W Strategiczni.pl nie traktujemy AI jako magicznego rozwiązania wszystkich problemów. Zamiast tego, spojrzeliśmy na realne wyzwania, z którymi się mierzymy, i zastanowiliśmy się – jak możemy wykorzystać AI, żeby robić naszą pracę nie tylko szybciej, ale przede wszystkim lepiej.
Rynek marketingu w ostatnich latach zmienił się nie do poznania.
- Rosnąca konkurencja w działaniach SEO i content marketingowych – jeszcze kilka lat temu wystarczyło trzymać się podstawowych zasad, dziś konkurujesz z tysiącami stron, które robią dokładnie to samo. Jak się wyróżnić?
- Potrzeba zwiększenia efektywności przy jednoczesnym podnoszeniu jakości – klienci oczekują więcej, a deadline’y są coraz krótsze. Jednocześnie przypadkowe treści generowane przez AI zalewają internet, więc poprzeczka jakości dla wartościowych materiałów idzie w górę.
- Wyzwania związane z interpretacją coraz większej ilości danych – algorytmy wyszukiwarek ewoluują, sygnały rankingowe się mnożą, a wyciąganie sensownych wniosków z morza danych staje się bardziej czasochłonne. Ile godzin spędzasz na analizie danych, zamiast na strategicznym myśleniu?
Chcieliśmy znaleźć złoty środek – wykorzystać potencjał AI do automatyzacji żmudnych zadań, ale jednocześnie zachować to, co w marketingu najcenniejsze, czyli ludzką kreatywność i strategiczne myślenie.
Nasz zespół (na czele z teamem R&D) zidentyfikował trzy kluczowe obszary, w których AI może naprawdę zmienić reguły gry:
- Konieczność głębszej analizy semantycznej zamiast tradycyjnego podejścia opartego na wolumenie zapytań – liczby przestały wystarczać. Potrzebujemy zrozumieć intencje, kontekst i powiązania między frazami (oraz entities), żeby tworzyć treści, które faktycznie odpowiadają na potrzeby użytkowników, a nie tylko zawierają popularne słowa kluczowe.
- Potrzeba budowania kompleksowych strategii content marketingowych uwzględniających E-E-A-T – Google coraz bardziej docenia eksperckie, doświadczone, autorytatywne i godne zaufania źródła informacji. Jak efektywnie budować te cechy w naszych treściach i dla naszych klientów?
- Automatyzacja powtarzalnych zadań przy zachowaniu ludzkiej kreatywności i nadzoru – pewne aspekty pracy marketingowej są zwyczajnie czasochłonne i mało kreatywne. Jak zautomatyzować to, co powtarzalne, żeby nasi specjaliści mogli skupić się na tym, co naprawdę wymaga ludzkiego umysłu?
A jeśli zastanawiasz się, czy AI zastąpi marketerów? Cóż, AI nie zastąpi dobrych marketerów. Ale marketerzy, którzy potrafią wykorzystać AI, zastąpią tych, którzy tego nie potrafią.
Nasz LLMarketing — rozsądna integracja AI do procesów marketingowych
Jeśli oczekujesz opowieści o tym, jak wystarczy wrzucić dane do magicznego modelu AI i czekać na cuda, to musimy cię rozczarować. To, co naprawdę działa, to przemyślane połączenie technologii z ludzkim doświadczeniem — i własnie tego nauczyliśmy się podczas budowania naszego systemu LLMarketingu.
Choć sama nazwa może brzmieć nieco technicznie (LLM = Large Language Models), to stojąca za nią idea jest prosta: wykorzystać potencjał zaawansowanych modeli językowych tam, gdzie działają najlepiej, jednocześnie zachowując ludzki nadzór i kreatywność tam, gdzie są niezastąpione.
Po miesiącach testów i eksperymentów wypracowaliśmy podejście, które sprawdza się w codziennej pracy.
