Rewolucja AI w pracy z danymi. Jak skutecznie i bezpiecznie analizować duże zbiory danych z wykorzystaniem narzędzi Google’a

AI zmienia sposób analizy danych i podejmowania decyzji biznesowych. Dzięki narzędziom Google’a, takim jak Gemini, NotebookLM i AI Studio, możesz efektywnie raportować, optymalizować wydatki i poprawiać strategie marketingowe. Dowiedz się, które narzędzia sprawdzą się w Twoim biznesie i jak wdrożyć je w praktyce.

Generatywna sztuczna inteligencja w analizie danych

W dawnym marketingu przewaga specjalistów od danych wynikała głównie z tego, że „wiedzieli oni, gdzie kliknąć”, co pozwalało im wydobywać najważniejsze informacje z systemu. Dziś sytuacja wygląda inaczej. Obecnie istotniejsze jest umiejętne promptowanie – zadawanie właściwych pytań we właściwy sposób. Pozwala to na bezpośrednią komunikację ludzi z zaawansowanym pomocnikiem, który ma już kompetencje techniczne. Na tym właśnie polega synergia człowieka z AI i taki jest sam twardy rdzeń rewolucji.

To, co niegdyś wymagałoby wielu godzin intensywnego szkolenia technicznego, teraz dostępne jest dla każdego, kto wie, czego potrzebuje, i potrafi użyć właściwych narzędzi do rozwiązania istotnych problemów.

Słuchaj podcastu „E-commerce bez tajemnic”

Wiele osób boi się, że AI zabierze im pracę, ale w praktyce zatrudnienie stracą ci, którzy nie wykorzystają należycie technologii do odseparowania zadań kreatywnych od powtarzalnych i żmudnych.

Zapamiętaj

Kreatywność w pracy z danymi przejawia się w umiejętności wyciągania wniosków, oceny oraz interpretacji wyników generowanych przez AI, aby podejmować trafne decyzje biznesowe. Wymaga to doświadczenia i praktycznej wiedzy – obszarów, w których sztuczna inteligencja jeszcze długo nie zastąpi człowieka. Dzięki temu specjaliści mogą skupić się na analizie i skuteczniejszym działaniu opartym na danych.

Gemini, NotebookLM, AI Studio –  narzędzia Google’a w działaniu

Pierwsze ważne pytanie brzmi: „Dlaczego warto używać rozwiązań Google’a?”.

Przed wyborem narzędzia AI warto zwrócić uwagę na kilka istotnych, a zarazem problematycznych kwestii, takich jak bezpieczeństwo danych i niezawodność oferowanych rozwiązań. W pracy analityka, zwłaszcza w obszarze danych biznesowych, codziennie ma się do czynienia z informacjami, które stanowią tajemnicę przedsiębiorstwa.

Wybór narzędzi Google’a do pracy z takimi danymi to wybór oczywisty, bo Google Ads i Google Analytics, a także rozwiązania chmurowe, np. Google Cloud, stanowią wraz z Google Workspace i Google Drive pewien wspólny ekosystem. Nie tylko ułatwia on wymianę informacji, lecz także zapewnia bezpieczeństwo, a w wypadku płatnych, biznesowych wersji narzędzi gwarantuje, że dane nie zostaną wykorzystane dalej, np. do nauki algorytmów, co eliminuje ryzyko ich wycieku.

Z tego powodu zdecydowałem się ograniczyć tekst tylko do narzędzi Google’a, natomiast oczywiście na własną odpowiedzialność możesz poszukać innych rozwiązań.

Drugie pytanie dotyczy tego, do jakich zadań należy używać wymienionych narzędzi.

Google AI w działaniu – konkretne przykłady wykorzystania narzędzi w analizie danych

Załóżmy na potrzeby tego ćwiczenia, że jesteś właścicielem sklepu z kosmetykami i chcesz lepiej poznać własny biznes. Rozumiesz dane i potrafisz z nich korzystać, ale nie znasz się na Google Analytics 4 – wiesz tylko, że takie coś istnieje i są tam dane z Twojego sklepu. Na dodatek masz solidne podejrzenia, że agencja, z którą pracujesz, może zdecydowanie lepiej wywiązywać się ze swoich obowiązków, o ile zostanie do tego odpowiednio zmotywowana. Wiesz, że aby to osiągnąć, musisz sprawić wrażenie bycia ekspertem GA4, bo to pozwoli na lepszą komunikację.

Zacznijmy od podstaw, czyli od GA4. Możesz skorzystać z udostępniania ekranu w AI Studio, aby uzyskać instrukcje poruszania się po systemie, ale prościej będzie napisać prompt do Gemini, który skonkretyzuje Twoje potrzeby.

Prompt

Jestem właścicielem sklepu internetowego i potrzebuję raportu w Google Analytics 4 (GA4), który pokazywałby dzienną liczbę transakcji na naszej stronie internetowej z reklam Google Ads wraz z dziennymi wydatkami na reklamę. Gdzie mogę dostać taki raport?

W odpowiedzi otrzymujesz instrukcję krok po kroku (można ją uszczegóławiać kolejnymi promptami), która pozwala na dotarcie do danych. Raport możesz pobrać do CSV lub zapisać na dysku Google’a. Aby użyć go dalej, należy usunąć niepotrzebne linie i zostawić tylko kolumny z danymi. W raporcie brakuje kosztów, ale te bez problemu wyjmiesz z poziomu konta Google Ads i dodasz do pliku jako dodatkową kolumnę.

