Jeszcze kilka lat temu ścieżka zakupowa przeciętnego konsumenta rozpoczynała się najczęściej od wyszukiwarki internetowej, porównywarki cen lub bezpośredniego wejścia na stronę znanego sklepu.
Obecnie do tych kanałów dołączają systemy sztucznej inteligencji. Użytkownik może zapytać chatbota, jaki laptop kupić do pracy, które urządzenie będzie bardziej energooszczędne albo czym różnią się dwa modele odkurzaczy.
AI potrafi uporządkować informacje, porównać parametry, przedstawić zalety i ograniczenia produktów oraz pomóc w zawężeniu wyboru.
Nie oznacza to jednak, że konsumenci chcą całkowicie zrezygnować z samodzielnego podejmowania decyzji.
Wyniki badania Gemiusa pokazują wyraźną granicę pomiędzy akceptacją sztucznej inteligencji jako doradcy a zgodą na jej samodzielne przeprowadzanie transakcji.
AI w e-commerce 2026 – najważniejsze wyniki raportu Gemius
Raport „E-commerce w Polsce 2026”, przygotowany przez Gemius we współpracy z Polskimi Badaniami Internetu, IAB Polska oraz Akademią Leona Koźmińskiego, przedstawia między innymi skalę korzystania ze sztucznej inteligencji i jej rolę w procesie zakupowym.
Badanie ankietowe przeprowadzono w lipcu 2026 roku. Objęło 1874 internautów w wieku co najmniej 15 lat, z uwzględnieniem odpowiedniego ważenia wyników.
Raport wykorzystuje również dane Mediapanel, dzięki którym można analizować rzeczywisty zasięg wybranych narzędzi AI w polskim internecie.
Najważniejsze ustalenia dotyczące sztucznej inteligencji są następujące:
| Wskaźnik | Wynik |
|---|---|
| Badani korzystający z narzędzi AI | 65% |
| Badani korzystający z AI co najmniej kilka razy w tygodniu | 30% |
| Badani wykorzystujący AI przy zakupach internetowych | 47% |
| Użytkownicy AI wykorzystujący ją do przynajmniej jednego zadania zakupowego | 73% |
| Badani, którzy nie chcą oddać AI samodzielnej decyzji zakupowej | 71% |
| Badani oczekujący oznaczania zdjęć produktów wygenerowanych lub poprawionych przez AI | 69% |
| Badani mający kontakt z chatbotem lub asystentem AI bezpośrednio w sklepie | 29% |
Źródło: Gemius, „E-commerce w Polsce 2026”, rozdział „Rozwiązania AI w e-commerce”, s. 297-321. Poszczególne wskaźniki mają różne podstawy procentowania. Dane nie oznaczają, że wymienione odsetki dotyczą identycznych grup respondentów.
Warto zwrócić uwagę na różnicę między dwoma wynikami: 47% badanych korzystających z AI podczas zakupów oraz 73% użytkowników AI wykorzystujących ją do przynajmniej jednej czynności zakupowej.
Nie są to sprzeczne dane. Pierwszy wskaźnik odnosi się do szerszej grupy badanych, drugi do osób korzystających już z narzędzi sztucznej inteligencji.
Takie rozróżnienie jest ważne przy ocenie rzeczywistego znaczenia AI dla polskiego handlu internetowego.
16 milionów Polaków korzystało z analizowanych narzędzi AI w czerwcu 2026 roku
Skala rozwoju sztucznej inteligencji widoczna jest nie tylko w deklaracjach ankietowanych, ale również w danych dotyczących aktywności internetowej.
Według Mediapanel w czerwcu 2026 roku co najmniej jedno z analizowanych narzędzi lub kanałów generatywnej AI odwiedziło 16 milionów realnych użytkowników.
Odpowiadało to 53,4% polskich internautów.
W porównaniu z lipcem 2025 roku liczba użytkowników zwiększyła się o 5,9 miliona.
Trzeba jednak uwzględnić istotne zastrzeżenie metodologiczne. W analizowanym okresie zmieniał się zakres narzędzi objętych pomiarem. Przykładowo Google AI Mode został uwzględniony dopiero od marca 2026 roku.
Oznacza to, że część wzrostu może wynikać z rozszerzenia zestawu analizowanych usług, a nie wyłącznie ze wzrostu zainteresowania identyczną grupą narzędzi.
Nie zmienia to jednak podstawowego wniosku: AI przestała być rozwiązaniem używanym wyłącznie przez specjalistów technologicznych.
Staje się elementem codziennego korzystania z internetu, a coraz większa grupa użytkowników wykorzystuje ją również przy podejmowaniu decyzji konsumenckich.
ChatGPT i Gemini należą do najczęściej wykorzystywanych narzędzi AI
W badaniu deklaratywnym Gemiusa szczególnie silną pozycję zajmuje ChatGPT, wskazywany przez 70% osób korzystających z narzędzi sztucznej inteligencji.
Drugie miejsce zajmuje Gemini, z wynikiem 51%.
Warto jednak pamiętać, że nie jest to ranking udziałów w rynku liczonych według liczby wszystkich użytkowników internetu czy czasu korzystania z poszczególnych usług.
Wyniki pokazują, z jakich narzędzi korzystają respondenci należący do grupy użytkowników AI.
Ich znaczenie dla e-commerce polega przede wszystkim na tym, że część procesu poszukiwania informacji o produktach może odbywać się poza samą wyszukiwarką oraz stroną sklepu internetowego.
Konsument nie musi już odwiedzać kilku serwisów, aby przygotować wstępne porównanie ofert.
Może poprosić asystenta AI o uporządkowanie informacji, wyjaśnienie parametrów albo znalezienie produktów odpowiadających określonemu budżetowi.
Nie oznacza to automatycznego zastąpienia Google, porównywarek cen i marketplace’ów. Bardziej prawdopodobnym kierunkiem, przynajmniej na obecnym etapie, jest współistnienie wielu kanałów wyszukiwania i odkrywania produktów.
Jak Polacy wykorzystują sztuczną inteligencję podczas zakupów?
Najciekawsze dane dotyczą konkretnych zastosowań AI w procesie zakupowym.
Badani wykorzystują sztuczną inteligencję przede wszystkim do czynności, które pomagają lepiej zrozumieć ofertę i ograniczyć liczbę produktów wymagających samodzielnego sprawdzenia.
Najczęściej wskazywanym zadaniem jest porównywanie produktów i ich parametrów, a następnie sprawdzanie szczegółowych informacji o produktach.
Istotną rolę odgrywa również tłumaczenie opisów i opinii oraz poszukiwanie inspiracji.
| Zastosowanie AI podczas zakupów | Odsetek wskazań wśród użytkowników AI |
|---|---|
| Porównywanie produktów i parametrów | 36% |
| Sprawdzanie szczegółowych informacji o produktach | 28% |
| Tłumaczenie opisów i opinii | 25% |
| Szukanie inspiracji zakupowych | 25% |
Źródło: Gemius, „E-commerce w Polsce 2026”, s. 297. Odsetki dotyczą deklarowanych zastosowań AI wśród użytkowników tych narzędzi. Możliwe było wskazanie różnych zastosowań.
Porównywanie produktów – najważniejsza funkcja AI
Porównywanie produktów jest jednym z najbardziej czasochłonnych etapów zakupów internetowych.
Klient wybierający laptop, pralkę czy telefon musi często zestawić wiele parametrów technicznych, sprawdzić różnice między modelami i ustalić, które cechy rzeczywiście mają znaczenie.
Sztuczna inteligencja może uprościć ten proces, prezentując informacje w bardziej uporządkowanej formie.
Przykładowo użytkownik może zapytać:
„Który z trzech laptopów będzie najlepszy do pracy biurowej i montażu krótkich filmów, jeśli mój budżet wynosi 5000 zł?”
Asystent może przygotować zestawienie parametrów i pomóc określić, jakie kompromisy wiążą się z poszczególnymi modelami.
Należy jednak pamiętać o ograniczeniach takich systemów. AI może korzystać z nieaktualnych danych, pomijać istotne szczegóły albo przedstawiać informacje, których nie potwierdzają źródła.
