Czym jest automatyzacja marketingu i dlaczego musisz ją wdrożyć?

Czym jest automatyzacja marketingu i dlaczego musisz ją wdrożyć?

Automatyzacja marketingu to technologia wykorzystująca oprogramowanie do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak wysyłka e-maili, zarządzanie mediami społecznościowymi czy pielęgnacja leadów. Jej celem jest zwiększenie efektywności działań, poprawa personalizacji komunikacji na dużą skalę i generowanie wyższej jakości leadów sprzedażowych bez ciągłej, ręcznej pracy.

Brak wdrożenia automatyzacji to świadoma rezygnacja z zysku. Ostatnie raporty branżowe pokazują, że 75% firm korzystających z tych systemów odnotowuje zwrot z inwestycji w ciągu zaledwie 12 miesięcy. Systemy te pozwalają na precyzyjną segmentację odbiorców i dostarczanie im komunikatów, na które faktycznie reagują. Zamiast tracić czas na ręczne zadania, zespół może skupić się na strategii, co w Emerald Media uznajemy za podstawę skutecznych, kompleksowych strategii marketingowych.

Klasyczny przykład to scenariusz porzuconego koszyka w e-commerce. Klient dodaje produkt, ale nie kończy zakupu. System automatyzacji marketingu po godzinie wysyła mu e-mail z przypomnieniem. Brak reakcji? Po 24 godzinach wysyła kolejny, tym razem z małym rabatem. Taki prosty proces potrafi zwiększyć konwersję nawet o 10-15%.

Autor: Filip Kłodawski. Publikacja: 23 kwietnia obecnie. Wyświetlenia od publikacji: 1.6 tys.

Jak sztuczna inteligencja zmienia zasady gry w automatyzacji

Sztuczna inteligencja fundamentalnie zmienia automatyzację marketingu, przechodząc od prostych reguł do predykcyjnego działania. AI umożliwia integrację danych z systemów CRM bezpośrednio z silnikami reklamowymi, generuje dynamiczne kreacje personalizowane w czasie rzeczywistym i steruje całymi kampaniami w oparciu o zaawansowane modele predykcyjne, takie jak look-alike.

To nie jest już automatyzacja oparta na sekwencji „jeśli X, to Y”. To system, który uczy się i adaptuje. Sztuczna inteligencja analizuje tysiące punktów danych o użytkowniku, aby podjąć decyzję o najlepszej kreacji, kanale i czasie dotarcia. Przykładowo, kampanie reklamowe w Coconut Agency od 2026 roku są w pełni autonomiczne; AI decyduje o alokacji budżetu między platformami i generuje tysiące wariantów reklam w locie dzięki technologii dynamicznych kreacji 3.0. To przesunięcie od zarządzania zadaniami do zarządzania strategią, gdzie człowiek wyznacza cele, a AI optymalizuje drogę do ich osiągnięcia.

Integracja danych z CRM jako fundament personalizacji

Integracja danych z CRM jest fundamentem nowoczesnej personalizacji, ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia bezpośrednie połączenie informacji o kliencie z silnikami reklamowymi. Systemy AI analizują historię zakupów, wartość życiową klienta (LTV) i jego zachowania, aby w czasie rzeczywistym dostosować przekaz reklamowy na platformach takich jak Google Ads czy Meta Ads.

Bez tej integracji personalizacja jest powierzchowna i ogranicza się do danych z plików cookie. Dzięki połączeniu z CRM, system reklamowy wie, że użytkownik X jest klientem VIP, który ostatnio kupił buty do biegania. W efekcie, zamiast kolejnej reklamy butów, zobaczy on spersonalizowaną ofertę na odzież techniczną lub zaproszenie na maraton. To przesunięcie od segmentacji do prawdziwej komunikacji 1-do-1, co bezpośrednio wpływa na retencję i zwiększa LTV klienta o średnio 15-25% według danych z wdrożeń opartych na platformie Salesforce.

Dynamiczne kreacje 3.0: tysiące wariantów reklam w czasie rzeczywistym

Dynamiczne kreacje 3.0 to technologia, w której sztuczna inteligencja generuje tysiące wariantów reklam w czasie rzeczywistym, składając je z dostępnych zasobów. Zamiast tworzyć kilka statycznych banerów, marketer dostarcza systemowi AI komponenty: nagłówki, opisy, obrazy, przyciski CTA. AI samodzielnie testuje i optymalizuje ich kombinacje dla każdego użytkownika.

