Digitree Group: 98% polskich e-sklepów niegotowych na agentów AI

Polski e-commerce ma problem, którego nie widać w statystykach ruchu: sklepy są otwarte dla botów AI, ale ich oferta jest dla tych botów w dużej mierze nieczytelna. Z badania Digitree Group, opublikowanego w dniach 26-27 października 2026, wynika, że ocenę pełnej gotowości na agentic commerce uzyskało 28 z 1665 przebadanych polskich sklepów. To 1,7 proc. Dla marketerów oznacza to jedno: zanim zacznie się mówić o zakupach robionych przez agentów, trzeba uporządkować dane, które już dziś zasilają rekomendacje AI.

Co zmierzył Agentic Readiness Index

Agentic Readiness Index (ARI) to wskaźnik opracowany przez Digitree Group. Według opisu na stronie Digitree badanie objęło 1665 polskich sklepów oraz 395 sklepów z wybranych rynków europejskich. Ocenia trzy obszary: standardy i identyfikację sklepu, możliwości komunikacji i obsługi operacji zakupowych oraz wykrywalność danych produktowych.

Wyniki trzeba czytać z kilkoma zastrzeżeniami metodologicznymi. Jak podaje Manager Plus, analiza dotyczyła publicznie dostępnych sygnałów technicznych sprawdzanych w sierpniu 2026 roku. Nie wykonywano zakupów ani płatności, a ocena A nie dowodzi, że dowolny agent sfinalizuje transakcję. Wynik dotyczy próby, nie całego rynku. Raport otrzymał patronat honorowy IAB Polska.

Autorem jest firma, która sprzedaje usługi technologiczno-marketingowe, w tym SEO i działania pod widoczność w AI. Wnioski o tym, że rynek jest daleko w tyle, warto czytać z tą świadomością.

Dane z raportu

Digitree Group podaje, że:

• średni wynik polskich sklepów to 21,2 punktu na 100, a próby europejskiej 29,1 punktu,
• ocenę A dostało 28 polskich sklepów (1,68 proc.), a w próbie europejskiej 10 proc.,
• oceny D lub F otrzymało niemal 98 proc. polskich sklepów (97,72 proc.) i 86,33 proc. sklepów europejskich,
• w obszarze komunikacji z agentem i obsługi zakupów polskie sklepy zdobyły średnio 3 punkty na 100, europejskie ponad 12,
• ponad 97 proc. polskich sklepów nie zdobyło w tym obszarze żadnego punktu, a informacje o rozwiązaniach do obsługi koszyka i zamówień przez AI udostępnia 38 sklepów z polskiej próby.

Różnice między branżami są według raportu niewielkie, więc luka nie dotyczy jednej kategorii produktowej. To dane podane przez autora badania, bez niezależnej weryfikacji.

Bot wejdzie, ale oferty nie zrozumie

Najciekawszy wynik dotyczy dostępu. Jak opisuje Wirtualnemedia, a potwierdza materiał Digitree, około 90 proc. sklepów nie blokuje treści botom OpenAI i Google. Ten próg jest więc zaliczony.

Gorzej z jakością informacji. Według Jacka Tredera, head of AI w Digitree Group, ponad 93 proc. badanych witryn ma braki lub błędy w danych pomagających systemom AI rozpoznawać produkty. Z kolei 94 proc. nie udostępnia kompletnych informacji o cenach i dostępności w formie czytelnej dla agenta. Dane zrozumiałe dla człowieka nie muszą być zrozumiałe dla modelu.

Skutek opisuje Jakub Mazurkiewicz z Euvic Organic Search: agent może znaleźć produkt i zaproponować go użytkownikowi, ale na etapie koszyka klient wraca do zwykłej ścieżki zakupowej.

UCP: standard, którego w Polsce prawie nikt nie ma

Universal Commerce Protocol (UCP) to otwarty standard komunikacji agentów ze sklepami. Zweryfikowany manifest UCP miało 37 polskich sklepów, nieco ponad 2 proc. próby. Trzeba jednak pamiętać o kontekście. Według strony pomocy Google Merchant Center checkout oparty na UCP jest dostępny dla wybranych sprzedawców i dotyczy produktów kwalifikujących się w Stanach Zjednoczonych, Kanadzie i Australii. Polskie sklepy nie mają więc dziś ścieżki do tej funkcji w Google, a brak manifestu nie jest ich zaniedbaniem.

Digitree zaznacza zresztą, że w Polsce nie działa jeden standard handlu agentowego, a UCP to tylko jedno z rozwiązań. Mazurkiewicz ocenia, że bardziej zaawansowane wdrożenia, obejmujące koszyk, zamówienia i płatności, mogą zająć kilka tygodni lub dłużej, zależnie od architektury sklepu.

Co to oznacza dla marketerów w Polsce

Najbardziej wymierne są działania, które nie czekają na żaden protokół:

1. Audyt danych produktowych. Sprawdźcie dane strukturalne na kartach produktów: identyfikatory, warianty, kody, ceny, dostępność. Ponad 93 proc. badanych sklepów ma tu braki, więc poprawa to realna przewaga.
2. Spójność feedu i strony. Cena i stan magazynowy w feedzie zakupowym muszą zgadzać się z tym, co widać w sklepie.
3. Świadome zarządzanie botami. Zdecydujcie, którym botom AI udostępniacie treści, i monitorujcie, czy systemy AI poprawnie opisują ofertę. O granicach pliku robots.txt pisaliśmy w tekście o Google-Extended.
4. Osobna miara dla kanału AI. Śledźcie widoczność oferty w odpowiedziach systemów AI oddzielnie od wyników klasycznego SEO. Jak ją budować, opisujemy w przewodniku po GEO.
5. Rozmowa z działem IT o koszyku. Zapytajcie, ile kosztowałoby udostępnienie koszyka i zamówień agentom, ale bez pośpiechu: kanał, w którym to zadziała, w Polsce dopiero powstaje.

Dla agencji to argument do rozszerzenia audytów SEO o warstwę danych dla AI. Dla marek z mniejszym budżetem mediowym szansa jest w jakości danych, a nie skali wydatków, choć ta teza pochodzi od autora raportu i nie jest jeszcze potwierdzona wynikami sprzedaży.

Podsumowanie

Wynik 1,7 proc. sklepów z oceną A mówi więcej o stanie danych produktowych niż o realnej sprzedaży przez agentów, bo badanie nie sprawdzało transakcji. Najwięcej braków dotyczy danych produktowych, cen i dostępności. Ich uzupełnienie pomaga także w klasycznym SEO i w rekomendacjach modeli AI. Wdrożenia koszyka dla agentów mogą poczekać, aż standardy i kanały zakupowe dotrą na polski rynek. Danych produktowych nie da się jednak uporządkować w jeden dzień.