AI w decyzjach zakupowych: czy firmy są gotowe?

AI i młodsze pokolenia zmieniają sposób podejmowania decyzji zakupowych. Czy firmy są na to gotowe?

W Polsce najwyższy poziom podstawowych kompetencji cyfrowych występuje w grupach 16 - 34 lata. To właśnie młodsi respondenci najczęściej deklarują korzystanie z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji. 

^{Opracowanie własne na podstawie danych Eurostatu dostępnych w grudniu 2025 r.}

^{Opracowanie własne na podstawie Komunikatu z badań CBOS Nr 64/2026}

Dane międzynarodowe pokazują ponadto, że najmłodsze kohorty (16-27 lat) najczęściej używają ChatGPT lub asystentów AI jako wsparcia w zakupach (57%). Na drugim miejscu są przedstawiciele kategorii wiekowej 28-43 lata (48%).

^{źródło: Opracowanie własne na podstawie Raportu o handlu detalicznym 2025 Adyen}

Polskie źródła podają, że coraz wyraźniej obserwujemy przejście od modelu search commerce, opartego na aktywnym wyszukiwaniu produktów, do discovery commerce, w którym decyzje zakupowe są coraz częściej kształtowane przez treści, rekomendacje, algorytmy i platformy cyfrowe.    

Dla marketingu zmiana ta dotyczy przede wszystkim logiki podejmowania decyzji. W praktyce oznacza to, że punkt ciężkości przesuwa się z aktywnego wpisywania zapytań i porównywania ofert na rzecz odkrywania produktów w strumieniu rekomendacji społecznościowych (Część 1) oraz coraz częściej także odpowiedzi generowanych przez narzędzia AI (Część 2). Dla firm jest to istotne nie tylko z perspektywy obecności marketingowej, ale również dlatego, że zmienia się moment, miejsce i sposób wpływania na wybór konsumenta, jak i sposoby mierzenia skuteczności kampanii (Część 3).  

Zakupy za pośrednictwem mediów społecznościowych są domeną konsumentów poniżej 40. roku życia.  Dla Pokolenia Z (16-27 lat) to podstawa: ponad 40% z nich wybiera sprzedawców umożliwiających im zakupy przy użyciu mediów społecznościowych. 

^{Opracowanie własne na podstawie Raportu o handlu detalicznym 2025 Adyen}

Z badań naukowych realizowanych w Polsce wynika, że młodzi konsumenci od lat coraz rzadziej sięgali po celowe wyszukiwanie informacji, a zamiast tego opierali się na treściach cyfrowych, z którymi mają stały kontakt.   

Przykłady:

W czerwcu 2026 r. TikTok Shop zadebiutował na polskim rynku, umożliwiając użytkownikom zakup produktów bezpośrednio w aplikacji. TikTok Shop łączy treści, społeczność i funkcje zakupowe, pozwalając użytkownikom przejść od odkrycia produktu do zakupu bez opuszczania aplikacji. Według TikToka odkrywanie produktów i decyzje zakupowe są silnie powiązane z treściami oglądanymi na platformie. 1 na 2 użytkowników TikToka deklaruje, że poznaje tu nowe produkty lub marki, a ponad połowa (55%) aktywnie szukała na platformie marki, produktu lub usługi. Oznacza to, że proces zakupowy coraz częściej rozpoczyna się nie od aktywnego wyszukiwania, lecz od rekomendacji i inspiracji pojawiających się w środowisku cyfrowym.  

Podobny mechanizm widać także na platformach, które nie są (jeszcze) bezpośrednio kanałem transakcyjnym. Przyjrzyjmy się platformie Twitch, która umożliwia prowadzenie streamu w czasie rzeczywistym, interakcję z widzami oraz budowanie społeczności wokół swojego kanału. Z raportu Social Media 2026 wynika, że Twitch, mimo, że pozostaje w Polsce platformą niszową pod względem skali, bo korzysta z niego ok. 1,85 mln użytkowników, jest wyjątkowo angażujący. Raport podkreśla, że Twitch osiąga jeden z najwyższych wskaźników Affinity Index, co pokazuje ponadprzeciętnie silne dopasowanie platformy do najmłodszych użytkowników. To ważna wskazówka dla marketerów: w młodszych kohortach decyzje o marce, produkcie i stylu życia coraz częściej kształtują się nie tylko w wyszukiwarce czy sklepie internetowym, lecz także w środowiskach live, społecznościach twórców i wieloplatformowych ekosystemach treści.  

