De manier waarop consumenten zoeken verandert sneller dan de branche had verwacht. Deze feestdagen zijn veel shoppers op zoek naar cadeautjes binnen AI platforms, in plaats van sites van retailers of traditionele zoeksystemen. Ze stellen natuurlijke vragen zoals:
“Vind een dierproefvrij huidverzorgingscadeau voor een gevoelige huid onder de $ 100.”
“Wat zijn goede cadeau-ideeën voor een driejarige die veilig en duurzaam zijn?”
“Wat zijn de veiligste, niet-giftige lekkernijen voor mijn Golden Retriever?”
Deze verschuiving is nu al meetbaar. Adobe Digital Insights rapporteert a 4.700% stijging op jaarbasis in winkelbezoeken aangestuurd door AI-assistenten tussen juli 2024 en juli 2025. Tegelijkertijd daalden de klikfrequenties van SEO is met 34% gedaald omdat gebruikers de pagina met zoekresultaten volledig omzeilen. eMarketer-rapporten 47% van de merken hebben geen idee of ze überhaupt voorkomen in AI-gestuurde ontdekkingen.
De platforms weten dat deze verschuiving steeds sneller gaat. Het recente besluit van Google Het toevoegen van conversational shopping- en AI-modus-advertenties, slechts enkele weken voor de feestdagen, laat zien hoe snel het consumentengedrag evolueert. Ook merken moeten zich aanpassen.
Ondanks de complexiteit achter AI-systemen bepalen drie eenvoudige signalen welke producten worden aanbevolen: vertrouwen, relevantie en extraheerbaarheid. Deze signalen vormen de ruggengraat van de manier waarop AI beslist wat er naar boven komt, en zijn net zo belangrijk als de verpakking, de prijs of de plaatsing.
1. Vertrouwen: het instinct van het model over welke informatie betrouwbaar is
AI-systemen ontwikkelen tijdens de training een gevoel van welke bronnen ze moeten geloven. Domeinen met consistente verificatiesignalen krijgen meer gewicht omdat het model heeft geleerd dat ze doorgaans nauwkeurige informatie publiceren.
Dit is de reden waarom toonaangevende retailers, waaronder Ulta, Sephora, Target, Amazon en Bloomingdale’s, vertrouwen op onafhankelijke verificatiepartners voor de claims die op hun digitale schappen worden weergegeven. Geverifieerde domeinen fungeren als vertrouwensankers. Wanneer een model moet kiezen, selecteert het een product dat wordt ondersteund door duidelijkere en betrouwbaardere bronnen.
Vertrouwen bepaalt vaak of je überhaupt in het antwoord wordt meegenomen.
2. Relevantie: Hoe goed jouw product aansluit bij de vraag van de shopper
AI-assistenten antwoorden op basis van betekenis, niet op trefwoorden. Wanneer een klant vraagt om ‘eczeemveilige vochtinbrengende crème’ of ‘glutenvrije eiwitrepen’, haalt het systeem producten op waarvan de kenmerken duidelijk in verband staan met die concepten.
De relevantie hangt af van het gebruik van consistente claims via elk kanaal waarin u verkoopt. Consistentie heeft hoge prioriteit. Wanneer meerdere bronnen het eens zijn, versterkt deze herhaalde bevestiging sterk dat uw product de juiste keuze is.
Ontbrekende of inconsistente kenmerken houden uw product uit de kandidatenpool.
3. Extraheerbaarheid: hoe gemakkelijk het is voor AI om uw productgegevens te lezen en te gebruiken
Zelfs nauwkeurige informatie wordt genegeerd als AI moeilijk te analyseren is. Een duidelijke structuur, consistente opmaak en machineleesbaarheid vergroten de kans aanzienlijk dat uw product wordt geselecteerd.
Merken verbeteren de extraheerbaarheid door gestructureerde markeringen toe te voegen voor details zoals ingrediënten, materialen en voordelen, zodat ophaalsystemen deze zonder dubbelzinnigheid kunnen interpreteren.
Een duidelijke structuur verankert de aandacht van het grote taalmodel, waardoor uw product een voorsprong krijgt. Winstbaarheid is vaak de doorslaggevende factor wanneer concurrerende producten in dezelfde behoefte voorzien.
AI-AANBEVELINGEN VORMEN GEDRAG
Algoritmen doen meer dan reageren op consumenten. Zij beïnvloeden hen.
