I TO SIĘ LICZY

Adrian Andrzejczyk

0.0 (0)
MARKETING

Podcast o technologii, marketingu idanych.

5D AGO

AI w marketingu i analityce - Piotr Donica (Bacona) - I to się liczy | #11

Czy AI w marketingu i analityce ma sens bez dobrej jakości danych? Piotr Donica (Bacona AI) tłumaczy, dlaczego wchodzimy w erę AI-driven, jak działa analityka konwersacyjna i co to oznacza dla analityków, programistów i właścicieli e-commerce. W #11 odcinku „I to się liczy" rozmawiam z Piotrem Donicą — twórcą Bacona AI, ekspertem od AI w marketingu i analityce. Dyskutujemy o tym, jak agenci AI zmieniają pracę z danymi, dlaczego GA4 frustruje nawet techników i co realnie zostanie z pracy analityka i juniora-programisty za 2 lata. Najważniejsze wnioski z odcinka: → Jakość danych decyduje o tym, co AI w ogóle może zbudować — żaden model nie zakamufluje braków. → Analityka konwersacyjna zastępuje klikanie w GA4 — pytasz językiem naturalnym, dostajesz wnioski. → Agent AI bez nadzoru = tryb YOLO i przepalony budżet reklamowy w tydzień. → Wchodzimy w erę AI-driven — raport umiera, wnioski wjeżdżają same. → OpenAI radzi sobie z danymi Google lepiej niż Gemini (dane z testów Bacona). → Server-side tagging poprawia dane głównie w Meta i Google Ads, nie w GA4. Piotr opowiada też o oporze seniorów wobec AI, o tym dlaczego juniorom będzie trudniej wejść do branży, oraz o praktycznych wyborach: GA4 vs Matomo, Microsoft Clarity, hurtownia danych vs agent AI z podpiętym MCP. 🎙️ Gość odcinka: Piotr Donica — Bacona AI 🎬 Prowadzący: Adrian Andrzejczyk 📌 Sponsor główny: Fly on the Cloud (FOTC) — Workplace. Cloud. Data. AI. Przyspiesz cyfrową transformację z https://fotc.com/pl/ → 🔔 Subskrybuj kanał, jeśli interesuje cię AI, dane i marketing → 💬 Daj komentarz: czy w twojej firmie AI już pracuje na danych marketingowych? → 📩 Zapisz się na nadchodzący webinar o agentach AI Rozdziały: 00:00 – Bez jakości danych AI nie zbuduje niczego 01:17 – Powitanie i przedstawienie gościa 02:13 – Od dewelopera do twórcy AI: ścieżka Piotra Donicy 05:00 – Analityka konwersacyjna w Bacona — zanim Google ogłosił MCP 06:30 – Dlaczego UI GA4 nie jest intuicyjny 11:54 – Rozproszenie narzędzi: Meta, Google, TikTok i co z tym zrobić 14:02 – Tryb YOLO: jak agent AI może spalić cały budżet reklamowy 21:11 – Czy AI zastąpi programistów i juniorów 25:31 – Jak juniorzy powinni wchodzić do branży w erze AI 28:17 – Krytyczne myślenie jako kluczowa kompetencja w pracy z AI 30:39 – Wielkie zwolnienia, wielkie rekrutacje: opór seniorów 35:36 – Koniec data-driven, początek AI-driven 37:31 – Agenci AI zamiast hurtowni danych 41:39 – OpenAI vs Gemini: który model lepiej radzi sobie z danymi Google 46:41 – Czy server-side tagging poprawi jakość danych w GA4 50:27 – Matomo vs GA4 — co wybrać dla e-commerce 54:49 – Hit i mit w technologii marketingowej 58:37 – Trendy: co przyjdzie po AI 59:25 – Jedna myśl, którą zostawiamy słuchaczom Linki: → Piotr Donica (LinkedIn): https://www.linkedin.com/in/piotrdonica/ → Sponsor — Fly on the Cloud: https://fotc.com/ → Sklep e-naturalnie.pl: https://enaturalnie.pl/ → Adrian Andrzejczyk (LinkedIn): https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/ #AI #AIwmarketingu #analitykakonwersacyjna #GA4 #Matomo #BaconaAI #agentAI #AIdriven #datadriven #serversidetagging #marketingdigital #podcast #ITOSIELICZY #marketingautomation #ecommerce Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 1m
APR 10

Od czego zacząć? GA4, Clarity, Excel, telefon, badania ... Paweł Piekarski - I To się liczy.

