IKE, IKZE, PPK – które marki poleca AI, gdy pytasz o emeryturę? Wyniki raportu SearchMeets.ai x Chatbeat

Wpisz w ChatGPT: „Jak najlepiej oszczędzać na emeryturę w Polsce poza ZUS?” albo „IKE czy IKZE – co wybrać?”. Nie dostaniesz listy linków do porównania. Dostaniesz konkretną odpowiedź: z nazwami instytucji, produktów, a niekiedy z gotową rekomendacją, które konto otworzyć.

Problem w tym, że te pytania należą do najtrudniejszych w całym sektorze finansowym. IKE, IKZE i PPK różnią się od siebie zasadami opodatkowania, limitami wpłat i warunkami wypłaty. Odpowiedź modelu AI na pytanie o emeryturę to nie wybór konta – to potencjalnie decyzja rzutująca na finanse przez kilkadziesiąt lat.

Kto w tej kategorii jest widoczny? I czy modele w ogóle rozróżniają produkty emerytalne od zwykłych rachunków bankowych? Odpowiedzi przynosi badanie „Widoczność marek finansowych w narzędziach AI” przeprowadzone przez SearchMeets.ai i Chatbeat. Poniżej wnioski z subsektora emerytur i produktów długoterminowych.

Jak przeprowadzono badanie? Metodologia subsektora emerytur

SearchMeets.ai i Chatbeat przez 20 kolejnych dni – od 21 kwietnia do 10 maja 2026 roku – wysyłały ten sam zestaw pytań do siedmiu narzędzi AI: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, DeepSeek, Grok i Claude.

Dla subsektora emerytur i produktów długoterminowych przygotowano 8 niebrandowych promptów – opartych na realnych frazach wyszukiwania, bez nazw żadnej marki w treści pytania. Łącznie dało to około 500 pomiarów i 11 609 zarejestrowanych cytowań źródłowych.

Zastosowane prompty:

1. Czym różni się IKE od IKZE – które jest korzystniejsze podatkowo?
2. IKE czy IKZE – co wybrać, żeby więcej zaoszczędzić na emeryturę?
3. Jak PPK wypada w porównaniu do IKE i IKZE?
4. Jak najlepiej oszczędzać na emeryturę w Polsce poza ZUS?
5. Czy warto przystąpić do PPK i jakie są zalety tej formy oszczędzania?
6. Co to jest IKE i jak działa w praktyce?
7. Jak działa PPK – kto może z niego skorzystać i jakie są warunki?
8. Kiedy warto zacząć oszczędzać na emeryturę i ile dokładać miesięcznie?

Widoczność każdej marki w AI oceniano według dwóch wskaźników. Pierwszy to wskaźnik obecności – odpowiada na pytanie, w ilu procentach wszystkich odpowiedzi marka w ogóle się pojawiła. Drugi to mediana pozycji – czyli jak wysoko w odpowiedzi marka typowo jest wymieniana: czy jako pierwsza, czy dopiero w dalszej części listy.

Uwaga metodologiczna dotycząca Claude: model był odpytywany przez API bez bieżącego dostępu do internetu. Jego odpowiedzi opierają się na danych treningowych, a nie na aktualnym indeksie sieci. W tym subsektorze skutkuje to szczególnie istotnym zniekształceniem wyników – szerzej omawiamy to w sekcji z wnioskami.

Ranking TOP 5: najlepiej widoczne marki w AI segmentu emerytur i produktów długoterminowych

Poniższy ranking uwzględnia wyniki wszystkich siedmiu narzędzi AI łącznie.

