Co naprawdę oznacza E-E-A-T w SEO w 2026 roku?

E-E-A-T to akronim od experience (doświadczenie), expertise (ekspertyza), authoritativeness (autorytet) i trustworthiness (wiarygodność). To kluczowy zestaw wytycznych Google, który pomaga algorytmom ocenić jakość, przydatność i wiarygodność. Celem było ułatwienie oceny jakości stron wyświetlanych w wynikach wyszukiwania Google.

Te cztery filary działają razem. W tekstach należy pokazać, że autor ma doświadczenie w danym temacie, np. testował produkt, prowadził jakiś projekt, czy posiada specjalistyczną wiedzę. Jest to szczególnie istotne w tematach YMYL (Your Money or Your Life – Twoje pieniądze albo Twoje życie). To kategoria stron internetowych, których treści mogą bezpośrednio wpłynąć na zdrowie, finanse, bezpieczeństwo lub szczęście użytkowników. Reputacja autora oraz strony internetowej wpływa na postrzeganą jakość treści przez użytkowników, algorytmy Google i modele językowe. Kluczowa jest dokładność informacji oraz ich prawdziwość poparta źródłami, co przekłada się bezpośrednio na zaufanie.

Samo zastosowanie E-E-A-T nie stanowi bezpośredniego, technicznego czynnika rankingowego w algorytmie, ale zasady te kształtują systemy oceny Google. Algorytmy Google są stale trenowane w oparciu o wytyczne dla testerów jakości, znane też jako search quality evaluator guidelines. W praktyce E-E-A-T wpływa na pozycjonowanie stron, ponieważ słaba jakość treści może obniżyć pozycję strony w wyszukiwarce – i analogicznie – wysoka jakość treści może ją poprawić.

Pisanie zgodne z zasadą E-E-A-T jest dziś bardziej niż kiedykolwiek miarą, czy Google i AI mogą traktować stronę jako pierwotne źródło informacji.

Doświadczenie (experience) – jak pokazać, że masz realne doświadczenie?

Różnica między „przeczytałem o tym w sieci” a „wdrażałem to od 2014 roku w konkretnej branży” jest dziś ogromna. Google promuje treści, które udowadniają, że autor korzystał z danego produktu lub usługi.

Sygnały doświadczenia to m.in.:

• case studies z datami i wynikami, np. „+128% ruchu organicznego w 6 miesięcy”;
• opis wdrożenia krok po kroku;
• realne błędy, ograniczenia i wnioski;
• własne zdjęcia, testy, screeny, próbki danych;
• biogram autora z latami pracy i specjalizacją w danej dziedzinie.

Element doświadczenia w E-E-A-T odnosi się do tego, czy autor treści ma praktyczne doświadczenie w danym temacie, co zwiększa wartość publikowanych informacji. Pozwala to wyróżnić unikalne treści, które zawierają autentyczne studia przypadków oraz rzeczywiste kompetencje autora. Dlatego artykuły „Jak to zrobiliśmy krok po kroku” bywają lepiej oceniane niż kolejny ogólny poradnik przepisany innymi słowami z przypadkowego źródła.

Ekspertyza (expertise) – jak udowodnić, że Twój tekst nie jest powielonym komunikatem z innych stron?

Ekspertyza to nie tylko dyplom. To głębokość omówienia, aktualność danych, poprawna interpretacja badań i umiejętność wyjaśnienia trudnych pojęć w sposób prosty i przystępny dla każdego czytelnika.

Dobre praktyki:

• cytuj badania i raporty nie starsze niż 5 lat;
• linkuj do oficjalnych instytucji;
• oddzielaj fakty od opinii;
• pokazuj, kiedy mówisz z praktyki, a kiedy z literatury;
• dodawaj checklisty i polski kontekst.

Ekspertyza w ramach E-E-A-T oznacza, że autor treści powinien posiadać odpowiednią wiedzę specjalistyczną, co jest szczególnie istotne w kontekście wspomnianych wyżej tematów YMYL. Google stosuje rygorystyczne kryteria dla portali medycznych, prawnych i finansowych z uwagi na ich potencjalny wpływ na użytkowników.

Autorytet (authoritativeness) – budowanie profesjonalizmu i wizerunku eksperta w Google i AI

Autorytet to nie tylko liczba publikacji czy opis doświadczenia w zakładce „o nas”. To także fakt, czy Google i LLM‑y potrafią połączyć autora tekstu z konkretną dziedziną, twórcą, firmą – czyli budowanie silnego wizerunku profesjonalisty i eksperta.

Budujesz go przez:

• publikacje w mediach branżowych;
• wystąpienia na konferencjach w ostatnich latach;
• udział w tworzeniu raportów;
• tworzenie studiów przypadków;
• wzmianki w publikacjach w internecie, także bez hiperłącza;
• spójne profile w mediach społecznościowych.

Modele językowe uczą się z publicznych źródeł. Jeśli autor konsekwentnie występuje jako ekspert w swojej dziedzinie, ma większą szansę stać się dla LLM wiarygodnym źródłem informacji. Spójność jest kluczowa: ta sama funkcja, zdjęcie, specjalizacja i historia — na witrynie, w mediach społecznościowych oraz w tekstach gościnnych.

Skąd modele językowe czerpią wiedzę?

Analiza Semrush z czerwca 2025 roku pokazuje, że modele językowe cytują przede wszystkim treści z mediów społecznościowych i wpisów użytkowników. Na czele jest Reddit (40,1%), a obok niego pojawiają się Wikipedia (26,3%) oraz YouTube (23,5%), co sugeruje, że modele AI nie opierają odpowiedzi wyłącznie na jednym typie źródeł. W branży marketingu internetowego, w kontekście bycia cytowanym przez AI, coraz głośniej mówi się o wzajemnym przenikaniu się ról SEO, PR-u i mediów społecznościowych. Powyższe dane są tego najlepszym dowodem.

Zaufanie (trust) – fundament dla Google, użytkowników i modeli językowych

Zaufanie jest najważniejszym filtrem. Witryny, które nie wykazują cech wiarygodności, mają trudności z osiąganiem wysokich pozycji w wynikach wyszukiwania.

Na poziomie technicznym liczą się:

• HTTPS (uruchomiony certyfikat SSL – widoczna kłódka przy adresie strony);
• dane firmy;
• jasny regulamin;
• polityka prywatności;
• informacje o zwrotach (w przypadku e-commerce);
• zweryfikowane metody płatności;
• aktualne dane kontaktowe.

Transparentność danych, bezpieczeństwo techniczne oraz uczciwość to kluczowe elementy w budowaniu wiarygodności według zasady E-E-A-T. Zadbaj, by recenzje były konkretne, aktualne i wiarygodne — powinny zawierać datę, szczegóły doświadczenia oraz odpowiedź na ewentualne zastrzeżenia. Unikaj kupowania opinii, bo sztuczne komentarze są coraz lepiej wykrywane przez algorytmy i systemy AI. Warto też jasno pisać o użyciu AI. Wielu użytkowników oczekuje przejrzystości, więc jawne tego zaznaczenie może zwiększać poczucie uczciwości marki, nawet jeśli nie podnosi automatycznie wiarygodności samej treści. Podpis „Treść wsparta przez narzędzie AI, zweryfikowana przez eksperta z 10-letnim doświadczeniem” nadaje profesjonalny ton i wzmacnia ocenę zaufania, zamiast ją osłabiać.

Strony YMYL w erze AI – jak nie przegrać z aktualizacjami Google

Masowe tworzenie treści przez generatory bez weryfikacji przez eksperta jest tu szczególnie ryzykowne. Najbezpieczniejszy proces to:

1. Szkic wykonany przez AI;
2. Szczegółowa analiza faktów;
3. Komentarz praktyka;
4. Bibliografia;
5. Disclaimer (klauzula mająca na celu ochronę autora lub firmy przed konsekwencjami prawnymi i finansowymi wynikającymi z korzystania z przekazywanych informacji);
6. Cykliczna aktualizacja.

Modele językowe coraz częściej cytują instytucje zamiast anonimowych blogów, dlatego treści muszą być powiązane z realnymi osobami i organizacjami.

E-E-A-T a e-commerce – jak sklepy internetowe mogą wygrać z masowymi opisami AI

Dla sklepów internetowych treści AI są kuszące: opisy produktów, kategorii, poradniki, kampanie marketingowe i kampanie mailingowe można skalować błyskawicznie. Problem zaczyna się wtedy, gdy każdy opis brzmi tak samo.

W e-commerce warto wdrożyć:

• sekcje „ekspert radzi”;
• podpisy autorów poradników;
• realne zdjęcia produktów;
• testy i porównania;
• realne opinie klientów z datami;
• historię marki, np. „działamy od 2012 roku”.

Tworzenie autentycznych materiałów, takich jak recenzje oparte na własnych testach, jest istotnym elementem strategii budowania contentu. Treści zgodne z E-E-A-T wzbudzają zaufanie użytkowników i są oni bardziej skłonni do zakupu Twojego produktu. Kluczowe dokumenty, np. warunki zwrotów, gwarancje i instrukcje bezpieczeństwa, powinien zatwierdzić specjalista, nie sama sztuczna inteligencja.

Treści tworzone z pomocą AI – jak pisać, żeby nie wyglądać jak bot

AI w 2026 roku jest standardem, nie tylko w SEO. Google nie walczy z samym narzędziem, tylko z masową, niezweryfikowaną produkcją treści, które wcale nie są przydatne.

Zasady są proste:

• używaj AI do konspektu i researchu;
• nie publikuj surowego, wygenerowanego tekstu;
• dodaj własne przykłady;
• sprawdź źródła;
• popraw strukturę treści;
• usuń błędy gramatyczne;
• zachowaj ludzki charakter;
• zachowaj granice kompetencji. Np. „tu potrzebna jest konsultacja z lekarzem”;
• posługuj się konkretnymi datami;
• podawaj przykłady z praktyki;
• dodaj listę najczęściej zadawanych pytań (FAQ);
• zamieść wnioski do wdrożenia.

Zanim opublikujesz treść stworzoną przez AI, zastanów się, czy sam chciałbyś znaleźć taki artykuł w internecie. Czy odpowiada na Twoje pytanie? Czy temat został opisany wyczerpująco? Czy dane zawarte w artykule są wiarygodne? Nawet pisząc tekst z AI pod algorytmy – myśl jak człowiek.

Google i LLM‑y uczą się, które osoby, marki i organizacje są mocnymi, wiarygodnymi źródłami, i to właśnie buduje autorytet w algorytmach – autorytet to nie tylko wizerunek w oczach ludzi, ale też reputacja w danych treningowych AI.

Humanizacja tekstu – kiedy humanizator tekstu AI ma sens, a kiedy szkodzi

Humanizacja tekstów AI polega na dopracowaniu stylu, rytmu i tonu. W internecie można znaleźć wiele narzędzi do tego celu. Można też takie polecenie zawrzeć w promptcie. Celem korzystania z tej opcji powinna być kosmetyka tekstu, a nie sposób na łatanie luk w wiedzy przekazywanej w artykule.

Humanizacja tekstu sprawia, że treść wygenerowana przez AI może brzmieć naturalniej, co może poprawić czytelność, przy zachowaniu oryginalnego znaczenia i sensu wypowiedzi. Dobre zastosowania to:

• uproszczenie zdań;
• dopasowanie tonu;
• usunięcie powtórzeń słów lub sentencji;
• nadanie ludzkiego tonu.

Dobre treści nie powstają przez mieszanie synonimów. Powstają przez doświadczenie i wiarygodność autora, który chce się podzielić praktyczną wiedzą z czytelnikami.

Detektory AI – czy to działa?

Detektory AI, takie jak GPTZero czy Copyleaks, oceniają stopień prawdopodobieństwa użycia AI, nie prawdę absolutną. Szukają powtarzalnych struktur czy uproszczonych fraz.

W swojej pracy, w ramach testów, zamieściłam tekst stworzony w całości przeze mnie – literka po literce. Efekt? Prawdopodobieństwo napisania przez AI to aż 67%! Takie przykłady poddają w wątpliwość skuteczność demaskowania treści AI. Analiza identycznych treści, wklejonych w różne detektory, potrafi pokazywać skrajnie różne wyniki. W jednym narzędziu 18%, w innym 70%.

W pisaniu treści celem nie powinno być „oszukanie” detektorów. Ważne jest, by treści miały wartość dla użytkownika: dane, przykłady, lokalny kontekst, poszczególne elementy procesu i głos autora. Próba zdobycia 100% niewykrywalności może zepsuć logikę, a wtedy strona traci więcej niż zyskuje. Używaj detektorów AI jako kontroli jakości. Jeśli wynik wskazuje na bardzo wysoki, maszynowy styl, dopisz elementy autentycznego doświadczenia i nie skupiaj się tylko na przestawianiu słów w zdaniach.

Pamiętaj!

Google nie penalizuje tekstów AI samych w sobie, ale bardzo mocno karze treści, które są niskiej jakości, powtarzalne, bez wartości dla użytkownika. Artykuły powinny być pomocne (tak zwany helpful content) i pisane dla użytkownika (people‑first content), niezależnie od tego, czy były pisane przez człowieka czy bota.

Plan działania: jak podnieść E-E-A-T krok po kroku, korzystając z AI, ale nie wyglądając jak AI

Wdrożenie:

1. Zrób audyt Twoich treści, zwłaszcza YMYL;
2. Sprawdź, czy każda ważna publikacja ma autora;
3. Uzupełnij biogramy o doświadczenie, specjalizację i źródła;
4. Dodaj case studies, liczby i przykłady;
5. Wprowadź daty aktualizacji;
6. Ujednolicić profile autora na stronie, LinkedInie i w mediach branżowych;
7. Monitoruj widoczność w wyszukiwarce Google, zwłaszcza po aktualizacjach algorytmu.

