Answer Pack w Agentic Commerce

Answer Pack w Agentic Commerce: jak zamienić odpowiedź w działanie (AEO/GEO/AIO)

Answer Pack to „paczka odpowiedzi + działania” przygotowana tak, by Answer Engines (Google AI Overviews, Bing/Copilot, ChatGPT) oraz agenci (Tryb Agenta) mogły od razu: zrozumieć → porównać → wykonać akcję.
W Agentic Commerce Answer Pack jest komplementem do treści: standaryzuje co powiedzieć (krótko i jednoznacznie) oraz co zrobić (w jakim formacie i pod jakim endpointem).

Co to jest Answer Pack (definicja)

Zestandaryzowany moduł na stronie (lub w head/cdn/API), który zawiera:

Short Answer – jasna, jednolinijkowa odpowiedź na konkretne pytanie.
Context Block – rozwinięcie: warianty, ograniczenia, widełki cen, progi decyzyjne.
Compare Block – parametry porównawcze w tabeli/JSON (np. Lite/Pro/Ultra; TCO/MTBF/LeadTime).
Action Layer – gotowe do kliknięcia lub wywołania przez agenta: OrderAction / RentAction / BookAction / AskForQuote (formularz, API, mailto, tel, webhook).
Data Layer (AEO/GEO/AIO) – schema.org (FAQPage, Product, Offer, Action), structured answers (JSON/JSON-LD), opcjonalnie OpenAPI/llms.txt wskazujące agentom, jak wywołać akcję.
Trust Layer – dane kontaktowe, SLA, polityki (RODO/AI Act), źródła i daty aktualizacji.

Po co Wam Answer Pack?

By „być odpowiedzią” (Answerability) i „być działaniem” (Actionability) — wprost z wyników Answer Engines agent/klient może: poprosić o wycenę, wynająć, zamówić, zarezerwować serwis.
Zwiększa konwersję: skraca drogę z „Ile kosztuje owijarka?” → „Wyślij RFQ/Wynajmij” do 1–2 kroków.
Daje Wam kontrolę semantyki: agent nie zgaduje, bo dostaje wasz oficjalny format (pola, jednostki, progi).

Z czego składa się dobry Answer Pack (case study)

A. Short Answer (przykład – „Ile kosztuje owijarka do palet?”)
„Cena owijarki talerzowej zaczyna się od 12–18 tys. zł netto (manualny pre-stretch), a modele z wózkiem POWER pre-stretch i programami od 28–45 tys. zł netto. Wybór zależy od wolumenu palet/h, stabilności ładunku i budżetu.”

B. Context Block – kiedy który wariant

Lite: do 15 palet/h, ładunki standardowe, niski CAPEX.
Pro: 15–30 palet/h, receptury, folia oszczędnościowa.
Ultra: >30 palet/h, integracja z przenośnikami, vision-QA, 2D kod.

C. Compare Block (JSON)

{
  "compare": [
    {"model":"Bovmatic Lite","throughput_pallets_h":"≤15","film":"manual/eco","pre_stretch":"mechanical","capex":"12k-18k PLN"},
    {"model":"Bovmatic Pro","throughput_pallets_h":"15-30","film":"power film","pre_stretch":"200-300%","capex":"28k-45k PLN"},
    {"model":"Bovmatic Ultra","throughput_pallets_h":">30","film":"power/auto","pre_stretch":"auto","capex":"80k+ PLN"}
  ],
  "metrics":["TCO_36m","kWh/paleta","CO2e/1000p","MTBF","LeadTime","SLA"]
}

D. Action Layer (przykładowe akcje)

AskForQuoteAction: RFQ (minimalny zestaw pól).
RentAction: szybki wynajem (data od–do, adres dostawy, rodzaj folii, liczba palet/d).
OrderAction: zamów model + materiały (bundle).
ServiceAction: przegląd/naprawa, części.

