Is jouw webshop klaar voor de AI-consument van 2026? (deel 1)

De piekperiode is voorbij, de omzet is geteld. Terwijl je de balans opmaakt, is de volgende grote verandering al in gang gezet. De manier waarop consumenten producten ontdekken, verschuift in recordtempo van de zoekbalk naar een conversatie met een AI. Dit is deel 1.

Tekst: Martijn Hoving

Stel je de klant van 2026 voor. Die tikt niet langer 'voetbalschoenen maat 43' in, maar vraagt: "Ik zoek duurzame voetbalschoenen voor een snelle buitenspeler die op kunstgras speelt." Op dat moment verandert het spel. Je zorgvuldig opgebouwde SEO-positie krijgt een andere rol, want het is de AI die de aanbeveling doet.

De belangrijke vraag is dan ook: op basis van welke informatie maakt die AI zijn keuze? En hoe zorg je ervoor dat jouw producten in die aanbeveling terechtkomen?

Wie nu zijn productdata niet verrijkt, is straks onzichtbaar. Dit artikel is het eerste deel van een tweeluik, dat je meeneemt in de wereld van AI-shopping en de veranderingen die dit teweegbrengt voor e-commerce.

Van zoekmachine naar antwoordmachine

Jarenlang was het doel van e-commerce SEO duidelijk: verover een toppositie in Google. Je optimaliseerde voor zoekwoorden en zorgde dat jouw producten verschenen in de 'digitale bibliotheek' waaruit de klant zelf een keuze maakte. Die aanpak is aan het veranderen. We gaan nu naar een model van de 'antwoordmachine'.

Een AI-assistent geeft geen lijst met tien links, maar een samengesteld, direct antwoord. Zichtbaarheid draait niet langer alleen om ranking, maar om genoemd worden in dat definitieve antwoord. En om genoemd te worden, heeft de AI context nodig.

Het verschil wordt duidelijk met het voetbalschoenenvoorbeeld:

• De traditionele zoekopdracht: "zwarte voetbalschoenen maat 43". Een zoekmachine kon dit prima aan met basis productdata zoals kleur, merk en maat.
• De AI-prompt: "Ik zoek klassieke zwart-witte leren voetbalschoenen voor een centrale verdediger die niet goed is in onderhoud en op kunstgras speelt." (en ja, deze prompts is autobiografisch)

Om de tweede vraag te beantwoorden, moet een AI weten welk materiaal duurzaam is, welke zool geschikt is voor kunstgras en welke pasvorm ideaal is voor een verdediger. Standaard productspecificaties zijn daarvoor vaak onvoldoende. De antwoordmachine vereist een dieper begrip van je producten, en die informatie moet jij als webshop aanleveren.

Hoe een AI-assistent 'shopt'

Om te begrijpen hoe je jouw producten in de etalage van een AI krijgt, is het belangrijk om te weten hoe zo'n systeem werkt. Een AI-assistent zoals ChatGPT of de AI in Google combineert een statische kennisbank met live zoekacties.

Pre-training data: de statische bibliotheek

Elk taalmodel (LLM) is getraind op een enorme dataset van het internet, bestaande uit miljarden webpagina's, boeken en artikelen. Dit is de 'pre-training data'. Zie het als een bibliotheek die tot een bepaalde datum is gevuld. Deze data gebruikt de AI voor algemene kennis, het herkennen van patronen en het begrijpen van concepten. Je merkbekendheid en de algemene reputatie van je producten kunnen hierin zijn opgenomen. Het nadeel: deze kennis is niet actueel.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): de live zoekactie

Voor actuele informatie, zoals productprijzen, voorraad of de nieuwste modellen, is de pre-training data onbruikbaar. Hier komt RAG in beeld. Wanneer een gebruiker een specifieke, actuele vraag stelt (zoals de voetbalschoenen-prompt), doet de AI een live zoekopdracht op het internet, meestal via Google of Bing.

