AI agent jako brama do konsumenta
Tradycyjna reklama i SEO przestają wystarczać. Klienci coraz częściej korzystają z asystentów AI, którzy analizują potrzeby, porównują produkty i dokonują wyboru za nich. Jeśli Twoje dane produktowe nie są przygotowane do odczytu przez te systemy, Twoja oferta może w ogóle nie pojawić się w ich rekomendacjach.
Raport McKinsey (2025) nazywa to zjawisko agentic commerce - momentem, w którym:
AI agents stają się nowym punktem wejścia do handlu, przekształcając sposób, w jaki konsumenci odkrywają i kupują produkty.
McKinsey prognozuje, że do 2030 roku agent‑mediated shopping może wygenerować 3 - 5 bilionów dolarów przychodów globalnie. Dane Deloitte wskazują, że 72% firm z sektora retail już testuje lub wdraża integracje z generatywną AI w procesie sprzedaży.
To nie eksperyment - to redefinicja kanału sprzedaży. Dziś, gdy konsument pyta ChatGPT "poleć buty do biegania po lesie", generatywna sztuczna inteligencja AI wybiera produkty na podstawie struktur danych i kontekstu, nie stawek CPC. Jeśli Twój produkt nie istnieje w strukturze czytelnej dla modelu, nie zostanie pokazany - nawet jeśli masz lepszą ofertę.
Według Bain & Company, już 60% zapytań w wyszukiwarkach opartych na AI kończy się bez kliknięcia w stronę - użytkownik dostaje odpowiedź bezpośrednio od agenta. W praktyce oznacza to, że sklep, którego dane nie są zrozumiałe dla modeli AI, jest poza rynkiem.
Dane zamiast reklam - semantyka nowego SEO
SEO w modelach generatywnych opiera się nie na linkach, lecz na zrozumieniu danych produktowych przez modele AI.
McKinsey podkreśla, że:
Firmy, które pierwsze zrozumieją semantykę produktu, staną się punktami odniesienia dla modeli.
To właśnie Generative Engine Optimization (GEO) - nowa dziedzina, łącząca technologię feedów produktowych, język i kontekst użytkownika i struktury danych. W praktyce oznacza to, że AI nie potrzebuje Twojej reklamy. Potrzebuje opisu produktu, który jest precyzyjny, kontekstowy i maszynowo zrozumiały.
Dane z Synerise Research Hub (RecSys 2025) potwierdzają, że modele oparte na kontekście zwiększyły trafność rekomendacji produktów o 25%, a współczynnik konwersji użytkowników z kanałów AI jest o 18–22% wyższy niż z wyszukiwarek.
Case study: retail bez kliknięć i prowizji
Polski detalista z branży sportowej (ok. 800 SKU) włączył feed XML do kanałów AI w Semly.ai. W ciągu trzech miesięcy:
- liczba rekomendacji produktów w ChatGPT i Gemini wzrosła o 136%,
- konwersja z ruchu AI wyniosła 6,9% (versus 1,8% z Google Ads),
- koszt pozyskania klienta spadł z 48 zł do 0,50 zł (tylko koszt miesięcznego abonamentu),
- ruch z AI odpowiadał za 17% przychodów przy zerowych kosztach kliknięcia.
To potwierdza główną tezę raportu Deloitte (2025):
Generatywna sztuczna inteligencja zapewnia mierzalny wzrost konwersji, gdy personalizacja jest dopasowana do bieżących intencji użytkownika.
Co decyduje o widoczności w AI?
Analiza Data Economy Congress (2025, Warszawa) wskazuje cztery kluczowe czynniki determinujące, czy produkt pojawi się w odpowiedziach agentów AI:
- Jakość danych produktowych - szczegółowe opisy techniczne, właściwości, kategorie, zastosowania.
- Aktualność feedów XML - brak błędów i regularne odświeżanie metadanych.
- Kontekst semantyczny - powiązanie produktu z użyciem ("kurtka narciarska na mrozy do -20°C").
- Zaufanie agenta do źródła - sklepy z pozytywnymi recenzjami, szybkimi dostawami i klarowną polityką zwrotów częściej są cytowane.
Eksperci Synerise dodają:
Modele rekomendacyjne AI nie faworyzują marek - faworyzują dane, którym ufają.
Zmiana definicji kanału sprzedaży
W "agentycznym" świecie klientem staje się nie osoba z przeglądarką, lecz AI agent interpretujący jej potrzeby.
McKinsey pisze wprost:
W agentic economy sprzedajesz nie do człowieka, tylko do modelu, który działa w jego imieniu.
To wymusza nowy sposób myślenia: nie kampanie pod słowo kluczowe, lecz dane pod intencję językową.
Firmy, które nauczą się dostarczać agentom kontekst, zyskają pierwszeństwo jako "źródła prawdy produktowej".
Co zrobić teraz?
- Zmodernizuj dane o produktach - zdefiniuj komplet informacji o każdym produkcie (materiał, zastosowanie, target, warunki użycia).
- Traktuj AI jak nowy kanał dystrybucji - tak samo, jak kiedyś mobile commerce czy social commerce.
- Analizuj, w jakich zapytaniach Twoje produkty się pojawiają. Jeśli nie znajdują się w wynikach konwersacyjnych - brak kontekstu.
- Korzystaj z narzędzi do monitorowania danych z AI np. Semly - analizuje intencje, a dane behawioralne zwiększają trafność rekomendacji.
To cztery filary nowego SEO dla modeli generatywnych.
Jak ujął to raport McKinsey:
To nie jest moment, by czekać i obserwować. Firmy, które podejmą działania teraz, ukształtują standardy handlu opartego na agentach.
E‑commerce wchodzi w etap, w którym kluczowy nie jest już ruch, tylko zrozumienie produktu przez modele sztucznej inteligencji.
Tam, gdzie nie docierają reklamy ani Google, AI już kieruje klienta do sklepu, który odrobił lekcję danych.
Udostępnij: