​Microsoft właśnie zdradził, jak AI wybiera marki do rekomendacji. Twoja może nie przejść selekcji

Połowa konsumentów już korzysta z wyszukiwarek opartych na sztucznej inteligencji, gdy szuka produktów do kupienia. Microsoft opublikował obszerny poradnik, który po raz pierwszy krok po kroku tłumaczy, jak te systemy decydują, którą markę polecić użytkownikowi, a którą pominąć.

​Jak dokładnie sztuczna inteligencja decyduje, czy Twoja marka trafi do odpowiedzi?

Najpierw trzeba wyjaśnić, jak w ostatnich latach zmieniło się wyszukiwanie informacji w Internecie. Jeszcze niedawno wystarczyło wpisać frazę w Google, żeby dostać listę linków i samodzielnie wybrać, który kliknąć. Dziś coraz częściej odpowiedź generuje sztuczna inteligencja – system sam czyta za Ciebie dziesiątki źródeł i podaje gotową rekomendację. Tak działają między innymi Microsoft Copilot, ChatGPT czy Google AI Overviews. Użytkownik dostaje jedną, skondensowaną odpowiedź, co oznacza, że marka albo znajdzie się w tej odpowiedzi, albo jest niewidoczna.

11 lutego 2026 roku dział reklamowy Microsoftu opublikował dokument zatytułowany „Understanding AI Search: A Guide for Modern Marketers”^[1]. Jego autorem jest Paul Longo, szef działu AI w reklamach Microsoftu, a przy tworzeniu poradnika współpracowali uznani eksperci branżowi: Aleyda Solis, Lily Ray, Crystal Carter, Britney Muller, Michael King, Myriam Jessier i Pedro Bojikian^[2]. Microsoft wprost opisuje trzy etapy, przez które sztuczna inteligencja przechodzi, zanim „zdecyduje”, jaką markę polecić użytkownikowi^[3]:

• Etap 1 – wiedza z treningu. Model zaczyna od tego, czego nauczył się w trakcie swojego „szkolenia” na ogromnych zbiorach tekstu z Internetu. Dzięki temu zna kategorie produktów, rozpoznaje znane marki i rozumie, czym różnią się od siebie poszczególne typy produktów. Problem w tym, że ta wiedza może być nieaktualna i pozbawiona szczegółów^[4].
• Etap 2 – weryfikacja w czasie rzeczywistym. AI nie polega wyłącznie na przyswojonych danych. W momencie odpowiadania na pytanie przeszukuje Internet, żeby zweryfikować informacje i sprawdzić, jak marka jest opisywana w niezależnych, wiarygodnych źródłach – artykułach, recenzjach, porównaniach^[5]. Na tym etapie zaczyna mieć znaczenie, czy Twoja strona internetowa jest dobrze zbudowana i czy ktoś o Tobie pisze.
• Etap 3 – precyzyjne dane od marki. Na końcu AI sięga po ustrukturyzowane dane, które marka sama dostarcza – tak zwane feedy produktowe (czyli uporządkowane listy produktów z cenami, opisami i dostępnością) oraz dane techniczne zapisane w specjalnych formatach czytelnych dla maszyn. Tutaj AI znajduje odpowiedź na pytania w stylu: „Ile to kosztuje? Czy jest dostępne? Jakie ma parametry?”^[6]. To warstwa, nad którą marketerzy mają największą kontrolę.

Microsoft ilustruje to prostym przykładem: gdy użytkownik pyta „jakie są najlepsze słuchawki z redukcją szumu poniżej 200 dolarów?”, odpowiedź sztucznej inteligencji powstaje w trzech krokach. Najpierw model sięga po ogólną wiedzę o kategorii. Potem weryfikuje ją treściami z Internetu. Na końcu doprecyzowuje odpowiedź danymi z feedów – sprawdza aktualną cenę, dostępność w sklepie i najważniejsze parametry, takie jak czas pracy baterii^[7].

Cały mechanizm Microsoft nazywa „uziemianiem” odpowiedzi (ang. grounding), czyli opieraniem ich na weryfikowalnych źródłach zamiast na zgadywaniu^[8]. Oznacza to, że widoczność marki nie zależy już od tego, czy strona dobrze pozycjonuje się na konkretne frazy kluczowe, a od tego, czy sztuczna inteligencja potrafi markę zrozumieć, zweryfikować jej dane i ją zarekomendować^[9].

Wewnętrzne dane Microsoftu wskazują, że reklamy wyświetlane w asystencie Copilot mają o 73% wyższy współczynnik kliknięć niż tradycyjne reklamy w wyszukiwarce^[10]. Ścieżka zakupowa użytkownika korzystającego z AI jest o 33% krótsza, a gdy asystent AI uczestniczy w procesie decyzyjnym, Microsoft odnotowuje podwojenie kliknięć i 53-procentowy wzrost sprzedaży^[11].

​Co z tego wynika i jak się do tego przygotować?

