Reklamy w ChatGPT ruszyły w Europie pod koniec sierpnia 2026. Zanim zaproponowaliśmy ten kanał komukolwiek, przeszliśmy go sami: najpierw na własnym koncie — z pełnym pomiarem konwersji i kampanią testową — a dopiero potem w sklepie internetowym klienta, z feedem produktowym i pomiarem zamówień. Ten opis to zapis tego, co działa, co kosztuje i co trzeba wiedzieć, zanim wyda się pierwsze euro.
Kluczowe informacje o wdrożeniu
- Konta: własne konto Auranet (usługa B2B, reklama w formie karty w czacie) oraz sklep z produktami na wymiar z Małopolski (reklamy produktowe z feedu)
- Wyzwanie: nowy kanał bez polskich danych o kosztach, z dokumentacją rozjeżdżającą się z działaniem platformy i z pułapkami, których nie da się cofnąć
- Rozwiązanie: konto, warstwa zgód, pomiar konwersji w przeglądarce i po stronie serwera, feed produktowy z 102 pozycjami, kampanie sterowane przez API z odczytem na zamkniętych dobach
- Efekt: działający pomiar na obu kontach, zmierzone koszty kliknięcia w polskich aukcjach, powtarzalna procedura wdrożenia u kolejnych klientów
- Czas: od 1 do 16 września 2026
| 3,9% | 0,07–0,40 EUR | 102 | 6× |
|---|---|---|---|
| CTR karty w czacie na koncie usługowym | koszt kliknięcia przy stawce ręcznej | produkty w feedzie, zero odrzuconych | więcej emisji po podniesieniu stawki 1,74× |
Wyzwanie: kanał, o którym w Polsce nikt nie miał danych
W chwili startu artykuły o reklamach w ChatGPT opisywały zapowiedzi i rynek amerykański. Rekomendowane stawki startowe podawano w dolarach za kliknięcie, bez żadnej informacji, jak zachowa się polska aukcja. Dokumentacja platformy w kilku miejscach nie zgadzała się z tym, co zwracało API. A kilka decyzji podejmowanych przy zakładaniu konta okazało się nieodwracalnych.
Dlatego przyjęliśmy zasadę: najpierw własne konto i własny budżet, dopiero potem klient — i to z listą ograniczeń powiedzianą przed startem, a nie po pierwszej fakturze.
Architektura wdrożenia
Krok 1: warstwa zgód przed pikselem
Piksel reklamowy jest skryptem marketingowym, więc wymaga zgody użytkownika. Na naszej stronie wdrożyliśmy baner zgód tak, żeby piksel pozostawał nieaktywnym tekstem do chwili zgody i znikał po jej cofnięciu — sprawdzone w przeglądarce, nie założone. Przy okazji wyłączyliśmy rozpoznawanie kraju po adresie IP: gdy baza lokalizacji zawodzi, baner potrafi nie pokazać się nikomu, bez żadnego komunikatu.
Krok 2: konwersja, która odpowiada sprzedaży
Na koncie usługowym konwersją jest wysłany formularz, w sklepie — złożone zamówienie. Zdarzenie wybiera się przed utworzeniem kampanii konwersyjnej, bo później nie da się go podmienić. Na naszym koncie zdarzenie idzie dwiema drogami: z przeglądarki i z serwera, ze wspólnym identyfikatorem przekazywanym w ciasteczku. Pierwsze prawdziwe zgłoszenie formularza serwer platformy przyjął bez błędu.
W sklepie pomiar zamówień działa w Google Tag Manager, z tym samym sterowaniem zgodami co Google Ads i z identyfikatorem równym numerowi zamówienia — sprawdziliśmy, że żadna wtyczka nie zmienia numeracji, bo inaczej deduplikacja rozjechałaby się po cichu. Moduł serwerowy dla sklepu jest napisany jako kolejny etap: zamówienia opłacane BLIK-iem, w których klient często nie wraca na stronę, bez niego gubią sygnał.
Krok 3: feed produktowy
Istniejący feed dla Google nie spełniał wymagań platformy — brakowało pól dopuszczających produkt do reklam. Zamiast dokładać kolumny we wtyczce, która na to nie pozwalała, napisaliśmy własny generator: 18 kolumn, zero pustych pól, ceny z tego samego pola cenowego co w feedzie dla Google. Pierwsza wersja miała 58 parapetów, po analizie sprzedaży dołożyliśmy 44 blachy cięte na wymiar. Platforma przyjęła wszystkie 102 pozycje.
Krok 4: kampanie sterowane przez API, odczyt na zamkniętych dobach
Kampanię produktową prowadziliśmy drabiną stawek — od 0,14 przez 0,23 do 0,40 EUR za kliknięcie — z odczytem po zamkniętych dobach. Do grupy reklam dopisaliśmy 15 podpowiedzi kontekstowych opisujących sytuacje zakupowe, z przewagą pytań o cenę. Odczyty z trwającej doby okazały się bezużyteczne: raport „na 80% doby” pokazał 14% wyświetleń i 7% wydatku, które ta doba ostatecznie miała.
