Rufusa zna już prawie połowa kupujących. Jak AI zmienia wyszukiwanie produktów na Amazon
13 października 2026
Asystent zakupowy Rufus, czyli wbudowany w Amazon czat oparty na sztucznej inteligencji, który odpowiada na pytania o produkty i porównuje oferty, w ciągu roku przestał być ciekawostką. Według piątej edycji Global Amazon Shopper Report zna go 47 proc. kupujących na Amazon, wobec 28 proc. rok wcześniej. Badanie przygotowała hamburska agencja Remazing, która obsługuje marki sprzedające na marketplace’ach, razem z firmą badawczą Appinio. W maju 2026 roku ankietowano 6000 osób w wieku od 16 do 65 lat w Niemczech, Francji, Włoszech, Hiszpanii, Wielkiej Brytanii i USA, z próbą reprezentatywną pod względem wieku i płci w każdym kraju. Raport nie podaje wyników dla Polski ani pełnego zestawienia dla samych Niemiec, ale obejmuje cztery rynki Unii Europejskiej, na których polscy sprzedawcy najczęściej rozwijają sprzedaż na Amazon.
Rufus zna już prawie połowa kupujących na Amazon
Wzrost rozpoznawalności asystenta idzie w parze z rosnącą rolą samej platformy. 75 proc. badanych robi zakupy na Amazon co najmniej raz w miesiącu, o 5 punktów procentowych więcej niż w 2025 roku, a 19 proc. robi to co tydzień. Udział osób wydających miesięcznie mniej niż 50 euro spadł z 34 do 28 proc., grupa wydająca od 100 do 200 euro urosła do 22 proc., a 13 proc. przeznacza na zakupy na Amazon ponad 200 euro miesięcznie. Kupujący odwiedzają platformę przede wszystkim ze względu na ceny (52 proc.), poszukiwanie informacji o produktach (43 proc.) i opinie klientów (43 proc.). Konkurencja nie zniknęła: 59 proc. badanych kupiło już coś na Temu, 55 proc. na Shein, a odsetek kupujących na TikTok Shop, czyli w sklepie wbudowanym w aplikację TikTok, wzrósł w rok z 12 do 31 proc.
Rozpoznawalność nie jest jednak tym samym co korzystanie. Magazyn etailment, który rozłożył dane raportu na części, zwraca uwagę, że hasło o niemal podwojeniu użycia Rufusa dotyczy w rzeczywistości znajomości narzędzia. Spośród 2532 osób, które znają asystenta, 18 proc. korzysta z niego regularnie, a 6 proc. zawsze; w przeliczeniu na wszystkich kupujących na Amazon daje to mniej więcej co dziewiątą osobę. Dane zbierano w okresie, w którym Amazon zmieniał markę narzędzia: 13 maja 2026 roku firma połączyła Rufusa z asystentem głosowym Alexa+ w jedną usługę o nazwie Alexa for Shopping, na razie wyłącznie w USA. Na Amazon.de, gdzie Rufus pojawił się w aplikacji jesienią 2024 roku, asystent działa pod dotychczasową nazwą.
Z okna wyszukiwania do porównywarki: jak kupujący korzystają z asystenta AI
Zmienia się sposób, w jaki klienci używają asystenta. 51 proc. użytkowników Rufusa porównuje z jego pomocą produkty, o 5 punktów więcej niż przed rokiem, 41 proc. zawęża listę kandydatów, a 31 proc. prosi go o ostateczne potwierdzenie przed zakupem. Jednocześnie tylko 35 proc. zaczyna od niego wyszukiwanie, o 5 punktów mniej niż rok wcześniej. 21 proc. użytkowników deklaruje, że Rufus bezpośrednio skłonił ich do zakupu, wobec 17 proc. rok wcześniej. Zaufanie do odpowiedzi asystenta deklaruje 66 proc. niemieckich użytkowników, 55 proc. francuskich i 74 proc. amerykańskich.
Taki układ przesuwa moment, w którym zapada decyzja zakupowa. Klient nadal wpisuje frazę w wyszukiwarkę i przegląda listę wyników, ale gdy ma przed sobą trzy lub cztery podobne produkty, pyta asystenta, który z nich lepiej sprawdzi się w jego sytuacji. Badanie firmy analitycznej Workflow Labs z kwietnia 2026 roku wskazuje, że asystent zawęża wybór z około 50 wyników do mniej więcej pięciu nazwanych produktów. Oferta, która nie trafi na tę krótką listę, traci szansę na sprzedaż mimo dobrej pozycji w wynikach organicznych, czyli w niepłatnej części listy wyników.
