Podsumowujemy największe zmiany, wyzwania i trendy, które zdefiniowały analitykę w 2025 r. Przyglądamy się także temu, co nas czeka w 2026 w tym obszarze.
Analitykę podsumowują i prognozują: Jarosław Pawlak z ENYO, Konrad Kaczmarek z Flying Bisons, Mateusz Dobrowolski z Cube Group, Krzysztof Radzikowski z SeoFly, Weronika Simane z Harbingers, Barbara Gruchman-Glapińska z team5pm Polska.
Tu przeczytasz pozostałe części podsumowania roku 2025.
Jarosław Pawlak
head of research and products development ENYO
Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.
AI w wyszukiwarkach – wprowadzenie wyszukiwania i publikacji wyszukiwań przy użyciu AI np. w Google okazało się mieć niezwykle istotny wpływ na biznes wydawców mediowych. Niektórzy z wydawców oceniają, że w ten sposób stracili nawet kilkanaście procent ruchu z wyszukiwarek. AI w wyszukiwarkach to będzie codzienność dla użytkowników. Natomiast od wydawców mediowych będzie to wymagać dużych zmian w pozycjonowaniu swoich marek.
AI w e-commerce wyniki badań wskazują również na wzrastającą rolę AI w e-commerce, ale nie tylko po stronie platform zakupowych czy sklepów. Obserwujemy nowy trend konsumencki polegający na wykorzystywaniu AI (np. ChatGPT) do poszukiwania przez konsumentów informacji o produktach, inspiracji zakupowych. Taka zmiana w zachowaniach konsumenckich musi powodować nowe podejście do danych i analityki rynkowej. Zatem z punktu widzenia podmiotów e-commerce ważne staje się GEO (Generative Engine Optimization) czyli tworzenie obecności w modelach językowych.
Retail media – na rynku reklamowym pojawił się w Polsce nowy fenomen medialny: retail media, czyli reklama w ekosystemie zakupowym zarówno internetowym (gdzie ma swoje korzenie), jak i tradycyjnym. To najszybciej rozwijający się kanał reklamowy obecnie w Polsce. Rozwój tego segmentu jest powiązany z dostępnością wielu danych, jakie są na rynku, zwłaszcza danych mobilnych. Dane z aplikacji zakupowych, dane transakcyjne (np. z paragonów) oraz dane z kampanii reklamowych internetowych i tradycyjnych tworzą nowy ekosystem danych i nowe możliwości analiz efektywności kampanii reklamowych i zakupowych zachowań konsumenckich.
DOOH – digital out of home – oprócz retail media DOOH, czyli cyfrowy outdoor to kolejna „nowa” kategoria medium, które notuje największe wzrosty dynamiki wydatków na reklamę. Jest to po części związane z dostępnością ogromnych wolumenów danych, które mogą być wykorzystywane. Przede wszystkim dane z aplikacji, telefonów komórkowych o przemieszczaniu się ludzi po mieście, dane o footfall z np. galerii handlowych. Kwestią istotną jest logiczne połączenie i analiza tych danych aby pokazać siłę audytorium DOOH.
Era „cookieless”, która nie nadeszła, a miała duży wpływ na rynek danych. Google namieszał swoimi decyzjami albo brakiem decyzji dotyczących eliminacji third party cookies. Niemniej jednak sama zapowiedź wprowadzenia spowodawała uruchomienie wielu przedsięwzięć analitycznych, które miały na celu wyprodukować Universal ID, który miał być remedium na świat bez cookie. Wiele firm np. w internetowych kampaniach reklamowych funkcjonuje Universal ID jak byt autonomiczny pozwalający dokładnie mierzyć kampanie reklamowe bez użycia cookies.
Czego możemy się spodziewać w 2026 r.