To ewolucja w stosunku do prostych reklam dynamicznych, które jedynie zaciągały produkty z feedu. Systemy 3.0 pozwalają na generowanie tysięcy wariantów reklam w locie, dopasowując je do kontekstu. Na przykład, algorytm może połączyć obraz produktu z nagłówkiem odnoszącym się do aktualnej pogody w lokalizacji użytkownika i przyciskiem CTA, który sprawdził się najlepiej dla jego segmentu demograficznego. Efekt? Reklama jest unikalna i maksymalnie relewantna, co podnosi CTR nawet o 200% w porównaniu do standardowych kreacji.

Kampanie sterowane przez AI i modele look-alike w praktyce

Kampanie sterowane przez AI to działania reklamowe, w których algorytmy w czasie rzeczywistym optymalizują targetowanie, budżet i kreacje w celu maksymalizacji wyników. Modele look-alike wspierają ten proces, identyfikując nowych odbiorców o cechach i zachowaniach identycznych z najlepszymi, konwertującymi klientami firmy.

Kampanie sterowane przez AI i modele look-alike w praktyce

Sztuczna inteligencja w kampaniach to już nie wsparcie, a rdzeń operacji. Algorytmy analizują tysiące sygnałów na sekundę – od historii zakupów, przez zachowanie na stronie, aż po dane demograficzne. Na tej podstawie systemy takie jak Google Performance Max czy Meta Advantage+ podejmują autonomiczne decyzje o alokacji budżetu. Zamiast ręcznie ustawiać grupy docelowe, dostarczasz systemowi dane wejściowe (listy klientów, dane z piksela), a on sam buduje profil idealnego odbiorcy.

Modele look-alike są tego naturalnym rozwinięciem. System bierze próbkę 1000 najlepszych klientów i szuka w całej populacji użytkowników platformy, na przykład na Facebooku, kolejnych 2 milionów osób o najwyższym stopniu podobieństwa. Skuteczność jest nieporównywalna. Zamiast strzelać na ślepo, trafiasz do ludzi, którzy statystycznie są niemal skazani na konwersję. To precyzja nieosiągalna dla człowieka.

W Coconut Agency już w 2026 roku wszystkie kampanie reklamowe będą w pełni sterowane przez autorskie algorytmy AI i zaawansowane modele look-alike. To nie jest odległa wizja. Wewnętrzne testy przeprowadzone w obecnie roku na kampaniach e-commerce wykazały wzrost współczynnika konwersji o 47% przy jednoczesnym obniżeniu kosztu pozyskania klienta (CAC) o 31% w porównaniu do kampanii optymalizowanych manualnie. Dane mówią same za siebie.

Narzędzia i platformy do automatyzacji: co wybrać?

Wybór narzędzi do automatyzacji marketingu sprowadza się do trzech głównych ścieżek: zintegrowanych platform all-in-one, współpracy z wyspecjalizowaną agencją lub wykorzystania dedykowanych narzędzi AI do konkretnych zadań. Każde rozwiązanie odpowiada na inne potrzeby biznesowe, od pełnej kontroli po wsparcie strategiczne i kreatywne.

Decyzja zależy od zasobów, celów i skali działania. Platformy all-in-one, takie jak MasterBase®, oferują zautomatyzowane rozwiązania marketingowe w jednym miejscu, co jest idealne dla firm chcących zarządzać wieloma kanałami z jednego pulpitu. Współpraca z agencją, na przykład Coconut Agency, to opcja dla tych, którzy potrzebują nie tylko technologii, ale i strategii; Coconut Agency wdraża rozwiązania AI łączące algorytmy z ludzką kreatywnością. Z kolei specjalistyczne narzędzia, jak Veo od Google, służą do precyzyjnych zadań, np. tworzenia wideo na TikTok i Instagram, i uzupełniają istniejący stos technologiczny.

Platformy all-in-one na przykładzie MasterBase®

Platformy all-in-one to zintegrowane systemy, które centralizują działania marketingowe w jednym miejscu. MasterBase® jest platformą oferującą zautomatyzowane rozwiązania marketingowe, od e-mail marketingu po komunikację SMS i powiadomienia push. Eliminuje to potrzebę żonglowania wieloma narzędziami i synchronizowania danych między nimi.

