I TO SIĘ LICZY

Send us Fan Mail85% czasu analityka idzie na zbieranie i czyszczenie danych, a tylko 15% na wnioski. Mariusz Michalczuk z Conversion o tym, jak to odwrócić - od GA4 i hurtowni danych po atrybucję, testy inkrementalne, MMM i AI.W tym odcinku podcastu „I to się liczy" rozmawiam z Mariuszem Michalczukiem - ekonometrystą z wykształcenia, współzałożycielem Conversion i twórcą podcastu „Date with Data Talks". Od 16 lat pomaga firmom wykorzystywać dane online. Jak sam mówi: to, co było ekonometrią, potem nazywało się machine learningiem, data science, a dziś marketing mix modelingiem albo AI.Rozmawiamy o tym, jak analityka zatacza koło. Najpierw była statystyka, potem ciasteczka pozwalały powiązać reklamę ze sprzedażą niemal jeden do jednego. Wyrok TSUE z 2019 roku, RODO, Consent Mode i DMA te sygnały popsuły - i znów wracamy do algorytmów, w których najważniejsza jest jakość danych. Garbage in, garbage out.Mariusz pokazuje, jak dziś pracuje z klientami. GA4 nie jest już panelem, od którego zaczyna się dzień, tylko źródłem danych behawioralnych dla hurtowni w BigQuery - obok sprzedaży z ERP, platform reklamowych i Search Console. Na tym buduje triangulację: modele atrybucji w hurtowni zamiast czarnej skrzynki data-driven, testy inkrementalne, w których wyłącza się kanał i sprawdza, co się stanie, oraz MMM. Bo analityka to nie matematyka - to hipotezy. 2+2 najpewniej da 4, ale może dać też 3 albo 8.Druga część to optymalizacja konwersji. Kiedyś strony robiło IT, a jedna kłódka w checkoucie dawała 8-9% wzrostu współczynnika konwersji. Dziś to już conversion experience optimization: średnia konwersja w polskim e-commerce na poziomie 2% nie znaczy, że 98% wizyt to porażka, tylko że nie każdy przychodzi kupić. Rozmawiamy też o tym, dlaczego firmy tak mało testują i dlaczego „analityka bez zmiany nic nie daje".Czy AI zastąpi analityka? Według Mariusza w samej analizie danych - w 95%. Ale wnioski wymagają kontekstu, którego często nigdzie nie zapisano, a decyzji o zmianie AI nie podejmie. Na koniec mity i hity: one size fits all, marża zamiast ROAS-u jako sygnał dla algorytmów oraz agentic commerce - zakupy robione przez agentów AI, w których rośnie waga danych jakościowych.A Ty ile czasu spędzasz na sprzątaniu danych, a ile na wnioskach? Napisz w komentarzu.📌 Dowiesz się m.in.:→ dlaczego GA4 pokazuje ruch z Google Ads jako direct→ czym jest triangulacja: atrybucja, testy inkrementalne i MMM→ jak przeprowadzić test inkrementalny i przekonać do niego zarząd→ czym różni się CRO od conversion experience optimization→ czy AI zastąpi analityków i w których etapach pracy→ dlaczego marża jest lepszym sygnałem dla algorytmów niż ROAS→ jak agentic commerce zmieni optymalizację konwersji→ jak zbudować drzewo KPI i pracować w cyklu PDCA⏱ Rozdziały:00:00 Zapowiedź odcinka01:17 Kim jest Mariusz Michalczuk02:11 Od ekonometrii do analityki online04:44 Analityka zatacza koło06:15 Wyrok TSUE, RODO i Consent Mode07:20 GA4 dziś: źródło danych, nie panel10:31 Trzy fazy rynku analityki13:21 Temu, Shein i drożejąca reklama14:22 Single source of truth w BigQuery15:44 Triangulacja danych17:34 Analityka to hipotezy, nie matematyka18:30 Atrybucja w hurtowni i dom z prefabrykatów20:58 Testy inkrementalne24:37 CRO w czasach, gdy strony robiło IT26:19 Konwersja: motywacja kontra możliwości30:55 Kłódka w checkoucie i łatwe wzrosty32:31 Od CRO do conversion experience optimization34:37 Dlaczego firmy tak mało testują37:40 Czy AI zastąpi analityka43:03 Studia ścisłe czy filozofia44:55 Blok sponsorski - FOTC45:13 Odkrywanie nieznanego w tym, co znane47:27 85% czasu na dane, 15% na wnioski49:01 Jak przekonać firmę do zmiany49:51 Trendy w analityce50:44 Mit: one size fits all54:32 Hit: marża zamiast ROAS-u56:16 Agentic commerce i dane jakościowe58:31 Szybkie pytania59:09 Skąd czerpać wiedzę o analityce1:00:55 Jak uczy się zespół Conversion1:04:00 Framework pracy na danych i PDCA1:06:36 Drzewo KPI zamiast vanity metrics1:09:09 Datamate - AI na wiedzy z setek projektów1:13:24 Jedna myśl na koniec🎁 Książka „Data Driven Marketing" dla autora najciekawszego komentarza - napisz, czym zainspirowała Cię ta rozmowa.🔗 Mariusz Michalczuk:Conversion: https://conversion.plKanał Conversion na YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCYfbvXMUFF7PJmM3zUaW7pg🔗 Adrian Andrzejczyk:Strona: https://andrzejczyk.com.plPodcast: https://itosieliczy.plLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/Społeczność „I to się liczy" na Skool: skool.com/i-to-sie-liczy-2492🎙 Sponsor odcinka:Fly on the Cloud (FOTC): https://fotc.com/pl/#ITOSIĘLICZYPOWERED BY #FOTC#AnalitykaInternetowa #GA4 #BigQuery #MMM #AtrybucjaMarketingowa #CRO #Ecommerce #AI #DataDriven #PodcastSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailUltrakolarz, który przejechał Race Across America, dziś wdraża w firmach analitykę danych i AI. Remigiusz Siudziński o KPI, ROI z AI i o tym, czego biznes może nauczyć się od sportu ultra.W tym odcinku podcastu „I to się liczy" rozmawiam z Remigiuszem Siudzińskim - ultrakolarzem, organizatorem wyścigu Race Around Poland i specjalistą od analizy danych, controllingu, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Swoją rolę nazywa „business performance architect".Zaczynamy od Race Across America: 4800 km przez Stany Zjednoczone i limit 12 dni, czyli ok. 400 km dziennie. Remek podszedł do startu projektowo: zbudował siedmioosobowy zespół z dwoma samochodami, zatrudnił dwóch psychologów, ułożył ośmiogodzinne zmiany i sam zdobył finansowanie. Kolarz jest na rowerze 20 godzin na dobę, a śpi ok. 2,5 godziny.Przygotowania do tego startu Remek rozłożył na dziesięć lat. Zaczynał, gdy jego najdłuższym dystansem było 120 km, i co roku wydłużał najdłuższą trasę. Dziś organizuje Race Around Poland - 3600 km, ze wsparciem albo bez, solo lub w sztafecie.Potem dane w kolarstwie: miernik mocy, FTP, waty na kilogram i nowe wskaźniki. Najwyższe FTP nie przesądza o zwycięstwie, a zespoły wciąż szukają wskaźnika, który pomoże znaleźć nowego Pogačara. Rozmawiamy też o predykcji wyników w wielodniowych wyścigach i o tym, dlaczego nadmiar wykresów częściej dezorientuje kibica, niż mu pomaga - zupełnie jak w biznesie.W części biznesowej Remek pokazuje, jak podchodzi do wdrożenia AI w firmie produkcyjnej. Nie od narzędzia, tylko od KPI: gdzie jest największy potencjał, ile da się zaoszczędzić, jakie będzie ROI. Jeśli odpad na produkcji spadnie z 15% do 10%, oszczędność można policzyć, zanim ktokolwiek wybierze model. Proof of concept porównuje do pierwszych sześciu godzin wyścigu - kryteria oceny ustalasz przed startem. Dowiesz się też, gdzie AI zwraca się najszybciej i dlaczego firmy często mają już kamery i czujniki, z których danych nie wykorzystują.Na koniec mity i hity. Największy mit przy wdrażaniu AI? Że to tanie narzędzia. Największy hit? Zaczynanie od KPI, bo „klienci zwykle pytają, ile to będzie kosztować, zamiast pytać, ile na tym zarobimy". W ultra niedocenianym hitem jest trening mentalny - łącznie z piosenkami dla dzieci na najtrudniejszym podjeździe.A Ty od czego zaczynasz wdrożenie AI - od narzędzia czy od KPI? Napisz w komentarzu.