Jeszcze kilka lat temu „Similar audiences” brzmiało jak szybki skrót do skalowania kampanii. W 2026 to pojęcie wraca w rozmowach z klientami… ale już w zupełnie innym kontekście: prywatności, modelowania danych i jakości sygnałów. Poniżej pokazuję, jak myślę o „similar” dzisiaj, jak to ugryźć praktycznie i jak nie wpaść w pułapki, które widzę na kontach niemal co tydzień.

„Similar audiences” w 2026: co to właściwie znaczy (i dlaczego ludzie wciąż tego szukają)

Jeśli prowadzisz kampanie Google Ads od kilku lat, to pewnie pamiętasz czasy, kiedy w panelu dało się po prostu wybrać „Similar to…”, dorzucić do zestawu reklam i liczyć na tanią skalę. W międzyczasie Google mocno pozmieniał podejście do danych, sygnałów i prywatności, a sporo funkcji zostało wycofanych albo „wchłoniętych” przez nowe mechanizmy.

W 2026, gdy klient pyta mnie wprost: „To gdzie są te Similar Audiences?”, zwykle chodzi mu o jedno z trzech:

• chęć dotarcia do ludzi podobnych do obecnych klientów (bez budowania tego ręcznie),
• skalowanie po wyczerpaniu remarketingu i wyszukiwania brandowego,
• powrót do „sprawdzonych” metod z czasów, kiedy cookies działały inaczej, a atrybucja była prostsza.

I tu ważna rzecz z perspektywy praktyka: w 2026 nie wygrywa ten, kto „zna ukrytą opcję w panelu”, tylko ten, kto potrafi zbudować system sygnałów. „Similar” jako idea nadal działa, ale jest realizowana innymi narzędziami: przez segmenty danych, przez sygnały w kampaniach opartych o automatyzację i przez mądre testy.

Jak Google „robi podobnych” teraz: mechanika w praktyce

W uproszczeniu, mechanizm podobieństwa zawsze opierał się na porównywaniu zachowań i cech użytkowników: ścieżek zakupowych, intencji, zapytań, oglądanych treści, interakcji z reklamami, a czasem także danych z konta Google. W 2026 różnica polega na tym, że:

• mniej jest „twardych” identyfikatorów,
• więcej jest modelowania i estymacji,
• większą rolę gra jakość Twoich danych wejściowych (Twoich, nie tylko Google).

W praktyce „podobni odbiorcy” najczęściej pojawiają się jako efekt uboczny dobrze zasilonych algorytmów: np. w Performance Max, w kampaniach Demand Gen czy w strategiach smart bidding, które dostają sensowne sygnały konwersji.

To bywa frustrujące dla osób, które lubią mieć wszystko „na sztywno”: „Pokaż mi listę podobnych i daj suwak 1–10%”. Tyle że z moich obserwacji (zwłaszcza na kontach usługowych we Wrocławiu, gdzie budżety są często rozsądne, a nie korporacyjne) największe różnice robi nie suwak, tylko porządek w danych i intencjach.

Fundament: segmenty danych, które naprawdę mają sens

Zanim w ogóle zaczniesz myśleć o „similar”, odpowiedz sobie na pytanie: do czego Google ma być podobny? Widziałem konta, gdzie jako źródło „podobieństwa” wrzucano wszystkich użytkowników z ostatnich 540 dni. Efekt? Algorytm uczył się „podobnych do każdego”, czyli do nikogo konkretnego.

W 2026 warto budować segmenty danych (first-party) bardziej „intencyjnie”. Takie, które są bliżej pieniędzy:

• Lead wysokiej jakości (np. wysłany formularz + czas na stronie > 60 s + obejrzane 2 podstrony oferty),
• Klient (zakup / podpisana umowa),
• „Prawie klient” (np. rozpoczęcie formularza lub klik w numer telefonu),
• Segment wykluczający (np. osoby, które już kupiły usługę jednorazową i nie mają sensu ponownie targetować ofertą startową).