Wnioski

Wyszukiwarka Google promuje strony, które zawierają treści niosące wartość dla użytkownika. Wytyczne Google wskazują, że szczególnie skuteczne są treści tworzone przez osoby posiadające praktyczne doświadczenie w danym obszarze, ponieważ to one są najbardziej użyteczne dla odbiorców. Jednocześnie algorytmy wyszukiwarek oraz modele LLM coraz skuteczniej identyfikują masowo generowane treści AI, zwłaszcza te pozbawione źródeł, autorstwa i eksperckiego zaplecza. Pisanie treści zgodnych z E-E-A-T pomaga budować zaufanie użytkowników, wspierać działania SEO, tworzyć bazę wiedzy do cytowania w AI‑overviews oraz wzmacniać autorytet strony.

Z tego tekstu dowiesz się:

• Dlaczego pozycjonowanie w ChatGPT to nowy standard – wyjaśniamy, dlaczego walka o pozycję w wynikach zamienia się w walkę o cytowanie w bezpośredniej odpowiedzi modelu.
• Jak algorytmy wybierają źródła – analizujemy dane, które pokazują, jak model w ułamku sekundy ocenia wiarygodność i strukturę Twojej strony, decydując o poleceniu Twojej marki.
• Jakie formaty treści kocha sztuczna inteligencja – dowiesz się, dlaczego sekcje FAQ zwiększają szansę na sukces aż o 3,2 raza i jak projektować treści, by pozycjonowanie w GPT było skuteczne.
• Czym są encje i autorytet marki – tłumaczymy, dlaczego spójność danych w całej sieci oraz obecność na platformach takich jak Reddit czy Wikipedia ma kluczowe znaczenie dla tego, czy model Cię zacytuje.
• Jak przeprowadzić audyt i mierzyć efekty – podpowiadamy, jakich narzędzi użyć, aby sprawdzić, jak w praktyce wygląda Twoje pozycjonowanie w ChatGPT i czy Twoja marka pojawia się w odpowiedziach na kluczowe pytania.

Dlaczego pozycjonowanie w ChatGPT ma znaczenie?

ChatGPT to nie kolejna aplikacja dla entuzjastów technologii. To narzędzie, które zmieniło zachowania konsumentów szybciej, niż ktokolwiek się spodziewał. Aby zrozumieć dynamikę tej rewolucji, warto przyjrzeć się konkretnym danym:

1. 700 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo (dane OpenAI, 2025).
2. 2,5 miliarda zapytań dziennie.
3. 41% konsumentów ufa wynikom generatywnej AI bardziej niż reklamom w tradycyjnych wyszukiwarkach (Forbes, 2025).

To nie są użytkownicy, którzy bezrefleksyjnie skanują wyniki. To osoby, które zadały konkretne pytanie i czekają na konkretną odpowiedź. Jeśli ChatGPT wymieni Twoją markę – jest duża szansa, że użytkownik rzeczywiście Cię sprawdzi. Jeśli nie wymieni – nie istniejesz dla tej grupy odbiorców.

Ważna różnica względem klasycznego SEO: w Google walczysz o pozycję w wynikach. W ChatGPT walczysz o cytowanie w odpowiedzi. To fundamentalnie inna gra – ale gra, do której można się przygotować.

W przypadku AI nie mamy do czynienia z użytkownikami, którzy przeglądają setki linków. To odbiorcy, którzy zadali precyzyjne pytanie i oczekują równie konkretnej odpowiedzi. Moment, w którym pozycjonowanie w ChatGPT przynosi efekt i Twoja marka zostaje wymieniona, otwiera realną szansę na bezpośrednią interakcję z klientem. Brak wzmianki oznacza natomiast całkowitą niewidoczność w oczach tej grupy docelowej.

Warto zrozumieć kluczową różnicę względem klasycznego SEO: o ile w Google rywalizujesz o jak najwyższą pozycję na liście wyników, o tyle w ChatGPT walka toczy się o bycie zacytowanym bezpośrednio w odpowiedzi modelu. To fundamentalna zmiana reguł gry, na którą można i trzeba się odpowiednio przygotować.

Jak ChatGPT wybiera, co zacytować?

ChatGPT nie korzysta z zapisanego profilu Twojej firmy. Kiedy użytkownik zadaje pytanie, model zbiera informacje w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, którym ufa, wybiera te, które zacytuje, a następnie syntetyzuje je w jedną odpowiedź. Logika pobierania informacji kształtuje to, kto jest widoczny.

Yext Research przeanalizował 17,2 miliona cytowań AI i wykrył coś kluczowego: ChatGPT opiera się na zewnętrznej warstwie wyszukiwania, która działa inaczej w zależności od branży. Na przykład w hotelarstwie oficjalne strony hoteli pojawiały się w niemal 38% cytowań – ponad dwa razy częściej niż w innych modelach AI. W innych branżach proporcje wyglądają inaczej.

Co z tego wynika dla Ciebie? Oto trzy rzeczy, które ChatGPT ocenia przy wyborze źródła:

1. Wiarygodność źródła – kto opublikował, gdzie, jak dawno i czy inne wiarygodne miejsca sięgają do tej treści?
2. Jakość struktury treści – czy da się ją łatwo wyciągnąć i wpleść w odpowiedź bez dodatkowego przetwarzania?
3. Spójność danych o marce – czy ta sama nazwa, opis i dane kontaktowe pojawiają się w całej sieci?

Pozycjonowanie w GPT zacznij od audytu widoczności

Zanim zaczniesz cokolwiek optymalizować, musisz wiedzieć, gdzie faktycznie jesteś. Bez tej diagnozy możesz przez miesiące pracować na obszarach, które nie wymagają uwagi, i pomijać te, które realnie blokują Twoją widoczność w AI.

Dobry audyt widoczności w ChatGPT odpowie na cztery pytania:

1. Czy Twoja marka w ogóle pojawia się w odpowiedziach ChatGPT na pytania z Twojej branży?
2. Z jakich źródeł ChatGPT czerpie wiedzę o Twojej niszy?
3. Gdzie są luki – jakich treści brakuje, żeby ChatGPT mógł Cię wymienić?
4. Kim jest Twoja rzeczywista konkurencja w AI? Pamiętaj, że może się różnić od konkurencji w Google.

Do monitorowania cytowań możesz użyć narzędzi takich jak Chatbeat. Możesz też robić to ręcznie – wpisując kluczowe pytania bezpośrednio do ChatGPT i sprawdzając, czy marka się pojawia. To podejście nic nie kosztuje, ale jest pracochłonne: wymaga regularnego powtarzania tych samych zapytań w różnych wariantach, ręcznego notowania wyników i porównywania ich w czasie. Przy kilku pytaniach da się to utrzymać, przy kilkudziesięciu robi się nieefektywne.

Jeśli zależy Ci na pogłębionej analizie razem ze strategią działań, możesz zamówić audyt w searchmeets.ai – raport pokazuje obecność marki w AI wraz z konkretnymi rekomendacjami.

Pamiętaj: wyniki AI nie są losowe. Są kształtowane przez logikę wyszukiwania i ocenę źródła. Jeśli ich nie śledzisz, po prostu nie masz pełnego obrazu swojej widoczności.

Co zrobić, żeby ChatGPT cytował Twoją markę?

Widoczność w ChatGPT zależy od czterech obszarów. żadnego z nich nie można pomijać, bo działają razem – jak nogi stołu.

1. Struktura treści – pisz tak, żeby AI mogła zacytować

ChatGPT szuka fragmentów gotowych do użycia. Jego zadaniem jest złożyć dobrą odpowiedź z dostępnych źródeł – dlatego preferuje treści, które są już logicznie zorganizowane, zawierają jednoznaczne definicje i dają się łatwo wyodrębnić bez utraty sensu. W praktyce model najchętniej cytuje:

• Jasne definicje i nagłówki z pytaniami – np. „Co to jest X i jak działa?”. Model łatwo mapuje to na zapytanie użytkownika.
• Sekcje FAQ w formacie Q&A – to jeden z najczęściej cytowanych formatów przez modele AI. Strony z FAQ mają 3,2 x wyższą szansę na pojawienie się w wynikach AI (Frase.io, 2025).
• Listy i wypunktowania – łatwe do zeskanowania fragmenty, które AI może zacytować w całości.
• Liczby i statystyki – konkretne dane nadają treści wiarygodność i są chętnie przywoływane w odpowiedziach AI.

Unikaj lania wody i ogólników. Jeśli Twój tekst to powielenie powszechnie dostępnych informacji, ChatGPT sięgnie po inne, bardziej wartościowe źródło.

2. Kontekst ponad frazy kluczowe

W klasycznym SEO przez lata kluczową rolę odgrywała gęstość fraz. W przypadku ChatGPT słowa kluczowe nadal mają znaczenie, ale ważniejszy staje się kontekst i naturalność wypowiedzi. Model językowy nie wybiera treści na podstawie nasycenia frazami – ocenia, czy tekst faktycznie odpowiada na pytanie użytkownika w sposób kompletny i zrozumiały.

Zamiast skupiać się na upychaniu fraz, warto tworzyć treści wyczerpujące, pisane ludzkim językiem i dostarczające pełnych wyjaśnień. AI szuka źródła, które w prosty sposób rozwiązuje problem, a nie tylko zawiera pasujące słowa.

W praktyce:

• Pisz naturalnym językiem – tak jakbyś tłumaczył temat klientowi. Unikaj sztucznego powtarzania fraz.
• Rozwijaj temat – podawaj przykłady, używaj synonimów i powiązanych zwrotów.
• Odpowiadaj na intencję, nie tylko na frazę – upewnij się, że tekst faktycznie odpowiada na pytania, które zadają użytkownicy.

3. Autorytet marki i wzmianki zewnętrzne

ChatGPT uczy się z całego internetu, nie tylko z Twojej strony. Modele językowe rozpoznają marki jako jednostki – im spójniej i częściej Twoja marka pojawia się w wiarygodnych miejscach w sieci, tym większa szansa, że model skojarzy ją z odpowiednim tematem i potraktuje jako kompetentne źródło.

W procesie budowania widoczności pod kątem sztucznej inteligencji, zadbaj o:

• Wzmianki w prasie branżowej – nie tylko linki, ale realne cytowania Twojej marki lub ekspertów z firmy.
• Obecność na forach i w społecznościach – platformy dyskusyjne to źródła, z których AI chętnie korzysta. Co ciekawe, Reddit ma ok. 1% udziału w cytowaniach ChatGPT.
• Jednolite dane o marce – ta sama nazwa, opis i dane kontaktowe w każdym kanale. Rozbieżności utrudniają modelowi poprawne rozpoznanie firmy i jej kontekstu branżowego.
• Obecność w zewnętrznych bazach wiedzy – Wikipedia, Wikidata, Google Knowledge Panel i katalogi branżowe to miejsca, z których modele AI aktywnie czerpią informacje o podmiotach.
• Autor podpisany imieniem i nazwiskiem – treści przypisane konkretnej osobie z udokumentowanymi kompetencjami budują zaufanie modelu.

4. Elementy klasycznego SEO, które nadal mają znaczenie

To dobra wiadomość dla osób, które inwestowały w SEO przez ostatnie lata: duża część fundamentalnych działań jest przenoszona do świata AI. Nie oznacza to jednak, że można nic nie zmieniać. Akcenty się przesunęły.

Silosy tematyczne i encje tematyczne

ChatGPT rozumie tematy jako sieć powiązanych pojęć. Jeśli budujesz autorytet w jednej niszy – zamiast pisać o wszystkim – model szybciej identyfikuje Cię jako kompetentne źródło. Strony z przemyślaną architekturą treści skupioną wokół jednego obszaru tematycznego, są częściej cytowane niż te, które dotykają wielu tematów połowicznie.

Dane strukturalne (schema.org)

Znaczniki FAQPage, Article, Organization i BreadcrumbList ułatwiają modelowi zrozumienie, czym jest dana treść i jakiego rodzaju odpowiedź zawiera. Strony z poprawnie wdrożonym schema.org mają znacząco wyższe szanse na pojawienie się jako źródło w wynikach ChatuGPT. To nie jest technikalia dla deweloperów – to fundament, który wpływa na to, czy treść jest w ogóle rozumiana przez model.

Dostępność treści – brak JavaScript jako bariery

ChatGPT z dostępem do internetu crawluje strony podobnie jak Googlebot. Jeśli kluczowe informacje na Twojej stronie renderują się wyłącznie przez JavaScript albo są za paywallem lub wymagają logowania – model ich po prostu nie przeczyta. Treści muszą być dostępne w czystym HTML.

Hierarchia nagłówków H1, H2, H3

Spójna struktura nagłówków pomaga modelowi zrozumieć kontekst całej strony, nie tylko cytowanego fragmentu. Chaotyczna hierarchia utrudnia AI wyodrębnienie struktury semantycznej.

Odpowiedzi na pytania użytkowników i sekcje FAQ

Content budowany wokół realnych pytań, które zadają Twoi klienci, naturalnie wpisuje się w to, co ChatGPT chce cytować. FAQ jako osobna sekcja to jeden z najczęściej cytowanych formatów przez modele AI – Frase.io potwierdziło 3,2-krotnie wyższą szansę na cytowanie dla stron z FAQPage markup.

Aktualność i unikalność danych – czynniki, które często się pomija

ChatGPT – zwłaszcza w wersji z możliwością przeglądania sieci – chętniej cytuje źródła ze świeżymi informacjami i aktualnymi danymi. Jeśli Twoje artykuły nie były odświeżane od roku, ryzykujesz, że AI wybierze konkurencyjną stronę z nowszymi danymi.

Zawsze pokazuj datę publikacji i datę ostatniej aktualizacji – to sygnał, że treść jest aktualna i wiarygodna. Regularne dodawanie aktualności, nowych wpisów blogowych sprawia, że Twoja strona jest bardziej użyteczna dla modelu.

