AI potrafi dziś wygenerować reklamę w kilka sekund.
Efektowne zdjęcie. Idealne światło. Luksusowe wnętrze. Złote litery. Ikony. Hasło reklamowe. Cena. Telefon. CTA. Kilka korzyści.
Można jeszcze dopisać adres strony, WhatsApp, dodatkowy komunikat, logo, kolejną przewagę i informację, która „koniecznie musi się znaleźć”.
Technicznie wszystko się zgadza.
Tylko jest jeden problem.
Użytkownik nie przyszedł do internetu po to, żeby przeczytać całą reklamę.
I właśnie tutaj zaczyna się ciekawy problem współczesnego projektowania.
AI zrobiło grafikę. Tylko kto ją teraz czyta?
Wystarczy przejrzeć reklamy publikowane w internecie, żeby zobaczyć pewien charakterystyczny schemat.
Duży nagłówek. Drugi nagłówek. Podtytuł. Kilka korzyści. Cena albo kwota. Numer telefonu. Adres strony. Logo. Ikony. Dodatkowy komunikat. CTA.
A ponieważ grafika ma wyglądać „bogato”, dochodzą jeszcze efekty świetlne, gradienty, złote elementy, dekoracyjne ilustracje, zdjęcie wygenerowane przez AI i kilka różnych stylów typografii.
Wszystko wygląda efektownie. Ale jednocześnie wszystko walczy o uwagę. A jeżeli każdy element próbuje być najważniejszy, hierarchia wizualna przestaje działać.
To bardzo ważne, ponieważ hierarchia wizualna nie jest dekoracją. Jest sposobem prowadzenia odbiorcy przez komunikat.
Mówi:
- zobacz to najpierw,
- potem przeczytaj to,
- tutaj znajduje się najważniejsza informacja,
- tutaj możesz podjąć działanie.
Jeżeli wszystkie elementy otrzymują podobną wagę, użytkownik musi sam zdecydować, gdzie patrzeć.
A najczęściej nie będzie tego robił.
Po prostu przewinie dalej.
Reklama nie jest gazetą
Jednym z największych problemów współczesnych reklam jest próba umieszczenia na jednej grafice całej wiedzy o produkcie.
Firma ma siedem argumentów sprzedażowych, więc pokazuje siedem. Ma trzy przewagi konkurencyjne, więc pokazuje trzy. Ma numer telefonu, WhatsApp, stronę internetową, logo, certyfikat i dodatkową informację, więc wszystko trafia na grafikę.
Do tego dochodzi jeszcze hasło. I zdjęcie. I promocja. I przycisk.
W efekcie powstaje coś, co formalnie jest reklamą, ale wizualnie zaczyna przypominać tablicę ogłoszeń.
Na dużym monitorze może to jeszcze wyglądać na „pełne”.
Na telefonie często zmienia się w blok drobnego tekstu, którego nikt nie będzie powiększał.
Użytkownik nie będzie analizował każdego elementu.
Nie będzie szukał najważniejszego komunikatu.
Nie będzie zastanawiał się, co autor miał na myśli.
Przewinie.
Użytkownik nie czyta grafiki. Użytkownik ją skanuje
To nie jest wyłącznie kwestia gustu projektanta.
Projektowanie komunikacji cyfrowej opiera się między innymi na tym, że użytkownik ma ograniczoną uwagę i bardzo często skanuje treść zamiast analizować ją element po elemencie.
Dlatego dobra grafika reklamowa powinna mieć wyraźną strukturę.
Co widzimy jako pierwsze?
Co zauważamy chwilę później?
Co możemy pominąć?
Co jest informacją pomocniczą?
Co ma skłonić do działania?
Badania eye-trackingowe dotyczące złożoności wizualnej reklam pokazują, że bardziej skomplikowane banery mogą wymagać większego wysiłku poznawczego. W jednym z badań reklamy o niskiej złożoności wizualnej były częściej i dłużej obserwowane, a ich odbiór był korzystniejszy niż w przypadku reklam bardziej złożonych.
To prowadzi do ważnego rozróżnienia: zauważenie reklamy nie oznacza jeszcze, że użytkownik przetworzył jej komunikat.
Możemy sprawić, że grafika będzie bardzo widoczna.
Możemy użyć ogromnego napisu.
