Dlaczego 2026 to przełomowy moment dla e‑marketingu i czego dowiemy się z Akademii w Krakowie
Znów pakuję plecak, wsiadam w poranny pociąg do Krakowa i jadę na Akademię e‑marketingu. To już trochę rytuał. Wchodzisz do sali, pierwsza kawa, rozmowy w kuluarach i bardzo szybko czujesz, w którą stronę skręca branża na najbliższe lata. Tym razem cała narracja kręci się wokół jednego hasła: koniec myślenia kanałami w silosach.
Zamiast „osobno SEO, osobno reklamy, osobno social media i osobno newsletter” słyszysz od prelegentów ciągle to samo: „To musi być jeden system, jedna historia klienta”. Jeden z ekspertów ujął to dość ostro: jeśli w 2026 roku nadal planujesz kampanie w modelu „ustaw raz i zapomnij”, to po prostu oddajesz pole konkurencji, która szybciej reaguje na dane i układa ścieżkę klienta na nowo co kilka tygodni.
Nowy element układanki to oczywiście AI Overviews w Google i szerzej – obecność sztucznej inteligencji w samej wyszukiwarce. Klient wpisuje pytanie i zamiast klasycznej listy linków od razu widzi podsumowanie odpowiedzi. Jeśli twoje treści i oferty nie są pod to przygotowane, wypadasz z gry, zanim użytkownik w ogóle przewinie do pierwszego wyniku.
W rozmowach przed Akademią najmocniej wybrzmiewa jeszcze jedna rzecz: integracja danych z różnych źródeł i uczenie zespołów, jak czytać raporty, a nie tylko „klikać kampanie”. Paneliści wracają do tego jak mantry: łączenie danych z SEO, płatnych kampanii, social mediów i CRM, patrzenie na ścieżki, a nie na pojedyncze kliknięcia, podejmowanie decyzji biznesowych na podstawie realnych zachowań użytkowników.
Ten tekst nie jest streszczeniem samej konferencji. To raczej praktyczne wnioski z tego, co już dziś wiadomo z zapowiedzi i rozmów z prelegentami. Co z tej całej rewolucji może wziąć dla siebie właściciel e‑commerce, marketer in‑house i ktoś, kto rozważa wysłanie zespołu na szkolenie do Krakowa?
W skrócie: 2026 to rok, w którym samo „więcej ruchu” przestaje cokolwiek znaczyć. Liczy się spójna, przemyślana ścieżka klienta – od pierwszego pytania w Google po powrót po kolejne zakupy – i umiejętność poukładania tej ścieżki w czasie na podstawie danych, a nie intuicji.
Od pierwszego wyszukania do zakupu: przykładowe ścieżki lejka z SEO, reklamami i AI Overviews
Wyobraź sobie mały sklep e‑commerce z Krakowa, który sprzedaje sprzęt sportowy. Nic wielkiego, kilka osób w zespole, magazyn pod miastem. Klient szuka nowych butów do biegania na wiosnę.
Wpisuje w Google ogólne pytanie. Na górze pojawia się AI Overviews z krótkim podsumowaniem: jakie rodzaje butów są dobre na start, na co uważać przy doborze rozmiaru. W tym podsumowaniu linkuje się też artykuł blogowy naszego sklepu: spokojny poradnik o pierwszych treningach i doborze butów. Użytkownik klika, czyta, zapisuje stronę „na później”.
Przewija dalej klasyczne wyniki, widzi reklamy produktowe z Google, porównuje ceny. Nie kupuje od razu – odlkełada decyzję. Za dwa dni scrolluje Instagram i widzi krótką rolkę z testem nowych butów z tego samego sklepu. Po kolejnych dwóch dniach odpala znowu wyszukiwarkę, tym razem wpisuje nazwę konkretnego modelu. Teraz klik w reklamę produktową, szybka decyzja, zakup.
Na papierze wygląda to prosto, ale z punktu widzenia analityki to cała sekwencja: AI Overviews, content SEO, reklamy produktowe, social media, znowu wyszukiwarka i dopiero wtedy koszyk. I właśnie w takich historiach widać, że nie da się już myśleć o optymalizacji jednego „magicznego punktu”.
Ścieżka „od contentu do koszyka” to dziś klasyk. Zaczyna się od poradnika, który jest dobrze napisany, odpowiada na pytania i ma logiczne nagłówki, więc trafia do AI Overviews. Użytkownik dostaje rzetelną odpowiedź i przy okazji poznaje markę. Dopiero później widzi remarketing – banery z konkretnymi produktami, może newsletter z rabatem. SEO i AI otwierają drzwi, płatne kampanie pomagają je domknąć.
