Jeszcze niedawno poszukiwanie informacji o kredycie, koncie czy lokacie zaczynało się przede wszystkim od wpisania pytania w wyszukiwarkę. Dziś część użytkowników kieruje je bezpośrednio do ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilota, Claude’a, Groka czy DeepSeeka. Zamiast przeglądać kilkanaście stron, otrzymują syntetyczną odpowiedź, porównanie kilku rozwiązań i krótką listę rekomendacji.
Zmiana sposobu wyszukiwania informacji rodzi jednak nowe pytanie: na jakich źródłach opierają się modele AI, gdy tłumaczą zasady działania produktów finansowych lub pomagają w ich wyborze?
Odpowiedzi dostarczają dwa niezależne opracowania dotyczące polskiego rynku finansowego: raport SearchMeets.ai i Chatbeat oraz analiza GetMentioned poświęcona domenom cytowanym przez narzędzia AI przy zapytaniach dotyczących bankowości. Oba wskazują na podobny trend — modele językowe często korzystają z treści tworzonych przez portale finansowe, porównywarki i serwisy eksperckie, które porządkują informacje z wielu instytucji i przedstawiają je w formie przydatnej dla użytkownika.
Ponad 14 tys. pytań zadanych siedmiu narzędziom AI
Badanie SearchMeets.ai i Chatbeat objęło 10 sektorów rynku finansowego, w tym bankowość, kredyty, ubezpieczenia, inwestycje, leasing, fintech, domy maklerskie i kantory.
Przez 20 dni siedmiu narzędziom AI zadawano codziennie 100 niebrandowych promptów. Analizowano odpowiedzi ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeeka, Groka, Copilota i Claude’a. Łącznie przeprowadzono ponad 14 tys. odpytań.
Żadne z pytań nie zawierało nazwy konkretnego banku, portalu ani instytucji. Badanie pozwalało więc sprawdzić, jakie marki i źródła pojawiają się w odpowiedziach spontanicznie, bez bezpośredniego wskazania ich przez użytkownika.
W całym badaniu odnotowano łącznie 15,7 tys. cytowań domen źródłowych. Liczba ta dotyczy wszystkich 10 analizowanych sektorów finansowych. Jedna odpowiedź mogła zawierać od kilku do kilkunastu źródeł, na podstawie których narzędzie AI budowało swoją odpowiedź.
Bank może być rekomendowany, ale wiedza może pochodzić z innego źródła
Jednym z najważniejszych wniosków płynących z badania jest konieczność rozróżnienia dwóch zjawisk: obecności marki w odpowiedzi AI oraz cytowania źródła wiedzy.
Obecność marki pokazuje, jak często dany bank, ubezpieczyciel, fintech czy inna instytucja pojawia się w odpowiedzi jako rekomendacja, przykład albo element porównania. Cytowanie domeny źródłowej informuje natomiast, z jakich stron internetowych model korzystał przy tworzeniu odpowiedzi.
W praktyce bank może być często wymieniany jako rekomendowana marka, ale jego oficjalna strona nie musi pojawiać się wśród źródeł. Informacje o jego ofercie, kosztach i warunkach mogą pochodzić z portalu finansowego, rankingu albo porównywarki.
Możliwa jest też sytuacja odwrotna: serwis ekspercki może nie być wymieniany w odpowiedzi jako marka, ale jednocześnie stanowić jedno z najważniejszych źródeł danych wykorzystywanych przez model.
To rozróżnienie jest szczególnie istotne w finansach. Użytkownik pyta zwykle nie tylko o nazwę produktu, lecz także o jego koszt, zasady działania, różnice między ofertami i ryzyko związane z wyborem. Aby przygotować taką odpowiedź, narzędzie AI potrzebuje treści, które nie ograniczają się do opisu jednej oferty.
Dlaczego AI korzysta z porównywarek?
Portale finansowe i porównywarki gromadzą w jednym miejscu dane pochodzące od wielu instytucji. Tworzą zestawienia, rankingi, kalkulatory, recenzje oraz poradniki odpowiadające na pytania pojawiające się na różnych etapach podejmowania decyzji.
Ich znaczenie jest szczególnie widoczne przy zapytaniach porównawczych i decyzyjnych, takich jak:
„Jaki kredyt wybrać?”
„Który bank ma najlepsze konto?”
„Jak porównać oferty kredytów hipotecznych?”
„Na co zwrócić uwagę przy wyborze karty kredytowej?”
Według obserwacji autorów raportu przy tego rodzaju pytaniach narzędzia AI częściej sięgają po źródła, które zestawiają wiele ofert i wyjaśniają różnice między nimi. Przy zapytaniach czysto edukacyjnych lista źródeł jest zwykle szersza i może obejmować również serwisy informacyjne, poradnikowe oraz strony instytucji publicznych.
„Narzędzia AI przy pytaniach o produkty finansowe sięgają po portale porównawcze i treści eksperckie z jednego powodu: to tam znajdują ustrukturyzowane, weryfikowalne i regularnie aktualizowane dane — zestawienia ofert, kalkulatory, recenzje. Oficjalne strony banków są zoptymalizowane pod konwersję, nie pod edukację użytkownika. Dla modeli językowych treść, która odpowiada na pytanie »jak wybrać«, jest cenniejsza niż treść, która mówi »kup nasz produkt«. Portale finansowe od lat budowały tę warstwę merytoryczną — i teraz AI po prostu z niej korzysta” — komentuje Roksana Frankowska, co-founder SearchMeets.ai.
Portale finansowe przed oficjalnymi stronami banków
Podobne wnioski przynosi analiza GetMentioned dotycząca domen cytowanych w odpowiedziach AI na pytania o polską bankowość. Wśród źródeł pojawiających się najwyżej znalazły się przede wszystkim portale finansowe i agregatory informacji.