Główną zaletą takiego podejścia jest spójność danych. Wszystkie interakcje klienta są rejestrowane w jednym systemie, co pozwala na tworzenie zaawansowanych scenariuszy. Przykładowo, sklep internetowy może ustawić regułę, w której klient po porzuceniu koszyka otrzymuje e-mail po 2 godzinach. Jeśli go nie otworzy, system MasterBase® po 24 godzinach automatycznie wyśle mu wiadomość SMS z kodem rabatowym. Cały proces jest w pełni zautomatyzowany i oparty na jednym profilu klienta.

Współpraca z agencjami jak Coconut Agency

Współpraca z agencją to model, w którym firma zyskuje nie tylko dostęp do technologii, ale przede wszystkim do wiedzy i doświadczenia ekspertów. Coconut Agency wdraża rozwiązania AI łączące algorytmy z ludzką kreatywnością, co jest odpowiedzią na potrzebę tworzenia kampanii, które są zarówno efektywne, jak i autentyczne.

Taki model hybrydowy sprawdza się w złożonych projektach. Algorytmy AI analizują ogromne zbiory danych, segmentują odbiorców i personalizują komunikację na masową skalę. Jednocześnie zespół strategów i copywriterów z Coconut Agency dba o to, by przekaz był angażujący i dopasowany do kontekstu marki. Przykładem jest kampania B2B, gdzie AI identyfikuje potencjalnych klientów na podstawie ich aktywności online, a następnie zespół agencji tworzy dla nich spersonalizowane sekwencje e-maili, które trafiają w ich konkretne potrzeby biznesowe.

Specjalistyczne narzędzia AI: Veo od Google do tworzenia wideo

Specjalistyczne narzędzia AI koncentrują się na perfekcyjnym wykonaniu jednego, konkretnego zadania. Narzędzie Veo od Google jest używane do tworzenia wideo na TikTok i Instagram, automatyzując proces, który tradycyjnie wymagał dużych zasobów. Takie narzędzia nie zastępują platform marketingowych, ale stanowią ich potężne uzupełnienie.

Veo od Google pozwala generować wysokiej jakości materiały wideo na podstawie prostych poleceń tekstowych. Zamiast planować sesję nagraniową, marketer może wpisać prompt, np. „kinowe ujęcie drona przelatującego nad nowym modelem samochodu na górskiej drodze o wschodzie słońca”. Narzędzie w ciągu kilku minut tworzy klip gotowy do publikacji w mediach społecznościowych. To radykalnie skraca czas produkcji i umożliwia szybkie testowanie różnych koncepcji kreatywnych bez angażowania studia filmowego.

Techniczne fundamenty automatyzacji: rola plików cookie

Pliki cookie to małe pliki tekstowe, które stanowią techniczny kręgosłup automatyzacji marketingu. Zapisują one na urządzeniu użytkownika informacje o jego sesji i interakcjach, co pozwala systemom rozpoznawać go przy kolejnych wizytach. Bez nich personalizacja treści, śledzenie koszyków czy bezpieczne płatności byłyby niemożliwe do zrealizowania na dużą skalę.

Techniczne fundamenty automatyzacji: rola plików cookie

Każdy plik cookie pełni precyzyjnie określoną funkcję w ekosystemie strony internetowej, tworząc razem spójny system zbierania i wykorzystywania danych. Ich działanie jest niewidoczne dla użytkownika, ale absolutnie niezbędne dla marketerów. Oto jak działają najważniejsze z nich:

  • Plik cookie 'elementor’: Używany przez WordPress, zarządza dynamicznym wyświetlaniem treści budowanych w edytorze Elementor.
  • Plik cookie 'XSRF-TOKEN’: Stosowany przez platformę Wix do zabezpieczania formularzy i sesji użytkownika przed atakami typu Cross-Site Request Forgery.
  • Plik cookie 'woocommerce_items_in_cart’: Kluczowy dla e-commerce na WooCommerce, śledzi produkty dodane do koszyka podczas jednej sesji.
  • Pliki cookie '__stripe_mid’ i '__stripe_sid’: Wykorzystywane przez system płatności Stripe do identyfikacji sesji i prewencji oszustw finansowych.
  • Plik cookie 'cookieyes-consent’: Zapisuje wybory użytkownika dotyczące zgody na używanie innych plików cookie, co jest fundamentem legalnego marketingu.

