--- title: "Agent kampanii w ChatGPT: która kampania naprawdę zarabia?" url: "https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-chatgpt-krok-po-kroku" description: "Budujemy w projekcie ChatGPT agenta, który rozlicza kampanie z marży po zwrotach, prowizjach i wysyłce, a nie z ROAS. Pliki CSV do pobrania." --- # Agent kampanii w ChatGPT: która kampania naprawdę zarabia? 31 maja 2026· Aktualizacja: 11 listopada 2026·7 min czytania·[Krzysztof Majchrzycki](https://majchrzycki.com/o-mnie) Temat: [Handel wielokanałowy](https://majchrzycki.com/blog/filar/handel-wielokanalowy) **W sześciu krokach zbudujecie w projekcie ChatGPT agenta, który rozlicza każdą kampanię z marży „po wszystkim”: po zwrotach, koszcie towaru, prowizjach, opłatach za płatności, wysyłce, obsłudze zwrotów i reklamie — i dopiero obok tej liczby stawia zwrot z wydatków na reklamę (ROAS).** Agent wskazuje kampanie z rekordowym przychodem i słabą marżą oraz przygotowuje rekomendację dla marketingu. Kampanii nie wyłącza. Stan funkcji sprawdzony 15.10.2026 w [dokumentacji projektów ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/10169521-projects-in-chatgpt). Przepis rozwija kartę agenta kampanii z serii o [handlu wielokanałowym jako jednym systemie](https://majchrzycki.com/blog/filar/handel-wielokanalowy). Ćwiczymy na fikcyjnym sklepie ogrodowym, który w kwietniu 2026 prowadził pięć kampanii w sklepie internetowym, na marketplace i w porównywarce cen. > **Gotowy skill.** Procedurę agenta rozliczenia kampanii z tego przepisu znajdziecie jako gotowy skill w otwartym repozytorium [moja-firma-handel](https://github.com/majchrzycki-com/moja-firma-handel) na GitHubie, razem z danymi ćwiczeniowymi i wynikiem kontrolnym. Działa w Claude, Microsoft 365 Copilot, ChatGPT i Gemini. [Jak z niego skorzystać](https://majchrzycki.com/blog/skill-agent-kampanii-handel-wielokanalowy). ## Co zbudujesz Projekt w ChatGPT ze stałymi instrukcjami i trzema plikami CSV. W rozmowie w projekcie prosisz o rozliczenie miesiąca, a ChatGPT liczy w Pythonie i odpowiada tabelą z rachunkiem każdej kampanii, oznaczeniami i rekomendacją. Wejście Co robi agent Wynik `kampanie.csv` czyta koszt reklamy i rabat koszt i ROAS kampanii `zamowienia.csv` sumuje przychód i koszty 1015 zamówień według kampanii rachunek przed zwrotami `zwroty.csv` dopina 88 zwrotów do zamówień po numerze rachunek po zwrotach Wszystko razem liczy marżę, porównuje z ROAS, oznacza rozjazdy tabela, oznaczenia, propozycje do decyzji marketingu ## Czego potrzebujesz - **Planu z projektami i udostępnianiem.** W Business, Enterprise, Edu i Pro projekt mieści do 40 plików, a udostępnianie zespołowi działa w Business i Enterprise. Według cennika OpenAI plan Business kosztuje 20 USD za użytkownika miesięcznie przy płatności rocznej albo 25 USD przy miesięcznej, minimum dwóch użytkowników ([cennik](https://openai.com/business/chatgpt-pricing/)). Traktujcie to jako orientację: OpenAI wspomina też miejsca Standard i Premium, których cennik nie pokazuje, więc cenę potwierdźcie przed zakupem. - **Analizy danych.