Reviews in een AI-tijdperk

In een vorig blog legde ik uit hoe vertrouwen verandert in een AI-tijdperk, in dit artikel wil ik in meer detail ingaan op de functie van reviews.

De manier waarop klanten zoeken verandert. Een klant tikt niet langer 'noise canceling koptelefoon' in, maar vraagt: "Goede noise cancelling koptelefoon voor thuiswerken met budget tot 400 euro."

Martijn Hoving legde al uit dat een AI-model context nodig heeft om zo'n vraag te beantwoorden. Die context kan gegeven worden door productinformatie, maar in de praktijk is dat vaak niet compleet.

Hoe AI jouw vraag “uit elkaar trekt”

AI geeft antwoord op jouw vraag, maar achter de schermen gebeurt er veel meer. Jouw vraag wordt bijna nooit direct beantwoord, maar opgespitst in meerdere kleine deelvragen.

Globaal zijn hierbij 3 types vragen:

• Expliciet: wat letterlijk wordt gevraagd
• Impliciet / afgeleid: aannames op basis van context
• Voorspellend: vragen die vaak volgen of logisch zijn in dezelfde situatie

Laten we dit concreet maken met een e-commercevoorbeeld.

Zoekvraag: “Goede noise cancelling koptelefoon voor thuiswerken met budget tot 400 euro”

Voor jou klinkt dit als één vraag. Voor AI is dit een combinatie van meerdere vragen, zoals:

• Wat is de prijs van de koptelefoon?
• Hoe goed is de noise cancelling bij stemmen en achtergrondgeluid?
• Is de koptelefoon comfortabel bij langdurig dragen?
• Is hij geschikt voor videobellen (microfoonkwaliteit)?
• Hoe lang gaat de accu mee tijdens een werkdag?
• Is hij prettig in een rustige thuisomgeving?

Deze vragen worden niet na elkaar beantwoord, maar parallel onderzocht. AI zoekt signalen die samen een logisch beeld vormen. Niet één perfecte pagina, maar meerdere bronnen die elkaar aanvullen.

Waarom reviews zo goed werken

Vaak worden expliciete vragen als de prijs van de koptelefoon of eventueel een label “geschikt voor thuiswerken” goed beantwoord op de productpagina. Zaken als specificaties en een omschrijving zijn daar beschikbaar. Maar toch mist er voor AI veel informatie, denk daarbij aan welke doelgroep enthousiast is over dit product, in welke use-cases het product gebruikt kan worden, hoe presteert het product na verloop van tijd, wat zijn kleine minpunten, etc.

Deze impliciete of voorspellende vragen worden vaak maar beperkt beantwoord door productinformatie. Daarvoor is meer context nodig. Reviews geven die context.

Neem deze twee teksten:

Productpagina:
“Draadloze noise cancelling koptelefoon met actieve ruisonderdrukking en 30 uur accuduur.”

Productreview:
“Ik gebruik deze koptelefoon dagelijks voor thuiswerken. Tijdens Teams-calls hoor ik collega’s duidelijk en achtergrondgeluid wordt bijna volledig weggefilterd. Na zes uur dragen nog steeds comfortabel en geen druk op mijn oren.”

Die ene review geeft AI context op meerdere niveaus tegelijk:

• Gebruikssituatie: thuiswerken, videobellen
• Impliciete behoefte: comfort bij langdurig gebruik
• Voorspellende vraag: is hij geschikt voor een volledige werkdag?

AI hoeft deze informatie niet letterlijk te matchen met een zoekwoord. Het herkent patronen. Als meerdere reviews woorden bevatten als “stil”, “comfortabel”, “fijn bij meetings” en “werkdag”, ontstaat er een duidelijk beeld.

Zo kan AI jouw product koppelen aan vragen die nooit letterlijk op je website staan, maar wel logisch zijn voor iemand die zoekt.

Het complete beeld

Dit werkt het beste als jouw producten meerdere reviews hebben. Verschillende klanten beschrijven in verschillende bewoording hun ervaringen. Bepaalde zaken worden herhaald, andere zaken zijn een individuele ervaring. De AI-modellen kunnen op deze manier de eigenschappen leren kennen die belangrijk zijn en in welke context ze genoemd worden.

Zo kunnen gebruikers die een koptelefoon zoeken voor thuiswerken wel enthousiast zijn, maar kunnen gamers weer andere eisen stellen.

Voor AI-modellen zijn (product)reviews dan ook een schat aan data die helpen om de geschikte producten te bepalen om weer te geven bij een zoekvraag.

Reageren op product reviews

Niet alleen de input van de consument kan helpen, ook jij kunt zelf input geven aan AI-modellen. En wel door te reageren op reviews.

Niet met een “Bedankt voor je review”, maar door extra context te geven. Neem nu bijvoorbeeld deze review:

“Ik gebruik deze koptelefoon dagelijks voor thuiswerken. Tijdens Teams-calls hoor ik collega’s duidelijk en achtergrondgeluid wordt bijna volledig weggefilterd. Ik heb een groot hoofd, maar na zes uur dragen is hij nog steeds comfortabel en geen druk op mijn oren.”

Door hierop te reageren met:

“Dit model is inderdaad goed verstelbaar en daarmee zowel geschikt voor grote als kleine hoofden. Bedankt voor je review en veel draagplezier.”

Geef je een AI-model extra context, het AI-model ziet dat dit product niet alleen voor mensen met een groot hoofd comfortabel zit, maar goed valt bij te stellen. Hiermee is jouw reactie niet alleen waardevol als bedankje richting de reviewer, maar ook waardevolle informatie voor toekomstige klanten en AI-modellen.

Geldt dit alleen voor productreviews?

Nee, op eenzelfde manier geven ook sitereviews context aan AI-modellen. Zoekt iemand bijvoorbeeld “Een rustig restaurant voor 2 met vegetarische opties”, dan zal een AI-model op eenzelfde manier context kunnen halen uit reviews.

Voor e-commerce is dit misschien iets minder relevant, gezien de meeste klanten eerder op zoek zijn naar een product dan naar een aanbieder. Zoals in mijn eerdere blog te lezen viel zijn site reviews wel belangrijk voor het bepalen van de betrouwbaarheid van jouw als aanbieder.

Reviews voor klanten en AI

In het AI-tijdperk zijn reviews dus niet alleen meer waardevol voor klanten, ook voor AI-modellen worden waardevolle inzichten gegeven die je zelf niet kunt geven. Dit geldt voor bedrijfsreviews bij zoekvragen waar de consument op zoek is naar een leverancier, maar in e-commerce nog sterker bij productreviews.

Belangrijk dus om productreviews onderdeel te maken van je marketingstrategie en actief te reageren op reviews.