Forrester: budżety display spadną o 30% — konsumenci uciekają do AI summaries

Tak — według Forrester reklamodawcy mogą zmniejszyć wydatki na reklamę display nawet o 30%, jeśli ruch użytkowników będzie dalej przesuwał się z klasycznych stron www i wyszukiwarek do interfejsów AI, które dostarczają odpowiedzi bez potrzeby klikania w linki. To nie jest jeszcze twardy wynik rynkowy dla całej branży, ale wyraźna prognoza kierunku: gdy konsument dostaje „AI summary” zamiast listy wyników i odsłon stron, maleje liczba powierzchni reklamowych, odsłon i okazji do emisji display.

Źródło kluczowej tezy: Forrester, Predictions 2025: B2C Marketing & CX oraz komunikacja analityków Forrester dotycząca wpływu generative AI na discovery, search i media planning. Tytuł artykułu opiera się na tej prognozie kierunkowej i należy ją traktować jako forecast, nie jako już zrealizowaną średnią rynkową.

Co dokładnie prognozuje Forrester

Najważniejszy insight jest prosty: jeśli konsumenci coraz częściej korzystają z odpowiedzi generowanych przez AI zamiast przechodzić na strony wydawców i marki, to tradycyjny model reklamy display traci podstawę — uwagę mierzoną odsłoną, sesją i czasem na stronie.

Forrester wskazuje, że:

• generative AI zmienia sposób odkrywania treści i produktów,
• część ruchu informacyjnego przestaje trafiać do witryn,
• to może przełożyć się na istotne cięcia budżetów display — nawet rzędu 30% w wybranych kategoriach i scenariuszach.

To ważne rozróżnienie: nie chodzi o to, że display „znika”, ale że jego udział w miksie mediowym będzie pod presją. Reklamodawcy przesuną środki tam, gdzie nadal można zmierzyć wpływ na sprzedaż, uwagę i intencję zakupową — do retail media, paid social, video, influencerów, CRM oraz formatów zintegrowanych z nowymi interfejsami AI.

Kontekst badania: dlaczego AI summaries zagrażają display

Display opiera się na prostym mechanizmie: użytkownik odwiedza stronę, konsumuje treść, widzi reklamę. AI summaries ten model skracają. Jeśli odpowiedź pojawia się od razu w interfejsie AI, użytkownik nie musi już odwiedzać wielu stron, porównywarek czy artykułów poradnikowych.

To zjawisko jest spójne z szerszymi danymi rynkowymi:

• McKinsey w badaniach dotyczących stanu AI wskazuje, że adopcja generative AI w firmach gwałtownie przyspieszyła, a marketing i sprzedaż należą do obszarów z najwyższym potencjałem wpływu ekonomicznego. Źródło: McKinsey, The state of AI oraz The economic potential of generative AI.
• Google potwierdził wdrażanie AI Overviews w wyszukiwarce, co oznacza, że część zapytań będzie obsługiwana bez tradycyjnego przejścia do stron wyników. Źródło: Google, oficjalne komunikaty o AI Overviews, 2024.
• Gartner prognozował, że klasyczny search może stracić istotną część wolumenu na rzecz chatbotów AI i agentów w najbliższych latach. Źródło: Gartner press release dotyczący wpływu generative AI na search behavior, 2024.

To właśnie połączenie tych trzech trendów jest problemem dla display:

1. mniej kliknięć do wydawców,
2. mniej odsłon,
3. mniejsza podaż wartościowego inventory,
4. większa presja na efektywność i atrybucję.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Dla marek najważniejsza zmiana brzmi: nie można już planować budżetu display tak, jakby ruch organiczny i informacyjny miał zachowywać się jak w latach 2018–2023.

W praktyce oznacza to pięć konsekwencji.

1. Spadnie wartość części inventory opartego na ruchu informacyjnym

Najbardziej narażone są serwisy, których model zależy od prostych zapytań typu:

• „co to jest…”
• „jak działa…”
• „najlepsze X dla Y”
• „porównanie A vs B”

To właśnie te zapytania AI potrafi podsumować bez opuszczania interfejsu. Jeśli użytkownik nie trafia na stronę, reklamodawca nie kupi tam odsłony.

2. Brand awareness nie zniknie, ale zmieni kanały

Budżet „górnego lejka” nie musi maleć, ale może migrować z klasycznego display do:

• video,
• CTV,
• retail media,
• sponsoringów i partnerstw contentowych,
• paid social,
• własnych ekosystemów CRM i audience data.

Powód jest prosty: te kanały lepiej utrzymują uwagę, a niektóre dają lepszy pomiar efektu biznesowego niż tradycyjny banner.

3. Wydawcy będą musieli walczyć o ruch „niepodsumowywalny”

Treści generyczne będą pod największą presją. Wygrają ci wydawcy i marki, którzy dostarczą:

• oryginalne dane,
• badania własne,
• opinie ekspertów,
• interaktywne narzędzia,
• content lokalny i aktualny,
• formaty premium trudne do zastąpienia przez AI summary.

To ważny wniosek także dla SEO i content marketingu: treść, którą da się streścić w trzech akapitach, jest najbardziej zagrożona utratą ruchu.

4. Media mix będzie bardziej performance-driven

Jeśli marketer ma ograniczony budżet i widzi spadek wartości odsłony display, będzie przesuwał środki tam, gdzie szybciej udowodni wpływ na pipeline lub sprzedaż.

Dotyczy to szczególnie kategorii, w których:

• decyzje zakupowe są szybkie,
• łatwo mierzyć konwersję,
• istnieje mocny ekosystem retail media,
• social commerce przejmuje rolę discovery.

5. Marki muszą myśleć o widoczności w AI, nie tylko w Google

Dotąd pytanie brzmiało: „czy jesteśmy wysoko w wynikach wyszukiwania?”. Teraz coraz częściej brzmi: „czy nasza marka, produkt i wiedza są cytowane lub reprezentowane w odpowiedziach AI?”.

To otwiera nowy obszar strategii: AI visibility, LLM discoverability, entity SEO, structured content i digital PR pod modele językowe.

Tabela: co może tracić, a co zyskiwać na migracji konsumentów do AI

Jak przygotować się na spadek budżetów display

Firmy nie powinny czekać, aż spadki ruchu staną się bolesne. Lepiej już teraz przebudować strategię mediów i contentu.

1. Oddziel display brandingowy od display „z przyzwyczajenia”

W wielu organizacjach część budżetu display trwa siłą rozpędu. Warto rozdzielić kampanie, które realnie budują zasięg i pamięć marki, od tych, które istnieją tylko dlatego, że „zawsze były w planie”.

Minimalny audyt powinien odpowiedzieć na trzy pytania:

• które placementy naprawdę podnoszą zasięg inkrementalny,
• które kampanie wspierają branded search i direct traffic,
• gdzie display jest najsłabszym ogniwem kosztu dotarcia.

2. Buduj content, którego AI nie zastąpi łatwym summary

Najbardziej odporne formaty to:

• raporty i benchmarki własne,
• case studies,
• analizy lokalnych danych,
• porównania oparte na testach,
• opinie ekspertów i komentarze branżowe,
• narzędzia, kalkulatory, checklisty i bazy wiedzy.

To także kierunek dla marek takich jak CCZ Group: publikowanie własnych obserwacji z kampanii, zmian CPC/CPM, jakości leadów czy różnic między kanałami daje przewagę, bo tworzy źródło pierwotne, a nie tylko kompilację cudzych tez.

3. Rozwijaj AI visibility i structured data

Jeśli część użytkowników przestaje klikać, trzeba zwiększać szansę, że marka będzie obecna w odpowiedziach AI. Pomagają w tym:

• jasna architektura treści,
• sekcje FAQ,
• definicje i odpowiedzi bezpośrednie,
• dane uporządkowane schema.org,
• silne sygnały E-E-A-T,
• cytowanie wiarygodnych źródeł i publikowanie własnych danych.

4. Zwiększ udział kanałów z mocniejszą intencją

Jeśli display traci część funkcji discovery, warto równolegle inwestować w kanały bliżej decyzji zakupowej:

• paid search na zapytania brandowe i high-intent,
• retail media,
• email i marketing automation,
• remarketing oparty o 1st-party data,
• partnerstwa afiliacyjne i marketplace ads.

5. Mierz nie tylko kliknięcia, ale wpływ na całość lejka

W świecie AI clicks mogą spadać, nawet jeśli marka pozostaje widoczna. Dlatego raportowanie powinno objąć:

• share of search,
• branded demand,
• direct traffic,
• wzrost zapytań o markę,
• quality leads,
• udział organicznych cytowań i wzmianek.

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Prognoza Forrestera nie funkcjonuje w próżni. Potwierdzają ją także inne źródła.

• Google: wdrożenie AI Overviews zmienia zachowanie użytkowników w wyszukiwarce i sposób prezentacji odpowiedzi. Źródło: Google Search Central / The Keyword, 2024.
• Gartner: generative AI może istotnie zmniejszyć wolumen tradycyjnych wyszukiwań w średnim terminie. Źródło: Gartner, press release, 2024.
• McKinsey: marketing i sprzedaż są jednymi z funkcji o największym potencjale wartości z generative AI. To oznacza, że firmy będą przebudowywać procesy dotarcia i alokacji budżetów. Źródło: McKinsey, The economic potential of generative AI.
• BCG: organizacje przyspieszają wdrażanie AI w customer experience i personalizacji, co zmienia sposób kontaktu z konsumentem na całej ścieżce. Źródło: BCG, publikacje o AI in marketing and CX, 2024–2025.

Wspólny mianownik jest jeden: wartość nie znika z marketingu, ale przesuwa się z emisji „na stronach” do obecności „w odpowiedziach”, „w ekosystemach” i „bliżej transakcji”.

FAQ

Czy display naprawdę spadnie o 30% w całym rynku?

Nie musi. To prognoza kierunkowa Forrestera dotycząca wpływu migracji użytkowników do AI na wydatki display. Skala spadku będzie różna zależnie od branży, kraju, modelu mediowego i tempa zmian w zachowaniach użytkowników.

Które branże są najbardziej narażone?

Najbardziej te, które opierają się na ruchu informacyjnym i porównawczym: media, wydawcy poradnikowi, agregatory, część e-commerce oparta na top-of-funnel SEO oraz marki z dużym udziałem display w awareness.

Czy AI zabierze ruch także markom?

Tak, zwłaszcza w treściach generycznych. Mniejsza podatność dotyczy marek z silnym brandem, własnymi danymi, lojalną bazą odbiorców i unikalnym contentem.

W co przesuwać budżet zamiast display?

Najczęściej do retail media, paid social, video, CRM, contentu premium, digital PR i działań wzmacniających AI visibility oraz branded demand.

Czy nadal warto inwestować w SEO?

Tak, ale inne niż dawniej. Mniej opłacalne będą treści pod proste pytania informacyjne, a bardziej wartościowe staną się treści eksperckie, źródłowe, transakcyjne i silnie związane z marką.

Wnioski

Prognoza Forrestera o możliwym spadku budżetów display o 30% jest logiczną konsekwencją większej zmiany: konsumenci coraz częściej oczekują odpowiedzi bez przechodzenia na stronę. Gdy attention layer przesuwa się do interfejsów AI, klasyczny display traci część swojej roli.

Dla marketerów to sygnał, by już teraz:

• przeaudytować udział display w miksie,
• budować treści oparte na własnych danych,
• rozwijać widoczność marki w środowiskach AI,
• wzmacniać kanały z wyższą intencją i lepszą mierzalnością,
• opierać planowanie na scenariuszach, nie na historycznych założeniach.

Jeśli chcesz przygotować strategię contentu, SEO i media mix pod erę AI summaries, CCZ Group może pomóc przełożyć te zmiany na konkretny plan działań — od audytu widoczności po projekt treści i kanałów, które zachowają wartość także wtedy, gdy kliknięć będzie mniej.

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.