Czy zakupowe boty śnią o rabatach w e-commerce?

Zakupy w stylu „powiedz i kupione” właśnie stają się realne. Coraz więcej platform wprowadza boty zakupowe, czyli asystentów AI (programy działające samodzielnie na podstawie celu), które podpowiadają produkty i pozwalają sfinalizować transakcję bez wchodzenia na sklep. Co to znaczy dla marek i e-commerce?

Jak wyglądała droga od rekomendacji do „agentycznego” checkoutu?

Perplexity uruchomiło konwersacyjne zakupy – w aplikacji wybierasz produkt pytaniami (jak do sprzedawcy), po czym płacisz jednym klikiem przez PayPal Instant Buy. W sezonie świątecznym rozwiązanie dostało własną promocję cashback, więc ma szansę nauczyć użytkowników nowego nawyku: zakupu bez tradycyjnego koszyka w sklepie^{[1] [2]}.

Google dorzuca do wyszukiwarki AI Mode i tzw. agentyczny checkout (ang, agentic checkout) – gdy pytasz o produkt złożenie, AI składa podpowiedzi, a u części sprzedawców pozwala dokończyć zakup na miejscu i bez klikania po różnych stronach. Nowe funkcje obejmują też śledzenie cen i nawet telefon do sklepu wykonywany przez AI, by potwierdzić dostępność^[3].

Amazon rozwija Rufusa, własnego asystenta zakupowego, który potrafi porównywać, dodawać do koszyka, pilnować ceny i automatycznie kupić, gdy spadnie do ustalonego poziomu. Innymi słowy: mniej przeglądania, więcej „zlecę to botowi”. Równolegle Walmart testuje reklamy w swoim agencie Sparky (format „Sponsored Prompts”), co pokazuje, że budżety reklamowe zaczną płynąć do agentów, a nie tylko do listy linków^[4].

Dane rynkowe sygnalizują dopiero początek: dziś ruch z platform gen-AI to ułamek całego ruchu e-commerce, ale cechuje go wysoka „intencja” – użytkownicy częściej wiedzą, czego chcą. W święta 2025 firmy notują skok udziału AI-referrals (wejść z asystentów AI) i eksperymentują z atrybucją tego kanału^[5].

Jak się przygotować do zmian?

Zasil agentów danymi, nie tylko kreacją. Uporządkuj feed produktowy (parametry, dostępność, warianty, opinie), dodaj jasne porównania i tabele – agent musi mieć z czego „złożyć” odpowiedź. Przygotuj strony „answer-ready” (np. sekcje Q&A, porady, „dla kogo / kiedy”), bo AI cytuje treści, które precyzyjnie rozwiązują problem użytkownika.

Otwórz się technicznie. Sprawdź integracje z agentic checkout tam, gdzie jest dostępny i płatnościami „Instant”. Zadbaj o szybkie API dla cen i stanów – jeśli bot pyta o dostępność, odpowiedź musi być wiarygodna i świeża.

Przemodeluj atrybucję i budżety. Dodaj tagowanie „AI-referrals” i osobny widok raportowy; mierz udział przychodów z rekomendacji agentów vs. klasyczne kanały. Testuj reklamy w agentach (np. sponsorowane podpowiedzi) – to nowy rodzaj mediów, który jest bliżej decyzji zakupowych niż tradycyjne reklamy display^[6].

Zadbaj o zaufanie i zgodność. Wyraźnie oznaczaj treści generowane, trzymaj polityki cen/rabatów spójne między kanałami, kontroluj bezpieczeństwo marek (ang. brand safety) – agent potrafi wzmocnić dobrą reputację, ale równie szybko „rozdmuchać” błąd. Zakupy przesuwają się z „szukam i klikam” do „zlecam i zatwierdzam”. Kto pierwszy stanie się przyjazny dla botów poprzez dane, integracje i pomiar, ten zgarnie efekty.