We zien dit in de taal, waar inhoudsmoderatie ertoe heeft geleid dat miljoenen mensen nieuwe woordenschat hebben aangenomen. Hetzelfde patroon doet zich voor in de handel. Als AI consequent een bepaald vochtinbrengende crème, probioticum of babyproduct aanbeveelt, beginnen klanten die aanbevelingen te vertrouwen en dragen ze deze voorkeuren over in de winkels.
Het optimaliseren van vertrouwen, relevantie en extraheerbaarheid gaat verder dan het verbeteren van de digitale prestaties. Het geeft vorm aan het koopgedrag in de echte wereld.
EEN PRAKTIJK SPEELBOEK VOOR DE VAKANTIE
Zelfs nu het hoogseizoen hier is, kunnen merken nog steeds betekenisvolle vooruitgang boeken met deze vier stappen:
1. Structureer uw gegevens voor machine- en menselijk publiek
• Herstel geblokkeerde pagina’s of ontbrekende productschema’s en gebruik standaardformaten zoals JSON-LD die AI op betrouwbare wijze kan parseren.
• Houd consumentengerichte PDP’s eenvoudig en sla diepere technische details, ingrediënten en veiligheidsinformatie op in onderliggende schema’s.
• Ruim de opmaak op en ververs de feeds van retailers wekelijks, omdat AI-systemen prioriteit geven aan recentheid.
Voorbeeld: Een kaarsenmerk kan de PDP eenvoudig houden voor het winkelend publiek, terwijl allergenen-, VOC- en materiaalgegevens worden opgeslagen in gestructureerde markeringen die AI kan lezen.
2. Stem productclaims overal waar u verkoopt op elkaar af
• Match titels, claims en voordelen op DTC-sites, PDP’s van retailers en marktplaatsen.
• Verwijder conflicterende of verouderde taal die het vertrouwen kan verzwakken.
Voorbeeld: Als de ene PDP zegt ‘vrij van wreedheid’ en de andere zegt ‘niet getest op dieren’, verenig dan de formulering zodat AI één consistente claim ziet.
3. Breng uw gegevens in kaart met de echte intentie van de klant
• Identificeer de eigenschappen waar consumenten in uw categorie het meest om geven.
• Codeer deze attributen in machineleesbare velden; voeg waar mogelijk ondersteunend bewijsmateriaal toe.
Voorbeeld: Codeer voor babyspeelgoed veiligheidsnormen zoals ASTM of CPSC in uw gestructureerde gegevens, zodat AI de claim kan bevestigen.
4. Bouw machineleesbare autoriteit op met geloofwaardige certificeringen en verificatiesignalen
• Codeer ingrediënten, materialen, certificeringen en testresultaten in gestructureerde velden, zodat AI uw claims kan verifiëren zonder te raden.
• Houd het taalgebruik van claims consistent via alle kanalen om de autoriteit te versterken.
• Gebruik verwijzingen naar standaarden, tests of badges van verkopers van derden. AI geeft meer gewicht aan claims die kunnen worden herleid tot betrouwbare bronnen.
Voorbeeld: Een gevoelig huidserum moet ‘geurvrij’, ‘eczeemveilig’, testgegevens van dermatologen en eventuele certificeringen van derden rechtstreeks in het schema coderen.
5. Gebruik een tool die het werk end-to-end monitort, optimaliseert en implementeert
• Kies een tool die verder gaat dan het algemene bijhouden van zichtbaarheid, elke SKU afzonderlijk bekijkt en u helpt gestructureerde gegevensverbeteringen te implementeren.
• Geef prioriteit aan systemen die uw autoriteitssignalen product voor product versterken, en niet alleen oppervlakkige optimalisaties.
• Zoek naar tools die echte resultaten meten, zoals een grotere zichtbaarheid in AI of een hogere conversie, zodat u de ROI kunt meten.
De ontdekking door de consument verandert sneller dan waar de meeste merken op voorbereid zijn. Maar er is nog tijd. Door nu het vertrouwen, de relevantie en de extraheerbaarheid te versterken, kunnen merken dit seizoen zichtbaar blijven in AI-gestuurde zoekopdrachten en een langetermijnfundament bouwen voor elk kanaal waar AI consumentenbeslissingen vormgeeft.
Kimberly Shenk is medeoprichter en CEO van Novi.
