Google miał umrzeć przez AI. Tymczasem rośnie szybciej niż kiedykolwiek wcześniej

Według scenariusza, który branża technologiczna powtarza od dwóch lat, sztuczna inteligencja miała pochłonąć Google’a w pierwszej kolejności. Klasyczne wyszukiwanie miało zniknąć, reklamy miały umrzeć, a ChatGPT miał zastąpić wszystko. Tymczasem Forrester w analizie opublikowanej po wynikach Alphabetu za pierwszy kwartał 2026 roku wskazuje coś przeciwnego: przychody z wyszukiwania wzrosły o 19 % rok do roku, a Google jako pierwszy nauczył się skutecznie monetyzować odpowiedzi generatywne.

Co dokładnie pokazuje raport Forrestera i dlaczego Google nie tylko nie pada, lecz rośnie?

Forrester, jedna z największych globalnych firm badawczych obsługujących branżę technologiczną i marketingową, opublikowała 30 kwietnia 2026 roku analizę pod tytułem „GenAI Is Rebuilding Search, And Google is Still Winning”. Główna teza raportu brzmi: generatywna sztuczna inteligencja przebudowuje rynek wyszukiwania, ale Google – jako jedyna z dużych platform – właśnie pokazał, że potrafi zarabiać na nowym modelu szybciej niż na starym^[1].

Alphabet ogłosił 29 kwietnia 2026 roku przychód za pierwszy kwartał roku na poziomie 109,9 miliarda dolarów, co stanowi wzrost o 22 % rok do roku^[2]. Z tej kwoty 60,4 miliarda dolarów pochodzi z wyszukiwania – to wzrost o 19 % rok do roku i jedenasty z rzędu kwartał z dwucyfrową dynamiką^[3]. Takiego tempa wzrostu nie da się tłumaczyć stagnacją kategorii. Wręcz przeciwnie: Google rośnie szybciej niż globalna gospodarka i szybciej niż większość kanałów reklamowych poza mediami społecznościowymi.

Skąd ta odporność? Forrester wskazuje cztery powody. Google sprzedaje nie odsyłaczy do stron, a „rozstrzygnięcie intencji w skali” – termin, który najlepiej tłumaczy się jako gotowość natychmiastowego dopasowania zapytania użytkownika do propozycji handlowej. W modelu klasycznym intencja kończyła się kliknięciem w niebieski link. W modelu generatywnym kończy się odpowiedzią z wbudowanymi sygnałami zakupowymi i kontekstowymi reklamami w AI Overviews i AI Mode^[4].

Google jako jedyny z dużych graczy zmonetyzował generatywną AI bez konieczności burzenia własnej maszyny przychodowej. AI Overviews mają wbudowane reklamy, AI Mode obsługuje aukcje reklamowe na podobnych zasadach jak klasyczna wyszukiwarka, a integracja z Google Shopping i Performance Max pozwala kierować ruch z odpowiedzi AI bezpośrednio do koszyka. Perplexity – pozycjonowane jako „anty-Google” – eksperymentowało z reklamami i zawiesiło ten projekt, bo subskrypcje same nie utrzymają silnika wyszukiwania w skali, którą wymaga rynek^[5].

W badaniu Forrester Consumer Pulse Survey z lutego 2026 roku 71 % konsumentów zadeklarowało, że w ostatnim miesiącu używało Google’a do wyszukiwania produktów, które chcą kupić^[6]. Dla porównania, 26 % konsumentów używało w tym samym okresie ChatGPT do wyszukiwania produktów^[7]. Innymi słowy, Google wciąż jest pierwszym przystankiem dla większości decyzji zakupowych, a ChatGPT – choć rośnie błyskawicznie – pełni funkcję uzupełniającą.

Nie bez znaczenia jest też skala inwestycji w infrastrukturę AI. Alphabet zwiększył w 2026 roku wydatki kapitałowe na centra danych do około 75 miliardów dolarów rocznie^[8]. Żaden konkurent w branży wyszukiwania nie jest w stanie tego odtworzyć w krótkim czasie. Modele Gemini 3 i Gemini 3 Flash, na których bazują AI Overviews i AI Mode, działają na infrastrukturze, której utrzymanie kosztuje miliardy dolarów miesięcznie, co chroni Google’a skuteczniej niż klasyczna pozycja monopolisty.

Forrester zwraca jednak uwagę, że odporność Google’a nie oznacza, że klasyczna strona wyników wyszukiwania (SERP – search engine results page, czyli lista wyników wyświetlanych po zadaniu zapytania) zostaje bez zmian. „To, co umiera, to klasyczna strona wyników wyszukiwania – generatywna AI zwija zapytania w odpowiedzi, odsyłacze w streszczenia, eksplorację w syntezę”^[9]. Inaczej mówiąc, Google nie ginie, ale jego interfejs staje się rozmową, a nie listą linków, co dla użytkownika jest wygodniejsze, ale dla marek oznacza inne reguły gry.

Warto jeszcze przywołać prognozę Gartnera, która stała się punktem odniesienia dla całej dyskusji o przyszłości wyszukiwania. Według niej do końca 2026 roku tradycyjne wyszukiwanie ma stracić 25 % wolumenu na rzecz chatbotów AI^[10]. Forrester nie podważa tej prognozy, ale zwraca uwagę, że spadek wolumenu nie musi oznaczać spadku przychodów – pod warunkiem, że ten sam podmiot, który traci użytkowników w klasycznej wyszukiwarce, jednocześnie odzyskuje ich w odpowiedziach generatywnych.

Co ten raport oznacza dla marek i jak ułożyć strategię SEO oraz mediową w 2026 roku?

