Garbage in, garbage out — najważniejsza zasada pracy z AI w marketingu

Wyobraź sobie, że odpalasz ChatGPT z entuzjazmem, jakbyś właśnie dostał_ do rąk magiczne narzędzie, które rozwiąże wszystkie Twoje marketingowe bolączki.

Otwierasz więc ChatGPT i piszesz:

„Stwórz mi harmonogram postów dla firmy JuicySuppl na Facebooka i Instagrama na listopad 2025. Zadbaj, aby posty były zgodne z pozycjonowaniem marki, mówiły jej językiem i były dopasowane do grupy docelowej.”

Po czym, rozczarowany wynikami, zamykasz kartę. To było Twoje najbardziej zmarnowane 15 minut w tym miesiącu.

Historia, choć wymyślona, obrazuje realny problem w wykorzystywaniu AI w marketingu. Krótko mówiąc, chodzi o zasadę „garbage in, garbage out”, która oznacza nie mniej, nie więcej, jak:

Jakość przekazanych przez nas informacji w instrukcji do AI ma bezpośrednie przełożenie na jakość odpowiedzi, którą dostaniemy. Jeśli nasz prompt będzie „śmieciowy”, taka też będzie odpowiedź.

Za chwilę opowiem więcej o tym, czym to „garbage in” jest, ale wcześniej wyjaśnię, dlaczego w ogóle jakość naszej instrukcji ma znaczenie.

Jak działa AI – i dlaczego jakość promptu ma aż takie znaczenie

(Jeszcze małe wtrącenie dla mniej doświadczonych: „prompt” w kontekście rozmowy z AI, to każda wiadomość, którą wysyłasz do narzędzia. Krótka, długa, dobrze napisane czy źle, to nieistotne. Każda wiadomość = prompt).

Lwia część wykorzystań AI w marketingu opiera się o tzw. Wielkie Modele Językowe (LLM – Large Language Models). To systemy, które zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach tekstów i na tej podstawie nauczyły się przewidywać, jakie słowo (lub fragment zdania) powinno pojawić się po poprzednim, żeby całość miała sens.

Brzmi prosto? W teorii tak. W praktyce to miliardy powiązań i wzorców, które pozwalają modelowi „rozumieć” kontekst i odpowiadać w sposób przypominający człowieka.
Ale kluczowe słowo tutaj to: „przypominający”.

Model językowy nie „wie” nic w taki sposób, w jaki wie człowiek. Nie ma świadomości, intencji, ani prawdziwego zrozumienia tematu. To raczej bardzo sprawny system dopasowywania kontekstu.

Dlatego właśnie wszystko, co mu przekażesz, jest paliwem, z którego buduje swoją odpowiedź. Twój prompt (czyli polecenie) nie jest po prostu prośbą. To zestaw wskazówek, które nadają ramy „myślenia” modelu.

Dlaczego jakość promptów ma znaczenie?

Jeśli napiszesz:
„Stwórz mi harmonogram postów dla marki JuicySuppl”, model nie ma pojęcia, czym ta marka jest, jak brzmi jej język, ani do kogo kieruje swoje produkty. Nie ma też dostępu do Twojej głowy, strategii, ani briefu.

Więc robi to, co potrafi najlepiej: zgaduje na podstawie wzorców, które zna z internetu. I tego, co mu się „wydaje”.

W efekcie dostaniesz coś, co brzmi poprawnie i prawdopodobnie, ale jest kompletnie nijakie. Nie dlatego, że model się pomylił czy się nie starał – po prostu pracował na złych danych wejściowych. Nie miał z czego „uszyć” czegoś lepszego.

To jest właśnie istota zasady garbage in, garbage out. Słaba instrukcja = słaby kontekst = przeciętny wynik.

Garbage in – popularne błędy w promptowaniu i korzystaniu z AI

Wiesz już, że wysłanie śmieciowego prompta zaowocuje równie śmieciowymi wynikami. Ale czym ta „śmieciowość” się objawia? Co to za błędy w rozmowie z AI powodują, że dostajemy bezwartościowe odpowiedzi?

Otwierasz ChatGPT i… improwizujesz

Bez żadnego planu, projektu, bazy wiedzy czy kontekstu. Po prostu piszesz: „Stwórz strategię komunikacji dla mojej firmy.”

Brzmi znajomo? To trochę tak, jakbyś wszedł do agencji marketingowej, rzucił to jedno zdanie i oczekiwał gotowej kampanii w godzinę. AI nie ma Twoich dokumentów, nie zna marki, nie widzi wcześniejszych działań. Bez tych danych nie ma się na czym oprzeć.

AI potrafi łączyć fakty, ale nie potrafi czytać Ci w myślach. Jeśli nie wiesz, z czym konkretnie chcesz pracować, narzędzie nie stworzy tego za Ciebie.

