Aby ułatwić proces kreacji wyjątkowej nazwy, Konrad Gurdak stworzył nową, ulepszoną odsłonę poradnika o namingu „Jak nazwać firmę? Nie zaczynaj od końca!”. Liczy on 33 strony pełne praktycznych wskazówek.
Pobierz darmowy poradnik
Zła nazwa kosztuje więcej niż niejedna kampania reklamowa, a powstaje często w kilka minut. Posłuchaj rozmowy z Konradem Gurdakiem, zanim popełnisz ten marketingowy błąd i dowiedz się jak stworzyć nazwę, która będzie zarabiać.
Pobierz “Metody na zyskowną nazwę marki” 95-Jak-wyrwac-sie-z-AI-szrotu-3-metody-na-zyskowna-nazwe-marki-Konrad-Gurdak.pdf – Pobrano 221 razy – 773,06 KBDziałasz w e-biznesie? Pamiętaj o ofercie narzędzi dla e-biznesu (domeny z całego świata, bezpieczny i szybki hosting) od Domeny.tv MSERWIS.
Plan rozmowy z Konradem:
Odcinek 95 podcastu „Złapani w sieć” – „Jak wyrwać się z AI-szrotu? 3 metody na zyskowną nazwę marki” – to rozmowa Marcina Pieleszka z Konradem Gurdakiem, strategiem namingu i twórcą agencji Syllabuzz.pl, autorem poradnika „Jak nazwać firmę? Nie zaczynaj od końca!”
Całość kręci się wokół bardzo aktualnego problemu: zalewu przeciętnych nazw generowanych przez AI i tego, jak mądrze korzystać z narzędzi typu ChatGPT, Gemini, Claude czy Bielik, żeby zamiast „AI-szrotu” dostać nazwę, która faktycznie zarabia.
Czym jest AI-szrot w namingu i skąd się bierze?
Konrad tłumaczy, że po pierwszej fali zachwytu generatywną sztuczną inteligencją przyszedł moment otrzeźwienia. Rok temu zachwycał się na blogu domeny.tv, jak można „podkręcać” proces tworzenia nazw za pomocą ChatGPT, jednocześnie widząc ograniczenia modelu. Dziś widzi wyraźniej skalę skutków: treści i nazwy generowane przez AI są masowe, przewidywalne, często banalne.
Pojawia się pojęcie AI-szrotu / AI-slop / infomyj – śmieciowych treści tworzonych przez maszyny dla maszyn: tekstów, grafik, wideo i nazw, które karmią algorytmy, ale nie wnoszą wartości w rozwój człowieka ani marki.
Kluczowy wątek:
- Modele AI są statystyczne i predykcyjne – przewidują najbardziej prawdopodobne kolejne słowo czy frazę.
- Konrad odwołuje się do rozkładu normalnego (krzywej Gaussa) – ok. 2/3 wyników będzie „średniawą normą”, a tylko skrajne kilka procent będzie naprawdę świetne albo fatalne. W efekcie większość nazw generowanych „na szybko” przez AI ląduje w środkowym garze – jest typowa, generyczna, nijaka.
AI-szrot w namingu to więc:
- nazwy statystycznie najbardziej prawdopodobne,
- zlepki modnych słów (AI, tech, digital, cloud, pro, max, smart…),
- konstrukcje, które pasują do wszystkiego i do niczego jednocześnie.
Jak rozpoznać nazwę wygenerowaną bezrefleksyjnie przez AI?
W części rozmowy odpowiadającej punktowi „Jak poznać, że nazwa marki jest wygenerowana przez AI? Konrad podaje kilka sygnałów ostrzegawczych:
- Zbyt opisowa dosłowność
Nazwa wprost opisuje kategorię: „Super Sklep Buty Online”, „AI Marketing Pro”, „Cloud CRM Solutions”. To wygodne dla algorytmu, ale:- nie buduje wyróżnienia,
- jest trudna do ochrony prawnej,
- rozmywa się w tłumie.
- Powtarzalne schematy słowne
- powielanie jednych i tych samych końcówek i prefiksów (-ly, -io, -ify, -matic, -bot),
- mieszanki typu [słowo branżowe] + tech / AI / digital / smart.
To dokładnie to, co generują ChatGPT, Gemini czy Claude przy pierwszej iteracji, jeśli nie dostaną konkretnego briefu.
