Widoczność marek w erze rekomendacji AI
Jeszcze niedawno proces zakupowy w internecie polegał głównie na przeglądaniu kolejnych stron produktów, porównywaniu ofert i analizowaniu opinii. Dziś coraz częściej pierwszym krokiem konsumenta nie jest już wyszukiwarka czy marketplace, lecz pytanie zadane sztucznej inteligencji.
Użytkownicy pytają modele AI o rekomendacje produktów, porównanie marek czy najlepsze opcje w określonym budżecie. W efekcie algorytm staje się pierwszą warstwą decyzyjną w ścieżce zakupowej. Zamiast samodzielnie analizować dziesiątki ofert, konsument otrzymuje gotowe zestawienie lub shortlistę produktów.
To oznacza fundamentalną zmianę w sposobie podejmowania decyzji zakupowych. Rekomendacja algorytmu nie tylko przyspiesza proces porównywania, ale coraz częściej staje się punktem odniesienia przy ostatecznym wyborze produktu.
Raport Capgemini pokazuje, że aż 71% konsumentów chce, aby generatywna AI była zintegrowana z doświadczeniem zakupowym i wspierała ich w wyborze. Ponadto 58% użytkowników deklaruje, że korzysta z narzędzi AI zamiast tradycyjnych wyszukiwarek przy rekomendowaniu produktów, co pokazuje, jak szybko konsumenci adaptują nowe technologie i wprowadzają je do swoich codziennych decyzji zakupowych. (źródło: capgemini.com)
Agentic commerce – kiedy AI kupuje w imieniu klienta
Kolejnym krokiem w tej ewolucji jest rozwój tzw. agentic commerce, czyli modelu, w którym sztuczna inteligencja nie tylko rekomenduje produkty, ale również działa jako autonomiczny agent zakupowy.
W takim scenariuszu AI analizuje potrzeby użytkownika, porównuje dostępne oferty, ocenia parametry produktów, ceny oraz opinie innych klientów, a następnie wybiera najbardziej dopasowaną opcję. Rola konsumenta przesuwa się z aktywnego poszukiwania produktu do delegowania decyzji zakupowych.
>> Choć model ten dopiero się rozwija, już dziś widać kierunek zmian – coraz więcej decyzji zakupowych będzie podejmowanych przez systemy wspierające użytkownika w analizie informacji. Według prognoz branżowych rozwój tzw. agentic commerce może wygenerować nawet 3–5 bilionów dolarów wartości rocznie do 2030 roku, co pokazuje skalę potencjalnej transformacji handlu cyfrowego. (żeódło: Forbes)
GEO – nowa widoczność marki
Wraz z rosnącą rolą sztucznej inteligencji zmienia się także sposób, w jaki marki powinny budować swoją widoczność w sieci. Obok tradycyjnego SEO pojawia się nowe podejście określane jako Generative Engine Optimization (GEO).
GEO koncentruje się nie na optymalizacji treści pod wyszukiwarki, lecz pod systemy generatywnej sztucznej inteligencji, które agregują informacje z wielu źródeł i tworzą na ich podstawie odpowiedzi dla użytkowników.
Już teraz rekomendacje AI mają podobną popularność jak polecenia z marketplace’ ów i niewiele się różnią od rekomendacji z social mediów . Odpowiednio 11,1% z AI, 11,2% z marketplace a ok. 15% z social mediów. (źródło: nowymarketing.pl)
Dla organizacji oznacza to konieczność dbania o spójność danych w całym ekosystemie cyfrowym – od stron produktowych i opisów, przez obecność w serwisach branżowych, aż po opinie klientów, rankingi i publikacje eksperckie.
Dlaczego SEO przestaje wystarczać
Tradycyjne SEO przez lata koncentrowało się na poprawie pozycji strony w wynikach wyszukiwania oraz generowaniu ruchu na stronie internetowej. W świecie rekomendacji AI mechanizm ten przestaje być jedynym źródłem widoczności.
Systemy sztucznej inteligencji analizują nie tylko słowa kluczowe czy strukturę strony, ale także szerszy kontekst informacji o marce. Liczą się m.in. reputacja, spójność danych, jakość publikowanych treści oraz relacje między różnymi źródłami informacji.
