Znajdź zawartość

Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy, instytucje i organizacje podejmują decyzje. Dzięki niej możliwe jest przetwarzanie ogromnych zbiorów informacji w czasie rzeczywistym, identyfikowanie wzorców, a nawet przewidywanie tego, co wydarzy się w przyszłości. AI w analizie danych to nie tylko narzędzie, ale także strategiczna przewaga konkurencyjna, która pozwala reagować szybciej, lepiej rozumieć klientów i skuteczniej planować działania. W tym artykule znajdziesz kompleksowe wyjaśnienie, jak działa analiza danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, jakie narzędzia warto poznać, jak krok po kroku wdrożyć je w swojej firmie oraz jakie realne przykłady pokazują skuteczność AI w różnych branżach. Czym jest analiza danych z wykorzystaniem AI? Analiza danych z AI to proces łączenia klasycznych metod statystycznych z algorytmami uczenia maszynowego. O ile tradycyjna analityka skupia się głównie na opisie przeszłości, o tyle sztuczna inteligencja pozwala na rozpoznawanie wzorców i prognozowanie przyszłości. W praktyce oznacza to, że systemy AI uczą się na podstawie historycznych danych, aby potem przewidywać np. jakie produkty będą się najlepiej sprzedawać, jakie zachowania przejawiają klienci czy jakie trendy pojawią się w branży. Kluczową przewagą AI jest zdolność do analizy gigantycznych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, co dla człowieka byłoby praktycznie niemożliwe. Chcesz wiedzieć czym jest i jak działa AI? Sprawdź poniższy artykuł: Dlaczego warto stosować AI w analizie danych? Największą wartością AI w analizie jest jej skuteczność. Algorytmy potrafią znaleźć zależności, które umykają tradycyjnym metodom. To przekłada się na lepszą dokładność prognoz, a co za tym idzie - bardziej świadome decyzje biznesowe. Firmy korzystające z takich rozwiązań zauważają nie tylko oszczędność czasu, ale także wzrost efektywności procesów. Dane analizowane są szybciej, co umożliwia błyskawiczne reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe. Ważne jest też to, że AI działa skalowalnie - niezależnie od tego, czy mamy do czynienia z danymi z kilku tysięcy klientów, czy z milionów interakcji. Narzędzia i technologie wspierające analizę danych Na rynku istnieje wiele platform, które pozwalają wdrożyć AI w analizie danych. Rozwiązania takie jak Google Cloud AI, IBM Watson czy Microsoft Azure Machine Learning dostarczają gotowych środowisk, w których można tworzyć i testować modele predykcyjne. Nieco inną ścieżką idą narzędzia wizualizacyjne, np. Tableau, które wzbogacono o elementy sztucznej inteligencji. Pozwalają one nie tylko przedstawić dane w przystępnej formie, ale również sugerować, jakie wnioski można z nich wyciągnąć. Wybór odpowiedniego narzędzia zależy zawsze od potrzeb biznesu - inaczej wygląda wdrożenie w e-commerce, a inaczej w medycynie czy logistyce. Praktyczne przykłady zastosowania AI w biznesie Najlepiej zrozumieć wartość AI poprzez przykłady. W handlu elektronicznym sztuczna inteligencja pomaga przewidywać, które produkty klienci dodadzą do koszyka i jakie rekomendacje mogą zwiększyć sprzedaż. W bankowości systemy AI potrafią błyskawicznie analizować setki tysięcy transakcji i wychwytywać te podejrzane, minimalizując ryzyko oszustw. Medycyna korzysta z AI w analizie obrazów diagnostycznych - algorytmy są w stanie wykryć wczesne oznaki chorób szybciej niż wielu specjalistów. Z kolei logistyka zyskuje dzięki lepszemu planowaniu tras i przewidywaniu opóźnień. Wspólnym mianownikiem tych zastosowań jest zdolność AI do uczenia się i dostosowywania do zmieniających się warunków. Tutaj z kolei znajdziesz przykłady tego jak wykorzystać AI w marketingu: Jak wdrożyć AI krok po kroku Wdrożenie AI wymaga strategii, a nie tylko zakupu oprogramowania. Na początku należy jasno określić cel - czy chodzi o poprawę sprzedaży, lepsze zarządzanie danymi czy usprawnienie obsługi klienta. Dopiero potem warto skupić się na gromadzeniu odpowiednich danych. Proces wdrażania można podzielić na trzy główne etapy: Przygotowanie - zebranie danych i wybór obszaru, w którym AI przyniesie największą wartość. Budowa i testowanie modelu - stworzenie rozwiązania i sprawdzenie jego skuteczności w praktyce. Integracja i skalowanie - włączenie AI do codziennych procesów biznesowych i stopniowe rozszerzanie jej zastosowania. Najlepsze efekty osiągają firmy, które zaczynają od małych projektów pilotażowych, a następnie rozwijają je na całą organizację. Najczęstsze wyzwania i bariery Mimo ogromnych możliwości, wdrożenie AI w analizie danych nie zawsze jest proste. Największym wyzwaniem okazują się dane - jeśli są niepełne lub niskiej jakości, algorytmy nie będą w stanie wygenerować wartościowych prognoz. Innym problemem są koszty. Budowa modelu od podstaw i zatrudnienie specjalistów to spora inwestycja. Dla wielu firm barierą jest też brak odpowiednich kompetencji wewnątrz organizacji oraz obawy pracowników związane z automatyzacją. Rozwiązaniem może być stopniowe wprowadzanie AI i edukacja zespołu, która pokazuje, że technologia nie zastępuje ludzi, ale ich wspiera. Przyszłość analizy danych z AI W najbliższych latach sztuczna inteligencja stanie się standardem w biznesie. Prognozowanie trendów w czasie rzeczywistym, coraz bardziej zaawansowane modele językowe czy analiza obrazów i dźwięku będą na porządku dziennym. Firmy, które już dziś zaczną wdrażać AI, zyskają przewagę i nauczą się efektywnie korzystać z danych. Te, które będą zwlekać, ryzykują pozostanie w tyle za konkurencją. Podsumowując.. Sztuczna inteligencja w analizie danych to narzędzie, które zmienia sposób podejmowania decyzji. Pozwala firmom lepiej rozumieć klientów, przewidywać zmiany rynkowe i działać szybciej niż konkurencja. Najważniejsze wnioski: AI nie tylko opisuje dane, ale także przewiduje przyszłe zjawiska. Jej wdrożenie wymaga dobrej jakości danych i przemyślanej strategii. Największe korzyści odnoszą firmy, które zaczynają od pilotaży i stopniowo rozszerzają zakres zastosowań. Jeśli chcesz rozwijać swój biznes w oparciu o dane, sztuczna inteligencja to technologia, którą musisz uwzględnić w swojej strategii.

Sztuczna inteligencja (AI) coraz mocniej wpływa na rozwój handlu internetowego. Sklepy online wykorzystują ją nie tylko do personalizacji oferty, ale także do obsługi klienta, optymalizacji cen czy analizy danych zakupowych. Dzięki AI e-commerce staje się bardziej precyzyjny, szybki i dopasowany do oczekiwań kupujących. W tym artykule poznasz konkretne przykłady narzędzi AI, które już teraz pomagają sklepom internetowym zwiększać sprzedaż i poprawiać doświadczenie użytkownika. Czym jest AI w e-commerce? AI w e-commerce to wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i analizy danych do automatyzacji procesów sprzedażowych. Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie zachowań klientów, przewiduje ich potrzeby i pomaga właścicielom sklepów podejmować lepsze decyzje. Przykłady zastosowań obejmują: rekomendacje produktów, chatboty obsługujące klientów 24/7, dynamiczne ustalanie cen czy analizę trendów zakupowych. Koniecznie sprawdź poniższy artykuł, jeśli chcesz dowiedzieć się szerzej o tym jak AI wpływa na pracę marketera. Personalizacja oferty i rekomendacje produktowe Jednym z najważniejszych zastosowań AI w e-commerce jest personalizacja. Klienci oczekują dziś, że sklep internetowy będzie rozumiał ich potrzeby i podsuwał trafne propozycje. Dzięki inteligentnym algorytmom można zwiększyć średnią wartość koszyka oraz budować lojalność klientów. Przykłady narzędzi: Dynamic Yield - platforma do personalizacji doświadczeń zakupowych, która analizuje zachowania użytkowników i proponuje produkty dopasowane do ich preferencji. Clerk.io - narzędzie rekomendacyjne dla e-commerce, które zwiększa sprzedaż poprzez inteligentne sugestie produktów w koszyku, newsletterze czy na stronie głównej. Dzięki takim rozwiązaniom sklepy mogą tworzyć unikalne doświadczenia zakupowe i konkurować nie tylko ceną, ale także dopasowaniem oferty do klienta. Obsługa klienta - chatboty i voiceboty Coraz więcej konsumentów oczekuje szybkiej odpowiedzi na pytania dotyczące zamówień czy dostępności produktów. Chatboty i voiceboty oparte na AI stają się standardem w e-commerce, odciążając zespoły obsługi klienta i działając 24/7. Przykłady narzędzi: LivePerson - zaawansowany system chatbotów oparty na AI, obsługujący klientów w czasie rzeczywistym w wielu kanałach. Tidio - popularne narzędzie dla mniejszych e-commerce, łączące czat na żywo z automatyzacją konwersacji dzięki sztucznej inteligencji. Chatboty mogą nie tylko odpowiadać na pytania, ale też prowadzić klienta przez proces zakupowy i finalizować transakcje. Analiza danych i predykcja trendów AI pozwala sklepom internetowym na podejmowanie lepszych decyzji opartych na danych. Algorytmy analizują ogromne zbiory informacji, przewidują trendy sprzedażowe i pomagają unikać błędów, takich jak braki magazynowe. Przykłady narzędzi: Google Cloud AI - zestaw narzędzi do analizy dużych zbiorów danych, które pozwalają przewidywać trendy sprzedażowe i optymalizować działania. Tableau/strong> (z integracją AI) - umożliwia wizualizację i prognozowanie danych sprzedażowych w czasie rzeczywistym. Dzięki takim narzędziom sklepy mogą np. wcześniej przygotować kampanię na produkt sezonowy i uniknąć sytuacji, w której klienci spotykają się z komunikatem "brak w magazynie". Optymalizacja marketingu i kampanii reklamowych AI nie tylko wspiera sprzedaż, ale także zrewolucjonizowało marketing internetowy. Algorytmy analizują efektywność kampanii, dobierają słowa kluczowe, targetują odbiorców i generują skuteczne treści reklamowe. Przykłady narzędzi: Albert AI - system, który samodzielnie optymalizuje kampanie marketingowe w kanałach takich jak Google Ads czy Facebook Ads. Phrasee - narzędzie do generowania i testowania treści reklamowych oraz newsletterów, które zwiększają wskaźniki otwarć i konwersji. Wykorzystując AI, można zaoszczędzić czas, obniżyć koszty i skuteczniej docierać do grup docelowych. Sprawdź poniższy tekst jeśli chcesz dowiedzieć się czegoś więcej o marketingu predykcyjnym i AI. Zarządzanie cenami i zapasami AI doskonale sprawdza się również w obszarze dynamicznego ustalania cen i zarządzania zapasami. Algorytmy analizują dane sprzedażowe, ceny konkurencji i sezonowość, aby proponować najbardziej opłacalne strategie. Przykłady narzędzi: Prisync - narzędzie do monitorowania cen konkurencji i automatycznej zmiany cen w sklepie. Blue Yonder - system wspierający zarządzanie zapasami, który przewiduje popyt i optymalizuje logistykę. Dzięki takim narzędziom sklepy mogą unikać strat finansowych i zapewniać stałą dostępność produktów. FAQ - najczęściej zadawane pytania Czy AI w e-commerce jest drogie? Nie zawsze. Narzędzia takie jak Tidio czy Copy.ai mają dostępne plany dla małych biznesów. Czy chatboty AI zastąpią pracowników? Nie, ale odciążą obsługę klienta, przejmując powtarzalne pytania. Jak szybko można wdrożyć AI w sklepie internetowym? Wiele narzędzi SaaS, np. Prisync czy Jasper AI, można uruchomić w ciągu kilku godzin. Narzędzia AI w E-commerce to przyszłość AI w e-commerce to nie przyszłość - to teraźniejszość. Narzędzia takie jak Dynamic Yield, Clerk.io, Tidio, Albert AI czy Prisync już teraz pomagają sklepom internetowym zwiększać sprzedaż i lepiej zarządzać procesami. Największe korzyści z ich wdrożenia to: wyższa konwersja dzięki personalizacji, szybsza i skuteczniejsza obsługa klienta, lepsze decyzje oparte na danych, optymalizacja budżetów marketingowych, mądre zarządzanie cenami i zapasami. Jeśli prowadzisz e-commerce, warto zacząć od jednego obszaru - np. personalizacji lub chatbotów - i stopniowo rozszerzać wykorzystanie AI, aby zbudować przewagę konkurencyjną.

