Het voorbereiden van productgegevens voor de AI-winkelsurplus

In 2025 hebben ChatGPT en Stripe het e-commerce-landschap veranderd met de lancering van Instant Checkout. Met deze stap voorwaarts in agente-commerce konden gebruikers nu rechtstreeks via AI kopen. Wat eerst een zoek- en ontdekkingskanaal was, heeft ChatGPT een geheel nieuw verkoopkanaal gecreëerd dat naar verwachting traditionele zoekopdrachten zal overtreffen in 2028. Van AI-geactiveerde checkout tot gepersonaliseerde productaanbevelingen hebben consumenten meer keuze en flexibiliteit dan ooit tevoren om te beslissen wanneer en waar ze winkelen.

Generatieve AI wordt op verschillende manieren gebruikt in de retail om de winkelervaring te verbeteren en consumentenwaarde te creëren. Feitelijk hebben 75% van de winkeliers al AI-aanbevelingen of chatbots online opgemerkt – en de plotselinge groei is geen toeval. Van de consumenten die een AI-aanbevolen aankoop hebben gedaan, beschouwt 84% het als een positieve ervaring. De mogelijkheid van AI om gebruikersgedrag te analyseren en winkeliers te helpen producten te vinden, verandert artikelontdekking en -ervaring. Vanaf oktober 2025 hebben ChatGPT en Gemini al meer dan 63% van de AI-ontdekkingsactiviteit en resulteerde in meer dan de helft (52%) van de consumenten die aangaven dat ze waarschijnlijk op basis van AI-aanbevelingen zullen kopen. Terwijl winkeliers hun methoden aanpassen, moeten merken en winkeliers dit ook doen. Bedrijven moeten verder gaan dan rigide trefwoordmatching en de e-commerce-ervaring optimaliseren voor hoe gebruikers daadwerkelijk zoeken en kopen.

Als AI zoekopdrachten interpreteert en winkeliersverzoeken analyseert, moeten merken en winkeliers ervoor zorgen dat hun back-endsystemen hiermee kunnen omgaan. Het voorbereiden op de versnelling van AI-winkelen betekent dat productgegevens worden geoptimaliseerd voor AI om door te zoeken, en dat de productgegevens nauwkeurig en consistent zijn op elk contactpunt. Het feit is dat de toekomst van online winkelen en productzoeken al hier is. Als merken en winkeliers hiermee willen blijven, moeten ze vandaag voorbereid zijn, en het begint met productgegevens.

Productcatalogi zijn niet klaar voor de AI-winkelsurplus

Gedurende vele jaren zijn productgegevens geoptimaliseerd voor traditionele zoekmethoden. Denk aan Search Engine Optimization (SEO)-strategieën die zijn gebouwd rondom lange staarttrefwoorden of interne koppelingen die zijn gericht op het verhogen van relevantie. Vandaag de dag betekent het focussen op alleen traditionele zoekkanalen het risico lopen van een daling van 20 tot 50% van het verkeer. Marketeers, merken en winkeliers moeten ervoor zorgen dat ze AI-zoekmodellen incorporeren om consumenten correct te bereiken en zichtbaarheid te optimaliseren.

Ondanks dat 47% van de Amerikaanse winkeliers al AI-hulpmiddelen gebruiken voor ten minste één winkeltaak, zijn veel productcatalogi nog niet geoptimaliseerd voor GenAI. Op dit moment ontbreken veel productcatalogi gestructureerde gegevensbestanden, ontbreken context of hebben inconsistentie in attributen over producten. Het MIT heeft gemeld dat 95% van de GenAI-pilotprogramma’s mislukt zijn, voornamelijk vanwege slechte of gefragmenteerde gegevens, wat sommige organisaties tot $25 miljoen of meer per jaar kan kosten.

In tegenstelling tot traditionele SEO, vereist GenAI Engine Optimization (GEO) structuur, context en consistentie bij gegevens. Als productcatalogi een van deze belangrijke elementen missen, betekent dit dat inhoud niet zal worden weergegeven aan winkeliers door AI-agents, zelfs als het is wat ze zoeken. AI-hallucinaties en slechte aanbevelingen komen voort uit zwakke productinvoer, niet uit het falen van het AI-model, en het is aan teams om ervoor te zorgen dat ze werken met de nieuwe modellen. Alleen “goede” productinhoud is niet voldoende in de AI-tijdperk, vooral wanneer inconsistentie resulteert in het verlies van gebruikersvertrouwen. Om AI-winkelen te laten slagen in zijn volle potentieel, moeten merken en winkeliers hun focus verleggen naar de basis van handel: hun productgegevens zelf.