Mała anegdota z praktyki: firma usługowa z Wrocławia (branża remontowa) przez miesiące narzekała, że „Google przyciąga dziwnych ludzi”. Po sprawdzeniu okazało się, że konwersją jest… wejście na stronę kontakt. Algorytm uczył się więc szukać osób, które lubią klikać „Kontakt” (często przypadkiem), a nie tych, którzy realnie chcą zamówić usługę. Po zmianie definicji konwersji i dołożeniu prostych warunków jakości leadów, kampanie zaczęły same „odnajdywać” bardziej podobnych klientów, mimo że nikt nie wybierał ręcznie Similar Audiences.

Warunek konieczny: poprawnie skonfigurowane GA4 i sensowne konwersje

Jeśli masz wrażenie, że automatyzacja w Google Ads działa jak ruletka, to w 80% przypadków powód jest nudny: dane konwersji są słabe. W 2026 to jeszcze bardziej widać, bo przy mniejszej ilości „twardych” danych algorytmy są bardziej wrażliwe na błędy pomiaru.

Dlatego zanim zaczniesz „gonić similar”, zadbaj o porządne wdrożenie analityki i eventów. Jeżeli temat GA4 jest u Ciebie „na pół gwizdka”, to realnie tracisz przewagę, bo segmenty odbiorców i sygnały jakościowe nie mają się na czym oprzeć. W takich sytuacjach zwykle zaczynamy od uporządkowania podstaw w ramach wdrożenia Google Analytics 4 — bez tego trudno później uczciwie ocenić, czy podobni odbiorcy dowożą wynik, czy tylko „ładnie wyglądają” w raporcie.

Jak wykorzystać „similar” w 2026: 5 praktycznych scenariuszy

Poniżej masz scenariusze, które stosuję najczęściej. One nie zawsze nazywają się w panelu „Similar audiences”, ale efekt biznesowy jest dokładnie taki: docierasz do ludzi, którzy zachowują się jak Twoi klienci.

1) Performance Max: sygnały odbiorców jako „starter”, nie kaganiec

W PMax w 2026 kluczowe jest zrozumienie, że sygnały odbiorców nie są twardym targetowaniem. One podpowiadają algorytmowi, od kogo zacząć szukanie. Jeżeli wrzucisz dobre segmenty (np. klienci, leady jakościowe, osoby z wysoką intencją), to system zwykle szybciej znajdzie „podobnych”.

W e-commerce często działa to zaskakująco dobrze, o ile feed produktowy jest w porządku i konwersje są stabilne. W usługach bywa trudniej (mniej danych), ale nadal da się to poukładać: np. segment „umówiona konsultacja” jako sygnał jest często lepszy niż „wszyscy odwiedzający”.

2) Demand Gen i YouTube: podobieństwo budowane na intencji i contentcie

Jeśli Twoja firma ma dłuższy proces decyzyjny (usługi premium, B2B, droższe remonty, szkolenia), to Demand Gen/YouTube potrafi zrobić robotę — ale tylko wtedy, gdy masz sensownie zdefiniowane cele i kreacje, które nie brzmią jak ulotka.

„Similar” w tym środowisku często wychodzi przez mieszankę: sygnały (np. listy klientów), zainteresowania, a przede wszystkim uczenie się, kto konwertuje po obejrzeniu materiału. I tu ciekawostka z praktyki: czasem kampania z pozoru „na zimno” zaczyna generować lepsze leady niż klasyczny remarketing, bo trafia do osób podobnych do Twoich klientów, ale jeszcze zanim wejdą w fazę porównywania ofert.

3) Search + broad match: podobni użytkownicy przez intencję wyszukiwania

W 2026 szerokie dopasowanie w wyszukiwarce (broad match) jest narzędziem, które albo skaluje świetnie, albo pali budżet. Różnica prawie zawsze leży w danych konwersji i w tym, czy konto ma historię.

