A reklámipar gyors ütemben haladt előre2025-ben, mivel egyre több automatizációt alkalmaztak: a LiveRamp október 1-jén bevezette az agentic orchestratiót, az Adobe október 9-én mutatta be az AI ügynökeit, az Amazon pedig november 11-én hozta nyilvánosságra az Ads Agentet. Az agentic AI-beáramlásba való equity befektetés 2024-ben elérte az 1, 1 milliárd dollárt, és az állásajánlatok 985%-kal nőttek éves összegzésben, ami példátlan lendületet jelez. Azonban december 29-én a marketingvállalkozó Dan Koe ezt a rohamot megtorpantotta, mondván: „Amikor mindenkinek van előnye, az már nem előny. Az AI révén azonnal alkothatunk, így valódi előnyt az ad, ha lassítunk, a kézműves munka felé fordulunk, kézi munkát végzünk, és olyan szintű tudásra teszünk szert, amit az AI nem tud reprodukálni. ” Hasonló véleményt osztott meg Luiza Jarovsky, PhD, a theitechprivacy. com társalapítója is, hangsúlyozva, hogy az emberi kiválóság időt, erőfeszítést és fegyelmet igényel—és a könnyen elérhető olcsó AI és hamis szakértelem terjedése növelte az autentikus szakértelem magasabb szintjét. Ezek a meglátások egyre inkább megerősítik a marketingesekben azt az intuíciót, hogy a gyorsaság már áruvá vált. Az AI mindenütt felgyorsítja a végrehajtást, ezáltal a sebesség mint versenyelőny elveszíti korábbi értékét. Ehelyett a megkülönböztetés a tudatos lassításból ered: nem minden automatizálás kieszközölése, hanem az apró részletek mély megértése, a kézi munka és a megfontolt kézi készítés alkalmazása adja a valódi különbséget. Ez a paradoxon nyilvánvaló a digitális reklámozásban is. A platformok ígérnek automatizációval elért nyereséget, de a megtérülés csökken, mivel a sebesség önmagában kezd elbukni. A Meta Advantage+ automatizációja és az Andromeda keresőmotor, amit 2024 decemberében mutattak be 6%-os emlékeztetési javulással és 8%-os hirdetésminőség-növekedéssel, jól példázza ezt a feszültséget. Ám iparági szakértők, mint Bram Van der Hallen, óvatosságra intettek a kampányszegmentálás túlzott összevonása kapcsán, a gyors automatizálás helyett a mérsékelt tesztelést ajánlva. A kihívásokat részben a fekete doboz algoritmusok hiányos átláthatósága okozza, amelyek megnehezítik a teljesítmény okainak pontos felmérését—legyen szó kreatív fáradtságról, közönség-szaturációról vagy algoritmikus változásokról. A hirdetők nehezen tudják megkülönböztetni a valódi hozzáadott értéket az egyszerű, könnyen eltüzelhető eredményektől. A Harvard Business School kutatásai rámutatnak az AI marketing automatizáció veszélyeire: hibásan vetik össze az AI-t, a kudarcok után megrendül a bizalom, szkepticizmus övezi a túlzottan felnagyított képességeket, szigorúbb értékelés alá esik az emberközeli AI, és felháborodást kelt a csalárd gyakorlatok kapcsán. Ezek a körülmények igazolják Koe álláspontját, miszerint átláthatóság hiányában a gyorsaság nem ad stratégiai versenyelőnyt. A marketingeseknek befektetést kell tenniük a hátteret képező ok-okozati mechanizmusok megértésébe, rendszeres tesztelésbe, és üzleti specifikus ismeretek összegyűjtésébe—ez a manuális munka alapvető a jobb stratégia kialakításához. A mérés problémái is súlyosbítják a helyzetet. Egy 2025 októberi TransUnion és EMARKETER felmérés 196 marketinges körében kimutatta, hogy az eredményekben megbízhatónak tartott adatok aránya 54, 1%-ban nem növekedett, sőt 14, 3%-ban csökkent. Bár 61, 7% még mindig bízik az adatokban, a növekedés megakasztott, annak ellenére, hogy az adatmennyiség gyarapodott. A fragmentált adatszálak (49, 5%), a csatornák közötti duplikációs problémák (48%) és a zárt ökoszisztémák által adott jelentések korlátai (40, 8%) voltak a fő problémák. Emellett a Funnel és Ravn decemberi kutatása szerint 2025-ben az in-house és ügynökségi marketingesek 86%-a, illetve 79%-a nehezen tudta megítélni a csatornaszintű hatásokat az összetett analytics ellenére. Ez az adatmennyiségáradat ellentmondást teremt: rengeteg információ ömlik, ugyanakkor a cselekvőképes következtetések kialakítása elmarad. Ezért a gyors adatgyűjtés nem eredményez versenyelőnyt, ha a szintézis és az értelmezés elhúzódik. A marketingeseknek lassítaniuk kell, integrálniuk a fragmentált adatokat, összehangolniuk