Wydawać by się mogło, że w 2026 r. content marketing nie jest już potrzebny – w końcu wszyscy korzystają z pomocy sztucznej inteligencji i nie czytają blogów. Nic jednak bardziej mylnego. Mimo zmian w ekosystemie internetu marketing tekstowy odgrywa w dalszym ciągu bardzo dużą rolę na ścieżce zakupowej potencjalnego klienta.
Jak sztuczna inteligencja zmieniła wyniki wyszukiwania?
Na polskim rynku do marca 2025 roku „walczyliśmy” o jak najwyższą pozycję w wynikach wyszukiwania (SERP–ach) dla danych stron poprzez artykuły blogowe lub inne działania content marketingowe. Po wprowadzeniu podsumowań Google (AIO) nasza rzeczywistość stała się zupełnie inna. Pomimo braku spadków, a niekiedy nawet wzrostów wyświetleń, odnotowaliśmy olbrzymie spadki w przekliku. Coraz więcej użytkowników przestało wyszukiwać zapytania informacyjne w Google, a zaczęło korzystać z dużych modeli językowych (LLM) oraz AIO.
W pewien sposób sztuczna inteligencja przejęła rolę sekcji poradnikowych, stanowiąc dla użytkowników szybką odpowiedź na zadawane przez nich pytania.
Czy AI „zabiło” content marketing?
W 1979 roku Trevor Horn z zespołu The Buggles nagrał hit pod tytułem „Video Killed the Radio Star”. Wiosną 2025 roku wiele osób twierdziło, że w ten sam sposób sztuczna inteligencja „zabije” działania content marketingowe, jak wideo „zabiło” gwiazdę radia. Zaczęto więc ograniczać tworzenie tekstów, a budżety przeznaczono na innego rodzaju działania promocyjne.
Jednakże to, że sztuczna inteligencja wyklucza działania content marketingowe, jest mitem. LLM–y oraz AIO nie stały się dla nas zagrożeniem, a nowym środkiem do dystrybucji informacji oraz sposobem na pozyskanie klientów.
Czy sztuczna inteligencja także buduje świadomość marki?
Treści blogowe, w większości przypadków, miały za zadanie zaopiekowanie góry lejka sprzedażowego poprzez zbudowanie u użytkownika świadomości oraz autorytetu marki.
Podsumowanie Google lub LLM–ów pozwala użytkownikowi na uzyskanie szybkiej, możliwe, że w większości przypadków satysfakcjonującej, odpowiedzi. Należy jednak zadać sobie pytanie, czy osoba, która zapoznała się z odpowiedzią w niecałą minutę, jest dla nas wartościowym i pożądanym potencjalnym klientem.
Istnieje bardzo duże prawdopodobieństwo, że taki użytkownik po wyszukaniu, np. w treści blogowej, interesującej go informacji opuściłby stronę, nie przechodząc na inne powiązane artykuły oraz nie sprawdzając podlinkowanych produktów. Z jednej strony taka interakcja wpłynęłaby na zbudowanie świadomości istnienia marki, z drugiej jednak obniżyłaby średni czas trwania sesji na stronie. W większości przypadków nie jest to więc efekt, jaki chciałoby się osiągnąć poprzez dystrybucję artykułów. Nie oznacza to utraty potencjalnego klienta, a jedynie sesji, która mogłaby zakończyć się konwersją.
Wbrew pozorom szybkie odpowiedzi generowane przez LLM–y oraz AIO nie wykluczają zadania, jakim jest budowanie świadomości marki. Niektóre duże modele językowe oraz podsumowania Google przy prezentowanych informacjach podają źródło, z którego robot zaciągnął daną informację. Dzięki temu potencjalny klient nie tylko dowiaduje się o istnieniu marki, ale również może przejść na podlinkowaną stronę w celu poszerzenia dostarczonych informacji.
Jak tworzyć treści, które AI będzie cytowało?
W nowym ekosystemie internetu treści powinny być tworzone tak, aby sztuczna inteligencja jak najchętniej wybierała je do cytowania w swoich wynikach. Same wytyczne co do tworzenia dobrego contentu nie uległy zbyt dużej zmianie, doszło jednak kilka zasad, na które warto zwrócić uwagę.
