Ludzie z e-commerce: Jak sprawić, by Wasze produkty były polecane, gdy użytkownicy proszą AI o poradę zakupową?

Rekomendacje produktów przez AI to zupełnie coś innego niż rankingi Amazon. Oto skąd AI faktycznie bierze dane:

Główne źródła rekomendacji produktów:

1. Platformy recenzyjne, którym AI ufa:

• Wirecutter (bardzo duża waga)
• CNET, TechRadar, Tom’s Guide
• G2, Capterra, TrustRadius (dla oprogramowania)
• Dyskusje na Reddicie
• Eksperckie artykuły podsumowujące

2. NIE główne źródła:

• Opinie na Amazonie (mają mniejszą wagę niż się wydaje)
• Strony marek (niewielka wiarygodność dla rekomendacji)
• Reklamy płatne

Dlaczego Cię nie ma:

Jeśli AI mówi „za mało informacji” – oznacza to, że Twoja marka jest zbyt rzadko wymieniana w zaufanych przez AI źródłach.

Przewaga konkurencji:

Te 3-4 marki, które ciągle się pojawiają, najprawdopodobniej mają:

• Polecenia od Wirecutter
• Wiele wzmianek w recenzjach eksperckich
• Silną obecność na Reddicie
• Profile w G2/Capterra (jeśli dotyczy)

Krótki audyt:

1. Sprawdź Wirecutter dla swojej kategorii. Czy jesteś wymieniony?
2. Wyszukaj „best [kategoria] Reddit” – czy pojawiasz się w dyskusjach?
3. Sprawdź, czy masz profil na G2/Capterra
4. Wpisz w Google „[Twoja marka] vs [konkurent]” – czy są treści porównawcze?

Braki, które znajdziesz, to Twój plan działania.

Reddit jest niedoceniany, jeśli chodzi o rekomendacje produktów przez AI.

Dlaczego Reddit jest ważny:

Systemy AI mocno korzystają z Reddita, bo:

• Autentyczne opinie użytkowników
• Dyskusje o konkretnych zastosowaniach
• Forma pytań/odpowiedzi idealna do wyciągania wiedzy przez AI

Jak budować obecność na Reddicie (etycznie):

1. Nie spamuj – Reddit szybko to wykryje
2. Pomagaj odpowiadając – Nawet jeśli nie wspominasz swojego produktu
3. Bądź transparentny – Jeśli pracujesz w marce, informuj o tym
4. Zachęcaj do organicznych wzmianek – Zapytaj zadowolonych klientów, czy są na Reddicie

Co faktycznie działa:

Nasz produkt zaczął być polecany przez AI dzięki Redditowi, bo:

• Zidentyfikowaliśmy subreddity, gdzie dyskutuje się o naszej kategorii
• Członkowie zespołu udzielali autentycznych, pomocnych odpowiedzi (z ujawnieniem, kim są)
• Zorganizowaliśmy AMA przy premierze nowego produktu
• Zachęciliśmy power userów do dzielenia się doświadczeniami

Efekt skali:

Gdy wątki na Reddicie wymieniają Twój produkt pozytywnie i rankują na zapytania typu „[kategoria] recommendation”, AI je podchwytuje.

Uwaga:

Fałszowanie aktywności na Reddicie przynosi odwrotny efekt. Społeczność szybko wykrywa udawane działania, a AI wychwytuje też marki omawiane negatywnie.

Tylko autentyczna obecność.

Strategia platform recenzyjnych, o której większość marek zapomina:

Opinie z Amazonu nie przekładają się na rekomendacje przez AI.

Amazon to zamknięty ekosystem. AI widzi część danych z Amazonu, ale to nie jest główne źródło.

Na czym się skupić:

Dla produktów konsumenckich:

• Recenzje na Wirecutter/NYT
• CNET, TechRadar, Tom’s Guide
• Branżowe publikacje
• Kanały z recenzjami na YouTube (transkrypcje są indeksowane)

Dla B2B/oprogramowania:

• G2
• Capterra
• TrustRadius
• Gartner Peer Insights

Dla usług:

• Trustpilot
• BBB
• Branżowe katalogi

Wybór platformy ma znaczenie:

Różne systemy AI ważą różne źródła:

• ChatGPT mocno korzysta z G2 i Reddita
• Perplexity cytuje wiele źródeł na zapytanie
• Google Gemini opiera się na treściach indeksowanych przez Google

Kroki do wykonania:

1. Wejdź na G2/Capterra nawet dla produktów konsumenckich (buduje wiarygodność)
2. Aktywnie pozyskuj opinie na tych platformach
3. Odpowiadaj na recenzje (pokazuje zaangażowanie)
4. Uzupełnij każdy możliwy element profilu

Widziałem marki, które z 0 wzmianek AI zaczęły pojawiać się regularnie, tylko dzięki dobrze zrobionemu profilowi na G2.

Od strony technicznej: schema Product pomaga AI rozumieć, co sprzedajesz.