Terwijl AI een groter deel van de koopfunnel bezit, elimineert AI-gedreven zoekopdracht geen klantrelatieopbouw. Integendeel, de mogelijkheid van AI om klantvoorkeuren te voorspellen versterkt echte klantvertrouwen. Zozeer zelfs dat klanten bereid zijn gemiddeld 25-30% meer te betalen voor producten met complete en hoogwaardige productinformatie. In het huidige winkellandschap creëert AI enorm potentieel voor merken en winkeliers – maar om de voordelen te plukken, moet productinformatie zoals nooit tevoren worden verbeterd.

De elementen die nodig zijn voor succes in de AI-winkeltijdperk

Voor AI-winkelen te laten werken, heeft het rijke contextuele informatie nodig die de agent kan helpen bij het identificeren van wie het product is voor, waarom het relevant is voor hen en waarom het verschilt van andere producten. Wanneer al deze informatie beschikbaar is, kan AI een sterke, gegevensgedreven aanbeveling doen aan winkeliers.

Het weten of uw gegevens AI-klaar zijn of niet, betekent het begrijpen of het voldoet aan de criteria die AI nodig heeft om goed geïnformeerde antwoorden te produceren. Voor AI-winkelen betekent dit uzelf en uw team zeven cruciale vragen stellen die helpen bij het bepalen of productinformatie sterk genoeg is om accurate winkelaanbevelingen te ondersteunen.

1. Enkele bron van waarheid & governance: Is er één centraal systeem waar productgegevens, inclusief validatieregels en versiegeschiedenis, leven en kan elk systeem hierop vertrouwen? AI-agents evalueren duizenden Stock Keeping Units (SKUs) in seconden. Als attributen worden gedupliceerd, inconsistent of gefragmenteerd over systemen, verliezen de modellen vertrouwen in de gegevens en kunnen ze onjuiste inferenties maken. Gegevensstructuren moeten consistent zijn over alle producten en aanpasbaar zijn aan veranderingen in de loop van de tijd. Zo zullen AI-modellen niet breken als productcatalogi evolueren.
2. Model & taxonomie: Zijn categorieën, attributen, eenheden en waarde lijsten gedefinieerd, consistent en gedeeld over teams, zodat producten gemakkelijk kunnen worden vergeleken? Modellen vertrouwen op gedeelde betekenis. Als de woorden “materiaal” of “stof” als afzonderlijke concepten bestaan, zullen modellen moeite hebben om producten te vergelijken. Consistente definities over teams helpen bij het reduceren van AI-vooroordeel en ambiguïteit, terwijl ze de nauwkeurigheid van aanbevelingen verbeteren.
3. Volledigheid & normalisatie per kanaal: Zijn vereiste attributen voor elk kanaal volledig, genormaliseerd en gemakkelijk voor AI om te vergelijken over SKUs? AI kan niet afleiden wat er niet is, dus controleer of er een hoge gegevensvolume per SKU is en dat waarden zijn genormaliseerd en gemakkelijk te vergelijken. Meer gegevenspunten per product laten AI-modellen subtiele patronen herkennen, waardoor de voorspellingsnauwkeurigheid verbetert.
4. Rijke inhoud & digitale activa: Bevat elk product rijke beschrijvingen, afbeeldingen, video’s en richtlijnen die zijn gestructureerd en gemakkelijk voor AI om te interpreteren? AI heeft rijke velden nodig, zoals beoogde gebruikscases en materialen, om sterker AI-analyse mogelijk te maken. Veel van de huidige informatie is echter opgesloten in ongestructureerde formaten, zoals PDF’s of afbeeldingen. Dit type inhoud vereist vaak uitgebreide schoonmaak om AI-leesbaar te worden. Het structureren van gegevens van tevoren kan fouten en langdurige inspanning reduceren.
5. Localisatie & regiospecifieke gereedheid: Zijn talen, eenheden, maten en regionale vereisten duidelijk gestructureerd en beheerd met menselijke controle waar nodig? AI-modellen die zijn getraind op globale gegevens hebben regionale context nodig; anders kunnen ze onjuiste aanbevelingen produceren. Zorg ervoor dat er workflow-gestuurde governance is die automatisering en menselijke toezicht combineert, waardoor eenheidswijzigingen of niet-gelokaliseerde attributen worden gevangen. Menselijke toezicht is essentieel om ervoor te zorgen dat AI-uitvoer blijft nauwkeurig terwijl gegevens worden vertaald, omgezet en gelokaliseerd.
6. Suppliergegevens onboarding & ontdekbaarheid: Geven leveranciers gegevens in gestandaardiseerde formaten met consistente identificatoren die AI gemakkelijk kan verbinden en vergelijken? AI presteert het beste wanneer het meerdere gegevensbronnen kan kruisverwijzen. Leveranciersgegevens die inconsistent of semi-gestructureerd aankomen, verzwakken het hele model. Om hierop vooruit te gaan, hebben teams gestandaardiseerde invoersjablonen en consistente identificatoren nodig om ervoor te zorgen dat derdepartijgegevens AI-vriendelijk zijn. Als bonus kan het verbinden van leveranciersgegevens met andere bronnen, zoals marktplaatsen of klantgegevens, AI-nauwkeurigheid verbeteren en vooroordeel reduceren.
7. AI-agent & GEO-ontdekbaarheid: Is productgegevens machine-leesbaar, verrijkt met gestructureerde markup en gebouwd om aan te passen aan de evolutie van AI-gedreven ontdekking? AI-modellen presteren het beste wanneer gegevens worden geleverd in voorspelbare, gestructureerde formaten (denk aan tabellen, rijen, gestandaardiseerde bestanden), in plaats van inconsistente formaten zoals PDF’s of Word-documenten. Terwijl AI-gedreven ontdekking groeit, moet de architectuur toekomstbestendig zijn, zodat modellen en agents de gegevens voor jaren kunnen blijven interpreteren.

Regels voor de beste resultaten

Winkeliers hebben hun keuze als het gaat om AI-hulpmiddelen, waarbij ze gebruikmaken van ChatGPT of winkelspecifieke assistenten, zoals Amazon’s Rufus. Terwijl merken en winkeliers de productcatalogi bezitten die AI kan verzamelen, hebben ze niet allemaal hun eigen AI-interfaces. Dit betekent dat ze geen volledige controle hebben over de AI-hulpmiddelen die hun producten analyseren, maar alleen over de gegevens die in de modellen worden gevoerd.

Concurrerend blijven in de huidige handel betekent ervoor zorgen dat producten zichtbaar zijn voor AI-agents en, belangrijker nog, dat de gegevens erachter nauwkeurig zijn. Alle gegevens moeten afkomstig zijn van een geloofwaardige, verifieerbare bron met een eigen trackrecord van nauwkeurigheid. Of het nu afkomstig is van een leverancier of gegevensaanbieder, het moet voldoen aan gegevensverzamelingstandaarden en -regels (zoals GDPR in Europa of de California Consumer Privacy Act). Als gegevenssets vooroordelen of onnauwkeurigheden bevatten, kunnen AI-hulpmiddelen deze in stand houden en uiteindelijk onnauwkeurige informatie verspreiden.

Om het beste te meten, moeten merken en winkeliers regelmatig hun gegevens controleren om ervoor te zorgen dat deze consistent en nauwkeurig blijven. Gegevensformaten moeten altijd worden gevolgd en er mogen geen onbedoelde wijzigingen in de gegevens zijn in de loop van de tijd.

Het volgen van deze beste praktijken betekent een sterke basis hebben voor handel, en vervolgens voor AI. Wanneer gegevens nauwkeurig zijn, zijn resultaten waardevol, en dat is wat klanten terug laat komen naar de merken en winkeliers die ze vertrouwen.

Naar de toekomst kijken

De AI-winkelsurplus is hier. Terwijl consumenten steeds vaker AI-assistenten gebruiken voor winkelvragen, zal de technologie blijven groeien en uitbreiden. Met de tijd kunnen ze zelfs het belangrijkste factor worden bij een aankoopbeslissing.

Bedrijven moeten snel aanpassen om gelijke tred te houden met de veranderingen in de handel, en voor velen betekent dit een harde blik op de gereedheid van productinformatie. Traditionele zoekopdrachten veranderen, en vandaag de dag zijn de merken die leiden niet de luidste in de kamer, maar de meest zorgvuldige. Als gegevens niet klaar zijn voor AI-integratie, zullen ze niet verschijnen voor de kopers van morgen.

Terwijl AI-modellen blijven evolueren, is één ding duidelijk: succes ligt in een sterke handelsbasis, en de sterkste merken zullen gegevens omzetten in intelligentie en intelligentie in vertrouwen.