• Lidl i Kaufland prowadzą w lokalnym zestawieniu – obie sieci uzyskały po 80 punktów AI Visibility, a różnica między pięcioma najlepszymi markami wyniosła tylko 4 punkty.
• Aldi najmocniej poprawia wynik – jego widoczność wzrosła z 27 punktów w pytaniach ogólnych do 67 w lokalnych. Carrefour zyskał 29 punktów.
• Widoczność nie oznacza dostępności punktu zwrotu – odpowiedzi AI trzeba oceniać również pod kątem poprawności i praktycznej użyteczności informacji dla konsumenta.

Sposób, w jaki konsumenci pytają o system kaucyjny, może wpływać na to, które sieci handlowe pojawiają się w odpowiedziach sztucznej inteligencji. Pytanie o zasady zwrotu opakowań i prośba o wskazanie miejsca, w którym można oddać butelkę w konkretnym mieście, uruchamiają inny kontekst odpowiedzi. W efekcie zmieniają się zarówno widoczność poszczególnych marek, jak i ich kolejność w zestawieniach.

Pokazuje to raport „System kaucyjny oczami AI”, przygotowany przez BrandinAI we współpracy z agencją doradczą 2PR. W badaniu porównano odpowiedzi pięciu modeli sztucznej inteligencji: ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude. Analizowano, jak często i w jaki sposób narzędzia wskazują sieci handlowe w kontekście zwrotu opakowań objętych systemem kaucyjnym.

Wyniki sugerują, że sama ogólna widoczność marki w odpowiedziach AI nie przesądza o tym, czy pojawi się ona również wtedy, gdy użytkownik szuka praktycznej informacji w swojej okolicy. Dla sieci handlowych oznacza to konieczność sprawdzania nie tylko tego, czy modele wymieniają ich nazwy, ale także tego, jak przedstawiają ofertę i informacje dotyczące zwrotu opakowań.

W zapytaniach dotyczących konkretnych miast najwyższy wynik AI Visibility uzyskały Lidl i Kaufland. Obie sieci otrzymały po 80 punktów w skali od 0 do 100. Niewiele niżej znalazły się Biedronka i Carrefour, które zdobyły po 78 punktów. Piąte miejsce zajął Auchan z wynikiem 76 punktów.

Różnica między pierwszą a piątą siecią wyniosła zaledwie cztery punkty. Lokalny ranking pokazuje więc stosunkowo wyrównaną czołówkę. Jednocześnie poszczególne marki osiągały odmienne wyniki w zależności od tego, czy pytanie dotyczyło systemu kaucyjnego ogólnie, czy możliwości zwrotu butelki w konkretnym miejscu.

W zestawieniu obejmującym siedem miast Lidl zajmował pierwsze miejsce w sześciu z nich. Wyjątkiem były Katowice, gdzie najwyższą pozycję uzyskała Biedronka.

Warto przy tym pamiętać, że wskaźnik AI Visibility opisuje widoczność marki w odpowiedziach badanych modeli. Nie jest miarą liczby zwróconych opakowań, dostępności automatów kaucyjnych ani rzeczywistej popularności danej sieci wśród konsumentów.

Największą różnicę między odpowiedziami na pytania ogólne i lokalne odnotowano w przypadku Aldi. W pierwszym wariancie sieć uzyskała 27 punktów AI Visibility, natomiast w zapytaniach dotyczących konkretnych miast jej wynik wzrósł do 67 punktów. To różnica wynosząca 40 punktów.

Wyraźnie zmieniły się również wyniki innych sieci. Auchan uzyskał 44 punkty w pytaniach ogólnych i 76 w lokalnych, a Stokrotka odpowiednio 18 i 49 punktów. Carrefour poprawił wynik z 49 do 78 punktów, natomiast Netto – z 33 do 53 punktów.

Oznacza to, że w odpowiedziach na pytania o konkretne lokalizacje część sieci, które w zestawieniu ogólnym zajmowały dalsze miejsca, wyraźnie zmniejszała dystans do liderów.

