Agentic Commerce: jak zachować widoczność, gdy o zakupie decyduje AI

„Potrzebuję butów trekkingowych na wysokogórską wędrówkę". Ktoś właśnie wpisuje to zdanie w tryb AI w Google. Nie w klasyczną wyszukiwarkę. Nie w filtry Twojego sklepu. W asystenta AI. A AI nie odpowiada dziesięcioma niebieskimi linkami. Za to porównuje modele, analizuje wodoodporność, wagę, czas dostawy i opinie klientów. Finalnie wybiera trzy konkretne pary butów i wskazuje, dlaczego warto rozważyć właśnie te opcje. Dzięki znajomości całego kontekstu, AI nie tylko pomaga wybrać produkt, ale od razu rekomenduje pasujące dodatki- np. odpowiednie skarpety, impregnat czy akcesoria. Zanim klient wejdzie do jakiegokolwiek sklepu online, często ma już wybrany produkt, dodatki i gotowy plan zakupu. To właśnie świat Agentic Commerce. Nie każdy klient zacznie dziś zakupy od wejścia do sklepu. Coraz częściej pierwszym krokiem będzie rozmowa z AI, dlatego warto zadbać o to, by w tej rozmowie pojawiła się Twoja marka.

Gdzie trafiają klienci, zanim odwiedzą Twój sklep? Zmiana, która zmienia e-commerce

Istnieje uporczywe przekonanie, że zakupy z wykorzystaniem AI to niszowy temat dla wczesnych użytkowników. Spojrzenie na liczby szybko obala ten pogląd.

Ruch z poleceń AI (użytkownicy trafiający do sklepów, dzięki asystentom AI) wzrósł w minionym roku wielokrotnie, jak podaje Adobe. Równocześnie użytkownicy coraz rzadziej klikają w klasyczne wyniki wyszukiwania. Dane Ahrefs nie pozostawiają wątpliwości. Coraz mniej osób klika w organiczne wyniki wyszukiwania, w poszukiwaniu informacji. Dodatkowo już około 60% wyszukiwań w Google kończy się bez odwiedzenia jakiejkolwiek strony. Coraz częściej użytkownik nie musi już klikać w żaden wynik. Odpowiedź otrzymuje bezpośrednio w AI Overviews, więc cała interakcja kończy się na stronie wyszukiwarki.

To nie jest kolejna statystyka, którą można zignorować. To zmiana, która już dziś wpływa na źródła Twoich przychodów. Ruch nie znika, zmienia jedynie miejsce - z klasycznych wyników wyszukiwania do odpowiedzi AI. A jeśli AI nie wspomni o Twojej marce, klient najprawdopodobniej nigdy jej nie zobaczy.

Pierwsze miejsce w Google przestaje być jedynym celem. Coraz większe znaczenie ma to, czy AI uzna Twój sklep za wart polecenia.

Klient jeszcze nie wszedł do sklepu. AI już podjęło część decyzji

Rozmowy o Agentic Commerce niemal zawsze zaczynają się od płatności. „Czy AI może zrobić zakupy za użytkownika?” „Jak bezpieczny jest checkout?”. To ważne pytania, ale dotyczą dopiero ostatnich kilku sekund całego procesu zakupowego.

Wyobraź sobie klasyczny lejek sprzedażowy. Najpierw klient odkrywa produkt, później szuka informacji, porównuje oferty, czyta opinie i podejmuje decyzję. Sam zakup to dopiero ostatni krok. I właśnie dlatego skupianie całej uwagi na checkoutcie prowadzi do błędnych wniosków. Checkout jest jedynie ostatnim kliknięciem. AI uczestniczy we wszystkich decyzjach, które do niego prowadzą.

Jeszcze niedawno klient porównywał produkty na Twojej stronie, czytał opisy, korzystał z filtrów i zaglądał do poradników. To tam podejmował decyzję. Dziś coraz częściej robi to w towarzystwie AI. Asystent analizuje dostępne opcje, porównuje je i wskazuje najlepszy wybór. Kiedy klient trafia do checkoutu, najważniejsza decyzja została już podjęta. Dlatego o sprzedaży coraz częściej nie decyduje koszyk, ale to, czy AI w ogóle uwzględni Twoją markę.