📌 Dowiesz się m.in.:→ jak zorganizować zespół wsparcia na 4800 km→ dlaczego najwyższe FTP nie wygrywa wyścigów→ jak algorytmy przewidują wyniki w ultra→ czy AI zastąpi trenera→ jak trening mentalny pomaga przetrwać kryzys→ od czego zacząć wdrożenie AI w firmie produkcyjnej→ jak policzyć ROI i ustawić proof of concept→ gdzie AI zwraca się najszybciej→ jak rozpisać przygotowania do wielkiego celu na lata→ jakie trendy czekają kolarstwo ultra⏱ Rozdziały:00:00 Zapowiedź odcinka00:43 Kim jest Remigiusz Siudziński03:56 Czym jest Race Across America06:20 Kolarz i jego zespół wsparcia08:00 Ultra jak projekt: ekipa, budżet, psycholodzy09:36 Role w zespole i ośmiogodzinne zmiany14:14 Maraton Dookoła Polski ze wsparciem17:01 Ile kosztuje marzenie20:40 Jak powstał Race Around Poland24:21 Kolarstwo na cyferkach26:21 Moc, FTP i szukanie nowego Pogačara28:51 Nowe wskaźniki i spadek mocy30:49 Predykcja wyników i przesyt danych34:08 Czujniki w sporcie i na hali produkcyjnej35:46 Blok sponsorski - FOTC36:28 Zza kulis: wspomnienia z tras41:19 Mental z ultra w biznesie44:26 Ile przygotowywać się do Race Around Poland45:39 Plan na 10 lat: od 120 do 4800 km49:41 Czy AI zastąpi trenera52:47 Piosenki dla dzieci i trening mentalny55:31 Ultrakolarz na scenie korporacji56:41 Sport jest prostszy niż biznes58:01 KPI w kolarstwie i we wdrożeniach AI1:01:09 Case: AI w firmie produkcyjnej1:03:42 Najpierw KPI: odpady i ROI1:04:50 Proof of concept jak pierwsze 6 godzin1:08:25 Od POC do wdrożenia1:09:10 Gdzie AI zwraca się najszybciej1:11:43 Mity i hity1:14:43 Szybkie pytania1:15:29 Rekwizyt w studiu: siodło1:19:43 Trendy w kolarstwie ultra1:22:40 Gdzie znaleźć Remka🔗 Remigiusz Siudziński:Strona: https://ultrakolarz.plRace Around Poland: https://racearoundpoland.pl🔗 Adrian Andrzejczyk:Strona: https://andrzejczyk.com.plPodcast: https://itosieliczy.plLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/Społeczność „I to się liczy" na Skool: skool.com/i-to-sie-liczy-2492🎙 Sponsor odcinka:Fly on the Cloud (FOTC): https://fotc.com/pl/#ITOSIĘLICZYPOWERED BY #FOTC#AI #Ultrakolarstwo #Kolarstwo #RaceAcrossAmerica #RaceAroundPoland #AnalizaDanych #KPI #SztucznaInteligencja #PodcastSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan Mail2 lata bez pisania kodu, od Web 3.0 do robotyki. Szymon Paluch - konsultant, który wdraża w firmach agentów AI i robotykę - pokazuje, jak naprawdę wygląda praca ze sztuczną inteligencją, dlaczego o wyniku decyduje harness, a nie sam model, i co potrafi robopies, który stanął w studiu.W tym odcinku podcastu "I to się liczy" rozmawiam z Szymonem Paluchem o agentach AI, automatyzacji, physical AI i robotyce w biznesie. Szymon budował software house'y i start-upy, wspierał Diagnostykę - największe laboratorium medyczne w Polsce - we wdrażaniu aplikacji mobilnych, e-commerce i pierwszych rozwiązań sztucznej inteligencji, przeszedł przez okres Web3 i blockchaina, a dziś zajmuje się konsultingiem i wdrożeniami agentów AI oraz robotyki. Jak sam mówi, zależy mu na tym, żeby być "na granicy tego, co dzisiaj jest możliwe" - a technologię od początku traktował jako narzędzie wsparcia biznesu.Zaczynamy od krzywej hype'u Gartnera. Każda nowa technologia przechodzi przez zachwyt, rozczarowanie i dopiero potem spokojny wzrost - i według Szymona ten overhype jest potrzebny, bo bez niego technologia nie dotarłaby do ludzi. Tak było z Web3, tak jest dziś z AI i tak za chwilę będzie z robotyką. Co zostało po Web3? Blockchain zszedł do poziomu bazy danych: Stripe i PayPal używają go w rozliczeniach, bo okazał się szybszy niż międzybankowe szyny płatnicze, które nie działały po godzinach i w weekendy. A agenci AI - którzy konta w banku nie założą - mogą dzięki niemu rozliczać się między sobą. Rozmawiamy też o projekcie rozproszonej mocy obliczeniowej dla AI, który miał uniezależnić otwarte modele od wielkich centrów danych.Potem przechodzimy do pytania, które dotyczy każdej firmy wdrażającej sztuczną inteligencję: czy AI zastąpi specjalistów i kto weźmie odpowiedzialność za to, co wytworzy agent? Na LinkedInie słychać, że "wszystko umarło" - analityka, BI, specjaliści Google Ads. Szymon odpowiada, że linii produkcyjnej nie obsługuje prezes, a dopóki mówimy o odpowiedzialności, człowiek będzie potrzebny. Będzie shift, być może potrzeba będzie mniej specjalistów, ale ci, którzy zostaną, muszą rozumieć AI i umieć z nią współpracować. Co ciekawe, rynek ubezpieczeń dla agentów AI już powstaje - pierwsze firmy wyceniają polisy na podstawie benchmarków, czyli tego, jak często model odpowiada dobrze, a jak często źle.O jakości wyniku coraz mniej decyduje sam model, a coraz bardziej harness - narzędzia i środowisko, w którym agent pracuje. Ten sam model samodzielnie rozwiązuje 30-50% zadań, a z dobrym harnessem 80-90%. To zmienia sposób myślenia o wdrożeniach AI w firmie: zamiast szukać "najmądrzejszego modelu", warto zbudować dla niego dobry proces.Sporo miejsca poświęcamy ROI z wdrożenia AI. Szymon mówi wprost: sztuczna inteligencja to narzędzie do automatyzacji, a przez automatyzację skalujemy - więc jeśli wdrażasz AI na nieuporządkowany proces, "zaczynasz skalować ten bałagan". Najpierw trzeba odpowiedzieć sobie, po co: cięcie kosztów, skala czy jakość. Na przykładzie e-commerce z nadrukami na koszulkach pokazuje, dlaczego agent nie trafił na stronę sklepu, która dawała poniżej 10% sprzedaży, tylko do handlowców. Analiza CRM i maili pokazała, że szybka