Jak wybrać agencję performance marketingu w 2026 roku – poradnik

W skrócie: co się zmieniło i szybka checklista

W 2026 roku marketing działa w zupełnie innych realiach niż jeszcze dwa lata temu. Cookies znikają, pomiar trzeba układać na nowo, a GA4 stał się nie tyle „standardem”, co koniecznością. To sprawia, że kompetencje agencji są dziś ważniejsze niż kiedykolwiek.

Checklista wyboru agencji – skopiuj i używaj

• Doświadczenie branżowe. Agencja ma weryfikowalne projekty w Twojej branży (e-commerce / lead-gen) i na Twoich rynkach (PL / UE).
• Case studies z liczbami. Dostarcza konkretne wyniki (ROAS/POAS, CPL, CAC), horyzont czasu, poziom budżetu i opis działań.
• Pełna transparentność i własność kont. Pracuje wyłącznie na Twoich kontach, masz pełne dostępy admin, a faktury mediowe są na Twoją firmę.
• Brand vs non-brand. Agencja jasno rozdziela wyniki brandowe od działań pozyskujących nowych klientów.
• Zespół i odpowiedzialność. Znasz specjalistę przed startem, wiesz ile projektów prowadzi i jakie ma kompetencje.
• Plan pierwszych 90 dni. Jest audyt trackingowy, lista hipotez do testów, kamienie milowe i konkretne KPI.
• Pomiar zgodny z 2026. GA4 poprawnie mierzy konwersje, Consent Mode v2 działa, Enhanced Conversions są wdrożone, a w B2B – integracja z CRM.
• Raportowanie live. Masz dashboard 24/7 oraz regularne spotkania z wnioskami i rekomendacjami (nie tylko danymi).
• Jasny model rozliczeń. Zakres działań, SLA i okres wypowiedzenia są transparentne i bez ukrytych elementów.
• Status Partner Google. Partner Premier to wartość dodana, ale nie kluczowy warunek.
• Pilotaż. Możliwość rozpoczęcia współpracy na 60-90 dni przed decyzją o dłuższym kontrakcie.
• Czerwone flagi. Gwarancje wyników, brak pełnych dostępów, brak rozdzielenia brand/non-brand, długi kontrakt bez pilota, niejasne KPI = od razu odpada.

Kryteria oceny agencji w 2026

Doświadczenie i referencje

Case study bez konkretów to marketing, nie dowód kompetencji. Solidne studium przypadku zawiera: stan przed rozpoczęciem współpracy (baseline KPI), rząd wielkości budżetu, okres analizy (minimum 6 miesięcy dla stabilnych wniosków), konkretne działania (struktura kampanii, optymalizacje feedu, testy PMax vs Search) i wymierne wyniki z metrykami (ROAS/POAS, CPL, CAC, współczynnik konwersji, Impression Share).

Uważaj na case studies, które operują tylko procentami wzrostu bez absolutnych liczb lub kontekstu. „Wzrost ROAS o 150%” brzmi imponująco, ale może oznaczać poprawę z 0,5 do 1,25 – wciąż nierentowny projekt. Pytaj o kontekst: jaki był budżet, w jakiej branży, przez ile czasu, jakie były wyzwania i jak je rozwiązano.

Specjalizacja i typ kampanii

E-commerce wymaga zupełnie innych kompetencji niż B2B lead-gen. W e-commerce kluczowe są: zarządzanie feedem produktowym z etykietami marżowymi, konfiguracja PMax z podziałem na kategorie/marże, Shopping z CSS, remarketing porzuconego koszyka, sezonowość i promocje. Pytaj o doświadczenie z Merchant Center Next, optymalizacją feedu i równoważeniem PMax vs Search.

W lead-genie B2B liczy się jakość, nie ilość. Agencja musi rozumieć różnicę między MQL (Marketing Qualified Lead) a SQL (Sales Qualified Lead), potrafić zintegrować kampanie z CRM, skonfigurować importy offline conversions i pracować z dłuższymi oknami atrybucji. Jeśli agencja mówi tylko o „liczbie leadów” bez wspominania o kwalifikacji i CAC (Customer Acquisition Cost), to sygnał ostrzegawczy.

Zespół i organizacja

Kto faktycznie będzie prowadził Twoje konto? Ile projektów ma ta osoba równolegle? Jaki jest podział czasu między pracę strategiczną, a operacyjną? Jak wygląda backup, gdy Twój opiekun jest niedostępny?

Małe, płaskie, 100% zdalne organizacje mają tu przewagę: nie ma „warstwy zarządczej”, która zarabia na narzucie, nie robiąc rzeczywistej pracy. Specjalista, z którym rozmawiasz, faktycznie będzie prowadził kampanie. Szybkość reakcji jest wyższa, odpowiedzialność jasna, komunikacja bezpośrednia. To szczególnie ważne w performance, gdzie tygodnie opóźnienia w testach lub optymalizacjach to stracone pieniądze.

Transparentność i własność

Pracujecie na kontach klienta, czy agencji? Kto ma dostęp admin do Google Ads, GA4, GTM? Na kogo wystawiane są faktury za media? To fundamentalne pytania o własność Twoich danych i aktywów.

Standard to: kampanie działają na Twoim koncie Google Ads (agencja ma dostęp przez MCC tylko do zarządzania), pełne uprawnienia admin dla Ciebie, faktury mediowe wystawiane bezpośrednio na Twoją firmę. Wszystkie dane konwersji, listy odbiorców, kreacje i raporty należą do Ciebie. Po zakończeniu współpracy nie tracisz nic – przejmujesz pełną kontrolę bez przerwy w działaniu kampanii.

Strategia i proces

Dobra agencja zaczyna od audytu, a nie od uruchamiania kampanii. Audyt obejmuje sprawdzenie trackingu (GA4, GTM, Consent Mode v2, Enhanced Conversions), analizę struktury konta, feedu produktowego, konwersji i sytuacji konkurencyjnej.

Na tej podstawie powstaje plan testów na pierwsze 30, 60 i 90 dni. Zawiera hipotezy, KPI i kryteria sukcesu. Ważna jest także kontrola automatyzacji: zasady korzystania z Auto-Apply i weryfikacja rekomendacji systemu.

Niezbędne jest rozdzielenie brand i non-brand. Dzięki temu wiesz, ile płacisz za ludzi, którzy i tak szukali Twojej marki, a ile za realne pozyskanie nowych klientów.

Raportowanie i komunikacja

Dashboard live w Looker Studio lub podobnym narzędziu to minimum. Musisz móc sprawdzić wyniki 24/7, bez czekania na miesięczny raport w PDF. Cykl spotkań: tygodniowy check-in w fazie pilotażu, później co dwa tygodnie lub miesięcznie, plus ad-hoc przy istotnych zmianach.

Kluczowa jest sekcja „wnioski i co dalej” w każdym raporcie. Liczby same w sobie nic nie znaczą – potrzebujesz interpretacji: dlaczego ROAS spadł, co testujemy w reakcji, jakie są rekomendacje na kolejny miesiąc. Unikaj agencji, które tylko „raportują liczby” bez strategicznych wniosków.

Pomiar i analityka

W 2026 roku dokładny pomiar to absolutna podstawa. GA4 jest standardem, Consent Mode v2 wynika z przepisów RODO, a Enhanced Conversions pozwalają odzyskać część danych utraconych przez ograniczenia cookies. Dla większych firm server-side GTM daje dodatkową kontrolę nad sygnałami i jakością danych. Dobra agencja musi potrafić to poprawnie wdrożyć i utrzymywać.

Modelowanie konwersji stało się codziennością – Google wypełnia luki tam, gdzie użytkownicy nie wyrazili zgód. Dlatego tak ważne są testy inkrementalne (A/B i geo-tests), które pokazują realny wpływ kampanii, a nie tylko to, co algorytm oszacował w panelu. Warto zapytać agencję, jak sprawdza, co naprawdę działa i jak weryfikuje wyniki poza samymi raportami.

Umowa i rozliczenia

Model rozliczenia może być różny – stały abonament (np. 5-15 tys. zł/mies.), procent od wydatku mediowego z minimum, model mieszany lub success fee zależne od osiągnięcia KPI. Każdy ma swoje plusy i minusy. Najważniejsze, by jasno ustalić, co obejmuje fee: strategię, setup kampanii, bieżącą optymalizację, testy, pracę z feedem oraz konsultacje dotyczące landing pages i CRO.

