W skrócie: 29 sierpnia 2026 wystąpiłem na PPC campie pod Telczem, na własnej konferencji czeskiej i słowackiej społeczności PPC, i opowiedziałem, jak nasza agencja działa na AI. To krótka relacja z campu, a pod nią cała prelekcja odtworzona po angielsku dla wszystkich, którzy nie mówią po czesku. Wideo, streszczenie każdej części z linkami do konkretnej minuty i angielskie slajdy.
Ostatni weekend sierpnia spędziłem w drewnianej hali pod Telczem, opowiadając o tym, jak nasza agencja naprawdę działa na AI. W niedzielę wracałem do domu ze złotym pucharem na fotelu pasażera. Jest na nim napis Nejlepší přednáška PPC campu, najlepsza prelekcja campu.
Impreza nazywa się PPC camp, prowadzi ją uLab i według mnie to najlepsze wydarzenie PPC w Czechach i na Słowacji. Powód siedzi w drzwiach. Biletu nie kupisz. Do środka wpuszcza cię głosowanie społeczności, więc sala jest pełna praktyków, którzy mają się czym wymienić, a prelekcje są prawdziwymi prelekcjami zamiast czterdziestu minut firmowej autopromocji. To był osiemnasty camp, trzy dni od 28 do 30 sierpnia 2026, około siedemdziesięciu osób i dwadzieścia jeden wystąpień. Piątek stał na social mediach, feedach i danych, sobota była w całości o AI, a niedziela wróciła do danych i pomiarów.
Siedem pozostałych prelekcji wartych twojego popołudnia
Większość prelegentów udostępniła potem swoje slajdy, a notatki uLabu z całego weekendu linkują PDF-y. Oto siedem, które otworzyłbym najpierw, każda w kilku zdaniach.
Milan Cidilo (6clickz) (slajdy) prowadzi kreację na Meta jak linię produkcyjną, gdzie koncept to persona razy ujęcie razy format. Rządzą tym dwie liczby, udział testowanych reklam, które idą do skalowania, oraz zasięg inkrementalny. Jego poniedziałkowa rutyna taguje każdą reklamę według zamkniętej taksonomii, skanuje pięciu największych konkurentów w Ad Library i ocenia briefy, zanim cokolwiek pójdzie do produkcji.
Anna Czarnoba (Knihobot) (slajdy) ma w feedzie mniej więcej 1,5 miliona używanych książek, każda to unikalny fizyczny egzemplarz z własnym ID, co bez przerwy resetuje historię konwersji Smart Biddingu. Przebudowała feed wokół wydania zamiast egzemplarza, ograniczyła liczbę ofert na dzieło do czterech i zwalidowała to na losowym podziale 4 429 dzieł, mierzonym metodą difference in differences. ROAS ruszył z 1,686 na 1,819, podczas gdy grupa kontrolna spadła, a cały pipeline zbudowała sama.
Ľubo Kružliak (Wilsondo) (slajdy) prowadzi marketing in-house dla dziesięciu sklepów w sześciu krajach i wygłosił najbardziej konkretną prelekcję o hurtowni danych w cały weekend, od kategorii raportowych i nazewnictwa kampanii po to, jak BigQuery rozdziela koszt sesji aż do pojedynczych produktów. Podał też liczbę, którą większość prelegentów pomija, 250 000 do 500 000 CZK na budowę i 7 500 do 10 000 CZK miesięcznie na utrzymanie.
Lukáš Hvizdoš (6clickz) (slajdy) skatalogował dziesięć procesów media buyingu, które zautomatyzował, a przy każdym nazywa metodę statystyczną, zasób API, z którego czyta, i wynik, który produkuje. Zmiany budżetów ocenia jako event study, segmentacja Shoppingu na poziomie produktu korzysta z empirycznego Bayesa, a zmęczenie kreacją datuje przez changepoint detection. Jeden slajd wymienia całą jego skrzynkę narzędzi i sam w sobie działa jak lista lektur.
