• Cel: Weryfikacja skuteczności generatora contentu opartego o wiedzę klienta, AI i ekspertów marketingu.
  • Czas: Wrzesień – Listopad 2025.
  • Główny wynik: Wzrost wyświetleń profilu CEO o 283%, wzrost kliknięć z Google o 31% i znaczna rozbudowa profili liderów opinii.

Szewc bez butów? Już nie

Zanim zaoferowaliśmy "Maszynę Contentową" klientom, podjęliśmy decyzję, że Flowmore będzie „Klientem Zero”. Wiedzieliśmy, że nasi eksperci posiadają unikalną wiedzę, ale brakuje im czasu na jej dystrybucję – problem ten dotyczy większości firm B2B.

Wdrożyliśmy proces, w którym 15 minut nagrania audio tygodniowo zamieniamy – przy pomocy AI i zespołu contentowego – w serię artykułów i postów na LinkedIn. Celem było wykorzystanie potęgi Employee-Generated Content (EGC), wiedząc, że treści od pracowników mają o 561% wyższy zasięg niż te firmowe.

Poniżej przedstawiamy efekty Maszyny Contentowej i szczegółową analizę wyników 6 kluczowych osób w naszej firmie.

Wyzwanie: Wiedza uwięziona w głowach ekspertów

W marketingu B2B największym problemem nie jest brak wiedzy, ale brak czasu na jej dystrybucję. Widzieliśmy to u naszych klientów, ale zdiagnozowaliśmy to również u nas.

  • Nasi eksperci (np. CEO, Head of Delivery, Pre-Sales) posiadali unikalną wiedzę, ale tworzenie treści konkurowało z ich codzienną pracą.
  • Publikowaliśmy nieregularnie (2-3 teksty/tydzień), co nie budowało wystarczającej pozycji lidera opinii.
  • Chcieliśmy wykorzystać trend Employee-Generated Content (EGC), wiedząc, że treści od pracowników mają o 561% wyższy zasięg niż te firmowe (Według Sprout Social Index).

Rozwiązanie: Maszyna Contentowa B2B 

Czym jest Maszyna Contentowa?

To nie jest zwykły copywriting. Maszyna Contentowa to kompleksowy proces przekształcający ekspercką wiedzę w teksty. To system, który za pomocą dedykowanych narzędzi, sztucznej inteligencji (AI) i ekspertów Flowmore tworzy wartościowy content, oszczędzając przy tym dziesiątki godzin zespołu miesięcznie.

Zwiększaliśmy z każdym tygodniem zaangażowanie osób i ilość publikowanego contentu na naszych kanałach. Miało to decydujący wpływ na efekty Maszyny Contentowej.

Jak wygląda nasz proces generowania treści B2B?

  1. Zespół nagrywa raz w tygodniu ok. 15-minutowy materiał audio na ustalony wcześniej temat. Każdy nagrywa treści tylko na zagadnienia, w których jest ekspertem.
  2. Z przekazanego materiału tworzymy transkrypcję, którą wykorzystujemy do tworzenia treści marketingowych. Posługujemy się do tego dedykowanymi systemami AI.
  3. Nasz zespół nanosi ostatnie szlify na wygenerowany content, pilnując, by teksty miały swój unikatowy styl i były zgodne z briefem oraz tone of voice persony.
  4. Automatycznie publikujemy posty na profilach na LinkedIn, a artykuły na naszym blogu Flowmore.

Dzięki temu systemowi, każdy pracownik dostarcza nam tygodniowo wiedzy na pełen pakiet treści.

Każdy pracownik dostarcza nam tygodniowo wiedzy na 1 artykuł i 4 posty na LinkedIn. Dzięki temu, publikujemy teraz w jednym tygodniu po 7-9 artykułów blogowych, a na każdym profilu pracownika po 4-5 postów eksperckich.

Dlaczego postawiliśmy na Employee-Generated Content (EGC)?

