AI nie tylko pokaże reklamę - samo zrobi zakupy. Czy agenci sztucznej inteligencji zmienią cały marketingowy lejek?

6 października 2026

Przez ostatnie dwie dekady marketing internetowy opierał się na stosunkowo prostym założeniu: reklama ma doprowadzić człowieka do strony, strona przekonać go do produktu, a następnie użytkownik sam przechodzi przez porównanie, koszyk i płatność. W 2026 roku ten model zaczyna się zmieniać. Rozwój agentów sztucznej inteligencji sprawia, że AI nie musi ograniczać się do odpowiadania na pytanie „jaki laptop wybrać?” albo „który ekspres jest najlepszy do 2000 zł?”. Agent może wyszukać produkty, zestawić ich parametry z wymaganiami użytkownika, sprawdzić cenę i dostępność, utworzyć koszyk, a w odpowiednio skonfigurowanym systemie także doprowadzić transakcję do płatności. Shopify opisuje już agentic commerce jako model obejmujący odkrywanie produktów, porównywanie ich i zakup bezpośrednio w konwersacji z AI. W pierwszym kwartale 2026 roku ruch generowany przez AI do sklepów Shopify miał wzrosnąć ośmiokrotnie rok do roku, a zamówienia z wyszukiwania wspieranego AI niemal trzynastokrotnie.

Nie oznacza to jeszcze świata, w którym algorytm bez żadnej kontroli wydaje pieniądze właściciela karty. Systemy agentowe rozwijane przez branżę płatniczą są oparte na autoryzacji użytkownika, limitach i określonych uprawnieniach. Kierunek jest jednak wyraźny. Google rozwija Universal Commerce Protocol i Universal Cart umożliwiające agentom przechodzenie od wyszukania produktu do koszyka i płatności, Shopify udostępnia handel w kanałach AI, a Visa i Mastercard budują infrastrukturę pozwalającą identyfikować i bezpiecznie obsługiwać płatności wykonywane przez agentów. Dla marketerów oznacza to zmianę znacznie większą niż pojawienie się kolejnego kanału reklamowego. Pomiędzy marką a klientem pojawia się bowiem nowy pośrednik - algorytm, który sam może analizować ofertę i eliminować znaczną część klasycznego lejka zakupowego.

Jak agent AI może przejąć kolejne etapy tradycyjnego lejka sprzedażowego?

Klasyczny lejek marketingowy zakładał stopniowe przechodzenie konsumenta od świadomości marki przez zainteresowanie, rozważanie produktów aż do zakupu. Każdy etap miał własne narzędzia: reklama display budowała zasięg, artykuły i filmy edukowały, wyszukiwarka przejmowała popyt, remarketing przypominał o produkcie, a sklep internetowy finalizował transakcję. Agent AI może połączyć kilka z tych etapów w jedną rozmowę. Użytkownik nie musi wiedzieć, jakie marki produkują interesujący go produkt. Może opisać potrzebę: „znajdź mi lekki odkurzacz pionowy do mieszkania z kotem, do 1500 zł, z łatwo dostępnymi filtrami”. Agent może sam przekształcić tę potrzebę w kryteria, zebrać oferty, odrzucić produkty niespełniające wymagań i przedstawić kilka propozycji. W takim modelu konsument zaczyna podróż zakupową znacznie bliżej decyzji niż użytkownik przeglądający kilkanaście stron wyników wyszukiwania.

Kolejny etap może zostać skrócony jeszcze bardziej. Jeżeli użytkownik wcześniej ustali, że agent może kupować określone produkty do określonego limitu, część decyzji może przebiegać praktycznie automatycznie. Visa wskazuje, że agenci zaczynają już nie tylko szukać i porównywać, ale również rezerwować podróże, kupować usługi cyfrowe czy dokonywać innych transakcji w imieniu użytkowników i przedsiębiorstw. W najbardziej rozwiniętym scenariuszu człowiek określi rezultat, a nie przebieg zakupów: „zamów mi co miesiąc najtańsze kapsułki spełniające te parametry” albo „zarezerwuj hotel w centrum Berlina do 800 zł za noc z oceną powyżej 8,5”. Marketingowy lejek nie znika wtedy całkowicie, ale ogromna część znajdujących się w nim mikrodecyzji zostaje przeniesiona z konsumenta na jego cyfrowego reprezentanta.