SLA powinno określać podstawowe zasady współpracy – częstotliwość optymalizacji (np. min. 2 razy w tygodniu w pilotażu), czas reakcji na zgłoszenia i sposób zatwierdzania większych zmian budżetowych. Standardowy okres wypowiedzenia to 1-3 miesiące. Dłuższe umowy wymagają mocnego uzasadnienia.

Exit plan: co się stanie po zakończeniu współpracy? Jak przebiegnie przekazanie dostępów, dokumentacji, raportów historycznych, skryptów i kreacji? Dobre agencje mają to opisane w umowie – złe liczą, że nigdy nie dojdzie do rozstania.

Partnerstwa i certyfikacje

Status Google Partner Premier (top 3% agencji w Polsce pod względem wydatków, wyników i certyfikatów) to miły bonus i sygnał jakości, ale nie jedyne kryterium. Certyfikaty specjalistów (Google Ads Search, Shopping, Display, Video, Measurement) potwierdzają wiedzę teoretyczną. Ważniejsze są realne projekty i wyniki.

Pytaj o certyfikaty konkretnych osób, które będą pracować nad Twoim kontem, nie o certyfikaty „agencji” w ogóle. Duża agencja może mieć 50 certyfikatów, ale jeśli Twoje konto dostanie junior bez doświadczenia, nic Ci to nie da.

Jak my to robimy w EACTIVE: standardy współpracy

Transparentność od pierwszego dnia

Pracujemy wyłącznie na kontach klienta. Google Ads, Google Analytics 4, Google Tag Manager – wszystko na Twoich loginach, my dostajemy uprawnienia przez MCC (My Client Center) tylko do zarządzania. Faktury za media płyną bezpośrednio do Ciebie od Google, nie przez nas. Masz pełną kontrolę i własność danych. Po zakończeniu współpracy wystarczy odebrać nam dostęp – kampanie działają dalej bez przerwy.

Plan pierwszych 90 dni – tydzień po tygodniu

Tygodnie 1-2: Audyt i quick wins

• Weryfikacja GA4: poprawność zdarzeń, konwersji, filtrów IP, linkowania z Google Ads
• Consent Mode v2: sprawdzenie implementacji i zgodności z RODO
• Audyt konta Google Ads: struktura kampanii, ustawienia, słowa wykluczające, jakość feedu
• Quick wins: oczywiste błędy do naprawy (np. brak negatywów, źle skonfigurowane konwersje)

Tygodnie 3-4: Wdrożenia fundamentalne

• Enhanced Conversions (rozszerzone konwersje): setup i walidacja
• Listy odbiorców: remarketing, Customer Match, podobni użytkownicy
• Struktura kampanii: podział PMax/Search/Shopping, brand vs non-brand
• Optymalizacja feedu: etykiety marżowe, dostępność, custom labels dla PMax

Miesiąc 2: Testy hipotez

• RSA (Responsive Search Ads): testy nagłówków, opisów, wezwań do działania
• YouTube performance: remarketing, sekwencje, experimenty formatów
• Podziały PMax: testy segmentacji według kategorii/marży
• Search brand/non-brand: optymalizacja stawek i budżetów

Miesiąc 3: Optymalizacja i skalowanie

• Analiza wyników testów z miesiąca 2
• Decyzje skalujące: zwiększenie budżetów skutecznych kampanii
• Roadmapa testów na kolejne 3 miesiące
• Pierwszy Strategiczny Status Współpracy: gdzie jesteśmy, co dalej

Nasza metodyka: ANS (Analizujemy, Neutralizujemy, Skalujemy)

Analizujemy: zbieramy dane z wielu źródeł (GA4, Google Ads, CRM, wywiady z zespołem), szukamy prawdziwych przyczyn, nie tylko objawów. „Prawdziwa wiedza to znajomość przyczyn” – to nasza dewiza.

Neutralizujemy Zewnętrzne Blokery Sukcesu: często problem nie leży w kampaniach, ale w landing page, ofercie, procesie sprzedaży, trackingu lub produkcie. Mówimy o tym głośno i pomagamy to naprawić, zamiast „optymalizować” kampanie, które i tak nie mają szans zadziałać.

Skalujemy: nie koszty, ale zyski. Szukamy przestrzeni do wzrostu tam, gdzie marża i LTV (Lifetime Value) na to pozwalają. Jeśli zwiększenie budżetu o 50% zmniejszy ROAS o 30%, ale zwiększy zysk netto o 40% – zrobimy to. Jeśli nie – powiemy „nie”.

Organizacja: mała, płaska, 100% zdalnie

20+ osób, wszyscy w Polsce, wszyscy na home office. Oznacza to: zerową „warstwę zarządczą”, która zarabia na narzucie – specjalista, z którym rozmawiasz na etapie oferty, faktycznie przygotowuje audyt, wycenia projekt i potem go dowozi. Ten sam człowiek przez cały czas współpracy. Znasz go przed startem. Wiesz, ile ma doświadczenia, jakie projekty prowadził, jakie ma certyfikaty.

Kultura profesjonalna, nie „rodzinna” w stylu pracy (mamy wysokie standardy i wymagania), ale jako własność – tak, jesteśmy w 100% polską firmą z rodzinną własnością i stabilnością 26 lat działania liderów zespołu. Nasi specjaliści mają 3-7 lat doświadczenia w Google Ads, kadra zarządzająca 6-16 lat, właściciele 25+ lat w marketingu i 20+ lat w Google Ads. To jedni z najdłużej działających specjalistów w Polsce.

Analityka i automatyzacja na najwyższym poziomie

Enhanced Conversions zamiast standardowych: przesyłamy do Google zahaszowane dane użytkownika (email, telefon), co pozwala lepiej mierzyć konwersje nawet bez cookies. To standard u nas, nie opcja.

Server-side GTM (sGTM): dla klientów o większej skali wdrażamy tracking po stronie serwera – większa kontrola nad danymi, lepsza jakość sygnałów, odporność na ad-blockery.

Prognozy i scenariusze: nie tylko raportujemy, co było, ale modelujemy, co będzie przy różnych scenariuszach budżetu i KPI.

Proste, skuteczne dashboardy: żadnych 50-slajdowych PDF-ów z logo na każdej stronie. Dashboard Looker Studio z kluczowymi metrykami, dostępny 24/7, plus comiesięczne spotkanie strategiczne z wnioskami.

Automatyzacja procesowa: skrypty, alerty, governance Auto-Apply – szybciej reagujemy na zmiany, mamy więcej czasu na strategię.

Dowody skuteczności

• 20+ lat w Google Ads: jedni z najstarszych w Polsce, prowadzący kampanie od czasów Google AdWords
• Partner Premier Google: top 3% agencji w kraju pod względem wydatków, wyników i kompetencji
• Projekty o wysokiej złożoności: np. BIG STAR (ponad 10 tys. produktów, dziesiątki kampanii, rząd setek milionów złotych przychodów rocznie)
• Niski churn: klienci zostają z nami latami, bo widzą wyniki
• Własne skuteczne kampanie leadowe: generujemy klientów dla siebie tym samym procesem, który oferujemy Tobie
• Pozytywne opinie: Google Maps, Opineo, GoWork – sprawdź sam

Nasze wartości: SKUTECZNOŚĆ w centrum

Skuteczność to nasza kluczowa wartość. Dostarczamy wyniki, nie działania. Nie interesuje nas „prowadzenie 50 kampanii”, jeśli 5 dobrze skonfigurowanych da lepszy efekt. Strategia i budżet szyte są pod cel biznesowy, nie pod maksymalizację naszego fee.

Rozmowa o pieniądzach od początku: jaki jest Twój cel, jaka marża, jaki LTV, ile możesz wydać na pozyskanie klienta. Budujemy plan wokół rentowności, nie wokół „wzrostu kosztem wszystkiego”.

Umów bezpłatną rozmowę ze specjalistą lub poproś o audyt startowy
Poznajmy się i sprawdźmy, czy możemy Ci pomóc

Napisz do nas

Modele rozliczeń i zapisy umowy – na co uważać?

Modele fee

Abonament ryczałtowy (np. 5-15 tys. zł/mies.): przewidywalność kosztów, niezależność od skali wydatku mediowego. Dobry dla stabilnych projektów o ugruntowanym budżecie. Minus: agencja może nie mieć motywacji do skalowania.