Brak sprecyzowanego celu

„Napisz coś o produktach z naszej oferty” – czyli o czym dokładnie? Do kogo? W jakim celu? Bez sprecyzowania po co i dla kogo coś powstaje, nie da się dobrać odpowiedniego języka, struktury ani tonu.

To jak brief bez briefu – niby czegoś chcesz, ale efekt to mieszanina przypadkowych zdań. AI może tworzyć treści, ale musi wiedzieć, po co ma to robić.

Zbyt krótkie lub zbyt długie polecenia

Niektórzy użytkownicy traktują ChatGPT jak Google: jedno zdanie, jedno hasło. Inni odwrotnie – wysyłają 4000 znaków tekstu i kończą prośbą „napisz coś z tego ładnego”.

W obu przypadkach efekt bywa podobny. Zbyt krótki prompt nie daje modelowi żadnego kontekstu, zbyt długi zalewa go niepotrzebnymi szczegółami, przez które gubi sens.

Kluczem jest precyzja: przekazać to, co istotne, ale w sposób uporządkowany i zrozumiały.

Sugerowanie błędnych założeń

Wielkie Modele Językowe to takie sprytne ustrojstwa, które największą bzdurę ubiorą w ładne, wiarygodnie brzmiące słowa.

Jeśli więc dasz im błędne dane, potraktują je jak prawdę objawioną i z pełnym przekonaniem zbudują wokół nich spójną, logicznie brzmiącą narrację.

Albo gdy w prompcie założysz, że Twój produkt ma 10 lat tradycji (choć istnieje od pół roku), model grzecznie to potwierdzi i rozwinie.

Jeśli poprosisz o strategię marketingową dla marki, która rzekomo „działa w trzech krajach”, a tak naprawdę dopiero planuje ekspansję – sztuczna inteligencja potraktuje to jako fakt i oprze na tym cały plan.

Brak kontekstu i przykładu

Prompt bez kontekstu to jak rozmowa bez wspólnego języka.

Kiedy prosisz o coś, co dla Ciebie jest oczywiste – np. „napisz tekst o premierze nowych butów do trekkingu” – model nie ma pojęcia, czym ten produkt się wyróżnia, do kogo dokładnie jest kierowany i na jakie potrzeby odpowiada.

Z kolei przykład (nawet krótki) to dla AI punkt odniesienia. Pokaż, jak chcesz, żeby coś brzmiało, a model dostroi się do tonu, struktury i stylu.

Bez przykładu – zgaduje. Z przykładem – rozumie kierunek.

Brak informacji o odbiorcy

AI nie pisze „dla wszystkich”. A jednak wiele promptów tak właśnie wygląda: „Stwórz post o naszych nowych suplementach„.

Dla kogo? Dla sportowców? Kobiet 40+? Pracowników biurowych? Brak tej informacji sprawia, że model wybiera najbezpieczniejszą, najnudniejszą drogę – czyli tekst „dla nikogo”.

Brak stylu, długości, tonu i celu

To błąd z kategorii „niby oczywisty, a jednak nagminny”.

Prompt bez wskazania, jaki ma być styl (np. ekspercki, lekki, storytellingowy), jak długa ma być odpowiedź i jaki ma mieć ton (np. inspirujący, humorystyczny), kończy się jednym: generyczną treścią, która równie dobrze mogłaby opisywać pastę do zębów, jak i opony zimowe.

AI potrafi idealnie odwzorować styl, ale tylko wtedy, gdy wie, jaki to styl ma być.

Przykłady z marketingu: jak nie prosić o treści

Przyjrzyjmy się kilku klasykom złego promptowania.

„Napisz post o Black Friday.”
„Stwórz reklamę sklepu online.”
„Przygotuj tekst o nowej kolekcji ubrań.”

Każdy z tych promptów jest bezużyteczny komunikacyjnie.

Dlaczego? Bo nie mówią nic o:

• celu (czy ma zachęcić do zakupu, budować świadomość, informować o promocji?),
• odbiorcy (czy to fani marki, nowi klienci, kobiety 25–35, osoby zainteresowane ekologią?),
• stylu i emocji, które mają towarzyszyć przekazowi,
• konkretach (co dokładnie jest promowane, jaka oferta, jaki CTA?).

W efekcie model tworzy to, co najbardziej prawdopodobne – czyli generyczny, pozbawiony wyrazu tekst.

Dostajesz więc coś w stylu: „Już wkrótce Black Friday! Skorzystaj z naszych wyjątkowych rabatów i kup swoje ulubione produkty taniej!”

Czy to coś, co sprawi, że Twoi odbiorcy zatrzymają się na sekundę dłużej?
Absolutnie nie.

Chcesz, żeby AI tworzyło teksty, które naprawdę działają? Musisz przestać myśleć o promptach jak o „poleceniach”, a zacząć traktować je jak briefy.

