Marketing B2M – przykłady i przewodnik na czasy agentów AI

W artykule wprowadzającym do B2M zawarłem tezę, że do 2030 roku znacząca część decyzji zakupowych będzie podejmowana przez algorytmy i agentów AI. Już dziś mamy tego zalążki: drukarki same zamawiają tusz, inteligentne lodówki dodają produkty do koszyka online, a oprogramowanie wspomagające systemy produkcyjne negocjuje dostawy brakujących komponentów. Te procesy zachodzą właściwie niezauważalnie, ale sądzę, że ich wartość liczona jest już w miliardach dolarów.

Dla marketingu oznacza to dużą zmianę. Tradycyjne „przyciąganie uwagi” może ustąpić miejsca dostarczaniu maszynom precyzyjnych informacji. To one będą filtrować oferty, sprawdzą zgodność z wymaganiami klienta, ocenią wiarygodność dostawców i wybiorą optymalne propozycje. Marketing staje się więc mniej „kreatywną narracją dla ludzi”, a bardziej zestawem danych, sygnałów i reguł czytelnych dla AI. (B2M nie jest tu zresztą jedyną przyczyną zmian w marketingu – zwróćcie uwagę, jak dużo mówi się choćby o dostosowywaniu przekazu w social mediach do algorytmów). Jak pisałem w tekście nt. B2M w sprzedaży, w tym nowym modelu lojalność może być mniej ważna, a lukę wypełni informacja i standardy wymiany danych.

Idźmy dalej i zgodnie z zapowiedzią przyjrzyjmy się, jak może wyglądać marketing w modelu Business-to-Machine (B2M). Poniżej omawiam przykłady zastosowań, co do których możemy zaryzykować tezę, że już dziś mają biznesowy sens lub które w najbliższych latach mogą przesądzać o przewadze konkurencyjnej firm.

Marketing B2M powinien już teraz być elementem strategii marketingowej tworzonej z myślą o klientach detalicznych i biznesowych, a w przyszłości zapewne odrębną strategią.

1. Optymalizacja pod kątem sztucznej inteligencji (AI Optimization)

Tradycyjne SEO – czyli optymalizacja stron pod kątem wyszukiwarek – przestaje wystarczać. Coraz rzadziej szukamy informacji z wykorzystaniem wyszukiwarki, a coraz częściej wykorzystujemy AI jako pośrednika, np. chatbot wykonuje preselekcję i rekomenduje najlepsze opcje. Co więcej, w samych wyszukiwarkach następują bardzo duże zmiany związane z AI, np. Google, wprowadzając AI Overviews, znacząco zmniejszył liczbę kliknięć w jakiekolwiek wyniki wyszukiwania. Według McKinsey nawet połowa konsumentów w branżach takich jak elektronika, beauty czy finanse korzysta już z wyszukiwania opartego na AI. Dla marek oznacza to realne ryzyko utraty 20-50 proc. ruchu z klasycznego SEO.

Dlatego firmy muszą przygotować swoje treści tak, aby były czytelne, zrozumiałe i wiarygodne także dla systemów AI. To właśnie istota nowego podejścia: AI Optimization, czyli optymalizacji stron pod kątem sztucznej inteligencji i agentów AI. (Niektórzy o tym trendzie mówią AIEO lub GEO).

Możliwe zastosowanie:

• Zmiany w strukturze stron www, aby były lepiej dostosowane do przetwarzania przez AI.
• Nieco inne podejście do budowania tekstów, by opierały się one na powtarzalnych strukturach i umożliwiały wykorzystywanie fragmentów treści.
• W SEO skupienie się także na Bingu, który jest podstawową wyszukiwarką w ChatGPT. (Dotychczas agencje SEO koncentrowały się głównie na Google, a przynajmniej w Polsce coś takiego obserwuję od lat).

Potencjalne działanie:

• Sprzedawca analizuje swoje dane produktowe, opisy, regulaminy, polityki i metadane. Celem jest wykrycie luk informacyjnych, błędów semantycznych i nieczytelnych fragmentów, które utrudniają interpretację przez systemy AI.
• Strona marki zostaje dostosowana do sposobu, w jaki AI „czyta” i przetwarza treści:
  • wykorzystywane są dane strukturalne (np. JSON-LD, Schema.org),
  • w treści są jednoznaczne nagłówki i zwięzłe sekcje tematyczne,
  • formatowanie treści jest logiczne i powtarzalne,
  • zastosowane są semantyczne znaczniki HTML ułatwiające AI zrozumienie kontekstu,
  • w kodzie są metadane o autorstwie i dacie aktualizacji.
• Agenci (systemy AI działające w imieniu użytkownika lub organizacji) wykorzystują te dane do filtrowania i rekomendacji. Przykład: asystent zakupowy analizuje oferty setek sklepów i wybiera tylko te produkty, które spełniają konkretne kryteria, np. certyfikat eko, dostawa w 48 godzin, gwarancja na trzy lata.
• Optymalizacja pod kątem AI zwiększa szansę, że treść firmy zostanie zacytowana, wykorzystana lub polecona przez systemy generatywne, takie jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity. W efekcie firma nie tylko pojawia się w wynikach wyszukiwania np. wyszukiwarki Google, lecz staje się częścią odpowiedzi udzielanej przez AI.

Uzasadnienie:

• Użytkownicy coraz częściej pytają systemy AI, zamiast wpisywać frazy w Google.
• AI i boty analizują dane automatycznie – nie wystarczy atrakcyjny tekst, potrzebne są jasne struktury i semantyka.
• AI preferuje źródła aktualne, rzetelne i spójne – to wymusza lepszą jakość danych i metadanych.

Wskazówka: Wśród rozwiązań, które warto rozważyć, jest częstsze posługiwanie się sekcjami FAQ zawierających pytania powiązane z danym tematem oraz odpowiedzi na nie.

2. Agentowi ambasadorzy marki (Agentic Brand Ambassadors)

Tradycyjny ambasador marki – znana osoba, influencer – staje się mniej istotny, gdy coraz więcej interakcji odbywa się z maszyną (agentem AI lub innym systemem reprezentującym interesy użytkownika bądź organizacji). W takim środowisku marka, która nie dostarczy wiarygodnego, łatwo konsumowalnego i audytowalnego źródła wiedzy, może zostać wyeliminowana, zanim nawet zostanie wyświetlona.

Agentowy ambasador marki to de facto program (lub zestaw programów) mający u swoich podstaw AI (najczęściej LLM), stworzony z myślą o interakcji z innymi agentami. Ma szybko odpowiadać na zapytania ze strony agentów, dostarczać specyfikacje, warunki, polityki i dane w formacie łatwym do przetworzenia przez systemy. Warto, aby był stworzony zgodnie z dobrymi praktykami trendu API-First.

Na marginesie, w mediach społecznościowych coraz częściej przewijają się wirtualni influencerzy oparci o AI, a ich przekaz kierowany jest do ludzi. Co ciekawe, wielu użytkownikom wcale nie przeszkadza to, że po drugiej stronie nie ma realnego człowieka (choć często jest zespół odpowiedziany za „działanie” cyfrowego influencera).

Przypuszczam, że coraz częściej będziemy słyszeli o algorytmach opartych o AI, które będą ambasadorami marek, także wobec innych algorytmów i maszyn.

Możliwe zastosowanie:

• Oficjalny agent (model agentowy) marki może być wywołany w „dialogach” agentów klientów oraz bezpośrednio przez człowieka. Może on dostarczyć zweryfikowanych i możliwych do późniejszego audytu informacji o produktach, usługach czy polityce firmy.
• Zmiany w strukturze informacji, by były łatwiej dostępne dla naszego agenta, ale też innych rozwiązań, takich jak standaryzacja cennika (z ang. machine-readable pricing), by był dostępny w formacie XML lub JSON.

Potencjalne działanie:

• Marka buduje i wykorzystuje własne repozytorium wiedzy, które obejmuje specyfikacje produktów, warunki gwarancji, zasady serwisu, certyfikaty ESG, politykę zwrotów, etc.
• Na tej bazie powstaje „ambasador cyfrowy” – agent, który potrafi w czasie rzeczywistym odpowiadać na pytania innych agentów.
• Agenci użytkowników mogą dopuszczać informacje od takiego ambasadora tylko wtedy, gdy spełnia on kryteria zaufania (może dobrym pomysłem byłaby oparta na blockchainie możliwość oceny agentów?).
• Algorytm sprzedawcy, gdy zaproponuje konkretne produkty lub usługi, powinien być w stanie w pełni wyjaśnić, dlaczego wyszedł z taką propozycją (XAI, ang. explainable AI, wyjaśnialna sztuczna inteligencja).

Uzasadnienie:

• Taki ambasador eliminuje konieczność przeszukiwania internetu czy korzystania z infolinii (to może być też potencjalny interfejs w B2M).
• Z punktu widzenia agenta reprezentującego klienta ważna może być szybkość i pewność informacji, a marka, która dostarcza je w sposób transparentny, buduje przewagę konkurencyjną. W praktyce oznacza to również zmniejszenie szumu informacyjnego i większe prawdopodobieństwo, że to właśnie ta konkretna oferta znajdzie się na short-liście rekomendacji agenta użytkownika.
• Potencjalnie zmiana sposobu komunikacji i możliwość przetwarzania dużych wolumenów informacji dałyby podwaliny pod marketing oparty na kwestiach etycznych (łatwiej byłoby dobrać i zweryfikować dostawców, a ci mogliby za sprawą maszynowych ambasadorów chwalić się swoimi działaniami).

Wskazówka: Warto śledzić rozwój protokołów komunikacyjnych dla agentów – takich jak MCP, A2A, AP2 czy ACP – które umożliwią im bezpieczne przesyłanie treści, autoryzację płatności i negocjacje między systemami. To one mogą stanowić fundament przyszłego marketingu B2M, choć niektóre propozycje nie przetrwają próby czasu.

3. Spersonalizowane informacje o nowych produktach

Kiedy komunikacja marketingowa kierowana jest głównie do ludzi, skupiamy się na emocjach, narracji i zasięgach. W modelu B2M sytuacja może wyglądać inaczej: informacje o nowych produktach i usługach trafiają bezpośrednio do agentów zakupowych lub systemów decyzyjnych, a te decydują, które oferty przedstawić klientowi. Oznacza to, że marka musi/może przygotować swoje premiery i komunikaty w formatach możliwych do przetworzenia przez maszyny i przekazywać je za pośrednictwem np. AI, zamiast polegać wyłącznie na tradycyjnych kampaniach.

W pewnym sensie agent „wyciąga” informację o premierze z feedu, porównuje z kryteriami i podejmuje decyzję. Marka, która zignoruje ten mechanizm, może być pominięta.

Ciekawostka: Badania McKinsey pokazują, że aż 75% konsumentów jest zniechęconych, gdy przekaz nie jest dopasowany do ich kontekstu/potrzeb. AI umożliwia daleko posuniętą personalizację treści – zarówno wobec ludzi, jak i wobec agentów zakupowych, które analizują dane kontekstowe użytkowników.

Możliwe zastosowanie:

• W klasycznym marketingu nowe produkty czy usługi promuje się masowo – poprzez mailingi, kampanie display czy social media. W B2M może działać to inaczej: marki publikują informacje o premierach w formatach zrozumiałych dla agentów, a oni automatycznie dopasowują informacje do intencji i potrzeb klientów, których reprezentują.
• Może to oznaczać także zaproszenie do wcześniejszych testów czy budowanie emocji związanych z oczekiwaniem na realnie przydatny dla klienta produkt/usługę. Dodatkowo poprzez udział w testach klient może być współtwórcą ostatecznego rozwiązania.
• Zwróćmy uwagę, że pod słowem „usługi” mogą się kryć wydarzenia kulturalne czy innego rodzaju doświadczenia, którymi dany klient może być zainteresowany (kolacja w wagonie Orient Expressu – ktoś chętny? :))

Potencjalne działanie:

• Marka tworzy i aktualizuje feed premier (np. w formatach XML lub JSON) w odniesieniu do produktów np. z parametrami technicznymi, wariantami, cenami, dostępnością w regionie i SLA.
• Agent użytkownika analizuje, czy nowość odpowiada na konkretne kryteria (np. zamiłowania, budżet, funkcje, certyfikaty ekologiczne, dostępność czasu w kalendarzu).
• Jeśli tak – agent informuje użytkownika lub automatycznie rezerwuje produkt/usługę. Jeśli nie – odrzuca ofertę bez angażowania uwagi klienta.
• Sprzedawca proponujący konkretne nowości powinien być w stanie w pełni wyjaśnić, dlaczego wyszedł z taką propozycją (nie chodzi tylko o zgodę na komunikację, ale przede wszystkim o zaprezentowanie toku rozumowania zgodnego z założeniami XAI).

Uzasadnienie:

• Redukuje to zmęczenie „szumem informacyjnym” i sprawia, że użytkownik dowiaduje się tylko o produktach czy usługach naprawdę dla niego istotnych.
• Dla marki oznacza to bardziej precyzyjne dotarcie i może oznaczać szybszy feedback, gdy np. agent klienta wprost raportuje przyczyny zignorowania danej premiery (np. za wysoka cena, brak funkcji X). To zupełnie nowy poziom transparentności i optymalizacji kampanii.

Życzę nam, by służyło to odwróceniu się od hype’u na rzecz użyteczności tego, co nabywamy.

4. Marketing szeptany oparty o agentów

„Marketing szeptany” (ang. word-of-mouth) zawsze opierał się na relacjach między ludźmi: rekomendacjach znajomych, opiniach, doświadczeniach innych. To istotnie wpływa na decyzje zakupowe i w pewnym sensie oddelegowuje trud i odpowiedzialność za decyzję. W erze B2M ten mechanizm może zostać zautomatyzowany i rozproszony wśród agentów reprezentujących użytkowników. Agenci mogą dzielić się ze sobą sygnałami (np. „użytkownik A kupił usługę X i jest zadowolony, możesz rozważyć”), grupować oferty i współdziałać, co może oznaczać nową formę „szeptu” maszynowego.

Marki, które umożliwią wymianę takich sygnałów (za zgodą użytkowników) i dostarczą mechanizm współpracy agentów (np. oferta grupowa, rabat grupowy, wspólna logistyka – zapraszam do tekstu o B2M w sprzedaży) mogą skorzystać z efektu sieciowego. Zamiast pojedynczego klienta marka pozyskuje całą grupę.

Możliwe zastosowanie:

• Użytkownik (za zgodą) pozwala agentowi udostępniać pewne informacje o swoich wyborach zakupowych, ocenach lub preferencjach innym agentom w swojej sieci.
• Sprzedawca umożliwia „grupowe” oferty i jeżeli kilku użytkowników z jednej grupy („znajomych agentów”) zainteresuje się tym samym produktem/usługą, agent sprzedawcy może zaproponować rabat grupowy lub ofertę cross-user.
• Klienci za sprawą swoich agentów mogą zyskiwać niewielki przychód, co mogłoby oznaczać ewolucję programów afiliacyjnych.

Potencjalne działanie:

• Użytkownik (za zgodą) pozwala agentowi na udostępnianie zaufanym kontaktom informacji o swoich wyborach konsumenckich. Może temu towarzyszyć informacja na temat tego, na ile był zadowolony z zakupu.
• Gdy grupa znajomych dokona podobnego zakupu (np. karnet na siłownię, abonament na usługę streamingową), agent sprzedawcy może zaproponować przedłużenie go „grupowo” z rabatem, a np. dołączenie kolejnych znajomych mogłoby być tańsze.
• Agenci koordynują logistykę – płatności, terminy, wspólne korzystanie z usługi – co ogranicza do minimum zaangażowanie klientów, których reprezentują.

Coś na kształt marketingu szeptanego w wykonaniu agentów AI może nieść kolosalne zmiany jeśli chodzi o rekomendacje i trendy.

Uzasadnienie:

• To naturalne połączenie społecznego dowodu słuszności z automatyzacją. Konsument podejmuje decyzję łatwiej, bo widzi, że jego znajomi już skorzystali i są zadowoleni.
• Marka zyskuje grupową lojalność i wyższą retencję, a całość dzieje się w pełni transparentnie, bez agresywnego retargetingu.

5. Marketing predykcyjny

Jak pisałem w tekście o B2M w sprzedaży, coraz częściej to urządzenia, roboty lub inne rozwiązania IoT będą się komunikować bezpośrednio z jakąś marką (najczęściej ich producentem). Sprzedawcy mogą wykonywać pierwszy ruch: przygotować interfejs i za jego pośrednictwem dostarczyć ofertę opartą np. o przewidywane zużycie jakiegoś komponentu lub materiału eksploatacyjnego.