- Zerowa historia i brak „krwiobiegu” marki
Nazwa brzmi poprawnie, ale nie ma żadnej opowieści, zakorzenienia w założycielu, wartościach czy wyróżniku. Nie da się odpowiedzieć na proste pytanie:
„Dlaczego nazywa się właśnie tak, a nie inaczej?” – poza odpowiedzią: „bo tak wyszło z czata”. - Brak sprawdzeń: domen, znaków towarowych, konkurencji
AI proponuje nazwę, która:- ma już zajętą domenę w oczywistej końcówce,
- jest bardzo bliska znanej marce z tej samej branży,
- może generować konflikty prawne lub mylenie się z konkurencją – typowy efekt „namingu na już”.
Dlaczego zła, AI-szrotowa nazwa tyle kosztuje?
Marcin mocno podkreśla, że nazwa to decyzja strategiczna – wpływa na postrzeganie marki i wyniki sprzedaży w długim okresie. Nie chodzi o zero-jedynkowe „zła nazwa = brak sprzedaży”, ale o to, że:95
- przeciętna nazwa utrudnia budowanie rozpoznawalności – trzeba przepalić więcej budżetu na kampanie, żeby ludzie ją zapamiętali,
- nazwa zbyt opisowa lub generyczna ogranicza skalowanie – ciężko wyjść poza pierwotną niszę,
- nazwa myląco podobna do innych marek tworzy chaos u klientów i może prowadzić do sporów prawnych,
- rebranding po latach to koszty x10 w porównaniu z porządnym procesem namingu na starcie.
Konrad zwraca uwagę, że szybki naming robiony na zasadzie „wygeneruj mi 50 propozycji, wybiorę coś na oko” często kończy się wysokimi kosztami po fakcie – w marketingu, obsłudze klientów i ochronie marki.
„Wielka trójka” prostych nazw i dlaczego AI je tak lubi
Konrad opisuje „wielką trójkę namingu” – trzy najczęściej spotykane typy nazw, które jednocześnie są tym, co AI generuje najchętniej:
- Nazwy opisowe – np. piekarnia „Okruchy”, „Stara Mydlarnia”, „browar za miastem”.
- plus: od razu wiadomo, o co chodzi,
- minus: bardzo mało unikalności, trudna rejestracja znaku towarowego.
- Nazwy skojarzeniowe – np. „Niebezpiecznik”, „Stoperan”, „Listny cud”.
- budują lekkie skojarzenie, metaforę,
- ale nadal są dość przewidywalne.
- Nazwy abstrakcyjne – np. „Rolex”, „Pepco”, „Blik”, „Google”, „TikTok”.
- brzmią „markowo”,
- ale bez dodatkowego pomysłu często są tylko kolejnym sztucznie zlepionym słowem.
AI świetnie czuje te schematy, więc kiedy nie damy mu głębszych wytycznych, wystawia nam rachunek w postaci typowej nazwy ze środka krzywej Gaussa – bez charakteru, bez historii, bez przewagi.95
Trzy metody wyjścia poza standard AI: kalamburowa, numeryczna, eponimiczna
Sednem odcinka są trzy konkretne metody, które pozwalają wyjść ponad AI-szrot, nawet jeśli korzystamy intensywnie z narzędzi AI w procesie kreatywnym.
1. Nazwy kalamburowe (słowno-liczbowe i „do rozszyfrowania”)
To nazwy, które zawierają ukryty żart, szyfr, rebus, zmuszają odbiorcę do lekkiego wysiłku intelektualnego. Przykłady omawiane w rozmowie:
- A16Z – skrót od nazwisk Andreessen Horowitz (Andreessen – 1 litera A, 16 liter w środku, Z na końcu).
- N8N (N-eight-N) – nazwa z branży automatyzacji, która w sprytny sposób skraca „Node Automation / NodeMation”.
- ASICS – marka sportowa, której nazwa również skrywa rozwinięcie, a przy tym brzmi lekko i „dziwnie dobrze”.
Dlaczego AI ma z tym problem?
- LLM-y świetnie podają długie, opisowe rozwinięcia, ale rebusy, skróty, gry liczbami wymagają świadomej strategii i dodatkowych instrukcji w promptach.
- Nazwa kalamburowa wymaga świadomego zaprojektowania łamigłówki, a nie tylko prostego łączenia słów.
Warto więc używać ChatGPT / Gemini do:
- generowania dłuuugich list potencjalnych słów, skojarzeń,
- szukania możliwych skrótów i wariantów, ale ostateczny kalambur projektuje człowiek – świadomie.
2. Nazwy numeryczne (cyfra jako wyróżniacz)
Druga metoda to nazwy z cyfrą – nie tylko „24” czy „360”, ale cyfry użyte świadomie jako część kodu marki.
Cyfra może:
- symbolizować liczbę etapów, wartości, filarów,
- być częścią rebusu (jak 8 w N8N),
- pomagać skracać długie sformułowania do zwięzłego kodu.