Vito Nikolič (Mergado) (slajdy) pokazał, jak wyglądają statyczne banery z feedu, kiedy niosą informacje, których kupujący naprawdę potrzebuje. Nośność, wymiary, warunki dostawy i oceny w gwiazdkach, wydrukowane wprost na zdjęciu produktu. Jego teza jest taka, że do zrobienia takiej kreacji bez grafika wystarczy manual marki i narzędzia deweloperskie przeglądarki.
Iveta Dudová (uLab) (slajdy) wyjaśniła, dlaczego pomiar na Shopify się sypie, z perspektywy specjalisty PPC, a nie analityka. Checkout extensibility przeniosło stronę podziękowania do piaskownicy, więc porównuje trzy drogi, które zostały otwarte, i kończy drzewem decyzyjnym, kiedy tracking server-side jest wart zachodu.
Pavel Tomáš Řehák (M&M Reality) (slajdy) przetestował Vibera, Telegrama i X kreacją, która działała już na dużych platformach, i mierzył wszystko aż do przekazania leada do sieci sprzedaży w ich CRM. Żaden z tych trzech się nie zwrócił, a to właśnie uczciwe podsumowanie czyni tę prezentację użyteczną. Telegram dał 926 kliknięć, 22 otwarcia bota i zero leadów.
Dlaczego to wideo powstało
Prelekcja została nagrana, nagranie będzie publiczne, a czeska wersja tego artykułu je osadza. Tyle że jest po czesku, z czeskimi slajdami, więc dla całej reszty zostałaby zamknięta w jednym języku. Ta rekonstrukcja to szansa, żeby oddać ją też anglojęzycznej publiczności, z dźwiękiem, moim własnym głosem. Kosztowała mnie jakąś godzinę własnego czasu i mniej więcej dzień pracy kilku agentów AI.
Jak powstała wersja angielska
Materiałem źródłowym była ścieżka dźwiękowa czeskiej prelekcji i oryginalne slajdy. Nagranie zostało przepisane, a potem scena po scenie napisane od nowa jako angielski scenariusz, 252 krótkie sceny po jednej myśli, w tym samym ciemnym języku wizualnym co pozostałe wideo tutaj. Mój głos sklonowaliśmy w ElevenLabs i nim zaczytaliśmy scenariusz. Każda scena powstała potem jako animowana strona HTML i została wyrenderowana do wideo. Czas każdej animacji jest zaczepiony o znaczniki słów w narracji, więc podświetlenie ląduje dokładnie na tym słowie, które je wypowiada.
Na wierzchu siedziały dwie pętle recenzji. Ja obejrzałem cut i zostawiłem komentarze z kodem czasowym, a niezależny recenzent AI przeszedł każdą scenę i każdy slajd, polując na wszystko, co nie zgadza się ze scenariuszem. Ceny w wideo są w euro. Angielskie slajdy są do pobrania.
Wolisz slajdy niż wideo?
Wszystkie 67 slajdów prelekcji, po angielsku, jako PDF. Zostaw e-mail, a deck jest twój, albo czytaj dalej streszczenie rozdział po rozdziale.
Jeden plik, jedna lista. Piszę tylko wtedy, gdy jest co czytać.
- Każdy ma te same loginy do kont. Różnicę robi to, co twoje AI widzi, zanim je o cokolwiek zapytasz. Kontekst wygrywa ze sprytem.
- Zabezpieczenia należą do kodu, nie do promptu. Operacji usunięcia, która nie istnieje, nie da się wygadać do istnienia.
- AI nie kłamie tak bardzo o faktach, jak o tym, co sprawdziła. Dlatego recenzent sprawdza dowody, nigdy wnioski.
- PPC stało się problemem deweloperskim i problemem danych. Znajomość dyscypliny wpuszcza cię do pokoju. Wygrywa w nim zasięg w stronę programowania i danych.
Prelekcja ma dwie połowy. Najpierw cztery rzeczy, które musiały istnieć, zanim cokolwiek z tego zadziałało, a opisuję je jako części ciała, bo tak najłatwiej je zapamiętać. Potem to, co ta maszyna faktycznie robi na kontach, zastosowanie po zastosowaniu. Każdy nagłówek niżej otwiera wideo dokładnie na tej minucie.
