Rankingi

Które banki poleca AI? Ranking widocznościlipiec 2026

Zadaliśmy trzem silnikom AI 12 pytań zakupowych o bankowość — takich, jakie zadaje klient wybierający konto, kredyt czy lokatę (żadne pytanie nie wymienia marki). Każde pytanie padło 2 razy na silnik. Poniżej: jak często silniki wymieniały poszczególne banki.

Poz.MarkaChatGPTPerplexityGeminiŁącznie
1mBankmbank.pl62,5%45,8%75,0%61,1%
2PKO Bank Polskipkobp.pl66,7%50,0%50,0%55,6%
3Bank Pekaopekao.com.pl4,2%70,8%79,2%51,4%
4ING Bank Śląskiing.pl54,2%29,2%66,7%50,0%
5Bank Millenniumbankmillennium.pl29,2%29,2%66,7%41,7%
6Santander Bank Polskasantander.pl25,0%54,2%41,7%40,3%
7Alior Bankaliorbank.pl20,8%41,7%33,3%31,9%
8Nest Banknestbank.pl4,2%16,7%41,7%20,8%
9VeloBankvelobank.pl8,3%8,3%45,8%20,8%
10Revolutrevolut.com8,3%8,3%16,7%11,1%
11BNP Paribas Bank Polskabnpparibas.pl4,2%16,7%8,3%9,7%
12Citi Handlowycitibank.pl0,0%16,7%12,5%9,7%

Udział = odsetek poprawnych odpowiedzi silnika, w których marka padła (mianowniki w metodologii niżej). Tabela posortowana malejąco po kolumnie „Łącznie”.

Obserwacje

  • Najczęściej wymieniana marka to mBank: wzmianka w 61,1% wszystkich odpowiedzi (62,5% w ChatGPT, 45,8% w Perplexity, 75,0% w Gemini).
  • Największy rozjazd między silnikami notuje Bank Pekao: 79,2% odpowiedzi w Gemini wobec 4,2% w ChatGPT. Pomiar jednego silnika nie mówi nic o pozostałych.
  • Żadna marka nie weszła do pierwszej trójki wszystkich silników jednocześnie — każdy silnik buduje własną czołówkę.
  • Powtarzalność: na 178 przypadków „marka wymieniona przy pytaniu” 113 (63%) utrzymało się w obu przebiegach. Pojedyncza odpowiedź silnika bywa losowa — dlatego każde pytanie zadaliśmy 2 razy.

Metodologia

Pomiar

12 pytań zakupowych po polsku (lista niżej — żadne nie wymienia marki) × 3 silniki × 2 przebiegi = 72 zaplanowane wywołania; zebraliśmy 72 poprawne odpowiedzi. Monitorowaliśmy 12 marek.

Wszystkie wywołania wykonaliśmy 26 lipca 2026 przez oficjalne API silników, z lokalizacją ustawioną na Polskę — po jednej odpowiedzi na wywołanie, bez dogrywek i bez wybierania wyników.

Silniki i modele

  • ChatGPT — model gpt-5.4-mini (wersje zwrócone przez API: gpt-5.4-mini-2026-03-17): 24 poprawne odpowiedzi.
  • Perplexity — model sonar: 24 poprawne odpowiedzi.
  • Gemini — model gemini-3.5-flash: 24 poprawne odpowiedzi.

Zliczanie wzmianek

Wzmianki zliczamy po jawnej liście aliasów każdej marki (odmiany fleksyjne, skróty, domeny) — skanowaniem tekstu, bez udziału LLM. Aliasy kolidujące ze słowami pospolitymi (np. „Temu”, „Morele”, „Millennium”) dopasowujemy wyłącznie w kanonicznej pisowni, żeby nie liczyć przypadkowych słów.

Udział marki w silniku = odsetek poprawnych odpowiedzi tego silnika, w których marka padła. Kolumna „Łącznie” liczy udział we wszystkich 72 odpowiedziach ze wszystkich silników razem. Tabela jest posortowana malejąco po kolumnie „Łącznie”.

Pytania użyte w pomiarze

  1. Jaki bank ma najlepszą aplikację mobilną w Polsce?
  2. Gdzie najlepiej założyć konto osobiste?
  3. Najlepszy bank dla firmy jednoosobowej — który wybrać?
  4. Które konto bankowe bez opłat polecacie?
  5. Gdzie wziąć kredyt hipoteczny na dobrych warunkach?
  6. Jakie konto bankowe dla studenta najlepiej założyć?
  7. Który bank daje teraz najlepsze oprocentowanie lokaty?
  8. Które konto oszczędnościowe najbardziej się opłaca?
  9. W którym banku najlepiej założyć konto walutowe w euro?
  10. Gdzie najłatwiej dostać kredyt gotówkowy przez internet?
  11. Jaki bank wybrać do płatności za granicą i w podróży?
  12. Który bank w Polsce jest najbezpieczniejszy dla oszczędności?

Ograniczenia

  • Migawka jednorazowa: te same prompty, jedna lokalizacja (PL), po 2 przebiegi na silnik.
  • Udział = odsetek odpowiedzi ze wzmianką marki wśród poprawnych odpowiedzi silnika.
  • Google AI Overviews poza edycją 1 — dołączy w kolejnej edycji.
  • Jedna lokalizacja pomiaru (Polska) i jeden język pytań (polski) — wyniki dla innych rynków mogą wyglądać inaczej.
  • Lista marek jest zamknięta (monitorujemy tylko marki z tabeli) — silnik mógł wymieniać także inne podmioty.

Najczęstsze pytania

Jak powstał ten ranking?

Każdy z trzech silników (ChatGPT, Perplexity, Gemini) dostał przez oficjalne API 12 pytań zakupowych o bankowość, każde 2 razy. W odpowiedziach policzyliśmy wzmianki marek po jawnej liście aliasów (odmiany, skróty, domeny) — bez udziału LLM w zliczaniu. Udział to odsetek odpowiedzi silnika, w których marka padła.

Czy pierwszy bank w tabeli jest najlepszy?

Nie — ranking mierzy widoczność w odpowiedziach AI, nie jakość oferty. Wysoka pozycja oznacza, że silniki często wymieniają markę, gdy klienci pytają o produkty bankowe. To osobna rzecz od oprocentowania, opłat czy jakości aplikacji — choć dla marketingu coraz ważniejsza, bo część klientów zaczyna wybór właśnie od pytania do AI.

Kiedy kolejna edycja i czy dojdzie Google AI Overviews?

To migawka z jednej edycji (lipiec 2026) — wyniki zmieniają się z aktualizacjami modeli i źródeł. Kolejną edycję planujemy z Google AI Overviews jako czwartym silnikiem; od drugiej edycji pokażemy też zmiany pozycji względem poprzedniego pomiaru.