Wyniki
| Pomiar | Konto usługowe | Sklep |
|---|---|---|
| Format | karta w czacie | reklamy produktowe z feedu |
| Emisja | 1 427 wyświetleń i 56 kliknięć w trzy dni | 23–34 wyświetlenia na dobę przy 0,14 EUR; 1 111 na dobę przy 0,40 EUR |
| Koszt kliknięcia | 0,21 EUR średnio | równy ustawionej stawce; przy automatycznej strategii z kreatora 1,23–1,28 EUR |
| CTR | 3,9% | 1,7% na dobie z 1 111 wyświetleniami |
| Zgodność ruchu z Google Analytics | — | 63–79% kliknięć widocznych jako sesje, strata w granicach blokad reklam |
| Sprzedaż z reklamy płatnej | 0 zapytań | 0 zamówień |
Nie ukrywamy ostatniego wiersza. Kilkadziesiąt kliknięć to za mało, żeby policzyć koszt pozyskania klienta — i za mało, żeby stwierdzić, że kanał nie sprzedaje. Obie kampanie zostały wyłączone 16 września po zakończeniu testu. To, co zostało, jest cenniejsze od kliknięć: działający pomiar, zmierzony koszt wejścia do polskiej aukcji i lista rzeczy, które przy następnym koncie zrobimy od pierwszego dnia.
Najważniejsze ustalenie przyszło przy okazji. Sklep od listopada 2025 dostawał zamówienia z bezpłatnych poleceń ChatGPT — sześć zamówień na 3 729 zł — i pięć z nich dotyczyło blach ciętych na wymiar, a tylko jedno parapetu. Kampania płatna reklamowała wtedy wyłącznie parapety. To przesłanka, żeby przy kolejnym teście dobierać feed według tego, o co ludzie już pytają ChatGPT, a nie według tego, co sklep najchętniej sprzedaje.
Czego się nauczyliśmy — lista kontrolna przed startem
- Waluta: przy rejestracji do wyboru jest tylko USD albo EUR, złotówek nie ma, a waluty po założeniu konta nie zmienisz.
- Minimum budżetu: 15 EUR dziennie albo 65 EUR na całą kampanię. Budżet dzienny jest średnią — w jednej dobie system może wydać dwukrotność.
- Kampania z kreatora: na koncie sklepu kampania założona w kreatorze wydała 29,53 EUR, zanim ktokolwiek to zauważył. Kampanie zakładamy ręcznie i od razu z limitem.
- Wydatek: w pierwszych dniach raportowany był błędnie w trzech miejscach naraz — w API, w tabeli kampanii i w aktywności rozliczeniowej. Wiarygodne było tylko podsumowanie rozliczeń.
- Rozliczenie: z dołu, kartą, po przekroczeniu progu. Próg na koncie sklepu podniósł się z 15 do 30 EUR po dwóch płatnościach.
- Teksty reklam: domyślnie włączone przepisywanie przez AI wygenerowało na naszym koncie nagłówki po angielsku, z literówką, w kampanii na Polskę.
- Kierowanie: brak wieku, płci, miast, remarketingu i wykluczeń fraz; w Europejskim Obszarze Gospodarczym reklamy nie są personalizowane. Zostaje lokalizacja i kontekst rozmowy.
- Google Analytics: ruch z płatnej reklamy wpada jako wejścia bezpośrednie. Rozpoznaje go wyłącznie parametr, który platforma dokleja do adresu.
Dla kogo
Dla sklepów i firm usługowych, które już mierzą konwersje w Google Ads i chcą sprawdzić nowy kanał na kontrolowanym budżecie — z pomiarem od pierwszego dnia, a nie po fakcie. Szczegóły usługi opisujemy na stronie reklamy w ChatGPT.
Najczęstsze pytania
Ile kosztuje kliknięcie w reklamę w ChatGPT w Polsce
W naszych kampaniach od 0,07 do 0,40 EUR przy stawce ustawionej ręcznie. Kampania na automatycznej strategii z kreatora płaciła 1,23–1,28 EUR za kliknięcie. W reklamach produktowych kliknięcie kosztowało dokładnie tyle, ile wynosiła stawka.
Czy do reklam w ChatGPT potrzebny jest pomiar po stronie serwera
Sam piksel w przeglądarce działa, ale gubi konwersje osób, które blokują reklamy albo nie wracają na stronę po płatności. Przesyłanie zdarzeń z serwera domyka ten brak — pod warunkiem wspólnego identyfikatora, dzięki któremu platforma nie policzy konwersji dwa razy.
Czy feed z Google Merchant Center wystarczy
W naszym przypadku nie — platforma wymaga pól, których feed dla Google nie zawiera, między innymi oznaczenia produktu jako dopuszczonego do reklam. Feed trzeba wygenerować osobno albo rozbudować istniejący.
Następny krok
Chcesz sprawdzić, czy reklamy w ChatGPT mają sens w Twojej branży? Napisz, co sprzedajesz i jak dziś mierzysz konwersje: office@auranet.com.pl albo przez formularz kontaktowy.
