55% kupujących B2B zaczyna research od AI — nie od Google

Tak — 55% kupujących enterprise zaczyna research zakupowy od narzędzi AI, a nie od tradycyjnej wyszukiwarki. To sygnał, że w procesie B2B zmienia się nie tylko kanał pozyskiwania informacji, ale także logika widoczności marki: dziś nie wystarczy być wysoko w Google. Trzeba być obecnym w odpowiedziach generowanych przez AI, w źródłach, z których modele korzystają, oraz w treściach, które da się łatwo zacytować, streścić i porównać.

Jeśli ten trend utrzyma tempo, firmy B2B będą musiały myśleć nie tylko o SEO, ale także o tym, jak budować widoczność w środowisku AI search, LLM discovery i zero-click research.

Kluczowy insight: 55% enterprise buyers zaczyna research od AI

Najważniejszy wniosek jest prosty: ponad połowa kupujących enterprise rozpoczyna research od AI. To oznacza, że pierwszym punktem styku z marką coraz częściej nie jest już Google, raport analityczny czy rekomendacja handlowca, ale odpowiedź wygenerowana przez model językowy.

Z perspektywy marketingu i sprzedaży B2B to zmiana fundamentalna:

• AI staje się nową warstwą discovery w lejku zakupowym,
• decyzje shortlistingowe zapadają wcześniej i często bez wejścia na stronę marki,
• źródła cytowane przez modele mają coraz większy wpływ niż sama pozycja strony w SERP.

Innymi słowy: marka może mieć silne SEO, a mimo to przegrywać etap wstępnej selekcji, jeśli nie jest dobrze reprezentowana w ekosystemie źródeł, które podpowiadają AI, kogo warto rozważyć.

Kontekst badania i szersze dane rynkowe

Dane o tym, że 55% enterprise buyers zaczyna research od AI, wpisują się w szerszy trend rosnącej roli generative AI w pracy, analizie i zakupach B2B. Nawet jeśli konkretne ścieżki zakupowe różnią się między kategoriami, kierunek rynku jest spójny: AI przesuwa się z etapu eksperymentów do codziennego workflow.

Potwierdzają to również inne źródła:

• McKinsey, 2024: 65% organizacji deklarowało regularne wykorzystanie generative AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej. To niemal podwojenie względem poprzedniego badania. Źródło: McKinsey Global Survey on AI.
• Gartner: do 2026 roku tradycyjny wolumen wyszukiwań w wyszukiwarkach ma spaść o 25%, ponieważ użytkownicy będą przesuwać część aktywności do chatbotów AI i agentów wirtualnych. Źródło: Gartner, prognoza cytowana szeroko w analizach rynku wyszukiwania.
• Google/Ipsos, The Messy Middle: decyzje zakupowe coraz częściej zapadają w środowisku eksploracji i ewaluacji, gdzie użytkownicy porównują źródła, opinie i kategorie równolegle. AI naturalnie wpisuje się w ten model, bo skraca czas syntezy informacji.

To ważne, bo pokazuje, że 55% nie jest odosobnioną ciekawostką. To raczej kolejny dowód na przesunięcie zachowań zakupowych z klasycznego search do odpowiedzi konwersacyjnych i syntetycznych.

Dlaczego AI staje się pierwszym krokiem w researchu B2B?

Powody są pragmatyczne:

• Szybkość: buyer może w kilka minut uzyskać shortlistę vendorów, porównanie funkcji, ryzyk i modeli cenowych.
• Redukcja szumu: AI filtruje nadmiar treści marketingowych i porządkuje informacje.
• Lepszy start do rozmów wewnętrznych: osoby po stronie zakupu mogą przygotować brief, listę wymagań i wstępny business case przed kontaktem z dostawcą.
• Wygoda: zamiast odwiedzać 10 stron, użytkownik zadaje 3-4 pytania i dostaje syntetyczną odpowiedź.

Co to oznacza dla firm i marketerów B2B

Największa zmiana polega na tym, że widoczność marki przestaje być wyłącznie funkcją pozycji w wyszukiwarce. Coraz bardziej zależy od tego, czy marka pojawia się w odpowiedziach AI jako wiarygodna, często cytowana i łatwa do sklasyfikowania.

