Meta Ads: strategia która naprawdę działa w branży fashion - Albert Radomski - I to się liczy

→ Meta Ads w branży fashion – ROAS, atrybucja i skalowanie.Meta Ads w 2026 roku to zupełnie inna gra niż kiedyś. Jeśli Twoje reklamy nie sprzedają, ten odcinek pokaże Ci dokładnie dlaczego i co zrobić, żeby to naprawić.Dowiesz się, jak skalować kampanie, nie przepalać budżetu i podejmować decyzje na podstawie danych, a nie intuicji.Meta Ads stały się jednym z najtrudniejszych kanałów sprzedażowych. Większa konkurencja, automatyzacja i rosnące koszty sprawiają, że większość firm traci pieniądze zamiast je zarabiać.W tym odcinku Albert Radomski dzieli się praktycznym doświadczeniem z budowania kampanii, które generują milionowe przychody.Ten odcinek pomoże Ci zrozumieć, co naprawdę działa w Meta Ads i jak podejść do reklam strategicznie, zamiast działać na oślep.ROZDZIAŁY00:00 – Zapowiedź: jak Meta rośnie przez pączkowanie01:10 – Kim jest Albert Radomski i czym się zajmuje02:19 – Dlaczego branża fashion to wdzięczne pole dla Meta Ads03:20 – Jak zmieniły się reklamy Meta przez 13 lat06:47 – Czy wejście w Meta jest dziś łatwiejsze czy trudniejsze?09:09 – LinkedIn Ads – eksperyment za 50 euro10:30 – Azjatycka konkurencja a polska branża fashion12:27 – Dlaczego produkt ważniejszy niż reklama14:53 – Meta vs Google – co naprawdę dowozi sprzedaż?19:23 – Framework: właściwy czas, właściwa osoba, właściwy produkt21:47 – Facebook jako nowy katalog IKEA – rola inspiracji w zakupach25:28 – Jak koszty makroekonomiczne wpływają na wyniki kampanii29:07 – Haki na algorytm Meta – czy warto i co się potem dzieje31:09 – Jak ustawiać budżety i pracować na ROAS33:32 – Case study: z 3 mln do 33 mln przychodu z Mety37:08 – Największy błąd w ustawieniach Meta – atrybucja39:32 – Conversion Lift: jak sprawdzić realny wpływ reklam42:08 – Marketing Mix Modeling – dla kogo i ile kosztuje46:27 – Google Meridian i Vertex AI w MMM48:42 – TikTok Ads – dlaczego mierzalność to problem49:04 – Case study: OnlyBio na TikToku51:04 – Silosy w organizacjach – e-commerce vs sklep stacjonarny53:55 – Jak AI zmienia codzienną pracę z danymi01:00:09 – Czy TikTok stanie się narzędziem performance'owym?01:02:09 – Programy lojalnościowe jako most online–offline01:04:02 – AI w kreacjach – wsparcie czy zastępstwo?01:05:40 – Automatyczne raporty poranne od Alberta01:10:11 – Czy AI zabierze pracę specjalistom?01:12:32 – Quickfire: mit vs hit w Meta Ads01:15:01 – 3 ustawienia, które robią największą różnicę01:18:27 – In-house, freelancer czy agencja?01:20:07 – Myśl na koniec: AI z głową========================Subskrybuj kanał "I to się liczy" i włącz powiadomienia – nowe odcinki o technologii, marketingu i danych.🎙️ Gość: Albert Radomski📘 Książka "Data Driven Marketing" – https://helion.pl/ksiazki/data-driven-marketing-o-logicznym-podejsciu-do-podejmowania-decyzji-adrian-andrzejczyk,dadrma.htm#format/d ☁️ Partner podcastu: Fly on the Cloud – https://fotc.com/🛒 Sponsor: enaturalnie.pl – https://enaturalnie.pl/Dołącz do społeczności I to się liczy → https://www.skool.com/i-to-sie-liczy ===========Najważniejsze wnioski z odcinka:→ Atrybucja robi lub niszczy kampanię. Domyślne okno atrybucji Meta (7 dni po kliknięciu + 1 dzień po wyświetleniu) zawyża wyniki i dezorientuje algorytm. Podstawowy fix: ustaw 1-day click i trzymaj się tego konsekwentnie.→ Skomplikowana struktura kampanii to przeżytek. Dziesiątki zestawów reklam z osobnymi targetowaniami nie mają dziś sensu. Prospecting + remarketing, dobra kreacja i poprawna atrybucja dają więcej niż granularne struktury z tutoriali sprzed 5 lat.→ Conversion Lift to najtańszy sposób na sprawdzenie, czy Meta naprawdę dowozi. Test dzieli użytkowników na grupę widzącą i niewidzącą reklamy – różnica w konwersjach to rzeczywisty wpływ Mety. Dostępny od ~10–15 tys. zł miesięcznego buSponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.