Produkty będą odkrywane w rozmowie, nie tylko w Google i social mediach
Jeszcze kilka lat temu ścieżka zakupowa była dość przewidywalna. Użytkownik wpisywał frazę w Google, klikał reklamę, trafiał na stronę produktu, porównywał ceny, sprawdzał opinie i dopiero wtedy podejmował decyzję. Potem dużą część tego procesu przejęły social media. Facebook, Instagram i TikTok zaczęły robić coś, czego klasyczna wyszukiwarka nie robiła aż tak dobrze: pokazywać produkt, zanim użytkownik sam aktywnie zaczął go szukać.
Jako osoba, która na co dzień pracuje z Meta Ads, widzę to bardzo wyraźnie. W wielu kampaniach użytkownik nie zaczyna od wpisania nazwy produktu w Google. On po prostu scrolluje. Nagle trafia na kreację, która dobrze nazywa jego problem, pokazuje rozwiązanie i uruchamia myśl: „to chyba jest o mnie”. Właśnie dlatego reklamy na Facebooku i Instagramie tak mocno wpłynęły na e-commerce. One nie tylko odpowiadają na istniejący popyt, ale bardzo często ten popyt pomagają dopiero zbudować.
Teraz dochodzi kolejna zmiana. Coraz większa część decyzji zakupowych może zaczynać się nie od wyszukiwarki, nie od reklamy w social mediach, ale od rozmowy z AI.
I moim zdaniem to nie jest ciekawostka technologiczna. To jest temat dla właścicieli sklepów internetowych, marketerów, specjalistów od reklam i wszystkich, którzy sprzedają produkty online. Bo jeśli użytkownik zaczyna rozmowę z AI od opisania swojego problemu, to produkt może zostać odkryty zupełnie inaczej niż do tej pory.
Klient nie zawsze wie, jak nazwać swój problem
W klasycznym SEO użytkownik wpisuje konkretną frazę. Na przykład: „ebook Meta Ads”, „kurs Facebook Ads”, „jak poprawić ROAS” albo „reklamy dla sklepu internetowego”. Problem polega na tym, że ludzie bardzo często nie wiedzą, jak fachowo nazwać to, z czym się mierzą.
Właściciel sklepu internetowego rzadko zaczyna od pytania: „Jak zoptymalizować strukturę kampanii sprzedażowych Meta Ads przy ograniczonym wolumenie zdarzeń zakupowych?”. Raczej napisze albo powie coś znacznie prostszego: „Wydaję pieniądze na reklamy i nie wiem, czemu nie mam sprzedaży”. Albo: „Nie wiem, czy moja agencja dobrze prowadzi konto”. Albo: „Mam kliknięcia, mam ruch na stronie, ale ludzie nie kupują”.
I właśnie tutaj AI może realnie zmienić sposób odkrywania produktów. Użytkownik nie musi znać idealnej frazy. Może opisać swoją sytuację po ludzku. A system AI może próbować dopasować do tej sytuacji odpowiedź, artykuł, usługę, produkt, poradnik albo e-book.
Dla e-commerce to duża zmiana, bo przez lata wiele firm myślało głównie kategorią fraz, reklam, budżetu i ruchu. Teraz trzeba zacząć myśleć także kategorią intencji. Nie tylko: „jakie słowo kluczowe wpisze klient?”, ale też: „jak klient opisze swój problem, zanim jeszcze będzie wiedział, czego dokładnie szuka?”.
ChatGPT jako nowy kanał odkrywania produktów
OpenAI rozwija rozwiązania, które pozwalają sklepom i merchantom udostępniać dane produktowe tak, aby produkty mogły pojawiać się w ChatGPT wtedy, gdy użytkownik porównuje, analizuje i wybiera rzeczy do kupienia. Dla sklepów opartych o Shopify dane produktowe mogą być już integrowane przez Shopify Catalog, co pomaga produktom pojawiać się pełniej i dokładniej w odpowiednich rozmowach zakupowych.
Czy to oznacza, że ChatGPT jutro zastąpi Google, Meta Ads i TikToka? Nie. I od razu warto to jasno powiedzieć, bo nie lubię narracji typu: „wszystko się kończy, teraz zaczyna się nowa era i kto nie wejdzie jutro, ten przegra”. Takie hasła dobrze się klikają, ale strategicznie często są puste.
Google nie znika. Meta Ads nie znikają. TikTok nie znika. Dochodzi natomiast kolejna warstwa ścieżki zakupowej: rozmowa.
Użytkownik może zapytać AI: „Mam sklep internetowy i nie rozumiem, dlaczego moje reklamy nie sprzedają. Co powinienem sprawdzić?”. Albo: „Jaki e-book pomoże mi zrozumieć Meta Ads bez technicznego chaosu?”. Albo: „Jak sprawdzić, czy problem jest w reklamach, ofercie czy stronie?”. W takim momencie produkt może zostać odkryty nie dlatego, że miał najładniejszy baner, ale dlatego, że był najlepiej opisany, najlepiej osadzony w problemie klienta i najbardziej zrozumiały dla systemu AI.
W Google walczysz o frazę. W Meta Ads walczysz o uwagę. W AI discovery walczysz o zrozumienie
To jest dla mnie najważniejsza zmiana. W klasycznym SEO walczysz o frazy. W Meta Ads walczysz o uwagę, kreację, sygnały, zdarzenia zakupowe, jakość ruchu i dopasowanie komunikatu do etapu lejka. W kampaniach produktowych dochodzi feed: zdjęcie, cena, dostępność, tytuł produktu i jakość danych. A w AI discovery pojawia się jeszcze jeden element — produkt musi być dobrze zrozumiany.
Nie wystarczy, że opis brzmi sprzedażowo. Nie wystarczy też, że jest „ładny”. System AI musi dostać konkretne informacje: dla kogo jest produkt, jaki problem rozwiązuje, w jakiej sytuacji klient może go potrzebować, jaki daje efekt, czym różni się od podobnych produktów i na jakim poziomie zaawansowania jest odbiorca. To są dane, które pomagają nie tylko użytkownikowi, ale też algorytmom lepiej zrozumieć kontekst produktu.
Widzę tu bardzo podobny mechanizm do tego, który działa w reklamach Meta Ads. Jeżeli algorytm dostaje słabe sygnały, optymalizacja jest trudniejsza. Jeżeli feed produktowy jest chaotyczny, kampanie katalogowe mają gorszy punkt wyjścia. Jeżeli strona nie wyjaśnia produktu, użytkownik nie kupuje — nawet jeśli reklama dowiozła ruch. W AI discovery problem będzie podobny: jeśli produkt jest opisany zbyt ogólnie, system może nie zrozumieć, komu i w jakim momencie warto go pokazać.
| Obszar | O co walczysz? | Co ma największe znaczenie? |
|---|---|---|
| Google SEO | O widoczność na frazy | Struktura treści, intencja wyszukiwania, jakość odpowiedzi |
| Meta Ads | O uwagę i sygnały zakupowe | Kreacja, komunikat, zdarzenia, jakość ruchu, oferta |
| Kampanie produktowe | O jakość danych produktowych | Feed, tytuł, zdjęcie, cena, dostępność, warianty |
| AI discovery | O zrozumienie produktu | Problem, odbiorca, kontekst, efekt, poziom zaawansowania, FAQ |
Ta tabela dobrze pokazuje, że nie mówimy o całkowicie nowym świecie oderwanym od marketingu, który znamy. Mówimy raczej o kolejnym etapie. Kiedyś wystarczyło być widocznym na frazę. Później trzeba było umieć przyciągnąć uwagę w feedzie. Teraz coraz ważniejsze będzie to, czy produkt jest opisany tak, żeby człowiek, wyszukiwarka, algorytm reklamowy i AI rozumiały, komu on realnie pomaga.
