AI w marketingu rolniczym. Jak zmieniają się decyzje rolnika?

Rolnik znajduje się dziś w wieloźródłowym procesie decyzyjnym. Poszukuje ciągnika, środka ochrony roślin, odmiany kukurydzy czy rozwiązania nawozowego. Weryfikuje parametry, konfrontuje opinie, porównuje technologie i sprawdza, czy rekomendacja handlowca odpowiada jego realnym potrzebom produkcyjnym.

Jeszcze niedawno marketer mógł stosunkowo łatwo wskazać główne punkty styku z marką i najważniejsze źródła informacji wykorzystywane przez rolników. Były to przede wszystkim Google, portale branżowe, fora, strony producentów, YouTube oraz bezpośrednie kontakty z doradcą, dealerem lub innym rolnikiem.

Te kanały nadal pełnią swoją funkcję. Zmienia się jednak architektura procesu wyszukiwania i selekcji informacji. Do istniejącego ekosystemu dochodzi generatywna sztuczna inteligencja. Tym samym AI w marketingu rolniczym staje się elementem szerszej zmiany sposobu, w jaki odbiorcy pozyskują, porównują i weryfikują informacje przed podjęciem decyzji.

Rolnik może dziś skierować zapytanie do narzędzia AI i zamiast klasycznej listy wyników otrzymać skondensowaną odpowiedź, porównanie rozwiązań, zestaw argumentów za i przeciw albo rekomendację kolejnego kroku. Jednocześnie algorytmy wyszukiwarek i platform społecznościowych coraz silniej wpływają na to, jakie treści zostaną wyeksponowane, w jakiej kolejności i w jakim kontekście.

W efekcie customer journey rolnika staje się mniej linearny, bardziej rozproszony i coraz silniej zależny od algorytmicznej selekcji informacji. Użytkownik nie tylko przechodzi między kolejnymi kanałami. Coraz częściej korzysta również z warstwy AI, która agreguje, interpretuje i porządkuje informacje pochodzące z różnych źródeł.

Dla marketingu rolniczego oznacza to znacznie więcej niż dopisanie ChatGPT, Perplexity czy Gemini do listy kanałów komunikacji. Zmienia się model obecności marki w procesie informacyjnym: od klasycznej widoczności w konkretnym kanale po obecność w odpowiedziach, rekomendacjach i kontekstach generowanych przez systemy AI.

Od wielu źródeł informacji do decyzji zakupowej 

Klasyczny model lejka marketingowego jest wygodnym uproszczeniem: budujemy świadomość, generujemy zainteresowanie, wspieramy etap rozważania zakupu, a następnie dążymy do konwersji.

Problem w tym, że rzeczywisty proces zakupowy rzadko przebiega w tak uporządkowany sposób. Ścieżka decyzyjna rolnika jest wielokanałowa, nieliniowa i zależna od kontekstu zakupowego.

Rolnik może najpierw zobaczyć film na Facebooku, później zweryfikować opinię w bezpośredniej rozmowie z sąsiadem, a następnie wyszukać produkt w Google. Po kilku dniach może porozmawiać z przedstawicielem handlowym, wrócić do YouTube, przeanalizować dyskusję na forum i dopiero później przejść na stronę producenta.

Przy większych inwestycjach taki customer journey może obejmować wiele punktów styku i rozciągać się na tygodnie albo miesiące. Poszczególne interakcje nie tworzą przy tym jednej, przewidywalnej sekwencji. Mogą pełnić funkcję informacyjną, weryfikacyjną, porównawczą lub bezpośrednio wspierać decyzję zakupową.

Dziś pomiędzy te punkty styku wchodzi dodatkowo warstwa AI.

Użytkownik może zapytać:

• jaki ciągnik będzie odpowiedni do gospodarstwa o określonej powierzchni,
• czym różnią się dwie odmiany,
• jaki herbicyd sprawdzi się w konkretnych warunkach,
• jakie są ograniczenia określonej technologii,
• na co zwrócić uwagę przy zakupie ładowarki teleskopowej,
• jak porównać oferty kilku producentów.

W takim modelu marka nie zawsze komunikuje się już z potencjalnym klientem bezpośrednio. Pomiędzy marką a odbiorcą pojawia się interfejs AI, który wyszukuje, selekcjonuje, porządkuje, interpretuje i syntetyzuje informacje pochodzące z wielu źródeł.

To właśnie zmienia charakter punktu styku z marką. O widoczności nie decyduje już wyłącznie obecność produktu w wyszukiwarce, na stronie producenta czy w mediach społecznościowych. Znaczenie zyskuje również to, czy marka i jej oferta zostaną uwzględnione w odpowiedzi generowanej przez system AI oraz w jakim kontekście zostaną przedstawione odbiorcy.

I właśnie to jest jedna z najważniejszych zmian.

Marka może być źródłem odpowiedzi, nawet gdy użytkownik nie odwiedzi jej strony

„Generatywna AI zmienia nie tylko sposób wyszukiwania informacji, ale także architekturę procesu decyzyjnego. Użytkownik nie musi już przechodzić od zapytania do źródła, aby pozyskać i wstępnie uporządkować informacje. System AI agreguje dane z wielu źródeł, selekcjonuje je i syntetyzuje w odpowiedź. Dla marek oznacza to konieczność analizy widoczności nie tylko w wynikach wyszukiwania, lecz także w warstwie odpowiedzi generowanych przez systemy AI.”

— Marcin Chrobot, współzałożyciel i prezes Martin & Jacob

Przez lata jednym z podstawowych celów działań SEO było przeprowadzenie użytkownika z wyszukiwarki na stronę internetową marki. Model wyszukiwania opierał się na prostym schemacie: użytkownik wpisywał zapytanie, otrzymywał listę wyników, wybierał konkretny odnośnik i przechodził do źródła informacji. W modelu generatywnym odpowiedź może powstać bezpośrednio w systemie AI, na podstawie informacji z wielu źródeł. 

Tabela 1. Tradycyjny i generatywny model wyszukiwania informacji 

Generatywna AI zmienia więc nie tylko sposób wyszukiwania informacji, ale również model obecności marki w procesie informacyjnym. Użytkownik może otrzymać odpowiedź zawierającą informacje o produkcie lub firmie, nie odwiedzając wcześniej jej strony internetowej.

Dla marki oznacza to konieczność szerszego spojrzenia na widoczność. Pytanie „Czy jesteśmy wysoko w Google?” przestaje wyczerpywać temat obecności marki w procesie wyszukiwania informacji.

Równie istotne staje się pytanie: „Czy informacje o naszej marce i produktach są dostępne w źródłach, z których systemy AI mogą budować odpowiedzi?”

Pojawia się także kolejny poziom analizy: „Jaki obraz naszej marki powstanie, gdy system zestawi informacje z naszej strony, portali branżowych, opinii użytkowników, materiałów dealerów, forów i innych publicznie dostępnych źródeł?”

Ma to szczególne znaczenie w branży rolniczej, gdzie decyzja zakupowa często wymaga zestawienia danych technicznych, parametrów ekonomicznych, doświadczeń użytkowników i praktycznych zastosowań rozwiązania. W takim środowisku marka może uczestniczyć w procesie decyzyjnym także wtedy, gdy użytkownik nie przejdzie bezpośrednio na jej stronę.

Marka ma coraz mniejszą kontrolę nad kontekstem przekazu 

Marka może bardzo precyzyjnie zaprojektować kampanię. Może zdefiniować grupę docelową, przygotować kreację, dobrać kanały dotarcia i określić argumentację sprzedażową.

Nie kontroluje jednak całego kontekstu informacyjnego, w którym odbiorca zetknie się z produktem i będzie go oceniał.

Rolnik może zobaczyć reklamę producenta, a chwilę później:

• przeczytać komentarze i doświadczenia użytkowników,
• znaleźć artykuł porównujący dostępne rozwiązania,
• obejrzeć test maszyny,
• zapytać system AI o alternatywne rozwiązania,
• przeanalizować dyskusję na forum,
• skontaktować się z dealerem,
• skonsultować rozwiązanie z doradcą.

Każdy z tych punktów kontaktu może dostarczyć nowych informacji, zmienić sposób interpretacji wcześniejszego komunikatu marki albo wpłynąć na dalszy kierunek procesu decyzyjnego.

Dlatego coraz trudniej opisywać marketing jako sekwencję zaplanowanych i kontrolowanych ekspozycji reklamowych. Odbiorca funkcjonuje w znacznie szerszym środowisku informacyjnym, w którym komunikat marki jest konfrontowany z treściami pochodzącymi z wielu niezależnych źródeł.

Znacznie trafniejsze staje się więc myślenie o marketingu rolniczym jako o ekosystemie informacji, w którym marka jest jednym z wielu uczestników, a jej przekaz podlega ciągłej weryfikacji, interpretacji i kontekstualizacji.

Problemem nie jest brak informacji lecz ich selekcja

Jeszcze kilkanaście lat temu jednym z podstawowych wyzwań była dostępność informacji. Dziś problem coraz częściej wygląda odwrotnie. Odbiorca funkcjonuje w środowisku nadmiaru treści, źródeł i komunikatów, dlatego rośnie znaczenie mechanizmów odpowiedzialnych za ich selekcję, hierarchizację i interpretację.

W praktyce coraz większe znaczenie ma to, kto lub co decyduje, jakie informacje odbiorca zobaczy, które z nich zostaną pominięte oraz którym przypisze wystarczającą wiarygodność, aby wykorzystać je w dalszym procesie decyzyjnym.

Funkcję takich filtrów już dziś pełnią algorytmy mediów społecznościowych, wyszukiwarki oraz systemy rekomendacyjne. Generatywna AI dodaje do tego kolejną warstwę. System może agregować informacje z wielu rozproszonych źródeł, selekcjonować je według kontekstu zapytania, a następnie przedstawić użytkownikowi jedną syntetyczną odpowiedź.

Zmienia to również perspektywę marketingową. Pytanie „Jak dotrzeć do rolnika?” nie wyczerpuje już problemu skutecznej komunikacji.

Równie istotne staje się pytanie: „Co stanie się z naszym komunikatem, gdy rolnik zacznie konfrontować go z informacjami pochodzącymi z innych źródeł?”

Oznacza to przejście od myślenia wyłącznie o dystrybucji komunikatu do analizy jego dalszego funkcjonowania w środowisku informacyjnym. Marka musi uwzględniać nie tylko moment dotarcia do odbiorcy, lecz także to, jak jej przekaz zostanie zweryfikowany, zestawiony z konkurencyjnymi informacjami i wykorzystany na kolejnych etapach decyzji zakupowej.

Zasięg jest ważny, ale nie definiuje skuteczności 

Nie oznacza to, że klasyczna reklama traci swoją funkcję. Zasięg nadal wspiera budowanie świadomości marki, wprowadzanie nowych produktów, zwiększanie rozpoznawalności oferty i inicjowanie zainteresowania wśród potencjalnych odbiorców.

Problem zaczyna się wtedy, gdy zasięg staje się podstawowym miernikiem skuteczności kampanii.

Dotarcie do 100 tys. osób nie pozwala jeszcze określić:

• ilu odbiorców faktycznie odpowiadało profilowi potencjalnego klienta,
• ilu znajdowało się na etapie, na którym komunikat mógł wpłynąć na ich decyzję,
• ilu wykazało zainteresowanie produktem lub rozwiązaniem,
• ilu zweryfikowało przekaz w innych źródłach,
• ilu uwzględniło ofertę w procesie porównania,
• ilu przeszło od zainteresowania do rzeczywistego rozważania zakupu.

W marketingu rolniczym znaczenie jakości dotarcia i dopasowania odbiorcy jest szczególnie istotne. Gospodarstwo o powierzchni 20 hektarów i gospodarstwo o powierzchni 800 hektarów mogą zostać zaklasyfikowane do tej samej kategorii „rolnik”, ale ich profil potrzeb, potencjał inwestycyjny, struktura produkcji, park maszynowy, sposób podejmowania decyzji oraz potencjalna wartość biznesowa mogą znacząco się różnić.

