Growth hacking w epoce AI. Jak budować systemy wzrostu w 2026 roku?

Haker wzrostu nie zniknął. Po prostu dostał sztuczną inteligencję

Kilka lat temu dzień marketera wyglądał przewidywalnie. Otwierał skrzynkę mailową, sprawdzał wyniki kampanii, zatwierdzał banery, poprawiał posty do mediów społecznościowych, rozmawiał z grafikiem, przepychał budżet reklamowy i próbował przewidzieć, dlaczego jeden z pomysłów się przyjął, a inny, mimo aprobaty, umarł po trzech godzinach.

To nie był zły świat. Był nawet całkiem wygodny. Mieliśmy swoje pojęcia, swoje prezentacje, swoje strategie contentowe i swoje dashboardy, które wyglądały na bardziej naukowe, niż często były w rzeczywistości. Mówiliśmy o świadomości marki, zaangażowaniu, storytellingu, zasięgu, personach, insightach i kampaniach „always-on”. Brzmiało to nowocześnie. Czasem nawet działało.

Potem pojawiło się coś, co początkowo wyglądało jak kolejna zabawka dla technologicznych geeków. Najpierw generowało obrazki z dziwnie zdeformowanymi dłońmi. Potem pisało całkiem zgrabne posty. Chwilę później zaczęło analizować dane, tworzyć warianty reklam, projektować strony, przepisywać oferty, odpowiadać klientom, streszczać rozmowy sprzedażowe i podpowiadać, co właściwie należy zrobić dalej. Jeszcze niedawno marketer pytał: „Jak napisać lepszy nagłówek?”. Dziś pytanie brzmi raczej: „Jak zbudować system, który sam będzie tworzył, testował i poprawiał tysiąc nagłówków, a potem zostawi człowiekowi tylko te, które mają sens?”.

Przecież właśnie na tym polegała praca marketera. Na wymyślaniu, wybieraniu, wyczuwaniu i przekonywaniu innych, że ta jedna wersja jest najlepsza. Tyle że rynek nie ma sentymentu do naszych zawodowych przyzwyczajeń.

Tak jak kiedyś haker wzrostu zagroził klasycznemu wiceprezesowi ds. marketingu, tak dziś człowiek posługujący się sztuczną inteligencją zaczyna zastępować marketera, który nadal zachowuje się tak, jakby internet był głównie miejscem publikowania kampanii. Różnica polega na tym, że tym razem nie chodzi wyłącznie o techniczne umiejętności. Nie trzeba być programistą w dawnym sensie tego słowa. Trzeba natomiast rozumieć, że marketing przestał być pojedynczą kampanią. Stał się pętlą: danych, hipotez, treści, dystrybucji, reakcji, korekty i ponownego uruchomienia.

Według badań McKinsey generatywna AI pozwala tworzyć i skalować bardziej dopasowane komunikaty, obrazy, teksty i doświadczenia z szybkością niedostępną dla tradycyjnych zespołów marketingowych. Jednocześnie proces wymaga walidacji, nadzoru i ochrony przed halucynacjami, stronniczością oraz utratą spójności marki. To zdanie jest ważniejsze niż może się wydawać. AI nie jest dżinem spełniającym marzenia. Jest wzmacniaczem. Jeśli wzmacniasz dobry proces, otrzymujesz przewagę. Jeśli wzmacniasz chaos, otrzymujesz chaos w większej skali.

Dlatego współczesny haker wzrostu nie jest już tylko osobą, która „zna reklamy na Facebooku”, potrafi sprawdzić, co bardziej skłania klientów do zakupu i wie, jak wygląda lejek sprzedażowy. To operator systemu wzrostu. Ktoś, kto łączy produkt, dane, treść, automatyzację, zaufanie, społeczność i AI w jeden powtarzalny mechanizm.

Nie chodzi więc o to, że marketing umarł. Chodzi o to, że stary marketing znów próbuje udawać, że nic się nie stało.

Czym jest hakowanie wzrostu w epoce AI?

Ostatecznym celem hakera wzrostu w 2026 roku jest zbudowanie systemu, który nie tylko przyciąga uwagę, lecz uczy się z każdej interakcji i coraz lepiej dopasowuje produkt, komunikat oraz doświadczenie do właściwych ludzi. To brzmi trochę technicznie, więc powiedzmy to prościej.