** ChatGPT pisze i uruchamia kod Python w notebooku i obsługuje pliki .csv, .xls i .xlsx ([analiza danych](https://help.openai.com/en/articles/8437071-data-analysis-with-chatgpt)). Środowisko nie ma dostępu do internetu, więc liczy tylko na tym, co mu dacie. - **Danych ćwiczeniowych w CSV** (UTF-8, separator kolumn średnik, separator dziesiętny kropka): [kampanie.csv](https://majchrzycki.com/pobierz/agenci/hw/kampanie.csv), [zamowienia.csv](https://majchrzycki.com/pobierz/agenci/hw/zamowienia.csv), [zwroty.csv](https://majchrzycki.com/pobierz/agenci/hw/zwroty.csv). Wersje XLSX i całość w archiwum: [agent-hw-dane-cwiczeniowe.zip](https://majchrzycki.com/pobierz/agenci/agent-hw-dane-cwiczeniowe.zip). Limit dla arkusza to około 50 MB; nasz największy plik ma około 100 KB. Nie budujemy custom GPT. OpenAI je wycofuje, a dawny tryb „ChatGPT agent” zastąpił przełącznik „Work” ([ChatGPT Work](https://help.openai.com/en/articles/20001275-chatgpt-work-and-codex-ChatGPT)). ## Czego ten agent nie zrobi Agent nie wyłączy kampanii, nie zmieni budżetu i nie wynegocjuje prowizji z marketplace. Budżetem i wyłączaniem kampanii zarządza marketing, o kampanii bez marży utrzymywanej dla zasięgu decyduje zarząd, a warunki z operatorem marketplace ustala ten, kto podpisuje z nim umowę. Agent liczy i proponuje. > — _Prowizja marketplace to jedenaście procent, wszyscy wiedzą._ — _W strefie promocji też?_ _(Cennik prowizji ma więcej przypisów niż umowa najmu.)_ Ślepa automatyzacja szkodzi tu po cichu. W danych ćwiczeniowych prowizja jest zapisana przy każdym zamówieniu, ale w wielu firmach ktoś dolicza ją w arkuszu jedną stawką „z umowy”. Agent, który przyjmie tę stawkę, policzy marżę starannie i źle, a reguła automatycznie dokładająca budżet „rentownym” kampaniom zrobi to na fikcji. Warunek brzegowy: prowizja i opłaty mają pochodzić z rozliczenia operatora per zamówienie, nie z założenia. W kroku z rzeczywistością zobaczycie, ile znaczy jeden punkt procentowy. ## Krok 1. Sprawdź uprawnienia w przestrzeni roboczej Administrator otwiera `Workspace settings` → `Permissions & roles` → `Projects` i włącza „Create and manage projects” oraz „Share projects”. Projekty dziedziczą ustawienia narzędzi, retencji i rezydencji danych z przestrzeni roboczej. Jeśli w pasku bocznym widzisz projekty i przycisk tworzenia nowego, możesz iść dalej. ## Krok 2. Załóż projekt Pasek boczny → `Projects` → nowy projekt. Nazwa: „Agent kampanii”. Na czas testów nie udostępniaj go nikomu. ## Krok 3. Wpisz instrukcje projektu W projekcie otwórz menu `•••` → „Project settings” i wklej tekst poniżej. Instrukcje projektu obowiązują tylko w nim i mają pierwszeństwo przed Twoimi instrukcjami globalnymi. ``` Jesteś agentem kampanii sklepu wielokanałowego. Twoje zadanie: rozliczyć każdą kampanię z marży po wszystkich kosztach i pokazać, gdzie ROAS z panelu reklamowego mówi co innego niż marża. Pliki projektu (CSV, kodowanie UTF-8, separator kolumn ";", separator dziesiętny "."): - kampanie.csv: kampania_id, kanal, typ, start, koniec, koszt_reklamy_pln, rabat_proc - zamowienia.csv: nr_zamowienia, data, kanal, kampania_id (puste = bez kampanii), indeks, wartosc_netto_pln, koszt_towaru_pln, prowizja_kanalu_pln, oplata_platnosci_pln, koszt_wysylki_pln - zwroty.csv: nr_zamowienia, data_zwrotu, indeks, wartosc_zwrotu_netto_pln, koszt_towaru_wraca_pln, koszt_obslugi_zwrotu_pln, powod Zawsze licz w Pythonie na pełnych plikach. Kolejność: 1. Dołącz zwroty do zamówień po nr_zamowienia (data zwrotu bez znaczenia). 2. Grupuj po kampania_id; puste jako „bez kampanii”. 