Jest też odwrotna droga – „od reklamy do zaufania”. Ktoś klika w reklamę w Google Ads lub w social media, przegląda ofertę, ale czuje, że potrzebuje potwierdzenia. Wraca do Google, wpisuje „opinia + nazwa sklepu” albo szuka poradnika, czy dany sprzęt naprawdę jest dla początkujących. W tym momencie gra się toczy o silne treści edukacyjne, recenzje, case studies. Reklama daje widoczność, content daje spokój i poczucie, że kupujesz od kogoś, kto wie, o czym mówi.
Trzeci scenariusz widzę coraz częściej u młodszych klientów: „social first”. Najpierw pojawia się rolka, TikTok, post od znajomego. Dopiero później wyszukiwarka. Użytkownik wpisuje nazwę marki, sprawdza, czy w AI Overviews widzi potwierdzenie tego, co przed chwilą zobaczył w wideo, sprawdza klasyczne wyniki, porównuje oferty. Jeśli SEO leży, a opis produktu jest biedny, cały efekt social mediów się rozmywa.
W zapowiedziach Akademii mocno podkreślano rolę treści eksperckich i porządnie opisanych ofert produktowych. To właśnie one mają największą szansę „załapać się” do nowych podsumowań AI, które mają pomagać użytkownikom omijać marketingowy szum. Krótkie, byle jakie opisy z katalogu producenta już nie wystarczą.
Kilka tygodni temu usiadłem do danych jednego z klientów i ręcznie przejrzałem ostatnie kilkadziesiąt zamówień. „Pierwszego kliknięcia” prawie nigdy nie dało się odgadnąć na czuja. Czasem była to reklama brandowa, czasem artykuł blogowy sprzed roku, czasem wpis w social media zupełnie nieplanowany w kalendarzu. Dopiero spojrzenie na całą sekwencję kontaktów z marką poukładało historię w sensowną całość. I to jest dokładnie ten rodzaj myślenia, który w 2026 roku staje się obowiązkowy.
Modele atrybucji, które mają sens w 2026 roku i jak o nich rozmawiać z zarządem
Jeśli kiedykolwiek tłumaczyłeś szefowi, że to, że ktoś kliknął w reklamę, nie znaczy, że tylko reklama „zrobiła” sprzedaż – to jest fragment dla ciebie.
Atrybucja to po prostu odpowiedź na pytanie: komu przypisujemy zasługę za sprzedaż. W świecie, gdzie jedna transakcja potrafi mieć dziesięć punktów styku, to nie jest tylko akademicka zabawa. To decyzje o budżetach, wynagrodzeniach zespołu, planach na kolejne kwartały. W materiałach zapowiadających Akademię dużo miejsca poświęca się właśnie uczeniu marketerów, jak czytać modele atrybucji i przekładać je na język zarządu.
Najprostszy model, który nadal dominuje w wielu firmach, to ostatnie kliknięcie. Narzędzie przypisuje 100% zasługi temu kanałowi, z którego przyszła finalna sesja z zakupem. Szybkie, proste, wygodne – i potwornie krzywdzące dla SEO oraz social mediów. Jeśli klient najpierw przeczytał trzy artykuły blogowe, obejrzał film w social media, a na końcu kliknął w reklamę produktową, to w takim modelu wszystko „wygrywa” reklama. Trudno potem bronić budżetu na content.
Model pierwszego kontaktu działa odwrotnie. Całą zasługę dostaje kanał, który otworzył ścieżkę. Nagle blog, poradnik w AI Overviews czy organiczny wpis w social media wygląda w raportach na gwiazdę sprzedaży. To pomaga zrozumieć, jaką rolę grają treści i widoczność w AI, ale z kolei zaniża wagę działań, które domykają decyzję.
Coraz więcej firm korzysta z modeli opartych na danych – data‑driven – wbudowanych w popularne narzędzia analityczne. Algorytmy patrzą na realne ścieżki użytkowników i rozdzielają wartość pomiędzy kanały. Brzmi pięknie, ale kilku prelegentów z Akademii zwraca uwagę, żeby nie traktować tego jak czarnej skrzynki i prawdy objawionej. To raczej punkt startu do rozmowy niż wyrok. Warto umieć powiedzieć zarządowi: „Model danych pokazuje, że SEO miało udział w 40% transakcji, ale u nas oznacza to głównie otwieranie ścieżek, a nie finalny zakup”.
Lubię też proste, własne reguły biznesowe. Na przykład: jeśli w ścieżce był zarówno ruch z SEO, jak i z reklam płatnych, firma dzieli budżet w proporcji 60/40 albo 50/50. To nie jest matematycznie doskonałe, ale daje przejrzyste zasady i urealnia rozmowy. Zamiast kłótni „czyja to sprzedaż?”, macie z góry umówione zasady gry.
