Przez lata podstawowym miejscem poszukiwania dodatkowych informacji o produkcie była wyszukiwarka internetowa. Konsument wpisywał nazwę towaru, porównywał wyniki, sprawdzał opinie i odwiedzał strony sklepów lub producentów.
Obecnie do tego procesu dołączają narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji.
Użytkownik może zapytać o znaczenie składnika, poprosić o porównanie wartości odżywczych produktów albo o wyjaśnienie informacji umieszczonej na etykiecie.
Dla marek spożywczych oznacza to nowe wyzwanie: informacje o produkcie mogą docierać do konsumenta w odpowiedzi wygenerowanej przez zewnętrzny system, a nie bezpośrednio na stronie producenta.
Raport agencji PRCN dostarcza danych pokazujących, jaką rolę AI zaczyna odgrywać w tym procesie.
12% badanych sprawdza skład produktów z pomocą AI
Badanie „Clean food po polsku” przeprowadzono w dniach 21–23 września 2026 roku wśród 865 dorosłych Polaków.
Respondenci odpowiadali między innymi na pytanie o źródła dodatkowych informacji, z których korzystają, chcąc dowiedzieć się czegoś więcej o składzie produktów spożywczych.
Narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, wskazało 12% badanych.
To mniej niż odsetek wskazujący opinie innych konsumentów (18%) czy wyszukiwarki internetowe (17%), ale niewiele mniej niż udział stron internetowych producentów żywności (13%).
Gdzie Polacy szukają dodatkowych informacji o składzie żywności?
| Źródło informacji | Odsetek wskazań |
|---|---|
| Opinie innych konsumentów | 18% |
| Wyszukiwarki internetowe | 17% |
| Artykuły i materiały ekspertów | 15% |
| Aplikacje i serwisy analizujące skład | 15% |
| Portale informacyjne | 14% |
| Strony internetowe producentów | 13% |
| Narzędzia AI, np. ChatGPT | 12% |
| Strony organizacji konsumenckich | 12% |
| Media społecznościowe | 7% |
| Nie szukam dodatkowych informacji | 28% |
Źródło: PRCN / SW Research, „Clean food po polsku”, 2026, s. 19. Można było wybrać maksymalnie trzy odpowiedzi. Przedstawiono wybrane kategorie; wyniki zaokrąglono.
Wynik nie oznacza, że AI odpowiada już za 12% wszystkich zapytań dotyczących żywności. Nie jest to również pomiar ruchu na stronach internetowych.
To deklaracje respondentów dotyczące miejsc, w których poszukują dodatkowych informacji o składzie produktów.
Jednocześnie 28% badanych deklaruje, że w ogóle nie szuka takich informacji. Oznacza to, że choć kanały cyfrowe zyskują znaczenie, nie dla każdego konsumenta analiza składu jest elementem procesu zakupowego.
Młodzi korzystają z AI częściej. Ale niekoniecznie bardziej mu ufają
Najciekawsze wyniki pojawiają się przy porównaniu grup wiekowych.
Wśród osób w wieku 18–24 lata narzędzia AI wskazało 20% respondentów, a w grupie 50 lat i więcej – 9%.
Co istotne, raport zawiera także odrębne pytanie o najbardziej wiarygodne źródła informacji dotyczących zdrowego odżywiania.
W tym przypadku AI uzyskało 7% wskazań w całej próbie.
Wśród najmłodszych dorosłych odpowiedź tę wybrało jedynie 4% badanych, a w grupie 35–49 lat – 11%.
Korzystanie z AI i zaufanie do AI według wieku
| Wiek | AI jako źródło dodatkowych informacji o składzie | AI wśród najbardziej wiarygodnych źródeł informacji o żywieniu |
|---|---|---|
| 18–24 lata | 20% | 4% |
| 25–34 lata | 12% | 5% |
| 35–49 lat | 13% | 11% |
| 50 lat i więcej | 9% | 5% |
Źródło: PRCN / SW Research, „Clean food po polsku”, 2026, s. 14 i 21. Zestawiono odpowiedzi na dwa różne pytania. Odsetki odnoszą się do poszczególnych grup wiekowych, a nie do całej populacji. W pytaniu o zaufanie można było wskazać maksymalnie trzy źródła.
Korzystanie z AI jako źródła informacji o składzie żywności i wskazywanie AI wśród najbardziej wiarygodnych źródeł wiedzy o żywieniu. Dwa odrębne pytania badawcze. Opracowanie własne na podstawie PRCN / SW Research.
Różnica pomiędzy 20% a 4% jest interesująca, ale nie oznacza, że dokładnie 16% młodych użytkowników korzysta z AI, choć mu nie ufa.
Nie mamy tu danych o indywidualnych odpowiedziach tych samych osób, które pozwalałyby dokonać takiego wyliczenia.
Wyniki pokazują natomiast, że częstotliwość wskazywania danego narzędzia jako źródła informacji nie jest równoznaczna z deklarowanym uznawaniem go za jedno z najbardziej wiarygodnych.
Trzeba także pamiętać, że wyniki podgrup wiekowych opierają się na mniejszej liczbie respondentów niż pełne badanie. Bez szczegółowych danych o liczebności podprób i niepewności statystycznej nie należy nadinterpretować niewielkich różnic procentowych.
Producent nie jest już jedynym źródłem informacji o swoim produkcie
W przypadku marek spożywczych problem nie sprowadza się wyłącznie do rosnącego znaczenia AI.
Konsumenci już wcześniej korzystali z wielu zewnętrznych źródeł wiedzy o żywności.
Raport pokazuje, że opinie innych kupujących, wyszukiwarki internetowe, publikacje ekspertów i aplikacje analizujące skład są wskazywane co najmniej równie często jak strony samych producentów.
To oznacza, że informacja przygotowana przez markę może być tylko jednym z elementów wpływających na sposób postrzegania produktu.
Konsument może przeczytać skład na opakowaniu, sprawdzić produkt w aplikacji, porównać opinie, a następnie poprosić AI o wyjaśnienie znaczenia wybranych składników.
W tym procesie niespójne lub niepełne dane mogą prowadzić do nieporozumień.
Jeżeli producent opisuje produkt w różny sposób na własnej stronie, w sklepach internetowych i materiałach dla partnerów, odbiorca ma trudniejsze zadanie przy ich porównywaniu.
W kontekście odpowiedzi generowanych przez AI dodatkowym problemem może być nieprawidłowe przypisanie właściwości produktu lub brak wystarczającego kontekstu.
Nie oznacza to, że każdy model AI wykorzystuje te same źródła ani że każda poprawa strony internetowej automatycznie przełoży się na obecność w odpowiedziach.
Uzasadnia natomiast dbałość o jakość i dostępność informacji.
SEO i GEO w branży spożywczej. Co zmienia sztuczna inteligencja?
W tradycyjnym SEO przedsiębiorstwa koncentrują się między innymi na tym, aby strony produktów i materiały edukacyjne były dostępne dla wyszukiwarek i odpowiadały na pytania użytkowników.
Wraz z rozwojem narzędzi generatywnej AI rośnie zainteresowanie GEO, czyli generative engine optimization.
Termin ten odnosi się do działań mających zwiększać szansę, że informacje o marce, produkcie lub zagadnieniu zostaną prawidłowo odnalezione, wykorzystane albo przywołane w odpowiedziach generowanych przez AI.
Nie istnieje jednak jedna uniwersalna metoda gwarantująca widoczność we wszystkich systemach AI.
Modele różnią się architekturą, sposobem korzystania z wyszukiwania, dostępnością aktualnych źródeł i regułami prezentowania odpowiedzi.