Z badań naukowych wynika, że w tradycyjnym modelu to konsument przegląda oferty samodzielnie - dokładnie, lecz w ograniczonym zakresie, wyznaczonym przez czas i uwagę, jakie może poświęcić decyzji. Agent AI odwraca tę zależność: przeszukuje cały katalog przy pomijalnym koszcie, opierając się jednak na przybliżonym odwzorowaniu preferencji użytkownika oraz cech produktów. Wysiłek po stronie konsumenta nie znika, lecz zmienia charakter - z przeglądania kolejnych ofert przesuwa się w stronę precyzyjnego formułowania własnych oczekiwań.  

W praktyce oznacza to, że rośnie znaczenie tych marek i platform, które potrafią ułatwić użytkownikowi precyzyjne określenie swoich potrzeb. Im lepiej zorganizowane są dane produktowe, opisy cech, wariantów, zastosowań czy ograniczeń, tym większa szansa, że agent AI poprawnie zinterpretuje ofertę i uwzględni ją w rekomendacji. Konkurencja zaczyna więc obejmować nie tylko cenę i komunikację, ale również „czytelność” oferty dla systemów AI.  

Uwaga konsumenta jest zasobem ograniczonym. To szczególnie ważne w kategoriach o wysokiej złożoności wyboru, gdzie decyzja zależy od wielu jednoczesnych kryteriów, takich jak cena, parametry, kompatybilność, przeznaczenie czy preferencje estetyczne. W takich sytuacjach AI może ograniczać koszt poznawczy po stronie konsumenta, porządkując dużą liczbę opcji szybciej, niż użytkownik zrobiłby to samodzielnie.  Czas, koncentracja i gotowość do wysiłku, jakie ktoś może przeznaczyć na jedną decyzję zakupową, są policzalne, a każda kolejna sprawdzona oferta ten zasób zużywa. Kłopot zaczyna się tam, gdzie o trafnym wyborze przesądza wiele czynników niemożliwych do opisania w zapytaniu, a rozpoznawalnych dopiero przy szczegółowym obejrzeniu konkretnej propozycji. Im więcej takich czynników, tym mniejsze prawdopodobieństwo, że w zasięgu kilku przejrzanych pozycji znajdzie się ta odpowiednia.  

W pewnym momencie kalkulacja przestaje się domykać i konsument rezygnuje z dalszego przeglądania. Rezultat jest wtedy taki sam, jak gdyby w ogóle nie szukał: jakość dopasowania wraca do punktu wyjścia, a platforma pośrednicząca - marketplace, serwis rezerwacyjny czy pośrednik detaliczny - nie domyka transakcji.   

 Model agentowy przełamuje ten schemat. Rosnąca złożoność wyboru sprawia, że opłaca się dokładniej opisać własne oczekiwania, a gdy taki nakład raz zaczyna się zwracać, zwraca się również przy każdym trudniejszym wyborze. Nie oznacza to jednak, że rekomendacja staje się bezbłędna: wraz ze złożonością rośnie zarówno wysiłek potrzebny do wyrażenia preferencji, jak i ryzyko rozminięcia się z oczekiwaniami. Kluczowa różnica polega na tym, że wynik pozostaje lepszy niż całkowita rezygnacja z poszukiwań, a platforma nadal domyka sprzedaż. Agent AI nie uwalnia więc konsumenta od trudu złożonej decyzji - przenosi go z etapu przeglądania ofert na etap formułowania własnych potrzeb.  