Kiedyś marketer kupował uwagę. Potem haker wzrostu próbował sprawić, żeby użytkownicy sami przyprowadzali kolejnych użytkowników. Dziś najlepsze zespoły robią coś jeszcze bardziej wymagającego: projektują środowisko, w którym człowiek, algorytm i produkt wzajemnie się uczą.

• Jeśli klient klika, system powinien rozumieć dlaczego.
• Jeśli klient rezygnuje, system powinien wykryć moment, w którym zaczęła się utrata zainteresowania.
• Jeśli tekst nie działa, nie powinno się organizować trzygodzinnego spotkania o „tonie komunikacji”, lecz przygotować kilka hipotez i je sprawdzić.
• Jeśli użytkownik zadaje pytanie w ChatGPT, Perplexity albo Google z odpowiedzią AI, marka powinna być opisana w taki sposób, aby mogła zostać zrozumiana, zacytowana i uznana za wiarygodną.

WordStream opisuje rok 2026 jako moment, w którym marketing musi uwzględniać nie tylko klasyczne SEO, ale także wyszukiwanie wspierane przez AI, treści multimodalne, dane własne, automatyzację kampanii i widoczność bez tradycyjnej wizyty na stronie. To jest fundamentalna zmiana. W starym świecie chodziło o pozycję w wynikach wyszukiwania. W nowym chodzi o to, czy systemy AI rozumieją, kim jesteś, co oferujesz, komu pomagasz i dlaczego można Ci zaufać.

Haker wzrostu w epoce AI nie pyta więc tylko: „Jak zwiększyć ruch?”. Pyta raczej:

• Czy produkt jest na tyle dobry, że ludzie chcą o nim mówić?
• Czy treść jest na tyle jasna, że człowiek i modele językowe potrafią ją zrozumieć?
• Czy mamy dane własne, które pokazują realne zachowania klientów?
• Czy potrafimy testować szybciej niż konkurencja?
• Czy potrafimy zachować autentyczność, kiedy wszyscy mogą produkować nieskończoną ilość podobnych tekstów?

To ostatnie pytanie jest szczególnie niewygodne. W świecie, w którym każdy może w pięć minut wygenerować artykuł, e-book, serię postów i scenariusz webinaru, sama produkcja treści przestaje być przewagą. Jeśli wszystko można wygenerować, wartość przesuwa się gdzie indziej: do doświadczenia, dowodu, własnych danych, osobistego głosu, reputacji i umiejętności budowania zaufania. AI obniżyła koszt tworzenia treści, ale podniosła cenę prawdziwości.

Stary sposób: więcej treści, większy budżet, głośniejszy komunikat

Nie ma nic bardziej kuszącego niż przekonanie, że wystarczy zrobić więcej. Więcej postów. Więcej reklam. Więcej filmów. Więcej mailingów. Więcej webinarów. Więcej grafik. Więcej „wartościowego contentu”. Więcej wszystkiego.

Tak właśnie myślał marketing przez lata. Jeśli coś nie działało, dokładaliśmy budżetu. Jeśli zasięgi spadały, publikowaliśmy częściej. Jeśli sprzedaż nie rosła, zmienialiśmy hasło. Jeśli kampania nie przynosiła efektu, szukaliśmy mocniejszej kampanii. To było podejście hollywoodzkie: większa premiera, większy hałas, większe nazwisko, większy billboard. Produkt miał wejść na rynek z hukiem, bo inaczej uznawaliśmy, że coś poszło nie tak.

Dziś ta logika jest jeszcze bardziej niebezpieczna, ponieważ narzędzia AI pozwalają bardzo szybko produkować nieskończone ilości przeciętności. Dawniej przeciętny tekst kosztował czas. Dziś kosztuje prawie nic. To sprawia, że internet nie staje się lepszy. Staje się głośniejszy.

Największym błędem współczesnego marketera jest więc myślenie, że skoro może wygenerować dziesięć razy więcej treści, to powinien to zrobić.

Nie powinien.

Powinien najpierw zapytać, czy te treści rozwiązują realny problem człowieka? Czy wynikają z prawdziwego doświadczenia? Czy prowadzą użytkownika do działania? Czy pomagają produktowi rosnąć? Czy są częścią systemu, czy tylko kolejną porcją cyfrowego hałasu?