Osobna kategoria to unikalne dane. Modele AI są świetne w syntezie dostępnych informacji, ale słabe jako badacze terenowi. Jeśli publikujesz własne analizy, wyniki ankiet, raporty branżowe czy szczegółowe case study – tworzysz treść, której AI nie może znaleźć nigdzie indziej. To właśnie takie materiały są najchętniej cytowane.

Warto też pomyśleć o rankingach, porównaniach i zestawieniach. Dane z branży finansowej pokazują, że aż 45% źródeł cytowanych przez AI w tej kategorii to rankingi i listy porównawcze. Format typu: TOP 10 czy Ranking X jest formatem, który AI chętnie zaciąga.

Jak mierzyć widoczność w ChatGPT? Cytowania, nie rankingi

Tradycyjne SEO skupia się na pozycji. Optymalizacja pod AI opiera się na czymś innym: czy jesteś cytowany. To operacyjna zmiana dla marketerów – nowe KPI wymagają nowych narzędzi i nowego sposobu myślenia.

Co monitorować?

1. Czy marka pojawia się w odpowiedziach ChatGPT na kluczowe pytania w Twojej niszy?
2. Z jakich źródeł ChatGPT korzysta przy pytaniach z Twojej branży?
3. Jak często jesteś cytowany kontra konkurencja?
4. Jakie treści – własne czy zewnętrzne – ChatGPT przywołuje w kontekście Twojej marki?

Narzędzia do śledzenia cytowań AI typu Chatbeat, czy Ahrefs w sekcji AI visibility pozwalają monitorować widoczność według modelu, lokalizacji i rodzaju zapytania.

Podsumowanie – pozycjonowanie w ChatGPT czyli proces, a nie jednorazowe działanie

Pozycjonowanie w GPT nie zastępuje klasycznego SEO. Uzupełnia je i rozszerza na nowy ekosystem, w którym użytkownicy coraz częściej szukają odpowiedzi. Fundamenty pozostają te same – wartościowe treści, autorytet marki, solidna technika – ale akcenty się przesunęły. AI bardziej docenia strukturę, spójność i unikalność danych.

Checklista: pozycjonowanie w ChatGPT krok po kroku

1. Sprawdź, czy Twoja marka pojawia się w odpowiedziach ChatGPT – zacznij od audytu.
2. Buduj treści wokół pytań użytkowników: FAQ, Q&A, definicje, listy.
3. Zadbaj o spójność – ta sama nazwa marki, opis i dane we wszystkich kanałach.
4. Wdroż dane strukturalne schema.org (FAQPage, Article, Organization).
5. Usuń bariery dostępu: JavaScript oraz paywalla to główne bramy blokujące dostęp.
6. Zdobywaj wzmianki zewnętrzne – nie tylko linki, ale cytowania w mediach branżowych.
7. Odświeżaj treści regularnie i pokazuj daty aktualizacji.
8. Mierz cytowania – to nowe KPI w erze AI.

Klasyczne SEO i pozycjonowanie w ChatGPT wzajemnie się wzmacniają. Autorytet zbudowany w Google przekłada się na wiarygodność w oczach modelu. A treści zoptymalizowane pod AI docierają do użytkowników, którzy pytania zadają już nie w wyszukiwarce, lecz bezpośrednio modelowi.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Czy pozycjonowanie w ChatGPT różni się od SEO w Google?

Tak, ale nie są to dwa osobne światy. W Google walczysz o pozycję w wynikach wyszukiwania. W ChatGPT celem jest pojawienie się jako cytowane źródło w odpowiedzi modelu. Wiele fundamentów pokrywa się (jakość treści, autorytet, dane strukturalne), ale ChatGPT inaczej ocenia wagę poszczególnych czynników – bardziej liczy się struktura treści i spójność entity niż gęstość fraz kluczowych.

Ile czasu zajmuje pozycjonowanie w ChatGPT?

Nie ma jednej odpowiedzi. Część działań technicznych (schema.org, hierarchia nagłówków, dostępność treści) można wdrożyć stosunkowo szybko. Budowanie autorytetu marki w sieci i zdobywanie wzmianek to proces, który trwa miesiącami. Pierwsze efekty w postaci pojawienia się marki w odpowiedziach AI można zauważyć po kilku tygodniach od dokonania znaczących zmian, ale stabilna widoczność wymaga konsekwentnych działań.

Czy ChatGPT indeksuje strony internetowe?

ChatGPT w wersji z ChatGPT Search ma dostęp do internetu w czasie rzeczywistym i crawluje strony podczas generowania odpowiedzi. Jednak nie wszystkie wersje ChatGPT mają ten dostęp – część odpowiedzi generowana jest wyłącznie na podstawie danych treningowych modelu. Dlatego ważne jest budowanie widoczności zarówno na poziomie treści własnej strony, jak i w zewnętrznych źródłach, z których model się uczył.

Jakie narzędzia pomogą zmierzyć widoczność w ChatGPT?

Do podstawowego monitoringu cytowań AI można użyć narzędzia Chatbeat, lub np. sekcji AI visibility w Ahrefs. Pozwalają one sprawdzić, czy marka pojawia się w odpowiedziach konkretnych modeli AI i przy jakich pytaniach. Dla bardziej zaawansowanej analizy razem z rekomendacjami warto rozważyć audyt z agencją specjalizującą się w AI SEO.

Czy wystarczy dobre SEO w Google, żeby być widocznym w ChatGPT?

Częściowo tak. Silna pozycja w Google często koreluje z widocznością w AI – bo oba systemy cenią autorytety w podobnych sposób. Jednak ChatGPT ma swoją logikę pobierania informacji i może faworyzować inne typy źródeł lub formaty treści. Strony z wysoką pozycją w Google, ale bez odpowiedniej struktury treści, mogą być niewidoczne w ChatGPT. I odwrotnie: mniejsze strony z wyjątkowo dobrze ustrukturyzowanymi odpowiedziami mogą być cytowane przez AI nawet bez czołowych pozycji Google.

Czy jest płatna reklama w ChatGPT?

Na dziś, czyli kwiecień 2026 ChatGPT nie oferuje płatnego pozycjonowania w odpowiedziach modelu w tradycyjnym sensie – nie można kupić miejsca w cytatach AI tak jak kupuje się reklamę Google Ads. Widoczność w ChatGPT wynika z jakości i struktury treści, autorytetu marki oraz sygnałów z sieci. OpenAI testuje różne modele komercyjne, ale na razie organiczne pozycjonowanie to jedyna droga.

Czy pozycjonowanie w ChatGPT da też widoczność w innych modelach językowych?

Częściowo tak – i to dobra wiadomość. Większość działań, które zwiększają widoczność w ChatGPT, działa podobnie w innych modelach językowych, takich jak Gemini, Claude czy Perplexity. Powód jest prosty: wszystkie opierają się na podobnych sygnałach wiarygodności – jakości i strukturze treści, autorytecie marki w sieci, spójności danych o firmie i obecności w zewnętrznych źródłach. Różnice między modelami dotyczą głównie logiki pobierania informacji i tego, jakie typy źródeł są faworyzowane. Dlatego w searchmeets.ai każdy model analizujemy osobno – bo choć fundamenty są wspólne, szczegóły się różnią i warto je znać.

Bibliografia

• SearchMeets.ai, Strategie SEO + AI: Analizy własne, 2025/2026
• Backlinko, ChatGPT Stats, 2025
• The Verge, OpenAI ChatGPT daily prompts 2 billion, 2025
• Forbes / Roger Dooley, AI Search Results More Trusted Than Ads, 2025
• Yext Research, AI Citation Behavior Across Models, 2026
• Yext Blog, How ChatGPT, Perplexity, Gemini and Claude Decide What to Cite, 2026
• Frase.io, Are FAQ Schemas Important for AI Search, GEO & AEO?, 2025
• Single Grain, Google AI Overviews: The Ultimate Guide to Ranking in 2025, 2025
• BrightEdge, Schema.org and AI citation research, 2025
• Pixelmojo, How to Track AI Citations Across 4 LLMs, 2026

Od laika do eksperta w pół minuty 

Każdy z nas zna to uczucie narastającej irytacji, gdy po godzinach spędzonych na przeglądaniu produktów i ofert pojawia się w naszej głowie więcej pytań niż odpowiedzi. Jednak współczesna technologia pomaga nam uniknąć tego decyzyjnego paraliżu i pozwala z łatwością wejść w rolę wyedukowanego nabywcy. W jaki sposób? Dzięki prostej rozmowie z AI. 

Ten cyfrowy asystent potrafi wziąć na warsztat wszelkie skomplikowane specyfikacje i przełożyć je na język naszych codziennych potrzeb. Wystarczy, że o nich wspomnisz i zamiast gubienia się w gąszczu parametrów i suchych danych otrzymasz gotowe rozwiązanie! 

Jak wynika z analiz rynkowych, aż 53% konsumentów dokonało zakupu na podstawie rekomendacji sztucznej inteligencji¹. Znaczna część ogółu konsumentów, bo aż 37%, świadomie korzysta z ChatGPT lub asystentów AI przy zakupach², natomiast 19% z nich robi to całkowicie nieświadomie³.

Jak to możliwe? Coraz częściej, korzystając z wyszukiwarek czy platform zakupowych, spotykamy się z gotowymi podsumowaniami (np. AI Overview od Google), zestawieniami wad i zalet, fragmentami opinii użytkowników. Jawią się nam one jako bardzo pomocna pigułka wiedzy, nie zastanawiamy się jednak, że ta pigułka tworzona jest na podstawie skomplikowanych algorytmów. To potwierdza tezę, że AI staje się „cichym nawigatorem” naszych zakupów. Kiedy jednak sami decydujemy się na bezpośredni chat z AI, staje się on w pełni namacalnym i wyjątkowo precyzyjnym doradcą.

Coraz częściej konsumenci, zamiast spędzać wieczory na czytaniu subiektywnych recenzji, świadomie delegują sztucznej inteligencji agregację twardych danych. Chatboty wspierają ich, tłumacząc skomplikowany branżowy żargon, zawiłości polis ubezpieczeniowych czy parametry procesorów na język konkretnych korzyści. Nic dziwnego więc, że już ponad połowa konsumentów (55%)⁴ przyznaje, że chatboty AI są dla nich najbardziej pomocne na etapie porównywania konkretnych produktów czy modeli. Ostatecznie otrzymują oni spersonalizowane i proste komunikaty, np. „Ten produkt jest dla Ciebie idealny, bo jest skrojony pod metraż Twojej małej łazienki”.

To wszystko sprawia, że w krótką chwilę możemy zyskać ekspercką pewność trafności naszych wyborów.

Koniec z marketingowym bełkotem – AI jako obiektywny filtr 

Kwieciste opisy produktów, przemawiające do naszych zmysłów i emocji, to schemat dobrze znany z kart e-sklepów. Przymiotniki, takie jak „legendarny”, „bezkompromisowy”, „wspaniały” lub barwne porównania mają za zadanie budować w nas wizję idealnego życia, skutecznie odwracając uwagę od konkretów. Dziś jednak, w dobie szybkich i sprytnych zakupów, te marketingowe zaklęcia tracą swoją moc. Dla współczesnego konsumenta najważniejsze są konkretne informacje, przedstawiające rzeczywistą wartość produktu.

I właśnie w tym miejscu wkracza sztuczna inteligencja, stając się dla kupującego obiektywnym filtrem i „cichym nawigatorem” zakupowym. AI wyciąga z opisów fakty i kluczowe informacje, całkowicie pomijając słowa-wydmuszki. Zamiast czytać poetyckie porównania, otrzymujemy twarde parametry i konkretne cechy, co jest szczególnie istotne w branżach, w których błędy decyzyjne kosztują najwięcej, jak chociażby w sektorze finansów. Co ciekawe, aż 28 milionów dorosłych użytkowników na świecie wykorzystuje narzędzia AI jako wsparcie przy zarządzaniu swoimi finansami, a 33% używa ich przy planowaniu inwestycji⁵.

Sprytne zakupy 2.0 to również era kończąca przeglądanie dziesiątek linków i otwartych kart w przeglądarce. Wykorzystując AI jako swojego doradcę zakupowego, otrzymujemy gotową i precyzyjną syntezę danych. Sztuczna inteligencja redefiniuje także pojęcie social proof. Koniec z przeglądaniem i analizowaniem setek opinii produktu – algorytm w kilka sekund wyciąga esencję z recenzji, wskazując najczęściej powtarzające się zalety i wady.

Efekt? Niemal co trzeci kupujący (32%)⁶ ufa dziś obiektywnym analizom sztucznej inteligencji bardziej niż tradycyjnym rankingom tworzonym przez ludzi czy poleceniom influencerów. Zaufanie przenosi się z człowieka na algorytm, który postrzegany jest jako jedyny bezstronny gracz, niemający interesu w tym, aby nas do czegokolwiek namawiać.

Zakupy bez wyrzutów sumienia – jak AI buduje pewność? 

Jednym z największych wrogów zakupów jest niepewność. Czy to na pewno najlepsza oferta? Czy ten produkt spełni moje oczekiwania? Czy w recenzjach nie pojawia się ukryta wada? Nierzadko proces zakupowy łączy się z tzw. buyer’s remorse, czyli wyrzutami sumienia wynikającymi z obawy, że decyzja została podjęta zbyt pochopnie lub opierała się na niepełnych danych o produkcie. Jak wpływa na to korzystanie ze sztucznej inteligencji?

AI zdejmuje z naszych barków konieczność samodzielnego przekopywania się przez setki ofert i recenzji. Zamiast męczącej analizy otrzymujemy gotową i uzasadnioną rekomendację, co znacząco redukuje stres związany z zakupem.

Sztuczna inteligencja staje się w tym procesie potężną ochroną przed emocjonalnym impulsem. Kupujący zyskuje pewność, że dokonał najlepszego możliwego wyboru na podstawie twardych informacji i personalizacji. Decyzja zakupowa nie zapada pod wpływem chwili, lecz po dogłębnej konsultacji z chatbotem, który dopasowuje parametry produktu do indywidualnych oczekiwań i potrzeb użytkownika.