Viral marketing od lat fascynuje marketerów i twórców treści. Jedno wideo, mem czy kampania potrafią w krótkim czasie dotrzeć do milionów odbiorców, generując ogromne zasięgi i korzyści wizerunkowe. Jednak stworzenie viralu nigdy nie było prostym zadaniem - trudno przewidzieć, które treści zostaną spontanicznie podchwycone i udostępnione przez użytkowników. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji pojawia się pytanie: czy da się zaplanować sukces wirusowy dzięki analizie danych i automatyzacji procesu kreatywnego? Czym właściwie jest viral i dlaczego trudno go przewidzieć? Viral to treść, która w naturalny sposób rozprzestrzenia się w internecie dzięki użytkownikom, a nie wyłącznie za sprawą płatnej promocji. Może to być krótki film, zabawna grafika, angażujący challenge czy nietypowa kampania reklamowa. Kluczowym elementem jest emocja - od rozbawienia, przez wzruszenie, aż po zaskoczenie. To właśnie ona sprawia, że odbiorcy spontanicznie dzielą się materiałem ze swoimi znajomymi. Problem w tym, że viralowość nie jest zjawiskiem powtarzalnym ani w pełni mierzalnym. To, co działa w jednej grupie społecznej czy w danym momencie, może nie przynieść żadnych rezultatów w innym kontekście. Sukces często opiera się na odpowiednim czasie publikacji, właściwej platformie i "iskrze" emocjonalnej, której nie sposób zaplanować w stu procentach. Warto też pamiętać, że viral często żyje krótko - może osiągnąć szczyt popularności w ciągu kilku dni, a potem zniknąć z sieci, ustępując miejsca kolejnym trendom. Dlatego dla marek liczy się nie tylko sam moment "wybuchu" popularności, ale również to, jak skutecznie potrafią wykorzystać chwilowe zainteresowanie, aby przełożyć je na długofalowe efekty marketingowe. Jak sztuczna inteligencja wspiera analizę trendów i odbiorców? Sztuczna inteligencja oferuje marketerom nowe możliwości analizy i prognozowania zachowań użytkowników. Algorytmy machine learning potrafią przetwarzać ogromne ilości danych z mediów społecznościowych, identyfikując wschodzące trendy, hashtagi czy tematy, które w krótkim czasie zyskują na popularności. Dzięki temu marki mogą reagować szybciej i tworzyć treści w odpowiednim momencie. AI wspiera także segmentację odbiorców - analizując preferencje, historię interakcji i styl konsumpcji treści. Dzięki temu łatwiej dopasować przekaz do konkretnych grup, co zwiększa szansę na wywołanie reakcji i dalsze udostępnienia. Dla marketerów to ogromne ułatwienie: zamiast bazować na intuicji, mogą korzystać z twardych danych i prognoz opartych na wzorcach zachowań użytkowników. Coraz częściej pojawiają się także rozwiązania AI monitorujące w czasie rzeczywistym dynamikę udostępnień czy komentarzy. Pozwala to wychwycić potencjalny viral na bardzo wczesnym etapie i odpowiednio wzmocnić jego zasięg, zanim samoczynnie wygaśnie. W praktyce oznacza to, że AI pełni rolę swoistego "radaru" dla marketerów, ułatwiając szybkie podejmowanie decyzji i zwiększając kontrolę nad kampaniami. AI w procesie tworzenia treści viralowych Poza analizą, sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera samą produkcję treści. Generatywne modele językowe czy narzędzia do tworzenia obrazów i wideo pozwalają tworzyć pomysły, szkice kampanii czy gotowe materiały, które mogą stać się podstawą do dalszej pracy kreatywnej. AI może zaproponować chwytliwe nagłówki, dynamiczne hasła, a nawet scenariusze krótkich filmów dopasowanych do trendów. Kolejnym elementem jest automatyzacja testów A/B. Algorytmy potrafią analizować reakcje odbiorców w czasie rzeczywistym i na tej podstawie optymalizować treści - zmieniać grafiki, nagłówki czy długość wideo, aby zwiększyć zaangażowanie. Dzięki temu proces "dochodzenia" do treści, które mają potencjał viralowy, jest szybszy i bardziej efektywny. Granice planowania - czy viral można "zaprojektować"? Choć AI znacząco zwiększa szanse na sukces, nie oznacza to, że viral można zaprojektować od początku do końca. Historia marketingu zna przykłady kampanii przygotowanych z dużymi budżetami i wsparciem analitycznym, które mimo to nie przebiły się do szerszej publiczności. Z drugiej strony, spontaniczne, niskobudżetowe materiały potrafiły zdobywać miliony wyświetleń bez żadnego planu. Kluczowym czynnikiem pozostaje autentyczność i emocjonalny rezonans. Algorytmy potrafią przewidzieć trendy, ale nie zawsze są w stanie uchwycić subtelne niuanse ludzkich reakcji. Viralowość wciąż wiąże się z elementem przypadku - trudno przewidzieć, co akurat zadziała w danym momencie kulturowym. Dlatego AI należy traktować jako narzędzie wspierające kreatywność, a nie magiczną receptę na pewny sukces. Co istotne, samo "projektowanie" virali bywa też ryzykowne. Odbiorcy szybko wyczuwają, gdy treść jest zbyt wymuszona czy nienaturalna, co zamiast efektu wirusowego może przynieść falę krytyki. Dlatego najlepsze strategie łączą potencjał AI z ludzką intuicją, kreatywnością i wyczuciem kontekstu kulturowego. Etyczne i wizerunkowe wyzwania wykorzystania AI w viral marketingu Tworzenie virali z pomocą AI niesie również wyzwania etyczne. Pojawia się pytanie o autentyczność treści - czy odbiorcy będą ufali materiałom generowanym przez algorytmy, skoro w marketingu coraz częściej liczy się szczerość i prawdziwe emocje? Zbyt "wyreżyserowany" viral może być odebrany jako sztuczny i wywołać efekt odwrotny do zamierzonego. Nie można też zapominać o ryzyku manipulacji i dezinformacji. Sztuczna inteligencja potrafi tworzyć bardzo realistyczne obrazy czy wideo (deepfake), które mogą wprowadzać odbiorców w błąd. Dla marek oznacza to konieczność szczególnej ostrożności - nie tylko w zakresie samego przekazu, ale także reputacji. Viral stworzony w niewłaściwy sposób może szybko obrócić się przeciwko twórcy.

