Trendy marketingowe na rok 2026 — co nas czeka?

Generatywne wyszukiwanie: AI Overviews/AI Mode przepisują reguły SEO/SEM

Google rozszerza zastosowanie generatywnych podsumowań i trybu konwersacyjnego w wyszukiwarce; wydawcy i branża raportują zmiany w zachowaniach użytkowników oraz w przepływach ruchu, co wymusza dostosowanie treści i metryk. Zgłaszane w 2025 r. analizy i skargi regulacyjne w UE podkreślają, że AI-owe odpowiedzi już realnie wpływają na widoczność i klikalność wyników — niezależnie od tego, czy dana marka „weszła” do odpowiedzi AI, czy nie.

Co robić w 2026:

• projektować treści i dane produktowe pod pytania konwersacyjne/multimodalne (GEO/AEO),
• wzmacniać sygnały jakości (dowody, źródła, autorstwo) i dane 1P,
• mierzyć udział ekspozycji w odpowiedziach AI i wpływ na CTR oraz zapytania brandowe (proxy dla „zero-click”).

Retail media: od kanału „testowego” do filaru budżetu

Sieci retailowe łączą intencję zakupową, zamkniętą pętlę atrybucji i bogate sygnały 1P — to sprawia, że do 2026 r. utrzymują dwucyfrowe tempo wzrostu i coraz częściej przejmują budżety z klasycznego performance. Prognozy branżowe wskazują retail media jako jeden z głównych motorów globalnego wzrostu wydatków reklamowych do 2026 r.

Co robić w 2026:

• spinać katalogi/feedy i dane sprzedażowe z kampaniami,
• oceniać ROAS/POAS na poziomie SKU i kategorii,
• włączać retail media do miksu planowania razem z wyszukiwaniem i social (testy atrybucji).

CTV/streaming: większy udział i prawie pełna programatyzacja

Connected TV rośnie szybciej niż telewizja linearna, a zakupy emisji są w ogromnej większości programatyczne; branżowe estymacje na 2026 r. mówią o dalszym zwiększaniu wydatków i udziale CTV w torcie wideo, choć napływ budżetów wciąż goni wzrost konsumpcji. To wymaga standardów brand safety, weryfikacji dostawców i czujności wobec jakości inwentarza.

Co robić w 2026:

• wdrażać weryfikację emisji (IAS/DV), whitelisty i prywatne dealy,
• testować shoppable video i integracje z danymi sprzedażowymi,
• raportować „incremental reach” względem kanałów social i YouTube.

Brand safety na social: Threads dołącza do standardu weryfikacji

Meta rozszerzyła na Threads współpracę z zewnętrznymi partnerami weryfikacji (Integral Ad Science, DoubleVerify, Scope3; wsparcie Zefr w drodze), co poprawia transparentność kontekstu emisji i ułatwia dużym markom wejście w nowy placement z zachowaniem polityk bezpieczeństwa marki. To ważne w czasie, gdy ryzyko niepożądanego kontekstu potrafi szybko przełożyć się na reputację.

Co robić w 2026:

• rozszerzyć istniejące umowy z partnerami weryfikacji o Threads,
• uwzględniać „safety/suitability score” w KPI kampanii,
• wprowadzić procedury reagowania na incydenty kontekstowe (PR + pauza placementu).

Pomiar i atrybucja: powrót do MMM i testów przyczynowych

Niestałe udziały ekspozycji i klików w odpowiedziach AI oraz ograniczenia prywatności powodują, że marki wracają do modeli miksu marketingowego (MMM) i eksperymentów przyczynowych (geo-testy, incrementality). W 2025 r. raporty branżowe opisują ten zwrot jako konieczny do budowania odpornego na braki danych systemu decyzyjnego — z większym naciskiem na dane 1P i integracje serwerowe.

Co robić w 2026:

• zbudować stały rytm MMM (aktualizacja kwartalna) i backlog testów przyczynowych,
• łączyć dane platform z CRM/poS i modelami atrybucji,
• definiować KPI „privacy-durable” (np. lift, incrementality, in-view time zamiast samych klików).

Prywatność i cookies: kurs na „privacy-first”, nawet jeśli Chrome zmienia plan

Nawet przy kolejnych zwrotach akcji wokół wycofania ciasteczek osób trzecich w Chrome, kierunek dla marketerów pozostaje ten sam: rozwiązania odporne na brak 3P cookies (server-side, Conversions API, modelowanie sygnałów, clean roomy). Google w 2024 r. zasygnalizowało odejście od twardej daty „wyłączenia” na rzecz bardziej wybieralnego doświadczenia w przeglądarce i dalszych prac nad Privacy Sandbox — ale to nie znosi konieczności budowy własnych danych i odświeżenia atrybucji. W praktyce 2026 będzie rokiem, w którym strategie „privacy-durable” staną się standardem: krótsze okna atrybucji, większy udział modelowania i eksperymentów, więcej integracji po stronie serwera.

