Jak zmienia się porównywanie zakupów dzięki wyszukiwaniu AI? Użytkownicy otrzymują rekomendacje bez odwiedzania stron

To nowa rzeczywistość w e-commerce. Wyjaśnię, co się dzieje.

Ścieżka zakupowa z AI:

Tradycyjna: Użytkownik odwiedza 5-10 stron → Porównuje → Decyduje Wpływ AI: Użytkownik pyta AI “Najlepszy X do Y” → Dostaje rekomendację → Odwiedza 1-2 strony dla potwierdzenia

Czego AI używa do rekomendacji:

Dlaczego konkurencja może wygrywać:

1. Lepsza obecność recenzji (więcej recenzji, wyższe oceny)
2. Więcej treści porównawczych z ich udziałem
3. Jaśniejsze opisy funkcji i korzyści
4. Więcej wzmianek w źródłach zewnętrznych

Efekt pierwszej rekomendacji:

Bycie poleconym jako pierwszym = zakup. Pierwszy wymieniony produkt dostaje ponad 50% rozważań.

Musisz być na pierwszej pozycji w kluczowych zapytaniach zakupowych.

Strategia treści dla widoczności zakupowej w AI.

Treści, z których AI korzysta przy zakupach:

1. Poradniki zakupowe – artykuły typu “Najlepszy X do Y”
2. Treści porównawcze – “X vs Y vs Z”
3. Recenzje produktów – pojedyncze i zbiorcze recenzje
4. Treści specyfikacyjne – listy funkcji, specyfikacje
5. Dyskusje użytkowników – Reddit, Quora, fora

Treści, które warto tworzyć:

Treści porównawcze (Twoje produkty vs alternatywy):

• Bądź rzetelny i wyważony (AI wykrywa stronniczość)
• Uwzględniaj konkretne przypadki użycia
• Dawaj jasne rekomendacje
• Używaj tabel porównawczych

Poradniki zakupowe:

• “Jak wybrać odpowiedni [produkt]”
• Uwzględnij swoje produkty w rekomendacjach
• Opisz różne przypadki użycia/budżety

Treści skupione na funkcjach:

• Szczegółowe specyfikacje
• Scenariusze zastosowania
• “Najlepszy do” – kategorie

Równowaga:

Nie reklamuj tylko swojego produktu. Twórz naprawdę pomocne treści porównawcze. AI ceni zrównoważone materiały, które pomagają użytkownikom podjąć decyzję.

Perspektywa strategii recenzji.

Gdzie recenzje mają znaczenie dla AI:

AI korzysta z recenzji z:

• Głównych platform e-commerce (Amazon itp.)
• Wyspecjalizowanych stron recenzyjnych (CNET, Wirecutter itp.)
• Stron agregujących recenzje
• Branżowych publikacji
• Dyskusji użytkowników (Reddit)

Optymalizacja recenzji pod AI:

1. Liczba się liczy – więcej recenzji = więcej danych dla AI
2. Aktualność się liczy – świeże recenzje > stare recenzje
3. Dystrybucja się liczy – recenzje na różnych platformach
4. Treść się liczy – szczegółowe recenzje z opisem przypadków użycia

Audyt luki recenzji:

Porównaj swoją obecność recenzji z konkurencją:

To pokazuje, gdzie brakuje Twojej obecności.

Strategia:

Skup się na platformach, na których masz mniejszą reprezentację niż konkurencja.

Perspektywa marki DTC mierzącej się z tym zjawiskiem.

Nasza sytuacja:

Sprzedajemy bezpośrednio, nie mamy obecności na Amazon. Konkurujemy z markami dominującymi na Amazon.

Co nam pomogło:

1. Silne zawężenie niszy – wygrywaj w zapytaniach o konkretne zastosowania
2. Współpraca z serwisami recenzyjnymi – trafiliśmy na specjalistyczne strony z recenzjami
3. Treści porównawcze – tworzyliśmy rzetelne porównania z głównymi markami
4. Obecność na Reddicie – autentyczny udział w odpowiednich społecznościach

Efekty:

• Szerokie zapytania: wciąż przegrywamy z markami obecnymi na Amazon
• Zapytania niszowe: konkurencyjni, często na pierwszym miejscu
• “Najlepszy [produkt] do [naszej specjalizacji]”: 60% cytowań

Wniosek:

Marki DTC nie wygrają wszystkiego. Znajdź swoją niszę i tam dominuj.