Sztuczna inteligencja (AI) coraz wyraźniej kształtuje współczesny marketing wideo. Dzięki niej marki mogą docierać do klientów w sposób bardziej angażujący, precyzyjny i atrakcyjny wizualnie. Technologie oparte na AI pozwalają nie tylko na analizę zachowań odbiorców, ale także na generowanie treści wideo, które wcześniej wymagały dużych zasobów produkcyjnych. Wśród kluczowych rozwiązań szczególnie wyróżniają się personalizowane reklamy oraz technika deepfake, która jednocześnie fascynuje i budzi kontrowersje. Jak sztuczna inteligencja wpływa na video marketing? Marketing wideo to dziś nie tylko profesjonalne spoty nagrywane w studiach filmowych. Dzięki sztucznej inteligencji proces tworzenia i dystrybucji treści stał się znacznie bardziej dynamiczny. Algorytmy analizują zachowania konsumentów, przewidują preferencje, a następnie dopasowują materiały wideo do konkretnych grup odbiorców. AI umożliwia również automatyzację wielu procesów - od montażu i optymalizacji treści, po rekomendacje dotyczące formatów reklamowych w social media. Dzięki temu marki zyskują możliwość szybszego reagowania na trendy i tworzenia spójnej komunikacji opartej na danych. Video marketing wspierany sztuczną inteligencją to także większa efektywność kosztowa - mniejsze budżety mogą generować większy zasięg i zaangażowanie. Deepfake - innowacja czy zagrożenie dla marek? Deepfake to technologia wykorzystująca sztuczną inteligencję do tworzenia realistycznych materiałów wideo, w których twarze, głosy i ruchy postaci są generowane komputerowo. Daje to ogromne możliwości w reklamie - marki mogą w prosty sposób angażować ambasadorów, tworzyć alternatywne wersje spotów czy testować różne warianty narracji. Jednak popularność deepfake budzi także pytania o etykę i wiarygodność. Ryzyko manipulacji oraz potencjalne nadużycia sprawiają, że konsumenci coraz uważniej przyglądają się treściom wideo. Dla marketerów oznacza to konieczność transparentności - wykorzystywanie deepfake powinno być jasno komunikowane, aby nie podważać zaufania do marki. Odpowiedzialne podejście może jednak sprawić, że deepfake stanie się ciekawym narzędziem storytellingu, a nie źródłem kryzysów wizerunkowych. Dodatkowym aspektem jest potencjał kreatywny. Dzięki deepfake marki mogą np. odświeżać kampanie historyczne z udziałem dawnych ikon popkultury albo tworzyć spersonalizowane treści dla różnych rynków językowych bez konieczności kosztownego nagrywania wielu wersji. Właściwie wykorzystany deepfake może więc stać się innowacją zwiększającą atrakcyjność marki i wyróżniającą ją na tle konkurencji. Personalizowane reklamy wideo jako przyszłość komunikacji z klientem Reklamy dopasowane do odbiorcy to jeden z najważniejszych trendów w marketingu. AI pozwala analizować dane behawioralne, historię zakupów czy zainteresowania i na tej podstawie tworzyć unikalne wersje materiałów wideo. Personalizacja sprawia, że reklama staje się bardziej angażująca - odbiorca ma wrażenie, że treść została przygotowana specjalnie dla niego. Przykładem mogą być spoty, w których zmienia się imię bohatera, lokalizacja czy prezentowany produkt w zależności od preferencji widza. Dzięki temu kampanie reklamowe zyskują większą skuteczność i wyższy współczynnik konwersji. Personalizowane reklamy wideo mogą być stosowane zarówno w kampaniach B2C, jak i B2B, a ich rozwój w dużej mierze determinuje postęp w obszarze sztucznej inteligencji. Co istotne, personalizacja nie oznacza wyłącznie dopasowania treści do preferencji zakupowych. Coraz częściej obejmuje także emocje, nastrój czy aktualny kontekst, w jakim znajduje się odbiorca. Algorytmy AI potrafią analizować dane w czasie rzeczywistym, co otwiera drogę do hiperpersonalizacji - reklam niemal idealnie zsynchronizowanych z oczekiwaniami i stanem emocjonalnym konsumenta. To trend, który w najbliższych latach może całkowicie zmienić sposób, w jaki postrzegamy komunikację marketingową. Etyczne i prawne wyzwania wykorzystania AI w reklamie Nowe technologie w marketingu niosą ze sobą także wyzwania. Z jednej strony marki zyskują potężne narzędzia do komunikacji, z drugiej - pojawiają się pytania o granice etyczne. Deepfake może być źródłem dezinformacji, a zbyt intensywna personalizacja treści budzi obawy związane z prywatnością użytkowników. Regulacje prawne dopiero nadążają za rozwojem technologii. W wielu krajach trwają prace nad przepisami dotyczącymi oznaczania treści generowanych przez AI, a także ochrony danych konsumentów. Marketerzy powinni pamiętać, że odpowiedzialne korzystanie z nowych narzędzi buduje długofalowe zaufanie i wiarygodność marki. Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w kampaniach wideo AI w marketingu wideo znajduje coraz więcej praktycznych zastosowań. Firmy z branży e-commerce tworzą spersonalizowane spoty produktowe, które dynamicznie dostosowują ofertę do odbiorcy. W branży rozrywkowej wykorzystuje się deepfake do tworzenia angażujących trailerów czy alternatywnych scen z udziałem znanych aktorów. Duże korporacje sięgają po AI, aby testować różne warianty kampanii - zamiast jednej reklamy przygotowywane są setki wersji, z których każda trafia do innej grupy odbiorców. Dzięki temu efektywność działań marketingowych rośnie, a koszty są lepiej optymalizowane. Z kolei mniejsze marki mogą dzięki AI tworzyć profesjonalne materiały wideo bez konieczności inwestowania w kosztowne produkcje.

