Firma TrustMate.io opublikowała raport analityczny „Widoczność e-commerce w erze AI”, w którym analizuje zmiany w marketingu cyfrowym wynikające z rosnącej popularności generatywnej sztucznej inteligencji. Według autorów opracowania, tradycyjne metody pozyskiwania ruchu z wyszukiwarek tracą na znaczeniu w obliczu zjawiska „zero-click”, gdzie już blisko 60% zapytań w Google na terenie Unii Europejskiej kończy się bez przejścia na zewnętrzną stronę, co wymusza na firmach z branży e-commerce adaptację nowych strategii opartych na budowaniu reputacji.
Podsumowanie
- Zgodnie z raportem TrustMate, blisko 60% zapytań w wyszukiwarce Google w Unii Europejskiej nie generuje kliknięć w linki, co świadczy o fundamentalnej zmianie w zachowaniu konsumentów.
- Opracowanie wprowadza koncepcję Generative Engine Optimization (GEO) jako nową strategię marketingową, która priorytetyzuje budowanie wiarygodności marki w oparciu o zweryfikowane opinie klientów (UGC).
- Modele AI, takie jak ChatGPT czy Gemini, funkcjonują jako „silniki reputacji”, które syntetyzują informacje z całego cyfrowego śladu marki, aby sformułować rekomendacje dla użytkowników.
- Jako kluczowe dla e-commerce wskazano trzy filary działania: strategię treści pod AI, zarządzanie ekosystemem opinii oraz optymalizację techniczną z użyciem danych strukturalnych Schema.org.
Generative Engine Optimization jako odpowiedź na zmiany
Autorzy raportu wskazują, że dotychczasowy model marketingu, oparty na pozyskiwaniu kliknięć z wyszukiwarek, ulega transformacji. Prognozy firmy analitycznej Gartner przewidują spadek wolumenu zapytań w tradycyjnych wyszukiwarkach o 25% do 2026 roku. W nowym ekosystemie informacyjnym, gdzie odpowiedzi generowane przez AI (jak np. AI Overviews w Google) stają się głównym źródłem wiedzy dla konsumentów, celem przestaje być wysoka pozycja w rankingu linków, a staje się nim wpływ na treść generowaną przez algorytmy.
W odpowiedzi na te zmiany, raport proponuje strategię Generative Engine Optimization (GEO). Opiera się ona na budowaniu wiarygodności marki zgodnie z wytycznymi modelu E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) stworzonego przez Google. Chociaż E-E-A-T jest koncepcją Google, autorzy opracowania argumentują, że stała się ona uniwersalnym standardem jakości, na którym trenowane są wszystkie główne modele językowe, włączając w to systemy OpenAI i Claude. Według Jerzego Krawczyka, CEO TrustMate.io, „Musimy przestać myśleć o AI jak o prostej wyszukiwarce. To zaawansowany silnik analityczny, który czyta absolutnie wszystko o firmie – każdy artykuł, post i, co najważniejsze, każdą opinię klienta”.
Rola zweryfikowanych opinii w budowaniu reputacji
Kluczowym elementem diety informacyjnej modeli AI w kontekście e-commerce są treści generowane przez użytkowników (UGC), a w szczególności zweryfikowane opinie produktowe. Algorytmy analizują nie tylko ocenę w gwiazdkach, ale również sentyment, szczegółowość i autentyczność recenzji, aby ocenić, czy dany sklep jest godny zaufania. Stanowi to wyzwanie w obliczu rosnącej liczby fałszywych opinii, generowanych masowo przy użyciu sztucznej inteligencji. W odpowiedzi na to zjawisko, platformy technologiczne rozwijają zaawansowane systemy weryfikacji.
„W tym informacyjnym chaosie, algorytmy muszą priorytetyzować twarde, niepodważalne sygnały prawdy. Tym sygnałem jest weryfikacja – dowód, że za opinią stoi prawdziwy człowiek i rzeczywista transakcja” – stwierdza Jerzy Krawczyk. Zgodnie z raportem, wartość niezweryfikowanych treści będzie systematycznie maleć, ponieważ ryzyko oparcia się na fałszywej informacji staje się dla modeli AI zbyt wysokie. Dlatego autentyczność i weryfikowalność opinii stają się nową walutą zaufania w cyfrowym ekosystemie.
Trzy filary strategii adaptacyjnej dla e-commerce
Raport TrustMate wskazuje na trzy główne obszary, na których powinny skoncentrować się firmy e-commerce, aby dostosować się do nowej rzeczywistości. Pierwszym filarem jest strategia treści tworzonych z myślą o AI, polegająca na strukturyzowaniu informacji w formie odpowiedzi na konkretne pytania i demonstrowaniu sygnałów E-E-A-T. Drugi filar to proaktywne zarządzanie ekosystemem opinii, czyli pozyskiwanie zweryfikowanych recenzji od każdego klienta. Trzeci filar stanowi optymalizacja techniczna, głównie poprzez wdrożenie danych strukturalnych Schema.org (AggregateRating i Review), które ułatwiają algorytmom przetwarzanie informacji o ocenach.
Opracowanie zwraca uwagę na jakość samych opinii. Wskazano, że standardowe recenzje w polskim e-commerce mają średnio 20 znaków. Narzędzia takie jak te oferowane przez TrustMate, poprzez system inteligentnych podpowiedzi, mogą zwiększyć średnią długość opinii do ponad 230 znaków. Platforma umożliwia również analizę sentymentu, wzbogacanie recenzji o multimedia (zdjęcia, wideo), automatyczne tłumaczenia na potrzeby rynków zagranicznych oraz wielokanałowe zbieranie opinii za pomocą e-maila, SMS czy kodów QR.