Pierwsze formaty reklam OpenAI – jak to właściwie wygląda?

16 stycznia 2026 r. konto OpenAI opublikowało na X (dawniej Twitter) krótki wpis z obrazkiem i zdaniem: „Here’s an example of what the first ad formats we plan to test could look like.” To jedno zdanie narobiło szumu, bo do tej pory wiele osób zakładało, że w produktach opartych o AI reklamy „jakoś się nie zmieszczą” albo że przynajmniej nie będą przypominały tego, co znamy z wyszukiwarek czy social mediów.

Ja patrzę na to bez emocji: reklamy w interfejsach konwersacyjnych były kwestią czasu. Jeśli ty odpowiadasz za marketing albo sprzedaż, to taka zapowiedź jest dla ciebie sygnałem: za chwilę zmieni się sposób pozyskiwania ruchu i leadów. I to nie kosmetycznie, tylko fundamentalnie, bo w grę wchodzi inny „moment” kontaktu: użytkownik nie scrolluje, tylko pyta i dostaje odpowiedź.

W tym wpisie porządkuję temat: co tak naprawdę wynika z tej publikacji, jak mogą wyglądać pierwsze formaty reklam, co to oznacza dla marek i jakie scenariusze wdrożeń widzę w praktyce (także pod kątem automatyzacji w make.com i n8n). Bez czarów-marów, raczej po ludzku.

Co dokładnie pokazuje wpis OpenAI i dlaczego wszyscy o tym mówią?

OpenAI nie opublikowało długiego komunikatu prasowego ani specyfikacji. Pojawił się jedynie przykład „jak mogą wyglądać” pierwsze testowane formaty reklam. To ważne rozróżnienie: to nie jest potwierdzenie finalnego produktu, tylko zapowiedź testów i kierunku.

Co można wywnioskować z samej treści zapowiedzi?

Z samego zdania da się wyciągnąć trzy dość twarde wnioski:

OpenAI rozważa reklamy jako element doświadczenia użytkownika (czyli nie „gdzieś obok”, tylko w środku przepływu).
Mowa o formatach (liczba mnoga), więc prawdopodobnie testy obejmą kilka wariantów: umiejscowienie, wygląd, długość, oznaczenia.
To mają być testy, więc spodziewaj się ograniczonej dostępności, iteracji i zmian w krótkim czasie.

Jeśli ty planujesz strategię na 12–18 miesięcy, to ta niewinna grafika jest w praktyce zapowiedzią nowego kanału dystrybucji. A nowe kanały zawsze zaczynają się podobnie: najpierw chaos, potem pierwsze „złote czasy” (tanie dotarcie), a na końcu stabilizacja i rosnące koszty.

Dlaczego to jest inne niż reklamy w Google?

Bo w wyszukiwarce użytkownik wpisuje frazę, dostaje listę wyników i wybiera. W interfejsie konwersacyjnym użytkownik zadaje pytanie i często chce jednej odpowiedzi. Reklama nie rywalizuje więc o klik wśród 10 linków, tylko o uwagę wśród 2–3 bloków tekstu. To zmienia grę, ale ja nie nazwę tego „przewrotem kopernikańskim”, bo mechanika nadal jest prosta: płacisz za ekspozycję, klik lub efekt.

Jak mogą wyglądać pierwsze formaty reklam w produktach OpenAI?

Nie będę udawał, że znam finalną specyfikację, bo jej nie ma. Mogę natomiast opisać najbardziej prawdopodobne kierunki, bazując na tym, jak zwykle projektuje się reklamy w interfejsach tekstowych oraz jak działają modele konwersacyjne.

Format 1: „Sponsorowany blok” w odpowiedzi

Najbardziej naturalny scenariusz to wstawka w odpowiedzi, wyraźnie oznaczona jako reklama lub treść sponsorowana. Taki blok mógłby mieć:

krótką nazwę oferty lub marki,
1–2 zdania dopasowane do pytania użytkownika,
link do strony (albo przycisk CTA, jeśli interfejs na to pozwala),
oznaczenie typu „Ad / Sponsorowane”.

