Najważniejsze wnioski w pigułce
Jak zmienia się wyszukiwanie
- AI Overviews Google działa już w ponad 100 krajach, a podobne podsumowania oferują Bing, Brave Search i DuckDuckGo (Search Assist)
- Wyszukiwarki przestały być listą linków — użytkownik prowadzi rozmowę w trybie AI Mode, Copilot czy Perplexity
- 25,3% wyszukiwań desktopowych w USA kończy się bez kliknięcia (wzrost z 22,4%), w Europie i Wielkiej Brytanii — z 19,6% do 22,9%
- Kliknięcia organiczne do otwartego internetu spadły do około 40% zarówno w USA, jak i w UE/UK
Nowe zachowania użytkowników
- Rosną zapytania długie (6–8 słów) i ultradługie (15+ słów) — użytkownicy precyzują potrzeby
- Gwałtownie spada liczba wyszukiwań konkretnych witryn po nazwie
- Rośnie udział zapytań porównawczych i ewaluacyjnych tuż przed decyzją zakupową
- YouTube notuje wyraźny wzrost wolumenu wyszukiwań, rośnie też rola Reddita — szczególnie w Europie
Co działa dziś w affiliate marketingu
- Specjalizacja wertykalna zamiast szerokiego pokrycia tematów
- Dowody z pierwszej ręki: własne testy, benchmarki, zrzuty ekranu, surowe dane
- Treści MoFu i BoFu zamiast ogólnych poradników na górze lejka
- Dane strukturalne połączone z autentyczną narracją człowieka
- Dywersyfikacja kanałów: wideo, społeczności, newsletter
- Narzędzia do monitorowania widoczności w silnikach AI
- Procesy wspierane przez AI, ale weryfikowane przez ekspertów
Wyszukiwarka przestała być listą linków
Podczas konferencji Google I/O w maju 2024 roku Google ogłosiło pełne wdrożenie AI Overviews — funkcja wyszła z fazy eksperymentalnej i stała się domyślna dla użytkowników w USA. Dziś podsumowania generowane przez sztuczną inteligencję docierają do odbiorców w ponad stu krajach. Microsoft Bing i Brave Search wyświetlają analogiczne bloki na szczycie wyników, a DuckDuckGo oferuje własny Search Assist.
Podsumowania to jednak dopiero początek zmiany. Większość wyszukiwarek pozwala dziś prowadzić wieloetapowe rozmowy i drążyć temat w interfejsie czatu — służą do tego Google AI Mode, Microsoft Copilot, DuckDuckGo AI Chat czy Ask AI w Brave. Do tego dochodzą silniki odpowiedzi w rodzaju Perplexity, zbudowane od podstaw wokół konwersacji z użytkownikiem i cytowania wybranych źródeł.
Wniosek jest prosty: wyszukiwanie w internecie nie polega już na otrzymaniu listy odnośników i wybraniu jednego z nich. Użytkownik coraz częściej dostaje potrzebną informację bezpośrednio w interfejsie wyszukiwarki, bez opuszczania jej ekosystemu. Dla wydawców afiliacyjnych oznacza to fundamentalną zmianę reguł gry.
Liczby, które pokazują skalę zjawiska
Raport Datos „State of Search Q2 2026” dostarcza twardych danych na temat wyszukiwań zerokliknięciowych. W czerwcu 2026 roku 25,3% wyszukiwań desktopowych w Stanach Zjednoczonych zakończyło się bez kliknięcia w jakikolwiek link — w marcu było to 22,4%. W Europie i Wielkiej Brytanii wskaźnik wzrósł w tym samym okresie z 19,6% do 22,9%. Równolegle udział kliknięć organicznych prowadzących do otwartego internetu, czyli poza własności wyszukiwarek, spadł do około 40% po obu stronach Atlantyku.
Raport pokazuje też, jak zmieniają się same nawyki wyszukiwania. Użytkownicy formułują dłuższe zapytania — sześcio- i ośmiowyrazowe, a coraz częściej także ultradługie, liczące ponad piętnaście słów. Gwałtownie spadła liczba wyszukiwań konkretnych witryn po nazwie, za to rośnie liczba zapytań służących ocenie produktów i usług tuż przed decyzją zakupową.
Trzeci istotny sygnał dotyczy platform wertykalnych. YouTube notuje znaczący wzrost wolumenu wyszukiwań, co potwierdza rosnącą preferencję dla wideo z rzeczywistym przejściem przez produkt. Udział Reddita również rośnie, szczególnie w Europie, mimo że liczba wyszukiwań na użytkownika pozostaje stabilna. Odbiorcy szukają opinii prawdziwych ludzi, najlepiej popartych dowodem wideo.
Lejek sprzedażowy przesuwa się w dół
Użytkownicy nie odwiedzają już stron afiliacyjnych ani witryn producentów po to, żeby zrozumieć problem albo dowiedzieć się, jaki typ produktu jest im potrzebny. Na te pytania odpowiada teraz sztuczna inteligencja, i to bez wychodzenia z wyszukiwarki. Ruch z górnej części lejka — tej edukacyjnej, ogólnej, budowanej wokół prostych fraz kluczowych — po prostu wyparowuje.
Wzrost długości zapytań mówi jednak coś jeszcze: ludzie precyzyjnie wiedzą, czego szukają. Chcą poznać rzeczywiste przypadki użycia i niuanse techniczne, zanim podejmą decyzję. To dokładnie ten obszar, w którym modele językowe wypadają najsłabiej, bo brakuje im doświadczenia z pierwszej ręki i dostępu do świeżych, autorskich danych.
Dla wydawców afiliacyjnych oznacza to jedno: zamiast publikować kolejny artykuł „10 najlepszych X dla Y”, warto skupić się na środku i dole lejka. Wartość tworzą dziś szczegółowe przejścia przez produkt, testy własne i benchmarki, analizy przypadków brzegowych, testy obciążeniowe oraz uczciwe wskazanie mocnych i słabych stron. Tania, generyczna treść przestała się opłacać — spycha biznes afiliacyjny na marginalną, podatną na wstrząsy pozycję rynkową.
Siedem strategii, które działają w erze AI
Specjalizacja wertykalna. Nie da się być ekspertem od wszystkiego. Jeśli celujesz w całą branżę albo szeroką niszę, Twoje treści nie osiągną głębi, jakiej oczekują odbiorcy. Sam Gooch, Head of Performance Marketing w Kinście, opisuje własne doświadczenie firmy: zawężenie pozycjonowania, konsolidacja obszarów tematycznych i ograniczenie treści rozmywających autorytet okazały się skuteczniejsze niż próba pokrycia wszystkiego. Zamiast tekstu „Najlepszy hosting WordPress” lepiej opisać konkretny przypadek brzegowy — na przykład dobór infrastruktury hostingowej dla sklepów WooCommerce przygotowujących się na Black Friday.
Dowody z pierwszej ręki. Wyjdź poza listy funkcji i opisy zaczerpnięte ze strony producenta. Zbuduj własną metodologię testową — na przykład dziesięć testów, które usługa musi przejść, żeby trafić do Twojego zestawienia — i oceniaj produkty według autorskich benchmarków. Ryan Robinson z RyRob.com ujmuje to wprost: prawdziwe zrzuty ekranu, własne wyniki wydajności, rezultaty przed i po, rozbiór faktycznego panelu, ankiety wśród czytelników. „Oto co zmierzyłem” zawsze pokonuje „oto co twierdzi producent”. Publikacja surowych danych w formie otwartego arkusza dodatkowo zwiększa szansę na zacytowanie przez modele AI, które preferują dane strukturalne. Anil Agarwal z Blogger Passion dodaje krótko: każda publikowana dziś treść zawiera realne doświadczenie autora i mnóstwo zrzutów ekranu, bo autorytetu AI nie zastąpi.
Formaty budujące zaufanie w MoFu i BoFu. Podstawowe tabele porównawcze oferują informacje, które każdy asystent AI poda natychmiast. Skoncentruj się na dogłębnych recenzjach opartych na realnym użyciu, bezpośrednich porównaniach, analizach przypadków brzegowych, wskazywaniu ukrytych wad oraz szczegółowych tutorialach konfiguracyjnych. Sam Gooch przenosi punkt ciężkości Kinsty właśnie tam: więcej czasu na strony komercyjne, treści porównawcze i materiały migracyjne, mniej na ogólne artykuły edukacyjne. Jedna konwertująca strona porównawcza jest dziś warta więcej niż dziesiątki tekstów informacyjnych, które przestały przyciągać sensowny ruch.
Transparentność zamiast jednostronnej pochwały. Opisuj wady równie starannie jak zalety. Sekcje w rodzaju „Dla kogo ten produkt nie jest” albo „Pięć powodów, żeby nie kupować tej usługi” eliminują wrażenie stronniczości kojarzone z treściami afiliacyjnymi i budują pozycję bezstronnego eksperta. Paradoksalnie to właśnie uczciwe wskazanie ograniczeń najsilniej podnosi konwersję na dole lejka.
Dane strukturalne i ludzka narracja. Znaczniki schema, uporządkowane tabele i jednoznaczne podsumowania pomagają modelom zrozumieć i zacytować Twoje treści. Jednocześnie to autentyczna historia — kontekst, decyzje, błędy popełnione po drodze — odróżnia Cię od tysięcy generowanych automatycznie tekstów. Połączenie obu warstw daje treść czytelną zarówno dla algorytmu, jak i dla człowieka.
Dywersyfikacja kanałów. Skoro rośnie znaczenie YouTube’a i Reddita, uzależnienie od jednego źródła ruchu organicznego jest ryzykiem biznesowym. Wideo pokazujące konfigurację produktu krok po kroku, obecność w społecznościach branżowych, newsletter budujący relację bezpośrednią z odbiorcą — każdy z tych kanałów zmniejsza zależność od zmian algorytmicznych i buduje ruch, którego żadne podsumowanie AI nie przechwyci.
Monitorowanie widoczności w silnikach AI i procesy wspierane sztuczną inteligencją. Warto śledzić, czy i w jakim kontekście modele cytują Twoją markę — narzędzia do analizy widoczności w AI stają się takim samym standardem, jakim kiedyś były rank trackery. Samą sztuczną inteligencję można wykorzystać do przyspieszenia badań, porządkowania danych z testów czy tworzenia szkiców, pod warunkiem że ostatnie słowo należy do eksperta weryfikującego fakty.
Podsumowanie
Affiliate marketing nie umarł — umarła strategia oparta na wolumenie taniej, generycznej treści i prostym dopasowaniu do fraz kluczowych. Wygrywają wydawcy, którzy zawężają niszę, dostarczają dowody z pierwszej ręki i budują zaufanie w tych momentach lejka, gdzie sztuczna inteligencja nie potrafi zastąpić realnego doświadczenia. To dobra wiadomość dla każdego, kto naprawdę zna swój rynek.
Źródło: Kinsta Affiliate Academy, „7 affiliate marketing strategies to succeed in the AI search era” — https://kinsta.com/affiliate-academy/affiliate-marketing-ai-search/ (otwiera się w nowej karcie)
