AI może nie poprowadzi całego sklepu, ale na pewno może zająć się tymi najbardziej żmudnymi zadaniami, np. tworzeniem opisów dla setek podobnych do siebie produktów albo odpowiadaniem na powtarzające się pytania klientów o terminy dostaw. Kiedy wdrożenie sztucznej inteligencji w sprzedaży będzie dobrym pomysłem? Jakie są możliwości i pułapki?
Czego dowiesz się z artykułu?
- Czy AI w e-commerce to konieczność?
- Generowanie i optymalizacja treści
- Automatyzacja obsługi klienta: od chatbotów do AI agents
- Inteligentne rekomendacje i dynamiczne ceny (pricing)
- Jak wdrożyć AI w firmie i nie przepalić budżetu?
- Przyszłość e-commerce: czego spodziewać się w nadchodzących latach?
- Najczęściej zadawane pytania o AI w sprzedaży
Czy AI w e-commerce to konieczność?
Mały lub średni e-commerce cały czas da się prowadzić bez wsparcia narzędzi AI, z bardzo dobrymi wynikami. Tyle że dziś korzystanie z nich po prostu się opłaca.
Według badania State of the Connected Customer przeprowadzonego przez Salesforce w 2023 roku aż 73% klientów e-sklepów, widząc rozwój sztucznej inteligencji, oczekuje bardziej spersonalizowanego doświadczenia zakupowego. Czyli, innymi słowy: liczą, że sklepy będą korzystać z możliwości, jakie daje AI – na przykład do generowania lepszych rekomendacji produktowych.
Inny przykład? W raporcie State of Service z 2025 r. specjaliści z Salesforce szacują, że zastosowanie modeli AI w obsłudze klienta powinno przynieść (w perspektywie 2-3 lat) 20-procentowy spadek kosztów customer service i taki sam wzrost wskaźników zadowolenia klientów. Chyba łatwo przewidzieć, jak przełożyłoby się to na zyski.
Obecnie już 88% firm w USA i Europie korzysta, choćby w minimalnym zakresie, z narzędzi AI (za McKinsey i badaniem The State of AI in 2025). I stoją za tym całkiem konkretne argumenty – zwłaszcza w e-commerce, gdzie zadań, które da się zoptymalizować, jest naprawdę wiele.
Obecnie już 88% firm w USA i Europie korzysta, choćby w minimalnym zakresie, z narzędzi AI (za McKinsey i badaniem The State of AI in 2025). I stoją za tym całkiem konkretne argumenty – zwłaszcza w e-commerce, gdzie zadań, które da się zoptymalizować, jest naprawdę wiele.
Generowanie i optymalizacja treści
Jednym z zadań możliwych do usprawnienia poprzez AI jest oczywiście tworzenie treści. Średniej wielkości e-sklep potrzebuje przecież setek unikalnych opisów produktów, zoptymalizowanych pod SEO opisów kategorii, a do tego także wpisów na bloga, które będą sprowadzać na stronę potencjalnych klientów.
-
Personalizacja opisów produktów na masową skalę
Z tego wszystkiego najbardziej czasochłonne będzie przygotowanie opisów produktów. Załóżmy, że prowadzisz sklep z obuwiem i masz w ofercie 2000 par butów. Każdy opis musi:
- być unikalny, bo duplikacja treści szkodzi SEO;
- zawierać słowa kluczowe, pod które chcesz pozycjonować daną ofertę;
- dokładnie opisywać prezentowany produkt, w 100% zgodnie z informacjami od producenta;
- utrzymywać spójny styl, zgodny z Twoją marką.
Gdyby miał się tym zająć od A do Z copywriter (lub cały zespół), opracowanie takich opisów zajęłoby długie tygodnie. Mając do dyspozycji modele językowe (np. GPT czy Claude) albo aplikacje przeznaczone dla content writerów (jak Jasper lub Writesonic), dobry specjalista napisze je znacznie szybciej. Zaoszczędzony czas będzie mógł poświęcić na inne zadania, np. na pracę nad newsletterem lub blogiem.