Jeśli ty tworzysz kampanie performance, to w tym formacie liczy się jedno: trafność. Użytkownik nie ma nastroju na „ładne hasło”. On chce odpowiedzi. Reklama, która brzmi jak ulotka z lat 90., polegnie szybciej, niż zdążysz wypić kawę.

Format 2: „Polecany krok” w instrukcji lub planie działania

Modele językowe często tworzą listy kroków, checklisty lub rekomendacje narzędzi. Reklama może wejść jako „polecany krok” lub „polecane narzędzie” przy jednym z etapów. Na przykład:

użytkownik prosi o plan wdrożenia CRM,
odpowiedź ma 6 kroków,
przy kroku 3 pojawia się sponsorowana propozycja narzędzia lub usługi.

To format, który może działać mocno w B2B, bo użytkownik często i tak pyta „jakie narzędzie wybrać”. Ty natomiast musisz dopilnować etyki i przejrzystości oznaczeń. „Nie ma róży bez kolców”: jeśli ekosystem pójdzie w zbyt nachalne wstawki, ludzie zaczną to omijać albo będą mniej ufać odpowiedziom.

Format 3: Reklama w wynikach „porównania” (tabela, ranking, zestawienie)

Dużo zapytań ma formę porównania: „najlepsze X do Y”, „X vs Y”, „co wybrać”. Reklama może pojawić się jako wyróżniona pozycja w rankingu (z wyraźnym oznaczeniem). W takim układzie kluczowe stanie się:

jak przejrzyście system oznaczy płatną pozycję,
czy model pokaże kryteria doboru,
czy użytkownik będzie mógł „dopytać”, czemu dana opcja jest polecana.

Jeżeli ty sprzedajesz produkt, który realnie broni się parametrami, to możesz na tym zyskać. Jeśli sprzedajesz „wszystko dla wszystkich”, to ranking cię obnaży, bo pytania kontrolne zrobią robotę.

Format 4: Delikatny „follow-up” po odpowiedzi

W interfejsie czatu naturalne jest dopytanie. Reklama może przyjąć formę krótkiej, sponsorowanej sugestii po odpowiedzi, np. „Jeśli chcesz, mogę też pokazać ofertę X”. To brzmi niewinnie, ale ma moc: pojawia się wtedy, gdy użytkownik już dostał wartość i jest „w temacie”.

Co to oznacza dla marketingu i SEO (tak, dla SEO też)

W naszej firmie Marketing-Ekspercki często łączymy marketing, sprzedaż i automatyzację, więc ja patrzę szerzej: reklamy w AI nie „zabiją SEO” z dnia na dzień, ale mocno zmienią rozkład sił.

Zmiana 1: mniej klików, więcej decyzji „na miejscu”

Jeśli użytkownik dostaje odpowiedź w czacie, to może w ogóle nie klikać w stronę. Ty widzisz mniej sesji w Google Analytics, ale to nie znaczy, że znikasz. To znaczy, że:

część intencji informacyjnej zostaje „skonsumowana” w interfejsie AI,
klik pojawia się później, gdy użytkownik jest bliżej decyzji,
marka musi pracować na rozpoznawalność wcześniej, bo później „pole bitwy” jest mniejsze.

Zmiana 2: rośnie znaczenie treści, które AI może cytować i streszczać

Nawet jeśli reklamy wejdą, to modele nadal będą potrzebowały źródeł, danych, opisów. Ty potrzebujesz treści, które są:

konkretne (mniej waty, więcej faktów),
dobrze ustrukturyzowane (nagłówki, listy, definicje),
spójne (jedno stanowisko, jasne obietnice),
aktualne (zwłaszcza w tematach narzędziowych).