Zaraz pokażę Ci, jak takie briefy pisać – i jak prosić AI o treści w sposób, który daje realny efekt.

Gold in, gold out – jak tworzyć wartościowe dane wejściowe

Jeśli „garbage in” prowadzi do przeciętnych efektów, to „gold in” jest dokładnie odwrotnym zjawiskiem. To moment, w którym AI przestaje być zabawką, a staje się partnerem w pracy.

Zasada jest prosta: im lepsze dane wejściowe, tym bardziej dopasowana, trafna i użyteczna odpowiedź.

Zamiast więc pytać „co AI potrafi?”, zapytaj: „co ja mogę jej dać, żeby potrafiła więcej?”.

9 zasad pisania skutecznych promptów

Tworzenie skutecznych promptów to nie magia, to po prostu odpowiednia komunikacja. Dobrze napisany prompt jest w gruncie rzeczy mini-briefem, a oto jego najważniejsze zasady:

Określ kontekst

Zawsze zacznij od nakreślenia tła. Wyjaśnij, kim jesteś, w jakiej branży działasz i w jakiej sytuacji powstaje dana treść.

Dla modelu to punkt odniesienia – fundament, na którym buduje swoje odpowiedzi.

Bez kontekstu AI tworzy w próżni, bazując na domysłach i przypadkowych wzorcach.

Podaj cel i grupę odbiorców

AI nie wie, po co coś piszesz, musisz to jasno określić. Czy chodzi o sprzedaż, edukację, inspirację, czy wizerunek?

Dodaj też informację, kto ma być odbiorcą. Od tego zależy ton, słownictwo i argumentacja.

Im precyzyjniej zdefiniujesz cel i grupę docelową, tym trafniejszą i bardziej użyteczną odpowiedź dostaniesz.

Ustal styl, ton i długość

Model potrafi dopasować się do wielu sposobów komunikacji – od eksperckiego po humorystyczny, od formalnego po storytellingowy. Ale sam nie wybierze właściwego. To Ty musisz określić, jak chcesz brzmieć i jak długą formę potrzebujesz.

Jasne wskazanie stylu i długości sprawia, że odpowiedzi są spójne i szybciej otrzymasz taką, którą będziesz mógł wykorzystać.

Daj przykład

AI uczy się na wzorcach. Jeśli pokażesz jej, jakiego stylu lub sposobu myślenia oczekujesz – nawet w minimalnym zakresie – będzie w stanie się do niego dopasować.

Przykład to dla niej kotwica interpretacyjna: pozwala lepiej zrozumieć intencję, rytm i strukturę treści, które chcesz uzyskać.

Wyselekcjonuj dane i kontekst

Zbyt duża ilość informacji potrafi bardziej zaszkodzić niż pomóc. AI nie potrzebuje całej historii marki ani 15 stron briefu, aby napisać 3 teksty do Meta Ads. Potrzebuje tego, co istotne.

Wybieraj dane i informacje, które faktycznie wpływają na efekt końcowy. Lepiej mniej, ale konkretnie, niż za dużo i chaotycznie.

Zadbaj o iteracje, nie kończ na pierwszej odpowiedzi

Pierwszy wynik to często dopiero początek rozmowy, nie jej koniec.

AI działa najlepiej wtedy, gdy pracujesz z nią w trybie iteracyjnym – doprecyzowujesz, poprawiasz, prosisz o alternatywy.

Z każdą kolejną wymianą Twoje oczekiwania się klarują, a wynik bliższy temu, czego naprawdę potrzebujesz.

Podziel prompt na mniejsze części

Długie, wielowątkowe instrukcje często prowadzą do chaosu.

Lepsze efekty często daje prowadzenie modelu krok po kroku – tak, jakbyś rozmawiał z człowiekiem.

Krótka, logiczna sekwencja zadań pozwala AI lepiej rozumieć kolejność działań i tworzyć bardziej spójne rezultaty.

Dbaj o poprawność językową

Choć może się wydawać, że przecinki i ortografia to drobiazgi, dla AI mają znaczenie.

Model analizuje strukturę zdania, więc błędy językowe potrafią zniekształcić sens instrukcji.

Pisząc poprawnie, zwiększasz szansę, że narzędzie dokładnie zinterpretuje Twoją intencję.

Stawiaj na precyzję

Słowa mają wagę. Im bardziej konkretne i jednoznaczne sformułowanie, tym mniejsze ryzyko nieporozumienia.

Unikaj ogólników i pojęć, które można interpretować na wiele sposobów.

Precyzyjne polecenie to gwarancja, że model „zrozumie Cię po Twojemu”, a nie po swojemu.

Przykłady – dobre prompt’y

Zobaczmy, jak te zasady wyglądają w praktyce.

❌ Zły prompt:
„Napisz post o Black Friday.”