Procent od wydatku mediowego (np. 10-15% z minimum 4-6 tys. zł): skaluje się z Twoim budżetem, agencja zainteresowana wzrostem. Minus: może prowadzić do „napompowywania” budżetów bez patrzenia na efektywność.

Model mieszany (mała część stała + procent): równoważenie przewidywalności i motywacji do skalowania.

Success fee (część wynagrodzenia od osiągnięcia KPI, np. za przekroczenie docelowego ROAS): agencja bierze część ryzyka. Wymaga precyzyjnych definicji sukcesu i metod pomiaru.

Niezależnie od modelu: fee powinno jasno obejmować strategię, setup kampanii, bieżącą optymalizację (min. 2x/tydzień), testy i eksperymenty, zarządzanie feedem (e-commerce), konsultacje CRO i landing pages, raportowanie i spotkania cykliczne.

Zakres i własność – kluczowe zapisy

• Własność danych i kont: wszystkie konta (Google Ads, GA4, GTM), listy odbiorców, dane konwersji należą do klienta
• Prawa do kreacji i skryptów: co powstało w trakcie współpracy, przechodzi na klienta po jej zakończeniu
• DPA i RODO: przetwarzanie danych osobowych zgodnie z wymogami, Consent Mode v2 jako standard
• Poufność: NDA (non-disclosure agreement) obustronnie – zarówno dane klienta, jak i metodyki agencji chronione
• Okres wypowiedzenia: u nas 1 miesiąc – jeśli przestajemy dostarczać wyniki, możesz szybko zakończyć współpracę
• Exit plan: procedura przekazania dostępów, dokumentacji, raportów historycznych, skryptów i kreacji

Przykładowe SLA (Service Level Agreement)

• Częstotliwość optymalizacji: minimum 2x/tydzień w fazie pilotażu (pierwsze 90 dni), minimum 1x/tydzień potem
• Czasy reakcji: odpowiedź na email/Slack w ciągu 24h roboczych, reakcja na krytyczne problemy (np. wyłączona kampania) w ciągu 4h
• Raportowanie: dashboard live dostępny 24/7, spotkanie strategiczne raz w miesiącu, raport pisemny z wnioskami
• Tryb większych zmian: zmiany budżetu >30% lub wyłączenie kampanii głównych wymagają akceptacji klienta

Jak prowadzimy kampanie performance/Google Ads: praktyka i metryki

KPI – co mierzymy i raportujemy

E-commerce:

• ROAS (Return on Ad Spend): przychód / koszt reklamy; cel zwykle 3-8, zależnie od marży
• POAS (Profit on Ad Spend): zysk / koszt reklamy; bardziej realny miernik niż ROAS, uwzględnia marżę
• Współczynnik konwersji: procent użytkowników, którzy kupili po kliknięciu
• AOV (Average Order Value): średnia wartość zamówienia
• Impression Share: jaki procent dostępnych wyświetleń wygrywamy (Search IS, Shopping IS)
• Udział brand vs non-brand: ile wydajemy na ruch brandowy (ludzie szukający naszej marki) vs pozyskanie nowych

B2B Lead-gen:

• CPL (Cost per Lead): koszt pozyskania leada
• CPL kwalifikowany: koszt leada, który przeszedł weryfikację (MQL/SQL)
• CAC (Customer Acquisition Cost): pełny koszt pozyskania klienta, wliczając konwersję sprzedażową
• Lead-to-customer rate: jaki procent leadów zamienia się w płacących klientów
• LTV (Lifetime Value): łączna wartość klienta przez cały okres współpracy
• ROI: (LTV × lead-to-customer rate − CAC) / CAC

Uniwersalne:

• Impression Share: dostępność na aukcjach (szczególnie Search Impression Share Lost due to Budget/Rank)
• Udział kanałów: jaki procent wydatków i konwersji z PMax, Search, Shopping, YouTube, Display
• Jakość ruchu: bounce rate, czas na stronie, strony na sesję (z GA4)

Taktyki kampanii

Search (wyszukiwanie):

• Szerokie dopasowania z guardrailami: używamy broad match, ale kontrolujemy negatywami, sygnałami odbiorców i Smart Bidding
• RSA (Responsive Search Ads): minimum 3 warianty nagłówków o różnej długości (krótkie/średnie/długie), testy assetów co 4-6 tygodni
• Rozdział brand/non-brand: osobne kampanie dla zapytań brandowych (niższe stawki, wyższy ROAS) i ogólnych (generowanie popytu)
• Eksperymenty: A/B testy landing pages, wezwań do działania, rozszerzeń reklam

PMax (Performance Max):

• Zasoby kampanii (Asset Groups) według kategorii produktów lub poziomów marży
• Feed z etykietami: custom_label_0-4 dla PMax do priorytetyzacji produktów
• Cele konwersji: różne wartości dla różnych akcji (zakup > dodanie do koszyka > wyświetlenie produktu)
• Brand exclusions: wykluczanie fraz brandowych, jeśli mamy osobne kampanie Search brand (opcja dostępna nie dla wszystkich kont)
• Sygnały odbiorców: listy remarketingowe, Customer Match, podobni użytkownicy
• Assety wideo: krótkie (6-15 sek.) poziome i pionowe do YouTube Shorts/Discover

Shopping i Feed:

• Kompletność atrybutów: tytuł, opis, GTIN, brand, product_type, google_product_category, image_link, dostępność, cena
• Optymalizacja marż: custom_labels do priorytetyzacji produktów o wyższej marży
• Dostępność i sanity check: monitoring błędów w Merchant Center, alerty na braki magazynowe
• CSS (Comparison Shopping Services): korzystamy z CSS, jeśli przynosi oszczędności CPC

YouTube:

• Formaty performance: skippable in-stream (przed/w trakcie), video action campaigns, shorts
• Remarketing: osobne kampanie dla osób, które odwiedziły stronę, dodały do koszyka, porzuciły koszyk
• Sekwencje: storytelling w kilku odsłonach (awareness → consideration → conversion)
• Brand safety: wykluczenia wrażliwych kategorii treści (konflikt, tragedia, dorosłe)

Remarketing i Customer Match:

• Segmentacja list: porzucony koszyk, oglądany produkt, nowi użytkownicy vs powracający, wysokowartościowi klienci
• Customer Match: upload zahaszowanych emaili/telefonów klientów CRM, remarketing i lookalike
• Dynamiczne remarketing: pokazujemy użytkownikowi dokładnie ten produkt, który oglądał

Automatyzacja i governance:

• Kontrola Auto-Apply: wyłączamy auto-akceptację większości rekomendacji Google, analizujemy przed wdrożeniem
• Skrypty i alerty: monitoring anomalii (nagły wzrost CPC, spadek Impr. Share, błędy w feedzie)
• Experimenty: wbudowane A/B testy w Google Ads (campaign experiments) dla większych zmian strategicznych

Raport miesięczny – co dostaniesz?

Dashboard live (Looker Studio) aktualizowany co 24h + miesięczne spotkanie z omówieniem:

• Metryki ruchu: wyświetlenia, kliknięcia, CTR, CPC
• Koszty i konwersje: koszt kampanii, liczba konwersji, koszt/konwersję, współczynnik konwersji
• Przychody i rentowność: przychód z reklam, ROAS/POAS, udział marżowy (jeśli mamy dane)
• Impression Share: Search IS, Shopping IS, IS Lost Budget, IS Lost Rank
• Rozkład brand/non-brand: wydatki, konwersje, ROAS osobno dla brand i non-brand
• Rozkład kanałowy: wydatki i wyniki z PMax, Search, Shopping, YouTube, Display
• Jakość leadów (B2B): liczba leadów, leadów kwalifikowanych (MQL/SQL), CPL, CPL kwalifikowany, lead-to-customer rate (jeśli mamy dane z CRM)
• Wnioski i rekomendacje: co zadziałało, co nie, co testujemy w kolejnym miesiącu, gdzie widzimy przestrzeń do wzrostu

Wymagania 2026: pomiar i zgodność

Setup na starcie – non-negotiable

Google Analytics 4:

• Poprawnie skonfigurowane zdarzenia (page_view, session_start, scroll, click, form_submit, zakup, lead, itd.)
• Konwersje oznaczone jako główne cele (primary conversions)
• Linkowanie z Google Ads (import konwersji, import odbiorców)
• Wykluczenie IP biur i dostawców logistycznych (filtry danych)