To nadal jest robota „contentowa”, tylko w praktyce piszesz tak, żeby człowiek i model językowy obaj mieli łatwo. Ja wiem, brzmi jak dodatkowe wymaganie. Z drugiej strony: porządny tekst i tak powinien być czytelny.

Zmiana 3: pojawia się „nowe SERP”, tylko że w formie rozmowy

W Google walczysz o pozycję 1–10. W czacie często walczysz o to, żeby znaleźć się w:

pierwszej odpowiedzi,
pierwszym doprecyzowaniu,
pierwszym porównaniu opcji.

Jeśli do tego dochodzi reklama, to robi się ciasno. W praktyce ty musisz łączyć działania: content + performance + brand. Nie każdy to lubi, ale cóż… „jak sobie pościelesz, tak się wyśpisz”.

Jak firmy mogą się przygotować już teraz (praktycznie, bez spiny)

Nie musisz czekać na oficjalne API reklamowe, żeby zrobić sensowny ruch. Ja zacząłbym od uporządkowania podstaw i przygotowania się na testy.

1) Uporządkuj ofertę i język korzyści

Reklamy w czacie będą działały najlepiej, gdy potrafisz w jednym krótkim akapicie powiedzieć:

dla kogo to jest,
jaki problem rozwiązujesz,
jaki jest efekt (mierzalny, jeśli się da),
co użytkownik ma zrobić dalej.

Ja często widzę strony, które mają 30 benefitów i żaden nie jest pierwszy. W czacie to się nie obroni. Tam liczy się prosty przekaz.

2) Zadbaj o „dowody” na stronie (case studies, liczby, procedury)

Nawet jeśli reklama przyciągnie uwagę, to użytkownik i tak wejdzie na stronę albo poprosi o szczegóły. Ty wtedy wygrywasz, gdy masz:

opis procesu (co robisz krok po kroku),
konkretne efekty (np. skrócenie czasu obsługi, wzrost konwersji),
przykłady wdrożeń narzędzi (make.com, n8n),
jasne warunki współpracy.

Nie namawiam cię do epatowania tajemnicą „wiemy jak, ale nie powiemy”. Użytkownik oczekuje konkretu. Ja też oczekuję, bo szkoda czasu.

3) Przygotuj śledzenie zdarzeń i leadów (bo inaczej będziesz błądzić)

Jeśli pojawi się nowy kanał reklamowy, to pierwszy problem będzie banalny: „skąd mamy leady?”. Ty potrzebujesz porządnej analityki. Minimalny zestaw:

UTM-y w linkach (jeśli format je wspiera),
zdarzenia: wysłanie formularza, klik w telefon, klik w e-mail, rezerwacja spotkania,
podpięcie CRM (żeby sprzedaż widziała źródło),
raport tygodniowy, który da się czytać bez lupy.

Tu wchodzą nasze ulubione klocki, czyli automatyzacje.

Automatyzacje pod reklamy w AI: make.com i n8n w praktyce

W Marketing-Ekspercki robimy sporo automatyzacji sprzedaży i marketingu, więc powiem ci wprost: reklamy w AI będą wymagały szybkiej reakcji na leady. Użytkownik pyta, dostaje odpowiedź, klika, zostawia kontakt i… jeśli ty oddzwonisz za 2 dni, to po zawodach. On już pogadał z kimś innym (albo z kolejnym asystentem).

Scenariusz 1: „Lead wpada → kwalifikacja → handlowiec dostaje gotowca”

Prosty przepływ, który często wdrażam:

formularz na stronie wysyła dane do CRM,
make.com lub n8n pobiera dane i wzbogaca je (np. o branżę z domeny e-mail, rozmiar firmy, źródło UTM),
system tworzy zadanie dla handlowca i podaje mu podsumowanie,
lead dostaje automatyczny e-mail z następnym krokiem (np. link do kalendarza).

To działa, bo handlowiec nie zaczyna od zera. A ty widzisz w CRM, czy lead jest „ciepły”, czy to tylko przypadkowy klik.

