Smart Bidding brzmi jak autopilot, który „sam dowiezie wynik”. W praktyce to raczej bardzo szybki, bardzo uparty kierowca – potrafi dowieźć świetny rezultat, ale tylko wtedy, gdy dostanie sensowną mapę i paliwo w postaci danych. W tym tekście opisuję, jak w realnych testach wypada tROAS vs Maksymalizacja wartości konwersji i kiedy która strategia wygrywa.

Dlaczego w ogóle tROAS i Maksymalizacja wartości konwersji porównuje się ze sobą?

W rozmowach z klientami bardzo często słyszę dwa zdania: „Chcę sprzedawać więcej” oraz „Chcę, żeby to się spinało”. I właśnie te dwie potrzeby stoją za wyborem strategii Smart Bidding opartej o wartość.

Maksymalizacja wartości konwersji (Max conversion value) ma prostą logikę: Google ma zrobić wszystko, żeby w ramach budżetu „wyciągnąć” jak największą sumę wartości. tROAS (docelowy zwrot z nakładów na reklamę) dodaje hamulec i kierownicę: ma być wartość, ale w określonej relacji do kosztu.

Na papierze wygląda to niewinnie. W praktyce różnice wychodzą dopiero w testach: w rozkładzie budżetu na produkty/usługi, w zachowaniu przy wahaniach popytu, a nawet w tym, jak Google „interpretuje” naszą definicję wartości konwersji.

Warunek startowy: bez wartości konwersji nie ma rozmowy o wartości

To może brzmieć banalnie, ale w 2026 roku nadal widuję konta, gdzie wartość konwersji jest przypadkowa: raz importuje się kwoty z e-commerce, raz ręcznie ustawia stałą wartość leada „na oko”, a czasem w ogóle nic nie jest przekazywane i strategia „wartościowa” działa jak strategia „ilościowa”.

Jeśli mamy sklep internetowy – sprawa jest najprostsza: realne przychody z transakcji + ewentualnie marżowanie (o tym za chwilę). Jeśli mamy firmę usługową z Wrocławia, która sprzedaje np. instalacje, zabiegi, szkolenia czy usługi B2B – wartość leada trzeba zdefiniować sensownie. I to nie zawsze znaczy „ustawmy 300 zł, bo średnio tyle zostawia klient”. Często lepiej zacząć od wartości względnej (np. formularz = 100, telefon = 150, rezerwacja terminu = 250), a potem korygować na podstawie jakości leadów.

Jeżeli na tym etapie coś nie gra (GA4 nie zbiera transakcji, brakuje zgód, dublują się konwersje, atrybucja jest rozjechana), Smart Bidding zaczyna podejmować decyzje na podstawie błędnych sygnałów. To jeden z powodów, dla których tak często wdrażamy porządne pomiary w ramach wdrożenia Google Analytics 4 – bo bez rzetelnej wartości strategia „value-based” staje się loterią.

Jak działa Maksymalizacja wartości konwersji – i kiedy potrafi zaskoczyć

Maksymalizacja wartości konwersji działa jak sprzedawca, który ma jedną instrukcję: „wróć z jak największym utargiem”. Jeśli budżet jest stały, algorytm szuka aukcji, odbiorców i zapytań, które w prognozie przyniosą najwyższą wartość.

Kiedy to działa świetnie?

• Gdy mamy sporo danych (regularne transakcje lub leady z przypisaną wartością) i stabilną ofertę.
• Gdy chcemy agresywnie rosnąć i nie mamy twardego progu opłacalności na poziomie kampanii.
• Gdy asortyment jest szeroki i algorytm może „przestawiać wajchę” w kierunku produktów z wyższym koszykiem.

Co potrafi pójść nie tak? Najczęściej widzę dwa scenariusze. Pierwszy: strategia zaczyna „gonić” pojedyncze, drogie transakcje kosztem wolumenu. Klient widzi ładną sumę przychodu, ale jednocześnie rośnie koszt, a liczba zamówień spada. Drugi: algorytm zaczyna pompować budżet w segment, który ma wysoką wartość, ale niski realny zysk (np. produkty o wysokiej cenie, ale niskiej marży albo wysokiej liczbie zwrotów).