Jeżeli smart bidding dostaje stabilne konwersje, broad match potrafi „wyłapać” ludzi, którzy wpisują inne frazy niż Twoje typowe słowa kluczowe, ale są podobni intencyjnie. W usługach lokalnych to często wygląda tak:

• zamiast „kancelaria rozwodowa wrocław” pojawiają się zapytania typu „podział majątku po rozstaniu”,
• zamiast „klimatyzacja montaż” wchodzi „jak dobrać klimatyzator do mieszkania 60m”.

To nie jest „similar audiences” z listy, ale efekt jest zbliżony: docierasz do osób, które zachowują się jak Twoi klienci, tylko na wcześniejszym etapie.

4) Customer Match: najbliżej prawdziwego „podobieństwa”, jeśli masz dane

Jeśli masz bazę klientów (mail/telefon) i możesz ją legalnie wykorzystać, Customer Match wciąż jest jednym z najlepszych „ziaren” do budowania podobieństwa. W praktyce jednak widzę dwa częste problemy:

• lista jest za mała lub zbyt „przypadkowa” (np. z konkursów),
• brakuje segmentacji (wrzucamy wszystkich jak leci: jednorazowych i stałych, małe koszyki i duże).

W e-commerce lubię dzielić listy przynajmniej na: „top customers” (np. najwyższy LTV), „recent purchasers” i „one-time buyers”. W usługach: „klienci premium” vs „zapytania niekwalifikujące się”. Takie podejście daje algorytmom klarowniejszy wzorzec tego, kto jest naprawdę „podobny”.

5) Wykluczenia: najszybszy sposób, żeby „similar” nie rozjechało jakości

To element, o którym rzadko mówi się na szkoleniach, a który w praktyce robi ogromną różnicę: podobieństwo działa lepiej, gdy wiesz, kogo nie chcesz. Wykluczenia pomagają algorytmom nie uczyć się na złych sygnałach.

Przykłady:

• wyklucz osoby, które już kupiły, jeśli celem jest pozyskanie nowych klientów (chyba że masz sensowny upsell),
• wyklucz użytkowników z bardzo krótkim czasem zaangażowania, jeśli wcześniej „zanieczyścili” segment,
• wyklucz lokalizacje lub intencje, które regularnie generują leady bez wartości (np. „praca”, „staż”, „darmowe”).

Najczęstsze błędy, które psują „similar” (i jak je wyłapać)

Jeśli miałbym wskazać trzy błędy, które widzę najczęściej w audytach kont, to byłyby to:

1. Konwersje bez jakości – mierzymy klik w przycisk lub wejście na stronę, a potem dziwimy się, że system szuka ludzi, którzy klikają.
2. Brak rozdzielenia celów – ta sama kampania ma sprzedawać, zbierać leady i budować zasięg. Algorytm nie wie, co jest priorytetem.
3. Za mało danych lub zły okres – segment „ostatnie 30 dni” przy małym ruchu jest zbyt wąski, a „540 dni wszyscy” bywa zbyt rozmyty.

Gdy mamy wątpliwości, zaczynamy od audytu: nie po to, żeby „wytknąć błędy”, tylko żeby zobaczyć, na czym algorytm się uczy i czy przypadkiem nie uczymy go złych nawyków. Tego typu porządkowanie robimy w ramach audytu konta Google Ads i bardzo często już na tym etapie wychodzą rzeczy, które natychmiast poprawiają wyniki – bez rewolucji w budżecie.

Plan testu w 2026: jak sprawdzić, czy „podobni” faktycznie działają

W kampaniach opartych o automatyzację testowanie bywa mniej „laboratoryjne” niż kiedyś, ale nadal da się to zrobić sensownie. Najważniejsze: nie oceniaj po 3 dniach i nie patrz tylko na CPA/ROAS bez kontekstu.