W efekcie widoczność marki zaczyna zależeć nie tylko od optymalizacji treści, lecz od jakości i wiarygodności całego cyfrowego śladu organizacji.
Jak AI „czyta” markę
Modele sztucznej inteligencji budują obraz marki na podstawie wielu typów danych. Analizują zarówno dane strukturalne, takie jak opisy produktów czy parametry techniczne, jak i mniej formalne źródła informacji.
Istotną rolę odgrywają opinie użytkowników, artykuły eksperckie, publikacje branżowe, aktywność w mediach czy kontekst, w jakim marka pojawia się w dyskusjach online. Na tej podstawie systemy AI budują ogólną ocenę wiarygodności, jakości i specjalizacji marki. W praktyce oznacza to, że widoczność w odpowiedziach generowanych przez AI jest efektem sumy wszystkich cyfrowych sygnałów dotyczących danej firmy.
Należy tu wspomnieć jeszcze o kluczowej roli sentiment score – czyli ocenie tonu wzmianek, pokazującej, czy marka jest przedstawiana pozytywnie, neutralnie czy negatywnie. Nawet jeśli firma jest często wymieniana, negatywny ton lub przestarzałe informacje mogą znacząco wpłynąć na odbiór marki przez użytkowników i decyzje zakupowe.
Nowy lejek zakupowy
Transformacji ulega również sam model podejmowania decyzji zakupowych. W klasycznym ujęciu ścieżka przebiegała liniowo: bodziec w postaci reklamy lub rekomendacji kierował użytkownika do wyszukiwarki, a następnie do sklepu internetowego, gdzie dochodziło do finalizacji transakcji. W praktyce jednak od lat obserwujemy znacznie bardziej złożony, wielokanałowy proces – zjawiska takie jak ROPO (Research Online, Purchase Offline) czy odwrócone ROPO potwierdzają, że konsumenci dynamicznie przemieszczają się między środowiskami online i offline, dobierając kanały w zależności od kontekstu, potrzeb i etapu decyzyjnego.
Coraz częściej pojawia się jednak nowy model: użytkownik zadaje pytanie systemowi AI, otrzymuje rekomendację lub shortlistę produktów, a dopiero potem przechodzi do wybranego sklepu, aby sfinalizować transakcję.
Dla marek oznacza to mniejszą kontrolę nad pierwszym punktem kontaktu z klientem. Krytycznym momentem staje się pojawienie się wśród pierwszych rekomendacji generowanych przez systemy sztucznej inteligencji – to tam zaczyna się nowy lejek zakupowy.
Ryzyka dla marek
Zmiana sposobu wyszukiwania informacji o produktach niesie ze sobą również nowe ryzyka. Marki, które nie są obecne w źródłach analizowanych przez systemy AI, mogą stać się niewidoczne w rekomendacjach. W praktyce oznacza to potencjalną utratę ruchu organicznego oraz większą zależność od płatnych kanałów marketingowych. Dodatkowym wyzwaniem jest fakt, że systemy AI mogą opisywać markę w sposób inny niż ten, który firma komunikuje w swoich materiałach marketingowych.
Brak kontroli nad tym, jak algorytm interpretuje dane o marce, może wpływać na jej postrzeganie przez klientów.
Co firmy powinny zrobić już teraz
W obliczu tych zmian firmy powinny zacząć traktować widoczność w ekosystemie AI jako jeden z kluczowych elementów strategii marketingowej.
Pierwszym krokiem jest uporządkowanie danych produktowych oraz zapewnienie ich spójności w różnych kanałach cyfrowych. Równie ważne jest inwestowanie w wartościowy content ekspercki, który buduje wiarygodność marki i zwiększa jej obecność w źródłach analizowanych przez systemy AI.
Coraz większego znaczenia nabiera również zarządzanie reputacją online oraz monitorowanie tego, w jaki sposób marka pojawia się w odpowiedziach generowanych przez narzędzia sztucznej inteligencji.
Budowanie tzw. AI brand visibility może w nadchodzących latach stać się jednym z kluczowych wyzwań strategicznych dla organizacji działających w handlu cyfrowym, wpływając bezpośrednio na ich konkurencyjność w środowisku zdominowanym przez rekomendacje algorytmu.
Obserwuj mnie na LinkedIn 
