Czy wiesz, że klienci wiedzą o Twojej ofercie więcej niż Ty? Problem jednak jest w tym, że nikt ich jeszcze nie zapytał właściwie. Dziś zmieniamy to z Dariuszem Marcincem z Instytutu IPC.
Inne rozmowy Artura Janasa:
Działasz 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 Arturem:
Szczegóły rozmowy:
Artur Janas o grafice AI w marketingu
Sztuczna inteligencja pozwala szybko przygotować plakat, baner czy grafikę do mediów społecznościowych. Jednak estetyczny obraz nie zawsze pomaga wyróżnić markę. Gdy firmy korzystają z podobnych narzędzi, poleceń i rozwiązań wizualnych, ich materiały reklamowe zaczynają się do siebie upodabniać.
W 103. odcinku podcastu „Złapani w sieć” Marcin Pieleszek rozmawia z Arturem Janasem, ekspertem w wykorzystaniu AI w marketingu, wykładowcą i szkoleniowcem. Prowadzący pyta o rozpoznawanie grafik AI, ograniczenia promptowania, poszukiwanie inspiracji i rolę profesjonalnego grafika. Gość pokazuje, jak łączy analizę, materiały referencyjne i generowanie obrazów, żeby wyjść poza pierwszą, przewidywalną propozycję modelu.
Rozmowa dotyczy zarówno komunikacji w internecie, jak i plakatów, ulotek oraz billboardów. Jej głównym tematem jest świadome projektowanie materiałów, które przyciągają uwagę i pomagają odbiorcom zapamiętać firmę.
Dlaczego patrzymy na grafikę i myślimy: „Znowu AI”?
Marcin Pieleszek rozpoczyna od obserwacji, że niektóre reklamy już po kilku sekundach kojarzą się z generatywną sztuczną inteligencją. Podobny układ, kolory i typografia sprawiają, że zamiast konkretnej marki dostrzegamy przede wszystkim sposób wykonania grafiki.
Artur Janas wskazuje trzy przyczyny tego zjawiska: wygodę, presję czasu i niewiedzę o możliwościach narzędzi. Jego zdaniem użytkownicy często akceptują pierwszą poprawną propozycję, ponieważ chcą jak najszybciej zakończyć zadanie. Nie szukają innego kierunku i nie zastanawiają się, czy projekt różni się od otoczenia.
Gość porównuje tę sytuację z wcześniejszym korzystaniem z gotowych szablonów w Canvie. Zmiana tekstu lub zdjęcia ułatwiała przygotowanie kolejnych publikacji, lecz prowadziła również do powtarzalności. Generowanie grafik AI jeszcze bardziej skróciło drogę od polecenia do gotowego materiału.
W swoich obserwacjach Artur wymienia powracające zestawienia pomarańczu, zieleni i brązu oraz podobne kompozycje. Traktuje je jako przykład estetyki, którą widuje w materiałach tworzonych bez większej ingerencji człowieka. Nie krytykuje samego dostępu do AI — podkreśla, że dobre narzędzia wymagają bardziej świadomego wykorzystania.
Czy zawsze potrafimy rozpoznać obraz wygenerowany przez AI?
Prowadzący nie przyjmuje tej diagnozy bez zastrzeżeń. Pyta, czy obraz przedstawiony przez gościa nie jest zbyt pesymistyczny i czy rzeczywiście zawsze trafnie rozpoznajemy grafikę AI.
Artur przyznaje, że odróżnianie treści syntetycznych od rzeczywistych staje się trudne. Rozszerza temat o reklamy wykorzystujące wygenerowany głos i inne materiały przygotowywane z pomocą sztucznej inteligencji. Zwraca uwagę na ekonomiczną motywację takich wyborów: firmy chcą produkować szybciej i taniej.
W tej części rozmowy wskazuje również na ostrożność marek, obawę przed krytyką i wybieranie bezpiecznych rozwiązań. W jego ocenie takie podejście może ograniczać wyobraźnię twórców. Rozmówcy nie przedstawiają jednak metody, która pozwalałaby bezbłędnie rozpoznawać pochodzenie każdego obrazu. Główny problem stanowi przewidywalność przekazu, niezależnie od tego, jak powstał.
Estetyczna grafika reklamowa a cel marki
Marcin pyta, dlaczego poprawnie zaprojektowana, estetyczna ulotka lub reklama miałaby nie realizować celów firmy. Artur odpowiada, koncentrując się na przyciąganiu uwagi i zapamiętywaniu marki. W jego ujęciu to właśnie te zadania powinny kierować oceną materiału reklamowego.
Gość przywołuje kampanie Media Expert. Zauważa, że pojedynczy billboard może nie zaskakiwać koncepcją, ale stałe elementy i duża liczba ekspozycji utrwalają skojarzenia z firmą. Odbiorca może pamiętać kolory, logo i osobę występującą w reklamie, choć nie potrafi wskazać promowanego produktu.
