Jeszcze niedawno jednym z największych ograniczeń content marketingu był koszt produkcji. Przygotowanie artykułów, newsletterów, opisów produktów, postów czy scenariuszy wymagało czasu copywriterów, ekspertów, grafików i zespołów marketingowych. Generatywna sztuczna inteligencja radykalnie obniżyła tę barierę. Dziś jedna osoba może w ciągu kilku godzin przygotować ilość materiału, której kilka lat temu poświęcono by kilka dni pracy. Z biznesowego punktu widzenia to ogromna zmiana. Ale właśnie łatwość produkcji zaczyna tworzyć nowy problem. Skoro praktycznie każda firma może publikować więcej, sama ilość contentu przestaje być wyróżnikiem.
Marketerzy mogą przeceniać akceptację reklam tworzonych przez AI
Dobrym sygnałem ostrzegawczym jest różnica pomiędzy tym, jak generatywną AI postrzega branża reklamowa, a tym, jak odbierają ją konsumenci.
Według badania IAB przywołanego w materiale 82% przedstawicieli branży uważa, że millenialsi i Gen Z pozytywnie podchodzą do reklam tworzonych z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji. Tymczasem wśród samych odbiorców zgadza się z tym 45%. Różnica wynosi aż 37 punktów procentowych.
Nie oznacza to automatycznie, że konsumenci są przeciwni AI. Pokazuje raczej, że marketerzy mogą znacznie bardziej entuzjastycznie oceniać nową technologię niż ludzie, do których kierują komunikację.
To ważna różnica. Firma może zachwycać się tym, że dzięki AI zwiększyła produkcję treści pięciokrotnie, podczas gdy odbiorca nie zastanawia się nad produktywnością działu marketingu. Interesuje go przede wszystkim, czy to, co dostał, jest dla niego ciekawe, użyteczne i wiarygodne.
AI slop nie musi być fatalny. Wystarczy, że jest nijaki
W dyskusji o generatywnej AI coraz częściej pojawia się określenie AI slop. Problem z takimi treściami nie zawsze polega na oczywistych błędach, absurdalnych grafikach czy źle napisanym tekście.
Znacznie częściej content jest po prostu poprawny.
Ma odpowiednią strukturę, nagłówki, płynne zdania, właściwy ton i wygląda profesjonalnie. Po przeczytaniu trudno jednak odpowiedzieć na jedno pytanie:
dlaczego właśnie ta marka miała go opublikować?
Jeżeli ten sam model potrafi przygotować podobnie brzmiący artykuł dla kancelarii, producenta oprogramowania, dewelopera, sklepu internetowego i firmy konsultingowej, profesjonalnie wyglądający tekst przestaje być dowodem przewagi komunikacyjnej.
Największym ryzykiem AI może być przeciętność
Przez ostatnie lata wiele dyskusji o AI w marketingu dotyczyło błędów, halucynacji, praw autorskich czy bezpieczeństwa danych. To realne problemy, ale z punktu widzenia marki istnieje jeszcze jedno, mniej spektakularne ryzyko: unifikacja komunikacji.
Marki zaczynają używać tych samych modeli. Pracownicy korzystają z podobnych promptów. Algorytmy uczą się na podobnych zasobach. Powstają kolejne artykuły typu „5 trendów, które zmienią branżę”, „7 rzeczy, o których warto pamiętać” albo „Jak AI rewolucjonizuje…”.
Każdy z tych materiałów może być poprawny. Właśnie w tym tkwi problem.
Jeżeli komunikacja wszystkich firm zaczyna brzmieć profesjonalnie w bardzo podobny sposób, poprawność staje się standardem, a nie przewagą.
Anna Goławska, Co-CEO AP Communication, zwraca uwagę, że jeśli marka nie ma własnych danych, przykładów i doświadczeń, AI może przede wszystkim pomóc jej produkować większą ilość treści podobnych do tego, co publikuje już konkurencja.
Niższy koszt pojedynczego tekstu może oznaczać wyższy koszt dla marki
Generatywna AI pozwala bardzo łatwo policzyć bezpośrednią oszczędność. Tekst, którego przygotowanie zajmowało wcześniej kilka godzin, powstaje w kilkanaście minut. Koszt jednostkowy spada.
Znacznie trudniej policzyć koszt komunikacyjny.
