Amazon polecany w 97% odpowiedzi AI o Black Friday. Dlaczego źródła rekomendacji są ważniejsze, niż się wydaje?

Generatywne wyszukiwarki zmieniają sposób, w jaki konsumenci poszukują promocji i porównują sklepy. Zamiast przeglądać kolejne strony z ofertami, użytkownik może zapytać asystenta, gdzie znajdzie najlepsze okazje, czy warto kupować przez internet albo w jaki sposób uzyskać dodatkowy rabat.

Odpowiedź może zawierać nazwy dużych sieci handlowych, ale informacje uzasadniające rekomendację pochodzą często z innych miejsc: serwisów rabatowych, porównywarek, portali finansowych, recenzji produktów i mediów technologicznych.

Ten rozdźwięk jest jednym z najciekawszych wniosków z analizy przeprowadzonej przez Meltwater przed Black Friday 2026.

Nie oznacza on jednak, że obecność w zewnętrznych publikacjach automatycznie zapewnia rekomendacje AI. Badanie pokazuje współwystępowanie określonych marek i cytowanych źródeł, ale nie pozwala jednoznacznie ustalić, które informacje faktycznie spowodowały wygenerowanie konkretnej rekomendacji.

Amazon w 97% rekomendacji. Co dokładnie zbadał Meltwater?

Meltwater wykorzystał własne narzędzie GenAI Lens do analizy odpowiedzi dziewięciu systemów sztucznej inteligencji w okresie od 13 do 26 października 2026 roku.

Badaniem objęto ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, Google AI Mode, Google AI Overviews, Llama, Perplexity oraz Grok.

Każdemu systemowi zadawano cztery pytania dotyczące zakupów w okresie Black Friday. Dotyczyły one najlepszych promocji, wcześniejszego dostępu do wyprzedaży, wyboru między zakupami internetowymi i stacjonarnymi oraz sposobów uzyskiwania dodatkowych oszczędności.

Badacze analizowali przede wszystkim częstotliwość wymieniania marek, ich znaczenie w odpowiedziach oraz strony internetowe wskazywane jako źródła informacji.

Najważniejsze wyniki badania

Wskaźnik	Wynik Meltwater	Interpretacja
Liczba analizowanych systemów AI	9	Porównanie odpowiedzi różnych usług generatywnych.
Liczba pytań badawczych	4	Cztery scenariusze zakupowe związane z Black Friday.
Okres obserwacji	13-26 października 2026	Badanie przeprowadzono przed sezonowym szczytem zakupowym.
Cytowane strony	2878	Łączna liczba cytowanych stron zaraportowana dla siedmiu systemów przedstawiających źródła.
Amazon	97%	Odsetek odpowiedzi wymieniających markę na pytanie o najlepsze promocje.
Best Buy	94%	Ten sam scenariusz pytania o najlepsze promocje.
Walmart	93%	Ten sam scenariusz pytania o najlepsze promocje.
Target	87%	Ten sam scenariusz pytania o najlepsze promocje.
Systemy ostrzegające przed pozornymi rabatami	5 z 9	Asystenci zwracali uwagę na konieczność weryfikacji rzeczywistej wartości promocji.

Źródło: Meltwater, „The Brands AI Recommends for Black Friday 2026”, 30 października 2026 r. Wskaźniki procentowe opisują częstotliwość występowania marek w odpowiedziach na konkretne pytanie, a nie udział w rynku, preferencje wszystkich konsumentów czy rzeczywistą sprzedaż.

Warto podkreślić, że podane procenty nie muszą sumować się do 100%. Jedna odpowiedź mogła jednocześnie rekomendować Amazon, Walmart i Best Buy.

Wyniki dotyczą konkretnego zestawu pytań i systemów w określonym czasie. Nie są reprezentatywne dla wszystkich zapytań zakupowych zadawanych użytkowników AI.

Dlaczego AI poleca Amazon, ale rzadko cytuje amazon.com?

Najbardziej interesującym odkryciem badania jest rozbieżność między częstotliwością rekomendacji największych sprzedawców a obecnością ich własnych domen w zestawieniu cytowanych źródeł.

Amazon dominował w odpowiedziach na pytanie o najlepsze promocje Black Friday, ale amazon.com nie znalazł się wśród 100 najczęściej cytowanych domen całej analizy.

Podobne zjawisko Meltwater zaobserwował w przypadku Target. Z kolei domena walmart.com otrzymała 38 cytowań, a bestbuy.com 37.

Znaczna część informacji wykorzystywanych do uzasadniania odpowiedzi pochodziła z serwisów niezależnych od rekomendowanych sprzedawców.

Rekomendacja marki i cytowanie jej strony to dwa różne zdarzenia

W generatywnym wyszukiwaniu należy rozdzielić przynajmniej dwa rodzaje widoczności.

Pierwszy to obecność marki w odpowiedzi. Asystent może wskazać Amazon jako sklep, w którym warto szukać promocji, wymienić określoną kategorię produktów lub porównać ofertę z konkurencją.

Drugi to obecność domeny w cytowanych źródłach. System może odwołać się do artykułu porównującego promocje Amazona z ofertami innych sklepów, mimo że nie cytuje bezpośrednio strony sprzedawcy.