Dane syntetyczne – to najnowszy trend w analizie danych, który będzie coraz bardziej popularny. Pokrótce, dane syntetyczne to dane, które są tworzone przy użyciu modeli statystycznych, algorytmów AI i imitują wzorce danych „realnych”. Dane syntetyczne pozwalają na tworzenie dużych zbiorów danych (np. w oparciu o dane historyczne dotyczące zachowań) w sytuacji, gdy danych rzeczywistych jest mało. Innymi słowy, dane syntetyczne naśladują cechy danych rzeczywistych. Wykorzystanie tych danych pozwoli na zwiększenie np. precyzji wnioskowania.
Wykorzystanie danych mobilnych – coraz więcej jest dostępnych danych pochodzących z urządzeń mobilnych oraz firm wykorzystujących dane mobilne do działań marketingowych. To ogromne zbiory pozwalające analizować czego ludzie słuchają i co oglądają, „śledzić” ścieżki konsumenta nie tylko w internecie i aplikacjach, ale również w świecie realnym np. galeriach handlowych.
Duże wolumeny danych i analizy real time – mamy ogromną produkcję danych. Niektórzy mówią, że wręcz nadprodukcję danych, z których wiele nie uda się wykorzystać. Nie jesteśmy w stanie ich przerobić. Natomiast kluczowa będzie możliwość agregacji i analizy tych wielkich zbiorów danych. Dodatkowo, analiza w czasie rzeczywistym spełniająca wymogi i odpowiadająca na zapotrzebowanie biznesowe.
Dalszy wzrost retail media i danych z nimi związanych – ten segment rynku reklamowego będzie nadal się rozwijał przede wszystkim dlatego, że jest to medium towarzyszące konsumentowi na jego ścieżce zakupowej. Przy tej okazji warto zobaczyć jak Amazon, lider retail media podchodzi do tego medium. Przede wszystkim to media data-driven. Amazon opracował logiczny i holistyczny ekosystem retail media rozumiany jako zasób danych zbieranych przez Amazon. Amazon udostępnia swoim klientom możliwości analityczne oczywiście z wykorzystaniem AI dotyczące planowania kampanii oraz analiz efektywności kampanii reklamowych. To podniesienie jakości tego medium o kilka pięter wyżej. Innymi słowy, logika big techów weszła w świat mediów tradycyjnych.
Konrad Kaczmarek
senior digital analyst, Flying Bisons
Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.
Era poza dashboardem systemów analitycznych: dla dojrzałego sklepu e-commerce interfejs Google Analytics 4 stał się zupełnie niewystarczający do przetwarzania większych ilości danych ze względu na próbkowanie danych i ograniczenia w przedstawieniu. Standardem stała się praca na surowych danych (raw data) i eksport do zewnętrznych hurtowni, co pozwoliło ominąć ograniczenia panelu użytkownika. Dzięki temu można procesować nowe dashboardy, budować je z użyciem AI, zwłaszcza w przypadku płatnego Looker Studio.
Server-Side Tagging (SST) jako standard obronny: w obliczu coraz większej skali blokowania cookies przez przeglądarki (Safari ITP) i AdBlocki, SST przestał być nowinką technologiczną. Stał się konieczną linią obrony, pozwalającą odzyskać 10-30% danych o konwersjach i wydłużyć żywotność plików cookie, co jest kluczowe dla zachowania ciągłości atrybucji. Coraz więcej firm wdraża to rozwiązanie, co umożliwia budowanie lepszych modeli atrybucji i po prostu: urealnienie danych co bezpośrednio przekłada się na lepsze decyzje biznesowe przedsiębiorstw.
Czego możemy się spodziewać w 2026 r.
BigQuery jako źródło prawdy (przynajmniej w większości przypadków): ze względu na modelowanie danych w interfejsie GA4, firmy przestaną traktować jeden z kilku paneli analityczny jako narzędzie do rozliczeń finansowych. Jedynym wiarygodnym źródłem do raportowania i obliczania POAS stanie się własna hurtownia danych (data warehouse), gdzie dane są własnością firmy, a nie są „wypożyczane” od Google. Oczywiście pozostają jeszcze wtyczki typu Supermetrics, jednak patrząc na nowe możliwości BigQuery czy nawet bezpośrednie importowanie danych kosztowych z Meta do Looker Studio to pole się zawęża.
Edukacja w obszarze rozbieżności danych (Discrepancy Acceptance): rynek musi dojrzeć do faktu, że dane w CRM, GA4 i panelach reklamowych nigdy nie będą się zgadzać w 100%. Rolą analityka w 2026 roku będzie edukacja zarządów, że analityka digitalowa służy do wyznaczania trendów i korelacji, a nie do aptekarskiego wyliczania przychodów co do złotówki – od tego jest system księgowy.
Mateusz Dobrowolski
digital analytics expert w Cube Group
Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.
Rok 2025 zapamiętamy jako czas, w którym branża przestała uciekać przed zmianami i zaczęła nad nimi pracować. Nie było końca świata, nie było marketingowej apokalipsy, ale był za to ogromny ruch w kuluarach: porządki, refaktoring danych, walka o sygnały i rosnąca świadomość, że przyszłość marketingu nie polega na ślepej wierze w „magię algorytmów”, ale na twardej jakości infrastruktury. Dane przestały być zbiorem przypadkowych zdarzeń i w końcu zaczęły układać się w system, który da się kontrolować.
Consent Mode v2: niewygodny bohater roku
Consent Mode v2 zmusił firmy do obejrzenia się w lustrze. Granularne zgody wymusiły dogłębne przeglądy GTM-owych domków z kart, które przez lata rozbudowywano warstwa po warstwie – często bez dokumentacji, bez właściciela i bez kontroli jakości.
To właśnie dlatego przy okazji wdrożeń CMv2 okazało się, że polityka prywatności to tylko część historii. Firmy odkrywały rzeczy znacznie bardziej przyziemne: tagi pamiętające epokę starych interfejsów Facebook Ads, piksele instalowane na szybko przez freelancerów, skrypty debugowe przemycone w środowisku produkcyjnym oraz reguły, które wystrzeliwały w każdej sytuacji, niezależnie od zgód. Wiele organizacji znalazło w swoich kontenerach nawet takie perełki jak nieużywane od dawnych lat kody remarketingowe, powielone konfiguracje eventów czy zestawy tagów, które „kiedyś działały, ale nikt nie pamięta jak”.
W efekcie praca nad Consent Mode stała się gigantycznym remanentem. Wyrzucano stare implementacje, korygowano złe nazwy eventów, porządkowano reguły aktywacji i eliminowano dziesiątki niepotrzebnych skryptów. Te czystki były dla wielu firm pierwszą od lat okazją, by przywrócić spójność i logikę swojemu ekosystemowi danych.
Dane stały się mniejsze wolumenowo, ale znacznie bardziej przejrzyste. Dyskomfort początkowego chaosu szybko zamienił się w ulgę: zamiast ton śmieciowych eventów organizacje zaczęły widzieć, co naprawdę działa i ile ruchu odpada po odrzuceniu zgód. To był rok, w którym jakość wygrała z ilością – brutalnie, ale skutecznie.
Mięknięcie gigantów i koniec silosów
Przełomem 2025 roku było otwarcie platform reklamowych na integracje kosztowe z GA4. To nie był gest dobrej woli – to był kompromis wymuszony rynkiem. Marketerzy zaczęli głośno mówić, że nie chcą żyć w świecie pięciu równoległych prawd: jednej z Mety, jednej z TikToka, jednej z Google Ads, jednej z CRM-u i jednej z GA4.
W efekcie GA4 stało się potencjalnym centrum odniesienia dla kosztów i efektów mediowych. Nie jest to narzędzie dla firm mocno stawiających na analizę danych i operujących na BigQuery czy Snowflake, ale dla większości średnich i małych firm okazało się wręcz przełomowe – pozwoliło po raz pierwszy zobaczyć (prawie) cały miks mediowy w jednym miejscu. Dla rynku to był ogromny krok naprzód.