Efekt: nijaki, generyczny tekst z frazami „nie przegap okazji” i „tylko teraz super promocje”.

✅ Lepszy prompt:
„Jesteś copywriterem marki modowej skierowanej do kobiet 25–40, które lubią elegancki, ale swobodny styl. Napisz post na Instagram z okazji Black Friday. Ton: lekki, ale nie banalny. Celem posta jest zachęcenie do odwiedzenia sklepu online, a nie bezpośrednia sprzedaż. Dodaj hasło przewodnie i CTA.”

Efekt: AI tworzy tekst, który brzmi spójnie z marką, trafia w ton i emocje odbiorców.

❌ Zły prompt:
„Stwórz reklamę sklepu online.”

Efekt: losowy tekst o „najlepszych produktach w super cenach”.

✅ Lepszy prompt:
„Jesteś specjalistą ds. Meta Ads. Przygotuj tekst reklamowy do kampanii wideo dla sklepu z ręcznie robionymi świecami sojowymi. Grupa docelowa: kobiety 25–35 z dużych miast, ceniące estetykę i naturę. Styl: spokojny, zmysłowy, inspirowany hygge. Celem jest zachęcenie do odwiedzenia sklepu.”

Efekt: AI zaczyna mówić językiem marki, nie przypadkowym „językiem internetu”.

Oczywiście – i te „lepsze prompty” jeszcze można ulepszyć. Ale mam nadzieję, że widzisz kierunek, który chcę Ci wskazać – dodanie konkretów, celu, przykładów może znacznie zwiększyć jakoś generowanych przez AI odpowiedzi.

Co poza promptami wpływa na jakość odpowiedzi?

Choć to, co wpiszesz, ma kluczowe znaczenie, istnieje też kilka innych czynników które potrafią diametralnie zmienić jakość efektu. Przyjrzyjmy się tym najważniejszym:

Konfiguracja projektu

Zamiast zaczynać każdą rozmowę od zera, stwórz własne GPTs (w ChatGPT) lub Gemy (w Gemini) – czyli spersonalizowane przestrzenie, w których można „nauczyć” model wiedzy o projekcie, tonie komunikacji czy sposobie działania.

Dzięki temu AI nie musi za każdym razem odtwarzać kontekstu – działa w ramach stałych założeń, które sam przekazujesz. Konfiguracja projektu to nie tylko wygoda, ale też sposób na spójność, efektywność i lepsze rezultaty.

Im więcej kontekstu dasz modelowi na starcie, tym mniej energii stracisz później na poprawki.

Wybrany model

Nie każdy model AI działa tak samo. ChatGPT, Claude, Gemini czy Bielik potrafią generować zupełnie różne efekty, nawet jeśli zadasz im dokładnie to samo pytanie.

Zanim zaczniesz korzystać na stałe z jednego z nich, przetestuj wszystkie i znajdź model, z którym „rozumiesz się” najlepiej.

Co jakiś czas wracaj jednak do tych, które wcześniej odrzuciłeś – bo tempo rozwoju AI jest tak szybkie, że to, co miesiąc temu było przeciętne, dziś potrafi zaskoczyć jakością.

Długość kontekstu

AI „uczy się” z konwersacji, ale ma swoje limity.

Dłuższa rozmowa i więcej przykładów może oznaczać lepsze zrozumienie Twoich potrzeb, ale po pewnym czasie model może „zgubić wątek” lub zacząć się powtarzać.

Dlatego warto co jakiś czas zaczynać nową rozmowę i przypominać modelowi kluczowe założenia projektu.

Złożoność tematu

Nie wszystkie tematy są dla AI równie łatwe. Im bardziej niszowy, ekspercki lub nowy temat, tym większe ryzyko, że model nie znajdzie odpowiednich wzorców w swojej bazie.

Wtedy Twoja rola staje się jeszcze bardziej kluczowa – to Ty wnosisz wiedzę i kontekst, który pozwala modelowi wygenerować sensowne, trafne odpowiedzi.

Podsumowanie: AI to nie magia, tylko narzędzie

Słabe dane wejściowe = słabe wyniki. Dobre dane wejściowe = efekty, które pomogą Ci w pracy.

AI nie wymyśli za Ciebie strategii, nie pozna Twojej marki i nie zrozumie emocji Twoich klientów. Ale potrafi pomóc to wszystko lepiej wyrazić – pod warunkiem, że nauczysz się z nią współpracować.

Największą umiejętnością jutra nie będzie „używanie AI”. Będzie nią używanie jej mądrze.

A jeśli chcesz dowiedzieć się więcej w temacie umiejętnego korzystania z AI w marketingu, przeczytaj ten mój artykuł: https://matuszewski.io/blog/jak-zaczac-korzystac-z-ai-praktyczny-przewodnik-dla-poczatkujacych/