Analityka internetowa nie zaczyna się od BigQuery — zaczyna się od rozmowy z klientem. Paweł Piekarski pokazuje, jak wyciągać wartościowe insighty z darmowych narzędzi i dlaczego dane jakościowe to niedoceniana przewaga biznesowa. W tym odcinku podcastu „I to się liczy" rozmawiamy z Pawłem Piekarskim — analitykiem internetowym, który łączy doświadczenie akademickie z praktyką biznesową. Paweł na co dzień pomaga firmom podejmować lepsze decyzje w oparciu o dane z Google Analytics 4, Microsoft Clarity, Google Trends i wywiadów pogłębionych z klientami. Omawiamy konkretne case'y: jak 10-minutowa rozmowa telefoniczna ujawniła krytyczny błąd na formularzu zamówienia, którego nie widać w GA4. Jak badania dla producenta odkurzaczy pokazały przepaść między intencją firmy a percepcją klientów. I dlaczego portal raportował 2000 kliknięć, a GA4 pokazał tylko 2 wizyty. Najważniejsze wnioski z odcinka: → Analitykę zacznij od telefonu do klienta — wywiady pogłębione dają insighty, których nie znajdziesz w żadnym narzędziu → GA4 świetnie działa do analizy zachowań na stronie, ale źródła ruchu i atrybucja konwersji budzą wątpliwości → Microsoft Clarity to darmowe i niedoceniane narzędzie — mapy ciepła, nagrania sesji i niezależna weryfikacja danych z GA4 → Mikrokonwersje lepiej pokazują zasługi kanałów marketingowych niż sama konwersja końcowa → AI wspiera analityka jako asystent, ale nie zastępuje krytycznego myślenia i interpretacji danych → Dane bez kontekstu są bezużyteczne — najpierw zrozum klienta, potem analizuj liczby → Nie potrzebujesz BigQuery — w Make zbudujesz konektor danych za 20 groszy dziennie Poruszamy też temat tego, dlaczego większość firm chce być AI-driven, nie będąc nawet data-driven. Paweł tłumaczy, jak podejść do analityki krok po kroku i dlaczego agenci AI to przyszłość analizy danych — nie jako zamiennik analityka, a jako narzędzie, któremu trzeba dostarczyć dobre paliwo w postaci czystych danych. Odcinek jest dla marketerów, właścicieli e-commerce i każdego, kto chce wyciągać więcej z danych bez drogich narzędzi. Rozdziały: 00:00 – Najlepsza rada analityczna: zacznij od telefonu 00:49 – Kim jest Paweł Piekarski i czym się zajmuje? 03:32 – Jak przejść z nauki do analityki internetowej? 06:24 – Badania rynkowe: Google Trends, scraping i analiza konkurencji 10:59 – Demokratyzacja danych: błogosławieństwo i przekleństwo 12:02 – Wywiady pogłębione z klientami — niedocenione źródło insightów 14:53 – Case study: jak telefon do klienta ujawnił problem z formularzem 16:37 – Case study odkurzacze: producent vs percepcja klienta 20:50 – Jak wykorzystać Microsoft Clarity w praktyce? 24:37 – Clarity vs GA4: przewaga niezależnego narzędzia 26:19 – Dlaczego GA4 kłamie o źródłach ruchu? Case z UTM-ami 30 Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 10m
APR 9

Meta Ads: strategia która naprawdę działa w branży fashion - Albert Radomski - I to się liczy