odpowiedź i zaproponowanie alternatywy zamiast "nie mamy" dawały lepsze wyniki - a procesy były spisane, tylko nikt ich nie pilnował. Agent przygotowuje szkic odpowiedzi w kilka minut zamiast godzin, sprawdza stany magazynowe i szuka alternatyw. Rozmawiamy też o tym, ile kosztuje wdrożenie agenta AI i jak rzetelnie policzyć zwrot z inwestycji na danych historycznych.Szymon pokazuje, dlaczego raport wygenerowany w jednym okienku czatu to loteria i jak zamiast tego zbudować zespół agentów: osobny agent zbiera dane do CSV, osobni weryfikują je i próbują obalić, osobny pisze treść, osobny robi wykresy - a na końcu i tak czyta człowiek. Oczekiwania wobec AI trzeba definiować "matematycznie, a nie polonistycznie": nie "zrób ładny raporcik", tylko konkretne, sprawdzalne kryteria.Są też historie z codziennej pracy z agentami. Od dwóch lat Szymon nie napisał ręcznie ani linii kodu, a tworzy go więcej niż kiedykolwiek. Jego zespół kończy dzień o 16-17 i zostawia zadania agentom na noc - rano selekcja, co do kosza, a co do wdrożenia. Jeszcze pół roku, rok temu do kosza szła większość, dziś większość trafia do wdrożenia. W elektrowni, w której od 10 lat działa jego system, wpiął laptopa kablem do serwera, bez internetu, na lokalnych modelach - agent odtworzył oprogramowanie w osobnym środowisku, znalazł błąd i zwalidował poprawkę. Budowanie zrobiło się tak tanie, że - jak mówi Szymon - "palenie pieniędzy to nieprogramowanie". Rozmawiamy też o pętli samouczenia: agent stawia hipotezy, testuje je, obala albo zapisuje wynik.Druga część odcinka to physical AI i robotyka. Po co humanoidy, skoro mamy ramiona przemysłowe, gąsienice i drony? Bo świat - schody, drzwi, kuchnie - jest zbudowany dla ludzi. Szymon tłumaczy, dlaczego dla robota ciało jest trudniejsze niż myślenie, jak tysiące robotów uczą się ruchu w symulacji i jak działa oprogramowanie, które ma zamieniać nagranie wideo w umiejętność robota - na warsztat trafiło nagranie rzutu wolnego Messiego. Rozwój robotyki w ostatnich latach to według niego głównie zasługa sztucznej inteligencji, która odblokowała te możliwości.W studiu stanął robopies. Rozmawiamy o tym, co potrafi i gdzie ma sens w biznesie: chodzi po górach i lasach, doniesie zaopatrzenie, z kamerą termiczną sprawdzi zadymiony magazyn albo pomoże szukać ludzi tam, gdzie nie wleci dron. Wersje zabezpieczone przed pyłem i wodą patrolują kopalnie. "Jeżeli jest opcja, że nie trzeba gdzieś wysłać człowieka, to może lepiej go nie wysłać". A domowy asystent, który umyje naczynia, zrobi pranie i wyprowadzi psa? Według Szymona - za kilka lat.W trend radarze rozmawiamy o tym, dokąd zmierzają AI i robotyka w biznesie: kupienie pracownikom dostępu do ChatGPT to jeszcze nie innowacja, największe przyspieszenie daje duet praktyka AI z ekspertem domenowym, jeden specjalista pracujący z agentami potrafi dziś dowieźć więcej niż klasyczna agencja, a robotyka jest dziś na etapie laboratoryjnym - ale "jak to kliknie, to pójdzie szybko". W quickfire: human in the loop czy human over the loop, open source czy modele zamknięte w enterprise, Claude Code i Codex pracujące w parze, najbardziej przereklamowane hasła AI - prompt engineering i autonomiczni agenci w stylu Jarvisa - oraz gdzie zdobywać wiedzę o AI i robotyce.Eksperymentujcie i nie zrażajcie się porażkami - radzi Szymon - bo "w eksperymencie nie chodzi o to, żeby się udało, tylko o to, żeby się nauczyć". Zamiast planować wdrożenie AI od A do Z, lepiej robić mniejsze, krótsze i szybsze iteracje - i sprawdzać, w którą stronę iść dalej.Dowiesz się m.in.:- dlaczego o skuteczności AI decyduje harness, a nie rozmiar modelu- kto odpowiada za decyzje AI i skąd biorą się ubezpieczenia agentów- czy AI zastąpi specjalistów od analityki, BI i reklam- jak policzyć ROI z wdrożenia agenta AI i nie skalować bałaganu- gdzie w e-commerce wstawić agenta AI, żeby realnie pomógł sprzedaży- ile kosztuje wdrożenie agenta AI w firmie- jak budować raporty z kilku agentów zamiast jednego okienka czatu- jak wygląda programowanie bez pisania kodu i nocna zmiana agentów- co zostało po Web3 i jak blockchain wspiera ekonomię agentów AI- po co humanoidy i jak roboty uczą się ruchu w symulacji- co potrafi robopies i gdzie robotyka ma sens w biznesie- czy człowiek ma być "in the loop", czy "over the loop"- co jest dziś w AI najbardziej przereklamowaneRozdziały:00:00 Zapowiedź odcinka00:51 Kim jest Szymon Paluch04:47 Krzywa hype'u Gartnera: od Web3 do robotyki06:16 Web3 w biznesie - co z niego zostało08:30 Blockchain w płatnościach i ekonomia agentów AI11:27 Rozproszona moc obliczeniowa dla AI14:22 "Wszystko umarło"? Czy AI zastąpi specjalistów16:01 Kto odpowiada za AI - ubezpieczenia agentów18:07 Harness ważniejszy niż model19:49 ROI z AI i pułapka skalowania bałaganu22:41 Case e-commerce: agent dla handlowców25:36 Ile kosztuje wdrożenie agenta AI27:58 Czat kontra zespół agentów - jak budować raporty32:31 Dwa lata bez pisania kodu - agent w elektrowni36:03 "Palenie pieniędzy to nieprogramowanie"37:53 Pętla samouczenia: matematycznie, nie polonistycznie40:34 Jak zamienić wideo w umiejętność robota41:13 Blok sponsorski - FOTC42:01 Physical AI: po co nam humanoidy49:19 Dlaczego ciało jest trudniejsze niż myślenie53:12 Robopies w studiu: zastosowania, sterowanie, ceny58:30 Trend radar: dokąd zmierzają AI i robotyka1:04:13 Quickfire: human in the loop czy over the loop1:07:25 Claude Code i Codex w parze1:09:25 Najbardziej przereklamowane hasła AI1:11:47 Gdzie zdobywać wiedzę o AI i robotyce1:15:06 Jedna myśl na koniecPolecane w odcinku: Boris Cherny (Anthropic) i Tibo z zespołu Codex (OpenAI) na X, comiesięczne śniadania robotyczne w Warszawie.Wersja wideo: https://youtu.be/rwCZ9rWfWEYAdrian Andrzejczyk:Strona: https://andrzejczyk.com.plPodcast: https://itosieliczy.plLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/Społeczność "I to się liczy" na Skool: skool.com/i-to-sie-liczy-2492Szymon Paluch:Strona: https://szymonpaluch.comLinkedIn: Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailLinkedIn to nie lajki, LinkedIn to relacje. Adrian Gamoń, trener LinkedIn z 11-letnim stażem, tłumaczy, jak dziś naprawdę działa algorytm LinkedIn i dlaczego zasięgi to często próżna metryka.W tym odcinku podcastu "I to się liczy" rozmawiam z Adrianem Gamoniem - najdłużej