Az AI-tartalomgyártás nem egyenlő a marketinggel

Elérkezett a kor, ahol az „első akarok lenni a Google-ben” klasszikust felváltja az „AI megcsinálja 2 perc alatt” mondat. Tegye fel a kezét, aki még nem hallotta, olvasta idén legalább 10-szer ezt a frázist! Azonban az AI-generált tartalom nem egyenlő a marketinggel, pláne nem a marketingstratégiával. És nem egyenlő a marketingessel sem! Még akkor sem, ha a közösségi felületeken ránk folyó posztáradat ezt sugallja.

Amikor az első generatív AI-eszközök, mint a ChatGPT is, berobbantak a piacra, sokan örömmel kiáltották: végre itt az eszköz, amely majd lefaragja a marketinges órákat, automatizálja a kampányokat, és olcsóbbá teszi a hirdetéseket. Néhány év, rengeteg elköltött pénz és több ezer befulladt „pilot projekt” után szembesült a világ a valósággal: a marketingköltségek egyelőre nem csökkennek, sőt, sokszor inkább nőnek. Új költségréteg született: szoftverlicenszek, adat-infrastruktúra, tréningek, belső adatkezelési és szabályozási folyamatokra költött pénz. Na, a „2 perces” ígéret mellé ezt senki sem reklámozta.

Ma már minden, magára valamit is adó cég marketing-költségvetésében szerepel a szoftverlicensz sor, sőt sokaknál szerepel AI-eszközökre elkülönített büdzsé is. Emlékszem, egy éve még a cégvezetőknél kb. havi 100 dollárt próbáltam a büdzsébe belealkudni ezekre az eszközökre, hogy legalább valahonnan elinduljunk. Most, azt mondom, hogy alsó hangon havi 300 dollár, de lehet sokkal több is. Kellenek a napi felhasználású alapmegoldások, és mindig jön újabb vagy időszakosan szükséges eszköz a portfólióba. Nézzünk rá, hol tartunk most, 2025 második felében.

A 2025-ös év a marketing világában a stagnálás és a radikális átalakulás kettős kihívását hozta el. A marketing-költségvetés átlagosan sem a KKV-k, sem a nagyvállalatok szintjén nem növekszik az előző évhez képest (sőt, a 2022. évhez képest a vállalatok átlagos, bevételarányos marketingköltése közel 20%-ot csökkent a 2025 Gartner CMO Spend Survey adatai alapján). A makrogazdasági bizonytalanságok további költségvetés-csökkentések veszélyét hordozzák. A marketingvezetők 59%-a nyilatkozott úgy, hogy a költségvetése elégtelen a stratégia végrehajtásához, ami 

arra kényszeríti a marketingszakembereket, hogy minden eszközzel növeljék a hatékonyságot, és így kisebb büdzséből jobb eredményeket érjenek el.

Mindezen hatások következtében a generatív mesterséges intelligencia (GenAI, köznyelvben AI-ként emlegetve) 2025 közepére – elmozdulva a puszta kísérletezéstől – az operatív munkában való alkalmazás szintjére lépett. A GenAI-ba vetett bizalom megnőtt, és a marketingvezetők mindössze 1%-a az, aki nem tartja jelenleg prioritásnak a témát. Ez elenyésző.

Ami még megnőtt mindezzel együtt, az az ellenállás, a félelem az emberekben, hogy elveszi a munkájukat az AI. Ezen kívül megnőtt a kevésbé hozzáértők között a mesterséges intelligencia által adott válaszok fenntartások nélküli elfogadása. És drasztikusan megváltozott az a hozzáállás, hogy egy munka elvégzését AI-ra vagy emberre bízzuk.

A kulcsszó ez lesz: emberre VAGY mesterséges intelligenciára. Nem pedig ÉS. Mintha együtt nem létezne, holott jelenleg együtt létezik és csak együtt tud eredményes lenni.

Egy jó marketingszakember, kezében egy GenAI eszközzel, amit profin tud használni – na ez az, amire minden cégvezetőnek vágynia kellene ma.

Álljon itt pár gondolatébresztő kérdés a margóra vetve:

• A generatív AI által ígért hatékonyság valódi üzleti eredményt hoz-e, vagy csupán a gyors tartalomgyártás illúzióját?
• A tartalomgyártás mekkora szelete a valódi marketingmunkának?
• Tényleg 2 perc alatt csinálja meg ezt a feladatot? Egyedül?
• Aki eddig nem kísérletezett, az lemarad, vagy már kész megoldásokat tud majd bevezetni és villámgyorsan behozza azokat, akik már évek óta kísérleteznek?
• Tényleg nyílik az olló az adaptáló és az elutasító cégek között?
• És vajon miért az a tételmondat, hogy elveszi az ember munkáját? Nem csak átformálja? Lehet, hogy minderre rossz szemüvegen keresztül tekintünk?
• Miért beszélnek/posztolnak úgy a „nagy tudású” megmondóemberek a marketingesekről, mintha ők nem élnének együtt az AI-jal? Mintha nem használnák azt nap mint nap a munkájuk hatékonysága érdekében… és mintha nem tudnák már most sokkal jobban kezelni ezeket az eszközöket a saját munkájukban, mint akinek azt mondják, hogy „ezért ne alkalmazz marketingest, mert az AI 2 perc alatt megcsinálja havi 29 dollárért”? Hogy is van ez?