→ Meta Ads w branży fashion – ROAS, atrybucja i skalowanie. Meta Ads w 2026 roku to zupełnie inna gra niż kiedyś. Jeśli Twoje reklamy nie sprzedają, ten odcinek pokaże Ci dokładnie dlaczego i co zrobić, żeby to naprawić. Dowiesz się, jak skalować kampanie, nie przepalać budżetu i podejmować decyzje na podstawie danych, a nie intuicji. Meta Ads stały się jednym z najtrudniejszych kanałów sprzedażowych. Większa konkurencja, automatyzacja i rosnące koszty sprawiają, że większość firm traci pieniądze zamiast je zarabiać. W tym odcinku Albert Radomski dzieli się praktycznym doświadczeniem z budowania kampanii, które generują milionowe przychody. Ten odcinek pomoże Ci zrozumieć, co naprawdę działa w Meta Ads i jak podejść do reklam strategicznie, zamiast działać na oślep. ROZDZIAŁY 00:00 – Zapowiedź: jak Meta rośnie przez pączkowanie 01:10 – Kim jest Albert Radomski i czym się zajmuje 02:19 – Dlaczego branża fashion to wdzięczne pole dla Meta Ads 03:20 – Jak zmieniły się reklamy Meta przez 13 lat 06:47 – Czy wejście w Meta jest dziś łatwiejsze czy trudniejsze? 09:09 – LinkedIn Ads – eksperyment za 50 euro 10:30 – Azjatycka konkurencja a polska branża fashion 12:27 – Dlaczego produkt ważniejszy niż reklama 14:53 – Meta vs Google – co naprawdę dowozi sprzedaż? 19:23 – Framework: właściwy czas, właściwa osoba, właściwy produkt 21:47 – Facebook jako nowy katalog IKEA – rola inspiracji w zakupach 25:28 – Jak koszty makroekonomiczne wpływają na wyniki kampanii 29:07 – Haki na algorytm Meta – czy warto i co się potem dzieje 31:09 – Jak ustawiać budżety i pracować na ROAS 33:32 – Case study: z 3 mln do 33 mln przychodu z Mety 37:08 – Największy błąd w ustawieniach Meta – atrybucja 39:32 – Conversion Lift: jak sprawdzić realny wpływ reklam 42:08 – Marketing Mix Modeling – dla kogo i ile kosztuje 46:27 – Google Meridian i Vertex AI w MMM 48:42 – TikTok Ads – dlaczego mierzalność to problem 49:04 – Case study: OnlyBio na TikToku 51:04 – Silosy w organizacjach – e-commerce vs sklep stacjonarny 53:55 – Jak AI zmienia codzienną pracę z danymi 01:00:09 – Czy TikTok stanie się narzędziem performance'owym? 01:02:09 – Programy lojalnościowe jako most online–offline 01:04:02 – AI w kreacjach – wsparcie czy zastępstwo? 01:05:40 – Automatyczne raporty poranne od Alberta 01:10:11 – Czy AI zabierze pracę specjalistom? 01:12:32 – Quickfire: mit vs hit w Meta Ads 01:15:01 – 3 ustawienia, które robią największą różnicę 01:18:27 – In-house, freelancer czy agencja? 01:20:07 – Myśl na koniec: AI z głową ======================== Subskrybuj kanał "I to się liczy" i włącz powiadomienia – nowe odcinki o technologii, marketingu i danych. 🎙️ Gość: Albert Radomski 📘 Książka "Data Driven Marketing" – https://helion.pl/ksiazki/data-driven-marketing-o-logicznym-podejsciu-do-podejmowania-decyzji-adrian-andrzejczyk,dadrma.htm#format/d ☁️ Partner podcastu: Fly on the Cloud – https://fotc.com/ 🛒 Sponsor: enaturalnie.pl – https://enaturalnie.pl/ Dołącz do społeczności I to się liczy → https://www.skool.com/i-to-sie-liczy =========== Najważniejsze wnioski z odcinka: → Atrybucja robi lub niszczy kampanię. Domyślne okno atrybucji Meta (7 dni po kliknięciu + 1 dzień po wyświetleniu) zawyża wyniki i dezorientuje algorytm. Podstawowy fix: ustaw 1-day click i trzymaj się tego konsekwentnie. → Skomplikowana struktura kampanii to przeżytek. Dziesiątki zestawów reklam z osobnymi targetowaniami nie mają dziś sensu. Prospecting + rema Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 22m
MAR 19