Czym naprawdę jest Agentic Commerce i dlaczego zmienia e-commerce?

Skoro wiemy już, co się zmienia, uporządkujmy teraz, czym właściwie jest Agentic Commerce.

Agentic commerce to procesy zakupowe, w których agenci AI samodzielnie wyszukują, porównują, doradzają, a częściowo także kupują – w imieniu użytkownika.

Człowiek formułuje cel („właściwe buty trekkingowe w Alpy"), a agent ogarnia całą resztę. Agenci AI mogą działać na dwa sposoby. Mogą stać się częścią Twojego sklepu - doradzać klientom bezpośrednio na platformie i pomagać im wybrać odpowiedni produkt. Mogą również działać ponad sklepami, jak ChatGPT, Google Gemini, Perplexity czy tryb AI w Google, porównując oferty tysięcy dostawców. Różnica jest ogromna. Własny agent działa na Twoim podwórku. W przypadku, gdy decyzję podejmuje zewnętrzny asystent, najpierw musisz znaleźć się wśród marek, które AI bierze pod uwagę.

3 poziomy dojrzałości Agentic Commerce

Zakupy z AI mogą przebiegać na różne sposoby. W zależności od stopnia zaawansowania wyróżniamy trzy etapy:

1. Wspomagany - AI pomaga wyszukać informacje, porównać produkty i podjąć decyzję, ale to klient sam klika „Kup”

2. Delegowany - AI rekomenduje konkretne produkty i przygotowuje cały zakup, a użytkownik jedynie zatwierdza transakcję

3. Autonomiczny - AI może samodzielnie dokonać zakupu w określonych ramach, np. przy cyklicznych zamówieniach

Dziś większość klientów porusza się między etapem wspomaganym, a delegowanym. AI nie kupuje jeszcze za nich, ale już pomaga podjąć decyzję. Właśnie na tym etapie zaczyna się walka o widoczność.

Zmiana bliżej, niż myślisz. Co pokazują dane rynkowe?

W czasie gdy firmy próbują ocenić, czy Agentic Commerce jest już wystarczająco ważny, platformy nie czekają. Budują rozwiązania i oddają je użytkownikom.

OpenAI we wrześniu 2025, uruchomiło kierunek zakupów bezpośrednio w ChatGPT, wykorzystując Instant Checkout i Agentic Commerce Protocol (ACP). W marcu 2026 firma zmieniła podejście i zrezygnowała z checkoutu w czacie. Dane pokazały, że użytkownicy częściej kończyli zakup po przejściu do sklepu sprzedawcy. W praktyce oznacza to prosty podział ról - ChatGPT pomaga klientowi znaleźć odpowiedni produkt i dokonać wyboru, ale sam zakup finalizowany jest już w sklepie.

Google stawia na zupełnie inne podejście i patrzy na zakupy szerzej. Dzięki Universal Cart, zaprezentowanemu podczas I/O 2026, pragnąc połączyć wszystkie miejsca, w których klient odkrywa produkty i podejmuje decyzje zakupowe. Produkt znaleziony w wyszukiwarce, podczas rozmowy z Gemini, na YouTube czy nawet w Gmailu może trafić do jednego koszyka, dostępnego na różnych urządzeniach. Gemini dodatkowo analizuje historię cen, informuje o obniżkach i powiadamia, gdy produkt ponownie pojawi się w sprzedaży. Sam zakup odbywa się bezpośrednio przez Google Pay - w kilku krokach, bez konieczności opuszczania usług Google. Całość opiera się na Universal Commerce Protocol (UCP), który ma pełnić rolę wspólnego języka dla agentów AI, oraz protokole AP2 (Agent Payments Protocol) odpowiedzialnym za bezpieczne płatności. Google nie celuje w sam moment zakupu, ale w cały proces, który prowadzi klienta od znalezienia produktu aż po finalizację transakcji.