To rozróżnienie ma konsekwencje dla strategii widoczności.

Sklep może uzyskiwać wysoką liczbę wzmianek w odpowiedziach AI przy niewielkiej liczbie cytowań własnej witryny. Może również być często cytowany jako źródło informacji, ale rzadziej wymieniany jako rekomendowany sprzedawca.

Nie jest to sprzeczność. Informacja o marce i adres strony wykorzystanej do przedstawienia tej informacji pełnią różne funkcje.

Przykładowo użytkownik pyta o najlepsze promocje telewizorów. Asystent może polecić duży sklep elektroniczny, a jako potwierdzenie przywołać publikację branżową zestawiającą aktualne oferty kilku sprzedawców.

W takim przypadku korzyść wizerunkową może otrzymać sklep, choć cytowanie kieruje uwagę na zewnętrzny serwis.

Dlaczego brak cytowania nie oznacza braku wpływu?

Trzeba jednak uważać na zbyt daleko idące interpretacje.

Lista odnośników dołączonych do odpowiedzi AI nie jest pełnym rejestrem wszystkich informacji, które mogły wpłynąć na jej wygenerowanie.

Model może wykorzystywać wiedzę nabytą podczas treningu, wyniki aktualnego wyszukiwania, dane dostępne przez integracje oraz inne informacje, których pochodzenie nie zawsze jest widoczne dla użytkownika.

Cytowana strona może potwierdzać fragment odpowiedzi, ale nie musi być jedyną przyczyną wymienienia konkretnej marki.

Dlatego stwierdzenie, że amazon.com nie znalazł się w setce najczęściej cytowanych domen, nie oznacza, że systemy AI nie wykorzystują informacji z Amazona.

Pokazuje natomiast, że w badanym zbiorze rekomendacje Amazona nie przekładały się na równie silną pozycję jego domeny w rankingu widocznych cytowań.

Z perspektywy GEO jest to istotny argument za oddzielnym analizowaniem rekomendacji marek i źródeł podawanych przez systemy generatywne.

Nie ma jednego rankingu sklepów w AI. Wszystko zależy od pytania

Meltwater wykazał, że wyniki wyraźnie zmieniają się w zależności od intencji zakupowej.

To ważna obserwacja dla firm, które próbują mierzyć widoczność marki za pomocą jednego ogólnego wskaźnika.

Najlepsze promocje: dominują duże sieci handlowe

Na pytanie o miejsca oferujące najlepsze okazje Black Friday asystenci najczęściej wymieniali największych detalistów: Amazon, Best Buy, Walmart i Target.

W tym scenariuszu istotne były kategorie produktowe, szerokość oferty i rozpoznawalność sprzedawców.

Nie oznacza to, że badane systemy zweryfikowały wszystkie aktualne ceny i wyłoniły obiektywnie najtańsze sklepy.

Wyniki pokazują raczej, które marki pojawiały się w wygenerowanych odpowiedziach na ogólne pytanie o najlepsze promocje.

Dodatkowe oszczędności: pojawiają się serwisy cashback i narzędzia rabatowe

Inaczej wyglądały odpowiedzi na pytanie o mniej oczywiste sposoby oszczędzania podczas Black Friday.

W tym przypadku Rakuten pojawiał się w 46% odpowiedzi, Target w 29%, Amazon w 28%, Honey w 26%, TopCashback w 24%, Capital One Shopping w 22%, a Ibotta w 21%.

Na znaczeniu zyskiwały więc nie tylko sklepy, ale przede wszystkim podmioty oferujące mechanizmy dodatkowych oszczędności, takie jak cashback, kupony, rozszerzenia przeglądarek czy porównywanie ofert.

Ta różnica pokazuje, że marka może być silnie widoczna w kontekście konkretnego rodzaju korzyści zakupowej, nawet jeśli nie należy do największych sprzedawców.

Serwis rabatowy nie musi konkurować z Amazonem o sprzedaż tych samych produktów. Może zostać polecony jako narzędzie pozwalające obniżyć koszt zakupów u innego sprzedawcy.

Wcześniejszy dostęp do promocji: liczą się warunki programu

Na pytanie dotyczące wcześniejszego dostępu do wyprzedaży szczególnie często wskazywano Walmart, obecny w 65% odpowiedzi.

Asystenci opisywali między innymi korzyści wynikające z członkostwa w programie lojalnościowym.

Według Meltwater wyrażenie odnoszące się do wcześniejszego dostępu występowało w 73% odpowiedzi w tej grupie pytań, a informacje o członkostwie w 32%.

Co istotne, systemy nie zawsze zgadzały się co do szczegółów. Google AI Overviews wskazywał pięciogodzinny wcześniejszy dostęp, podczas gdy inne narzędzia przedstawiały bardziej ogólne informacje o godzinach zakupów dla członków programu.

To przypomnienie, że nawet konkretna i często powtarzana korzyść może zostać opisana niejednolicie. Szczegóły oferty powinny być każdorazowo sprawdzane w aktualnych warunkach sprzedawcy.

Zakupy online czy stacjonarne? Asystenci skupiali się na wygodzie

Na pytanie o wybór między zakupami internetowymi a wizytą w sklepie stacjonarnym wszystkie dziewięć systemów rekomendowało domyślnie zakupy online.

Jednocześnie tylko dwa asystenty wymieniły konkretnego sprzedawcę w tym kontekście.

Meltwater odnotował 37 wzmianek o markach w odpowiedziach dotyczących sposobu robienia zakupów, wobec 1715 wzmianek w scenariuszu poszukiwania najlepszych promocji.

Znacznie częściej pojawiały się argumenty dotyczące unikania tłumów, łatwiejszego porównywania cen, kolejek, terminów dostawy i odbioru zamówień.

To pokazuje, że nie każda intencja zakupowa prowadzi do rekomendacji sklepu. Czasami użytkownik oczekuje praktycznej porady, a nie rankingu sprzedawców.

Dla marek oznacza to potrzebę przygotowywania informacji odpowiadających na różne pytania konsumentów, zamiast koncentrowania wszystkich działań wyłącznie na ogólnym haśle Black Friday.

Serwisy rabatowe, porównywarki i media mogą wpływać na obraz marki w AI

W badaniu Meltwater siedem spośród dziewięciu analizowanych systemów udostępniało cytowania. Łącznie zarejestrowano 2878 cytowanych stron.

Wśród źródeł często pojawiały się serwisy zajmujące się promocjami, finansami osobistymi i recenzjami produktów.

Przykładowe liczby cytowań przedstawione w raporcie obejmują:

Serwis lub domena	Liczba cytowań	Rodzaj źródła
Joingerald.com	121	Treści dotyczące oszczędzania i finansów.
Blackfriday.com	94	Serwis poświęcony promocjom.
Dayzora.com	85	Treści zakupowe i poradnikowe.
CNET	67	Media technologiczne i konsumenckie.
PCMag	65	Recenzje i poradniki technologiczne.
Well Kept Wallet	57	Finanse osobiste i oszczędzanie.
ConsumerAffairs	47	Informacje konsumenckie.
RetailMeNot	38	Kupony i promocje.

Źródło: Meltwater, analiza cytowań w odpowiedziach AI, 13-26 października 2026 r. Są to liczby wystąpień cytowań w badanym zbiorze, a nie liczba odwiedzin tych serwisów ani potwierdzony wpływ na zakupy.

Wyniki pokazują, że w ekosystemie generatywnego wyszukiwania rolę informacyjną mogą pełnić podmioty inne niż sprzedawca.

Serwis rabatowy może opisywać warunki promocji, medium technologiczne porównywać oferty elektroniki, a portal finansowy przedstawiać sposoby unikania pozornych oszczędności.

Każde z tych źródeł odpowiada na inny rodzaj pytania.

Dlaczego publikacje zewnętrzne mogą być ważne dla GEO?

Tradycyjna strategia SEO sklepu internetowego często koncentruje się na widoczności własnych kategorii, kart produktów i treści poradnikowych.

Badanie Meltwater sugeruje, że przy analizie generatywnych odpowiedzi warto dodatkowo obserwować niezależne publikacje opisujące te same produkty i oferty.

Nie chodzi wyłącznie o pozyskiwanie linków.

Artykuł porównawczy, recenzja, zestawienie promocji lub analiza warunków zakupu może zawierać informacje, których system AI użyje do sformułowania odpowiedzi.

Z perspektywy producenta lub sprzedawcy istotne jest więc nie tylko to, czy jego strona jest cytowana, ale również to, jak marka jest przedstawiana w zewnętrznych źródłach.

Na przykład oferta może być opisywana jako atrakcyjna cenowo, wygodna pod względem dostawy lub korzystna dla uczestników programu lojalnościowego.

Może także pojawić się w kontekście krytyki niejasnych rabatów albo ograniczeń dostępności.

W obu przypadkach przedsiębiorca powinien znać źródła informacji i ocenić ich aktualność.

Obecność w mediach nie jest gwarancją rekomendacji AI

Nie należy jednak wyciągać z tych danych wniosku, że wystarczy opublikować artykuł sponsorowany w często cytowanym serwisie, aby poprawić pozycję marki w ChatGPT, Gemini lub Perplexity.

Badanie nie testowało skuteczności publikacji sponsorowanych, działań digital PR ani link buildingu. Nie porównywano również grup marek objętych konkretną kampanią z grupą kontrolną.

Nie wiadomo zatem, czy zwiększenie liczby publikacji w określonych serwisach spowodowałoby wzrost częstotliwości rekomendowania marki.

Znaczenie mogą mieć jakość treści, dopasowanie do pytania, aktualność, rozpoznawalność źródła, sposób działania konkretnego asystenta oraz wiele innych czynników.

Nie bez znaczenia pozostaje także model biznesowy wydawcy. Serwisy rabatowe i porównawcze często korzystają z afiliacji, dlatego ich zawartość nie zawsze jest neutralną oceną wszystkich dostępnych ofert.

Zewnętrzne cytowanie należy traktować jako sygnał wymagający analizy, a nie automatyczny certyfikat jakości lub niezależności źródła.

