Pytania o inwestycje to jedne z najtrudniejszych, jakie użytkownik może zadać modelowi AI. Nie chodzi tu o wybór konta czy polisę – chodzi o decyzje z wieloletnimi konsekwencjami podatkowymi i finansowymi. Mimo to ChatGPT, Gemini czy Perplexity odpowiadają chętnie i konkretnie: z nazwami instytucji, produktów, a czasem nawet instrumentów finansowych.

To rodzi się pytanie: czy modele w ogóle rozróżniają banki, domy maklerskie i produkty skarbowe? I kto w tym zestawieniu wypada najlepiej?

Dane przynosi badanie „Widoczność marek finansowych w narzędziach AI” – pierwsze tego typu w Polsce, przeprowadzone przez SearchMeets.ai i Chatbeat. Objęło 10 subsektorów rynku finansowego i 7 narzędzi AI. Poniżej wnioski z subsektora inwestycji i funduszy.

Skąd pochodzą dane? Metodologia badania w skrócie

SearchMeets.ai i Chatbeat przez 20 dni – od 21 kwietnia do 10 maja 2026 roku – codziennie wysyłały te same pytania do siedmiu narzędzi AI: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, DeepSeek, Grok i Claude.

Dla subsektora inwestycji i funduszy przygotowano 10 niebrandowych promptów opartych na realnych danych wyszukiwania – bez nazw żadnej marki w treści pytania:

Co jest bezpieczniejsze: obligacje skarbowe czy lokaty bankowe?
Jak porównać oprocentowanie różnych serii obligacji skarbowych?
Jakie są różnice między funduszem inwestycyjnym a ETF-em?
W co warto inwestować pieniądze w Polsce w 2025 roku?
Gdzie i jak można kupić obligacje skarbowe w Polsce?
Jakie fundusze inwestycyjne polecasz dla kogoś, kto dopiero zaczyna?
Jak działają obligacje skarbowe i dla kogo są odpowiednie?
Co to jest fundusz inwestycyjny i jak zacząć w niego inwestować?
Jak jest naliczane oprocentowanie obligacji skarbowych w Polsce?
Jakie są dostępne instrumenty inwestycyjne dla osoby prywatnej?

Dało to łącznie około 1 000 pomiarów i 14 322 cytowania źródłowe. Dwa wskaźniki decydują o miejscu w rankingu: wskaźnik obecności – procent pomiarów, w których marka pojawiła się w odpowiedzi AI – oraz mediana pozycji, czyli jak wysoko w odpowiedzi marka typowo się pojawia.

Uwaga metodologiczna: Claude odpytywany był przez API bez dostępu do bieżącego internetu, co w tym subsektorze widoczne jest szczególnie wyraźnie – model rekomenduje markę, która od 2023 roku nie prowadzi działalności.

Ranking TOP 5. Najlepiej widoczne marki w AI segmentu inwestycji i funduszy

Pozycja	Marka	Typ	Wskaźnik obecności	Mediana pozycji
1	PKO Bank Polski	Bank	51,6%	8
2	Bank Pekao	Bank	41,3%	8
3	mBank	Bank	31,4%	7
4	Obligacje Skarbowe (MF)	Instytucja publiczna	25,7%	8
5	ING Bank Śląski	Bank	22,3%	7

Skład TOP 15 jest wyjątkowy na tle pozostałych subsektorów z raportu: 11 banków, 1 instytucja publiczna (Obligacje Skarbowe MF), 1 broker (XTB), 1 marka nieistniejąca (Getin Noble Bank) i 1 marka niszowa. To jedyny subsektor, w którym instrument finansowy – a nie instytucja – pojawia się w czołówce rankingu jako samodzielna odpowiedź.

3 kluczowe wnioski z sektora inwestycji i funduszy

1. Obligacje Skarbowe jako samodzielna rekomendacja – nie instytucja, lecz produkt

Obligacje Skarbowe osiągają 25,7% obecności ogółem i zajmują pierwsze miejsce w Copilot. To sytuacja bez precedensu w tym badaniu: model nie wskazuje banku ani brokera, ale konkretny instrument finansowy emitowany przez Ministerstwo Finansów.

