Praktyczne przykłady wykorzystania AI w marketingu zaprezentowane przez ekspertkę LeverX podczas spotkania AmCham w Warszawie.
Jak sztuczna inteligencja może usprawnić codzienną pracę marketingu — od lokalizacji treści po analizę danych i raportowanie SEO?
Podczas spotkania Marketing & Communications Committee organizowanego przez American Chamber of Commerce in Poland (AmCham) 27 października 2026 r. eksperci LeverX podzielili się praktycznymi przykładami wykorzystania AI w procesach marketingowych.
Sesja Redesigning Everyday Marketing Workflows with AI, prowadzona przez Natalię Vasilevę, AI Enablement Specialist, oraz Vitaliego Usau, Head of Innovation and Mobile w LeverX, pokazała, jak odpowiednio zaprojektowane przepływy pracy mogą pomóc zespołom ograniczać powtarzalne zadania, szybciej docierać do firmowej wiedzy i usprawniać analizę danych. W spotkaniu uczestniczyli również Kamila Sobieraj i Jerzy Grandys, Business Development and Sales Managers w LeverX.
Podczas prezentacji przedstawiono cztery przykłady z praktyki LeverX: lokalizację strony internetowej, wyszukiwanie informacji w firmowych zasobach, dostosowywanie prezentacji do identyfikacji wizualnej marki oraz automatyzację raportowania SEO i monitorowania konkurencji.
AI w marketingu: od pojedynczych zadań do usprawnionych procesów
Wykorzystanie AI w marketingu nie ogranicza się do generowania tekstów czy pomysłów na kampanie. Odpowiednio zaprojektowane przepływy pracy mogą wspierać również zadania wymagające analizy wielu źródeł, przetwarzania dużych zestawów materiałów i regularnego porównywania danych.
Podczas spotkania AmCham Natalia Vasileva zaprezentowała cztery przykłady z codziennej pracy marketingowej LeverX. Każdy z nich dotyczył innego wyzwania: czasu potrzebnego na realizację zadań, kosztów, spójności materiałów lub dostępu do wiarygodnych informacji.
1. Lokalizacja strony internetowej w wielu językach
Przygotowanie wielojęzycznej strony internetowej wymaga nie tylko tłumaczenia treści, lecz także koordynacji prac, weryfikacji materiałów i dostosowania ich do poszczególnych wersji językowych.
W przykładzie przedstawionym podczas sesji tradycyjny proces, oparty na współpracy z freelancerami, trwał około sześciu miesięcy i kosztował 23 550 USD. Wykorzystanie HubSpot i ChatGPT pozwoliło skrócić ten proces do sześciu tygodni, przy koszcie 705 USD.
To przykład tego, jak połączenie narzędzi AI z istniejącym środowiskiem marketingowym może usprawnić lokalizację treści. Rzeczywisty zakres oszczędności zależy jednak od liczby języków, objętości materiałów, wymaganej kontroli jakości i zakresu prac uwzględnionych w porównaniu.
2. Wyszukiwanie informacji w firmowej bazie wiedzy
Zespoły marketingowe regularnie potrzebują wiarygodnych informacji o wcześniejszych projektach, wdrożeniach i doświadczeniach firmy. Takie dane są przydatne między innymi podczas przygotowywania ofert, prezentacji i kampanii.
Wyszukiwanie informacji w opisach wcześniejszych projektów, arkuszach kalkulacyjnych i na stronach internetowych zajmowało zespołowi marketingowemu LeverX około dwóch godzin, od czterech do sześciu razy w tygodniu.
Pierwszym krokiem było wykorzystanie NotebookLM do analizy 15 źródeł. Czas pracy skrócił się do 30–60 minut, jednak rozwiązanie nie zawsze zapewniało spójne odpowiedzi na te same pytania.
Następnie zespół przetestował agenta wykorzystującego narzędzia Codex i Claude oraz te same źródła informacji. W testowanym rozwiązaniu wyszukanie potrzebnych informacji zajmowało mniej niż 30 minut. Agent wskazuje materiały źródłowe, na których opiera odpowiedzi, i sygnalizuje sprzeczności między informacjami.
