5 agentów AI, których reklamodawcy będą używać w 2026 roku

Reklama cyfrowa weszła w fazę, w której szybkość, skala i złożoność kampanii przewyższają to, co zespoły mogą realistycznie zarządzać samodzielnie. Kilka lat temu reklamodawca mógł łatwo uruchomić kilka kampanii na jednej lub dwóch platformach, sprawdzać wyniki co tydzień i dokonywać ręcznych korekt. Ale dziś nawet pojedyncza kampania może obejmować dziesiątki kanałów, tysiące lokalizacji i odbiorców, których zachowania zmieniają się co tydzień lub nawet codziennie. 

W rezultacie zespoły AdOps muszą optymalizować kampanie w czasie rzeczywistym, szybciej wykazywać zwrot z inwestycji i reagować niemal natychmiast na zmiany wydajności – a wszystko to przy ograniczonych budżetach i wyższych oczekiwaniach klientów. Margines na opóźnienia zniknął, a obciążenie operacyjne wciąż rośnie.

Wiele marek i agencji zwraca się ku agentowej sztucznej inteligencji, aby nadążyć. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi AI, które pomagają w tworzeniu treści lub prezentowaniu insightów czy rekomendacji, agenci AI mogą pójść o krok dalej, autonomicznie wykonując zadania takie jak dostosowywanie stawek, realokacja budżetów, testowanie grup odbiorców i odświeżanie kreacji w ramach określonych wytycznych. To, co się zmienia, to sposób, w jaki te systemy są wdrażane na dużą skalę. Jeśli 2025 był rokiem, w którym firmy zaczęły poważnie eksperymentować z agentową AI, 2026 będzie rokiem, w którym stanie się ona prawdziwie operacyjna.

Zamiast polegać na różnych narzędziach AI w organizacji, które niekoniecznie ze sobą współdziałają, reklamodawcy będą coraz częściej musieli wdrażać wyspecjalizowanych agentów AI, zarządzanych przez system ewidencji, którzy mogą obsługiwać konkretne przepływy pracy w całym cyklu życia reklamy.

Oto pięć typów agentów AI, których reklamodawcy mogą spodziewać się w 2026 roku.

• Agenci inteligentnego licytowania

Jednym z najczęstszych agentów AI, których reklamodawcy wdrożą w tym roku, jest agent inteligentnego licytowania. Agent ten został zaprojektowany, aby wykraczać poza samo dostosowywanie stawek i kierować się w stronę wyboru właściwej strategii licytowania we właściwym momencie na podstawie warunków czasu rzeczywistego. 

Większość reklamodawców obecnie pracuje przy użyciu pojedynczego podejścia do licytowania, czy to maksymalizacji konwersji, targetowania określonego kosztu pozyskania (CPA), czy optymalizacji zwrotu z wydatków reklamowych (ROAS), i trzyma się go przez długi czas. Problem polega na tym, że rynki nie pozostają statyczne. Zachowania konsumentów się zmieniają, stopy procentowe wahają się, a wydajność kanałów może się szybko zmieniać, więc strategia, która sprawdza się jednego dnia, może nie przynosić rezultatów następnego. 

Agenci inteligentnego licytowania rozwiążą tę lukę, stale oceniając sygnały wydajności w kampaniach, aby wykrywać wczesne oznaki, że wyniki odbiegają od kursu. Zamiast oznaczać problem do późniejszego przeglądu przez stratega, ci agenci mogą przełączać się z targetowania konkretnego CPA na maksymalizację konwersji, gdy koszty nagle wzrosną, zwiększać agresywność stawek dla produktów o wysokiej marży w okresach szczytowego popytu lub wycofywać wydatki w segmentach, gdzie przyrostowe zwroty się spłaszczyły. 

Te korekty mogą wydawać się małe, gdy patrzy się na nie indywidualnie. Ale gdy są wykonywane automatycznie, każdego dnia i w wielu kampaniach, kumulują się w bardziej znaczące zyski, które napędzają większą efektywność, szybsze czasy reakcji i bardziej spójną wydajność przychodów bez zwiększania obciążenia operacyjnego.  

• Agenci targetowania i doboru odbiorców

Zespoły AdOps zazwyczaj definiują odbiorców przy uruchomieniu i ponownie ich rozpatrują dopiero po tym, jak wydajność zaczyna spadać, co może skutkować wyczerpywaniem budżetów. Ale w tym roku zobaczymy wzrost wykorzystania agentów targetowania AI, którzy będą w stanie aktywnie zarządzać doborem odbiorców przez cały okres trwania kampanii, stale testując odbiorców, rotując segmenty i utrzymując bieżącą historię wydajności – a wszystko to bez konieczności stałego nadzoru człowieka. 

Z operacyjnego punktu widzenia fundamentalnie zmienia to codzienne przepływy pracy dla zespołów AdOps. Zamiast ręcznie monitorować wydajność odbiorców i dokonywać okresowych korekt, agenci AI pomogą im:

• Automatycznie zastępować słabo działające segmenty odbiorców lepiej działającymi alternatywami
• Przełączać się między targetowaniem behawioralnym, kontekstowym i opartym na zainteresowaniach w miarę zmiany sygnałów wydajności
• Śledzić wpływ każdej korekty i wykorzystywać te insighty do dopracowania przyszłych decyzji targetowania

Jedną z największych zalet tych agentów jest spójność. Nie zapominają testować, nie opóźniają optymalizacji i mogą wykrywać subtelne wzorce wydajności, które ludzie mogą przeoczyć. Rezultatem jest mniej zmarnowanych wyświetleń, szybsza stabilizacja po zmianach w kampanii i lepsze wyniki – bez zwiększania obciążenia operacyjnego lub rozmiaru zespołu.

