Jak klienci szukają kosmetyków w Google i AI? Od problemu skórnego do wyboru produktu

• Klienci szukają rozwiązań: współczesna ścieżka zakupowa w beauty zaczyna się od opisu problemu skórnego.
• AI przejmuje rolę wirtualnego doradcy: narzędzia takie jak ChatGPT czy Google AI Overviews potrafią płynnie łączyć wielowątkowe kryteria (typ cery, budżet, wymagane składniki) i układać z nich gotowe, spersonalizowane rutyny pielęgnacyjne.
• Wyczerpujący content to paliwo dla algorytmów: aby sztuczna inteligencja poleciła Twoje kosmetyki, musisz dostarczyć jej danych. Twój e-commerce potrzebuje m.in. baz składników (INCI), przewodników po rutynach i artykułów omawiających różne problemy.
• Wygrywa holistyczna strategia: skuteczny marketing wymaga spójnego łączenia technicznego SEO, budowania autorytetu (E-E-A-T) oraz działań z zakresu GEO (widoczność w Google AI) i AISO (zewnętrzne modele LLM).

Twój potencjalny klient rzadko zaczyna ścieżkę zakupową od wpisania nazwy konkretnej marki. Zamiast tego szuka rozwiązania. Wpisuje w Google swój problem np. „co na przesuszoną skórę”, oczekiwany efekt np. „serum na przebarwienia” , wymagania co do składu czy też ograniczenia np. budżetowego “rutyna do 200 zł”.

Trudno dziś nie zauważyć, że research w branży beauty jest bardzo rozproszony. Dobrze obrazuje to badanie przeprowadzone na grupie 1300 brytyjskich konsumentów skincare. Wykazało ono, że 83% badanych kupowało produkty pielęgnacyjne po wcześniejszym wyszukiwaniu online, obejmującym Google, social media i AI.

Każdy z tych punktów styku pełni jednak inną rolę na ścieżce zakupowej:

W wyszukiwarce Google użytkownicy szukają przede wszystkim weryfikacji i finalizacji zakupu. Interesują ich:

• odpowiedzi na pytania,
• konkretne produkty i ich warianty,
• aktualne ceny,
• opinie,
• zdjęcia,
• wiarygodni sprzedawcy.

TikTok, Instagram i YouTube to kanały inspiracji, które dostarczają:

• demonstracji, jak kosmetyk zachowuje się na skórze,
• gotowych rutyn pielęgnacyjnych,
• społecznego potwierdzenia.

AI wchodzi w rolę doradcy. Pozwala w ułamku sekundy połączyć kilka warunków w jednym zapytaniu, biorąc pod uwagę m.in.:

• typ skóry i specyficzne problemy,
• określony budżet,
• pożądane składniki,
• dotychczas używane przez klienta produkty.

Wyszukiwanie w Google opiera się często na krótkich hasłach, a w modelach LLM na rozbudowanych zapytaniach. Jednak dzięki Google AI Overviews ta granica się zaciera. Wyszukiwarka uczy się obsługiwać rozbudowane zapytania, aby zatrzymać użytkownika u siebie. Zobaczmy, jak dziś oba narzędzia radzą sobie z wyzwaniem, gdy zaserwujemy im pełen, złożony opis problemu skórnego w jednym zdaniu.

Przygotowaliśmy przykładowe zapytanie:

Wyszukiwarka Google:

Na samej górze wyników pojawia się wygenerowany „Przegląd od AI”. Google od razu podaje bezpośrednią odpowiedź tzw. Direct & Immediate Answer. Upewnia użytkownika, że rutyna zamknie się w budżecie 105-130 zł i poleca konkretne, bezzapachowe kosmetyki.

Źródło: Odpowiedź Google AI Overviews w wyszukiwarce Google

Następnie AI rozbija rutynę na 3-etapowy plan pielęgnacji, podając konkretne ceny, pojemności i działanie składników.

Źródło: Odpowiedź Google AI Overviews w wyszukiwarce Google

Najważniejsze dzieje się jednak z prawej strony panelu oraz poniżej niego. Google opiera swoje rekomendacje na zewnętrznych źródłach. W kafelku po prawej stronie odpowiedzi AI podrzuca linki do artykułów blogowych, z których Google zaczerpnęło informacje. Z kolei pod odpowiedzią AI w wynikach organicznych eksponuje materiały wideo z YouTube i TikToka, które pokazują gotowe, wieczorne rutyny pielęgnacyjne dla wrażliwej skóry.

Źródło: Źródła podane przez Google AI Overviews w wyszukiwarce Google

Źródło: Wyszukiwarka Google

ChatGPT:

Jeśli wpiszemy ten sam prompt do ChatGPT, zauważymy, że model LLM podchodzi do zadania bardzo podobnie jak Google AI Overviews.

