De manier waarop consumenten zoeken verandert sneller dan de branche had verwacht. Tijdens de feestdagen zoeken veel shoppers naar binnen voor cadeaus NAAR DE 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 verandering is 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 daalde met 34% omdat gebruikers de pagina met zoekresultaten volledig negeren. eMarketer-rapporten 47% van de merken ze hebben geen idee of ze verschijnen in AI-gestuurde ontdekkingen.
Platforms weten dat deze verandering steeds sneller gaat. Het recente besluit van Google het toevoegen van conversational shopping en AI-advertenties een paar weken voor de feestdagen laat zien hoe snel het consumentengedrag verandert. Ook merken moeten zich aanpassen.
Ondanks de complexiteit van AI-systemen bepalen drie eenvoudige signalen welke producten worden aanbevolen: vertrouwen, relevantie en winbaarheid. Deze signalen vormen de ruggengraat van de manier waarop AI beslist wat er naar boven komt, en ze 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 het bewustzijn van welke bronnen ze tijdens de training moeten geloven. Domeinen met consistente verificatiesignalen krijgen meer gewicht omdat het model heeft geleerd dat ze doorgaans nauwkeurige informatie posten.
Dit is de reden waarom grote retailers, waaronder Ulta, Sephora, Target, Amazon en Bloomingdale’s, vertrouwen op onafhankelijke verificatiepartners voor claims die op hun digitale schappen worden weergegeven. Geverifieerde domeinen dienen als vertrouwensankers. Wanneer een model moet kiezen, selecteer dan het product dat wordt ondersteund door duidelijkere en betrouwbaardere bronnen.
Vertrouwen bepaalt vaak of u wordt meegenomen in de respons.
2. Relevantie: hoe goed uw product aansluit bij de vraag van de koper
AI-assistenten reageren 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 overeenkomen met die concepten.
Relevantie hangt af van het gebruik van consistente verklaringen op alle kanalen waarin u verkoopt. Consistentie heeft de hoogste prioriteit. Wanneer meerdere bronnen het erover 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 productgegevens te lezen en te gebruiken
Zelfs nauwkeurige informatie wordt genegeerd als deze voor de AI moeilijk te analyseren is. Een strakke structuur, consistente opmaak en automatische leesbaarheid vergroten de kans dat uw product wordt geselecteerd aanzienlijk.
Merken verbeteren de extraheerbaarheid door gestructureerde markeringen toe te voegen voor details zoals ingrediënten, materialen en voordelen, zodat ophaalsystemen deze ondubbelzinnig kunnen interpreteren.
Een duidelijke structuur legt de focus van het grote taalmodel vast, 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 het in de taal, waar inhoudsmoderatie miljoenen mensen ertoe heeft gebracht een nieuw vocabulaire aan te nemen. Hetzelfde patroon doet zich voor in de handel. Als de AI consequent een bepaald vochtinbrengend middel, probioticum of babyproduct aanbeveelt, zullen consumenten die aanbevelingen gaan vertrouwen en deze voorkeuren overbrengen naar de winkels.
Het optimaliseren van vertrouwen, relevantie en extraheerbaarheid gaat verder dan het verbeteren van de digitale prestaties. Modelleer koopgedrag in de echte wereld.
EEN PRAKTIJK SPEELBOEK VOOR DE VAKANTIE
Zelfs nu het hoogseizoen hier is, kunnen merken nog steeds aanzienlijke 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 door meer diepgaande technische details, ingrediënten en veiligheidsinformatie op te slaan in de onderstaande diagrammen.
• Schone opmaak en update feeds van retailers wekelijks, omdat AI-systemen prioriteit geven aan recentheid.
Voorbeeld: Een kaarsenmerk kan PDP eenvoudig houden voor het winkelend publiek, terwijl allergenen-, VOC- en materiaalgegevens worden opgeslagen in gestructureerde, door AI leesbare markeringen.
2. Zet productclaims op een rij, overal waar u verkoopt
• Match titels, claims en voordelen tussen DTC-sites, PDP’s van retailers en marktplaatsen.
• Verwijder conflicterende of verouderde taal die het vertrouwen kan ondermijnen.
Voorbeeld: Als de ene PDP ‘wreedheidsvrij’ zegt en de andere zegt ‘niet op dieren getest’, verenig dan de zin zodat de AI een consistente verklaring ziet.
3. Breng uw gegevens in kaart met echte kopersintenties
• Identificeer de kenmerken waar consumenten in uw categorie het meest om geven.
• Codeer deze attributen in machinaal leesbare velden; voeg waar mogelijk ondersteunend bewijsmateriaal toe.
Voorbeeld: Codeer voor kinderspeelgoed veiligheidsnormen zoals ASTM of CPSC in uw gestructureerde gegevens, zodat AI het verzoek 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 externe leveranciers. AI geeft meer gewicht aan beweringen dat het terug te voeren is op betrouwbare bronnen.
Voorbeeld: Een serum voor de gevoelige huid moet de dermatologische testgegevens van ‘geurvrij’, ‘eczeemveilig’ 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 algemene zichtbaarheidsmonitoring, elke SKU afzonderlijk onderzoekt en u helpt gestructureerde gegevensverbeteringen te implementeren.
• Geef prioriteit aan systemen die autoriteitssignalen per product versterken, en niet alleen aan 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 door AI aangedreven zoekopdrachten en een langetermijnfundament bouwen voor elk kanaal waar AI de beslissingen van consumenten vormgeeft.
Kimberly Shenk is mede-oprichter en CEO van Novi.
