Agent w marketingu… Agent AI
- Ostatnia aktualizacja: 26 kwietnia, 2025
Spis treści
Realizacja kampanii marketingowych wiąże się z podejmowaniem setek drobnych decyzji, takich jak:
- komu wyświetlić reklamę,
- kiedy wysłać e-mail,
- które leady przekazać handlowcom.
Te czynności wymagają ustanowienia reguł i ciągłego nadzoru specjalistów. W tych zadaniach może pomóc Agent AI.
Agent AI można porównać do nowego pracownika w dziale automatyzacji marketingu. Dostaje on dostęp do źródeł danych, uczy się schematu lejka sprzedażowego i działa zgodnie z ustalonym celem, np. zwiększeniem liczby konwersji przy niższych kosztach.
Analizując kampanie, Agent AI wybiera odpowiednie narzędzia, ustala kolejność działań i porównuje wyniki z budżetem oraz wskaźnikami KPI. Jeśli zauważy spadek ROAS, samodzielnie koryguje stawki lub zmienia kreacje. Gdy zwiększa się scoring leadów dla tych na odpowiednim poziomie sam otwiera zgłoszenie w systemie CRM.
Agent AI nie potrzebuje ciągłych, szczegółowych planów. Otrzymuje jedynie cel, dostęp do API oraz zasady bezpieczeństwa. Resztę wykonuje samodzielnie, ucząc się na podstawie wyników każdej iteracji.
Agent AI – definicja
Agent AI to program sterowany przez duży model językowy (LLM). Otrzymuje cel biznesowy oraz zestaw narzędzi, takich jak np. API reklamowe odpowiednich platform, CRM czy arkusze z wynikami. Na tej podstawie podejmuje własne decyzje.
LLM odpowiada za rozumienie instrukcji oraz tworzenie planu działania. Agent otrzymuje opis zadania oraz aktualne dane dotyczące kampanii. W oparciu o te informacje generuje kolejne kroki, analizuje swoje decyzje oraz koryguje błędy. Cały proces odbywa się w pętli: pobierz kontekst → zaplanuj → wykonaj → oceń.
Agent nie potrzebuje tabeli „krok po kroku”. Może mieć dostęp do wielu zasobów, takich jak np. edytor kreacji, menedżer stawek czy moduł e-mail. Analizuje cel i wybiera narzędzie, które w danej chwili, według jego szacunków, przyniesie największy efekt. Jeśli wskaźnik CTR spada, w pierwszej kolejności zmienia kreację. Gdy budżet się kończy, obniża stawkę lub wstrzymuje grupę reklam.
Każde działanie Agenta AI rejestrowane jest w dzienniku. Monitoruje skutki swoich decyzji, analizując takie wskaźniki jak koszt kliknięcia, konwersje czy przychód. Na tej podstawie aktualizuje wewnętrzne modele i doskonali kolejne wybory. Z czasem, dzięki rosnącej ilości danych, działa coraz precyzyjniej i szybciej reaguje na odchylenia od celu.
W efekcie powstaje autonomiczny moduł, który potrafi samodzielnie zarządzać fragmentem lejka marketingowego. Zespół wyznacza cel oraz granice bezpieczeństwa, a Agent AI realizuje resztę, nieustannie udoskonalając swoje decyzje. Agent AI staje się naturalnym uzupełnieniem digital marketingu przejmując rutynowe decyzje i skracając czas reakcji.
Agent AI czy Workflow?
Workflow to ciąg zaplanowanych kroków wykonywanych według stałego schematu. Każde działanie ma ustalone miejsce w sekwencji. Na przykład, jeśli kampania e-mail ma ruszyć o 9:00, reguła ją wyśle bez względu na aktualne warunki. Mechanizm ten przypomina taśmę produkcyjną: prostą, przewidywalną, ale mało elastyczną. Sprawdza się przy powtarzalnych zadaniach, które rzadko wymagają kontekstowych decyzji.
Agent działa w cyklu „obserwuj → planuj → działaj → oceniaj”. Analizuje dane w czasie rzeczywistym, tworzy plan i wykonuje pierwszy krok. Następnie mierzy efekty, porównuje je z celem i dostosowuje kolejne działania. Jeśli odbiorcy klikają baner częściej niż zwykle, Agent AI może zwiększyć budżet przeznaczony na grupę reklam zamiast czekać na ręczną ingerencję. Gdy koszt konwersji rośnie, samodzielnie obniża stawki lub zmienia kreację. W praktyce największą różnicę można uzyskać w performance marketingu, gdzie liczy się ciągły nadzór nad stawkami.