AI coraz częściej podważa wiarygodność promocji Black Friday

Drugi istotny wniosek dotyczy zaufania do cen.

Według Meltwater pięć z dziewięciu badanych asystentów ostrzegało użytkowników, że deklarowane promocje Black Friday nie zawsze oznaczają rzeczywistą oszczędność.

Niektóre systemy rekomendowały sprawdzanie historii cen, korzystanie z narzędzi porównawczych oraz weryfikację wcześniejszych poziomów cenowych.

W odpowiedziach pojawiały się między innymi serwisy CamelCamelCamel i Keepa, pozwalające analizować historyczne ceny wybranych produktów na Amazonie.

Jest to interesująca zmiana w sposobie udzielania porad zakupowych.

Asystent AI nie musi ograniczać się do wymienienia sklepów oferujących promocje. Może jednocześnie sugerować, że użytkownik powinien sprawdzić wiarygodność deklarowanego rabatu.

Nie oznacza to, że systemy zawsze prawidłowo rozpoznają pozorne obniżki. Bez wiarygodnych danych o historii ceny same również mogą powielać błędne lub nieaktualne informacje.

5,67 mln postów o Black Friday. Co naprawdę pokazuje drugie badanie?

W osobnym raporcie opublikowanym 21 sierpnia 2026 roku Meltwater przeanalizował 5,67 mln postów dotyczących Black Friday i Cyber Monday.

Badanie obejmowało okres od 1 sierpnia 2025 do 31 lipca 2026 roku. Nie należy więc interpretować jego wyników jako pomiaru dyskusji konsumentów z listopada 2026 roku.

Analizowane treści pochodziły z mediów społecznościowych, forów internetowych, blogów, recenzji produktów i sekcji komentarzy.

Meltwater korzystał również z dodatkowych prób postów do analizy ich charakteru i tematyki.

Najciekawsze ustalenia obejmowały:

• 30,1% najbardziej angażujących negatywnych postów konsumenckich w analizowanej próbie dotyczyło wiarygodności cen,
• w losowej próbie negatywnych postów konsumenckich problem wiarygodności cen pojawiał się w 33,7% materiałów,
• 38,2% pozytywnych postów konsumenckich w odpowiedniej próbie dotyczyło porad i rekomendacji udzielanych przez innych użytkowników,
• w losowej próbie 20 tys. postów około 65% treści stanowiły komunikaty reklamowe, a około 23% pochodziło od konsumentów.

Odsetki dotyczą określonych podzbiorów badania, a nie wszystkich 5,67 mln postów. Kategorie tematyczne nie były wzajemnie wykluczające.

Wyniki sugerują, że dla wielu konsumentów najważniejszym problemem nie jest samo znalezienie promocji, lecz ustalenie, czy oferowana oszczędność jest rzeczywista.

Istotne znaczenie mają również opinie innych kupujących, wiarygodność sprzedawcy i doświadczenia związane z realizacją zamówienia.

Nie można jednak na tej podstawie określić, jak często polscy konsumenci kwestionowali rabaty w 2026 roku ani jaki odsetek wszystkich kupujących uznaje promocje Black Friday za niewiarygodne.

Dlaczego szczegółowe warunki promocji są ważniejsze niż ogólne hasła?

Jedną z praktycznych obserwacji Meltwater jest częste przywoływanie przez asystentów konkretnych korzyści zakupowych, takich jak wcześniejszy dostęp do promocji dla członków programu lojalnościowego.

Wynika z tego użyteczna wskazówka dla sklepów internetowych: informacja o promocji powinna pozwalać klientowi jednoznacznie ustalić, jakie są rzeczywiste warunki zakupu.

Hasło „największe rabaty roku” nie odpowiada na pytania o zakres oferty, dostępność produktów czy kryteria uzyskania zniżki.

Znacznie więcej informacji zawiera komunikat określający:

• dokładną datę i godzinę rozpoczęcia oraz zakończenia promocji,
• produkty i warianty objęte obniżką,
• cenę końcową i odpowiednią cenę odniesienia,
• warunki wykorzystania kodu rabatowego,
• możliwość łączenia rabatów z innymi promocjami,
• ewentualne ograniczenia dla określonych grup klientów,
• informacje o dostępności produktów i terminach dostawy,
• warunki zwrotów, reklamacji oraz odbioru osobistego.

Tak przygotowane informacje mogą być użyteczne zarówno dla konsumentów, jak i systemów automatycznie analizujących ofertę.

Nie oznacza to jednak, że dodanie szczegółowych regulaminów zwiększy z określonym prawdopodobieństwem widoczność sklepu w AI.

Rzetelna informacja poprawia możliwość oceny oferty, ale częstotliwość rekomendacji zależy również od czynników pozostających poza kontrolą sprzedawcy.

Polska: promocje Black Friday muszą uwzględniać najniższą cenę z 30 dni

W polskich realiach kwestia transparentności cen ma dodatkowy wymiar prawny.

Zgodnie z zasadami wynikającymi z przepisów wdrażających dyrektywę Omnibus przedsiębiorca informujący o obniżce ceny powinien co do zasady podać najniższą cenę obowiązującą w okresie 30 dni przed wprowadzeniem obniżki.