Krótka historia z praktyki: sklep z akcesoriami sportowymi miał kilka kategorii „premium”, gdzie koszyk był wysoki. Maksymalizacja wartości konwersji szybko zaczęła preferować te produkty. Problem? W tej kategorii marża była najniższa, a koszty dostawy i zwroty zjadały większość „wartości”. Z perspektywy Google wszystko było super – wartość rosła. Z perspektywy właściciela: wynik netto przestał wyglądać tak różowo.

Jak działa tROAS – i dlaczego czasem bywa zbyt ambitny

tROAS to strategia dla firm, które mówią: „Sprzedawaj, ale nie za wszelką cenę”. Ustawiamy docelowy zwrot (np. 400% albo 800%) i algorytm stara się tak dobierać stawki, aby utrzymać tę relację wartości do kosztu.

Największa zaleta tROAS: daje jasny, biznesowy punkt odniesienia. Szczególnie w e-commerce to potrafi uporządkować konto – bo zamiast dyskutować o CPC czy CTR, rozmawiamy o zwrocie.

Największe ryzyko: tROAS może „zamrozić” wzrost, jeśli cel jest ustawiony zbyt wysoko w stosunku do realiów aukcji i jakości ruchu. Widzę to zwłaszcza w kontach przejmowanych po długim okresie działań „na kliknięcia”, gdzie klient chce od razu ustawić ambitny ROAS, bo „kiedyś tak było”. Algorytm reaguje ostrożnością: obcina udział w aukcjach, spada liczba kliknięć, a konwersje robią się nieregularne. I wtedy pojawia się klasyczne: „Google przestało wydawać budżet”.

W praktyce tROAS wymaga cierpliwości i stopniowania: najpierw cel bliżej obecnych wyników, potem dopiero dociskanie śruby.

Testy w praktyce: jak porównywać strategie, żeby wynik był wiarygodny

W idealnym świecie robi się piękny eksperyment kampanii (Google Ads Experiments), z równym podziałem ruchu, identycznymi zasobami, identycznym feedem, identyczną atrybucją. W realnym świecie często mamy: sezonowość, promocje, braki w magazynie, zmiany cen, telefon, który raz odbiera się lepiej, raz gorzej.

Żeby test miał sens, trzymamy się kilku zasad:

1. Stabilny pomiar wartości – bez zmian w definicji konwersji w trakcie testu.
2. Okres testu minimum 2–4 tygodnie, a najlepiej dłużej, jeśli wolumen jest mały.
3. Nie zmieniamy wszystkiego naraz – testujemy strategię, a nie jednocześnie kreacje, landing, feed i strukturę.
4. Patrzymy na trend, nie pojedynczy dzień – Smart Bidding ma swoje „fale”.

Jeśli konto jest w złej kondycji (chaos w strukturze, błędne konwersje, brak wykluczeń, dziwne dopasowania), zanim w ogóle zaczniemy sensownie testować, robimy porządek. W takich przypadkach zwykle zaczyna się od audytu konta Google Ads, bo bez diagnozy łatwo pomylić „problem strategii” z „problemem danych”.

tROAS vs Maksymalizacja wartości: co widzimy w wynikach (najczęstsze wzorce)

To nie jest „ranking”. To raczej mapa: jeśli Twoim bólem jest brak kontroli nad opłacalnością – tROAS często uspokaja sytuację. Jeśli problemem jest niewykorzystany potencjał i chęć wzrostu – Maksymalizacja wartości potrafi odblokować skalę.

Firmy usługowe vs e-commerce: ta sama strategia, inne ryzyka

Usługi (Wrocław i nie tylko): wartość leada bywa umowna

W usługach największym wyzwaniem jest to, że „wartość” konwersji rzadko jest równa przychodowi tu i teraz. Jedna firma będzie miała leady, które kończą się podpisaniem umowy po 2 tygodniach. Inna – po 2 miesiącach, a część kontaktów wraca po pół roku.

W takiej sytuacji Maksymalizacja wartości konwersji potrafi działać dobrze, jeśli mamy sensowny model wartości i konsekwentnie go utrzymujemy. tROAS natomiast bywa trudniejszy: gdy wartość jest bardziej „skoringiem” niż przychodem, docelowy ROAS może sprawiać wrażenie precyzji, której w danych tak naprawdę nie ma.