Enhanced Conversions:

• Przesyłanie zahaszowanych danych użytkownika (email, imię, nazwisko, telefon, adres) przy konwersji
• Implementacja przez GTM lub gtag.js, weryfikacja w Google Ads (status Enhanced)
• Zgodność z RODO – user consent required

Consent Mode v2:

• Obowiązkowy od marca 2024 w UE/EOG dla Google Ads i GA4
• Implementacja przez CMP (Consent Management Platform) zgodny z Consent Mode API
• Parametry: ad_storage, analytics_storage, ad_user_data, ad_personalization
• Weryfikacja w Google Tag Assistant i GA4 DebugView
• Polityka prywatności i zgód zgodna z RODO

Lista źródeł danych first-party:

• Jakie dane zbierasz: email, telefon, historia zakupów, interakcje na stronie
• Jak są przechowywane i zabezpieczone (zgodność z RODO)
• Jak można je wykorzystać w kampaniach (Customer Match, remarketing, Enhanced Conversions)

Plan importów offline (B2B):

• Integracja CRM z Google Ads przez Zapier, API lub ręczne uploady
• Mapowanie leadów z kampanii na konwersje w CRM (GCLID matching)
• Cykl importu: co tydzień lub realtime (zależnie od objętości)

Opcjonalnie – dla większej skali:

• Server-side GTM (sGTM): tracking po stronie serwera, lepsza jakość danych, odporność na ad-blockery, większa kontrola
• BigQuery: export surowych danych GA4 do BigQuery dla zaawansowanych analiz, raportowania cross-platform, ML

Modelowanie konwersji – jak to działa i dlaczego testować

Google uzupełnia brakujące dane konwersji tam, gdzie użytkownicy nie wyrazili zgody na cookies (Consent Mode denied). Algorytm przypisuje konwersje na podstawie danych zagregowanych i modeli statystycznych. Oznacza to, że część konwersji w raportach to szacunki, nie zaobserwowane zdarzenia.

Wpływ na decyzje: kampanie mogą wyglądać lepiej lub gorzej, niż są w rzeczywistości. Kluczowe staje się prowadzenie eksperymentów inkrementalnych (A/B tests, geo-tests, conversion lift studies), żeby zweryfikować prawdziwy wpływ kampanii, nie tylko to, co pokazują zamodelowane liczby.

Jak minimalizować niepewność: maksymalizuj consent rate (przejrzysta polityka zgód, jasne korzyści dla użytkownika), używaj Enhanced Conversions i Customer Match (więcej sygnałów dla modelu), testuj regularnie.

Atrybucja – które okna i modele stosować

Data-driven attribution (DDA) to domyślny model w Google Ads od 2022. Algorytm przypisuje wartość każdemu touchpointowi na podstawie prawdopodobieństwa konwersji. Zalecany dla większości kampanii z wystarczającą objętością danych (minimum 300 konwersji w 30 dni).

Last-click nadal przydatny do porównań i analizy kanałów dolno-lejkowych (remarketing, brand search). Używamy jako model pomocniczy, nie główny.

Okna konwersji:

• E-commerce: zwykle 30 dni po kliknięciu, 1 dzień po wyświetleniu (krótszy cykl decyzyjny)
• B2B: 60-90 dni po kliknięciu, 1-7 dni po wyświetleniu (dłuższy cykl decyzyjny, więcej touchpointów)

Uwaga: zmiana okna atrybucji zmienia raportowane wyniki wstecz – komunikuj to jasno przy zmianach setupu.

Scenariusze branżowe

E-commerce

Setup kampanii:

• Merchant Center Next z pełnym feedem (wszystkie wymagane i zalecane atrybuty)
• Feed z etykietami marżowymi (custom_label_0 = marża, custom_label_1 = sezonowość, custom_label_2 = bestseller)
• PMax z Asset Groups według kategorii lub marży (3-10 grup, zależnie od asortymentu)
• Search brand (frazy brandowe, niższe stawki) i Search non-brand (frazy ogólne, wyższe stawki)
• Shopping Standard (opcjonalnie, jeśli chcemy większej kontroli niż PMax)
• Remarketing dynamiczny (pokazujemy oglądane produkty)
• Porzucony koszyk (kampanie Display/Gmail/YouTube dla użytkowników, którzy dodali produkt, ale nie kupili)
• Promocje i seasonal campaigns (Black Friday, Boże Narodzenie, back-to-school)

KPI i cele:

• ROAS: 3-8 (zależnie od marży; jeśli marża 50%, ROAS 2 to break-even)
• POAS: 1,5-4 (bardziej realny, uwzględnia marżę)
• Udział przychodów z PMax vs Search: zwykle 50-70% PMax, 20-40% Search, 5-15% YouTube/Display
• Marżowość kampanii: średnia marża produktów sprzedanych przez reklamy vs całościowa marża sklepu
• Udział brand/non-brand: zwykle 20-40% wydatków na brand (ROAS 5-15), 60-80% na non-brand (ROAS 2-5)
• Sezonowość: spike sprzedaży w Q4, przygotowanie kampanii z wyprzedzeniem 4-6 tygodni

Budżety orientacyjne:

• Minimum startowe: 5-8 tys. zł/mies. media (małe sklepy, wąski asortyment)
• Typowy zakres: 15-30 tys. zł/mies. media (średnie e-commerce, asortyment 500-5000 produktów)
• Większa skala: 50-200 tys. zł/mies. media (duże sklepy, asortyment 5000+ produktów, wiele kategorii)

Zastrzeżenie: budżety zależą od branży (moda vs RTV/AGD vs meble to różne CPC i AOV), średniego koszyka, marży i konkurencji. Powyższe liczby to orientacja, nie gwarancja.

Lead-gen B2B

Setup kampanii:

• Definicje jakości leada: MQL (Marketing Qualified Lead, np. wypełnił formularz + spełnia kryteria firmograficzne), SQL (Sales Qualified Lead, np. potwierdził zainteresowanie w rozmowie telefonicznej)
• Integracja CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive) przez Zapier, API lub ręczny import
• Importy offline conversions: matchowanie leadów z kampanii (GCLID) do konwersji w CRM (SQL, wygrana szansa)
• Search non-brand (frazy problemowe, np. „oprogramowanie do zarządzania projektami”)
• Search brand (konkurencja często licytuje się na Twoje frazy, musisz bronić)
• YouTube (storytelling, case studies, webinary)
• LinkedIn Ads (opcjonalnie, poza Google Ads, ale często część strategii B2B)
• Landing pages zoptymalizowane pod jakość leada: więcej informacji, większy filtr (nie każdy lead jest dobry), anty-spam (CAPTCHA, weryfikacja emaili firmowych)

KPI i cele:

• CPL (surowy): 100-500 zł (zależnie od branży; oprogramowanie B2B może być 1000+ zł)
• CPL kwalifikowany (MQL): 150-800 zł
• CAC (pełny koszt pozyskania klienta): 2000-10,000 zł (zależnie od LTV)
• Lead-to-MQL rate: 40-70% (jaki procent leadów przechodzi weryfikację marketingową)
• MQL-to-SQL rate: 20-50% (jaki procent MQL przechodzi weryfikację sprzedażową)
• SQL-to-customer rate: 10-30% (jaki procent SQL kupuje)
• LTV/CAC ratio: minimum 3:1 (wartość klienta co najmniej 3x wyższa niż koszt pozyskania)

Budżety orientacyjne:

• Minimum startowe: 5-8 tys. zł/mies. media (wąski target, nisza)
• Typowy zakres: 8-20 tys. zł/mies. media (średnie B2B, cykl sprzedaży 1-3 mies.)
• Większa skala: 30-100 tys. zł/mies. media (duże B2B, enterprise, cykl sprzedaży 3-12 mies.)

Zastrzeżenie: B2B ma dłuższe cykle decyzyjne i wyższe wartości transakcji niż e-commerce. Efekty widoczne po 3-6 miesiącach, nie 2 tygodniach. Wymagana cierpliwość i budżet na okres testowy.

