Jak tworzyć lepsze treści z AI?

Definicja idealnego contentu AI

Dzięki tym trzem warstwom treści mogą konsekwentnie budować wizerunek marki, poprawiać konwersję i zwiększać widoczność firmy w sieci.

Łatwo zauważyć, że popularne interfejsy typu chatGPT czy Gemini nie spełniają tych zadań. Treści tworzone przez takie AI nie mają unikalnej wartości, ponieważ podobny content może wygenerować każdy, kto wpisze podobny prompt. Ponadto forma pozostaje głównie tekstowa, a możliwość automatycznej aktualizacji nie istnieje.

To skłania nas do skonfigurowania 3 elementów, które musimy zintegrować ze swoim AI, aby tworzyć dobre treści:

• protokół MCP lub własna baza danych – czyli dodatkowa wiedza dla AI, dzięki której może tworzyć teksty w oparciu o nowe źródła,
• warstwa wizualizacji – interaktywne infografiki, widgety, komponenty, wykresy,
• automatyzacja danych – mechanizm odświeżania, wykrywania insightów, reinterpretacji wniosków.

Innymi słowy, nie zdobędziemy przewagi, korzystając z tych samych zasobów, co wszyscy – niezależnie od tego, jaki prompt wyrzeźbimy. Dobry content AI to w gruncie rzeczy architektura, która stale się rozwija i aktualizuje wraz z napływem nowych danych oraz doskonalem modeli językowych.

Przepis na lepsze treści AI

Teraz omówimy te 3 filary w odpowiedniej kolejności.

Przygotuj dane

Bardzo pomocna zasada głosi: AI nie jest od szukania, tylko od interpretowania. Jeśli wejdziemy na ogólny interfejs i napiszemy „znajdź mi te dane, oczyść, ustrukturyzuj, a potem… napisz artykuł”, prosimy się o problemy: duże ryzyko halucynacji, przeinaczeń, nietrafionych konkluzji. Poza tym nie rozwiązujemy problemu aktualizacji treści, a to coraz istotniejszy element – świat w końcu przyspiesza.

Współcześnie najlepszą praktyką jest skorzystanie z protokołu MCP, dzięki któremu AI ma bezpośredni wgląd do aktualnych danych. Czyli korzystamy z gotowej infrastruktury, z której łatwo zaciągać i analizować informacje.

Przykładowe MCP do tworzenia treści:

• monit.ly – pozwala na bezpośredni wgląd w statystyki lokalne, krajowe i światowe. Pomocne przy researchu, określaniu bieżącego stanu rzeczy i trendów,
• compabase.com – umożliwia pobór danych gospodarczych, czyli finansów danej firmy, średnich przychodów w danej branży czy najlepiej prosperujących firm,
• https://ansvar.eu/ – gromadzi mnóstwo dokumentów prawnych, dzięki czemu AI ma dostęp do lokalnych przepisów, interpretacji, ustaw itd.

Istnieją tysiące MCP, a dobór właściwego zależy od danych, których potrzebujemy. Można również użyć własnej bazy – nawet dane w Excelu da się podłączyć pod MCP, a więc łatwo połączyć je z agentem AI i wykorzystać przy tworzeniu treści.

Zdefiniuj komponenty

Zasada jest prosta – na przykład jeśli wyświetlamy na swojej stronie ofertę produktów, korzystając z tag <offer>, AI może robić tak samo. W prompcie wystarczy sporządzić instrukcję, jakich komponentów ma używać i w jakich kontekstach. Im więcej narzędzi otrzyma AI, tym lepsze treści stworzy.

Przykład z monit.ly w którym AI samodzielnie używa komponentu wykresu, aby wyświetlić dane w formie graficznej. Instrukcja tylko wskazuje, jakiego tagu użyć i jak wyszukać odpowiedni numer datasetu.

Przykład z Compabase, gdzie AI automatycznie dodaje wcześniej zdefiniowaną aktualizację po podaniu jedynie odpowiedniego tagu. W tym przypadku efektem jest estetyczny wykres Sankeya, który stanowi dobre uzupełnienie artykułu o finansach firmy.

Kluczowe założenie jest tutaj takie, że AI de facto nie tworzy wizualizacji; nic nie projektuje, a jedynie wypełnia polecenia, by wstawić wcześniej przygotowane wykresy. Takie działanie wpisuje się we wspomnianą wcześniej zasadę, aby zaplanować dane wcześniej, a sztucznej inteligencji pozostawić jedynie pole do interpretacji. W tym przypadku musimy zadbać o komponenty, a w prompcie zostawić jasną instrukcję: „tym tagiem wstawiasz wykres słupkowy, a tym tagiem pokażesz naszych 10 bestsellerowych produktów”. Dzięki temu AI zostanie naprawdę niezłym designerem.

Odświeżaj dane

Choć AI stwarza wiele możliwości w aktualizacji treści, nie zawsze musimy z niej korzystać – dostępne są również inne, bardziej niezawodne i bezkosztowe metody odświeżania.

Poprzez komponenty

Jeśli AI korzysta z komponentów, które wyświetlają interaktywny wykres albo ofertę na podstawie bazy danych, aktualizacja bazy wystarczy. Wówczas wizualizacja na stronie pokaże nowy widok.

Spójrzmy ponownie na wykres o cenach mieszkań:

To komponent, który odzwierciedla bazę danych, więc będzie się samodzielnie zmieniał w artykule, gdy nastąpi aktualizacja bazy.

Poprzez zmienne

To ciekawe i nowoczesne rozwiązanie, gdyż nawet warstwę tekstową możemy odświeżać bez udziału AI, wstawiając zmienne w polach, które się często aktualizują (najczęściej będą to cyfry, daty i porównania wyników).

Poniżej prezentujemy przykład takiego zdania w oparciu o powyższy wykres:

Każda z tych wartości zaczytuje się bezpośrednio z bazy Monitly, a więc również nie wymaga udziału AI przy odświeżeniu.

Od razu nasuwa się istotny wniosek: jeśli możemy odświeżyć dane bez udziału AI, nie używajmy AI. Po pierwsze: koszty. A po drugie: technologia generatywna jest źródłem entropii. Innymi słowy, może czasem „namieszać”. Zatem w przypadkach, gdzie mamy proste reguły (jeśli dane się odświeżą -> zaktualizuj wykres w artykule), lepiej polegać na niezawodnej algorytmice.

Poprzez regenerację treści

Możemy również użyć AI do przebudowy pełnych zdań i akapitów – jest to niezbędne w artykułach, które zawierają szereg wniosków lub konkluzji opartych na danych.

W tym przypadku potrzebujemy skryptu, który:

• wykrywa aktualizację,
• przesyła przez API prompt, uwzględniającego istniejący artykuł oraz nowe dane,
• odbierze od AI odświeżony artykuł,
• wstawi nowe treści na stronę.

Jest to bardziej złożony proces niż proste wstawienie zmiennej lub komponentu, ale zapewnia te same korzyści: automatyczną aktualizację treści, która dzięki temu ewoluuje wraz ze światem.

Czy warto optymalizować treści z AI?

Na koniec odpowiedzmy na pytanie: dlaczego stosować te wszystkie złożone manewry? Jaki efekt przyniesie ten cały trud?

Wzrost widoczności

• Dobrze sformatowane teksty zdobywają o 12% więcej cytowań z Google AI Overviews i o 34% wyższe pozycje (SEMrush).
• Z kolei surowe, nieprzetworzone treści AI generują o 34% mniejszy ruch, a liczba ta będzie prawdopodobnie wzrastać przez coraz lepsze filtry jakości Google.
• Aktualizacja istniejących artykułów blogowych może zwiększyć ruch organiczny aż o 106%.

Oszczędność czasu

• Zastosowanie zmiennych, komponentów i skryptów AI redukuje czas potrzebny na aktualizację treści niemal do zera. W przypadku pierwszych dwóch elementów również koszty odświeżenia pozostają znikome.
• Aż 40% profesjonalistów niepełniących funkcji kierowniczych, którzy regularnie korzystają ze sztucznej inteligencji, deklaruje zaoszczędzenie przynajmniej jednego pełnego dnia roboczego w tygodniu (Boston Consulting Group). W content marketingu skala może być jeszcze większa.

Większe efekty

• 60% marketerów, którzy wdrożyli ścisłe mierzenie efektów swojej infrastruktury AI, raportuje zwrot na poziomie co najmniej 200% (zysk dwukrotnie przewyższa koszty wdrożenia). W największych korporacjach odsetek ten rośnie aż do 79% (Benchmarkit).
• Autorskie treści, z unikalnymi i aktualnymi danymi, generują o 64% wyższe współczynniki konwersji niż zwykłe wpisy blogowe (Averi.ai).

Poza tym dodajmy, że treści tworzone przez AI są coraz lepsze wraz z rozwojem modeli językowych. Już 75% twórców korzysta z narzędzi AI (Worldmetrics), a liczba stron wspomaganych przez sztuczną inteligencję wzrosła z 82 mln w 2024 r. do 312 mln w 2026 r.

Innymi słowy, owa technologia staje się wszechobecna, zatem pytanie nie tkwi w tym, CZY zacząć, ale JAK robić to lepiej od innych? Mamy nadzieję, że powyższy poradnik o tworzeniu dobrych treści przez AI dostarcza odpowiedzi.