Co robić w 2026:

• konsolidować zdarzenia i wartości po stronie serwera (CAPI/server-side),
• audytować zgody i polityki przechowywania danych,
• wdrożyć eksperymenty/lift tam, gdzie klik nie „przechodzi” przez ciasteczka.

Budżety reklamowe: wzrost globalny utrzyma się do 2026 r.

Prognozy WARC wskazują, że globalne wydatki reklamowe w 2026 r. dobiją okolic 1,23–1,24 bln USD, kontynuując dwucyfrowy wzrost z ostatnich lat. Motorem pozostają kanały cyfrowe, ze szczególnie silną dynamiką retail media i CTV. Dla planistów oznacza to konieczność „przesuwania ciężaru” w miksie na kanały z zamkniętą pętlą atrybucji i elastycznym zakupem.

Co robić w 2026:

• zabezpieczać budżety na integracje danych (feed/katalog/CRM),
• zestawiać CTV i social pod kątem incremental reach,
• rezerwować testowe „kieszonki” na retail media w nowych marketplace’ach.

AI w praktyce: od asystentów do „super-agentów”

W 2026 r. narzędzia AI przesuwają się od pojedynczych asystentów do agentów wykonujących całe łańcuchy zadań (research → brief → warianty kreacji → QA → dystrybucja), także w obszarach płatnych mediów i contentu. Raporty trendowe i rynkowe wskazują na szybkie dojrzewanie tej kategorii: rozwój agentów obsługujących danych 1P, automatyzację insightów, a nawet autonomiczne testy A/B. To nie znaczy „mniej ludzi”, ale nowy podział pracy: zespoły przejmują kontrolę nad celami, kryteriami jakości, politykami zgodności i nadzorem nad modelem.

Co robić w 2026:

• spisać „AI runbook”: gdzie agent może działać sam, a gdzie wymagana jest akceptacja,
• wdrożyć versioning danych i polityki red-teamingu (kontrola halucynacji/zgodności),
• mierzyć wpływ agentów na time-to-market i koszt kreacji/testów.

Koncentracja wydatków: „wielka trójka” dalej rośnie

Udział Alphabet, Meta i Amazon w globalnym torcie reklamowym rośnie; różne analizy oparte na danych WARC szacują, że ich łączna część przekracza 43% w 2024 r. i zbliża się/wykracza poza 46% do 2026 r. (poza Chinami). W praktyce rodzi to presję kosztową w aukcjach i większą zależność od kilku ekosystemów, ale zarazem przyspiesza integracje danych i standaryzację pomiaru. Marki powinny równolegle inwestować w alternatywy (retail media, partnerstwa bezpośrednie, CTV) oraz kompetencje w modelowaniu, by ograniczyć ryzyko „platform lock-in”.

Co robić w 2026:

• dywersyfikować źródła popytu (retail media, partnerstwa, programmatic guaranteed),
• negocjować na bazie 1P data + testów incrementality,
• utrzymywać „plan B” na wypadek zmian polityk platform.

Operacyjne „must-do” na 2026

To zestaw działań, które według większości prognoz i decyzji platform będą miały najlepszy zwrot z uwagi na ryzyko i trend:

• Dane 1P i integracje: CRM ↔ CAPI/server-side ↔ feed/katalogi; standaryzacja identyfikatorów.
• Pomiar odporny na prywatność: kwartalne MMM + stały backlog eksperymentów (geo-testy, lift).
• Bezpieczeństwo i jakość emisji: weryfikacja z IAS/DV/Scope3/Zefr w social/CTV, polityki „suitability”.
• AI w procesach: role „AI ops” i governance modeli; wskaźniki jakości (brand safety, factuality, bias).
• Zwinne planowanie budżetu: bufory pod „event-driven” (sport, wybory, sezon), regularne rewizje miksu.

Podsumowanie artykułu

Rok 2026 będzie najprawdopodobniej praktycznym przejściem na privacy-durable marketing i pogłębioną automatyzację napędzaną AI, z jednoczesnym przesunięciem budżetów w stronę kanałów łączących dane zakupowe, skalę i wymierny pomiar (retail media, CTV, ekosystemy największych platform). Generatywne wyszukiwanie zmienia reguły SEO/SEM, wymuszając GEO/AEO oraz inwestycje w dane 1P i eksperckie treści, a zewnętrzna weryfikacja emisji (np. na Threads) staje się stałym elementem polityk brand safety. W odpowiedzi marki powinny łączyć dojrzały pomiar (MMM + testy przyczynowe), integracje server-side i governance AI z operacyjną dyscypliną (architektura danych, standardy weryfikacji, zwinne planowanie budżetu). Wygrywać będą zespoły, które potrafią łączyć skalę automatyzacji z kontrolą jakości, szybko wyciągają wnioski z eksperymentów i konsekwentnie budują przewagę na danych pierwszej strony.