Jak rozwijał się remarketing na przestrzeni lat?

Historia śledzenia użytkowników po pierwszej wizycie na stronie jest dłuższa i bardziej zaskakująca, niż mogłoby się wydawać. Od prostych list odbiorców budowanych na podstawie plików cookie po wyrafinowane systemy modelowania zachowań – ewolucja tej praktyki to opowieść o balansie między potrzebą precyzji marketingowej a oczekiwaniami klientów wobec przejrzystości i kontroli. Poniżej znajdziesz drogę, jaką przebył remarketing i dokąd może zmierzać w epoce bez plików cookie.

Od banerów i list cookie do zrębów retargetingu

Pierwsze pliki cookie i świt personalizacji

W połowie lat 90. przeglądarki internetowe wprowadziły mechanizm plików cookie, który pozwalał stronom zapamiętywać proste informacje o użytkownikach. Te niewielkie pliki szybko stały się paliwem dla reklamodawców: umożliwiały rozpoznanie powracających użytkowników i dostosowanie treści. Gdy zaczęły powstawać sieci reklamowe, połączenie identyfikacji cookie i zasięgu innych witryn stworzyło podglebie pod retargeting – wyświetlanie reklam osobom, które wykazały wcześniejsze zainteresowanie ofertą.

Początkowo personalizacja była prymitywna. Po jednej wizycie w sklepie internetowym użytkownik mógł widzieć wszędzie ten sam baner. Brak segmentacji, brak kontroli częstotliwości, ograniczone możliwości wykluczania klientów, którzy już kupili – te niedoskonałości prowadziły do przesytu reklam i słynnego „wszędzie widzę ten fotel”. Mimo to, pierwsze próby udowodniły, że przypomnienie o porzuconym koszyku potrafi zwiększać konwersje, nawet przy dość topornym dopasowaniu.

Pixel tracking i listy odbiorców

Wraz z popularyzacją tzw. pikseli śledzących (niewidocznych grafik wczytywanych z domeny reklamowej) stało się możliwe tworzenie list użytkowników odwiedzających określone podstrony. Marketerzy zaczęli dzielić ruch na odwiedzających stronę główną, kategorię, kartę produktu, koszyk czy stronę potwierdzenia zakupu. Pojawiły się pierwsze reguły: osoby, które dodały do koszyka, ale nie kupiły, wymagają innego przekazu i innego pułapu rabatów niż osoby przeglądające tylko stronę kategorii.

Ten etap wprowadził dorobek analityki internetowej do działań reklamowych. Równolegle rosła dojrzałość narzędzi pomiarowych: od podstawowych statystyk ruchu do śledzenia zdarzeń i wartości transakcji. Dzięki temu marki mogły ustalić priorytety w budżecie – droga do rentownego retargetingu zaczęła się od precyzyjnej definicji segmentów.

Pierwsi specjaliści i platformy retargetingowe

Na przestrzeni lat 2007–2010 pojawiły się wyspecjalizowane platformy retargetingowe oferujące dynamiczne kreacje produktowe i rozliczanie za efekt. Integracja z feedami produktowymi była przełomem – reklama mogła pokazać dokładnie te produkty, które użytkownik oglądał, z aktualną ceną i dostępnością. Powstał nowy standard: dynamiczne wyświetlanie asortymentu i automatyczne planowanie stawek według wartości użytkownika.

W tym okresie rynek zrozumiał, że skuteczność nie polega na uporczywości, lecz na dopasowaniu: scena była gotowa na szeroką personalizacja, choć ograniczaną przez technologie i przeglądarki.

Złota era: integracje platform, RTB i dynamika kreacji

Google, Facebook i standardy list odbiorców

Około 2010 roku Google wprowadził listy remarketingowe, a w kolejnych latach rozwinął je o RLSA (listy dla reklam w wyszukiwarce). To pozwoliło podnosić stawki dla użytkowników, którzy znali markę, i jednocześnie ograniczać ruch o niskiej wartości. Niedługo później Facebook wdrożył Custom Audiences, otwierając potężny kanał dotarcia z remarketingiem opartym na identyfikatorach użytkowników i zdarzeniach z piksela. Integracje z katalogami produktowymi stworzyły epokę dynamicznych reklam produktowych, które były nie tylko spójne wizualnie, ale i kontekstowo trafne.

Sklepy e-commerce zaczęły budować wyspecjalizowane listy: porzucający koszyk, porzucający płatność, powracający po 30 dniach, klienci o wysokiej wartości zamówienia, fani nowości. Reklamy porzucanego koszyka dostawały inne CTA i inne zachęty niż reklamy cross-sellingowe. Dodatkowo wdrożenia tzw. suppression lists (wykluczanie świeżo kupujących) ograniczały marnowanie budżetu i irytację kupujących.

