Gdy użytkownik pyta ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek lub Claude, gdzie oddać butelki kaucyjne w konkretnym mieście, a nie ogólnie o system kaucyjny, zmienia się zestaw i kolejność polecanych sieci handlowych. Z drugiej części raportu „System kaucyjny oczami AI”, przygotowanego przez BrandinAI i agencję doradczą 2PR, wynika, że Aldi zyskało w pytaniach lokalnych 40 punktów widoczności w porównaniu z pytaniami ogólnymi, Carrefour 29 punktów, a Lidl i Dino straciły.
- Według raportu „System kaucyjny oczami AI" przygotowanego przez BrandinAI i agencję 2PR, dodanie nazwy miasta do pytania o zwrot butelek kaucyjnych zmienia kolejność polecanych sieci handlowych – Aldi zyskało w pytaniach lokalnych 40 punktów wskaźnika AI Visibility w porównaniu z pytaniami ogólnymi (wzrost z 27 do 67 punktów), a Dino straciło 9 punktów.
- W pytaniach lokalnych czołówka rankingu była bardzo wyrównana: Lidl i Kaufland uzyskały po 80 punktów, Biedronka i Carrefour po 78, a Auchan 76, co oznacza zaledwie 4 punkty różnicy między pierwszą a piątą siecią.
- Badanie objęło 490 odpowiedzi pięciu modeli AI (ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude) na pytania dotyczące siedmiu polskich miast, monitorowanych od 13 sierpnia do 20 września 2026 r., przy czym autorzy zastrzegają, że wyniki nie odzwierciedlają rzeczywistej dostępności punktów zwrotu ani nie potwierdzają poprawności wskazań modeli.
Badanie objęło 490 odpowiedzi pięciu modeli AI na pytanie o miejsce zwrotu butelek w siedmiu polskich miastach. Informację prasową z wynikami części lokalnej 2PR rozesłała 21 października 2026 r.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Lokalna czołówka różni się od ogólnej o cztery punkty
W pytaniach z nazwą miasta Lidl i Kaufland uzyskały po 80 punktów w skali AI Visibility, Biedronka i Carrefour po 78, a Auchan 76. Pierwszą i piątą sieć dzieliły więc tylko 4 punkty.
Wskaźnik AI Visibility, wyrażany w skali 0-100, opisuje, jak mocno marka jest wyeksponowana i polecana w badanych odpowiedziach modeli. Według zestawienia w raporcie Lidl zajmował pierwsze miejsce w sześciu z siedmiu miast, a w Katowicach prowadziła Biedronka.
Dla porównania w pierwszej części raportu, opublikowanej na początku października 2026 r. i dotyczącej pytań ogólnych, Lidl, Biedronka i Kaufland odpowiadały łącznie za 47,9 proc. wszystkich wzmianek o sieciach handlowych. Przy pytaniach lokalnych ta przewaga wyraźnie się kurczy.
Aldi, Auchan i Stokrotka najbardziej zyskują na dodaniu lokalizacji
Największą różnicę między pytaniami ogólnymi a lokalnymi odnotowało Aldi: z 27 do 67 punktów. Sieci zajmujące dalsze miejsca w pytaniach ogólnych zmniejszały dystans do czołówki, gdy użytkownik pytał o konkretne miasto.
Zestawienie wyników obu modułów badania wygląda następująco:
| Sieć | Pytania ogólne | Pytania lokalne | Różnica |
|---|---|---|---|
| Aldi | 27 | 67 | +40 |
| Stokrotka | 18 | 49 | +31 |
| Auchan | 44 | 76 | +32 |
| Carrefour | 49 | 78 | +29 |
| Netto | 33 | 53 | +20 |
| Żabka | 59 | 69 | +10 |
| Kaufland | 75 | 80 | +5 |
| Lidl | 84 | 80 | -4 |
| Dino | 46 | 37 | -9 |
Nie każda marka zyskała na kontekście lokalnym. Lidl uzyskał 80 punktów wobec 84 w pytaniach ogólnych, a Dino 37 wobec 46. Autorzy raportu zastrzegają, że różnice dotyczą kontekstu zapytania, a nie zmiany wyników marki w czasie. Wynik ogólny Biedronki nie został podany w informacji prasowej.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Jak przeprowadzono badanie
Monitoring prowadzono od 13 sierpnia do 20 września 2026 r. w ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude. Pomiary powtarzano co trzy dni, co dało 14 punktów pomiarowych dla każdego zapytania.
Część lokalna objęła Warszawę, Kraków, Wrocław, Poznań, Łódź, Gdańsk i Katowice. W każdym mieście sprawdzano odpowiedzi na pytanie o to, gdzie oddać butelki kaucyjne. Łącznie przeanalizowano 490 odpowiedzi, po 70 dla każdego miasta. Cały raport, razem z częścią ogólną, oparto na 1400 odpowiedziach na 25 pytań oraz 13 044 odwołaniach do źródeł. Za pomiar i dane odpowiadał BrandinAI, za koncepcję redakcyjną i interpretację wyników agencja 2PR.
Autorzy podkreślają ograniczenia metody. Wyniki dotyczą siedmiu miast, określonego zestawu pytań i okresu monitoringu. Nie stanowią rankingu rzeczywistej dostępności punktów zwrotu, jakości obsługi ani udziałów sieci w zbiórce opakowań. Badanie nie mierzy też, czy wskazania modeli przekładają się na wybór konkretnego punktu zwrotu przez konsumenta.
