Chociaż OpenAI uprzedziło nieco Google’a ze swoim Agentic Commerce Protocol, gigant z Mountain View wchodzi w 2026 rok z własnym standardem komunikacji agentów AI w e-commerce. Universal Commerce Protocol ma umożliwić agentom AI realizację zakupów w imieniu użytkowników. Wraz z nim firma udostępnia Business Agents bezpośrednio w Searchu oraz Direct Offers jako reklamy w AI Mode. O co w tym wszystkim chodzi?

Universal Commerce Protocol, czyli otwarty standard dla zakupów przez AI

Google uruchamia Universal Commerce Protocol (UCP), który ma stanowić wspólny język komunikacji między agentami AI a systemami sprzedażowymi. Według ogłoszenia z Google Blog, protokół obejmuje całą ścieżkę zakupową: od odkrywania produktów przez zakup po obsługę posprzedażową. Na czym w ogóle polegają takie systemy?

Protokoły w AI to standardy komunikacji, które pozwalają modelom językowym łączyć się z zewnętrznymi narzędziami, bazami danych i usługami w ujednolicony sposób. Najczęściej do ich opisu używa się porównania z adapterem. Zamiast szukać sposobów na łączność z usługami od zera, LLM dostaje od serwera protokołu dostępne narzędzia wraz z ich opisami (jakie parametry przyjmują, co robią). Na podstawie tych opisów LLM dowiaduje się, jak te narzędzia wywołać.

Universal Commerce Protocol jest według deklaracji Google kompatybilny z funkcjonującymi już protokołami branżowymi: Agent2Agent (A2A), Agent Payments Protocol (AP2) i Model Context Protocol (MCP).

Jak Universal Commerce Protocol ma działać w praktyce?

Pierwszy praktyczny efekt pojawi się wkrótce w USA w obrębie AI Mode w Searchu oraz w aplikacji Gemini. Uprawnionym amerykańskim sprzedawcom UCP umożliwi checkout bezpośrednio na listingach produktów Google. Użytkownicy będą mogli finalizować zakupy w trakcie wyszukiwania produktów. Płatności obsługiwało będzie Google Pay z metodami płatności i danymi wysyłkowymi zapisanymi w Google Wallet.

Obok UCP Google wprowadza dwa narzędzia skierowane bezpośrednio do sprzedawców.

Business Agent jako wirtualny sprzedawca bezpośrednio w SERP-ach

Business Agent startuje od 12 stycznia jako sposób komunikacji konsumentów z markami w Search. Działać ma jak wirtualny sprzedawca, odpowiadając na pytania o produkty z dopasowaniem do tone of voice marki i pomagając domykać sprzedaż.

Jak podaje Google Blog, Business Agent jest już dostępny dla sklepów Lowe’s, Michael’s, Poshmark i Reebok. Uprawnieni amerykańscy sprzedawcy mogą aktywować i dostosować agenta w Merchant Center. W kolejnych miesiącach Google doda możliwość trenowania agenta na podstawie własnych danych, dostęp do nowych insightów o klientach, prezentowanie ofert powiązanych produktów oraz bezpośrednie zakupy, w tym agentic checkout.

Direct Offers jako sposób na reklamy w AI Mode

Równolegle firma testuje Direct Offers, pilotażową funkcję w Google Ads, która pozwala reklamodawcom prezentować ekskluzywne oferty bezpośrednio w AI Mode. Przykładowo: przy zapytaniu o dywan do jadalni, gdzie użytkownik wskazuje specyficzne potrzeby (nowoczesny styl, łatwe czyszczenie), Google nie tylko pokazuje odpowiednie produkty, ale retailerzy mogą zaprezentować specjalny rabat, na przykład 20% zniżki. AI decyduje, kiedy oferta jest na tyle trafiona, żeby ją wyświetlić.

Według ogłoszenia Google’a program pilotażowy Direct Offers realizują już marki Petco, e.l.f. Cosmetics, Samsonite, Rugs USA oraz sprzedawcy z Shopify. Na start Google koncentruje się na rabatach, ale w planach jest rozszerzenie o łączenie produktów w zestawy oraz darmową wysyłkę.

Tak może działać pozycjonowanie dla agentów AI

Gdy agent AI pośredniczy w zakupie, priorytetem staje się jakość danych produktowych i ich dostępność w strukturalnej formie. W ciekawym artykule na temat analogicznego rozwiązania od OpenAI pojawiła się fajna metafora product feedów jako sitemap dla agentów. To pierwsza warstwa odkrywania produktów. Różnica polega na tym, że w kolejnych etapach AI agents korzystające z LLM-ów nie rankingują podstron z kartami produktowymi na podstawie dopasowania semantycznego, backlinków czy danych behawioralnych.

Z oczywistych względów wszelkie porady związane z pozycjonowaniem w tym obszarze mają jeszcze charakter teoretycznych rozważań. Jakie obszary istotne do pokrycia wymienia się w kontekście agentic commerce?

  • Semantyka w miejsce słów kluczowych. Agent AI analizować ma kontekst użycia produktu (kompatybilność, zastosowanie, ograniczenia materiałowe), więc opisy w stylu „nowoczesny dywan” nie wystarczą, ponieważ agent potrzebuje informacji typu „dywan 200×300 cm, polipropylen, łatwy w czyszczeniu, odporny na plamy, nadaje się do jadalni z dziećmi”. Pod tym kątem wiele się zatem nie zmieni, Semantic SEO istnieje od kilku dobrych lat.
  • Niezawodność techniczna. Jeśli API checkoutu będzie zwracał błędy, odpowiadał wolno lub podawał niespójne ceny, agent może przestać polecać sklep.
  • Wydajność backendu. Opóźnienia w odpowiedzi, stabilność sesji zakupowych, obsługa tokenów płatności. Może to wpływać na widoczność produktów tak samo jak szybkość ładowania strony w tradycyjnym SEO.
  • Świeżość danych w czasie rzeczywistym. Google Merchant Center tolerował opóźnienia w synchronizacji. Agenty AI mogą aktualnych stanów magazynowych i cen, żeby uniknąć sytuacji, w której użytkownik dostaje informację o produkcie niedostępnym.

Jeśli SEO uczestniczyło będzie w procesie ewolucji w kierunku agentic commerce, wszystko to może pójść zatem w kierunku zarządzania jakością danych produktowych, monitorowania niezawodności systemów transakcyjnych i budowania strukturalnej wiedzy o ofercie. Sklepy, które zainwestują w infrastrukturę feedów i API zgodnych z protokołami agentic commerce, zdobędą przewagę w momencie, gdy ChatGPT, Gemini i kolejne agenty AI staną się głównymi punktami kontaktu z klientami. Oczywiście o ile się to wydarzy.

Źródła

  1. New tech and tools for retailers to succeed in an agentic shopping era
  2. OpenAI Product Feeds: From Catalogs to Conversations
  3. Optimising for Agentic Commerce Protocol – A Technical Guide for SEOs

Te artykuły powinny Cię zainteresować

  1. AI Mode masakruje przepisy kulinarne? Ta narracja niezbyt mi się klei
  2. Product grids dominują SERP-y w e-commerce. Dane z analizy 18k keywordów
  3. SGE — perspektywy Search Generative Experience w Polsce

O autorze

Nazywam się Michał Małysa i od wielu lat zajmuję się zawodowo SEO oraz analizą treści, a od 2023 roku w zakres moich obowiązków i zainteresowań dość naturalnie weszło AI. Na stronie MałySEO porządkuję wiedzę o pozycjonowaniu stron internetowych, AI Search oraz działaniu LLM-ów. Prowadzę również MałySEO Newsletter, do którego subskrypcji serdecznie Cię zachęcam na podstronie najlepszego w Polsce newslettera SEO.

Jako że przygotowanie materiałów do MałySEO Newslettera oraz na bloga zajmuje nieco czasu, może zaświtać Ci w głowie dość miły z mojej perspektywy pomysł drobnego rewanżu. Jeżeli uznasz, że lektura tego wpisu była dla Ciebie czymś więcej, niż tylko szybkim odklepaniem randomowej internetowej treści, możesz postawić mi kawkę na buycoffee.to. Z góry dziękuję!

Postaw mi kawę na buycoffee.to

Jeżeli z jakiegoś powodu potrzebujesz się ze mną skontaktować, wyślij mail na adres kontakt[at]michalmalysa.pl