Jak zbudować zaufanie i widoczność w czasach sztucznej inteligencji? E-commerce w erze zmian zachowań konsumentów.

Prelegentka Marta Szymanowicz z Trusted Shops przekonuje, że opinie i inne sygnały zaufania działają na kupujących z powodów psychologicznych, a w erze wyszukiwarek AI decydują też o tym, czy sklep zostanie zarekomendowany. Prezentacja ma wyraźnie promocyjny charakter, bo większość rekomendacji dotyczy rozwiązań firmy prelegentki. Pierwsza część tłumaczy mechanizm social proof na przykładzie dwóch pizzerii w Neapolu. Przywołuje eksperyment Salomona Associa z 1951 roku, badanie efektu widza z 1968 roku oraz pojęcie społecznego dowodu słuszności Roberta Cialdiniego. Dodaje do tego rozróżnienie Daniela Kahnemana na myślenie szybkie i wolne: mózg woli skróty, więc cudze opinie oszczędzają mu wysiłku. Z danych cytowanych w prezentacji: raport Gemiusa z września 2025 wskazuje na opinie, różne formy płatności i czytelne informacje o zwrotach jako główne czynniki zakupowe. Badanie Power Reviews na ponad 21 tys. konsumentów pokazało, że ponad 95% kieruje się ocenami innych, a tylko 43% kupiłoby produkt bez recenzji. Druga część dotyczy zmian po stronie konsumentów. Według przywołanego badania z lutego produkty w narzędziach AI (LLM) wyszukują najczęściej milenialsi i pokolenie Z, a baby boomers wolą tradycyjne wyszukiwarki. Prelegentka cytuje też dane o połowie amerykańskich konsumentów korzystających z wyszukiwarek AI oraz prognozę Gartnera o przejściu globalnie do wyszukiwania AI. Prawie 50% badanych uważa, że AI przyspiesza znalezienie najlepszej opcji, ale ponad 55% nadal weryfikuje jej rekomendacje przed zakupem, m.in. z obawy przed podszywaniem się pod marki. Zaprezentowano także własny, pięciotygodniowy test A/B Trusted Shops na trzech sklepach (dwa z kategorii Garden, jeden DIY). Z włączoną ochroną kupujących wzrosły konwersja, wartość sprzedaży, wartość koszyka i liczba zamówień. Konkretnych liczb w transkrypcji nie podano, a próba była bardzo mała. Trzecia część omawia „AI Search”. Według prelegentki AI ocenia, czy sklep jest czytelny (jasne opisy, dane spójne z regulaminami i rejestrami firm) oraz czy ma wiarygodne sygnały zaufania, takie jak certyfikaty, bezpieczne płatności i zweryfikowane opinie. Wyjaśnia pamięć parametryczną modelu i wiedzę pobieraną na bieżąco (w transkrypcji „RAC”). Wśród zaleceń są: unikalne teksty prawne, zweryfikowane opinie z opisem produktu, przekazywanie opinii do Google i wykorzystanie ich w mediach społecznościowych. Na końcu prelegentka zachęca do skorzystania z darmowego audytu AI sklepu, który ma pokazać szansę pojawienia się w wynikach AI w procentach.