AI Overviews wydłużają research — badanie Gartner obala mit szybszych decyzji

Tak — AI Overviews nie skracają researchu u wszystkich użytkowników. Według badania Gartner 31% konsumentów spędza więcej czasu na research produktów i usług, gdy korzysta z AI-powered search results, takich jak AI Overviews, a nie mniej. To ważny sygnał dla marketerów i właścicieli marek: generatywne wyniki wyszukiwania nie zawsze przyspieszają decyzję zakupową. Często wydłużają etap porównywania, weryfikacji i „doszukiwania się” potwierdzenia w wielu źródłach.

To podważa popularny mit, że AI w wyszukiwarce automatycznie skraca ścieżkę do zakupu. W praktyce użytkownik może dostać szybszą odpowiedź, ale jednocześnie wejść w głębszy research, bo AI obniża koszt eksploracji kolejnych opcji, pytań i scenariuszy.

Kluczowy insight: 31% konsumentów spędza więcej czasu na research przez AI Overviews

Najważniejszy wniosek z badania Gartner jest prosty: 31% konsumentów deklaruje, że spędza więcej czasu na research, gdy korzysta z wyników wyszukiwania wspieranych AI. Innymi słowy, AI nie tylko odpowiada na pytania, ale też napędza dalsze pytania.

To istotna zmiana względem klasycznego modelu wyszukiwarki, w którym użytkownik przechodził od zapytania do listy linków. AI Overviews i podobne formaty skracają drogę do syntezy informacji, ale mogą jednocześnie:

• zwiększać liczbę porównywanych marek,
• wydłużać etap walidacji informacji,
• przesuwać uwagę z pojedynczego kliknięcia na serię mikrozapytań,
• zwiększać oczekiwanie wobec jakości, wiarygodności i kompletności treści.

Dla firm oznacza to jedno: obecność w ekosystemie AI search nie wystarczy. Trzeba jeszcze dostarczyć treści, które pomagają użytkownikowi domknąć research, a nie tylko rozpocząć kolejny etap.

Kontekst badania Gartner: skąd pochodzi ta liczba

Dane pochodzą z badania Gartner dotyczącego wpływu AI-powered search na zachowania konsumenckie. Gartner zwraca uwagę, że nowe doświadczenie wyszukiwania zmienia nie tylko sposób pozyskiwania odpowiedzi, ale też sposób podejmowania decyzji.

Źródło: Gartner, Consumers Are Using Generative AI-Powered Search More — and Spending More Time Researching, 2024. W komunikacji Gartner wskazano, że 31% consumers are spending more time researching purchases when using generative AI-powered search experiences.

To szczególnie ważne, bo Gartner analizuje nie samą adopcję technologii, ale realny wpływ na zachowania zakupowe. A zachowanie „spędzam więcej czasu” jest z perspektywy biznesowej jednym z najważniejszych wskaźników: wpływa na długość ścieżki decyzyjnej, atrybucję, content strategy i projektowanie doświadczenia użytkownika.

Dlaczego AI Overviews wydłużają research zamiast go skracać

Na pierwszy rzut oka to może wydawać się paradoksalne. Jeśli AI podaje odpowiedź szybciej, to czemu użytkownik spędza więcej czasu na researchu? W praktyce działają tu co najmniej cztery mechanizmy.

1. AI obniża koszt zadawania kolejnych pytań

W klasycznym Google użytkownik wpisywał jedno zapytanie, otwierał kilka linków i często kończył sesję. W modelu konwersacyjnym dużo łatwiej zadać kolejne pytanie: „porównaj”, „dla małej firmy”, „czy warto”, „jakie są wady”, „a alternatywy do 500 zł?”.

Efekt: research staje się dłuższy, ale bardziej iteracyjny.

2. Szybsza synteza zwiększa apetyt na porównanie opcji

Gdy AI szybko podsumowuje kategorię, użytkownik nie czuje, że „już wszystko wie”. Częściej ma poczucie, że może sprawdzić jeszcze jedną markę, jeszcze jeden wariant, jeszcze jeden scenariusz użytkowania.

To zjawisko dobrze rozumieją platformy e-commerce: im łatwiejsze porównanie, tym częściej klient porównuje więcej.

3. Użytkownicy weryfikują odpowiedzi AI w zewnętrznych źródłach

AI Overviews nie eliminują potrzeby zaufania. W wielu kategoriach — szczególnie finansach, zdrowiu, B2B, drogich zakupach i usługach eksperckich — użytkownik chce potwierdzić informacje na stronie producenta, w recenzjach, na forach, w mediach branżowych lub w materiałach porównawczych.

