Zakupy z AI w Europie 2026: Co mówi 4000 konsumentów i czego dane nie pokazują

Badanie z 2026 roku przeprowadzone wśród 4000 konsumentów w dziewięciu krajach europejskich wskazuje, że AI staje się istotnym kanałem odkrywania produktów i porównywania ofert. Ujawnia też napięcie, o którym warto powiedzieć wprost: konsumenci są otwarci na pomocne rozwiązania AI, ale pozostają niezadowoleni z wielu narzędzi wdrażanych przez retailerów. Badanie nie mierzy rzeczywistych efektów przychodowych ani zmian w czasie. Jego największa wartość to przekrojowy obraz deklarowanych zachowań i preferencji — nie dowód, że konkretne funkcje AI napędzają lub niszczą sprzedaż. Artykuł uzupełnia te dane o wyniki badań behawioralnych i eksperymentalnych, które zbliżają się do odpowiedzi na tamte pytania.

Zakupy z AI w Europie 2026: co konsumenci deklarują

Dane ankietowe pochodzą z raportu „The Agent Era", opublikowanego przez World Retail Congress przy współudziale Vercel jako partnera finansującego. Badanie objęło 4000 konsumentów w maju 2026 roku: 1350 z Wielkiej Brytanii, 1000 z Niemiec, 825 z Europy Południowej (Hiszpania, Francja i Włochy łącznie) oraz 825 z krajów nordyckich (Szwecja, Norwegia, Finlandia i Dania łącznie). Dwadzieścia pytań, jedna edycja — bez wcześniejszej fali porównawczej.

Przejrzystość wobec czytelnika wymaga zaznaczenia: Vercel sprzedaje infrastrukturę frontendową dla e-commerce, więc rama redakcyjna raportu sprzyja interesom sponsora. Wyniki regionalne są użyteczne jako rozpoznawczy przekrój, lecz raport nie ujawnia wystarczających szczegółów metodologicznych — metody doboru próby, demografii, ważenia, wskaźnika odpowiedzi ani testów istotności — by w pełni ocenić reprezentatywność i błąd próby. Badanie obejmuje dziewięć krajów, przy czym Wielka Brytania stanowi 33,8% próby, więc łączna liczba „europejska" nie może automatycznie reprezentować europejskich konsumentów. Wszystkie wyniki poniżej opierają się na deklaracjach, a deklarowane intencje systematycznie zawyżają rzeczywiste zachowania.

Przy tych zastrzeżeniach obraz w danym momencie nadal niesie strukturalny sygnał, wokół którego warto budować strategię: respondenci wskazują wyszukiwanie AI jako punkt startowy zakupów częściej niż jakąkolwiek pojedynczą platformę społecznościową.

Wyszukiwanie AI rywalizuje z platformami społecznościowymi w odkrywaniu produktów

We wszystkich badanych regionach wyszukiwanie AI (ChatGPT, Gemini, Claude) było wskazywane jako punkt startowy ścieżki zakupowej przez 19–27% respondentów — więcej niż Facebook, TikTok czy Instagram osobno.

Wyniki regionalne: 27% w Europie Południowej, 24% w Niemczech, 20% w Wielkiej Brytanii, 19% w krajach nordyckich. Dla porównania: Facebook (14–23%), TikTok (13–18%), Instagram (14–16%). Dwa zastrzeżenia. Po pierwsze, kategoria „wyszukiwanie AI" łączy trzy platformy, podczas gdy media społecznościowe są rozbite dla każdej platformy osobno — badanie nie pokazuje zatem, że AI wyprzedza social media łącznie. Po drugie, niektóre różnice mieszczą się w jednym punkcie procentowym (20% wobec 19% Facebooka w Wielkiej Brytanii), a raport nie publikuje testów istotności, więc wąskie przewagi należy traktować jako równorzędność.

Kontekst jest jednak uderzający. ChatGPT zadebiutował w listopadzie 2022 roku; TikTok powstał w 2016, Instagram w 2010, Facebook w 2004. Kanał mający niecałe cztery lata jest dziś wymieniany równie często lub częściej niż każda z tych platform jako deklarowany punkt wejścia do zakupów. Strony internetowe retailerów wciąż dominują (76–80%), a za nimi plasuje się Google (65–68%).

