Przeanalizowaliśmy, jak w tej nowej rzeczywistości radzi sobie dziesięć największych marek na polskim rynku finansowym. Pobierz raport i przekonaj się kto jest na samym szczycie tej listy.
W raporcie przeanalizowaliśmy widoczność w AI dziesięciu marek, które łącznie odpowiadają za większość aktywności online w polskim sektorze bankowym i płatniczym, od systemowo ważnych banków uniwersalnych, przez instytucje po niedawnym rebrandingu, po fintech działający wyłącznie w modelu cyfrowym. Taki przekrój pozwolił porównać, jak różne modele biznesowe i różne podejścia do budowania obecności online przekładają się na rekomendacje algorytmów AI.
Zestawienie obejmuje więc zarówno banki o wieloletnim, ugruntowanym autorytecie domeny (PKO Bank Polski, BNP Paribas), jak i instytucję w trakcie największej migracji technologicznej ostatnich miesięcy na polskim rynku finansowym (Erste Bank), młodszy podmiot budujący pozycję głównie w kanałach cyfrowych (VeloBank), oraz jedynego w zestawieniu fintecha działającego na globalnej domenie (Revolut).
Jeszcze do niedawna pozycja banku w internecie sprowadzała się w praktyce do jednego pytania: jak wysoko znajduje się w wynikach Google. Dziś to pytanie trzeba zadać nieco inaczej: czy bank w ogóle pojawia się w odpowiedzi, którą generuje asystent AI.
To rozróżnienie ma konkretne, mierzalne konsekwencje. Klasyczne SEO opiera się na dopasowywaniu fraz kluczowych i budowaniu autorytetu domeny poprzez linki – model wypracowany i zrozumiały, rozwijany w bankowości od dekady. Modele językowe, takie jak ChatGPT, Google Gemini czy Perplexity, działają na zupełnie innej zasadzie: nie zwracają listy wyników do przejrzenia, tylko syntezują jedną, gotową odpowiedź na podstawie tego, co uznają za najbardziej wiarygodne i najlepiej dopasowane źródło. Użytkownik coraz częściej nie porównuje już ofert samodzielnie porównanie i selekcję wykonuje za niego algorytm.
Dla sektora finansowego oznacza to nową warstwę konkurencji, którą trzeba traktować równie poważnie jak pozycję w Google. Wysoka pozycja organiczna wciąż ma znaczenie, to ona buduje bazę danych, z której modele AI czerpią wiedzę o marce, ale przestała być gwarancją rekomendacji.
Firma ze skromniejszym zapleczem SEO potrafi zdobyć nieproporcjonalnie dużą liczbę rekomendacji, jeśli jej treści są proste, precyzyjne i uporządkowane w sposób, który algorytmy łatwo cytują.
| Marka ⇅ | AIO ⇅ | ChatGPT ⇅ | AI Mode ⇅ | Gemini ⇅ | Perplexity ⇅ | Copilot ⇅ | Grok ⇅ | Suma ⇅ | Ratio ⇅ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PKO Bank | 7 200 | 390 | 5 400 | 2 | 274 | 171 | 744 | 14 181 | 2,6 |
| mBank | 4 000 | 281 | 2 800 | 1 | 147 | 58 | 432 | 7 719 | 1,8 |
| Erste Bank | 4 500 | 165 | 2 400 | 0 | 31 | 19 | 353 | 7 468 | 2,4 |
| ING Bank Śląski | 3 200 | 195 | 2 700 | 0 | 107 | 56 | 400 | 6 658 | 1,2 |
| Revolut | 1 800 | 90 | 4 000 | 0 | 71 | 43 | 234 | 6 238 | 9,9 |
| Pekao | 3 000 | 136 | 2 400 | 1 | 100 | 14 | 542 | 6 193 | 1,5 |
| BNP Paribas | 2 200 | 138 | 1 700 | 0 | 59 | 23 | 249 | 4 369 | 0,5 |
| Millennium | 2 000 | 94 | 1 700 | 4 | 72 | 41 | 342 | 4 253 | 1,2 |
| Alior Bank | 1 900 | 125 | 1 700 | 0 | 62 | 31 | 203 | 4 021 | 1,3 |
| VeloBank | 1 200 | 95 | 1 200 | 0 | 54 | 34 | 284 | 2 867 | 1,4 |
Badaniem objęliśmy dziesięć kluczowych marek polskiego sektora finansowego. W tym miejscu istotne jest, że zestawienie celowo łączy banki uniwersalne o różnej skali, instytucję po niedawnym rebrandingu oraz fintech działający w modelu czysto cyfrowym. Taki przekrój pozwolił sprawdzić, czy widoczność w AI zależy od wielkości i historii marki, czy raczej od sposobu, w jaki prezentuje ona swoją ofertę online.