Obowiązek ten dotyczy również odpowiednich komunikatów o promocjach w handlu internetowym i reklamach. Przepisy przewidują szczególne zasady dla niektórych sytuacji, między innymi produktów oferowanych krócej niż 30 dni.

Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów podkreśla, że komunikacja o obniżkach musi być jednoznaczna i umożliwiać konsumentowi właściwe porównanie cen.

Szczegółowe zasady opisuje UOKiK w wyjaśnieniach dotyczących informowania o obniżkach cen.

W kontekście generatywnych wyszukiwarek oznacza to, że sklep powinien dbać nie tylko o atrakcyjną prezentację rabatu, ale także o spójność informacji przekazywanych w różnych kanałach.

Jeżeli system AI odnajdzie w jednym źródle cenę promocyjną, a w drugim nieaktualne warunki oferty, może przedstawić użytkownikowi nieprecyzyjne informacje.

Nie jest to wyłącznie problem widoczności GEO. Może prowadzić również do rozczarowania konsumenta, błędnych decyzji zakupowych i sporów związanych z prezentowaniem cen.

Jak przygotować dane o promocjach, aby były użyteczne dla klientów i AI?

Dobrze przygotowana oferta Black Friday powinna być czytelna dla człowieka, spójna z bazą produktową sklepu i możliwa do poprawnego przetwarzania przez zewnętrzne systemy.

W praktyce oznacza to połączenie pracy działów marketingu, e-commerce, IT i obsługi klienta.

1. Uporządkowanie danych produktowych

Każda oferta powinna zawierać jednoznaczną identyfikację produktu, jego właściwy wariant, aktualną cenę, walutę i informację o dostępności.

W zależności od kategorii przydatne mogą być identyfikatory GTIN lub EAN, SKU, oznaczenia producenta, parametry techniczne i dane dotyczące kompatybilności.

Ma to szczególne znaczenie w elektronice, wyposażeniu domu i kategoriach, w których niewielka różnica pomiędzy modelami wpływa na cenę lub możliwość zastosowania produktu.

2. Jednoznaczna informacja o rabacie

Sklep powinien wyraźnie rozdzielać cenę aktualną, wymagane prawem informacje o wcześniejszych cenach oraz dodatkowe warunki promocji.

Przykładowo kod rabatowy obowiązujący wyłącznie w aplikacji mobilnej nie powinien być prezentowany w taki sposób, jakby każdy klient mógł automatycznie skorzystać z tej samej ceny.

Podobnie oferta przeznaczona dla uczestników programu lojalnościowego powinna jasno określać warunki uczestnictwa.

3. Spójność informacji pomiędzy kanałami

Dane na stronie sklepu, w feedach produktowych, materiałach prasowych, komunikatach afiliacyjnych i ofertach marketplace’owych powinny być aktualne i zgodne.

Warto sprawdzić również wdrożenie danych strukturalnych Product i Offer, jeżeli są stosowane na stronie.

Poprawne znaczniki mogą pomagać systemom odczytywać informacje o produkcie, ale nie zapewniają automatycznego pojawiania się oferty w odpowiedziach generatywnej AI.

4. Aktualizacja i wycofywanie nieaktualnych informacji

W trakcie Black Friday ceny i dostępność potrafią zmieniać się szybko.

Dlatego nie wystarczy opublikować informacje przed rozpoczęciem akcji. Trzeba również zapewnić proces ich aktualizacji oraz jednoznacznego oznaczania ofert zakończonych lub wyprzedanych.

Ważne jest, aby materiały promocyjne kierujące klientów do sklepu nie zawierały nieaktualnych obietnic dotyczących cen, terminów czy dostępności.

W przypadku źródeł zewnętrznych sklep nie ma pełnej kontroli nad momentem aktualizacji treści. Może jednak udostępniać partnerom poprawne informacje, wskazywać aktualne strony docelowe i reagować na wykryte błędy.

Jak mierzyć GEO podczas Black Friday? Cztery poziomy analizy

Badanie Meltwater pokazuje, dlaczego mierzenie widoczności w generatywnych systemach wyszukiwania nie powinno sprowadzać się do jednego procentowego rankingu marek.

Najbardziej użyteczny model monitoringu rozdziela cztery poziomy: rekomendację, cytowanie, ruch i sprzedaż.

Poziom pomiaru	Co analizować?	Czego wynik nie dowodzi?
Rekomendacje AI	Odsetek odpowiedzi wymieniających markę, produkty, kolejność i kontekst rekomendacji.	Nie dowodzi preferencji wszystkich konsumentów ani wzrostu sprzedaży.
Cytowania	Domeny i adresy URL wskazywane jako źródła oraz zgodność informacji z ofertą.	Nie ujawnia pełnego procesu tworzenia odpowiedzi i wszystkich informacji wykorzystanych przez model.
Ruch	Sesje rozpoznane jako pochodzące z narzędzi AI, strony docelowe i zachowania użytkowników.	Nie obejmuje wszystkich zakupów, na które AI mogła wpłynąć bez kliknięcia.
Sprzedaż	Zamówienia, przychody, średnią wartość koszyka, marżę i zwroty.	Sam wzrost sprzedaży nie przesądza, że został spowodowany ekspozycją w AI.