Jeżeli firma publikuje trzy razy więcej, ale jej materiały stają się mniej rozpoznawalne, trudno zauważyć problem w arkuszu kosztów. Podobnie jeśli newsletter wygląda poprawnie, ale zaczyna przypominać dziesiątki innych newsletterów, albo eksperci firmy brzmią identycznie jak eksperci konkurencji.
Można więc produkować więcej i jednocześnie budować słabszą markę.
W content marketingu liczba opublikowanych tekstów nigdy nie była celem samym w sobie. Liczy się to, czy komunikacja buduje widoczność, wiedzę, zaufanie, popyt i pamięć o marce.
Odbiorcy nie chcą całkowitego zakazu AI
Warto przy tym uniknąć drugiej skrajności. Dane przytoczone w materiale nie pokazują masowego buntu przeciwko sztucznej inteligencji. Według badania Canva i The Harris Poll 68% konsumentów nie ma problemu z użyciem AI w reklamie, jeśli dzięki niej przekaz staje się bardziej użyteczny lub lepiej dopasowany. Jednocześnie 78% wolałoby reklamę stworzoną przez człowieka nawet wtedy, gdy AI mogłaby przygotować ją lepiej, a 87% uważa, że najlepsza reklama nadal wymaga udziału człowieka. To znacznie ciekawszy wynik niż proste pytanie „AI – tak czy nie?”. Konsumenci wydają się akceptować technologię jako narzędzie pomagające tworzyć lepszą komunikację, ale znacznie mniej entuzjastycznie reagują na wizję całkowitego zastąpienia człowieka.
Prawdziwe może stać się nowym premium
Im łatwiej stworzyć perfekcyjnie wyglądające zdjęcie, napisany bez błędów artykuł albo wypolerowaną wypowiedź ekspercką, tym większą wartość może mieć coś, czego nie da się wygenerować za pomocą jednego promptu. Może to być własne badanie firmy. Konkretne wyniki wdrożenia. Rozmowa z pracownikiem mającym 15 lat doświadczenia w branży. Dane z tysięcy transakcji. Nietypowy problem klienta. Porażka projektu i wnioski z niej wyciągnięte. Opinia eksperta, pod którą ktoś jest gotowy podpisać się imieniem i nazwiskiem. AI może pomóc to uporządkować, skrócić, przepisać do kilku formatów i dostosować do różnych kanałów. Nie może jednak stworzyć prawdziwego doświadczenia firmy, jeśli wcześniej go nie było.
Dove i Aerie próbują wykorzystać „realność” jako wyróżnik
W materiale przywołano również przykłady marek, które zaczęły świadomie budować komunikację wokół niewykorzystywania syntetycznych wizerunków ludzi. Dove w swoim Real Beauty Pledge deklaruje, że nie będzie zastępować prawdziwych kobiet obrazami wygenerowanymi przez AI. Podobny kierunek przyjęło Aerie, rozszerzając swoją politykę „real” o rezygnację z generowanych przez AI osób i ciał. Dwa przykłady nie wystarczają oczywiście, by mówić o masowym odwrocie marek od generatywnej sztucznej inteligencji. Pokazują jednak coś interesującego: w świecie coraz łatwiejszej syntetycznej perfekcji autentyczność sama może stać się pozycjonowaniem marki. Nie chodzi więc o deklarację „nie używamy AI”. Bardziej o świadomy wybór sytuacji, w których prawdziwy człowiek, prawdziwe zdjęcie albo rzeczywista historia mają znaczenie dla odbiorcy.
Własne dane stają się paliwem dla wartościowego contentu
Jedną z konsekwencji upowszechnienia generatywnej AI może być wzrost znaczenia information gain, czyli dostarczania informacji, których odbiorca nie znajdzie w dziesiątkach innych materiałów.
Dla marki szczególnie cenne mogą być więc:
- własne badania,
- dane transakcyjne,
- ankiety klientów,
- case studies,
- benchmarki,
- eksperymenty,
- doświadczenia zespołu,
- analiza własnych wyników.
Jeśli firma posiada coś unikalnego, AI może znacząco zwiększyć wartość tej wiedzy, pomagając przekształcić jeden raport w artykuł, prezentację, serię postów, newsletter, materiały dla handlowców czy scenariusz podcastu.
Jeżeli firma nie posiada nic własnego, technologia może jedynie bardzo sprawnie przetworzyć wiedzę, która jest już dostępna dla wszystkich.