-
SEO semantyczne i topical authority wspierane przez AI
Aby algorytm pokazywał Twoje oferty wysoko w wynikach wyszukiwania, musi widzieć, że jesteś autorytetem w swojej niszy. Same opisy produktów tego nie zrobią. Potrzebujesz bazy treści, które udowodnią, że znasz się na temacie – czyli będą budować topical authority.
Właśnie po to większość e-sklepów cały czas prowadzi blogi; branżowe newsy, recenzje czy rankingi bardzo dobrze wspierają pozycjonowanie sklepu pod tym kątem. Są też świetnym sposobem, aby dotrzeć do osób, które są dopiero na pierwszych etapach lejka sprzedażowego. I tu też AI może pomóc.
Większość narzędzi dla specjalistów SEO (typu Semrush czy Surfer) mocno wspiera się modelami językowymi przy analizach content gaps, czyli luk w treści. Weryfikują, o jakich tematach interesujących Twoich klientów jeszcze nie piszesz na swojej stronie, a konkurencja – tak. W ten sam zresztą sposób radzą sobie z analizą fraz kluczowych pod kątem intencji użytkownika – czy dana fraza jest typowa dla osób, które szukają informacji o produktach, czy dla tych, którzy już chcą dokonać zakupu. To akurat bardzo cenna wiedza, bo dzięki niej możesz dopasować treści do tego, na jakim etapie lejka znajduje się potencjalny klient.
Co poza tym? Modele implementowane w edytorach tekstów pod SEO, jak w Surferze czy w Senuto, potrafią też błyskawicznie przeanalizować najlepiej pozycjonujące się teksty konkurencji. Następnie na tej podstawie mogą zaproponować strukturę tekstu, która będzie miała największe szanse na dobrą pozycję w SERPach. Albo wskazać konkretne pojęcia, które warto wpleść w tekst, aby algorytmy Google lepiej zrozumiały kontekst i tematykę Twojego artykułu.
-
Rola edytora – dlaczego czyste AI to za mało?
Żaden model AI nie zastąpi jeszcze doświadczonego copywritera ani content marketera. Dlaczego?
- Sztuczna inteligencja ma tendencje do halucynacji, czyli generowania kompletnie zmyślonych informacji. Może podać w opisie produktu niewłaściwe dane techniczne (nawet jeśli pokażesz jej całą specyfikację producenta!), wymyślić nieprawidłowe funkcje albo powołać się na źródła, które… nie istnieją.
- Treściom generowanym przez AI brakuje unikalnej perspektywy. Modele językowe nie mają przecież własnych doświadczeń, nigdy nie miały Twoich produktów w rękach ani nie rozmawiały z Twoimi klientami. A właśnie to powinno wyróżniać teksty na tle konkurencji – i na to też zwraca uwagę Google, które stara się premiować content tworzony przez ekspertów z doświadczeniem, zgodnie z E-E-A-T.
Dlatego przy tworzeniu treści cały czas potrzebny jest człowiek. Ktoś musi czuwać nad spójnością treści i wplatać do nich nieco bardziej unikalne informacje niż to, co wygeneruje AI.
Automatyzacja obsługi klienta: od chatbotów do AI agents
Duże firmy korzystają z chatbotów do obsługi klienta już od dekady. Problem w tym, że większość z nich raczej irytowała klientów niż im pomagała – ale modele językowe zaczęły to zmieniać.
Hiperpersonalizacja komunikacji 24/7
Chatboty AI pracują non-stop, są w stanie obsługiwać setki zgłoszeń jednocześnie i zawsze mają dobry humor. To tylko początek ich zalet – dziś jesteśmy już w punkcie, w którym narzędzia AI wykraczają poza możliwości zwykłego, konwersacyjnego bota.