Media społecznościowe pokazują to szczególnie wyraźnie. Krótkie wideo, treści tworzone przez użytkowników i autentyczność należą do najważniejszych trendów społecznościowych, a jednocześnie zasięg marek na platformach społecznościowych jest coraz bardziej ograniczany przez algorytmy i płatną dystrybucję (INMA). Oznacza to, że nie wystarczy już „być obecnym” na TikToku, Instagramie, YouTube Shorts czy LinkedInie. Trzeba mieć powód, do polajkowania, obejrzenia do końca, zapisania, przesłania dalej albo uwierzyć, że za marką stoją prawdziwi ludzie. A to jest o wiele trudniejsze niż wygenerowanie kolejnego posta.

Marketer AI

Nowy sposób: produkt, dane i pętla uczenia się

To może brzmieć banalnie, ale większość organizacji nadal zachowuje się tak, jakby marketing był miejscem, do którego przynosi się gotową rzecz i mówi: „Proszę, sprzedajcie to ludziom”. Jeśli ludzie nie chcą kupować, problemem ma być komunikacja. Jeśli nie rozumieją oferty, problemem ma być landing page. Jeśli nie wracają, problemem ma być remarketing. Czasem tak jest. Jednak częściej to właśnie produkt nie został wystarczająco dobrze dopasowany do rynku.

W epoce AI ten problem staje się jeszcze bardziej widoczny. Algorytm może pomóc Ci znaleźć segmenty klientów, przeanalizować opinie, streścić rozmowy sprzedażowe, wygenerować warianty oferty i przewidzieć, które komunikaty mogą zadziałać. Nie może jednak sprawić, że ludzie pokochają coś, czego nie potrzebują.

To dlatego współczesny haker wzrostu zaczyna nie od kampanii, ale od pytań:

• Dla kogo dokładnie jest ten produkt?
• Jaki problem rozwiązuje lepiej niż alternatywy?
• Co użytkownik robi po pierwszym kontakcie?
• W którym miejscu rezygnuje?
• Co mówi obsłudze klienta, a czego nie zdradza w ankiecie?
• Co sprawia, że poleca produkt innym?

Dopiero potem przychodzi czas na automatyzację. McKinsey opisuje personalizację wspieraną przez generatywną AI jako połączenie danych, decyzji, projektowania, dystrybucji i pomiaru, a nie jako samo generowanie tekstów reklamowych. To bardzo trafne. Wielu ludzi widzi w AI maszynę do pisania. Lepsi widzą w niej maszynę do testowania hipotez. Najlepsi widzą w niej element całej architektury wzrostu.

Zamiast pytać: „Jaki post dziś opublikujemy?”, pytają: „Jaką hipotezę o zachowaniu klienta dziś sprawdzimy?”. To jest różnica między tworzeniem contentu a budowaniem systemu.

Krok 1: Dopasuj produkt do rynku, zanim dopasujesz prompt

W ostatnich latach pojawiła się nowa odmiana starego błędu. Kiedyś ludzie wierzyli, że problem rozwiąże większy budżet reklamowy. Dziś wierzą, że rozwiąże go lepszy prompt.

Nie rozwiąże.

Jeśli oferta jest niejasna, AI pomoże wygenerować więcej niejasnych wersji. Jeśli produkt jest przeciętny, AI pomoże szybciej opowiadać o przeciętności. Jeśli nie wiesz, kim jest klient, AI stworzy dla Ciebie pięć eleganckich person, które będą wyglądały wiarygodnie, ale niekoniecznie będą miały cokolwiek wspólnego z rzeczywistością.

Najpierw trzeba zejść niżej. Do rozmów z klientami. Do danych z formularzy. Do pytań zadawanych przed zakupem. Do powodów rezygnacji. Do komentarzy pod filmami. Do recenzji. Do maili, na które nikt w firmie nie ma ochoty patrzeć, bo są zbyt konkretne.

Tam znajduje się materiał dla AI. Nie w pustym oknie czatu, lecz w śladach realnego zachowania ludzi.

W praktyce oznacza to bardzo proste działania. Zbierz dwadzieścia rozmów sprzedażowych i poproś model o wydobycie powtarzających się obiekcji. Weź pięćdziesiąt maili od klientów i sprawdź, jakie słowa pojawiają się najczęściej. Zamiast zaczynać od „napisz mi kampanię”, zacznij od „czego jeszcze nie rozumiem o moim rynku?”.

To nie jest efektowne, ale wzrost rzadko zaczyna się od efektowności.

Krok 2: Buduj treść, którą rozumie człowiek i algorytm

W dawnym internecie dobra treść miała przyciągać kliknięcie. W obecnym internecie dobra treść musi zrobić coś więcej. Musi być zrozumiała dla człowieka, użyteczna dla klienta, wiarygodna dla rynku i czytelna dla systemów AI, które coraz częściej pośredniczą między pytaniem a odpowiedzią. To jest subtelna, ale ogromna zmiana.