Czy reklamy będą kierowane do człowieka, czy coraz częściej do jego agenta AI?

Reklama nadal będzie oddziaływała na ludzi, ponieważ decyzje zakupowe nie zawsze są czysto racjonalnym porównaniem parametrów. Marka, design, emocje, reputacja czy aspiracyjny charakter produktu nie znikną tylko dlatego, że konsument korzysta z AI. Zmienić może się jednak sposób przechodzenia od reklamy do decyzji. We wrześniu 2026 roku OpenAI zapowiedziało testy Sponsored Agents - po kliknięciu reklamy w ChatGPT użytkownik może rozpocząć rozmowę z agentem sponsorowanym przez konkretną firmę. Oznacza to, że reklama przestaje być wyłącznie banerem prowadzącym na stronę. Może stać się początkiem interaktywnej rozmowy, w której system odpowiada na pytania dotyczące oferty i pomaga użytkownikowi przejść dalej w procesie zakupowym.

Jeszcze większą zmianą będzie sytuacja, w której reklama nie tyle przekonuje samego agenta, ile dostarcza mu informację, którą może uwzględnić podczas wyboru. Google rozwija między innymi Direct Offers - oferty kierowane do użytkowników znajdujących się blisko decyzji zakupowej, które mogą obejmować nie tylko obniżkę ceny, ale również dodatkową wartość, np. pakiet produktów czy korzyści lojalnościowe. W przyszłości marketer może więc optymalizować przekaz jednocześnie dla dwóch odbiorców. Człowiek powinien rozumieć, dlaczego produkt jest interesujący, natomiast system AI musi otrzymać wystarczająco precyzyjne dane, aby stwierdzić, że oferta spełnia warunki zapytania. Kreatywna kampania może wzbudzić zainteresowanie, ale o znalezieniu się w krótkiej liście produktów może zdecydować dostępność, cena, parametry, czas dostawy czy warunki zwrotu odczytane bezpośrednio przez algorytm.

Czy SEO zmieni się w optymalizację produktów pod agentów sztucznej inteligencji?

Widoczność w świecie agentów będzie w dużej mierze zależała od jakości danych. Klasyczne SEO nauczyło przedsiębiorców optymalizować tytuły, opisy, nagłówki oraz linkowanie, aby wyszukiwarka mogła właściwie zrozumieć stronę. Agent zakupowy potrzebuje jednak jeszcze bardziej uporządkowanych informacji. Musi wiedzieć nie tylko, że sklep sprzedaje konkretny model telefonu, ale również jaka jest aktualna cena, wariant pamięci, kolor, dostępność, koszt i termin dostawy, możliwość zwrotu czy parametry techniczne. Google Cloud określa ten nowy obszar jako „invisible shelf” - niewidzialną półkę, na której produkty konkurują o uwagę systemów AI. W takim środowisku dane produktowe zaczynają pełnić rolę cyfrowego opakowania umożliwiającego agentowi zrozumienie i ocenę oferty.

Shopify rozwija w tym celu Catalog API oraz Universal Commerce Protocol. Według platformy Catalog przekształca dane dotyczące miliardów produktów w strukturę możliwą do przeszukiwania przez systemy AI, a UCP umożliwia obsługę kolejnych etapów - od odkrycia produktu do koszyka i checkoutu. Dla SEO oznacza to prawdopodobnie rozszerzenie dotychczasowego zakresu pracy. Nadal istotna pozostanie treść odpowiadająca na pytania ludzi, ale przedsiębiorstwo będzie musiało jednocześnie zadbać o wysokiej jakości feed produktowy, poprawne dane strukturalne, jednoznaczne warianty produktów, aktualne stany magazynowe i spójność informacji w różnych kanałach. Brak poprawnego parametru może być dla agenta większym problemem niż mało atrakcyjne zdjęcie. Jeżeli użytkownik wymaga określonej cechy, a system nie potrafi potwierdzić jej w danych, produkt może zostać odrzucony zanim człowiek w ogóle go zobaczy.

Czy cena i parametry produktu staną się ważniejsze od budowania marki?

