Stan trackingu polskiego e-commerce 2026: badanie 1065 sklepów

Większość rozmów o pomiarze konwersji w e-commerce zaczyna się od pytania „czy mam dobrze ustawiony tracking”. Postanowiłem sprawdzić, jak to wygląda nie u jednego sklepu, ale w skali rynku. Przeskanowałem 1065 aktywnie sprzedających polskich sklepów - 738 jako przekrój rynku na 10 platformach i 327 marek premium w osobnym segmencie - tym samym audytem tagów, który napędza mój publiczny checker.

Nie znalazłem wcześniejszego, opublikowanego skanu stanu trackingu polskich sklepów, więc o ile wiem, to pierwsze takie zestawienie dla rynku PL. Wyniki nie są dobre, a w jednym miejscu są wręcz zaskakujące.

Najważniejszy wniosek: tracking server-side ma około 2 procent sklepów, a i to skupia się na Shopify, gdzie sprzedawcy wdrażają go sami (mniej więcej co dziesiąty sklep). Poza Shopify spada poniżej 1 procenta. Zdecydowana większość mierzy wyłącznie w przeglądarce, czyli w warstwie, którą adblock, Safari i powrót z bramki płatności regularnie ucinają. A marki premium, które obsesyjnie dbają o produkt i wizerunek, mierzą konwersje nie lepiej niż przeciętny sklep - w higienie danych bywają nawet gorsze.

Skąd te liczby

Każdy sklep przeszedł ten sam statyczny audyt co publiczny checker: analizę źródła strony i publicznych kontenerów GTM. Skan widzi, co jest skonfigurowane - GTM, GA4, Google Ads, Meta, TikTok, Consent Mode, sygnał serwerowy, Enhanced Conversions - oraz typowe problemy: zdublowany GA4, martwe Universal Analytics, tagi reklamowe bez sygnału zgody.

Trzymam się tu uczciwych granic. Skan nie potwierdza, że tag faktycznie odpala przy zakupie, tylko że jest wpięty. Pełne Conversions API działa serwer do serwera i bywa niewidoczne, więc liczbę CAPI traktuję jako dolną granicę. Na Shopify część pomiaru, zwłaszcza piksel Meta, działa w piaskownicy Web Pixels niewidocznej dla skanu, więc akurat liczby Meta na Shopify są zaniżone. Server-side liczę normalnie, bo widać go po własnej subdomenie serwera, niezależnie od platformy. Domeny, które w ponownej weryfikacji okazały się nieaktywnym sklepem (zamknięte, przeniesione, w przebudowie), wykluczyłem z próby, żeby martwe witryny nie zawyżały odsetka sklepów bez pomiaru.

Jest jeszcze jedno zastrzeżenie, które działa na korzyść wniosków. Sklepy znalazłem przez wyszukiwarkę i publiczne katalogi, więc to z natury witryny widoczne i aktywne, statystycznie dojrzalsze niż przeciętny polski sklep. Realny stan rynku jest najpewniej słabszy niż to zestawienie, nie lepszy. Pełną metodologię - dobór próby, wagi ocen od A do E i listę tego, czego skan świadomie nie widzi - opisuję na końcu, w sekcji Metodologia.

Cały rynek w jednej skali ocen

Każdy sklep dostał ocenę dojrzałości pomiaru od A do E. Obraz jest jednoznaczny: większość siedzi w środku skali z dużymi rezerwami, a naprawdę dojrzały pomiar, z server-side, CAPI i działającą zgodą, to margines.

Server-side tracking to margines rynku

Najmocniejsza liczba całego badania: w całej próbie 1065 sklepów server-side ma 22, czyli około 2 procent. I nawet to nie jest zasługą platform - to pojedynczy sprzedawcy, którzy sami postawili sobie serwer pomiarowy na własnej subdomenie. Najwięcej na Shopify, gdzie server-side ma mniej więcej co dziesiąty sklep (około 10 procent). Poza Shopify to rzadkość, poniżej 1 procenta. Cała reszta mierzy konwersje wyłącznie po stronie przeglądarki.

To jest właśnie warstwa, która dziś przecieka najbardziej. Adblock nie usuwa tylko reklam - blokuje też skrypty analityczne, piksele i requesty do GA4. Safari i iOS skracają trwałość identyfikatorów. A w polskim e-commerce dochodzi rzecz, o której rzadko się mówi: prawie każdy zakup kończy się przekierowaniem na bramkę (BLIK, Przelewy24, PayU), a event purchase często nie odpala po powrocie na stronę podziękowania. Ile to realnie kosztuje, rozkładam w osobnym tekście o adblocku i iOS ITP, a sam mechanizm gubienia zakupu na powrocie z bramki opisuję w artykule o capture and replay.

Server-side przenosi pomiar z przeglądarki na serwer, gdzie adblock i ograniczenia cookie nie sięgają. Dlatego ten margines to nie ciekawostka, tylko granica, za którą zaczyna się realna przewaga w jakości danych.

Reklama licytuje na niepełnym sygnale

Skoro pomiar jest kruchy, sygnał, który dostają systemy reklamowe, też jest niepełny. Niespełna połowa sklepów ma w ogóle wpięty tag konwersji Google Ads. Pozostałe płacą za reklamę i każą algorytmowi licytować bez informacji zwrotnej o tym, co realnie się sprzedało.

Po stronie Meta jest jeszcze ciaśniej: serwerowy sygnał CAPI wykryłem u 13 procent sklepów, i to licząc optymistycznie, bo część działa niewidocznie. Smart Bidding i kampanie Advantage+ dopiero wtedy pracują dobrze, gdy dostają pełny, czysty sygnał konwersji. Na zaniżonych danych strategie automatyczne zaczynają zgadywać, a kampania, która realnie zarabia, potrafi wyglądać na nierentowną.

Co piąty sklep liczy podwójnie

Po drugiej stronie jest błąd odwrotny: nie brak danych, tylko ich zawyżanie. Co piąty sklep ma ten sam strumień GA4 wpięty naraz bezpośrednio i przez GTM. To realne ryzyko podwójnego liczenia odsłon i zdarzeń, czyli zawyżonego ruchu i ROAS-u - a właśnie na tych liczbach podejmuje się decyzje budżetowe. Skąd się to bierze i jak to rozpleść, pokazuję na przykładzie duplikacji eventów purchase.

Osobno warto odróżnić to od śladu, który wygląda groźnie, a groźny nie jest. Co trzeci sklep wciąż ma w kodzie szczątki Universal Analytics sprzed wyłączenia w 2023 roku. UA nie zbiera już danych, więc to martwy kod, nie błąd pomiaru - często zostawiony przez samą platformę. Ale to wymowny sygnał kultury wdrożeń: tracking bywa stawiany raz i zostawiany, bez powrotu i porządków.

Baner cookie to nie to samo co zgoda

Ponad 80 procent sklepów ma baner cookie. To jednak nie znaczy, że zgoda działa, a tym bardziej, że pomiar jest pełny i legalny. Baner i realny Consent Mode to dwie różne rzeczy.

Badanie CHI 2025 na ponad 254 tysiącach stron pokazało, że tylko około 15 procent banerów w UE spełnia minimum wymogów, a dwie trzecie wdrożeń Consent Mode ma błędy techniczne. W moim skanie dochodzi do tego twardszy sygnał: część sklepów odpala tagi reklamowe, zanim w ogóle pojawi się jakikolwiek sygnał zgody. Czy to realne naruszenie, rozstrzyga dopiero test konkretnego wdrożenia CMP - skan pokazuje sam fakt, że tag nie czeka na decyzję użytkownika. „Mam baner” i „mierzę kompletnie, z poprawnie przekazaną zgodą” to nie jest to samo zdanie.

Premium nie znaczy lepiej zmierzone

Tu badanie robi się naprawdę ciekawe. Osobno przeskanowałem 327 polskich marek premium - od mody projektanckiej i perfumerii niszowej po designerskie meble i hi-fi, sofy za kilkadziesiąt tysięcy złotych i zegarki za pół miliona. Założenie było proste: marki, które obsesyjnie dbają o produkt, opakowanie i wizerunek, powinny równie starannie pilnować danych o kliencie.

Nie pilnują. Server-side w segmencie premium to około 3 procent wobec 1 procenta na rynku - wciąż margines - a sygnał CAPI 14 procent wobec 13 jest praktycznie identyczny. Na tym, co naprawdę decyduje o jakości danych, premium jest więc na poziomie reszty rynku.

Owszem, marki premium instalują więcej tagów reklamowych (Google Ads 54 procent wobec 45), bo więcej wydają na reklamę. Ale w higienie bywają gorsze: częściej odpalają tagi bez zgody (13 procent wobec 9) i częściej dublują pomiar GA4. Średnia dojrzałość pomiaru wychodzi niemal identyczna jak na rynku.

Marka warta miliony potrafi stracić dane o kliencie, który właśnie kupił u niej sofę za kilkadziesiąt tysięcy złotych.

To jest najmocniejszy wniosek całego badania. Więcej reklamy nałożonej na ten sam, nieuporządkowany fundament pomiaru nie daje lepszych danych - daje droższy sposób na ich gubienie.

Pokrycie funkcji platforma po platformie

Pokrycie podstawowych narzędzi różni się między silnikami, ale jeden wzorzec powtarza się wszędzie: tagów jest dużo, server-side prawie nie ma. GA4 i baner zgody ma niemal każdy. Im niżej w stronę warstwy, która realnie ratuje dane, czyli CAPI i server-side, tym puściej, niezależnie od platformy.

Najwięcej do stracenia mają sklepy na największych rodzimych platformach. Shoper, najpopularniejszy polski silnik w tej próbie, pokazuje to wyraźnie: ma najwyższe pokrycie GA4 (100 procent) i mocne Meta, ale server-side to 1 procent, a zdublowany pomiar GA4 wypada u niego najgęściej wśród dużych platform. Te sklepy mierzą dużo, a i tak tracą i mylą sobie dane. Jeśli prowadzisz sklep na Shoperze, statystyka mówi, że to prawdopodobnie też Twój przypadek - i nie zobaczysz tego w panelu, bo z perspektywy przeglądarki wszystko wygląda na podpięte.

Czy te liczby są wiarygodne

Zanim ktokolwiek na podstawie tego badania wyciągnie wnioski, warto je skonfrontować z niezależnymi źródłami. Zrobiłem to i przy najważniejszej liczbie świadomie zostaję po stronie ostrożnej.

Publiczne skanery technologii podają dla serwerowego GTM w Polsce wartości od ułamka procenta do około dwóch i pół procenta sklepów - zależnie od tego, czy liczą wszystkie domeny, czy tylko aktywny e-commerce, i jak radzą sobie z serwerowymi endpointami, które z natury bywają niewidoczne. Mój wynik, około 2 procent na próbie aktywnych, dojrzalszych sklepów, mieści się w górnej części tego przedziału. Najważniejsze jest to, że sens wniosku nie zależy od wyboru źródła: przy każdej z tych metod server-side pozostaje marginesem, a nie standardem. Gdyby zewnętrzny skaner pokazał wartość wyższą od mojej, oznaczałoby to tylko, że liczę zachowawczo - kierunku to nie zmienia.

Podobnie z resztą wskaźników. Wykryte przeze mnie pokrycie GTM i GA4 mieści się w rzędzie wielkości, jaki niezależne źródła (między innymi W3Techs) raportują dla popularnych witryn i dojrzałego e-commerce. Nie traktuję tych porównań jako dowodu - to różne próby i różne metody pomiaru - tylko jako test zdroworozsądkowy: liczby, które da się zestawić z zewnętrznymi danymi, trafiają w ten sam rząd wielkości.

Najprostsze podsumowanie tej części: nie znalazłem wcześniejszego opublikowanego skanu trackingu polskich sklepów, a wnioski, które da się skonfrontować z zewnętrznymi źródłami, bronią się przy każdej rozsądnej metodzie liczenia.

Co to znaczy dla Twojego sklepu

Jeśli prowadzisz sklep i reklamujesz się w Google albo Meta, statystycznie jesteś w tych około 99 procentach, które mierzą wyłącznie w przeglądarce. To nie znaczy, że nie sprzedajesz - znaczy, że Twoje algorytmy reklamowe widzą mniej, niż dzieje się naprawdę, i mogą podcinać kampanie, które realnie zarabiają.

Cztery rzeczy, które warto sprawdzić u siebie jeszcze przed jakąkolwiek przebudową:

• czy event purchase odpala po powrocie z bramki płatności, a nie tylko gdy klient wróci na stronę podziękowania,
• czy GA4 nie jest wpięty dwa razy (bezpośrednio i przez GTM), bo to zawyża dane,
• czy tagi reklamowe czekają na zgodę, czy odpalają zawsze,
• czy masz jakikolwiek sygnał serwerowy, czy cały pomiar wisi na przeglądarce.