Nie wszystkie marki uzyskały jednak wyższe wyniki w lokalnym wariancie badania. Lidl osiągnął 84 punkty w pytaniach ogólnych i 80 w lokalnych. W przypadku Dino wynik wyniósł odpowiednio 46 i 37 punktów. Odmiennie wypadła Żabka, która zdobyła 59 punktów w pytaniach ogólnych i 69 w lokalnych.

Lokalna część analizy objęła Warszawę, Kraków, Wrocław, Poznań, Łódź, Gdańsk i Katowice. W każdym z tych miast sprawdzano odpowiedzi na pytanie o to, gdzie można oddać butelki kaucyjne.

Monitoring prowadzono od 13 sierpnia do 20 września 2026 r. w pięciu modelach AI: ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek i Claude. Pomiary powtarzano co trzy dni, uzyskując 14 punktów pomiarowych dla każdego zapytania.

Łącznie w części lokalnej przeanalizowano 490 odpowiedzi – po 70 dla każdego miasta. Powtarzanie pomiarów miało pozwolić ocenić, czy wskazania marek utrzymują się w kolejnych obserwacjach i różnych narzędziach.

Takie podejście ma znaczenie, ponieważ pojedyncza odpowiedź modelu pokazuje jedynie wynik w konkretnym momencie. Dopiero regularne sprawdzanie pozwala lepiej ocenić, czy marka jest konsekwentnie obecna w odpowiedziach na podobne pytania.

Zakres badania pozostaje jednak ograniczony do wybranych miast, określonych zapytań i wskazanego okresu. Wyników nie należy automatycznie przenosić na wszystkie miejscowości w Polsce.

Dlaczego dopisanie nazwy miasta może zmienić zestaw rekomendowanych sieci? Pytanie o ogólne zasady systemu kaucyjnego wymaga przede wszystkim wyjaśnienia, jak działa zwrot opakowań. Użytkownik, który chce oddać butelkę w Warszawie czy Krakowie, oczekuje natomiast praktycznej wskazówki dotyczącej miejsca, w którym może to zrobić.

W raporcie wskazano, że jednym z możliwych wyjaśnień różnic jest znaczenie informacji lokalizacyjnych, takich jak mapy punktów zwrotu i wykazy sklepów. Badanie nie rozstrzyga jednak jednoznacznie, które czynniki decydują o kolejności marek w odpowiedziach poszczególnych modeli.

Z perspektywy sieci handlowych istotne staje się zatem sprawdzanie kilku elementów: czy marka pojawia się w odpowiedziach AI, jak często jest wymieniana, jakie miejsce zajmuje w zestawieniu i czy towarzyszące jej informacje są poprawne.

– Kiedy konsument pyta AI o miejsce oddania butelki w swoim mieście, oczekuje konkretnej wskazówki, która pomoże mu załatwić codzienną sprawę. 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 – mówi Szymon Kania, CEO BrandinAI.

Jak podkreśla, firmy powinny regularnie weryfikować swoją obecność w odpowiedziach i poprawność informacji o możliwościach zwrotu opakowań. Ważne jest przy tym sprawdzanie wyników w kilku modelach, ponieważ pojedyncze zapytanie nie daje pełnego obrazu.

Samo wymienienie nazwy sieci przez sztuczną inteligencję nie oznacza jeszcze, że konsument może oddać opakowanie w każdym sklepie tej marki. Widoczność firmy i praktyczna użyteczność odpowiedzi to dwie odrębne kwestie.

Dlatego analiza odpowiedzi AI może uzupełniać działania informacyjne i public relations. Pozwala sprawdzić, czy informacje o zasadach systemu kaucyjnego i lokalizacjach punktów zwrotu są obecne w narzędziach, z których użytkownicy korzystają przy planowaniu codziennych spraw.

– Warto oddzielać obecność marki od poprawności praktycznej 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 – dodaje Bartosz Sosnówka, partner zarządzający w agencji doradczej 2PR.

Raport „System kaucyjny oczami AI” przygotowały BrandinAI, odpowiedzialne za pomiar i dane, oraz agencja 2PR, która zajęła się koncepcją redakcyjną i interpretacją wyników. Pełny raport jest dostępny na stronie systemkaucyjnyoczamiai.pl.