Productgegevens voorbereiden voor de AI-winkelsurplus

In 2025 hebben ChatGPT en Stripe het e-commerce-landschap veranderd met de lancering van Instant Checkout. Dit markeert een stap vooruit in agentic commerce, waarbij gebruikers nu de mogelijkheid hebben om rechtstreeks via AI te kopen. Wat oorspronkelijk een zoek- en ontdekkingskanaal was, heeft ChatGPT een geheel nieuw verkoopkanaal gecreëerd dat naar verwachting de traditionele zoekopdracht zal overtreffen tegen 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 retailomgeving om de winkelervaring te verbeteren en consumentenwaarde te stimuleren. In feite hebben 75% van de shoppers al AI-aanbevelingen of chatbots online opgemerkt – en de plotselinge groei is geen toeval. Van de consumenten die een AI-aanbevolen aankoop hebben voltooid, beschouwde 84% het als een positieve ervaring. De mogelijkheid van AI om gebruikersgedrag te analyseren en shoppers te helpen producten te vinden, verandert artikelontdekking en -ervaring. Vanaf oktober 2025 vertegenwoordigden ChatGPT en Gemini al meer dan 63% van de AI-ontdekkingsactiviteit en resulteerden in meer dan de helft (52%) van de consumenten die aangaven dat ze waarschijnlijk op basis van AI-aanbevelingen zullen kopen. Terwijl shoppers hun methoden veranderen, moeten merken en retailers dit ook doen. Bedrijven moeten verder gaan dan starre trefwoordovereenkomst en de e-commerce-ervaring optimaliseren voor hoe gebruikers daadwerkelijk zoeken en kopen.

Aangezien AI zoekopdrachten interpreteert en shoppersverzoeken analyseert, moeten merken en retailers ervoor zorgen dat hun back-endsystemen hiermee kunnen omgaan. Voorbereiden op de versnelling van AI-winkelen betekent ervoor zorgen dat productgegevens zijn geoptimaliseerd voor AI om doorheen te gaan, en dat de productgegevens nauwkeurig en consistent zijn op elk touchpoint. Het feit is dat de toekomst van online winkelen en productzoeken al hier is. Als merken en retailers mee willen blijven komen, moeten ze vandaag voorbereid zijn, en het begint met productgegevens.

Productcatalogi zijn niet klaar voor de AI-winkelsurplus

Gedurende 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 focussen op alleen traditionele zoekkanalen betekent het risico lopen van een daling van 20 tot 50% van het verkeer. Marketeers, merken en retailers moeten ervoor zorgen dat ze AI-zoekmodellen incorporeren om consumenten goed te targeten en zichtbaarheid te optimaliseren.

Ondanks dat 47% van de Amerikaanse shoppers al AI-hulpmiddelen gebruiken voor ten minste één winkeltaak, zijn veel productcatalogi nog niet geoptimaliseerd voor GenAI. Momenteel ontbreken veel productcatalogi gestructureerde gegevensbestanden, ontbreken context of hebben inconsistentie in attributen over producten. MIT rapporteerde zelfs dat 95% van de GenAI-pilootprogramma’s mislukken, voornamelijk vanwege slechte of gefragmenteerde gegevensfundamenten, 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 ontbreken in een van deze belangrijke elementen, betekent dit dat inhoud niet zal worden weergegeven aan shoppers door AI-agents, zelfs als het is wat ze zoeken. AI-hallucinaties en slechte aanbevelingen stammen uit zwak productinput, 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 resultaten worden getoond om gebruikersvertrouwen te breken. Om AI-winkelen te laten slagen tot zijn volle potentieel, moeten merken en retailers hun focus verleggen naar de basis van commerce: hun productgegevens zelf.

Terwijl AI een groter deel van de koopfunnel inneemt, elimineert AI-gestuurde zoekopdracht geen klantrelatieopbouw. Integendeel, AI’s mogelijkheid om klantvoorkeuren te voorspellen versterkt echte klantvertrouwen. Zozeer zelfs dat klanten bereid zijn om gemiddeld 25-30% meer te betalen voor producten met complete en kwalitatief hoogwaardige productinformatie. In het huidige winkellandschap drijft AI een enorm potentieel voor merken en retailers – 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 om te identificeren 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 shoppers.

Weten of uw gegevens AI-klaar zijn of niet, betekent begrijpen of het voldoet aan de criteria die AI nodig heeft om goed geïnformeerde antwoorden te produceren. Voor AI-winkelen betekent dit dat u en uw team zeven cruciale vragen moeten stellen die helpen 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 erop vertrouwen? AI-agents evalueren duizenden Stock Keeping Units (SKUs) in seconden. Als attributen zijn gedupliceerd, inconsistent of gefragmenteerd over systemen, verliezen de modellen vertrouwen in de gegevens en kunnen onjuiste inferenties maken. Gegevensstructuren moeten consistent zijn over alle producten en aanpasbaar zijn aan veranderingen over tijd. Zo zullen AI-modellen niet breken als productcatalogi evolueren.
2. Model & taxonomie: Zijn categorieën, attributen, eenheden en waardelijsten gedefinieerd, consistent en gedeeld over teams, zodat producten gemakkelijk kunnen worden vergeleken? Modellen vertrouwen op gedeelde betekenis. Als de woorden “materiaal” of “stof” bestaan als afzonderlijke concepten, bijvoorbeeld, dan zullen modellen worstelen om producten te vergelijken. Consistente definities over teams helpen AI-vooringenomenheid en ambiguïteit te verminderen, terwijl de nauwkeurigheid van aanbevelingen wordt verbeterd.
3. Volledigheid & normalisatie per kanaal: Voor elk kanaal zijn vereiste attributen 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 product is en dat waarden zijn genormaliseerd en gemakkelijk te vergelijken. Meer gegevenspunten per product laten AI-modellen subtiele patronen herkennen, waardoor de voorspellingsnauwkeurigheid wordt verbeterd.
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 bedoelde gebruikscases en materialen, om sterker AI-analyse mogelijk te maken. Veel van de informatie van vandaag 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 verminderen.
5. Localisatie & regiospecifieke gereedheid: Zijn talen, eenheden, maten en regiospecifieke vereisten duidelijk gestructureerd en beheerd met menselijke controle waar nodig? AI-modellen 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 eventuele eenheidsveranderingen of niet-gelokaliseerde attributen worden gevangen. Menselijke toezicht is cruciaal om ervoor te zorgen dat AI-uitvoer blijft nauwkeurig als 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. Suppliergegevens die inconsistent of semi-gestructureerd aankomen, verzwakken het hele model. Om hier vooruit te komen, hebben teams gestandaardiseerde invoersjablonen en consistente identificatoren nodig om ervoor te zorgen dat derdepartijgegevens AI-vriendelijk zijn. Als bonus kan het verbinden van suppliergegevens met andere bronnen, zoals marktplaatsen of klantgegevens, AI-nauwkeurigheid en -vooringenomenheid verminderen.
7. AI-agent & GEO-ontdekbaarheid: Is productgegevens machine-leesbaar, verrijkt met gestructureerde markup en gebouwd om te adapteren aan de evolutie van AI-gestuurde 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. Aangezien AI-gestuurde ontdekking groeit, moet de architectuur toekomstbestendig zijn, zodat modellen en -agenten de gegevens voor jaren kunnen blijven interpreteren.

Regels voor de beste resultaten

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

Concurrerend blijven in de huidige commerce 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 gegevensprovider, het moet voldoen aan gegevensverzamelingstandaarden en -regelgeving (zoals GDPR in Europa of de California Consumer Privacy Act). Als datasets biases of onnauwkeurigheden bevatten, kunnen AI-hulpmiddelen deze verder verspreiden en uiteindelijk onnauwkeurige informatie verspreiden.

Voor de beste maatregel moeten merken en retailers hun gegevens regelmatig auditen om ervoor te zorgen dat ze consistent en nauwkeurig blijven. Gegevensformaten moeten altijd worden gevolgd, en er mogen geen onbedoelde veranderingen in de gegevens zijn over tijd.

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

Naar de toekomst kijken

De AI-winkelsurplus is hier. Aangezien consumenten steeds vaker gebruikmaken van AI-assistenten voor winkelvragen, zal de technologie blijven groeien en haar mogelijkheden uitbreiden. Met de tijd kunnen ze zelfs het belangrijkste factor blijken te zijn die bijdraagt aan een aankoopbeslissing.

Bedrijven moeten snel aanpassen om gelijke tred te houden met de veranderingen in de commerce, en voor velen betekent dit een harde blik op de productinformatiereadiness. 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 commerce-fundament, en de sterkste merken zullen gegevens omzetten in intelligentie en intelligentie in vertrouwen.