Pytania do agencji i wzorcowe odpowiedzi

1. Jak mierzycie sukces i jakie KPI raportujecie? Dobra odpowiedź: „Główne KPI dostosowujemy do Twojego modelu biznesowego. E-commerce: ROAS/POAS, współczynnik konwersji, AOV, udział brand/non-brand. B2B: CPL kwalifikowany, CAC, lead-to-customer rate, LTV/CAC ratio. Raportujemy miesięcznie z dashboard live dostępnym 24/7.”
2. Jak wygląda plan pierwszych 90 dni? Dobra odpowiedź: „Tydzień 1-2: audyt trackingu (GA4, Consent Mode v2, Enhanced Conversions) i konta Google Ads, quick wins. Tydzień 3-4: wdrożenia fundamentalne (konwersje, listy odbiorców, struktura kampanii, feed). Miesiąc 2: testy hipotez (RSA, PMax, brand/non-brand). Miesiąc 3: optymalizacja i roadmapa dalszych testów.”
3. Kto będzie prowadził moje konto (imię, rola, seniority) i ile projektów ma równolegle? Dobra odpowiedź: „Poznasz specjalistę przed startem – imię, doświadczenie (np. 5 lat w Google Ads), certyfikaty. Maksymalnie 8-12 projektów na specjalistę, zależnie od złożoności. Ten sam człowiek przygotowuje audyt, ofertę i dowozi projekt.”
4. Jak zarządzacie PMax vs Search i kontrolą ruchu brandowego? Dobra odpowiedź: „Osobne kampanie Search brand z niższymi stawkami (użytkownicy znają markę, wysoki ROAS). PMax z brand exclusions (jeśli dostępne) lub negatywami w Search, żeby nie kanibalizować. Raportujemy udział brand/non-brand co miesiąc.”
5. Jak kontrolujecie Auto-Apply i rekomendacje Google? Dobra odpowiedź: „Wyłączamy auto-akceptację większości rekomendacji. Przeglądamy je co tydzień, analizujemy potencjalny wpływ, wdrażamy ręcznie po akceptacji. Governance = kontrola nad automatyzacją, nie oznacza ślepego zaufania algorytmowi.”
6. Jakie są Wasze standardy słów wykluczających i brand safety? Dobra odpowiedź: „Lista startowa 200-500 negatywów (ogólne, np. 'za darmo’, 'praca’, 'wiki’) + branżowe (zbieramy z search terms co tydzień). YouTube: wykluczenia wrażliwych kategorii (konflikt, tragedia). Display: whitelista lub blacklista domen, jeśli potrzeba.”
7. ak raportujecie (dashboard live, cykl spotkań, wnioski)? Dobra odpowiedź: „Dashboard Looker Studio z kluczowymi KPI, odświeżany co 24h, dostępny 24/7. Spotkanie miesięczne z omówieniem: co zadziałało, co nie, wnioski, rekomendacje na kolejny miesiąc. Slack/email na bieżąco.”
8. Jakie modele rozliczeń i co obejmuje fee? Dobra odpowiedź: „Abonament ryczałtowy lub procent od mediów – zależnie od projektu. Fee obejmuje: strategię, setup, optymalizację min. 2x/tydz., testy, zarządzanie feedem (e-commerce), konsultacje CRO, raportowanie. Media płacisz bezpośrednio do Google.”
9. Jak wygląda exit plan i przekazanie aktywów? Dobra odpowiedź: „Po wypowiedzeniu: przekazujemy pełną dokumentację (struktura kampanii, assety, skrypty, raporty historyczne), ściągamy nasze dostępy z MCC. Kampanie działają bez przerwy. 1 miesiąc wypowiedzenia – wystarczająco dużo, żeby przejąć, nie za długo, żeby być zakładnikiem.”
10. Consent Mode v2 i Enhanced Conversions – jak wdrażacie i weryfikujecie? Dobra odpowiedź: „Consent Mode v2 przez CMP zgodny z API (np. Cookiebot, OneTrust), weryfikacja w Tag Assistant. Enhanced Conversions przez GTM lub gtag, przesyłamy zahaszowane dane (email, telefon), status weryfikujemy w Google Ads. To standard u nas, nie opcja.”
11. Jak zapewniacie eksperymenty i uczenie (roadmapa testów)? Dobra odpowiedź: „Co miesiąc roadmapa 3-5 testów: nowe RSA, podziały PMax, landingpages, YouTube formats. Wbudowane experimenty w Google Ads (A/B) dla większych zmian. Po 4-6 tygodniach analiza i decyzja: skalować, zabić, iterować.”
12. Jakie macie referencje i case studies z mojej branży? Dobra odpowiedź: „Prowadzimy [liczba] projektów w [Twoja branża]. Przykład: klient X (e-commerce moda) – ROAS wzrósł z 3,2 do 5,8 w 6 mies., budżet 25 tys./mies., działania: feed z marżami, PMax + Search non-brand, testy YouTube. Mogę pokazać pełne case study.„
13. Czy oferujecie gwarancje wyników? Uczciwa odpowiedź: „Nie gwarantujemy konkretnych liczb – za dużo zmiennych jest poza naszą kontrolą (produkt, cena, konkurencja, sezonowość, landing page). Gwarantujemy proces: audyt, strategię, testy, optymalizację min. 2x/tydz., transparentne raportowanie. Oferujemy pilot 90 dni – jeśli nie widzisz postępu, kończysz z 1-miesięcznym wypowiedzeniem.’’
14. Czy mogę poznać specjalistę przed podpisaniem umowy? Dobra odpowiedź (u nas): „Tak. Umówię Cię na rozmowę ze specjalistą, który będzie prowadził Twój projekt. Poznasz go, zapytasz o doświadczenie, podejście, zobaczycie, czy 'chemia’ gra. Żadnych niespodzianek po podpisaniu.”
15. Jak często raportujecie i jakie są kanały komunikacji? Dobra odpowiedź: „Dashboard live 24/7. Spotkanie miesięczne (lub co 2 tygodnie w pilotażu). Slack/email na bieżąco – odpowiadamy w 24h robocze. Pilne sprawy (wyłączona kampania, błąd techniczny) – reakcja w 4h.”

Czerwone flagi i jak ich uniknąć

Brak pełnego dostępu do kont i danych

Problem: Agencja pracuje na swoim koncie Google Ads, nie dajesz Ci dostępów admin lub tylko „do odczytu”. Po zakończeniu współpracy tracisz historię kampanii, listy odbiorców, kreacje. Jak unikamy: Pracujemy wyłącznie na kontach klienta. Ty masz uprawnienia właściciela, my dostęp przez MCC tylko do zarządzania. Po zakończeniu współpracy ściągamy nasze dostępy – wszystko zostaje u Ciebie.

„Gwarancja wyników” lub niejasne KPI

Problem: Obietnice typu „gwarantujemy ROAS 5” lub „zwiększymy ruch o 200%”. To niemożliwe do zagwarantowania – za dużo zmiennych poza kontrolą agencji. Jak unikamy: Nie gwarantujemy konkretnych liczb. Gwarantujemy proces: audyt, strategię, testy, optymalizację min. 2x/tydz., transparentne raportowanie. Sukces mierzymy postępem,nie magicznymi liczbami z kapelusza.

Tylko „% od wydatku” bez zakresu prac i SLA

Problem: Fee jako procent od wydatku mediowego, ale niejasny zakres: czy obejmuje strategię, testy, feed management, konsultacje CRO? Brak SLA – nie wiesz, jak często optymalizują, w jakim czasie odpowiadają. Jak unikamy: Jasny zakres fee (strategia, setup, optymalizacja min. 2x/tydz., testy, feed management, konsultacje, raportowanie). SLA określające częstotliwość optymalizacji, czasy reakcji, tryb zatwierdzania większych zmian.

Długie umowy bez pilota/krótkiego wypowiedzenia

Problem: 12-miesięczna umowa z 3-miesięcznym wypowiedzeniem. Jeśli agencja nie dostarcza wyników, jesteś zakładnikiem. Jak unikamy: 1-miesieczny okres wypowiedzenia. Pilot 90 dni – sprawdzamy wzajemnie, czy współpraca ma sens. Jeśli nie widzisz postępu, kończysz szybko.

Brak jakościowych konwersji i weryfikacji leadów

Problem: Agencja raportuje „100 leadów po 50 zł”, ale nie weryfikuje jakości. 90% to spam lub niezainteresowani. Realny CPL kwalifikowany to 500 zł, nie 50 zł. Jak unikamy: Definiujemy MQL/SQL na starcie. Integrujemy CRM. Importujemy offline conversions. Raportujemy CPL surowy i CPL kwalifikowany. Optymalizujemy pod jakość, nie ilość.

