Sztuczna inteligencja w marketingu rolniczym — o co chodzi z “karmieniem”modeli AI?

Wokół pojęcia “sztuczna inteligencja w marketingu rolniczym” narosło wiele uproszczeń. Wiele mówi się o „samouczących się kampaniach” czy „automatycznej optymalizacji reklam”, jakby algorytmy same wiedziały, kogo targetować i jak sprzedawać produkty. Tymczasem, sztuczna inteligencja w marketingu rolniczym nie działa w próżni. Żeby model mógł przewidzieć zachowanie odbiorcy, musi zostać wcześniej “nakarmiony danymi”, które pozwolą mu rozróżnić rolnika z Mazowsza od studenta z Poznania. Oczywiście nie chodzi tu wyłącznie o sztucznej inteligencji marketingu, ale również o wykorzystanie modeli AI w innych branżach.

Prawidłowe rozróżnienie odbiorcy, to właśnie sedno pojęcia „karmienia modeli AI” (AI feeding), czyli dostarczania wysokiej jakości, aktualnych danych, które nadają sens i kierunek pracy algorytmu.

Jak działają modele AI w marketingu rolniczym (w Google, Meta, AdTech)?

Google i Meta to dziś de facto globalna infrastruktura reklamowa. Ich algorytmy analizują miliardy interakcji – kliknięcia, czas spędzony na stronie, lokalizację, reakcje na posty. Wszystko po to, by przewidzieć, kto zareaguje na reklamę i w jakim kontekście. Niestety,  nawet najbardziej zaawansowane modele AI mają swoje ograniczenia:

• działają uniwersalnie, nie „rozumieją” specyfiki branż (rolnictwo jest dla nich niszowe);
• w Unii Europejskiej ogranicza je RODO, więc nie mogą profilować po danych osobowych;
• ich skuteczność zależy od jakości sygnałów, które dostarczymy z zewnątrz.

W praktyce algorytm AI działa jak silnik, ale pozbawiony paliwa. Tym „paliwem” są świeże, unikalne dane o zachowaniach użytkowników.

Model AI wykorzystywany w Google Ads czy Meta Ads analizuje wzorce w danych, aby przewidywać, kto kliknie reklamę, dokona zakupu lub w inny sposób zareaguje na komunikat. Algorytm nie tworzy jednak grupy docelowej samodzielnie. Potrzebuje do tego wiarygodnych sygnałów o użytkownikach.

Do najważniejszych źródeł takich sygnałów należą:

• pliki cookies – informujące o tym, jakie treści użytkownik przeglądał, jakie strony odwiedzał i jak się zachowywał;
  
• dane first-party – m.in. adresy e-mail, numery telefonów czy dane z systemów CRM;
  
• sygnały z własnych portali – np. jakie artykuły rolnik czyta, jakie produkty ogląda, jakie treści wzbudzają jego zainteresowanie.
  

Im lepsze dane zostaną „podane” modelowi, tym skuteczniej algorytm potrafi identyfikować właściwych odbiorców.

Czym jest karmienie modelu AI — jak sztuczna inteligencja wpływa na marketing?

“Karmienie modelu” (ang. model feeding) to dostarczanie algorytmom danych, które pozwalają im lepiej „rozumieć” odbiorców i ich potrzeby. W praktyce to nie magia, lecz marketing oparty na danych i precyzyjnej analizie zachowań.

W kontekście wykorzystania modeli AI w marketingu oznacza to przede wszystkim dostarczanie sygnałów takich jak:

• pliki cookie – informacje o tym, co rolnik czytał w internecie: artykuły branżowe, porównania maszyn, przeglądane nawozy czy środki ochrony roślin;
• dane first-party – własne źródła firmy: CRM, newslettery, bazy klientów, wyniki ankiet czy badania gospodarstw;
• sygnały z portali branżowych – jakie tematy rolnika interesują, w jakim regionie prowadzi gospodarstwo i czym się zajmuje (uprawa zbóż, kukurydzy, warzyw, hodowla bydła czy trzody).

Dzięki tym sygnałom algorytm przestaje traktować wszystkich internautów tak samo i zaczyna precyzyjnie trafiać do rolnika z konkretnym profilem produkcji i konkretnymi potrzebami. Efekt? Kampanie stają się skuteczniejsze, szybsze i lepiej dopasowane do realiów polskiego rolnictwa.

