Raport widoczności w AI dla popularnych marek odzieżowych w Polsce. Które marki polecają modele AI?

Decyzje zakupowe w modzie zapadają szybko, a inspiracji klienci coraz częściej szukają w AI. Model nie wyświetla reklam - podaje nazwy firm, które uzna za wiarygodne na podstawie tego, co przeczytał. Przeczytaj raport i dowiedz się, które marki odzieżowe są najlepiej widoczne w AI search oraz co modele mówią o brandach obecnych na polskim rynku.

Spis treści:

• Widoczność marek odzieżowych w modelach AI wg danych AI Tracker
• Porównanie widoczności marek odzieżowych wg visibility score
• Porównanie widoczności marek odzieżowych wg mention rate i średniej pozycji
• Marki odzieżowe w AI search. Najczęściej cytowane źródła przez modele AI
• Analiza sentymentu. Co ChatGPT i Gemini mówią o markach odzieżowych?
• Metodologia
• Podsumowanie

Widoczność marek odzieżowych w Polsce w modelach AI wg danych AI Tracker

W tym raporcie widoczności w AI na tapet biorę markiodzieżowe działające na polskim rynku. Zaznaczam, że ocenie podlega tylko i wyłącznie widoczność marek w odpowiedziach modeli AI. Raport nie służy do oceny jakości ubrań i projektów ani jakości obsługi klienta.

Dane pochodzą z narzędzia Surfer AI Tracker i zostały pozyskane między 28 maja a 3 czerwca 2026. Pochodzą z pięciu platform - Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, ChatGPT i Perplexity. Z pomocą AI Trackera przebadałem 5 promptów zasugerowanych przez Surfer po określeniu branży.

Dane: Surfer AI Tracker, 28 maja - 3 czerwca 2026. Średnia - średnia arytmetyczna VS z modeli, w których marka się pojawiła. Kreska (-) - marka nieobecna w danym modelu.

Najlepiej widoczne w AI search marki z branży modowej

Zestawienie otwierają dwie marki z praktycznie identycznymi wynikami - Reserved (89 pkt) i H&M (87 pkt). Dzieje się tak przy zupełnie innych profilach dla poszczególnych platform. Reserved dominuje w AI Overviews (93 pkt) i ChatGPT (96 pkt), podczas gdy H&M prowadzi w Perplexity (93 pkt) i jest nieco silniejszy w AI Mode (85 vs 80 pkt).

Zara zajmuje trzecią pozycję z wynikiem 76 pkt i najbardziej wyrównanym profilem w tej trójce. Marka nie wygrywa na żadnej platformie, ale nigdzie też nie odstaje znacząco od liderów. Jej VS waha się między 60 (AI Overviews) a 85 (Perplexity). Taki profil najprawdopodobniej jest wynikiem szerokiej, organicznej widoczności marki w różnych źródłach i tym samym dostępności danych dla różnych modeli.

Zaskakujący jest wynik Uniqlo. Japońska marka na polski rynek weszła dopiero w 2022, a mimo to osiąga wyższy VS niż od dawna obecne w naszym kraju House, Cropp czy Mango. Najlepiej widoczna jest w Gemini (78 pkt) i AI Mode (62 pkt). Słabo wypada zaś w Perplexity (43 pkt).

Mohito i Mango mają identyczną średnią (43 pkt), ale zawdzięczają ją widoczności na innych platformach. Mohito osiąga 64 pkt w Perplexity i zaledwie 30 pkt w AI Mode. Mango jest nieobecne w AI Overviews, ale ma 54 pkt w Gemini i 41 pkt w Perplexity. To świadczy o tym, że obie marki trafiają do odpowiedzi modeli przez bardzo różne typy treści. Taki sygnał traktuję jako kolejny w tym cyklu dowód, że badanie oparte wyłącznie na jednym modelu dawałoby zupełnie odmienne wyniki.

Marki z portfolio Inditex (poza Zarą) - Bershka, Stradivarius, Pull & Bear - mają wyraźnie niższe VS niż można by oczekiwać od tak szeroko znanych brandów. Pull & Bear osiąga 61 pkt w Gemini, ale zaledwie 20 pkt w AI Overviews. Stradivarius i Bershka mają najniższe wyniki w AI Overviews ze wszystkich marek w pierwszej piętnastce (odpowiednio 13 i 18 pkt). Być może ich globalny charakter kłóci się z wyraźnie lokalnym oraz konkretnym charakterem zapytań dotyczących polskiego rynku i określonych potrzeb. Treści tworzone z myślą o SEO AI powinny być silnie zoptymalizowane pod konkretną intencję i rynek.