Perplexity podchodzi jeszcze inaczej. Pomaga klientowi znaleźć produkt, porównać opcje i podjąć decyzję, ale sam zakup przekazuje PayPalowi. Nie tworzy własnych płatności. Cała finalizacja odbywa się przez PayPal. W praktyce oznacza to, że sklepy dostępne w „Buy with Pro” korzystają z gotowego rozwiązania płatniczego innej firmy.

Amazon przyjmuje inną strategię. Rufus, jego asystent zakupowy, w 2026 roku zaczął pełnić rolę „Alexy do zakupów”. Nie chodzi o sam zakup, ale o wsparcie klienta przed jego podjęciem. Gdy wybór staje się zbyt duży, AI pomaga klientowi zawęzić możliwości. „Help Me Decide” porównuje produkty, bierze pod uwagę opinie i pomaga znaleźć najlepsze rozwiązanie. Amazon wykorzystuje dane o klientach, aby ułatwić ponowne zakupy i zaproponować dodatkowe produkty. Mniej zmęczenia wyborem. Bardziej dopasowane zakupy.

Walmart patrzy na Agentic Commerce szerzej - w modelu omnichannel. Asystent Sparky nie tylko rozumie potrzeby klientów (np. „zaplanuj mi wyjazd pod namiot dla czterech osób”) i zamiast listy wyników proponuje konkretne produkty. Potrafi również doradzać klientom zarówno online, jak i w sklepie, podpowiadać dodatkowe zakupy i pomagać im poruszać się po ofercie. Doradca zamiast pola wyszukiwania, niezależnie od kanału.

Każdy z tych modeli wygląda inaczej, ale wszystkie prowadzą do tego samego miejsca: AI zaczyna wpływać na to, co klient wybiera i od kogo kupuje. Wyzwanie leży w tym, że wiele firm nie jest na tę zmianę przygotowanych. Badanie Salesforce pokazuje, że 72% z nich wciąż nie jest gotowych.

Gotowość na AI zaczyna się od uporządkowanych danych

Najważniejsze przesłanie tego artykułu? Zanim zaczniesz budować własnego agenta AI, zbadaj fundamenty. Czy Twoje dane produktowe są aktualne i zrozumiałe? Agentic Commerce nie zaczyna się od chatbota, a informacji, na których AI może pracować. Bez dobrych danych AI nie będzie w stanie dobrze zrozumieć Twojej oferty - a wtedy ani własny asystent nie doradzi właściwie, ani zewnętrzne narzędzia nie wybiorą Twojego sklepu.

AI readiness zaczyna się od danych produktowych, które AI potrafi odczytać i zrozumieć. Informacje o produktach muszą być kompletne i uporządkowane. Tylko wtedy AI może je właściwie zaklasyfikować i zarekomendować klientom. Bez tego każdy kolejny krok (własny agent, automatyzacja czy zaawansowane rekomendacje) będzie miał słabe podstawy. Pierwszym etapem nie jest więc autonomiczny agent, a gotowość do AI.

Pułapka ceny: bez dobrych danych AI wybierze najtańszą opcję

Warto zapamiętać, że

Bez jakościowych informacji AI patrzy tylko na to, co najłatwiej porównać - cenę, dostępność i czas dostawy.

Gdy AI nie dostaje informacji, które pokazują prawdziwą wartość produktu, zostają mu tylko twarde wskaźniki. Przy dwóch podobnych parach butów trekkingowych najłatwiejszym wyborem staje się cena. I właśnie wtedy marka traci szansę na wyróżnienie, bo zamiast konkurować jakością, doświadczeniem czy unikalnymi cechami, zostaje wrzucona do jednej kategorii z innymi produktami walczącymi o najniższą cenę.

AI, żeby rekomendować Twój produkt nie tylko ze względu na cenę, potrzebuje szerszego kontekstu. Liczą się oceny i opinie potwierdzające jakość, treści użytkowników pokazujące produkt w praktyce, szczegółowe dane o materiałach, dopasowaniu i jakości dostawy. Te sygnały mają wartość, gdy są czytelne nie tylko dla ludzi, ale i dla algorytmów. Dzięki nim AI może wybrać Twój produkt nawet wtedy, gdy nie jest on najtańszy.