Dlatego w przypadku zakupu konkretnego produktu nadal warto weryfikować jego specyfikację, cenę, dostępność i warunki gwarancji bezpośrednio u sprzedawcy.
Informacje o produktach stają się ważniejsze niż same hasła reklamowe
Jeżeli konsumenci proszą sztuczną inteligencję o porównywanie produktów, szczególnego znaczenia nabiera jakość informacji udostępnianych przez sklepy.
Ogólny opis w rodzaju „najlepszy produkt w swojej klasie” nie wyjaśnia, czym dany model różni się od konkurencji.
Znacznie większą wartość użytkową mają konkretne informacje: wymiary, kompatybilność, materiały, zużycie energii, ograniczenia zastosowania, warunki użytkowania czy dostępne warianty.
Dobrze opracowana karta produktowa może odpowiadać zarówno na pytania klientów odwiedzających sklep bezpośrednio, jak i na zapytania pojawiające się podczas korzystania z asystentów AI.
Nie oznacza to jednak, że sama obecność szczegółowych opisów gwarantuje pojawienie się sklepu w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.
Na widoczność mogą wpływać również dostępność danych dla systemów wyszukujących, reputacja źródła, zgodność informacji oraz sposób działania konkretnej usługi.
71% badanych nie chce, aby AI samodzielnie kupowała produkty
Najbardziej znaczący wynik raportu dotyczy granic automatyzacji handlu.
Aż 71% badanych nie chce powierzyć asystentowi AI samodzielnego wyboru i zakupu nawet artykułów codziennego użytku.
To szczególnie ważny rezultat w kontekście rozwoju agentów AI, czyli systemów zdolnych do wykonywania wieloetapowych działań w imieniu użytkownika.
W koncepcji agentowego handlu sztuczna inteligencja mogłaby nie tylko wyszukiwać produkty, ale także porównywać ceny, wybierać sprzedawcę, przygotowywać zamówienie i przeprowadzać zakup na podstawie wcześniej określonych preferencji klienta.
Technologicznie część takich scenariuszy staje się możliwa. Gotowość konsumentów do przekazania kontroli pozostaje jednak ograniczona.
Dlaczego konsumenci nie chcą oddawać AI decyzji zakupowych?
Badanie pokazuje niechęć do samodzielnych zakupów realizowanych przez AI, ale nie pozwala przypisać całego tego zjawiska jednej konkretnej przyczynie.
Można jednak wskazać kilka obszarów, które wymagają rozwiązania przed upowszechnieniem takich usług.
Pierwszym jest wiarygodność rekomendacji. Użytkownik powinien wiedzieć, czy system uwzględnia wszystkie istotne produkty, czy tylko wybranych sprzedawców.
Drugim jest przejrzystość kosztów. Konsument musi mieć możliwość sprawdzenia ceny końcowej, opłat dodatkowych i warunków dostawy.
Trzecim jest odpowiedzialność za błędy. Jeśli agent wybierze niewłaściwy wariant produktu albo dokona zakupu niezgodnego z preferencjami użytkownika, konieczne są jasne zasady reklamacji i obsługi problemu.
Czwartym pozostaje kontrola nad płatnościami i danymi osobowymi.
Są to praktyczne wyzwania związane z projektowaniem usług agentowych, a nie bezpośredni ranking przyczyn odmowy ustalony w badaniu Gemiusa.
Niechęć do autonomicznych zakupów rośnie wraz z wiekiem
Raport pokazuje wyraźne zróżnicowanie pokoleniowe.
Wśród respondentów do 30. roku życia 67% wyraża negatywny stosunek do powierzenia AI samodzielnego wyboru i zakupu artykułów codziennego użytku.
W grupie osób w wieku 61 lat i więcej odsetek ten sięga 83%.
Podobna zależność występuje w przypadku większych lub droższych zakupów.
Wśród najmłodszych badanych negatywnie nastawionych jest 69%, a w najstarszej grupie 84%.
Wyniki pokazują więc, że młodsi konsumenci są nieco bardziej otwarci na autonomiczne zakupy, ale nawet w tej grupie większość nie chce przekazywać AI pełnej kontroli.
Dla branży e-commerce oznacza to, że rozwijanie agentów zakupowych powinno uwzględniać wyraźną zgodę użytkownika, możliwość zatwierdzenia transakcji i łatwy powrót do samodzielnego wyboru.
Chatboty AI w sklepach internetowych – pomoc czy źródło frustracji?
Sztuczna inteligencja nie ogranicza się do zewnętrznych narzędzi takich jak ChatGPT czy Gemini.
Coraz więcej sklepów wykorzystuje chatboty i wirtualnych asystentów do obsługi klientów.
Według raportu Gemiusa 29% badanych miało kontakt z chatbotem lub asystentem AI bezpośrednio w sklepie internetowym.
Oceny tych doświadczeń są zróżnicowane.
41% użytkowników ocenia je pozytywnie, natomiast 28% negatywnie.
Nie można więc zakładać, że samo wdrożenie chatbota automatycznie poprawia jakość obsługi klienta.
Największą deklarowaną wartością takich narzędzi są:
- szybkie odpowiedzi na proste pytania – 43% wskazań,
- porównywanie produktów – 35%,
- udzielanie szczegółowych informacji o produktach – 35%.
Wyniki te sugerują, że klienci doceniają AI szczególnie wtedy, gdy pozwala szybko rozwiązać konkretny problem.
Jak powinien działać dobry asystent AI w sklepie?
Najbardziej przydatny chatbot nie musi prowadzić skomplikowanych rozmów ani udawać człowieka.
Powinien przede wszystkim udzielać prawidłowych odpowiedzi na pytania dotyczące produktów, płatności, dostaw, zwrotów i reklamacji.
Przykładowo klient może zapytać, czy dany produkt jest kompatybilny z posiadanym urządzeniem, jakie są różnice między dwoma wariantami albo kiedy zamówienie zostanie wysłane.
Jeżeli chatbot ma dostęp do aktualnych i właściwych danych, może znacząco skrócić czas potrzebny do uzyskania odpowiedzi.
Problem pojawia się wtedy, gdy system generuje nieprawdziwe informacje, nie rozpoznaje intencji użytkownika albo utrudnia kontakt z pracownikiem obsługi.
W takich sytuacjach automatyzacja może zwiększać frustrację zamiast poprawiać doświadczenie zakupowe.
Dlatego wdrożenie chatbota powinno obejmować kontrolę jakości odpowiedzi oraz możliwość przekazania rozmowy człowiekowi.
Voiceboty AI budzą większy opór niż chatboty tekstowe
Badanie Gemiusa pokazuje, że konsumenci różnie oceniają poszczególne formy kontaktu ze sztuczną inteligencją.
Aż 59% respondentów negatywnie ocenia perspektywę prowadzenia rozmowy telefonicznej z voicebotem AI.
Może to stanowić istotne ograniczenie dla firm planujących szeroką automatyzację telefonicznej obsługi klientów.
O ile chatbot tekstowy pozwala użytkownikowi samodzielnie decydować, kiedy zada pytanie i przeczyta odpowiedź, o tyle rozmowa telefoniczna wymaga bardziej bezpośredniej interakcji.
Dodatkowo niektóre sprawy, szczególnie reklamacje i nietypowe problemy z zamówieniami, mogą wymagać indywidualnego podejścia.
Nie oznacza to, że voiceboty nie mają zastosowania w e-commerce.
Mogą sprawdzać się przy prostych zadaniach, takich jak przekazywanie informacji o godzinach pracy, statusie zgłoszenia czy podstawowych procedurach.
Firmy powinny jednak unikać sytuacji, w której klient nie może w rozsądnym czasie skontaktować się z człowiekiem.
69% badanych chce oznaczania zdjęć produktów wygenerowanych przez AI
Rosnąca popularność generatywnej sztucznej inteligencji otwiera przed sprzedawcami nowe możliwości przygotowywania materiałów wizualnych.
AI może wspierać tworzenie wizualizacji produktów, aranżacji wnętrz, zdjęć reklamowych czy alternatywnych wersji materiałów marketingowych.
Jednak dla konsumentów istotne jest, czy oglądają rzeczywiste zdjęcie produktu, czy obraz wygenerowany lub zmodyfikowany przez algorytm.
Według raportu Gemiusa 69% badanych uważa za ważne wyraźne oznaczanie zdjęć produktów wygenerowanych lub poprawionych przez sztuczną inteligencję.
To ważny sygnał dla branży.
W przypadku części produktów obraz pełni funkcję informacyjną, a nie tylko reklamową. Klient chce zobaczyć rzeczywisty kolor, kształt, fakturę materiału lub sposób wykonania produktu.
Jeśli sztuczna inteligencja zmodyfikuje te elementy, powstaje ryzyko przedstawienia towaru w sposób nieodpowiadający jego faktycznym właściwościom.
Jak wykorzystywać obrazy AI w sprzedaży internetowej?
Rozsądnym rozwiązaniem jest rozróżnienie fotografii dokumentujących rzeczywisty produkt od materiałów koncepcyjnych i inspiracyjnych.
Przykładowo sklep meblowy może wykorzystać wizualizację AI, aby pokazać sofę w przykładowym salonie.
Nie powinien jednak przedstawiać wygenerowanych detali materiału jako rzeczywistych właściwości sprzedawanego modelu, jeśli nie zostały one potwierdzone.
Dobrym standardem może być umieszczanie informacji, że dany obraz jest wizualizacją lub został istotnie zmodyfikowany za pomocą AI.
To rekomendacja redakcyjna oparta na oczekiwaniach konsumentów ujawnionych w badaniu. Szczegółowe obowiązki prawne dotyczące oznaczania określonych treści należy rozpatrywać odrębnie, z uwzględnieniem właściwych przepisów.
AI w e-commerce a SEO, GEO i AEO. Jak sklepy powinny przygotować swoją ofertę?
Rozwój sztucznej inteligencji może zmieniać również sposób pozyskiwania klientów przez sklepy internetowe.
Tradycyjne SEO koncentruje się na poprawie widoczności stron w wynikach wyszukiwania.
GEO (Generative Engine Optimization) obejmuje działania związane z przygotowaniem treści i danych tak, aby mogły być właściwie interpretowane i wykorzystywane przez systemy generatywnej sztucznej inteligencji.
AEO (Answer Engine Optimization) skupia się natomiast na formułowaniu jasnych odpowiedzi na pytania użytkowników.
Nie oznacza to konieczności rezygnacji z klasycznego SEO.
Przeciwnie, podstawowe elementy techniczne, takie jak dostępność strony, indeksowanie, poprawna architektura informacji i wiarygodność treści, pozostają ważne również w świecie wyszukiwania wspomaganego przez AI.
Raport Gemiusa nie testował skuteczności poszczególnych technik GEO i AEO. Poniższe rekomendacje są więc analizą praktycznych konsekwencji obserwowanych zachowań konsumentów, a nie wynikami eksperymentu przedstawionego w raporcie.
1. Twórz kompletne i jednoznaczne opisy produktów
Jeżeli klienci korzystają z AI do porównywania ofert, warto zadbać o kompletność informacji produktowych.
Opis powinien zawierać rzeczywiste parametry, warianty, informacje o kompatybilności oraz ograniczenia zastosowania produktu.
Dobrym rozwiązaniem może być także tabela techniczna oraz krótka sekcja odpowiadająca na najczęstsze pytania klientów.
2. Udostępniaj uporządkowane dane produktowe
Dane strukturalne Schema.org, na przykład Product i Offer, pomagają systemom przetwarzającym strony internetowe rozpoznawać informacje o produktach i ofertach.
Warto dbać o zgodność takich danych z treścią widoczną na stronie oraz aktualną dostępnością i ceną produktu.
Nie należy jednak traktować wdrożenia danych strukturalnych jako gwarancji, że sklep pojawi się w odpowiedziach ChatGPT, Gemini lub innych systemów AI.
3. Odpowiadaj na rzeczywiste pytania kupujących
Zamiast tworzyć kolejne teksty oparte wyłącznie na powtarzaniu fraz kluczowych, warto analizować pytania pojawiające się przed zakupem.
Przykładowo sklep z elektroniką może wyjaśniać różnice między standardami technicznymi, a sklep z wyposażeniem domu porównywać właściwości materiałów.
Takie treści są przydatne bezpośrednim użytkownikom i mogą stanowić źródło informacji dla systemów wyszukujących oraz asystentów AI.
4. Dbaj o wiarygodność informacji
Materiały eksperckie powinny wskazywać, skąd pochodzą dane, kto odpowiada za ich przygotowanie i kiedy zostały zaktualizowane.
W przypadku produktów o złożonych parametrach szczególnie ważna jest spójność informacji pomiędzy kartą produktu, dokumentacją producenta i innymi materiałami sklepu.
Sprzeczne lub nieaktualne dane mogą prowadzić do błędnych rekomendacji, niezależnie od tego, czy klient korzysta z wyszukiwarki, czy asystenta AI.
5. Mierz nie tylko ruch, ale również jakość pozyskiwanych klientów
Wraz z rozwojem nowych kanałów wyszukiwania warto analizować ich wpływ na zachowania użytkowników.
Znaczenie mają nie tylko wejścia na stronę, ale również zapytania ofertowe, dodania produktów do koszyka, konwersje i wartość sprzedaży.
Problemem pozostaje jednak niepełna identyfikowalność ruchu pochodzącego z odpowiedzi generowanych przez AI.
Nie każda interakcja użytkownika z asystentem zakończy się kliknięciem w stronę sklepu. Część działań może również nie być prawidłowo przypisywana do konkretnego źródła w narzędziach analitycznych.
Dlatego analiza wpływu AI powinna uwzględniać ograniczenia atrybucji i nie sprowadzać się do jednego wskaźnika.
Pięć praktycznych zastosowań AI w sklepie internetowym
Wyniki Gemiusa sugerują, że najbardziej obiecujące zastosowania AI to obecnie te, które zmniejszają wysiłek klienta, ale pozostawiają mu możliwość podejmowania decyzji.
Na tej podstawie można zaproponować następujące obszary wdrożeń.
| Zastosowanie AI | Korzyść dla klienta | Na co powinien uważać sklep? |
|---|---|---|
| Asystent porównywania produktów | Łatwiejsza ocena różnic między ofertami. | Aktualność i kompletność parametrów. |
| Chatbot obsługi klienta | Szybsze odpowiedzi na proste pytania. | Błędne odpowiedzi i utrudnianie kontaktu z człowiekiem. |
| Wyszukiwanie produktów językiem naturalnym | Możliwość opisania potrzeby własnymi słowami. | Niewłaściwe dopasowanie lub pomijanie produktów. |
| Rekomendacje produktów | Łatwiejsze znalezienie odpowiednich wariantów. | Nieprzejrzyste kryteria rekomendacji. |
| Wsparcie tworzenia treści produktowych | Czytelniejsze i bardziej kompletne informacje. | Generowanie nieprawdziwych parametrów oraz nieprawidłowych opisów. |
Przedsiębiorcy nie muszą wdrażać wszystkich rozwiązań jednocześnie.
Rozsądniejszym podejściem może być rozpoczęcie od konkretnego problemu, takiego jak duża liczba powtarzalnych pytań klientów albo trudności z porównywaniem podobnych produktów.
Następnie można przygotować pilotaż, określić mierniki skuteczności i porównać wyniki z dotychczasowym sposobem pracy.
Kluczowe znaczenie ma kontrola jakości działania systemu, a nie sama liczba nowych funkcji opartych na AI.
Czy AI zastąpi wyszukiwarki i marketplace’y?
Rosnące znaczenie sztucznej inteligencji nie oznacza jeszcze końca tradycyjnych kanałów zakupowych.
Raport Gemiusa pokazuje bardzo wysoką rozpoznawalność i popularność największych platform handlowych.
Allegro nadal zajmuje wyjątkowo silną pozycję w polskim e-commerce. Jego spontaniczna znajomość wynosi 85%, a w badaniu Mediapanel platforma osiągała blisko 19 milionów użytkowników miesięcznie.
Sztuczna inteligencja może więc rozwijać się obok dotychczasowych kanałów, zamiast natychmiast je zastępować.
Jeden konsument może rozpocząć poszukiwania od pytania do asystenta AI, następnie sprawdzić ceny w porównywarce, przeczytać opinie i ostatecznie dokonać zakupu na marketplace lub w niezależnym sklepie internetowym.
Warto również odróżniać rosnący zasięg narzędzi AI od rzeczywistej wartości zakupów, które zostały przez nie zainicjowane.
Raport nie dostarcza danych pozwalających określić, jaki odsetek obrotów polskiego e-commerce został wygenerowany dzięki rekomendacjom sztucznej inteligencji.
W oddzielnej analizie na Marketing i Biznes omawialiśmy już znaczenie marketplace’ów w artykule Allegro zyskuje kosztem Temu? Raport Kupione 2026.
Z kolei aktualne wyniki sprzedażowe niezależnych sklepów internetowych przedstawia publikacja Polski e-commerce przyspiesza. Sprzedaż wzrosła o 13,1%. Co napędza rynek?, oparta na danych Shoper Trends.
Oba zagadnienia uzupełniają analizę wpływu AI, ale dotyczą odmiennych aspektów rynku: aktywności platform, wyników transakcyjnych i zachowań konsumentów.
Jak zmierzyć opłacalność wdrożenia AI w e-commerce?
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do sklepu internetowego powinno mieć konkretny cel biznesowy.
Nie wystarczy stwierdzić, że chatbot obsługuje określoną liczbę rozmów albo generuje odpowiedzi przez całą dobę.
Ważniejsze jest to, czy pomaga rozwiązywać problemy klientów, zmniejsza liczbę niepotrzebnych kontaktów z obsługą, poprawia jakość informacji i wspiera proces zakupowy.
W przypadku asystenta produktowego warto analizować między innymi:
- odsetek rozmów zakończonych prawidłowym rozwiązaniem problemu,
- liczbę przypadków wymagających przekazania rozmowy pracownikowi,
- częstotliwość błędnych odpowiedzi,
- satysfakcję użytkowników,
- konwersję klientów korzystających z asystenta,
- koszty utrzymania i nadzoru nad systemem.
Przy analizie konwersji trzeba zachować ostrożność. Osoby korzystające z asystenta mogą różnić się od pozostałych klientów pod względem potrzeb i gotowości zakupowej.
Wyższy współczynnik konwersji w tej grupie nie musi więc oznaczać, że został spowodowany przez samo wdrożenie AI.
Wiarygodniejszą ocenę efektów można uzyskać dzięki odpowiednio zaplanowanym testom porównawczym, na przykład eksperymentom A/B.
Co raport Gemius 2026 oznacza dla przyszłości handlu internetowego?
Zebrane dane wskazują, że konsumenci są bardziej otwarci na AI jako narzędzie wspierające proces zakupowy niż na sztuczną inteligencję samodzielnie podejmującą decyzje.
To rozróżnienie może mieć duże znaczenie dla strategii technologicznych sklepów i platform sprzedażowych.
Najbardziej przydatne rozwiązania nie muszą zastępować człowieka w całym procesie zakupowym.
W pierwszej kolejności powinny pomagać zrozumieć ofertę, porównać produkty, uzyskać odpowiedź na pytanie lub uprościć wykonanie określonego zadania.
Istotna będzie również przejrzystość działania systemów, ponieważ konsumenci chcą wiedzieć, kiedy mają kontakt z AI i czy prezentowane materiały odpowiadają rzeczywistym właściwościom produktów.
Rozwój agentów zakupowych prawdopodobnie będzie więc wymagał nie tylko nowych możliwości technicznych, ale także przekonania klientów, że zachowają kontrolę nad wydatkami i wyborem produktów.
Dla przedsiębiorców największym wyzwaniem będzie znalezienie równowagi między automatyzacją a wiarygodnością.
FAQ – sztuczna inteligencja w e-commerce
Jak Polacy wykorzystują AI podczas zakupów internetowych?
Według raportu Gemius „E-commerce w Polsce 2026” AI jest wykorzystywana przede wszystkim do porównywania produktów, sprawdzania szczegółowych informacji, tłumaczenia opisów i opinii oraz szukania inspiracji. Wśród użytkowników AI 73% deklaruje przynajmniej jedno zastosowanie związane z zakupami internetowymi.
Czy Polacy chcą, aby sztuczna inteligencja samodzielnie robiła zakupy?
Większość nie jest na to gotowa. Według badania 71% respondentów nie chce powierzyć AI samodzielnego wyboru i kupowania nawet artykułów codziennego użytku. Niechęć jest szczególnie duża w starszych grupach wiekowych, ale dominuje również wśród młodszych konsumentów.
Czy chatbot AI zwiększa sprzedaż w sklepie internetowym?
Chatbot może ułatwiać klientom uzyskiwanie informacji i porównywanie produktów, ale samo wdrożenie nie gwarantuje wzrostu sprzedaży. W raporcie Gemiusa 41% użytkowników pozytywnie ocenia kontakt z chatbotem sklepowym, a 28% negatywnie. Wpływ na wyniki biznesowe wymaga osobnego pomiaru.
Czym jest GEO w e-commerce?
GEO (Generative Engine Optimization) to działania służące przygotowaniu informacji, treści i danych w taki sposób, aby mogły być poprawnie rozpoznawane i wykorzystywane przez generatywne systemy AI. W sklepach internetowych szczególne znaczenie mogą mieć kompletne opisy produktów, spójne dane, aktualne informacje i odpowiedzi na pytania kupujących. Nie istnieje jednak gwarantowana metoda zapewniająca obecność w odpowiedziach wszystkich systemów AI.
Czy AI zastąpi tradycyjne wyszukiwarki i sklepy internetowe?
Raport Gemiusa nie daje podstaw do takiego wniosku. Pokazuje rosnącą popularność narzędzi AI w procesie poszukiwania informacji o produktach, ale nie dowodzi zastępowania wszystkich dotychczasowych kanałów sprzedaży. Obecnie bardziej uzasadnione jest traktowanie AI jako kolejnego elementu ścieżki zakupowej.
AI w e-commerce – przyszłość należy do technologii, którym ufają klienci
Raport „E-commerce w Polsce 2026” pokazuje, że sztuczna inteligencja osiągnęła skalę, której nie można już ignorować w strategiach rozwoju handlu internetowego.
Większość badanych korzysta z narzędzi AI, a niemal połowa wykorzystuje je w związku z zakupami online.
Jednocześnie konsumenci wyraźnie rozróżniają pomoc w podejmowaniu decyzji od całkowitego przekazania jej algorytmowi.
Porównywanie produktów, sprawdzanie informacji, tłumaczenie opinii czy szybkie odpowiedzi na pytania są zastosowaniami, które odpowiadają na realne potrzeby klientów.
Samodzielny wybór i zakup przez agenta AI budzi znacznie większy opór.
Dlatego sklepy internetowe powinny rozwijać rozwiązania, które zwiększają wygodę, ale jednocześnie pozostawiają użytkownikom możliwość weryfikacji informacji i zatwierdzania istotnych działań.
Najważniejszy wniosek dla polskiego e-commerce jest prosty: sztuczna inteligencja może stać się ważnym doradcą zakupowym, ale o jej sukcesie nie zdecyduje wyłącznie poziom automatyzacji. Równie istotne będą rzetelność informacji, przejrzystość rekomendacji i zaufanie konsumentów.
Źródła i metodologia
- Gemius – Raport „E-commerce w Polsce 2026” jest już dostępny.
- Gemius, PBI, IAB Polska, Akademia Leona Koźmińskiego, „E-commerce w Polsce 2026”, rozdział „Rozwiązania AI w e-commerce”, s. 283-321.
- Gemius, „E-commerce w Polsce 2026”, metodologia badania, s. 323-324. Badanie ankietowe CAWI zrealizowano w dniach 14-22 lipca 2026 roku, na podstawie 1874 wywiadów z internautami w wieku 15 lat i więcej. Raport uwzględnia również dane Mediapanel oraz gemiusAdReal.
Zostaw komentarz