Pierwsza oficjalna strona banku pojawiła się dopiero na 9. miejscu zestawienia. Pokazuje to, że przy przygotowywaniu odpowiedzi modele AI nie zawsze w pierwszej kolejności korzystają ze stron należących bezpośrednio do instytucji, których produkty opisują.
Nie oznacza to, że strony banków tracą znaczenie. Nadal są podstawowym źródłem oficjalnych informacji o ofercie, dokumentach i warunkach produktu. Portale eksperckie pełnią jednak inną funkcję: pomagają zestawić dane pochodzące z wielu źródeł i osadzić je w kontekście decyzji użytkownika.
Polskie serwisy finansowe jako źródła wiedzy dla AI
Trend widoczny w obu analizach potwierdzają wyniki polskich portali finansowych. Totalmoney.pl i Direct.Money.pl znalazły się wśród domen często cytowanych przez narzędzia AI, szczególnie w obszarach kredytów, bankowości detalicznej i porównywania produktów.
Według danych SearchMeets.ai i Chatbeat Totalmoney.pl zajęło 1. miejsce wśród źródeł cytowanych przez Perplexity oraz Copilota w sektorze kredytów i pożyczek. Direct.Money.pl znalazł się natomiast w TOP 3 źródeł cytowanych przez Perplexity i Groka w tej kategorii.
Z kolei w analizie GetMentioned dotyczącej zapytań o polską bankowość Direct.Money.pl uzyskał 17,7 proc. udziału w cytowaniach.
Wyniki te pokazują rolę, jaką serwisy finansowe mogą pełnić w nowym modelu wyszukiwania informacji. Nie chodzi wyłącznie o obecność ich nazw w odpowiedziach AI, ale przede wszystkim o wykorzystywanie publikowanych przez nie treści, danych, zestawień i porównań.
— Dotychczas użytkownik szukający kredytu lub konta samodzielnie przechodził między stronami banków, porównywarkami i artykułami poradnikowymi. Dziś część tego procesu może przejąć narzędzie AI, które porządkuje informacje i przedstawia gotową odpowiedź. To sprawia, że jeszcze większego znaczenia nabierają jakość, aktualność oraz transparentność treści, z których model korzysta. W finansach niewłaściwa lub nieaktualna informacja może mieć realny wpływ na decyzję użytkownika — mówi Joanna Jastrzębska, Head of Marketing Totalmoney.pl.
Widoczność w AI nowym elementem konkurencji
Przez wiele lat marki finansowe koncentrowały się przede wszystkim na widoczności w tradycyjnej wyszukiwarce. Obecnie coraz większego znaczenia nabiera również obecność w odpowiedziach generowanych przez modele językowe.
Nie oznacza to, że klasyczne SEO przestaje być potrzebne. Zmienia się jednak sposób, w jaki treści internetowe docierają do użytkownika. Coraz częściej nie odwiedza on wszystkich stron wykorzystanych przy przygotowaniu odpowiedzi, lecz otrzymuje podsumowanie wygenerowane przez AI.
Dla instytucji finansowych, wydawców i portali eksperckich oznacza to konieczność zwracania uwagi nie tylko na pozycję w Google, ale również na to, czy ich dane są czytelne, aktualne, spójne i możliwe do zweryfikowania przez modele językowe.
Widoczność w AI nie może być jednak traktowana jako automatyczne potwierdzenie jakości marki lub jej oferty. Cytowanie domeny pokazuje, że model wykorzystuje ją jako źródło, ale nie oznacza jednoznacznej rekomendacji konkretnego produktu.
To nowy obszar analizy rynku — obok rozpoznawalności marki, reputacji, widoczności w wyszukiwarkach oraz efektywności kanałów sprzedaży.
AI potrzebuje treści, które pomagają podjąć decyzję
Wyniki obu analiz prowadzą do jednego wniosku: w świecie odpowiedzi generowanych przez AI szczególnego znaczenia nabierają treści, które nie tylko promują produkt, lecz przede wszystkim pomagają go zrozumieć i porównać z innymi rozwiązaniami.
Modele językowe potrzebują danych, które można zestawić, uporządkować i wykorzystać w odpowiedzi na konkretne pytanie użytkownika. Dlatego rankingi, kalkulatory, poradniki i porównania mogą być dla nich bardziej przydatne niż klasyczne komunikaty sprzedażowe.
W finansach, gdzie decyzje są złożone i często wiążą się z wieloletnimi zobowiązaniami, rola wiarygodnych źródeł może być szczególnie istotna. Im częściej użytkownicy będą rozpoczynać poszukiwanie informacji od rozmowy z AI, tym większe znaczenie będzie miało to, kto dostarcza modelom wiedzę potrzebną do zbudowania odpowiedzi.
O badaniu SearchMeets.ai i Chatbeat
Badanie „Widoczność marek z branży finansowej w modelach językowych AI” zostało przeprowadzone w dniach 21 kwietnia–10 maja 2026 roku. Obejmowało 100 niebrandowych promptów zadawanych przez 20 dni siedmiu narzędziom AI: ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek, Grok, Copilot i Claude. Analizie poddano 10 sektorów rynku finansowego. Łącznie zrealizowano ponad 14 tys. odpytań.
O Totalmoney.pl
Totalmoney.pl to serwis finansowy wspierający użytkowników w porównywaniu i wyborze produktów finansowych. Udostępnia porównania, rankingi, kalkulatory i treści eksperckie dotyczące m.in. kredytów, kont, kart, lokat i innych produktów bankowych.
O Direct.Money.pl
Direct.Money.pl to serwis finansowy dostarczający informacje, porównania i narzędzia wspierające użytkowników w podejmowaniu decyzji dotyczących produktów bankowych i finansowych.
