Skąd się w ogóle wzięła ta powierzchnia

Wyszukiwanie obrazem przestało być gadżetem, kiedy Google zaczął traktować je jako pełnoprawny sposób zadania pytania. Użytkownik robi zdjęcie buta na ulicy albo krzesła w kawiarni i dostaje dopasowane wizualnie produkty.

Reklamy produktowe w wynikach wyszukiwania obrazem Google zapowiedział na konferencji dla reklamodawców w maju 2024 roku i zaczął udostępniać od października tego samego roku, najpierw w wybranych krajach i wybranych kategoriach, potem szerzej. Kluczowa informacja z tego ogłoszenia brzmiała: reklamodawca nie musi robić nic — reklamy pochodzą z istniejących kampanii.

Z czasem doszły kolejne powierzchnie tego samego rodzaju: reklamy w podsumowaniach generowanych przez AI, a od jesieni 2025 roku obserwowane w Stanach Zjednoczonych reklamy w trybie AI wyszukiwarki. Wszystkie działają na tej samej zasadzie — nie kupujesz miejsca, kwalifikujesz się do niego danymi.

Gdzie to naprawdę działa w lutym 2026

Tu muszę być precyzyjny, bo to obszar, w którym łatwo obiecać klientowi coś, czego nie zobaczy w koncie.

Dostępność poszczególnych powierzchni jest różna dla różnych rynków. Nowe formaty zakupowe Google wprowadza według stałego schematu: najpierw Stany Zjednoczone i język angielski, potem kolejne rynki. Funkcje bardziej zaawansowane — jak realizacja zakupu przez agenta, czyli sytuacja, w której system dokonuje transakcji za użytkownika u wybranych sprzedawców — na moment pisania tego tekstu działają wyłącznie w Stanach i tylko u części sklepów.

Dla polskiego sklepu praktyczny wniosek jest taki: część tych powierzchni już generuje wyświetlenia, część jeszcze nie, a Ty nie masz sposobu, żeby to rozdzielić w raportach. Dlatego nie obiecuję klientom „wejścia w nowy format”. Mówię, że przygotowujemy dane tak, żeby sklep kwalifikował się wszędzie tam, gdzie kwalifikować się można, i że koszt tego przygotowania zwraca się niezależnie od tego, kiedy dana powierzchnia dotrze do Polski.

Zdjęcie produktowe przestało być ilustracją

To jest punkt, który zmienia najwięcej i który w większości sklepów, jakie przejmuję, jest zaniedbany.

W dopasowaniu wizualnym Twoje zdjęcie nie jest ozdobą karty produktu, a materiałem porównawczym. System musi z niego rozpoznać kształt, kolor i fakturę i dopasować je do zdjęcia zrobionego przez użytkownika telefonem, w przypadkowym świetle, pod przypadkowym kątem.

Co z tego wynika praktycznie:

• Produkt musi być widoczny w całości i dominować w kadrze. Zdjęcia z produktem w narożniku aranżacji są nierozpoznawalne.

• Jednolite, jasne tło w zdjęciu głównym i osobne ujęcia kontekstowe jako dodatkowe. Odwrotna kolejność szkodzi.

• Żadnych nakładek graficznych — banerów z ceną, ramek promocyjnych, znaków wodnych. Poza tym, że są niezgodne z wymaganiami Merchant Center, zaburzają rozpoznanie przedmiotu.

• Osobne zdjęcia dla wariantów kolorystycznych. Jeden obraz podstawiony do pięciu kolorów oznacza, że cztery z nich nie zostaną dopasowane poprawnie.

• Rozdzielczość z zapasem — im mniejszy plik, tym mniej cech do porównania.

Plik produktowy: atrybuty, które nagle mają znaczenie

Dopasowanie wizualne nie kończy się na obrazie. System nazywa to, co widzi, a potem szuka nazwanych rzeczy w plikach sprzedawców. Dlatego atrybuty opisujące fizyczne cechy produktu awansowały z rubryki „miło mieć” do rubryki „decyduje o dopasowaniu”.

Uzupełniam w tej kolejności: identyfikatory produktu, następnie atrybuty wariantów, czyli kolor, rozmiar, materiał i wzór, potem kategoria produktowa Google wybrana świadomie zamiast zgadniętej automatycznie, a na końcu typ produktu we własnej strukturze. Kolor to pole, na którym najczęściej wychodzą problemy — sklepy podają w nim nazwy handlowe. „Kobalt zimowy” jest ładny w karcie produktu i bezużyteczny jako atrybut; wartość powinna być nazwą koloru, a nazwa handlowa może zostać w tytule.

Drugi nawyk, który się opłaca: sprawdzanie pliku pod kątem produktów odrzuconych i tych z ostrzeżeniami przynajmniej raz w tygodniu. Produkt, który nie przechodzi weryfikacji, nie zakwalifikuje się do żadnej powierzchni, choćby zdjęcia miał idealne.

Struktura kampanii i to, co z niej wynika

Skoro powierzchni nie wybieram, to jedyne, co mogę zrobić po stronie kampanii, to nie utrudniać.

Praktycznie oznacza to trzy decyzje. Po pierwsze, sprzedaż prowadzona przez Performance Max albo kampanię produktową z pełnym pokryciem asortymentu, a nie tylko bestsellerów — bo do wyszukiwania obrazem trafiają zapytania o rzeczy z długiego ogona, których nikt nie wpisze z klawiatury. Po drugie, podział kampanii według marży lub rotacji, a nie według tego, co historycznie ktoś wpisał do panelu. Po trzecie, ostrożność z wykluczeniami produktów: produkt wykluczony z kampanii nie pokaże się nigdzie, także w nowych miejscach.

Dodam rzecz, która bywa zaskoczeniem: skoro te same kampanie obsługują teraz więcej powierzchni, to porównywanie skuteczności rok do roku bez uwzględnienia tej zmiany jest mylące. Wzrost liczby wyświetleń przy stabilnym współczynniku konwersji nie musi znaczyć, że kampania działa gorzej — może znaczyć, że dostała ruch z miejsc, których rok wcześniej nie było.

Pomiar, czyli największe ograniczenie

Trzeba to powiedzieć wprost: nie ma dziś sposobu, żeby oddzielić w raportach wynik z wyszukiwania obrazem od pozostałego ruchu w tych samych kampaniach. Nie ma osobnego segmentu ani wymiaru.

Skutki są dwa. Nie da się policzyć zwrotu z tej konkretnej powierzchni, więc każdy, kto obiecuje takie wyliczenie, opiera je na założeniach, nie na danych. I nie da się prowadzić testu, w którym jednej grupie produktów daję lepsze zdjęcia, a drugiej nie — bo pomiar rozjedzie się o wszystko inne, co dzieje się w kampanii.

Co robię zamiast tego: traktuję jakość zdjęć i kompletność pliku jako element higieny sklepu i mierzę je jako proces, nie jako kanał. Odsetek produktów z poprawnym zdjęciem głównym, odsetek z uzupełnionymi atrybutami wariantów, liczba odrzuceń w pliku. To są liczby, które da się poprawiać świadomie, w odróżnieniu od udziału w powierzchni, której nie widzę.

Co zrobiłbym w polskim sklepie w tym miesiącu

Kolejność, którą proponuję klientom, jest nudna i właśnie dlatego działa.

Najpierw przegląd zdjęć głównych na całym asortymencie i lista produktów do przefotografowania — zwykle wystarczy poprawić kilka procent kart, żeby objąć większość obrotu. Potem uzupełnienie atrybutów wariantów i identyfikatorów w pliku, zaczynając od kategorii, w których wygląd decyduje o zakupie: odzież, obuwie, meble, oświetlenie, dekoracje. Następnie porządek w kategoriach produktowych. Na końcu upewnienie się, że asortyment nie jest sztucznie zawężony wykluczeniami w kampaniach.

Czego bym nie robił: nie przenosiłbym budżetu z działających kampanii w oczekiwaniu na nowy format i nie kupowałbym narzędzi, które obiecują optymalizację pod wyszukiwanie obrazem. Na tym etapie to zwykłe porządki w danych produktowych, tylko z lepszym uzasadnieniem niż rok temu.