Kluczowa różnica tkwi w elastyczności. Workflow reaguje tylko na zdarzenia przewidziane przez projektanta. Agent AI analizuje dowolny zestaw danych dostępny w momencie podejmowania decyzji. Dzięki temu potrafi dostosować się do nagłych zmian na rynku, sezonowych wzrostów lub błędów w konfiguracji kampanii.
Nie oznacza to, że workflow jest gorszy lub skazany na zastąpienie. W praktyce oba modele mogą współistnieć. Workflow kontroluje etapy krytyczne, gdzie wymagana jest zgodność z procedurą, na przykład wysłanie raportu do zarządu w określonym terminie. Agent operuje tam, gdzie liczy się szybkość i adaptacja, jak optymalizacja stawek czy personalizacja treści.
Wybór odpowiedniego modelu zależy od ryzyka i wartości zadania. Jeśli koszt pomyłki jest wysoki, warto zachować sztywną sekwencję. Gdy liczy się każda sekunda, lepiej oddać ster inteligentnemu Agentowi AI i pozwolić mu iterować, aż osiągnie zakładane wskaźniki.
Agent AI to program sterowany przez duży model językowy (LLM). Otrzymuje cel biznesowy oraz zestaw narzędzi, takich jak np. API reklamowe odpowiednich platform, CRM czy arkusze z wynikami. Na tej podstawie podejmuje własne decyzje.
Jak powstaje Agent AI – schemat
LLM, czyli mózg Agenta, Agenta AI
Serce systemu stanowi rozbudowany model językowy. Przyjmuje on cele kampanii, dane wejściowe oraz krótki opis narzędzi. Na tej podstawie formułuje plan, generuje komunikaty, rekomendacje budżetowe lub gotowe zapytania API. Każdą decyzję zapisuje w logu, aby można ją było później odtworzyć i ocenić.
Retrieval (RAG) – szybkie źródła wiedzy
Model nie posiada pełnej wiedzy i potrzebuje aktualnych informacji o produktach, klientach oraz rynku. Mechanizm retrieval-augmented generation rozwiązuje ten problem, wykorzystując silnik wyszukiwania do pobierania fragmentów z bazy wiedzy lub wewnętrznych dokumentów korporacyjnych.
LLM otrzymuje jedynie najbardziej relewantne akapity, aby podejmować decyzje na podstawie najnowszych danych. Dzięki temu rekomendacje uwzględniają bieżącą sytuację.
Narzędzia: API kampanii, CRM, arkusze, dane
Agent realizuje media plan za pomocą zewnętrznych usług. Może na przykład zmienić stawkę w Google Ads przez API, wysłać test A/B w systemie mailingowym lub pobrać segment danych z CRM.
LLM samodzielnie wywołuje odpowiednie funkcje, takie jak „change_bid” czy „send_email”. Dodanie nowego narzędzia wymaga jedynie dopisania kolejnego konektora.
Pętla decyzji – ocena wyniku i korekta
Po każdym działaniu Agent AI sprawdza wynik. Porównuje go z celem, takim jak ROAS, CPL, czy liczba generowanych leadów. Jeśli metryka poprawia się, zapisuje najlepszą wersję ustawień. Kiedy wynik jest niekorzystny, wraca do LLM po nowy plan i uruchamia kolejną iterację.
Ta pętla działa nieustannie, dzięki czemu system reaguje szybciej niż człowiek. Sprawdzanie wersji i narzucone limity gwarantują, że kampanie pozostają pod kontrolą.
Opisane cztery elementy tworzą kompletną architekturę Agenta AI.
Kiedy Agent AI NIE jest potrzebny
Niewielki wolumen danych
Agenty AI uczą się na podstawie dostępnych danych. Jeśli firma działa w wąskiej niszy, nie prowadzi szerokiej segmentacji rynku, algorytm nie będzie w stanie zbudować wiarygodnych wzorców. Prosty formularz z regułą „jeśli branża = X, wyślij do handlowca” rozwiąże problem szybciej i taniej. Zespół zyska pełną kontrolę, a koszt wdrożenia pozostanie symboliczny.
Jednorazowe kampanie
Agenty AI sprawdzają się w długoterminowych cyklach, gdzie optymalizacja trwa tygodniami. Gdy marka planuje jednorazową akcję sprzedażową z krótkim oknem czasowym, łatwiej ustawić harmonogram wysyłek samodzielnie. Zaplanowane sekwencje będą uruchamiane punktualnie, bez potrzeby trenowania modelu i integrowania systemów.
Brak danych do uczenia
Skuteczność Agentów AI zależy od jakości sygnałów takich jak:
- koszty kampanii,
- konwersje,
- historia klienta.