Pozycja	Marka / Produkt	Typ	Wskaźnik obecności
1	mBank	Bank	31,8%
2	PKO Bank Polski	Bank	25,2%
3	Bank Pekao	Bank	23,9%
4	BNP Paribas	Bank	23,5%
5	Santander Bank Polska	Bank	23,5%
6	ING Bank Śląski	Bank	23,2%
7	Bank Millennium	Bank	22,1%
8	Toyota Bank	Bank niszowy	20,0%
9	Getin Noble Bank	Marka nieistniejąca	19,3%

Uwaga: pełne dane TOP 15 wraz z medianą pozycji dostępne w pełnym raporcie: searchmeets.ai/raport-finansowy/

Już na poziomie samego rankingu widać anomalię: to zestawienie zdominowane przez banki, choć pytania dotyczyły IKE, IKZE i PPK. Odpowiedź na to, dlaczego tak jest, kryje się w sposobie działania jednego konkretnego narzędzia.

Wyniki per narzędzie AI: dwa zupełnie różne obrazy tego samego rynku

W żadnym innym subsektorze całego badania wpływ pojedynczego narzędzia AI na ranking zbiorczy nie był tak wyraźny jak tutaj. Gdy wyniki Claude zestawia się z wynikami pozostałych modeli, wyłaniają się dwa oddzielne obrazy rynku emerytalnego.

ChatGPT

Odpowiedzi ChatGPT koncentrują się na bankach z pełną ofertą IKE/IKZE. Na czele plasuje się Santander Bank Polska (54,3%, pozycja 1), PKO Bank Polski (51,4%, pozycja 2) oraz Bank Pekao (48,6%, pozycja 3). Model wskazuje konkretne instytucje, rzadziej wyjaśniając mechanizm produktów.

Gemini

Gemini jako jedyne z testowanych narzędzi odpowiada na pytania emerytalne przez pryzmat produktów, nie marek. Na pierwszym miejscu pojawia się IKE (53,8%), na drugim IKZE (53,8%), na trzecim PPK (46,2%). Dopiero poniżej plasują się konkretne instytucje: PKO Bank Polski i mBank. To zachowanie zbliżone do odpowiedzi doradczej – model tłumaczy mechanizmy, a marki pojawiają się jako kontekst, nie główna rekomendacja.

Perplexity

Perplexity faworyzuje towarzystwa funduszy inwestycyjnych i portale finansowe. Liderem jest Bankier (34,0%), a na kolejnych pozycjach Investors TFI i NN TFI (po 26,4%). To pokazuje, że gdy model może korzystać z aktualnych źródeł internetowych, sięga po portale finansowe i TFI – a nie wyłącznie po banki.

DeepSeek

Mała próba (11 pomiarów), ale kierunek spójny z Gemini: IKZE (72,7%), PPK (72,7%) i IKE (63,6%) na trzech pierwszych miejscach. Produkty emerytalne jako pełnoprawne odpowiedzi na pytania o emeryturę – nie tylko nazwy banków.

Grok

Grok jako jedyny model systematycznie cytuje materiały wideo z YouTube (497 cytowań, 7,4% wszystkich cytowań Groka w tym subsektorze). Liderem jest tu XTB (44,7%), za nim mBank (37,9%) i Provident (33,0%). Obecność Providenta – firmy kojarzonej z chwilówkami – w rankingu produktów emerytalnych to przykład braku kontekstowej selekcji tematycznej przez model.

Copilot

Na pierwszym miejscu Bankier (40,7%), za nim gov.pl (16,9%), pofinanse.pl (15,3%) i mojeppk.pl (15,3%). Copilot jako jedyne narzędzie kieruje użytkownika w stronę oficjalnego serwisu rządowego i dedykowanego portalu PPK – zachowanie bliskie temu, czego użytkownik pytający o emeryturę faktycznie potrzebuje.

Claude

Claude w trybie bez dostępu do internetu wykazuje najsilniejsze odchylenie od intencji pytania. Wszystkie banki w top 5 osiągają obecność na poziomie 95,5%: Alior Bank, BNP Paribas, Bank Millennium, Bank Pekao, Credit Agricole. Model listuje banki oferujące produkty finansowe, nie różnicując ich pod kątem oferty emerytalnej. Co istotne, w rankingu pojawia się Getin Noble Bank (nieistniejący od 2023 roku) z wynikiem 19,3%.