Tzw. AI agents działają bardziej jak wirtualny asystent niż jak chatbot. Są w stanie nie tylko poprowadzić rozmowę, ale też wykonać dużą część zadań w systemie sklepu bez udziału człowieka – na przykład zainicjować procedurę zwrotu albo zaktualizować dane w panelu klienta. Szacuje się, że do 2027 roku połowa wszystkich zgłoszeń do działów customer service będzie obsługiwana od A do Z przez „agentów” AI (wg przytaczanego już wcześniej raportu State of Service).
Rynek rozwiązań AI cały czas rośnie. Jeśli szukasz takich możliwości, warto sprawdzić m.in. Tidio, Gorgias czy Zendesk – prawdopodobnie najbardziej zaawansowaną platformę.
Analiza sentymentu – jak AI wyczuwa emocje klienta?
AI w e-commerce można też wykorzystać do analizy sentymentu, czyli emocji, jakie wyrażają Twoi klienci, pisząc recenzje produktów i opinie o sklepie. Można je znaleźć również w ich rozmowach z chatbotem o problemach z realizacją zamówienia. Na podstawie analizy doboru słów… i znaków interpunkcyjnych, rytmu wypowiedzi i ich kontekstu, modele językowe są w stanie precyzyjnie określić:
- co najbardziej frustruje klientów w Twoich produktach lub usługach;
- jakie uwagi – albo pochwały – pojawiają się w feedbacku od klientów najczęściej;
- które problemy, które trafiły do działu customer service, wymagają pilnej interwencji (bo klient jest wyjątkowo sfrustrowany).
Ciekawych aplikacji dla e-commerce z takimi możliwościami też przybywa – tak działa np. Chattermill, Enterpret, Unwrap.ai albo Qualtrics.
Inteligentne rekomendacje i dynamiczne ceny (pricing)
„Klienci, którzy wybrali ten produkt, kupili również..." – ta jedna fraza w wielu sklepach odpowiada za wysoki odsetek wszystkich sprzedanych produktów. Według analizy przeprowadzonej przez prof. A. Kumara z University of Florida w artykule Measuring the Value of Recommendation Links on Product Demand, dobrze wdrożony system rekomendacji w e-commerce podnosi sprzedaż średnio o 11%. W skali całej działalności to bardzo dużo, a mówimy o badaniu jeszcze sprzed „ery AI”.
Cross-selling i up-selling sterowany algorytmami
Teraz silniki rekomendacji już w zasadzie bez wyjątku opierają się na algorytmach sztucznej inteligencji. Są one tak skuteczne, bo dobierają propozycje produktów na podstawie analizy zachowań użytkowników o podobnym profilu i cech samych produktów. Większość systemów łączy obie te ścieżki analizy, dodaje do tego kontekst (nawet i porę roku w przypadku ofert sezonowych) oraz dane z wcześniejszych wizyt klienta w sklepie. Tak to robią m.in. Algolia, Nosto, Recombee czy modele rekomendacji dostępne na platformie Vertex AI od Google, oparte na autorskich systemach machine learning od giganta z Mountain View.
Ale to nie koniec, bo sztuczną inteligencję da się też wykorzystać do ustalania dynamicznych cen. Taka opcja jest dostępna nie tylko dla największych sklepów – śmiało można ją wdrożyć również w średniej wielkości e-commerce. Narzędzia tego typu, np. Competera i Prisync, monitorują ceny konkurencji, kalkulują wpływ ewentualnej ceny na popyt i optymalizują marżę. To właśnie dzięki AI – a konkretnie modelom uczenia maszynowego – są w stanie radzić sobie z analizą tak dużych i zmieniających się w czasie zbiorów danych.
Jak wdrożyć AI w firmie i nie przepalić budżetu?
Pojawia się pytanie, czy wdrożenie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji musi od razu przełożyć się na większą sprzedaż.
W połowie 2025 r. badacze z MIT opublikowali bardzo interesujące wyniki badań dot. wdrożenia AI w amerykańskich firmach. Okazało się, że aż 95% dotychczasowych projektów nie przyniosło żadnych wymiernych zysków. Dlaczego?
Pułapki wdrożeniowe i kwestie prawne
I małe, i duże e-sklepy popełniają bardzo podobne błędy.