AI potrafi zaproponować coś w stylu „Marketing360” czy „Shop24”, ale to znów środek rozkładu – przewidywalny schemat. Aby wyjść poza AI-szrot, trzeba w promptach i procesie:
- określić, co cyfra ma znaczyć,
- poprosić model o nieoczywiste koncepcje (np. cyfry zaszyte w środku nazwy, kombinacje literowo-cyfrowe, inspiracje typowymi skrótami w danej branży),
- później ręcznie odsiać to, co zbyt generyczne.
3. Nazwy eponimiczne (od nazwisk, imion, przydomków)
Trzecia droga – nazwy eponimiczne, czyli wywiedzione z nazwisk, imion czy przydomków założycieli lub postaci, do których marka chce nawiązywać.
Konrad przywołuje wiele przykładów marek, które wszyscy znamy:
- Bakoma – od imienia i nazwiska Barbary Komorowskiej;
- Mokate – od imion i nazwiska rodziny Mokrysz;
- Kamix / Kamis, Kazar, Lewan (Anna Lewandowska), Max Factor (Maksymilian Faktorowicz), Apart (Adam i Piotr).
Dlaczego to działa?
- Nazwa eponimiczna dodaje twarzy marce – sugeruje historię, założyciela, rodowód.
- Może być sprytnie przetworzona, tak aby łączyć eponim z warstwą skojarzeniową, a nie być tylko „gołym nazwiskiem”.
AI może pomóc:
- wygenerować dziesiątki wariantów skrótów nazwiska, kombinacji liter,
- podsunąć skojarzenia fonetyczne, które brzmią „międzynarodowo”, ale nie zastąpi decyzji, jaką historię chcemy oprzeć o nazwisko i jak to zagra w strategii marki.
Jak mądrze korzystać z narzędzi AI przy tworzeniu nazwy?
W części odpowiadającej pytaniu „W jakich momentach AI faktycznie pomaga, a kiedy przeszkadza w namingu?” Konrad mocno podkreśla: AI pomaga zawsze – przeszkadza tylko wtedy, gdy oddamy mu stery.
Kluczowe zasady pracy z narzędziami AI (ChatGPT, Gemini, Claude, Bielik i inne):
- Traktuj AI jako kreatywnego partnera, nie podwykonawcę
- Nie zlecaj: „wymyśl nazwę firmy i koniec”.
- Lepiej: „wygeneruj listę 100 surowych propozycji opisowych / kalamburowych / numerycznych / eponimicznych w takiej a takiej kategorii, a ja je później przejrzę i zawężę”.
- Karm model wiedzą – brief to fundament
AI ma ogromną wbudowaną wiedzę, ale żeby sięgnęło do jej ciekawszych warstw, trzeba je nakarmić:- branżą, niszą, grupą docelową, językiem komunikacji,
- strategicznym celem nazwy (premium, masowa, lokalna, globalna),
- ograniczeniami (długość, końcówka domeny, wymowa).
- Iteracje zamiast jednorazowego strzału
Konrad jasno mówi: pierwsza iteracja z czatem to najczęściej infomyje – przeciętne, śmieciowe treści. Dopiero kolejne iteracje, zawężanie, doprecyzowywanie kryteriów i selekcja dają nazwy „z ogona” – te naprawdę dobre. - Łącz AI z własnym researchem i analizą rynku
AI:- przyspiesza tworzenie list,
- podsuwa nieoczywiste skojarzenia,
- może zasymulować reakcje różnych grup odbiorców.
- robi mapę nazewniczą konkurencji,
- sprawdza dostępność domen, kolizje w rejestrach znaków,
- ocenia, czy nie wpadniemy w „kolejnego Buda w gminie obok” – czyli lokalne powielanie nazw.
Dobry brief pod nazwę „inną niż AI-szrot”
Nawiązując do punktu „Jak powinien wyglądać dobry brief pod nazwę ‘inną niż AI-szrot’? Konrad opisuje, co trzeba przekazać AI, żeby wynik miał szansę wyjść poza średnią.
Brief powinien obejmować m.in.:
- Opis firmy / produktu: czym się wyróżniasz na tle rynku, jakie masz przewagi.
- Grupę docelową: B2B vs B2C, wiek, styl życia, język.
- Pozycjonowanie: marka premium / dostępna / technologiczna / tradycyjna itd.
- Zakres użycia nazwy: aplikacja mobilna, SaaS, e-sklep, marka parasolowa, produkt fizyczny.
- Wymagania formalne: długość, dopuszczalne znaki, wersje językowe (np. brak polskich znaków przy ekspansji zagranicznej).
