Branża meblarska stoi przed wyzwaniem redefinicji obecności w e-commerce. Dotychczasowe narzędzia SEO i strategie content marketingowe przestają już wystarczać. Ich miejsce zajmują technologie oparte o AI, które nie tylko agregują informacje o produktach, ale aktywnie rekomendują konkretne rozwiązania.

Reklama

To nowa rzeczywistość, w której już aż 89% firm działających w branży handlu online korzysta lub testuje rozwiązania AI. Nie należy zapominać, że w tej sytuacji przewagę konkurencyjną zyskują ci producenci i dystrybutorzy mebli, którzy zapewnią agentom AI odpowiednio przygotowane, precyzyjne dane produktowe oraz zadbają o spójność swojej obecności w cyfrowym środowisku.

Zmiany zachowania konsumenta w dobie rekomendacji AI

Meble przyszłości to nie tylko nowe materiały i wzornictwo, ale też zmiana w sposobie, w jaki klienci je wyszukują i kupują. Wyszukiwarki AI, takie jak ChatGPT czy Google AI Overviews (Przegląd od AI), stają się nowym punktem startowym decyzji zakupowej. To ich odpowiedzi i rekomendacje coraz częściej decydują o tym, którą markę klient w ogóle zauważy.

Od października 2024 r. ChatGPT działa jak wyszukiwarka. Użytkownicy wpisują pytania, a narzędzie samo sięga do internetu, generując odpowiedzi z linkami.

Reklama

Od marca 2025 r. funkcja AI Overviews w Google stała się dostępna także w Polsce. To generatywne streszczenia odpowiedzi nad wynikami wyszukiwania, które skracają ścieżkę zakupową i często sugerują tylko jedną, konkretną markę czy produkt.

Dodatkowo w ChatGPT pojawił się moduł shopping, który działa podobnie do klasycznej porównywarki. Użytkownik może zapytać np. „stół okrągły do jadalni do 1.500 zł”, a narzędzie pokaże zestawienie produktów – z opisami, zdjęciami, cenami i linkami do sklepów. To bezpośrednia konkurencja dla Google Shopping i marketplace’ów, ale działająca w trybie konwersacyjnym. W kontekście e-commerce meblarskiego to rewolucja – użytkownik nie musi już przechodzić przez stronę sklepu, by poznać ofertę i podjąć decyzję.

Jak optymalnie przygotować strukturę i jakość danych produktowych, aby były w pełni czytelne dla agentów AI?

Jeśli firma chce skutecznie zaistnieć w świecie handlu online, który wspierany jest przez sztuczną inteligencję, to kluczowe jest zrozumienie, jak istotna jest jakość danych produktowych. Agenci AI nie czytają treści tak jak człowiek. Boty analizują dane logicznie, zero-jedynkowo. Wszelkie błędy językowe, niejednoznaczności czy niespójności w jednostkach miary mogą skutkować tym, że produkt nie zostanie uwzględniony w odpowiedziach sztucznej inteligencji, a w konsekwencji stanie się niewidoczny dla użytkownika.

Poznaj 3 kroki przygotowań danych produktowych, aby były czytelnie dla agentów AI:

KROK 1: audyt danych

Na tym etapie należy sprawdzić materiały zarówno pod kątem merytorycznym (czy opisy są wystarczająco klarowne i zoptymalizowane), jak i walidację automatyczną np. długość tekstów, obecność wypunktowań, spójność językową oraz poprawność stylistyczną i gramatyczną. Warto posiłkować się checklistą, która obejmuje takie punkty, jak:

• obecność kategorii i materiału w nagłówku,
• użycie minimum dwóch sekcji bullet points w opisie,
• jednolitość jednostek technicznych („cm” zamiast „centymetr”),
• objętość tekstu (150-300 słów)
• eliminacja błędów ortograficznych i powtórzeń.

KROK 2: standaryzacja struktur opisów produktowych

Treści muszą być logicznie zorganizowane, aby były lepiej interpretowane przez sztuczną inteligencję. Rekomenduje się, aby układ obejmował m.in. nagłówek z precyzyjnym określeniem rodzaju i cech produktu np. „Fotel tapicerowany w stylu retro z funkcją relaksu”, krótki wstęp z opisem przeznaczenia, sekcję bullet points, w której wskazuje się materiały, wymiary, kolor czy funkcje. Należy zadbać o rozwinięcie, które może zawierać inspiracje aranżacyjne.