Dlatego najrozsądniejszym punktem wyjścia nie jest szukanie sztuczek mających wymusić rekomendację produktu, lecz publikowanie informacji, które są poprawne, kompletne, zrozumiałe i możliwe do zweryfikowania.
Sześć działań, które mogą poprawić jakość informacji o marce w SEO i GEO
1. Publikowanie kompletnych danych produktowych
Podstawą powinny być aktualne opisy produktów, pełna lista składników, informacje o alergenach, wartości odżywczej oraz właściwe oznaczenia.
Informacje te powinny być zgodne z etykietą i aktualną recepturą produktu.
2. Spójność pomiędzy stroną producenta a sklepami internetowymi
Ten sam produkt nie powinien być przedstawiany z różnymi składami lub sprzecznymi deklaracjami w zależności od miejsca publikacji.
W przypadku zmiany receptury ważne jest odpowiednie aktualizowanie materiałów we wszystkich kanałach sprzedaży i komunikacji.
3. Tworzenie treści odpowiadających na rzeczywiste pytania
Strona producenta może wyjaśniać funkcje składników, sposób wykorzystania produktu, zasady przechowywania i różnice pomiędzy wariantami.
Takie materiały powinny odpowiadać na konkretne potrzeby odbiorców, a nie tylko powtarzać słowa kluczowe.
4. Współpraca z ekspertami i dokumentowanie informacji
Jeżeli marka publikuje materiały dotyczące żywienia, powinna zadbać o odpowiednie źródła oraz merytoryczną kontrolę treści.
Wypowiedź eksperta nie powinna służyć do bezkrytycznego potwierdzania reklamowych obietnic.
5. Wykorzystywanie danych uporządkowanych tam, gdzie są odpowiednie
Na stronach produktowych można stosować poprawne dane strukturalne, na przykład zgodne ze standardem Schema.org dla produktów.
Mogą one ułatwiać systemom informatycznym interpretowanie określonych informacji, ale samo ich wdrożenie nie gwarantuje cytowania przez narzędzia AI ani określonej pozycji w wyszukiwarce.
6. Monitorowanie jakości informacji poza własną stroną
Przedsiębiorstwo może regularnie sprawdzać, czy opisy produktów publikowane przez dystrybutorów, partnerów i media są aktualne i zgodne z faktami.
Warto również analizować najczęściej pojawiające się pytania oraz błędne interpretacje dotyczące produktów.
Takie działania mogą poprawiać jakość ekosystemu informacyjnego marki niezależnie od tego, czy użytkownik dotrze do niej przez Google, publikację ekspercką czy narzędzie AI.
GEO nie może zastępować rzetelnej komunikacji o zdrowiu
W branży spożywczej dążenie do widoczności w odpowiedziach AI musi uwzględniać szczególny charakter informacji dotyczących zdrowia i żywienia.
Nie wystarczy, że treść jest technicznie dobrze zorganizowana i łatwa do odnalezienia.
Musi także prawidłowo przedstawiać właściwości produktu.
Zgodnie z unijnymi zasadami informacje o żywności nie mogą wprowadzać konsumentów w błąd. Oświadczenia żywieniowe i zdrowotne podlegają dodatkowo wymaganiom wynikającym z rozporządzenia (WE) nr 1924/2006.
Marka nie powinna zatem sugerować, że produkt zapobiega chorobom, wspiera określone funkcje organizmu lub ma szczególne działanie, jeśli takie twierdzenie nie jest dozwolone i odpowiednio uzasadnione.
Dotyczy to nie tylko etykiety, lecz także reklam i materiałów informacyjnych.
Im więcej konsumentów będzie korzystać z narzędzi AI do wyszukiwania informacji o składzie żywności, tym ważniejsze stanie się rozróżnianie faktów od niepotwierdzonych obietnic.
Co raport mówi o przyszłości komunikacji marek spożywczych?
Badanie PRCN nie jest analizą skuteczności SEO ani pomiarem widoczności marek w odpowiedziach AI.