Jeśli użytkownik pyta dziś narzędzie AI: „Jaki kurs komunikacji dla lekarzy warto wybrać?”, może nigdy nie wejść na dziesięć stron internetowych. Może dostać syntetyczną odpowiedź. Może poprosić o porównanie. Może zapytać o plusy i minusy. Może poprosić o rekomendację. Twoja marka albo się tam pojawi jako odpowiedź, albo dla tego klienta nie istnieje.

WordStream nazywa ten proces przejściem od klasycznego SEO do stron „gotowych na AI”, w których liczą się jasne definicje, uporządkowana struktura, dane, przykłady, multimedia i treści łatwe do zinterpretowania przez modele. W praktyce oznacza to powrót do czegoś bardzo prostego:

• Pisz tak, żeby nie trzeba było zgadywać, co właściwie oferujesz.
• Nie chowaj sensu w sloganach.
• Nie zaczynaj strony od zdania: „Pomagamy liderom odkrywać potencjał transformacyjnej komunikacji w dynamicznym środowisku zmiany”. Napisz raczej: „Uczymy lekarzy, psychologów i menedżerów prowadzić trudne rozmowy z pacjentami, klientami i zespołem”. To drugie zdanie może nie wygra festiwalu kreatywności, ale człowiek je rozumie. Model językowy też.

W epoce AI jasność jest strategią wzrostu.

Krok 3: Projektuj viralowość, zamiast liczyć na przypadek

Każdy chce, żeby treść „poszła viralem”.

To zdanie powinno wywoływać niepokój u każdego, kto kiedykolwiek odpowiadał za realny wynik biznesowy. Viralowość nie jest życzeniem. Jest projektem.

W starym świecie ludzie marzyli o tym, że jedna reklama, jeden film albo jeden post nagle przedrze się przez szum i zmieni wszystko. W nowym świecie takich przypadków nadal czasem jesteśmy świadkami, ale nie można budować firmy na nadziei, że algorytm akurat nas pokocha. Trzeba stworzyć powód, dla którego ludzie będą chcieli się dzielić.

Powód może być praktyczny: „Dostaniesz dodatkową funkcję aplikacji, jeśli zaprosisz znajomego lub wykonasz jakieś inne działanie, jak dodanie reakcji, skomentowanie posta”. Może być społeczny: „Ten materiał dobrze o mnie świadczy, jeśli go udostępnię”. Może być emocjonalny: „To mówi coś, czego sam nie umiałem nazwać”. Może być edukacyjny: „To wyjaśnia problem tak dobrze, że chcę wysłać to zespołowi”.

Krótkie formaty wideo działają właśnie dlatego, że potrafią połączyć informację, emocję i łatwość udostępniania w jednym szybkim doświadczeniu, a platformy takie jak TikTok, Instagram Reels i YouTube Shorts pozostają centralnymi miejscami konsumpcji takich treści (INMA). Tylko znowu: format nie jest strategią. To, że nagrasz film pionowo, nie znaczy, że ktoś powinien go obejrzeć.

Haker wzrostu pyta inaczej:

• Jaki element produktu naturalnie zachęca do pokazania go innym?
• Co użytkownik zyska, jeśli poleci nas komuś podobnemu do siebie?
• Czy udostępnienie treści podnosi jego status, oszczędza mu czas albo pomaga mu komuś coś wyjaśnić?
• Czy istnieje mechanizm, który zamienia zadowolenie klienta w przyciąganie kolejnych klientów?

Jeśli odpowiedź brzmi „nie”, przycisk „udostępnij” niczego nie uratuje.

Krok 4: Zbieraj dane własne

Przez wiele lat marketing cyfrowy korzystał z wygodnej iluzji. Można było śledzić ludzi, kupować do nich dostęp, odtwarzać ich ścieżki, targetować reklamy i wierzyć, że im więcej danych zbierzemy, tym bliżej będziemy prawdy.

Ten świat się kończy.

Nie dlatego, że dane przestały być ważne. Wręcz przeciwnie. Są ważniejsze niż wcześniej. Zmienia się jednak ich źródło, jakość i odpowiedzialność.