Część pierwsza · Anatomia
Co musiało istnieć, zanim cokolwiek zadziałało
Ręce. Bezpieczny dostęp do kont 1:48
Wszystkie cztery części wiszą na jednym gnieździe, na naszym własnym serwerze MCP, i napisanie go było krokiem pierwszym. Gada z każdym kanałem, który prowadzimy, czyta i zapisuje tylko tam, gdzie mu wolno, i sięga do BigQuery, Cloud Storage, naszego timetrackingu, rejestru klientów, Asany, poczty, Slacka i transkryptów rozmów z klientami. Ponieważ zapisuje do żywych kont, limity siedzą w kodzie. Operacja usunięcia nie istnieje, każdy zapis idzie najpierw na sucho, konto jest sprawdzane, zanim ktoś go tknie, a każdy specjalista ma limit wydatków. Każda zmiana zostawia zapis z obydwoma stanami, przed i po. Poświadczenia zostają w serwerze. Model dostaje wynik, nigdy klucze.
Oczy. Kontekst, którego czat nie ma 4:38
Każda platforma marketingowa ładuje się codziennie do jednej bazy, z policzonymi z góry widokami, których używamy najczęściej, więc pytanie o wyszukiwane hasła zajmuje sekundy zamiast setek zapytań do API. To także archiwum, bo historia zmian w Google Ads znika po trzydziestu dniach, a w naszej bazie zostaje na lata. Na tym siedzi jeszcze nasz własny crawler po stronie klienta, pięć lat raportowania biznesowego schodzącego do marży na pojedynczym zamówieniu, PostHog do tego, co odwiedzający naprawdę robią, i DataForSEO do konkurencji. DataForSEO zastąpiło licencję Semrusha za jakieś sześćset euro miesięcznie osiemdziesięcioma do stu sześćdziesięciu za całą firmę. Kontekst to cała gra, a części tych danych nie ma nigdzie publicznie.
Warsztat. Tam powstają materiały 12:31
Statyczna kreacja startuje z jednego pliku marki na klienta, w którym siedzi manual, fonty, logotypy, poprzednie kreacje i te od konkurencji. Potem kolega pisze jedno zdanie o tym, co kreacja ma mówić. Baner powstaje w dwóch warstwach i to jest ten trik, który robi go tanim. Model graficzny generuje wyłącznie tło, czyli tę drogą część, a wszystko inne to warstwa HTML na wierzchu. Więc możesz zmienić font, powiększyć przycisk, przesunąć logo albo przetłumaczyć całość, nie generując niczego od nowa. Wideo działa tak samo, z jakimiś dwudziestoma pięcioma modelami od sześciu dostawców, dobieranymi pod scenę. Dwie reguły nigdy się nie ruszają, cyfrowe sobowtóry tylko z podpisaną zgodą, a produkt zawsze pochodzi z zatwierdzonego zdjęcia z feedu.
Mózg. Pamięć i ktoś do sporu 14:47
Warstwę orkiestracji napisaliśmy własną, zamiast używać czyjejś aplikacji czatowej. Sesja może odpalić kolejną sesję, a wszystko jest podpięte pod zadanie. Kiedy sesja się kończy, zostaje zdestylowana do faktów, preferencji, lekcji i decyzji, które idą do pamięci projektu, a nie osoby. Wyszukiwanie semantyczne chodzi po mniej więcej dwudziestu pięciu tysiącach sesji i ponad dziesięciu tysiącach opracowań, więc bidding, stawki i strategia trafiają na tę samą starą robotę. Każdej nocy system czyta dzień od nowa, unieważnia zwietrzałe fakty i przeważa to, co faktycznie jest w użyciu. A ponieważ modele halucynują, każda runda pracy dostaje oponentów. Strażnik to osąd. Barierka to reguła.
Najbardziej użyteczne, czego nauczyli nas oponenci, to co AI naprawdę psuje. Nie tyle fakty, ile twierdzenia o własnej robocie. Jeden skrypt raportował, że Google Ads w sposób udowodniony wczytał dane o marżach, a jedyne, co zweryfikował, to że zegar minął wpół do pierwszej. Inny odwrócił przeliczenie ROAS i wpisałby do żywej kampanii tysiąc sześćset procent. Trzeci napisał Wiedeń i Belgrad oraz ceny z jedenastu krajów, podczas gdy brief mówił o Austrii, Serbii i dziesięciu rynkach. Zadeklarowane to nie to samo co zweryfikowane, a ten wzorzec to jedno na pięć wszystkiego, co znajdują strażnicy.
