Trendy martech na październik 2026: zakupy w AI, ruch z asystentów i problem zaufania do danych

Dlatego tego miesięczne trendy dotyczą mniej tego, co AI może zrobić wkrótce, a bardziej tego, gdzie już wpływa na zachowania klientów. Kupujący coraz częściej są zachęcani do przechodzenia większej części procesu zakupowego bezpośrednio w interfejsach AI. Ruch z tych interfejsów staje się na tyle duży, że da się go rzetelnie zmierzyć. Jednocześnie platformy marketingowe zmieniają sposób, w jaki agenci ze sobą współpracują, a zespoły marketingowe muszą na poważnie zacząć zastanawiać się, którym sygnałom o klientach mogą naprawdę ufać.

Przejdźmy teraz przez 5 trendów, które warto w tym miesiącu obserwować. 

1. Sklep przenosi się do rozmowy z AI

Zakupy przez asystenta AI bardzo szybko przestają być teorią. W zeszłym miesiącu pisaliśmy o agentach AI robiących zakupy na stronach sprzedawców. Teraz ruch idzie w drugą stronę: sam zakup przenosi się do asystenta.

We wrześniu grupa Tapestry udostępniła produkty Coach i Kate Spade do kupienia bezpośrednio w AI Mode i Gemini. Klienci płacą przez Google Pay i nie muszą przechodzić na osobną stronę sprzedawcy. W tym samym kierunku idzie Shopify z Agentic Storefronts, które udostępniają produkty sprzedawców w kanałach AI takich jak ChatGPT, Gemini i Microsoft Copilot. Sam proces płatności wygląda różnie w zależności od platformy, ale kierunek jest coraz wyraźniejszy: odkrywanie produktów i część transakcji coraz częściej odbywają się poza tradycyjnym sklepem internetowym.

Zmienia się coś więcej niż miejsce, w którym znajdziemy przycisk „Kup”. Gdy zakup odbywa się w asystencie, feedy produktowe, ceny i dostępność muszą się zgadzać w momencie sprzedaży, bo nie ma już karty produktu, która mogłaby cokolwiek sprostować.

Marki nie zrezygnują ze swoich stron w najbliższym czasie, to pewne. Zmienia się natomiast założenie, że to właśnie strona jest tym miejscem, w którym kolejno odbywa się odkrywanie, porównywanie i zakup. Marka coraz częściej musi być gotowa na klienta, który dołącza w połowie tej drogi albo większość z niej przechodzi gdzie indziej.

2. Ruch z AI staje się kanałem, który warto mierzyć osobno

W sierpniu pisaliśmy o pierwszych oficjalnych danych dotyczących widoczności w AI w wyszukiwarce Google. Kolejne pytanie jest już czysto biznesowe: czy ta widoczność przyprowadza kogokolwiek na stronę i czy są to klienci, o których warto zabiegać?

Digital Commerce 360 podaje, że na początku 2026 roku odesłania z AI stanowiły u dużych sprzedawców internetowych zwykle mniej niż 2% ruchu z odesłań. Dziś w części firm zbliżają się do 5%, a niektórzy sprzedawcy mówią o udziale na poziomie 5–6% i spodziewają się dalszych wzrostów. Przytaczane przez Digital Commerce 360 dane Adobe pokazują też, że kupujący trafiający ze źródeł AI generowali o 53% wyższy przychód na wizytę niż pozostali odwiedzający.

Na tle tradycyjnej wyszukiwarki to wciąż niewielkie liczby i nie są one uniwersalnym benchmarkiem. Są jednak wystarczająco duże, żeby przestać wrzucać wszystko do worka z napisem „inne odesłania” i zapominać o sprawie.

Warto teraz zapytać o to, które platformy AI przesyłają ruch? Jak on konwertuje? Jak wygląda przychód na wizytę? Przez które podstrony wchodzą użytkownicy i jak daleko w procesie decyzyjnym są, zanim w ogóle do nas trafią?

W tym miejscu GEO przestaje być wyłącznie tematem contentowym i wchodzi również do performance marketingu. Widoczność ma znaczenie, ale następnym krokiem jest sprawdzenie, czy przekłada się na wartościowych klientów.

3. Zakupy z AI mają problem z zaufaniem i właśnie dlatego ludzki głos może zyskać na wartości

AI staje się częścią researchu produktowego, ale kupujący nie ufają rekomendacji tylko dlatego, że wygenerował ją model.

Nowe badanie IAB objęło 2200 konsumentów, którzy niedawno korzystali z AI przy zakupach. 56% z nich woli rekomendacje AI uwzględniające perspektywę twórców, a 65% deklaruje, że wiarygodne recenzje twórców zwiększają ich zaufanie do rekomendacji generowanych przez AI.

To ciekawe, bo komplikuje tezę, że przez AI treści twórców i recenzje stracą na znaczeniu. Może być dokładnie odwrotnie.

Dobra recenzja produktu, eksperckie wyjaśnienie czy szczegółowy opis doświadczeń klienta przestają być cenne wyłącznie dla osoby, która je czyta. Mogą stać się jednym ze źródeł, na których system AI opiera się, pomagając komuś porównać produkty. Ta sama logika dotyczy rekomendacji produktowych AI: jakość danych i kontekstu stojących za rekomendacją ma takie samo znaczenie jak model, który wybiera produkt.

