AI staje się nową warstwą odkrywania produktów w e-commerce

15 września 2026 r.

Sztuczna inteligencja coraz częściej pojawia się na ścieżce klienta jeszcze przed pierwszą wizytą w sklepie internetowym, na stronie producenta lub na marketplace. Według raportu „State of E-Commerce 2026” firmy Similarweb, zajmującej się analizą ruchu i zachowań użytkowników w internecie, narzędzia generatywnej AI występują już w ponad 11 proc. analizowanych ścieżek zakupowych prowadzących do transakcji. Dwa lata wcześniej ich udział nie przekraczał 5 proc.

Dane Similarweb pokazują jednocześnie, że wzrost wykorzystania AI nie odbywa się kosztem klasycznych wyszukiwarek w prostym układzie, w którym jeden kanał zastępuje drugi. W 89 proc. ścieżek zakupowych, w których pojawia się AI, klient korzysta również z wyszukiwarki. Dla sprzedawców powstaje więc dodatkowa warstwa pozyskiwania i wpływania na klienta, działająca przed wejściem na stronę sklepu i często niewidoczna w standardowych systemach analitycznych.

Zmienia się przez to punkt, w którym sklep zaczyna realnie konkurować o zamówienie. Dotychczas sprzedawca mógł koncentrować dużą część działań na widoczności produktu w Google, reklamach produktowych, pozycji oferty na marketplace oraz optymalizacji samej karty produktu. Generatywna AI może dokonać pierwszej selekcji wcześniej: wyjaśnić klientowi różnice między kategoriami, wskazać parametry warte uwagi, porównać rozwiązania i podać konkretne marki lub produkty.

Similarweb: udział AI w ścieżkach zakupowych przekroczył 11 proc.

Wzrost z poziomu poniżej 5 proc. do ponad 11 proc. w ciągu dwóch lat jest istotny przede wszystkim ze względu na miejsce, jakie generatywna AI zajmuje w procesie zakupowym. Chatbot lub asystent nie musi bezpośrednio przekierować użytkownika do sklepu, aby wpłynąć na sprzedaż. Wystarczy, że na początku poszukiwania produktu zawęzi klientowi listę potencjalnych rozwiązań.

Przykładowo konsument szukający ekspresu do kawy może rozpocząć od pytania o różnice między urządzeniem automatycznym, kolbowym i kapsułkowym. Kolejne pytania mogą dotyczyć kosztów eksploatacji, czyszczenia, wymiarów urządzenia czy możliwości przygotowania napojów mlecznych. Dopiero po takim rozpoznaniu użytkownik wpisuje w Google nazwę wybranego modelu, porównuje ceny i przechodzi do sklepu.

Sprzedawca widzi wtedy wejście z wyszukiwarki. Nie widzi natomiast etapu, na którym AI pomogła ustalić kategorię produktu, stworzyć listę wymaganych parametrów i ograniczyć wybór do kilku modeli. Marka niewystępująca na tym etapie może nie dostać później szansy na pozyskanie klienta za pomocą wysokiej pozycji w Google czy atrakcyjnej reklamy produktowej.

Decyzja zakupowa zaczyna się przed wejściem do sklepu lub na marketplace

Generatywna AI szczególnie dobrze odpowiada na zapytania, które w klasycznej wyszukiwarce wymagałyby otwarcia kilku poradników, kart produktów i porównywarek. Klient może opisać budżet, sposób użytkowania produktu, ograniczenia techniczne oraz własne preferencje w jednym zapytaniu, a następnie doprecyzowywać wymagania w kolejnych wiadomościach.

Tak prowadzona rozmowa zmienia mechanizm odkrywania oferty. Klient nie musi rozpoczynać od nazwy produktu ani nawet wiedzieć, jakiej kategorii potrzebuje. Może opisać problem, a system AI przeprowadzi go do zestawu rozwiązań. Dla producentów i sprzedawców rośnie przez to znaczenie informacji pozwalających jednoznacznie ustalić, do jakiego zastosowania przeznaczony jest produkt, jakie ma ograniczenia i czym różni się od alternatyw.

Ma to szczególne znaczenie w sprzedaży cross-border. Polska firma oferująca ten sam produkt w Polsce i Niemczech nie konkuruje wyłącznie ceną oraz pozycją w wynikach wyszukiwania. Niemiecki klient może rozpocząć zakupy od pytania sformułowanego według lokalnego sposobu opisywania kategorii, zastosowania lub konkretnego problemu. Mechaniczne przetłumaczenie polskiej karty produktu może nie zawierać terminów, parametrów i scenariuszy użycia, których klient potrzebuje do podjęcia decyzji.