Firmy bez spójnego CRM lub z rozproszonymi bazami danych nie dostarczą odpowiedniego materiału do analizy. Przed wprowadzeniem automatyzacji warto uporządkować bazę danych, narzędzia i zdefiniować cele. Dopiero po kilku miesiącach zbierania danych Agent AI będzie miał odpowiednie „paliwo” do pracy.
Agent AI nie jest uniwersalnym rozwiązaniem. Największą wartość przynosi przy dużej skali działania, ciągłych kampaniach i dużych zbiorach danych. W innych przypadkach lepiej korzystać z prostszych narzędzi i reguł, a inwestycję w zaawansowane systemy analityczne przesunąć na moment, gdy organizacja osiągnie odpowiedni poziom dojrzałości analitycznej.
Plan wdrożenia Agenta AI w 5 krokach
1. Wybierz jeden problem
Skup się na obszarze, który rzeczywiście stanowi wyzwanie dla zespołu. Dobrym początkiem może być np. scoring leadów, ponieważ szybko dostarcza wyniki w CRM. Unikaj pokusy automatyzacji wszystkiego jednocześnie. Jedno wyzwanie oznacza krótszy czas wdrożenia i mniejsze ryzyko.
2. Zbierz dane w jednym miejscu
Przenieś wszystkie źródła takie jak:
- kliknięcia z kampanii,
- historia transakcji,
- metryki CRM,
do wspólnego repozytorium,
Ustal jednolite klucze, np. e-mail jako identyfikator. Bez spójnej bazy Agent AI nie będzie miał zasobów do podejmowania trafnych decyzji. Lepiej trochę zaczekać, niż dostarczać modelowi słabe dane.
3. Zbuduj prosty workflow i test A/B
Opracuj sekwencję kroków bez elementu sztucznej inteligencji. Przykład: przypisanie punktacji, wysłanie automatycznego maila, zapisanie reakcji. Podziel ruch na grupę kontrolną i testową. Sprawdź, czy sam workflow poprawia kluczowe wskaźniki wydajności (KPI). Jeśli nie, Agent AI również może nie pomóc.
4. Dodaj moduł decyzyjny LLM
Gdy proces działa, podłącz silnik językowy. LLM przejmie ocenę leadów lub treści wiadomości. Ustaw ograniczenia budżetu i limity stawek. Dodaj moduł sprawdzający: np. drugi Agent AI sprawdzi, czy odpowiedź mieści się w brand booku i/lub czy jest zgodna ze strategią komunikacji marki. Dzięki temu automatyzacja będzie bezpieczniejsza.
5. Mierz ROI i skaluj
Zdefiniuj metryki, np.:
- koszt pozyskania,
- liczba kwalifikowanych leadów (SQL),
- przychód z koszyka.
Porównuj je co tydzień z grupą kontrolną. Jeśli zauważysz wzrost, powierz Agentowi AI kolejne segmenty lub kanały. Jeśli wyniki spadają, wróć do kroku trzeciego i popraw workflow. Skalowanie ma sens tylko wtedy, gdy liczby to potwierdzają.
Ryzyka i kontrola Agenta AI
Halucynacje
Sztuczna inteligencja (ang. LLM – Large Language Model) ma zdolność generowania wypowiedzi, które, choć brzmią wiarygodnie, mogą wprowadzać w błąd. Rozwiązaniem tego problemu jest zastosowanie filtra walidacyjnego. Kolejny Agent AI powinien ocenić zgodność faktograficzną oraz dostosowanie do założeń kampanii, marki i strategii marketingowej. W przypadku jakichkolwiek wątpliwości, treść powinna być skierowana do korekty lub do weryfikacji przez człowieka.
Ujawnienie danych osobowych
Model może niezamierzenie wpleść prywatne informacje w treść wiadomości. Aby tego uniknąć, należy przed wysłaniem polecenia (tzw. prompt) stosować anonimizację danych. Logi powinny być przechowywane w zaszyfrowanej bazie danych z ograniczonym dostępem.
Błędy integracji
Nieprawidłowy token API lub zmiany w schemacie zapytań API mogą zatrzymać działanie Agenta AI. Aby zapobiec takim sytuacjom, warto wprowadzić testy po każdej wykonanej akcji. Jeśli wywołanie kończy się błędem, system powinien mieć możliwość wycofania ostatniej zmiany i przełączenia się w tryb ręczny.
Agent AI podsumowanie
Agent AI to zaawansowane narzędzie, które może pełnić rolę samodzielnego pracownika, łącząc moc dużych modeli językowych z różnorodnymi danymi, których integracja staje się coraz łatwiejsza dzięki API.