Nie można na jego podstawie twierdzić, że inwestowanie w GEO przyniesie określony wzrost sprzedaży.
Raport dostarcza jednak danych o zachowaniach informacyjnych konsumentów.
Pokazuje, że informacje o produktach są poszukiwane w różnych miejscach, a młodsi respondenci stosunkowo często wskazują w tym kontekście narzędzia AI.
Jednocześnie eksperci i bliscy pozostają bardziej cenionymi źródłami wiarygodnych informacji o zdrowym odżywianiu niż same technologie cyfrowe.
Dla marketerów jest to wskazówka, aby myśleć o widoczności w sposób szerszy niż przez pryzmat pozycji jednej strony w wyszukiwarce.
Nie wystarczy jednak pojawiać się w jak największej liczbie kanałów. Informacje powinny być spójne, rzetelne i dostosowane do potrzeb odbiorców.
FAQ – AI, SEO i GEO w marketingu spożywczym
Ilu Polaków korzysta z AI do sprawdzania składu żywności?
W badaniu PRCN z 2026 roku narzędzia AI jako jedno ze źródeł dodatkowych informacji o składzie produktów wskazało 12% respondentów. Wśród osób w wieku 18–24 lata odsetek wynosił 20%.
Czy młodzi ludzie ufają AI bardziej niż starsi?
Nie wynika to z badania. Wśród osób 18–24 lata tylko 4% wskazało AI jako jedno z najbardziej wiarygodnych źródeł wiedzy o zdrowym odżywianiu. W grupie 35–49 lat było to 11%.
Czy GEO zastąpi tradycyjne SEO?
Nie ma podstaw, aby uznać to za przesądzone. Widoczność w wyszukiwarkach pozostaje istotna, a działania określane jako GEO mogą ją uzupełniać. Oba podejścia korzystają z rzetelnych, uporządkowanych i dostępnych informacji.
Jak marka spożywcza może przygotować stronę pod AI?
Przede wszystkim przez publikowanie aktualnych danych produktowych, wyjaśnianie składników, zachowanie spójności opisów, odpowiednie oznaczanie treści i korzystanie z wiarygodnych źródeł. Nie daje to gwarancji określonej obecności w odpowiedziach AI.
Widoczność zaczyna się od wiarygodnych informacji
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji zmienia możliwości wyszukiwania i porównywania informacji o produktach spożywczych.
Wyniki raportu „Clean food po polsku” pokazują, że z AI korzysta już część konsumentów zainteresowanych składem żywności, szczególnie w najmłodszej grupie dorosłych.
Nie oznacza to jednak automatycznego wzrostu zaufania do odpowiedzi generowanych przez te narzędzia.
Dla marek spożywczych najważniejszym zadaniem staje się więc nie tylko obecność w nowych kanałach informacyjnych, ale przede wszystkim dostarczanie rzetelnych danych, które mogą być prawidłowo rozumiane i weryfikowane niezależnie od sposobu dotarcia do odbiorcy.
Takie podejście może być wartościowe zarówno dla tradycyjnego SEO, jak i dla rozwijających się strategii GEO.
Źródła
- PRCN, „Clean food po polsku. Co dla Polaków oznacza czysty skład i czego oczekują od producentów żywności?”, październik 2026, szczególnie s. 13–14, 19–22 i 26–27.
- Rozporządzenie (UE) nr 1169/2011 w sprawie przekazywania konsumentom informacji na temat żywności.
- Komisja Europejska – oświadczenia żywieniowe i zdrowotne.
Nota metodologiczna: zestawione dane o korzystaniu z AI i wiarygodności AI pochodzą z dwóch oddzielnych pytań. Nie należy traktować różnicy pomiędzy odsetkami jako indywidualnej zmiany zaufania ani wyniku testu skuteczności SEO/GEO. Wskazówki marketingowe w artykule są analizą redakcyjną opartą na wynikach badania.
Zostaw komentarz