Scenariusz 2: „Szybka odpowiedź + materiały dopasowane do intencji”

Jeśli ktoś przyszedł z zapytania o automatyzacje, to wyślij mu materiały o automatyzacjach, a nie ogólną prezentację firmy. W automatyzacji ustawiasz reguły:

jeśli UTM / landing dotyczy automatyzacji w n8n → wyślij PDF / link do wpisu,
jeśli dotyczy make.com → wyślij inny zestaw,
jeśli dotyczy wsparcia sprzedaży → wyślij case z pipeline’em i SLA.

Ja wiem, to brzmi jak drobiazg. W praktyce to często robi różnicę między „odezwę się kiedyś” a „dobra, pogadajmy jutro”.

Scenariusz 3: „Monitoring wzmianek i szybkie reagowanie”

Gdy reklamy ruszą, pojawią się dyskusje, screeny, komentarze. Ty możesz to wykorzystać, jeśli masz monitoring i reagujesz szybko. n8n nadaje się do tego świetnie:

pobierasz wzmianki z wybranych źródeł (tam, gdzie masz legalny dostęp),
filtrujesz po nazwie marki, konkurencji, kategorii,
tworzysz zgłoszenie w systemie (np. do zespołu marketingu),
odpalasz powiadomienie na Slack/Teams.

To jest takie „sprzątanie na bieżąco”. Niby nic wielkiego, a potem nagle okazuje się, że nie przespałeś tematu.

Ryzyka i kontrowersje: zaufanie, oznaczenia i „przesyt”

Ty możesz być entuzjastą reklam albo ich przeciwnikiem, ale jest kilka realnych ryzyk, które wpłyną na skuteczność formatów.

Przejrzystość oznaczeń

Jeśli użytkownik nie będzie rozumiał, co jest reklamą, a co odpowiedzią, to ucierpi zaufanie. A bez zaufania cały kanał siada. Ja zakładam, że oznaczenia będą wyraźne, bo inaczej zrobi się z tego festiwal skarg i regulacyjnych problemów.

„Wpychanie” reklamy w odpowiedzi na siłę

Reklama dopasowana do intencji potrafi być pomocna. Reklama wciśnięta na siłę irytuje. To cienka granica. Ty (jako reklamodawca) też masz tu interes: nie chcesz być marką, którą ludzie wyciszają mentalnie.

Wpływ na strategie cenowe i aukcje

Jeśli to pójdzie w model aukcyjny, to przygotuj się na:

fazę testów z niestabilnymi wynikami,
polowanie na okazje (pierwsi zgarną taniej),
potem wzrost stawek, gdy rynek „poczuje pieniądz”.

Ja to widziałem w różnych kanałach już nieraz. Historia lubi się powtarzać, tylko dekoracje się zmieniają.

Jak podejść do tego jako marketer: konkretna checklist

Jeśli ty chcesz zrobić porządek i być gotowym, to weź tę listę i po prostu przejdź punkt po punkcie:

Masz jasno opisane persony (kto kupuje, kto używa, kto zatwierdza)?
Masz 3–5 landingów dopasowanych do intencji (zamiast jednego „dla wszystkich”)?
Masz krótkie komunikaty (1–2 zdania), które nie brzmią jak reklama z billboardu?
Masz analitykę: zdarzenia, UTM-y, integrację z CRM?
Masz automatyzacje odpowiedzi na lead w 5–15 minut?
Masz materiał „dowodowy”: liczby, proces, przykłady?
Masz plan testów (warianty ofert, grupy docelowe, budżety, hipotezy)?

Jeśli w połowie tej listy robi ci się duszno, to spokojnie. Ja też czasem patrzę na checklisty i myślę: „no pięknie…”. Niemniej jednak lepiej iść małymi krokami niż obudzić się, gdy konkurencja już „wyjdzie na swoje”.