Jest tu też dodatkowa lekcja dla contentu. Skoro wygenerowanie podstawowych informacji nie kosztuje dziś prawie nic, rośnie wartość materiałów, których nie da się wyprodukować masowo: doświadczeń z pierwszej ręki, wiarygodnych recenzji, wiedzy eksperckiej i dowodów na to, że produkt naprawdę robi to, co obiecuje marka.

4. Kolejny etap agentic marketingu: orkiestracja zamiast następnego agenta

Pierwsza fala agentic marketingu skupiała się głównie na pojedynczych agentach. Jeden pisze treści, drugi analizuje konta klientów, trzeci buduje workflow. Teraz przychodzi czas na kolejny krok, w którym użytkownik opisuje oczekiwany rezultat, a asystent sam dobiera wyspecjalizowanych agentów potrzebnych do wykonania zadania. 

To ważniejsza zmiana niż dołożenie kolejnej funkcji AI do platformy. Większość marketerów nie marzy o zarządzaniu zespołem cyfrowych pracowników. Chcą zbudować kampanię, zrozumieć, dlaczego w zeszłym tygodniu spadły przychody, albo zdecydować, którzy klienci potrzebują innego komunikatu.

Interfejs może więc stać się prostszy, podczas gdy system pod spodem coraz bardziej się komplikuje. Marketer opisuje cel, a platforma ustala, jakie dane, narzędzia i wyspecjalizowani agenci są potrzebni, żeby go osiągnąć.

Rośnie przez to presja na jakość kontekstu, na którym działa cały system. Nowym elementem są uprawnienia: gdy jeden asystent przekazuje pracę kilku agentom, ktoś musi zdecydować, który z nich może zmienić segment, wysłać wiadomość albo wydać budżet bez pytania o zgodę.

Najciekawsze pytanie o agentów stopniowo przesuwa się dla zespołów marketingowych z „co potrafi ten agent?” na „jak dobrze cały system koordynuje pracę?”.

5. Dane klientów mają nowy problem: czemu można ufać

Zespoły marketingowe latami próbowały zbierać i łączyć coraz więcej danych o klientach. AI dodatkowo komplikuje ten obraz: więcej sygnałów nie musi oznaczać większej pewności.

Zmiany w obszarze prywatności już teraz utrudniają zbieranie i łączenie części informacji o klientach. Dane są rozproszone w coraz większej liczbie systemów, a AI dokłada do nich sygnały wygenerowane i wywnioskowane, obok tego, co klienci rzeczywiście zrobili albo wprost powiedzieli marce. MarTech opisał to jako problem zaufania do danych: marketerzy mają dostęp do większej ilości informacji, a jednocześnie są coraz mniej pewni, w jakim stopniu te informacje powinny wpływać na ważne decyzje.

Stawka rośnie, gdy te same dane zaczynają zasilać zautomatyzowane decyzje. Złe dane w dashboardzie dają zły raport. Złe dane zasilające autonomiczną decyzję mogą wygenerować tysiące złych decyzji, zanim ktokolwiek to zauważy.

Dlatego pochodzenie danych ma dziś większe znaczenie niż kiedyś. Czy klient sam zadeklarował preferencję, czy wynika ona z obserwacji jego zachowania, z predykcji modelu albo z wnioskowania innego systemu AI? Jak świeży jest ten sygnał? Na ile jesteśmy go pewni? Czy można go użyć przy tej konkretnej decyzji?

Ujednolicony profil klienta pomaga wtedy, gdy zapisuje, skąd pochodzi każdy sygnał, tak żeby zadeklarowana preferencja i domysł modelu nigdy nie były traktowane jak to samo.

Żadne z tych pytań nie jest szczególnie efektowne, ale stają się one częścią dobrego marketingu opartego na AI. Kolejny etap zarządzania danymi klientów może polegać w mniejszym stopniu na zbieraniu każdego możliwego sygnału, a w większym na wiedzy o tym, na podstawie których z nich warto działać.

Co warto obserwować dalej

Gdy zestawimy te pięć trendów obok siebie, widać, że ścieżka klienta coraz gorzej pasuje do systemów i kanałów, które marketerzy są przyzwyczajeni kontrolować.

Odkrywanie produktów może odbywać się w asystencie AI. Asystent może przysłać na stronę klienta z wysoką intencją zakupową, a coraz częściej pomaga mu kupić bez wychodzenia z rozmowy. Sama rekomendacja może zależeć od recenzji i wiedzy eksperckiej opublikowanych zupełnie gdzie indziej. Wewnątrz organizacji marketingowej kilku agentów może wspólnie decydować o kolejnym kroku, korzystając z mieszanki obserwowanych, deklarowanych i wywnioskowanych danych o klientach.

Okazja tutaj jest duża. Praca, która z niej wynika, dotyczy jednak przede wszystkim granic: na czym AI ma pracować, którym sygnałom ufać i gdzie wolno mu działać.