Rozwiązanie jest obecnie testowane przez zespół marketingowy. Ma wspierać nie tylko wyszukiwanie informacji, ale także przygotowywanie wstępnych wersji prezentacji na podstawie znalezionych materiałów.
Przykład pokazuje, że w pracy z firmową wiedzą istotna jest nie tylko szybkość uzyskania odpowiedzi, lecz również możliwość sprawdzenia jej źródła i wykrycia niespójności.
3. Automatyzacja dostosowywania prezentacji do identyfikacji wizualnej marki
Dostosowanie istniejącej prezentacji do brandbooka może wymagać wielu ręcznych zmian. W przypadku materiału liczącego 30 slajdów projektant musi sprawdzić między innymi logotypy, kolory, kroje pisma i układ poszczególnych elementów.
W tradycyjnym procesie prace zajmowały od pięciu do dziesięciu godzin roboczych, a ich realizacja zależała od dostępności zespołu projektowego.
W przedstawionym rozwiązaniu Claude i Codex wykorzystują odpowiednio przygotowaną instrukcję oraz zasady identyfikacji wizualnej, aby wprowadzać zmiany w całej prezentacji. Uruchomienie procesu i ręczne poprawki zajmują łącznie około jednej do dwóch godzin.
Automatyzacja nie eliminuje kontroli człowieka. Po przetworzeniu prezentacji nadal trzeba sprawdzić między innymi pozostałe fragmenty tekstu, rozmiary czcionek i kadrowanie obrazów. Udokumentowaną instrukcję można jednak ponownie wykorzystać przy kolejnych materiałach.
To przykład zastosowania AI do standaryzacji powtarzalnych prac, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad końcową jakością materiałów.
4. Automatyzacja raportowania SEO i monitorowania konkurencji
Regularne raportowanie SEO wymaga zbierania danych o pozycjach słów kluczowych, analizowania wyników dla poszczególnych krajów i śledzenia zmian w działaniach konkurencji. Przy ręcznym podejściu porównywanie kolejnych tygodni oznacza również konieczność otwierania i analizowania wcześniejszych plików.
W LeverX proces ten został usprawniony dzięki wewnętrznemu narzędziu raportowemu z bazą danych. Narzędzie zapisuje kolejne zestawy danych z Semrush wraz z datą ich pobrania, tworzy raporty dla poszczególnych krajów i umożliwia porównywanie wybranych okresów.
Dane historyczne są przechowywane w bazie, dzięki czemu można analizować zmiany w czasie bez ręcznego zestawiania wcześniejszych plików. Część kluczowych sekcji aktualizuje się codziennie, a pozostałe można odświeżać na żądanie. W momencie prezentacji rozwiązanie obejmowało cztery miesiące historii danych.
Szacunkowy miesięczny koszt korzystania z rozwiązania wynosi około 540 USD. Kwota obejmuje Semrush, dostęp do API, Claude i hosting.
Przykład pokazuje, że automatyzacja raportowania SEO może wykraczać poza samo pobieranie danych. Odpowiednio zaprojektowane narzędzie pozwala zachować historię wyników, łatwiej porównywać okresy i usprawnić monitorowanie widoczności oraz działań konkurencji.
Jak wdrażać AI w codziennej pracy marketingu?
Przykłady zaprezentowane podczas spotkania AmCham pokazują różne sposoby wykorzystania AI: od lokalizacji treści i wyszukiwania wiedzy po automatyzację prac projektowych i analitycznych.
Wspólnym elementem tych rozwiązań jest koncentracja na konkretnym procesie, a nie na samym narzędziu. Przed wdrożeniem warto określić, które zadania zajmują najwięcej czasu, gdzie pojawiają się powtarzalne czynności i jakie wymagania musi spełniać wynik pracy.
Równie istotne są jakość danych, możliwość weryfikacji rezultatów oraz kontrola człowieka. AI może przyspieszać realizację zadań, ale skuteczne wykorzystanie technologii wymaga dopasowania rozwiązania do sposobu pracy zespołu i standardów organizacji.
LeverX rozwija i wdraża rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, pomagając przedsiębiorstwom identyfikować możliwości automatyzacji i dostosowywać technologie do rzeczywistych potrzeb biznesowych.
.jpg)