Niezwykle ważnym aspektem jest również odporność na techniki sprzedażowe. Podczas rozmowy z AI kupujący zyskuje bezpieczną przestrzeń, wolną od presji wywoływanej przez mechanizmy e-sklepu. Agresywne okienka z rabatami, liczniki czasu pokazujące ostatnie sekundy promocji czy alarmy o niskich stanach magazynowych tracą na znaczeniu. W oknie czatu skupiamy się wyłącznie na kluczowych parametrach, dzięki czemu możemy zachować chłodną głowę i podjąć racjonalną decyzję.

W oczach współczesnego konsumenta AI nie jest stroną w transakcji, której zależy na sprzedaży i marży, ale bezstronnym systemem. To poczucie obiektywizmu sprawia, że ostateczny zakup przestaje być efektem perswazji, a staje się świadomym wyborem podpartym merytoryczną analizą. Kupujący zyskuje pewność, że jego decyzja jest optymalna, co skutecznie eliminuje stres i wyrzuty sumienia. W nowym modelu zakupowym satysfakcja nie płynie z obietnic marki, lecz z zaufania do procesu analizy, nad którym konsument – z nieodłącznym wsparciem AI – przejmuje pełną kontrolę.

AI jako wsparcie domowego budżetu

Czy AI może pomóc nam w zarządzaniu domowym budżetem? Zdecydowanie tak! W erze sprytnych zakupów 2.0. mądre kontrolowanie codziennych wydatków staje się nowym standardem. Sztuczna inteligencja wyrasta na naszego najskuteczniejszego sojusznika w polowaniu na najkorzystniejsze oferty, co w naturalny sposób przekłada się na lepszą kondycję naszego portfela. 

Obecnie AI to ulubione narzędzie tzw. łowców okazji – już 23% świadomych użytkowników deleguje żmudne wyszukiwanie najlepszych ofert algorytmom⁷, zamiast spędzać godziny na śledzeniu aktualnych promocji czy kodów rabatowych.

Co istotne, najszybciej tę technologię adaptują osoby ze sporym deficytem czasu. Wśród grup, dla których każda minuta jest na wagę złota – jak u rodziców – odsetek ten rośnie do 28%⁸. Dla nich sztuczna inteligencja staje się osobistym doradcą, który błyskawicznie porównuje ceny produktów pierwszej potrzeby i pozwala tym samym odzyskać czas dla rodziny. Dzięki wsparciu cyfrowego asystenta zyskują jednocześnie pewność, że ich domowy budżet jest pod stałą ochroną.

Zajmij miejsce w oknie chatu – co zrobić, by AI poleciło właśnie Ciebie?

Obecnie dialog z AI coraz częściej zastępuje tradycyjne korzystanie z wyszukiwarki i żmudne przeszukiwanie stron. Ponieważ proces decyzyjny konsumentów przenosi się do okien chatbotów, kluczowe staje się pytanie: co zrobić, by to nasz produkt pojawiał się w rekomendacjach? Odpowiedź kryje się w trzech filarach nowoczesnej komunikacji. 

Po pierwsze: stawiaj na dane zamiast emocji. AI jest odporne na marketingowe zachwyty, za to uwielbia parametry i precyzyjne specyfikacje. Aby sztuczna inteligencja zauważyła Twój produkt, konieczna jest nienaganna struktura danych (schema.org). Zamiast kwiecistych przymiotników wychwalających Twój produkt, skup się na twardych faktach: wymiarach, wadze, składzie czy posiadanych certyfikatach – dzięki temu algorytmy zyskają konkretny materiał, który łatwo przetworzą i porównają z potrzebami klienta.

Po drugie: buduj autorytet tam, skąd AI czerpie informacje. Zadbaj o to, by o Twojej marce merytorycznie dyskutowano na forach branżowych i by pojawiała się ona w niezależnych eksperckich testach czy pogłębionych recenzjach. W ten sposób zbudujesz wiarygodność marki w oczach algorytmów.

Po trzecie: postaw na użyteczność treści. Współcześni użytkownicy szukają w AI odpowiedzi na konkretne bolączki. Twoje treści powinny więc precyzyjnie reagować na pytania klientów i oferować konkretne rozwiązania. Jeśli Twoja komunikacja będzie instrukcją rozwiązania ich specyficznych problemów, istnieje spora szansa, że AI wskaże właśnie Twoją ofertę jako idealny ratunek.

Nowy układ sił – dane ponad obietnicami

Sztuczna inteligencja skutecznie zdejmuje z nas ciężar żmudnego researchu i porównywania ofert. W nowej rzeczywistości zakupowej wygrają te marki, które nauczą się karmić „cichych nawigatorów” konkretnymi danymi i ci konsumenci, którzy wykorzystają AI do przejęcia kontroli nad swoimi zakupami. Ostatecznie granica między wyszukiwarką a asystentem AI będzie się zacierać, a zwycięstwo będzie leżeć po stronie merytoryki. O tym, co ostatecznie trafi do koszyka, zadecyduje jakość i konkret, a nie najgłośniejszy marketingowy krzyk.

1. www.capgemini.com/insights/research-library/ai-and-consumers-2025/ ︎
2. www.adyen.com/pl_PL/index-reports/retail/rozdzial-2 ︎
3. Raport „AI jako nowy nawigator zakupowy. Raport dla E-commerce 2026” ︎
4. Ibid. ︎
5. aboutmarketing.pl/capgemini-co-drugi-kupujacy-podejmuje-decyzje-pod-wplywem-ai-i-algorytmow-raport/ ︎
6. Raport „AI jako nowy nawigator zakupowy. Raport dla E-commerce 2026” ︎
7. Ibid. ︎
8. Ibid. ︎

Google przekonuje, że użytkownicy coraz częściej oczekują realnej pomocy w usługach, z których korzystają każdego dnia. Skala wykorzystania AI w ekosystemie firmy szybko rośnie. Według danych Google, z Przeglądów od AI korzysta obecnie ponad 2,5 miliarda aktywnych użytkowników miesięcznie, Tryb AI przekroczył miliard użytkowników, a aplikacja Gemini ma już ponad 900 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie.

Wyszukiwarka zmienia sposób działania

Największe zmiany obejmują wyszukiwarkę Google. Firma zapowiada, że narzędzie ma coraz mniej przypominać klasyczne pole do wpisywania krótkich fraz, a coraz bardziej asystenta, który prowadzi rozmowę i pomaga realizować dłuższe zadania. Nowe pole wyszukiwania oparte na AI ma przyjmować bardziej złożone pytania oraz obsługiwać tekst, obrazy, pliki, filmy i karty przeglądarki Chrome.

Google wprowadza też agentów informacyjnych. Będą działać w tle i monitorować wybrane tematy, np. oferty mieszkań, premiery produktów, ceny, dane sportowe lub informacje z serwisów branżowych. Użytkownik ma otrzymać nie tylko zestaw linków, lecz także podsumowanie i wskazanie, kiedy pojawi się informacja zgodna z jego oczekiwaniami.

Ważną nowością jest także możliwość przejścia z Przeglądu od AI do rozmowy w Trybie AI. Kontekst zapytania zostanie zachowany, a wyszukiwarka będzie mogła rozwijać temat w kolejnych odpowiedziach. Dla branży marketingowej oznacza to dalszą zmianę w SEO: liczyć się będą nie tylko pozycje w wynikach, lecz także jakość danych, struktura treści i zdolność marki do pojawienia się w odpowiedziach AI.

Gemini ma działać w tle

Drugim ważnym elementem konferencji był rozwój aplikacji Gemini. Google przedstawił model Gemini 3.5 Flash, który ma zasilać aplikację Gemini i funkcje AI w wyszukiwarce. Z perspektywy użytkowników i firm istotniejszy jest jednak kierunek rozwoju: Gemini ma przechodzić od prostego odpowiadania na pytania do wykonywania zadań pod nadzorem użytkownika.

Najlepiej pokazuje to Gemini Spark, osobisty agent AI dostępny przez całą dobę. Spark ma pomagać w zarządzaniu cyfrowym życiem, analizować informacje, przygotowywać dokumenty, porządkować zadania i działać w tle nawet po zamknięciu komputera. Google podkreśla, że użytkownik zachowa kontrolę nad agentem, a system zapyta o zgodę przed czynnościami takimi jak wysłanie wiadomości, zapisanie wydarzenia w kalendarzu lub wydanie pieniędzy.

Do aplikacji Gemini trafi także Daily Brief, czyli poranne podsumowanie dnia. Agent ma analizować Gmaila, Kalendarz i listy zadań, a następnie porządkować najważniejsze sprawy, priorytety i proponowane kolejne kroki. To pokazuje, że Google chce budować AI nie tylko jako wyszukiwarkę wiedzy, lecz także jako osobisty system organizacji pracy.

Workspace stawia na głos i automatyzację

Nowości pojawią się również w Google Workspace. Gmail Live pozwoli zadawać pytania dotyczące skrzynki odbiorczej, np. o szczegóły podróży, szkołę dziecka albo pilne wiadomości. Docs Live ma zamieniać swobodną wypowiedź w uporządkowany szkic dokumentu, a Keep będzie przekształcał głosowe notatki w czytelne listy i zapisy.

Google rozwija także AI Inbox w Gmailu. Narzędzie ma wybierać najważniejsze wiadomości, przygotowywać spersonalizowane szkice odpowiedzi, podsuwać właściwe pliki i ułatwiać zarządzanie zadaniami. Z punktu widzenia zespołów marketingowych i redakcyjnych oznacza to większą automatyzację codziennej pracy z mailami, dokumentami i projektami.

W usługach Google pojawi się też funkcja Zapytaj YouTube. Użytkownik będzie mógł zadać pytanie, a YouTube pokaże najlepiej dopasowane filmy i od razu przejdzie do fragmentu, który odpowiada na dany temat. To może wpłynąć na sposób tworzenia materiałów wideo, ponieważ znaczenie zyskają konkretne, dobrze opisane fragmenty nagrań, a nie tylko tytuły, miniatury i opisy.

Nowe narzędzia dla kreacji

Google dużo miejsca poświęcił narzędziom kreatywnym. Google Pics ma służyć do tworzenia i edycji grafik z większą kontrolą nad poszczególnymi elementami obrazu. Użytkownik będzie mógł zaznaczać obiekty, zmieniać ich kolor, rozmiar lub położenie, a także edytować i tłumaczyć tekst widoczny na grafice z zachowaniem stylu projektu.

Jeszcze większą zmianą dla twórców może być Gemini Omni. Model ma przekształcać tekst, obrazy, wideo i polecenia głosowe w materiały filmowe. Google zapowiada edycję wideo przez rozmowę, zmianę tła, dodawanie elementów, pracę na materiałach referencyjnych oraz tworzenie filmów z własnym cyfrowym awatarem.

Wraz z rozwojem narzędzi generatywnych Google rozwija SynthID, czyli system oznaczania treści stworzonych przez AI. Firma podała, że niewidoczny znak wodny trafił już na ponad 100 miliardów obrazów i filmów oraz materiały audio o łącznej długości 60 tysięcy lat. Nowe narzędzia weryfikacyjne mają pojawić się w wyszukiwarce i Chrome, a do inicjatywy dołączają m.in. OpenAI, Eleven Labs i Nvidia.

Zakupy przechodzą w stronę agentów

Google rozwija także handel agentowy. Universal Cart ma być inteligentnym koszykiem działającym w różnych usługach Google, w tym w wyszukiwarce, aplikacji Gemini, YouTube i Gmailu. Użytkownik będzie mógł dodawać produkty z różnych miejsc, a koszyk zacznie pracować w tle.

Universal Cart ma wyszukiwać promocje, sprawdzać historię cen, informować o dostępności produktów i uwzględniać programy lojalnościowe. W bardziej złożonych zakupach, np. przy kompletowaniu części do komputera, koszyk ma wykrywać możliwe problemy z kompatybilnością i sugerować zamienniki. Google zapowiada testy zakupów z udziałem takich marek i sprzedawców jak Nike, Sephora, Target, Ulta Beauty, Walmart, Wayfair oraz wybranych sklepów Shopify.

Firma pracuje także nad protokołami Universal Commerce Protocol i Agent Payments Protocol. Mają one ułatwić agentom składanie zamówień i realizowanie płatności w imieniu użytkownika, ale w ramach określonych zasad. Użytkownik będzie mógł wskazać markę, produkt i budżet, a agent sfinalizuje zakup dopiero po spełnieniu tych warunków.

Okulary z Gemini mają działać bez telefonu w ręku

Google pokazał również kierunek rozwoju inteligentnych okularów opartych na Gemini. Firma zapowiedziała dwa rodzaje urządzeń: okulary audio, które będą przekazywać podpowiedzi głosowe prosto do ucha, oraz okulary z wyświetlaczem, które pokażą potrzebne informacje w odpowiednim momencie. Okulary mają pomagać w nawigacji, tłumaczeniu mowy i tekstu, obsłudze połączeń, wysyłaniu wiadomości, robieniu zdjęć oraz korzystaniu z aplikacji bez wyciągania telefonu.

Pierwsze na rynku mają pojawić się okulary audio. Google pracuje nad nimi z Samsungiem oraz markami Gentle Monster i Warby Parker. Urządzenia mają współpracować z Androidem i iOS, a dostęp do Gemini będzie możliwy po komendzie głosowej lub dotknięciu oprawki.

Co dalej?

Google I/O 2026 pokazało, że firma chce wprowadzić AI głębiej do codziennych usług, a nie budować ją wyłącznie jako osobną aplikację. Wyszukiwarka, Gemini, Gmail, Dokumenty, YouTube, zakupy i narzędzia kreatywne mają tworzyć jeden ekosystem, w którym użytkownik określa cel, a agent pomaga przejść przez kolejne etapy zadania. Dla marketingu oznacza to zmianę w SEO, content marketingu, e-commerce, obsłudze klienta i produkcji treści.

Marki będą musiały myśleć nie tylko o tym, jak dotrzeć do człowieka, lecz także o tym, jak ich treści, oferty, dane produktowe i materiały wideo odczytają agenci AI. Większego znaczenia nabiorą uporządkowane informacje, wiarygodność źródeł, przejrzyste oznaczanie treści oraz umiejętność tworzenia materiałów, które odpowiadają na konkretne potrzeby użytkowników. Google pokazuje, że kolejny etap rozwoju internetu może należeć do usług, które same wyszukują, porządkują i wykonują część pracy za użytkownika.

„AI slop” – ten termin pojawia się coraz częściej w sekcji komentarzy mediów społecznościowych pod materiałami widocznie wygenerowanymi z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Już można zauważyć przeczulenie na tego typu treści, co jest odpowiedzią na masowe zalewania sieci materiałami produkowanymi automatycznie. Sugestie pojawiają się także pod „prawdziwymi” filmami czy zdjęciami, które wyglądają zbyt dobrze lub nieprawdopodobnie.

Możemy zaobserwować także kolejny trend pojawiających się pytań „Czy to jest z AI?” – na takim poziomie dezorientacji obecnie żyjemy. Początkowo wydawać się mogło, że najbardziej dotkniętą grupą mogą być seniorzy, jednak jakość materiałów, deepfake’ów i generowanych postaci cyfrowych osiągnęła już poziom na tyle dobry jakościowo, że problem może dotyczyć wszystkich pokoleń.

Czy human touch stanie się dzisiejszą wersją określenia „handmade” lub „kraftowy”? Uważam, że już się stało.

Jak wykorzystać surowość, backstage i „draftowe” historie jako sygnał jakości i prawdy

Odbiorcy mają dość idealnych treści i perfekcjonizmu, potrzebują autentyczności. Wskazywanie, że treści nie są AI (lub są z AI) będzie coraz mocniej rozpowszechnione. Serwis YouTube w drugiej połowie 2025 roku wprowadził całkiem restrykcyjne zmiany programu partnerskiego, co miało pomóc w zwalczaniu content slop. Materiały w pełni generowane lub automatycznie montowane, bez wkładu człowieka w postaci głosu i nieposiadające wartości dodanej lub unikalności, nie mogą dłużej służyć monetyzacji.

Pod koniec 2025 roku Adam Mosseri, szef Instagrama, mówił z kolei o problemie prawdziwości treści i o tym, że coraz trudniej będzie odróżnić zdjęcia czy wideo tworzone przez AI od tych realnych. Zwrócił uwagę na bardzo ciekawy paradoks: z jednej strony twórcy świadomie publikują bardziej surowy content, żeby pokazać autentyczność, ale z drugiej – ten styl również bardzo szybko da się podrobić. Padł więc pomysł odwrócenia logiki: zamiast próbować oznaczać wszystko, co sztuczne, być może sensowniejsze stanie się cyfrowe podpisywanie treści prawdziwych już na poziomie aparatu czy urządzenia. To pokazuje skalę problemu. Nie chodzi już tylko o technologię. Chodzi o zaufanie. To nie jest wyłącznie temat estetyczny czy ideowy. Prawdziwość po prostu działa. Działa jako poczucie zaopiekowania, jako sygnał poświęconego czasu, jako większa wiarygodność. A co najważniejsze – skoro przekłada się na lepsze zaangażowanie i zasięgi, to finalnie lepiej realizuje cel biznesowy.

Obserwuję zastosowanie tych samych reguł w kampaniach sprzedażowych. Przetestowałem ogromne ilości kreacji i z mojego doświadczenia wynika jasno, że te wyglądające realnie, spersonalizowane i nie zawsze idealnie wyreżyserowane, potrafią po prostu poprawiać wyniki w panelach reklamowych. Dobrym odzwierciedleniem tego trendu jest też to, jak zmieniła się współpraca marek z twórcami i influencerkami. Kilka lat temu pożądany był poziom produkcji studyjnej, prawie filmowej. Dziś często znacznie cenniejsze okazują się prawdziwe nagrania z telefonu, pokazujące realne miejsca, realne sytuacje i często również brak przesadnie dopracowanej stylizacji czy makijażu. To, jak zaczęło nagrywać nowe pokolenie twórców, stało się wyznacznikiem nowego standardu – standardu nieidealnego, ale bardziej wiarygodnego.

Jak projektować przekaz do odbiorców sceptycznych wobec nowych technologii?

Bardzo dobrze pokazuje to kampania Polaroida z lipca 2025 roku. Jeden z komunikatów brzmiał: „AI nie wygeneruje piasku pomiędzy Twoimi palcami”. To bardzo mocne zdanie, bo nie atakuje technologii wprost, tylko przypomina o czymś prostym: człowiek nadal jest istotą analogową, zmysłową, fizyczną. Polaroid w swojej kampanii „The Camera for an Analog Life” uderzył więc jednocześnie w zmęczenie smartfonami, algorytmami i wszechobecną sztucznością. Kampania była odważna, prowokacyjna i bardzo spójna z samym produktem. Do tego dochodziły beztelefonowe spacery organizowane w różnych miastach, co dodatkowo wzmacniało całą opowieść. Trudno o lepszy przykład wykorzystania brandu, produktu i nastroju społecznego w jednej narracji.

To zresztą nie jest przypadek jednostkowy. Odrodzenie mediów analogowych rośnie w siłę i jest wyraźną odpowiedzią na przeciążenie algorytmami, powiadomieniami i ciągłym FOMO. W social mediach coraz częściej pojawiają się zestawy produktów jednofunkcyjnych, które mają zastępować smartfon: dumbphone, iPod, discman, aparat analogowy, Walkman. Jeszcze niedawno wyglądało to jak nisza albo stylizacja, dziś zaczyna przypominać realny kierunek konsumencki.

Mogą na tym skorzystać zarówno firmy, które po prostu „przespały” część cyfrowej rewolucji i nagle okazuje się, że ich model działania znów jest atrakcyjny, jak i startupy projektujące rozwiązania bardziej świadomie ograniczające rozpraszanie. Przykładem może być choćby smartfon z czarno-białym ekranem, zaprojektowany po to, żeby zmniejszać natłok bodźców. Z tego tworzy się całkiem wyraźny rynek.

Human touch kontra automatyzacja

W badaniu z 2024 roku wykazano, że wysiłek człowieka po stronie marki bywa bardziej wartościowy dla klienta niż zautomatyzowany system lojalnościowy. Human touch zwiększa satysfakcję z bycia potraktowanym „specjalnie”, bo wyraźniej komunikuje status, uwagę i realne zaangażowanie drugiego człowieka – szczególnie na początku relacji z marką.

To bardzo ważne. Bo pokazuje, że „ludzkie” nie jest tylko miłym dodatkiem. Może być realną przewagą.

Podobnie warto spojrzeć na dane Gallupa z kwietnia 2026* roku. Jeśli 31% respondentów deklaruje, że AI wywołuje u nich gniew, a jedynie 22% ekscytację i 18% nadzieję, to znaczy, że nie mamy już do czynienia wyłącznie z fascynacją nową technologią. Do tego 42% badanych deklaruje lęk – i to na poziomie podobnym jak rok wcześniej. W praktyce daje to całkiem dużą grupę odbiorców, do których może trafiać narracja oparta na niewykorzystywaniu AI albo na podkreślaniu ludzkiego wkładu. Ludzi, którzy wyżej cenią kontakt z drugim człowiekiem niż syntetyczny świat.

Jeśli dodać do tego niepokoje związane z rynkiem pracy, automatyzacją i utratą wpływu, robi się z tego naprawdę duża grupa sceptyków. A sceptycy, jeśli zobaczą po stronie marki coś, z czym mogą się utożsamić, często stają się bardzo lojalni. Nie tylko klientami, ale czasem wręcz ambasadorami.

Trochę rebelii, która jednoczy

Jest w tym wszystkim też pewien rodzaj buntu. Rebelii, która łączy ludzi. Już w 2011 roku badacze udowodnili, że marka będąca underdogiem potrafi zwiększać intencję zakupową, bo konsumenci lubią identyfikować się z pozycją „tego słabszego”, któremu kibicują. To działa szczególnie wtedy, gdy marka dzieli z odbiorcą wspólną pasję, determinację i podobny system wartości.

Dziś część marek może zbudować podobny mechanizm nie dlatego, że faktycznie są małe, ale dlatego, że ustawiają się po stronie człowieka w świecie zalanym przez syntetykę, kopiowalność i treści bez duszy. Oczywiście są tu wyjątki – taka narracja musi pozostać wiarygodna. Marka nie może zasłaniać się „ludzkością”, jeśli za tym nie idzie jakość, sensowny produkt i spójna komunikacja.

Jakie biznesy korzystały z podobnego mechanizmu? Adidas z hasłem „Impossible Is Nothing”, Apple czy Google, gdy opowiadały jeszcze o swoich garażowych początkach. Choć akurat w przypadku największych gigantów ta opowieść nie ma już dziś tej samej siły co kiedyś.

Jak utrzymać spójność marki, gdy styl staje się bardziej „niedoskonały” i bezpośredni?

Siedzę zamknięty w kebabie, czyli viral bez budżetu.

Świetny przykład wykorzystania pomysłu na post wraz z serią komentarzy pisanych z profilu firmowego, jako rzekomy pracownik, który został zamknięty w lokalu. Ogromna interaktywność, kilkanaście tysięcy polubień i setki komentarzy. Udało zbudować się zabawną narrację, co fani podchwycili i włączyli się w dyskusję.

Światowe marki też idą w tę stronę

Ten trend widać również u dużych brandów.

Aerie deklaruje, że nie będzie używać generowanych modelek, rozwijając tym samym wcześniejsze podejście związane z rezygnacją z retuszu. Twarzą kampanii została Pamela Anderson, co samo w sobie jest mocnym symbolem autentyczności i naturalności.

Dove komunikuje wprost, że nie będzie używać AI ani retuszować modelek w reklamach. To z kolei naturalne rozszerzenie projektu Real Beauty, który marka konsekwentnie rozwija od lat.

Equinox obrało jeszcze inną drogę. W kampanii „Question Everything But Yourself” zestawiono przerysowane obrazy wygenerowane przez AI z prawdziwymi zdjęciami ludzi. Nie po to, żeby udawać, że technologia nie istnieje, tylko po to, żeby jeszcze mocniej podkreślić wartość realnego ciała, obecności i doświadczenia.

Każda z tych marek robi to inaczej, ale wszystkie odwołują się do tego samego napięcia: odbiorcy coraz bardziej szukają tego, co prawdziwe, a nie tylko efektowne.

Jak pogodzić to w praktyce

Na poziomie działań marketingowych oznacza to kilka bardzo konkretnych rzeczy.

Po pierwsze, warto badać nie tylko liczbę kliknięć, ale też temperaturę komentarzy. Bardzo szybko pokazują one, czy dana narracja budzi zaufanie, irytację, dystans czy poczucie bliskości.

Po drugie, marka może pozostać przy swoich wartościach, ale pokazywać je w bardziej aktualny sposób – poprzez komunikację i kreacje, które podkreślają te cechy bez przesadnego wygładzania.

Po trzecie, warto pokazywać osoby stojące za produktem czy usługą. Personalnie. Przy pracy. Z ich komentarzem, opinią, wkładem, decyzją.

Po czwarte, firma wcale nie musi rezygnować z AI w procesach. Może używać jej w tle, do analizy, organizacji, edycji czy wsparcia pracy. Ale na froncie powinien pozostać człowiek.

Po piąte, w materiałach wideo warto monitorować nie tylko zasięg, ale też procent obejrzenia całości. To pozwala lepiej zrozumieć, czy bardziej surowe, realne materiały faktycznie dłużej utrzymują uwagę niż te generyczne.

Jakie działania możesz wprowadzić w komunikacji marketingowej:

• Zleć sesję zdjęciową bez retuszu (i koniecznie zaznacz to w komunikacji! – pamiętaj, że SEO w SM również działa i może pomóc w wyszukaniu Twoich materiałów osobom, którym na tym zależy);
• Zamów materiały tworzone smartfonem bez profesjonalnego planu;
• Pozwól twórcom zaprezentować swoją wizję współpracy zgodną z ich naturalnymi treściami, niech nie odcina się w feedzie jako ten opłacony materiał;
• Wykorzystaj materiały z backstage, przeprowadź wywiad w naturalnym środowisku i pozwól odbiorcom zajrzeć do wnętrza;
• Używaj user generated content zamiast kreacji stockowych.

Najbardziej efektywne treści nie będą już tymi najbardziej dopracowanymi wizualnie, ale tymi wyglądającymi na prawdziwe. Nie znaczy to, że każda marka musi pokazywać niechlujny styl, zagracone plany zdjęciowe i mieszkania z bałaganem w tle. Efekt umiarkowanej niedoskonałości, ale naturalny będzie lepszy niż perfekcyjny i sterylny – bo będzie bardziej autentyczny. „Human made” nie może pozostać więc jedynie pustym hasłem, a mieć odzwierciedlenie w tym, jak firma komunikuje się z odbiorcami – we wszystkich aspektach.

TikTok też już to widzi

W zgodzie z powyższymi sugestiami pozostają predykcje TikToka na 2026 rok wydane jako Trend Forecast dla marketerów. Platforma ta wydaje się najszybciej reagować na trendy i motywować do tworzenia treści zgodnych z duchem czasu i odczuciami największej rzeszy odbiorców. Pomimo iż ByteDance zdecydowanie należy do pionierów w technologii AI jako aplikacja, to tematem przewodnim dla treści ma być „niezastępowalny instynkt”, bazujący na więzi, obecności i ciekawości, nawet jeśli występują w lekkim chaosie.

Raport wyróżnia 3 główne sygnały:

1) Reali-TEA – odchodzimy od eskapizmu i romantyzowania życia, a idziemy w kierunku prawdziwych, szczerych i codziennych historii. Życie w fantazji ma ustąpić na rzecz większego poukładania się wewnętrznie, skupienia i dyscypliny, ale też celebrowania drobnych przyjemności jak np. prysznic do rytuału pielęgnacyjnego. Dodatkowo pokazywanie niestandardowych sposobów pracy i ścieżek zawodowych lub pracy biurowej z nowej perspektywy.

2) Curiosity Detours – odejście od nieświadomego korzystania z technologii dla zabicia czasu na rzecz intencjonalnego poszukiwania odpowiedzi, odkrywania nowych trendów bezpośrednio na platformie i zagłębiania się w interesujące tematy, ponieważ „ciekawość staje się walutą”.

3) Emotional ROI – koniec z wysoce spontanicznymi, viralowymi zakupami niespejalnie potrzebnych rzeczy, napędzanymi przec influencerów na rzecz przemyślanego sensu zakupu i dopasowania do własnego stylu życia. Ludzki czynnik ma być iskrą dzięki dobremu smakowi twórcy, który inspiruje.

Czy 2026 okaże się mniej impulsywny, a klienci będą dokonywali bardziej intencjonalnych zakupów, przekonamy się zapewne w raportach na początku 2027 roku, na teraz natomiast mamy gotowe drogowskazy, z których warto korzystać, planując komunikację marketingową.

Źródła:
– https://www.waltonfamilyfoundation.org/about-us/newsroom/gen-z-resentment-toward-ai-grows-as-adoption-stagnates-and-workplace-fears-mount
– https://press.polaroid.com/251772-polaroid-s-new-campaign-pushes-back-against-the-reign-of-screens-and-ai-and-celebrates-analog/
– https://www.instagram.com/p/DS7pz7-DuZG/
– https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0969698924002650
– https://www.waltonfamilyfoundation.org/about-us/newsroom/gen-z-resentment-toward-ai-grows-as-adoption-stagnates-and-workplace-fears-mount
– https://academic.oup.com/jcr/article-abstract/37/5/775/2907483
– https://www.library.hbs.edu/working-knowledge/the-consumer-appeal-of-underdog-branding
– https://www.koinsights.com/the-authenticity-premium-why-consumers-are-rejecting-ai-generated-content/
– https://illustrado.co/branding-trends-2025-human-vs-ai/
– https://www.lippincott.com/ideas/12-trends-set-to-define-2026/
– https://cybernews.com/ai-news/anti-ai-marketing/
– https://www.vogue.com/article/aerie-takes-a-stand-against-ai-marketing-with-pamela-anderson
– https://lbbonline.com/news/equinox-2026-brand-campaign-AI
– https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/consumerlab/reports/10-hot-consumer-trends-unveiling-the-ai-powered-future
– https://www.koinsights.com/the-authenticity-premium-why-consumers-are-rejecting-ai-generated-content/
– https://www.facebook.com/zahirkebab/posts/cze%C5%9B%C4%87zamkneli%C5%9Bcie-mnie-w-lokalu-jak-czyta-to-kto%C5%9B-z-obs%C5%82ugi-to-prosz%C4%99-wr%C3%B3%C4%87cie-i-/1444966801003499/
– https://newsroom.tiktok.com/introducing-tiktok-next-2026-our-trend-forecast-for-marketers-for-the-year-ahead?lang=en

Czasy dla menedżerów marketingu z pewnością bywały łatwiejsze. Mierzymy się z napiętymi budżetami, ciągle rosnącą złożonością mediów, kanałów i punktów styku, a do tego presja na coraz precyzyjniejsze udowodnienie wpływu działań reklamowych na budowanie marki lub zwiększanie sprzedaży. Nowe możliwości oferowane przez sztuczną inteligencję (AI) dodają kolejne wyzwanie – transformację własnej organizacji marketingowej i jej procesów.

Sztuczna inteligencja to już nie teoria. Od dawna jest naszą codziennością. W świecie, gdzie złożoność mediów i rozproszenie punktów styku z konsumentem stały się normą, sztuczna inteligencja przestaje być jedynie nowinką technologiczną, a staje się fundamentem nowej architektury biznesowej. Największym wyzwaniem dla dyrektorów marketingu (CMO) jest to, jak skalować AI, nie tracąc z oczu istoty marki i człowieka. W jej ocenie istnieje pięć kluczowych czynników, które decydują o tym, czy dyrektorzy marketingu mogą skutecznie kształtować transformację w swojej firmie. Są to kreatywność, dane, media, technologia oraz ludzie odpowiedzialni za ten proces.

Wykorzystanie AI niemal nieuchronnie prowadzi do zmian w organizacjach, strukturach i procesach. Silosy i izolowane rozwiązania nie mają przyszłości w organizacjach, które potrzebują pełnego obrazu, aby działać z większą prędkością. Dane w coraz większym stopniu stają się podstawą marketingu, ale muszą być wysokiej jakości, aby maszyny mogły je poprawnie analizować. Wysokiej jakości dane stanowią bowiem centralną bazę dla szybszych decyzji, krótszych cykli wprowadzania produktów na rynek, lepszego targetowania i bardziej efektywnego wydatkowania budżetów mediowych.

Transformacja marketingu powinna opierać się na czterech filarach:

1. skalowalnej platformie danych, 
2. jasnych zasadach współpracy między ludźmi, a maszynami/algorytmami – w nowo utworzonych ’Superzespołach AI’, 
3. odpowiednich ramach i standardach etycznych,
4. właściwych wskaźnikach KPI do mierzenia rozwoju i wzrostu.

Kluczowe jest, aby AI przyjęła rolę drugiego pilota w codziennej pracy, podczas gdy człowiek pozostaje wciąż za sterami. Do tradycyjnych ról, takich jak dyrektor kreatywny czy planner mediów, dołączają teraz eksperci ds. danych i stratedzy AI.

Dla zespołów – zarówno inhouse, jak i wspólnych zespołów klientów i ich agencji – niezbędne jest, aby zasady i warunki korzystania z AI były transparentne dla wszystkich. Równie ważna jest wspólna interpretacja wyników, umożliwiająca ciągłą optymalizację. Prawdziwi eksperci w dziedzinie AI są obecnie towarem deficytowym, dlatego dużą część uwagi należy poświęcić na stałe podnoszenie kwalifikacji swoich pracowników. W końcu sama technologia ewoluuje w tempie wykładniczym.

Będąc częścią największej w Europie globalnej sieci niezależnych agencji, na potrzeby planowania i wdrażania mediów i innych działań marketingowych, działamy na dwóch kluczowych rozwiązaniach wspierających dyrektorów marketingu i marki:

• Globalnej Platformie Danych (AI-powered Global Data Platform)
  Platforma ta, wspomagana przez AI, przechowuje dane z badań rynku, dane o grupach docelowych, dane CRM, analizy konkurencji oraz dane dotyczące wykorzystania mediów i kampanii. Dzięki rozwiązaniu typu „data mesh” możliwe jest bezpośrednie podłączenie dodatkowych danych z różnych rynków i od różnych reklamodawców.
• System Planowania Wzrostu (Growth Planning System)
  Globalna Platforma Danych służy jako fundament zaawansowanego systemu, który wykorzystuje dane do obliczania najbardziej efektywnych miksów mediowych i marketingowych dla poszczególnych klientów i kampanii.

Co więcej. Są to jedynie dwie składowe osadzone w zintegrowanym ekosystemie „House of AI” grupy Serviceplan. Systemu, który budujemy nie tylko centralnie, ale także współtworzymy lokalnie i dostosowujemy do potrzeb naszych klientów. Wspólnym mianownikiem jest próba odejścia od tradycyjnego planowania mediów na rzecz podejścia opartego na danych i przewidywaniu efektów biznesowych.

Stare równanie „więcej pracy równa się większemu wynikowi” zostało unieważnione przez AI. Zamiast tego, z pomocą AI, w mniejszych krokach buduje się proces, strukturę lub platformę, co następnie umożliwia wzrost wykładniczy. Przyszły dyrektor marketingu jest wspierany przez AI. AI nie jest końcem kreatywności, jak niektórzy przewidywali. AI jest jej multiplikatorem.

*7. edycji badania CMO Barometer, opartego na opiniach 805 marketerów z 15 rynków informuje m.in., że zmieniają się  oczekiwania wobec agencji – po raz pierwszy aż 33% badanych oczekuje od nich partnerskiego wsparcia w zarządzaniu wewnętrzną transformacją, a 68% respondentów wskazało, że sztuczna inteligencja dominuje w planach na 2026 rok.

W rozmowie z ekspertami Katarzyna Klimkiewicz, Dyrektor Zarządzający brave conferences, przygląda się temu, jakie dane faktycznie wspierają decyzje biznesowe, gdzie AI realnie poprawia doświadczenie klienta, a gdzie wciąż pozostaje wyzwaniem, oraz jak projektować personalizację, która buduje relację zamiast dystansu.

Jakie dane klientów są dziś naprawdę kluczowe do budowania lojalności, a które są zbierane „na zapas” bez realnej wartości biznesowej?

Aleksandra Wróblewska, Area Digital Loyalty Manager (British American Tobacco Polska): To zależy od branży i celu biznesowego — bo inaczej rozumiemy lojalność w subskrypcji, inaczej w retailu, a jeszcze inaczej w kategoriach produktów codziennego wyboru. Można jednak wskazać kilka uniwersalnych zasad, które sprawdzają się niezależnie od kontekstu.

Przede wszystkim — dane behawioralne. Czyli to, co klient naprawdę robi: jak kupuje, jak korzysta, jak reaguje. To jest zawsze najbardziej wartościowe, bo pokazuje faktyczne potrzeby, a nie deklaracje. Druga rzecz to preferencje, ale nie z ankiet, tylko wynikające z wyborów. To one pozwalają robić personalizację, która ma sens. Trzecia — timing. Bardzo często nie chodzi o to, co oferujemy, tylko kiedy. Trafienie w moment decyzji robi ogromną różnicę. No i doświadczenie — wszystkie sygnały związane z obsługą, satysfakcją czy problemami. Tu lojalność bardzo łatwo można zbudować… albo stracić.

A jeśli chodzi o dane „na zapas” — to z mojego doświadczenia najmniej wnoszą nadmiarowe dane demograficzne i deklaracje z ankiet, które nie przekładają się na realne zachowania. I w sumie najprostsza zasada jest taka: jeśli nie jesteśmy w stanie czegoś wykorzystać w praktyce, to prawdopodobnie nie powinniśmy tego zbierać. Ostatecznie każdy obszar danych powinien przejść prosty test: czy na jego podstawie możemy podjąć konkretną decyzję lub działanie wobec klienta. Jeśli nie — to najprawdopodobniej nie buduje on lojalności, tylko złożoność.

Katarzyna Feret, Head of digital transformation and Customer loyalty (Pepco): Dziś kluczowe są dane, które pozwalają zrozumieć intencję klienta, a nie tylko go opisać. Czyli przede wszystkim zachowania i kontekst: czego szuka, gdzie się zatrzymuje, kiedy wraca, jak reaguje na komunikację. To są dane, które pozwalają podejmować decyzje – nie tylko marketingowe, ale operacyjne i handlowe.

W wielu organizacjach wciąż zbiera się ogromne ilości danych „na zapas”. Formularze, demografia, pola, które dobrze wyglądają w systemach, ale nie są wykorzystywane w codziennych decyzjach. 

Dlatego fundamentem lojalności nie jest ilość danych, tylko ich jakość i to, czy są dobrze zintegrowane. Personalizacja nie jest funkcją marketingu, to jest sposób, w jaki organizacja podejmuje decyzje o kliencie.

W jakich obszarach AI realnie poprawia doświadczenie klienta, a gdzie jest bardziej obietnicą niż praktyką?

Aleksandra Wróblewska: Myślę, że dziś AI już całkiem dobrze dowozi wartość tam, gdzie chodzi o szybkie decyzje oparte na danych. W programach lojalnościowych widać to przede wszystkim w personalizacji – klient faktycznie dostaje bardziej dopasowane oferty i komunikację, a nie masowe kampanie. Do tego dochodzi przewidywanie odejść klientów, gdzie AI pozwala zareagować wcześniej, zanim klient realnie zrezygnuje z programu. No i obsługa – chatboty czy asystenci w aplikacjach mocno skracają czas załatwiania prostych spraw typu punkty, status nagród czy reklamacje.

Z drugiej strony są też obszary, gdzie AI nadal bardziej „obiecuje” niż realnie działa. Jednym z nich jest hiper-personalizacja. W praktyce wiele firm nadal operuje na dość prostych segmentach, bo brakuje jakości danych i pełnej integracji systemów.

Podobnie ze zrozumieniem emocji klienta. Deklaracje o „rozumieniu emocji klienta” przez AI (np. analiza sentymentu, tone of voice) są często przeszacowane. Systemy potrafią rozpoznać sygnały językowe, ale nie przekłada się to jeszcze wiarygodnie na decyzje biznesowe bez błędów interpretacyjnych.

Trzeci obszar, to integracja omnichannel. Choć AI pomaga łączyć kanały, rzeczywistość jest taka, że dane wciąż są silosowane. Pełne, płynne doświadczenie klienta między online, offline i aplikacjami mobilnymi to nadal bardziej aspiracja niż standard.

Czyli podsumowując: AI działa już bardzo dobrze tam, gdzie jest blisko transakcji i danych operacyjnych, a bardziej pozostaje obietnicą tam, gdzie potrzebna jest pełna integracja danych i rzeczywiście spójne doświadczenie.