Te wybory modeli nie są teoretyczne. Przekładają się na konkretne decyzje: ile pieniędzy przesunąć z kampanii brandowych w dół lejka do działań na samej górze, czy opłaca się inwestować w treści, które łapią użytkowników przez AI Overviews, nawet jeśli sprzedaż formalnie wpada przez remarketing. Bez rozmowy o atrybucji te dylematy zawsze kończą się cięciem tam, gdzie wyniki w tabelce wyglądają najsłabiej.
Mały „insajderski” tip dla marketerów in‑house: przed spotkaniem z zarządem przygotuj dwie, trzy proste wizualne historie ścieżek klientów – wykres z kolejnymi punktami styku, krótkie opisy konkretnych przypadków – zamiast kolejnej tabeli z kolumną „ROAS”. Ten wątek bardzo mocno przebija się w programie Akademii: kompetencje prezentacyjne są dziś równie ważne jak znajomość samych narzędzi.
Według zapowiedzi organizatorów spora część bloków szkoleniowych będzie poświęcona właśnie praktycznemu przechodzeniu po raportach atrybucji, zestawianiu ich z realnymi wynikami sprzedaży z systemu finansowo‑księgowego i wyciąganiu wniosków, które da się od razu wdrożyć w kampaniach.
Nowe kompetencje w erze AI Overviews: czego firmy muszą się nauczyć po Akademii, a nie tylko na niej
Co konkretnie powinno się zmienić w twoim zespole po powrocie z Akademii, żeby to nie była tylko miła wycieczka do Krakowa?
Pierwsza rzecz to umiejętność pracy z danymi. Nie chodzi o to, żeby każdy stał się analitykiem. Raczej o nawyk zadawania prostych pytań: skąd biorą się pierwsze wejścia, kto domyka sprzedaż, co się dzieje, gdy podnosimy stawki w kampaniach, a jednocześnie tniemy budżet na content. Jeśli dane pokazują, że SEO dowozi większość pierwszych wizyt, a social media częściej domykają transakcje przez remarketing, to ostatnim pomysłem powinno być cięcie bloga tylko dlatego, że rosną koszty reklam.
Drugi obszar to tworzenie treści pod SEO w realiach AI Overviews. To już nie jest gra na upychanie fraz kluczowych. Trzeba odpowiadać na konkretne pytania użytkowników, dbać o przejrzyste nagłówki, wyjaśniać pojęcia po ludzku, budować zaufanie do źródła. Innymi słowy: pisać tak, żeby algorytm mógł łatwo wyciągnąć sensowną odpowiedź, a człowiek czuł, że czyta coś wiarygodnego, a nie sklejone zdania z generatora.
Trzecia kompetencja to współpraca między specjalistami. SEO, płatne kampanie i social media z osobnymi kalendarzami, osobnymi celami i trzema różnymi narracjami to już luksus, na który mało który biznes może sobie pozwolić. W 2026 roku coraz częściej widzę zespoły, w których wspólnie planuje się kampanię na trzy miesiące: tematy treści, kluczowe frazy, budżety na górę i dół lejka, rolki wideo, newslettery. Mniej solówek, więcej zespołowej gry.
Zmieniają się też oczekiwania właścicieli e‑commerce. Coraz rzadziej zadowala ich raport „zasięgi, kliknięcia, konwersje”. Chcą wsparcia w decyzjach biznesowych: które rynki rozwijać, jak szacować potencjał nowych krajów, gdzie klienci są bardziej wrażliwi na cenę. Kiedy analizuję dla klientów wejście na zagraniczne rynki, często podpierałem się danymi z HikersBay – zwłaszcza sekcjami o kosztach życia i warunkach podróży. To pomagało zrozumieć, jak mieszkańcy danego kraju wydają pieniądze, kiedy podróżują, jak podchodzą do cen.
Po dobrze przepracowanej Akademii zespół powinien potrafić zaplanować prosty test kampanii wielokanałowej, ustawić sensowny model atrybucji w narzędziu analitycznym, przygotować treści, które mają szansę pokazać się i w AI Overviews, i w klasycznych wynikach SEO, a po miesiącu samodzielnie przejść przez raport i zaproponować przesunięcia budżetów. Bez dzwonienia do agencji z pytaniem: „A co mamy teraz zrobić?”.
Pamiętam swoją pierwszą konferencję e‑marketingową kilka lat temu. Jechałem po „złotą taktykę”: ten jeden format reklamy, to jedno ustawienie kampanii, które nagle odmieni wyniki. Dziś wracam z takich wydarzeń głównie z listą umiejętności, które chcę rozwijać w zespole: lepsza praca z danymi, lepsze pisanie, lepsza współpraca między działami. I dokładnie na to stawiają organizatorzy Akademii e‑marketingu w Krakowie na 2026 rok – mniej magii, więcej konkretnych kompetencji, które zostają z tobą długo po tym, jak zgasną światła na scenie.