Amazon ma powody, by rozwijać to narzędzie. Według danych spółki z Rufusa skorzystało w 2025 roku 300 mln klientów, a asystent przyniósł około 12 mld dolarów dodatkowej sprzedaży w ujęciu rocznym. Podczas konferencji wynikowej za pierwszy kwartał 2026 roku prezes Amazon Andy Jassy mówił o wzroście liczby aktywnych użytkowników miesięcznie o 115 proc. rok do roku, a firma podaje, że klienci korzystający z asystenta o 60 proc. częściej finalizują zakup. Liczby spółki i wyniki ankiety nie są wprost porównywalne: Amazon liczy każdy kontakt z funkcją, a badanie Remazing mierzy deklarowaną znajomość narzędzia.
ChatGPT i Gemini zaczynają ścieżkę zakupową poza Amazon
Druga zmiana zachodzi, zanim klient w ogóle wejdzie na platformę. 63 proc. badanych korzysta z narzędzi AI spoza Amazon, aby szukać lub porównywać produkty: 43 proc. zbiera w ten sposób informacje i porównuje oferty, a 20 proc. prosi chatbota o bezpośrednie linki do zakupu. Wśród 3363 osób używających takich narzędzi 82 proc. wskazuje ChatGPT, 64 proc. Gemini od Google, a 21 proc. Claude. Tylko 17 proc. zaczyna wyszukiwanie produktu bezpośrednio na Amazon, a 20 proc. w klasycznej wyszukiwarce internetowej. Klient, który trafia na stronę produktu z odpowiedzi chatbota, ma już w głowie dwie lub trzy marki i oczekuje, że opis oferty potwierdzi to, co przeczytał wcześniej. Każda rozbieżność w parametrach, cenie czy nazwie wariantu między stroną producenta, porównywarkami i ofertą na Amazon zwiększa ryzyko, że zrezygnuje z zakupu albo odeśle towar.
Reklama, której kupujący nie rozpoznaje
Tylko 23 proc. badanych wie, że najwyższe pozycje w wynikach wyszukiwania na Amazon to płatne reklamy, a 41 proc. uważa Sponsored Products, czyli reklamy pojedynczych produktów rozliczane za kliknięcie i wyświetlane wśród wyników wyszukiwania, za pomocne. Dla reklamodawcy to korzystna sytuacja: płatne miejsce działa jak rekomendacja, a nie jak baner, który klient omija wzrokiem. Rośnie jednak konkurencja o te miejsca, a przy rosnących miesięcznych wydatkach klientów marki chętniej podnoszą stawki w popularnych kategoriach, co bezpośrednio obciąża marżę sprzedawcy.
Amazon przenosi reklamę również do samego asystenta. Sponsored Prompts, czyli sponsorowane podpowiedzi pytań wyświetlane w wynikach wyszukiwania i na stronach produktów, które otwierają rozmowę z Rufusem na temat konkretnej marki, wyszły z fazy testów i od 25 marca 2026 roku są w USA rozliczane w modelu kosztu za kliknięcie (CPC, cost per click). Jassy podawał, że niemal 20 proc. kupujących, którzy wejdą w interakcję z podpowiedzią marki, kontynuuje rozmowę z asystentem właśnie o tej marce. Budżet oparty wyłącznie na licytacji fraz kluczowych przestaje więc obejmować wszystkie miejsca, w których zapada decyzja: część z nich to rozmowa, w której liczy się to, co asystent wie o produkcie.
Listing, który odpowiada na pytania kupujących
Asystent AI buduje odpowiedzi na podstawie danych, które znajdzie w ofercie i wokół niej: tytułu, punktów z cechami produktu, opisu, atrybutów w katalogu, treści A+ (rozszerzonych opisów z grafikami dostępnych dla marek zarejestrowanych w programie Amazon Brand Registry), opinii klientów oraz pytań i odpowiedzi pod produktem. Lara Wenskus, dyrektorka ds. treści w Remazing, ujmuje to w komunikacie jednym zdaniem: marki muszą stawiać na treści odpowiadające na pytanie, dlaczego ten produkt, a nie inny. Listing nasycony frazami, ale bez wymiarów, materiałów, zastosowań, kompatybilności i ograniczeń produktu, daje asystentowi niewiele argumentów do porównania.
W sprzedaży cross-border dochodzi jakość lokalizacji. Rufus odpowiada w języku klienta, więc opis przetłumaczony maszynowo z polskiego lub angielskiego, z niespójnymi jednostkami i brakującymi atrybutami w niemieckim, francuskim czy włoskim katalogu, osłabia ofertę na każdym z tych rynków osobno. Negatywne opinie dotyczące rozmiaru, jakości wykonania czy czasu dostawy trafiają z kolei do podsumowań przygotowywanych przez asystenta i podnoszą ryzyko zwrotów, jeśli oferta nie wyjaśnia z góry, dla kogo produkt jest przeznaczony.
Scenariusz: polski producent sprzedający na Amazon.de
Producent mebli balkonowych z Wielkopolski sprzedaje na Amazon.de przez FBA (Fulfillment by Amazon), czyli program, w którym Amazon magazynuje towar, wysyła go do klientów i obsługuje zwroty. Jego składane stoliki zajmują dobre pozycje na ogólne frazy, ale sprzedaż spada, bo klienci pytają asystenta, który stolik wytrzyma zimę na balkonie i ile waży po złożeniu. Oferta nie podaje odporności na mróz ani wagi, a dwie opinie wspominają o rdzewiejących śrubach, więc asystent wskazuje konkurenta, który te dane opisał. Producent uzupełnia atrybuty w katalogu, dodaje do opisu informacje o przechowywaniu zimą i wymianie okuć, odpowiada na pytania w zakładce pytań i odpowiedzi, zleca niemieckiemu redaktorowi poprawę maszynowego tłumaczenia i zmienia dostawcę śrub. Koszt to kilka dni pracy redakcyjnej i jednorazowa zmiana w produkcji, a efekt widać zarówno w konwersji, jak i w liczbie zwrotów, które kosztują sprzedawcę utraconą sprzedażą, a w części kategorii także opłatą Amazon za obsługę zwrotu.
Druga sytuacja dotyczy marki kosmetycznej sprzedającej jednocześnie na Amazon w Niemczech, Francji i Hiszpanii. Jeśli skład i przeznaczenie produktu są dokładnie opisane tylko w niemieckim katalogu, klientka z Madrytu, która pyta asystenta o krem do skóry wrażliwej, dostanie odpowiedź opartą na niepełnych danych, a marka przegra porównanie z lokalnym konkurentem, który opisał produkt po hiszpańsku.
Co powinien zrobić sprzedawca z Polski
Przegląd ofert najlepiej zacząć od zebrania pytań, które klienci zadają w zakładce pytań i odpowiedzi, w opiniach i w wiadomościach do obsługi klienta: o wymiary, kompatybilność, materiał, sposób użycia i różnice między wariantami. Odpowiedzi na nie powinny trafić do opisu, punktów z cechami i atrybutów katalogu w każdym języku, na każdym rynku, na którym oferta jest aktywna. Tłumaczenia na niemiecki, francuski, włoski i hiszpański wymagają redakcji przez native speakera, a dane w katalogu regularnej kontroli, bo błędne lub puste atrybuty przenoszą się do odpowiedzi asystenta. Firmy, które zarządzają ofertami przez system ERP lub narzędzie do integracji z marketplace’ami, powinny sprawdzić, czy wszystkie pola katalogu są w ogóle przesyłane na Amazon, bo nie każda integracja przekazuje komplet atrybutów.
Równolegle trzeba śledzić opinie pod kątem powtarzających się zastrzeżeń i reagować na nie zmianą w produkcie, opakowaniu albo opisie, a nie tylko komentarzem pod recenzją. W reklamie wyniki raportu przemawiają za utrzymaniem kampanii Sponsored Products na najważniejsze frazy, skoro większość klientów nie odróżnia ich od wyników organicznych. Sprzedawcy obecni na Amazon.com mogą już testować Sponsored Prompts i sprawdzać, które pytania prowadzą do kliknięć i zamówień; na rynkach europejskich trzeba obserwować, kiedy format pojawi się w konsoli reklamowej. Spójne nazwy produktów, parametry i ceny na stronie marki, w porównywarkach i na Amazon zmniejszają z kolei ryzyko, że ChatGPT czy Gemini podadzą klientowi nieaktualne informacje jeszcze przed wejściem do sklepu.
