Modele językowe rozwijają się bardzo szybko, co widać po stałym wzroście popularności takich narzędzi jak ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity. Wraz z ich rozwojem pojawił się nowy obszar monetyzacji, czyli reklamy osadzone bezpośrednio w środowisku AI.
ChatGPT Ads: liczy się dialog
W przypadku reklam najpopularniejszego narzędzia od OpenAI przyjęto podejście oparte na dostarczaniu użytkownikowi kompletnego rozwiązania. Reklama ma być naturalnym elementem rozmowy i wspierać użytkownika w podjęciu decyzji. Zamiast przerywać uwagę, ma budować zaufanie i sugerować adekwatną pomoc.
System działa w oparciu o kilka kluczowych mechanizmów:
– Pierwszy to intencja semantyczna. AI analizuje cały kontekst wypowiedzi, zamiast pojedynczych słów kluczowych. Jeśli użytkownik pisze, że przygotowuje się do maratonu i bolą go stopy, system rozumie problem i dopasowuje rekomendację produktową do sytuacji.
– Drugi element to model action-based. Rozliczenie odbywa się za akcję lub konwersję, a nie za samo kliknięcie. Reklamodawca płaci dopiero wtedy, gdy rekomendacja przyniesie realny efekt.
– Kolejnym aspektem jest kontrola użytkownika. Możliwość wyłączenia pamięci sesji pozwala ograniczyć personalizację reklam i wzmacnia zaufanie do systemu.
Google Gemini Ads, czyli osobny placement
Google tworzy osobny typ kampanii przeznaczony wyłącznie dla Gemini Placements. Reklamy w Gemini nie są częścią Performance Max ani klasycznego Search. Targetowanie odbywa się w trybie broad match only. AI ocenia wówczas istotność przekazu w kontekście całego dialogu, bez przypisywania konkretnych słów kluczowych. Kreacje generowane są dynamicznie na podstawie biblioteki zasobów reklamodawcy i dopasowywane do tonu rozmowy z użytkownikiem.
W Gemini priorytetowo potraktowano e-commerce. Google wykorzystuje swojego chatbota do domykania ścieżek zakupowych rozpoczętych w Androidzie, Chrome i Workspace. Reklamy produktów pojawiają się nad lub pod odpowiedzią AI i umożliwiają bezpośrednie przejście do finalizacji zakupu, często przy wsparciu UCP.
Przy okazji Google warto również wspomnieć o AI Mode. To specjalny tryb wyszukiwania działający jak asystent konwersacji. W tym trybie reklamy pojawiają się bezpośrednio w treści odpowiedzi, sugerując produkty lub sklepy w sposób dopasowany do intencji użytkownika. System analizuje cały kontekst zapytania i na tej podstawie dobiera komunikaty reklamowe. Dzięki temu AI Mode wspiera użytkowników w odkrywaniu ofert i porównywaniu produktów już na etapie rozmowy z chatbotem, co stanowi kolejny kierunek rozwoju reklam i zakupów kontekstowych w ekosystemie Google.
Microsoft Copilot – tańsza alternatywa
Microsoft zaprezentował konkretne liczby: CTR jest wyższy o 73% względem Search, współczynnik konwersji wyższy o 16%, a czas ścieżki zakupowej krótszy o 33%. Jednocześnie koszt kliknięcia w Microsoft Ads jest obecnie o 30-70% niższy niż w Google, co wynika z mniejszej konkurencji w aukcjach AI.
Copilot oferuje kilka formatów reklamowych:
– Conversational Ads, czyli interakcję z agentami marki w czacie,
– Showroom Ads w formie galerii produktów z recenzjami generowanymi przez AI,
– Video Animation, zmieniające zdjęcia w reklamy wideo.
Niszowe chatboty
Obok dużych, wspomnianych już platform funkcjonują wyspecjalizowane narzędzia. OpenEvidence dociera do ponad miliona lekarzy i oferuje emisję reklam w środowisku researchu medycznego przy CPM na poziomie 70-150 USD. Sourcegraph Cody wyświetla reklamy podczas pisania kodu, a koszt leada w segmencie B2B Enterprise wynosi 500-700 USD.
Na rynku działają również sieci reklamowe dedykowane sztucznej inteligencji. Kontext AI umożliwia zakup powierzchni reklamowej w ponad 100 tysiącach aplikacji AI i automatycznie dostosowuje treść reklamy do kontekstu rozmowy. Criteo łączy 22 tysiące marek e-commerce z platformami AI, dostarczając natywne rekomendacje produktów bezpośrednio w odpowiedziach botów.
Standard UCP
Universal Commerce Protocol to otwarty standard umożliwiający bezpieczne finalizowanie zakupów bezpośrednio w interfejsie czatu. Sprzedawca pełni rolę Merchant of Record i zachowuje pełną kontrolę nad transakcją, danymi klienta oraz logistyką.
Protokół wykorzystuje tokenizację do bezpiecznej wymiany danych płatniczych i wysyłkowych, eliminując konieczność wielokrotnego wpisywania informacji. Model zero friction pozwala na zakup jednym kliknięciem lub poleceniem głosowym.
Agent AI może zaproponować sfinalizowanie zamówienia z określoną dostawą. Po potwierdzeniu dane są bezpiecznie przekazywane do systemu e-commerce, a transakcja odbywa się w miejscu, w którym powstała potrzeba. Taki model ogranicza liczbę porzuconych koszyków.
Reklamy w LLM obejmują kontekstowe dopasowanie komunikatu, modele rozliczeń oparte na efekcie, dynamiczne kreacje oraz możliwość finalizacji zakupu w tym samym interfejsie rozmowy. Tworzy to nowy, zintegrowany ekosystem reklamy i sprzedaży oparty na sztucznej inteligencji.
Zainteresował Cię ten temat? Odezwij się do nas i porozmawiajmy o tym, jak wzmocnić obecność Twojej firmy w Internecie. Skontaktuj się z nami: wojciech.brzeski@digibee.pl