Agent AI automatyzuje codzienne decyzje, tam gdzie to konieczne dobiera odpowiednie stawki, segmentuje leady oraz samodzielnie wysyła treści w momencie, gdy szansa na konwersję jest najwyższa.
- Uczy się na bieżąco. Każda akcja jest zapisywana w logu, a model koryguje błędy, szybko osiągając zakładane KPI.
- Działa elastyczniej niż tradycyjne workflow. Gdy wskaźniki zmieniają się niespodziewanie, Agent AI dostosowuje plan bez potrzeby aktualizowania reguł.
Nie każda inwestycja w budowanie Agenta AI przyniesie jednak dodatkową wartość. W przypadku małego wolumenu, jednorazowych kampanii czy braku spójnych danych, prosty workflow bywa tańszy i pewniejszy. Dlatego wdrożenie warto zacząć od jednego jasno zdefiniowanego problemu, przygotować czyste źródła danych i na początku testować prostą sekwencję.
Efekt końcowy to marketing, który nie wymaga ręcznych poprawek. Agent AI obserwuje, planuje, działa i ocenia proces w pętli, co daje zespołowi marketingowemu możliwość skupienia się na strategii działań. Jeśli Twoja organizacja posiada odpowiednią skalę i dane, autonomiczny Agent AI przestaje być ciekawostką – staje się narzędziem do uzyskania przewagi konkurencyjnej. Największy zwrot pojawia się tam, gdzie reklama w internecie generuje tysiące interakcji dziennie, a każda sekunda zwłoki oznacza koszty utraconych korzyści.
Słowniczek
| Hasło | Definicja |
|---|---|
| Agent AI | Autonomiczny moduł sterowany modelem językowym, który sam planuje i wykonuje działania marketingowe, ucząc się na bieżących danych. |
| LLM (Large Language Model) | Duża sieć językowa odpowiadająca za rozumienie poleceń i generowanie planu pracy Agenta AI. |
| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Technika łączenia wyszukiwarki z LLM; umożliwia pobranie aktualnych danych przed podjęciem decyzji. |
| Workflow | Sztywna sekwencja kroków wykonywanych według z góry ustalonego scenariusza, bez dynamicznej korekty. |
| Pętla decyzji | Cykl „obserwuj → planuj → działaj → oceń”, w którym Agent AI mierzy efekt i koryguje następny krok. |
| ROAS | Zwrot z wydatków reklamowych; przychód podzielony przez koszt kampanii. |
| CTR | Współczynnik kliknięć; liczba kliknięć podzielona przez liczbę wyświetleń reklamy. |
| CRM | System zarządzania relacjami z klientami; źródło danych o leadach i transakcjach dla Agenta AI. |
| API | Interfejs programistyczny pozwalający Agentowi AI zmieniać stawki, pobierać segmenty i wysyłać komunikaty. |
| Lead scoring | Nadawanie punktów kontaktom według cech i aktywności; Agent AI aktualizuje progi w oparciu o wyniki. |
| SQL (Sales Qualified Lead) | Lead zweryfikowany przez kryteria sprzedażowe i przekazany handlowcowi do rozmowy. |
| CPL | Koszt pojedynczego leada; kluczowa metryka oceny efektywności działań Agent AI. |
FAQ
Agent analizuje dane w pętli „obserwuj → planuj → działaj → oceniaj” i sam modyfikuje kolejne kroki. Workflow realizuje z góry ustaloną sekwencję i nie reaguje na nieprzewidziane zdarzenia.
Może np. zmieniać stawki w kampaniach, segmentować leady, wysyłać testy A/B i otwierać zgłoszenia w CRM, gdy scoring przekroczy próg.
Gdy firma ma mały wolumen leadów, planuje jednorazową akcję lub nie posiada spójnych danych do uczenia modeli.
Cztery elementy: LLM jako mózg, mechanizm RAG do pobierania wiedzy, zestaw narzędzi (API, CRM, arkusze) i pętla decyzji z oceną wyniku.
Można zastosować dodatkowy filtr walidacyjny lub drugi model sprawdzający.
Najlepiej monitorować koszt pozyskania, liczbę SQL i przychód na tle grupy kontrolnej. Skalować warto dopiero wtedy, gdy KPI poprawiają się stabilnie.
Jesteśmy domem mediowym generacji AI.
Obsługujemy firmy w zakresie mediów ATL i Digital. Wykorzystujemy wiodące silniki AI i modelowanie Customer Journey. Prowadzimy skuteczną i efektywną komunikację reklamową.
Tags: agent AI | agent AI w marketingu
Udostępnij:
