Narzędzia perswazji stosowane przez marketerów, mające działać na ludzi, nie działają tak samo na agentów AI, a w części przypadków mogą wręcz obniżać szansę wyboru produktu – takie wnioski płyną z artykułu zamieszczonego w HRB. Ludzie nie są już jedyną grupą docelową, która podejmuje decyzje zakupowe w internecie. Coraz częściej zadania delegowane są do AI. Jednak, jak wynika z badań, ChatGPT czy Gemini nie zachowują się i nie podejmują decyzji jak człowiek
AI przejmuje ruch w internecie
Wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM – Large Language Model) coraz więcej czynności wykonywanych dotąd przez ludzi, przejmowanych jest przez AI. Dotyczy to nie tylko kwestii zawodowych, ale również codziennych, prozaicznych czynności, jak chociażby zakupy w internecie. Oznacza to, że agenty AI i boty przejmują coraz więcej ruchu w internecie. Niedawno nastąpił przełomowy moment, gdzie roboty wygenerowały więcej ruchu w internecie niż ludzie. Nastąpiło to szybciej, niż zakładali eksperci – stawiali na 2027 r. To pokazuje, jak szybko technologia przejmuje zadania, które do tej pory były domeną ludzi.
Jak to się ma do działań marketingowych – czy często stosowane taktyki perswazji, takie jak reguła niedoboru (“ostatnie sztuki!”), oferty ograniczone czasowo, reguła zakotwiczenia, przekreślone ceny w dobie AI nadal są aktualne i skuteczne?
Badania
Jafar Sabbah i Oguz A. Acar przeprowadzili badanie “Marketing to Machines: How AI Models Respond to Promotional Cues” opisane również w artykule HBR, w którym sprawdzili, czy sztuczna inteligencja, na podobieństwo ludzi, jest podatna na działania perswazyjne.
Z wykorzystaniem modeli ChatGPT oraz Gemini przeprowadzili symulacje zakupowe telefonu, zegarka fitness, pralki i podkładki pod mysz. Dla każdego modelu (GPT-4.1-mini, GPT-5, Gemini 2.5 Pro, and Gemini 2.5 Flash Lite) i produktu przeprowadzili 1000 symulowanych rund zakupowych, uzyskując łącznie ponad 16 000 sytuacji wyboru.
Zastosowali osiem rodzajów identyfikatorów promocyjnych powszechnie stosowanych w handlu internetowym: sygnały budujące zaufanie („Gwarancja zwrotu pieniędzy”), liczniki odliczające czas, przekreślone ceny, komunikaty o ograniczonej dostępności („Zostały tylko 2 sztuki!”), dowód społeczny (np. liczba zakupów: „Kupione przez 1200 klientów”), vouchery, pakiety promocyjne i oceny gwiazdkowe. Każdy model miał za zadanie dokonać wyboru spośród produktów przedstawionych w układzie siatki.
Powrót do korzeni
Tylko dwa czynniki wpływały jednoznacznie na podejmowanie decyzji o zakupie zarówno w przypadku ludzi jak i AI – cena oraz opinie klientów. Skuteczność pozostałych różniła się w zależności od modelu. Rozumne modele były mniej podatne na taktyki związane z promocjami, niż modele bez mechanizmu rozumowania, w niektórych przypadkach efekt był nawet odwrotny od zamierzonego – zamiast zachęcać, rozumne modele tym bardziej odrzucały produkt.
Autorzy piszą, że agresywne taktyki promocyjne, które wciąż działają na wielu ludzkich klientów, mogą stawać się coraz bardziej nieefektywne w miarę rozwoju modeli agentów. Kierunek rozwoju nie jest taki, że agenty AI po prostu zaczną ignorować marketing perswazyjny, ale taki, w którym większa perswazja prowadzi do rzadszego wyboru.
Odpowiednia, konkurencyjna polityka cenowa oraz dobry produkt potwierdzony recenzjami i opiniami zyskują jeszcze bardziej na znaczeniu.
Nowe segmenty klientów - LLM - duże modele językowe
Do tej pory marketerzy segmentowali klientów ze względu na cechy demograficzne, geograficzne czy behawioralne. Teraz do tego zestawu powinny dołączyć modele AI. Różne modele różnie reagują na konkretne taktyki, stąd ważne jest testowanie wpływu poszczególnych taktyk na każdy model. Niemniej ważne jest analizowanie promptów wpisywanych przez klientów – nowym odpowiednikiem badania słów kluczowych będzie badanie promptów.
Należy również analizować na przykład w GA4 ruch z LLM-ów – zaangażowanie użytkowników czy konwersje.
Krok wstecz
Nie po raz pierwszy marketerzy muszą dostosować się do zmieniającego środowiska. Chcąc pozostać konkurencyjnym, należy nadążać za zmianami technologicznymi. Rosnące znaczenie AI jako użytkowników na stronach internetowych to jednocześnie zagrożenie i szansa – firmy będące w stanie szybko podejmować odpowiednie działania, testować nowe rozwiązania, podejmować ryzyko, mogą stać się liderem
Z całą pewnością dla wielu to niewygodna wizja przyszłości. Być może należy zrobić krok wstecz, zrezygnować choć w części ze znanych technik perswazji i skupić się na tym, co naprawdę ważne – dobry produkt, który będzie generował wysokie oceny klientów.
Czy to jednocześnie oznacza, że będziemy tęsknili za czerwonymi napisami krzyczącymi “OSTATNIE SZTUKI” lub pop-upami informującymi o mega promocji kończącej się za 30 min? Ja najprawdopodobniej nie będę.
Wpis powstał na podstawie analizy badania „Marketing to Machines: How AI Models Respond to Promotional Cues” oraz publikacji HBR