Maciej Buba, Chief Technology Officer, Rex Concepts (Burger King, Popeyes): W mojej ocenie AI najlepiej działa w tle, pomagając w analizowaniu profilu klienta, dobierając dla niego dedykowane oferty i zbliżając jego doświadczenie do wyobrażenia klienta na temat tego, jakie ono powinno być. „Niewidzialna ręka” AI może być wielką pomocą w profilowaniu klienta i pracy na danych, niż w jawnej komunikacji, szczególnie jeśli odbywa się ona poza kanałami, które są natywnie oparte o AI – np. aplikacje LLM, które niedługo zaczną się integrować z programami lojalnościowymi oraz e-commerce firm z czystej konieczności monetyzacji.

Jak projektować personalizację opartą na AI, aby była pomocna i budowała relację, a nie poczucie inwigilacji?

Katarzyna Feret: Dla mnie to jest bardzo cienka granica. Klient ma czuć, że marka mu pomaga, a nie że go obserwuje. Dobrze zaprojektowana personalizacja trafia w odpowiedni moment i wykorzystuje tylko tyle informacji, ile naprawdę ma sens. To jest w dużej mierze kwestia dojrzałości organizacji i umiejętności powiedzenia „nie” nadmiarowi danych i „tak” prostszym, bardziej trafnym decyzjom.

Często to są bardzo subtelne rzeczy. Ten sam mechanizm może być odebrany jako wygoda albo jako coś nachalnego. Na przykład rekomendacja oparta na ostatnich zachowaniach jest naturalna. Ale jeśli komunikat jest zbyt „wszechwiedzący”, pojawia się opór. Ludzie bardzo rzadko oceniają personalizację wyłącznie racjonalnie. To jest przede wszystkim reakcja emocjonalna. Jeśli komunikat trafia w dobry moment i realnie ułatwia życie, jest odbierany jako coś pomocnego. Jeśli przekracza pewną granicę, pojawia się dystans.

Dlatego w praktyce wygrywają te organizacje, które traktują personalizację nie jako funkcję komunikacji, tylko jako element projektowania doświadczenia klienta. To nie jest pytanie „ile wiemy o kliencie”, tylko „jakie decyzje podejmujemy w jego imieniu i czy one mają sens”.

Gdzie powinna kończyć się automatyzacja, a zaczyna rola człowieka w zarządzaniu relacją i lojalnością klienta?

Katarzyna Feret: Automatyzacja powinna przejmować to, co powtarzalne i przewidywalne, czyli analizę danych, dobór oferty, timing komunikacji. Dzięki temu organizacja może działać szybciej, bardziej precyzyjnie i w większej skali.

Relacja zawsze buduje się w momentach, które są mniej przewidywalne. Tam rola człowieka pozostaje kluczowa. Szczególnie w retailu fizycznym. Z perspektywy transformacji chodzi o to, żeby połączyć te dwa światy w spójny model. Technologia daje kontekst, człowiek nadaje temu znaczenie. Bardzo wierzę w model, w którym pracownik sklepu jest realnie wspierany przez dane. Rozumie historię klienta, jego potrzeby, intencje. Dzięki temu może szybciej przejść do rozmowy, która ma wartość.

Wyobraź sobie sytuację, w której sprzedawca nie zaczyna od „w czym mogę pomóc”, tylko od realnego zrozumienia kontekstu. To jest zupełnie inny poziom doświadczenia i coś, czego nie da się osiągnąć wyłącznie technologią. W praktyce najlepsze organizacje będą te, które potrafią zbudować model operacyjny, w którym technologia i ludzie działają razem, a nie obok siebie. W przyszłości przewaga nie będzie wynikała z tego, kto ma lepsze narzędzia, tylko kto podejmuje lepsze decyzje wobec klienta – szybciej i bardziej spójnie.

Maciej Buba: W mojej ocenie coraz bardziej zbliżamy się do świata, w którym kontakt z człowiekiem będzie usługą premium w obszarze obsługi klienta. Tutaj konieczne jest dobre wyczucie i analiza sentymentu, aby we właściwym czasie wykryć zmianę w emocjach klienta i umiejętnie pokierować jego dalszą ścieżką. Gdy bot staje się irytujący, wygrają ci, którzy będą w stanie wychwycić tę zmianę i połączyć klienta z asystentem, zamiast kazać mu kilkukrotnie pisać lub wykrzykiwać prośbę o połączenie z realną osobą.

Do rozmowy o nich wrócimy podczas VI Forum Loyalty Planet360° (20–21 maja 2026, Warszawa).

Sprawdź program wydarzenia:
Dzień 1: loyalty-planet.com/program-1-dzien/
Dzień 2: loyalty-planet.com/program-2-dzien/

Materiał powstał w ramach współpracy Patronackiej nad VI Forum Loyalty Planet360°.

AI stanowi przełom dla wyszukiwania. Sztuczna inteligencja nie jest jedynie funkcją, lecz przyszłą architekturą. To nie jest coś do zintegrowania, ale coś, na czym trzeba budować. Era silników wyszukiwania opartych na algorytmach, zdominowana przez Google przez ponad dwie dekady, dobiega końca. Wynika to również ze zmian w sposobie, w jaki ludzie szukają informacji w sieci pod wpływem AI. Marki i firmy muszą na to zareagować, jeśli chcą pozostać widoczne w przyszłości.

Dlaczego AI napędza ruch w tradycyjnych wyszukiwarkach?

Około trzech czwartych wszystkich zapytań (tzw. promptów) na ChatGPT to rozmowy między użytkownikami a AI, w których proszą oni o zupełnie nowe rzeczy – są to zapytania, na które tradycyjne wyszukiwarki do tej pory nie potrafiły odpowiedzieć. Przykłady obejmują instrukcje dla AI, aby tworzyła  zdjęcia i filmy, lub aby podsumowywała teksty i dane w krótkie analizy.

Błędem jest jednak przekonanie, że wzrost znaczenia AI wkrótce zastąpi tradycyjne wyszukiwanie. Dlaczego? Ponieważ sztuczna inteligencja wciąż „halucynuje”, czyli przekłamuje odpowiedzi,, dostarczając niekiedy nieprawidłowe wyniki i informacje. Z tego powodu 95% osób, które konsultują się z ChatGPT, nadal korzysta z tradycyjnych wyszukiwarek, aby zweryfikować odpowiedzi wygenerowane przez AI. W rezultacie liczba klasycznych zapytań w Google i Bing wzrosła o 20% w samym 2023 i 2024 roku – pomimo istnienia AI.

Dlaczego głos wygrywa? Wygoda i kontekst nowym standardem wyszukiwania

Innym ważnym aspektem jest znaczący wzrost wyszukiwania multimodalnego. Ludzie mogą teraz wchodzić w interakcje ze sztuczną inteligencją za pomocą głosu lub obrazów (wyszukiwanie głosowe i wizualne). Już jedna na pięć osób korzystających z ChatGPT używa głosu do komunikacji z dużym modelem językowym (LLM), a ten trend rośnie. Podobny rozwój obserwuje Google: około 1 miliarda zapytań miesięcznie realizowanych jest za pomocą audio.

Dlaczego głos odnosi taki sukces? Jest to wygodniejszy tryb dla użytkowników. Pytania są zadawane precyzyjniej, z większym kontekstem. Nie trzeba ich także wpisywać, więc w rezultacie odpowiedzi docierają szybciej.

Wyszukiwanie wizualne Google, czyli Google Lens, również odnotowało 65% wzrost rok do roku w latach 2024/25 – osiągając obecnie około 20 miliardów zapytań miesięcznie. Jedno na cztery z tych zapytań ma podłoże komercyjne.

Jak AI skraca ścieżkę zakupu i podnosi jakość ruchu

Co ten rozwój oznacza dla marek i marketerów? Czy dysponują oni odpowiednimi treściami w odpowiednich formatach, aby maszyny mogły je znaleźć i przeanalizować? Co to oznacza dla płatnego wyszukiwania?

Będziemy mieli mniej miejsc na reklamy w odpowiedziach AI. Oczekuje się też, że zwiększy to koszt kliknięcia (CPC) i znacząco podniesie presję na marki, aby były widoczne w sieci.

Czyste targetowanie na słowa kluczowe w obecnej formie zostanie zastąpione, a długi ogon (long tail) i wyszukiwanie kontekstowe zyskają na wartości. W konsekwencji budżety reklamowe będą również musiały zostać przydzielone i zaplanowane na nowo. Pojawią się nowe formaty reklamowe w AI, natywne umiejscowienia, które są głębiej osadzone w kontekście. Informacje reklamowe będą musiały być projektowane inaczej, ponieważ użytkownicy oczekują, że będą miały bardziej konwersacyjny charakter i będą jeszcze dokładniej dopasowane do ich pytań lub potrzeb. W przyszłości to sztuczna inteligencja zdecyduje, czy i które marki staną się częścią tej konwersacji.

Ludzie nie pytają AI, aby uzyskać informację. Pytają ją, aby uzyskać pomoc. Także w podejmowaniu decyzji. Dlatego musimy przemyśleć proces zakupu. Tradycyjne wyszukiwanie działa zgodnie z mottem: szukaj, kliknij, przeglądaj, Działaj. W przypadku GPT skraca się to do trzech kroków: pytaj, otrzymaj, działaj. Prowadzi to do mniejszej liczby kliknięć, ale w zamian wyszukiwanie wspierane przez AI dostarcza ruchu wyższej jakości. Wkraczamy w erę superkliknięć. Kliknięć, które mają znacznie wyższy współczynnik konwersji, niż w klasycznym wyszukiwaniu.

Zalecenia dla marek i firm

Dla marek i firm, które chcą przygotować się na wyszukiwanie oparte na AI, eksperci z MediaPlus zalecają między innymi następujące kroki:

• Monitorowanie ruchu AI do sklepów i stron internetowych oraz wzmianek w odpowiedziach AI.
• Dostosowanie strategii i produkcji treści. Wzrośnie liczba zapytań typu „jak to zrobić” (how-to) i „dlaczego to zrobić” (why-to).
• Realizacja strategii „szukaj wszędzie” (search everywhere), która uwzględnia również wyszukiwania multimodalne.
• I na koniec: nie panikować. Znalezienie właściwej równowagi między kanałami, które sprawdzały się do tej pory, a nowymi możliwościami.

Agentic browsing: kolejne wyzwanie

Kolejny etap wyszukiwania niesie ze sobą jeszcze jedno wyzwanie: tzw. agentic browsing (wyszukiwanie agentowe). Wówczas dotychczasowe wyszukiwarki ewoluują w asystentów, którzy mogą podejmować się różnorodnych zadań. Na przykład przeprowadzić porównanie cen produktu i zidentyfikować najtańsze źródło. Albo zorganizować jazdę próbną nowym samochodem i skoordynować dogodny termin dealera z własnym kalendarzem. Zawsze powiązane z danymi osobowymi lub cyfrową tożsamością, które udostępnia się sztucznej inteligencji. Bezpośredni zakup produktów lub usług jest już możliwy za pośrednictwem ChatGPT.

W trybie agentowym (kolejny etap po tradycyjnym wyszukiwaniu i zapytaniu GPT) ścieżka użytkownika skraca się do zaledwie dwóch kroków: Zapytaj (Prompt) i Działaj (Act). Agentic browsing jest pierwszym etapem marketingu dla agentów. Następnym krokiem będzie między innymi tworzenie treści specjalnie dla agentów AI. Otwarta sieć agentowa (open agentic web) nagrodzi marki, które połączą widoczność, personalizację i pomiar w jedną spójną strategię. Optymalizacja i marketing w wyszukiwarkach nie umierają. Marki powinny jednak szybko zapoznać się z możliwościami i specyfiką wyszukiwania opartego na AI, aby być przygotowanym na przyszłość wyszukiwania.

Walka o uwagę i koniec e-commerce, jaki znaliśmy

Jeszcze kilka lat temu fundamentem strategii e-commerce była walka o ruch na własnej domenie. Zmiany w zachowaniach konsumentów i trwająca w najlepsze rewolucja AI zmieniają postrzeganie dotychczasowego modelu zakupowego. Tradycyjny e-commerce, oparty na modelu „klient celowo wchodzi na stronę sklepu”, ustępuje miejsca modelowi rozproszonemu. W nowej rzeczywistości, marka nie jest już celem podróży, ale jej nieodłącznym, często niemal niewidocznym towarzyszem.

Sklep internetowy przestał być cyfrową witryną, do której należy przyciągnąć użytkownika – stał się zestawem danych i usług, które muszą być dostępne tam, gdzie użytkownik aktualnie przebywa. Główne role grają tu TikTok Shop (Wielka Brytania, Francja, Niemcy i Włochy), interfejsy AI oraz polski przełom w logistyce – agent Von Halsky od InPostu. To, co obserwujemy na rynkach zachodnioeuropejskich w ramach TikTok Shop, to nie jest tylko kolejna funkcja aplikacji – to całkowite przejęcie kontroli nad impulsem zakupowym przez algorytm rekomendacyjny.

Od gamifikacji do natychmiastowej decyzji

Przez dekadę branża zachwycała się gamifikacją – zbieraniem punktów czy odznakami, które miały lojalizować klienta. Dziś widzimy, że był to tylko etap przejściowy. Okazało się, że współczesny konsument, przebodźcowany i żyjący w ciągłym niedoczasie, nie chce „grać” w zakupy – on chce je po prostu mieć z głowy. Zbieranie wirtualnych naklejek przegrało z brutalną prostotą jednego kliknięcia. TikTok Shop udowodnił w Europie, że przyszłością jest natychmiastowa aktywacja. W tym modelu social commerce (niektórzy określają to jako live commerce) rozrywka nie jest dodatkiem do sprzedaży – ona jest jej silnikiem. To emocjonalny „high”, wywołany przez twórcę lub transmisję na żywo, staje się bezpośrednim wyzwalaczem transakcji, a technologia ma za zadanie jedynie nie przeszkadzać w jej finalizacji.