Dawno, dawno temu - żeby wejść na jakąś stronę internetową, trzeba było znać jej adres. Później zaczęły pojawiać się wyszukiwarki, na początku działające nieidealnie - aż powstało Google które zdeklasowało konkurencję. Używanie Google stało się podstawą wyszukiwania w Internecie, a tym samym obecność tam (dla firm) koniecznością żeby zostać zauważonym. Internet zmienił się nie do poznania w stosunku do czasu bez wyszukiwarek. Wiele wskazuje na to, że teraz stoimy u progu kolejnej rewolucyjnej zmiany związanej z AI. Coraz więcej osób bowiem zamiast szukać w google - pyta czatboty (GPT, Copilot, DeepSeek, Gemini, Itd.). Google z kolei na coraz więcej haseł wyświetla także odpowiedzi AI - które przekładają się na odczuwalne spadki kliknięć w wyniki wyszukiwania (tym samym spadki ruchu na stronach internetowych które przez lata czerpały go właśnie z SEO). Tak jak w przypadku pozycjonowania w Google - powstała cała branża zajmujących się tym firm - tak teraz coraz głośniej mówi się o no nowym seo. Dziś na znaczeniu zyskują Answer Engine Optimization (AEO) oraz Generative Engine Optimization (GEO). Oba pojęcia odnoszą się do nowego podejścia w pozycjonowaniu stron, wynikającego z gwałtownego rozwoju sztucznej inteligencji oraz zmian w sposobie, w jaki użytkownicy wyszukują informacje. To całkowicie zmienia zasady gry i wymaga od twórców treści, marketerów i osób zarabiających w internecie nowych strategii. Sprawdźmy zatem czym jest i na czym polega pozycjonowanie się w odpowiedziach AI. Co to jest Answer Engine Optimization (AEO)? Answer Engine Optimization (AEO) to proces optymalizacji treści w taki sposób, aby były one rozumiane przez algorytmy jako precyzyjne odpowiedzi na pytania użytkowników. Nie chodzi więc tu o generowane odpowiedzi - a cytowanie wprost. w wynikach wyszukiwania. Tradycyjne SEO opierało się na dopasowaniu do fraz kluczowych, natomiast AEO skupia się na dostarczeniu pełnych i kontekstowych odpowiedzi. Są więc to treści przygotowane w taki sposób, aby Google podał je jako gotową odpowiedź w wynikach wyszukiwania (wraz z podaniem źródła). Właśnie w tej sekcji decyduje się dziś, kto naprawdę zachowa widoczność i ruch. Aby odnieść sukces w AEO, trzeba myśleć jak użytkownik i jak algorytm jednocześnie. Jeśli ktoś wpisuje w Google pytanie, np. "jak zarabiać w internecie bez inwestycji", to jego celem nie jest przeczytanie definicji, ale szybkie znalezienie praktycznego rozwiązania. Treści zoptymalizowane pod AEO muszą odpowiadać dokładnie na takie pytania i jednocześnie budować kontekst, który pozwoli Google wybrać je jako najtrafniejsze. Oprócz samej odpowiedzi liczy się także kto jej udziela - czy jest to zaufana domena? Z historią? Jakie inne treści prezentuje? Kto tam publikuje? Czy są to eksperci? Czy podpisują się pod artykułami? Co to jest Generative Engine Optimization (GEO)? Generative Engine Optimization (GEO) to naturalne rozwinięcie AEO, powiązane już jednak bezpośrednio z generatywną sztuczną inteligencją. Czyli tutaj odpowiedzi nie są cytowane, a generowane na podstawie treści na naszej stronie. GEO polega więc na takim tworzeniu contentu, aby algorytmy sztucznych inteligencji uznały go za wartościowy i chętnie korzystały z niego przy generowaniu odpowiedzi. GEO dotyczy nie tylko odpowiedzi AI w google - dotyczy także wszelkiego rodzaju czatbotów z których użytkownicy korzystają coraz częściej. Generative Engine Optimization to fundamentalna zmiana, która ma duże szanse na wywrócenie Internetu do góry nogami. Dawniej walczyliśmy o pierwsze miejsce w wynikach organicznych. Dziś równie ważne jest to, aby nasza treść znalazła się w odpowiedziach generowanych przez AI, czyli w generatywnym bloku odpowiedzi. Jeśli Google wykorzysta twoją stronę jako źródło do wygenerowania odpowiedzi, zyskujesz ogromną widoczność, nawet jeśli nie jesteś na pierwszym miejscu w klasycznym rankingu. Co ciekawe wcale nie trzeba mieć wysokich pozycji na liście wyników wyszukiwania, aby znaleźć się w wygenerowanej odpowiedzi. Bardzo dużo informacji o działaniu GEO można znaleźć w raporcie przygotowanym przez Senutu. Raport dotyczy właśnie polskiego internetu. Dyskusja o raporcie odbywa się w tym wątku: Różnice pomiędzy SEO, AEO i GEO SEO póki co wciąż pozostaje fundamentem - jednak zmiany są dynamiczne. Tradycyjne pozycjonowanie różni się od AEO i GEO w sposobie priorytetów. W tradycyjnym SEO kluczowe są słowa kluczowe, linki zwrotne i techniczna kondycja strony. W AEO liczy się, czy twoja treść daje konkretną, jasną i pełną odpowiedź. W GEO dodatkowo ważne jest, aby treść była ustrukturyzowana w sposób zrozumiały dla AI - np. krótkie akapity, logiczne nagłówki, język prosty i naturalny, autor tekstu, reputacja autora, reputacja strony. Póki co warto łączyć oba podejścia - tj. strona musi być technicznie poprawna i szybka (SEO), ale jednocześnie powinna być pisana językiem odpowiadającym na pytania użytkowników (AEO) oraz z uwzględnieniem tego, że AI może wykorzystać jej fragmenty do generowania podsumowań (GEO). Samo Generative Engine Optimization i Answer Engine Optimization wydają się podobne. Te dwa pojęcia nie oznaczają jednak tego samego. Do najważniejszych różnic zaliczamy: AEO = odpowiadanie na pytania wprost (aby trafić do snippetów i paneli odpowiedzi). GEO = tworzenie treści przyjaznych AI (aby algorytmy chętnie wykorzystywały je do generowania nowych odpowiedzi). AEO = działa w klasycznym Google Search - np. jako snippet "Co to jest marketing afiliacyjny?". GEO = działa w wyszukiwarce generatywnej - np. AI podsumowuje artykuły i dodaje Twoje informacje do wygenerowanego opisu. AEO = skupia się na precyzji i strukturze odpowiedzi. GEO = skupia się na jakości, unikalności i zrozumiałości treści dla AI. Efekt AEO = większe szanse na kliknięcia dzięki snippetom. Efekt GEO = większe szanse na cytowanie i obecność w generatywnych podsumowaniach, co buduje autorytet i widoczność. Jak zoptymalizować stronę pod Answer