3. W każdej grupie: zamówienia, zwroty (szt.), przychód netto, zwroty netto, koszt towaru po zwrotach = koszt towaru − koszt towaru, który wrócił, prowizje, płatności, wysyłka, obsługa zwrotów, koszt reklamy z kampanie.csv. 4. Marża = przychód netto − zwroty netto − koszt towaru po zwrotach − prowizje − płatności − wysyłka − obsługa zwrotów − koszt reklamy. Marża % = marża / (przychód netto − zwroty netto). ROAS = przychód netto / koszt reklamy (przed zwrotami). 5. Oznaczenia: „rekord przychodu, słaba marża” = ROAS powyżej mediany kampanii i marża % poniżej 10%; „na minusie” = marża ujemna; „do wzmocnienia” = najwyższa marża % wśród kampanii. 6. Dla oznaczonych kampanii: dwie największe pozycje kosztu poza kosztem towaru (zwroty netto też są pozycją kosztu); gdy zwroty netto > 10% przychodu, produkt, który wraca najczęściej, z liczbą zwrotów i zwróconą wartością. 7. Rekomendacja: co wzmocnić, co ograniczyć, co sprawdzić — każde zdanie z liczbą i z rolą, która decyduje (marketing albo zarząd). Nie wolno Ci: - wyłączać ani „zatwierdzać” kampanii; proponujesz, - zakładać stawek prowizji ani kosztów, których nie ma w plikach, - pomijać wierszy; przy każdej sumie podaj liczbę wierszy. Wynik: tabela kampanii z wszystkimi pozycjami kosztu, oznaczenia, rekomendacja. ``` Zakaz zakładania stawek prowizji nie jest ozdobnikiem. Bez niego model może uzupełnić brakującą kolumnę „typową” stawką, a Wy możecie tego nie zauważyć. ## Krok 4. Dodaj pliki do projektu W projekcie dodaj trzy pliki CSV. Wgrywać można do dziesięciu plików naraz, a projekt w planie Business mieści ich 40, więc zostaje miejsce na kolejne miesiące. Nazwy kolumn są w instrukcji celowo. Model nie musi wtedy zgadywać, czym jest `koszt_towaru_wraca_pln` i czym różni się od kosztu obsługi zwrotu. ## Krok 5. Uruchom rozliczenie W projekcie rozpocznij nową rozmowę i napisz: ``` Rozlicz kampanie z kwietnia 2026 według instrukcji projektu. Pokaż kod, którym liczysz. ``` Powinieneś zobaczyć notebook z kodem, interaktywną tabelę, potem oznaczenia i rekomendację. Dokumentacja analizy danych nie mówi wprost, czy zwykła rozmowa odda wynik jako plik XLSX do pobrania. Jeśli potrzebujesz gotowego arkusza dla zespołu, przełącz rozmowę na „Work” w tym samym projekcie: Work wykonuje zadania wieloetapowe i oddaje gotowe dokumenty, arkusze i raporty, korzystając z kontekstu projektu. ## Sprawdź wynik na danych kontrolnych Liczby policzyliśmy niezależnie z tych samych plików. Kwoty w złotych. Kampania Zamówienia Zwroty Przychód netto Zwroty netto Koszt towaru po zwrotach Prowizje KMP-01 wyszukiwarka 140 4 23 639,34 686,19 9 955,00 0,00 KMP-02 strefa promocji marketplace 310 50 79 133,66 15 999,42 43 170,00 10 706,31 KMP-03 media społecznościowe 60 4 9 718,78 389,43 3 827,00 0,00 KMP-04 porównywarka 95 5 30 741,50 1 543,92 19 150,00 0,00 KMP-05 newsletter 70 3 8 197,98 384,14 3 547,00 0,00 bez kampanii 340 22 72 941,94 4 604,10 37 370,00 5 032,28 Kampania Płatności Wysyłka Obsługa zwrotów Reklama Marża Marża % ROAS KMP-01 349,19 681,50 72,00 6 800,00 5 095,46 22,2% 3,48 KMP-02 0,00 4 030,00 900,00 3 500,00 827,93 1,3% 22,61 KMP-03 143,53 362,50 72,00 5 200,00 −275,68 −3,0% 1,87 KMP-04 453,93 899,00 90,00 4 100,00 4 504,65 15,4% 7,50 KMP-05 120,95 217,50 54,00 600,00 3 274,39 41,9% 13,66 bez kampanii 