Założenie „Google umiera, więc trzeba przeskoczyć do ChatGPT” było błędne. Forrester pokazuje, że oba kanały trzeba traktować równolegle, ale ich rola jest inna. Google odpowiada za rozstrzygnięcie intencji zakupowej z największą skalą i najwyższą konwersją, ChatGPT – za rozmowę poprzedzającą decyzję zakupową, częściej bez bezpośredniej konwersji. Marki, które przesunęły większość budżetu mediowego do testowania reklam w ChatGPT, kosztem optymalizacji widoczności w Google’u, w drugiej połowie 2026 roku tracą najwięcej.

Strategia SEO musi się rozwinąć w dwóch wymiarach jednocześnie. Pierwszy to klasyczna optymalizacja pod listę dziesięciu organicznych wyników – wciąż istotna, bo AI Overviews czerpią cytowania w 92 % przypadków właśnie z domen z top 10. Drugi to AEO, czyli answer engine optimization (optymalizacja pod wyszukiwarki dające odpowiedzi, takie jak Google AI Mode, ChatGPT Search, Perplexity, Microsoft Copilot). Nikhil Lai, główny analityk Forrestera ds. performance marketingu, ujmuje to wprost: „w erze wyszukiwania marki optymalizowały pod ranking. W erze generatywnej AI marki muszą optymalizować pod włączenie do procesu rozumowania – to znacznie wyższa poprzeczka”^[11].

Zmienia się też sposób opisu marki w sieci. Generatywna AI nie czyta „o Twojej stronie”, tylko odpowiada na zapytanie użytkownika, używając informacji z całego internetu. Skoro tak, marka, która chce być widoczna w odpowiedziach AI, musi mieć spójny, konsekwentny opis siebie w wielu miejscach jednocześnie: na własnej stronie, w mediach branżowych, w bazach recenzji (G2, Capterra, Trustpilot), w wątkach na Reddicie i w komentarzach ekspertów na LinkedIn. Forrester podkreśla, że model AI „uczy się” obrazu marki z całego internetu, a nie z pojedynczego źródła. Oznacza to konieczność rozszerzenia działań poza klasyczne SEO – do digital PR, marketingu społecznościowego, content marketingu i obecności na platformach recenzyjnych jednocześnie.

Warto też podkreślić, że skoro Google wciąż rośnie 19 % rok do roku, a koszty CPC (cost per click, czyli koszt za jedno kliknięcie reklamy) na klasyczne wyszukiwanie nie spadają, marki muszą uzasadnić swoje wydatki bardziej rygorystycznie niż wcześniej. AI Overviews zmniejszają liczbę kliknięć w organiczne wyniki, ale w wielu kategoriach jednocześnie zwiększają konkurencję o reklamy płatne. Oznacza to, że w zapytaniach z AI Overview reklama Google Ads bywa droższa niż wcześniej, ale daje wyższą jakość kliknięcia. Zmienia to kalkulację zwrotu z inwestycji – warto mierzyć nie tylko CPC, ale też CPA (cost per acquisition, czyli koszt pozyskania klienta) i koszt zamówienia.

71 % konsumentów zaczyna ścieżkę zakupową od Google’a, a większość zapytań produktowych uruchamia AI Overview, więc treści marki muszą być pisane w sposób, który ułatwia sztucznej inteligencji ekstrakcję pojedynczych, sprawdzalnych zdań. Oznacza to krótkie, samodzielne odpowiedzi w pierwszych 50 słowach każdej sekcji, listy wypunktowane tam, gdzie naturalnie pasują, sekcje pytań i odpowiedzi na końcu artykułów oraz dane strukturalne (JSON-LD – format zapisu informacji o stronie zrozumiały dla maszyny bez analizowania całego HTML-a) opisujące produkty, recenzje i autora treści.

Marketerzy, którzy w 2025 roku pracowali głównie nad rankingami i kampaniami płatnymi, w 2026 roku muszą umieć opisać widoczność marki w odpowiedziach AI – ile razy została zacytowana, w jakim kontekście, z jaką tonacją. Wymaga to nowych narzędzi (Brand Radar od Ahrefs, Profound, Conductor) i nowych kompetencji w zespole. Forrester wprost wskazuje, że dyrektorzy marketingu wygrywają, gdy „uczą się kształtować znaczenie” przez stosowanie praktyk AEO^[12].

Polski rynek reklamowy ma wciąż wyższy łączny udział Google’a niż rynek globalny, więc zmiany Google’a wpłyną na lokalne kampanie szybciej niż rynkowa średnia. AI Overviews działają w Polsce od maja 2025 roku, a Gemini 3 jest modelem domyślnym od stycznia 2026 roku – polskie konta marketingowe powinny już dziś widzieć spadki wskaźnika kliknięć w klasycznym SEO. Tańszą drogą do widoczności w odpowiedziach AI w języku polskim są dziś media branżowe i wysokiej jakości publikacje na własnej stronie, bo konkurencja o tę widoczność jest w Polsce mniejsza niż na rynkach anglojęzycznych.

Raport Forrestera pokazuje, że narracja „AI versus Google” jest fałszywa. Prawdziwa zmiana to przebudowa modelu monetyzacji wewnątrz tego samego ekosystemu, w którym Google zajmował wcześniejszą pozycję. Marki, które do końca 2026 roku zbudują strategię uwzględniającą oba kanały – klasyczne SEO i optymalizację pod odpowiedzi AI – będą widoczne. Marki, które stawiają na jeden z tych torów albo które porzucają Google’a w nadziei, że ChatGPT zastąpi wszystko, w 2027 roku stracą udział w rynku na rzecz konkurencji, która zrozumiała, że wyszukiwanie się zmienia, ale nie znika.