Przykładowy raport wygenerowany na podstawie rekomendacji Gemini w odpowiedzi na zapytanie dotyczące danych sprzedażowych z Google Ads prezentowanych dzień po dniu

Źródło: raport Google Analytics 4, materiały własne autora

Dane z Google Analytics 4 wyeksportowane do arkuszy Google’a

Źródło: materiały własne autora

Pobierasz raport do CSV i masz już wszystko, czego potrzebujesz, aby wykonać analizę. Następnie stwórz kolejny prompt z użyciem pliku z CSV dodanego do Gemini.

Jesteś analitykiem danych i ekspertem analizy wyników w marketingu cyfrowym. Otrzymujesz raport z Google Analytics 4, który zawiera dane dotyczące efektywności źródła google/cpc w marcu. Twoje zadanie to przeanalizowanie korelacji między dwoma wskaźnikami:

• kosztem (w złotówkach),
• najważniejszymi wydarzeniami (liczbą zakupów).

Odpowiedz na następujące pytanie:

Czy istnieje zauważalna korelacja między wyższymi wydatkami a większą liczbą zakupów?

Opisz tendencję:

Czy większe wydatki prowadzą do wzrostu liczby zakupów? Jeśli tak, jak silna jest ta zależność?

Jeżeli to możliwe, przeanalizuj też pozostałe wskaźniki z raportu i napisz, czy w jakimś innym miejscu występuje dodatnia korelacja między wydatkami a wskaźnikiem.

Przedstaw swoje wnioski w formie podsumowania wraz z konkretnymi rekomendacjami dotyczącymi optymalizacji wydatków.

W odpowiedzi dostajesz nie tylko analizę, lecz także wizualizację, która już na pierwszy rzut oka wygląda na całkowicie przypadkową. Bez wątpienia obecnie realizowana strategia nie ma sensu. Korelacja między wydatkami a sprzedażą jest wręcz negatywna. Co ciekawe, przez cały czas do analizy wykorzystywany był model 2.0 Flash, który znajdziesz również w darmowej wersji narzędzia.

Pełna treść analizy i rekomendacje przekazane przez Gemini

Źródło: Gemini Advanced, materiały własne autora

Wizualizacja korelacji między wydatkami na reklamę a liczbą zakupów

Źródło: Gemini Advanced, materiały własne autora

W tej sytuacji należy napisać kolejny prompt, tym razem z prośbą Gemini o wygenerowanie e-maila do agencji.

Jesteś klientem, który świetnie orientuje się w marketingu internetowym i jest bardzo niezadowolony z tego, co pokazuje powyższa analiza. Znajdź jak najwięcej elementów, które można poprawić, i stwórz e-mail punktujący specjalistę od Google Ads. Niech wiadomość będzie utrzymana w tonie stanowczym i konkretnym, ale jednocześnie grzecznym i profesjonalnym, tak aby odbiorca wziął się na serio do pracy. Dodaj do e-maila listę oczekiwanych działań i analiz, których wymagasz od specjalisty prowadzącego konto.

Otrzymujesz e-mail, z którego decydujesz się usunąć wątki odnoszące się do analizy strony i procesu zakupowego.

Czy znasz się na UX i optymalizacji ścieżki do zakupu? Absolutnie nie! Ale wiesz doskonale, że istnieją ludzie, którzy się znają, i podręczniki na ten temat, więc nie musisz wymyślać koła na nowo – wystarczy zaufać ekspertom i poprosić o analizę strony z wykorzystaniem danych, do których odwoła się NotebookLM.

Jeśli chcesz mocniej wejść w temat, możesz tu wykorzystać Gemini 2.5 Pro z funkcją Deep Research do zrozumienia najnowszych trendów w designie stron, pobrać te wyniki w formie źródła i wgrać je do NotebookLM jako dodatkowe źródło. Na tym etapie wystarczy Ci jednak ogólne rozeznanie, czy Twoja strona jest w porządku, a może wymaga pilnych zmian.

Aby wykonać analizę, dodajesz w NotebookLM dwa źródła. Pierwszym jest solidnie opisująca temat strona blogowa, gdzie znajdują się wszystkie dobre praktyki, drugim – Twoja własna strona sklepu. Piszesz następujący prompt i otrzymujesz listę rzeczy do weryfikacji.

Analiza UX strony własnej w odniesieniu do dokumentu zawierającego zestaw dobrych praktyk w obszarze UX
Źródło: NotebookLM, materiały własne autora

Jesteś światowej klasy ekspertem od UX i optymalizacji stron internetowych. W źródłach znajduje się zbiór wytycznych „How to Design a Website”, które są Twoim punktem odniesienia do wykonania analizy strony dodanej w drugim źródle. Wykonaj krytyczną analizę witryny, wskaż wszystkie miejsca i obszary potencjalnie warte poprawy. Kieruj się dobrymi praktykami opisanymi w pierwszym źródle.

Jak jeszcze wykorzystać narzędzia AI Google’a do analizy danych?

Postaw na jakość danych

Tematy poruszone w tym tekście to jedynie mała część tego, co potrafi AI. Dzisiejsze narzędzia oferują niemal nieograniczone możliwości – pod warunkiem, że pracują na rzetelnych i wysokiej jakości danych.

Niestety, w wielu firmach i sklepach jakość danych pozostawia wiele do życzenia, co staje się rosnącym wyzwaniem dla wszystkich osób zajmujących się ich analizą. Stara zasada „garbage in, garbage out” jest dziś bardziej aktualna niż kiedykolwiek – w erze AI nawet drobne błędy w materiale wejściowym mogą urosnąć do poważnych, kosztownych pomyłek biznesowych.

Jeśli planujesz wdrożenie AI w swojej organizacji, zacznij od podstaw: zadbaj o jakość i uporządkowanie danych.