Dla marek oferujących produkty inwestycyjne oznacza to nowy rodzaj konkurencji. Nie tylko inne TFI, broker czy bank – ale sama kategoria produktu staje się odpowiedzią AI. Jeśli użytkownik pyta „w co inwestować?”, a model odpowiada „obligacje skarbowe” – żadna prywatna marka tej odpowiedzi nie wyprzedzi, dopóki nie zaistnieje w treściach, które bezpośrednio odpowiadają na tę intencję.

2. XTB jako jedyny broker w TOP 10 – ale tylko w niektórych narzędziach

XTB osiąga 12,2% obecności ogółem i jest jedynym domem maklerskim w czołówce. Wynik jest jednak mocno nierównomierny: marka jest wyraźnie widoczna w Grok (38,8% · poz. 4), natomiast w pozostałych narzędziach pojawia się słabo lub nie trafia do TOP 5.

To charakterystyczne dla platform inwestycyjnych: są stosunkowo nową kategorią w kontekście pytań o inwestycje, ich treści nie są jeszcze tak szeroko zaindeksowane w danych treningowych modeli jak treści banków obecnych na rynku od dekad. Grok, który aktywnie cytuje bieżące źródła webowe, wychwytuje XTB lepiej niż modele opierające się głównie na starszych danych.

3. ChatGPT sięga po Reddit przy pytaniach o inwestycje

8% cytowań ChatGPT w tym subsektorze pochodzi z Reddita – z dyskusji o finansach osobistych i inwestowaniu. To drugi subsektor po bankowości, w którym Reddit pojawia się jako istotne źródło tego modelu.

Mechanizm jest ten sam: ChatGPT szuka treści odpowiadających na intencję zapytania, a dyskusje użytkowników na forach finansowych często spełniają ten warunek lepiej niż oficjalne strony produktowe. Dla marek inwestycyjnych oznacza to, że widoczność w AI może być kształtowana przez opinie i dyskusje poza ich bezpośrednią kontrolą – zarówno na korzyść, jak i na niekorzyść.

Co z tego wynika dla marek? Praktyczne wnioski

Poniższe obserwacje wynikają z danych badania – nie są rekomendacjami inwestycyjnymi ani oceną ofert.

PKO Bank Polski i Bank Pekao prowadzą w niemal każdym narzędziu AI – jedyne dwie marki z konsekwentną obecnością na pozycji 1–2 w pięciu z siedmiu modeli. Ich wyzwanie to nie zbudowanie widoczności, ale poprawa mediany pozycji: obie marki mają medianę 8, co oznacza, że pojawiają się późno w odpowiedzi – często po wymienieniu produktów i instytucji publicznych.

XTB i inne platformy inwestycyjne mają największą przestrzeń do budowania widoczności spośród wszystkich graczy w tym subsektorze. Kluczem jest obecność w treściach poradnikowych i edukacyjnych cytowanych przez modele – obligacjeskarbowe.pl, analizy.pl, bankier.pl – oraz aktywność w dyskusjach eksperckich, które ChatGPT i Grok traktują jako źródło.

Dla wszystkich marek inwestycyjnych sygnał z Copilot jest wart uwagi: gdy instrument finansowy (Obligacje Skarbowe) wyprzedza wszystkie prywatne marki, oznacza to, że treści edukacyjne opisujące kategorie produktów – nie tylko konkretne marki – mają realny wpływ na widoczność w AI.