Technologia w e-commerce okiem praktyka - Jędrzej Przeździęk - I to się liczy

MarTech w w-commerce od zera, nalityka, retencja i AI sklepie internetowym— w tym odcinku Jędrzej Przeździęk pokazuje, jak zacząć e-commerce, jak zbudować sklep online, jak zwiększać sprzedaż i kiedy wybrać agencję lub model in-house. Co w dzisiejszym odcinku? 00:00 – Dobra agencja od marketingu online 01:06 – Dlaczego dziś liczy się retencja 01:56 – Agencja czy in-house: co lepiej działa w e-commerce 05:23 – Podcast i program dla początkujących: jak wejść do e-commerce 07:30 – Jak zacząć e-commerce od zera w 100 dni 07:40 – Dlaczego strategia na starcie jest ważniejsza niż sam sklep 10:51 – Ile kosztuje start sklepu internetowego 11:59 – Jaki budżet na marketing na start 12:46 – Jak wystartować po godzinach i nie rzucać od razu etatu 13:02 – Jak użyć AI i ChatGPT do budowy sklepu i komunikacji 14:09 – Plan 100 dni: strategia, sklep i pierwsze działania marketingowe 35:35 – Co to jest retencja i jak mierzyć powracalność klientów 59:38 – Dlaczego na początku nie warto przeceniać brandu 01:01:01 – Czy AI to dziś największa szansa w e-commerce 01:05:00 – Jak AI przyspiesza SEO, content i linkowanie wewnętrzne 01:06:02 – Szybkie pytania: najważniejsze metryki, analityka, agencja vs in-house 01:15:50 – Książki i polecenia Subskrybuj kanał → nie przegap nowości. https://fotc.com/ → główny sponsor podcastu https://enaturalnie.pl → sponsor prezentów dla gości. W tym odcinku rozmawiamy o tym, jak zacząć e-commerce od zera, jak zbudować sklep internetowy, jak zaplanować marketing e-commerce i dlaczego retencja klientów jest dziś ważniejsza niż samo pozyskanie pierwszej sprzedaży. Jędrzej Przeździęk pokazuje, jak wygląda start sklepu online w praktyce, jak podejść do strategii, budżetu i wdrożenia oraz kiedy lepiej postawić na agencję, a kiedy rozwijać kompetencje in-house. To rozmowa dla osób, które chcą rozwijać e-commerce świadomie, lepiej rozumieć sprzedaż online, unikać kosztownych błędów i wykorzystać AI w e-commerce, SEO, content marketingu oraz codziennej pracy nad sklepem internetowym. Jeśli interesuje Cię sklep online, sprzedaż internetowa, marketing dla e-commerce, retencja, analityka, AI i rozwój biznesu online, ten odcinek daje konkretne wskazówki, które można przełożyć na realne działania. Jeśli ten odcinek był pomocny, zostaw subskrypcję, łapkę w górę i napisz w komentarzu, z czym wychodzisz po tej rozmowie. Jeśli słuchasz na Spotify, obserwuj podcast i zostaw ocenę — to realnie pomaga docierać do kolejnych słuchaczy. #ecommerce #sklepinternetowy #retencja #marketinginternetowy #biznesonline #chatgpt #ai #seo #analityka #sprzedazonline #startup #przedsiebiorczosc #youtubepl #podcast #etosieliczy Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 18m
MAR 1