Możliwe zastosowanie:

• Dostarczenie oferty zakupu materiałów eksploatacyjnych na podstawie przewidywanego zużycia.
• Proponowanie usług serwisowych (np. przeglądu czy konserwacji) w celu przedłużenia żywotności jakiegoś produktu.
• Modyfikacja produktów, by same informowały o swoim stanie, co może stanowić uzupełnienie ogólnych danych statystycznych i w efekcie lepiej przewidywać potrzeby.

Potencjalne działanie:

• Agenci sprzedawcy monitorują cykle eksploatacyjne urządzeń lub ich części (drukarki, roboty sprzątające, systemy HVAC, maszyny produkcyjne).
• Marka jako pierwsza oferuje materiały eksploatacyjne/części/serwis, zanim klient (lub reprezentujący go agent/jego maszyna) sam zareaguje.
• Oferta marki jest przygotowana tak, aby agent urządzenia lub system zakupowy klienta mógł je natychmiast rozpoznać, porównać i zaakceptować lub przekazać do oceny klientowi.

Uzasadnienie:

• W środowiskach przemysłowych i IoT nieplanowane przestoje maszyn mogą oznaczać wysokie koszty. Sprzedawca poprzez swoje działania marketingowe może w pewnym sensie im przeciwdziałać, co jest korzystne dla klienta.
• Regularna, przewidywalna wymiana części i serwis prowadzony na podstawie rzeczywistych danych i statystycznych cykli zużycia mogą wydłużyć użyteczność urządzeń.
• Dla sprzedawcy oznacza to, że staje się częścią trwałej relacji z klientem (i naturalnie klientem maszyną). Może zwiększyć to lojalność klienta i stworzyć dodatkowe możliwości upsellu lub cross-sellu w przyszłości.
• Bardziej opłacalne może być tworzenie „długowiecznych” produktów, bo ich zakup jest początkiem dłuższej relacji.

6. Zgody marketingowe w blockchainie (Proof-of-Consent Ledger)

W tradycyjnym marketingu zgody użytkowników (na newslettery, profilowanie, retargeting) są często zbierane w różnych systemach i nie są w pełni czytelne dla klienta ani nawet dla sprzedawcy. Technologia blockchain może być tu pomocna poprzez stworzenie jednego, współdzielonego z różnymi markami rejestru, gdzie zgody są precyzyjnie wyrażone co do zakresu i adresata. Takie zgody mogą być odczytywane przez maszyny, weryfikowane przez agentów i automatycznie egzekwowane przez tzw. smart-kontrakty.

Dzięki temu marka może wykazać, że komunikacja została wysłana zgodnie z warunkami klienta, a jego agent może ocenić, czy dana oferta spełnia warunki zgody. To tworzy nową warstwę transparentności, którą marka musi uwzględnić – inaczej jej oferta prawdopodobnie zostanie odrzucona przez agentów i nie trafi do człowieka.

Możliwe zastosowanie:

• Każdy dostęp do danych klienta czy możliwość wysłania komunikacji podlega kontroli i audytowi. Agenci sprzedawców automatycznie weryfikują dane i dostosowują swoje działania.
• Oferty niespełniające kryteriów są automatycznie odrzucane i mogą być rejestrowane, co w rezultacie może przekładać się na ocenę wiarygodności danej marki.

Potencjalne działanie:

• Klient definiuje politykę zgód, np. „akceptuję oferty z kategorii ekochemia raz w tygodniu, tylko od zweryfikowanych marek, bez retargetingu”.
• Agent marki, chcąc wysłać ofertę, żąda od agenta użytkownika informacji o wyrażonych zgodach.
• Jeśli dostęp jest przyznany, komunikacja odbywa się zgodnie z zakresem (czas, częstotliwość, tematyka). Wycofanie zgody jest natychmiastowe i rejestrowane w rejestrze (ledgerze).

Blockchain w czasach agentów AI prawdopodobnie będzie ważną technologią. umożliwiającą szybkie rozliczenia, ale też zarządzanie różnymi uprawnieniami i zgodami.

