Licznik „zostały 2 godziny” nie działa na AI: co sprawdzić w sklepie

„Zostały 2 godziny”, „Zostały 3 sztuki”, przekreślona stara cena. Takie zabiegi poganiają człowieka, a sklepy stosują je od dziesięcioleci. Coraz częściej jednak produkt wybiera nie człowiek, lecz asystent AI, na przykład ChatGPT z wyszukiwaniem. Czy działa na niego ta sama presja?

W maju 2026 roku na to pytanie próbowali odpowiedzieć badacze z Harvard Business Review. Poniżej: co dokładnie sprawdzali, co wyszło i czego w wynikach nie ma, a także co właściciel sklepu może sprawdzić u siebie już w tym tygodniu.

1. Asystent AI już wybiera produkt

Człowiek pisze: „dobierz mi plecak do pracy do 2000 hrywien” albo „porównaj dwa ekspresy do kawy”. Asystent szuka, porównuje karty produktów i doradza, a w niektórych krajach potrafi też sfinalizować zakup. Według dokumentacji OpenAI dla sprzedawców sklep przekazuje ChatGPT plik produktowy (regularnie odświeżany plik w formacie CSV lub JSON) z identyfikatorami, opisami, cenami, dostępnością, zdjęciami i warunkami dostawy. Wśród zalecanych pól dokumentacja wymienia między innymi opinie: mogą poprawić pozycję produktu.

Od razu zastrzeżenie. Ilu Ukraińców już kupuje przez asystentów AI, nie wiemy: nie znaleźliśmy ukraińskiego badania z podaną metodyką, a krążących po sieci liczb bez nazwy badania nie przytaczamy. Dokumentacja OpenAI nie mówi, w jakich krajach działa finalizacja zakupu wewnątrz ChatGPT, i nie udało nam się potwierdzić, że jest dostępna w Ukrainie. To więc nie powód do paniki, tylko do sprawdzenia, co widzi asystent, gdy patrzy na kartę Twojego produktu. To, że nie musi kupować sam, niczego nie zmienia: już teraz może polecić Ciebie albo konkurenta.

2. Co sprawdzano w Harvard Business Review

Artykuł „Research: Traditional Marketing Doesn’t Work on AI Shopping Agents” ukazał się w HBR 12 maja 2026 roku. Autorzy: Jafar Sabbah (Bayes Business School, Londyn) i Oguz A. Acar (King’s Business School, Londyn).

Co wiadomo ze strony wydawcy i z omówień:

• badacze zrobili symulację wystawy z produktami, w której asystent AI wybierał między produktami z różnymi plakietkami i promocjami;
• sprawdzili osiem popularnych mechanizmów marketingowych: niedobór („zostały 3 sztuki”), odliczanie, przekreśloną cenę, kupon, zestaw produktów, ocenę i inne;
• wzięli cztery modele AI i cztery kategorie produktów; przeprowadzono „tysiące” symulowanych rund wyboru. Dokładnej liczby w publicznym opisie nie podano. Liczby „16 000”, która pojawia się w omówieniach, pierwotne źródło nie potwierdziło, więc jej nie używamy;
• według omówień modele były takie: GPT-4.1-mini, GPT-5, Gemini 2.5 Pro i Gemini 2.5 Flash Lite. To ze źródeł wtórnych: pełny tekst artykułu jest płatny i go nie czytaliśmy.

3. Co zadziałało, a co nie

Według adnotacji HBR:

• Ocena (gwiazdki) była jedynym sygnałem, który stabilnie zwiększał szansę, że asystent wybierze produkt.
• Cena stabilnie obniżała wybór: im drożej, tym mniejsze szanse. Pomaga więc niższa cena.
• Niedobór, liczniki, przekreślone ceny, kupony, zestawy nie działały wiarygodnie, a miejscami wręcz obniżały wybór. Efekt zależał od modelu i kategorii.
• Bardziej „inteligentne” modele, które rozumują, często wydawały się bardziej sceptyczne wobec jawnej presji.

Tutaj źródła nieco się rozchodzą i uczciwie trzeba o tym powiedzieć. Adnotacja HBR wymienia dwa stabilne czynniki: ocenę i cenę. W jednym z omówień stoi, że tylko jeden z ośmiu mechanizmów zachowywał się tak jak u ludzi, i jest to ocena. Najpewniej chodzi o to, że cena nie jest mechanizmem promocyjnym, lecz cechą samego produktu. To jednak nasze przypuszczenie: pełny tekst jest niedostępny i nie mogliśmy go sprawdzić.

Wniosek dla sklepu jest prosty i zgodny ze zdrowym rozsądkiem: asystent AI przypomina kupującego, który się nie spieszy. Nie „pogania” go licznik, patrzy na cenę i na to, co o produkcie piszą inni kupujący.

4. Czego to badanie nie dowodzi

Nie warto robić z niego więcej, niż mówi.

• To symulacja, a nie żywi kupujący ani prawdziwe sklepy. Jak ChatGPT zachowuje się w Twojej branży z Twoimi produktami, badanie nie pokazuje.
• Modele zmieniają się z każdą aktualizacją. Sami autorzy radzą traktować każdy model jak osobny segment i regularnie sprawdzać, jak reaguje.
• Badanie nie mówi, że licznik szkodzi ludziom. Dla ludzi może działać dalej: tego nie testowaliśmy. Wniosek jest jeden: nie można polegać na liczniku jako jedynym argumencie, bo część kupujących już wybiera przez asystenta.

5. Co sprawdzić w sklepie

Niczego nie trzeba kupować ani podłączać: wszystko poniżej można zrobić samemu w kilka godzin.

1. Cena na stronie zgadza się z ceną w pliku produktowym. Google Zakupy (i ChatGPT, jeśli przekazujesz plik) biorą cenę z pliku, a Googlebot porównuje ją z ceną na stronie. Według pomocy Google Merchant Center cena w kodzie HTML strony musi w pełni zgadzać się z wartością przesłaną do Merchant Center. Jeśli cena doładowuje się na stronie przez JavaScript już po jej otwarciu, Google może zobaczyć rozbieżność, a produkt może zostać odrzucony. Jedna z częstych przyczyn rozbieżności to opóźnienie między aktualizacją ceny na stronie i w Merchant Center. Jeśli promocja ma daty rozpoczęcia i zakończenia, sprawdź strefę czasową. Więcej o blokadach w artykule „Jak nie trafić na blokadę Merchant Center: 9 kontroli”.
2. Opinie i ocena są widoczne na stronie produktu jako tekst. Asystent czyta stronę jak tekst. Opinii, które pokazuje wyłącznie widżet ładowany później, może nie zobaczyć. Jeśli nie masz pewności, sprawdź, co widać w kodzie źródłowym strony, albo zapytaj twórcę strony. Ocena powinna być uczciwa: jak „idealna” piątka wygląda w oczach ludzi i Google, opisaliśmy w artykule „Ocena 5,0 wygląda na nakręconą”.
3. Dostępność i ceny w pliku są aktualne. Jeśli produkt skończył się w sklepie, a w pliku jest „dostępny”, zarówno asystent, jak i Google Zakupy pokażą nieprawdę. Plik powinien być odświeżany tak często, jak zmieniają się ceny.
4. Cena jest porównywalna z konkurencją. Stabilnie działa niższa cena, ale to nie wezwanie do obniżania jej wszędzie. Zobacz, jak cena wpływa na wybór w reklamie produktowej: „Cena w reklamie produktowej: dlaczego klikają w konkurenta”.
5. Spójrz na siebie oczami asystenta. Otwórz ChatGPT z wyszukiwaniem i Gemini i poproś o dobranie produktu z Twojej kategorii. Czy jesteś w odpowiedzi? Co tam napisano o cenie i opiniach? Jak to zrobić w 10 minut, opisaliśmy w artykule „Co ChatGPT mówi o Twojej firmie”. A jeśli asystent zmyśla to, czego u Ciebie nie ma, przeczytaj „Jak halucynuje AI”.

6. Licznik: usuwać czy nie

Nie radzimy ani usuwać, ani dodawać liczników „na podstawie badania”. Jeśli promocja jest prawdziwa i ma datę zakończenia, licznik tylko ją pokazuje. Ważniejsze, żeby data zgadzała się z danymi w pliku, a nie była wymyślonym „jeszcze 2 godziny” za każdym razem. Badanie podpowiada coś innego: podstawą karty produktu powinno być to, co czyta się tak samo dla człowieka i dla asystenta, czyli uczciwa cena, ocena i opinie.

Podsumowanie

1. W maju 2026 roku HBR opublikował symulację: asystent AI w zakupach stabilnie reagował na ocenę i cenę, a liczniki, niedobór, przekreślone ceny i kupony działały nieprzewidywalnie i czasem szkodziły.
2. To symulacja na czterech modelach i czterech kategoriach, a nie żywi kupujący. Ilu Ukraińców już kupuje przez asystentów AI, nie wiadomo.
3. Sprawdź, czy cena na stronie i w Google Zakupach jest taka sama, a opinie widać na stronie jako tekst.
4. Utrzymuj plik produktowy w aktualności i raz w miesiącu pytaj asystenta o swój produkt.

Jak pracujemy z reklamą produktową, zobacz w sekcjach o Merchant Center i Shopping.

Chcesz bezpłatny audyt swoich reklam w Google Ads? Zostaw zgłoszenie: obejrzymy Twoje konto, porównamy ceny i dostępność w reklamie, w pliku produktowym i na stronie i powiemy, co warto poprawić.