Cookies: żyją, choć wyraźnie słabsze
Zapowiedzi „śmierci cookies” w 2025 roku brzmiały groźnie, ale ostatecznie nie doczekaliśmy się marketingowej katastrofy. Safari i Firefox faktycznie skracają życie cookies do kilku dni, AdBlocki robią swoje, ale Chrome nadal utrzymuje fundamenty śledzenia. Problem nie polega więc na nagłym odcięciu danych, lecz na kruszeniu się ich ciągłości.
Ścieżki użytkowników coraz bardziej przypominają fragmentaryczne mozaiki – niby widać kierunek, ale brakuje części kafelków. Atrybucja stała się bardziej impresjonistyczna: z grubsza intuicyjna, lecz podatna na błędy interpretacji.
To doprowadziło do innej, znacznie ważniejszej zmiany. Firmy zaczęły jasno widzieć, że GA4 – choć wygodne i coraz częściej używane jako centralny magazyn danych – nie jest narzędziem, które zaspokoi wszystkie potrzeby analityczne. Importowanie kosztów, danych mediowych i sprzedażowych faktycznie pozwoliło im wreszcie poukładać wszystko w jednej strukturze, ale nie zmieniło to fundamentalnej prawdy: modele atrybucji GA4 nie stały się przez to ani dokładniejsze, ani bardziej zaawansowane. Po prostu zyskały lepszy kontekst, a nie nową jakość.
Wraz z tym przyszła świadomość, że gotowe modele atrybucji GA4 bywają zbyt ogólne. Dlatego coraz więcej firm zaczęło wdrażać – albo przynajmniej planować – własne modele atrybucyjne, scoringowe czy predykcyjne. Zrozumiano, że skoro dane first-party mają być fundamentem, to warto oprzeć na nich także własną logikę oceny efektywności kampanii, a nie jedynie polegać na algorytmach platform reklamowych.
AI, MCP i kres epoki manualnej analityki (na razie tylko w teorii)
Model Context Protocol dla GA4 (MCP) pojawił się w 2025 roku jako ciekawostka, ale szybko okazało się, że to coś więcej niż nowa zabawka. MCP otworzył drzwi do tego, by modele językowe mogły rozumieć dane z GA4 i innych źródeł bez mozolnego przygotowywania raportów.
To nie jest jednak moment, w którym branża masowo „porzuciła Excela”. Realnie – na poziomie organizacji niewiele się zmieniło. MCP zaczęli testować ciekawscy analitycy, którzy podłączali modele do swoich hurtowni danych i generowali szybkie analizy lub wstępne rekomendacje. Część zespołów zaczęła eksperymentować z czatami, które potrafią streszczać wyniki kampanii czy wyszukiwać anomalie, ale nie jest to jeszcze standard.
Możliwości są ogromne, lecz wdrożenia dopiero raczkują. 2025 był rokiem testów i pojedynczych „piaskownic”, nie transformacji. I właśnie o tym — o praktycznych scenariuszach, potencjale MCP oraz realnych ograniczeniach — rozmawiałem szerzej w podcaście: www.youtube.com/watch?v=2rJ6gS57gJY.
Czego możemy się spodziewać w 2026 r.
First-party data jako aktywo strategiczne
Rok 2026 zapowiada się jako moment, w którym dane first-party staną się faktycznym filarem strategii marketingowej. Firmy zaczynają traktować je nie jako efekt uboczny działań reklamowych, ale jako zasób, który decyduje o przewadze konkurencyjnej. In-housing nie oznacza jednak przejmowania wszystkiego – raczej odbudowę kontroli nad kluczowymi elementami infrastruktury: strukturą eventów, integracjami backendowymi, jakością identyfikatorów czy spójnością sygnałów wysyłanych do platform mediowych.