Engine Optimization? Czyli przechodzimy do konkretu. Zaznaczam jednak, że ten "konkret" jest dynamiczny - zasady mogą się szybko zmienić. AEO może zostać w pełni zastąpione GEO w przyszłości. Na szczęście zasady są podobne, więc taka optymalizacja nie powinna się "zmarnować". Najważniejsze jest przewidywanie intencji użytkowników. Zamiast koncentrować się wyłącznie na słowach kluczowych, spróbuj odpowiedzieć wprost i konkretnie na pytania, które realnie zadają twoi odbiorcy. W praktyce oznacza to pisanie artykułów w formie zbliżonej do FAQ, stosowanie jasnych nagłówków oraz umieszczanie w treści bezpośrednich, jednozdaniowych odpowiedzi, które mogą być wyświetlane jako featured snippet. Przykład: jeśli prowadzisz blog o zarabianiu online i piszesz o "najlepszych sposobach na dochód pasywny", to w tekście powinna pojawić się krótka definicja, a następnie rozwinięcie. Google chętniej wybiera treści, które zawierają szybkie odpowiedzi, a potem kontekst. Dlatego w AEO, w treści warto najpierw odpowiedzieć wprost, a dopiero później rozwinąć temat krok po kroku. Taką optymalizację można bardzo często znaleźć na stronach informacyjnych. Nad artykułem są wszystkie najważniejsze informacje w skróconej formie, dopiero później właściwy tekst. Oto kluczowe elementy, które warto dodać na stronę pod kątem AEO: Strukturalne dane Schema.org - tj. oznaczenia FAQ, HowTo, Product, Article i inne pozwalają google lepiej rozumieć treść. Dzięki nim Google i inne silniki mają jasne wskazówki, co jest pytaniem, a co odpowiedzią. Sekcje FAQ (Frequently Asked Questions) - google bardzo często cytuje pytania i odpowiedzi. Krótkie, jednozdaniowe odpowiedzi + rozwinięcie w kolejnym akapicie zwiększają szansę na wykorzystanie jako cytat. Bezpośrednie definicje i podsumowania - w treści warto stosować krótkie zdania definiujące pojęcia (np. "Answer Engine Optimization to..."). Dane liczbowe, statystyki i przykłady - konkretne (i w kontekście odpowiedzi) liczby, daty, fakty historyczne i aktualne dane są częściej cytowane. Dobrze, gdy mają źródło w treści (ale bez konieczności linkowania zewnętrznego). Jak zoptymalizować stronę pod Generative Engine Optimization? GEO to nieco inna strategia - wymagająca myślenia w perspektywie rozwoju AI. Ten rozwój jest dynamiczny. Tutaj nie do końca treść musi być idealna do bycia cytowaną. W geo Trzeba pisać w sposób, który sztuczna inteligencja łatwo przetwarza i wykorzystuje. Długie, chaotyczne akapity są mniej skuteczne niż krótkie, jasne fragmenty. Warto stosować naturalny język, przykłady z życia, porady krok po kroku, bo właśnie takie treści najlepiej sprawdzają się w generatywnych odpowiedziach. Kolejnym kluczowym aspektem GEO jest unikalność treści. AI ma dostęp do milionów źródeł, więc jeśli twoje teksty będą powtarzały schematy, szansa na wykorzystanie ich w odpowiedziach będzie mała. Oryginalność, własne doświadczenia, case studies - dają algorytmom powód, aby uznały twoją treść za bardziej wartościową niż standardowe artykuły. Tutaj ważne jest także nie tylko co, ale także kto napisał. Nie bez powodu wikipedia jest wykorzystywana do generowania odpowiedzi najczęściej w Polsce. AI uznaje ją jako zaufane źródło. Oto kluczowe elementy, które warto dodać na stronę pod kątem GEO: Treści krok po kroku (How-To) - AI często wykorzystuje instrukcje, poradniki i checklisty. Artykuły, wpisy - powinny zawierać fragmenty typu "Krok 1, Krok 2...itd.". Nagłówki w formie pytań (H2, H3) - AI często korzysta z pytań jako kontekstu do budowania odpowiedzi. Dobrym przykładem są frazy "Jak działa...?", "Co to jest...?", "Dlaczego warto...?". E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) - Podpis autora (imię, nazwisko, krótka bio), widoczna data publikacji. AI chętniej cytuje strony postrzegane jako wiarygodne. Treści unikalne i autorskie analizy oraz przykłady - Im bardziej oryginalna treść, tym większa szansa na cytowanie. Optymalizacja pod mobile i szybkość strony - ta zasada się nie zmienia, tak jak google - AI preferuje źródła z dobrą użytecznością. Jeśli strona ładuje się wolno lub jest nieczytelna na telefonach, może być pomijana w wynikach generowanych. oraz wszystkie aspekty wymienione na powyższej liście pod AEO Znaczenie Answer Engine Optimization i GEO w zarabianiu online Dla osób budujących dochody w internecie AEO i GEO zmienia zasady gry. Stare możliwości zamyka, ale otwiera też ogromne możliwości. Strony widoczne w odpowiedziach AI będą dalej zyskiwać ruch. W praktyce oznacza to, że dobrze zoptymalizowane treści mogą generować przychód bez konieczności płacenia za reklamy i bez zajmowania wysokich pozycji na liście wyników wyszukiwania. Jeśli zajmujesz się afiliacją, sprzedażą kursów, e-commerce czy blogowaniem, twoim celem powinno być wejście w przestrzeń widoczności AI w Google. Trzeba iść z duchem czasu, a czasy się zmieniają. Nic się na to nie poradzi. Moja opinia o przyszłości SEO, AEO i GEO Obecnie nie można już patrzeć na SEO w oderwaniu od AEO i GEO. Trzy te elementy są ze sobą powiązane i wspólnie decydują o sukcesie w widoczności online. Klasyczne SEO nadal pozostaje podstawą, ale jego rola się zmniejsza - staje się tylko narzędziem wspierającym. Największą wartość w nadchodzących latach moim zdaniem będą miały treści tworzone pod kątem sztucznej inteligencji, odpowiadające na pytania i łatwe do wykorzystania w generatywnych podsumowaniach. Zapowiada się, że różnice pomiędzy AEO i GEO z czasem się zatrą. Oba pojęcia będą znaczyć to samo - a mianowicie odpowiedzi przygotowywane przez AI. Dla osób zarabiających w internecie oznacza to bezwględną konieczność zmiany podejścia. Nie wystarczy już tylko tworzyć artykułów pod frazy kluczowe. Trzeba myśleć szerzej - o intencjach użytkowników, o sposobie, w jaki AI analizuje teksty, i o tym, jak treści mogą być wykorzystane w generatywnych odpowiedziach. Kto zrozumie te mechanizmy, ten zdobędzie przewagę i będzie mógł skutecznie skalować swój biznes.