Z mojej praktyki: największe rozczarowania biorą się z tego, że ktoś odpala „podobnych”, ale równolegle zmienia landing page, cennik i formularz. Potem nie wiadomo, co zadziałało. Jeśli Twoja strona jest w przebudowie albo ma niski współczynnik konwersji, to zanim zaczniesz skalować „similar”, warto domknąć podstawy UX i szybkości. Czasem współpraca z kimś, kto robi sensowne tworzenie stron internetowych we Wrocławiu, daje lepszy zwrot niż kolejna warstwa targetowania.

Usługi lokalne vs e-commerce: dwa różne światy „podobieństwa”

Firmy usługowe (lokalnie, np. Wrocław): zwykle mają mniej konwersji, większą zmienność jakości leadów i większy wpływ „czynnika ludzkiego” (kto odbiera telefon, jak szybko oddzwania, czy oferta jest klarowna). Tu „similar” działa najlepiej, gdy konwersje są kwalifikowane, a segmenty oparte o realny zamiar: rozmowa > 60–90 sekund, formularz z konkretną usługą, umówiona wizyta.

Sklepy internetowe: częściej mają wolumen i wartość, więc algorytmy szybciej łapią wzorzec. Ale pojawia się inna pułapka: jeśli mierzysz tylko „purchase”, a ignorujesz marżę, zwroty lub wartość koszyka w dłuższym terminie, to system nauczy się szukać „podobnych” do klientów niskomarżowych. W 2026 coraz częściej rozmawiamy z e-commerce o jakości przychodu, a nie tylko o ROAS z ostatnich 7 dni.

Na co uważać w 2026: prywatność, zgody i „czarne dziury” w danych

Nie da się pisać o podobnych odbiorcach bez tematu zgód i prywatności. W 2026 różnice między firmami, które mają poukładany consent mode i tagowanie, a tymi, które „kiedyś coś wklejały w GTM”, są ogromne. I to nie jest dyskusja ideologiczna, tylko czysto praktyczna: brak danych = gorsze uczenie = droższe pozyskanie.

Jeśli widzisz, że ruch jest, ale konwersji „nie widać” albo są niestabilne, to bardzo często problem leży na styku: zgody, atrybucja, import konwersji, zdublowane eventy. To właśnie te „nudne” elementy decydują, czy mechanizmy podobieństwa mają paliwo.

Kiedy „similar” nie jest dobrym pomysłem

Są sytuacje, w których dokładanie mechanizmów podobieństwa tylko miesza:

• Masz bardzo mało danych (np. 5 leadów miesięcznie) i każdy lead jest inny. Wtedy lepiej dopracować ofertę, stronę i kampanie search na frazach wysokiej intencji.
• Twoje konwersje są „brudne” (spam formularzy, przypadkowe kliknięcia). Najpierw filtracja, potem skalowanie.
• Nie wiesz, kto jest Twoim klientem (brak ICP). Brzmi banalnie, ale jeśli firma przyjmuje „wszystko dla wszystkich”, to podobieństwo rozmywa się automatycznie.

Podsumowanie praktyka: „Similar” to efekt, nie przycisk

W 2026 segmenty podobnych odbiorców warto traktować nie jako pojedynczą funkcję w panelu, tylko jako rezultat dobrze zrobionej roboty: poprawnego pomiaru, sensownych segmentów danych, jasnych celów i testów, które da się porównać.

Jeżeli chcesz dochodzić do „podobnych” szybciej, skup się na dwóch rzeczach: (1) czy algorytmy uczą się na właściwych konwersjach, oraz (2) czy Twoje segmenty danych opisują realnych klientów, a nie przypadkowy ruch. Dopiero potem przychodzi czas na skalowanie kampanii i dopieszczanie strategii — a to już obszar, w którym regularne prowadzenie kampanii Google Ads ma sens, bo liczy się konsekwencja, a nie jednorazowy „hack”.