Część druga · Osiem podstawowych zastosowań
Co to robi codziennie
1. Raporty, setki raportów 21:13
Pierwsze, co każdy buduje, kiedy już to ma, to raporty. Żywy artefakt to interaktywna strona, którą AI składa w czacie z policzonych z góry danych platform i własnych danych biznesowych klienta, a jest ich teraz setki. Jeden przelicza co rano modyfikatory stawek według urządzeń na pięćdziesięciu pięciu kampaniach, z modyfikatorem i powodem w tej samej linii, mobile w dół o trzydzieści trzy procent, desktop o czterdzieści pięć. Ta sama tabela poziom niżej rozkłada kampanię na jej cztery kreacje, Google i Meta obok siebie. Posortowane po koszcie sprzedaży, marże rozjeżdżają się szeroko. Tani ruch i rentowny ruch to nie to samo.
2. Jedna kreacja, jedenaście języków 22:53
Tu widać, co naprawdę kupują ci te dwie warstwy. Model graficzny woła się raz po tło, a jedenaście tłumaczeń to tylko tekst w warstwie HTML, więc nic nie generuje się drugi raz. Koszt narzędzi dla całego zestawu to czternaście eurocentów, nasz własny koszt jakieś osiemdziesiąt centów, a fakturujemy około dwóch euro. Większa wygrana jest taka, że wszystko dzieje się w jednej sesji. Specjalista prosi o nowe kreacje. Ta sama sesja patrzy, jak kreacje radziły sobie wcześniej, na produkt i na to, jak dobrze sprzedaje się w raporcie biznesowym, potem robi kreację i ją wgrywa. Nikt nie otwiera narzędzia graficznego i nikt nie otwiera menedżera zasobów.
3. Poranny przebieg w tle 23:39
Zestaw reguł audytuje co rano każde konto i ma propozycje gotowe na wpół do ósmej. Gdzie przesunąć limity stawek i docelowe zwroty, które wyszukiwane hasła wykluczyć, gdzie dołożyć budżet, bo cele są dowożone. Druga połowa tylko patrzy, czy Merchant Center jest zdrowy, czy katalog Meta się odświeżył, czy nie ma produktów, na które nic nie celuje. W dniu pokazanym na wideo siedemdziesiąt dziewięć kontroli przeszło, pięć prosiło o uwagę, a za nimi czekało w kolejce do osiemdziesięciu czterech interwencji. Zatwierdzanie idzie linia po linii, a linia, której nie zatwierdziłeś, nigdy się nie wykona. Ja odhaczam, komentuję, a wszystko to zostaje jako materiał na następną rundę.
4. Przygotowanie do rozmowy z klientem 25:42
Ponieważ każdy widzi wszystko, wiesz też, co zrobił kolega. Przed rozmową z klientem dostajesz jedną stronę. Co zostało ustalone, z transkryptów rozmów i z celów. Jaka praca została wykonana, z Asany i z dziennika interwencji. Potem uczciwe podsumowanie, co zrobione, co nie i czego brakuje. W praktyce to jedno pytanie, co zrobiliśmy na tym projekcie przez ostatnie trzydzieści dni i co zostało obiecane na poprzedniej rozmowie. Dwie minuty i masz to. To samo pytanie działa jako przekazanie projektu, kiedy kolega jedzie na urlop, a ty przejmujesz jego konta.
5. Teksty reklam pisane z samej strony 26:23
Chcę linki do podstron, które pasują do każdej kategorii, i normalnie nie mogę ich mieć, bo nie znam struktury strony. Tutaj cała strona klienta jest przecrawlowana, razem z okruszkami, więc grupa reklam na rowery dziecięce dostaje linki, które naprawdę istnieją. Rowery szesnastocalowe dla najmniejszych, na stanie. Dwudziestocalowe dla sześcio i ośmiolatków, na stanie. Czat bez tego kontekstu pisze oferta specjalna, o nas, kontakt na całe konto. Widzimy też, co konkurencja wykrzykuje w aukcji, więc jeśli wszyscy krzyczą darmowa dostawa, ja odpowiadam gdzie indziej, ekspertyzą, gwarancją i dostępnością. Potem strażnicy sprawdzają fakty, zanim cokolwiek pójdzie dalej.