Co cytują narzędzia AI? Źródła w subsektorze emerytur

Analiza domen cytowanych przez modele z dostępem do URL (Grok, Perplexity, ChatGPT, Copilot, DeepSeek) ujawnia specyficzny ekosystem źródeł w tym subsektorze – bardziej edukacyjny niż sprzedażowy.

• Grok 6 719 cytowań: youtube.com (7,4%), mojeppk.pl (4,3%), analizy.pl (4,1%), bankier.pl (3,4%), nn.pl (2,8%)
• Perplexity 1 543 cytowań: marciniwuc.com (7,0%), bankier.pl (5,4%), analizy.pl (4,8%), nn.pl (4,6%), investors.pl (4,0%)
• ChatGPT 249 cytowań: allianz.pl (15,3%), mojeppk.pl (13,7%), reddit.com (9,2%), sii.org.pl (8,0%), gowork.pl (4,4%)
• Copilot 460 cytowań: bankier.pl (11,1%), gov.pl (7,4%), mojeppk.pl (5,9%), pofinanse.pl (4,8%), cuk.pl (3,3%)
• DeepSeek ~2 200 cytowań: mojeppk.pl (14,5%), nn.pl (6,4%), zus.pl (~21,7%), ppk.gov.pl (~17,4%)

Gemini i Claude nie udostępniają danych URL.

Kluczowy wniosek: mojeppk.pl pojawia się jako istotne źródło w czterech z pięciu analizowanych narzędzi. Blog marciniwuc.com odpowiada za 7% cytowań Perplexity – to wynik wyższy niż większości TFI działających na polskim rynku. Niezależni eksperci i dedykowane serwisy edukacyjne wyraźnie kształtują to, co modele AI wiedzą o produktach emerytalnych.

4 kluczowe wnioski z subsektora emerytur i produktów długoterminowych

1. Claude przez API fałszuje obraz całego sektora

To najbardziej metodologicznie istotny wniosek tego subsektora. Claude odpytywany przez API (bez dostępu do internetu) listuje banki z wynikami sięgającymi 95,5% obecności – niezależnie od tego, czy dana instytucja faktycznie wyróżnia się ofertą IKE/IKZE. Model nie odpowiada na pytanie „gdzie założyć IKE”, ale na pytanie „jakie banki znasz” – bo takie wzorce wynikają z jego danych treningowych.

Gdy Claude zostaje wyłączony z kalkulacji, ranking zbiorczy zmienia się fundamentalnie: na pierwsze miejsce wysuwa się Bankier (25,9%), pojawiają się XTB, NN TFI, Investors TFI, a same produkty emerytalne – IKZE (13,4%), PPK (13,1%) i IKE (12,5%) – wchodzą do top 10. To jest ranking, który rzeczywiście odpowiada na pytanie o oszczędzanie na emeryturę.

Dla każdej marki monitorującej widoczność w AI: wyniki Claude w trybie API powinny być interpretowane osobno, nie jako część zagregowanego rankingu.

2. Część modeli AI odpowiada produktem, nie marką – i to jest dobre

Gemini i DeepSeek przy pytaniach o emeryturę wskazują jako pierwsze IKE, IKZE i PPK – a nie konkretne instytucje. Z perspektywy użytkownika to zachowanie bardziej użyteczne: odpowiada na intencję pytania. Z perspektywy marek finansowych oznacza to jednak inny rodzaj wyzwania: widoczność w AI nie buduje się wyłącznie przez obecność w rankingach marek, ale też przez silne kojarzenie z konkretnym produktem emerytalnym.

TFI, banki i ubezpieczyciele oferujący IKE/IKZE powinni budować widoczność wokół kategorii produktowej – nie tylko wokół własnej nazwy.

