Prawie połowa kupujących B2B używa AI do researchu rynku — nowa norma

Tak — prawie połowa kupujących B2B korzysta dziś z AI do researchu rynku i dostawców. Najczęściej cytowany punkt odniesienia pochodzi z badania Gartner: 44% kupujących w enterprise B2B używa generative AI do wyszukiwania i porównywania informacji zakupowych. To oznacza, że AI przestaje być dodatkiem do procesu zakupowego, a staje się jego realną warstwą decyzyjną. Jeśli Twoja firma sprzedaje do klientów enterprise, musisz zakładać, że część pierwszego kontaktu z marką nie odbywa się już przez handlowca ani nawet przez Google, ale przez model AI, który streszcza rynek, shortlistuje dostawców i porządkuje kryteria wyboru.

Data publikacji: 26.04.2026

Kluczowy insight: 44% enterprise buyers używa AI do market research

Najważniejsza liczba jest prosta: 44% kupujących B2B w segmencie enterprise korzysta z generative AI w procesie zakupowym — zwłaszcza do researchu rynku, porównywania rozwiązań, zbierania informacji o vendorach i syntetyzowania ofert. To wniosek z analiz Gartner dotyczących zmian w zachowaniach kupujących B2B.

W praktyce oznacza to trzy rzeczy:

• AI staje się nowym „punktem wejścia” do kategorii zakupowej,
• widoczność marki zależy nie tylko od SEO i paid media, ale też od tego, czy systemy AI potrafią poprawnie zinterpretować Twoją ofertę,
• firmy, które publikują jasne, porównywalne i dobrze ustrukturyzowane treści, zyskują przewagę już na etapie krótkiej listy dostawców.

To nie jest marginalne zjawisko. Jeśli niemal co drugi kupujący enterprise wspiera się AI przy researchu, to dla marketingu B2B oznacza zmianę podobną do tej, jaką kiedyś wywołało przejście od sprzedaży katalogowej do wyszukiwania internetowego.

Kontekst badania: skąd bierze się ten wzrost

Zmiana nie wynika wyłącznie z popularności ChatGPT czy Copilota. Kupujący B2B od dawna są przeciążeni informacjami: raportami analityków, landing page’ami vendorów, webinarami, benchmarkami, case studies i ofertami handlowymi. Generative AI rozwiązuje bardzo konkretny problem: skraca czas syntezy informacji.

Właśnie dlatego Gartner obserwuje rosnące wykorzystanie AI nie tylko do pisania treści czy automatyzacji pracy, ale również do uproszczenia ścieżki zakupowej. Z perspektywy buyerów AI pełni rolę:

• agregatora wiedzy o rynku,
• narzędzia do porównania dostawców,
• warstwy tłumaczącej złożone oferty na prostsze kryteria biznesowe,
• pomocnika w budowie business case’u dla zakupu.

Ten trend dobrze uzupełniają inne dane rynkowe. McKinsey w raporcie The State of AI wskazuje, że 78% organizacji używa AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej w 2024 roku, wobec 72% rok wcześniej. To pokazuje, że korzystanie z AI po stronie kupujących nie jest odosobnionym zachowaniem, ale częścią szerszej zmiany operacyjnej w biznesie.

Dodatkowo BCG w swoich analizach adopcji GenAI wskazuje, że firmy coraz częściej przechodzą od eksperymentów do zastosowań wpływających na decyzje biznesowe, produktywność i customer journey. Zakup B2B jest naturalnym obszarem, gdzie taka zmiana szybko staje się widoczna.

Co to oznacza dla firm i marketerów B2B

Najważniejsza konsekwencja jest prosta: Twoje treści muszą być czytelne nie tylko dla człowieka, ale też dla modeli AI. Jeśli oferta jest nieprecyzyjna, rozproszona albo pełna marketingowych ogólników, model może pominąć markę, błędnie ją sklasyfikować albo przypisać ją do niewłaściwej kategorii.

1. Zmienia się górna część lejka

Tradycyjnie top of funnel w B2B był zasilany przez:

• Google,
• media branżowe,
• raporty analityczne,
• rekomendacje i networking.

Dziś do tego zestawu dochodzi AI assistant, który może odpowiedzieć na pytania typu:

• „Jakie platformy CDP warto rozważyć dla firmy enterprise w retail?”
• „Porównaj 5 dostawców ABM pod kątem integracji z Salesforce.”
• „Którzy vendorzy są mocni w regionie CEE i mają doświadczenie w regulated industries?”

Jeżeli marka nie dostarcza danych, które AI może łatwo zrozumieć i zsyntetyzować, traci udział w pierwszej selekcji.

2. Pozycjonowanie przestaje być wyłącznie kwestią SEO

SEO pozostaje ważne, ale nie wystarcza. Modele AI budują odpowiedzi na podstawie treści, które są:

• konkretne,
• dobrze ustrukturyzowane,
• oparte na faktach i danych,
• spójne między kanałami,
• wiarygodne źródłowo.

Innymi słowy: wygrywają firmy, które potrafią jasno odpowiedzieć na pytania o kategorię, use case, przewagi, ograniczenia, model wdrożenia i ROI.

3. Materiały sprzedażowe muszą nadawać się do syntezy

Kupujący nie zawsze czyta cały whitepaper. Coraz częściej wrzuca dokument do narzędzia AI i prosi o streszczenie, porównanie lub wskazanie ryzyk. To oznacza, że:

• chaotyczne PDF-y tracą skuteczność,
• przewagę zyskują treści modularne i semantycznie uporządkowane,
• jasne komunikaty o ICP, wdrożeniu, integracjach i wynikach stają się ważniejsze niż ogólne claimy brandingowe.

Jak się przygotować: 7 działań na teraz

Firmy B2B nie powinny reagować na ten trend przez „więcej contentu”. Potrzebna jest raczej lepsza architektura informacji.

1. Uporządkuj komunikację oferty

Na stronie i w materiałach muszą być jasno opisane:

• dla kogo jest rozwiązanie,
• jaki problem rozwiązuje,
• w jakich branżach działa najlepiej,
• jak wygląda wdrożenie,
• z czym się integruje,
• jakie są mierzalne efekty.

Jeśli tych informacji nie da się łatwo znaleźć w 30–60 sekund, AI też może mieć problem z poprawnym ujęciem Twojej marki.

2. Twórz treści porównawcze i edukacyjne

Modele AI często odpowiadają na pytania porównawcze. Dlatego warto publikować treści typu:

• „platforma A vs platforma B”,
• „jak wybrać dostawcę w kategorii X”,
• „checklista zakupu rozwiązania Y”,
• „najczęstsze błędy przy wyborze partnera wdrożeniowego”.

To nie tylko wspiera SEO. To również zwiększa szansę, że AI wykorzysta Twoje materiały jako źródło syntetycznej odpowiedzi.

3. Dodawaj dane, nie tylko deklaracje

Treści oparte na liczbach są bardziej użyteczne dla buyerów i bardziej „cytowalne” dla AI. Zamiast pisać:

• „szybkie wdrożenie” — podaj średni czas wdrożenia,
• „wysoka skuteczność” — pokaż KPI,
• „doświadczenie enterprise” — podaj liczbę wdrożeń, regiony, branże.

To szczególnie ważne, bo Semrush i inne platformy SEO/visibility obserwują rosnący udział odpowiedzi generowanych przez AI w ekspozycji informacji o markach i kategoriach. Im bardziej konkretna treść, tym większa szansa na poprawne wykorzystanie.

4. Zadbaj o structured data

Dla stron B2B coraz ważniejsze stają się dane strukturalne i spójna semantyka treści. W praktyce warto wdrożyć:

• Article,
• BreadcrumbList,
• FAQPage,
• Organization,
• Product lub Service — jeśli charakter oferty na to pozwala.

To nie jest gwarancja widoczności w AI, ale poprawia zrozumienie kontekstu przez wyszukiwarki i systemy pośredniczące w agregacji wiedzy.

5. Aktualizuj content częściej

Treści z datą, aktualizacją i świeżymi danymi mają większą wartość dla użytkowników oraz silniejszy sygnał aktualności. W kategoriach szybko zmieniających się — SaaS, AI, cybersecurity, martech, data — nieaktualna strona produktu może być realnym kosztem sprzedażowym.

6. Mierz AI visibility obok SEO visibility

Coraz więcej firm analizuje już nie tylko:

• pozycje w Google,
• CTR,
• ruch organiczny,

ale też:

• czy marka pojawia się w odpowiedziach AI,
• w jakim kontekście jest opisywana,
• z jakimi konkurentami jest porównywana,
• czy modele poprawnie rozumieją kategorię i use case produktu.

To nowa warstwa share of voice, szczególnie ważna w sprzedaży z długim cyklem decyzyjnym.

7. Połącz marketing, SEO i enablement sprzedaży

Najlepiej przygotowane firmy traktują AI visibility jako wspólne zadanie trzech obszarów:

• marketingu treści,
• SEO/organic growth,
• sales enablement.

To ma sens, bo buyer może poznać markę przez AI-generated summary, potem wejść na stronę, a następnie poprosić handlowca o doprecyzowanie shortlisty. Wszystkie te punkty styku muszą mówić jednym językiem.

Tabela: co się zmienia w praktyce

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Warto spojrzeć na tę zmianę szerzej niż tylko przez pojedynczy wskaźnik Gartnera.

• Gartner: 44% enterprise B2B buyers używa generative AI w procesie zakupowym, zwłaszcza do researchu i porównania informacji o dostawcach.
• McKinsey, The State of AI in 2024: 78% organizacji deklaruje wykorzystanie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
• Google: wyszukiwarka coraz mocniej przechodzi w kierunku odpowiedzi syntetycznych i AI-powered experiences, co zmienia sposób odkrywania marek i treści.

Razem te dane prowadzą do jednego wniosku: kupujący używają AI dlatego, że ich środowisko pracy już jest nasycone AI. Nie jest to więc chwilowy eksperyment, ale adaptacja do nowego standardu pracy informacyjnej.

Prognoza: AI będzie wpływać nie tylko na research, ale też na shortlistę

Dziś AI najczęściej wspiera kupujących na etapie researchu. W kolejnych kwartałach będzie jednak coraz częściej wpływać na:

• budowę listy potencjalnych dostawców,
• wstępne porównanie ofert,
• definicję kryteriów wyboru,
• przygotowanie wewnętrznego uzasadnienia zakupu.

Dla firm sprzedających do enterprise oznacza to konieczność przemyślenia, czy ich marka jest „czytelna maszynowo”. To nowe pytanie strategiczne. Nie wystarczy być dobrym dostawcą. Trzeba też być dobrze opisywalnym, dobrze indeksowalnym i dobrze porównywalnym.

FAQ

Czy 44% kupujących B2B używających AI to już standard rynkowy?

Tak — zwłaszcza w segmencie enterprise. To poziom, którego nie można już traktować jako ciekawostki technologicznej. Jeśli prawie połowa buyerów używa AI do researchu, firmy powinny uwzględnić to w strategii contentowej i sprzedażowej.

Do czego kupujący najczęściej używają AI w procesie zakupowym?

Przede wszystkim do wyszukiwania informacji o rynku, porównywania vendorów, streszczania treści, porządkowania kryteriów wyboru oraz przygotowania rekomendacji dla innych uczestników procesu decyzyjnego.

Czy SEO nadal ma znaczenie, jeśli kupujący korzystają z AI?

Tak. SEO nadal jest ważne, ale staje się częścią szerszej strategii widoczności. Dziś liczy się już nie tylko ranking w wyszukiwarce, lecz także to, czy modele AI potrafią poprawnie zinterpretować i wykorzystać Twoje treści.

Jakie treści najlepiej przygotowują firmę na AI-driven research?

Najlepiej działają treści konkretne, porównawcze, aktualne i oparte na danych: strony usług i produktów, FAQ, case studies, benchmarki, checklisty zakupowe, porównania kategorii i materiały z wyraźnym opisem use case’ów.

Czy małe i średnie firmy B2B też powinny się tym przejmować?

Tak. Nawet jeśli badanie dotyczy buyerów enterprise, trend bardzo szybko przechodzi do szerszego rynku. Mniejsze firmy często mogą zareagować szybciej niż duże organizacje, bo łatwiej im uporządkować komunikację i wdrożyć zmiany contentowe.

Co robić teraz

Jeśli Twoi klienci kupują w modelu B2B i mają złożony proces decyzyjny, załóż, że AI już uczestniczy w ich researchu — nawet jeśli nie widzisz tego w CRM. Najrozsądniejsza odpowiedź to nie „produkować więcej treści”, tylko uporządkować ofertę, publikować materiały porównawcze, aktualizować dane i mierzyć widoczność marki również w środowisku AI.

W CCZ Group pomagamy firmom przełożyć ten trend na praktyczne działania: od architektury treści i AI visibility, po strategię SEO, content i sales enablement dla marek B2B. Jeśli chcesz sprawdzić, jak Twoja firma wygląda z perspektywy modeli AI i co poprawić, żeby częściej trafiać na shortlisty buyerów, zapraszamy do kontaktu.

Źródła

• Gartner — analizy i komunikaty dotyczące wykorzystania generative AI przez B2B buyers w procesie zakupowym; wskaźnik 44% enterprise buyers używających GenAI do działań zakupowych/researchowych.
• McKinsey & Company, The State of AI in Early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024 — 78% organizacji używa AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
• Google — materiały i komunikacja dotycząca AI-powered search experiences oraz ewolucji wyszukiwania w kierunku odpowiedzi syntetycznych.
• BCG — raporty i analizy dotyczące adopcji GenAI w przedsiębiorstwach i wpływu na procesy biznesowe.
• Semrush — analizy rynku organic visibility i wpływu AI-generated experiences na odkrywanie treści i marek.

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.