A hype és a valódi eredmények ellentmondása

A 2025-ös év eleji adatok robbanásszerű sikerről tanúskodtak. A marketingcsapatok 85%-a már telepített valamilyen GenAI eszközt. Az eredményekről szóló jelentések arról számolnak be, hogy a marketingcsapatok 83%-a mérhető megtérülést tapasztalt. Ez a megtérülés elsősorban az időhatékonyság (49%) és a költséghatékonyság (40%) terén realizálódott. Szép.

Ezt a statisztikai illúziót most villámgyorsan szembesítsük a gyakorlat szigorú valóságával:

• A kísérleti projektek kudarca: Az MIT egy 2025 augusztusában megjelent tanulmánya szerint a GenAI üzleti projektjeinek 95%-a elbukik, nem hoz érdemi eredményeket. A vállalati AI-bevezetések többsége nem skálázódik a tesztelésen túl, ami az úgynevezett „pilot purgatóriumba” rekeszti a projekteket.
• A fókuszvesztés: A cégek gyakran irreális elvárásokat támasztanak („2 perces” csodaszerek), vagy túl fukar módon próbálkoznak AI-eszközökkel (ingyenes verziók, egyszerre csak egy eszközt fizetnek ki stb.), ennek következtében elnyúlnak a projektek, és irreálisan sokáig tart egy eszköz tesztelése.
• Üzleti kérdések: A technológia önmagában nem oldja meg az alapvető üzleti problémákat, különösen, ha elszigetelt kísérletként kezelik, amely nincs összekapcsolva az alapvető, már felépített üzleti rendszerekkel (pl. a CRM-mel vagy a számlázással). Továbbá, ha nincs tiszta üzleti és marketingstratégia, akkor igen nehéz felépíteni azokat a folyamatokat, amelyeket automatizálni kellene, az eredményesség méréséről nem is beszélve.

Sose tévesszük szem elől, hogy a generatív AI használata akár a marketingben, akár más területen nem cél, hanem eszköz.

Tény, hogy korábban sosem kaptunk még ennyire hatékony eszközt, főleg, ha tudunk is vele élni.

A tartalomgyártás eszköze vs. a marketing lényege

A GenAI egyik leglátványosabb hozadéka a tartalomgyártás sebességének növelése. A Mondelez India például képes volt félmillió animált videót legyártani egy rövid kampányidőszak alatt, demonstrálva a GenAI hatalmát a skálázhatóság terén. Ugyancsak egy példa a Publicis Groupe-hoz köthető Oreo kampány, ahol 1,6 millió perszonalizált hangjegyzetet küldtek ki GenAI segítségével a kampány során.

Bár az AI képes hihetetlen mennyiségű tartalom előállítására, a puszta tartalomgyártás nem helyettesíti a marketinget. És egyelőre a marketingest sem. Bizony oda kell ülni a gép mellé és tanítani kell. Meg kell tudni mondani, egészen pontosan mit akarunk, és utána meg is kell valósítani. Fel kell építeni a folyamatokat, és integrálni az eszközöket. Feltenni a jó kérdéseket, megírni a minőségi promptot. Ezt pedig valakinek magas színvonalon meg kell csinálnia. Marketinges tudással könnyebb megérteni, mi történik, és hol a hallucináció. Könnyebb kritikával értékelni a kapott eredményeket, és szükség esetén javítani azokat. Az ilyen apróbetűs részek nem szerepelnek a „2 perces sablon” típusú ígéretekben.

Arra vágyunk, hogy itt minél többen kérdezzék meg azt is, hogy szüksége van-e a világnak erre a temérdek, minősíthetetlen GenAI generálta tartalomra, ami az elmúlt fél évben elárasztotta az online felületeket. Ilyenkor hol veszett el az energiahatékonyság kérdése, az erőforráspazarlás csökkentése, a felelős felhasználás? És itt most további morális kérdéseket már ne is feszegessünk, vissza a főcsapásra…

A generatív AI valódi ereje az emberi kreativitás kiegészítésében rejlik, nem pedig a feladatok teljes kiváltásában. Ma még az emberi felügyelet elengedhetetlen a sikeres integrációhoz.