To zmienia rolę agencji, które wchodzą w model technologiczno-inżynieryjny – mniej kampanii „pod klucz”, więcej architektury danych i stałego wsparcia.
Server-side tagging: hit, który wymaga zimnej głowy
Server-side tagging stanie się w 2026 jednym z najpopularniejszych kierunków wdrożeń, ale nie dlatego, że jest „modny”. Realne korzyści – dłuższe życie cookies, większa stabilność sygnałów, możliwość filtrowania danych przed wysłaniem do platform – sprawiają, że coraz więcej firm widzi w nim fundament przyszłej architektury danych.
To jednak nie jest proste wdrożenie. Server-side łączy devops, analitykę i privacy w jednym projekcie, a jeśli zostanie zrobiony chaotycznie, potrafi kosztować więcej niż przynieść wartości. Dlatego firmy, które potraktują go strategicznie, zyskają przewagę szybko – a te, które potraktują go jako „dodatkową warstwę”, mogą boleśnie się rozczarować.
Własne hurtownie danych i nowe realia pomiaru
W 2026 zacznie dominować potrzeba łączenia danych w jednym miejscu: kosztów, sprzedaży, zachowań użytkowników, sygnałów z CRM i eventów z GA4. Hurtownie danych, zwłaszcza BigQuery, przestaną być postrzegane jako technologia tylko dla największych. Staną się platformą, na której firmy budują nie raportowanie, lecz przewagę: modele predykcyjne, scoring, własne atrybucje, analizę ścieżek i segmentację na poziomie, którego GA4 nigdy nie było w stanie zapewnić.
To jednak odsłania największy problem roku 2026 – brak ludzi, którzy rozumieją jednocześnie marketing, analitykę i architekturę danych. I dlatego rośnie rola partnerów, którzy potrafią dostarczyć kompetencje, procesy, automatyzacje i governance – nie tylko konfiguracje. W Cube Group widzimy ten deficyt na co dzień: firmy chcą budować własne zaplecze danych, ale brakuje im zespołów, które potrafiłyby zaprojektować całość w sposób spójny i bezpieczny. Dlatego bardzo często działamy jako architekci lub wsparcie przy wdrożeniach po stronie klienta – w taki sposób, by realna kontrola nad danymi, które należą do organizacji, faktycznie pozostała po jej stronie.
AI jako audytor i partner strategiczny – ale dopiero zaczynamy tę drogę
W 2026 AI nie stanie się jeszcze pełnoprawnym strażnikiem implementacji czy konsultantem strategicznym – ale wiele firm zacznie realnie badać tę ścieżkę. Modele będą coraz lepiej identyfikować niespójności eventów, wskazywać anomalie, streszczać wyniki kampanii czy sugerować kierunki optymalizacji.
To jest jednak dopiero początek. Przewagę zyskają te firmy, które najpierw zadbają o wysoką jakość sygnałów i spójność danych. Im lepsza infrastruktura, tym większa motywacja do wdrażania rozwiązań AI – zarówno z powodu większego zaufania do danych, jak i chęci zmaksymalizowania zwrotu z inwestycji w infrastrukturę first-party i server-side. To właśnie ta kombinacja może znacząco przyspieszyć adopcję technologii AI w analityce.
Jak żyć?
Rok 2026 będzie należał do firm, które zrozumieją, że dane to nie koszt, ale inwestycja. Kto potraktuje je jak produkt – wygra. Kto będzie liczył na „jakąś automatyzację z AI”, ten zostanie na peronie.
Technologia nie rozwiązuje problemów sama – ale pozwala rozwiązywać je szybciej i bardziej precyzyjnie. Firmy, które zbudują solidne fundamenty danych, uporządkują sygnały first-party, wdrożą server-side z głową i zaczną eksperymentować z AI jako partnerem analitycznym, zyskają przewagę, którą trudno będzie skopiować.
Świadomość, architektura, kompetencje. Reszta stanie się tylko konsekwencją.