Dlatego sam wolumen dotarcia nie pozwala ocenić rzeczywistej wartości komunikacyjnej kampanii. Potrzebna jest analiza tego, do kogo komunikat trafił, na jakim etapie procesu decyzyjnego odbiorca się znajdował i czy kontakt z marką przełożył się na kolejne działania.

Właśnie dlatego podczas Konferencji marketingowej dla rolnictwa PLUSAGRI 2026 w listopdzie, pojawi się pytanie, dlaczego duży zasięg może być błędnie zdefiniowanym celem kampanii agro. Program konferencji koncentruje się właśnie na efektywności komunikacji, budowaniu zaufania, wykorzystaniu danych oraz zmianach w sposobie pozyskiwania, selekcjonowania i weryfikowania informacji przez rolników. 

Co ta zmiana oznacza dla marek agro?

Zmiana sposobu wyszukiwania i przetwarzania informacji wymusza szersze spojrzenie na obecność marki w środowisku informacyjnym. Sama obecność w wybranych kanałach nie wystarcza. Marka musi uwzględniać również miejsca i źródła, z których potencjalny klient pozyskuje, porównuje i weryfikuje informacje.

Tabela 2. Jak zmienia się obecność marki agro w środowisku informacyjnym? 

„W środowisku generatywnej AI marka musi być obecna nie tylko w kanałach, które bezpośrednio kierują użytkownika do jej strony. Znaczenia nabiera również jakość i spójność informacji dostępnych w całym środowisku cyfrowym. System AI może korzystać z wielu źródeł, dlatego strategia komunikacji powinna uwzględniać także to, jak informacje o marce funkcjonują poza jej własnymi kanałami.”

— Jacek Skowroński, członek zarządu, dyrektor ds. technologii

Szersza mapa obecności marki

Pierwszy wniosek jest prosty: media plan nie może być już jedyną mapą obecności marki. Firma powinna wiedzieć nie tylko, gdzie kupuje powierzchnię reklamową, ale również gdzie potencjalny klient może poszukiwać informacji o jej produktach i rozwiązaniach.

Oznacza to konieczność równoległego zarządzania reklamą, SEO, treścią ekspercką, PR-em, portalami branżowymi, mediami społecznościowymi, materiałami dealerów, opiniami klientów, społecznościami internetowymi oraz źródłami wykorzystywanymi przez systemy AI.

Spójność informacji jako element wiarygodności

Druga zmiana dotyczy spójności przekazu informacyjnego. Jeżeli producent przedstawia produkt w jeden sposób, dealer przekazuje inne informacje, artykuł branżowy akcentuje kolejne cechy, a użytkownicy opisują produkt jeszcze inaczej, odbiorca otrzymuje niespójny obraz oferty.

W środowisku generatywnej AI problem może zostać dodatkowo uwidoczniony. System może zestawiać informacje pochodzące z różnych źródeł i na ich podstawie konstruować odpowiedź. Dlatego spójność danych o produkcie, jego zastosowaniu, parametrach i ograniczeniach staje się elementem zarządzania wiarygodnością marki.

Treść jako zasób wiedzy

Trzecia zmiana dotyczy jakości i funkcji treści. Materiał publikowany przez markę przestaje pełnić wyłącznie funkcję narzędzia do pozyskiwania ruchu z Google. Staje się zasobem wiedzy o marce, produkcie, technologii oraz problemach, z którymi mierzy się potencjalny klient.

Dlatego marki agro powinny tworzyć materiały odpowiadające na rzeczywiste pytania pojawiające się w procesie decyzyjnym:

• Jak działa produkt?
• Dla kogo jest przeznaczony?
• W jakich warunkach jego zastosowanie ma uzasadnienie?
• Jakie generuje koszty użytkowania?
• Z jakimi rozwiązaniami można go porównać?
• Jakie ma ograniczenia?
• Jak wygląda jego wdrożenie?

Im więcej konkretnych, aktualnych i możliwych do zweryfikowania informacji marka udostępnia w swoich kanałach i źródłach zewnętrznych, tym większą ma możliwość uczestniczenia w procesie informacyjnym odbiorcy – również wtedy, gdy ten nie trafia bezpośrednio na jej stronę.

Marketing musi zacząć obserwować również etap weryfikacji

Dotychczas dużo uwagi poświęcaliśmy temu, skąd klient trafia do marki. Coraz ważniejsze staje się jednak pytanie: gdzie idzie później, aby zweryfikować informacje i ocenić, czy może zaufać marce?

Może to być:

• Google,
• portal rolniczy,
• grupa na Facebooku,
• rozmowa z dealerem,
• inny rolnik,
• pytanie zadane systemowi AI.

Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja automatycznie zastąpi dotychczasowe źródła informacji. Nie mamy dziś podstaw, aby zakładać taki scenariusz w odniesieniu do polskich rolników.

Dlatego potrzebujemy danych pokazujących, jak rzeczywiście przebiega proces wyszukiwania i weryfikacji informacji.

Czy polski rolnik rzeczywiście wykorzystuje AI przy podejmowaniu decyzji?

To jedno z pytań, na które ma odpowiedzieć PLUSAGRI COMDEX 2026 – projekt badawczy Martin&Jacob.

Badanie nie ogranicza się do pomiaru świadomości sztucznej inteligencji wśród rolników. Analizuje m.in. źródła pozyskiwania informacji, wykorzystanie narzędzi AI, sposoby weryfikacji odpowiedzi, poziom zaufania oraz miejsce nowych technologii w procesie decyzyjnym. Projekt łączy badania CAWI, FGI oraz analizę zachowań społeczności agro.

To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ można wskazać różne poziomy kontaktu z AI:

• wiedzieć, czym jest np. ChatGPT,
• korzystać z niego przy prostych pytaniach,
• wykorzystywać odpowiedzi AI podczas wyboru produktu, technologii lub rozwiązania dla gospodarstwa.

Dopiero analiza rzeczywistych zachowań pozwoli określić, jaką funkcję AI pełni dziś w procesie informacyjnym i decyzyjnym polskiego rolnika oraz czy staje się istotnym punktem kontaktu z marką.

Od pytania „gdzie się reklamować?” do pytania „jak powstaje decyzja?”

To jedna z najważniejszych zmian w sposobie myślenia o marketingu agro.

Przez lata podstawowe pytanie brzmiało: Jak dotrzeć do rolnika?

Dziś trzeba przejść poziom wyżej i analizować cały proces pozyskiwania oraz weryfikowania informacji:

• Jak rolnik dociera do informacji?
• Jak porównuje dostępne rozwiązania?
• Którym źródłom ufa?
• Gdzie weryfikuje otrzymane informacje?
• Które informacje rzeczywiście wpływają na jego decyzję?

AI nie eliminuje dotychczasowych kanałów komunikacji. Dodaje kolejną warstwę do już złożonego procesu informacyjnego, w którym rolnik korzysta z wielu źródeł i wielokrotnie weryfikuje informacje przed podjęciem decyzji.

Dlatego marketing rolniczy nie potrzebuje dziś po prostu większej liczby komunikatów. Potrzebuje lepszego rozpoznania procesu, w którym informacja jest selekcjonowana, weryfikowana i ostatecznie wpływa na decyzję zakupową.

Właśnie temu zagadnieniu będzie poświęcona duża część PLUSAGRI 2026 – Forum Komunikacji Marketingowej w Rolnictwie, które odbędzie się 18 listopada w Warszawie pod hasłem „Rolnik w epoce AI”. 

18 listopada 2026 r.
Warsaw Presidential Hotel, Warszawa
PLUSAGRI – Forum Komunikacji Marketingowej w Rolnictwie
„Rolnik w epoce AI”

Udział w konferencji jest bezpłatny i możliwy wyłącznie na podstawie imiennego zaproszenia.

Poznaj program PLUSAGRI 2026 i zgłoś chęć otrzymania zaproszenia → plusagri.pl 

Łączymy marki agro z rolnikami
od ponad 20 lat.

Porozmawiaj z nami o swojej kampanii i zacznij trafiać do właściwych odbiorców.