Śledzenie i personalizacja: od WordPressa po WooCommerce

Śledzenie i personalizacja w automatyzacji opierają się na zdolności systemu do „pamiętania” akcji użytkownika. Pliki cookie takie jak 'elementor’ i 'woocommerce_items_in_cart’ są tego najlepszym przykładem. Umożliwiają one płynne działanie strony i zbierają dane, które stają się wyzwalaczami dla zautomatyzowanych kampanii, np. ratowania porzuconych koszyków.

Plik cookie ’elementor’, używany przez popularną wtyczkę do WordPressa, zapewnia, że zmiany wprowadzane na stronie są poprawnie renderowane dla użytkownika. Z kolei ’woocommerce_items_in_cart’ to podstawa funkcjonowania każdego sklepu na WooCommerce. Ten plik przechowuje tymczasowe informacje o zawartości koszyka, dzięki czemu produkty nie znikają, gdy użytkownik przechodzi między podstronami. Gdy sesja wygasa, a koszyk nie jest pusty, systemy do automatyzacji mogą wykorzystać tę informację do wysłania maila z przypomnieniem, zwiększając konwersję nawet o 10-15%.

Bezpieczeństwo i płatności w zautomatyzowanym lejku (Wix, Stripe)

Bezpieczeństwo i obsługa płatności to krytyczne elementy każdego zautomatyzowanego lejka sprzedażowego. Pliki cookie odgrywają tu rolę strażników, weryfikując tożsamość sesji i chroniąc dane transakcyjne. Plik 'XSRF-TOKEN’ na platformie Wix oraz pliki '__stripe_mid’ i '__stripe_sid’ w systemie Stripe są fundamentem bezpiecznych operacji online.

Plik ’XSRF-TOKEN’ chroni przed atakami Cross-Site Request Forgery, uniemożliwiając złośliwym stronom wykonywanie nieautoryzowanych akcji w imieniu zalogowanego użytkownika. Z kolei pliki Stripe, ’__stripe_mid’ i ’__stripe_sid’, są częścią zaawansowanego systemu prewencji oszustw. Identyfikują one unikalną sesję przeglądarki, co pomaga Stripe ocenić ryzyko transakcji i zablokować podejrzane próby płatności. Bez tych mechanizmów automatyzacja procesów zakupowych byłaby narażona na poważne nadużycia.

Zarządzanie zgodami: jak plik 'cookieyes-consent’ wpływa na dane

Plik cookie 'cookieyes-consent’ jest mechanizmem zapisu, który przechowuje preferencje użytkownika dotyczące zgody na pliki cookie. Jego głównym zadaniem jest zapamiętanie, na które kategorie ciasteczek (np. analityczne, marketingowe) użytkownik się zgodził, a które odrzucił. To bezpośrednio decyduje, jakie dane o zachowaniu użytkownika mogą być legalnie zbierane i przetwarzane.

W praktyce, zawartość tego pliku cookie działa jak przełącznik dla innych skryptów na stronie. Jeśli użytkownik odrzuci zgodę na pliki cookie analityczne, wartość w 'cookieyes-consent’ to odnotuje, a skrypty Google Analytics czy Hotjar nie zostaną uruchomione. W efekcie, wizyta tego użytkownika nie pojawi się w raportach analitycznych, co zniekształca dane o ruchu i konwersji.

Wpływ na automatyzację marketingu jest fundamentalny. Załóżmy, że reguła automatyzacji ma wysłać e-mail do użytkownika, który porzucił koszyk. System do tego potrzebuje danych z plików cookie śledzących. Jeżeli użytkownik nie wyraził zgody na marketingowe pliki cookie, 'cookieyes-consent’ zablokuje ich działanie. W rezultacie:

  • System automatyzacji nie otrzyma sygnału o porzuconym koszyku.
  • Użytkownik nie zostanie dodany do listy remarketingowej.
  • Personalizacja treści na stronie dla tego użytkownika będzie niemożliwa.

Brak zgody zapisany w tym jednym pliku cookie skutecznie wyłącza całe segmenty strategii marketingowej dla danego użytkownika, co wymusza na firmach poszukiwanie alternatywnych metod zbierania danych, opartych na jawnej zgodzie i danych first-party.

Budowa strategii marketing automation krok po kroku

Budowa strategii marketing automation to ustrukturyzowany proces, który zaczyna się od zdefiniowania celów biznesowych, a kończy na wdrożeniu i optymalizacji zautomatyzowanych kampanii. Jego fundamentem jest głębokie zrozumienie podróży klienta i segmentacja oparta na twardych danych, a nie intuicji. To nie jest jednorazowy zakup oprogramowania, ale ciągły cykl planowania, testowania i mierzenia efektów.