W praktyce każdy poziom wymaga innych danych i innego sposobu interpretacji.

Jak zorganizować monitoring rekomendacji AI?

Sklep może przygotować stały zestaw zapytań odzwierciedlających różne intencje zakupowe. Przykładowo dla polskiego rynku mogą to być pytania:

• „Gdzie znaleźć najlepsze promocje na laptopy podczas Black Friday?”
• „Które sklepy oferują wcześniejszy dostęp do wyprzedaży?”
• „Jak sprawdzić, czy obniżka ceny telewizora jest rzeczywista?”
• „Gdzie kupić odkurzacz pionowy w dobrej cenie z szybką dostawą?”
• „Jak uzyskać dodatkowy rabat lub cashback podczas Black Friday?”
• „Które sklepy oferują wygodny odbiór osobisty i przejrzyste zasady zwrotu?”

Przy porównywaniu wyników ważne jest utrzymywanie możliwie stałych warunków pomiaru: wersji systemu, języka, lokalizacji, treści pytania, sposobu liczenia odpowiedzi oraz częstotliwości testów.

Wyniki warto zapisywać wraz z datą, godziną, nazwą systemu i pełną treścią odpowiedzi.

Pozwoli to sprawdzić nie tylko, czy marka jest wymieniana, ale także czy przypisywane jej informacje są prawidłowe.

Monitoruj osobno własną domenę i źródła zewnętrzne

Drugim krokiem jest analiza odnośników przedstawianych przez asystentów.

Warto rozróżniać cytowania własnego sklepu, producentów, marketplace’ów, mediów, porównywarek, serwisów rabatowych i innych źródeł.

Jeżeli marka jest często rekomendowana, ale jej własna witryna pojawia się rzadko, warto sprawdzić, z jakimi zewnętrznymi publikacjami powiązana jest rekomendacja.

Może to ujawnić nieaktualne ceny, nieprecyzyjne opisy korzyści albo informacje o ofercie, które wymagają uzupełnienia.

Wskaźnik udziału w cytowaniach powinien być analizowany osobno dla poszczególnych asystentów. Nie wszystkie systemy prezentują źródła, a pozostałe mogą różnić się liczbą odnośników dołączanych do jednej odpowiedzi.

Połącz widoczność GEO z analityką sprzedaży

W kolejnym kroku warto zestawiać wyniki monitoringu z ruchem i zamówieniami.

Pomocne mogą być dane analityczne sklepów, oznaczenia kampanii, statystyki kanałów sprzedaży i raporty na poziomie produktów.

Nie należy jednak zakładać, że cała sprzedaż produktu wymienianego przez AI została wygenerowana dzięki takiej rekomendacji.

Konsument może poznać ofertę w ChatGPT, sprawdzić ceny w Google, a następnie dokonać zakupu na marketplace. W takim scenariuszu standardowa analityka może nie powiązać transakcji z wcześniejszą interakcją z AI.

Problem ten szerzej opisaliśmy w analizie AI zmienia e-commerce, ale kto potrafi policzyć sprzedaż? Problem GEO i atrybucji zakupów.

Najbardziej wartościowa ocena działań GEO powinna uwzględniać dodatkowe zamówienia i marżę, a tam, gdzie to możliwe, również odpowiednio zaprojektowane testy porównawcze.

Co wyniki Meltwater oznaczają dla polskich sklepów internetowych?

Analiza Meltwater dotyczy pytań związanych z amerykańskim rynkiem i rozpoznawalnymi na nim sieciami handlowymi.

Nie można zakładać, że te same marki, domeny i proporcje występowałyby w odpowiedziach udzielanych polskim konsumentom.

W Polsce znaczącą rolę odgrywają lokalne sklepy, porównywarki cen, serwisy promocyjne oraz marketplace’y, w szczególności Allegro.

Można postawić hipotezę, że również na polskim rynku asystenci AI będą wykorzystywać informacje pochodzące z wielu typów źródeł. Skala i charakter tego zjawiska wymagają jednak odrębnego badania w języku polskim.

Polacy korzystają z AI podczas zakupów, ale zachowują kontrolę nad decyzją

Z raportu „E-commerce w Polsce 2026” wynika, że 47% badanych internautów deklarowało korzystanie z narzędzi AI w związku z zakupami internetowymi.

Jednocześnie 71% respondentów nie chciało powierzać sztucznej inteligencji samodzielnego wyboru i kupowania nawet artykułów codziennego użytku.

Wyniki te omówiliśmy w artykule AI w e-commerce 2026. Polacy korzystają ze sztucznej inteligencji, ale nie chcą oddawać jej decyzji zakupowych.

To ważny kontekst dla wyników Meltwater.

AI może pomagać użytkownikowi znaleźć promocję lub porównać sklepy, nie przejmując kontroli nad samą transakcją.

Dlatego wpływ rekomendacji może ujawniać się nie tylko we wzroście ruchu z asystentów, lecz również w zainteresowaniu marką, wyszukiwaniu określonych produktów i sprzedaży realizowanej w innych kanałach.