Widzę to w audytach kont reklamowych
Kiedy analizuję konta reklamowe, bardzo często problem nie leży tylko w samej kampanii. Oczywiście, zdarzają się błędy techniczne: źle ustawione zdarzenia, brak poprawnego pomiaru, chaotyczna struktura kampanii, zbyt dużo zestawów reklam przy zbyt małym budżecie albo kreacje, które zbierają kliknięcia, ale nie dowożą sprzedaży.
Ale bardzo często problem jest głębiej. Produkt nie jest dobrze wyjaśniony. Oferta nie jest wystarczająco konkretna. Opis na stronie mówi dużo, ale nie odpowiada na realne pytania klienta. FAQ jest puste albo stworzone tylko po to, żeby „coś tam było”. Karta produktu nie pokazuje, dla kogo produkt jest, dla kogo nie jest i jaki problem rozwiązuje.
A potem właściciel sklepu patrzy na Meta Ads i mówi: „reklamy nie działają”. Tylko że reklama nie działa w próżni. Reklama jest częścią systemu. Jeżeli kampania przyprowadza użytkownika na stronę, a strona nie domyka decyzji, to problem nie zawsze jest w kampanii. Czasem problem jest w komunikacji. Czasem w ofercie. Czasem w zbyt ogólnym opisie produktu. Czasem w tym, że użytkownik po wejściu na stronę nadal nie wie, czy to jest dla niego.
I dokładnie ten sam problem może pojawić się w AI discovery. Jeżeli produkt jest opisany zbyt ogólnie, system może nie zrozumieć, w jakim kontekście powinien go pokazać.
Dlaczego to jest ważne dla sklepów z e-bookami?
Dla sklepu z e-bookami ten temat jest szczególnie ciekawy. E-book to nie jest produkt, który sprzedaje się wyłącznie zdjęciem. Oczywiście, okładka ma znaczenie. Sam dobrze wiem, jak duży wpływ na reklamę może mieć pierwsze wrażenie wizualne. Ale e-book sprzedaje się przede wszystkim przez problem.
Ktoś nie kupuje poradnika dlatego, że „ładnie wygląda”. Kupuje go, bo coś go męczy. Bo chce coś zrozumieć. Bo ma chaos w głowie. Bo nie wie, co zrobić dalej. Bo chce odzyskać kontrolę. Bo chce lepiej prowadzić reklamy. Bo chce zrozumieć, dlaczego wydaje pieniądze i nie widzi efektu.
Dlatego opis e-booka powinien działać na kilku poziomach jednocześnie. Powinien być zrozumiały dla człowieka, dobrze uporządkowany dla Google, konkretny dla systemów AI i przydatny później w reklamach. Z dobrze opisanego produktu można wyciągnąć mocne kąty komunikacyjne, nagłówki, FAQ, posty, reklamy i artykuły blogowe.
Przykład słabego opisu: „Ten e-book pomoże Ci lepiej prowadzić reklamy i poprawić wyniki”. Brzmi poprawnie, ale jest puste. Nie wiadomo, dla kogo jest ten e-book. Nie wiadomo, jaki problem rozwiązuje. Nie wiadomo, czy jest dla właściciela sklepu, marketera, freelancera czy osoby początkującej. Nie wiadomo, co dokładnie będzie w środku.
Lepszy opis byłby dużo konkretniejszy: „Ten e-book jest dla właścicieli sklepów internetowych i początkujących marketerów, którzy prowadzą reklamy Meta Ads, ale nie wiedzą, dlaczego kampanie nie generują sprzedaży. Pokazuje, jak analizować strukturę konta, kreacje, grupy odbiorców, zdarzenia zakupowe, ROAS, koszt zakupu i podstawowe błędy, które powodują przepalanie budżetu”.
To już daje więcej informacji. Dla człowieka. Dla Google. Dla AI. I dla reklam.