AI przyspiesza orientację w temacie, ale nie zawsze daje wystarczający poziom pewności do podjęcia decyzji.

4. Decyzje stają się bardziej „asystowane”, a mniej liniowe

Zamiast prostego modelu: zapytanie → kliknięcie → strona → konwersja, mamy model: zapytanie → synteza AI → doprecyzowanie → porównanie → walidacja → powrót do wyszukiwarki → kolejne pytanie → dopiero potem wejście na stronę marki.

To nie musi oznaczać gorszej skuteczności. Ale oznacza bardziej złożoną ścieżkę.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Jeśli AI Overviews wydłużają research, firmy muszą inaczej spojrzeć na content, SEO, analitykę i strategię obecności w wyszukiwarkach.

1. Nie walczysz już tylko o kliknięcie — walczysz o zaufanie w warstwie syntezy

Marka musi być obecna nie tylko w tradycyjnych wynikach organicznych, ale także w źródłach, które systemy AI uznają za wiarygodne do syntezy odpowiedzi. To zmienia punkt ciężkości z samej widoczności na:

• autorytet domeny,
• jasną strukturę treści,
• spójność danych o marce i produkcie,
• eksperckość i atrybucję źródeł.

2. Treści muszą domykać research, nie tylko generować ruch

Jeśli użytkownik po AI Overview trafia na stronę, oczekuje konkretu: porównania, argumentów, ograniczeń, case’ów, dowodów i odpowiedzi na pytania „czy to na pewno dla mnie?”. Strony ogólne, marketingowo-nadmuchane i pozbawione danych będą przegrywać.

3. Lejek staje się mniej przewidywalny

Marketerzy muszą przyjąć, że część interakcji dzieje się jeszcze przed kliknięciem. Oznacza to, że spadek CTR nie musi automatycznie oznaczać spadku wpływu marki. Jeśli użytkownik zobaczy markę w syntezie AI, a potem wróci później przez branded search, direct lub inny kanał, klasyczna analityka może nie oddać pełnego obrazu.

4. Wysokointencyjne treści porównawcze zyskują na znaczeniu

Skoro AI zwiększa liczbę pytań porównawczych, rośnie wartość treści typu:

• alternatywy dla X,
• X vs Y,
• ranking narzędzi / usług,
• dla kogo to rozwiązanie ma sens, a dla kogo nie,
• koszty, ograniczenia, wdrożenie, ROI.

Jak przygotować markę na dłuższy, „AI-assisted” research

Firmy, które potraktują AI Overviews wyłącznie jako kolejny feature Google, zareagują zbyt płytko. Tu chodzi o zmianę logiki wyszukiwania. Poniżej działania, które warto wdrażać już teraz.

1. Buduj treści o wysokiej rozdzielczości informacyjnej

Treść musi być konkretna, aktualna i łatwa do zacytowania. Dobrze działają:

• sekcje FAQ,
• tabele porównawcze,
• jasne definicje,
• case studies,
• liczby, benchmarki i źródła.

Modele AI preferują treści, które da się łatwo sparsować i przypisać do konkretnego pytania.

2. Odpowiadaj na pytania środkowego i dolnego lejka

Nie wystarczy publikować treści „co to jest AI Overviews”. Potrzebne są także materiały odpowiadające na pytania decyzyjne:

• jak wybrać,
• ile to kosztuje,
• jakie są ryzyka,
• jak wygląda wdrożenie,
• jak porównać dostawców.

To właśnie na tym etapie AI często wydłuża research najbardziej.

3. Wzmacniaj E-E-A-T i sygnały wiarygodności

Choć Google nie ocenia treści prostą checklistą, praktyka pokazuje, że większą szansę na cytowanie i widoczność mają materiały z wyraźnym autorstwem, źródłami, aktualizacją oraz doświadczeniem praktycznym.

Warto zadbać o:

• bio autorów ekspertów,
• daty publikacji i aktualizacji,
• cytowane źródła pierwotne,
• własne dane i case studies,
• spójność informacji o firmie w różnych kanałach.

4. Mierz wpływ poza samym CTR

W środowisku AI search warto obserwować nie tylko kliknięcia z non-brand organic, ale także:

• wzrost branded search,
• ruch direct,
• wspomagane konwersje,
• czas do konwersji,
• liczbę punktów styku z treściami eksperckimi.

Jeśli research się wydłuża, a użytkownik podejmuje decyzję później, atrybucja last-click staje się jeszcze mniej wiarygodna.

Powiązane dane: AI zmienia nie tylko research, ale cały krajobraz discovery

Statystyka Gartner dobrze wpisuje się w szerszy trend. Generatywna AI nie jest już eksperymentem, tylko realnym elementem ścieżki zakupowej i operacyjnej firm.