Marketing B2B przechodzi transformację. Wiemy już, treści publikowane przez pracowników osiągają o kilkaset wyższy zasięg niż identyczne materiały na stronach firmowych. Współczesny klient B2B konsumuje od 7 do 10 treści zanim skontaktuje się ze sprzedażą. W dobie spadku zaufania do instytucji, twarze naszych inżynierów i handlowców stały się najskuteczniejszym nośnikiem wiarygodności. Maszyna Contentowa pozwoliła nam przekształcić zespół w precyzyjny mechanizm budowania reputacji (Thought Leadership).

Przejdźmy do wyników. Oto twarde dane.

Wyniki SEO: Walka o pozycje w erze AI Overviews

Dzięki zwiększeniu częstotliwości publikacji z 2-3 do 7-9 artykułów tygodniowo, nasze wyniki w Google znacząco wzrosły w ciągu zaledwie miesiąca (październik/listopad 2025). Każdy pracownik publikuje w swoim imieniu i dzieli się wiedzą na tematy, w których jest ekspertem.

  • +31% wzrostu liczby kliknięć z wyszukiwarki.
  • +24% wzrostu wyświetleń w wynikach wyszukiwania.
  • Awans pozycji: Średnia pozycja marki wzrosła z 25 na 14-15 miejsce.
efekty Maszyny Contentowej
Pozycja flowmore.pl w Google

Nasze artykuły są teraz pisane tak, aby były cytowane przez sztuczną inteligencję w ramach AI Overviews, co jest kluczowe w nowoczesnym SEO.

efekty Maszyny Contentowej
Liczby kliknięć w wyszukiwarce Google i wyników wyszukiwania

Autorzy artykułów Flowmore

Jakie są kolejne efekty Maszyny Contentowej? Nie musimy zlecać artykułów na zewnątrz, ani udawać, że piszemy o rzeczach, które ledwie liznęliśmy. 

Zwiększenie ilości tekstów i ich podział na autorów z różnych działów firmy, stworzyło jednocześnie “bibliotekę” eksperckich odpowiedzi na pytania, które często padają na spotkaniach z potencjalnymi oraz obecnymi klientami. Nie jest to bez znaczenia, gdy chcesz w B2B odpowiedzieć na potrzeby klientów z każdego etapu lejka.

W branży B2B musisz być zawsze gotowy.

efekty Maszyny Contentowej

Proces generowania contentu w Maszynie contentowej B2B

Wyniki LinkedIn: Moc marek osobistych (EGC)

Zamiast inwestować w reklamy, postawiliśmy na profile naszych ludzi. Każdy z nich publikuje teraz 4-5 razy w tygodniu. Oto twarde dane z porównania okresów 90-dniowych.

Wygenerowane posty biorą pod uwagę cechy języka każdej osoby i zachowują jej styl wypowiedzi. Tak samo, jak w przypadku generowania artykułów, tematyka postów jest ściśle powiązana z tym, czym się dana osoba specjalizuje we Flowmore.

1. Krzysztof Romaniak (CEO) – Budowa autorytetu wizjonera

Jako CEO, Krzysztof musi budować zaufanie nie tylko do usług, ale do wizji całej firmy. Jego wyniki pokazują, jak regularność wpływa na reputację lidera.

Twarde dane (porównanie 90 dni):

  • Wyświetlenia: 38 990 (Wzrost o 283,1%).
  • Zasięg (Unikalni użytkownicy): 9 175 (Wzrost o 259,4%).
  • Zaangażowanie: 776 interakcji (Wzrost o 306,3%).
  • Pik tygodniowy: Tylko w tygodniu 11-18 listopada jego profil zanotował ponad 10 tys. wyświetleń (+35% tydz./tydz.).

Analiza eksperta: 

Dla prezesa firmy B2B, taki wzrost oznacza dotarcie do prawie 10 tysięcy nowych par oczu – potencjalnych inwestorów, partnerów i kluczowych klientów. Wzrost zaangażowania o ponad 300% dowodzi, że treści nie tylko „migają” na ekranie, ale prowokują dyskusje biznesowe. To klasyczny przykład Thought Leadership w praktyce.

Krzysztof Romaniak (CEO), sprawdź profil >> 

2. Vlad Dzvabava (Lider International Pre-Sales) – Skalowanie Social Sellingu

Rola Vlada wymaga budowania relacji na rynkach międzynarodowych. Tutaj liczby muszą przekładać się na szanse sprzedażowe.

Twarde dane:

  • Wyświetlenia: 29 200.
  • Wzrost: Gigantyczny skok o 443,3% w porównaniu do poprzedniego okresu.

Analiza eksperta: 

Wynik Vlada to dowód na pozytywne efekty Maszyny Contentowej w sprzedaży. Prawie 30 tysięcy wyświetleń treści eksperckich oznacza, że Vlad jest obecny w świadomości potencjalnych klientów znacznie częściej, niż mógłby to zrobić za pomocą zimnych telefonów czy maili. Wzrost o 443% pokazuje, jak szybko można zbudować widoczność, gdy ekspert dzieli się wiedzą systematycznie.

Vlad Dzvabava (Lider International Pre-Sales), sprawdź profil >> 

3. Marcin Strach (Head of Delivery) – Zaufanie do kompetencji technicznych

W B2B klient kupuje obietnicę dowiezienia projektu. Marcin, jako szef Delivery, swoją komunikacją udowadnia, że "wiemy, co robimy".

Twarde dane (porównanie 90 dni):

  • Wyświetlenia: 10 696 (Wzrost o 163%).
  • Zasięg (Unikalni użytkownicy): 1 888 (Wzrost o 59,2%).
  • Zaangażowanie: 414 interakcji (Wzrost o 226%).

Analiza eksperta: 

Dla szefa technicznego kluczowa jest jakość, a nie tylko ilość. Mimo to, Marcin osiągnął ponad 10 tys. wyświetleń. Ważniejszy jest jednak wzrost zaangażowania o 226% – oznacza to, że jego merytoryczne treści trafiają do innych specjalistów i decydentów technicznych, budując wizerunek Flowmore jako partnera technologicznego wysokiej klasy.

Marcin Strach (Head of Delivery), sprawdź profil >>

4. Joanna Panek (Director of Product Marketing) – Królowa Zaangażowania

Marketingowiec musi umieć angażować. Wyniki Joanny są najlepszym dowodem na to, że jakość treści (wsparta przez AI, ale nadzorowana przez człowieka) broni się sama.

Twarde dane (porównanie 90 dni):

  • Zaangażowanie: Wzrost o 580%!.
  • Wyświetlenia: 5 089 (Wzrost o 116,1%).
  • Zasięg: Wzrost o 35,6%.

Analiza eksperta: 

Podczas gdy inni walczą o zasięgi, Joanna wygrała bitwę o uwagę. Wzrost interakcji o 580% to fenomenalny wynik, który świadczy o tym, że jej sieć kontaktów (network) realnie rezonuje z publikowanymi treściami. To idealny przykład budowania głębokich relacji, a nie tylko "vanity metrics".

Joanna Panek (Director of product marketing), sprawdź profil >>

5. Maciej Dziedzic (Pre-Sales Expert) – Case Study "Od zera do bohatera"

To jeden z najciekawszych przypadków. Profil Maćka zaczęliśmy budować praktycznie od zera w połowie września.

Twarde dane:

  • Wyświetlenia: 10 870.
  • Zasięg: 3 154 osoby.
  • Dynamika: Wzrost zainteresowania (engagement) o 38,7% w ujęciu miesięcznym.

Analiza eksperta: 

Wielu handlowców boi się zacząć, bo "nie mają zasięgów". Przypadek Maćka pokazuje, że w ciągu zaledwie kilku tygodni działania Maszyny Contentowej można dotrzeć do ponad 3000 potencjalnych klientów i wygenerować ponad 10 tysięcy wyświetleń. To gotowy dowód na to, że system działa równie dobrze dla nowych kont.

Maciej Dziedzic (Pre-Sales Expert), sprawdź profil >>

6. Aleksandra Sowa (Marketing Specialist) – Wiarygodność marketera

Aleksandra, odpowiedzialna za marketing, musi być wizytówką skuteczności działań firmy.