Odpowiedź na początku akapitu
Sztuczna inteligencja podczas „czytania” treści rzadko kiedy zagłębia się w cały akapit. Z tego względu warto zadbać, aby odpowiedź na zadane w nagłówku pytanie znajdowała się już na początku. Taki zabieg zwiększa prawdopodobieństwo, że model po prostu zapozna się z informacją.
Odpowiednia struktura
Ściany tekstu są dla robotów (jak i użytkowników) nieprzejrzyste i trudne do „przeczytania”. Treść powinna być podzielona na czytelne akapity, tabele oraz wypunktowania. Dodatkowo dobrym zabiegiem jest pogrubienie najważniejszych informacji.
Tak sformatowany tekst nie tylko będzie dobrze przygotowany pod roboty, ale stanie się również bardziej atrakcyjny dla ludzkiego oka. W dobie szybkich podsumowań oraz krótkich rolek większość osób negatywnie podchodzi do konieczności zapoznania się z bardzo długim, jednolitym tekstem.
Aktualność informacji
Roboty chętniej cytują aktualne informacje, w związku z czym warto postawić na regularny recykling treści blogowych (zaktualizowany tekst powinien mieć wyróżnioną datę aktualizacji).
Eksperckie komentarze i insighty
W dobie sztucznej inteligencji bardzo dużo treści opiera się na tych samych informacjach. Dobrym sposobem, aby „wybić się” ponad konkurencję, jest dodanie w treści własnych opinii, historii lub komentarzy. Są to elementy, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie „sama wymyślić”, a konkurencja nie użyje na swojej stronie. Podczas dodawania eksperckich komentarzy warto pamiętać o podaniu imienia i nazwiska autora, co podnosi autorytet treści.
Strategiczne podejście w cenie
AI nie zabiło content marketingu i go nie zabije. Zmieniły się jednak zasady gry, dlatego również nasza strategia musi przejść gruntowną ewolucję. Największym błędem jest dziś walka z AI i nowymi przyzwyczajeniami użytkowników. Ludzie pokochali asystentów AI i szybkie odpowiedzi, które dzięki nim dostają. Zamiast z tym walczyć, musimy przeanalizować i zrozumieć, jak użytkownicy poruszają się dziś na ścieżce zakupowej:
- jak promptują modele językowe na kolejnych etapach lejka,
- o co pytają,
- czego szukają,
- o jakie kryteria produktu/rozwiązania pytają wyszukiwarkę i modele językowe,
- jakich odpowiedzi potrzebują.
A następnie pod te nowe ścieżki, czyli tzw. wyszukiwanie konwersacyjne, projektować treści.
Kasia słusznie zauważa, że AI odfiltrowuje nam część ruchu, który prawdopodobnie i tak nie spędziłby na stronie dużo czasu. Do serwisu częściej trafiają więc użytkownicy, którzy szukają czegoś więcej niż szybkiej odpowiedzi.
Unikalność treści – najważniejsza zmiana w 2026 roku
I tu dochodzimy do jednej z najważniejszych zmian w strategii contentowej na 2026 rok: znacznie większego znaczenia unikalności. Dziś generyczny, poprawny tekst na niemal każdy temat może wygenerować z pomocą AI każdy i to w kilka sekund. Dlatego coraz większą wartość mają własne opinie, doświadczenia, historie i eksperckie insighty, o których wspomina Kasia.
Czym jest information gain (przyrost informacji)?
Musimy jednak pójść o krok dalej. Content powinien wnosić tzw. przyrost informacji – information gain.
AI nie ma naszych doświadczeń. Nie przepracowało z klientem trudnego projektu. Nie przeprowadziło naszego testu. Nie popełniło konkretnego błędu, z którego później wyciągnęliśmy wnioski. Nie ma też wiedzy, którą zdobyliśmy podczas pracy z dziesiątkami klientów czy setkami kampanii. I właśnie to możemy wykorzystać.
Jeśli chcemy, żeby modele językowe cytowały nasze treści, a użytkownicy ufali naszej marce, powinniśmy dawać im coś, czego nie znajdą w dziesiątkach podobnych artykułów:
- autorskie case studies,
- wyniki własnych testów,
- zrzuty ekranu z narzędzi, które obrazują konkretne przykłady,
- nieoczywiste porady wynikające z praktyki,
- własne modele działania,
- szablony,
- gotowe rozwiązania w stylu: „oto dokładny prompt, którego używam do…”.