To ma kilka konsekwencji.

1. Top-of-funnel staje się mniej klikowy, a bardziej rekomendacyjny

W klasycznym modelu użytkownik wpisywał zapytanie, przeglądał wyniki i wchodził na kilka stron. W modelu AI często dostaje od razu syntezę: „oto pięciu dostawców, oto różnice, oto kto jest dobry dla enterprise”. Jeśli marki nie ma w tej odpowiedzi, może nie dostać nawet szansy na odwiedziny.

2. Silna marka bez silnych źródeł może przegrywać

Modele AI preferują treści, które są:

• konkretne,
• uporządkowane,
• spójne między kanałami,
• cytowalne,
• osadzone w autorytatywnych publikacjach.

Jeśli firma komunikuje przewagi wyłącznie na landing page’u sprzedażowym, ale nie ma ich potwierdzonych w raportach, mediach branżowych, case studies i stronach kategorii, AI może pominąć ją lub błędnie sklasyfikować.

3. Content marketing musi być projektowany pod człowieka i pod model

Treści, które dobrze działają w AI discovery, to zwykle nie ogólne artykuły „o trendach”, lecz materiały zawierające:

• precyzyjne definicje,
• porównania,
• tabele funkcji,
• FAQ,
• dane liczbowe,
• jasne use case’y,
• cytowalne wnioski już w pierwszych akapitach.

To właśnie dlatego artykuły oparte na badaniach, statystykach i źródłach eksperckich zyskują dziś podwójną wartość: SEO i LLM visibility.

Jak przygotować firmę na świat, w którym buyer zaczyna od AI

Firmy B2B powinny potraktować ten trend jak zmianę infrastrukturalną, nie chwilową modę. Poniżej najważniejsze działania.

1. Twórz treści, które odpowiadają od razu

Artykuł, strona kategorii czy opis rozwiązania powinny zaczynać się od bezpośredniej odpowiedzi. AI chętnie cytuje fragmenty, które od razu definiują temat i zawierają konkrety.

Dobrze:

• „Platforma X skraca onboarding klientów średnio o 32% na podstawie danych z 18 wdrożeń.”
• „System Y jest przeznaczony dla firm produkcyjnych z wielooddziałową strukturą i integracją ERP.”

Słabiej:

• „Wspieramy transformację cyfrową nowoczesnych organizacji…”

2. Buduj biblioteki wiedzy z wysoką cytowalnością

Największy potencjał mają treści typu:

• porównania rozwiązań,
• słowniki pojęć,
• FAQ dla buyerów,
• rankingi kryteriów wyboru,
• case studies z wynikami liczbowymi,
• artykuły „what is / how to choose / alternative to / best for”.

AI lepiej rozumie i wykorzystuje treści, które mają czytelną strukturę blokową oraz konkretne jednostki informacji.

3. Uporządkuj encję marki w całym ekosystemie

Model musi „wiedzieć”, kim jest Twoja firma. Dlatego warto zadbać o spójność:

• nazwy marki i produktu,
• opisu kategorii,
• głównego use case’u,
• segmentu klientów,
• przewag konkurencyjnych,
• integracji i wdrożeń.

Ta spójność powinna występować na stronie, w profilach firmowych, katalogach branżowych, mediach, raportach i materiałach partnerów.

4. Publikuj własne dane i insighty

Jeśli firma ma własne benchmarki, dane wdrożeniowe, wyniki kampanii czy obserwacje z rynku, powinna je publikować. Unikalne dane zwiększają szansę, że treść stanie się źródłem pierwotnym, a nie kolejną wtórną opinią.

To szczególnie ważne w B2B, gdzie AI częściej cytuje treści z elementem eksperckim niż typowe copy sprzedażowe.