5 elementów, które decydują o widoczności Twojej marki w AI

Jak przygotować markę na AI? Oto 5 elementów, które sprawiają, że Twój produkt jest lepiej widoczny dla algorytmów.

1. Ustrukturyzowane dane produktowe. Dla AI liczą się konkretne informacje, które może łatwo odczytać i porównać. Im lepiej opiszesz produkt (od materiału po zastosowanie) tym większa szansa, że algorytm pokaże go właściwemu klientowi. Brak danych oznacza mniej pewności i więcej zgadywania.

2. Znaczniki Schema (Schema.org). To sposób na przekazanie AI jasnych informacji o stronie. Co jest produktem, jaka jest cena, ocena i dostępność. Różnica jest prosta - zamiast „prawdopodobnie but trekkingowy”, AI dostaje konkretną informację - „wodoodporny but trekkingowy, rozmiar 43, 189 €, ocena 4,6, dostępny teraz”.

3. API i interfejsy. Agenci nie chcą już „przekopywać” stron. Chcą pobierać konkretne dane. Dzięki interfejsom i protokołom takim jak ACP, UCP czy AP2 mogą sprawdzić cenę, dostępność i stan magazynu w czasie rzeczywistym, a nawet uruchomić proces zakupu. Bez tego Twoje produkty pozostają poza zasięgiem AI.

4. Logistyka i jakość dostaw. AI zwraca uwagę na to, czy produkt faktycznie można kupić i kiedy dotrze do klienta. Dlatego rekomenduje marki, które nie tylko realizują dostawy na czas, ale też jasno komunikują te informacje w swoich danych.

5. Sygnały zaufania (Trust Signals). Oceny klientów, zweryfikowane opinie, certyfikaty, niska liczba zwrotów i reputacja marki pomagają AI zdecydować, czy warto polecić Twój produkt. Zaufanie nie jest już tylko ludzką oceną. Stało się informacją, którą AI potrafi wykorzystać, jeśli jest odpowiednio zapisana.

Na pierwszy rzut oka może wyglądać jak duże wyzwanie, ale w praktyce nie chodzi o zaawansowaną technologię. To głównie kwestia uporządkowania danych i przygotowania ich tak, by AI mogło je wykorzystać. Przewagę daje nie złożoność tego procesu, ale fakt, że wiele firm nadal go nie wdrożyło.

Marka w erze AI: nie znika - zmienia miejsce, w którym jest odkrywana

W tym miejscu wiele marek zaczyna się zastanawiać, skoro AI wybiera i poleca produkty, jaka będzie rola marki? A marka nadal ma znaczenie. Przenosi się w nowe miejsce - tam, gdzie AI pomaga klientom podejmować decyzje.

Kiedyś klienci znajdowali Twój sklep. Wpisywali markę w Google, trafiali na stronę i poznawali Twój styl, komunikację oraz wartości. Dziś AI zaczyna od Twoich danych. O tym, czy produkt zostanie zauważony, decyduje nie tylko wygląd strony, ale przede wszystkim jakość informacji, które potrafisz przekazać algorytmom.

W przyszłości to AI może decydować, czy Twoja marka w ogóle zostanie uwzględniona przy zakupie. Czy znajdzie się w gronie kilku polecanych opcji, czy klient nigdy jej nie dostrzeże.

Nie oznacza to od razu, że masz powody do obaw. Potraktuj to jak sygnał, że trzeba działać. Marka w świecie zakupów z udziałem AI nadal ma ogromne znaczenie, ale jej wartość nie będzie opierać się wyłącznie na tym, co widać na stronie. Liczy się jakość danych, które ją opisują.

FAQ: Wszystko, co warto wiedzieć o Agentic Commerce

Czym jest Agentic Commerce?

Agentic commerce to nowy sposób robienia zakupów, w którym agenci AI samodzielnie wyszukują produkty, porównują dostępne opcje, doradzają, a w niektórych przypadkach także dokonują zakupu w imieniu użytkownika. Człowiek określa, czego potrzebuje, a AI przejmuje kolejne etapy procesu. Począwszy od wyboru produktu, przez porównanie możliwości, aż po rekomendację najlepszego rozwiązania. To właśnie AI może stać się pierwszym miejscem, w którym klient odkrywa produkt, jeszcze przed wejściem do sklepu.