KROK 3: jednoznaczność danych

Bardzo często problemem danych przechowywanych w systemach PIM (ang. Product Information Management) są niespójności w nazewnictwie, przykładowo raz pojawia się „szkło”, a innym razem „ze szkła”. Dla człowieka znaczenie jest tożsame, natomiast dla agentów AI to dwa różne byty. Rozwiązaniem jest stosowanie kontrolowanych słowników oraz glosariuszy, które pomagają zunifikować np. określenia typu „drewno bukowe” czy „lite drewno bukowe”.

Nie wolno zapominać o roli człowieka. Sztuczna inteligencja potrafi generować dobrej jakości treści, lecz masowa automatyzacja bez nadzoru prowadzi do spadku jakości oraz powielania tych samych (często błędnych) schematów. Trzeba szczególnie uważać na zjawisko tzw. zapaści modeli (ang. model collapse), które pojawia się, gdy systemy AI uczą się na treściach wygenerowanych przez inne modele, a nie na oryginalnych, ludzkich danych. W efekcie prowadzi to do stopniowego zubożenia jakości treści. Wówczas język staje się coraz bardziej przewidywalny, schematyczny i oderwany od rzeczywistej wiedzy czy kontekstu. Ważne jest, aby treści były redagowane, oparte na unikalnych informacjach i dostosowane do kontekstu produktu bez kopiowania z innych źródeł. Tylko wtedy będą naprawdę AI-ready i skuteczne w konwersji.

Na czym polega skuteczne pozycjonowanie oferty meblarskiej w wyszukiwarkach opartych na AI?

Widoczność marki w wyszukiwarkach AI nie jest przypadkowa. Jest to wynik cyfrowego „odcisku palca”, jaki firma zostawia w sieci. Kluczowe elementy tej obecności to:

• strona www, blog – źródła wiedzy, z których AI może się uczyć;
• kanały social media, YouTube, podcasty – regularne, publiczne treści, zoptymalizowane pod frazy kluczowe;
• obecność w mediach, portalach, rankingach, porównywarkach i katalogach firm – sygnały wiarygodności i autorytetu;
• powtarzalność komunikatów i recykling treści – spójna narracja zwiększa szansę na „zauważenie” marki w odpowiedziach AI.

Własny content staje się dziś kluczowym źródłem wiedzy dla wyszukiwarek AI. Modele uczą się na podstawie treści produktowych, wpisów blogowych, opisów wideo czy transkrypcji podcastów. Im więcej wartościowego contentu, tym większa szansa, że marka zostanie uwzględniona w rekomendacjach AI.

Równie ważna jest obecność w zewnętrznych serwisach – porównywarkach, katalogach i mediach branżowych. To właśnie tam AI szuka sygnałów potwierdzających reputację marki. Social media również mają znaczenie, ale tylko wtedy, gdy są publiczne, zoptymalizowane i zawierają tekst odpowiadający na konkretne pytania użytkowników. ChatGPT sięga po treści z SoMe. Gdy dotyczą one danej marki, zawierają odpowiednie frazy i nie są dostępne w innych kanałach. W przypadku branży meblarskiej bardzo ważnym kanałem jest YouTube, w którym znajdziemy wideo z recenzjami, poradami czy inspiracjami. Branża meblarska powinna już teraz zacząć budować widoczność w świecie wyszukiwarek AI. Oznacza to konieczność działań wykraczających poza tradycyjne SEO – z naciskiem na Generative Engine Optimization (GEO) i podejście AI-Ready. W świecie, w którym to rekomendacje AI podpowiadają, co kupić i od kogo, wygrywają ci, którzy wcześniej zadbają o obecność swojej marki w cyfrowym ekosystemie.

Dobre praktyki AI w e-commerce meblarskim

Współczesne systemy PIM są gotowe na obsługę nowoczesnych, multimedialnych formatów danych produktowych. Kluczowe znaczenie mają zdjęcia (o minimalnej rozdzielczości 1500×1500 px, na neutralnym tle i bez ozdobników), wideo prezentujące produkt (np. unboxingi, aranżacje wnętrz), interaktywne wizualizacje 3D w formacie 360° oraz pliki CAD – szczególnie istotne są one w przypadku produktów modułowych i prac przy projektowaniu wnętrz.

