TOP 15 polskich marek odzieżowych w AI (Raport 2026): Które mają najwyższą widoczność w oczach sztucznej inteligencji, a które dla niej… nie istnieją?

Aż 8 z 15 analizowanych marek jest dla AI całkowicie niewidocznych – ich sklepy notują okrągłe zero poleceń w kluczowych zapytaniach zakupowych. 

Gigantyczny ruch w Google i miliony wydane na tradycyjne SEO przestały działać – wysoka pozycja w klasycznej wyszukiwarce nie gwarantuje już, że algorytmy w ogóle wspomną o sklepie. 

Czołowy polski segment Premium i autorski zaliczył twarde lądowanie – marki te inwestują w dopracowane lookbooki i oprawę wizualną, ale dla sztucznej inteligencji taka estetyka po prostu nie istnieje, bo boty czytają wyłącznie tekst.

Aby uzyskać obiektywny i pełny obraz sytuacji na rynku modowym, nasze badanie nie opiera się na jednym źródle. Połączyliśmy dane pochodzące z trzech niezależnych narzędzi: platformy Ahrefs, systemu Chatbeat oraz naszego autorskiego silnika Cerber AI. Zestawienie danych historycznych z wyszukiwarek z odpowiedziami generowanymi przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym pozwala precyzyjnie ocenić, jak algorytmy zachowują się tu i teraz. 

Do analizy wytypowaliśmy 15 popularnych marek z polskiego rynku, które podzieliliśmy na trzy segmenty:

Giganci e-commerce: aż pięć marek z Grupy LPP:

Marki niszowe i autorskie (D2C):

Segment Premium: 

Obecność marek zbadaliśmy na dwóch głównych płaszczyznach. Z jednej strony sprawdziliśmy ich tradycyjny fundament w wyszukiwarkach (Organic SEO), analizując miesięczny ruch organiczny oraz liczbę domen odsyłających (RD). Z drugiej strony zweryfikowaliśmy, jak często i w jakim kontekście marki te pojawiają się w ekosystemach modeli językowych, takich jak ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot czy Google AIO. Skuteczność ocenialiśmy za pomocą wskaźników takich jak Share of Voice, Brand Score oraz innowacyjnego Ratio LLM Citation, który mierzy efektywność profilu linkowego w generowaniu poleceń od AI.

Model konwersacyjny sztucznej inteligencji nie działa jak klasyczna lista linków w wyszukiwarce – jego zadaniem jest podanie konkretnej odpowiedzi dopasowanej do etapu, na którym znajduje się klient. Aby odtworzyć naturalny proces wyszukiwania, podzieliliśmy badane zapytania na trzy kategorie intencji:

Wyniki widoczności w tradycyjnym wyszukiwaniu (Google Organic SEO) stanowią fundament, z którego modele sztucznej inteligencji czerpią wstępną wiedzę o polskim rynku modowym. Analiza klasycznego ruchu organicznego ujawnia wyraźny monopol skali Grupy LPP. Pięć badanych marek z tego portfela: Sinsay, Reserved, Mohito, House oraz Cropp – generuje łącznie blisko 14 milionów wizyt miesięcznie. Stanowi to aż 92% całkowitego ruchu zarejestrowanego dla wszystkich piętnastu analizowanych marek. 

Dla algorytmów sztucznej inteligencji sam ruch organiczny nie jest jedynym i wystarczającym kryterium. Aby precyzyjnie ocenić efektywność profili linkowych poszczególnych marek w ekosystemie sztucznej inteligencji, w raporcie posłużono się wskaźnikiem Ratio LLM Citation. Mierzy on stosunek liczby cytowań w modelach AI do liczby domen odsyłających (RD), pokazując, na ile zbudowany autorytet realnie pracuje w generatywnych silnikach odpowiedzi. 

Najbardziej spektakularnym przypadkiem w całym badaniu jest wynik niezależnej marki Naree. Dysponując skromną bazą zaledwie 662 domen odsyłających, marka ta generuje aż 3 475 cytowań w modelach językowych. Pozwoliło to osiągnąć Naree rekordowy wskaźnik RATIO na poziomie 5,25, co oznacza, że wyprzedziła ona w AI znacznie większych, tradycyjnych gigantów rynkowych, takich jak Monnari czy Top Secret. 

Jednym z najbardziej zaskakujących wniosków z badania jest ogromna luka technologiczna na polskim rynku fashion. Tradycyjna rozpoznawalność logo, wielomilionowe budżety marketingowe czy setki salonów stacjonarnych nie gwarantują dziś obecności w rekomendacjach generatywnych.

Sztuczna inteligencja nie domyśla się faktów i nie pamięta wielkich kampanii wizerunkowych – rekomenduje wyłącznie te sklepy, których dane potrafi bez przeszkód odczytać. Wyniki naszego badania są pod tym względem jasne: Aż ponad połowa rynku nie istnieje dla algorytmów.  8 z 15 znanych polskich marek okazało się dla AI całkowicie niewidzialnych, notując okrągłe zero cytowań we wszystkich badanych koszykach intencji zakupowych. To oznacza, że te firmy nie biorą żadnego udziału w konkurencji o widoczność w AI. 

Marki z segmentu autorskiego oraz Premium, takie jak Bizuu, The Odder Side, Risk Made in Warsaw, La Mania czy MISBHV, budują swoją pozycję w oparciu o estetykę visual-first. Ich strategia marketingowa opiera się na dopracowanych oprawach wizualnych, klimatycznych lookbookach oraz minimalistycznym designie serwisów e-commerce.

Obecne modele językowe „nie widzą” jednak klimatu ze zdjęć – do sformułowania rekomendacji potrzebują ustrukturyzowanego tekstu. Skromne opisy na kartach produktów (PDP), brak poradników modowych oraz ograniczone informacje o składach tkanin sprawiają, że sztuczna inteligencja omija te marki w swoich odpowiedziach.

Problem niewidoczności w silnikach odpowiedzi nie dotyczy wyłącznie niszowych marek autorskich. W pułapce technologicznej znalazły się również podmioty o długiej historii rynkowej i stabilnej pozycji w tradycyjnym Google, takie jak Medicine czy Monnari. 

Modele językowe zostały zaprojektowane jako obiektywne i neutralne algorytmy przetwarzania tekstu. W zderzeniu z pytaniami o modę, jakość odzieży czy propozycje stylizacji klienci nie oczekują jednak suchych definicji słownikowych – szukają subiektywnych rekomendacji, porad estetycznych oraz ocen popartych doświadczeniem. 

Sztuczna inteligencja nie ma własnych upodobań, gustu ani możliwości fizycznego testowania ubrań. Aby odpowiedzieć na pytania wymagające oceny jakościowej, algorytm musi pożyczyć opinie i autorytet ze źródeł zewnętrznych. Z tego powodu budowanie widoczności w AI wymaga nowej strategii off-site – AI Authority Link Building, czyli dbania o obecność marki w miejscach, z których modele językowe czerpią wiedzę i rekomendacje. 

Sam fakt posiadania dobrze ustrukturyzowanego sklepu internetowego nie wystarczy, jeśli marka nie istnieje w przestrzeni poza własną witryną. Bez wsparcia opinii z forów, recenzji na blogach, dobrego FAQ oraz wzmianek w prasie branżowej modele językowe nie wydadzą subiektywnej rekomendacji zakupowej. 

Najważniejszy wniosek płynący z badania jest jednoznaczny: wysoka pozycja w tradycyjnych wynikach wyszukiwarki Google oraz duża rozpoznawalność w świecie rzeczywistym wcale nie oznaczają, że sztuczna inteligencja poleci dany sklep klientom. 

Sposób, w jaki konsumenci szukają ubrań, szybko się zmienia, coraz rzadziej klikamy w linki, a coraz częściej pytamy asystentów AI o gotowe rozwiązania i polecenia. Ponieważ większość znanych firm przespała moment tej transformacji, obecna sytuacja tworzy niezwykle cenne okno możliwości. 

Rynek rekomendacji generatywnych wciąż pozostaje w dużej mierze niezagospodarowany. Marki, które jako pierwsze dostosują swoje serwisy do nowych realiów – poprawią opisy na kartach produktów, uporządkują sekcje informacyjne oraz zadbają o obecność na zewnętrznych blogach czy forach dyskusyjnych – szybko i relatywnie niskim kosztem przejmą większość poleceń dawanych przez sztuczną inteligencję. 

Przedstawiona wyżej analiza to zaledwie wycinek obszernych danych, które zgromadziliśmy w naszym badaniu. Pełna wersja raportu zawiera zestawienia, tabele oraz szczegółowe wskaźniki dla każdej z 15 analizowanych marek modowych.

Nie pozwól, aby sztuczna inteligencja pomijała Twój sklep w codziennych rekomendacjach dla klientów. Zyskaj wiedzę, która pozwoli Ci zbudować przewagę w nowej erze e-commerce.