Jak AI zmienia to, które marki wygrywają? O przyszłości wyborów konsumentów w erze LLM-ów

Przez lata wybory konsumenckie opierały się na aktywnym poszukiwaniu informacji. Użytkownik wpisywał zapytanie w wyszukiwarkę, porównywał oferty, czytał recenzje i samodzielnie wyciągał wnioski. Coraz częściej ten model ustępuje miejsca innemu scenariuszowi: zamiast przeszukiwać Internet, użytkownik pyta system oparty na AI o rekomendację.

Ta zmiana ma daleko idące konsekwencje. W sytuacji, gdy odpowiedź przychodzi szybko i ma formę konkretnej sugestii, wygrywają marki rozpoznawalne, wiarygodne i często obecne w danych, na których opiera się algorytm. Dla biznesu oznacza to, że walka o uwagę użytkownika przenosi się częściowo z ekranu wyszukiwarki do „logiki wyboru” samego modelu AI.

Jak zmienia się zachowanie konsumentów w erze AI i LLM-ów?

Coraz więcej użytkowników traktuje AI jako pierwszy punkt styku z informacją. Pytania w stylu „jaką markę butów polecasz?” czy „gdzie najlepiej kupić telewizor?” jeszcze kilka lat temu oznaczałyby serię zapytań w Google. Dziś coraz częściej są kierowane bezpośrednio do narzędzi opartych na dużych modelach językowych.

Taki sposób korzystania z informacji skraca ścieżkę zakupową. Użytkownik nie musi już porównywać wielu źródeł – dostaje syntetyczną odpowiedź, która porządkuje rynek za niego. W efekcie decyzje są podejmowane szybciej i często bez klasycznego etapu intensywnego researchu. To przesuwa punkt ciężkości z „najlepszej oferty” na „najbardziej oczywistą rekomendację”.

Mechanizm rekomendacji marek w systemach AI

Modele językowe nie podejmują decyzji w taki sposób jak człowiek, ale ich rekomendacje nie są też losowe. AI nie „wymyśla” marek ani sklepów. Opiera się na danych, do których ma dostęp: treściach, publikacjach, opisach, wzmiankach i kontekście, w jakim dana marka pojawia się w przestrzeni online.

W praktyce oznacza to, że algorytmy częściej wskazują marki:

• dobrze opisane i jednoznacznie zdefiniowane,
• często wspominane w różnych źródłach,
• kojarzone z określoną kategorią lub problemem,
• postrzegane jako wiarygodne i rozpoznawalne.

Jeśli marka jest słabo obecna w danych wejściowych, AI nie ma „materiału”, na którym mogłoby oprzeć rekomendację. To nie kwestia intencji algorytmu, lecz dostępności informacji.

Co oznacza „silna marka” w praktyce?

Silna marka w kontekście AI nie sprowadza się do wysokości budżetów ani „głośnych” kampanii. Kluczowe okazuje się to, czy marka jest w Internecie jednoznacznie opisana i konsekwentnie reprezentowana w różnych miejscach. 

Im bardziej spójny obraz marki w treściach, opiniach i publikacjach, tym łatwiej systemom AI powiązać ją z konkretną kategorią oraz sytuacją, w której użytkownik szuka rekomendacji. W praktyce największe znaczenie mają:

• spójny język i przekaz we wszystkich punktach styku,
• realna obecność w treściach, publikacjach i opiniach,
• wiarygodność budowana przez jakość informacji i doświadczenia klientów,
• jasna oferta i czytelne przypisanie do kategorii.

To elementy, które pomagają zarówno użytkownikom, jak i systemom AI zrozumieć, czym dana marka jest i kiedy warto ją polecić.

Jak AI wpływa na konkurencyjność między markami?

Upowszechnienie rekomendacji opartych na AI zmienia dynamikę rynku. Algorytmy w naturalny sposób faworyzują marki o wyższym poziomie widoczności i reputacji, ponieważ to one są najlepiej reprezentowane w danych. Nowe lub niszowe brandy mają trudniej, jeśli nie zadbają o swoją cyfrową obecność.