Agenci AI w analizie danych - Context is king - Kamil Ura - I to się liczy

W tym odcinku bierzemy na warsztat AI, agent AI, context log, analitykę internetową oraz dylemat GA4 vs Amplitude — czyli wszystko, co dziś realnie decyduje o tym, czy Twoje wnioski z danych są trafne, czy tylko „ładnie wyglądają w raporcie”. Rozmawiamy o tym, jak budować analitykę w e-commerce w świecie mniej pewnych danych (cookie-less), jak pracować z kontekstem biznesowym i dlaczego bez porządnego „dziennika zmian” nawet najlepsze narzędzia i modele AI będą prowadzić Cię na skróty. W rozmowie z Kamilem Urą zaglądamy do środka dużej organizacji e-commerce: co jest absolutnym fundamentem (lejek, zachowania użytkowników, segmentacja), jak ustawiać oczekiwania wobec danych („good enough” zamiast perfekcji), oraz jak rozdzielać problemy marketingowe od operacyjnych. Dużo miejsca poświęcamy praktyce: jak prowadzić context log (co logować: kampanie, zmiany w GTM, modyfikacje na stronie, działania handlowe), jak dzięki temu skrócić czas diagnozy z dni do godzin i jak przygotować środowisko tak, żeby agent AI mógł wspierać analityka bez „halucynowania” przyczyn. Na koniec pojawia się też realny kontekst wyboru narzędzi: kiedy GA4 wystarcza, kiedy warto myśleć o Amplitude ======================== Więcej o mnie: https://andrzejczyk.com.pl LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/ Kursy i szkolenia: https://itosieliczy.pl Dołącz do społeczności: https://www.skool.com/i-to-sie-liczy-2492 Sponsor podcastu: https://fotc.com Sponsor paczki dla gości: https://enaturalnie.pl/ ==================================== Key takeaways (najważniejsze wnioski): Dlaczego dane bez kontekstu w marketingu potrafią kosztować najwięcej i jak to zmienia pracę z AI/LLM. Jakie są „must have” w analityce e-commerce: lejek + segmentacja bazy klientów (w tym podejście RFM).Jak podejmować decyzje przy niepełnych danych: podejście „good enough” zamiast 100%” i rola edukacji interesariuszy. Jak w praktyce analizować spadki (np. konwersji / add-to-cart), gdy przyczyną bywa logistyka, braki towaru i promesa dostawy. Prosty sposób na porządek w firmie: kontekst log (arkusz zmian: kampanie, Ads, GTM, działania handlowe) jako „źródło prawdy” do analiz i pracy z agentami AI.Jeśli pracujesz w e-commerce, marketingu albo analityce — ten odcinek pomoże Ci budować procesy, które dowożą decyzje, a nie tylko raporty. Rozdziały: [00:00] – Dlaczego „context is king” w analityce i AI?[02:10] – Jak wygląda analityka w Decathlonie: 14 rynków, 1 zespół[05:40] – Agencja vs in-house: dlaczego „głębia” robi różnicę?[08:10] – Must have w e-commerce analytics: od czego zacząć?[11:20] – Lejek e-commerce: co mierzyć, żeby podejmować decyzje?[14:10] – Segmentacja klientów i RFM: jak ogarnąć bazę, gdy rośnie CAC?[18:00] – Cookie-less i mniej danych: co jest „good enough”?[23:30] – Spadek konwersji krok po kroku: marketing vs logistyka[28:40] – Kontekst log: jak prowadzić dziennik zmian w firmie?[33:10] – Jak przygotować dane, żeby AI nie „wymyślało” wniosków?[37:20] – GA4 czy Amplitude: co wybrać dziś, a co za pół roku? #analityka #ecommerce #kontekst #GA4 #Amplitude #AI #LLM #marketing #dataanalytics #segmentacja #RFM #cookieless #GTM #digitalanalytics #podcast Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 1m
FEB 13

Wdrażasz AI w firmie? Zmapuj procesy (to zmienia wszystko). Daniel Ura - I to się liczy