Eksperci też będą musieli mieć coś do powiedzenia
Podobny problem dotyczy thought leadershipu. Jeszcze kilka lat temu samo regularne publikowanie profesjonalnych komentarzy mogło budować ekspercki wizerunek prezesa czy menedżera. Dziś wygenerowanie dobrze brzmiącego komentarza o gospodarce, cyfryzacji, cyberbezpieczeństwie czy zmianach konsumenckich zajmuje kilka minut.
Dlatego wzrośnie znaczenie pytań:
Co ten człowiek rzeczywiście zaobserwował? Na jakich danych opiera opinię? Co zrobił inaczej niż inni? Jaki ma własny pogląd?
Ekspert nie powinien wyglądać jak interfejs do modelu językowego. Paulina Stępień, Co-CEO AP Communication, wskazuje na ryzyko unifikacji języka marek i podkreśla znaczenie krytycznej oceny treści powstających z pomocą AI.
AI Act nie rozwiąże problemu AI slopu
Do zmian komunikacyjnych dochodzą również regulacje. Od 2 sierpnia 2026 roku stosowane są określone obowiązki transparentności wynikające z art. 50 AI Act. Nie oznacza to jednak, że każda firma wykorzystująca ChatGPT, Gemini czy inny model do przygotowania tekstu musi oznaczać każdy artykuł jako „wygenerowany przez AI”. Obowiązki dotyczą konkretnych sytuacji i kategorii treści, m.in. określonych materiałów generowanych lub manipulowanych przez AI oraz deepfake’ów. „Wojna z AI-slopem”. To ważne rozróżnienie, ale z punktu widzenia marketingu jeszcze ważniejszy jest inny problem.
AI Act może wymagać transparentności. Nie może wymusić ciekawości.
Marka może być całkowicie zgodna z regulacjami i jednocześnie publikować dziesiątki materiałów, których odbiorcy nie mają żadnego powodu czytać.
Jak wykorzystać AI bez utraty charakteru marki?
Najrozsądniejszym rozwiązaniem nie jest ograniczenie korzystania ze sztucznej inteligencji. Potencjał technologii jest zbyt duży, żeby ignorować oszczędność czasu i możliwość automatyzacji. Znacznie ważniejsza jest kolejność. Najpierw marka powinna mieć coś do powiedzenia. Dopiero potem powinna zastanowić się, jak AI może pomóc tę wiedzę skalować.
Dobrym punktem wyjścia może być zasada:
human insight → AI scale
zamiast:
AI generation → human approval.
W pierwszym modelu człowiek dostarcza tezę, dane, doświadczenie albo obserwację, a AI pomaga je przetwarzać. W drugim model prosi się o „napisanie czegoś ciekawego”, a człowiek jedynie sprawdza rezultat.
Różnica w kosztach może być niewielka. Różnica dla charakteru marki – ogromna.
Dobry workflow może zaczynać się od człowieka, a nie od promptu
Przykładowo firma technologiczna zamiast wpisywać:
„napisz artykuł o pięciu trendach AI w biznesie”
może najpierw zapytać własny dział sprzedaży, z jakimi trzema problemami klienci spotykają się najczęściej przy wdrożeniach AI. Następnie zebrać przykłady, przeanalizować dane i porozmawiać z osobą odpowiedzialną za wdrożenia.
Dopiero wtedy model może pomóc:
- uporządkować materiał,
- stworzyć strukturę,
- skrócić wypowiedzi,
- przygotować wersję SEO,
- zrobić newsletter,
- stworzyć posty do LinkedIna,
- przygotować FAQ.
AI skaluje wtedy realną wiedzę firmy, zamiast zastępować jej brak.
Mniej contentu może czasem znaczyć więcej marketingu
Generatywna AI stworzyła pokusę maksymalizacji produkcji. Skoro tekst może powstać za ułamek wcześniejszego kosztu, dlaczego nie publikować pięciu zamiast jednego? Tylko że odbiorca nie otrzymał wraz z rozwojem AI dodatkowych godzin w ciągu dnia. Jego uwaga pozostaje ograniczona. Marka konkuruje więc w środowisku, w którym ilość publikowanych treści może rosnąć znacznie szybciej niż ilość czasu przeznaczanego na ich konsumpcję. W takiej sytuacji przewagą może okazać się nie częstotliwość publikacji, ale gęstość wartości: większa liczba nowych informacji, mocniejszych opinii i użytecznych przykładów w każdym materiale.