Ścieżka zakupowa uległa skróceniu: od momentu zainteresowania do finalizacji transakcji mija kilka sekund, a wszystko dzieje się wewnątrz jednej aplikacji, która nie odsyła użytkownika poprzez linki zewnętrzne poza zamknięty ekosystem (tzw. walled garden) danego środowiska. To zjawisko „zamkniętego walled garden” jest kluczowe dla zrozumienia dzisiejszej przewagi technologicznych gigantów. Każde wyjście na zewnątrz, każde przeładowanie strony w zewnętrznej przeglądarce, to szansa na porzucenie koszyka. Eliminując ten krok, platformy drastycznie podniosły konwersję, o której tradycyjne e-sklepy mogą jedynie marzyć. To przejście od pasywnego przeglądania do aktywnego uczestnictwa sprawia, że tradycyjne lejki sprzedażowe w niedalekiej przyszłości będą musiały zostać przemodelowane.

AI jako nowy pośrednik sprzedaży

Równie istotnym graczem w tym przetasowaniu jest InPost ze swoim agentem AI – Von Halsky. To rozwiązanie przesuwa granicę jeszcze dalej. Podczas gdy TikTok dominuje w sferze impulsu i nagłego CTA, Von Halsky redefiniuje e-commerce, wprowadzając go na poziom automatyzacji. Von Halsky to nie jest zwykły czatbot. To inteligentny pośrednik, który operuje na styku potrzeb klienta i logistyki. Dzięki integracji z InPost Pay i ogromną bazą danych o preferencjach zakupowych Polaków, Von Halsky potrafi samodzielnie wyselekcjonować produkty, porównać oferty i zaproponować finalizację zakupu wewnątrz asystenta.

Dla klienta to wygoda idealna. To system, który wie, kiedy kończy Ci się karma dla psa, i zamiast wysyłać powiadomienie z przypomnieniem, po prostu pyta: „Znalazłem Twoją ulubioną karmę 15% taniej niż ostatnio, zamówić do Paczkomatu pod domem?”. Jedno słowo „tak” kończy proces. Dla marki to jednak brutalne wyzwanie: Twój sklep staje się jedynie zapleczem logistycznym (backendem), podczas gdy interfejs AI przejmuje rolę sprzedawcy. W tej konfiguracji unikalny design Twojej strony, starannie dobrane fonty czy autorskie UX przestają mieć znaczenie, bo klient ich nigdy nie zobaczy. Liczy się tylko cena, dostępność i to, jak Twój produkt jest opisany w API, z którego korzysta agent.

Nowe zasady gry dla marek

Model, w którym platformy, takie jak TikTok, czy agenci, tacy jak Von Halsky, pośredniczą w całej ścieżce zakupowej, rodzi trzy kluczowe wyzwania dla marek: 

• utrata danych: gdy sprzedaż odbywa się wewnątrz interfejsu AI, marka traci dostęp do bezcennych danych o zachowaniu użytkownika; widzimy tylko finalne zamówienie, tracąc wgląd w to, co klient oglądał wcześniej lub co sprawiło, że prawie zrezygnował z zakupu. Bez tych danych optymalizacja oferty staje się błądzeniem po omacku, a my stajemy się zależni od tego, co łaskawie udostępni nam właściciel platformy pośredniczącej. 
• problem z lojalizacją: budowanie lojalności staje się trudniejsze, gdy klient ma poczucie, że kupił produkt „od Von Halsky’ego” lub „na TikToku”, a nie bezpośrednio od danej marki. To zjawisko „erozji brandu”, gdzie producent staje się anonimowym dostawcą towaru, a całą wdzięczność za udany zakup przejmuje asystent AI, który ten proces ułatwił. 
• konkurencja: w interfejsie AI Twój produkt jest tylko jedną z wielu opcji, które asystent może zarekomendować; jeśli algorytm uzna, że konkurencja lepiej pasuje do profilu użytkownika – Twoja marka po prostu nie zostanie wyświetlona. Walka o „pierwszą stronę w Google” zmieniła się w walkę o „rekomendację asystenta”.

Ta nowa rzeczywistość wymusza na dyrektorach e-commerce całkowite przedefiniowanie pojęcia „sukcesu”. Jeśli dotychczasowym KPI był czas spędzony na stronie, to w 2026 roku takim wskaźnikiem jest „prawdopodobieństwo rekomendacji przez agenta”. Marki, które tego nie zrozumieją, zostaną zepchnięte do roli podwykonawców, walczących wyłącznie ceną w świecie, gdzie marża jest bezlitośnie cięta przez pośredników. 

Aby przetrwać w świecie zdominowanym przez feed i AI, marki muszą zmienić priorytety. Stopniowe przejście z SEO na AIO, bo e-commy w Polsce nie będą walczyły już tylko o pozycję w Google. AIO to nowa dyscyplina, która łączy marketing treści z inżynierią danych. To proces upewniania się, że Twój produkt jest poprawnie indeksowany i interpretowany przez modele wielkojęzykowe (LLM), które zasilają agentów takich jak Von Halsky. Muszą również zadbać o to, by ich marka była obecna w zbiorach danych, na których trenują się modele AI. Oznacza to inwestowanie w unikalne opisy, autentyczne opinie i obecność w kontekstach, które algorytmy rozpoznają jako wartościowe. Jeśli Von Halsky nie „wie” o unikalnych cechach Twojego produktu, nigdy go nie zarekomenduje. 

Co więcej, marki muszą nauczyć się budować relację z klientem w nowym modelu – być może poprzez oferowanie ekskluzywnych usług serwisowych lub subskrypcyjnych, które zaczynają się tam, gdzie kończy się rola pośrednika AI.

Między wygodą a tożsamością

Rynek e-commerce w 2026 roku to świat, w którym wygrywają marki potrafiące dostosować się do algorytmu tak samo dobrze, jak do swoich klientów. To okres, gdzie najbardziej zaawansowane technologie pracują pod spodem, by dostarczyć doświadczenie absolutnej prostoty. Model, w którym kontrolujemy całą ścieżkę klienta na własnej stronie, odchodzi do lamusa. Przyszłość należy do tych, którzy odnajdą się w ekosystemie platform-pośredników, zachowując przy tym unikalny charakter swojej marki. Kluczem do sukcesu będzie znalezienie złotego środka: wykorzystanie ogromnego zasięgu i wygody oferowanej przez agentów AI i platformy social commerce, przy jednoczesnym dbaniu o to, by marka nie stała się jedynie wymienną pozycją w bazie danych. W 2026 roku wygoda jest standardem, ale to autentyczność i strategiczna obecność w algorytmie stanowią o ostatecznym zwycięstwie.

Rewolucja AI to już nie tylko domena działów IT. Narzędzia oparte o generatywną sztuczną inteligencję na stałe zagościły w naszych smartfonach, domach i biurach. Badanie przeprowadzone przez WPP Media i Uniwersytet Warszawski na ogólnopolskiej próbie dorosłych Polaków oraz grupie pracowników biurowych z największych miast pokazuje, że 72% ogółu społeczeństwa i aż 87% białych kołnierzyków korzysta z AI. Korzystamy z nich w sytuacjach prywatnych (69% Polaków, 81% pracowników biurowych z dużych miast) i zawodowych (71% wszystkich osób pracujących). 

„Shadow AI” w polskich biurach – pracujemy sprytniej, ale w ukryciu

Zależnie od tego, do czego wykorzystujemy algorytmy, budzą one w nas skrajnie różne odczucia. W pracy sztuczna inteligencja wzbudza głównie pozytywne emocje: zadowolenie, inspirację i ulgę. Niemal połowa (47%) pracujących Polaków i aż 81% pracowników biurowych w dużych miastach korzysta z AI zawodowo. Służy głównie do tłumaczeń (31% pracujących Polaków), generowania tekstów (28%), czy analizy danych (24%). W przypadku pracowników biurowych te odsetki są wyższe o kilkanaście punktów procentowych.

Sztuczna inteligencja ułatwia nam pracę (według 35% badanych) i oszczędza czas (34%). Pojawia się jednak haczyk – zaledwie 24% pracujących Polaków ma do dyspozycji oficjalne, dedykowane narzędzia zapewnione przez pracodawcę. Reszta radzi sobie sama, używając ogólnodostępnych rozwiązań na własną rękę, nierzadko bez wiedzy przełożonych. Prowadzi to do zjawiska zwanego „Shadow AI”. Pracownicy boją się przy tym możliwych błędów (31%) oraz wycieku danych wrażliwych (20%).

– Zjawisko Shadow AI – korzystania z algorytmów na własną rękę, poza oficjalnym obiegiem – to nie jest wyłącznie problem z compliance. To głośny sygnał, że biznes nie nadąża za ludzką potrzebą ułatwiania sobie życia – komentuje Paweł Gala, CEO w Wavemaker (WPP Media). 

– Ludzie używają AI nie dlatego, że szef kazał, ale dlatego, że po prostu chcą pracować sprytniej. W WPP Media zidentyfikowaliśmy to wyzwanie i dlatego stworzyliśmy platformę WPP Open – naszą dedykowaną, bezpieczną platformę AI, która chroni dane i daje pracownikom to, czego potrzebują, by jeszcze lepiej pracować. Kiedy czytam, że dla Pokolenia Z sztuczna inteligencja staje się powiernikiem, mentorem, a czasem nawet terapeutą, rozumiem, że definicja „relacji” właśnie uległa redefinicji. To nie jest już tylko kwestia automatyzacji nudnych maili, ale znak tego, że technologia wchodzi w sferę intymności, emocji i – co kluczowe dla nas – decyzji – dodaje Gala.

Sztuczna inteligencja wyręcza w relacjach

Zupełnie inaczej sytuacja wygląda, gdy sztuczna inteligencja wkracza w nasze relacje prywatne. Aż 53% Polaków wspomaga się AI w komunikacji z innymi – od pisania służbowych maili (15%), przez dostosowywanie tonu wypowiedzi, aż po… tworzenie życzeń świątecznych czy urodzinowych dla bliskich (13%).

Jednocześnie, gdy myślimy o zaangażowaniu AI w interakcje międzyludzkie, włącza nam się czerwona lampka. Aż 85% badanych dostrzega negatywne konsekwencje tego zjawiska, obawiając się spłycenia relacji (36%), zaniku zainteresowania drugim człowiekiem, ryzyka dezinformacji (31%) i pogorszenia własnych umiejętności komunikacyjnych (30%).

– Napisanie dobrego tekstu – czy to trudnego maila do szefa, czy wzruszających życzeń dla cioci – to po prostu ciężka praca, wymagająca czasu, dyscypliny i kreatywności. A tam, gdzie jest ciężka praca, ludzka natura natychmiast szuka optymalizacji. Fakt, że już blisko 30% z nas „zatrudnia” algorytm do pisania osobistych wiadomości, dowodzi, że zaczęliśmy traktować relacje z bliskimi podobnie do procesów biznesowych – mają być dowiezione szybko, bezbłędnie i z minimalnym nakładem własnym – zauważa Gala. – Historia uczy nas, że każde nowe medium budziło strach, a potem powoli zmieniało nasze nawyki. Różnica polega na tym, że telewizja czy social media potrzebowały na to lat, a sztuczna inteligencja wpływa na naszą pracę i relacje z prędkością wciskania klawisza „Enter” – dodaje.

Prawie połowa Polaków (45%) przyznaje, że nie potrafi z całą pewnością rozpoznać, czy czytana wiadomość została napisana przez AI. Ci, którzy to potrafią, zwracają uwagę głównie na nienaturalny styl (56%) i sformalizowany język (43%). Co ciekawe, gdy zorientujemy się, że wiadomość, którą otrzymaliśmy, została wygenerowana przez maszynę (zdradza to m.in. nienaturalny styl czy półpauzy), czujemy rozbawienie (22%), ale zaraz potem zawód (15%) i niepewność (16%). 

Raport pokazuje rozwarstwienie w podejściu do AI ze względu na płeć. Kobiety i mężczyźni inaczej odczuwają obecność algorytmów w swoim życiu. Okazuje się, że mężczyźni znacznie częściej samodzielnie eksplorują możliwości sztucznej inteligencji (62% w porównaniu do 50% kobiet). Panowie częściej dostrzegają również w technologii szansę na rozwój swojej branży (36% wobec 28% pań) i mocniej wierzą, że AI wspiera ich kreatywność (45% wobec 37% u kobiet). Kobiety z kolei odczuwają znacznie silniejszy niepokój związany z tą technologią. Sama myśl o wykorzystaniu AI w komunikacji z innymi ludźmi budzi niepewność aż u 31% pań (przy 18% u mężczyzn) oraz wyraźną obawę u 27% z nich (wobec 21% panów).

AI jako lekarstwo na samotność

Ciekawe wnioski płyną z analizy tego, jak traktujemy czatboty. Dla 32% Polaków AI przyjmuje w rozmowie rolę autorytetu – eksperta, mentora, a nawet przewodnika duchowego. 54% badanych prowadzi z maszyną konwersacje przypominające rozmowę z prawdziwą osobą – opowiadamy o swoich zainteresowaniach, problemach osobistych, a nawet wdajemy się w dyskusje filozoficzne.

Zachowujemy się przy tym niezwykle grzecznie: 18% z nas zawsze wita się z AI, 18% dziękuje za pomoc, a 17% używa słowa „proszę” formułując komendy. Dla 32% ogółu Polaków bot przybiera w rozmowie rolę autorytetu: eksperta, mentora, a nawet terapeuty (8%).

Szokujący jest powód tych konwersacji. Choć najczęściej kieruje nami ciekawość i chęć zabawy, to aż 1 na 10 Polaków przyznaje, że rozmawia ze sztuczną inteligencją, bo jest samotny. W przypadku najmłodszego badanego pokolenia (Gen Z, 18-29 lat) proporcja ta rośnie – pocieszenia u bota szuka już co szósta młoda osoba, często traktując go wprost jako terapeutę.