Minimalny payload (RFQ/Rent):

{
  "company":"xxxxxxxxx Sp. z o.o.",
  "contact":{"name":"Jan Kowalski","email":"jan@xxxxxxxxxx.pl","phone":"+48..."},
  "use_case":{"pallets_per_shift":120,"load":"ecom_std","film":"17µ power"},
  "action":"RFQ",
  "preferred_model":"Bovmatic Pro",
  "delivery_city":"Poznań",
  "start_date":"2025-10-01",
  "duration_days":30
}

E. Data Layer (JSON-LD – skrócony przykład)

<script type="application/ld+json">
{
 "@context":"https://schema.org",
 "@type":"FAQPage",
 "mainEntity":[
  {
   "@type":"Question",
   "name":"Ile kosztuje owijarka do palet?",
   "acceptedAnswer":{
     "@type":"Answer",
     "text":"Owijarka talerzowa: 12–18 tys. zł netto; z POWER pre-stretch: 28–45 tys. zł netto. Wybór zależy od wolumenu, stabilności ładunku i budżetu."
   }
  }
 ],
 "potentialAction":{
   "@type":"OrderAction",
   "target":{
     "@type":"EntryPoint",
     "urlTemplate":"https://packrent.pl/api/rent",
     "httpMethod":"POST",
     "encodingType":"application/json"
   },
   "actionPlatform":[
     "https://schema.org/DesktopWebPlatform",
     "https://schema.org/MobileWebPlatform"
   ]
}
}
</script>

F. llms.txt / OpenAPI (opcjonalnie, mocno polecane)

Plik /llms.txt z odnośnikiem do OpenAPI Waszych endpointów (RFQ, Rent, Service).
Dzięki temu agent (np. ChatGPT) wie, jak wywołać akcję i jakie pola wysłać.

G. Trust & Compliance

Widoczne: telefon, e-mail, SLA reakcji, zasady RODO/AI Act (kto przetwarza, w jakim celu), data ostatniej aktualizacji Answer Packa.

Gdzie to osadzić na stronie

Nad linią zgięcia (above the fold): Short Answer + 1 przycisk akcji („Poproś o wycenę” / „Szybki wynajem”).
Sekcja porównawcza: tabela parametrów (3 kolumny), link „Zobacz recepturę folii / oszczędności kWh”.
Stopka Answer Packa: polityki, data aktualizacji, ID wersji (np. AP-owijarka-v1.3-2025-09-29).
Head strony: JSON-LD (FAQPage + Product/Offer + Action).
/api/: endpointy przyjmujące payloady z agentów i formularzy.

Jak mierzyć skuteczność (KPI)

Answer → Action Rate: % sesji z Answer Packiem kończących się RFQ/Rent/Order.
Time-to-Action: mediana czasu od wejścia do wykonania akcji.
Coverage: % najważniejszych pytań, które mają Answer Packi (np. cena, wynajem, serwis, części).
Agent Share: % zapytań z agentów (parametr X-Agent: true w webhooku).
Revenue from Complements: przychód z pakietów wdrożeniowych (np. GS1-2D, DPP-Inline, Vision-QA) wywołanych z Answer Packów.

Proces wdrożenia (w 10 dni)

D1–D2: wybierz 5 pytań transakcyjnych (np. „Ile kosztuje owijarka?”, „Wynajem owijarki na miesiąc Poznań”, „Serwis zaklejarki”).
D3–D4: napisz Short Answer + Context + Compare.
D5–D6: dodaj Action Layer (formularze + /api/), zdefiniuj pola minimalne.
D7: wstaw JSON-LD i (opcjonalnie) llms.txt → OpenAPI.
D8–D9: testy end-to-end (formularz, API, mail, CRM), logowanie żądań agentów.
D10: publikacja + monitoring KPI + iteracje co 14 dni.

Mini-biblioteka Answer Packów dla Was (szablony)

Cena [urządzenie] – short answer + widełki + „co wpływa” + RFQ.
Wynajem [urządzenie] od [data] – short + kalkulator dni + RentAction.
Serwis / Części [model] – SLA, checklista, ServiceAction, PartsAction.
Integracja (GS1-2D / DPP / Vision-QA) – opis korzyści + BookAction (audyt).

Najczęstsze błędy

Za długie odpowiedzi bez Short Answer na początku.
Brak Action Layer (agenci widzą tylko tekst).
Brak schematów (FAQPage/Product/Offer/Action) → Answer Engines nie „zaciągają” precyzyjnie.
Nieaktualne widełki cenowe (brak daty/ID wersji).
Formularze bez minimalnego zestawu pól → agent nie potrafi wysłać poprawnego payloadu.

TL;DR

Answer Pack = Wasza „paczka odpowiedzi i akcji” pod Answer Engines i agentów. Ma krótką odpowiedź, kontekst, porównanie, wbudowane akcje (RFQ/Rent/Order/Service), warstwę danych (schema.org + opcjonalnie OpenAPI/llms.txt) i polityki zaufania. Daje przewagę w Agentic Commerce, bo zamienia odpowiedź w zamówienie.