Ethyca opisuje odchodzenie od plików cookie stron trzecich jako zmianę, która przesuwa ciężar odpowiedzialności z zewnętrznych brokerów danych na organizacje zbierające dane własne, zgodę użytkownika i informacje o preferencjach w sposób możliwy do audytu (Ethyca). To oznacza, że marketer nie może już traktować prywatności jako nudnego załącznika do kampanii. Prywatność staje się częścią produktu, komunikacji i zaufania.

Dane własne to nie tylko adres e-mail w bazie.

To historia zakupów. Odpowiedzi w ankietach. Zachowania w aplikacji. Preferencje przekazane dobrowolnie. Pytania zadawane obsłudze. Opinie po szkoleniu. Powody rezygnacji. Tematy, które użytkownicy zapisują, komentują i przesyłają dalej. To wszystko, co mówi: „Tak naprawdę właśnie tego potrzebują ludzie”.

AI potrzebuje takich danych, żeby być użyteczna. Bez nich generuje uśredniony internet. Z nimi może pomóc odkrywać wzorce, których człowiek nie zauważa, bo są rozproszone w setkach drobnych interakcji.

Krok 5: Automatyzuj testowanie, nie odpowiedzialność

Najbardziej ekscytująca obietnica AI brzmi tak: możesz testować szybciej niż kiedykolwiek. Jest to prawda, ale automatyzacja testowania nie oznacza automatyzacji odpowiedzialności.

Możesz przygotować dwadzieścia wersji nagłówka, dziesięć wariantów maila, pięć scenariuszy reklamy, trzy landing page’e i pięćdziesiąt mikrokomunikatów dla różnych segmentów odbiorców. Możesz analizować wyniki szybciej, wykrywać wzorce wcześniej, dynamicznie dopasowywać treści i eliminować najsłabsze warianty, zanim pochłoną budżet. Możesz wreszcie robić to, o czym marketing mówił od lat, ale rzadko robił konsekwentnie: uczyć się z danych.

Jeśli AI proponuje komunikat, użytkownik musi wiedzieć, czy jest zgodny z marką. Jeśli system personalizuje ofertę, użytkownik musi rozumieć, czy nie przekracza granicy manipulacji. Jeśli model wyciąga wnioski z danych, użytkownik musi wiedzieć, skąd te dane pochodzą. Jeśli kampania optymalizuje się sama, użytkownik musi zapytać, czy optymalizuje właściwy cel.

McKinsey podkreśla, że korzystanie z generatywności AI w marketingu wymaga sprawdzania, czy określone działanie przynosi rezultat, a także umiejętnego zarządzania, które ochroni przed błędami sztucznej inteligencji, takim jak: halucynacje, stronniczość i odejście od standardów marki (McKinsey).

Haker wzrostu w 2026 roku nie jest osobą, która pozwala maszynie robić wszystko. Jest osobą, która wie, gdzie maszyna powinna przyspieszyć proces, a gdzie człowiek musi postawić granicę.

Krok 6: Postaw retencję ponad pierwszy zachwyt

Nowy użytkownik wygląda dobrze w raporcie. Powracający użytkownik buduje firmę.

To jedna z tych prawd, które wszyscy znają, ale wiele zespołów nadal zachowuje się tak, jakby jej nie rozumiało. Łatwiej chwalić się liczbą wyświetleń, leadów i pobrań niż zapytać, ilu ludzi wróciło po tygodniu, miesiącu albo trzech miesiącach. Łatwiej świętować zapis na webinar niż sprawdzić, czy uczestnik później cokolwiek wdrożył. Łatwiej pozyskać kontakt niż stworzyć doświadczenie, które sprawi, że ten kontakt zamieni się w relację.

AI może pomóc w retencji bardziej niż w jednorazowym hałasie.

Może wykrywać sygnały odpływu. Może personalizować onboarding. Może podpowiadać właściwy moment kontaktu. Może tworzyć materiały edukacyjne dopasowane do etapu użytkownika. Może analizować, które funkcje są naprawdę używane, a które tylko dobrze wyglądają w prezentacji sprzedażowej.

Nie zrobi tego za firmę, która nie wie, co oznacza wartość dla klienta.

Retencja wymaga pokory. Wymaga przyznania, że pierwsza sprzedaż nie kończy pracy. Dopiero ją zaczyna. Jeśli użytkownik odchodzi, nie wystarczy pokazać mu reklamy z rabatem. Trzeba zrozumieć, czy nie dostał obietnicy, której produkt nie spełnił.

Wzrost bez retencji jest nalewaniem wody do dziurawego wiadra. AI może pomóc lać szybciej. To nie znaczy, że rozwiązuje problem.