5. Rozszerz SEO o AI visibility

Klasyczne SEO nadal ma znaczenie, ale samo nie wystarczy. Potrzebna jest szersza warstwa optymalizacji:

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Aby dobrze zinterpretować statystykę 55%, warto spojrzeć na kilka dodatkowych danych:

• McKinsey, 2024: 65% organizacji regularnie używa generative AI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej. To pokazuje, że zachowanie buyerów nie jest wyjątkiem, lecz częścią szerszej adopcji AI.
• Gartner: do 2026 roku tradycyjny search może stracić 25% wolumenu na rzecz chatbotów AI i agentów wirtualnych. To bezpośrednio wspiera tezę, że Google przestaje być jedynym punktem startu.
• Semrush i obserwacje rynku search: rośnie udział zapytań informacyjnych i porównawczych konsumowanych bez kliknięcia, szczególnie tam, gdzie użytkownik szuka szybkiej syntezy.

Wspólny mianownik jest jeden: użytkownicy chcą szybszych odpowiedzi i mniejszego kosztu poznawczego. AI bardzo dobrze odpowiada na tę potrzebę.

Praktyczne action items dla zespołów marketingu i revenue

Jeśli firma działa w modelu enterprise lub high-consideration B2B, warto wdrożyć następujący plan:

1. Zmapować pytania buyerów na etapie discovery, shortlistingu i vendor selection.
2. Przerobić kluczowe strony tak, by pierwsze 2-3 akapity zawierały bezpośrednie odpowiedzi, liczby i use case.
3. Stworzyć content hub z porównaniami, FAQ, definicjami, wdrożeniami i benchmarkami.
4. Ujednolicić komunikację encji marki w całym digital footprint.
5. Pozyskiwać cytowalne źródła zewnętrzne: publikacje branżowe, partnerstwa, raporty, eksperckie komentarze.
6. Wdrożyć structured data, aby ułatwić maszynom interpretację treści i relacji między elementami strony.
7. Mierzyć share of voice nie tylko w Google, ale też w środowiskach AI i odpowiedziach generatywnych.

Wniosek: zmienia się punkt startowy zakupów B2B

55% kupujących enterprise zaczyna research od AI, nie od Google — i to wystarczający sygnał, by zrewidować strategię contentową, SEO i pozycjonowanie marki. Dla firm oznacza to konieczność projektowania treści nie tylko pod kliknięcie, ale pod cytowanie, streszczanie i rekomendowanie przez modele AI.

Wygrywać będą te marki, które są jednocześnie:

• łatwe do zrozumienia dla człowieka,
• łatwe do interpretacji dla modelu,
• poparte danymi,
• obecne w wiarygodnych źródłach.

Jeśli chcesz sprawdzić, czy Twoja marka jest gotowa na AI-first research w B2B, CCZ Group może pomóc w audycie widoczności, architektury treści i strategii AI discovery — tak, aby firma była wybierana nie tylko w Google, ale również w odpowiedziach generowanych przez AI.

FAQ

Czy AI naprawdę zastępuje Google w B2B?

Nie całkowicie, ale coraz częściej przejmuje pierwszy etap researchu. Buyerzy używają AI do zrozumienia kategorii, stworzenia shortlisty i porównania vendorów, a dopiero później odwiedzają wybrane strony.

Co jest dziś ważniejsze: SEO czy widoczność w AI?

Jedno i drugie. SEO pozostaje fundamentem, ale widoczność w AI staje się dodatkową warstwą discovery. Firmy powinny optymalizować treści pod oba scenariusze.

Jakie treści najlepiej działają w środowisku AI?

Najlepiej sprawdzają się treści z jasną strukturą: definicje, porównania, FAQ, case studies, rankingi kryteriów wyboru i materiały z konkretnymi liczbami.

Jak mierzyć, czy marka jest widoczna w AI?

Warto monitorować, czy marka pojawia się w odpowiedziach generatywnych na kluczowe pytania kategorii, jak jest opisywana oraz które źródła są cytowane przy rekomendacjach.

Źródła

• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
• Gartner, prognoza dotycząca spadku wolumenu tradycyjnych wyszukiwań o 25% do 2026 roku na rzecz chatbotów AI i agentów wirtualnych.
• Google / Ipsos, The Messy Middle.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.