Konkretna taktyka:

Skupiliśmy się na zapytaniach typu:

• “Najlepszy [produkt] dla [konkretnego zawodu]”
• “[Produkt] do [nietypowego zastosowania]”
• “Rekomendacje [produktu] z [konkretnej społeczności]”

Zdominuj swoją niszę w rekomendacjach AI.

Perspektywa analityki na wpływ AI na zakupy.

Co pokazują dane:

Śledzenie marek e-commerce przez 12 miesięcy:

Wzorzec:

Marki polecane przez AI wygrywają:

• Więcej ruchu bezpośredniego (użytkownicy trafiają po rekomendacji)
• Wyższy poziom wyszukiwań brandowych (AI buduje świadomość)
• Lepsza konwersja (użytkownicy są “wstępnie zakwalifikowani”)

Luka konkurencyjna:

Jeśli konkurenci są w rekomendacjach AI, a Ty nie:

• Przechwytują klientów na wczesnym etapie lejka
• Ty widzisz tylko użytkowników, którzy szukają Cię z nazwy
• Udział w rynku przesuwa się z czasem

Co śledzimy:

Am I Cited dla zapytań zakupowych + GA4 do atrybucji ruchu z AI.

Korelacja widoczności w AI z wynikami biznesowymi pokazuje realny wpływ.

Perspektywa serwisu porównawczego (pracuję w takim).

Co serwisy porównawcze dostarczają AI:

Nasze treści silnie wpływają na rekomendacje AI, bo:

• Są przygotowane pod ekstrakcję danych
• Są regularnie aktualizowane
• Jesteśmy postrzegani jako neutralni/autorytatywni
• Obejmujemy wiele produktów kompleksowo

Jak marki mogą współpracować z serwisami porównawczymi:

1. Zadbaj o obecność – wiele marek nie figuruje na wszystkich istotnych stronach
2. Dostarcz dokładne dane – pobieramy dane z Twojej strony; ułatw to
3. Odpowiadaj na kontakt – prosimy o informacje; marki, które odpowiadają, są uwzględniane
4. Rozważ reklamę – istnieją pozycje wyróżnione

Co szkodzi Twojej obecności:

• Niepełne informacje produktowe
• Brak reakcji na kontakt ze strony porównawczej
• Brak obecności na głównych platformach, które śledzimy
• Brak recenzji na stronach, które agregujemy

Łańcuch wpływu:

Twoje informacje produktowe → Serwisy porównawcze → Rekomendacje AI → Klienci

Jeśli nie ma Cię w serwisach porównawczych, nie ma Cię w AI.

Ta dyskusja pomogła nam doprecyzować strategię. Podsumowanie:

Nowa rzeczywistość:

AI wykonuje porównanie zakupowe za użytkownika. Pierwsza rekomendacja = pierwsze rozważenie.

Nasze słabe strony:

• Pokrycie treściami porównawczymi (konkurencja ma więcej)
• Dystrybucja recenzji (zbyt skoncentrowane na naszej stronie)
• Obecność w poradnikach zakupowych (za mało wzmianek)

Plan działania:

Treści:

• Tworzenie rzetelnych treści porównawczych (my vs alternatywy)
• Budowa poradników zakupowych dla naszej kategorii
• Upewnienie się, że strony produktowe są łatwe do ekstrakcji przez AI

Recenzje:

• Dywersyfikacja obecności recenzji na platformach
• Współpraca z serwisami recenzyjnymi
• Budowa obecności na Reddicie/forach

Monitoring:

• Śledzenie zapytań zakupowych narzędziem Am I Cited
• Monitorowanie pozycji w rekomendacjach AI
• Korelacja widoczności w AI z danymi sprzedażowymi

Nisza:

Zamiast walczyć o szerokie zapytania, najpierw zdominujemy nasze specjalistyczne zastosowania.

Horyzont czasowy:

Oczekujemy 3-6 miesięcy na zauważalną zmianę widoczności w zakupach przez AI.

Dzięki wszystkim!