Model hybrydowy, czyli współpraca ludzi i AI w procesach decyzyjnych
Zauważyliśmy, że ani całkowita automatyzacja, ani sporadyczne wykorzystanie AI nie dają optymalnych rezultatów. Prawdziwa magia dzieje się, gdy człowiek i AI pracują razem — sztuczna inteligencja analizuje dane, generuje opcje i automatyzuje powtarzalne zadania, podczas gdy człowiek podejmuje kluczowe decyzje strategiczne, zatwierdza kierunki i dodaje kreatywny pierwiastek, którego (jeszcze) nie potrafi zastąpić żaden model.
Budowa własnych rozwiązań i narzędzi w oparciu o LLM i iteracyjne podejście do wdrażania
Zamiast polegać wyłącznie na gotowych narzędziach dostępnych na rynku, zainwestowaliśmy w tworzenie własnych, dostosowanych do specyficznych potrzeb naszej agencji i klientów.
Wiemy, że perfekcyjne rozwiązanie za pierwszym razem to mit. Dlatego stawiamy na podejście “buduj, testuj, ucz się, ulepszaj”. Każdy nowy workflow czy narzędzie przechodzi przez cykle udoskonaleń, bazując na realnych doświadczeniach zespołu i rezultatach projektów.
Jakie technologie i modele wykorzystujemy?
Podczas naszej przygody z AI przetestowaliśmy dziesiątki modeli i narzędzi.
Testujemy i pracujemy z modelami GPT od OpenAI, Claude 3.7 Sonnet od Anthropic, Gemini Pro od Google oraz Perplexity. Każdy z tych modeli ma swoje mocne strony, dlatego dobieramy je w zależności od konkretnego zadania.
Integrujemy istniejące narzędzia oraz ich API z rozwiązaniami AI — zamiast zastępować sprawdzone narzędzia, łączymy je z AI. Tworzymy systemy, które automatycznie przetwarzają dane z Senuto, Ahrefs czy Screaming Frog, analizują je przy użyciu modeli językowych i przedstawiają wnioski w przystępnej formie.
Budujemy własne aplikacji i automatyzacje — wykorzystujemy API różnych dostawców, by tworzyć narzędzia szyte na miarę konkretnych potrzeb. Czy to aktualizacja briefów contentowych na podstawie zmian w SERPach, czy system analizujący intencje fraz na podstawie widoczności konkurencji — budujemy rozwiązania, które faktycznie oszczędzają czas i podnoszą jakość naszej pracy.
Zespół projektowy
AI i R&D w akcji, czyli jak my je wykorzystujemy
Analiza semantyczna i mapowanie intencji użytkowników
Zamiast klasycznego podejścia opartego głównie na wolumenie zapytań, używamy AI do badania relacji semantycznych pomiędzy frazami i tematami. Modele językowe pomagają rozpoznać intencje i łączyć frazy w logiczne klastry tematyczne trafiające do targetu o wyższej szansie konwersji.
W branży medycznej przeanalizowaliśmy setki zapytań, by zbudować strukturę treści wspartą intencjami: informacyjną, diagnostyczną i decyzyjną. AI pogrupowało dla nas frazy nie tylko po podobieństwie leksykalnym, ale także funkcji, jaką pełnią w ścieżce użytkownika tak, aby wyeksponować treści naszego klienta na każdym etapie ścieżki decyzyjnej potencjalnego pacjenta.
Analiza konkurencji w kontekście niszy tematycznej i architektury treści
Z pomocą AI badamy, jak konkurencja pokrywa daną niszę tematyczną – nie tylko pod względem doboru tematów, ale także ich wzajemnych powiązań, poziomu szczegółowości i strategii linkowania wewnętrznego. Modele AI analizują połączenia semantyczne między artykułami, pomagają identyfikować luki informacyjne i ocenić, jakie konkrety trzeba dostarczyć, by stworzyć lepsze, bardziej kompletne źródło wiedzy.
W analizie domen konkurencyjnych z rynku amerykańskiego skupionych na rozwiązaniach Power BI AI pomogło nam zrozumieć, jak dokładnie budują one swoją obecność w obrębie niszy business intelligence. Model pomógł nam wykryć zależności między treściami – np. jak poradniki techniczne łączone są z case studies, a artykuły o integracjach z Azure z przewodnikami po dashboardach.
AI pokazało nam też konkretne braki w pokryciu tematu – np. brak porównań z innymi narzędziami BI, niedostateczne omówienie zastosowań branżowych (np. dla retail czy healthcare), czy brak rozwiązań konkretnych problemów użytkowników, takich jak optymalizacja dużych zbiorów danych czy automatyzacja raportowania. Te insighty służą nam do zaprojektowania struktury treści, która realnie wyprzedza konkurencję informacyjnie i tematycznie.
Zarządzanie wiedzą wewnętrzną i automatyczne budowanie „firmowego mózgu” – StrategiczniAI Brain
W projektach SEO ogromną wartość ma wiedza gromadzona w zespole – z analiz, audytów, wdrożeń i eksperymentów. Dzięki AI tworzymy wewnętrzne systemy, które pozwalają tej wiedzy „żyć” – być przeszukiwalną, kontekstową i dostępną na poziomie konkretnego problemu lub zadania. W efekcie szybciej dzielimy się doświadczeniem między projektami i unikamy powielania pracy.
W projektach dla branży e-commerce AI indeksuje setki wewnętrznych dokumentów: audytów SEO, checklist migracyjnych, notatek z analiz kategorii i eksperymentów z performance contentem. Dzięki modelowi zintegrowanemu z firmową bazą danych specjaliści mogą zadać pytanie w stylu „jak optymalizowaliśmy paginację w sklepach z dużym katalogiem?” lub „jakie działania podejmowaliśmy przy spadkach widoczności po zmianie silnika sklepu?” – i od razu dostać streszczenia, konteksty, pliki do wglądu. To nie tylko oszczędza czas, ale też wzmacnia jakość decyzji i standaryzację procesów.
Wzmacnianie Content Effort przez tworzenie infografik i formatów wspierających SEO
Content Effort – według wycieku dokumentów Google – to jedna z istotnych zmiennych wpływających na pozycjonowanie treści w obliczu coraz większego napływu treści generowanych całkowicie przez sztuczną inteligencję. AI wspiera nas w jego zwiększaniu przez tworzenie materiałów uzupełniających: infografik, wykresów, osadzalnych wizualizacji i elementów interaktywnych, które wzbogacją istniejące treści i sprawiają, że wyrastają one nad tysiące konkurencyjnych materiałów opartych o “suchą” treść.
W branży B2B tworzymy serie infografik ilustrujących złożone procesy. AI przekształca struktury tekstowe w wizualne formaty, które zwiększają czas zaangażowania i ułatwiają pozyskiwanie linków.
Topical mapy i sieci treści zautomatyzowane przez AI
Tworzenie skutecznych content hubów nie polega wyłącznie na spisie tematów. Używamy AI do projektowania całych map treści – z uwzględnieniem hierarchii tematów, wzajemnych zależności i logiki linkowania wewnętrznego.
Dla serwisu w branży finansowej AI pomaga tworzyć top-down mapy tematyczne, obejmujące podtematy, słowa kluczowe wspierające, propozycje artykułów supportujących i pilar pages oraz siatkę powiązań między nimi. Ułatwia to nie tylko planowanie, ale też delegowanie treści do zespołu.
Wzmacnianie E-E-A-T przez autorskie footprinty i topical authority autorów
W kontekście E-E-A-T, sam podpis pod treścią już nie wystarcza. Kluczowe jest to, kim jest autor, w jakim kontekście się wypowiada, jak jest postrzegany w danej niszy oraz jak spójna i rozpoznawalna jest jego obecność w sieci. Dzięki AI rozwijamy strategię budowania topical authority autorów – szczególnie w tematach specjalistycznych i wysokiego zaufania (YMYL).
W projektach dla sektora zdrowia i prawa, AI identyfikuje serwisy, w których warto budować obecność eksperta, analizuje jego footprint w kontekście fraz kluczowych i pomaga tworzyć siatkę cytowań i linków zwrotnych wspierającą jego reputację.