Warto też skorygować częste uproszczenie: odpowiedzi AI nie są już całkowicie poza zasięgiem reklamy. OpenAI ogłosił uruchomienie reklam w ChatGPT w maju 2026, w tym zakup w modelu CPC i reklamy produktowe. Organiczne rekomendacje pozostają odrębne od płatnych wyników — widoczność w nich zależy od danych produktowych czytelnych dla maszyn, treści, które można cytować, integracji platformowych, mechanizmów wyszukiwania i zachowania modelu. To inna dyscyplina niż płatny social i klasyczne SEO, i żaden pojedynczy mechanizm nie gwarantuje obecności.

ChatGPT na prowadzeniu — ale co trzeci do co drugiego konsumenta nie używa wyszukiwania AI wcale

ChatGPT jest liderem we wszystkich regionach: 49% respondentów z Europy Południowej deklaruje jego użycie przy zakupie nowych produktów, 40% w krajach nordyckich, 38% w Niemczech, 33% w Wielkiej Brytanii. Gemini zajmuje drugie miejsce z wynikami 22–37%. Claude, Bing AI i Perplexity pozostają poniżej 6%.

Odpowiedź „żadne z powyższych" waha się od 32% w Europie Południowej do 50% w Wielkiej Brytanii. Dane populacyjne sugerują, że sufit adopcji jest daleko i rozłożony nierównomiernie: Eurostat podaje, że 32,7% mieszkańców UE w wieku 16–74 lat korzystało z narzędzi generatywnej AI w 2025 roku — od 65% wśród osób w wieku 16–24 lat do 14% wśród osób w wieku 55–74 lat. Adopcja AI w handlu będzie równie silnie zróżnicowana demograficznie, co ma znaczenie dla każdego retailera, którego baza klientów jest starsza wiekowo.

Do czego konsumenci używają wyszukiwania AI: porównywanie cen na pierwszym miejscu

Wśród respondentów korzystających z AI przy zakupach porównywanie cen jest najczęstszym zastosowaniem we wszystkich regionach — wskazuje je 51–55% użytkowników. AI funkcjonuje jako silnik porównawczy.

• Porównywanie cen: 51–55% w różnych regionach
• Doradztwo w wyborze produktu i informacje o cechach: 38–53%
• Odkrywanie nowych marek lub produktów: 31–42%
• Znajdowanie produktów marek, u których już kupują: 22–30%
• Zakup w obrębie platformy AI bez przekierowania: 18–24% (24% w Wielkiej Brytanii)

Za deklaracjami idą działania. Wśród użytkowników AI: 58% w Europie Południowej, 55% w Wielkiej Brytanii i Niemczech oraz 51% w krajach nordyckich deklaruje zakup produktu po rekomendacji AI. To dane deklaratywne, które nic nie mówią o przyrostowości ani weryfikowanych transakcjach — jako wyraz gotowości trudno je jednak zignorować.

Czy zakupy z AI rzeczywiście rosną? Co dodają dane behawioralne

Badanie Vercel nie może udowodnić wzrostu zakupów z AI, bo nie zawiera wcześniejszej fali porównawczej. Dane behawioralne ze Stanów Zjednoczonych potwierdzają jednak kierunek. Adobe Analytics, opierając się na zbiorze danych obejmującym — według firmy — ponad bilion wizyt na amerykańskich serwisach retailowych, odnotowało w maju 2026 roku wzrost ruchu kierowanego przez AI o 138% rok do roku oraz wzrost o 1324% od października 2024. Odwiedzający z tego kanału konwertowali o 54% częściej i generowali o 53% więcej przychodów na wizytę niż użytkownicy bez polecenia AI, przy wizytach dłuższych o 53% i liczbie przeglądanych stron wyższej o 23%. Dane dotyczą serwisów amerykańskich i mierzalnych kliknięć z AI, więc należy traktować je jako wskazówkę kierunkową — nigdy jako europejski benchmark.

Strategiczny wniosek pozostaje aktualny mimo zastrzeżeń: retailerzy z niekompletnymi lub niespójnymi danymi produktowymi oddają widoczność w porównaniach konkurentom z czystymi, pełnymi danymi produktowymi — w kanale, którego mierzalny ruch rośnie szybko tam, gdzie w ogóle można go zmierzyć.

Odkrywanie przez AI często kończy się w sklepie stacjonarnym — i tu zaczyna się problem atrybucji

Przy dużych zakupach sklepy wciąż wygrywają. Od 61% do 79% respondentów we wszystkich czterech regionach woli kupować droższe produkty stacjonarnie: 79% w Europie Południowej, 76% w krajach nordyckich, 65% w Wielkiej Brytanii, 61% w Niemczech. Odkrywanie produktów z udziałem AI zasila sklepy tak samo jak strony internetowe: 3–5% respondentów deklaruje, że odkrywa produkt przez wyszukiwanie AI i kupuje w sklepie stacjonarnym, a 10–13% — że odkrywa przez AI i kupuje na stronie retailera. Czy te udziały rosną, tego niniejszy przekrój nie jest w stanie stwierdzić.

Problem atrybucji może być poważniejszy niż sugeruje widoczny ruch kierowany przez AI. Obserwacyjne badanie z 2026 roku połączyło rozmowy ze świadomymi uczestnikami z ich kolejnymi aktywnościami w sieci po interakcji z asystentami (ChatGPT, Claude, Gemini). Gdy asystent polecił markę, z którą użytkownik wcześniej nie miał kontaktu, wyszukiwania po nazwie marki wzrosły o 4,3 punktu procentowego, wizyty na własnej stronie marki o 2,4 punktu, a wizyty na stronach produktowych marki u retailerów o 1,0 punkt. Większość tego wpływu była niewidoczna dla standardowej atrybucji last-click i referrer. Badanie nie obserwowało transakcji ani wizyt offline.

Domknięcie luki w atrybucji od AI do sklepu wymaga więcej niż samej analityki

Każda warstwa pomiarowa ma określony zakres — i warto go precyzyjnie nazwać. Analityka webowa widzi sesję kierowaną przez AI. Analityka sklepowa — ruch, czas przebywania w strefie, zachowania przy kolejkach — mierzy fizyczną część ścieżki. Żadna z nich z osobna nie powie, że dana wizyta w sklepie zaczęła się w ChatGPT. Połączenie ekspozycji AI z wynikiem w sklepie w sposób przyczynowy wymaga mechanizmu łączącego lub eksperymentu: otagowanych ofert, tożsamości lojalnościowej, zgody opartej na lokalizacji, dopasowanych kohort, testów geograficznych lub badania przyrostowości.

W tej luce tkwi konkretna szansa doradcza. Retailerzy inwestujący budżety w kanał AI bez projektu pomiaru działają w ciemno pod kątem ROI. Etapowy plan działania — instrumentacja sklepu, wybór mechanizmu łączącego, test — to projekt, który dobrze pozycjonowany doradca może prowadzić samodzielnie, a instrumentacja strony sklepowej jest jego fundamentem.

Jak konsumenci oceniają narzędzia AI u retailerów

Tylko dwa narzędzia AI dostępne na stronie retailera uzyskują netto pozytywne oceny doświadczenia we wszystkich czterech europejskich rynkach: wyszukiwanie wizualne i spersonalizowane rekomendacje produktów. Wirtualne przymierzalnie i chatboty są oceniane netto negatywnie w większości rynków, a wirtualne przymierzalnie to najsłabiej oceniane narzędzie w całym badaniu. „Netto pozytywny" oznacza tu, że oceny pozytywne przewyższają negatywne — to miara satysfakcji, która nic nie mówi o ROI ani przyrostowych przychodach.

Użycie jest wysokie, co pogłębia lukę satysfakcji. Spersonalizowane rekomendacje są używane przynajmniej okazjonalnie przez 67% respondentów z Europy Południowej, 59% z Wielkiej Brytanii, 58% z krajów nordyckich i 57% z Niemiec. Konsumenci regularnie stykają się z tymi narzędziami i często uważają je za niewystarczające: powtarzające się rekomendacje (26–33%), błędne odpowiedzi chatbotów i nieistotne sugestie — każdy z tych problemów zgłasza około jednej czwartej do jednej trzeciej respondentów, zależnie od rynku.