Artur odróżnia taką strategię od sytuacji małego przedsiębiorstwa. Duża marka może inwestować w szeroką obecność i powtarzanie przekazu. Firma z ograniczonym budżetem powinna, jego zdaniem, mocniej pracować nad pomysłem, który pozwoli jej zostać zauważoną.
Rozmowa pokazuje więc różnicę między oceną „podoba mi się” a pytaniem o funkcję projektu. Sama estetyka nie mówi jeszcze, czy odbiorca zatrzyma wzrok na reklamie i skojarzy ją z właściwą marką.
Trzy sposoby wykorzystania AI do tworzenia grafiki
Dopytywany o kreatywne projektowanie z pomocą AI, Artur opisuje trzy podejścia.
Pierwsze polega na podaniu modelowi listy elementów: tematu, napisów i obiektów, które mają znaleźć się na plakacie. Takie polecenie może dać poprawny rezultat, lecz pozostawia narzędziu większość decyzji wizualnych.
Drugie podejście dodaje świadomie wybrany styl. Gość podaje przykład estetyki plakatów z okresu PRL-u. Inne kolory, charakterystyczne postacie i sposób komponowania obrazu mogą zmienić odbiór materiału. Nie chodzi o obowiązkowe korzystanie z jednej stylistyki, ale o wyjście poza rozwiązania otrzymywane przy ogólnych poleceniach.
Trzeci sposób zaczyna się od analizy. Zanim powstanie grafika, twórca sprawdza podobne projekty, szuka inspiracji i zastanawia się, dlaczego określone rozwiązania mogą pasować do jego odbiorców. Dopiero wnioski z tego etapu stają się podstawą promptu.
Artur przypisuje człowiekowi odpowiedzialność za kierunek i wybór pomysłu. AI ma pomagać w jego opracowaniu, a nie zastępować wszystkie decyzje projektowe.
Research przed generowaniem obrazów: jak Artur łączy narzędzia AI?
Marcin prosi o wyjaśnienie podziału pracy: co zrobić na etapie analizy, a co w narzędziu, które wygeneruje ostateczną grafikę.
Artur wskazuje Perplexity oraz You.com jako narzędzia, które wykorzystałby do wyszukiwania i porządkowania inspiracji. Do przygotowania obrazu wymienia ChatGPT i Gemini. Opisuje własną preferencję rozdzielania poszukiwań od tworzenia końcowego materiału.
Proponuje przeanalizowanie większego zestawu podobnych projektów, na przykład kilkudziesięciu plakatów dotyczących określonego wydarzenia lub oferty. Następnie można poprosić AI o porównanie rozwiązań i uzasadnienie ich przydatności w konkretnym zadaniu.
Gość zaznacza, że zakres poszukiwań powinien odpowiadać problemowi. Przy przekazie mocno osadzonym w polskich skojarzeniach lokalny kontekst może mieć większe znaczenie niż inspiracje z całego świata.
Najtrudniejszy etap pozostaje po stronie użytkownika: trzeba zdecydować, które pomysły wykorzystać. W tym procesie sugestie AI służą przygotowaniu koncepcji. Nie zastępują sprawdzenia efektów gotowej kampanii.
Dlaczego szczegółowy prompt do grafiki nie wystarcza?
Prowadzący wraca do pytania o polecenia. Skoro można dokładnie opisać format, postacie, styl i napisy, dlaczego rezultat nadal bywa przeciętny?
Z odpowiedzi Artura wynika, że precyzja wykonania nie jest tym samym co dobry pomysł. Można szczegółowo opisać projekt, który powiela znany schemat. Dlatego przed generowaniem warto ustalić, co ma zainteresować odbiorcę i czym materiał będzie różnił się od innych.
Gość proponuje wykorzystanie AI również do rozpoznania powtarzających się wzorców, a następnie świadomego odrzucenia części z nich. Zamiast prosić wyłącznie o kolejną wersję podobnego plakatu, można poszukać odmiennego kierunku kolorystycznego lub kompozycyjnego.
Artur opisuje pracę iteracyjną: ocenianie rezultatów, dopasowywanie kolorów, poprawianie poszczególnych fragmentów i zmienianie nagłówka. Pierwszy obraz stanowi punkt wyjścia. Nawet nietrafiona propozycja może pomóc odkryć rozwiązanie, które po korektach będzie ciekawsze.
Skąd brać inspiracje do grafik AI?
Marcin pyta, jak szukać inspiracji bez artystycznego wykształcenia. Artur proponuje prosty nawyk: obserwowanie otoczenia i fotografowanie rzeczy, które przyciągają uwagę.
Może to być plakat zauważony podczas spaceru, reklama lokalnego usługodawcy albo nietypowy układ tekstu. Inspiracja nie musi pochodzić z tej samej branży. Ważne jest dostrzeżenie rozwiązania, które warto później przeanalizować.