Jak rozpoznać AI slop w komunikacji marki?
Przed publikacją warto zadać kilka prostych pytań. Czy materiał zawiera informację, której konkurencja nie mogłaby opublikować jutro pod swoim logo? Czy pojawiają się w nim własne dane, przypadki albo doświadczenia? Czy ekspert rzeczywiście wnosi opinię, czy tylko powtarza powszechnie znane stwierdzenia? Czy czytelnik po przeczytaniu dowie się czegoś nowego? Czy sposób komunikacji jest charakterystyczny dla marki? Jeżeli po zamianie logo tekst mógłby bez większych zmian trafić na stronę pięciu konkurentów, prawdopodobnie problemem nie jest AI. Problemem jest brak własnej treści.
AI powinno skalować wiedzę, a nie pustkę
To jest najważniejszy wniosek z całej dyskusji. Sztuczna inteligencja jest świetnym narzędziem do researchu, pracy na transkrypcjach, redakcji, przygotowania struktur, skracania materiałów czy tworzenia wielu formatów na podstawie jednego źródła. Może radykalnie zwiększyć produktywność content marketingu. Ale nie daje firmie automatycznie doświadczenia, danych, charakteru ani interesującego punktu widzenia. W świecie, w którym profesjonalnie wyglądający tekst stał się tani, samo jego posiadanie coraz mniej świadczy o kompetencjach marki. Trudniejsze do skopiowania pozostają konkretni ludzie, własne dane, doświadczenie, opinie i prawdziwe historie. AI może więc doprowadzić do dość przewrotnej zmiany w marketingu. Im tańsze staje się generowanie słów, obrazów i pomysłów, tym droższe może być posiadanie czegoś naprawdę własnego do powiedzenia.
FAQ – AI slop, content marketing i generatywna AI
Co oznacza AI slop?
AI slop to potoczne określenie masowo generowanych treści o niskiej wartości informacyjnej lub niewielkiej oryginalności. Nie muszą być błędne czy źle napisane – problemem często jest ich wtórność i brak charakterystycznej perspektywy.
Czy konsumenci nie lubią reklam tworzonych przez AI?
Nie można tego tak uprościć. W badaniu Canva i The Harris Poll 68% konsumentów deklarowało akceptację wykorzystania AI, jeśli dzięki temu reklama jest bardziej użyteczna lub dopasowana. Jednocześnie większość nadal preferowała udział człowieka w procesie twórczym.
Czy marketerzy przeceniają akceptację generatywnej AI?
Badanie IAB przytoczone w materiale wskazuje na dużą różnicę: 82% przedstawicieli branży reklamowej uważało, że młodsi konsumenci pozytywnie odbierają reklamy z generatywną AI, podczas gdy wśród samych odbiorców podobną opinię deklarowało 45%.
Czy każdy tekst przygotowany z pomocą AI trzeba oznaczać?
Nie istnieje ogólna zasada wymagająca widocznego oznaczania każdego tekstu, przy którego tworzeniu wykorzystano generatywną AI. AI Act przewiduje obowiązki transparentności dla określonych zastosowań i rodzajów treści. „Wojna z AI-slopem”.
Jak firmy powinny wykorzystywać AI w content marketingu?
Największą wartość AI może dawać wtedy, gdy skaluje wiedzę już istniejącą w organizacji – własne badania, doświadczenie ekspertów, case studies, dane i obserwacje – zamiast służyć wyłącznie do hurtowego generowania nowych materiałów.
Czy AI zastąpi copywriterów i content marketerów?
AI automatyzuje dużą część pracy wykonawczej, ale zwiększa znaczenie strategii, selekcji informacji, własnej perspektywy, krytycznego myślenia, rozmów z ekspertami i oceny jakości. Wartość może przesuwać się z samego pisania w stronę tworzenia treści, których konkurencja nie może łatwo skopiować.
Co będzie najważniejsze w content marketingu w erze AI?
Coraz większą przewagę mogą dawać własne dane, doświadczenia, case studies, eksperci, charakterystyczny język marki oraz information gain – czyli dostarczanie informacji i perspektyw, których odbiorca nie znajdzie w dziesiątkach podobnych materiałów.
Zostaw komentarz