Najczęściej wpadają w pułapkę pod tytułem „wdrażamy AI i to jak najszybciej, bo konkurencja to robi”. To zły pomysł. Wdrażaj nowe narzędzia tylko jeśli wiesz, jaki konkretny problem biznesowy będą w stanie rozwiązać. Najbezpieczniej jest zacząć od jednego, względnie małego obszaru działalności, w którym zastosowanie AI może przynieść wartość bez większego ryzyka.
Kolejna rzecz – nigdy nie kupuj licencji na narzędzia do automatyzacji marketingu w e-sklepie bez dokładnego przeanalizowania oferty. Zakres ich funkcji bardzo często się pokrywa; bez sensu byłoby płacić za nie dwa albo trzy razy. Warto najpierw przygotować listę konkretnych funkcji, których potrzebujesz w sklepie, a dopiero potem porównywać do niej możliwości popularnych platform.
I trzeci błąd. Wiele sklepów wdraża AI bez uporządkowania danych w swoich systemach. W takich warunkach żaden model nie dowiezie rezultatów, bo sztuczna inteligencja działa tylko tak dobrze, jak dobre są dostarczane dane (stąd powiedzenie garbage in, garbage out). Najpierw uporządkuj katalog produktów i bazę klientów w CRMie, a dopiero potem myśl o AI. Zresztą warto to zrobić niezależnie, czy planujesz wdrażać nowe rozwiązania, czy nie.
Do tego wszystkiego dochodzą jeszcze kwestie prawne. Warto zapoznać się z EU AI Act, który będzie obowiązywać w pełni od 2 sierpnia 2026 r. i jest najbardziej kompleksowym zbiorem przepisów dotyczących tego, jak można wykorzystywać AI, a jak nie.
Przyszłość e-commerce: czego spodziewać się w nadchodzących latach?
Już teraz widzimy, w którym kierunku może iść branża. Wystarczy spojrzeć na Amazona i testowanego przez firmę Jeffa Bezosa wirtualnego asystenta zakupowego. Rufus potrafi przeprowadzić klienta przez całe zakupy: wybrać najciekawsze oferty, porównać je i od razu złożyć zamówienie, od A do Z.
Być może w ciągu 2-3 lat doczekamy się także pierwszych wdrożeń chatbotów głosowych? Albo personalizacji ofert w e-commerce do tego stopnia, że sklepy będą same przewidywać potrzeby klientów i proaktywnie zachęcać do zakupu konkretnych produktów. Kupiłeś kapsułki do kawy miesiąc temu? Po zalogowaniu na swój profil od razu dostaniesz propozycję zakupu tego samego zestawu, zanim Twój zapas się skończy.
To wszystko zależy oczywiście od tego, jak będzie wyglądał w najbliższych latach rozwój modeli językowych i innych rozwiązań opartych na AI. Dużo może się zmienić.
Póki co, jeśli prowadzisz swój e-sklep i chcesz iść do przodu – zacznij testować narzędzia, które mamy do dyspozycji już teraz, bo jest ich mnóstwo i są dostępne nie tylko dla największych graczy.
FAQ – najczęściej zadawane pytania o AI w sprzedaży
Czy AI zastąpi marketerów?
Krótka odpowiedź: nie. A dłuższa? AI zmieni sposób, w jaki pracują marketerzy, ale ich nie zastąpi, przynajmniej nie w najbliższych latach. Narzędzia AI wciąż są „tylko“ narzędziami – warto myśleć o nich w ten sposób, aby nie przeszacować ich możliwości (to też jest pułapka, w którą wpada wiele firm).
Czy treści AI są bezpieczne dla SEO?
Pozostałe źródła:
https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-ecommerce
https://www.shopify.com/blog/ai-ecommerce#
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity-how-ai-agents-are-ushering-in-a-new-era-for-consumers-and-merchants
Zapisz się do darmowego newslettera
Zyskaj dodatkową wiedzę o SEO, marketingu i technologiach.