Prowadzący nazywa ten zbiór biblioteką pomysłów. Zdjęcie zapisane dziś może przydać się dopiero przy kolejnej kampanii, na przykład podczas przygotowań do Black Friday. Dzięki temu projektant nie musi za każdym razem zaczynać od pustego pola tekstowego.
Artur wskazuje również galerie prac w narzędziach takich jak Midjourney i Ideogram. Zachęca do oglądania obrazów wychodzących poza fotorealizm. Jeśli otoczenie jest pełne realistycznych zdjęć, ilustracja przypominająca obraz olejny może stać się punktem wyjścia do odmiennego przekazu.
Materiały referencyjne i pułapka podążania za trendami
Rozmówcy omawiają przekazywanie AI zdjęć i grafik jako materiałów referencyjnych. Artur opisuje możliwość wskazania modelowi pożądanego kierunku wizualnego na podstawie konkretnego przykładu.
Jednocześnie zwraca uwagę, że rozwiązanie wyróżniające się dzisiaj może szybko stać się powszechne. Wraca do przykładu stylistyki PRL-u: jeśli zacznie korzystać z niej wiele firm, przestanie być zaskakująca. Konkurencja może dodatkowo dopracować ten sam pomysł lepiej.
Gość krytykuje bezrefleksyjne podążanie za modą, porównując je z naśladowaniem trendów w mediach społecznościowych. W jego ocenie sama popularność stylu nie jest wystarczającym argumentem za jego wyborem.
Materiały referencyjne pomagają więc rozpocząć pracę, ale nie zwalniają z oceny własnego projektu. Artur przyznaje, że przejęcie cudzego stylu nie oznacza jeszcze pełnej oryginalności.
Spójność marki czy monotonia? Marcin dopytuje o granice
Jednym z najbardziej dyskusyjnych wątków jest relacja między rozpoznawalnością a powtarzalnością. Marcin zauważa, że firma powinna zachować własny styl. Pyta, jak pogodzić to z ciągłym poszukiwaniem czegoś nowego.
Artur odwołuje się do McDonald’s jako przykładu strategii opartej na przewidywalności doświadczenia. Prowadzący od razu wychwytuje napięcie w argumentacji: czy firma powinna się wyróżniać, czy być powtarzalna?
Gość wyjaśnia swoje stanowisko przez różnicę skali i budżetów. Jego zdaniem małe firmy częściej potrzebują nietypowego pomysłu, ponieważ nie mogą zapewnić sobie wszechobecności reklamowej. Zaznacza jednak, że duży budżet również nie wyklucza kreatywności. Przywołuje Coca-Colę, Pepsi i Red Bulla, wskazując na humor, dystans i charakterystyczny sposób komunikacji.
W dalszej części rozmowy Marcin pyta wprost o firmowe kolory. Artur dopuszcza większą swobodę w otoczeniu logo i odwołuje się do jego wersji monochromatycznej. Przekonuje, że zbyt sztywne stosowanie szablonu może utrudniać małej firmie przyciągnięcie uwagi.
To wyraźne stanowisko gościa, które gospodarz kilkakrotnie poddaje dyskusji. Rozmowa nie sprowadza spójności marki do jednej recepty — pokazuje konflikt między utrwalaniem identyfikacji a potrzebą urozmaicenia przekazu.
Maskotka i „absurdalny wyróżnik” jako pomysł na komunikację
Artur proponuje również stworzenie charakterystycznej postaci związanej z firmą. Przykładem jest mówiący, chodzący but, który edukuje odbiorców w zakresie wyboru obuwia.
Taką postać nazywa „absurdalnym wyróżnikiem”. Jej nietypowość może pomagać w zapamiętywaniu marki, a powracający bohater daje możliwość rozwijania kolejnych materiałów.
W tym zastosowaniu AI służy nie tylko wygenerowaniu wyglądu maskotki. Może również pomóc zaproponować różne postacie i przygotować argumenty przemawiające za danym kierunkiem. Artur przedstawia ten proces jako wymagający większego namysłu niż stworzenie pojedynczego plakatu, ale potencjalnie przydatny w długofalowej komunikacji.
Proces projektowania Artura: od analizy do wyboru koncepcji
Na prośbę Marcina gość porządkuje swój sposób pracy. Podkreśla, że nie zaczyna od zamówienia pierwszego obrazu.
Najpierw analizuje odbiorców, lokalne skojarzenia, przekonania i kontekst rynku. Na tej podstawie rozważa kolorystykę, typografię oraz charakter przekazu. Następnie poszukuje przykładów innych realizacji i zestawia je z dotychczasowymi ustaleniami.