Krzysztof Radzikowski
specjalista R&D SEM (SEO/PPC) w agencji SeoFly
Co 60 sekund na świecie Google rejestruje ponad 6.3 miliona wyszukiwań, wysyłanych jest 250 milionów e-maili, a na YouTubie pojawia się 500 godzin nowych filmów. Według badań firmy Graphite ponad połowa treści w internecie jest obecnie generowana przez modele GenAI. Żyjemy w świecie big data, gdzie nawet nasze pralki czy lodówki potrafią generować setki megabajtów danych podczas zwykłego użytkowania. W 2025 roku analityka przestaje być domeną wyłącznie zespołów IT. Staje się niewidzialną warstwą wspierającą każdą decyzję biznesową.
Agentic AI (analityka agentowa): to najważniejszy trend według Gartnera na 2025 rok. Odchodzimy od augmented analytics (AI sugeruje wnioski) do agentic analytics. Autonomiczne agenty AI nie tylko analizują dane, ale podejmują działania w zamkniętej pętli (np. samodzielnie zmieniają ceny w e-commerce w odpowiedzi na ruch konkurencji, po czym raportują wynik).
Data products zamiast projektów: firmy porzucają jednorazowe projekty analityczne na rzecz traktowania danych jak produktów. Zespół analityczny buduje „produkt” (np. moduł scoringowy klienta), który jest wielokrotnie używany przez różne działy (marketing, sprzedaż, ryzyko) w modelu data mesh.
Multimodalna analityka: modele nie analizują już tylko tabel w SQL. Standardem staje się łączenie danych tekstowych, obrazów (wideo z kamer przemysłowych), dźwięku (nagrania z call center) i danych liczbowych w jednym potoku analitycznym, aby uzyskać pełny obraz (tzw. 360 stopni).
Conversational Data: interfejsy typu „Chat z Twoimi danymi” stają się standardem w narzędziach BI (Power BI, Tableau, Looker). Dyrektorzy nie proszą analityka o raport, lecz pytają bota: „Dlaczego marża w Q3 spadła w regionie Mazowsze?” i otrzymują gotowy wykres z wyjaśnieniem.
Integracja Generatywnej AI z platformami BI (Tableau, Power BI, Looker) obniżyła bariery wejścia do analityki. Funkcje „Text-to-SQL” i „Text-to-Chart” pozwalają użytkownikom nietechnicznym na odpytywanie danych przy użyciu języka naturalnego. Dla małych i średnich firm to realna szansa na łatwiejsze pozyskiwanie i analizowanie danych, a w efekcie – na lepsze podejmowanie decyzji i skuteczniejszą optymalizację działań. Dzięki temu zmieniła się też rola analityka z osoby tworzącej dashboardy i wykresy na osobę weryfikującą wnioski AI i tłumaczącą je na strategię biznesową. Analityk dalej dba o to, by dane były czyste, przetestowane i gotowe do użycia przez modele AI.
Google i Meta wciąż rozwijają systemy reklamowe oparte na AI, które korzystają z danych biznesowych dostarczanych przez marki. W październiku 2025 roku Google wycofał się z projektu Privacy Sandbox, tłumacząc, że branża potrzebuje przede wszystkim jakościowych danych do precyzyjnego targetowania. Firma zrezygnowała z forsowania skomplikowanych technologii mających zastąpić cookies – rynek ich nie przyjął, a regulatorzy stawiali opór.