Nie oznacza to, że wszystkie te efekty da się wiarygodnie przypisać AI na podstawie danych dostępnych sklepom.

Polscy sprzedawcy powinni obserwować cały ekosystem informacji o ofercie

W przypadku krajowych przedsiębiorstw monitoring GEO może obejmować nie tylko własną witrynę, ale także informacje pojawiające się na platformach marketplace, w porównywarkach, mediach branżowych i serwisach konsumenckich.

Kluczowe pytanie nie brzmi wyłącznie: „Czy AI poleca nasz sklep?”.

Równie ważne są pytania: „W jakich sytuacjach poleca naszą markę?”, „Jak uzasadnia rekomendację?”, „Jakie źródła przedstawia?” oraz „Czy informacje o promocji są aktualne?”.

Dotyczy to szczególnie sklepów oferujących produkty o porównywalnych parametrach technicznych, gdzie cena, dostępność, warunki dostawy i jakość obsługi mogą istotnie różnicować oferty.

Black Friday wymaga także kontroli rentowności promocji

Dla polskich sklepów istotne jest również odróżnienie wzrostu zainteresowania od rzeczywistego efektu finansowego.

Według Shoper Trends wartość sprzedaży w analizowanej grupie sklepów wzrosła we wrześniu 2026 roku o 13,1% rok do roku, a liczba zamówień o 9,2%.

Dane te opisaliśmy w artykule Polski e-commerce przyspiesza. Sprzedaż wzrosła o 13,1%. Co napędza rynek?.

Nie są to wyniki dotyczące wpływu AI ani prognoza sprzedaży podczas Black Friday.

Pokazują jednak, że analizując promocje, przedsiębiorcy powinni uwzględniać szerszą sytuację sprzedażową, średnią wartość zamówienia, marże, koszty realizacji i zwroty.

Sama rekomendacja w odpowiedzi AI nie generuje przychodu. Nawet wzrost liczby zamówień nie musi oznaczać poprawy rentowności, jeżeli został osiągnięty dzięki zbyt dużym rabatom lub wysokim kosztom pozyskania klientów.

Czego badanie Meltwater nie dowodzi?

Wyniki są interesujące z punktu widzenia GEO i strategii e-commerce, ale wymagają uwzględnienia kilku istotnych ograniczeń.

Wąski zestaw pytań i określony okres obserwacji

Badanie opierało się na czterech pytaniach związanych z Black Friday, zadawanych dziewięciu systemom AI w ciągu dwóch tygodni października 2026 roku.

Nie jest to reprezentatywna próba rzeczywistych pytań wszystkich konsumentów. Rezultaty mogą zmieniać się w zależności od kraju, języka, konkretnego produktu, historii rozmowy, sposobu sformułowania zapytania i aktualizacji systemu.

W publicznej prezentacji wyników nie podano również wszystkich szczegółów technicznych niezbędnych do niezależnego odtworzenia całego procesu pomiaru.

Nierówna dostępność cytowań

Tylko siedem spośród dziewięciu badanych systemów przedstawiało źródła. Według Meltwater Perplexity dołączył 815 cytowań, a Copilot 545. DeepSeek i Llama nie przedstawiały ich w badanym okresie.

Oznacza to, że porównywanie liczby cytowań między systemami wymaga uwzględnienia różnic w sposobie konstruowania odpowiedzi i prezentowania odnośników.

Sam brak widocznego cytowania nie jest dowodem, że system nie korzystał z informacji dostępnych w internecie.

Rekomendacja nie oznacza sprzedaży

Wskaźnik 97% mówi o obecności Amazona w odpowiedziach na jedno pytanie. Nie pokazuje liczby użytkowników, którzy zobaczyli taką rekomendację, przeszli do sklepu lub dokonali zakupu.

Nie można więc traktować go jako udziału Amazona w sprzedaży pochodzącej z AI ani jako wskaźnika konwersji.

Komercyjny interes autora badania

Meltwater jest dostawcą komercyjnych narzędzi do monitoringu mediów, analizy komunikacji i widoczności marek w systemach AI.

Analiza została przeprowadzona z wykorzystaniem własnego produktu GenAI Lens, a publikacja prezentuje również możliwości jego zastosowania w marketingu.

Nie przekreśla to wartości obserwacji, ale oznacza, że raport należy traktować jako badanie przygotowane przez dostawcę zainteresowanego rozwojem rynku usług GEO.

Przedstawionych wyników nie należy mylić z niezależnym eksperymentem wykazującym skuteczność konkretnego narzędzia lub strategii optymalizacyjnej.

---

FAQ – Black Friday, rekomendacje AI i widoczność GEO

---

Dlaczego Amazon pojawiał się w 97% odpowiedzi AI o Black Friday?

Według Meltwater Amazon był wymieniany w 97% analizowanych odpowiedzi na pytanie o miejsca oferujące najlepsze promocje Black Friday. Badanie potwierdza częstotliwość rekomendacji, ale nie pozwala jednoznacznie ustalić przyczyn każdej odpowiedzi ani przełożyć tego wyniku na sprzedaż.

Dlaczego AI może polecać sklep, ale nie cytować jego strony?

Asystent może wymienić sprzedawcę, a jako źródło informacji wskazać artykuł porównawczy, serwis rabatowy, portal finansowy lub medium technologiczne. Cytowane adresy nie stanowią jednak pełnego rejestru informacji wykorzystanych przez model.

Co oznacza GEO w kontekście Black Friday?

GEO (Generative Engine Optimization) obejmuje działania związane z jakością i dostępnością informacji, które mogą pomagać systemom generatywnym prawidłowo opisywać marki, produkty i oferty. Podczas Black Friday szczególne znaczenie mają ceny, warunki rabatów, dostępność, terminy promocji i informacje o dostawie. Nie istnieje gwarancja, że określone działania doprowadzą do rekomendacji.

Czy artykuły sponsorowane mogą zwiększyć liczbę rekomendacji AI?

Mogą zwiększać dostępność informacji o marce, ale badanie Meltwater nie potwierdza, że publikacja artykułu sponsorowanego automatycznie poprawia widoczność w AI. Efekt wymaga osobnego pomiaru, z uwzględnieniem jakości treści, źródeł i pozostałych czynników.

Jak sprawdzić, czy sklep jest rekomendowany przez ChatGPT i inne systemy AI?

Warto regularnie testować zestaw pytań zakupowych, zapisywać odpowiedzi różnych systemów, monitorować częstotliwość wymieniania marki i kontrolować cytowane źródła. Wyniki należy analizować z uwzględnieniem języka, lokalizacji, daty i powtarzalności pomiaru oraz zestawiać z danymi o ruchu i sprzedaży.

Czy obecność sklepu w rekomendacjach AI zwiększa sprzedaż?

Może wpływać na zainteresowanie ofertą i decyzje zakupowe, ale sama obecność w odpowiedzi nie jest dowodem wzrostu sprzedaży. Do oceny efektu potrzebne są dane o wizytach, zamówieniach, przychodach, kosztach i marżach oraz, jeśli to możliwe, testy pozwalające ocenić dodatkowy wpływ działań.

Wnioski: w GEO trzeba badać nie tylko to, kogo AI poleca, ale także dlaczego

Analiza Meltwater pokazuje, że widoczność marek w generatywnym wyszukiwaniu jest bardziej złożona niż tradycyjny ranking stron.

Sklep może dominować w rekomendacjach, podczas gdy jego własna domena rzadko pojawia się na liście cytowanych źródeł. Jednocześnie serwisy porównawcze, rabatowe i media branżowe mogą być częściej przywoływane w odpowiedziach uzasadniających wybór sprzedawców.

Nie oznacza to, że zewnętrzne publikacje są zawsze ważniejsze niż własna strona sklepu. Oba obszary pełnią różne funkcje i powinny być analizowane łącznie.

Wyniki pokazują również znaczenie intencji zakupowej. Inne marki pojawiają się w odpowiedziach o najlepszych promocjach, inne przy poszukiwaniu dodatkowych oszczędności, a jeszcze inne informacje stają się istotne podczas oceny wygody zakupów.

Dla e-commerce najważniejszym zadaniem nie powinno być więc jedynie zwiększanie liczby wzmianek w AI.

Równie istotne jest zapewnienie, że informacje o cenach, promocjach, produktach i obsłudze są dokładne, aktualne i możliwe do zweryfikowania.

Wraz z rozwojem generatywnych wyszukiwarek przewagę może zyskiwać nie tylko marka najczęściej wymieniana w odpowiedziach, ale także marka, której oferta jest opisywana prawidłowo i w odpowiednim kontekście. O wartości tej widoczności dla przedsiębiorstwa ostatecznie powinny decydować jednak dodatkowe, rentowne zamówienia, a nie sama liczba rekomendacji lub cytowań.

---

Źródła i metodologia

• Meltwater, The Brands AI Recommends for Black Friday 2026: Insights for Marketers, 30 października 2026 r. Analiza dziewięciu systemów AI, czterech pytań i 2878 cytowanych stron w okresie 13-26 października 2026 r.
• Meltwater, Black Friday and Cyber Monday Consumer Trends 2026, 21 sierpnia 2026 r. Analiza 5,67 mln postów z okresu 1 sierpnia 2025 – 31 lipca 2026 r.
• UOKiK, Informacje o obniżkach cen, oficjalne wyjaśnienia obowiązków informacyjnych przedsiębiorców.
• UOKiK, Obniżka jaka jest, każdy widzi? Niekoniecznie, 12 stycznia 2026 r.

Nota metodologiczna: dane Meltwater dotyczą odpowiedzi systemów AI na określony zestaw pytań, a nie rzeczywistych transakcji konsumentów. Wyniki analizy rekomendacji z października 2026 roku i badania postów społecznościowych z okresu sierpień 2025 – lipiec 2026 pochodzą z różnych zbiorów i nie powinny być przedstawiane jako jeden pomiar. Wnioski dotyczące działań sklepów, GEO i polskiego rynku stanowią interpretację redakcyjną, a nie potwierdzone efekty konkretnych wdrożeń.