Amikor az AI-t megfelelő felügyelet nélkül vagy rossz célra használják, a termelékenység illúziója jön létre. Gyorsan elkészülnek a feladatok, de a minőség romlik, az utómunka, javítás, iterálás költségei pedig jelentősen megnőnek, miközben a mérhető eredmény elmarad.

Emlékszünk, a GenAI projektek 95%-a elbukik üzleti szempontból. A 95%-os kudarcarány fő oka nem a hibás technológia, hanem a stratégiai alapok hiánya.

A stratégiai alapok, mérhető KPI-ok, kampányadatok és üzleti eredményeket támogató marketingfolyamatok hiányában egy lyukas vödröt próbálunk teletölteni az AI-eszközök segítségével.

Nem, nem arról a 3 kiemelkedő példáról beszélek, amiről mind hallottunk, hogy így is lehet, hanem arról a többi 99%-ról, akik a valóságban küzdenek meg a helyzettel, és nem olyan szerencsések vagy tapasztaltak, hogy minden elsőre működjön.

Adatminőség és adatbiztonság

Essen pár szó az adatról is, amely az alapja a munkának. Egy ilyen eszköz kizárólag abból tud dolgozni, amit már „látott”, „olvasott”, „megtanult”, azaz adatokból. Ahhoz, hogy a te vállalkozásodra szabott folyamatot, feladatot a legjobban tudd támogatni AI eszközökkel, saját adatra is szükség lesz. Ezen a ponton pedig további kellemetlen kérdések érkeznek a vezetők asztalára.

Az IAB Europe friss jelentése szerint a legnagyobb akadályok az integrációs nehézségek, a magas implementációs költségek és a szabályozási bizonytalanságok miatt adódnak.

1. Adatminőség: a „Garbage In, Garbage Out” elve

A sikertelen AI-projektek egyik leggyakoribb és leginkább alábecsült oka a rossz minőségű adat vagy az adatok hiánya. Te például mit csináltál az elmúlt 10 évben, mikor minden arról szólt, hogy a vállalat értéke az adataiban rejlik. Hogy áll az adatvagyonod, amit most kamatoztathatsz?

Azok a szervezetek érik el most a legnagyobb nyereséget, amelyek az elmúlt évek során erős adatbázisokba fektettek be. Az AI-ready adatok kritikus tényezővé váltak. A GenAI egyszerűen nem képes megfelelően perszonalizálni vagy viselkedést előre jelezni, ha az adatok pontatlanok vagy hiányosak. Ha szemetet töltünk bele, szemetet fogunk kapni.

Tehát, ha nem áll rendelkezésre a megfelelő mennyiségű és minőségű adat az új, automatizált folyamataid kiépítéséhez és a modellek feltanításához, akkor még erre is költened kell, vagy adatgyűjtés és adattisztítás, vagy kísérletezés formájában. Mindegyik út jelentős összegeket képes felemészteni a marketingbüdzséből.

2. A mesterséges intelligencia és a platformok minket szolgálnak, vagy mi szolgáljuk ki őket?

Az AI gyors bevezetése főleg a kisebb cégek esetében egyértelműen megelőzte a szükséges belső szabályozás kialakítását. Ezek az eszközök ugyanis nem függetlenek: a nagy technológiai cégek ökoszisztémájába húznak be bennünket, ahol a szabályokat ők írják. Az európai cégeknek ehhez még extra adatvédelmi költségeket is hozzá kellene számolniuk, ami a KKV szektorban gyakorta elmarad.

A felelősen kialakított keretrendszerek létfontosságúak, amelyeknek olyan alapelvekre kell épülniük, mint a magánélet védelme (Privacy by Design), a torzítás elkerülése, és az elszámoltathatóság. Ezen alapvetések hiányában az AI-eszközök márka- és adatbiztonsági problémákat vetnek fel. És ez az, amiről a nagy többségnek még csak elképzelése sincs. Mindig gyorsan kipipáljuk az ÁSZF-eket, de valójában fogalmunk sincs, hogyan adjuk el a lelkülnket – vagy épp a céges adatokat – egy tech óriásnak.

Az „AI” értékes eszköz lehet, de ne önállóan értelmezzük

A 2025-ös marketingkörnyezet adatai paradox képet festenek: a GenAI gyorsan hoz mérhető megtérülést a belső hatékonyság és a tartalomgyártás sebességének terén, ugyanakkor a projektek túlnyomó többsége elbukik a skálázásnál. Ez az ellentmondás mutatja, hogy a generatív AI által termelt tartalom és sebesség önmagában nem egyenlő a marketinggel.

A valódi marketing az emberi kreativitás, a pontos stratégia és a mért folyamatok kombinációja.

Ahhoz, hogy az AI-befektetésből fenntartható megtérülés születhessen, a marketingvezetőknek az alábbiakra kell összpontosítaniuk:

1. Pontos tervezés és integráció: Az AI-eszközök bevezetését egységes keretrendszerként kell kezelni, amely zökkenőmentesen kapcsolódik az alapvető üzleti rendszerekkel (nem csak a marketing területtel). Olyan módon kell bevezetni, amely illeszkedik a marketingfolyamatokhoz és valódi, kimutatható hatékonyságnövekedés az eredménye.
2. Adatközpontú KPI-ok: Kritikus fontosságú, hogy ne csak a generált tartalom mennyiségét, hanem a minőséget, a fogyasztói bizalmat és az üzleti eredményeket mérjük, amelyek adatbázisokon nyugszanak, és lehetővé teszik az adatalapú döntéshozatalt. Egyértelműen emelni kell a tudatosságot.
3. Törvényi megfelelés és adatvédelem: Nem utolsó sorban sokkal nagyobb figyelmet kell fordítani a szabályozási folyamatokra és az adatvédelemre a céges használat során, mint azt jelenleg tesszük.

Nem az a kérdés tehát, hogy az AI mennyit spórol nekünk, hanem az, hogy átírja-e a feladatainkat. Tudunk-e vele együttműködni? Jobban, hatékonyabban közelíteni az üzleti célokat?

És mire lehet valóban hatékonyan használni a GenAI-t a marketingben?

A fentiekhez fontos hozzátenni: attól, hogy a mesterséges intelligencia jelenleg nem feltétlenül csökkenti a költségeket, még nem jelenti azt, hogy nincs értelme. Sőt, számos területen bizonyítottan hatékony.

• A generatív AI jól teljesít ott, ahol ismétlődő, kreatív, de időigényes feladatokról van szó: például tartalomgyártás (hirdetésszövegek, blogvázlatok, e-mail variációk), vizuális koncepciók gyors tesztelése, ügyfélszolgálati chatbotok, A/B tesztek gyorsabb lefuttatása.
• A GenAI fokozza a prediktív analitika képességeit, előrejelezve a fogyasztói magatartást és segítve a kampányok költségvetésének optimalizálását.
  Az AI-t széles körben alkalmazzák a célzásban és a célközönség szegmentálásában (IAB Europe), biztosítva, hogy a hirdetések ott jelenjenek meg, ahol a leghatékonyabbak.
• Az AI-nak emellett egyre nagyobb szerepe van a személyre szabott ügyfélélmény skálázásában. Képes dinamikusan változó, mélyen perszonalizált fogyasztói élmények létrehozására. Ez magában foglalja a célzott üzenetek és ajánlások készítését, amelyek a felhasználói viselkedésen alapulnak.
• Megjelenik a fizetett hirdetések optimalizációjában,
• vagy éppen a piackutatás és insight-generálás automatizálásában és az adatelemzés, adatértelmezés területén is.
• Az AI-alapú ügynökök (AI agents) ráadásul képesek komplex feladatok elvégzésére is minimális emberi beavatkozással, ami hatalmas ígéretet rejt a vevői elkötelezettség és az automatizálás terén (CoCreations AI).

A siker elsősorban az AI azon képességeiből fakad, amelyek a hatékonyságot növelik, és lehetővé teszik a marketingszakemberek számára – azaz hozzáértő kezekben – hogy jobb eredményeket érjenek el korlátos büdzséből.

A generatív AI tehát jelen pillanatban nem feltétlenül a költségcsökkentés eszköze, hanem a sebességé, a kísérletezésé és a rugalmasságé.

A kérdés itt is filozófiai: vajon az „olcsóbb” marketing a cél – vagy a jobb marketing?

Aki költségcsökkentő, „2 perces” varázsigét keres, az (megint) csalódni fog. Aki viszont hajlandó elfogadni, hogy az AI jelenleg inkább stratégiai tanulópénz, mint rövid távú megtakarítás, aki hajlandó tanulni és megcsinálni azokat a „házi feladatokat”, amiket eddig elhanyagolt (stratégia, folyamattervezés, adatgyűjtés stb.), az előbb-utóbb versenyelőnyhöz jut, és elérheti a 2 perc alatt végigvitt folyamatokat.

Addig pedig marad a gyakorlás. Szánjátok rá az időt, hogy megtanuljatok kérdezni. Válaszokat értelmezni, kritizálni, iterálni. Szánjátok rá az időt egy jó promptra, hogy minőségi eredményt kapjatok.

További beszélgetésért, tanácsokért pedig forduljatok bizalommal a Karson csapatához.