Agenci AI mogą zwiększyć znaczenie obiektywnych parametrów, ponieważ znacznie łatwiej niż człowiek porównują setki ofert jednocześnie. Konsument nie musi już otwierać piętnastu kart przeglądarki i ręcznie sprawdzać, czy droższy produkt rzeczywiście ma lepszą baterię, gwarancję lub wyposażenie. System może wykonać porównanie w kilka sekund. To może zwiększać presję na marki sprzedające stosunkowo jednorodne produkty, szczególnie gdy klient określa twarde kryteria takie jak cena, czas dostawy i konkretny zestaw funkcji. Firma wygrywająca dotychczas dzięki lepszemu miejscu reklamowemu nie będzie miała gwarancji, że agent ją wybierze, jeśli konkurent zaoferuje korzystniejszy stosunek ceny do parametrów.

Nie oznacza to jednak końca brandingu. Agent podejmuje decyzję na podstawie informacji, które może uwzględniać również jakość marki, reputację sprzedawcy, opinie, warunki gwarancji czy preferencje użytkownika. Jeżeli klient powie „kup wyłącznie markę X” albo „nie chcę produktów firmy Y”, siła marki stanie się wręcz bezpośrednim parametrem wejściowym procesu decyzyjnego. Branding może więc przesunąć się wyżej w lejku. Firma będzie chciała znaleźć się w mentalnym zbiorze marek, którym użytkownik pozwala swojemu agentowi ufać. Równocześnie rośnie znaczenie reputacji cyfrowej: niejednoznaczne warunki zwrotu, częste reklamacje lub niespójne informacje mogą zwiększać prawdopodobieństwo, że system rekomendacyjny wybierze konkurenta. Walka o sprzedaż może więc odbywać się równocześnie w świadomości człowieka oraz w warstwie danych analizowanych przez jego agenta.

Jak agentic commerce zmieni kampanie Google Ads, social media i remarketing?

Najbardziej zagrożona zmianą jest część lejka oparta na wielokrotnym sprowadzaniu użytkownika na stronę. Klasyczny model e-commerce może obejmować pierwszą wizytę z reklamy, późniejsze wejście z wyników organicznych, remarketing w mediach społecznościowych oraz powrót z kampanii brandowej przed zakupem. Agent może znaczną część tych etapów wykonać podczas jednej sesji. Jeżeli system otrzyma zadanie znalezienia najlepszych butów do biegania w określonym budżecie, nie musi przez trzy dni „dojrzewać” do zakupu poprzez kolejne reklamy. Może zebrać dane i przygotować rekomendację natychmiast. Google w 2026 roku rozwija Universal Cart działający między różnymi sprzedawcami oraz usługami takimi jak Search i Gemini, dzięki czemu droga między odkryciem produktu a zakupem może być znacznie krótsza.

Reklama nie znika, ale może przesuwać się z walki o kliknięcie w stronę dostarczenia właściwej oferty w odpowiednim momencie decyzji. Zmniejszyć może się znaczenie części tradycyjnych wskaźników, takich jak sama liczba odsłon strony produktowej, jeżeli użytkownik otrzyma komplet informacji bez odwiedzania sklepu. Z kolei znaczenia nabiorą informacje o tym, ile razy produkt został uwzględniony przez agentów, ile razy pojawił się w rekomendacji, ile transakcji rozpoczęło się w interfejsie AI oraz dlaczego oferta przegrywała z konkurencją. Kampanie mogą być optymalizowane nie tylko pod koszt pozyskania kliknięcia lub konwersji, ale również pod dostępność produktu w ekosystemach agentowych. Marketing performance będzie musiał nauczyć się mierzyć podróż zakupową, która częściowo odbywa się poza tradycyjną stroną internetową.

Czy strona internetowa sklepu będzie nadal potrzebna, jeśli AI może kupić produkt bez jej odwiedzania?

Strona nie zniknie, ale jej rola może się zmienić. Dla części prostych zakupów użytkownik rzeczywiście może nie potrzebować klasycznej wizyty. Jeżeli chce kupić znany produkt eksploatacyjny, może wystarczyć polecenie: „zamów ponownie te filtry, ale wybierz najtańszego wiarygodnego sprzedawcę z dostawą do piątku”. Agent może wykorzystać dane katalogowe i infrastrukturę transakcyjną bez prowadzenia użytkownika przez stronę kategorii, kartę produktu i tradycyjny koszyk. Shopify od marca 2026 roku udostępnia milionom merchantów możliwość sprzedaży poprzez Agentic Storefronts w kanałach obejmujących ChatGPT, Microsoft Copilot, Google AI Mode oraz Gemini. Handel zaczyna więc wychodzić poza domenę sprzedawcy podobnie jak wcześniej część sprzedaży wyszła z własnych sklepów do marketplace'ów.