Programmatic i aukcje w czasie rzeczywistym

W tym samym czasie eksplodował rynek aukcji w czasie rzeczywistym (RTB). Demand-side platforms (DSP) pozwalały na zakup powierzchni reklamowej z wielu źródeł, a dane odbiorców zaczęły krążyć w ekosystemie w postaci segmentów DMP. Era programmatic przyniosła automatyzację oceny pojedynczego wyświetlenia: algorytmy ważyły kontekst strony, historię użytkownika, częstotliwość kontaktu, a nawet szacowaną wartość transakcji, i ustalały stawkę w milisekundach.

To wprowadziło jakościowy skok w kontroli: frequency capping, sekwencje komunikatów (od przypomnienia po ofertę), a także testy kreatywne na poziomie setek wariantów. Parametryzacja i feedy produktowe umożliwiły w pełni zautomatyzowaną rotację kreacji. Jednocześnie pojawił się problem „kanibalizacji” – przypisywanie zasług za sprzedaż zbyt wielu kanałom, co wymagało dojrzalszego podejścia do miary efektu.

Mobile, aplikacje i tożsamość między urządzeniami

Rosnące znaczenie smartfonów ujawniło ograniczenia oparcia się wyłącznie na cookie. Użytkownik przeskakiwał między telefonem, laptopem i tabletem, a ślad w przeglądarce nie dawał pełnego obrazu. Rozwiązania deterministyczne (loginy, synchronizacja kont) i probabilistyczne (modelowanie podobieństw) próbowały łączyć tożsamość. Dodatkowo pojawił się remarketing w aplikacjach z wykorzystaniem identyfikatorów reklamowych i eventów in-app, co poszerzyło zestaw taktyk – od reaktywacji po monetyzację użytkowników freemium.

W tym czasie marketing automation zintegrował remarketing reklamowy z komunikacją e-mail i push. Porzucony koszyk mógł uruchamiać spójny scenariusz: e-mail po 1 godzinie, reklama dynamiczna w ciągu 24 godzin, a jeśli to nie pomogło – kod rabatowy ograniczony w czasie. Przestało chodzić o pojedynczą kampanię; znaczenie zyskała orkiestracja całego doświadczenia.

Atrybucja i dojrzałe miary skuteczności

Gdy wiele kanałów zaczęło „walczyć o zasługi”, klasyczny last click okazał się mylący. Zaczęto korzystać z modeli pozycyjnych, czasowych i algorytmicznych. Pojawił się nacisk na testy z grupą kontrolną i inkrementalność – czy dana ekspozycja rzeczywiście wpłynęła na decyzję, czy tylko „zebrała” efekt, który i tak by nastąpił. W tym kontekście atrybucja stała się kluczowym elementem nie tylko raportowania, ale i optymalizacji stawek w trybie rzeczywistym.

Zwrot ku prywatności i ograniczeniom identyfikatorów

RODO, zgody i skracające się okna ważności

Po 2018 roku znaczenie regulacji prawnych gwałtownie wzrosło. RODO/RODO w Polsce wprowadziło obowiązek transparentności i zgody na przetwarzanie danych marketingowych. Przeglądarki Safari i Firefox zaczęły ograniczać działanie trzecich plików cookie oraz skracać ważność tych pierwszopartyjnych w kontekście śledzenia między stronami. W efekcie listy odbiorców szybciej się kurczyły, a zasięg remarketingu w niektórych środowiskach – szczególnie iOS – wyraźnie spadł.

W tym otoczeniu rosło znaczenie przejrzystych mechanizmów zgód (CMP), wersjonowania zgód i respetowania preferencji użytkowników. Marki zrozumiały, że wiarygodna komunikacja o danych staje się przewagą. W praktyce to nie tylko compliance – lepsza jakość danych wejściowych ogranicza szum i poprawia realną skuteczność kampanii.

iOS, ATT i zmiany w ekosystemie mobilnym

W 2021 roku Apple wprowadził App Tracking Transparency. Identyfikator reklamowy w aplikacjach stał się dostępny głównie za zgodą użytkownika, co radykalnie zmieniło pomiar i targetowanie. Platformy musiały wdrożyć agregację zdarzeń, modelowanie konwersji i krótsze okna atrybucji. Reklamodawcy przeszli na własne integracje SDK, zdarzenia serwerowe i hybrydowe modele raportowania, aby zachować porównywalność wyników.

Konsekwencją było większe zainteresowanie sygnałami własnymi: loginy, dane CRM, subskrypcje newsletterów, programy lojalnościowe. Właśnie w tym czasie do słownika na stałe weszły dane pierwszopartyjne, traktowane jako strategiczny zasób zarówno do targetowania, jak i do modelowania wyników.