Ciasteczka 3rd party zostają… Nie zostaną technicznie usunięte z Chrome, ale Google wprowadza model „User Choice”. Użytkownik przeglądarki otrzyma jednorazowe pytanie, czy chce być śledzony. Doświadczenia z systemu iOS sugerują, że większość osób po prostu odmówi. Dobra analityka w tym nowym scenariuszu przestaje polegać na zbieraniu wszystkiego, a zaczyna polegać na budowaniu własnych zasobów danych i modelowaniu tego, czego nie da się zmierzyć. Skoro nie możemy polegać na identyfikatorach Google (Sandbox) ani na ciasteczkach reklamowych (blokowanych przez użytkowników), musimy posiadać własne dane o kliencie. Konieczne jest dbanie o tzw. first party data. Jak to zrobić? Zbieramy e-maile, numery telefonów i zgody marketingowe bezpośrednio na stronie. Zachęcamy do logowania. Używamy Enhanced Conversions w Google Ads i CAPI w Meta. To pozwala przesyłać zaszyfrowane dane (np. e-mail) z własnego serwera do platform reklamowych, by „odnaleźć” użytkownika bez użycia ciasteczek.
2025 rok to upowszechnienie technologii Server-Side Tracking. Przeglądarki (Safari, Firefox, a teraz Chrome w trybie „User Choice”) będą blokować skrypty śledzące. Rozwiązaniem jest przesunięcie śledzenia z przeglądarki użytkownika na własny serwer (np. Google Tag Manager Server-Side). Zachowujemy wtedy pełną kontrolę nad danymi. Przeglądarka nie widzi, gdzie wysyłane są dane, co omija AdBlocki i niektóre restrykcje ITP (Intelligent Tracking Prevention), choć nadal konieczne jest przestrzeganie zgody użytkownika (Consent Mode v2).
Od III kwartału 2025 roku w każdym ekosystemie reklamowym wdrożenie Consent Mode v2 jest obowiązkowe. Jeśli użytkownik nie wyrazi zgody, Google Analytics nie zapisuje ciasteczek, ale wysyła tzw. „pingi” bez ciasteczek. Na ich podstawie AI modeluje utracone dane. Szacuje się, że pozwala to odzyskać ok. 60-70% danych o konwersjach, które normalnie by zniknęły.
Nie polega się już wyłącznie na raportach w Google Analytics 4 czy panelu Facebooka. One coraz częściej pokazują dane „wymodelowane” (zgadywane). Dobrą praktyką jest wysyłanie surowych danych do własnej hurtowni (np. BigQuery, Snowflake). Tam można łączyć dane z CRM, kas fiskalnych i strony www, używając własnego identyfikatora (User ID), uniezależniając się od kaprysów Google czy Mety.
Wycofanie się Google z Privacy Sandbox paradoksalnie upraszcza sytuację, choć nie czyni jej łatwiejszą. Zamiast uczyć się skomplikowanych nowych API, wracamy do fundamentów marketingu, ale na sterydach technologicznych.
A przyszły rok? Przyniesie dalszą integrację AI z systemami BI oraz rozwój asystentów-agentów, którzy będą wspierać tworzenie strategii biznesowych opartych na danych.
Weronika Simane
digital analyst w Harbingers
Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 r.
Obowiązkowe przejście z Universal Analytics na GA4 w 2023 roku było dopiero początkiem. Po pełnej migracji, marketerzy i analitycy muszą mierzyć się z dynamicznie zmieniającą się sytuacją w kwestii polityki prywatności, rosnącą rolą modelowania danych oraz nowymi możliwościami w zakresie integracji, oraz automatyzacji.
Mimo że GA4 stała się dla wszystkich główną, centralną częścią analityki, wszyscy użytkownicy mierzą się z nie lada wyzwaniami we wspomnianym środowisku:
- Precyzja danych i modelowanie — wraz z narastającym ograniczaniem danych spowodowanym brakiem zgód czy blokowania skryptów GA4 opiera się coraz bardziej na modelowaniu danych i predykcyjnych szacunkach zachowań użytkowników.
- Consent Mode v2 – fundament analityki zgodnej z prawem — stał się on obowiązkowy dla wszystkich reklamodawców, którzy chcą korzystać z personalizacji reklam i importu konwersji do Google Ads. Siłą rzeczy więc to właśnie Consent Mode w 2025 roku dyktuje kierunek, w którym idzie analityka.