Pełna automatyzacja bez strategii/testów

Problem: „PMax zrobi wszystko sam, nie trzeba nic robić”. Poza tym zero testów, zero analizy, zero strategii. Tylko „włączamy kampanie i czekamy”. Jak unikamy: Automatyzacja to narzędzie, nie strategia. Governance Auto-Apply, kontrola rekomendacji, roadmapa testów co miesiąc, eksperymenty A/B, analiza danych. Algorytm potrzebuje kierunku – my go dajemy.

Brak transparentności w raportowaniu

Problem: Raporty PDF z dużym logo agencji, mnóstwo slajdów, ale mało konkretnych wniosków. Albo w ogóle brak dostępu do surowych danych. Jak unikamy: Dashboard live 24/7 (Looker Studio lub podobny), pełny dostęp do GA4 i Google Ads. Raport miesięczny z sekcją „wnioski i rekomendacje” – nie tylko liczby, ale interpretacja i plan działania.

Jak my to robimy inaczej?

• Pełna własność konta i danych od pierwszego dnia
• Pilot 90 dni + 1-miesieczne wypowiedzenie
• Jasne SLA i zakres prac
• Governance automatyzacji, nie ślepa wiara w algorytm
• Weryfikacja jakości leadów (B2B) i raportowanie CPL kwalifikowanego
• Roadmapa testów i eksperymentów co miesiąc
• Dashboard live + miesięczne spotkanie strategiczne z wnioskami

Case studies i dowody skuteczności

Case 1: E-commerce moda – wzrost ROAS i marżowości

Branża i cel: Sklep internetowy z odzieżą damską/męską, 2500 produktów. Cel: zwiększyć ROAS przy zachowaniu marżowości, zmniejszyć zależność od kampanii brandowych.

Budżet i baseline: 28 tys. zł/mies. media, ROAS 3,8 (głównie z Search brand), udział brand 65%, marża z kampanii niższa niż średnia sklepu o 8 p.p.

Okres analizy: 6 miesięcy (marzec-sierpień 2024)

Działania:

• Audyt feedu i dodanie custom_labels (marża, sezonowość, bestsellery)
• Restrukturyzacja: PMax z Asset Groups według marży (3 grupy: wysoka/średnia/niska), Search brand i non-brand oddzielnie
• Testy YouTube (short videos 6-15 sek., remarketing)
• Optymalizacja stawek pod POAS (nie ROAS) – priorytet dla produktów o wyższej marży
• Enhanced Conversions i Consent Mode v2 (wcześniej nie było)

Wyniki:

• ROAS wzrósł z 3,8 do 6,1 (+61%)
• POAS wzrósł z 1,9 do 3,2 (+68%)
• Udział brand spadł z 65% do 42% (więcej non-brand = większe pozyskanie nowych klientów)
• Średnia marża produktów sprzedanych przez kampanie wzrosła o 12 p.p. (zbliżyła się do średniej sklepu)
• Współczynnik konwersji wzrósł z 2,1% do 2,8%

Co zadziałało: Priorytetyzacja produktów wysokomarżowych w PMax, rozdział brand/non-brand (przestaliśmy przepłacać za ruch brandowy), Enhanced Conversions (lepszy pomiar i optymalizacja).

Co zrobilibyśmy inaczej: Wcześniej wdrożyć YouTube – pierwsze 6 tygodni to testy i nauka, efekty przyszły dopiero w miesiącu 4.

Case 2: B2B SaaS – jakość leadów i CAC

Branża i cel: Oprogramowanie do zarządzania projektami (SaaS, model subskrypcyjny). Cel: zwiększyć liczbę kwalifikowanych leadów (SQL) przy zachowaniu lub zmniejszeniu CAC.

Budżet i baseline: 18 tys. zł/mies. media, 45 leadów/mies. (surowych), CPL surowy 400 zł, lead-to-SQL rate 25%, CPL kwalifikowany (SQL) 1600 zł, CAC 8000 zł.

Okres analizy: 9 miesięcy (styczeń-wrzesień 2024)

Działania:

• Audyt landing pages i wdrożenie filtrów jakości (pytania kwalifikacyjne w formularzu, CAPTCHA, weryfikacja emaili firmowych)
• Integracja HubSpot z Google Ads – importy offline conversions (SQL, wygrana szansa)
• Restrukturyzacja Search: kampanie non-brand wg etapów lejka (problem-aware, solution-aware, product-aware)
• Testy YouTube (case studies, webinary) i LinkedIn Ads (poza Google, ale część strategii)
• Enhanced Conversions i dłuższe okno atrybucji (90 dni zamiast 30)

Wyniki:

• Liczba leadów surowych: 45 → 38/mies. (spadek o 15%, ale…)
• Lead-to-SQL rate: 25% → 58% (+132%) – znacznie lepsza jakość
• CPL surowy: 400 zł → 474 zł (+19%)
• CPL kwalifikowany (SQL): 1600 zł → 817 zł (−49%) – to jest prawdziwy CPL
• CAC: 8000 zł → 5200 zł (−35%)
• LTV/CAC ratio: 2,1 → 3,8 (poprawa rentowności)

Co zadziałało: Filtry jakości na landing pages (mniej leadów, ale lepszych), importy offline conversions (optymalizacja pod SQL, nie surowy lead), dłuższe okno atrybucji (B2B ma długi cykl decyzyjny).

Co zrobilibyśmy inaczej: Jeszcze szybciej zintegrować CRM – pierwsze 8 tygodni to setup i testy, pełne dane dopiero od miesiąca 3.

Case 3: Projekt o wysokiej złożoności – BIG STAR

Branża i cel: E-commerce odzież/obuwie, 10 000+ produktów, dziesiątki kampanii, kilka rynków (PL, CZ, SK, HU). Rząd wielkości: setki milionów złotych przychodów rocznie. Cel: utrzymać rentowność przy agresywnym skalowaniu.

Wyzwania:

• Bardzo duży asortyment (zarządzanie feedem z dziesiątkami atrybutów i etykiet)
• Sezonowość (wyprzedaże, kolekcje wiosna/lato, jesień/zima)
• Wiele kampanii równolegle (PMax, Search brand/non-brand, Shopping, YouTube, Display, remarketing)
• Kilka rynków z różnymi językami, walutami, konkurencją

Działania (wybrane):

• Zaawansowane zarządzanie feedem: custom_labels dla marży, sezonowości, dostępności, kolekcji, kategorii
• PMax z 8 Asset Groups (podział według kategorii produktów i marży)
• Search brand z osobnymi kampaniami dla każdego rynku (PL, CZ, SK, HU)
• Search non-brand z podziałem na etapy lejka (generic, category, product)
• YouTube: storytelling, influencer collaborations, remarketing
• Remarketing dynamiczny cross-device i cross-market
• Zaawansowana analityka: dashboardy per kraj, per kategoria, per kampania; analiza marżowości w Looker Studio + BigQuery

Wyniki (wybrane metryki, dane zaciemnione ze względu na NDA):

• ROAS utrzymany na poziomie 4,5-5,2 mimo skalowania budżetu o 40% rok do roku
• Udział przychodów z PMax: 62% (wysoki, ale kontrolowany – Search brand/non-brand nadal generuje 28%)
• Marża produktów sprzedanych przez kampanie: 38% (średnia sklepu: 40% – bardzo dobry wynik przy tak dużej skali)
• Impression Share Search: 85-92% (dominacja w branded queries, silna obecność w non-branded)

Co zadziałało: Zaawansowane zarządzanie feedem (priorytetyzacja wysokomarżowych produktów), ścisła kontrola PMax vs Search (nie pozwoliliśmy PMax „zjeść” całego budżetu), analityka per rynek (różne strategie dla PL vs CZ/SK/HU).

Dlaczego pokazujemy ten case: Udowadnia, że potrafimy zarządzać projektami o bardzo wysokiej złożoności, skali setek milionów przychodów, dziesiątkach kampanii i wielu rynkach równolegle. To nie „prowadzenie 3 kampanii PMax” – to operacja wymagająca zaawansowanej analityki, doskonałej organizacji i doświadczenia.

Format case studies: Wszystkie case studies zawierają rząd wielkości budżetu (bez dokładnych kwot, jeśli klient nie zezwolił), baseline KPI, okres analizy, konkretne działania, wymierne wyniki z metrykami, wnioski (co zadziałało, co nie). Część case studies dostępna publicznie, część pod NDA – możemy pokazać na rozmowie po podpisaniu NDA.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Ile trwa osiągnięcie stabilnych efektów?