Deklarowane intencje zakupowe wskazują ten sam kierunek. Ponad połowa twierdzi, że wyda mniej lub zrezygnuje z zakupu, jeśli obsługuje ją wyłącznie asystent AI: 61% w krajach nordyckich, 57% w Wielkiej Brytanii, 54% w Niemczech, 52% w Europie Południowej. Jedynie około jeden na dziesięciu deklaruje gotowość do wydania więcej. To dane o deklarowanej gotowości w odniesieniu do scenariusza hipotetycznego — nie należy czytać ich jako zmierzoną utratę przychodów.

Skąd biorą się te niepowodzenia? Część wynika z niekompletnych lub niespójnych danych produktowych; inne z mechanizmów wyszukiwania, zachowania modelu, projektowania interfejsu lub braku ścieżki eskalacji do człowieka. Audyt agentów zakupowych AI wykazał, że rekomendacje koncentrują się na kilku „modalnych" produktach, zmieniają się istotnie po aktualizacjach modelu i wykazują silne biasy pozycyjne — przy czym proste zmiany opisów po stronie sprzedawcy mogły zmieniać wybory agenta. Retailerzy muszą testować cały system, bo lepsze dane rozwiążą tylko część problemu.

Dowody eksperymentalne potwierdzają pierwszeństwo implementacji. Duży zestaw randomizowanych eksperymentów polowych u transgranicznego retailera testował generatywną AI w siedmiu przepływach pracy — od chatbota przedsprzedażowego po opisy produktów. Efekty sprzedażowe wahały się od braku mierzalnego wpływu do wzrostu o 16,3%, przy czym cztery z aplikacji przyniosły pozytywne efekty sprzedażowe. Użyteczny wniosek dla harmonogramu wdrożeń klienta: narzędzia AI nie są z natury przychodowo korzystne ani z natury destrukcyjne. Ich efekt zależy od zadania, punktu wyjścia, jakości implementacji i segmentu klientów. Każde wdrożenie należy traktować jako hipotezę do przetestowania pod kątem konwersji, marży, zwrotów i wyników obsługi klienta.

Równowaga między człowiekiem a AI, jakiej chcą konsumenci

Apetyt na obsługę wyłącznie przez AI to zdecydowana mniejszość — warto to powiedzieć expressis verbis, gdy klient planuje zastąpienie zespołu obsługi chatbotem. W różnych regionach 42–49% respondentów preferuje mieszankę obsługi ludzkiej i AI online, 42–52% — wyłącznie ludzi, a jedynie 6–11% chce AI bez udziału człowieka.

Najczęściej deklarowaną obawą jest utrata ludzkiego kontaktu: 47% w Wielkiej Brytanii, 46% w krajach nordyckich, 42% w Europie Południowej, 40% w Niemczech. Prywatność zajmuje drugie miejsce z wynikami 33–36%. AI należy pozycjonować jako rozszerzenie możliwości ludzkiej obsługi. Wdrożenie chatbota bez ścieżki eskalacji do człowieka to konfiguracja o najwyższym ryzyku na każdym rynku.

Jakość AI jako deklarowany czynnik wyboru retailera

We wszystkich badanych rynkach duży odsetek respondentów deklaruje, że wybrałby jednego retailera zamiast drugiego ze względu na lepsze wykorzystanie narzędzi AI na jego stronie: 59% w Europie Południowej, 43% w Wielkiej Brytanii, 40% w Niemczech, 39% w krajach nordyckich. Warto zwrócić uwagę na sformułowanie: chodzi o wybór między retailerami w scenariuszu hipotetycznym — to słabszy dowód niż faktyczna rezygnacja z dotychczasowego dostawcy. Ponieważ kraje nordyckie plasują się poniżej 40%, a raport nie podaje ważonej liczby europejskiej, należy unikać powielania twierdzenia, że „ponad 40% Europejczyków" zachowuje się w ten sposób.

Ponadto 26–37% deklaruje gotowość do wydania więcej u retailera oferującego najnowsze wsparcie AI — kierunkowo przydatne do priorytetyzacji, choć nadal jako deklarowana intencja. Respondenci chcą przede wszystkim: dokładniejszych spersonalizowanych rekomendacji (41–51%) i inteligentniejszych chatbotów z bardziej naturalnymi odpowiedziami (33–43%). Funkcje wschodzące plasują się niżej: doświadczenia AR na poziomie 13–22% i asystenci stylistyczni AI na poziomie 17–20%, zależnie od rynku.

