowo: dzień z życia, randomowy poniedziałek około 2026 roku

Jak wygląda przyszłość specjalisty?

Żeby naprawdę poczuć skalę zmiany, trzeba zobaczyć ją w praktyce. Wyobraź sobie dzień pracy specjalisty performance marketingu w 2026 roku i zestaw go z rutyną z Części 1. Różnica? Ogromna.

Czas, który kiedyś pochłaniały manualne, powtarzalne zadania, zostaje odzyskany i zainwestowany w działania strategiczne – te, które realnie budują przewagę biznesową.

3.1 Od technika do strategicznego dyrygenta

Specjalista performance marketingu przechodzi transformację – z operatora klikającego w panelu do architekta, który projektuje dane i zasoby dla AI. Praca staje się mniej reaktywna, a bardziej strategiczna, zorientowana na cele biznesowe.

Poranek: strategiczne dane zamiast stawek
Dzień nie zaczyna się już od sprawdzania CPC czy CTR pojedynczych reklam. Teraz kluczowe pytania brzmią:

• czy AI prawidłowo uczy się rentowności naszych produktów?
• które kreacje najmocniej rezonują z grupą docelową i co to mówi o jej potrzebach?
• jakie trendy wymagają korekty strategii?

Analiza przesuwa się z poziomu taktyki na poziom biznesu.

Sztuka i nauka sygnałów odbiorców
Jedna z największych dźwigni wpływu na AI to jakość danych o klientach. Specjalista selekcjonuje i dopracowuje sygnały:

• współpracuje z analityką i CRM,
• segmentuje klientów według wartości LTV,
• przesyła listy offline,
• definiuje niestandardowe segmenty na podstawie wzorców zachowań.

To praca wymagająca dogłębnego zrozumienia biznesu – nie tylko znajomości platformy.

Strategia kreatywna i zarządzanie zasobami
Nowy specjalista coraz bardziej przypomina producenta lub dyrektora kreatywnego. Zamiast pisać krótkie nagłówki, tworzy briefy oparte na danych:

• „potrzebujemy serii wideo pokazujących funkcję X, bo to kluczowy czynnik dla segmentu Y”,
• „stwórzmy grafiki lifestylowe dla demografii Z, bo obecne kreacje produktowe nie angażują”.

Zarządza portfelem materiałów, monitoruje ich skuteczność i zapewnia AI stały dopływ świeżych, jakościowych zasobów do testów.

To już nie rola technika, ale strategicznego dyrygenta, który nadaje ton całemu procesowi.

3.2 Od analityka do konsultanta biznesowego

Specjalista jako partner biznesu?

Rola specjalisty performance marketingu nie kończy się w dziale marketingu. Staje się on wewnętrznym konsultantem, którego dane i rekomendacje realnie wpływają na decyzje biznesowe całej firmy.

Popołudnie: współpraca i analityka biznesowa
Kalendarz wypełniają spotkania z działami produktu, sprzedaży i finansów. Dane z kampanii performance to dziś czyste odbicie reakcji rynku – nie tylko raport do wglądu, ale paliwo do strategicznych decyzji. Specjalista tłumaczy wyniki na język biznesu i przekłada je na rekomendacje dla całej organizacji.

Wpływ na produkt i politykę cenową
Dzięki PMax wiadomo dokładnie: które produkty konwertują, przy jakich cenach i w jakich grupach odbiorców. To pozwala rekomendować:

• które pozycje objąć promocją,
• jakie zestawienie produktów zwiększy średnią wartość koszyka,
• które produkty dają największą marżę i warto je mocniej promować.

Specjalista wchodzi tym samym w rolę analityka biznesowego (business intelligence), a nie tylko marketera.

Nowe metryki rozmów z zarządem
Dyskusje przestają się kręcić wokół CPA czy ROAS. Na stole lądują metryki strategiczne:

• wartość życiowa klienta (LTV),
• marża zysku per produkt,
• całkowity koszt pozyskania klienta (uwzględniający wszystkie kanały).

Zadaniem specjalisty jest zsynchronizować systemy AI z tymi realnymi celami finansowymi i upewnić się, że optymalizacja kampanii działa wprost na wzrost biznesu.

Tabela 1: Ewoluująca matryca zadań specjalisty performance

Poniższa tabela stanowi wizualne podsumowanie transformacji, bezpośrednio porównując tradycyjne zadania z ich zautomatyzowanymi odpowiednikami i nowymi, strategicznymi obowiązkami specjalisty.

Część 4

Nowy arsenał: niezbędne kompetencje eksperta nowej generacji

W obliczu tak głębokiej transformacji, przetrwanie i rozwój w zawodzie specjalisty performance marketingu zależy od świadomego budowania nowego zestawu kompetencji. Wiedza na temat obsługi interfejsu platformy, choć wciąż potrzebna, przestaje być wystarczająca. Kluczowe stają się umiejętności trwałe, o wysokiej wartości dodanej, które pozwalają na strategiczne zarządzanie technologią AI, a nie tylko jej obsługę.

4.1 Zaawansowane zrozumienie strategii i biznesu

Nowa wartość specjalisty

To fundament – bez zrozumienia biznesu nawet najlepsze narzędzia AI nie przyniosą efektów. Specjalista przyszłości musi łączyć marketing, finanse i strategię w jeden spójny obraz.

Holistyczne spojrzenie na lejek
Droga klienta to nie tylko kliknięcie w reklamę. To cała podróż – od świadomości marki, przez content i działania wizerunkowe, aż po lojalność i powracające zakupy. Specjalista musi rozumieć, jak górna część lejka wpływa na dół i potrafić spiąć to w wielokanałową strategię.

Inteligencja komercyjna
Nowa rola wymaga języka biznesu. Specjalista powinien:

• czytać rachunek zysków i strat,
• rozumieć marżę brutto, COGS i LTV,
• tłumaczyć ogólne cele firmy (np. „wzrost udziału w segmencie premium”) na mierzalne cele dla AI (np. wyższy docelowy ROAS dla produktów z dużą marżą).

Strategiczne myślenie i prognozowanie
Nie wystarczy optymalizacja na bazie danych historycznych. Trzeba:

• analizować trendy rynkowe,
• śledzić konkurencję,
• rozumieć szerszy kontekst ekonomiczny.

Dzięki temu specjalista nie tylko reaguje na zmiany, ale potrafi je przewidywać i wyprzedzać, ustawiając kierunek działań.

4.2 Ewolucja kompetencji technicznych i analitycznych

Nowe umiejętności techniczne specjalisty

Technika nie znika – przenosi się na wyższy poziom. Zamiast „klikania w panelu” kluczowe staje się rozumienie, jak przepływają dane i jak je kształtować.

Architektura danych i integracje
Specjalista musi wyjść poza Google Ads i ogarniać:

• jak dane z CRM, e-commerce czy hurtowni trafiają do systemów reklamowych,
• jak działa API, feedy produktowe i server-side tagging.

To jakość danych decyduje o skuteczności AI – im lepsze dane, tym lepsza automatyzacja.

AI/ML i inżynieria promptów
Nie trzeba doktoratu, ale trzeba rozumieć:

• jak działają modele uczenia maszynowego,
• gdzie mogą się mylić (bias w danych, „lokalne maksimum”),
• jak formułować precyzyjne prompty dla AI, żeby tworzyć treści, pomysły kampanii i analizy.

Rozmowa z AI staje się nową kompetencją techniczną.

Zaawansowana analityka i interpretacja
Gdy AI optymalizuje kampanie, specjalista musi:

• projektować eksperymenty (np. testy liftu konwersji),
• sprawdzać, czy wyniki AI faktycznie przekładają się na biznes,
• odpowiadać na pytanie „dlaczego?”, a nie tylko „co?”.

Krytyczne myślenie i interpretacja danych stają się sednem pracy.