3. Blog finansowego twórcy treści bije korporacyjne portale w Perplexity

marciniwuc.com – prowadzony przez niezależnego eksperta od finansów osobistych – odpowiada za 7% wszystkich cytowań Perplexity w tym subsektorze. To więcej niż strony większości TFI działających na polskim rynku. Bankier.pl (5,4%) zajmuje drugie miejsce dopiero za nim.

To nie przypadek: pytania o IKE, IKZE i PPK mają charakter edukacyjny – użytkownik szuka wyjaśnienia, nie oferty. Modele AI sięgają po treści, które faktycznie odpowiadają na tego rodzaju pytania. Jeśli strona instytucji finansowej nie wyjaśnia różnic między produktami emerytalnymi, w odpowiedzi znajdzie się ktoś, kto to robi.

4. YouTube jest realnym czynnikiem widoczności w Groku

Grok cytuje YouTube jako pierwsze lub drugie źródło w subsektorze emerytur (497 cytowań, 7,4% wszystkich cytowań). Filmy wyjaśniające IKE, IKZE i PPK budują widoczność marki w odpowiedziach Groka w równym stopniu, co artykuły na stronie. Dla instytucji aktywnych na YouTube – jak XTB, które prowadzi rozbudowany kanał edukacyjny – to bezpośredni mechanizm widoczności w tym modelu.

Co to oznacza dla marek z sektora emerytalnego?

1. Buduj widoczność wokół produktów, nie tylko wokół nazwy. Gemini i DeepSeek odpowiadają na pytanie o emeryturę, wymieniając IKE, IKZE i PPK – a nie marki. Jeśli twoja marka nie jest jednoznacznie kojarzona z konkretnym produktem emerytalnym w treściach dostępnych w sieci, modele pomiją ją na rzecz samej kategorii produktowej.

2. Zadbaj o obecność w serwisach edukacyjnych, nie tylko produktowych. mojeppk.pl, analizy.pl, marciniwuc.com – to domeny, z których modele AI czerpią wiedzę o produktach emerytalnych. Obecność w tych miejscach (w rankingach, porównaniach, cytowaniach) przekłada się bezpośrednio na widoczność w odpowiedziach AI.

3. Weryfikuj, jak Claude widzi twoją markę – w dwóch trybach. Claude przez API i Claude przez claude.ai to dwa różne modele zachowania. Wyniki z trybu API – z nieistniejącymi bankami na czołowych pozycjach – pokazują, że samo monitorowanie zagregowanego rankingu może dawać mylący obraz. Sprawdź osobno, jak twoja marka jest widoczna w interfejsie claude.ai z dostępem do sieci.

FAQ – najczęstsze pytania

Podsumowanie

Subsektor emerytur i produktów długoterminowych to jeden z najbardziej nieoczywistych w całym badaniu – nie dlatego, że wyniki są skrajne, ale dlatego, że mocno zależą od tego, którego narzędzia AI używa użytkownik.

Gemini i DeepSeek odpowiadają na pytania o emeryturę, wskazując IKE, IKZE i PPK – zgodnie z intencją pytania. ChatGPT i Grok faworyzują banki z szeroką ofertą. Perplexity kieruje uwagę na TFI i niezależnych ekspertów. Copilot osyła do serwisów instytucjonalnych i rządowych. Claude przez API ignoruje kontekst i listuje banki na podstawie danych treningowych.

Dla TFI, banków i ubezpieczycieli oferujących IKE/IKZE ten subsektor pokazuje wyraźnie: widoczność w AI buduje się nie przez samą nazwę marki, ale przez jakość i zakres treści edukacyjnych wokół produktów emerytalnych. Modele, które mają dostęp do sieci, cytują te miejsca, gdzie użytkownik rzeczywiście znajdzie odpowiedź na swoje pytanie.

Bibliografia

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