Delegowanie wyszukiwania agentom AI w praktyce

Z raportu Gartnera wynika, że w miarę jak firmy koncentrują się na rozwoju, handel wspierany przez agentów AI staje się ważną szansą na pozyskanie nowych źródeł przychodów. Uwzględnia się obecnie dwa nowe rozwiązania związane z tym obszarem: 

• Zakupy realizowane przez agentów AI (agentic buying) oznaczają sytuację, w której agenci AI działają w imieniu klientów i samodzielnie przeprowadzają cały proces transakcji, przy minimalnym udziale człowieka lub bez jego udziału. To jeden z możliwych kierunków rozwoju handlu wspieranego przez AI. 
• Optymalizacja pod kątem silników odpowiedzi (answer engine optimization, AEO) pomaga firmom zwiększać widoczność produktów na platformach AI, a tym samym kierować większy ruch do swoich sklepów internetowych. 

Asystent zakupowy Von Halsky to AI-owy asystent zakupowy udostępiony w 2026 przez InPost w aplikacji InPost Mobile. Przegląda oferty w apce InPost i porównuje ich ceny, aby zaproponować produkty najbardziej dopasowane do potrzeb użytkownika. Jest to ciekawy przykład przejścia od klasycznej wyszukiwarki produktów do tzw. conversational commerce, gdzie klient rozmawia z AI zamiast filtrować tysiące ofert ręcznie. 

Z punktu widzenia firm oznacza to przesunięcie akcentu: coraz ważniejsze staje się nie tylko to, czy marka pojawia się wysoko w wynikach wyszukiwania, ale również czy jej oferta jest opisana w sposób, który pozwala agentowi AI właściwie ją porównać i zarekomendować. W środowisku AI przewaga może wynikać z jakości struktury danych równie mocno jak z siły samej komunikacji marketingowej. 

Delegowanie wyszukiwania agentom AI, a jak to się opłaca firmom utrzymującym modele generatywne 

Koszty operacyjne wyszukiwań w modelach generatywnych szacuje się na nawet dziesięciokrotnie wyższe niż w przypadku wyszukiwań standardowych, a ponad 95% użytkowników korzysta z warstw darmowych. Wysokie koszty w połączeniu z niską konwersją na plany płatne tworzą dylemat monetyzacyjny: pytanie nie brzmi już wyłącznie, jak poprawiać jakość odpowiedzi, lecz jak odzyskać koszty operacyjne, nie tracąc przy tym zaangażowania użytkowników. 

W 2025 w badaniu z udziałem ponad 300 użytkowników w USA wprowadzenie wariantu reklamowego jako opcji pośredniej między planem darmowym a płatną subskrypcją dało bardzo obiecujące wyniki: za modelem reklamowym było 70,22% badanych, wobec 18,22% dla planu darmowego i 11,56% dla subskrypcji. Preferencję tę zadeklarowała również większość osób korzystających już z planów płatnych. Wyniki wskazują, że model reklamowy może stanowić realną alternatywę wobec dwóch skrajności - planu darmowego i pełnej subskrypcji - pozwalając platformom GenAI odzyskiwać koszty bez kanibalizacji przychodów abonamentowych.

Nic dziwnego, że OpenAI już taki model reklamowy wdraża. 24 sierpnia 2026 uruchomiono ChatGPT Ads na 31 rynkach europejskich. Zgodnie z zasadami reklamowymi OpenAI, materiały sponsorowane są wyraźnie oznaczone i oddzielone od odpowiedzi ChatGPT, a same reklamy nie wpływają na treść udzielanych odpowiedzi.

Dla marek oznacza to pojawienie się nowego punktu styku z konsumentem w momentach, gdy aktywnie poszukuje on informacji, porównuje dostępne opcje i podejmuje decyzje, a dla platform AI początek budowy modelu biznesowego.