a ellentmondó bizonyítékokat, és olyan keretrendszereket kell fejleszteniük, amelyek támogatják a teljesítmény megértését—ezek a lépések már nem automatizálhatók. Ezt alátámasztja egy 2025. szeptemberi kutatás, amelyben 200 marketing-vezető közül 45% mondta, hogy az általuk használt marketingadatok nem teljesek, pontatlanok vagy elavultak; egyetlen sem ítélte meg adatát 75%-nál magasabb megbízhatóságúnak. Az adatminőség javítása volt a legfőbb prioritás (30%), megelőzve az automatizációt (22%) és a demokratizálást (21%). Ez megerősíti, hogy a minőség alapja fontosabb, mint a bonyolult automatizáció—és Koe ezt a szemléletet támogatja, amikor a módszeres, kézi adatellenőrzést és egyeztetést hangsúlyozza. A tartalomkészítés gazdaságtana hasonló trendeket mutat. Olyan platformok, mint a TikTok, ösztönzik az AI-vel generált videó tömeges készítését a szerzői Alapdíjból, ami 0, 02–0, 04 dollár között mozog ezrenként, és elindította az „AI szemetet” járványt—kis minőségű, tömeges termelésű AI-tartalom, amely a közönség elköteleződését célozza a valódiság helyett. A 2025 júniusi HBO „Last Week Tonight” műsorában megjegyezték: „Nem minden AI-tartalom spam, de mostantól minden spam AI-tartalom. ” Az AI-vel gyorsított tartalom a feedeket telíti, csökkenti a láthatóságot, és erodálja a közönség bizalmát.

A Raptive 2025 júliusi kutatása szerint az AI-vel készült tartalom majdnem 50%-kal csökkenti az olvasói bizalmat, és 14%-kal az vásárlási szándékot és a prémium árak elfogadását. Riasztó módon, a percepciók romlanak az actualitás AI-eredetétől függetlenül, amivel a hitelesség mély válságát jelzik. Ez a bizalomhiány megerősíti Koe kézműves, manuális munkára való felhívását: a gyors AI-gyártású tartalomnak nincs értelme, ha hiteltelen benyomást kelt. Ellenkezőleg, a marketingeseknek tudatos, szándékos tartalomkészítésre kell fókuszálniuk—eredeti kutatás, hiteles hangnem, minőség finomhangolása—amely ellenáll az automatizáció által kínált gyorsaságnak. A működési kihívások is alátámasztják a lassítás előnyeit. John Ho digitális marketing szakértő auditja a Meta-kampányokról megállapította, hogy még mindig megvannak az állandó problémák—például elmosódott, automatikusan generált thumbnail-ek, amelyek rontják a kattintási rátát. A kézi, tiszta, termékközpontú vizuálok kiválasztása javította az eredményeket, bizonyítva, hogy a tudatos kézi válogatás nagyobb hatással bír, mint a gyors automatizálás. A november 2025-ös, 788 döntéshozót megkérdező kutatás szerint a vállalati média működési szintje 42%-nak már fejlett vagy működőképes, azonban mindössze 13% tartja magát „elsőként haladónak”, aki kiváló stratégiában, technológiában, mérésben és működésben. Sokan erőforrásokat hagynak az automatizációra, miközben az összekapcsolódó technológiai infrastruktúra és munkafolyamatok hiányosak; csupán 12% képes zökkenőmentesen beindítani és mérni kampányokat több csatornán keresztül. Ez a különbség rámutat arra, hogy a kapkodó automatizálás, amely nem épül erős alapokra, csupán látszatokat teremt a fejlettségről, de valódi előnyt nem biztosít. A lassítás az integráció, a mérési keretrendszerek és az üzemeltetési képességek kiépítése érdekében eredményesebb eredményekhez vezet—ezért Koe felszólítása, hogy „a saját kézművességre összpontosítson”, kiemelve az alapozó, nem látványos munkának a fontosságát az eredményes automatizáció érdekében. A november 2025-ös IAB növekedésméréses keretrendszere tovább támogatja a lassítást. A kísérletszerű, véletlenszerű kontrollok a leghitelesebb módjai a valódi növekedés mérésének, de megvalósításuk akár heteket vagy hónapokat is igényel. A gyorsabb, hibrid proxy módszerek gyors, de bizonytalan és torzók, sok esetben elfogultak. A marketingesek dönthetnek: gyorsaság megbízhatatlan mutatókkal, vagy lassú, de alapos teszteléssel, ami valódi, kézzel fogható megértést ad—ez utóbbi Koe módszeres, kézi, szakmai megközelítését támogatja. Koe kézi munkára vonatkozó ajánlása kiterjed a stratégiai tervezésre is. Amikor az AI eszközök mindenki számára könnyen hozzáférhetők, a versenyelőny azáltal szerezhető meg, hogy jobb kérdéseket fogalmazunk meg, kifinomult hipotéziseket dolgozunk ki, és a helyzetre szabott, kontextusban megalapozott szakértelmet fejlesztünk—mert az AI nem helyettesítheti az idő során kialakult tudást, amit konkrét szektorokban, vásárlói szokásokban, platformdinamikában és versenyhelyzetekben szerzett tapasztalatokból lehet meríteni. Például, egy előfizetéses vállalkozás esetében az attribúciós modellek megértése megköveteli, hogy nyomon kövessük a kohorták viselkedését, a megtartó tényezőket, szezonális hatásokat, és árképzési hatásokat—ezek komplex kérdések, melyeket csak lassú, ismételt megfigyelés, elemzés, tesztelés, hibázás és a mintázatok felismerése révén lehet igazán elsajátítani, amit az AI önmagában nem képes helyettesíteni. Az autentikusság válságai is megerősítik ezt. Az AI által generált termékértékelések drámaian megemelkedtek—2022-ben 0, 51%-ról 2024-ben 6, 61%-ra a Sheinenél, és 2025-re 0, 75%-ról 10, 90%-ra a Temunál—ezzel tükrözve a generatív AI és a ChatGPT 2022 végi megjelenése utáni robbanást. Ez a sokszínűség rontja az értékelések megbízhatóságát, ami alapvető a vásárlási döntések és a reklámok szempontjából, hiszen a fogyasztói támogatásra épülő marketing elveszíti hitelességét. A megoldás a lassítás: valódi vásárlói kutatások végzése, hiteles visszacsatolások gyűjtése kérdőíveken keresztül, valódi viselkedési adatok elemezése, és igaz tapasztalatokon alapuló meglátások kialakítása—személyes manuális kutatás, amely garantálja az autentikusságot és a versenyelőnyt, amit az automatizáció nem tud biztosítani. A YouTube 2025 júliusi irányelvváltoztatása szerint az „ártó” tartalom megkülönböztethető az elfogadható, AI-val támogatott alkotásoktól: az AI eszközök támogatják a valódi alkotókat, de a tömeges spam tartalmat betiltják. Ez az elkülönítés összhangban van Koe keretrendszerével: az AI eszközök növelik a tudatos kreativitást, de nem helyettesítik az emberi döntést arról, hogy mit érdemes megalkotni, mikor, hogyan és kiknek. A gyorsaság csak akkor értékes, ha stratégiai gondolkodással, hosszabb távú megfigyelésekkel párosul. Koe fő ajánlása—„amikor mindenkinek van lehetősége bármire kattintással tanulni és alkotni, a valódi előny az, hogy lassítunk, a saját kézművességünkre koncentrálunk, és manuálisan csináljuk a megfelelő dolgokat”—ellentmond a platformok által ösztönzött gyorsasági és volumen-alapú ösztönzőknek. Ám a mérésbe vetett bizalom, az adatok minőségeproblémák, az üzemeltetés és a fogyasztói bizalomvesztés mind alátámasztják, hogy a lassítás valóban a legfontosabb stratégiai előny lehet. Azok a marketingesek, akik időt szánnak az ok-okozati mechanizmusok megértésére, felismerik, hogy az AI nem képes ezeket helyettesíteni. Azok, akik lassítanak, és kiépítik a megbízható mérési infrastruktúrát, olyan meglátásokat szereznek, amelyek a gyors automatizálást alkalmazó versenytársaikat messze megelőzik. A tudatos manuális praxis megőrizhet olyan alapkompetenciákat, amelyeket az automatizáció erőteljesen gyengít. A tartós elköteleződésen alapuló tudás—mint a mintázatok megfigyelése, hipotézisek tesztelése, hibázás, korrekció és kontextus felismerése—egyedül az ember sajátja, és az AI mintázatszerinti összehasonlításával nem érdemes pótolni. Ez a szakértelem tükrözi Koeálláspontját: „Olyan tudás, amit szinte senki nem tud megalkotni AI-vel. ” Jarovsky is megerősíti, hogy az olcsó AI-hozzáférés magasabb elvárásokat támaszt: a szakembereknek bizonyítaniuk kell, hogy valódi szakértelmük van, túlmutatva az AI-felületeken. Az autentikus szakmai bölcsesség mély elemzéseken, kifinomult keretrendszereken, másodrendű hatások pontos előrejelzésén és a kontextus mély megértésén keresztül mutatkozik meg—ezeket csak lassú, tudatos munka révén lehet elérni. A 2025-es reklámpiaci automatizációs versenyben mindenki hozzáfér az AI-hoz, így Koe szerint „amikor mindenkinek van előnye, az már nem előny”. Ezért az igazán uston, hogy a technológia-elérés és a gyorsaság helyett a minőség értékelése, a stratégiai kifinomultság és a manuális sokszínűség hozzák a valódi különbséget. Koe és Jarovsky megállapításainak összegzése világosan megfogalmazza az AI demokratizálódásának következményét: a gyorsaság árucikké vált, a siker pedig a tudatos lassításban rejlik.