W tym odcinku I TO SIĘ LICZY bierzemy na warsztat temat, który dziś decyduje o przewadze konkurencyjnej: wdrożenie AI w firmie. Bez bajek o „magii narzędzi” i bez pustego hype’u. Jeśli chcesz zrozumieć, jak podejść do transformacji AI, żeby dowieźć ROI, poprawić KPI i realnie zautomatyzować procesy — jesteś w dobrym miejscu. Bo prawda jest prosta: AI nie naprawia chaosu. AI działa jak akcelerator — przyspiesza to, co już masz. Dlatego zaczynamy od fundamentu: mapowanie procesów, identyfikacja wąskich gardeł, ustalenie mierników sukcesu (KPI) i dopiero potem wybór narzędzi. W przeciwnym razie kończysz na „pilocie”, który wygląda dobrze na slajdzie… i nigdy nie trafia na produkcję. W odcinku rozmawiamy m.in. o tym: jak sprawdzić AI readiness i przygotować organizację do wdrożenia (ludzie, dane, procesy, odpowiedzialność),dlaczego „kupmy ChatGPT / kupmy narzędzie” to często najdroższa droga donikąd,jak znaleźć nisko wiszące owoce: automatyzacje, które dają szybki zwrot (czas, koszt, jakość, błędy),jak budować bazę wiedzy (dokumentacja, standardy, repozytorium wiedzy), żeby AI mogło działać bez halucynacji i bez zgadywania,jak podejść do skalowania: od pilota do wdrożenia produkcyjnego, krok po kroku, bez przepalania budżetu,co się zmienia na rynku pracy: super-seniorzy, rola domenowej wiedzy, nowe oczekiwania wobec juniorów,gdzie AI wchodzi najmocniej: marketing, sprzedaż, operacje, HR (w tym podejścia typu Gallup + AI w rekrutacji),jak łączyć AI z danymi (np. hurtownia danych / chmura) i dlaczego „data-driven” to nie slogan, tylko warunek skuteczności.Jeśli prowadzisz firmę, zarządzasz zespołem, pracujesz w marketingu lub operacjach — ten odcinek pomoże Ci wdrożyć AI mądrze, bezpiecznie i skutecznie. Zamiast polować na „nowy model”, zrobisz coś lepszego: ustawisz proces, KPI i plan, który dowozi wynik. Coś za coś (darmowe): chcesz checklistę „Start z AI bez chaosu” (mapa procesów, KPI, pilot, skalowanie, baza wiedzy)? Napisz w komentarzu CHECKLISTA — przygotujemy ją jako materiał do pobrania. Słowo klucz: wdrożenie AI, sztuczna inteligencja w firmie, automatyzacja, automatyzacja procesów, mapowanie procesów, KPI, ROI, AI readiness, transformacja cyfrowa, AI w marketingu, AI w HR, Gallup, baza wiedzy, data driven, hurtownia danych, chmura, skalowanie pilota, wdrożenie produkcyjne, optymalizacja kosztów, efektywność operacyjna. #AI #SztucznaInteligencja #WdrożenieAI #Automatyzacja #Procesy #MapowanieProcesów #KPI #ROI #Marketing #HR #DataDriven #BazaWiedzy #TransformacjaCyfrowa Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 18m
FEB 8

#5 Atrybucja. Zignorowanie analityki może być krokiem ku przegranej. I to się liczy - Karol Dziedzic

W tym odcinku rozbrajamy (z Karolem Dziedzicem) najstarszy paradoks marketingowej analityki: atrybucję w 2026. Bez „jednego źródła prawdy” łatwo wpaść w romantyczne „jakoś to będzie”… a na niskich marżach i krwawym oceanie konkurencji to bywa krok w stronę przegranej. Po drodze: jak specjalista Google Ads przestaje być „klikaczem”, czemu startowanie z Performance Max to często ruletka, jak podejść do ekspansji e-commerce (Francja/Hiszpania), i dlaczego w 2026 wygrywają ci, którzy automatyzują powtarzalne procesy. Sponsorem głównym podcastu jest FOTC (https://fotc.com/) Zapraszam na podcast. W tym odcinku: Atrybucja i konflikty danych: Google vs Meta vs afiliacja vs rzeczywistość 3 poziomy ogarniania analityki: od „na kolanie” po narzędzia typu Triple Whale i własną hurtownię danych Automatyzacje + AI w Google Ads: słowa, placementy, produkty, audyty (z „kierownikiem budowy” na końcu) Trendy 2026: reklamy w AI Overviews/Gemini, zmiana sposobu opisywania produktów, UCP i zakupy „z czatu” Spis treści: 00:00 – I to się liczy - Karol Dziedzic 01:31 – Od klikacza do stratega: jak zmieniła się rola specjalisty Google Ads 07:10 – Dlaczego bez rozwoju kompetencji „klikacz” przegrywa z automatem 08:50 – UCP i zakupy z czatu: dokąd zmierza ekosystem Google 16:24 – Ekspansja e-commerce na Francję: jak ustawić pierwsze 30 dni kampanii (smartwatche) 18:09 – Paradoks atrybucji: GA4 vs Google Ads vs Meta vs afiliacja 22:40 – Co robić, gdy sprzedaż „na dole lejka” nie działa: problem może być w ofercie, nie w reklamie 27:30 – 3 poziomy analityki: „na kolanie” → narzędzia → własna hurtownia danych 31:10 – Dlaczego nie wolno sumować konwersji „wspomaganych” z różnych systemów 38:10 – Backstage: model linearny jako kompromis między działami / kanałami 39:06 – AI w optymalizacji Google Ads: słowa kluczowe, placementy, produkty (z człowiekiem jako „kierownik budowy”) 43:37 – Przerwa reklamowa 44:00 – Zapier vs Make vs n8n: automatyzacje w praktyce (i delegowanie do AI) 49:19 – Research branży: Feedly + płatne newslettery + LinkedIn jako radar trendów 53:09 – Shit & Value: największy „shit” w Google Ads i GA4 Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 8m
JAN 14