Jak działa agentic commerce?

Zamiast przeglądać dziesiątki ofert, użytkownik mówi AI, czego szuka - tak, jak powiedziałby to drugiej osobie. Agent przeszukuje dostępne produkty, porównuje je pod kątem ceny, opinii, dopasowania i dostawy, by wskazać najlepszą opcję. W przyszłości, dzięki otwartym API i protokołom takim jak ACP, UCP czy AP2, AI będzie mogło nie tylko doradzić, ale także pomóc przeprowadzić zakup bezpośrednio w czacie.

Jak przygotować sklep na Agentic Commerce?

Pierwszy krok to AI readiness. Staranne przygotowanie danych produktowych, aby AI mogło je łatwo odczytać i wykorzystać. Obejmuje to uporządkowane informacje o produktach, Schema.org, API, dane o dostępności i dostawie oraz sygnały zaufania, takie jak opinie i certyfikaty. Dopiero na takim fundamencie warto budować własnych agentów AI sklepu i bardziej zaawansowane funkcje.

W jaki sposób AI znajduje produkty?

AI nie wybiera produktów na podstawie wyglądu strony. Patrzy na dane - uporządkowane atrybuty, znaczniki Schema, aktualną cenę, dostępność i sygnały zaufania. Bez dodatkowego kontekstu AI widzi głównie to, co najprostsze do porównania, czyli cenę, dostępność i czas dostawy.

Słowniczek kluczowych pojęć

AI readiness - Stan, w którym informacje o produktach są tak ustrukturyzowane, kompletne i czytelne dla maszyn, że agenci AI potrafią je zrozumieć, sklasyfikować i polecić. Fundament każdej strategii agentic commerce.

Schema.org - Standard, który pomaga AI i innym maszynom odczytać stronę ze zrozumieniem - wiedzieć, co jest produktem, jaka jest cena, ocena i czy produkt jest dostępny.

Agent Commerce Protocol (ACP) - Protokół rozwijany przez OpenAI, który pozwala agentom AI, sklepom i systemom płatności komunikować się ze sobą, dzięki czemu zakup może zostać zrealizowany bezpośrednio w rozmowie z asystentem. Podobne rozwiązania to UCP (Universal Commerce Protocol) i Google AP2.

Trust Signals (Sygnały zaufania) - Wszystkie informacje, które pokazują AI, że produkt jest godny zaufania. M.in. oceny klientów, zweryfikowane opinie, certyfikaty, liczba zwrotów i reputacja marki. To one wpływają na to, czy AI wybierze i poleci konkretny produkt.

Zero-click search - Zapytania kończące się bez kliknięcia w wynik, ponieważ odpowiedź pojawia się bezpośrednio w interfejsie wyszukiwarki (np. w AI Overviews). Zjawisko, które wpływa na zmianę źródeł ruchu.

Podsumowanie

Agentic commerce nie sprawia, że sklep przestaje być ważny. Nadal liczy się doświadczenie, wygląd i sposób, w jaki marka komunikuje swoją wartość. Ale pod spodem coraz większą rolę będą odgrywać dane, które muszą być uporządkowane, aby AI mogło je zrozumieć i polecić właściwym klientom.

Najpierw trzeba zadbać o podstawy. Chodzi o dane produktowe, Schema, API, sprawną dostawę i sygnały zaufania. Dopiero na tym warto tworzyć własnych agentów i zaawansowane funkcje AI.

Kto zacznie porządkować dane już teraz, zwiększa swoje szanse na miejsce w przyszłych rekomendacjach. Kto poczeka - ryzykuje, że o wyborze zdecyduje tylko cena...

Chcesz sprawdzić, na ile Twoje dane produktowe są gotowe na AI? Odezwij się do nas! Przeprowadzimy dla Twojego sklepu audyt gotowości na AI (AI readiness check). Porozmawiaj z nami.