Model językowy również bez problemu rozbija rutynę na 3 konkretne etapy. Co więcej, podobnie jak wyszukiwarka poleca konkretne produkty, podaje ich przeznaczenie i szacunkowe ceny, upewniając się, że całość mieści się w zakładanym budżecie.

Źródło: Odpowiedź ChatGPT

Pojawia się jednak jedna różnica. ChatGPT na samym końcu wchodzi w rolę ostrożnego kosmetologa. Model dodaje ważną wartość edukacyjną, której zabrakło w przeglądzie Google. Ostrzega przed wprowadzaniem kwasów czy retinoidów przy reaktywnej skórze i wyraźnie zaleca zrobienie próby uczuleniowej przed nałożeniem nowych kosmetyków.

Granice między wyszukiwarką a modelami językowymi mocno się zacierają. Oba narzędzia potrafią polecać konkretne produkty z Twojego sklepu. Choć w klasycznym wyszukiwaniu użytkownicy wciąż częściej wpisują krótkie hasła, to Google AI Overviews i nowy Tryb AI zostały stworzone właśnie po to, by precyzyjnie odpowiadać na złożone, long-tailowe zapytania. Ten krótki eksperyment dowodzi, że Google też może stać się miejscem, w którym użytkownicy coraz częściej będą zadawać bardziej spersonalizowane pytania.

Potencjalni konsumenci szczególnie zwracają uwagę na jakość informacji. Użytkownik chce wiedzieć, dla kogo przeznaczony jest kosmetyk, jak go stosować, jak łączyć składniki, czego oczekiwać i kiedy zachować ostrożność. Dlatego bardzo ważne jest, aby sprzedawane kosmetyki w Twoim sklepie miały jasno opisane działanie produktu i składników.

Skalę tej potrzeby doskonale obrazuje baza COSMILE Europe, która udostępnia naukowo zweryfikowane informacje o blisko 30 tys. składników kosmetycznych. To jasny sygnał, że transparentne tłumaczenie INCI przestało być opcją, a stało się rynkowym standardem.

Tworząc opisy produktów i poradniki, musisz respektować regulacje unijne. Wymagają one, by każda deklaracja dotycząca działania kosmetyku miała pokrycie w twardych dowodach. W praktyce oznacza to, że nie możesz automatycznie przypisywać właściwości pojedynczego składnika całej, gotowej formule. Pilnuj również, aby Twoja komunikacja nie sugerowała leczenia chorób, jeśli dany produkt nie posiada odpowiedniego statusu i dokumentacji medycznej.

Architektura treści w Twoim sklepie powinna przechwytywać użytkownika na każdym etapie lejka zakupowego. Zadbaj o różnorodność i jakość treści, aby skutecznie przejmować ruch z wyszukiwarek i odpowiedzi sztucznej inteligencji.

Zwróć uwagę na 5 formatów treści jakie powinny się znaleźć na Twojej stronie:

• Treści problemowe, które opowiadają na pierwsze obawy klienta np. „jak rozpoznać osłabioną barierę hydrolipidową?”.
• Bazy składników, które wyjaśniają funkcje, przeznaczenie i zasady łączenia konkretnych substancji.
• Przewodniki po rutynach, które dostarczą gotowe schematy pielęgnacyjne kategoryzowane według typu cery, problemu, pory dnia czy też budżetu.
• Porównania produktów, ułatwiające ostateczny wybór, uwypuklające realne różnice.
• Strony produktowe, które powinny zawierać jasne przeznaczenie, pełny skład, sposób stosowania, przeciwwskazania, cenę, dostępność i opinie.

Chcesz dowiedzieć się, jak krok po kroku wdrożyć te formaty, aby dostarczyć algorytmom idealnych danych? Przeczytaj nasz szczegółowy poradnik: Jak tworzyć treści o kosmetykach, które budują widoczność w Google i rekomendacje AI?

Klient szukający kosmetyku przechodzi wieloetapową ścieżkę. Zaczynając od obserwacji problemu do poznania możliwych rozwiązań, składników, kategorii i konkretnych produktów. Aby odpowiedzieć na jego pytania, marka kosmetyczna musi dostarczać eksperckich treści wyjaśniających działanie czy stosowanie, a sam e-commerce powinien umożliwiać intuicyjny wybór przez pryzmat potrzeby, typu skóry, budżetu i dostępności.

Największą przewagę uzyskają firmy, które połączą ekspercką wiedzę z kompletnymi danymi produktowymi i prostą drogą do zakupu. Dzięki temu będą widoczne zarówno na początku researchu, jak i w decydującym momencie wyboru konkretnego kosmetyku.

Zastanawiasz się, którym firmom udaje się to najlepiej i kto już teraz dominuje w podpowiedziach sztucznej inteligencji? Zobacz twarde dane na realnych przykładach i sprawdź nasz Ranking TOP 10 widoczności AI marek beauty. Kto jest cytowany, polecany i wybierany przez modele?