Uzasadnienie:

• To podejście daje pełną transparentność i poczucie kontroli użytkownika, co buduje zaufanie do marki. Jednocześnie poprawia jakość danych marketingowych – firmy nie polegają na pośrednich segmentach, tylko działają na tzw. zero-party data, czyli informacjach, które konsument świadomie udostępnił.
• Efekt: mniej „szumu”, wyższe wskaźniki konwersji i trwałe relacje oparte na zaufaniu.

Na marginesie: Zakładam, że będziemy wykorzystywać blockchain w celu automatycznej i autonomicznej autoryzacji płatności, co umożliwi m.in. dużą liczbę mikrotransakcji. W jakim celu? Przykładowo, aby chatbot, z którego korzystacie, mógł wykorzystać płatne treści do wygenerowania odpowiedzi i zapłacić w Waszym imieniu za dostęp.

Jak zacząć w praktyce?

Nie wszystkie pomysły wymagają rewolucji technologicznej. Część z nich można wdrożyć praktycznie od razu, inne potrzebują czasu i standardów. Warto jednak zdać sobie sprawę ze zmian. Według mnie najważniejszym wnioskiem jest: agenci AI mogą stać się „strażnikami” dostępu do klienta (człowieka).

Co rekomenduję zrobić w najbliższych miesiącach? Przede wszystkim audyt strony i tego, jak jesteśmy widziani przez AI. Warto przyjrzeć się semantyce kodu i tam, gdzie ma to sens, dodać sekcje Q&A. Istotne będzie także to, jak możemy mierzyć skuteczność naszych działań. Warto odpowiednio dostosować systemy statystyk, ale być może też wprowadzić dodatkowe tagi, za pomocą których mierzymy źródła ruchu. To w skrócie, a konkretniej?

1. Audyt widoczności w oczach AI

Pierwszym krokiem powinien być audyt strony i danych – nie tylko z perspektywy klasycznego SEO, ale w duchu tzw. GEO (GenAI Engine Optimization). Już dziś połowa wszystkich wyszukiwań w Google zawiera streszczenia tworzone przez AI. Szacuje się, że do 2028 roku udział ten sięgnie 75%. Dla marek oznacza to ryzyko utraty nawet 20–50% ruchu z tradycyjnych kanałów, jeśli ich treści nie zostaną przystosowane do odczytu przez modele językowe i agentów AI.

Warto już teraz próbować patrzeć na nasze treści i procesy oczami AI oraz narzędzi, które opierają się na sztucznej inteligencji.

Dlatego warto:

1. przeanalizować strukturę kodu pod kątem semantyki i metadanych (JSON-LD, Schema.org, oznaczenia autora i daty aktualizacji),
2. dodać logiczne sekcje Q&A, które zwiększają szansę na cytowanie przez modele generatywne,
3. zaktualizować treści tak, by były precyzyjne, aktualne i jednoznaczne – AI premiuje rzetelne i spójne źródła.

Taki audyt nie wymaga dużych inwestycji, ale daje szybki wgląd w to, jak nas widzą algorytmy i agenci.

2. Uporządkowanie danych i protokołów

Drugim krokiem jest przygotowanie danych w formatach czytelnych dla maszyn. W praktyce oznacza to inwestycję w podstawowe standardy interoperacyjności, które już dziś rozwijają największe firmy technologiczne:

• MCP (Model Context Protocol) – szczególne polecam – otwarty standard komunikacyjny dla agentów AI i dużych modeli językowych (LLM), umożliwiający integrację z zewnętrznymi narzędziami, bazami danych, API,
• A2A (Agent-to-Agent Protocol) – otwarty standard komunikacyjny służący do interakcji, współpracy i koordynacji między dwoma lub więcej agentami AI; obsługuje funkcje: odkrywanie możliwości agentów (capabilities), negocjacja zadań, przekazywanie wyników, komunikacja peer-to-peer między agentami,
• AP2 (Agent Payments Protocol) – protokół zaprojektowany dla płatności realizowanych przez agentów AI, stanowiący nakładkę/rozszerzenie protokołów komunikacyjnych,
• ACP (Agentic Commerce Protocol) – otwarty standard dla handlu skierowanego przez agentów AI, łączący użytkownika, jego agenta i sprzedawcę/handel w ramy transakcyjne.

Nie trzeba implementować ich wszystkich od razu, ale warto przygotować swoje dane produktowe, polityki, gwarancje i cenniki w formatach XML/JSON, które pozwolą agentom „zrozumieć” ofertę bez pośrednictwa człowieka.