Warto, aby wszelkie grafiki były wstawiane już w docelowej proporcji. W sytuacji, w której formaty materiałów różnią się, automatyczne kadrowanie może prowadzić do niechcianych efektów, przykładowo odcięcia fragmentu mebla, który powinien być wyeksponowany. Treści multimedialne muszą być czytelne nie tylko dla użytkowników, ale też zrozumiałe dla agentów AI. W związku z tym niezbędne jest ich właściwe opisywanie i tagowanie, które obejmuje takie elementy jak:

• tagi semantyczne np. „Materiał: drewno dębowe, kolor: naturalny biały”.
• stosowanie opisowych alt-textów (np. „Krzesło jadalniane z drewna bukowego w kolorze orzechowym”);
• uzupełnianie metadanych (kategoria, SKU, materiał, wymiar, styl);
• oraz wdrożenie spójnego schematu nazewnictwa (np. INDEX_KATEGORIA_NAZWAPRODUKTU.pdf).

Integracja środowiska e-commerce z AI

Pozycjonowanie oferty produktowej za pomocą agentów AI, to nie tylko wysokiej jakości treści, ale i sposób ich synchronizacji. Kluczową rolę odgrywa tu sposób integracji danych PIM z platformą e-commerce i systemami rekomendacyjnymi AI (takimi jak ChatGPT czy AI Overviews). Najbezpieczniejszym i zarazem najefektywniejszym rozwiązaniem pozostaje API – najlepiej w wariancie z GraphQL, który jest samodokumentujący się oraz uniwersalny.

Oprócz integracji po API i GraphQL warto także wykorzystywać webhooki, które automatyzują proces synchronizacji danych, inicjując aktualizacje przy każdej modyfikacji treści w przeciwieństwie do integracji opartych wyłącznie na określonych interwałach. Dodatkowo kluczowe jest określenie harmonogramu wymiany danych zwłaszcza przy integracjach z platformami o dużym wolumenie danych lub działających w wielu regionach jednocześnie – podkreśla Tomasz Włodarczyk, Lider Techniczny z Univio, ekspert rozwiązań AI.

Warto podkreślić, że optymalizacja metadanych i atrybutów produktów np. poprzez integrację PIM z narzędziami AI do generowania meta opisów oraz zewnętrznymi rozwiązaniami SEO (np. SEMrush), zwiększa ich widoczność w chatbotach, wyszukiwarkach AI i cyfrowych asystentach zakupowych – dodaje Kamila Wiercińska Project Manager z Univio, ekspertka rozwiązań klasy PIM.

Rozwój i zarządzanie danymi

Systemy PIM powinny być przygotowane do szybkiego skalowania zarówno w kontekście liczby produktów, jak i ekspansji na nowe rynki zagraniczne. W praktyce oznacza to konieczność:

• zapewnienia odpowiednich zasobów serwera;
• posiadania gotowych eksporterów i importerów danych produktowych;
• instalacji rozszerzeń AI umożliwiających automatyczne generowanie i tłumaczenie opisów.

Ocena skuteczności działań może opierać się na wskaźnikach takich jak CTR (ang. click-through rate) w asystentach zakupowych, liczba wyświetleń w rekomendacjach, czy współczynnik konwersji. Opisy produktowe rzadko należą do danych wrażliwych, niemniej warto jednak zadbać o odpowiednie zabezpieczenia. Najlepszym rozwiązaniem jest korzystanie z rozwiązań chmurowych renomowanych dostawców, których często używa się w firmowych ekosystemach (Azure, Gemini, Bedrock). Stawianie modeli lokalnie, na własnych serwerach może wiązać się z bardzo dużymi kosztami. Dodatkowo warto wdrożyć walidację danych zarówno tę automatyczną, jak i manualną, aby uniknąć błędów i rozbieżności w treściach dystrybuowanych w wielu kanałach. Stosowanie VPN oraz hostowanie modeli na serwerze prywatnym to dodatkowy poziom ochrony (lecz jak wyżej wskazano, może generować to wyższe koszty), szczególnie jeśli firma działa w środowisku z podwyższonymi wymaganiami dotyczącymi danych.

W dobie AI dane produktowe przestają być wyłącznie opisem. Stają się one jednym z kluczowych aktywów strategicznych, których jakość i forma wpływają bezpośrednio na sprzedaż, widoczność i rozwój całej marki w środowisku online.

Jak wykorzystać informację zwrotną z AI do rozwoju oferty?