Jak robić Google Ads w 2026 - Posłuchaj - I to się liczy - Przemysław Kołsut

O czym będzie ten odcinek? Czy Performance Max (PMAX) to autopilot, czy pułapka na budżet? W tym odcinku rozkładamy na czynniki pierwsze skalowanie Google Ads w e-commerce: dlaczego spadek wyświetleń bywa pierwszym sygnałem problemu, jak oddzielać brand od generyków, kiedy wrócić do Shopping i co sprawdzić w feedzie oraz GA4, zanim podniesiesz budżet. Dorzucamy też Demand Gen, YouTube (VTC) i AI/ChatGPT w analizie. Przeskocz do rozdizału: 00:00 — Dlaczego temat PMAX wraca jak bumerang 04:19 — Ciekawość vs wypalenie: czemu “lata doświadczenia” nie gwarantują wyników 08:41 — T-shaped i diagnoza: co sprawdzić, gdy „nagle spada sprzedaż” 09:39 — Odrzucenia produktów przez problem strony / awarie (Merchant Center) 10:34 — “Wstrzymali kampanie na 2h” i bałagan z brandem w PMAX 11:38 — Kiedyś vs dziś: mniej kontroli, więcej automatyzacji 13:58 — Jak wykluczać brand w PMAX i po co to robić 14:59 — Demand Gen jako „PMAX z większą kontrolą” (i zimny ruch) 15:42 — Skalowanie budżetu, LTV i ryzyko przepalania na zimno 19:53 — Podstawy ustawień/pomiaru, które zaskakują na audytach 20:46 — “Worek bez dna”: jak rosnąć i utrzymać ROAS (800 vs 400) 22:09 — Generyki dowożą nowych klientów + TikTok/YouTube jako wsparcie skali 23:30 — YouTube: VTC i cele na zakup (żeby to „było widać”) 31:43 — Odrzucone produkty i błędne decyzje „bo konto zablokują” 33:44 — Klasyczny błąd: optymalizacja na konwersje, gdy nie ma konwersji 34:30 — Zmiany ID/kategorii produktów → znikające wyświetlenia 36:22 — Labelizery, segmentacja i zasada 80/20: jak “odkopać” martwe produkty 45:28 — “B******t & value”: dlaczego PMAX bywa największym mitem 46:11 — Mit +10–15% budżetu: czemu to często czysty fart 01:03:17 — Najważniejszy sygnał: spadek wyświetleń przed spadkiem ROAS 01:04:38 — Logika budżetowania: nie dosypuj do kampanii, która nie dowozi 01:06:09 — Manual CPC vs tROAS: kiedy prostsze wygrywa KeyWords: Google Ads, Performance Max, PMAX, Google Shopping, kampanie produktowe, Merchant Center, feed produktowy, ROAS, CPC, manual CPC, target ROAS, GA4, konwersje, atrybucja Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę. Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

1h 10m

Podcast o technologii, marketingu idanych.

Creator

Adrian Andrzejczyk
Years Active

2025 - 2026
Episodes

13
Rating

Explicit
Copyright

© 2026 I TO SIĘ LICZY
Show Website

I TO SIĘ LICZY