Pierwsze trzy punkty da się ogarnąć samodzielnie, jeśli masz dewelopera, który zna GTM - i wtedy szczerze nie potrzebujesz nikogo z zewnątrz. Przeniesienie pomiaru na serwer to akurat ta warstwa, którą biorę na siebie we wdrożeniu, jeśli nie chcesz tracić na nią tygodni prób. Najszybszy pierwszy krok jest jednak darmowy: ten sam skan, który przeszło 1065 sklepów z tego badania, możesz odpalić dla swojego adresu w checkerze trackingu i zobaczyć, po której stronie tych liczb jesteś. A ile konwersji realnie może przez to ginąć w Twoim sklepie, oszacujesz na stronie z benchmarkami stanu trackingu.

Podsumowanie

Polski e-commerce nie ma w pierwszej kolejności problemu z reklamą ani z produktem. Ma problem z pomiarem. Mierzy sprzedaż w warstwie, która przecieka, dubluje sobie część danych, a baner zgody myli z działającą zgodą. I robi to niezależnie od półki cenowej - marki premium nie wypadają w tym lepiej.

Większość sklepów podejmuje decyzje budżetowe na danych, których nie widzi w całości. Przewagę ma nie ten, kto wydaje więcej na reklamę, tylko ten, kto najpierw widzi prawdziwą sprzedaż.

Metodologia

Pełny opis, żeby każdą liczbę dało się ocenić i odtworzyć. Wszystkie odsetki w tekście dotyczą tej próby i tej statycznej metody detekcji - nie całego rynku i nie zachowania tagów w czasie rzeczywistym.

Kiedy. Skan wykonany jednorazowo w czerwcu 2026.

Próba. 1065 aktywnie sprzedających sklepów: 738 jako przekrój rynku i 327 marek premium liczonych jako osobny segment. Kandydatów zebrałem z wyszukiwarki i publicznych katalogów, a platformę rozpoznawałem po technicznej sygnaturze (stopka, fingerprint silnika), nie po treści sklepu. Każdy kandydat przeszedł weryfikację fetchem strony: platforma potwierdzona oraz aktywna sprzedaż, czyli ceny w PLN i działający koszyk. W segmencie premium dochodziło kryterium realnego poziomu cen (moda projektancka, perfumeria niszowa, biżuteria i zegarki, designerskie meble oraz hi-fi). Rozkład rynku per platforma:

To dobór celowy, nie losowy. Ponieważ sklepy widoczne w katalogach są statystycznie dojrzalsze od mediany rynku, realny stan jest najpewniej słabszy niż te liczby, nie lepszy - zastrzeżenie działa na korzyść ostrożności wniosków, nie przeciwko nim.

Jak liczę ocenę od A do E. Każdy sklep dostaje wynik dojrzałości w skali 0-100, zbudowany z tych samych wag dla wszystkich platform:

Wynik przycinam do zakresu 0-100. Progi ocen: A od 75, B od 55, C od 35, D od 15, E poniżej 15 (lub całkowity brak stacku). Wagi są celowo przesunięte ku warstwie, która realnie ratuje dane - server-side, zgoda i CAPI ważą najwięcej, samo wpięcie GA4 to minimum, a nie powód do dobrej oceny.

Czego skan NIE wykrywa. Skan czyta statyczne źródło strony i publiczne kontenery GTM - widzi konfigurację, nie zachowanie. Nie potwierdza więc, że: event purchase faktycznie odpala po powrocie z bramki płatności, transaction_id jest poprawne i deduplikacja działa, Enhanced Conversions niosą realne dane użytkownika, zgoda jest aktualizowana po kliknięciu, a tagi nie mają opóźnień. Pełne Conversions API działa serwer do serwera i bywa całkiem niewidoczne, więc liczbę CAPI traktuję jako dolną granicę. Na Shopify część pomiaru, zwłaszcza piksel Meta, działa w piaskownicy Web Pixels niewidocznej dla skanu, dlatego liczby Meta i CAPI dla Shopify są zaniżone i oznaczone w tabeli osobno. Server-side liczę normalnie, bo widać go po własnej subdomenie transportu niezależnie od platformy - ale sama obecność subdomeny to dowód infrastruktury, nie pełny audyt jakości przesyłania danych.

Wykluczenia. Domeny, które w ponownej weryfikacji okazały się nieaktywnym sklepem (zamknięte, przeniesione, w przebudowie), usunąłem z próby, żeby martwe witryny nie zawyżały odsetka sklepów bez pomiaru.

Dane surowe. Pełne wyniki per sklep zostawiam u siebie - świadomie nie publikuję listy domen ani ocen pojedynczych sklepów, bo to nie jest tekst o piętnowaniu konkretnych marek, tylko o stanie rynku. Surowe dane udostępniam do weryfikacji na życzenie.