Gartner prognozuje, że do końca 2026 roku liczba tradycyjnych zapytań w wyszukiwarkach spadnie o 25%, bo użytkownicy przeniosą się do chatbotów i asystentów AI^[12]. McKinsey szacuje, że wyszukiwanie oparte na AI wpłynie na 750 miliardów dolarów przychodów do 2028 roku^[13]. ChatGPT przetwarza miliardy zapytań miesięcznie i od stycznia 2026 wyświetla reklamy swoim 700 milionom cotygodniowych użytkowników^[14].

Klasyczne pozycjonowanie stron nie odchodzi, ale samo w sobie już nie wystarczy. Fundamenty – sprawna technicznie strona, zrozumiałe treści, dobra reputacja w sieci – są wciąż niezbędne zarówno w tradycyjnym wyszukiwaniu, jak i w wyszukiwaniu opartym na AI^[15]. Warto jednak pamiętać, że upraszczanie sytuacji do „rób dalej to samo” jest błędem, bo nowe zachowania użytkowników i nowe mechanizmy wybierania odpowiedzi wymagają uwzględnienia specyfiki platform AI^[16].

Wyłania się z tego nowa dyscyplina, którą branża nazywa optymalizacją pod wyszukiwarki generatywne, w skrócie GEO. Microsoft wprost rozróżnia ją od klasycznego pozycjonowania stron. Tam, gdzie tradycyjne pozycjonowanie mierzy pozycje w wynikach i liczbę kliknięć, GEO mierzy coś zupełnie innego: ile razy AI cytuje Twoją markę i rekomenduje ją użytkownikom^[17]. W tym liczy się sposób, w jaki treść jest sformatowana, podzielona na akapity i opatrzona danymi, żeby maszyna mogła ją zrozumieć i uznać za godną zaufania^[18].

Różnicę między podejściami dobrze ilustruje wcześniejszy poradnik Microsoftu dla sklepów internetowych, opublikowany w styczniu 2026. Tradycyjne pozycjonowanie opisuje produkt jako „kurtka przeciwdeszczowa”. Optymalizacja pod silniki odpowiedzi rozszerza to do „lekka, składana kurtka przeciwdeszczowa z kieszenią, wentylowanymi szwami i odblaskowymi lamówkami”. Z kolei optymalizacja pod wyszukiwarki generatywne dodaje jeszcze elementy budujące wiarygodność – oceny użytkowników, źródła recenzji, informacje o gwarancji – bo AI bierze je pod uwagę, decydując, czy produkt jest wart polecenia^[19].

Kompletność i porządek w danych bije kreatywny tekst reklamowy. Microsoft mówi to wprost: „Większość marek już ma dane, których sztuczna inteligencja potrzebuje. Są po prostu zakopane”^[20]. Poradnik podkreśla, że produkty z większą liczbą wypełnionych pól w bazach danych uzyskują wyższą pozycję w rekomendacjach AI^[21]. W wyszukiwaniu opartym na sztucznej inteligencji wygrywają rzetelne informacje: aktualne ceny, stany magazynowe, precyzyjne opisy i jednoznaczne specyfikacje^[22].

Na rynku pojawiły się już narzędzia do śledzenia, jak często sztuczna inteligencja cytuje konkretną markę: Goodie AI, Profound, Rankscale.ai, Bluefish^[23]. Dane branżowe wskazują, że treści celowo przygotowane pod cytowanie przez AI osiągają o 43% wyższy wskaźnik cytowań w odpowiedziach generatywnych niż treści przygotowane tradycyjnie^[24]. Jednocześnie wielu marketerów odkrywa z zaskoczeniem, że ich marka jest konsekwentnie pomijana w rekomendacjach AI, mimo silnej pozycji w tradycyjnych wynikach wyszukiwania^[25].

Michael King, jeden z ekspertów cytowanych w poradniku Microsoftu, celnie opisuje sedno tej zmiany: „Pozycjonowanie stron jest zbudowane wokół widoczności, która zamienia się w kliknięcia. Wyszukiwanie oparte na AI jest zbudowane wokół dostarczania informacji, które mogą być wyciągnięte, uznane za wiarygodne i ponownie wykorzystane – bez żadnego kliknięcia”^[26]. Ignorowanie agentów AI (programy, które samodzielnie wyszukują, porównują i kupują produkty w imieniu użytkownika) jest błędem, bo usuwają one człowieka z dużej części procesu zakupowego^[27].

Microsoft rekomenduje cztery działania:

• uruchomienie kampanii reklamowych opartych na danych produktowych zamiast na tradycyjnym celowaniu w słowa kluczowe;
• wdrożenie zaawansowanego śledzenia konwersji i udostępnienie platformie danych o klientach;
• korzystanie z wbudowanego asystenta AI w panelu reklamowym;
• testowanie agentów marki, czyli wirtualnych doradców zakupowych uruchomionych w styczniu 2026, którzy prowadzą klienta przez cały proces zakupu, od pytania po finalizację, komunikując się w stylu danej marki^[28].

Dla specjalistów ds. marketingu jest to moment, w którym trzeba zacząć wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji postrzegać je jako codzienność. Jak pisze Microsoft w swoim styczniowym poradniku dla sklepów internetowych: „Celem nie jest już ruch na stronie, a wpływ na decyzję”^[29].