Czym jest AI Visibility i dlaczego nazwa miasta zmienia odpowiedź?
Gdy pytasz AI, gdzie oddać butelkę z kaucją, model nie zawsze odpowiada tak samo. Jeśli dodasz do pytania nazwę swojego miasta, sztuczna inteligencja może wskazać zupełnie inny zestaw sklepów niż przy pytaniu ogólnym o system kaucyjny w Polsce.
Raport "System kaucyjny oczami AI", przygotowany przez BrandinAI i agencję doradczą 2PR, mierzy to zjawisko za pomocą wskaźnika AI Visibility. To skala od 0 do 100, która pokazuje, jak mocno dana marka jest eksponowana i polecana w odpowiedziach modeli sztucznej inteligencji. Im wyższy wynik, tym częściej i tym wyżej model wymienia daną sieć.
Jak przebiegało badanie sztucznej inteligencji w systemie kaucyjnym: 7 miast, pięć modeli AI, 490 odpowiedzi
Lokalna część badania objęła siedem największych polskich miast: Warszawę, Kraków, Wrocław, Poznań, Łódź, Gdańsk i Katowice. W każdym z nich sprawdzano, jak modele AI odpowiadają na pytanie o miejsce zwrotu butelek kaucyjnych.
Monitoring prowadzono od 13 sierpnia do 20 września 2026 roku w pięciu narzędziach: ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude. Pomiary powtarzano co trzy dni, co dało 14 punktów pomiarowych dla każdego zapytania. Łącznie przeanalizowano 490 odpowiedzi - po 70 dla każdego miasta.
"Kiedy konsument pyta AI o miejsce zwrotu butelki w swoim mieście, oczekuje konkretnej wskazówki, która pomoże mu załatwić codzienną sprawę. Nasze badanie pokazuje, że dodanie lokalizacji do pytania potrafi zmienić zestaw i kolejność prezentowanych sieci" - mówi Szymon Kania, CEO BrandinAI.
Aldi, Carrefour i Auchan zyskują najwięcej na pytaniach lokalnych
Największą różnicę między pytaniem ogólnym a lokalnym odnotowało Aldi - z 27 punktów przy pytaniach ogólnych do 67 punktów przy pytaniach o konkretne miasto. To wzrost o 40 punktów, czyli największy w całym zestawieniu.
Podobny mechanizm, choć w mniejszej skali, widać u innych sieci. Auchan poprawił wynik z 44 do 76 punktów, Carrefour z 49 do 78, Stokrotka z 18 do 49, a Netto z 33 do 53 punktów. Sieci, które w pytaniach ogólnych plasowały się niżej, przy pytaniach lokalnych wyraźnie zmniejszały dystans do liderów.
Sieć | Wynik ogólny | Wynik lokalny | Różnica |
|---|---|---|---|
Aldi | 27 | 67 | +40 |
Auchan | 44 | 76 | +32 |
Carrefour | 49 | 78 | +29 |
Stokrotka | 18 | 49 | +31 |
Netto | 33 | 53 | +20 |
Żabka | 59 | 69 | +10 |
Nie każda marka sklepu zyskuje na pytaniach lokalnych do AI
Nie wszystkie sieci handlowe odnotowały wyższy wynik przy pytaniach o konkretne miasto. Lidl, mimo że w pytaniach lokalnych zajął pierwsze miejsce w sześciu z siedmiu badanych miast, uzyskał tam 80 punktów - mniej niż 84 punkty w pytaniach ogólnych. Podobnie Dino: 37 punktów w pytaniach lokalnych wobec 46 w ogólnych.
Te różnice nie oznaczają spadku pozycji rynkowej danej sieci. Pokazują jedynie, jak zmienia się odpowiedź modelu AI w zależności od intencji pytającego. Marka silna w odpowiedziach ogólnych nie musi być równie widoczna, gdy użytkownik szuka konkretnej, praktycznej wskazówki dotyczącej swojego miasta.
Kto wygrywa w miastach w rankingu AI o systemie kaucyjnym?
W pytaniach lokalnych czołówka jest bardzo wyrównana. Lidl i Kaufland uzyskały po 80 punktów, Biedronka i Carrefour po 78, a Auchan 76. Pierwszą i piątą sieć w rankingu dzieliły zaledwie 4 punkty.
Różnice pojawiały się też między samymi miastami. Lidl zajął pierwsze miejsce w sześciu z siedmiu badanych miast, natomiast w Katowicach liderem została Biedronka. Badanie nie sprawdza jednak, czy te wskazania faktycznie przekładają się na to, do którego sklepu konsument ostatecznie zaniesie swoją butelkę.
"Warto oddzielać obecność marki od poprawności praktycznej wskazówki. Wymienienie sieci nie potwierdza jeszcze, że konkretny sklep przyjmie dane opakowanie. Dlatego sprawdzanie odpowiedzi AI powinno obejmować zarówno sposób prezentowania firmy, jak i kontekst informacji przekazywanej konsumentowi" - dodaje Bartosz Sosnówka, partner zarządzający w agencji doradczej 2PR.