527,90 3 282,50 396,00 0,00 21 729,16 31,8% — Najkrócej o KMP-02: z 79 133,66 zł przychodu zwroty zabierają 15 999,42 zł, towar 43 170,00 zł, prowizje 10 706,31 zł, wysyłka 4 030,00 zł, obsługa zwrotów 900,00 zł, reklama 3 500,00 zł. Zostaje 827,93 zł. Prawidłowe oznaczenia to KMP-02 „rekord przychodu, słaba marża”, KMP-03 „na minusie” i KMP-05 „do wzmocnienia”, a przy KMP-02 agent powinien wskazać kosiarkę elektryczną 40 cm jako produkt, który wraca najczęściej. Jeśli agent pokazuje KMP-02 z marżą kilkunastu tysięcy złotych, prawie na pewno nie odjął zwrotów. Jeśli prowizje bez kampanii wychodzą zerowe, nie przeczytał kolumny dla zamówień z marketplace. ## Krok z rzeczywistością Przychodzi rozliczenie od operatora marketplace i okazuje się, że w strefie promocji prowizja wyniosła 12%, a nie 11%. W danych prowizja to stawka od wartości brutto zamówienia, czyli od wartości netto razy 1,23. Otwórz `zamowienia.csv` w arkuszu, odfiltruj wiersze z `kampania_id` = KMP-02 i w kolumnie `prowizja_kanalu_pln` wpisz dla każdego z nich wartość netto × 1,23 × 0,12, zaokrągloną do grosza. Zapisz jako CSV UTF-8 z separatorem średnik, usuń stary plik z projektu i dodaj nowy. W nowej rozmowie zadaj to samo pytanie. Dla KMP-02 powinieneś zobaczyć prowizje **11 680,68 zł** i marżę **−146,44 zł (−0,2%)**. ROAS zostaje 22,61. Kampania dostaje teraz dwa oznaczenia: „rekord przychodu, słaba marża” i „na minusie”. Pozostałe wiersze się nie zmieniają, bo zmieniłeś tylko KMP-02. Jeden punkt procentowy prowizji zamienił najlepiej sprzedającą kampanię miesiąca w stratną. Dlatego agent ma czytać prowizję z rozliczenia, a człowiek ma wiedzieć, z jakiej stawki ją policzono. ## Krok 6. Udostępnij i zdecyduj, czy automatyzować Kliknij „Share” w projekcie i dodaj osoby albo grupy z przestrzeni roboczej. Uprawnienia to „Chat”, „Edit” i „Owner”: marketingowi wystarczy „Chat”, osobie odpowiedzialnej za instrukcje i pliki daj „Edit”. W Business i Enterprise projekt można udostępnić maksymalnie 100 współpracownikom. Udostępniony projekt zawsze pracuje w trybie pamięci „Project-only”. Jeśli rozliczenie ma powstawać co tydzień, w Business i Enterprise jest drugi poziom: workspace agents (`Agents` → `Create`). Mają pliki, aplikacje, harmonogram, a akcje zapisu domyślnie wymagają zgody („Always ask”). W Enterprise są domyślnie wyłączone ([workspace agents](https://help.openai.com/en/articles/20001143-chatgpt-workspace-agents-for-enterprise-and-business)), a według kwietniowej zapowiedzi OpenAI od 6.05.2026 są rozliczane kredytami ([zapowiedź](https://openai.com/index/introducing-workspace-agents-in-chatgpt/)); stawek kredytów nie potwierdziliśmy, więc koszt sprawdźcie z administratorem. Ustawienie „Always ask” zostawcie: to techniczna wersja granicy „agent proponuje, człowiek decyduje”. ## Typowe problemy Objaw Przyczyna Co zrobić Brak przycisku „Share” albo tworzenia projektu administrator wyłączył uprawnienie `Workspace settings` → `Permissions & roles` → `Projects` Kolumny „zlepione” w jedną model wczytał plik z niewłaściwym separatorem przypomnij: separator ”;” , dziesiętny ”.” Agent odpowiada bez liczenia nie uruchomił Pythona poproś wprost o kod i liczbę wierszy przy każdej sumie Nie ma pliku XLSX do pobrania dokumentacja nie potwierdza, że zwykła rozmowa oddaje plik przełącz