Jeśli chcesz zobaczyć pełne dane – dla wszystkich 10 subsektorów i 7 narzędzi AI – pobierz raport bezpłatnie: searchmeets.ai/raport-finansowy.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

1. Dlaczego Obligacje Skarbowe trafiają do rankingu marek?

W badaniu mierzono spontaniczne wskazania w odpowiedziach AI – bez ograniczenia do nazw instytucji. Obligacje Skarbowe pojawiają się jako samodzielna odpowiedź na pytania o bezpieczne inwestowanie, co czyni je de facto konkurentem dla prywatnych marek w tym subsektorze. To jedyny przypadek w całym badaniu, gdy instrument finansowy – a nie instytucja – regularnie zajmuje miejsce w TOP 5.

2. Dlaczego PKO Bank Polski prowadzi w inwestycjach, skoro to przede wszystkim bank detaliczny?

PKO Bank Polski oferuje fundusze inwestycyjne i jest jednym z głównych dystrybutorów obligacji skarbowych w Polsce. W treściach poradnikowych dotyczących inwestowania jest wymieniany jako punkt wyjścia dla początkujących inwestorów – co przekłada się na wysoką obecność w odpowiedziach AI na pytania z tej kategorii.

3. Co oznacza obecność Getin Noble Banku w rankingu?

Getin Noble Bank ogłosił upadłość we wrześniu 2023 roku i nie prowadzi działalności. Jego obecność w rankingu – w tym na pozycji 5. w Claude z wynikiem 75,2% – wynika z tego, że model był odpytywany bez dostępu do bieżącego internetu i opiera się na danych treningowych sprzed upadłości. To kolejny przykład ryzyka związanego z korzystaniem z modeli bez dostępu do aktualnych danych przy pytaniach o produkty finansowe.

4. Dlaczego mediany pozycji są tak wysokie przy wysokich wskaźnikach obecności?

W subsektorze inwestycji AI często zaczyna odpowiedź od wyjaśnienia kategorii produktów, zasad działania instrumentów i czynników wyboru – a dopiero później wymienia konkretne marki. Stąd wysoka obecność przy niskiej pozycji: marka pojawia się regularnie, ale nie jako pierwsze wskazanie. To odróżnia ten subsektor od np. bankowości detalicznej, gdzie modele przechodzą do nazw banków szybciej.

Podsumowanie

Subsektor inwestycji i funduszy różni się od poprzednich zawartych w raporcie pod jednym kluczowym względem: modele AI nie odpowiadają tu wyłącznie nazwami instytucji – odpowiadają też produktami i kategoriami. To zmienia logikę budowania widoczności.

PKO Bank Polski prowadzi w pięciu z siedmiu narzędzi AI, ale mediana pozycji wynosi 8 – marki pojawiają się późno w odpowiedzi, po kontekście produktowym.
Obligacje Skarbowe jako #1 w Copilot – jedyny przypadek w badaniu, gdy instrument finansowy wyprzedza wszystkie prywatne marki.
XTB jako jedyny broker w TOP 10 – widoczny wyraźnie w Grok, słabo lub wcale w pozostałych modelach.
Reddit jako źródło – 8% cytowań ChatGPT pochodzi z dyskusji użytkowników, co oznacza, że opinie poza kontrolowanymi kanałami marki realnie wpływają na odpowiedzi AI.

Sektor inwestycji i funduszy to obszar, w którym treści edukacyjne i poradnikowe mają szczególnie duże znaczenie – model, który ma wyjaśnić różnicę między ETF-em a funduszem inwestycyjnym, sięgnie po źródło, które to wyjaśnia, nie po stronę produktową banku.

Jeśli chcesz zobaczyć pełne dane – dla wszystkich 10 subsektorów i 7 narzędzi AI – pobierz raport bezpłatnie: searchmeets.ai/raport-finansowy.

Bibliografia

Raport: Widoczność marek finansowych w AI – SearchMeets.ai & Chatbeat, maj 2026.

AI SEO

Udostępnij:

Roksana Frankowska

Zarządzająca działem SEO w KERRIS, zrealizowała 100+ projektów z zakresu pozycjonowania. Wykładowczyni i prelegentka konferencji branżowych (DIMAQ AI, semKRK).

[ Powiązane artykuły ]