Różnica staje się jeszcze większa przy produktach wymagających wyjaśnienia: elektronice, wyposażeniu domu, narzędziach, produktach dla firm czy artykułach mających wiele wariantów. Sama nazwa, kilka zdjęć i podstawowa tabela parametrów mogą wystarczyć klientowi, który już wie, czego szuka. Są znacznie mniej użyteczne na etapie, na którym konsument dopiero porównuje dostępne rozwiązania.

Google, ChatGPT i marketplace dzielą między siebie kolejne etapy zakupu

Dane Similarweb nie potwierdzają scenariusza szybkiego zastąpienia wyszukiwarek przez generatywną AI. Skoro 89 proc. analizowanych ścieżek z wykorzystaniem AI obejmuje również wyszukiwarkę, oba mechanizmy pełnią obecnie uzupełniające się funkcje.

AI sprawdza się przy pytaniach otwartych, wyjaśnianiu kategorii oraz ograniczaniu liczby możliwości. Klasyczna wyszukiwarka pozostaje naturalnym miejscem sprawdzania konkretnego modelu, producenta, ceny, sklepu czy dostępności. Dodatkowo sama granica między tymi kanałami staje się coraz mniej wyraźna, ponieważ wyszukiwarki rozwijają generatywne odpowiedzi bezpośrednio na stronach wyników.

Kolejna warstwa powstaje na marketplace. Asystent zakupowy działający bezpośrednio na platformie znajduje się znacznie bliżej transakcji niż ogólny chatbot. Może korzystać z informacji o konkretnym asortymencie, odpowiadać na pytania dotyczące parametrów i pomagać w porównaniu ofert dostępnych w obrębie platformy. Dla sprzedawcy na Amazon rośnie więc znaczenie nie tylko klasycznej pozycji produktu na cyfrowej półce, lecz także tego, czy dane zapisane w ofercie pozwalają systemowi prawidłowo dopasować produkt do pytania klienta.

Atrybucja sprzedaży coraz słabiej pokazuje początek ścieżki klienta

Nowy model odkrywania produktów komplikuje również ocenę efektywności marketingu. Ruch polecający z ChatGPT lub innego narzędzia AI pokazuje jedynie sytuacje, w których użytkownik faktycznie kliknął link prowadzący do witryny. Wpływ AI może jednak wystąpić bez takiego przejścia.

Klient może poprosić o rekomendację, zapamiętać nazwę produktu, a następnie wyszukać ją w Google. Może też wejść bezpośrednio na Amazon i odnaleźć konkretny model. System analityczny sklepu przypisze zamówienie wyszukiwarce, reklamie, wejściu bezpośredniemu albo innemu ostatniemu rozpoznanemu źródłu.

Szczególnie problematyczny staje się model last click, czyli sposób atrybucji przypisujący całą wartość konwersji ostatniemu zarejestrowanemu kanałowi przed zakupem. Przy ścieżce rozpoczynającej się od AI taki model może zawyżać znaczenie kanału zamykającego sprzedaż i całkowicie pomijać mechanizm, który stworzył pierwotną listę produktów rozważanych przez klienta.

Ma to konsekwencje budżetowe. Firma może zwiększać wydatki na płatne wyszukiwanie, ponieważ raport pokazuje wysoką liczbę konwersji z tego kanału, podczas gdy część użytkowników wpisuje już nazwę konkretnego produktu wybranego wcześniej przy pomocy AI. Bez dodatkowych badań ścieżek zakupowych trudno rozdzielić efekt pozyskania popytu od przechwycenia klienta znajdującego się blisko finalizacji zamówienia.

Dane produktowe zaczynają decydować nie tylko o SEO i konwersji

Rosnąca rola AI zwiększa wartość informacji produktowych, które przez lata były traktowane głównie jako element pozycjonowania i optymalizacji konwersji. Precyzyjna nazwa, parametry techniczne, kompatybilność, materiały, wymiary, warianty, zastosowania, ograniczenia, odpowiedzi na częste pytania oraz opinie klientów tworzą warstwę informacji potrzebną również systemom próbującym dopasować produkt do konkretnej potrzeby.

Istotne są także dane strukturalne, czyli informacje zapisane na stronie w formacie pozwalającym systemom komputerowym jednoznacznie rozpoznać między innymi nazwę produktu, cenę, dostępność, ocenę czy identyfikator. W klasycznym e-commerce wspierają one komunikację z wyszukiwarkami i innymi usługami korzystającymi z katalogów produktowych. W środowisku generatywnego wyszukiwania ich znaczenie rozszerza się na spójność informacji dostępnych o produkcie w wielu cyfrowych punktach styku.