Coraz wyraźniej widać też przesunięcie od „wyszukiwania marek” do „wskazywania marek”. Użytkownik nie pyta już: „jakie są opcje?”, tylko: „co polecasz?”. To zmienia punkt startowy konkurencji i podnosi znaczenie budowania rozpoznawalności.

Co to oznacza dla e-commerce i biznesów w Polsce?

Dla polskich firm oznacza to konieczność myślenia o marce w szerszym ujęciu. Budowanie rozpoznawalności i reputacji przestaje być działaniem stricte wizerunkowym, a staje się inwestycją w przyszłą widoczność w systemach opartych na AI.

Treści, obecność medialna, opinie klientów i konsekwentna komunikacja mają coraz większy wpływ na to, czy marka w ogóle pojawi się w rekomendacjach algorytmicznych. W kontekście LLM-ów brak obecności informacyjnej oznacza realne ryzyko bycia pomijanym, niezależnie od jakości oferty.

Aby marka mogła być brana pod uwagę przez systemy AI, musi być „czytelna” w internecie. To, co algorytm widzi, wynika z treści, wzmianek, struktury informacji i reputacji online. SEO, content i szeroko rozumiana obecność cyfrowa pomagają te sygnały porządkować i wzmacniać, choć same w sobie nie gwarantują rekomendacji.

Pytania, które warto zadać sobie w kontekście rozwoju AI

Te pytania mają sens tylko wtedy, gdy próbujemy na nie odpowiedzieć na podstawie faktów, a nie intuicji. Każde z nich wskazuje obszar, który decyduje o tym, czy marka w ogóle może zostać „zauważona” przez systemy oparte na AI.

1. Czy AI ma z czego „nauczyć się” Twojej marki?

Jeśli marka pojawia się w niewielu źródłach, ma ubogi content lub jest słabo opisana, algorytmy nie mają wystarczającego kontekstu, by ją rekomendować. Brak danych oznacza nieobecność w procesie wyboru.

2. Czy jesteś obecny w miejscach, które budują wiarygodność?

Obecność wyłącznie na własnych kanałach nie wystarcza. AI większą wagę przykłada do wzmianek w niezależnych źródłach: opiniach klientów, publikacjach branżowych, porównaniach czy treściach eksperckich. To one budują obraz marki jako realnego i sprawdzonego wyboru.

3. Czy Twoja marka jest możliwa do opisania jednym zdaniem?

Jeśli trudno jasno określić, czym marka się zajmuje i dla kogo jest przeznaczona, algorytm również będzie miał z tym problem. Jednoznaczna tożsamość, czytelna oferta i spójny język komunikacji ułatwiają AI przypisanie marki do konkretnego kontekstu rekomendacji.

4. Czy komunikacja Twojej marki jest spójna w czasie i kanałach?

Rozproszone, niespójne komunikaty utrudniają budowanie wiarygodnego obrazu marki w danych. Dla AI liczy się powtarzalność i konsekwencja — im bardziej jednolity przekaz, tym łatwiej algorytm „rozpoznaje” markę jako stabilny punkt odniesienia.

5. Czy wiesz, z jakimi kategoriami i problemami jest kojarzony Twój brand?

Jeżeli marka nie jest jednoznacznie przypisana do określonej potrzeby lub kategorii, rzadziej pojawi się w odpowiedziach AI. Algorytmy lepiej rekomendują brandy, które są silnie osadzone w konkretnym kontekście, a nie takie, które próbują mówić „o wszystkim”.

To nie test wizerunku, tylko sprawdzenie, czy marka jest wystarczająco dobrze opisana. Przy rekomendacjach generowanych przez AI liczy się nie tylko oferta, ale też to, jak łatwo markę zidentyfikować i uzasadnić jej wybór — użytkownikowi oraz algorytmom.