AI Mode w Google Search przestawia wyszukiwanie na tryb konwersacji, a reklamy stają się częścią odpowiedzi AI. W tym przewodniku wyjaśniam, jak działa emisja reklam w AI Mode (i AI Overviews), jakie są formaty, jak wygląda targetowanie i pomiar, a także co to oznacza dla widoczności organicznej oraz budżetów reklamowych.
Na początku warto poodkreślić, że AI Mode buduje odpowiedź na bazie intencji użytkownika, a nie wyłącznie dopasowania słów kluczowych. W praktyce reklamy nie są już osobnymi blokami nad lub pod wynikami — pojawiają się w obrębie odpowiedzi AI, w formie kontekstowych sugestii i kart produktowych.
To przesuwa ciężar z „kto ma właściwe słowo kluczowe” na „kto najlepiej odpowiada na zamiar użytkownika”. Zgodnie z dokumentacją Google, reklamy w AI Overviews są dopasowywane jednocześnie do zapytania oraz kontekstu odpowiedzi AI, a widoczność zapewniają istniejące kampanie (Search, Shopping, Performance Max / AI Max); nie trzeba tworzyć osobnego „typu kampanii dla AI” ani ręcznie targetować AIO/AI Mode.
Dodatkowo w AI Mode pojawia się tzw. fan‑out — system antycypuje kolejne pytania i rozgałęzia odpowiedź. To tworzy nowe „momenty intencji”, do których mogą dopasować się reklamy. Jak odnotowuje Practical Ecommerce, Google nazywa te dodatkowe rozwinięcia właśnie „fan‑out results”.
W rezultacie skuteczność rośnie, gdy kreacje są kontekstowe, a zasoby (nagłówki, opisy, feed) elastyczne, ponieważ część elementów może być dynamicznie zestawiana przez AI. To jest zgodne z kierunkiem Google (RSAs, dynamiczne assety), a także z nowym rozszerzeniem aukcyjnym Smart Bidding Exploration, które ma wychwytywać dodatkowe wartościowe zapytania poza standardowym dopasowaniem.
Z technicznego punktu widzenia reklamy są renderowane w obrębie odpowiedzi AI jako:
karty produktowe (Shopping/Performance Max) z ceną i linkiem,
sponsorowane sugestie powiązane z treścią odpowiedzi,
klasyczne moduły Search Ads wplecione w konwersacyjny układ.
Google potwierdza, że emisja w AI Overviews (i w AI Mode, gdzie dostępne) bazuje na istniejących typach kampanii oraz na kontekście odpowiedzi, a nie na dodatkowym ręcznym targetowaniu AIO. Na dziś to Google decyduje o umiejscowieniu na podstawie dopasowania intencji i kontekstu.
Najpierw rozbijmy różnice na warstwy: model wyświetlania (bloki vs odpowiedź konwersacyjna), targetowanie (fraza vs intencja), kreacja (statyczna kontrola vs dynamiczna kompozycja assetów) i percepcja (odrębny moduł vs część rozmowy). W praktyce:
Wyświetlanie: klasyczne bloki sponsorowane kontra integracja w treści odpowiedzi AI.
Targetowanie: od dopasowania słów kluczowych i sygnałów kontekstowych → do szerszej interpretacji zamiaru użytkownika przez AI.
Kreacja: pełna kontrola tekstu → elastyczne, dynamicznie łączone komponenty (nagłówki/opisy/zasoby).
Percepcja: reklama jako moduł → reklama jako „następny krok” w toku odpowiedzi.
Ta zmiana oznacza konieczność projektowania reklam nie tylko „pod frazę”, ale „pod rozmowę”: wartościowy, pomocny przekaz wpisany w odpowiedź AI.
Aby odpowiedzieć, rozłóżmy mechanizm na sygnały aukcyjne, kontekst i zgodę użytkownika. Po stronie Google Ads personalizacja wynika ze Smart Bidding (aukcja w czasie rzeczywistym z szerokim zestawem sygnałów: urządzenie, lokalizacja, pora, język, przeglądarka i wiele innych) oraz z analizy kontekstu odpowiedzi AI. Gdy użytkownik wyrazi zgody produktowe, ekosystem Gemini w wyszukiwarce może dodatkowo korzystać z koncepcji „personal context”, ale to dotyczy jakości odpowiedzi i nie stanowi odrębnego „targetowania AI Mode” do włączenia w UI Google Ads. W praktyce personalizacja = sygnały aukcyjne + kontekst AIO/AI Mode + zasoby reklamodawcy (np. listy klientów).
AI Overviews działa globalnie (200+ krajów/terytoriów), natomiast AI Mode debiutował od USA i jest rozwijany etapami. Warto więc prowadzić testy w rynkach dostępności AI Mode oraz optymalizować kampanie i treści pod widoczność w AIO w Polsce (semantyka, E‑E-A‑T, dane produktowe), bo to staje się domyślną „warstwą pierwszego kontaktu”.
Sprawdź, jak AI wpływa na konwersję i sprzedaż online: https://www.agencjawhites.pl/blog/jak-ai-wplywa-na-sprzedaz
Najpierw określmy sygnały: lokalizacja, pora dnia, urządzenie i zapytania o zamiar lokalny (np. „w pobliżu”). W AI Overviews/AI Mode reklamy lokalne działają najlepiej, gdy:
dane w Profilu Firmy i feedach są aktualne (godziny, ceny, dostępność),
kampanie Search/AI Max mają poprawnie skonfigurowane brand & URL controls i lokalizacje,
treść na stronie odpowiada na pytania konwersacyjne (FAQ, usługi, cenniki).
Wniosek: synergia SEO lokalnego i sygnałów PPC jest jeszcze ważniejsza, bo AI „czyta” kontekst całej odpowiedzi.
Przeczytaj o personalizacji w AI Mode: https://www.agencjawhites.pl/blog/personalizacja-w-ai-mode-wplyw-na-wyniki-i-geo
Zacznijmy od feedu produktowego: kompletność atrybutów, warianty, recenzje i zgodność cen to warunek widoczności w kartach w AIO. Po drugie, AI Max for Search + Smart Bidding Exploration pomagają „wyjść” poza dotychczasowe słowa kluczowe, łapiąc nowe kategorie zapytań, które generuje tryb konwersacyjny AI. Po trzecie, testuj assety (obrazy/wideo) — multimodalne odpowiedzi AI premiują formaty bogate w informację.
Z ekonomicznego punktu widzenia AI Mode/AIO skraca ścieżki decyzyjne (od odpowiedzi do kliknięcia/rekomendacji). To może obniżać CTR organiczny dla części zapytań, ale jednocześnie tworzy nowe punkty styku dla reklam (wcześniejsza faza odkrywania), przez co mierzenie musi uwzględnić zaangażowanie w odpowiedzi AI, a nie tylko klasyczny CTR i CPC. Google w materiałach produktowych promuje tu m.in. AI Max (dopasowanie zapytań i optymalizację assetów) oraz eksperymenty z kreacją/aukcją (Smart Bidding Exploration).
„We’re introducing an all‑new AI Mode. It’s a total reimagining of Search.”
— Sundar Pichai, Google I/O 2025: From research to reality
Ta deklaracja tłumaczy, dlaczego nowe metryki (np. udział w odpowiedziach AI, widoczność kart w AIO, jakość źródeł linkowanych) zaczynają być równie ważne jak klasyczne KPI kliknięć.
Zacznijmy od mechaniki: w Google emisja w AIO/AI Mode wykorzystuje nasze istniejące kampanie (Search/Shopping/PMax/AI Max), dobierając placement po dopasowaniu do zapytania i kontekstu odpowiedzi. U Microsoftu Copilot ads pojawiają się pod odpowiedzią i są silnie związane z tokiem rozmowy („ad voice”). Oba podejścia odchodzą od „czystych fraz” na rzecz intencji konwersacyjnej.
„Compared to traditional search, Copilot users engage significantly more with ads — driving 73% higher CTRs and 16% stronger conversion rates.”
— Kevin Klein & Paul Longo, Microsoft Advertising Blog
W praktyce oznacza to, że formaty konwersacyjne mogą mieć wyższe wskaźniki interakcji niż klasyczne listy linków - i to jest istotny punkt odniesienia przy ocenie wyników AI Mode.
Analizy (Pew Research, Similarweb) wskazują, że gdy pojawia się AI Overview, użytkownicy rzadziej klikają w linki, co obniża CTR organiczny. Jednocześnie Google utrzymuje, że w skali makro wolumen kliknięć na strony „pozostaje relatywnie stabilny”, a rośnie udział „quality clicks”. Dla marketerów to sygnał, aby raportować dwie rzeczy równolegle: widoczność/udział w odpowiedziach AI oraz konwersje z reklam w tych odpowiedziach. To szczególnie istotne w kontekście pozycjonowania i optymalizacji widoczności marek w wyszukiwarkach AI-first.
„Total organic click volume from Google Search to websites has been relatively stable year‑over‑year.”
— Liz Reid, Google Search Blog
Nawet jeśli branża dyskutuje metodologię, warto patrzeć na jakość kliknięć i udział w nowych punktach kontaktu, nie tylko na sam CTR.
Krok po kroku:
AI Max for Search — włącza rozszerzone dopasowanie zapytań i optymalizację assetów; potrafi sięgać po najlepszą stronę docelową i kompozycję treści w locie.
Smart Bidding Exploration — eksploruje nowe kategorie zapytań z potencjałem konwersji; działa z broad match/DSA/AI Max i pozwala „złapać” ruch, którego wcześniej nie było.
Query fan‑out — projektujemy kreację i landing page’e tak, by odpowiadały również na kolejne pytania z dialogu, a nie tylko na pierwszy prompt.
Efekt: pełniejszy zasięg w momentach intencji tworzonych przez AI Mode/AIO.
Zanim wyciągniemy wnioski, zmapujmy mechanikę: AI Overviews potrafi pokazać więcej linków w obrębie odpowiedzi, ale częściej kończy zapytanie bez przejścia do SERPów. To premiuje treści wysoce pomocne, oryginalne i multimodalne (tekst/wideo/obrazy), które AI chętnie cytuje. Strategicznie warto więc:
wzmacniać E‑E‑A‑T i dane strukturalne,
uzupełniać treści o konwersacyjne sekcje (FAQ, instrukcje, porównania),
budować feed produktowy i „UX pod karty”,
mierzyć udział w odpowiedziach AI równolegle z klasycznymi pozycjami.
Wniosek: SEO i PPC stapiają się w jeden lejek konwersacyjny; optymalizacja musi uwzględniać i AIO, i reklamy w odpowiedzi AI.
Po pierwsze, skalowanie: Google zapowiada szybkie upowszechnianie AI Mode jako „przeprojektowania” wyszukiwania, a AI Overviews obejmuje już setki rynków. Po drugie, automatyzacja: AI Max i Smart Bidding Exploration podnoszą „automatyczny” udział algorytmów w doborze zapytań, assetów i stron docelowych. Po trzecie, multimodalność: obrazy/wideo/audio będą częścią odpowiedzi — i emisji. Dla reklamodawców oznacza to priorytet: spójne dane, elastyczne kreacje, mierzenie udziału w odpowiedziach AI i eksperymenty z nowymi formatami.
AI Mode i AI Overviews redefiniują sposób emisji i konsumpcji reklam: z bloków sponsorowanych przechodzimy do „reklamy jako kolejnego kroku” w odpowiedzi AI. Dla marketerów to oznacza projektowanie kreacji „pod rozmowę”, korzystanie z AI Max/Smart Bidding Exploration i mierzenie udziału w odpowiedziach AI, a nie tylko CTR. Równocześnie dyskusja o spadkach klików organicznych pokazuje, że liczy się nie tylko ilość, ale i jakość kliknięć — oraz widoczność wewnątrz odpowiedzi AI. Najwięcej wygrają ci, którzy połączą SEO, feed i PPC w jeden konwersacyjny lejek i będą testować formaty zanim rynek stanie się nasycony.
Jeśli szukasz sprawdzonego partnera, który wesprze Cię w obszarze AI-Search, napisz do nas.