Dopiero po tym etapie prosi AI o cztery lub pięć wstępnych pomysłów w formie miniaturek. Wybiera dwie lub trzy koncepcje i czasem przekazuje je innemu modelowi, prosząc o ocenę ich przydatności do danego zadania. Ten dodatkowy krok nazywa odwrotnym researchem.
Artur przedstawia to jako sposób na ograniczenie ryzyka nietrafionego wyboru, choć zaznacza, że nie można wyeliminować go całkowicie. Mówi, że opisany etap przygotowania potrafi zamknąć w około piętnastu minutach. Jest to deklaracja dotycząca jego warsztatu, a nie uniwersalny czas wykonania każdej kampanii.
Grafika w social mediach powinna dawać odbiorcy powód do zainteresowania
W przykładzie dotyczącym deweloperów Artur pokazuje różnicę między publikowaniem ogłoszeń a budowaniem relacji. Profil złożony wyłącznie z ofert nieruchomości może nie dawać odbiorcom powodu do regularnego śledzenia firmy.
Proponuje połączenie atrakcyjnej grafiki z edukacją, na przykład wskazówkami dotyczącymi czytania ogłoszeń. Taka treść może zainteresować osobę, która jeszcze nie jest gotowa do zakupu, ale chce lepiej zrozumieć rynek.
W opisanym przez niego podejściu grafika pomaga zatrzymać uwagę, wartościowa treść zachęca do obserwowania, a kolejne kontakty budują zaufanie. Ewentualna sprzedaż jest dalszym rezultatem tej relacji, nie automatycznym skutkiem jednej publikacji.
Czy wyróżniająca się grafika poprawia skuteczność reklamy?
Marcin porusza również kwestię związku między oryginalnością projektu a zapamiętywaniem marki. Artur odpowiada przede wszystkim przykładami zmian wizualnych: odwróceniem palety kolorystycznej, odejściem od szablonu i zwiększeniem kontrastu wobec otoczenia.
Przywołuje własne obserwacje profili galerii handlowych. Według niego komunikacja bardziej zróżnicowana przyciągała większą uwagę niż publikacje oparte na stałym schemacie.
W tym fragmencie rozmowy nie pojawia się jednak szczegółowa metodologia pomiaru rozpoznawalności ani wyniki kontrolowanych testów kampanii. Gość dzieli się doświadczeniem i propozycjami projektowymi. Wyróżnienie wizualne przedstawia jako szansę na zainteresowanie odbiorcy, nie jako liczbowo udowodnioną gwarancję sprzedaży.
Czy grafik nadal jest potrzebny w czasach generatywnej AI?
Prowadzący pyta, kiedy przedsiębiorca może sam przygotować materiały, a kiedy warto skorzystać z pomocy specjalisty. Artur odróżnia wykonywanie prostych, powtarzalnych banerów od pracy grafika, który wnosi koncepcję i doświadczenie.
W jego ocenie wartość profesjonalisty polega na umiejętności oceny, co sprawdzało się w danej branży, przewidywaniu problemów i świadomym budowaniu przekazu. Porównuje to z fotografią: dostęp do aparatu nie daje automatycznie umiejętności komponowania kadru.
Artur przewiduje, że kreatywni graficy pozostaną potrzebni, a ich praca może zyskiwać na wartości wraz ze wzrostem liczby podobnych materiałów AI. Jest to jego prognoza dotycząca roli specjalistów, oparta na przekonaniu, że dobry pomysł stanie się jeszcze ważniejszy.
Wskazuje też na możliwe zmęczenie odbiorców treściami generowanymi automatycznie. Jako alternatywę proponuje wykorzystanie odręcznego rysunku, który AI pomoże przekształcić w plakat. Przykład dziecięcego rysunku sportowca w butach pokazuje, że punkt wyjścia nie musi być technicznie doskonały, aby dawać ciekawy kierunek.
Trzy zmiany, które warto wypróbować przy kolejnej grafice AI
Na zakończenie Marcin prosi o trzy konkretne wskazówki. Artur proponuje:
- Zdefiniuj styl. Wskaż kierunek wizualny zamiast pozostawiać wszystkie decyzje generatorowi.
- Pokaż, czego nie chcesz. Wykorzystaj przykłady powtarzalnych grafik jako odniesienie do schematów, które należy odrzucić.
- Przeanalizuj konkurencję i poszukaj przeciwnego rozwiązania. Potraktuj dominującą estetykę jako punkt wyjścia do świadomego eksperymentu.
Gość podkreśla przy tym, że oryginalność nie musi oznaczać kontrowersji ani szokowania za wszelką cenę. Zachęca do pomysłów, które przyciągają uwagę i pozostają związane z marką.
Posłuchaj rozmowy z Arturem Janasem i przyjrzyj się własnemu procesowi tworzenia grafik AI — od pierwszej inspiracji i analizy odbiorców po wybór projektu gotowego do publikacji.