- Zakazy i czerwone słowa: czego nie chcemy (np. „AI”, „pro”, „smart”, nazwy zbyt opisowe).
Takie dane można „wlać” do czata jako długi prompt, ustawić kontekst w custom GPT / Gemini czy asystencie AI i zlecać kolejne zadania: generuj, poprawiaj, modyfikuj, klasyfikuj, oceniaj.
Nazwa dla aplikacji, e-sklepu i usług B2B – różne podejścia
W końcówce rozmowy poruszony jest wątek z planu: „Czym różni się podejście do nazwy dla aplikacji, e-sklepu i usług B2B?”
Ogólny obraz:
- Aplikacja / SaaS / narzędzie AI
- nazwa częściej może być abstrakcyjna lub kalamburowa,
- ważna jest krótkość, łatwość wpisania w sklepach z aplikacjami,
- AI świetnie pomaga w generowaniu list inspiracji, ale to człowiek decyduje, czy nazwa brzmi „produktem” czy „kolejnym generatorem AI-szrotu”.
- E-sklep
- nazwa musi uwzględniać SEO, skojarzenia produktowe i łatwość zapamiętania,
- narzędzia AI można wykorzystać do symulowania fraz kluczowych i wariantów domen,
- nie zawsze warto wciskać do nazwy słowo „shop” / „sklep” – generatywne AI robi to nagminnie, ale to prosta droga do generycznego brandu.
- Usługi B2B
- często dobrze działa nazwa eponimiczna lub skojarzeniowa – buduje zaufanie i eksperckość,
- AI pomaga przygotować opcje dopasowane do różnych rynków i wersji językowych,
- ostateczny wybór wymaga testu wśród realnych klientów, a nie tylko „ładnego brzmienia dla modelu językowego”.
Najczęstsze błędy przy szybkim „namingu na już”
W segmencie „Jakie są najczęstsze błędy przedsiębiorców przy szybkim ‘namingu na już’?” Konrad wylicza pułapki, w które AI tylko chętnie nas pcha, jeśli mu na to pozwolimy:
- Brak czasu na refleksję i testy – decyzja podjęta w kilka godzin, bo „trzeba logo na targi”.
- Oddanie decyzji AI – wybór jednej z pierwszych propozycji z czata bez analizy skutków.
- Brak analizy konkurencji nazewniczej – kończymy jako kolejny „Budex”, „Trans-Tech”, „AI Solutions” w regionie.
- Brak sprawdzeń prawnych i domenowych – nazwa jest fajna, dopóki nie odkryjemy, że domena jest zajęta, a znak towarowy zarejestrowany.
- Przywiązanie do „fajnego brzmienia” kosztem strategii – nazwa może brzmieć „światowo”, ale nie pasuje do grupy docelowej i pozycji cenowej.
Jak wykorzystać ten odcinek w praktyce (i z AI, i z poradnikiem)
Odcinek 95 jest mocno osadzony w praktyce e-biznesu. Marcin przypomina, że na domeny.tv/naming można pobrać bezpłatny poradnik Konrada „Jak nazwać firmę? Nie zaczynaj od końca!”, a także materiały z odcinka „Metody na zyskowną nazwę marki”.Złapani w sieć
Jeśli chcesz wykorzystać AI do namingu, zamiast produkować AI-szrot, z rozmowy można wyciągnąć prosty workflow:
- Zbierz strategiczne dane (biznes, grupa docelowa, konkurencja, ograniczenia językowe i prawne).
- Zbuduj porządny brief – na podstawie poradnika i wskazówek z odcinka.
- Wpuść brief do narzędzia AI (ChatGPT, Gemini, Claude, Bielik) i poproś:
- o listy nazw opisowych, skojarzeniowych, abstrakcyjnych,
- o osobne listy nazw kalamburowych, numerycznych, eponimicznych.
- Pracuj iteracyjnie – poprawiaj, zawężaj, proś o przekształcanie i łączenie motywów.
- Zrób mapę nazw konkurencji i odrzuć wszystko, co zbyt podobne lub generyczne.
- Przefiltruj nazwy prawnie i domenowo – zanim wydasz 1 zł na logo.
- Przetestuj krótką shortlistę na ludziach, nie na czacie – AI nie jest Twoim klientem.
Konrad podkreśla na koniec, że przyszłość należy do tych, którzy nauczą się współpracować z modelami AI – zaprzyjaźnią się z nimi, ale zachowają kontrolę i kreatywne „veto”. Wtedy narzędzia AI naprawdę pomagają, zamiast zalewać rynek kolejną falą AI-szrotu w namingu.