Twarde dane (porównanie 90 dni):

  • Wyświetlenia: 10 067 (Wzrost o 152%).
  • Zasięg: 2 010 (Wzrost o 91,7%).
  • Zaangażowanie: 405 interakcji (Wzrost o 189,3%).

Analiza eksperta: 

Podwojenie zasięgów (+91,7%) i niemal potrojenie zaangażowania (+189,3%) buduje silną pozycję ekspercką. Aleksandra udowadnia, że potrafi skutecznie zarządzać komunikacją – co jest najlepszą reklamą usług Flowmore.

Aleksandra Sowa (Marketing Specialist), sprawdź profil >>

7. Maciej Strach (Delivery Project Manager) - Skuteczny debiutant

Twarde dane (porównanie 30 dni):

  • Wyświetlenia: 6 674 
  • Zasięg: 1 175 
  • Zaangażowanie: 103 interakcji 

Analiza eksperta: 

Maciej to kolejny specjalista, który buduje swoją obecność na LinkedIn niemal od podstaw. Jego rola wymaga budowania zaufania do organizacji i terminowości. Dzięki Maszynie Contentowej Maciej w ciągu zaledwie 30 dni dotarł do grupy odbiorców, której zbudowanie metodami tradycyjnymi (networking, konferencje) zajęłoby mu wiele miesięcy.

Maciek Strach (Delivery Project Manager), sprawdź profil >>

Wnioski zbiorcze: Dlaczego Maszyna Contentowa działa?

Patrząc na dane całej grupy (w tym także Anny Romaniak, Macieja Stracha i Lloyda Halla, którzy również uczestniczyli w procesie ), wyłaniają się jasne efekty Maszyny Contentowej i jasny obraz:

  1. Synergia Zespołu: Kiedy 9 osób publikuje po 4-5 postów tygodniowo, firma dominuje w feedach swojej grupy docelowej.
  2. Oszczędność czasu: Każda z tych osób poświęciła na to tylko ok. 15 minut tygodniowo (nagranie audio). Resztę zrobiła technologia i proces.
  3. Wsparcie AI: Wykorzystanie AI do transkrypcji i generowania pozwoliło obniżyć koszty (zgodnie z benchmarkiem McKinsey nawet o 60%) i utrzymać niespotykaną wcześniej regularność.
  4. Regularność jest kluczem: Skok z 2 na 9 artykułów tygodniowo drastycznie poprawia widoczność.
  5. Ludzie ufają ludziom: EGC buduje wiarygodność znacznie szybciej niż profil firmowy.
  6. Stworzyliśmy "bibliotekę" eksperckich odpowiedzi, która wspiera naszą sprzedaż na każdym etapie lejka. 

Interesuje Cię ten temat? Pobież pełne case study użycia Maszyny Contentowej w firmie B2B i sprawdź wszystkie wyniki 👇

Poznaj profile pozostałych ekspertów Flowmore:

Rezultat biznesowy ze stosowania Maszyny Contentowej

Wzrost ruchu w Google o 31% i awans marki w wynikach wyszukiwania z pozycji 25 na 14. To dowód na to, że Maszyna Contentowa to nie tylko "posty na LinkedIn", ale kompleksowy silnik wzrostu B2B.

Wyzwanie było typowe dla wielu firm B2B: nasi eksperci (od CEO, przez dział Delivery, po Sprzedaż) posiadali ogromną wiedzę, ale brakowało im czasu na regularne tworzenie treści. Wiedza ta była „uwięziona” w ich głowach, podczas gdy rynek wymagał stałej obecności.

Efekty po zastosowaniu procesu generowania contentu w Maszynie przeszły nasze oczekiwania. W ciągu zaledwie jednego kwartału (wrzesień – listopad 2025) nie tylko zbudowaliśmy wiarygodność naszych ekspertów, ale osiągnęliśmy też spektakularne wyniki liczbowe.

Chcesz wdrożyć ten system u siebie i zobaczyć podobne wyniki u swoich handlowców i ekspertów? Skontaktuj się z nami klikając tutaj>>.