6. Odrzucone produkty, naprawione za jednym zamachem 27:47
Merchant Center odrzuca produkt, bo jego zdjęcie ma nakładkę, naklejkę albo promocyjny pasek. Naprawia to jedno zdanie. Weź oryginalne zdjęcie jako referencję, wygeneruj obraz bez nakładki, wrzuć go do Cloud Storage, publiczny link włóż do feedu uzupełniającego i zaimportuj. Żadnego grafika, żadnego dewelopera po stronie klienta, a ten sam przebieg idzie od razu przez cały feed. Naprawa to nudniejsza połowa. Potem zaczynasz dokładać, bo Google bierze dziesięć dodatkowych zdjęć i pięć lifestyle’owych, a Meta do dwudziestu, podczas gdy większość sklepów internetowych wysyła jedno. Drugie zdjęcie to najtańszy zapas na koncie, wart siedemdziesiąt sześć procent więcej wyświetleń i trzydzieści dwa procent więcej kliknięć.
7. Wykluczające słowa kluczowe z drugiej platformy 29:16
To zastosowanie stoi na jednym odkryciu. Google ukrywa dużą część wyszukiwanych haseł, Sklik nie, a ludzie szukają w obu tak samo. Więc zapytania, których nie widzisz w Google, widać w Skliku, i z nich wyciągasz rdzenie warte wycięcia. Cztery kroki. Zbierz wyszukiwane hasła z Google Ads, Sklika i Binga w jednym miejscu, potem wyciągnij rdzenie z tych widocznych. Rozszerz każdy rdzeń narzędziem suggest w DataForSEO, jeśli chcesz zejść głębiej. Jeden zapis wypycha potem całą strukturę wykluczeń do wszystkich kont naraz. Martwe pole na jednej platformie zwykle widać na innej.
8. Atrybuty feedu uzupełniane za ciebie 29:57
Do Merchant Center uzupełniamy automatycznie siedemnaście rekomendowanych atrybutów, tytuł, opis, markę, kody produktu, kolor, materiał, wzór, rozmiar, grupę wiekową, płeć i resztę. Feed klienta nie musi nieść żadnego z nich, a to samo wzbogacenie idzie do Meta przez feedy uzupełniające. To akurat jest nasz produkt, a nie wewnętrzne narzędzie. Nazywa się Boostora, jest w produkcji od ponad półtora roku z dwoma latami rozwoju za sobą i sprzedajemy go osobno. Czyli to jedyny element tego stosu, którego nikt nie musi budować. Można go po prostu mieć.
Cały deck, po angielsku
Wszystkie 67 slajdów jako PDF, razem z tymi, które streszczenia wyżej ściskają do jednego akapitu. Zostaw e-mail, a plik jest twój.
Jeden plik, jedna lista. Piszę tylko wtedy, gdy jest co czytać.
Część druga · Osiem zaawansowanych zastosowań
Cięższa ósemka
To są analizy, które klient kiedyś kupował za realne pieniądze albo nie dostawał ich nigdy, bo nikogo nie było stać na zrobienie ich ręcznie.
1. Plan roczny 30:54
Klient prosi o przychód na dany rok przy zadanej rentowności. Pod spodem chodzi Greykite, open-source’owy model prognostyczny od LinkedIna, po naszym raporcie biznesowym, z ręczną korektą na małych i nowych rynkach, gdzie danych jest mało. Wychodzi plan po rynkach i po kanałach. Na jednej realnej grupie dziewięciu rynków prognozuje prawie czterdzieści procent wzrostu. Symulator stawek z Google Ads API wycenia potem ten wzrost na dwadzieścia dziewięć do czterdziestu dziewięciu centów mediów za każde kolejne euro przychodu. Te same dane mierzą retencję jako liczbę zamówień na nowego klienta w ciągu trzystu sześćdziesięciu dni. Retencja to kwota, którą możesz wpisać do planu. Podnieś każdy rynek poniżej bazy do jej poziomu i to jest warte nawet 1,29 miliona euro rocznie, bez ani jednego euro więcej w mediach.
