Jak konkurować w handlu agentowym

Jak konkurować w handlu agentowym (agentic / conversational commerce) – przewodnik krok po kroku

Handel agencyjny działa jak „wielki filtr”: premiuje prawdę o produkcie i integralność danych, a nie marketingowy „spryt” i arbitraż. W praktyce oznacza to, że SEO przestaje być grą o kliknięcia, a staje się grą o weryfikowalność i możliwość włączenia Twoich danych do kontekstu agenta.

Krok 1: Zmień mentalny model – od „ruchu” do „weryfikacji”

Traktuj organic (i w ogóle widoczność) jako bramkę weryfikacyjną dla AI, nie jako tani kanał ruchu.
Twoim celem nie jest „żeby kliknęli”, tylko: żeby agent miał komplet danych i zaufanie, by Cię polecić.

Krok 2: Zrozum „dziurę pośrodku” – gdzie agent realnie daje wartość

W pełni autonomiczne zakupy nie staną się od razu normą (za drogie = ryzykowne, za tanie = już zautomatyzowane subskrypcjami). Realny wzrost jest w „handlu konwersacyjnym”: agent kompresuje research i wybór do 1–2 interakcji.

Co z tego wynika strategicznie?
Największą przewagę zdobędziesz w kategoriach, gdzie klient:

ma dużo kryteriów/specyfikacji,
porównuje warianty,
potrzebuje szybkiej weryfikacji dostępności/terminu/zwrotów,
chce „bezpiecznego wyboru” na podstawie dowodów.

Krok 3: Zdecyduj o strategii kanałów/protokołów (dystrybucja vs kontrola)

Artykuł opisuje dwie ścieżki, które dają podobne UX użytkownikowi, ale inne warunki dla sprzedawcy:

ACP (OpenAI): „walled garden” – większa dystrybucja, ale słabsza kontrola relacji i danych (np. remarketing).
UCP (Google): zachowujesz pełny lifecycle klienta, ale konkurujesz o bardzo ograniczoną „półkę” (np. 3 miejsca w odpowiedzi AI), więc błąd w danych produktowych prawie nie ma tolerancji.

Decyzja praktyczna: zrób tabelę „Trade-off” dla Twojej firmy:

LTV zależne od maila/lojalności?
marża i możliwość płacenia prowizji?
ile sprzedaży idzie z powtarzalnych zakupów vs jednorazowych?
jak bardzo wygrywasz „szczegółowością” danych?

Krok 4: Zrób „feed jako główna witryna” (integralność feedu = nowe techniczne SEO)

W erze protokołów agent nie musi „przeglądać strony” – on odpytuje backend i feedy. Jeśli nie udostępniasz przez API m.in. dostępności, czasu wysyłki i polityki zwrotów – agent może Cię „nie widzieć”.

Checklist (minimum):

identyfikatory i warianty (SKU/GTIN/MPN, grupowanie wariantów),
aktualna dostępność i terminy,
ceny i promocje,
polityki (zwroty, prywatność, TOS),
stabilne URL-e i obrazy.

Dla ChatGPT (OpenAI) kluczowe jest dostarczenie ustrukturyzowanego feedu produktów (cena + dostępność) oraz flag, które sterują widocznością i zakupem w interfejsie.

Krok 5: Uczyń dane „agent-ready” – eliminuj niespójności i luki

Najczęstsze przegrane w agentic commerce to nie „zły marketing”, tylko:

rozjazd ceny między feedem a stroną,
nieaktualny stan magazynu,
brak precyzyjnych parametrów,
ukryte koszty (dostawa, zwroty),
niejednoznaczne warianty.

Zasada: wszystko, czego agent nie może łatwo pobrać/zweryfikować, będzie działało przeciw Tobie.

Krok 6: Przestaw content na „Product Truth” i Information Gain

LLM-y są trenowane na konsensusie, więc „kolejny ogólny poradnik” nie daje przewagi. Żeby być cytowanym i wybieranym, musisz dostarczać Information Gain: unikalne, weryfikowalne dane ponad to, co „wszyscy mówią”.

Co działa najlepiej:

tabele porównawcze (parametr → wartość → konsekwencja),
wyniki testów własnych (metodologia + liczby),
rozbicia składników/komponentów,
warunki brzegowe zastosowań (kiedy NIE wybierać produktu).

Krok 7: Zbuduj „warstwę dowodów” poza stroną (nowe off-page)

Backlinki i wzmianki zmieniają funkcję: stają się źródłami weryfikacji reputacji (wraz z recenzjami i opiniami). Modele syntetyzują konsensus na podstawie źródeł trzecich (fora, serwisy opinii, recenzje eksperckie).

Plan minimum:

zbieraj konkretne, weryfikowalne recenzje (z parametrami, zdjęciami, zastosowaniem),
dbaj o spójność nazw produktów/wariantów w całym webie,
wzmacniaj obecność tam, gdzie agent „sprawdza prawdę”.

Krok 8: Wróć do budowy marki – jako tie-breaker w świecie „3 rekomendacji”

Gdy agent pokaże 3 opcje, „znajomość marki” działa jak rozstrzygacz. Dlatego reklama marki i organiczne budowanie marki wracają jako dźwignia domykania decyzji.

Krok 9: Przyjmij, że „marketing marek” bez przewagi produktowej się kończy

LLM nie „kupi przymiotników”. Jeśli Twoja obietnica nie zgadza się ze specyfikacją i dowodami – agent wybierze konkurenta.
Dodatkowo działa bias bezpieczeństwa: modele wolą konsensus (żeby ograniczyć halucynacje), więc nisze muszą wygrać szczegółowością, ale… tylko jeśli są wystarczająco widoczne, by trafić do warstwy pobierania (RAG często patrzy na top wyniki).

Krok 10: Ustal kolejność wdrożenia (żeby nie „polerować” rzeczy, których agent nie widzi)

Rekomendowana sekwencja prac:

Feed i dane (spójność, kompletność, aktualność) – to Twoja „witryna” dla agentów.
Dostępność przez API / integracje (tam, gdzie to możliwe) – żeby nie być „niewidzialnym”.
Product Truth + Information Gain na stronach i w materiałach, które agent cytuje.
Reputacja zewnętrzna / recenzje (dowody i konsensus).
Brand jako tie-breaker (rozpoznawalność i zaufanie).
Dopiero na końcu: „kosmetyka” landingów pod ludzi.