Informacje zwrotne z narzędzi AI czy systemów rekomendacji opartych o LLM stanowią cenne źródło wiedzy o rzeczywistych potrzebach klientów. Analizując historię konwersacji, można łatwo zidentyfikować, które produkty budzą największe zainteresowanie oraz jakich informacji najczęściej poszukują użytkownicy. Szczególnie istotne jest wychwycenie fragmentów rozmów, w których chatbot nie był w stanie udzielić odpowiedzi, bo właśnie to świadczy o brakujących lub niepełnych danych produktowych. Taka analiza pozwala stworzyć raport zawierający listę luk informacyjnych, które następnie można uzupełnić w systemie PIM. Dzięki temu treści stają się bardziej kompletne, trafniejsze i lepiej dopasowane do potrzeb odbiorców. W efekcie przekłada się to na poprawę skuteczności rekomendacji i wzrost konwersji sprzedaży.

Standaryzacja danych przewagą rynkową

Inteligentna struktura danych produktowych pozwala skutecznie wyróżnić ofertę meblarską w zalewie konkurencyjnych treści, ponieważ umożliwia AI szybkie zrozumienie, porównanie i rekomendowanie produktów użytkownikowi końcowemu. Kluczowym czynnikiem jest precyzyjna standaryzacja danych – spójne nazewnictwo, jednoznaczne atrybuty (np. materiał, styl, kolor, wymiary), logiczne ułożenie treści oraz bogata struktura multimediów (zdjęcia, filmy, modele 3D). Dzięki takim danym AI może lepiej dopasowywać produkty do zapytań użytkowników – np. w chatbotach zakupowych czy wynikach w wyszukiwarkach opartych na LLM. Firmy, które wdrażają zaawansowane systemy PIM, integrują dane poprzez API z platformą e-commerce i optymalizują metadane pod kątem widoczności w AI, zyskują realną przewagę – ich produkty są lepiej rekomendowane, częściej wyświetlane i częściej klikane. To nie tylko wpływa na wzrost sprzedaży, ale także buduje silną, wiarygodną obecność marki w środowisku cyfrowym sterowanym przez sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja przestaje być trendem, lecz staje się nowym standardem, który już dziś decyduje o widoczności produktów, skuteczności sprzedaży i lojalności klientów. Dla branży meblarskiej to moment przełomowy bowiem ci, którzy jako pierwsi dostosują swoje dane, struktury i procesy do wymagań agentów AI, zdobędą przewagę trudną do nadrobienia. Przyszłość zakupów meblowych pisze się teraz – w strukturze PIM, jakości treści i spójności obecności cyfrowej. Warto zacząć działać już dziś, zanim AI samo zdecyduje, kogo pokaże, a kogo pominie.

TEKST: Sebastian Błaszkiewicz, Marcin Kubik

O autorach

Sebastian Błaszkiewicz – Head of Sales Excellence, Univio, członek Rady Izby Elektronicznej.

Rynek transformacji cyfrowej i technologii IT jest częścią jego życia zawodowego od blisko 20 lat. W Univio odpowiada za sprzedaż, rozwój oferty oraz wzmacnianie wizerunku firmy i budowanie społeczności wokół transformacji cyfrowej przedsiębiorstw. Od 2023 r. jest członkiem Rady Izby Gospodarki Elektronicznej oraz szefem Think Tanku B2B e-commerce. Wspiera także rozwój środowiska profesjonalistów związanego z transformacją cyfrową handlu – jest współorganizatorem wydarzenia „Community. Talks beyond tech”. Mentor biznesowy z obszarów m.in. klientocentryczności, sprzedaży doradczej, nowych technologii, e-commerce, samorozwoju.

Marcin Kubik – Partner, Head of Growth, Whites.

Partner i Head of Growth w Agencji Whites, specjalizującej się w Data-Science Digital Marketingu, działającej w 34 krajach. Marcin posiada ponad 25-letnie doświadczenie w branży digital marketingu, od kreowania po wdrożenia strategii. Współpracował z topowymi markami takimi jak: Canal+, Tefal, Redbull, Decathlon, LuxMed, czy Holcim. Chętnie dzieli się wiedzą, dlatego jest aktywnym członkiem Izby Gospodarki Elektronicznej, współpracuje z Krajową Izbą Gospodarczą w ramach Szkoły Kreatywności. Jest prelegentem konferencji digital marketingowych oraz współautorem eksperckich raportów i opracowań.

Artykuł ukazał się w miesięczniku BIZNES.meble.pl, nr 9/2025.