To wskazuje na hierarchię inwestycji dla planów działania klientów:

1. Najpierw napraw silniki rekomendacji i dane produktowe.
2. Wdróż lub usprawnij wyszukiwanie wizualne.
3. Testuj funkcje wschodzące, takie jak wirtualne przymierzalnie i AR, jako hipotezy — dopiero po udowodnieniu, że fundamentalna jakość AI jest pozytywna.

Infrastruktura handlu agentycznego już powstaje — ale z zastrzeżeniami

Infrastruktura transakcyjna jest budowana teraz: Perplexity uruchomił możliwości zakupowe w USA w listopadzie 2024, OpenAI dodał zakupy do ChatGPT Search w kwietniu 2025 i umożliwił zakupy u sprzedawców Etsy w USA we wrześniu 2025, Google zaprezentował tryb AI shopping z własnym Shopping Graph w maju 2025, a Shopify ogłosił Agentic Storefronts w marcu 2026. Dostępność różni się w zależności od kraju, sprzedawcy i platformy, a kilka z tych kanałów pozostaje skupionych na rynku amerykańskim lub we wczesnym dostępie — przed złożeniem klientowi jakichkolwiek obietnic w kontekście europejskim warto sprawdzić aktualną mapę dostępności.

Nastroje w branży retailowej wyprzedzają dane. W niepublikowanym badaniu ankietowym, które World Retail Congress przeprowadził wśród dyrektorów wyższego szczebla z sektora detalicznego z USA, Europy i Azji przed berlińskim wydarzeniem 2026, 98% wskazało obawę przed niewybraniem ich marek przez agentyczne wyszukiwarki jako problem numer jeden. Nie ujawniono ani liczebności próby, ani treści pytania — należy czytać to jako wyraz nastrojów jednej widowni konferencyjnej.

Tezę „marki własne, nie agregatorzy, wygrywają ruch AI" traktuj z podobną ostrożnością. Pochodzi od CTO Vercel, Malte Ubla, jako obserwacja z ruchu na infrastrukturze Vercel — wiarygodna, ale jednostronna. Badanie conversation-matching z 2026 roku wykazało, że rekomendacje asystentów zwiększały wizyty zarówno na stronach marek, jak i u retailerów, bez ogólnego przesunięcia proporcji między nimi. Korporacyjne anegdoty wskazują w równie niejednoznacznym kierunku: CEO JD Group powiedział na kongresie, że JD Sports otrzymuje zamówienia z ChatGPT w USA, przy czym dwie trzecie pochodzi od nowych klientów (bez podania mianownika ani okresu), a współzałożyciel Zalando stwierdził, że 90% treści product-marketingowych firmy jest już generowanych przez AI. Warte obserwacji — dowodem na odwrócenie układu sił to jeszcze nie jest.

Dla klientów z silną infrastrukturą sprzedaży bezpośredniej do konsumenta i czystymi danymi produktowymi handel agentyczny to argument za inwestycją w kanały własne i mierzeniem tego, co te kanały dostarczają — zarówno online, jak i w sklepie, gdzie wysokowartościowe zakupy wciąż się finalizują. Jeśli doradztwo w zakresie kanału AI nie obejmuje planu pomiaru wizyty sklepowej na końcu ścieżki, to jest pierwsza luka, którą warto nazwać.

Źródła

• World Retail Congress / Vercel: „The Agent Era" (2026), badanie 4000 europejskich konsumentów, maj 2026; główne źródło wszystkich danych ankietowych
• Adobe Digital Insights (czerwiec 2026), dane behawioralne dotyczące ruchu kierowanego przez AI na amerykańskich serwisach retailowych
• From Prompt to Purchase (preprint 2026), badanie obserwacyjne łączące rozmowy z asystentami AI z kolejnymi aktywnościami w sieci
• Generative AI and Sales Productivity (preprint), randomizowane eksperymenty polowe w siedmiu przepływach pracy AI w handlu
• What Is Your AI Agent Buying? (preprint 2025), audyt zachowań rekomendacyjnych agentów zakupowych AI
• Eurostat (grudzień 2025), wykorzystanie generatywnej AI w populacji UE według grup wiekowych
• OpenAI (maj 2026), ogłoszenie dotyczące reklam w ChatGPT
• Shopify, ogłoszenie Agentic Storefronts, marzec 2026