AI in agricultural marketing. How are farmers' decisions changing?

Today, the farmer is involved in a multi-source decision-making process. They are looking for a tractor, a plant protection product, a corn variety, or a fertilization solution. They verify parameters, confront opinions, compare technologies, and check whether the salesperson's recommendation corresponds to their actual production needs.

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.

These channels still serve their purpose. However, what is changing is architecture of the information search and selection process. Added to the existing ecosystem generative artificial intelligence. As a result, AI in agricultural marketing is becoming part of a broader shift in the way audiences acquire, compare, and verify information before making decisions.

Today, a farmer can submit a query to an AI tool and, instead of a classic list of results, receive a concise answer, a comparison of solutions, a set of pros and cons, or a recommendation for the next step. At the same time, the algorithms of search engines and social media platforms are exerting an increasingly powerful influence on which content is exposed, in what order, and in what context.

As a result The farmer's customer journey is becoming less linear, more fragmented, and increasingly dependent on algorithmic information selection.. The user is not only switching between consecutive channels. Increasingly, they are also using the AI layer, which aggregates, interprets, and organizes information from various sources.

For agricultural marketing this means much more than just adding ChatGPT, Perplexity, or Gemini to the list of communication channels. It is changing brand presence model in the information processfrom classic visibility in a specific channel to presence in answers, recommendations, and contexts generated by AI systems.

From multiple information sources to the purchasing decision 

Classic model marketing funnel is a convenient simplification: we build awareness, generate interest, support the consideration stage, and then drive conversion.

The problem is that the actual procurement process rarely proceeds in such an orderly fashion. The farmer's decision-making path is multi-channel, non-linear, and dependent on the purchasing context.

A farmer may first see a video on Facebook, later verify the opinion in a direct conversation with a neighbor, and then search for the product on Google. After a few days, they might talk to a sales representative, return to YouTube, analyze a discussion on a forum, and only then go to the manufacturer's website.

For larger investments, this kind of customer journey can span multiple touchpoints and last for weeks or months. At the same time, individual interactions do not form a single, predictable sequence. They can serve an informational, verification, or comparison function, or directly support a purchasing decision.

Today, additionally enters between these contact points AI layer.

The user can ask:

• which tractor will be suitable for a farm of a specific size,
• what is the difference between the two varieties,
• which herbicide will work well in specific conditions,
• what are the limitations of a given technology,
• what to look for when buying a telehandler,
• how to compare offers from several manufacturers.

In such a model, the brand does not always communicate with a potential customer directly anymore. Between the brand and the recipient appears AI interface, which searches, selects, organizes, interprets, and synthesizes information from multiple sources.

That's what changes the character brand touchpoint. Visibility is no longer determined solely by the presence of a product in a search engine, on the manufacturer's website, or in social media. What is also gaining importance is, whether the brand and its offer will be included in the response generated by the AI system and in what context they will be presented to the recipient.

And that is precisely one of the most important changes.

A brand can be a source of answers even when the user does not visit its website

„Generative AI is changing not only the way information is searched, but also the architecture of the decision-making process. The user no longer has to move from a query to a source to obtain and preliminarily organize information. The AI system aggregates data from multiple sources, selects them, and synthesizes them into an answer. For brands, this means the necessity of analyzing visibility not only in search results, but also in the layer of answers generated by AI systems.”

— Marcin Chrobot, co-founder and CEO of 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. In a generative model, the response can be generated directly within the AI system, based on information from multiple sources. 

Table 1. Traditional and Generative Information Retrieval Model 

Generative AI changes not only the way information is searched for, but also brand presence model in the information process. The user can receive a response containing information about a product or company without visiting its website beforehand.

For the brand, this means the need for a broader perspective on visibility. Question „Are we high on Google?” stops exhausting the topic of brand presence in the information search process.

Equally important is the question: „Are information about our brand and products available in sources from which AI systems can build answers?”

Another level of analysis also appears: „What image of our brand will emerge when the system compiles information from our website, industry portals, user reviews, dealer materials, forums, and other publicly available sources?”

This is of particular importance in the agricultural sector, where a purchasing decision often requires comparison technical data, economic parameters, user experiences, and practical applications of the solution. In such an environment, a brand can participate in the decision-making process even when the user does not visit its website directly.

The brand has less and less control over the context of the message. 

A brand can design a campaign very precisely. It can define the target group, prepare the creative work, select reach channels, and determine the sales arguments.

However, he does not control all of it informational context, where the recipient will encounter the product and evaluate it.

A farmer might see a manufacturer's ad, and a moment later:

• read the comments and user experiences,
• find an article comparing available solutions,
• watch the machine test,
• ask the AI system for alternative solutions,
• analyze the forum discussion,
• contact the dealer,
• consult the solution with an advisor.

Each of these touchpoints can provide new information, change the interpretation of a previous brand message, or influence the further direction of the decision-making process.

That is why it is increasingly difficult to describe marketing as sequence of planned and controlled advertising exposures. The recipient operates within a much broader information environment, where the brand message is confronted with content from many independent sources.

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.

Equally important is the question: „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, Management Board Member, Chief Technology Officer

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 agricultural marketing.

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 „Farmer in the Age of AI”. 

November 18, 2026.
Warsaw Presidential Hotel, Warsaw
PLUSAGRI – Forum Komunikacji Marketingowej w Rolnictwie
„Farmer in the Age of AI”

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

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

We have been connecting agro brands with farmers for over 20 years.

Talk to us about your campaign and start reaching the right audience.