Solidna strategia marketing automation opiera się na kilku filarach: precyzyjnych celach (KPIs), zmapowanej ścieżce klienta, inteligentnej segmentacji bazy kontaktów oraz doborze odpowiednich kanałów komunikacji. Dopiero na tej podstawie projektuje się konkretne scenariusze i przepływy pracy (workflows). Wykorzystanie sztucznej inteligencji w marketingu pozwala na bezproblemową integrację danych z systemów CRM z silnikami reklamowymi, co automatyzuje tworzenie precyzyjnych grup odbiorców. Firmy takie jak Emerald Media oferują kompleksowe strategie marketingowe, które obejmują cały ten proces. Z kolei agencje, na przykład Coconut Agency, wdrażają zaawansowane rozwiązania AI, łączące skuteczność algorytmów z niezbędną ludzką kreatywnością w tworzeniu komunikatów.

Definiowanie celów i mapowanie podróży klienta

Definiowanie celów w marketing automation polega na ustaleniu konkretnych, mierzalnych wskaźników (KPI), takich jak docelowa liczba leadów kwalifikowanych przez marketing (MQL) lub pożądany wskaźnik konwersji. Mapowanie podróży klienta to wizualizacja wszystkich punktów styku klienta z marką, od pierwszego kontaktu aż po obsługę posprzedażową, w celu identyfikacji kluczowych momentów dla automatyzacji.

Zamiast ogólnego celu „zwiększyć sprzedaż”, precyzyjny cel brzmi: „zwiększyć liczbę MQL o 25% w III kwartale poprzez zautomatyzowany nurturing leadów z webinarów”. Mapowanie podróży klienta ujawnia, w których momentach automatyzacja przyniesie największe korzyści. Analizując etapy świadomości, rozważania, decyzji i lojalności, identyfikujesz miejsca, gdzie klienci rezygnują lub potrzebują dodatkowych informacji. To właśnie tam zautomatyzowany e-mail czy personalizowana reklama mogą przechylić szalę na Twoją korzyść.

Segmentacja oparta na danych z CRM i zachowaniach

Segmentacja to proces dzielenia bazy kontaktów na mniejsze, precyzyjnie zdefiniowane grupy w oparciu o dane demograficzne z CRM oraz dane behawioralne, czyli zachowania użytkowników na stronie czy w aplikacji. Celem jest dostarczanie spersonalizowanych komunikatów, które trafiają w konkretne potrzeby i zainteresowania odbiorcy, zamiast masowej, jednakowej wysyłki.

Dane z CRM, takie jak stanowisko, branża czy historia zakupów, pozwalają na podstawową kategoryzację. Prawdziwa moc tkwi jednak w połączeniu ich z danymi behawioralnymi: które strony użytkownik odwiedził, jakie materiały pobrał, czy otworzył ostatni newsletter. Sztuczna inteligencja w marketingu dodatkowo wzmacnia ten proces. AI umożliwia integrację danych z CRM z silnikami reklamowymi, co pozwala na automatyczne tworzenie grup odbiorców typu lookalike na platformach takich jak Google Ads czy Facebook Ads. Dzięki temu docierasz do nowych klientów, którzy są statystycznie podobni do Twoich najlepszych, już istniejących.

Wybór kanałów i projektowanie zautomatyzowanych kampanii

Wybór kanałów polega na dopasowaniu medium komunikacji (e-mail, SMS, reklamy w social media) do specyfiki danego segmentu odbiorców. Projektowanie zautomatyzowanych kampanii, czyli tzw. workflows, to tworzenie logicznych sekwencji działań, które są automatycznie uruchamiane przez określone zachowanie użytkownika, np. zapis na newsletter czy porzucenie koszyka.

Nie każdy kanał pasuje do każdego komunikatu. E-mail świetnie sprawdza się w lead nurturingu B2B, podczas gdy powiadomienia push i SMS mogą być skuteczniejsze w kampaniach e-commerce. Po wyborze kanałów projektujesz scenariusze. Przykładem jest sekwencja powitalna: po zapisie użytkownik otrzymuje serię 3-4 e-maili w ciągu tygodnia, które przedstawiają markę i jej kluczowe wartości. Agencje takie jak Emerald Media oferują kompleksowe strategie marketingowe, pomagając w doborze kanałów i projektowaniu skutecznych kampanii. Z kolei firmy takie jak Coconut Agency wdrażają zaawansowane rozwiązania AI, które łączą algorytmy z ludzką kreatywnością, optymalizując np. czas wysyłki wiadomości dla każdego użytkownika indywidualnie.