4.3 Niezastępowalne umiejętności miękkie i kreatywne

Ludzka przewaga nad AI

W świecie zdominowanym przez technologię to właśnie ludzkie kompetencje dają specjalistom przewagę konkurencyjną.

Kreatywność strategiczna
AI może wygenerować setki wariantów reklam, ale nie wymyśli przełomowej idei. To człowiek tworzy koncept, unikalną propozycję wartości (UVP) czy narrację, która naprawdę porusza odbiorców. AI potrafi to później przeskalować, ale iskra pochodzi od ludzi.

Rozwiązywanie problemów i etyka
Marketing to nie matematyka – często brakuje pełnych danych, a decyzje trzeba podejmować w niepewności. Specjalista używa doświadczenia, intuicji i wyczucia. Pełni też rolę strażnika wartości marki:

• kontroluje treści tworzone przez AI,
• dba o brand safety,
• bierze odpowiedzialność za etyczne aspekty targetowania i personalizacji.

Komunikacja i wpływ
Najważniejsza kompetencja przyszłości. Specjalista musi umieć przełożyć złożone dane i wyniki AI na prostą, przekonującą historię dla zarządu czy klientów. To nie tylko raportowanie, ale narracja, która buduje zaufanie i wspiera decyzje strategiczne.

Nowy profil: strateg performance w kształcie T
Przyszły specjalista to „T-shaped professional”:

• głęboka specjalizacja (pion T): strategia marketingowa, rozumienie biznesu, kreatywność,
• szerokie kompetencje (poziom T): technologia, dane, analityka, różne kanały digital.

Samo „klikanie w panel” nie wystarczy. Samo myślenie strategiczne – też nie. Wartość rodzi się na przecięciu obu światów.

To ma konsekwencje dla całej branży: firmy i agencje muszą zmienić podejście do rekrutacji i szkoleń, stawiając na rozwój hybrydowych, interdyscyplinarnych talentów zamiast wąskich specjalizacji.

Część 5

Nawigacja w okresie przejściowym: praktyczny plan działania dla doświadczonego profesjonalisty

Zrozumienie nadchodzących zmian to pierwszy krok. Drugim, znacznie ważniejszym, jest podjęcie konkretnych działań w celu adaptacji. Ten rozdział syntetyzuje wnioski z całego raportu, przekształcając je w praktyczny i możliwy do wdrożenia plan dla specjalistów, którzy chcą nie tylko przetrwać, ale i prosperować w nowej erze performance marketingu.

5.1 Ramy rozwoju osobistego: upskilling i reskilling

Każdy specjalista musi wziąć odpowiedzialność za własny rozwój i świadomie kształtować swoją ścieżkę kariery w kierunku nowo zdefiniowanych kompetencji.

Zaakceptuj AI jako współpilota:

Pierwszym krokiem jest zmiana nastawienia — od postrzegania AI jako zagrożenia do traktowania jej jako potężnego narzędzia, które uwalnia czas na bardziej wartościowe zadania. Należy aktywnie dążyć do mistrzostwa w obsłudze nowych, zautomatyzowanych rozwiązań. W praktyce oznacza to alokowanie czasu i budżetu (własnego lub firmowego) na eksperymentowanie z kampaniami Performance Max, testowanie narzędzi generatywnej AI do tworzenia treści i analizy danych oraz ciągłe śledzenie nowości wprowadzanych przez platformy. Pasywne oczekiwanie nie jest strategią.

Wyjdź poza platformę:

Niezbędne jest poszerzenie horyzontów poza ekosystem Google Ads. Rekomendowane kierunki rozwoju to:

• Finanse dla niefinansistów: ukończenie kursów lub lektura książek na temat podstaw finansów przedsiębiorstw, aby płynnie poruszać się w dyskusjach o marżowości, rentowności i budżetowaniu.
• Podstawy data science: zrozumienie fundamentalnych koncepcji związanych z uczeniem maszynowym, statystyką i architekturą danych. Nie chodzi o zostanie analitykiem danych, ale o umiejętność prowadzenia merytorycznej rozmowy ze specjalistami w tej dziedzinie.
• Strategiczne ramy marketingowe: powrót do klasyki i studiowanie sprawdzonych modeli strategicznych (np. macierz Ansoffa, 5 sił Portera), aby wzmocnić zdolność myślenia na poziomie biznesowym, a nie tylko taktycznym.