MR% = Mention Rate (odsetek odpowiedzi ze wzmianką marki). Poz. = średnia pozycja wzmianki w odpowiedzi (1 = pierwsza wymieniona).

Reserved ma Mention Rate 100% w ChatGPT, więc pojawia się w każdej odpowiedzi tego modelu na analizowane pytania. Jednocześnie pozycja marki w ChatGPT (2,9) jest lepsza niż H&M (4,0) czy Zary (3,9), co oznacza, że nie tylko pojawia się zawsze, ale pojawia się wcześniej niż główni konkurenci. W AI Overviews Reserved ma najwyższy MR ze wszystkich marek w badaniu (93%) przy znakomitej pozycji 2,0.

Mohito to marka o najbardziej rozproszonym profilu MR. W Perplexity osiąga 58%, czyli drugi wynik w swoim segmencie rynku, zaraz po Cropp (49%). W AI Mode ten sam wskaźnik spada do 18%, a w Gemini do 20%. Tak duże wahania w MR sugerują silną obecność w konkretnych źródłach (preferowanych przez Perplexity) i słabszą w tych, z których korzysta ekosystem Google.

Stradivarius i Bershka mają najgorsze średnie pozycje w zestawieniu - odpowiednio 8,3 i 7,7 (uśrednione ze wszystkich modeli). Jeśli modele już je wymieniają, plasują je w listingach na dalekich miejscach, po wielu innych markach. Marki są rozpoznawalne, ale dla modeli nie stanowią pierwszego wyboru dla analizowanych intencji. AI wymienia je dopiero po wyczerpaniu listy głównych rekomendacji.

Dane: Surfer AI Tracker, 28 maja - 3 czerwca 2026. Liczba w nawiasie = cytowania danego URL. Gemini nie ujawnia źródeł - widoczność pochodzi z wiedzy zakodowanej w modelu.

Perplexity jako jedyny model cytuje YouTube - i to jako najważniejsze źródło (33 razy). To pierwszy raz w całym cyklu raportów. Żadna inna branża nie generowała tak dominującego wyniku dla platformy wideo. Treści z recenzji i haulów modowych na YouTube mają bezpośredni wpływ na widoczność marek odzieżowych w Perplexity. Marki nieobecne w materiałach na YouTube tracą ważną szansę na budowanie widoczności.

ChatGPT znów jako jedyny model sięga po Reddit - wątek r/Polish o popularnych polskich markach odzieżowych pojawia się 7 razy. Ten sam model cytuje też media biznesowe (Wprost, Story.pl) opisujące dane rynkowe o popularności marek. Kombinacja Reddit + media biznesowe sprawia, że ChatGPT generuje odpowiedzi łączące insighty rynkowe z opiniami klientów.

Gemini ponownie nie ujawnia cytowanych URL-i. Wysokie wyniki Uniqlo (78 pkt), Pull & Bear (61 pkt) czy Stradivarius (53 pkt) w Gemini przy słabszych wynikach tych marek w AI Overviews sugerują, że Gemini korzysta z treści, które nie trafiają do indeksu Google w sposób bezpośredni. Może to oznaczać większą wagę treści z mediów zagranicznych i globalnych serwisów modowych w wiedzy tego modelu.

Skąd modele AI czerpią informacje do odpowiedzi na pytania z branży modowej?

Analiza sentymentu. Co ChatGPT i Gemini mówią o markach odzieżowych?

Dane ilościowe są ważne, ale bez znajomości kontekstów, w których marka jest opisywana w odpowiedziach modeli nie można stworzyć efektywnej strategii SEO AI. Dlatego przeanalizowałem też to, co ChatGPT i Gemini piszą o markach odzieżowych.

Metodologia badania sentymentu

Sentyment modeli AI sprawdziłem przy użyciu zestawu promptów opartych na trzech uzupełniających się źródłach - promptach z Surfera, pytaniach porównawczych i promptach zasugerowanych przez modele.

Podstawę stanowiły prompty zasugerowane przez Surfer AI Tracker na podstawie analizy wyników wyszukiwania Google (top ranking pages, struktury treści, sekcje PAA) i użyte w monitoringu ilościowym. Zagospodarowują one różne tematy związanych z branżą - od zapytań ogólnych o popularność i promocje, przez pytania o konkretne kategorie (basics, office, capsule), po pytania o jakość w stosunku do ceny. To odzwierciedla różne intencje użytkowników i redukuje błąd wynikający z nadreprezentacji konkretnych ujęć.

Drugi element zestawu to bezpośrednie porównania dwóch marek (np. „Reserved czy Zara”, „Zara czy Sinsay”, „Zara czy Stradivarius”). Przy ogólnych pytaniach często dochodzi o rozproszenia sentymentu, a pytania porównawcze wymuszają zmianę mechaniki na taką, która pozwala lepiej zbadać ton wypowiedzi.

Trzeci element to pytania zasugerowane przez same modele w trakcie rozmowy. Zwłaszcza ChatGPT często proponował kolejne kroki dialogowe - np. „zawęź wybór pod konkretny styl” lub „zrób listę 20 ubrań do garderoby kapsułowej z podziałem na sklepy”. Skorzystałem z tych podpowiedzi, podobnie jak duża część użytkowników klika w zaproponowane przez model kolejne pytania zamiast formułować własne. Mogą one bezpośrednio wpływać na to, które marki trafiają do dalszej części rozmowy i tym samym kształtować ostateczną decyzję klienta. Ich uwzględnienie w badaniu pozwala obserwować sentyment nie tylko w izolowanych pytaniach, ale też w całym procesie decyzyjnym, oddając rzeczywisty przebieg rozmowy.

Sentyment score: +1,00 = wyłącznie pozytywny kontekst, -1,00 = wyłącznie negatywny. Analiza oparta na rozmowach z ChatGPT i Gemini. Opisy odzwierciedlają tendencje w odpowiedziach, nie dosłowne cytaty.

Uniqlo osiąga najwyższy sentyment score (+0,82) mimo że zajmuje dopiero piąte miejsce w rankingu VS. To największa różnica między jakością a zasięgiem wzmianek w całym raporcie. Oba modele opisują tę markę superlatywami przy niemal każdym pytaniu o jakość i capsule wardrobe, ale rzadziej niż Reserved czy H&M sięgają po nią przy ogólnych pytaniach o segment fashion.

Uwagę zwraca też narracja ChatGPT. Gdy użytkownik pyta o „garderobę kapsułową”, model proponuje konkretny podział między markami, polecając Uniqlo jako fundament, Reserved jako system garderoby, Mango jako styl, a H&M jako uzupełnienie.

Sinsay ma najniższy sentyment score wśród marek z widocznością powyżej 50 pkt (+0,55). Modele opisują tę markę przez pryzmat niskiej ceny i szybkiego zużywania ubrań. Gdy użytkownik pyta o jakość, trwałość lub garderobę do pracy - ChatGPT i Gemini wprost odradzają Sinsay jako nieodpowiedni wybór. To nie musi oddawać rzeczywistego stanu rzeczy, a jest wynikiem obecności negatywnych opinii w źródłach, z których modele czerpały wiedzę.

Metodologia

Widoczność marek odzieżowych w AI search zbadałem na podstawie analizy danych ilościowych z Surfer AI Tracker oraz analizy jakościowej sentymentu na podstawie rozmów z ChatGPT i Gemini.

Dane: Surfer AI Tracker, 28 maja - 3 czerwca 2026. 5 modeli AI: Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, ChatGPT, Perplexity. Prompty P1-P5 z AI Trackera. Prompty K1-K4 to zapytania komparatywne. Prompty M1-M2 to pytania wygenerowane przez modele.

Główną miarą stosowana w rankingach jest visibility score (VS). Jest obliczana na podstawie Mention Rate (odsetek odpowiedzi ze wzmianką marki) i pozycji, na której marka pojawia się w treści odpowiedzi. Wynik końcowy dla każdej marki to średnia arytmetyczna VS ze wszystkich modeli, w których marka się pojawiła.

Analiza sentymentu - metoda

Sentyment przeanalizowałem na podstawie rozmów z ChatGPT i Gemini przy użyciu promptów opisanych w metodologii powyżej (P1-P5, K1-K4, M1-M2). Dla każdej marki oceniłem:

• czy model opisuje ją jako lidera kategorii lub punkt odniesienia,
• czy pojawia się w kontekście konkretnej specjalizacji (typ ubrania, styl, budżet),
• czy wzmianki są neutralne, wartościujące czy ograniczające,
• czy kontekst sprzyja decyzji zakupowej, czy może ją kierować ku konkurencji.

Scoring sentymentu podaję w skali od +1,00 (wyłącznie pozytywny i wspierający zakup kontekst) do -1,00 (wyłącznie negatywny lub odstraszający). Branża odzieżowa jest kolejnym segmentem, w którym żadna z badanych marek nie zanotowała sentymentu ujemnego.

Podsumowanie

Dzięki zebranym danym można dojść do wniosków ważnych przy opracowywaniu strategii SEO AI dla marek działających na rynku odzieżowym.

Czy branża odzieżowa powinna być widoczna w AI? Jak dostosować się do nowej rzeczywistości?

Decyzja o zakupie ubrań często zaczyna się już nie od wizyty w galerii handlowej, a od pytania do modelu. Użytkownik może zadawać konkretne pytania - np. o styl, budżet lub konkretną kategorię. W odpowiedzi dostaje zwykle listę marek z uzasadnieniem.

Marka niewidoczna w AI może nie być brana pod uwagę nawet przez lojalnych klientów, którzy przed zakupem sprawdzają rekomendacje modelu np. trafią na lepszą propozycję. Ważny jest też kontekst wzmianki, bo marki opisywane jako „wysokiej jakości ubrania do pracy” i jako „budżetowa opcja na jeden sezon” trafiają do zupełnie różnych intencji i etapów lejka.

Jak zbudować widoczność w AI? Praktyczne wskazówki

SEO AI wymaga konsekwentnej i długoterminowej strategii. Marka, o której pisze się często i spójnie, w wartościowych kontekstach, jest przez model rozpoznawana i przywoływana w odpowiedziach. Aby się w nich znaleźć:

• Sprawdź, jak AI opisuje Twoją markę. Zadaj pytania z różnych kategorii - o typ klienta, styl, budżet i porównanie z konkurencją. Oceń, czy marka się pojawia, na jakiej pozycji i z jakim sentymentem. Całą sekwencję powtórz w różnych modelach. Każdy raport z tej serii pokazuje spore rozbieżności np. między ChatGPT a Perplexity.
• Zadbaj o widoczność w różnych kontekstach. Modele przywołują marki głównie przy pytaniach o konkretne typy ubrań i style. Treści o jeansach, koszulach biurowych lub garderobie kapsułowej mają większą wagę niż ogólne artykuły o historii marki lub prezentacje nowych kolekcji.
• Traktuj YouTube i Reddit jako kanały SEO AI. Perplexity opiera widoczność marek odzieżowych na filmach YouTube w stopniu unikalnym dla tej całego cyklu. ChatGPT regularnie cytuje wątki z polskich subredditów. Obecność w tych miejscach bezpośrednio przekłada się na widoczność w konkretnych modelach.
• Buduj narrację o wysokiej jakości. Sinsay ma wysoki VS, ale niski sentyment, bo modele opisują go przez pryzmat niskich cen i promocji. Marka, która chce być postrzegana jako jakościowa, musi zadbać o obecność w treściach np. o materiałach i trwałości.
• Traktuj SEO AI jako proces, nie projekt. Modele są aktualizowane, a cytowane źródła mogą szybko się zmieniać. Jednorazowe działanie nie wystarczy. Potrzebny jest stały monitoring oraz iteracje strategii.

Widoczność marek odzieżowych w AI - najważniejsze wnioski

• Reserved i H&M to liderzy w AI search dla branży odzieżowej. Mają niemal identyczny VS, ale skrajnie różne profile. Reserved jest obecne przede wszystkim w ChatGPT i AI Overviews, H&M - w Perplexity i AI Mode. To pierwszy przypadek w cyklu z tak wyrównanym VS dwóch marek przy różnych strategiach widoczności.
• YouTube jest unikalnym czynnikiem widoczności wyłącznie w tej branży. Żaden inny sektor badany w cyklu nie generował tak dominującego wyniku dla platformy wideo jako źródła. Marki odzieżowe muszą traktować obecność w haulach i recenzjach na YouTube jako element strategii SEO AI.
• Uniqlo to przykład marki, której sentyment daleko wyprzedza zasięg. VS 58 pkt przy sentymencie +0,82 to profil, który może dawać więcej wartości biznesowej niż wysoki VS z neutralnym kontekstem.

Chcesz wiedzieć, jak ChatGPT opisuje Twoją markę i co zrobić, żeby pojawiać się wyżej? Skontaktuj się z nami - przeprowadzimy bezpłatny audyt widoczności AI dla Twojej marki.