2. Analiza luk 33:44
Dwa kierunki spotykają się w środku. Na zewnątrz crawler trzyma każdą stronę, którą klient ma, a raport biznesowy wie, jak każda konwertuje, więc wyciągamy strony, które dobrze sprzedają i nie są w ogóle reklamowane. Do wewnątrz bierzemy sto albo dwieście słów kluczowych rdzeniowych dla tego klienta i znajdujemy pięciu najbliższych konkurentów organicznych. Potem ściągamy każdą stronę docelową, na którą mają pozycje, i słowa kluczowe, które za nią stoją. Zestaw jedno z drugim, a różnica wypada sama, brakujące strony docelowe posortowane po popycie, luki komercyjne, tematy treści. Kiedyś to była analiza, którą klient musiał kupić, za tysiąc euro w górę. Teraz to dwie godziny czasu maszynowego, kiedy ty idziesz na obiad, i dwadzieścia minut sprawdzania. Długa wersja jest w osobnym artykule.
3. Analiza eksportowa 34:47
Każdy sklep internetowy ma feed w Merchant Center, a feed ma atrybut product_type, więc deduplikujesz go i masz realne kategorie sklepu. One stają się zalążkami słów kluczowych, przetłumaczonymi na jakieś dziesięć języków krajów kandydujących, a każdy idzie do badania słów kluczowych dla własnego kraju. Wraca dziesięć do dwudziestu tysięcy propozycji, AI wyrzuca mniej więcej połowę, a to, co zostaje, to tabela, w której każde słowo kluczowe niesie swoją kategorię, kraj, popyt w wyszukiwarce i cenę kliknięcia. Dziewięć wag układa potem ranking rynków. Jeden kraj wyszedł osiem procent poniżej rynku przy przewidywanym zwrocie sześć i jedna dziesiąta, inny piętnaście procent powyżej przy jeden i jedna dziesiąta. Przy zwrocie równym jeden do kraju się nie wchodzi. Cała metoda jest opisana tutaj.
4. Wszystko, co wiemy o jednym produkcie 36:20
Weź jedną pozycję, drapak dla kota, sto pięćdziesiąt centymetrów, dziewięćdziesiąt osiem euro. Wiemy, że jego marża to trzydzieści jeden procent i że sprzedaje się czterdzieści siedem sztuk miesięcznie. Wiemy, że jego koszt sprzedaży to dziewięć i siedem dziesiątych procenta w Shoppingu i jedenaście i dwie dziesiąte w kampaniach katalogowych Meta. Wszystko wisi na identyfikatorze pozycji z feedu. Po prawej siedzi rynek, gdzie ten produkt jest siedemnasty z dwudziestu trzech sklepów pod względem ceny, z drabinką konkurencji od sześćdziesięciu dziewięciu do stu dziesięciu euro. Etykiety niestandardowe sortują potem produkty na pasma, żeby te dobre dostały własne kampanie. Liczba, której klient potrzebuje, to marża minus koszt sprzedaży, nigdy sam koszt sprzedaży.
5. Praca nad konwersją z PostHoga 37:29
Odpaliłem to u trzech albo czterech klientów i u każdego skończyło się współczynnikiem konwersji, który wyraźnie poszedł w górę. Pierwsza warstwa to zachowanie przez API PostHoga, głębokość scrollowania, kliknięcia, martwe kliknięcia i błędy, w podziale na typ urządzenia. To ciężkie dane, bo sto tysięcy sesji dziennie to czterdzieści gigabajtów, więc nie trzymamy ich przez rok. Druga warstwa to badanie konwersji plus własna analityka klienta, a razem proponują drobne zmiany. Ta strona ma problem na mobile, ludzie nigdy nie scrollują tak daleko, ten przycisk nic nie robi. Godzina takiej pracy wylądowała bardzo blisko płatnego audytu od jednego z najlepszych ludzi od UX, jakich znam, który kosztował sześć tysięcy euro.