ITP/ETP, Consent Mode i modelowanie konwersji

Safari ITP i Firefox ETP ograniczyły możliwości śledzenia między witrynami oraz skróciły życie cookie do kilku dni. Odpowiedzią stało się wysyłanie zdarzeń po stronie serwera, rozproszenie domen pomiarowych i przejście na tzw. event-based tracking. Google rozwinął tryby zgody i modelowanie brakujących danych, aby uzupełniać luki w raportach o skuteczności. Dla wielu firm było to przejście od pełnego, użytkownikowego obrazu do estymacji i prawdopodobieństw.

Ta zmiana uwypukliła rolę jakości implementacji i czystości danych. Akuratność etykiet zdarzeń, spójność ID użytkownika, prawidłowy mapping katalogów produktowych – to stało się równie ważne, co sama kreacja. Dobrze zebrane sygnały pozwalają systemom lepiej trenować modele i utrzymać wyniki, nawet gdy „szkiełko i oko” mniej widzi.

Kreatywność, częstotliwość i etyka ekspozycji

W erze rosnącej wrażliwości na prywatność ciężar odpowiedzialności przesunął się z samego targetowania na jakość kontaktu. Frequency capping i sekwencje komunikatów minimalizują efekt irytacji. Zamiast „gonić” użytkownika jedną kreacją, marki planują ścieżki: od przypomnienia, przez argumenty wartości, po społeczne dowody słuszności, a niekiedy edukację produktową. Takie podejście zwiększa wartość doświadczenia użytkownika i obniża ryzyko wypalenia reklamowego.

Równolegle zyskały na znaczeniu treści własne: landing pages, które obudowują produkt historią, short-form video wprowadzające w kontekst użycia, oraz elastyczne layouty dynamiczne. Remarketing stał się nie tylko „przypominaczem”, ale kanałem pogłębiania relacji z marką.

Przyszłość bez ciasteczek: strategie, które zostaną

Od ciasteczek do relacji: inwestycja w wartość danych

W miarę jak Chrome ogranicza trzecie pliki cookie, oparcie się na historycznych taktykach staje się ryzykowne. Marki inwestują w platformy CDP, które konsolidują dane o klientach i integrują je z kanałami mediów. Zbieranie zgód, preferencji i zdarzeń o wysokiej wartości wymaga projektowania doświadczeń tak, by użytkownik świadomie chciał się „zalogować” do relacji. To jest fundament skutecznego remarketingu nowej ery – mniej śledzenia, więcej wartościowej wymiany.

W tym kontekście rośnie rola serwerowego przesyłania zdarzeń, mapowania identyfikatorów i ochrony prywatności. Tam, gdzie trzeba, stosuje się anonimizację, agregację i ograniczenia retencji danych. Zamiast masowych list cookie ROI generuje kuratorowana baza kontaktów, której użycie jest transparentne i łatwe do wyjaśnienia.

Privacy Sandbox i alternatywy targetowania

Rozwiązania przeglądarkowe nowej generacji – takie jak tematy zainteresowań po stronie klienta czy grupy odbiorców budowane bez ujawniania tożsamości – mają zastąpić część scenariuszy remarketingowych. Nie odtworzą w pełni poprzedniej precyzji, ale w połączeniu z sygnałami pierwszopartyjnymi i modelowaniem potrafią utrzymać sensowną skalę i efektywność. Dodatkowo rośnie znaczenie targetowania kontekstowego i semantycznego: reklama trafia tam, gdzie treść strony odpowiada intencjom użytkownika, co bywa bezpieczniejsze i odporniejsze na ograniczenia.

Na poziomie platform handlowych i wydawców pojawia się zjawisko „walled gardens”, które oferują własne, deterministyczne matchowanie danych oraz pomiar w clean roomach. Tam remarketing przyjmuje nowsze formy: docieranie do użytkowników zalogowanych w ramach ekosystemu bez przekazywania surowych danych na zewnątrz.

Omnichannel: CTV, DOOH i retail media

Remarketing wykracza poza web display. Connected TV umożliwia docieranie do widzów, którzy wchodzili w interakcje z marką w sieci, ale spędzają czas na platformach streamingowych. DOOH (cyfrowe ekrany zewnętrzne) pozwala budować sekwencje kontaktów oparte na lokalizacji, porze dnia i scenariuszach miejskich. Retail media łączą sygnały zakupowe sprzedawców detalicznych z reklamą zarówno onsite, jak i offsite, co dostarcza unikatowych możliwości reaktywacji byłych kupujących.

Integracja kanałów to nie tylko zasięg. To także wspólny model częstotliwości i spójna narracja kreatywna. Dzięki temu reklama w CTV może „otworzyć” historię, a display i social doprowadzić do transakcji, unikając nadekspozycji na jednym etapie ścieżki.