Praktyczne przykłady i przyszłość automatyzacji w 2026 roku

Przyszłość automatyzacji marketingu w 2026 roku to systemy AI, które samodzielnie zarządzają kampaniami i generują treści wideo oraz kreacje reklamowe w czasie rzeczywistym. Narzędzia takie jak Veo od Google tworzą wideo na TikTok, a dynamiczne kreacje 3.0 produkują tysiące wariantów reklam, optymalizując je w locie na podstawie danych o konwersji.

Koniec z ręcznym ustawianiem kampanii. W 2026 roku rola marketera przesuwa się z wykonawcy na stratega i nadzorcę systemów AI. W agencjach takich jak Coconut Agency już teraz wdraża się rozwiązania, gdzie algorytmy odpowiadają za egzekucję, a człowiek za kreatywny kierunek. Kampanie reklamowe są w pełni sterowane przez AI i zaawansowane modele look-alike, które analizują dane behawioralne, a nie tylko demograficzne. To oznacza, że systemy docierają do użytkowników o najwyższym potencjale konwersji z precyzją niedostępną dla manualnych metod. Równocześnie, generowanie treści przestaje być wąskim gardłem. Technologia dynamicznych kreacji 3.0 pozwala na tworzenie i testowanie setek, a nawet tysięcy wariantów reklam (różne nagłówki, obrazy, CTA) w ciągu kilku minut, a nie dni. System automatycznie skaluje te, które przynoszą najlepsze wyniki, i eliminuje te nieskuteczne.

Case study: kampanie AI w Coconut Agency

W Coconut Agency kampanie reklamowe w 2026 roku są w pełni sterowane przez autorskie rozwiązania AI, które łączą moc obliczeniową algorytmów z ludzką kreatywnością. Systemy te wykorzystują zaawansowane modele look-alike do precyzyjnego targetowania, co przekłada się na realny wzrost zwrotu z inwestycji w reklamę (ROAS) o średnio 25-40% w porównaniu do kampanii zarządzanych manualnie.

Proces wygląda następująco:

  • Analiza danych: AI przetwarza dane z Google Analytics, CRM i platform reklamowych, aby zidentyfikować wzorce zachowań najbardziej wartościowych klientów.
  • Budowa modeli look-alike: Na podstawie tych wzorców system tworzy grupy odbiorców o najwyższym prawdopodobieństwie konwersji. Modele te są aktualizowane co 24 godziny, co zapewnia stałą optymalizację.
  • Automatyczna egzekucja: Strateg marketingowy określa cele (np. CPA, ROAS) i budżet, a AI samodzielnie zarządza licytacją, alokacją budżetu między kanałami i testowaniem kreacji. Człowiek nadzoruje strategię, a maszyna dba o jej bezbłędne wykonanie na masową skalę.

Generowanie wideo i kreacji reklamowych w locie

Generowanie treści w 2026 roku opiera się na dwóch filarach: narzędziach AI do tworzenia wideo, takich jak Veo od Google, oraz systemach dynamicznych kreacji 3.0. Veo pozwala na produkcję krótkich filmów na TikTok i Instagram na podstawie prostych poleceń tekstowych, a dynamiczne kreacje generują tysiące wariantów reklam w czasie rzeczywistym.

To fundamentalna zmiana w procesie tworzenia contentu. Zamiast poświęcać dni na produkcję jednego spotu wideo, marketer wpisuje w Veo prompt, np. „Stwórz 15-sekundowy klip pokazujący osobę biegającą po lesie o wschodzie słońca w stylu kinowym”, i otrzymuje gotowy materiał w kilka minut. Z kolei technologia dynamicznych kreacji 3.0 idzie o krok dalej niż standardowe reklamy dynamiczne. System nie tylko zamienia zdjęcia produktów, ale samodzielnie generuje i testuje A/B setki różnych nagłówków, opisów i przycisków CTA dla konkretnych segmentów odbiorców. Jeśli AI zauważy, że grupa wiekowa 25-34 lepiej reaguje na hasło „Darmowa dostawa”, a grupa 35-44 na „20% rabatu”, automatycznie dostosuje kreacje, maksymalizując konwersję bez ingerencji człowieka.