3. Budowa wiarygodności i zaufania agentów

W B2M kluczowym zasobem stanie się zaufanie między agentami. Podobnie jak w finansach istnieje KYC (Know Your Customer), w handlu agentowym pojawia się koncepcja KYA – Know Your Agent. Czy to wejdzie w życie na szeroką skalę – nie jestem pewien. Ale może być to punkt wyjścia do rozważań.

Agenci będą korzystać z rejestrów blockchainowych, by weryfikować źródła danych, autoryzacje i zgody klientów. Dlatego warto:

1. śledzić, co dzieje się w odniesieniu do systemów przejrzystych, tokenizowanych zgód marketingowych,
2. szukać i rozważać wdrożeń rozwiązań „Proof-of-Consent Ledger” (łańcuch zgód),
3. wprowadzić politykę aktualnych, audytowalnych danych – bo to one zadecydują o widoczności marki w rekomendacjach agentów.

4. Mierzenie skuteczności w nowym środowisku

Tradycyjne wskaźniki skuteczności kampanii (CTR, konwersje, zasięg) nie oddadzą w pełni tego, jak AI kieruje ruchem i rekomendacjami. Warto więc rozszerzyć analitykę o:

1. nowe źródła ruchu (AI-origin traffic),
2. śledzenie, z jakich modeli (np. ChatGPT, Perplexity, Gemini) pochodzą interakcje,
3. tagowanie treści dedykowane agentom (np. data-agent-source, AI-visibility),
4. ocenę tzw. „share of AI voice” – widoczności w odpowiedziach generatywnych.

To pozwoli zrozumieć, czy firma jest już częścią „dialogu maszyn” – czy wciąż operuje wyłącznie w świecie ludzkich kliknięć.

5. Eksperymenty z personalizacją

Na koniec – nie czekaj na idealne dane. Ponad 75% konsumentów jest zniechęconych przez treści, które nie są relewantne, dlatego warto rozpocząć eksperymenty:

1. tworzyć mikromoduły treści i nimi „żąglować”,
2. wykorzystać AI do rekomendacji i generowania personalizowanych feedów,
3. mierzyć, które dane „rezonują” w konwersacjach AI, i iteracyjnie działać.

Świat przyspieszył, ale nie powiedział jeszcze ostatniego słowa, jeśli chodzi o maksymalny pęd zmian. Warto trzymać rękę na pulsie i śledzić trendy w marketingu.

Podsumowanie

Według analiz McKinsey, do końca dekady handel inicjowany przez agentów AI może osiągnąć wartość 3–5 bln USD globalnie. Co więcej, już dziś połowa konsumentów korzysta z wyszukiwarek opartych na AI jako głównego źródła informacji zakupowych. To wszystko zwiastun gwałtownego przesunięcia decyzji zakupowych z ludzi na algorytmy. Tempo tej zmiany może być szybsze niż przejście z handlu offline do e-commerce.”

Marketing w erze Business-to-Machine to prawdopodobnie mniej banerów czy maili, a więcej danych, standardów i zaufania. Dostęp do człowieka może być trudniejszy, ale jest szansa, że wszystkim nam wyjdzie to na dobre, gdyż komunikacja z maszynami i algorytmami reprezentującymi klientów może być wydajna i transparentna. Jeśli marka nie przygotuje się na ten scenariusz, prawdopodobnie jej oferta zostanie odfiltrowana, zanim konsument w ogóle ją zobaczy.

Pierwsze wdrożenia nie wymagają kosmicznych inwestycji – wystarczy uporządkować dane, przygotować stronę zoptymalizowaną pod AI i być może stworzyć cyfrowego ambasadora marki. Warto zaznajomić się z API i lubianymi w świecie algorytmów formatami wymiany danych.

Długofalowo wygrają ci, którzy najlepiej zbudują zaufanie: transparentne dane, audytowalne źródła, tokenizowane zgody. Tym samym marketing stanie się w jeszcze większym stopniu inżynierią, a w mniejszym sztuką (?).

Na koniec, zapraszam do subskrypcji newslettera, co pozwoli Ci otrzymywać powiadomienia m.in. o nowych tekstach na blogu. Spokojnie, nie mam czasu na spam 😉