McKinsey: AI jest już powszechnie używana w organizacjach

Według McKinsey Global Survey on AI 2025, 78% organizacji deklaruje użycie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Rok wcześniej było to 72%, a na początku 2024 roku 55% organizacji korzystało z generative AI regularnie w przynajmniej jednej funkcji. To pokazuje, że zarówno po stronie podaży treści, jak i popytu informacyjnego, AI staje się nowym standardem pracy.

Źródło: McKinsey & Company, The state of AI: How organizations are rewiring to capture value, 2025.

Semrush: zero-click i AI search zmieniają model ruchu

Dane rynkowe analizowane przez Semrush i innych dostawców SEO potwierdzają, że udział wyszukiwań kończących się bez kliknięcia od lat rośnie, a AI-powered answers mogą ten trend wzmacniać. Dla marek oznacza to, że sama obecność w SERP przestaje być wystarczającą metryką sukcesu.

Źródło: Semrush, analizy rynku organic search i zero-click trends, 2024–2025.

Tabela: co zmienia się w researchu pod wpływem AI Overviews

Co robić teraz: 6 praktycznych działań dla firm

1. Zmapuj pytania, które AI może zadawać za użytkownika. Nie tylko frazy SEO, ale całe sekwencje pytań.
2. Utwórz treści porównawcze i decyzyjne. Zwłaszcza dla kategorii, gdzie wybór wymaga czasu i zaufania.
3. Dodaj źródła, dane i autorstwo. Treści bez atrybucji będą przegrywać o wiarygodność.
4. Rozbuduj sekcje FAQ i tabele. To formaty dobrze przyswajane przez modele i użytkowników.
5. Analizuj branded search i ścieżki wspomagane. Nie opieraj oceny skuteczności tylko na klikach z organic.
6. Aktualizuj treści częściej. Freshness ma znaczenie zarówno dla SEO, jak i dla cytowalności w systemach AI.

Wniosek: AI nie skraca automatycznie drogi do zakupu

Badanie Gartner pokazuje jasno: 31% konsumentów spędza więcej czasu na research przez AI-powered search. To nie anomalia, tylko logiczny efekt nowego sposobu wyszukiwania. Gdy odpowiedzi są szybsze, łatwiej zadać kolejne pytania. Gdy porównanie jest prostsze, użytkownik porównuje więcej. Gdy AI podsumowuje temat, rośnie potrzeba weryfikacji i zaufania.

Dla firm to sygnał, że strategia contentowa, SEO i analityczna musi wyjść poza model „zdobądź kliknięcie”. Wygrywać będą marki, które pomogą użytkownikowi domknąć decyzję: konkretem, strukturą, danymi i wiarygodnością.

Jeśli chcesz przygotować strategię SEO i content pod AI Overviews, generative search oraz nowe zachowania zakupowe użytkowników, zespół CCZ Group może pomóc uporządkować priorytety, audyt treści i plan działań pod widoczność w erze AI search.

FAQ

Czy AI Overviews zawsze wydłużają research?

Nie. Badanie Gartner pokazuje, że 31% konsumentów spędza więcej czasu na research. To nie znaczy, że dotyczy to wszystkich. W prostych zapytaniach AI może skracać drogę do odpowiedzi, ale w decyzjach zakupowych często uruchamia dodatkowe porównania i weryfikację.

Dlaczego użytkownicy robią dłuższy research, skoro AI daje szybsze odpowiedzi?

Bo AI obniża koszt eksploracji. Łatwiej zadać kolejne pytanie, porównać więcej opcji i sprawdzić alternatywy. Szybsza odpowiedź nie musi oznaczać szybszej decyzji.

Jakie treści najlepiej przygotować pod AI Overviews?

Najlepiej działają treści konkretne i strukturalne: FAQ, porównania, rankingi, case studies, strony produktowe z danymi, sekcje „dla kogo / dla kogo nie”, informacje o kosztach, wdrożeniu i ograniczeniach.

Czy spadek CTR z Google oznacza spadek wpływu marki?

Niekoniecznie. W środowisku AI search część wpływu marki może pojawić się przed kliknięciem, np. w syntezie odpowiedzi. Użytkownik może wrócić później przez branded search, direct lub inny kanał.

Jak mierzyć efekty SEO w erze AI search?

Poza CTR warto mierzyć branded search, assisted conversions, długość ścieżki do zakupu, udział treści eksperckich w konwersjach i wzrost zapytań brandowych po ekspozycji na treści informacyjne.

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.