E-commerce z wystarczającym budżetem (15-30 tys. zł/mies. media): pierwsze sygnały po 2-4 tygodniach, stabilne wyniki po 8-12 tygodniach. B2B lead-gen z dłuższym cyklem sprzedaży: pierwsze leady po 2-4 tygodniach, ale ocena CAC i LTV/CAC dopiero po 3-6 miesiącach (musisz poczekać, aż leady przejdą przez lejek sprzedażowy). Daj sobie i agencji minimum 90 dni na realną ocenę.

Jakie są minimalne budżety dla e-commerce i B2B?

E-commerce: minimum 5-8 tys. zł/mies. media (małe sklepy, wąski asortyment). Poniżej tego progu ciężko zebrać wystarczająco dużo danych do optymalizacji. Typowy zakres: 15-30 tys. zł/mies. B2B lead-gen: minimum 5-8 tys. zł/mies. (nisza, wąski target), typowo 8-20 tys. zł/mies. Te liczby to orientacja – branża, konkurencja, AOV/marża/LTV mogą znacznie zmieniać progi. Agencja powinna to przeanalizować na etapie audytu.

Czym różni się PMax od Search/Shopping i kiedy stosować miks?

PMax (Performance Max) to kampania automatyczna, która wyświetla reklamy we wszystkich sieciach Google (Search, Shopping, Display, YouTube, Discover, Gmail, Maps) na podstawie celów konwersji i sygnałów odbiorców. Zalety: szeroki zasięg, prostota setupu, algorytm optymalizuje między kanałami. Wady: mniejsza kontrola (nie widzisz dokładnie, gdzie wyświetla się reklama), może „kraść” ruch brandowy.

Search/Shopping to kampanie manualne – masz pełną kontrolę nad słowami kluczowymi, stawkami, geografią, harmonogramem. Zalety: kontrola i przejrzystość. Wady: bardziej pracochłonne, wymaga doświadczenia.

Kiedy stosować miks? Prawie zawsze. PMax świetnie generuje wolumen, ale musisz mieć osobne kampanie Search brand (żeby kontrolować koszty ruchu brandowego) i opcjonalnie Search non-brand (żeby testować konkretne frazy, których PMax może nie pokrywać). Typowy split: 50-70% budżetu PMax, 20-40% Search, 5-15% YouTube/Display.

Jak działa Consent Mode v2 i wpływa na raportowane wyniki?

Consent Mode v2 to mechanizm Google, który dostosowuje działanie tagów (Google Ads, GA4) do zgód użytkownika na cookies. Jeśli użytkownik nie wyrazi zgody na ad storage, Google nie zapisuje cookies reklamowych, ale wciąż śledzi zdarzenia w trybie „podstawowym” (bez identyfikacji użytkownika). Google następnie modeluje konwersje na podstawie danych zagregowanych.

Wpływ na wyniki: część konwersji w raportach to szacunki, nie zaobserwowane zdarzenia. Może to prowadzić do lekkich rozbieżności między raportami Google Ads a GA4 lub CRM. Kluczowe: maksymalizuj consent rate (przejrzysta polityka zgód), używaj Enhanced Conversions (więcej sygnałów dla modelu), prowadź testy inkrementalne (geo-tests, A/B), żeby weryfikować prawdziwy wpływ kampanii.

Czy oferujecie gwarancje wyników?

Nie. Nikt uczciwy nie powinien gwarantować konkretnych liczb (np. „ROAS 5” lub „100 leadów miesięcznie”) – za dużo zmiennych poza kontrolą agencji: produkt, cena, konkurencja, sezonowość, landing page, oferta, budżet, dane historyczne. Gwarantujemy proces: audyt, strategię opartą na danych, plan testów, optymalizację minimum 2x/tydzień, transparentne raportowanie, reakcję na zmiany rynkowe. Oferujemy pilot 90 dni – jeśli nie widzisz postępu, kończysz z 1-miesięcznym wypowiedzeniem. To uczciwe podejście, nie „magiczne obietnice”.

Czy mogę poznać specjalistę przed podpisaniem umowy?

U nas – tak, to standard. Umówimy Cię na rozmowę wideo ze specjalistą, który będzie prowadził Twój projekt. Poznasz go, dowiesz się o jego doświadczeniu (ile lat w Google Ads, jakie projekty prowadził, jakie ma certyfikaty), zapytasz o podejście do Twojego case’u. Zobaczycie, czy „chemia” gra – współpraca w performance to partnership, nie transakcja. Jeśli z jakiegoś powodu specjalista Ci nie pasuje (zdarza się, to ludzkie), możemy zaproponować inną osobę lub szczerze powiedzieć, że może inna agencja będzie lepszym wyborem.

Jak często raportujecie i jakie są kanały komunikacji?

Dashboard live (Looker Studio lub podobny) dostępny 24/7 – możesz sprawdzić wyniki o każdej porze. Spotkanie strategiczne raz w miesiącu (lub co dwa tygodnie w fazie pilotażu) – omówienie wyników, wniosków, rekomendacji na kolejny miesiąc. Komunikacja bieżąca przez Slack lub email – odpowiadamy w 24 h robocze na standardowe zapytania, w 4 h na pilne (wyłączona kampania, błąd techniczny, nagła zmiana budżetu). Jesteśmy dostępni, ale nie nachalni – nie bombardujemy Cię codziennymi raportami, których nikt nie czyta.

Co, jeśli kampanie nie przynoszą oczekiwanych wyników?

Najpierw diagnozujemy przyczynę. Często problem nie leży w kampaniach, ale w „zewnętrznych blokerach sukcesu”, takich jak np.: słaby landing page (niska konwersja mimo dobrego ruchu), niekonkurencyjna oferta (cena/warunki gorsze niż konkurencja), słaby produkt/usługa, za mały budżet (niewystarczające dane do optymalizacji algorytmu), niewłaściwy pomiar (źle skonfigurowane konwersje). Mówimy o tym głośno i pomagamy naprawić, ale nie „optymalizujemy” kampanii, które nie mają szans. Jeśli po naprawieniu blokerów nadal nie ma postępu – szczerze mówimy, że może performance marketing nie jest najlepszym kanałem dla tego produktu/rynku w tej chwili.

Karta agencji EACTIVE

Zespół i doświadczenie:

• Liczba specjalistów Google Ads: 8 osób (seniority: 3-7 lat doświadczenia w Google Ads)
• Kadra zarządzająca: 6-16 lat doświadczenia w performance marketingu
• Właściciele: 25+ lat w marketingu, 20+ lat w Google Ads (jedni z najdłużej działających w Polsce)
• Lata na rynku: EACTIVE działa od 2003 roku, Google Ads od 2004 roku

Status i certyfikacje:

• Google Partner Premier (top 3% agencji w Polsce pod względem wydatków, wyników i certyfikatów specjalistów)
• Certyfikaty: Google Ads Search, Shopping, Display, Video, Measurement, Google Analytics 4

Profil klientów:

• E-commerce (moda, RTV/AGD, meble, zdrowie, sport) – rynki PL, CZ, SK, HU
• B2B lead-gen (SaaS, usługi profesjonalne, produkcja) – rynki PL, UE

Kanały i kompetencje:

• Google Ads: Search, Performance Max, Shopping, YouTube, Display, Remarketing
• Analityka: Google Analytics 4, Google Tag Manager, server-side GTM (sGTM), BigQuery, Looker Studio
• Integracje: CRM (HubSpot, Salesforce, Pipedrive), importy offline conversions, Customer Match
• Compliance 2026: Consent Mode v2, Enhanced Conversions, RODO/DPA

Case studies (skrót):

• E-commerce moda: ROAS +61% (z 3,8 do 6,1) w 6 mies., budżet 28 tys. zł/mies., działania: feed z marżami, PMax + Search non-brand, YouTube
• B2B SaaS: CPL kwalifikowany −49% (z 1600 zł do 817 zł), CAC −35%, budżet 18 tys. zł/mies., działania: filtry jakości, integracja CRM, importy offline conversions

Progi budżetowe (orientacyjne):

• E-commerce: od 15 tys. zł/mies. media (typowy zakres 15-50 tys. zł/mies.)
• B2B lead-gen: od 8 tys. zł/mies. media (typowy zakres 8-30 tys. zł/mies.)
• Fee agencyjne: ryczałt lub % od mediów, zależnie od projektu – szczegóły po audycie

Modele rozliczeń:

• Abonament ryczałtowy (przewidywalność kosztów)
• Procent od wydatku mediowego z minimum (skalowanie z budżetem)
• Model mieszany (stała część + procent)
• Success fee (opcjonalnie, przy precyzyjnych definicjach KPI)
• Okres wypowiedzenia: 1 miesiąc (standardowo)

Organizacja i kultura:

• Mała, płaska struktura: 20+ osób, wszyscy w Polsce, 100% zdalnie (home office)
• Zero warstwy zarządczej – specjalista, którego poznasz, faktycznie dowozi projekt
• Ten sam specjalista: audytuje, ofertuje, prowadzi – odpowiedzialność end-to-end
• Kultura profesjonalna: wysokie standardy, wymagania, transparentność
• Własność: firma rodzinna, 100% polski kapitał
• Niski churn: klienci zostają z nami latami – najlepszy dowód jakości

Wyróżniki:

• 20+ lat w Google Ads – jedni z najdłużej działających specjalistów w Polsce
• Partner Premier – TOP 3% agencji w kraju
• Zaawansowana analityka: Enhanced Conversions zamiast standardowych, sGTM, prognozy, proste skuteczne dashboardy
• Proces ANS (Analizujemy, Neutralizujemy, Skalujemy): szukamy prawdziwych przyczyn, eliminujemy blokery, skalujemy zyski (nie koszty)
• Strategiczne Statusy Współpracy co 6 miesięcy: gdzie jesteśmy, co osiągnęliśmy, co dalej
• Fokus na rentowności: rozmowa o pieniądzach od początku; budujemy strategię pod cel biznesowy, nie maksymalizację fee
• Projekty o wysokiej złożoności: np. BIG STAR (10 000+ produktów, setki milionów przychodów rocznie)
• Własne skuteczne kampanie leadowe: generujemy klientów dla siebie tym samym procesem

Dowody społeczne:

• Pozytywne opinie: Google Maps (4,9/5), Opineo, GoWork
• Referencje: dostępne na prośbę (lista klientów pod NDA)
• Case studies: pełne wersje z metrykami dostępne po podpisaniu NDA

Kontakt i next steps:

• Umów bezpłatną rozmowę ze specjalistą: poznajmy się, omówmy Twój case, sprawdźmy, czy możemy pomóc
• Poproś o audyt startowy: analiza trackingu, konta Google Ads, feedu (e-commerce), quick wins, wycena projektu
• Link: www.eactive.pl/kontakt

Najczęstsze błędy w kampaniach performance i nasze rozwiązania

Brak słów wykluczających

Problem: Kampanie wyświetlają się na zapytaniach kompletnie niezwiązanych z ofertą (np. sklep meblowy wyświetla się na „meble ogrodowe za darmo”). Marnowanie budżetu.
Jak unikamy: Lista startowa 200-500 negatywów (ogólne + branżowe), cotygodniowy przegląd search terms, dodawanie negatywów na bieżąco.

Brak rozdziału brand/non-brand

Problem: 70% budżetu idzie na frazy brandowe (ludzie, którzy i tak szukają Twojej marki), tylko 30% na realne pozyskanie nowych klientów. Raportowany wysoki ROAS to iluzja – większość to ruch, który przyszedłby organicznie.
Jak unikamy: Osobne kampanie Search brand (niższe stawki) i non-brand (wyższe stawki, ale generowanie popytu). Raportujemy udział brand/non-brand co miesiąc. Klient wie, za co płaci.

PMax bez assetów i feedu

Problem: Kampania Performance Max z 2 nagłówkami, 1 opisem, bez wideo, bez feedu produktowego. Algorytm nie ma materiału do pracy – wyniki słabe.
Jak unikamy: Pełny zestaw assetów (15 nagłówków, 4 opisy, 20 obrazów różnych formatów, 5 filmów), feed produktowy z custom_labels, sygnały odbiorców. Dajemy algorytmowi narzędzia do sukcesu.

Brak eksperymentów i testów

Problem: Kampanie „ustawione i zapomniane”. Zero testów nowych nagłówków, landingów, formatów. Stagnacja.
Jak unikamy: Roadmapa testów co miesiąc (3-5 hipotez), wbudowane experimenty Google Ads (A/B), analiza po 4-6 tygodniach, decyzja: skalować/zabić/iterować.

Pomiar bez Consent Mode v2 i Enhanced Conversions

Problem: Brak zgodności z RODO (ryzyko kar), niedokładny pomiar (część konwersji nie jest trackowana), słabsza optymalizacja algorytmu (brak sygnałów).
Jak unikamy: Consent Mode v2 jako standard od dnia 1, Enhanced Conversions wdrożone i zweryfikowane, compliance z RODO/DPA.

Optymalizacja pod złe KPI

Problem: E-commerce optymalizuje pod ROAS, ignorując marżę. Sprzedają tony produktów niskomarżowych (ROAS wysoki, zysk niski). B2B optymalizuje pod liczbę leadów, ignorując jakość (100 leadów po 50 zł, ale 90% to spam – realny CPL kwalifikowany 500 zł).
Jak unikamy: E-commerce – optymalizacja pod POAS (zysk/koszt) lub ROAS z uwzględnieniem marży (priorytetyzacja produktów wysokomarżowych). B2B – definicje MQL/SQL, optymalizacja pod CPL kwalifikowany, integracja CRM.

Aktualność i wersjonowanie

Ostatnia aktualizacja: 5 stycznia 2026

Zastrzeżenia:

• Budżety i widełki w tym przewodniku to orientacja, nie gwarancja. Realne progi zależą od branży, konkurencji, AOV/marży/LTV, rynku, sezonowości.
• Wyniki case studies osiągnięto w konkretnych warunkach rynkowych i przy konkretnych zasobach klienta (produkt, oferta, landing pages, budżet). Nie gwarantują powtórzenia u każdego klienta.
• Przewodnik oparty na naszym doświadczeniu i najlepszych praktykach branży performance marketing w 2025 roku. Technologie i platformy reklamowe ewoluują – śledź aktualizacje na naszym blogu.

Podsumowanie: co zabrać z tego przewodnika?

Wybór agencji performance marketing w 2026 roku to decyzja oparta na konkretach, nie obietnicach. Sprawdź doświadczenie w Twojej branży i case studies z twardymi metrykami. Upewnij się, że pracujesz na swoich kontach i masz pełną transparentność. Poznaj specjalistę, który będzie prowadził projekt, zanim podpiszesz umowę. Zweryfikuj kompetencje w zakresie GA4, Consent Mode v2, Enhanced Conversions – to minimum 2026 roku. Ustal jasne KPI, plan pierwszych 90 dni i model rozliczeń z SLA.

Unikaj gwarancji wyników, długich umów bez pilota, braku dostępu do danych, niejasnych KPI. Wybierz agencję, która mówi o procesie i danych, nie magii i obietnicach. Pilot 90 dni i krótkie wypowiedzenie dają Ci swobodę – jeśli nie widzisz postępu, zmieniasz partnera bez wielomiesięcznych kar.

Performance marketing to maraton, nie sprint. Daj sobie i agencji czas na zebranie danych, testy, optymalizację. E-commerce: 8-12 tygodni na stabilne wyniki. B2B: 3-6 miesięcy na ocenę CAC i LTV/CAC. Ale już po pierwszych 30 dniach powinieneś widzieć progres: poprawiony tracking, wdrożone Enhanced Conversions, audyt i quick wins, pierwsze testy.

Jeśli szukasz partnera, który mówi prosto, dostarcza wyniki (nie działania) i bierze odpowiedzialność – porozmawiajmy. 20+ lat w Google Ads, Partner Premier, niskie churn, projekty o wysokiej złożoności. Umów bezpłatną rozmowę ze specjalistą lub poproś o audyt startowy. Poznajmy się.

Kontakt: www.eactive.pl/kontakt | kontakt @ eactive.pl | +48 789 009 730

Przewodnik przygotowany przez EACTIVE – agencję performance marketing z 20-letnim doświadczeniem w Google Ads. Partner Premier Google (top 3% w Polsce). Pomagamy e-commerce i B2B skalować zyski, nie koszty.