Analiza dużych ilości danych z narzędzi crawlujących
Tradycyjny audyt techniczny SEO to godziny, a często dni spędzone na analizowaniu tysięcy URL-i. Dzięki AI ten proces staje się nie tylko szybszy, ale i bardziej wnikliwy – modele językowe potrafią dostrzec wzorce i anomalie, które łatwo przeoczyć przy ręcznej analizie.
Stworzyliśmy aplikację, która analizuje i przetwarza dane eksportowane ze Screaming Frog, przy pomocy API OpenAI, a następnie generuje szczegółowy raport z konkretnymi rekomendacjami technicznymi. System ten automatycznie wykrywa wzorce problemów, kategoryzuje je według priorytetów i sugeruje rozwiązania.
Sprawdź, jak nasze rozwiązania AI zamieniamy w efekty!
Kolejne kroki w naszej AI-transformacji — co planujemy?
To, co udało nam się osiągnąć do tej pory, to dopiero początek. AI rozwija się w tempie, którego nie widzieliśmy w żadnej innej technologii — a my nie zamierzamy stać w miejscu. Nasz zespół R&D już teraz pracuje nad kolejnymi innowacjami, które jeszcze bardziej zmienią sposób, w jaki tworzymy i dostarczamy wartość dla naszych klientów.
Personalizowane modele do analizy branżowej
Uniwersalne modele AI świetnie radzą sobie z ogólnymi zadaniami, ale gdy wchodzimy w specyficzne nisze rynkowe — od finansów, przez medycynę, po e-commerce — potrzebujemy narzędzi, które naprawdę rozumieją kontekst branżowy.
Pracujemy nad dostrajaniem (fine-tuning) modeli językowych do specyficznych nisz rynkowych, co pozwoli na jeszcze dokładniejszą analizę semantyczną w konkretnych branżach.
Integracja zaawansowanych technik wizualizacji danych
Dane to nie wszystko — kluczowa jest ich prezentacja. Nawet najlepsze analizy nie przyniosą efektu, jeśli ich wyniki będą nieczytelne lub trudne do zinterpretowania.
Planujemy rozbudować nasze możliwości w zakresie automatycznego tworzenia wizualizacji danych, które będą atrakcyjne wizualnie dla zespołu i klientów, ale także głęboko informacyjne. Pracujemy nad systemem, który na podstawie surowych danych będzie potrafił zaproponować najlepszy format wizualizacji — od prostych wykresów, przez mapy cieplne, aż po interaktywne dashboardy.
Budowa ekosystemu narzędzi AI dla całego zespołu
Chcemy, by AI nie było domeną wyłącznie specjalistów technicznych. Dążymy do stworzenia kompleksowego ekosystemu narzędzi AI dostępnych dla każdego członka zespołu, niezależnie od jego technicznego przygotowania.
Od prostych GPTs do codziennych aplikacji, przez specjalistyczne narzędzia do analizy danych, aż po systemy wspierające proces decyzyjny — każdy w zespole powinien mieć dostęp do mocy AI na poziomie dostosowanym do jego potrzeb i umiejętności.
W przyszłości widzimy AI nie jako odrębny dział czy zestaw narzędzi, ale jako integralną część naszej organizacji — naturalny element procesu marketingowego.
Tak jak dziś nikt nie myśli o “strategii korzystania z komputerów”, tak w niedalekiej przyszłości AI będzie po prostu jednym z fundamentów naszej pracy.
Zastanawiasz się, jak wykorzystać potencjał AI w swoim biznesie? A może już zacząłeś eksperymentować z AI, ale nie widzisz wymiernych efektów? W Strategiczni.pl nie tylko mówimy o AI — my faktycznie wykorzystujemy je do przynoszenia realnych korzyści naszym klientom. Nasze podejście łączy głęboką wiedzę marketingową z zaawansowanymi technologiami, by dostarczać wyniki, które mają znaczenie.
Nasi specjaliści pomogą Ci zidentyfikować obszary, w których AI może przynieść największą wartość dla Twojej organizacji.
Skontaktuj się z nami!