• Agenci zarządzania budżetem i realokacji

Agenci AI będą również odgrywać znacznie bardziej aktywną rolę w zarządzaniu budżetem, działając przy wielu ograniczeniach jednocześnie, przy jednoczesnej ciągłej optymalizacji pod kątem wydajności. 

Zespoły AdOps obecnie zarządzają budżetami poprzez połączenie okresowych przeglądów, statycznych alokacji i reaktywnych kontroli tempa – często żonglując konkurencyjnymi wymaganiami w kampaniach, kanałach i modelach budżetowych. Agenci zarządzania budżetem będą w stanie autonomicznie radzić sobie z tą złożonością. Zamiast więc czekać na ręczną interwencję, te systemy będą monitorować wydajność w czasie rzeczywistym i dynamicznie realokować wydatki na najlepiej działające kampanie, kanały lub produkty w miarę pojawiania się możliwości. 

Ale ta autonomia nie oznacza utraty kontroli. Zespoły AdOps nadal będą mogły definiować wytyczne, takie jak zasady zgodności, limity finansowe i wymagania specyficzne dla klienta, aby zapewnić, że agenci AI wykonują swoje zadania bez narażania strategicznych lub klienckich celów. 

• Agenci kreatywnego storytellingu i copywritingu

Zobaczymy również zwiększone wykorzystanie agentów kreatywnego storytellingu i copywritingu. Zamiast po prostu pisać reklamy, ci agenci będą działać jako zawsze aktywni kreatywni partnerzy – pomagając strategom reklamowym łączyć zachowania odbiorców, dane o wydajności i głos marki, aby dostarczyć spójne, adaptacyjne doświadczenie storytellingowe w różnych kanałach.

Na przykład strateg reklamowy pracujący nad kontem motoryzacyjnym mógłby użyć agenta copywritingu, aby zidentyfikować, że komunikaty o bezpieczeństwie i niezawodności napędzają silniejsze zaangażowanie wśród nabywców zorientowanych na rodzinę, podczas gdy wydajność i design rezonują bardziej z kupującymi na rynku, którzy badają konkretne modele. Na podstawie tych insightów agent mógłby automatycznie dostosowywać nagłówki, wezwania do działania i wspierający tekst według segmentu odbiorców i kanału. 

Dla zespołów AdOps oznacza to szybszą iterację kreacji, mniej ręcznych odświeżeń i storytelling, który ewoluuje wraz z wydajnością kampanii – nie dni lub tygodnie za nią.

• Agenci automatycznego raportowania

Raportowanie często wydaje się wymagać całego zespołu do pobierania danych, analizowania trendów, składania prezentacji i dostosowywania insightów dla każdego klienta. W tym roku zobaczymy, jak zautomatyzowani agenci raportowania eliminują znaczną część tego obciążenia, autonomicznie generując, analizując i dystrybuując raporty wydajności specyficzne dla konta w całym portfolio reklamodawcy. Ci agenci będą kompilować dane z wielu kanałów, przetwarzać duże zbiory danych, aby ujawnić trendy i dostarczać jasne, wykonalne wnioski dostosowane do celów każdego klienta.

Raportowanie przesunie się również ze statycznych podsumowań do wywiadowczości wydajności w czasie rzeczywistym. Agenci AI będą stale monitorować zmiany w kampanii – takie jak korekty licytacji, realokacje budżetu lub aktualizacje kreacji – oceniać ich wpływ i rekomendować kolejne kroki na podstawie wyników.

Usuwając ręczne, czasochłonne przepływy pracy raportowania, ci agenci zwracają zespołom AdOps godziny każdego tygodnia – czas, który może być ponownie zainwestowany w optymalizację, planowanie strategiczne i silniejsze relacje z klientami.

W miarę rozwoju tych przepływów pracy pojawią się również ogólni agenci orkiestracji, którzy łączą wszystkich pojedynczych agentów zidentyfikowanych powyżej. Zamiast zastępować agentów specyficznych dla przepływu pracy, agenci orkiestracji będą znajdować się nad nimi, zarządzając priorytetami, rozwiązując konflikty między optymalizacjami i upewniając się, że działania są zgodne z szerszymi celami biznesowymi. Ta warstwa stanie się coraz ważniejsza, gdy reklamodawcy przejdą od pojedynczych przypadków użycia AI do w pełni sterowanych przez agentów przepływów pracy.

Najskuteczniejsi reklamodawcy w 2026 roku nie będą tymi, którzy używają więcej AI, ale raczej tymi, którzy używają jej bardziej celowo – łącząc korzyści z AI z przewidywalnością i kontrolą automatyzacji. Poprzez wdrażanie wyspecjalizowanych, celowo zbudowanych agentów w zakresie licytacji, targetowania, budżetowania, kreacji i raportowania, zespoły AdOps mogą przejść od reaktywnego wykonywania kampanii do proaktywnego zarządzania wydajnością. A rezultatem będą bardziej skalowalne, odporne operacje reklamowe.