Jak przygotować kampanie Paid Media na Agentic Commerce w 2026 roku?

Początek 2026 roku przynosi fundamentalną zmianę w świecie reklamy płatnej. Tradycyjne kierowanie na słowa kluczowe powoli odchodzi do lamusa, a na pierwszy plan wkracza tzw. Agentic Commerce – ekosystem, w którym zakupy są wspierane przez inteligentnych agentów AI. W tym kontekście kampanie Performance Max (PMax) zyskują nowe narzędzia optymalizacji, które pozwalają reklamodawcom lepiej mierzyć skuteczność kreacji, docierać do konsumentów w nowy sposób i dostosować strategię do nowego, nieliniowego zachowania użytkowników.

Rewolucja w Performance Max (PMax)

Google wprowadza kolejne usprawnienia w kampaniach Performance Max, które wyraźnie pokazują, że automatyzacja i AI stają się centralnym elementem strategii reklamowej. Jednym z najważniejszych nowości jest wersja beta testów A/B dla zasobów kampanii. Dzięki niej reklamodawcy mogą precyzyjnie sprawdzić, które nagłówki, opisy czy obrazy najlepiej rezonują z grupą docelową. To ogromny krok w stronę eliminacji zgadywania i intuicyjnego wyboru kreacji – teraz decyzje oparte są na danych i faktycznej skuteczności.

Równocześnie Google testuje zwiększone limity przesyłania materiałów wideo w PMax. W erze, w której treści wizualne mają kluczowe znaczenie dla zaangażowania użytkowników, możliwość umieszczania większej liczby filmów pozwala tworzyć bardziej zróżnicowane kampanie. Nie jest już opcją, lecz koniecznością, by wykorzystać wideo, szczególnie w kontekście SEO i reklam wspieranych AI, gdzie wizualne formaty mają większą szansę na przyciągnięcie uwagi.

Microsoft również dostosowuje swoje narzędzia do nowych wymagań rynku. W Microsoft PMax zwiększono liczbę „tematów wyszukiwania” do 50, co daje reklamodawcom większą kontrolę nad sygnałami intencji użytkowników. Dzięki temu kampanie mogą lepiej odpowiadać na konkretne potrzeby konsumentów, a marka jest w stanie precyzyjniej docierać do osób w odpowiednim momencie ścieżki zakupowej.

Narodziny Agentic Commerce

Rok 2026 jest określany jako czas narodzin Agentic Commerce. W tym modelu zakupy coraz częściej odbywają się z udziałem agentów AI, którzy nie tylko rekomendują produkty, ale też mogą prowadzić użytkowników przez cały proces zakupowy. Google wprowadziło Universal Commerce Protocol, mający ułatwiać integrację danych i doświadczeń zakupowych pomiędzy różnymi platformami i agentami AI. Dzięki temu użytkownik może rozpocząć zakupy w jednym miejscu, a zakończyć w innym, nie tracąc spójności doświadczenia.

Microsoft odpowiada na ten trend funkcją Copilot Checkout oraz Brand Agents. Te narzędzia pozwalają markom lepiej kontrolować sposób, w jaki klienci finalizują zakupy z pomocą AI. Asystenci mogą prowadzić użytkowników przez koszyk, proponować produkty powiązane czy nawet dbać o cross-selling w czasie rzeczywistym. To całkowicie zmienia tradycyjny model ścieżki zakupowej i wymusza na marketerach przygotowanie kampanii z myślą o interakcji z agentami AI, a nie tylko klasycznych wyszukiwarkach czy reklamach display.

Nowa ścieżka klienta

Współczesny konsument nie zaczyna swojej podróży zakupowej od tradycyjnej wyszukiwarki – coraz częściej punktem startowym jest AI. Obecnie aż 37% użytkowników korzysta z narzędzi AI do wyszukiwania informacji o produktach i usługach. To oznacza, że reklamy i treści muszą być przygotowane nie tylko pod kątem klasycznych słów kluczowych, ale również pod Generative AI, które może interpretować i rekomendować produkty w oparciu o dane z różnych źródeł.

Nowa ścieżka klienta jest w dużej mierze nieliniowa. Średnio użytkownicy korzystają z około 10 różnych źródeł informacji i w 90% przypadków przełączają się między urządzeniami, aby dokończyć proces zakupowy. Dla marketerów oznacza to konieczność myślenia o pełnym lejku sprzedażowym (Full-Funnel) i integracji kampanii na wielu platformach, takich jak Google, Meta czy Amazon, a także przygotowania treści, które mogą być cytowane i rekomendowane przez AI Agents.

Jak przygotować konto Google Ads na zmiany?

Aby Twoje kampanie pozostały skuteczne w 2026 roku, konieczne jest dostosowanie konta Google Ads do nowych realiów Agentic Commerce i coraz większej roli AI w ścieżce zakupowej. 