Kultywuj umiejętności unikalnie ludzkie:

Rozwój kompetencji miękkich wymaga świadomej praktyki. Można to osiągnąć poprzez:

• Przejęcie inicjatywy w projektach międzyfunkcyjnych: Zgłaszanie się do udziału w projektach, które wymagają współpracy z działem sprzedaży, produktu czy finansów, aby ćwiczyć komunikację i budowanie relacji.
• Doskonalenie sztuki briefowania: Traktowanie każdego briefu dla zespołu kreatywnego jako ćwiczenia w precyzyjnym i inspirującym przekazywaniu wizji strategicznej.
• Praktykowanie storytellingu opartego na danych: Przygotowując raporty i prezentacje, należy skupić się nie tylko na przedstawieniu liczb, ale na zbudowaniu wokół nich przekonującej narracji, która prowadzi do konkretnych wniosków i rekomendacji.

5.2 Przewodzenie zmianom w organizacji i po stronie klienta

Doświadczeni specjaliści mają nie tylko obowiązek, ale i możliwość, aby stać się agentami zmiany w swoich firmach i w relacjach z klientami.

Restrukturyzacja procesów i zespołów:

Należy dążyć do zmiany struktury zespołów marketingowych, odchodząc od silosów opartych na platformach (np. „specjalista Search”, „specjalista Social”) na rzecz zintegrowanych ról „strategów performance”. Taki strateg powinien być wspierany przez specjalistów od kreacji, analityki danych i technologii. Model ten odzwierciedla holistyczną naturę kampanii takich jak PMax i promuje myślenie zorientowane na cele biznesowe, a nie na kanały.

Edukacja interesariuszy i zarządzanie oczekiwaniami:

Kluczowe jest proaktywne komunikowanie nowej propozycji wartości klientom i zarządowi. Wymaga to przygotowania „scenariusza” rozmowy, który wyjaśnia, dlaczego tradycyjne metryki, takie jak pozycja reklamy czy CPC, tracą na znaczeniu na rzecz wskaźników biznesowych, takich jak udział w rynku, LTV czy marża zysku. Raporty i spotkania powinny być przeprojektowane tak, aby odzwierciedlały tę zmianę, koncentrując się na strategicznych wnioskach, a nie na taktycznych detalach wykonawczych.

Promowanie integracji danych:

Specjalista musi stać się orędownikiem przełamywania silosów danych wewnątrz organizacji. Skuteczność AI jest wprost proporcjonalna do jakości danych, którymi jest zasilana. Dlatego należy aktywnie lobbować za inwestycjami w technologie i procesy, które umożliwią stworzenie zunifikowanego ekosystemu danych (np. poprzez integrację CRM z Google Ads, wdrożenie Customer Data Platform). Tylko w ten sposób można zapewnić algorytmom pełny, aktualny obraz klienta i maksymalnie wykorzystać ich potencjał.

Podsumowanie: od specjalisty performance do niezastąpionego partnera biznesowego

Przyszłość specjalisty performance

Kluczowa teza jest jasna: rola eksperta performance marketingu nie znika – ona ewoluuje. AI i automatyzacja nie są końcem zawodu, ale katalizatorem jego profesjonalizacji.

Specjalista, który przejdzie tę transformację:

• nie będzie już taktycznym operatorem podatnym na automatyzację,
• stanie się strategicznym partnerem biznesowym,
• wniesie wartość dzięki osądowi, kreatywności i rozumieniu biznesu.

W nowym paradygmacie przewagę zdobędą nie ci, którzy najlepiej „obsługują maszynę”, ale ci, którzy potrafią ukierunkować jej moc na realizację kluczowych celów firmy.

Przyszłość należy do strategów.