AI Search szansą dla leasingu. Audyt Univio pokazuje, jak firmy mogą budować przewagę
Z audytu techniczno-biznesowego przeprowadzonego przez Univio wynika, że branża leasingowa ma solidne podstawy cyfrowe, ale nie jest jeszcze gotowa na pełną konkurencję w świecie AI Search.
Badanie przeprowadzone na początku września ‘26 w narzędziu geo.univio.com, objęło 22 podmioty z rynku leasingowego i asset finance – w tym polskie firmy leasingowe, spółki z grup bankowych oraz globalnych dostawców finansowania aktywów działających w Polsce (LINK do raportu).
Średni wynik audytu wyniósł 83/100 punktów, co pokazuje, że firmy leasingowe są dobrze przygotowane pod kątem tradycyjnej widoczności w Internecie. Problem pojawia się jednak przy widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI.
Największa luka dotyczy stron produktowych. W badaniu reverse search (teście sprawdzającym, czy model AI potrafi na podstawie opisu produktu, usługi lub treści ze strony internetowej poprawnie wskazać markę, do której te informacje należą) firmy uzyskały średnio tylko 22/100 punktów.
Oznacza to, że kiedy AI otrzymywała pytania stworzone na podstawie treści ze stron produktowych, potrafiła poprawnie wskazać właściwą markę tylko w 22% przypadków (czyli co 5 firmie). Mówiąc prościej: firmy opisują swoje produkty, ale AI często nie wie, do której marki te produkty przypisać.
Drugi ważny wynik to 58,8/100 punktów w kategorii „rozpoznawalność marki”. AI zwykle wie, że dana firma działa w leasingu, ale gorzej rozpoznaje, w czym konkretnie się specjalizuje, jakie ma produkty i czym różni się od konkurencji.
W praktyce oznacza to, że wiele firm leasingowych jest obecnych w sieci, ale dla AI pozostają zbyt mało wyróżnione, aby były regularnie polecane użytkownikom.
SEO już nie wystarczy
Branża leasingowa przez lata inwestowała w klasyczne SEO, indeksację, jakość stron i obecność w wyszukiwarkach. Te działania nadal są ważne, ale przestają wystarczać.
W modelu AI Search użytkownik często nie trafia na listę linków, lecz otrzymuje gotową odpowiedź przygotowaną przez algorytm. Jeśli system AI nie potrafi poprawnie odczytać, czym zajmuje się dana firma, jakie oferuje produkty i czym różni się od banku, grupy kapitałowej lub konkurencji, może pominąć ją w rekomendacji albo skierować klienta do innego źródła.
Szczególnie narażone są spółki leasingowe działające w ramach większych grup finansowych – w części przypadków modele AI wskazywały markę banku jako główny punkt odniesienia, zamiast dedykowanego serwisu leasingowego. Tylko 7 z 22 badanych podmiotów, czyli 32% miało potwierdzoną obecność w kluczowych zewnętrznych bazach wiedzy wykorzystywanych przez systemy AI do identyfikacji firm, marek i ich powiązań.
Czytaj także: W ocenie przedsiębiorców leasing wygrywa z kredytem – wyniki badania SME Finance Track 2026
AI Search wchodzi na zarząd
AI Search przesuwa odpowiedzialność za widoczność cyfrową z poziomu działań marketingowych na poziom decyzji strategicznych i technologicznych. Jeśli klient otrzymuje od asystenta AI jedną syntetyczną odpowiedź zamiast listy wyników, firma musi zadbać nie tylko o obecność w Internecie, ale o to, czy jej oferta jest aktualna, wiarygodna i technicznie dostępna oraz poprawnie rozumiana dla systemów AI. To wymaga współpracy zarządu, marketingu, sprzedaży, IT i zespołów odpowiedzialnych za dane.
– AI Search przestaje być eksperymentem technologicznym, a staje się nowym punktem wejścia klienta do procesu zakupowego. Dla CEO to pytanie o przyszłą widoczność firmy i koszt akwizycji klienta. Dla CTO – o to, czy infrastruktura, dane i architektura serwisu są gotowe na świat, w którym cyfrowym pośrednikiem między marką a klientem jest model AI.
Co ciekawe w świecie AI-first nie wygrają wyłącznie największe marki, ale te, które będą najlepiej rozumiane, najlepiej opisane i najłatwiej dostępne dla cyfrowych pośredników nowej generacji – mówi Mateusz Skowron, Head of Digital Transformation, Univio.
Technologiczne luki ograniczają widoczność
Audyt Univio pokazuje, że firmy leasingowe mają istotny potencjał poprawy widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI. Tylko 4 z 22 analizowanych serwisów posiadały rozwiązania ułatwiające modelom AI interpretację treści, a zaledwie 1 serwis udostępniał ich rozszerzoną wersję. W 9 przypadkach brakowało danych, które pomagają lepiej rozpoznać ofertę, produkty i strukturę strony.
Poprawy wymaga także warstwa edukacyjno-sprzedażowa: blog lub sekcję FAQ miało tylko 5 witryn, choć treści odpowiadające na pytania klientów o procedury, dokumenty, koszty czy warunki finansowania są szczególnie przydatne dla AI Search.
Dodatkowym wyzwaniem są bariery techniczne – w części serwisów ustawienia infrastruktury ograniczały dostęp botów AI do treści, a w skrajnych przypadkach żaden z 27 botów AI, wykorzystanych do analizy nie mógł poprawnie odczytać strony.
– Dostępność strony dla botów, łatwość jej indeksowania powoli staje się przewagą technologiczną. Serwis, który ma nawet najlepsze treści, ale nie jest indeksowanyprzez modele, nie pojawi się w ich bazie wiedzy, a co za tym idzie – nie będzie rekomendowany.
Dlatego tak ważne jest zarówno odpowiednie przygotowanie serwisu jak i ciągłe testowanie mechanizmów dostępności i prezencji marki w głębokiej wiedzy modeli – mówi Łukasz Biegaj, System Architect w Univio.
AI skraca ścieżkę, ale podnosi oczekiwania klienta
Nowy model wyszukiwania zmienia również doświadczenie użytkownika. Klient, który otrzymuje odpowiedź od asystenta AI, trafia na stronę z dużo bardziej sprecyzowaną intencją niż użytkownik z klasycznych wyników wyszukiwania. Oczekuje szybkiego potwierdzenia informacji, jasnej oferty, prostego języka, przejrzystych warunków i łatwego kontaktu.
Jeżeli serwis nie odpowiada na te potrzeby, firma może stracić klienta mimo tego, że została wskazana przez AI. W tym kontekście widoczność, jakość treści, UX i wydajność technologiczna przestają być oddzielnymi obszarami – razem decydują o tym, czy cyfrowa ścieżka zakończy się leadem lub sprzedażą.
– AI Search skraca ścieżkę klienta, ale jednocześnie zwiększa znaczenie każdego kolejnego kroku. Użytkownik trafia na stronę z bardziej sprecyzowaną potrzebą i szybciej ocenia, czy serwis potwierdza rekomendację AI oraz pozwala mu płynnie przejść dalej.
Im więcej pracy AI wykonuje na etapie discovery i porównania, tym mniej miejsca zostaje na niejasną ofertę, zbędne kroki czy utratę kontekstu. Dlatego AI Search i doświadczenie cyfrowe trzeba projektować łącznie, od pierwszej rekomendacji aż po kontakt, kalkulację lub wniosek – mówi Łukasz Ciastek, Head of CX Transformation, Univio.
Mobile pozostaje słabym punktem
Wyniki pokazują również istotne wyzwania związane z kanałem mobilnym. Średni wynik wydajności (Core Web Vitals) wyniósł 64,52/100 dla desktopu i jedynie 53,52/100 dla urządzeń mobilnych.
Ma to szczególne znaczenie, ponieważ coraz więcej interakcji z asystentami AI odbywa się na smartfonach, od pierwszego zapytania aż po wizytę na stronie dostawcy.
W efekcie słaba wydajność lub nieczytelność serwisu mobilnego może negatywnie wpływać na doświadczenie użytkownika i prowadzić do utraty potencjalnych klientów na końcowym etapie ścieżki zakupowej.
Nowa przewaga konkurencyjna
Firmy leasingowe powinny potraktować AI Search jako nowy obszar przewagi konkurencyjnej, a nie jedynie rozszerzenie SEO.
Kluczowe działania to uporządkowanie danych o ofercie, wdrożenie rozwiązań ułatwiających interpretację treści przez AI, rozwój sekcji FAQ i poradników produktowych, poprawa dostępności serwisów dla botów, wzmocnienie wiarygodności treści oraz optymalizacja doświadczenia mobilnego.
W nowym modelu nie wygrają wyłącznie najwięksi gracze, ale ci, których oferta będzie dla AI najbardziej zrozumiała, wiarygodna i technicznie dostępna.