W praktyce oznacza to, że każde konto reklamowe powinno zostać przeanalizowane pod kątem Testów A/B Kreacji, treści wideo, obecności w wiarygodnych źródłach oraz pełnego lejka sprzedażowego. Poniżej znajdziesz konkretne kroki, które pozwolą Ci przygotować konto Google Ads na nadchodzące zmiany i utrzymać skuteczność kampanii w nowej erze reklamy płatnej.

Wykorzystaj sygnały i testy w PMax

Aby kampanie Performance Max pozostały skuteczne, warto wdrożyć Testy A/B Kreacji. Dzięki nim można sprawdzić, które nagłówki, obrazy i opisy najlepiej rezonują z odbiorcami. Testy A/B w PMax pozwalają eliminować zgadywanie i podejmować decyzje w oparciu o dane, a nie intuicję, co zwiększa ROI kampanii.

Równocześnie należy zadbać o większą ilość treści wideo. W obliczu rozszerzonych limitów przesyłania wideo w PMax, YouTube staje się centralnym kanałem dla strategii Performance Creative. Wideo zwiększa zaangażowanie użytkowników i poprawia skuteczność kampanii w erze, w której AI rekomenduje treści wizualne jako pierwsze.

Optymalizacja pod „zero-click” i AI search

W nowej rzeczywistości marketingowej warto skupić się na Generative Engine Optimization (GEO). Treści muszą być przygotowane w taki sposób, aby AI mogło je łatwo przetwarzać i wykorzystywać w odpowiedziach dla użytkowników. To oznacza nie tylko optymalizację SEO, ale również dostosowanie treści do modeli językowych i agentów AI.

Kolejnym elementem jest LLM Seeding. Chodzi o zapewnienie obecności marki w wiarygodnych źródłach, takich jak Reddit czy Quora, aby modele LLM i agenci AI mogły „nauczyć się” marki i rekomendować ją konsumentom. To nowa forma reputacji online, która staje się kluczowa w świecie, gdzie zakupy są wspierane przez AI.

Higiena konta i analityka

Nowe narzędzia w Google Ads umożliwiają błyskawiczną analizę wyników kampanii. Skrót do Historii Zmian pozwala w kilka sekund sprawdzić, jak zmiany w kampaniach wpływają na wyniki, co jest szczególnie przydatne przy eksperymentach z Testami A/B.

Równie istotny jest audyt konta i analiza narzędzi, takich jak Google Ads Grader, który pomaga zidentyfikować obszary marnowania budżetu. Skupienie się na pełnym lejku (Full-Funnel) i strategii omnichannel pozwala dokładnie zrozumieć, jak klienci przełączają się między platformami i jakie punkty kontaktu są najważniejsze dla finalizacji zakupu.

Postaw na E-E-A-T i Performance Creative

W dobie masowo generowanych treści przez AI, autentyczność i autorytet stają się kluczową przewagą każdej marki. Zasady E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) pozwalają wyróżnić się wśród treści, które mogą być masowo powielane przez algorytmy. Marki, które pokazują prawdziwe doświadczenie, ekspercką wiedzę i wiarygodność, zyskują zaufanie zarówno użytkowników, jak i agentów AI, którzy mogą rekomendować produkty lub usługi w procesie zakupowym.

Równolegle warto inwestować w Performance Creative – kreacje, które nie tylko przyciągają uwagę wizualnie, ale przede wszystkim generują mierzalne rezultaty biznesowe. W praktyce oznacza to projektowanie reklam z myślą o kliknięciach, konwersjach, a nawet rekomendacjach przez AI Agents. Kreacje powinny być testowane pod kątem skuteczności w różnych kanałach, dostosowane do różnych formatów i zoptymalizowane pod kątem pełnego lejka sprzedażowego, a nie tylko ostatniego kliknięcia.

Podsumowanie

Rok 2026 wyraźnie pokazuje, że świat reklamy płatnej zmienia się fundamentalnie. Performance Max i Agentic Commerce stają się standardem, a marketerzy muszą myśleć o kampaniach w sposób nieliniowy, omnichannel i zorientowany na AI. W praktyce oznacza to:

• korzystanie z Testów A/B i wideo w PMax,
• przygotowanie treści pod GEO i LLM Seeding,
• dbanie o E-E-A-T i autentyczne, skuteczne kreacje,
• analizowanie pełnego lejka sprzedażowego, a nie tylko ostatniego kliknięcia.

Marki, które wprowadzą te zmiany w życie, nie tylko utrzymają skuteczność kampanii, ale również zyskają przewagę w erze, w której zakupy prowadzone są przez agentów AI, a decyzje konsumentów w dużej mierze zależą od rekomendacji inteligentnych systemów.