Z takiego opisu można od razu stworzyć kilka komunikatów reklamowych: „Masz kliknięcia, ale nie masz sprzedaży?”, „Nie wiesz, czy problemem są reklamy, strona czy oferta?”, „Chcesz zrozumieć Meta Ads bez technicznego chaosu?”, „Sprawdź, gdzie naprawdę tracisz budżet reklamowy”. To jest konkret. A konkret w reklamie zwykle wygrywa z ogólnikiem.
Nowe SEO to intencje, nie tylko słowa kluczowe
Nie twierdzę, że słowa kluczowe przestają mieć znaczenie. Nadal mają. Ale coraz większe znaczenie będzie miało to, czy treść odpowiada na realną intencję użytkownika. A intencja bardzo często brzmi inaczej niż fraza z narzędzia SEO.
Fraza może brzmieć: „ebook Meta Ads”. Intencja może brzmieć: „Chcę zrozumieć, dlaczego moje kampanie nie sprzedają”. Fraza może brzmieć: „kurs Facebook Ads”. Intencja może być zupełnie inna: „Nie chcę już być całkowicie zależny od agencji i chcę wiedzieć, o co pytać na spotkaniach”. Fraza może brzmieć: „jak poprawić ROAS”. Intencja: „Nie wiem, czy mam za drogi ruch, słabą ofertę, problem z marżą czy źle ustawione kampanie”.
To jest ogromna różnica. I moim zdaniem marki, które będą opisywać produkty tylko pod frazy, będą miały coraz większy problem. Bo użytkownik nie zawsze myśli językiem marketera. Użytkownik myśli swoim problemem.
Dlatego content, opisy produktów i FAQ powinny być pisane nie tylko pod słowa kluczowe, ale też pod realne pytania i sytuacje klientów. Nie: „jak upchnąć frazę w tekście?”. Tylko: „czy ten tekst naprawdę pomaga klientowi zrozumieć, czy to jest rozwiązanie dla niego?”.
Reklamy w ChatGPT mogą zmienić sposób planowania kampanii
OpenAI opisuje również reklamy w ChatGPT. Według dostępnych materiałów reklamy mogą pojawiać się pod relewantnymi rozmowami, a ich dopasowanie może bazować między innymi na kontekście rozmowy, stronie docelowej, tytule reklamy, opisie oraz wskazówkach kontekstowych ustawianych przez reklamodawcę. Dostępne są modele CPM i CPC.
Czy to już jest coś, na czym dziś budowałbym całą strategię sprzedaży? Nie. Ale obserwowałbym to bardzo uważnie.
Jeśli reklamy będą dopasowywane do intencji rozmowy, to klasyczne myślenie o reklamie może się mocno zmienić. Nie wystarczy zapytać: „jakie słowa kluczowe targetujemy?” albo „jakie zainteresowania ustawiamy?”. Trzeba będzie zapytać: „w jakich sytuacjach użytkownik może potrzebować naszego produktu?”, „jak opisuje swój problem?”, „jakich słów używa, kiedy jeszcze nie wie, czego dokładnie szuka?”, „jakie ma wątpliwości przed zakupem?” i „co musi zrozumieć, zanim kupi?”.
To jest dużo bliższe strategii niż prostemu ustawianiu kampanii. I szczerze mówiąc, ten kierunek mi pasuje. W reklamach od dawna widać, że coraz mniej wygrywa samo klikanie w panelu, a coraz bardziej wygrywa rozumienie klienta, oferty, danych i całej ścieżki zakupowej.
Co sklep powinien zrobić już teraz?
Nie uważam, że teraz każdy sklep ma rzucić wszystko i budować strategię tylko pod ChatGPT. To byłaby przesada. Uważam natomiast, że warto zrobić coś znacznie bardziej rozsądnego: uporządkować fundamenty, które i tak pomagają w SEO, Meta Ads, Google, TikToku, kampaniach katalogowych i sprzedaży na stronie.