Ten raport jest ciekawszy jako ilustracja mechanizmu niż jako ranking sklepów. Dwa pytania różniące się jednym słowem, nazwą miasta, dają inny zestaw marek. To pokazuje, że „widoczność w AI” nie jest jedną liczbą, którą firma może sobie wpisać do prezentacji, tylko funkcją intencji użytkownika, modelu i momentu pomiaru.
Widzę tu jednak dwa haczyki. Pierwszy: raport przygotowała firma sprzedająca monitoring widoczności w AI razem z agencją PR, więc wniosek „firmy powinny regularnie mierzyć swoją obecność w kilku modelach” jest jednocześnie ofertą handlową. Nie unieważnia to danych, ale warto o tym pamiętać. Drugi: badanie nie sprawdza, czy odpowiedzi modeli są prawdziwe. Sieć może być „widoczna” w odpowiedzi, która wysyła konsumenta do sklepu bez butelkomatu. Dla kogoś z workiem puszek pod blokiem to różnica ważniejsza niż pozycja w rankingu.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Autorzy: rozpoznawalność sieci nie wystarcza do przewidzenia wyniku
Według raportu ani rozpoznawalność firmy, ani skala jej działalności nie pozwalają przewidzieć, jak model odpowie na pytanie lokalne. Jako jedno z możliwych wyjaśnień różnic autorzy wskazują większe znaczenie źródeł lokalizacyjnych, takich jak mapy punktów zwrotu i wykazy sklepów. Badanie nie rozstrzyga jednak, co powoduje zmiany.
Szymon Kania, CEO BrandinAI, komentuje w informacji prasowej:
„Nasze badanie pokazuje, że dodanie lokalizacji do pytania potrafi zmienić zestaw i kolejność prezentowanych sieci. Dlatego ogólna widoczność marki w AI nie wystarcza do oceny tego, czy pojawi się ona również w odpowiedzi na lokalną potrzebę użytkownika.”
Bartosz Sosnówka, partner zarządzający w agencji 2PR, zwraca uwagę na rozdzielenie obecności marki od poprawności wskazówki:
„Wymienienie sieci nie potwierdza jeszcze, że konkretny sklep przyjmie dane opakowanie. Dlatego sprawdzanie odpowiedzi AI powinno obejmować zarówno sposób prezentowania firmy, jak i kontekst informacji przekazywanej konsumentowi.”
Pierwsza część raportu pokazała sprzeczności między modelami
Opublikowana na początku października część ogólna raportu wykazała duże różnice między modelami w tym, jakie marki w ogóle wymieniają. Perplexity przez cały okres monitoringu ani razu nie wymieniło 14 z 19 analizowanych sieci handlowych, a DeepSeek 12 z 17 producentów automatów.
Z tej samej części raportu wynika, że:
- modele powoływały się łącznie na 358 domen, ale połowa odwołań trafiała do 31 z nich, a najczęściej cytowanym źródłem był gov.pl (16,4 proc.),
- wśród operatorów systemu kaucyjnego ranking otworzyła Zwrotka z 62 punktami, o punkt przed PolKą,
- wśród producentów automatów TOMRA uzyskała 92 punkty i pojawiała się w 96,4 proc. odpowiedzi wymieniających co najmniej jednego producenta,
- we wszystkich 35 odpowiedziach na pytanie o paragon modele poprawnie wskazały, że nie jest on potrzebny do odzyskania kaucji,
- w pytaniu o zgniecione butelki DeepSeek jako jedyny model dopuszczał ich zwrot, jeśli kod kreskowy pozostaje czytelny, podczas gdy pozostałe cztery modele konsekwentnie odradzały zgniatanie.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Dlaczego pytanie „gdzie oddać butelki” ma w Polsce taką skalę
System kaucyjny działa w Polsce od 1 października 2025 r. Według danych Ministerstwa Klimatu i Środowiska przytaczanych przez Spider’s Web do końca sierpnia 2026 r. konsumenci zwrócili 3,2 mld butelek i puszek, a w kraju działało ponad 60 tys. punktów zwrotu, z czego 17,5 tys. wyposażonych w automaty.
Większość zwrotów odbywa się w dyskontach. Biedronka informowała w połowie sierpnia 2026 r. o ponad 1,2 mld zebranych opakowań i około 3,9 tys. automatów, Lidl o blisko miliardzie zwróconych opakowań. Przy takiej skali pytanie o najbliższy punkt zwrotu jest jedną z najbardziej praktycznych codziennych spraw, z jakimi Polacy mogą zwracać się do asystentów AI. Raport nie podaje jednak, jak często użytkownicy rzeczywiście zadają takie pytania modelom.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym informacji prasowej agencji 2PR i BrandinAI „Gdzie AI kieruje konsumenta z butelką? Lokalne pytania zmieniają widoczność sieci handlowych” z dnia 21.10.2026 oraz raportu „System kaucyjny oczami AI”, a także dlahandlu.pl, ekoetos.pl (omówienie pierwszej części raportu z 02.10.2026) i Spider’s Web (dane o systemie kaucyjnym po roku działania, 15.09.2026).
Cytaty Szymona Kani, CEO BrandinAI, oraz Bartosza Sosnówki, partnera zarządzającego 2PR, pochodzą z oryginalnej polskojęzycznej informacji prasowej.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji na temat widoczności marek w odpowiedziach modeli AI i systemu kaucyjnego.