To wiedza wynikająca z realnego doświadczenia i konkretnego kontekstu.
Jak budować autorytet i zaufanie do marki?
Dzięki temu nie tylko zwiększamy unikalność treści z perspektywy algorytmów i modeli językowych. Przede wszystkim budujemy pozycję eksperta w oczach człowieka, który po otrzymaniu szybkiego podsumowania od AI może przyjść do nas po coś więcej: doświadczenie, interpretację, opinię i rozwiązanie konkretnego problemu.
A za doświadczeniem idzie coś, na co pracuje się znacznie dłużej – zaufanie do marki.
Modele językowe świetnie radzą sobie z dostarczaniem szybkich odpowiedzi i porządkowaniem informacji. Trudniej jednak zastąpić im perspektywę człowieka lub marki, która pokazuje: „zrobiliśmy to”, „sprawdziliśmy”, „popełniliśmy taki błąd”, „wyciągnęliśmy z niego taki wniosek”. Kiedy pokazujemy autorskie case study, dzielimy się wnioskami z własnych błędów czy udostępniamy swój warsztat, osiągamy dwa ważne cele strategiczne.
Po pierwsze, budujemy pozytywne skojarzenia z marką. Przestajemy być kolejną firmą, która po prostu „produkuje content”, a zaczynamy być źródłem wiedzy, własnego punktu widzenia i praktycznych doświadczeń.
Po drugie, budujemy zaufanie. W zalewie podobnych, łatwych do wygenerowania treści własna perspektywa, transparentność i odpowiedzialność za to, co publikujemy, zyskują na znaczeniu.
Hiperpersonalizacja – wąski, ale głęboki content
Zejście na poziom własnych doświadczeń i konkretnych case studies ma jeszcze jedną ważną konsekwencję: naturalnie prowadzi nas w stronę hiperpersonalizacji treści.
W poprzedniej epoce SEO często tworzyliśmy treści możliwie szerokie, żeby odpowiadać na popularne zapytania i docierać do dużej grupy odbiorców. Powstawały więc np. uniwersalne „rankingi najlepszych produktów”. Dziś wiele takich generycznych pytań użytkownik może zadać bezpośrednio modelowi językowemu.
Jednocześnie zmienił się sposób, w jaki rozmawiamy z AI. Pytania stają się bardziej złożone, precyzyjne i wielowątkowe. Użytkownik nie musi już pytać tylko o „najlepszą kredkę do oczu”. Może zapytać o „kredkę dla wrażliwych, zielonych oczu, która będzie podbijała ich kolor i przetrwa całonocne wesele”. I właśnie tutaj pojawia się ogromna przestrzeń dla contentu.
Kiedy opisujemy prawdziwy przypadek, pokazujemy, jak rozwiązaliśmy nietypowy problem konkretnego klienta albo jak produkt zachował się w określonych warunkach, naturalnie schodzimy dużo głębiej w szczegóły. A właśnie takich szczegółowych, eksperckich informacji potrzebują modele językowe, aby móc odpowiedzieć na bardzo konkretne pytania użytkowników.
Dlatego wąski, ale naprawdę głęboki content może paradoksalnie pozwolić nam docierać do odbiorców znacznie precyzyjniej niż kolejny szeroki artykuł przygotowany „dla wszystkich”.
Content, który pozwala zostać zapamiętanym
W 2026 roku content marketing nie służy już tylko do tego, żeby dać się znaleźć w wyszukiwarce. Służy również do tego, żeby zostać zapamiętanym. AI może dostarczyć użytkownikowi fakty, zebrać informacje i szybko odpowiedzieć na pytanie. Ale kiedy przychodzi moment podjęcia decyzji, znaczenie ma również to, komu użytkownik ufa, czyją wiedzę uważa za wiarygodną i do kogo chce wrócić. I właśnie tutaj nadal wygrywają doświadczenie, własna perspektywa i autorytet marki.
Podsumowanie
Wideo nie „zabiło” radia, zmienił się tylko sposób, w jaki z niego korzystamy. Podobnie jest z AI – nie stanowi ono zagrożenia dla content marketingu, a jest nowym sposobem dystrybucji treści, dzięki któremu możemy dotrzeć do potencjalnych klientów. Czy content marketing w 2026 r. w dalszym ciągu ma sens? Tak, po prostu na lekko zmienionych warunkach.
Komentarze