działającym trenerem LinkedIn w Polsce, autorem cyklicznego raportu "LinkedIn w Polsce i na świecie" (7. edycja) i twórcą autorskiego frameworku "16 ścieżek rozwoju marki osobistej". Rozmawiamy o strategii komunikacji na LinkedIn, budowaniu marki osobistej, personal brandingu i o tym, jak zmienił się algorytm LinkedIn na przestrzeni ostatnich lat. Dlaczego stare taktyki - lajkowanie się nawzajem, publikowanie codziennie, budowanie samych wyświetleń - dziś coraz mniej działają w marketingu na LinkedIn.Adrian przywołuje case znajomego, który publikował kilka razy dziennie na fali hype'u AI - zasięgi rosły, aż nagle spadły. Powód? Ludzie się nasycili, a treści zaczęły się powtarzać. Z drugiej strony pokazuje case osoby, która "na sztywno" zaplanowała 2 posty tygodniowo, opublikowała 8 treści w miesiącu - i nic się nie wydarzyło, bo zabrakło relacji i networkingu, nie samych postów. To dobrze pokazuje, że sama częstotliwość publikacji na LinkedIn to za mało - strategia komunikacji musi uwzględniać budowanie relacji, nie tylko generowanie treści.LinkedIn dziś mierzy przede wszystkim czas spędzony na publikacji i to, jak reagują nie tylko Twoi znajomi, ale też znajomi znajomych - to sygnał, na który algorytm LinkedIn patrzy dziś najmocniej. "Nie ma dziś jakichś super tricków - są dziś mniej możliwe niż jeszcze kilka lat temu" - mówi Adrian. Ważniejsza jest jakość komentarzy niż liczba lajków: post z 50 "kalorycznymi" komentarzami od aktywnych userów LinkedIn może dać większą ekspozycję i większy zasięg niż 1000 lajków. To jedna z kluczowych zmian w algorytmie LinkedIn, o której mało kto mówi wprost.Obalamy też kilka mitów dotyczących marketingu na LinkedIn: czy link w poście obniża zasięg (nie), czy narzędzia do planowania publikacji (schedulery) szkodzą widoczności i SEO profilu (bezpośrednio nie), czy warto inwestować w konto LinkedIn Premium (rzadziej, niż się wydaje - Adrian mówi wprost o "kilkuprocentowym" wpływie na realne zasięgi) i czy automatyczna wiadomość po zaproszeniu do sieci kontaktów buduje relację (nie - gość rozpoznaje szablon od razu, co szkodzi budowaniu autentycznej marki osobistej).Rozmawiamy też o próżności rocznych podsumowań LinkedIn - "miałem pół miliona wyświetleń", "a ja dwa miliony" - i o tym, dlaczego sama liczba wyświetleń nic nie znaczy bez kontekstu branży i grupy docelowej. Ja sam dzielę się swoim doświadczeniem z początków na YouTube: moje pierwsze filmy miały 20-50 wyświetleń, ale przyszedł jeden konkretny klient, na którego czekałem - i to wystarczyło, żeby uznać ten content marketing za sukces. To ważna lekcja dla każdego, kto buduje markę osobistą w wąskiej, eksperckiej niszy.Adrian pokazuje też, dlaczego warto zdefiniować swoje "kotwice komunikacyjne" - tematy, po których ludzie mają Cię kojarzyć - zanim zaczniesz publikować częściej. Bo w Polsce na 10 milionów użytkowników LinkedIn publikuje zaledwie 2%, czyli ok. 200 tysięcy osób, mimo że aktywnych miesięcznie jest ponad 4 miliony, a wejść na platformę - 10 milionów miesięcznie. Reszta czyta i scrolluje, więc to, z czym Cię skojarzą w tej wąskiej grupie publikujących, waży dziś więcej niż same liczby wyświetleń czy lajków.Sporo miejsca poświęcamy też frameworkowi "16 ścieżek rozwoju marki osobistej" - autorskiej metodzie Adriana, zbudowanej na bazie lat szkoleń i zintegrowanej z wynikami testu Gallupa oraz archetypami osobowości. Korelacja między wynikami testu Gallupa a predyspozycją do konkretnej ścieżki - np. bycia "architektem treści premium", czyli osobą, która publikuje rzadziej, ale bardziej merytorycznie (artykuły, analizy, podcasty, raporty) - sięga według Adriana 0,7-0,8. To pokazuje, że skuteczna strategia komunikacji na LinkedIn powinna być dopasowana do osobowości, nie kopiowana od innych twórców.Dotykamy też tematu LinkedIn jako "platformy aspiracji". Z danych Adriana wynika, że im więcej lat doświadczenia i wyższa pozycja w organizacji, tym częściej ktoś publikuje - członkowie zarządów publikują nawet w 13% przypadków, przy średniej rynkowej na poziomie 2%. Nowi użytkownicy LinkedIn potrzebują średnio około dwóch lat, zanim w ogóle zaczną publikować treści. Rozmawiamy też o różnicach demograficznych: średnio na świecie 42% użytkowników LinkedIn to kobiety, a w Polsce ten odsetek jest wyraźnie wyższy i wynosi 51-52%.Kluczowa myśl gościa: nikt nie pamięta samych lajków - liczy się to, czy ludzie Cię zapamiętają i z czym Cię skojarzą. To ma bezpośrednie przełożenie na SEO Twojego profilu LinkedIn - na to, jak algorytm i wyszukiwarka wewnętrzna LinkedIn klasyfikują Twoją markę osobistą wokół konkretnych tematów.Poruszamy też temat formatów treści: kiedy lepiej sprawdza się karuzela lub PDF, a kiedy zwykły post tekstowy, i dlaczego shorty wideo, które świetnie działają na TikToku czy YouTube, na LinkedIn często sprawdzają się gorzej. Karuzele budują ekspertyzę i są bardziej unikatowym formatem na LinkedIn, post tekstowy - zaangażowanie wizerunkowe i narracyjne.Na koniec praktyczne liczby: ile zaproszeń miesięcznie warto wysyłać, jeśli zależy Ci na sprzedaży i budowaniu sieci kontaktów (Adrian rekomenduje minimum 100), dlaczego żywotność treści na LinkedIn (2-3 godziny) jest znacznie krótsza niż na Facebooku (23-24 godziny), i dlaczego godzina publikacji ma dziś "niewielkie znaczenie" - wbrew poradnikom każącym publikować o konkretnej minucie. Adrian opowiada też o swoim nowym produkcie - "Strategiczny Fundament LinkedIn", 90-dniowym planie działania dopasowanym do cech osobowości - oraz o własnym eksperymencie z byciem influencerem, który zakończył się powrotem do wąskiej specjalizacji strategicznej.Zanim skupił się na LinkedIn, Adrian przez lata budował strategie marki dla miast, regionów oraz firm sieciowych i franczyzowych, korzystając m.in. z modelu StoryBrand. Dziś mniej pisze rozbudowanych strategii komunikacji, a więcej mentoruje, konsultuje i audytuje - w tym profile LinkedIn i strategie komunikacji marki osobistej swoich klientów, łącząc doświadczenie strategiczne z bieżącą wiedzą o algorytmie LinkedIn.Dowiesz się m.in.:→ dlaczego zasięgi i wyświetlenia to często próżna metryka - i co mierzyć zamiast tego→ na czym polega framework "16 ścieżek rozwoju marki osobistej" i jak dopasować go do swojej osobowości→ jak test Gallupa pomaga dobrać strategię komunikacji do typu osobowości→ ile razy w tygodniu realnie warto publikować (i dlaczego więcej czasem szkodzi)→ czy link w treści posta obniża zasięg - i gdzie go wstawiać→ czy warto inwestować w LinkedIn Premium→ co działa lepiej na LinkedIn: shorty, karuzele czy posty tekstowe→ dlaczego LinkedIn to dziś "platforma aspiracji" i kto najczęściej publikuje→ jak wygląda dziś rynek pracy trenerów i konsultantów LinkedIn→ ile zaproszeń miesięcznie wysyłać, jeśli zależy Ci na sprzedaży→ jak zdefiniować swoje "kotwice komunikacyjne", żeby Cię zapamiętano→ dlaczego automatyczne wiadomości po zaproszeniu szkodzą budowaniu relacji→ jak wygląda żywotność treści na LinkedIn w porównaniu z FacebookiemRozdziały:00:00 Wstęp i przedstawienie gościa - Adriana Gamonia, najdłużej działającego trenera LinkedIn w Polsce.03:35 "LinkedIn to nie lajki, LinkedIn to relacje" - jak zmienił się algorytm LinkedIn.06:07 Dlaczego liczy się ocena "znajomych znajomych", nie tylko Twojej sieci kontaktów.09:06 Ile razy w tygodniu publikować - i dlaczego jeden mocny post bywa lepszy niż kilka słabszych.10:02 Case: influencer AI, który stracił zasięgi po fali hype'u.12:20 Próżne metryki - dlaczego same wyświetlenia to za mało.16:22 Dane z raportu "LinkedIn w Polsce i na świecie" - ile osób publikuje, a ile tylko czyta.17:40 16 ścieżek rozwoju marki osobistej - wprowadzenie do autorskiego frameworku Adriana.20:02 Architekt treści premium - jak dopasować strategię komunikacji do osobowości.34:12 Karuzele, PDF-y i shorty - co realnie działa na LinkedIn.37:36 Czy warto inwestować w konto Premium.39:29 Ile zaproszeń miesięcznie wysyłać, jeśli zależy Ci na sprzedaży.50:30 Blok sponsorski - FOTC (Fly on the Cloud).56:56 Quickfire - godzina publikacji, schedulery, link w poście, karuzela kontra tekst, najważniejsze metryki.1:06:08 Rekomendacje: newsletter "LinkedIn zgodnie ze sobą", raport "LinkedIn w Polsce i na świecie", książka Donalda Millera "Mów tak, żeby kupowali".1:09:57 Jedna myśl na koniec: liczby liczbami, ale najważniejsza pozostaje relacja z drugim człowiekiem.Adrian Gamoń:LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adriangamon/Raport "LinkedIn w Polsce i na świecie": https://adriangamon.com/raport/Newsletter "LinkedIn zgodnie ze sobą": na profilu LinkedIn AdrianaAdrian Andrzejczyk:Strona: https://andrzejczyk.com.plPodcast: https://itosieliczy.plLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/Społeczność "I to się liczy" na Skool: skool.com/i-to-sie-liczy-2492Sponsor odcinka:Fly on the Cloud (FOTC): https://fotc.com/pl/#ITOSIĘLICZYPOWERED BY #FOTC#LinkedIn #PersonalBranding #MarkaOsobista #Marketing #MarketingOnlineSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailSEO nie umiera w erze AI — dostaje nową nogę do pracy. Sebastian Heyman pokazuje, jak sprawdzić widoczność marki w AI Overview, ChatGPT i Gemini za darmo, i dlaczego Twoje raporty SEO mogą pokazywać sukces, którego nie ma.W tym odcinku podcastu „I to się liczy" rozmawiam z Sebastianem Heymanem, ekspertem SEO, sędzią ogólnopolskiego konkursu SEMKRK i autorem bloga seba.heiman.pl, o tym, jak sztuczna inteligencja realnie zmienia zachowania zakupowe użytkowników i codzienną pracę specjalisty SEO.Zaczynamy od sceny z życia: ojciec Sebastiana, prawie siedemdziesięcioletni gracz w badmintona, zadaje ChatGPT precyzyjne pytanie głosowe — z poziomem zaawansowania, częstotliwością gry i czasem treningu. AI daje konkretną rekomendację. On i tak wraca do Google sprawdzić rozmiar, cenę i dostawę. Ten sam wzorzec powtarza się przy książce dla dzieci — Sebastian testuje pięć systemów AI (Copilot, ChatGPT, Bing, AI Overview, AI Mode) na pytanie „gdzie kupić" i za każdym razem dostaje inny, częściowo błędny wynik.SEO nie umiera, tylko dostaje nową kompetencję. Ile z modnego GEO to realna metodyka, a ile - rebranding tego, co dobre SEO robiło od lat? Sebastian pokazuje na danych, że wzmianki bez linków to prawdopodobnie mit sprzedażowy branży, a link building wciąż różnicuje jak dekadę temu. „Nie ma bez indeksacji nic" - mówi wprost, wskazując indeksację jako jeden z dwóch kluczowych czynników w dzisiejszym SEO, obok tytułów stron.Sebastian pokazuje realny przykład z własnego Search Console: 50 tysięcy wyświetleń wygenerowanych przez zescrapowaną frazę „Sebastian Heyman to słaby specjalista" - zero kliknięć, zero realnego ruchu, a mimo to liczba, która potrafi zafałszować raport, zanim jeszcze dotrze do sprzedaży. Stąd jego rozróżnienie na metryki próżności (pozycje, wyświetlenia) i realny wpływ SEO na sprzedaż, mierzony wyłącznie w Google Analytics 4.Dotykamy też ciemniejszej strony branży - czarnego PR w wynikach AI: jak nieaktualna, krzywdząca opinia sprzed lat wciąż wyświetla się w AI Overview, i jak (etycznie na granicy) można sprawić, żeby zniknęła. Sebastian opowiada też o metodzie testowania widoczności marki na ponad trzystu promptach w trybie incognito - w tym roku zajęła nią trzecie miejsce w konkursie SEMKRK, gdzie sam zasiada w jury.Na koniec: dlaczego kebab w Tarnowie, którego nie widać w mapach Google, jest widoczny na TikToku - i co to mówi o tym, gdzie dziś realnie szuka młodsze pokolenie klientów.📌 Dowiesz się m.in.:→ jak sprawdzić widoczność marki w AI Overview za darmo, w Ahrefsie, bez płatnego brand radaru→ dlaczego indeksacja to dziś jeden z dwóch kluczowych czynników SEO - i jak sprawdzić, czy jesteś zaindeksowany w Google, Bingu, Gemini i ChatGPT→ czy link building wciąż działa, czy przegrywa z wzmiankami - i dlaczego to pytanie źle postawione→ czym różni się SEO od GEO i AEO, i czy to w ogóle osobne dyscypliny, czy marketing agencji→ jak odróżnić metryki próżności (pozycje, wyświetlenia) od realnego wpływu SEO na sprzedaż w GA4→ czy warto naprawiać błędy 404, skoro to formalnie nie jest czynnik rankingowy→ jak działa czarny PR w wynikach AI i jak bronić markę przed nieaktualnymi opiniami→ jak pisać opisy produktów pod kątem tego, do czego produkt się NIE nadaje - bo tego szuka AI→ dlaczego TikTok stał się realną wyszukiwarką lokalną dla części klientów→ jak wygląda przyszłość zawodu SEO-owca w perspektywie 12-24 miesięcy (Trend Radar)⏱ Rozdziały:00:00 Wstęp i przedstawienie gościa02:57 Case: tata, AI i buty do badmintona07:39 Case: książka dla dzieci - test 5 systemów AI18:21 Jak sprawdzić widoczność w AI Overview (Ahrefs)22:55 SEO dostało nową nogę do pracy - czym różni się GEO27:29 Link building kontra wzmianki (brand mentions)37:21 Kebab w Tarnowie - TikTok jako wyszukiwarka50:28 Tytuły i indeksacja - dwa filary dzisiejszego SEO51:58 Metryki próżności: Search Console kontra GA455:43 Czarny PR i zarządzanie opiniami w AI Overview1:03:16 Blok sponsorski - FOTC1:03:44 Największy trigger w GEO1:11:23 „Nie ma bez indeksacji nic" - 59 pytań na konsultacji1:15:59 Trend Radar - SEO za 12-24 miesiące1:17:33 Quickfire1:18:12 Czy warto naprawiać błędy 4041:22:56 Rekomendacje: kogo śledzić, co czytać1:25:32 Pożegnanie🔗 Sebastian Heyman:Blog: seba.heiman.plAgencja: rajz360.plLinkedIn: htSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailRaporty Google Ads kłamią - i najczęściej sami je do tego zmuszamy. Łukasz Chwiszczuk o tym, gdzie realnie ucieka budżet w kampaniach.Łukasz prowadzi konta o wydatkach do pół miliona złotych miesięcznie, butikowo, w dwie osoby z mocnym wsparciem AI. W tym odcinku sprawdzamy, które liczby w panelu Google Ads znaczą to, co myślisz, a które są tylko wartością dla systemu.Rozmawiamy o kampanii na nowych klientów, która po sprawdzeniu transakcja po transakcji przyniosła dokładnie zero nowych klientów. O trzech miejscach, w których budżet ucieka najszybciej. O tym, gdzie kończy się praca AI, a zaczyna robota eksperta. I o tym, co czeka e-commerce, gdy wyszukiwarka przestaje być punktem startu.Jeśli prowadzisz sklep albo rozliczasz się z agencją z ROAS-u, obejrzyj przed najbliższym callem z opiekunem konta.Zostaw suba i napisz w komentarzu, który z tych trzech punktów sprawdziłeś u siebie w ostatnim kwartale.ROZDZIAŁY0:00 Zajawka1:02 O czym jest „I to się liczy"1:47 Czy raporty Google naprawdę kłamią4:07 „Nie wyobrażam sobie pracy bez AI"5:52 BDOS - nakładka na Claude w pracy z Google Ads8:34 Halucynacje AI, których nie widać od razu10:37 Gdzie kończy się AI, a zaczyna ekspert13:37 Dlaczego ktoś ma kupić właśnie u Ciebie19:03 Które metryki w panelu naprawdę coś znaczą23:00 Kampania na nowych klientów, która dała zero26:35 Lifetime value - druga strona „kłamiących" raportów28:50 Kampanie brandowe i separacja brand / non-brand30:26 Inkrementalność - klient, który sprawdza każdą złotówkę33:03 „A kto za to zapłaci?" - testy proponowane przez Google33:39 Kogo obsługuje Łukasz - od JDG do pół miliona miesięcznie37:53 Gdzie w Google Ads ucieka najwięcej pieniędzy40:49 Najdroższy błąd w karierze - 50 tysięcy w kosmos42:47 Sponsor odcinka: FOTC45:21 Narzędzie do mierzenia lojalności i LTV per źródło48:45 Teza: e-commerce upada na lifetime value do CAC49:46 Co czeka e-commerce w najbliższych latach51:05 TikTok, czaty i koniec wyszukiwarki jako punktu startu53:30 Powrót lejków - Google otwiera, Meta zamyka57:14 Hit i mit59:31 Quickfire1:03:10 Gdzie zdobywać wiedzę o Google Ads1:04:22 Czy warto dziś mieć mentora1:05:37 Czy warto wchodzić dziś w branżę SEM1:06:28 ZakończenieGOŚĆ ODCINKAŁukasz Chwiszczuk: https://www.linkedin.com/in/lukasz-chwiszczuk/SPONSOR GŁÓWNY KANAŁUFOTC - Workspace, hurtownie, AI, chmura Google: https://fotc.comDOŁĄCZ DO SPOŁECZNOŚCIhttps://www.skool.com/i-to-sie-liczy-2492„I to się liczy" to podcast o danych, marketingu i technologii. Od gościa staram się wydobyć jak najwięcej kontekstu potrzebnego w naszej branży.#ITOSIĘLICZYPOWERED BY #FOTC#GOOGLEADS #GOOGLE #ECOMMERCE #ANALITYKA #MarketingOnlineSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailSEO w erze AI wciąż działa - Google Ads, SEO i AI Overviews trzeba dziś łączyć w jeden system, a największe zagrożenia to shadowbany, halucynacje AI i blokowanie botów AI, które potrafi usunąć firmę z ChatGPT.W 17. odcinku „I to się liczy" rozmawiam z Krzysztofem Marcem (DevaGroup) - jednym z najbardziej doświadczonych praktyków SEO i Google Ads w Polsce (w branży od 2005 r.). Bez hype'u, za to z konkretami o rzeczach, o których branża mówi półgłosem.Najważniejsze wnioski z odcinka:→ SEO, Google Ads i AI to jeden system - Core Web Vitals łączy technikę, konwersję z Ads i widoczność w wyszukiwaniu AI→ shadowbany - Google potrafi „zamrozić" albo delikatnie obniżyć pozycję, żebyś uznał, że SEO nie działa, i odpuścił (przeszedł na Ads)→ autorytet domeny istnieje - Google zaprzeczał, aż wyciek dokumentacji to potwierdził (a odkrywca dostał Bug Bounty)→ blokada botów AI w Cloudflare = zniknięcie z ChatGPT, Perplexity i AI Overviews→ AI Overviews to słowa Google - niemiecki sąd uznał odpowiedzialność Google za halucynacje, co otwiera falę pozwów→ dla MŚP liczy się nie „samo SEO", tylko cały miks: analityka, landing page, USP, cenaTo rozmowa dla właścicieli firm, marketerów i agencji, którzy chcą odróżnić realne trendy od clickbaitu i zrozumieć, dokąd zmierza wyszukiwanie w erze AI.🔔 Zostaw subskrypcję i napisz w komentarzu: czy Twoim zdaniem SEO ma sens w czasach AI Overviews? Udostępnij ten odcinek komuś, kto robi SEO lub Google Ads.━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━🎙️ GOŚĆ - Krzysztof Marzec (DevaGroup)→ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/krzysztofmarzec/→ DevaGroup: https://www.devagroup.pl/🎧 PROWADZĄCY - Adrian Andrzejczyk→ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/🤝 SPONSOR GŁÓWNY - Fly on the Cloud (FOTC)→ Testuj Gemini w firmie 30 dni za darmo: fotc.com/pl━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━Rozdziały:00:00 - Blokada botów AI: jak firma zniknęła z ChatGPT (Cloudflare)01:40 - Gość: Krzysztof Marzec (DevaGroup) i FOMO w branży03:36 - "Claude zabił kogoś" - jak odróżnić hype od tego, co działa05:16 - Core Web Vitals: SEO, Google Ads i AI jako jeden system06:37 - Silosy SEO vs SEM w agencji i jak je rozbić09:37 - Dlaczego audyt SEO/GEO nie działa bez wdrożenia11:54 - Darmowy audyt = czerwona lampka. Dlaczego?13:17 - AI dla MŚP: mały klient chce sprzedaży, nie SEO15:16 - Specjalista jako doradca: analityka, landing page, USP21:21 - Kto jest Twoim realnym konkurentem? (Senuto, Semstorm)22:54 - Od Interii po własną agencję: 20 lat w SEO25:07 - Jak Google kłamie oficjalnie (nofollow, Wikipedia)26:10 - Shadowbany: jak Google mrozi pozycje, byś odpuścił SEO27:44 - Autorytet domeny, wyciek Google i Bug Bounty28:36 - GEO i moda na zmianę nazw działów z SEO na GEO32:01 - Blokada botów AI i regulacje: UK zmusza Google do statystyk34:09 - Niemcy: AI Overviews to słowa Google. Pozwy za halucynacje41:49 - Halucynacje i limity Gemini (płatni kontra darmowi)45:24 - Linkbuilding wraca: autorytet, wzmianki, solidne linki52:45 - Gdzie znaleźć Krzysztofa: wykłady i szkolenia (AGH)58:01 - [Reklama] Fly on the Cloud - testuj Gemini w firmie01:03:24 - Trend Radar: co nadchodzi w SEO, SEM i AI01:07:44 - Podsumowanie: zdroworozsądkowo do nowinekSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailGA4 przestało być „jednym źródłem prawdy" — dziś domodelowuje nawet 30–40% danych przez AI i jest w praktyce tylko nakładką na hurtownię. Prawdziwa analityka zaczyna się od surowych danych, hipotez biznesowych i przyczynowości, nie od raportowania wskaźników „na zielono".W tym odcinku „I To Się Liczy" (#16) rozmawiam z Adamem Wiatkowskim — człowiekiem gdzieś pomiędzy data science a analityką digital — o tym, dlaczego mamy coraz więcej technologii i coraz mniej danych, kiedy warto (a kiedy NIE warto) budować hurtownię i jak realnie mierzyć, które źródło ruchu naprawdę sprzedaje. Zostań do końca — puenta o pracy bez kontekstu zmienia sposób patrzenia na analitykę.Najważniejsze wnioski:→ GA4 przestało być „jednym źródłem prawdy" — domodelowuje 30–40% użytkowników przez AI i jest tylko nakładką na hurtownię danych.→ Prawdziwa analityka zaczyna się od surowych danych i hipotez biznesowych, nie od raportowania metryk „na zielono" (data reported ≠ data driven).→ Przyczynowość bije raportowanie: ghost ads, testy A/B i metoda 11 modeli pokazują, które źródło ruchu faktycznie generuje sprzedaż.→ Uwaga na paradoks Simpsona — konwersja bywa ujemnie skorelowana ze sprzedażą i jest słabym miernikiem.→ Hurtownia nie jest dla każdego: mniejszej firmie często wystarczy data mart, a AI bez kontekstu i higieny danych tylko utrwala błędy.Kontekst jest wszystkim — bo, jak mówi Adam, praca bez kontekstu to strzelanie na oślep do kaczek.👉 A Ty pracujesz data-driven czy data-reported? Napisz w komentarzu.🔔 Subskrybuj „I To Się Liczy" i podaj odcinek dalej komuś, kto wciąż traktuje GA4 jak źródło prawdy objawionej.🎁 Do wygrania: książka „Data Driven Marketing" — szczegóły w przypiętym komentarzu.Rozdziały:00:00 – Analityk GA4: zawód z przyszłością czy bez?00:40 – Gość: Adam Wiatkowski (data science + analityka)02:00 – Od web analityki do data science04:00 – Paradoks: więcej technologii, mniej danych06:53 – Masz GA4 ≠ robisz analitykę07:15 – GA4 jako nakładka na hurtownię danych08:46 – Dlaczego hurtownia powinna być przed GA09:45 – GA4 domodelowuje 30–40% danych przez AI10:00 – Co daje hurtownia, data lake i Databricks12:00 – Masz wszystkie dane o klientach — i co dalej?13:40 – Kiedy NIE warto budować hurtowni15:24 – Data reported zamiast data driven16:37 – Atrybucja behawioralna i przyczynowość18:00 – 11 modeli: które źródło ruchu naprawdę sprzedaje24:00 – Ghost ads i MMM: ML kontra statystyka lat 40.36:00 – Ścieżka użytkownika jako zdanie: session2vec i UMAP44:00 – Testy A/B, incremental i modele przyczynowe48:00 – Bez hipotez i kontekstu AI nie pomoże58:00 – Paradoks Simpsona: konwersja rośnie, sprzedaż spada64:00 – Trend radar i Quickfire: Python, BigQuery, statystyka vs ML72:00 – Rekomendacje i myśl na koniecAdam Wiatkowski — https://www.linkedin.com/in/adam-wiatkowski-43294463/Społeczność (Skool): https://www.skool.com/i-to-sie-liczy-2492Sponsor główny: Fly on the Cloud (FOTC) — https://fotc.com/Paczka prezentowa: e-naturalnie.pl — https://enaturalnie.pl/#ITosieLiczy Powered by #FOTC #GA4 #analitykamarketingowa #datascience #hurtowniadanych #BigQuery #datadriven #atrybucja #paradoksSimpsona #MMM #marketingmixmodeling #ghostads #GoogleAnalytics #ecommerce #marketingb2bSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailAI dla małych i średnich firm — czy naprawdę warto wdrażać sztuczną inteligencję w MŚP? | Mariusz Zyśk (FOTC) | I to się liczy #15„AI zabierze ludziom pracę." Słyszałeś to setki razy. A teraz wyobraź sobie firmę ze 100 handlowcami i milionem produktów w ofercie, w której wdrożono sztuczną inteligencję do obsługi zamówień — i nie zwolniono ani jednej osoby. Co więcej: handlowcy w końcu przestali przepisywać maile, a zaczęli robić to, co naprawdę napędza biznes — rozmawiać z klientami i budować relacje. To nie jest wizja przyszłości. To realne wdrożenie AI w polskiej firmie, o którym opowiadamy w tym odcinku.W najnowszym odcinku podcastu „I to się liczy" Adrian Andrzejczyk rozmawia z Mariuszem Zyśkiem z FOTC o tym, jak małe i średnie firmy (MŚP) naprawdę wykorzystują sztuczną inteligencję i automatyzację w codziennej pracy. Bez marketingowego buzzwordu, bez teorii oderwanej od rzeczywistości — wyłącznie konkretne przykłady wdrożeń AI, które już dziś oszczędzają godziny pracy, obniżają koszty i realnie zarabiają. To rozmowa dla każdego właściciela firmy, prezesa, menedżera i przedsiębiorcy, który zastanawia się, od czego zacząć z AI w biznesie i jak wdrożyć sztuczną inteligencję, żeby przyniosła zwrot, a nie tylko przepaliła budżet.Najważniejsza myśl całego odcinka? Wybór konkretnego narzędzia — ChatGPT, Gemini, Claude czy dowolny inny model językowy (LLM) — nie ma żadnego znaczenia, dopóki nie wiesz, jaki problem w swoim biznesie chcesz rozwiązać. To pytanie, od którego powinno zaczynać się każde wdrożenie AI w firmie: jakie decyzje są dla Ciebie trudne, gdzie tracisz czas, gdzie możesz zaoszczędzić, a gdzie zarobić. Sztuczną inteligencję wdraża się dokładnie w dwóch miejscach — tam, gdzie firma dużo oszczędza, albo tam, gdzie dużo zarabia. Reszta to moda.Jeśli prowadzisz małą lub średnią firmę i szukasz konkretnych, sprawdzonych pomysłów na wdrożenie AI — od automatyzacji sprzedaży, przez obsługę klienta i call center, po umowy i decyzje zarządcze — ten odcinek da Ci gotowy zestaw inspiracji i pokaże, jak podejść do sztucznej inteligencji rozsądnie, krok po kroku.