rozmowę na „Work” w projekcie Kolega nie widzi projektu po dodaniu do grupy członkowie dodani do grupy później nie dostają powiadomienia wyślij mu link do projektu Workspace agent „czeka” i nic nie zapisuje akcje zapisu mają ustawienie „Always ask” zatwierdź akcję; to zamierzone zabezpieczenie ## Co dalej Na własnych danych potrzebujecie trzech eksportów w CSV albo XLSX. Z integratora albo marketplace: numer zamówienia, data, kanał, oznaczenie kampanii, wartość netto, prowizja i opłata za płatność **z rozliczenia operatora**, koszt wysyłki. Z ERP: koszt towaru. Z obsługi zwrotów: numer zamówienia, wartość, czy towar wrócił do sprzedaży, koszt obsługi. Plan kampanii z kosztem reklamy z faktur. Jeśli Wasze kolumny nazywają się inaczej, zmieńcie listę w instrukcji. Po czym poznacie, że agent pracuje: marżę kampanii znacie w tym samym tygodniu, w którym zamyka się okno zwrotów, budżet przestaje płynąć do kampanii z marżą ujemną, a rozbieżności prowizji wychodzą przy rozliczeniu, nie przy audycie. Pamiętajcie przy tym, że marżę robią też cena, produkt i sezon. Agent pokazuje je wyraźniej, ale ich nie zmienia. Ten sam agent w innych narzędziach: - [Agent kampanii w Claude](https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-claude-krok-po-kroku) - [Agent kampanii w Microsoft 365 Copilot](https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-microsoft-365-copilot-krok-po-kroku) - [Agent kampanii w Gemini](https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-gemini-krok-po-kroku) Co agent kampanii czyta, co może sam i czym go mierzyć, opisuje karta we wpisie o [kampanii liczonej po marży](https://majchrzycki.com/blog/kampania-po-marzy-promocja-po-prowizji#agent-kampanii). - Handel wielokanałowy - ChatGPT - Agent AI - Marża kampanii ## Wiecie już, która kampania zarabia. A który kanał? Darmowy poradnik „Handel wielokanałowy jako jeden system” prowadzi przez dziesięć etapów od kliknięcia do rozliczonej marży, z dwunastoma agentami i pięcioma liczbami dla zarządu. [Pobierz darmowy poradnik](https://majchrzycki.com/transformacja-agenci-ai/handel-wielokanalowy#pobierz) FAQ ## Najczęstsze pytania Czy dane sklepu zostaną w Europie? Według OpenAI rezydencja danych w Europie (EOG i Szwajcaria) jest dostępna w planach Enterprise i Edu, dla nowych przestrzeni roboczych; plan Business jej nie ma. Dane z planów Business i Enterprise domyślnie nie trenują modeli. Do rozliczenia kampanii wystarczy eksport bez danych osobowych klientów. Dlaczego nie custom GPT, skoro to „agent”? Bo custom GPT są wycofywane we wszystkich planach; standardowy termin to 11.12.2026, a w Enterprise tworzenie nowych kończy się 26.10.2026. Projekt z instrukcjami robi tu to samo i nie zestarzeje się za dwa miesiące. ## Czytaj dalej - [Agent kampanii w Claude: rekord przychodu czy rekord marży?](https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-claude-krok-po-kroku) - [Agent kampanii w Microsoft 365 Copilot: ROAS kontra marża](https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-microsoft-365-copilot-krok-po-kroku) - [Agent kampanii w Gemini, skill (Gem): rekord czy zysk?](https://majchrzycki.com/blog/agent-kampanii-w-gemini-krok-po-kroku) - [Skill agenta kampanii: marża po zwrotach, nie ROAS](https://majchrzycki.com/blog/skill-agent-kampanii-handel-wielokanalowy)