6. Strona jako repozytorium 38:17
Na kilku projektach przestaliśmy stawiać zwykłą stronę na WordPressie. Strona jest repozytorium, statyczna, zbudowana w Astro, a całość buduje AI. Dla klientów usługowych i softwarowych oznacza to setki struktur stron docelowych wycelowanych w konkretne zapytania, z poważnymi testami między nimi. Dwie rzeczy dostajesz gratis. Nie ma publicznego panelu CMS, więc mniejsza powierzchnia ataku i mniej do utrzymywania, a strona jest szybka. Ten blog jest tego dowodem, sześć albo siedem godzin designu i developmentu, a piszę go w czternastu językach. Każda zmiana jest wersjonowana, więc wszystko da się cofnąć w kilka minut.
7. Wideo produktowe do feedu 39:37
Kampanie katalogowe Meta biorą wideo i Google też, a prawie nikt nie ma go w feedzie. Robimy je ze zdjęcia, które już tam jest, dziesięć do piętnastu sekund produktu z kilku ujęć z paroma przebitkami, po jednym do dwóch dolarów za sztukę. Wszystko na wierzchu to nakładka, korzyści, opinie, cena, klatka końcowa, renderowana jako HTML dokładnie tak jak banery. Potem wideo idzie do feedu uzupełniającego jako atrybut produktu. Ponieważ cena jest tylko warstwą, nocne zadanie znajduje, gdzie ruszyła się cena albo dostępność, i regeneruje samą nakładkę. Drogo raz, tanio każdej nocy.
8. Feedy stron, których klient nigdy nie musi wysyłać 40:39
Nasze parametryczne kierowanie DSA potrzebuje feedu stron, a jeśli poprosisz o niego klienta, poczekasz długo. Często nie przychodzi wcale. My nie musimy prosić. Crawler już sklasyfikował każdą stronę jako produktową, kategorię, parametryczną albo niekomercyjną, więc feedy idą przez Cloud Storage do kampanii DSA i Performance Max w Google Ads. A ponieważ crawler liczy produkty na każdej stronie, kierowanie przełącza się samo. Kategoria, która się wyludniła, wypada z feedu, a ta, która się zapełnia, wraca. W tym samym crawlu jest bonus. Strona produktu mówi jedną cenę, a Merchant Center inną, i my widzimy tę rozbieżność, zanim Google zamieni ją w odrzucenie.
Ile kosztowało osiem miesięcy i co przyniosło
- Systemy w produkcji, korzysta z nich około 20 osób 7
- Linie kodu w działających systemach, z testami 810 000
- Licząc poprzednika, którego też w tym roku zastąpiliśmy 1,3 mln
- Sam orkiestrator, wyceniony po staremu 2–3 lata
- Cały ekosystem, wyceniony po staremu 2 devów × 5 lat
PPC nie jest już problemem PPC 41:44
Jakieś osiemdziesiąt procent naszego czasu było kiedyś rutyną. Eksporty, klikanie, ustawianie ręcznie, przechodzenie przez zapytania, sprawdzanie reklam. To się kończy. Czy skończy się teraz, czy za rok, właściwie nie ma znaczenia, bo długo już tego nikt ręcznie robić nie będzie. A pracy wcale nie ubyło. Jest jej więcej niż przedtem. Tyle że wreszcie jest to praca, która nigdy nie była możliwa.
Oto dlaczego się to stało, i jest to argument ekonomiczny, a nie techniczny. Automatyzacja musiała kiedyś zwrócić się skalą, co oznaczało, że miała sens dla firmy z pięcioma tysiącami kont i dwudziestoma deweloperami. Narzędzie do słów kluczowych na Google Ads API, przeciwko któremu piszę od dwunastu lat, to były trzy albo cztery miesiące pracy do jakości produkcyjnej na własny użytek. Dziś to samo narzędzie zajmuje trzy dni, nowa automatyzacja tydzień, a chodzi równolegle z pięcioma innymi rzeczami. Jeden senior z dobrymi narzędziami dziś wystarczy.