- Rozbudowane raporty niestandardowe — co prawda Google wprowadziło szereg ulepszeń w „Eksploracjach”, jednak nowe trendy wskazują na to, że coraz bardziej odchodzi się od standardowych raportów, jakimi dysponuje GA4 i przechodzi się na w pełni customowe raporty, najczęściej budowane w Looker Studio lub BigQuery.
- Server-Side Tracking (SST) — w 2025 roku coraz więcej użytkowników decyduje się na zastosowanie tagowania po stronie serwera. Powodem jest oczywiście ograniczający rejestrowanie danych Consent Mode — SST zapewnia więc lepszą jakość danych, większą odporność na blokery reklam, zgodność z prywatnością (możliwość przetwarzania anonimowych danych przed wysyłką do poszczególnych narzędzi) i oczywiście szybsze ładowanie strony.
Rok 2025 to czas, w którym analityka internetowa przechodzi największą transformację od dekady. Aby za tym nadążyć, musimy inwestować w coraz to nowsze rozwiązania, takie jak np. SST, który zyskuje na popularności, pomagając poprawić jakość danych i zwiększając zgodność z regulacjami. Centrum zarządzania danymi również w szybkim tempie przechodzi do Big Query, gdzie można przechowywać i analizować dane, budując własne rozwiązania oparte na hurtowniach danych.
Czego możemy się spodziewać w 2026 r.
W 2026 roku analityka stanie się zależna od danych first-party oraz zgód użytkowników. Co już było wspomniane w podsumowaniu roku 2025, firmy będą musiały inwestować we wdrożenia server-side tracking, BigQuery, integracje z CRM oraz automatyzację analityki opartą na AI. To rok, w którym analityka przestaje być narzędziem wspierającym i staje się podstawą podejmowania strategicznych decyzji marketingowych.
- Server-Side Tracking — staje się dominującym sposobem wdrożenia, głównie przez możliwość kontrolowanego przetwarzania danych użytkownika, bez dodatkowego obciążania strony oraz większą trwałość danych i odporność na blokery.
- Big Query — GA4, do tej pory centralne środowisko analityki, stanie się jedynie narzędziem wsparcia, ustępując Big Query, które jest fundamentem pod bardziej zaawansowaną analitykę, personalizację i optymalizację kampanii marketingowych. GA4 będzie więc punktem wejścia do danych, ale to BigQuery jest miejscem, w którym powstaną prawdziwe insighty i decyzje biznesowe.
Server-side tracking w 2026 roku stanie się niezbędnym standardem, ponieważ zapewnia większą jakość danych, większą zgodność z regulacjami i odporność na blokery. Dzięki temu firmy mogą zbierać stabilniejsze i bardziej kompletne informacje o użytkownikach.
BigQuery natomiast będzie pełnić funkcję centralnej hurtowni danych, w której łączy się informacje z wielu źródeł, co pozwala tworzyć dokładniejsze analizy, własne modele atrybucji i zaawansowane raporty. Razem SST i BigQuery tworzą fundament nowoczesnej, precyzyjnej i przyszłościowej analityki.
Barbara Gruchman-Glapińska
business unit lead w team5pm Polska
Największe zmiany, wyzwania i trendy w 2025 roku oraz na rok 2026
W 2025 roku analiza danych przeszła od biernego raportowania do aktywnej optymalizacji – marki zaczęły wykorzystywać analitykę predykcyjną do dostosowywania treści (zwłaszcza wideo i materiałów na media społecznościowe) zarówno do odbiorców, jak i algorytmów platform. Wybór odpowiednich twórców, tematów oraz integracja funkcji sprzedażowych stał się procesem opartym na danych. W 2026 roku zintegrowana analityka, obejmująca całą ścieżkę użytkownika w mediach społecznościowych, współpracę z twórcami oraz działania e-commerce, będzie jeszcze ważniejsza – umożliwiając ciągłą optymalizację oraz osiąganie mierzalnych rezultatów biznesowych.