Własny serwis pozostanie jednak podstawowym źródłem wiedzy o marce, produkcie i obsłudze klienta. Przy bardziej złożonych zakupach człowiek nadal może chcieć obejrzeć zdjęcia, filmy, konfigurator, realizacje czy szczegółową dokumentację. Strona będzie także kontrolowanym przez firmę źródłem danych, na podstawie których inne systemy poznają ofertę. Możliwe jest więc odwrócenie dotychczasowego myślenia. Sklep nie będzie wyłącznie miejscem, do którego trzeba sprowadzić każdego użytkownika, ale również infrastrukturą dostarczającą wiarygodne informacje ludziom i maszynom. Firma może mieć coraz mniej wizyt, ale jednocześnie większą sprzedaż generowaną przez agentów korzystających z jej katalogu. W takim świecie ocena efektywności strony wyłącznie na podstawie klasycznego ruchu może prowadzić do całkowicie błędnych wniosków.

Czy agent AI będzie mógł sam zapłacić za produkt bez każdorazowej decyzji człowieka?

Technicznie branża zmierza właśnie w tym kierunku, ale kluczowe są zakres zgody i bezpieczeństwo. Mastercard informował w czerwcu 2026 roku, że w Europie wszyscy jego emitenci zostali na poziomie sieci przygotowani do obsługi Agent Pay. Rozwiązanie ma umożliwiać konsumentowi autoryzowanie agenta AI do wykonania konkretnego zakupu przy użyciu istniejących metod płatności. Visa również rozwija infrastrukturę agentic payments i analizuje modele, w których agent posiada określony budżet i może realizować transakcje w imieniu użytkownika. Prawdopodobny model nie polega więc na przekazaniu sztucznej inteligencji nieograniczonego dostępu do rachunku, lecz na definiowaniu mandatów: kup określoną kategorię produktu, nie przekraczaj tej kwoty, korzystaj tylko z wybranych sprzedawców lub poproś o dodatkowe potwierdzenie przy określonej wartości.

To właśnie zaufanie może być największym ograniczeniem tempa adopcji agentic commerce. We wrześniu 2026 roku Visa zwracała uwagę, że konsumenci znacznie łatwiej akceptują AI rekomendujące produkt niż system samodzielnie finalizujący transakcję. Z perspektywy marketerów ma to istotne znaczenie. W najbliższym okresie duża część zakupów agentowych prawdopodobnie będzie miała charakter hybrydowy: AI wykona research, zawęzi wybór i przygotuje transakcję, ale człowiek zatwierdzi ostateczne „kupuję”. W miarę wzrostu zaufania można oczekiwać większej automatyzacji w produktach powtarzalnych i niskiego ryzyka - środkach eksploatacyjnych, zakupach spożywczych, subskrypcjach czy zaopatrzeniu firm. Im bardziej zakup będzie rutynowy, tym mniejsza część tradycyjnego marketingowego lejka może pozostać widoczna dla samego konsumenta.

Jak mierzyć marketing, gdy część decyzji zakupowych podejmuje agent AI?

Największym wyzwaniem może okazać się atrybucja. Dzisiejszy marketer potrafi śledzić wyświetlenie reklamy, kliknięcie, sesję na stronie, dodanie do koszyka oraz zakup. Jeżeli agent zbiera informacje z wielu źródeł, porównuje produkty bez odwiedzenia strony i finalizuje transakcję w zewnętrznym interfejsie, część klasycznych punktów pomiarowych znika. Sprzedawca może zobaczyć zamówienie, mimo że Google Analytics nie odnotował tradycyjnej ścieżki prowadzącej do konwersji. Jeszcze trudniejsze będzie określenie, jaka wcześniejsza komunikacja marki wpłynęła na wybór. Konsument mógł znać firmę od kilku lat, zobaczyć jej reklamę tydzień wcześniej, a następnie poprosić agenta o znalezienie najlepszego produktu bez wymieniania konkretnej marki.

Firmy będą dlatego potrzebowały nowych wskaźników uwzględniających obecność w odpowiedziach i procesach agentowych. Można spodziewać się rosnącego znaczenia udziału marki w rekomendacjach AI, poprawności informacji produktowych, udziału transakcji pochodzących z agentów czy współczynnika przechodzenia produktu z etapu rekomendacji do zakupu. Dane sprzedażowe trzeba będzie coraz mocniej łączyć z CRM, feedami produktowymi i danymi z platform handlowych zamiast analizować wyłącznie ruch na witrynie. Najważniejszym miernikiem ponownie może stać się rzeczywisty przyrost sprzedaży i marży. Agentic commerce paradoksalnie może więc zmusić marketing do odejścia od nadmiernego koncentrowania się na kliknięciach i sesjach na rzecz pytania, które powinno być najważniejsze od początku: ile dodatkowego biznesu rzeczywiście wygenerowały działania marketingowe?

Jak przygotować markę i sklep internetowy na marketing prowadzony przez agentów AI?

Pierwszym krokiem nie powinno być tworzenie własnego efektownego agenta, ale uporządkowanie podstaw. Produkty muszą posiadać jednoznaczne nazwy, kompletne parametry, aktualne ceny, warianty, informacje o dostępności, dostawie, zwrotach i gwarancji. Dane powinny być spójne pomiędzy stroną, feedem produktowym, marketplace'ami i pozostałymi kanałami. To właśnie na tej warstwie agent będzie podejmował znaczną część decyzji. Shopify podkreśla, że infrastruktura jego Catalog API ma umożliwiać agentom odkrywanie i rozumienie produktów, natomiast UCP obejmuje dalszą część procesu, aż do checkoutu. Firma posiadająca świetną reklamę, ale niepełny katalog może więc przegrywać z konkurentem, którego oferta jest łatwiejsza do jednoznacznego zinterpretowania przez system.

Drugi obszar to marka i przewaga niemożliwa do sprowadzenia wyłącznie do ceny. Jeżeli agent może w sekundę znaleźć dziesięciu sprzedawców identycznego produktu, utrzymywanie wysokiej marży bez dodatkowej wartości stanie się coraz trudniejsze. Firmy będą potrzebowały własnych produktów, unikalnych zestawów, lepszych warunków obsługi, programu lojalnościowego, silnego brandu albo wiedzy eksperckiej zwiększającej wiarygodność oferty. Jednocześnie warto przygotować organizację na nowy rodzaj klienta: zapytanie o produkt lub jego zakup może w przyszłości pochodzić bezpośrednio od oprogramowania działającego w imieniu człowieka. Marketing będzie musiał więc obsługiwać równolegle dwa interfejsy - emocjonalny i komunikacyjny dla ludzi oraz uporządkowany, jednoznaczny i transakcyjny dla maszyn.

Czy agenci sztucznej inteligencji rzeczywiście zlikwidują klasyczny marketingowy lejek?

Bardziej prawdopodobne jest jego skompresowanie niż całkowite zniknięcie. Człowiek nadal będzie odkrywał potrzeby, przywiązywał się do marek i podejmował decyzje, których nie chce delegować. Zakup samochodu, luksusowego zegarka czy wyposażenia mieszkania może nadal wymagać tygodni inspiracji i porównań. Inaczej będzie z zakupami funkcjonalnymi. Jeżeli konsument dokładnie wie, czego potrzebuje, agent może połączyć research, porównanie, selekcję i checkout w jeden proces. Rozwój Universal Commerce Protocol, Agent Payments Protocol, Shopify Agentic Storefronts oraz systemów płatniczych Visa i Mastercard pokazuje, że infrastruktura potrzebna do takiego modelu powstaje już teraz, a nie jest wyłącznie wizją na następną dekadę.

Największa zmiana może dotyczyć więc miejsca, w którym marka przegrywa lub wygrywa klienta. Dotychczas przedsiębiorstwo walczyło o kliknięcie i później próbowało konwertować ruch na własnej stronie. W agentic commerce selekcja może odbyć się jeszcze przed wizytą użytkownika w sklepie. AI zdecyduje, które pięć produktów spośród tysięcy warto w ogóle pokazać człowiekowi, a w części przypadków może przygotować transakcję bez klasycznej sesji na stronie. Marketing będzie musiał nauczyć się wpływać nie tylko na uwagę konsumentów, ale również dostarczać systemom AI dane pozwalające prawidłowo zrozumieć wartość oferty. Firma niewidoczna dla agentów może w przyszłości doświadczać problemu podobnego do dzisiejszego braku widoczności w Google - z tą różnicą, że tym razem użytkownik może nawet nie zobaczyć listy konkurencyjnych ofert. Agent po prostu wybierze jedną z nich.