Czyli dyscyplina to bilet wstępu, a przewagą jest zasięg w stronę programowania i danych. PPC nadal trzeba rozumieć. Tylko potrzebujesz do tego jeszcze wyobraźni, danych, orkiestracji i kontroli. Resztę robi łopata.
Zacznij od tego, co widzi twoje AI
Każdy ma te same loginy do kont, więc dostęp nie jest miejscem, w którym siedzi różnica. Wybierz ten jeden zbiór danych, który twój zespół w kółko ściąga ręcznie, załaduj go tam, gdzie model odpyta go w sekundy, i popatrz, ile twoich otwartych pytań zmieni się w jedno zdanie. U nas było to codzienne ładowanie danych z platform i zmieniło każdą rozmowę po nim.
Wpisz zabezpieczenia w kod, zanim oddasz prawo zapisu
Prompty to prośby. Kod to reguła. Zanim cokolwiek twojego zacznie pisać do żywego konta, zdecyduj, co po prostu nie może istnieć, co musi iść najpierw na sucho i jaki limit wydatków należy do której osoby. Potem każ to zatwierdzać linia po linii, żeby niesprawdzona linia nigdy się nie wykonała.
Wyceń na nowo analizę, którą odłożyłeś trzy lata temu
Weź ten jeden deliverable, którego przestałeś oferować, bo nikt nie zapłaciłby za godziny. Analizę luk, badanie eksportowe, ekonomikę na poziomie produktu. Policz to jeszcze raz naprzeciwko maszyny, która przemieli to przez noc, i człowieka, który sprawdzi to przez dwadzieścia minut. O tym arbitrażu jest cała ta prelekcja, a okno jest otwarte teraz.
Cztery kolejne zastosowania nie weszły do prelekcji. Raport Shoppingowy, którego Google ci nie da, z wyszukiwanymi hasłami na poziomie pojedynczego produktu, jest już opisany. Marża wewnątrz konwersji, feedy pochodne i kody rabatowe czytane w tle są w drodze.
Weź cały deck ze sobą
Wszystkie 67 slajdów prelekcji z PPC campu 2026, po angielsku, jako PDF. Zostaw e-mail, a plik jest twój.
Jeden plik, jedna lista. Piszę tylko wtedy, gdy jest co czytać.
Najczęstsze pytania
Dlaczego serwer MCP, a nie zwykłe wywołania API platform?
API pisze się dla programu, który z góry wie, czego chce. Model decyduje w trakcie, więc posadzenie go wprost na API oznacza, że pisze i wykonuje kod na żywym koncie klienta. Nasz serwer podaje mu zamiast tego gotowe przepisy, które niosą wymagane pola i limity, i wyglądają tak samo na każdej platformie.
Co powstrzymuje AI przed rozwaleniem konta?
Reguły siedzą w kodzie, bo prompt to tylko prośba. Operacja usunięcia nie istnieje, każdy zapis idzie najpierw na sucho, konto jest sprawdzane, zanim ktokolwiek go dotknie, a każdy specjalista ma limit wydatków. Do tego każda propozycja jest zatwierdzana linia po linii, a linia, której nikt nie zatwierdził, nigdy się nie wykona.
Jakie dane klientów trafiają do modeli?
Żadnego imienia, e-maila, adresu ani numeru telefonu. Klient to wewnętrzne ID, którego nie da się powiązać z osobą. Wchodzi ekonomika zamówienia oraz zachowanie kohort i segmentów, na planach zespołowych z podpisaną umową powierzenia danych.
Ile czasu zajęło zbudowanie tego wszystkiego?
Osiem miesięcy na pełnych obrotach, od stycznia do sceny w sierpniu. Siedem systemów w produkcji, około 810 000 linii kodu w działających systemach, korzysta z nich mniej więcej dwadzieścia osób. Bez AI wyceniłbym sam orkiestrator na dwa do trzech lat rozwoju.
Czy to wideo jest oryginalnym nagraniem prelekcji?
Nie. Prelekcja była po czesku, a to jest angielska rekonstrukcja, zaczytana klonem mojego głosu i zanimowana scena po scenie. Oryginalne czeskie nagranie wychodzi na kanale YouTube uLabu.