Zdarza się też klasyczny kontrast: jeden klient usługowy (np. gabinet) chce „jak najwięcej zapisów”, bo ma wolne moce przerobowe. Drugi (np. firma z małą ekipą montażową) chce mniej leadów, ale lepszych. W pierwszym przypadku częściej wygrywa podejście bardziej ekspansywne (Max value), w drugim – tROAS lub nawet strategia oparta o konkretną rentowność.

E-commerce: wartość jest realna, ale marża robi psikusa

W sklepach internetowych testy są zwykle czystsze, bo mamy kwotę transakcji. Problem w tym, że przychód to nie zysk. Jeśli sprzedajesz produkty o dużej rozpiętości marż, strategia „na wartość” może promować to, co ma wysoki koszyk, ale niekoniecznie wysoki zysk.

W takich przypadkach często pracujemy nad tym, żeby wartość konwersji lepiej odzwierciedlała biznes (np. przez korekty wartości, segmentację kampanii albo pracę na danych o marży w feedzie – zależnie od możliwości). Dopiero wtedy tROAS zaczyna faktycznie sterować opłacalnością, a nie tylko „ładnym przychodem”.

Najczęstsze błędy, które psują test tROAS vs Max value

W praktyce największym wrogiem testów nie jest algorytm, tylko chaos w danych i w operacjach na koncie. Oto rzeczy, które widzę najczęściej:

• Dublowanie konwersji (np. import z GA4 + tag Google Ads liczą to samo). Efekt: strategia uczy się na fikcyjnych wynikach.
• Wartość „z sufitu” dla leadów – bez weryfikacji jakości. Algorytm optymalizuje pod to, co mu podamy.
• Zbyt krótki test – tydzień to zwykle za mało, zwłaszcza gdy wolumen konwersji jest niski.
• Zmiana budżetu co 2 dni – Smart Bidding nie lubi huśtawki. Skrajne zmiany potrafią wydłużyć fazę uczenia.
• Równoległe „ulepszanie wszystkiego” – nowa strona, nowe kampanie, nowy feed i jeszcze test strategii. Potem nikt nie wie, co zadziałało.

Swoją drogą, temat strony jest niedoceniany: przy strategiach opartych o wartość każda poprawa współczynnika konwersji działa jak „darmowy mnożnik” dla algorytmu. Jeśli ktoś jest na etapie budowy lub przebudowy serwisu, często polecam spojrzeć na tworzenie stron internetowych we Wrocławiu – bo dobra strona potrafi ułatwić życie zarówno użytkownikom, jak i systemowi uczącemu się.

Jak ustawiamy cele, żeby tROAS nie udusił kampanii

Najbardziej praktyczna zasada, jaką stosujemy: cel tROAS musi wynikać z historii konta i realiów aukcji, a nie z życzenia. Jeśli kampania przez ostatnie 30 dni robiła ROAS 350%, ustawienie od razu 800% zwykle kończy się ograniczeniem ruchu. To trochę jak próba przebiegnięcia maratonu tempem na rekord świata po miesiącu przerwy – nawet jeśli „kiedyś się biegało”.

Typowy schemat wdrożenia wygląda tak:

1. Start na Maksymalizacji wartości konwersji (lub utrzymanie jej) i stabilizacja pomiaru.
2. Analiza realnego ROAS na poziomie kampanii i segmentów (urządzenia, lokalizacje, brand/non-brand, kategorie).
3. Ustawienie tROAS blisko mediany wyników, a nie maksimum.
4. Stopniowe podnoszenie celu (np. co 10–20%) dopiero po stabilizacji.

W wielu kontach najlepsze wyniki daje nie „albo–albo”, tylko hybryda: część kampanii na tROAS (tam, gdzie opłacalność musi być pilnowana), a część na Max value (tam, gdzie testujemy wzrost lub nową kategorię).

Kiedy Maksymalizacja wartości jest lepszym wyborem niż tROAS?

W naszych testach Max value częściej wygrywa, gdy firma jest w trybie wzrostu albo ma nierówny wolumen konwersji. Przykład z e-commerce: sklep z sezonowym asortymentem (np. ogród, klimatyzacja, sport) potrafi mieć tygodnie „ciszy” i tygodnie „szału”. Ustawienie tROAS w złym momencie może sprawić, że kampania nie wykorzysta piku popytu.