📌 CO USŁYSZYSZ W TYM ODCINKU:• Automatyzacja a sztuczna inteligencja — czym to się różni i dlaczego mylimy te pojęcia• Gdzie realnie wdrażać AI w firmie: oszczędność kontra zarobek• Dlaczego „które AI kupić — GPT, Gemini czy Claude?" to złe pierwsze pytanie• Automatyzacja danych nieustrukturyzowanych: skany, dokumenty, maile, faktury• Generowanie obrazów i wizualizacji produktów z Nano Banana Pro i Gemini• Case: milion produktów, 100 handlowców i jeden automat do zamówień• Jak AI uwolniło czas zespołu i ograniczyło churn — bez zwolnień• Deep research i przygotowanie do spotkań sprzedażowych z pomocą AI• Call center: transkrypcja i ocena jakości rozmów w językach niszowych• AI do tworzenia i analizy umów — wskazywanie ryzykownych zapisów• Sztuczna inteligencja jako sparing partner i coach dla zarządu• Human in the loop — dlaczego AI musi działać w parze z człowiekiem• Od czego zacząć wdrażanie AI, jeśli prowadzisz małą lub średnią firmę🗣️ CYTATY Z ODCINKA:„Wybór narzędzia nie ma żadnego znaczenia, dopóki nie wiesz, jaki problem chcesz rozwiązać w swoim biznesie."„AI zawsze powinno iść w parze z człowiekiem."„Uwolniliśmy handlowcom masę czasu — i w końcu zaczęli pilnować relacji z klientami. Nikt nie stracił pracy."🤝 SPONSOR ODCINKA — FOTC:Odcinek powstał przy współpracy z FOTC (Fly On The Cloud) — ekspertem w zakresie chmury, sztucznej inteligencji i inteligentnego miejsca pracy. Jako partner Google Cloud, Google Workspace i Google Gemini, FOTC wspiera firmy we wdrażaniu AI, migracji do chmury, analityce danych w BigQuery, audycie kosztów chmury i szkoleniach z Google AI. Zaufało im ponad 6500 klientów w 40+ krajach — od MŚP, przez edukację i e-commerce, po duże organizacje. „Unlock Possibilities. Przyspiesz cyfrową transformację." 👉 fotc.com/pl🎙️ O PODCAŚCIE:„I to się liczy" to podcast o danych, marketingu i technologii prowadzony przez Adriana Andrzejczyka. Od gości wydobywamy cenny kontekst z ich dziedziny — wiedzę, której nie znajdziesz w poradnikach. Jeśli interesuje Cię sztuczna inteligencja, automatyzacja, marketing, dane i nowe technologie w biznesie — subskrybuj kanał, zostaw łapkę w górę i włącz dzwonek.🔔 Subskrybuj i napisz w komentarzu: które wdrożenie AI przydałoby się w Twojej firmie?#AI #sztucznainteligencja #MŚP #automatyzacja #AIwbiznesie #wdrożenieAI #FOTC #GoogleCloud #Gemini #ChatGPT #ItoSięLiczy #podcast #transformacjacyfrowa #MariuszZyśk #agentAI #automatyzacjaprocesów #biznesSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.

Send us Fan MailW 14. odcinku podcastu „I to się liczy" rozmawiamy o danych, marketingu i technologii z Pawłem Gontarkiem, szerzej znanym jako ZGRED. To rozmowa dla każdego, kto chce zrozumieć, jak realnie wykorzystać AI w pracy SEO i analitycznej — bez ściemy, za to z dużą dawką statystyki, heurystyk i zdrowego sceptycyzmu.Zgred zdradza swój stack (ChatGPT do dyskusji, Codex do kodowania, Claude do analityki), tłumaczy różnicę między mikronarzędziami, masterami i orkiestratorami, i pokazuje autorski monitoring promptów — narzędzie, które na podstawie Google Search Console i Analytics próbuje odgadnąć, jakich promptów używają użytkownicy ChatGPT, Perplexity czy Gemini, zanim trafią na stronę klienta.Rozmawiamy też o tym, dlaczego „SEO to epicentrum wszystkiego", jak ukrywanie cen psuje ranking, czemu Google indeksuje social media i co naprawdę znaczy „Search Everywhere Optimization" w erze LLM-ów.⏱️ Rozdziały00:00  Wstęp: czy po czterdziestce zwalniasz?01:26  Powitanie i przedstawienie gościa – Paweł „Zgred" Gontarek01:54  Co dziś najbardziej pochłania Zgreda: vibe coding02:44  Czym jest vibe coding w dwóch zdaniach03:45  Stack pracy: ChatGPT do dyskusji, Codex do kodu, Claude do analizy06:38  Jaki sprzęt jest potrzebny? (spoiler: zwykły laptop, 8 GB RAM)08:00  Serwer za 30 €/mies. i ~25 serwerów MCP08:48  Mikronarzędzia, mastery i orkiestratory – jak to się składa11:24  Mikronarzędzia kontra skille – dlaczego Zgred nie ufa skillom17:00  Patenty Google, encje i analiza karty produktowej18:00  Strojenie globalne, scoringi, heurystyki i dużo statystyki20:40  Skąd brać wiedzę: bazy API (Senuto, Ahrefs, BigQuery, NotebookLM)22:40  Human in the loop: próg bólu i „confidence" rozwiązania24:20  Zespół nie chce narzędzi, chce wyniku – jedna zakładka zamiast 100 narzędzi28:40  Zmęczenie pracą z AI i frustracja promptowania29:40  Orkiestrator 40-warstwowy do audytu GEO32:00  Ile AI-owych SaaS-ów przeżyje? Może 1 na 10033:00  ~900 narzędzi w 3–4 miesiące35:00  Backupy i disaster recovery: Mac Studio, LibreChat, Qwen36:00  Codex vs Claude jako wzajemny fallback38:00  Monitoring promptów: reverse-engineering zapytań z Search Console40:00  Ruch z ChatGPT/Perplexity/Gemini w Google Analytics41:00  Scraper czy użytkownik? Heurystyka 15 sekund44:00  Czego brakuje narzędziom do monitoringu promptów47:00  API kontra web scraper – badania Surfer SEO48:00  Bing, Copilot i ruch z korporacji50:40  SEO = Search Everywhere Optimization? Akronimy nie mają znaczenia52:00  Black Hat SEO w świecie LLM-ów53:00  Słaby content, „Crawled – not indexed" i polityki Google z 202554:30  SEO jako epicentrum: prędkość, UX, encje55:00  Ukrywanie cen w branży deweloperskiej a ranking56:30  Content to też wideo, podcasty, infografiki – Google indeksuje social media58:00  Sygnały E-E-A-T i jakość59:00  Audyt dla agencji, MŚP i oczekiwania klientów01:00:00  SEO nie dla każdego: portfel kontra KPI01:01:00  Influencerzy, marki i kiedy lepsze są Ads01:02:48  Jak pojawić się w ChatGPT: content i wideo💡 Czego dowiesz się z tego odcinkaJak budować narzędzia, a nie rezultaty — i dlaczego to kluczowa zmiana myślenia o AIDlaczego mikronarzędzia (skrypty Python) biją skille w złożonych procesachJak działa monitoring promptów i prognozowanie zapytań do LLM-ówJak rozróżnić ruch scraperów od realnych użytkowników z ChatGPTDlaczego „efektywnie, ale nie efektownie" to dobra zasada pracy z AIJak zabezpieczyć się przed awarią modelu (backupy + fallback Codex ↔ Claude)Czemu SEO stało się epicentrum całego marketingu w erze wyszukiwarek AI🗣️ Cytaty z odcinka„Produkujemy narzędzie, ale nie produkujemy rezultatu. Nie oczekujemy, że to AI rozwiąże za nas problem."„Lepsza gorsza próbka niż żadna."„Jeden na sto AI-owych SaaS-ów przeżyje. Nawet mniej."„Akronim nie ma znaczenia — SEO to SEO. Nieważne, który engine optymalizujesz."👤 O gościuPaweł „Zgred" Gontarek — SEO-wiec od 2005 roku, audytor, twórca autorskich narzędzi AI do analityki i SEO, prowadzi butikową agencję. Dzieli się wiedzą na LinkedIn i X.🤝 Sponsor główny odcinkaFOTC — FLY ON THE CLOUDModernizuj, wprowadzaj innowacje i zmieniaj swój biznes z technologiami chmurowymi, dopasowanymi do Twoich potrzeb.https://fotc.com/pl/Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.