Co badanie polecania punktów zwrotu kaucji przez AI oznacza dla firm i konsumentów?
Z perspektywy sieci handlowej raport pokazuje coś ważnego: sama ogólna rozpoznawalność marki nie gwarantuje, że pojawi się ona w odpowiedzi AI na lokalne pytanie konsumenta. Model buduje własny zestaw wskazań na podstawie dostępnych mu informacji, takich jak mapy punktów zwrotu czy wykazy sklepów.
Dla ciebie jako osoby szukającej miejsca zwrotu butelki oznacza to praktyczną wskazówkę: pytając AI, warto od razu podać nazwę swojego miasta, a nie zadawać pytanie ogólne. Odpowiedź będzie wtedy bardziej dopasowana do twojej rzeczywistej sytuacji - choć autorzy raportu zastrzegają, że sama obecność marki w odpowiedzi nie jest gwarancją, że dany sklep przyjmie konkretne opakowanie.
Autorzy raportu podkreślają też, że wyniki dotyczą wyłącznie siedmiu badanych miast, określonego zestawu pytań i konkretnego okresu monitoringu. Nie można ich traktować jako rankingu rzeczywistej dostępności punktów zwrotu ani uogólniać na wszystkie miejscowości w Polsce.
Ważne
PODSUMOWANIE:
- Raport BrandinAI i agencji 2PR sprawdził, jak ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude odpowiadają na pytania o zwrot butelek kaucyjnych.
- Aldi zyskało 40 punktów widoczności przy pytaniu o konkretne miasto zamiast pytania ogólnego.
- W pytaniach lokalnych liderami zostały Lidl i Kaufland - po 80 punktów na 100.
- Badanie objęło 7 miast i 490 odpowiedzi AI zebranych między 13 sierpnia a 20 września 2026 roku.
- Nie każda marka zyskuje na pytaniach lokalnych - Lidl i Dino uzyskały niższy wynik niż w pytaniach ogólnych.
AI wkracza do systemu kaucyjnego i poleca punkty zwrotu kaucji - pytania i odpowiedzi (FAQ)
Co sprawdzało badanie "System kaucyjny oczami AI"?
Dotyczyło tego, jak modele sztucznej inteligencji odpowiadają na pytania o miejsce zwrotu butelek kaucyjnych - osobno dla pytań ogólnych i dla pytań o konkretne miasto.
Która sieć zyskała najwięcej na pytaniach lokalnych?
Aldi, z 27 punktów w pytaniach ogólnych do 67 punktów w pytaniach lokalnych - wzrost o 40 punktów.
Która sieć była liderem w pytaniach o konkretne miasta?
Lidl i Kaufland, z wynikiem po 80 punktów AI Visibility każda.
Czy wszystkie marki zyskują przy pytaniach lokalnych?
Nie. Lidl i Dino uzyskały niższy wynik w pytaniach lokalnych niż w pytaniach ogólnych.
Jakie modele AI sprawdzono w badaniu?
ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude.
Ile miast i odpowiedzi przeanalizowano?
7 miast (Warszawa, Kraków, Wrocław, Poznań, Łódź, Gdańsk, Katowice) i łącznie 490 odpowiedzi AI, po 70 dla każdego miasta.
Czym jest wskaźnik AI Visibility?
To skala 0-100 pokazująca, jak mocno dana marka jest eksponowana i polecana w odpowiedziach modeli AI.
Źródło: BrandinAI, 2PR
BrandinAI to system do monitorowania widoczności marek w odpowiedziach modeli AI, który mierzy, jak często modele wymieniają markę, na którym miejscu ją stawiają, w jakim tonie o niej mówią i z jakimi konkurentami ją porównują. Zbiera dane, wyłapuje problemy i podpowiada konkretne działania pomagające zwiększyć widoczność marki w AI. W tym badaniu odpowiadał za monitoring zapytań i warstwę liczbową.
W redakcji Infor.pl dzieli się wiedzą opartą na przygotowaniu zawodowym radcy prawnego oraz doświadczeniu z kancelarii prowadzonej od 2017 roku. Jego droga zawodowa związana z prawem zaczęła się jednak już w 2012 roku – po ukończeniu studiów na kierunku prawo na Krakowskiej Akademii rozpoczął pracę w kancelarii (choć jako stażysta zdobywał doświadczenie prawnicze już od 2010 roku), by następnie w latach 2014–2016 odbyć aplikację w Okręgowej Izbie Radców Prawnych w Krakowie i zdać państwowy egzamin zawodowy na radcę prawnego w 2017 roku. Szczególny nacisk kładzie na zagadnienia z zakresu prawa cywilnego, gospodarczego, autorskiego, nowych technologii oraz obrotu nieruchomościami, a także prawa pracy i ubezpieczeń społecznych. Z Krakowem związany jako mieszkaniec od 2007 roku, co przekłada się także na dobrą znajomość lokalnego kontekstu. Prywatnie pasjonuje się motoryzacją – zarówno światem samochodowym, jak i motocyklowym (od kilku lat motocyklista) oraz kinematografią. Miłośnik Włoch.