Max value jest też sensowny, gdy:

• Nie mamy jeszcze dobrego punktu odniesienia do ustawienia tROAS (nowe konto, nowy asortyment, świeżo naprawiony tracking).
• Chcemy dać algorytmowi więcej swobody w poszukiwaniu okazji.
• Budżet i tak jest ograniczeniem – a nie ROAS. Wtedy tROAS bywa „sztuką dla sztuki”.

Kiedy tROAS realnie daje przewagę?

tROAS najczęściej daje lepsze, spokojniejsze wyniki, gdy biznes ma jasno zdefiniowaną granicę opłacalności i nie chce przepalać budżetu w imię wzrostu. Szczególnie w sytuacjach, gdy:

• Występują duże różnice w jakości ruchu (np. brand vs non-brand) i chcesz, żeby algorytm nie „dopłacał” do drogiego pozyskania.
• Masz stabilny wolumen konwersji i porządne dane wartości.
• Wiesz, że przy zbyt dużym budżecie ROAS spada – tROAS potrafi wtedy trzymać dyscyplinę.

Z perspektywy praktyka to strategia, którą często wybierają bardziej „poukładani” e-commerce’owcy: mają policzoną marżę, wiedzą, ile mogą wydać, i oczekują przewidywalności. Max value bywa wtedy zbyt żywiołowy.

Co jeszcze wpływa na wynik testu (a nie jest samą strategią)?

W testach tROAS vs Max value zaskakująco często o wyniku przesądzają rzeczy poboczne:

• Struktura kampanii – zbyt szeroka kampania potrafi mieszać intencje (np. zapytania informacyjne z zakupowymi), a algorytm „płynie” w kierunku tego, co łatwiej dowozi wartość.
• Jakość feedu (w e-commerce) – złe tytuły, brak atrybutów, słabe zdjęcia. Smart Bidding nie naprawi niskiej jakości wejścia w aukcję.
• Landing i szybkość strony – przy strategiach opartych o wartość każdy spadek CR odbija się natychmiast na możliwościach algorytmu.
• Import konwersji i okno atrybucji – czasem „wynik” zmienia się tylko dlatego, że inaczej przypisujemy wartość do kliknięć.

To powód, dla którego prowadzenie kampanii traktujemy jak proces, a nie jednorazową „zmianę strategii”. Jeśli ktoś szuka stałej opieki i testów prowadzonych metodycznie, to naturalnym kierunkiem jest prowadzenie kampanii Google Ads w modelu partnerskim – bo dopiero w czasie widać, jak strategia zachowuje się przy sezonowości, zmianach cen i promocjach.

Jak podejść do wyboru strategii bez zgadywania

Jeśli miałbym to zebrać w prostą checklistę, to przed wyborem pytam (albo słyszę od klienta) cztery rzeczy:

• Czy wartość konwersji jest prawdziwa i stabilna? (e-commerce: transakcje; usługi: sensowny scoring i kontrola jakości leadów)
• Czy priorytetem jest wzrost czy dyscyplina opłacalności?
• Jaki jest wolumen? (im mniej danych, tym większe znaczenie ma cierpliwość i ostrożniejsze cele)
• Jakie są ograniczenia biznesowe? (moce przerobowe, stany magazynowe, sezonowość, marże)

Potem strategię dobieramy jak narzędzie. Max value jest młotkiem do skalowania wartości w budżecie. tROAS jest suwmiarką: pozwala trzymać parametry, ale wymaga, żeby materiał (dane) był równy.

Podsumowanie praktyczne (bez magii)

W realnych kontach Smart Bidding nie jest „ustaw i zapomnij”. To raczej „ustaw, obserwuj, koryguj”. Maksymalizacja wartości konwersji i tROAS są świetne, ale dopiero wtedy, gdy karmimy je dobrą wartością i rozumiemy, jaki kompromis wybieramy: wzrost vs kontrola.

Jeśli miałbym wskazać najczęstszy wniosek z testów, które prowadzimy: Max value zwykle szybciej pokazuje potencjał, a tROAS częściej daje stabilność – o ile cel nie jest życzeniowy i dane są poprawne. Reszta to konsekwencja w pomiarze i cierpliwość w uczeniu algorytmu.