Co my w Marketing-Ekspercki zrobilibyśmy na twoim miejscu (podejście operacyjne)

Gdybym miał przygotować firmę na wejście formatów reklamowych w produktach OpenAI, to ja ułożyłbym plan w trzech etapach. Bez spiny, ale konsekwentnie.

Etap 1: Fundamenty (1–2 tygodnie)

Porządkujemy ofertę i komunikaty (wersje krótkie, średnie, długie).
Stawiamy lub poprawiamy landing (szybki, konkretny, z jednym CTA).
Ustawiamy analitykę zdarzeń i źródła leadów.

Etap 2: Szybkie reakcje (2–4 tygodnie)

Spinamy formularze z CRM.
Wdrażamy automatyzacje w make.com albo n8n (przydział leadów, e-maile, taski).
Robimy segmentację leadów po intencji i branży.

Etap 3: Testy i optymalizacja (ciągłe)

Przygotowujemy warianty przekazów i ofert.
Ustalamy KPI: koszt leada, koszt spotkania, konwersja do szansy, czas reakcji.
Poprawiamy proces sprzedaży, bo reklama nie naprawi bałaganu w pipeline.

To nie jest „filozofia”. To po prostu porządna robota, która opłaca się niezależnie od tego, czy reklamy w AI wystartują jutro, czy za kwartał.

Najczęstsze błędy, które widzę przy nowych kanałach reklamowych

„Odpalimy kampanię i zobaczymy”

Jasne, testy są potrzebne. Tyle że test bez hipotezy to losowanie. Ty potrzebujesz choćby prostego założenia: „To działa, bo użytkownik szuka X i dajemy mu Y”. Inaczej budżet znika, a wnioski są mgliste.

Wysyłanie ruchu na stronę główną

W 2026 r. kierowanie reklamy na stronę główną to często proszenie się o kłopoty. Użytkownik przychodzi z konkretną intencją. Daj mu stronę, która odpowiada na tę intencję. Prosto.

Brak szybkiej obsługi leada

Jeśli ty sprzedajesz B2B i reakcja trwa dwa dni, to nierzadko przegrywasz. Automatyzacje w make.com i n8n zwyczajnie cię ratują, bo pilnują terminów, przypomnień i przekazania informacji.

Źródło i kontekst: co wiemy na pewno, a co jest jeszcze spekulacją?

Na pewno wiemy, że:

OpenAI publicznie pokazało przykład możliwych pierwszych formatów reklam do testów (wpis na X z 16 stycznia 2026 r.).
to jest komunikat o testach, nie o wdrożeniu globalnym,
to jest kierunek, który rynek będzie obserwował pod lupą.

Nie wiemy (na moment pisania), między innymi:

gdzie dokładnie te reklamy będą wyświetlane (konkretne produkty, kraje, segmenty),
w jakim modelu rozliczeń (CPC, CPM, CPA, hybryda),
jak będzie wyglądała polityka moderacji i dopuszczeń branż.

Jeśli ty lubisz pewność, to tu jej jeszcze nie dostaniesz. Za to dostaniesz coś cenniejszego: czas na przygotowanie, zanim zrobi się tłok.

Co dalej?

Ja traktuję ten wpis OpenAI jako lampkę na desce rozdzielczej: reklamy w interfejsach AI przestają być „kiedyś tam”, a zaczynają być „zaraz”. Ty możesz podejść do tego rozsądnie: poukładać ofertę, analitykę i automatyzacje, żeby w chwili startu testów nie działać po omacku.

Jeśli chcesz, opisz mi w jednym akapicie twoją branżę, średnią wartość leada i jak dziś pozyskujesz zapytania. Ja wtedy zaproponuję 2–3 sensowne scenariusze przygotowania kampanii i automatyzacji (make.com lub n8n), tak żebyś nie przepalił budżetu i nie obudził się z ręką w nocniku.

Źródło: wpis OpenAI na X z 16.01.2026: https://twitter.com/OpenAI/status/2012223377352577460

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/2012223377352577460

Wait! Let’s Make Your Next Project a Success