Jeśli dysponujemy własnymi  portalami  lub systemami  badawczymi, możemy  te dane przesłać do ekosystemu Google lub Meta, np.:

• przez Customer Match (Google) lub Advantage+ (Meta),
• albo jako sygnały remarketingowe w kampaniach PMax.

Dzięki temu algorytm uczy się szybciej, celuje precyzyjniej i kosztuje mniej.

Dlaczego modele sztucznej inteligencji w marketingu rolniczym to przewaga konkurencyjna?

Google i Meta dysponują potężnymi modelami AI, jednak same z siebie nie są w stanie precyzyjnie określić, kto jest rolnikiem — zwłaszcza w Polsce, gdzie dane użytkowników są anonimowe i silnie agregowane. Dlatego przewagę konkurencyjną uzyskują te firmy, które posiadają własne dane behawioralne (np. cookies) i potrafią je skutecznie integrować z prowadzonymi kampaniami.

Podmioty mające własne portale oraz dane o użytkownikach osiągają wyraźnie lepsze wyniki reklamowe. Organizacje, które potrafią „nakarmić” modele Google’a lub Meta wartościowymi sygnałami, umożliwiają algorytmom realne zrozumienie, że grupą docelową nie jest ogólny internauta, lecz konkretny rolnik — np. z Lubelskiego, uprawiający kukurydzę i poszukujący nawozów.

Efekt? Sztuczna inteligencja w marketingu rolniczym działa i przynosi korzyści. Kampania staje się tańsza, szybsza i znacznie bardziej precyzyjna.

Krótkie porównanie – dwa światy kampanii

Powyższe zestawienie dobrze obrazuje zasadniczą różnicę między kampaniami „bez karmienia modelu” a tymi, w których dostarcza się własne dane i sygnały behawioralne. Przewaga zasilanych modeli AI w marketingu rolniczym nie wynika tylko z mocy samego algorytmu, lecz z jakości i relewantności danych, które mu dostarczamy. Im lepiej „nakarmimy” model, tym bardziej precyzyjne i efektywne są kampanie.

Dlaczego zasilanie modeli sztucznej inteligencji w agro marketingu jest kluczowe? 

W polskim rolnictwie dane są rozproszone – znajdują się w portalach branżowych, systemach CRM, wynikach badań rynkowych czy w aplikacjach rolniczych. Same w sobie są wartościowe, ale ich potencjał ujawnia się dopiero po integracji w jeden spójny ekosystem. Taka agregacja danych dostarcza tego, czego nie posiadają globalne platformy reklamowe: lokalnego kontekstu i szczegółowej wiedzy o realnych zachowaniach rolników.

Dlatego agencje dysponujące własnymi mediami – portalami branżowymi, newsletterami czy bazami badawczymi – uzyskują wyraźną przewagę. Mogą przekazywać algorytmom Google i Meta sygnały pochodzące od rzeczywistych użytkowników, co pozwala AI nie tylko analizować wzorce, ale precyzyjnie docierać do odpowiedniego segmentu rolników. W efekcie marketing rolniczy  przestaje opierać się na intuicji i przypuszczeniach, a staje się w pełni oparty na danych i mierzalnych sygnałach behawioralnych.

Sztuczna inteligencja w marketingu to silnik, a dane to najlepsze paliwo…

Karmienie modeli sztuczna inteligencja w marketingu rolniczym to przede wszystkim strategia, a nie sama technologia. Ważne jest, by świadomie inwestować w dane, które pozwalają sztucznej inteligencji rzeczywiście zrozumieć odbiorcę i jego potrzeby. Bez odpowiednich sygnałów nawet najbardziej zaawansowane modele sztucznej inteligencji w marketingu rolniczym działają „na ślepo” – nie potrafią trafnie identyfikować grup docelowych ani optymalizować kampanii.

Gdy jednak dostarczymy algorytmom precyzyjne dane, sztuczna inteligencja w agro marketingu zaczyna działać jak turboładowany silnik: szybciej, dokładniej i efektywniej kosztowo. W praktyce oznacza to, że w wyścigu o uwagę rolnika przewagę zyskuje nie ten, kto dysponuje największym budżetem, lecz ten, kto potrafi najlepiej „nakarmić” swoje modele AI. Zyskaj skuteczną reklamę rolniczą dzięki sztucznej inteligencji w rolnictwie!

Przeczytaj też: Jak dobrze targetować reklamy w rolnictwie? 

Łączymy marki agro z rolnikami
od ponad 20 lat.

Porozmawiaj z nami o swojej kampanii i zacznij trafiać do właściwych odbiorców.