Jak partnerzy Amazon Ads prowadzą działalność w zmieniającym się środowisku reklamowym w 2026 roku

Z upływem kolejnych miesięcy 2026 roku staje się jasne, że organizacje, które osiągają postępy w stale ewoluującym krajobrazie reklamowym, działają szybko i adaptują się do zmian w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja (AI) na naszych oczach zmienia się z eksperymentu w niezbędną technologię, połączenie między handlem i treściami z dnia na dzień staje się coraz silniejsze, a rozwiązania do pomiaru reklam w telewizji streamingowej dostosowują się do potrzeb współczesnego marketerów. Dlatego sprawdziliśmy, jaka jest opinia pięciu partnerów Amazon Ads i liderów branży na temat obecnej sytuacji. Ich spostrzeżenia pokazują nie tylko dokąd zmierza reklama, ale także jakie inwestycje podejmują najskuteczniejsze marki.

Ryan Craver

Współzałożyciel i dyrektor ds. strategii i AI, Podean

Przejście od optymalizacji skuteczności do optymalizacji materiałów reklamowych jest istotnym punktem zwrotnym. Reklamodawcy wykorzystują AI do dynamicznego dostosowywania przekazu, formatu i obrazów w oparciu o zamiary odbiorców w całym środowisku medialnym. Nacisk kładzie się w mniejszym stopniu na automatyzację, a w większym adaptacyjną kreatywność — trenowanie modeli w zakresie języka, tonu i zasobów specyficznych dla marki, aby skalować narrację bez rezygnowania z autentyczności.

Ta zmiana zmienia sposób, w jaki reklamodawcy wykorzystują AI, przechodząc od optymalizacji do konwersacyjnego planowania i kupowania mediów. W ramach tego podejścia prompty w języku naturalnym zastępują tradycyjne media briefy. Systemy AI przekładają konwersacyjne dane wejściowe na dynamiczne decyzje dotyczące targetowania, materiałów reklamowych i miejsc docelowych. Marketerzy mogą teraz definiować grupy odbiorców, wyniki i ton narracji poprzez rozmowę, z tą samą strukturą zarówno w przypadku strategii, jak i realizacji.

Daniel Knijnik

Dyrektor generalny, Quartile

Największy i najbardziej konsekwentny wzrost w tym roku będzie należał do marek, które traktują reklamę cyfrową jako centrum sterowania streamingiem, wyszukiwaniem i marketingiem poza witryną, a nie tylko jako punkt konwersji.

Dane dotyczące zakupów pojawiają się w rozmowach w znacznym stopniu poza punktami sprzedaży. Streaming, treści wideo i media poza witryną w coraz większym stopniu opierają się na danych o prawdziwych zachowaniach zakupowych, a nie na założeniach dotyczących zamiarów. W obliczu postępującej konwergencji handlu, kanałów i treści sygnały zakupowe służą jako drogowskaz przy podejmowaniu decyzji marketingowych w nowoczesny sposób.

Od reklamodawców wymaga to bardziej zdyscyplinowanego podejścia: definiowania grup odbiorców i targetowania na podstawie rzeczywistych zachowań, konsekwentnego wykorzystywania tych statystyk w różnych mediach, takich jak telewizja streamingowa, oraz dostosowywania wydatków i materiałów reklamowych w miarę zmiany sygnałów. Najlepsze wyniki będą osiągać marki, które rozumieją, kim są ich odbiorcy, jak zachowują się na przestrzeni czasu i jak utrzymać ich uwagę w ramach różnych ekranów i formatów.

Joe Shelerud

Dyrektor generalny i współzałożyciel, Ad Advance

Przejście z telewizji tradycyjnej na media cyfrowe oznacza coś więcej niż zwykłą realokację budżetu — sygnalizuje fundamentalną zmianę oczekiwań reklamodawców. Coraz więcej środków inwestycyjnych przeznacza się na streaming, cyfrowe treści wideo i media poza witryną, a marki oczekują teraz od wszystkich źródeł zasobów takiej samej precyzji, odpowiedzialności i łączności, jak w przypadku kanałów cyfrowych.

Godne uwagi jest zwłaszcza to, jak szybko dyskusje branżowe przeszły od tego, gdzie pojawiają się reklamy, do badania, w jaki sposób odsłony w różnych kanałach współdziałają ze sobą. Reklamodawcy chcą dotrzeć z odpowiednim przekazem do właściwych odbiorców i w optymalnych momentach — a przede wszystkim zrozumieć, jak te punkty styku działają wspólnie, a nie w izolacji.

Zwiększa to zapotrzebowanie na zaawansowane targetowanie w połączeniu z całościowymi pomiarami, które obejmują zarówno zasoby własne, jak i innych firm. Zaawansowane targetowanie i całościowe pomiary nie są już czynnikiem wyróżniającym, ale podstawowym oczekiwaniem w przypadku wszystkich mediów.

John Shea

Dyrektor ds. handlu, PMG

W 2026 roku zauważymy radykalne skrócenie średniego czasu od inspiracji do zakupu w prawie wszystkich kategoriach zakupów. W związku z tym marki muszą zmienić sposób, w jaki traktują etapy świadomości, rozważania i konwersji. Połączenie ich ze sobą w ramach mierzalnej strategii kompleksowego lejka sprzedażowego musi być priorytetem.

W ostatnich dwóch dekadach ścieżka klienta przebiegała w przewidywalny sposób — świadomość, rozważanie, konwersja — a każdy etap był traktowany oddzielnie. Luka między odkryciem a zakupem szybko się zmniejsza, a marki, które nadal traktują te etapy jako odizolowane części, będą miały trudności z nadążaniem za zmianami.

W takim środowisku reklamodawcy muszą wykorzystywać dane w znacznie spójniejszy sposób, aby zminimalizować liczbę zmarnowanych odsłon, zoptymalizować częstotliwość i poprawić wymierną skuteczność w ramach całej ścieżki klienta.

Dotychczas w marketingu oczywistością było to, że 95% konsumentów nie interesuje się w danym momencie kupnem produktów w określonej kategorii. W miarę skracania się czasu do zakupu to okno „poza rynkiem” może się dodatkowo rozszerzyć, co sprawia, że marki powinny jeszcze intensywniej w formaty górnej części lejka i zasoby premium, aby utrzymać obecność i trafność, gdy nadejdzie moment zakupu.

Alasdair McLean-Foreman

Dyrektor generalny i założyciel, Teikametrics

AI nie funkcjonuje już na skraju branży reklamowej jako narzędzie do licytowania lub optymalizacji. Stanowi system operacyjny dla rozwoju w kompleksowym lejku sprzedażowym w środowisku Amazon Ads.

Prawdziwa zmiana polega na tym, że AI zastępuje fragmentaryczne, ręczne podejmowanie decyzji ujednoliconą warstwą, która łączy planowanie, treści reklamowe, realizację i pomiary w ramach telewizji streamingowej, reklam sponsorowanych, Amazon DSP i Amazon Marketing Cloud. Sukces zależy od systemów, które potrafią analizować różne punkty styku — decydują o tym, co uruchomić, gdzie zainwestować, jak sekwencjonować ekspozycję i kiedy się wycofać.

W takim środowisku konieczność ręcznego przekazywanie informacji między etapami lejka staje się obciążeniem. Teraz niezbędne jest zbadanie, w których obszarach osąd ludzki nadal działa jako „klej” między etapami lejka, oraz określenie, jakie decyzje powinny zostać zastąpione logiką opartą na AI, a gdzie ludzka wiedza nadal zapewnia konkretną dodatkową wartość.