Krok 7: Potraktuj autentyczność jako technologie

Brzmi to dziwnie, ale tak właśnie jest. W świecie syntetycznych tekstów, automatycznych grafik, generowanych głosów i kampanii tworzonych w kilka minut, autentyczność przestaje być ozdobą. Staje się infrastrukturą zaufania.

Użytkownicy coraz lepiej wyczuwają treści, które nie są autentyczne. Artykuły, które mają strukturę, ale nic nie wnoszą. Posty, które używają właściwych słów, ale nie niosą żadnego przesłania. Te wszystkie teksty nie są wiarygodne. To, dlatego treści związane z prawdziwymi przykładami, konkretnymi historiami i dowodami z praktyki zyskują na znaczeniu. Są autentyczne.

INMA wskazuje, że odbiorcy, szczególnie młodsze grupy, oczekują od marek większej przejrzystości, relacyjności i treści mniej wypolerowanych, a bardziej wiarygodnych (INMA). To nie znaczy, że wszystko ma być amatorskie. Znaczy raczej, że perfekcja bez prawdy traci siłę.

Dla firm edukacyjnych, szkoleniowych, eksperckich i terapeutycznych to ogromna szansa. Nie muszą konkurować wyłącznie budżetem. Mogą konkurować zaufaniem, głębią, językiem wynikającym z praktyki, studiami przypadków, rozmową z realnymi problemami odbiorcy i umiejętnością porządkowania chaosu.

AI może pomóc w formie. Doświadczenie musi dać człowiek.

Haker wzrostu

Przyszłość marketingu

Największa zmiana polega na tym, że marketerzy dostali nowe narzędzia, które zaczęły wymuszać nowy sposób myślenia.

Nie da się już bez końca oddzielać produktu od marketingu. Nie da się udawać, że dane są zadaniem analityka, treść zadaniem copywritera, doświadczenie klienta zadaniem obsługi, a wzrost zadaniem działu performance. Wszystko jest połączone. Każdy punkt kontaktu może stać się źródłem danych, dowodem zaufania, elementem reputacji, materiałem dla AI albo powodem rezygnacji. Dlatego haker wzrostu nie zniknął.

Po prostu przestał wyglądać jak ktoś, kto zna kilka sprytnych sztuczek. Dziś bardziej przypomina architekta systemu uczenia się. Musi rozumieć produkt, psychologię klienta, dane, dystrybucję, automatyzację, prywatność, treść, społeczność i ograniczenia sztucznej inteligencji. To dużo. Właśnie dlatego ta rola jest tak ważna.

W świecie, w którym każdy może tworzyć treści, przewagę ma ten, kto lepiej rozumie odbiorcę. W świecie, w którym każdy może automatyzować kampanie, przewagę ma ten, kto automatyzuje właściwy proces. W świecie, w którym każdy może personalizować komunikaty, przewagę ma ten, kto robi to z szacunkiem do danych i zaufania. W świecie, w którym każdy może mówić głośniej, przewagę ma ten, kto mówi trafniej.

Stare pytanie brzmiało: „Jak skłonić klientów do kupowania mojego produktu?”. Nowe pytanie brzmi: „Jak stworzyć produkt, komunikację i system uczenia się, dzięki którym właściwi ludzie będą chcieli zostać, wrócić i przyprowadzić innych?”.

To nie jest kosmetyczna zmiana. To całkowite przepisanie reguł gry.

Wniosek

Jeśli miałbym streścić współczesne hakowanie wzrostu, powiedziałbym, że należy przestać
traktować AI jak maszynę do produkowania marketingu, a zacząć traktować ją jak narzędzie do szybszego odkrywania, co naprawdę działa.

• Nie publikuj więcej tylko dlatego, że możesz.
• Nie personalizuj tylko dlatego, że technologia na to pozwala.
• Nie automatyzuj bałaganu.
• Nie udawaj, że zasięg jest tym samym co wzrost.

Zbuduj produkt, którego ludzie potrzebują. Opisz go tak jasno, żeby człowiek i algorytm nie musieli zgadywać. Zbieraj dane, na które masz zgodę i które naprawdę czegoś uczą. Testuj szybciej, ale myśl głębiej. Projektuj udostępnianie, zamiast modlić się o viral. Dbaj o retencję, bo tam widać prawdę o wartości. I pamiętaj, że w epoce zalewu informacjami największą przewagą może być coś zaskakująco starego: wiarygodność. Reszta jest tylko narzędziem.

Korekta: Joanna Zalewska Gołębiewska