Każda karta produktu powinna jasno odpowiadać na kilka podstawowych pytań: czym jest produkt, dla kogo jest, dla kogo nie jest, jaki problem rozwiązuje, w jakiej sytuacji klient powinien go rozważyć, jaki efekt może dać, co dokładnie znajduje się w środku, jaki jest poziom zaawansowania, ile stron ma e-book, w jakim formacie jest dostępny, czy produkt jest dostępny od razu po zakupie i jakie pytania klient może mieć przed zakupem.
To nie są dodatki. To są dane. Dane dla klienta, dane dla wyszukiwarki, dane dla algorytmów reklamowych i dane dla AI.
Gdybym dziś przygotowywał sklep pod AI discovery, nie zaczynałbym od wielkiej strategii i skomplikowanych prezentacji. Zacząłbym od audytu opisów produktów. Nie pod kątem tego, czy tekst „ładnie brzmi”, tylko pod kątem tego, czy produkt jest zrozumiały. Czy po przeczytaniu opisu klient wie: „tak, to jest dla mnie” albo „nie, to nie jest dla mnie”.
To drugie też jest ważne. Dobry opis nie powinien sprzedawać wszystkim. Dobry opis powinien dobrze kwalifikować odbiorcę. W reklamach jest podobnie. Jeżeli komunikat jest dla wszystkich, często nie jest wystarczająco mocny dla nikogo.
Od opisów produktów do reklam
Dobrze opisany produkt daje znacznie więcej niż tylko lepszą kartę produktu. Daje materiał do całej komunikacji marketingowej. Z jednego konkretnego opisu można stworzyć reklamę, artykuł blogowy, sekcję FAQ, post edukacyjny, scenariusz rolki, remarketing i argumenty sprzedażowe.
Jeżeli opis produktu jest słaby, reklamy też często będą słabe, bo nie ma z czego wyciągać komunikatów. Wtedy zaczyna się produkowanie ogólników: „popraw swoje wyniki”, „zadbaj o rozwój”, „poznaj skuteczne strategie”. Problem w tym, że takie komunikaty brzmią jak wszystko i nic. Nie dotykają konkretnej sytuacji klienta.
A reklama musi dotknąć konkretu. Szczególnie dziś, kiedy użytkownik widzi setki komunikatów dziennie i bardzo szybko ignoruje wszystko, co brzmi ogólnie.
Dlatego w e-commerce nie oddzielałbym już tak mocno SEO, reklam, opisów produktów i contentu. To powinien być jeden system. Opis produktu powinien wspierać SEO. SEO powinno wspierać reklamy. Reklamy powinny testować komunikaty. Dane z reklam powinny pokazywać, które problemy i obietnice najmocniej działają. A AI discovery może w przyszłości korzystać z tego wszystkiego, żeby lepiej rozumieć produkt.
Potrzebujesz pomocy napisz do mnie:
Podsumowanie
ChatGPT i inne narzędzia AI zaczynają zmieniać sposób, w jaki użytkownicy odkrywają produkty. To nie oznacza końca Google, Meta Ads czy TikToka. Ale oznacza, że część ścieżki zakupowej może przesuwać się w stronę rozmowy.
Użytkownik będzie coraz częściej opisywał swój problem, a AI będzie pomagała mu znaleźć możliwe rozwiązania. Dlatego sklepy, które chcą być widoczne w tym modelu, powinny już teraz uporządkować opisy produktów, dane produktowe, FAQ, content i komunikację reklamową.
Nie dlatego, że jutro cały e-commerce przeniesie się do ChatGPT. Tylko dlatego, że to są fundamenty, które i tak poprawiają sprzedaż.
W przyszłości wygrywać mogą nie tylko ci, którzy mają największy budżet reklamowy. Wygrywać będą ci, których produkty są najlepiej zrozumiane przez człowieka, wyszukiwarkę, algorytm reklamowy i AI.
A z mojej perspektywy to jest właśnie kierunek, w którym idzie skuteczny marketing: mniej przypadkowego klikania w panelu reklamowym, więcej pracy nad danymi, komunikatem, ofertą i całym systemem sprzedaży.