Wdrożenie chatbota w obsłudze klienta staje się coraz popularniejszym rozwiązaniem w biznesie - zarówno w e-commerce, jak i w sektorze usług. Narzędzie to pozwala automatyzować odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, wspierać sprzedaż i odciążać zespoły. Kluczem do sukcesu nie jest jednak samo uruchomienie chatbota, lecz jego odpowiednie trenowanie i dostosowanie do realnych potrzeb klientów. To proces, który decyduje o tym, czy chatbot będzie wsparciem, czy przeszkodą w komunikacji. Dlaczego trenowanie chatbota jest kluczowe w obsłudze klienta? Chatbot, który nie został odpowiednio przeszkolony, bardzo szybko staje się źródłem frustracji dla użytkowników. Zbyt ogólne odpowiedzi, brak zrozumienia intencji czy kierowanie rozmów do niewłaściwych działów to najczęstsze błędy. Trenowanie chatbota sprawia, że jego interakcje są bardziej precyzyjne, a odpowiedzi - spójne z oczekiwaniami klientów. Odpowiednio przygotowany bot: skraca czas oczekiwania na odpowiedź, odciąża zespół obsługi klienta z powtarzalnych zadań, poprawia satysfakcję i lojalność odbiorców. Warto pamiętać, że chatbot nie jest jedynie technologią - to cyfrowy punkt kontaktu z klientem. Dlatego każda rozmowa powinna być zaprojektowana tak, aby wspierała doświadczenie użytkownika i budowała pozytywny wizerunek marki. Jak przygotować dane do trenowania chatbota? Jakość danych, na których uczy się chatbot, ma bezpośredni wpływ na jego skuteczność. Pierwszym krokiem jest zebranie pytań, jakie klienci rzeczywiście zadają - w formularzach kontaktowych, wiadomościach e-mail czy rozmowach telefonicznych. Analiza takich źródeł pozwala stworzyć realistyczną bazę pytań i problemów. Następnie warto przygotować bazę wiedzy, czyli uporządkowane odpowiedzi i scenariusze konwersacji. Kluczowe jest uwzględnienie różnorodnych wariantów tego samego pytania - np. "Jak zmienić adres dostawy?" i "Czy mogę poprawić adres wysyłki?". Dzięki temu chatbot rozpoznaje różne sformułowania tej samej intencji. Dane należy również segmentować - inne informacje przydadzą się w e-commerce, inne w branży usługowej. Takie podejście pozwala ograniczyć chaos i sprawia, że chatbot działa w sposób bardziej spójny. Metody i narzędzia do trenowania chatbota Do trenowania chatbotów stosuje się dwie główne metody: Chatboty oparte na regułach - działają według z góry zaprogramowanych ścieżek i słów kluczowych. Są prostsze do wdrożenia, ale mają ograniczone możliwości rozumienia kontekstu. Chatboty wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI) - bazują na uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Dzięki temu rozpoznają intencje użytkowników, nawet jeśli pytanie nie jest zadane wprost. Na rynku istnieje wiele narzędzi ułatwiających trenowanie chatbota. Do najczęściej wykorzystywanych należą platformy typu Dialogflow, Microsoft Bot Framework, IBM Watson Assistant czy narzędzia SaaS oferowane przez dostawców wyspecjalizowanych w automatyzacji obsługi klienta. Proces trenowania ma charakter iteracyjny. Oznacza to, że chatbot uczy się stopniowo - na podstawie realnych interakcji. Kluczowe jest testowanie, poprawianie scenariuszy i uzupełnianie bazy wiedzy o nowe dane. Dzięki temu chatbot z czasem staje się coraz skuteczniejszy. Najlepsze praktyki w doskonaleniu chatbota Aby chatbot był nie tylko sprawny, ale też wartościowy dla klientów, warto stosować sprawdzone praktyki: Monitorowanie rozmów - analiza rzeczywistych interakcji pokazuje, gdzie chatbot radzi sobie dobrze, a gdzie wymaga poprawek. Stała aktualizacja - baza wiedzy powinna być regularnie uzupełniana, np. o nowe produkty, promocje czy zmiany w regulaminie. Personalizacja - chatbot, który rozpoznaje kontekst i styl komunikacji marki, lepiej wpisuje się w oczekiwania klientów. Płynne przekierowanie do konsultanta - w sytuacjach, gdy chatbot nie potrafi rozwiązać problemu, powinien bezproblemowo przekierować rozmowę do pracownika. Wdrożenie takich praktyk pozwala stworzyć system, który rozwija się wraz z firmą i oczekiwaniami klientów. Trening chatbota nie jest jednorazowym zadaniem, lecz procesem ciągłym - podobnie jak dbanie o jakość obsługi w tradycyjnych kanałach. Warto patrzeć na niego jak na wirtualnego członka zespołu, którego kompetencje można systematycznie poszerzać. Dzięki konsekwentnemu doskonaleniu chatbot staje się nie tylko narzędziem automatyzacji, ale realnym partnerem w obsłudze klienta - takim, który wspiera budowanie relacji, zwiększa satysfakcję odbiorców i pozytywnie wpływa na wyniki biznesowe.