1. Dit gebeurt als volgt: De AI vertaalt de prompt: De vraag wordt opgesplitst in meerdere, gerichte zoekopdrachten (de query fan-out), zoals "beste voetbalschoenen kunstgras" en "reviews voetbalschoenen voor aanvallers".
2. Topresultaten worden gescand: De AI analyseert de topposities van deze zoekopdrachten en 'leest' de content op zoek naar relevante passages.
3. Synthese tot één antwoord: De AI combineert de gevonden informatie uit deze verschillende bronnen tot één, samengesteld antwoord.

De conclusie voor webshops is tweeledig: je moet niet alleen een sterk, betrouwbaar merk zijn om in de pre-training data een goede reputatie te hebben, maar – veel belangrijker – je moet op het moment van de RAG-zoekopdracht in de topresultaten staan met extreem duidelijke, contextrijke en gestructureerde productinformatie. Anders word je simpelweg niet meegenomen in het antwoord.

Bron: Antonis Dimitriou

De toekomst: van advies naar autonome aankoop

De verschuiving naar de 'antwoordmachine' is slechts het begin. Twee ontwikkelingen zullen de e-commercemarkt de komende jaren verder vormgeven: de 'instant checkout' en de opkomst van 'Agentic e-commerce'.

Instant Checkout: de aankoop binnen de chat

De volgende stap is het wegnemen van de frictie tussen advies en aankoop. Platformen werken actief aan manieren om de transactie direct binnen hun eigen interface mogelijk te maken.

• Binnen ChatGPT: OpenAI heeft dit al gedemonstreerd. Via integraties met betaalplatformen zoals Stripe, kunnen gebruikers direct in de chat producten of diensten afrekenen. Een ontwikkelaar kan bijvoorbeeld een "Koop nu" knop inbouwen in een custom GPT. Na een adviesgesprek over de beste wandelschoenen, kan de gebruiker direct afrekenen zonder de ChatGPT-omgeving te verlaten.
• Binnen Google: Google heeft aangekondigd dat ze experimenteren met "Shopping directly from Search". Dit houdt in dat gebruikers in de zoekresultaten, bijvoorbeeld binnen een AI Overview of een productvermelding, direct producten kunnen toevoegen aan een winkelwagen en afrekenen met hun Google-account (via Google Pay). De transactie vindt plaats op de servers van Google, die vervolgens de bestelinformatie doorgeeft aan de webshop.

Voor webshops betekent dit dat een naadloze, real-time data-integratie via API's voor zaken als voorraad en actuele prijzen een harde voorwaarde wordt om aan deze systemen deel te kunnen nemen.

Agentic E-commerce: de autonome shopper

De fase hierna is de AI Agent: een autonoom programma dat namens de gebruiker handelt. De gebruiker geeft geen zoekopdracht meer, maar een doelstelling: "Mijn huidige voetbalschoenen zijn bijna versleten. Bestel eind januari een vergelijkbaar, nieuw model in mijn maat. Budget is maximaal €150."

De Agent zal vervolgens zelfstandig het internet afzoeken, specificaties vergelijken, prijzen checken, de reputatie van webshops analyseren en de bestelling plaatsen. Dit betekent dat je website niet langer alleen voor menselijke bezoekers geoptimaliseerd moet worden, maar ook voor deze 'bot-klanten'. De technische perfectie en betrouwbaarheid van je data worden dan doorslaggevend.

Afsluiting & vooruitblik naar deel 2

De conclusie is duidelijk: je webshop moet niet alleen voor mensen, maar ook voor bots geoptimaliseerd worden. De vraag is niet langer of je moet aanpassen, maar hoe je dat doet.

In deel 2 van dit tweeluik duiken we in de concrete, praktische stappen. We behandelen de optimale inrichting van je productpagina's, de strategische keuzes voor je productfeed en de belangrijke rol van structured data om de favoriete webshop van de AI te worden.

Martijn Hoving is een ervaren SEO-specialist en oprichter van Onder. Een agency gespecialiseerd in SEO & AI SEO, waarbij zij helpen om organische vindbaarheid en conversie van (ook met name) eCommerce merken te maximaliseren. Als strategisch partner helpt hij organisaties navigeren door het snel veranderende landschap van AI SEO en Shopping