To pytanie staje się szczególnie istotne w kontekście pomiaru efektywności działań marketingowych. Badanie przeprowadzone na próbie 200 tys. użytkowników pokazuje skalę rozbieżności pomiędzy różnymi metodami pomiaru. Przy rzeczywistym efekcie kampanii wynoszącym 15 konwersji na 1000 osób model last-click przypisywał kampanii jedynie 5,5 konwersji, a tradycyjny model MMM 9,7. Wyniki wskazują, że metody pomiaru mogą istotnie różnić się w ocenie efektów kampanii.

Wiarygodność i porównywalność danych marketingowych stają się coraz trudniejsze do utrzymania. Zmieniające się definicje metryk to stały element ekosystemu platform cyfrowych. YouTube od sierpnia 2026 r. liczy wyświetlenie już od pierwszej klatki odtworzenia, natomiast Meta w marcu 2026 r. skróciła próg „engaged view” dla reklam w Reels z 10 do 5 sekund. 

Część ruchu nie pochodzi od użytkowników. Coraz większa część ruchu w e-commerce nie pochodzi od realnych użytkowników, lecz od botów, crawlerów, scraperów i agentów AI. Dane pokazują, że handel internetowy jest obecnie najbardziej intensywnie skanowaną branżą przez systemy AI, a w przypadku niektórych firm ponad połowa ruchu na stronach produktowych pochodzi z automatycznego pobierania danych. Dodatkowo rosnącym problemem są fałszywe konta zakładane przez boty w celu wykorzystania promocji i generowania nadużyć. 

Dane dotyczące inspiracji, rekomendacji i zakupu pozostają rozproszone pomiędzy wieloma ekosystemami. Badania pokazują, że w wieloekosystemowej ścieżce klienta część wpływu pozostaje niewidoczna dla systemów pomiarowych, ponieważ punkt generowania popytu i punkt finalizacji transakcji należą do różnych środowisk. 

W środowisku opartym na AI problemem nie jest już wyłącznie niedostateczny poziom pomiaru. Boty i agenci AI coraz częściej przeglądają treści, porównują produkty i podejmują działania bez bezpośredniej wizyty użytkownika na stronie. W efekcie wydawcy dostarczają wiedzę, ale tracą część ruchu, zaangażowania i przychodów, które przejmują platformy AI. 

Oprócz tego organizacje mogą mierzyć coś innego niż zakładają. Deklarowane dane o użytkownikach nie zawsze odpowiadają rzeczywistości: aktywność dziecka korzystającego z konta oznaczonego jako 18–24 lata zostanie przypisana dorosłemu odbiorcy. Prowadzi to do zawyżania wskaźników, błędnej optymalizacji algorytmów i wydawania budżetu na osoby, które nie należą do grupy docelowej. 

Czy organizacja potrafi rozpoznać nową logikę podejmowania decyzji zakupowych, zanim błędnie zinterpretuje ją jako spadek skuteczności kampanii?

Firmy, które najlepiej odnajdą się w tym środowisku, nie będą jedynie obecne na nowych platformach. Będą przygotowane do funkcjonowania w świecie, w którym marka musi być zrozumiała zarówno dla ludzi, jak i agentów AI, dane produktowe muszą nadawać się do wykorzystania w środowiskach konwersacyjnych, a efektywność działań należy oceniać przez pryzmat przyrostowego wpływu biznesowego, a nie wyłącznie tradycyjnych modeli atrybucji.

AI nie zmienia wyłącznie narzędzi marketingowych. Zmienia sposób, w jaki konsumenci odkrywają produkty, podejmują decyzje i finalizują zakupy. W efekcie firmy muszą na nowo spojrzeć zarówno na swoją obecność w cyfrowych kanałach, jak i na sposób pomiaru efektywności działań marketingowych. To właśnie zdolność do dostosowania się do tej zmiany może stać się jednym z kluczowych źródeł przewagi konkurencyjnej w najbliższych latach.

Artykuł oparto na analizie badań naukowych oraz wybranych danych rynkowych dotyczących wpływu AI na zachowania konsumentów, e-commerce i pomiar efektywności marketingu, w tym w szczególności:

Autorzy: