Reklama w AI search: z $1 mld do $26 mld do 2029 — nowy kanał ad spend

Wydatki na reklamę w AI search w USA mają wzrosnąć z 1 mld dolarów w 2025 roku do 25,7 mld dolarów w 2029 roku. To oznacza skok o ponad 2 400% w ciągu czterech lat i sygnał, że AI search przestaje być eksperymentem, a staje się nowym kanałem ad spend. Tę prognozę podał Emarketer w analizie opublikowanej przez Insider Intelligence: “US AI search ad spending will grow from $1.0 billion in 2025 to $25.73 billion in 2029”.

Jeśli ten scenariusz się potwierdzi, marketerzy będą musieli traktować reklamy w środowiskach generative AI nie jako rozszerzenie SEO czy klasycznego paid search, ale jako osobną kategorię planowania mediowego, pomiaru efektywności i brand safety.

Data publikacji: 23.04.2026

Kluczowy insight: AI search staje się realnym kanałem reklamowym

Najważniejsza liczba jest prosta: z 1 mld dolarów w 2025 do 25,7 mld dolarów w 2029. Taką ścieżkę wzrostu dla rynku reklamy w AI search w USA pokazuje eMarketer/Insider Intelligence. To jeden z najmocniejszych sygnałów, że monetyzacja wyszukiwania opartego na AI będzie rozwijać się szybciej niż wiele wcześniejszych formatów digital.

To nie jest tylko prognoza „o AI”. To prognoza dotycząca konkretnego przepływu budżetów reklamowych:

• z klasycznego paid search,
• z retail media i performance,
• z content discovery,
• oraz częściowo z upper-funnel display/video, jeśli interfejsy AI zaczną przejmować etap rozważania zakupu.

Dla firm oznacza to jedno: trzeba przygotować się na zakup widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI, a nie wyłącznie w tradycyjnych linkach sponsorowanych i organicznych wynikach wyszukiwania.

Kontekst badania i źródło prognozy

Źródłem kluczowej prognozy jest analiza Emarketer publikowana przez Insider Intelligence, według której amerykański rynek reklam w AI search ma osiągnąć 25,73 mld dolarów w 2029 roku, startując z poziomu 1,0 mld dolarów w 2025.

To ważne dlatego, że eMarketer jest jednym z najczęściej cytowanych źródeł danych o rynku reklamy cyfrowej, a ich estymacje zwykle trafiają do planowania budżetów, analiz inwestorskich i strategii platform mediowych.

Ta prognoza nie pojawia się w próżni. Wpisuje się w szerszy kontekst gwałtownej adopcji AI przez firmy i użytkowników:

• McKinsey, “The state of AI in early 2024”: 65% organizacji deklarowało regularne użycie generative AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej. To niemal podwojenie względem poprzedniego badania.
• BCG AI Radar: firmy przyspieszają wdrożenia AI, ale nadal zmagają się z luką między eksperymentami a skalowaniem wartości biznesowej.
• Google konsekwentnie rozwija doświadczenia wyszukiwawcze oparte na AI, integrując generative AI z wynikami wyszukiwania i reklamą.

W praktyce oznacza to, że rynek ma już trzy niezbędne warunki do powstania nowego kanału reklamowego:

1. dużą bazę użytkowników korzystających z AI-native interfejsów,
2. platformy zdolne do monetyzacji tych interfejsów,
3. marketerów szukających nowego źródła efektywności i udziału w decyzji zakupowej.

Dlaczego ten wzrost jest tak duży

1. AI search przejmuje etap „discovery” i „consideration”

Klasyczna wyszukiwarka przez lata działała jak system linków. AI search działa bardziej jak silnik odpowiedzi. Użytkownik nie tylko wpisuje frazę, ale oczekuje rekomendacji, porównania, shortlisty, podsumowania opinii, a czasem wręcz gotowej decyzji.

To zmienia ekonomię reklamy. Jeśli odpowiedź AI będzie pierwszym miejscem kontaktu z marką, budżet reklamowy pójdzie tam, gdzie tworzy się preferencja, nie tylko tam, gdzie występuje klik.

2. Powstaje nowy „inventory layer”

Tradycyjny search inventory był ograniczony przez liczbę wyników, slotów reklamowych i CTR. W AI search pojawia się nowa warstwa ekspozycji:

• sponsorowane rekomendacje w odpowiedzi,
• promowane produkty/usługi w podsumowaniach,
• komercyjne sugestie follow-up,
• integracje z zakupem i lead generation.

To tworzy zupełnie nową podaż powierzchni reklamowej, która może rosnąć szybciej niż tradycyjne formaty search.

3. Platformy będą szukały nowej monetyzacji AI

Modele generatywne są kosztowne w utrzymaniu. Naturalnym ruchem platform będzie rozwijanie przychodów reklamowych w interfejsach AI. Historia digitalu pokazuje, że gdy pojawia się nowy, skalowalny punkt styku z użytkownikiem, pojawia się też jego model reklamowy.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Najważniejsza zmiana polega na tym, że widoczność marki będzie zależała nie tylko od pozycji w SERP-ach i kampanii paid search, ale także od tego, czy marka jest „wybierana” przez system AI jako wiarygodna odpowiedź.

Dla firm oznacza to kilka praktycznych konsekwencji.

1. SEO, SEM i content zaczną się mocniej łączyć

W AI search granica między organiczną widocznością, sygnałami jakości treści i płatną obecnością będzie mniej wyraźna niż w klasycznym searchu. Marki, które mają silny ekosystem treści, dobre dane produktowe i wysoką wiarygodność źródeł, mogą zyskać przewagę.

2. Reklama będzie bardziej „answer-native”

Zamiast walczyć wyłącznie o klik, marki będą walczyć o obecność w odpowiedzi. To oznacza konieczność projektowania komunikatów pod:

• zwięzłe rekomendacje,
• porównania,
• argumenty zakupowe,
• dowody zaufania,
• specyfikacje i structured data.

3. Brand safety i kontrola kontekstu staną się krytyczne

W modelach generatywnych marka może pojawiać się obok streszczeń, opinii, porównań i interpretacji, na które reklamodawca ma mniejszą kontrolę niż w klasycznej kampanii search. To zwiększa znaczenie:

• polityk brand safety,
• monitoringu odpowiedzi AI,
• weryfikacji atrybucji źródeł,
• zarządzania reputacją w danych treningowych i indeksowanych treściach.

4. Pomiar efektywności będzie trudniejszy niż dziś

AI search może skracać ścieżkę zakupową, ale jednocześnie utrudniać klasyczny pomiar klików i last-click attribution. Marketerzy będą musieli częściej opierać się na:

• incrementality tests,
• MMM,
• eksperymentach geo,
• analizie assisted conversions,
• modelach udziału marki w odpowiedziach AI.

Jak przygotować firmę na wzrost reklamy w AI search

Jeśli rynek rzeczywiście rośnie od 1 do 25,7 mld dolarów w cztery lata, to najgorszą strategią jest czekanie, aż platformy „same wszystko wyjaśnią”. Lepiej potraktować 2026 rok jako moment budowania gotowości.

1. Zbuduj własny baseline obecności marki w AI

Sprawdź, jak Twoja marka, produkty i kategorie są przedstawiane w interfejsach AI:

• czy marka jest wymieniana,
• w jakim kontekście,
• z jakimi konkurentami jest porównywana,
• jakie źródła są cytowane,
• czy odpowiedzi zawierają błędy lub braki.

2. Uporządkuj dane produktowe i treści eksperckie

Systemy AI lepiej pracują na treściach uporządkowanych, precyzyjnych i semantycznie spójnych. Dlatego warto wzmocnić:

• strony kategorii,
• FAQ,
• bazy wiedzy,
• porównania produktów,
• case studies,
• schema markup.

To ważne zarówno dla organicznej cytowalności w AI, jak i dla przyszłych formatów reklamowych opartych o feedy, encje i structured content.

3. Połącz zespoły SEO, PPC, content i analytics

AI search nie będzie skutecznie obsługiwany w silosach. Potrzebny jest wspólny model działania:

4. Rezerwuj budżet testowy

Nawet jeśli pełny ekosystem reklam AI search dopiero się rozwija, warto już teraz wydzielić budżet na:

• pilotaże,
• testy kreatywne,
• eksperymenty z formatami conversational,
• analizę wpływu AI Overviews i podobnych doświadczeń na performance.

Firmy, które zaczną wcześniej, szybciej zbudują benchmarki CPA, CTR i udziału w widoczności.

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Prognoza eMarketer nie jest odosobniona. Wspierają ją szersze dane o adopcji AI i zmianie zachowań użytkowników.

• McKinsey, “The state of AI in early 2024”: 65% organizacji używało generative AI regularnie w co najmniej jednej funkcji biznesowej. To pokazuje, że AI jest już narzędziem operacyjnym, nie tylko eksperymentem.
• Google rozwija reklamy i doświadczenia wyszukiwania w środowisku AI, co sugeruje długoterminowy kierunek monetyzacji searchu.
• Semrush i inne platformy SEO/visibility coraz częściej raportują wpływ wyników generatywnych na CTR i strukturę klików, co wskazuje na realne przesunięcie uwagi użytkownika z klasycznego SERP-a do odpowiedzi syntetycznej.

Wniosek jest prosty: nawet jeśli dokładna skala 25,7 mld dolarów okaże się nieco wyższa lub niższa, kierunek rynku jest już bardzo wyraźny.

Analiza: kto może zyskać najbardziej

Marki z wysokim poziomem standaryzacji danych

E-commerce, SaaS, finanse, travel, healthcare i B2B technology mają dużą szansę skorzystać, bo operują na porównywalnych atrybutach, pytaniach i intencjach zakupowych. Tam AI search może bardzo szybko przejąć etap shortlisty.

Firmy z mocnym eksperckim contentem

Jeśli marka od lat publikuje poradniki, benchmarki, FAQ i materiały edukacyjne, ma większą szansę być cytowana lub wykorzystywana jako źródło kontekstowe przez systemy AI.

Reklamodawcy gotowi na szybkie testy

Nowe kanały zwykle premiują tych, którzy wcześniej zrozumieją mechanikę aukcji, kreatyw, kontekstu i pomiaru. W AI search podobnie: przewaga może należeć do firm, które zbudują kompetencje zanim rynek stanie się zatłoczony.

Co robić teraz: action items dla marketerów

1. Audyt AI visibility — sprawdź, jak marka pojawia się w odpowiedziach AI i jakie źródła są cytowane.
2. Uzupełnij luki w treściach — dodaj porównania, odpowiedzi na pytania zakupowe, uporządkowane FAQ, dane produktowe.
3. Wdróż structured data — schema dla Article, FAQPage, BreadcrumbList, Product, Organization tam, gdzie to zasadne.
4. Połącz SEO z paid media — traktuj AI search jako wspólny obszar widoczności, nie dwa oddzielne kanały.
5. Zaplanuj testowy budżet — nawet mały, ale z jasnym planem pomiaru i learning agenda.
6. Monitoruj zmiany platform — szczególnie Google, Microsoft/OpenAI, Perplexity i duże ekosystemy commerce/search.

FAQ

Czy reklama w AI search zastąpi klasyczny paid search?

Nie od razu. Bardziej prawdopodobny jest scenariusz współistnienia kanałów, w którym część budżetów przejdzie z klasycznego searchu do formatów answer-native i conversational. Przez kilka lat firmy będą prowadzić oba modele równolegle.

Dlaczego prognoza wzrostu jest aż tak wysoka?

Bo AI search może przejąć jednocześnie etap odkrywania, porównania i rekomendacji, a platformy mają silną motywację, by szybko monetyzować kosztowne środowiska generative AI.

Jak mierzyć efektywność reklamy w AI search?

Poza klasycznymi metrykami trzeba przygotować się na testy incrementality, analizę assisted conversions, modele mieszane atrybucji i monitoring udziału marki w odpowiedziach AI.

Jakie branże powinny reagować najszybciej?

Przede wszystkim e-commerce, SaaS, finanse, turystyka, edukacja, zdrowie i B2B services — wszędzie tam, gdzie użytkownik zadaje pytania porównawcze i decyzyjne.

Podsumowanie

Reklama w AI search w USA ma według eMarketer wzrosnąć z 1,0 mld dolarów w 2025 roku do 25,73 mld dolarów w 2029. To nie jest marginalny trend, ale zapowiedź nowej kategorii mediów cyfrowych. Dla marketerów oznacza to konieczność połączenia kompetencji SEO, paid media, contentu, analityki i zarządzania reputacją źródeł.

Firmy, które zaczną przygotowania teraz, zyskają przewagę w momencie, gdy AI search stanie się pełnoprawnym elementem media mix. Jeśli chcesz ocenić, jak Twoja marka może wykorzystać ten trend, CCZ Group może pomóc w audycie widoczności, strategii contentowej i przygotowaniu planu testów dla AI-native search.

Źródła

• eMarketer / Insider Intelligence: prognoza wydatków na AI search advertising w USA: US AI search ad spending will grow from $1.0 billion in 2025 to $25.73 billion in 2029.
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value — 65% organizacji deklaruje regularne użycie generative AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
• Google — materiały i komunikaty dotyczące rozwoju AI-powered search experiences i reklam w środowiskach AI.
• Semrush — analizy wpływu AI-driven search experiences na widoczność i zachowania użytkowników w wynikach wyszukiwania.

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.