Sztuczna inteligencja inaczej odpowiada na pytanie ogólne, a inaczej na pytanie z jasną intencją zakupową. Aby to uchwycić, przygotowaliśmy 25 promptów i podzieliliśmy je na trzy grupy, odzwierciedlające kolejne etapy ścieżki decyzyjnej klienta banku:
Taki podział pozwolił sprawdzić nie tylko, czy dana marka w ogóle pojawia się w odpowiedziach AI, ale też, na którym etapie ścieżki zakupowej realnie zdobywa rekomendacje.
Dane organiczne: miesięczny ruch, jego wartość, liczbę fraz w TOP 3 i TOP 10 oraz liczbę domen odsyłających, pozyskaliśmy z globalnej bazy Ahrefs. Stanowią one punkt odniesienia: pokazują fundament SEO, na którym marka buduje swoją obecność w sieci, zanim ten fundament trafi do modeli językowych.
Widoczność w AI zmierzyliśmy jako liczbę cytowań i rekomendacji w sześciu kluczowych silnikach: Google AI Overviews, Google Gemini / AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Microsoft Copilot oraz Grok. Zestawienie tych dwóch warstw danych pozwoliło nam wyliczyć autorski wskaźnik RATIO LLM Citation, który pokazuje, jak efektywnie dana marka przekłada swój dotychczasowy autorytet domeny na realne rekomendacje ze strony sztucznej inteligencji.
Liczba pojedynczych cytowań pokazuje, jak często dana marka pojawia się w konkretnym silniku AI, ale nie mówi jeszcze nic o tym, jak wygląda cały rynek widziany oczami sztucznej inteligencji. Dlatego zintegrowaliśmy wyniki wszystkich 25 badanych promptów w jeden wskaźnik Share of Voice (SoV), czyli procentowy udział marki w całkowitej puli rekomendacji i cytowań generowanych przez wszystkie analizowane modele. Uzupełniliśmy go o dwie metryki pomocnicze: Visibility, pokazującą, w jakim odsetku zapytań marka w ogóle pojawiła się jako źródło, oraz Brand Score, określający, jak wysoko i jak pewnie algorytmy plasują ją w swoich odpowiedziach.
Zdecydowanym liderem zestawienia jest mBank: 13,6% udziału w głosie przy 55-procentowej ogólnej widoczności w badanych zapytaniach. Oznacza to, że w ponad połowie wszystkich analizowanych promptów AI w ogóle uwzględniła tę markę w odpowiedzi. Średnia pozycja na poziomie 3,0 i Brand Score na poziomie 69,4% pokazują coś jeszcze istotniejszego: gdy algorytmy decydują się wymienić mBank, niemal zawsze plasują go w ścisłej czołówce rekomendacji, a nie gdzieś na dalszej liście alternatyw.
Dowiedz się więcej na temat tego Jak zwiększyć Share of Voice w wyszukiwarkach AI?
Poniższy raport jest autorstwa Kasi Śliwy – Senior Off-site SEO Specialist w Delante, która z sukcesem wspiera duże marki w budowaniu widoczności na wielu rynkach zagranicznych. Jest twórczynią usługi AI Authority Link Building, w ramach której pomaga klientom Delante zdobywać rekomendacje w modelach AI.
Dane, które przedstawiliśmy w tym artykule, to fragment znacznie szerszej analizy. W pełnym raporcie znajdziesz m.in. kompletne zestawienie widoczności organicznej wszystkich dziesięciu marek, szczegółowy ranking RATIO LLM Citation, rozbicie wyników według poszczególnych silników AI (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, Grok), a także pełną analizę widoczności na każdym etapie ścieżki decyzyjnej klienta od pytań informacyjnych, przez porównanie ofert, aż po intencję transakcyjną.
Jeśli odpowiadasz za marketing, SEO lub obecność cyfrową banku, konta walutowego, fintechu czy dowolnej instytucji finansowej – ten raport pokaże Ci, jak Twoja marka wypada na tle konkurencji w oczach algorytmów, które dziś realnie kształtują decyzje klientów.
Pobierz raport widoczności w AI dla branży bankowej!