Sprzedawca działający równocześnie we własnym sklepie, na Amazon i innych marketplace może mieć kilka wersji informacji o tym samym produkcie. Jeżeli różnią się parametry, nazewnictwo wariantów, zastosowania lub dane techniczne, systemy przetwarzające te informacje otrzymują niespójny obraz oferty. Ten sam problem występuje wtedy, gdy producent aktualizuje informacje w systemie zarządzania produktami, ale zmiana nie trafia do wszystkich kanałów sprzedaży.

Dla firm posiadających większy asortyment rośnie przez to znaczenie systemu PIM, czyli oprogramowania do centralnego zarządzania informacjami produktowymi, oraz jego integracji z ERP, czyli systemem zarządzającym między innymi towarami, zamówieniami i procesami przedsiębiorstwa. AI zwiększa koszt utrzymywania niepełnych lub rozproszonych danych, ponieważ informacja produktowa przestaje pracować dopiero po wejściu klienta na kartę produktu. Może wpływać na to, czy klient w ogóle dotrze do danej oferty.

Co powinien zrobić sprzedawca z Polski

Dla polskich firm sprzedających za granicę pierwszym obszarem do sprawdzenia jest jakość danych produktowych w języku rynku docelowego. Nie wystarcza kontrola poprawności językowej tłumaczenia. Opis powinien odpowiadać na pytania, które lokalny klient rzeczywiście zadaje podczas wyboru produktu: o zastosowanie, kompatybilność, różnice między wariantami, ograniczenia, koszty użytkowania czy warunki montażu.

Przykładem może być polska marka wyposażenia domu prowadząca niemiecki sklep internetowy i równolegle sprzedaż na Amazon. Jeżeli własny sklep zawiera rozbudowane informacje techniczne, ale oferta na Amazon ma skrócony opis, inne nazwy wariantów i niepełne parametry, widoczność produktu zaczyna zależeć od jakości dwóch różnych zestawów danych. Firma powinna ujednolicić podstawowe informacje w PIM lub innym centralnym katalogu, a dopiero później dostosowywać sposób ich prezentacji do wymagań poszczególnych kanałów.

Drugi scenariusz dotyczy sklepu inwestującego znaczące środki w Google Ads i SEO. Jeśli rośnie liczba wyszukiwań marki lub konkretnych modeli, nie należy automatycznie zakładać, że cały popyt powstał dzięki wyszukiwarce. Część klientów mogła wcześniej zetknąć się z produktem w odpowiedzi AI. Analiza zapytań markowych, badań klientów, ankiet po zakupie oraz zmian udziału wejść bezpośrednich może dostarczyć szerszego obrazu niż sam raport ostatniego kliknięcia.

Sprzedawcy powinni również sprawdzać, jak ich kategorie i produkty są przedstawiane przez najważniejsze systemy generatywnej AI. Nie chodzi wyłącznie o obecność nazwy marki. Ważniejsze jest ustalenie, jakie kryteria system wykorzystuje przy rekomendowaniu produktów, które informacje o ofercie są dostępne, gdzie występują nieaktualne dane oraz którzy konkurenci pojawiają się przy pytaniach odpowiadających rzeczywistym intencjom zakupowym klientów.

Nie tworzy to prostego zamiennika SEO. Przy 89 proc. ścieżek wykorzystujących równocześnie AI i wyszukiwarkę rezygnacja z klasycznej widoczności byłaby sprzeczna z obserwowanym zachowaniem klientów. Zmienia się natomiast zakres pracy: marka musi być możliwa do odnalezienia i zrozumienia przed wyszukiwaniem, w samej wyszukiwarce, na marketplace oraz na karcie produktu.

Dla polskich eksporterów cyfrowych szczególnie kosztownym błędem może być utrzymywanie wysokich budżetów reklamowych przy słabej warstwie informacyjnej oferty. Reklama jest w stanie przechwycić istniejący popyt, ale nie cofnie produktu na listę rozważanych opcji, jeżeli wcześniej został pominięty podczas porównania prowadzonego przez AI. Z kolei dobrze przygotowane dane nie zastąpią konkurencyjnej ceny, dostępności towaru, sprawnej dostawy, lokalnych metod płatności i obsługi zwrotów. Generatywna AI dokłada kolejny punkt selekcji do procesu, w którym klient nadal ostatecznie ocenia pełne warunki zakupu.

Rosnący udział AI w ścieżkach zakupowych przesuwa więc część konkurencji o klienta poza obszar widoczny w tradycyjnej analityce sklepu. Produkt musi być nie tylko wysoko wyświetlany. Musi być opisany w sposób pozwalający poprawnie rozpoznać jego zastosowanie, parametry i przewagę w sytuacji, gdy pierwszy etap wyboru odbywa się bez wizyty na stronie sprzedawcy.