___________________________________________________________________ Telegram: https://t.me/stefekdziura Grupa Telegram: https://t.me/traffgain Strona: https://traffgain.com/ (kontakt discord/telegram) _______ Brak limitu kont! 💰 Cena: 150 PLN / miesiąc 330 PLN / 3 miesiące _______ impossible is possible. 💚 ~ Traffgain. Team

Hej, pytanko mam, czY grok w bezpłatnej wersji jest w stanie przerobić mój stary kawałek i mi go przesłać, bo pracuje nad kawałkiem 30min i mówi ze go zrobil, po czym jest problem z przesłaniem maile nie przychodzą, a pliki które zamieszcza na serwerach nie istnieją. Chciałem sprawdzić co potrafi ai w tej kwestii, czy moze jest jakaś bezpłatna wersja ai która jest w stanie to zrobić? Ewentualnie ktoś mógłby to przerobić w płatnej wersji?

Cześć wszystkim, Zastanawiałem się ostatnio - jak wielu z nas już używa AI do automatyzacji tych mało ekscytujących, ale czasochłonnych rzeczy w sieci? Wiesz, takich, jak: automatyczne porządkowanie maili, szybkie generowanie prostych grafik na social media, przypomnienia o opłaceniu rachunków online, czy nawet proste, powtarzalne odpowiedzi na czatach. Próbowałem to trochę u siebie - AI zrobiło za mnie szybki plan postów na nadchodzący miesiąc (niezła oszczędność czasu, zwłaszcza rano), a chatowi pomagało odpisywać proste zapytania klientów. Ciekawi mnie, czy też już korzystacie z takich rozwiązań? Co konkretnie zautomatyzowaliście za pomocą AI? Było warto, czy efekt czasem bardziej bawił, niż pomagał? I czy trafił wam się jakiś AI "fail", który był tak zaskakujący, że do dziś pamiętacie? Chętnie posłucham waszych historii-nie tylko tych efektywnych, ale również tych, którymi po prostu warto się podzielić, bo was rozbawiły. Pozdrawiam serdecznie, Typ, który marzy o AI, które samo przygotowuje “To do listy" i się ich też trzyma!

Wczoraj ukazał się duży raport Senuto dot. wpływu wyników wyszukiwania AI na ruch na stronach. Raport został przygotowany na podstawie polskojęzycznego Internetu Powszechnie wiadomo że AEO i GEO stopniowo wypierają wręcz klasyczne SEO. Teraz mamy na to konkretne liczby. Autorzy przeanalizowali aż 17,7 miliona zapytań - co wydaje się być miarodajne do zrozumienia ogólnego mechanizmu działania AI Overviews (AIO) i jego wpływ na polski rynek SEO. Autorami są Damian Sałkowski (CEO Senuto) i Bastek Kłys (Marketing Expert). Najważniejsze dane i wnioski z raportu: 24,17% zapytań w polskim Google skutkuje wyświetleniem AI Overview - niemal co 4-te wyszukiwanie nie prowadzi już do kliknięcia w stronę. Dla zapytań typu Know Simple (prostych pytań informacyjnych) ten wskaźnik wynosi aż 57,82%, co jest najwyższym poziomem ze wszystkich typów intencji. W maju-czerwcu 2025 r. polskie strony straciły aż 23,7 miliona kliknięć organicznych - co stanowi nagły i można powiedzieć dramatyczny spadek ruchu SEO. 64% analizowanych polskich domen (919 z 1 435) odnotowało negatywny wpływ AIO na ruch organiczny. do 61% potencjalnego ruchu organicznego można odzyskać, jeśli dana strona uzyska status cytowanego źródła w AIO (pozostałe 39% jest już utracone bezpowrotnie). CTR keywordów brandowych spadł "tylko" o 8,7% - podczas gdy niebrandowych keywrodów aż o 28,9% Pełen raport: https://insight.senuto.com/aio-report/ Zachęcam do przeczytania raportu, analizy i wypowiedzenia się co o tym wszystkim myślicie

Szukam narzędzie, które z IMG mi zrobi film. Dokładnie taki rotate 360. Macie coś za free godnego polecenia? Płatne są zapewne, ale najpierw szukam free Miłego!

Tworzy może ktos z was boty za pomocą AI a jesli tak to czego dokładnie używacie? Jakiego AI/programu/usługi? Polecicie coś dobrego?

Sztuczna inteligencja wywraca do góry nogami branżę seo, copywritingu, tłumaczeń i kodowania wszelakimi językami. Wydaje się, że niedawno mieliśmy kolejny dobitny przykład wpływu AI na rynek W środę Duolingu opublikowało swoje kwartalne wyniki finansowe. Nie ma specjalnie znaczenia jakie dokładnie - ale bardzo dobre. Na tyle dobre że podczas następnej sesji akcje wzrosły o 30%. Pech (dla Duolingo) chciał że w tym samym dniu była premiera i prezentacja możliwości GPT 5. Podczas prezentacji użyto prompta który miał napisać aplikację do nauki języka francuskiego i zrobił to... w 3 minuty. Akcje duolingo poszybowały wówczas w dół o 12%. Prezentację (od 17:04) projektowania aplikacji można obejrzeć tu: Duolingo zatrudnia ponad 800 osób + nie wiadomo ile osób pracuje tu outsourcingowo. Czy zadania wszystkich programistów niedługo może przejąć AI? A może te 12% to naturalna korekta która się po prostu zbiegła z prezentacją GPT-5 w czasie - a ten jeszcze dłuugo nie dorówna zespołom ludzkim? Źródło info o kursie duolingo: https://www.fxmag.pl/gielda/najpierw-30-a-potem-12-w-kilka-godzin-istne-szalenstwo-na-kursie-popularnej-apki Moje prywatne zdanie jest takie, że ten artykuł jest podkoloryzowany pod tezę - tj. ten wpływ nie był aż tak duży, bo akcje duolingo i tak są wyższe niż sprzed opublikowania wyników. Myślę że GPT miało wpływ na wyprzedaż, ale głównie wynikała ona jednak z realizacji zysków a nie prezentacji nowego modelu. Jednak nie zmienia to faktu że ciekawie się to wszystko obserwuje, AI zmienia Internet na takim poziomie jak kiedyś zrobiło to google ;0 (przed googlem trzeba było znać adres strony na którą się chce wejść - nie było wyszukiwarek monopolizujących ruch).