Algorytmy, kreatywność i automatyzacja

Systemy reklamowe przesuwają się w stronę rozwiązań „black box”: mniej dźwigni ręcznych, więcej sygnałów i machine learningu. Dobrze dostrojone feedy, właściwe zdarzenia optymalizacyjne i wysokiej jakości asetty kreatywne zasilają modele, które najlepiej wykorzystują ograniczone okna danych. W tym krajobrazie automatyzacja jest sprzymierzeńcem – pod warunkiem, że marketerzy nadzorują ją przez pryzmat celów biznesowych, a nie wyłącznie kosztu kliknięcia.

Kreatywność staje się kluczem. Gdy targetowanie jest trudniejsze, to przekaz musi szybciej budować intencję. Bogate formaty, bardziej istotne propozycje wartości, lepsze dopasowanie do etapu ścieżki i testy sekwencji – to dźwignie, które nie zależą od technicznych ograniczeń. Sztuczna inteligencja wspiera produkcję wariantów, ale kierunek wyznacza strategia marki.

Pomiar efektu: od raportów do eksperymentów

Przyszłość pomiaru to mniej atrybucji deterministycznej, a więcej triangulacji: modelowanie, agregacja i eksperymenty. Holdouty (grupy kontrolne niepoddane ekspozycji), testy geograficzne, eksperymenty sekwencyjne – to narzędzia, które odpowiadają na pytanie o przyczynowość. Nawet jeśli pojedynczej ekspozycji nie da się dokładnie „przypiąć” do sprzedaży, można wiarygodnie oszacować podnoszenie bazowej konwersji przez dany scenariusz remarketingowy.

Dojrzały pomiar oznacza też rezygnację z długich okien i nadmiernej liczby punktów kontaktu. Gdy modele uczą się na krótszych horyzontach i sygnałach o wyższej jakości, kampanie są bardziej odporne na wahania i lepiej dowożą cele przy rosnących kosztach mediów.

Zasady, które przetrwały wszystkie zmiany

Niezależnie od zmian technologicznych, rdzeń skutecznego remarketingu pozostaje podobny. Po pierwsze, jasna propozycja wartości – użytkownik musi zyskać powód do powrotu inny niż „przypomnieli się”. Po drugie, spójność danych – zdefiniowane zdarzenia i segmenty, które przekładają się na konkretne komunikaty. Po trzecie, kontrola częstotliwości i rotacja kreacji – aby nie przepalać budżetu i nie męczyć odbiorców. Po czwarte, testy z grupą kontrolną – by oddzielić realny wpływ od pozornego.

Wreszcie, szacunek dla użytkownika. Transparentność zasad przetwarzania i możliwość łatwej rezygnacji budują zaufanie. Bez zaufania nawet technologicznie doskonały system nie będzie działał długo – użytkownicy znajdą sposoby, by się wyłączyć. Zaufanie zaś działa jak multiplikator efektów: większa zgoda na dane to bogatsze sygnały, lepsze modele i stabilniejsze wyniki.

Co z „końcem cookies”?

Świat bez trzecich plików cookie nie oznacza końca remarketingu, lecz koniec jego nawyków. Tam, gdzie da się działać deterministycznie – w ramach ekosystemów logowania, w kanałach własnych, w retail media – możliwości będą nawet lepsze niż dawniej. Tam, gdzie nie ma tożsamości – kluczowe stają się kontekst, jakość kreacji i kombinacja modeli prognozujących popyt. Krótsze okna danych i większy nacisk na agregację premiują marki, które inwestują w kulturę eksperymentów i procesy ciągłej optymalizacji.

Tak rozumiany remarketing to już nie wyłącznie gonienie użytkownika po sieci, ale przemyślana orkiestracja kontaktów wokół realnych potrzeb i sygnałów. Zyskują ci, którzy traktują go jak część strategii produktowej i doświadczenia klienta, a nie jako oddzielną „maszynę do odzyskiwania koszyków”.

Słowa-klucze dzisiejszego warsztatu

Jeśli uporządkować tę ewolucję wokół najważniejszych pojęć, będą to: ciasteczka (punkt startu i ograniczenia), konwersje (miara sensu wysiłku), atrybucja (sposób przypisywania zasług), programmatic (skalowalny zakup z automatyzacją), prywatność (warunek zaufania), personalizacja (właściwe treści we właściwym momencie), dane pierwszopartyjne (waluta zaufania i jakości), a na końcu – automatyzacja wspierana algorytmami, która nadaje temu wszystkiemu operacyjny rytm.

Dlatego rozwój remarketingu to w istocie rozwój relacji z klientem: od technicznego śledzenia po partnerską wymianę wartości. W tym kierunku zmierza cała branża – i właśnie na tym fundamencie warto budować strategie na kolejną dekadę.