Schema Product, która ma znaczenie:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Twoja nazwa produktu",
  "description": "Szczegółowy opis produktu",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Twoja marka"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.99",
    "priceCurrency": "USD",
    "availability": "InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "5000"
  }
}

Dlaczego to pomaga:

Systemy AI lepiej czytają dane uporządkowane niż treść na stronie. Schema mówi im:

• Co sprzedajesz
• Jaka cena
• Ocena
• Dostępność

Dodatkowe typy schema:

• Review schema dla opinii
• FAQ schema dla pytań o produkt
• HowTo schema dla instrukcji użytkowania

Schema do porównań:

Tworząc strony porównawcze, oznacz je poprawnie, żeby AI wiedziało, że to porównanie.

Testowanie:

Po wdrożeniu sprawdź w Google Rich Results Test. Jeśli Google odczytuje poprawnie, AI też najprawdopodobniej.

Treści porównawcze to Twoja tajna broń.

Wniosek:

Gdy ktoś pyta AI „Który lepszy, X czy Y?” – AI szuka treści porównawczych.

Jeśli nie ma porównania Twojej marki z konkurentami, AI nie poleci Cię w tych zapytaniach.

Strategia treści porównawczych:

1. Stwórz strony [Twoja marka] vs [konkurent]

Tak, na TWOJEJ stronie. Zrób to rzetelnie i uczciwie. AI cytuje takie treści.

2. Uwzględnij konkretne zastosowania

„Najlepszy [produkt] do małych mieszkań” „Najlepszy [produkt] dla początkujących” „Najlepszy [produkt] do 100 zł”

3. Porównanie w formie tabeli

Tabele są bardzo łatwe do wyciągnięcia przez AI.

4. Szczere plusy/minusy

AI ufa zrównoważonym treściom. Stronnicze są pomijane.

Efekty, które widzieliśmy:

Po stworzeniu 10 stron porównawczych nasza marka zaczęła pojawiać się w odpowiedziach ChatGPT na zapytania porównawcze w 6 tygodni.

Te treści stworzyły cytowalne źródło, którego wcześniej nie było.

Recenzje na YouTube mają większy wpływ na rekomendacje AI, niż się wydaje.

Dlaczego YouTube jest ważny:

1. Transkrypcje z YouTube są indeksowane
2. Recenzje wideo często rankują na „[produkt] recenzja”
3. Popularni YouTuberzy są traktowani przez AI jako eksperci

Strategia:

1. Zidentyfikuj recenzentów w swojej kategorii Kto recenzuje produkty podobne do Twoich? Zrób listę.

2. Wyślij produkty do recenzji Wielu średnich YouTuberów przyjmuje produkty do uczciwych recenzji.

3. Nie wymagaj pozytywnej opinii Szczere recenzje budują wiarygodność. Płatny content reklamowy jest oznaczany.

4. Twórz własne treści na YouTube Demówki produktów, porównania, filmy z zastosowań.

Efekt kuli śnieżnej:

Gdy szanowany YouTuber wspomina Twój produkt, jego recenzja często:

• Rankuje w wyszukiwarce
• Jest cytowana przez AI
• Jest przywoływana w artykułach

Jedna dobra recenzja na YouTube może wygenerować wiele okazji do cytowania przez AI.

Ten wątek pokazał, czego nam brakowało. Rekomendacje produktowe AI to WALIDACJA ZEWNĘTRZNA, nie tylko dobry produkt.

Najważniejsze wnioski:

1. Opinie z Amazonu nie przekładają się na rekomendacje AI
2. Wirecutter/recenzje ekspertów mają ogromne znaczenie
3. Reddit jest ważniejszy niż się wydawało
4. G2/Capterra warto rozważyć nawet dla produktów konsumenckich
5. Treści porównawcze tworzą cytowalne źródła

Nasz plan działania:

Od razu (w tym tygodniu):

• Utworzyć profil na G2 (nie myśleliśmy o tym dla marki konsumenckiej)
• Przeanalizować obecność na Reddicie w naszych subredditach
• Wdrożyć schema Product na stronach produktów

Miesiąc 1:

• Stworzyć 5 stron porównawczych ([My] vs [Konkurenci])
• Zacząć kontakt z YouTuberami technologicznymi ze średniej półki
• Zbudować strategię aktywności na Reddicie (autentyczność, bez spamu)

Miesiąc 2-3:

• PR, by zdobyć recenzje w Engadget/Gear Patrol (łatwiejsze niż Wirecutter)
• Zachęcać klientów do opinii na platformach spoza Amazonu
• Tworzyć landing page pod konkretne zastosowania

Miesiąc 3-6:

• Pracować nad szansą na recenzję w Wirecutter
• Kontynuować zaangażowanie społeczności
• Monitorować poprawę rekomendacji AI

Co robiliśmy źle:

• Skupialiśmy się tylko na recenzjach Amazon
• Nie tworzyliśmy treści porównawczych
• Ignorowaliśmy zewnętrzne platformy recenzyjne
• Brak strategii Reddit

Dzięki wszystkim – to zupełnie inny playbook niż klasyczny marketing e-commerce!