Możemy zastosować kontrast, animację i intensywne kolory.
A mimo tego użytkownik może nie zapamiętać tego, co chcieliśmy mu powiedzieć.
I tutaj wraca banner blindness
Internet nauczył nas ignorowania określonych wzorców wizualnych.
Mówimy o tym jako o banner blindness, czyli ślepocie banerowej.
Co ciekawe, nie oznacza ona dosłownie, że użytkownik nigdy nie patrzy na reklamę. Badania eye-trackingowe pokazują bardziej złożony obraz: reklama może zostać zauważona, ale jej elementy mogą nie zostać skutecznie przetworzone lub zapamiętane. Wpływ ma między innymi zadanie, które użytkownik aktualnie wykonuje.
To ważne, bo w praktyce oznacza, że samo „zrobienie czegoś, co rzuca się w oczy” nie rozwiązuje problemu.
Użytkownik może zobaczyć reklamę i jednocześnie ją zignorować.
A współczesne AI może ten problem jeszcze przyspieszyć. Dlaczego?
Bo nigdy wcześniej nie było tak łatwo produkować tak dużo podobnych komunikatów.
Kiedy wszystkie reklamy zaczynają wyglądać tak samo
Wyobraźmy sobie kilka tysięcy firm.
Każda ma dostęp do podobnych generatorów.
Każda może wpisać: „luksusowa reklama nieruchomości, złote elementy, zachód słońca, elegancki apartament, profesjonalny marketing”.
Albo: „nowoczesna reklama finansowa, złote litery, dokumenty, telefon, premium, profesjonalna firma”.
Albo: „dynamiczna reklama biznesowa, kobieta sukcesu, laptop, wykresy, światła, nowoczesne biuro”.
Generator zrobi swoje...
Powstanie atrakcyjny (no powiedzmy...) obraz.
Problem w tym, że po pewnym czasie atrakcyjność przestaje być wyróżnikiem.
Jeżeli wszyscy korzystają z podobnej estetyki, ta estetyka przestaje wyróżniać.
Powstaje wizualny szum.
A użytkownik zaczyna rozpoznawać nie konkretną markę, lecz cały wzorzec: „kolejna reklama”.
I przewija.
Największym problemem nie jest to, że AI robi brzydkie grafiki
To byłaby zbyt prosta diagnoza.
AI potrafi wygenerować naprawdę dobre obrazy.
Co więcej, aktualne badanie Columbia Business School obejmujące ponad 2 miliony obserwacji reklam, ponad 7 tysięcy reklamodawców, niemal 50 kategorii produktów, ponad 16 miliardów wyświetleń i 116 milionów kliknięć wykazało, że reklamy z obrazami generowanymi przez AI mogą osiągać wyższy CTR niż reklamy z obrazami tworzonymi przez ludzi - pod warunkiem, że wygenerowane obrazy nie wyglądają zbyt mocno jak AI.
To bardzo ciekawy wynik.
Bo pokazuje, że problemem nie jest samo wykorzystanie AI.
Problemem jest brak kontroli nad tym, co AI produkuje i jak ten materiał funkcjonuje w komunikacji marki.
AI może być świetnym narzędziem.
Ale narzędzie nie jest jeszcze procesem projektowym.
Generowanie to nie projektowanie
To jest chyba najważniejsze zdanie całego tematu.
Generowanie to nie projektowanie.
Generator może stworzyć obraz.
Projektant musi zdecydować:
- czy ten obraz pasuje do marki,
- czy pasuje do odbiorcy,
- czy komunikuje właściwą emocję,
- czy ma odpowiednią hierarchię,
- czy tekst jest czytelny,
- czy kontrast działa,
- czy CTA jest widoczne,
- czy liczba informacji nie jest zbyt duża,
- czy reklama nie wygląda jak kolejny przypadkowy materiał wygenerowany przez AI.
I przede wszystkim: co można usunąć.
To ostatnie jest szczególnie ważne.
Bo AI bardzo łatwo odpowiada na pytanie: „Co jeszcze możemy dodać?”
Dobry projektant potrafi odpowiedzieć: „Nic. Już wystarczy.”
Grafik nie jest osobą od robienia obrazków
Dlatego trudno sprowadzić przyszłość grafika do pytania: „Czy AI zabierze mu pracę?”.
Jeżeli zadaniem grafika byłoby wyłącznie stworzenie estetycznego obrazka, automatyzacja rzeczywiście może przejąć dużą część procesu.
Ale profesjonalny projektant robi znacznie więcej:
- Buduje hierarchię.
- Dobiera typografię.
- Kontroluje przestrzeń.
- Rozumie kontekst.
- Projektuje system wizualny.
- Dopasowuje komunikację do marki.
- Wie, kiedy zdjęcie pomaga, a kiedy staje się dekoracją.
- Wie, kiedy mocny kontrast przyciąga uwagę, a kiedy zaczyna wyglądać tanio.
- Wie, że nie każda informacja musi znaleźć się na grafice.
- I potrafi zrezygnować z elementu, który sam w sobie jest atrakcyjny, ale psuje całą kompozycję.
To może być jedna z najważniejszych kompetencji projektowych w epoce generatywnej AI. Umiejętność selekcji.
Możemy mieć 100 wersji. Potrzebujemy jednej dobrej
To jest kolejna zmiana, którą AI przynosi do projektowania.
Dawniej problemem mogło być stworzenie jednej dobrej wersji. Dzisiaj możemy w kilka minut stworzyć dziesiątki. Ale większa liczba wariantów nie oznacza automatycznie lepszego projektu. Wręcz przeciwnie. Jeżeli nie mamy kryteriów wyboru, otrzymujemy po prostu większą liczbę możliwości. A możliwości nie są jeszcze decyzją.
Możemy wygenerować:
- 20 nagłówków,
- 30 zdjęć,
- 15 układów,
- 10 wersji CTA,
- 50 wariantów kolorystycznych.
Tylko co dalej?
Kto zdecyduje, że jeden wariant rzeczywiście najlepiej komunikuje markę? Kto zauważy, że piękny obraz nie pasuje do produktu? Kto stwierdzi, że tekstu jest za dużo? Kto zobaczy, że reklama jest efektowna, ale nie wiadomo, co właściwie sprzedaje?
AI może zwiększyć tempo produkcji. Nie zwalnia człowieka z odpowiedzialności za efekt.
„Ale przecież ludzie klikają w takie reklamy”
Oczywiście.
I właśnie dlatego nie warto budować tego artykułu na założeniu, że każda reklama wygenerowana przez AI jest nieskuteczna.
To nieprawda.
Skuteczność reklamy zależy od wielu elementów: produktu, oferty, odbiorcy, kontekstu, kreacji, miejsca emisji, komunikatu i sposobu testowania.
Nawet aktualne badania pokazują, że reklamy tworzone z wykorzystaniem AI mogą działać bardzo dobrze.
Problem jest gdzie indziej.
Można osiągnąć kliknięcie i jednocześnie stworzyć fatalną komunikację marki.
Można przyciągnąć wzrok i nie przekazać sensownej informacji.
Można zrobić reklamę, która ma wysoki CTR, ale nie buduje zaufania.
Można zrobić coś, co wygląda efektownie w feedzie, ale kompletnie nie pasuje do późniejszego doświadczenia użytkownika.
Dlatego reklamy nie powinno się oceniać wyłącznie przez pryzmat tego, czy „ludzie klikają”.
Bo użytkownik ocenia także markę
Jeżeli reklama wygląda chaotycznie, przesadnie, generycznie albo niedbale, użytkownik może przenieść to wrażenie na firmę.
Szczególnie w przypadku marek, które sprzedają usługi wymagające zaufania;
- Software house.
- Kancelaria.
- Firma finansowa.
- Deweloper.
- Biuro nieruchomości.
- Firma medyczna.
- Doradca biznesowy.
- Producent technologii.
Tutaj reklama nie jest tylko nośnikiem informacji o produkcie.
Jest również fragmentem doświadczenia marki.
Jeżeli pierwszym kontaktem użytkownika z firmą jest grafika, na której tekst jest mikroskopijny, informacje konkurują ze sobą, a połowa elementów wygląda jak wygenerowana dekoracja, trudno oczekiwać, że odbiorca automatycznie pomyśli: „To musi być profesjonalna firma”.
Technologia może być zaawansowana. Oferta może być świetna. Ale komunikacja również musi to pokazać.
AI może więc stworzyć nowy rodzaj ślepoty
To chyba najciekawszy paradoks.
Generatywna AI miała pomóc nam tworzyć bardziej atrakcyjne treści. I rzeczywiście może. Ale jednocześnie może doprowadzić do sytuacji, w której internet zostanie zalany atrakcyjnymi wizualnie, ale podobnymi do siebie materiałami.
A kiedy wszystko wygląda efektownie, efektowność przestaje wystarczać.
Użytkownik zaczyna filtrować.
Nie analizuje każdej grafiki.
Nie sprawdza każdego hasła.
Nie zatrzymuje się przy każdym „SUPER OFERTA”.
Rozpoznaje wzorzec i idzie dalej.
To bardzo podobne do tego, co dzieje się z klasyczną reklamą internetową.
Im więcej reklam widzimy, tym bardziej uczymy się ich ignorowania.
Nie chodzi o powrót do świata „grafik robionych ręcznie”
Nie ma sensu udawać, że AI można cofnąć. Nie trzeba. AI jest świetnym narzędziem produkcyjnym.
Może przyspieszyć pracę.
Może pomóc w tworzeniu koncepcji.
Może generować warianty.
Może wspierać art direction.
Może pomagać projektantom w zadaniach, które wcześniej zajmowały wiele godzin.
Ale właśnie dlatego rośnie znaczenie człowieka, który potrafi ocenić wynik.
Im tańsze i szybsze staje się tworzenie materiału, tym cenniejsza staje się umiejętność wyboru właściwego materiału.
To może być jedna z największych zmian w projektowaniu.
Nie będziemy mieli problemu z brakiem grafik. Będziemy mieli problem z ich nadmiarem.
Dobra reklama nie musi powiedzieć wszystkiego
Dobra reklama może powiedzieć jedną rzecz. I zrobić to dobrze.
- Może pokazać produkt.
- Może wywołać emocję.
- Może zakomunikować jedną przewagę.
- Może postawić pytanie.
- Może skierować użytkownika na stronę.
Reszta informacji może znajdować się właśnie tam.
- Na stronie.
- W landing page.
- W sklepie.
- W formularzu.
- W rozmowie z handlowcem.
Nie ma obowiązku zamykania całego procesu sprzedażowego w jednym obrazku.
Reklama nie musi być encyklopedią produktu.
Jej zadaniem jest między innymi stworzyć odpowiedni kontekst do kolejnego kroku.
Najlepszy projektant przyszłości?
Być może ten, który najlepiej umie powiedzieć „nie”.
- Nie - dla kolejnej ikony.
- Nie - dla kolejnego hasła.
- Nie - dla trzeciego CTA.
- Nie - dla tekstu, który „może się przyda”.
- Nie - dla efektu, który jest efektowny, ale niczego nie komunikuje.
- Nie - dla zdjęcia, które wygląda świetnie, ale nie ma związku z marką.
- Nie - dla kolejnego wygenerowanego wariantu tylko dlatego, że można go wygenerować.
Bo w świecie, w którym AI potrafi wyprodukować niemal nieskończoną liczbę wersji, wartością przestaje być sama produkcja.
Wartością staje się decyzja.
AI nie zabierze pracy grafikom. Ale zmieni to, za co będą odpowiedzialni
Prawdopodobnie nie będziemy potrzebować mniej obrazów. Będziemy ich potrzebować więcej.
Nie będziemy potrzebować mniej wariantów. Będziemy ich mieć znacznie więcej.
Nie będziemy mieć mniej możliwości. Będziemy mieć ich absurdalnie dużo.
Dlatego rola projektanta może przesuwać się coraz mocniej od samej produkcji w stronę art direction, UX, strategii wizualnej, komunikacji, selekcji i kontroli jakości.
AI może wygenerować - Człowiek musi zdecydować.
AI może zaproponować - Człowiek musi ocenić.
AI może stworzyć 100 reklam - Człowiek musi wiedzieć, dlaczego 99 z nich powinno trafić do kosza.
I być może właśnie dlatego grafik nie zniknie. Zmieni się po prostu definicja jego pracy.
Bo największym problemem internetu przyszłości nie będzie brak treści. Będzie nim nadmiar treści, na które nikt nie chce patrzeć.
A kiedy każda reklama zaczyna krzyczeć, użytkownik robi coś bardzo prostego.
Przestaje słuchać.
