### AI als primaire laag van productontdekking
Recent consumentenonderzoek toont een structurele verschuiving in hoe consumenten online producten ontdekken en evalueren. Volgens het laatste Marketplace Shopping Behavior Report 2026 gebruikt 58 procent van de shoppers nu AI-tools om producten te onderzoeken, terwijl 37 procent hun shopping journey op marketplaces begint – een daling van 10 procentpunten ten opzichte van het voorgaande jaar. Marketplaces blijven het grootste startpunt, maar hun dominantie erodeert naarmate de aandacht versplintert over search, social media en AI-assistenten.
Tegelijkertijd positioneert AI zich duidelijk als een onderzoeklaag in plaats van een volledig aankoopkanaal. Slechts 17 procent van de consumenten voelt zich comfortabel om een aankoop direct via AI te voltooien, ondanks dat meer dan een derde al een aankooptraject via een AI-assistent is gestart. Parallel daarmee geven andere studies aan dat een aanzienlijk deel van de consumenten al "geïnformeerd aankomt": bijna de helft gebruikt AI ergens in de koopreis, onder meer om beoordelingen te interpreteren en aanbiedingen te evalueren, terwijl een groeiende minderheid experimenteert met generatieve AI-shoppingtools om op maat gemaakte suggesties en vergelijkingen te krijgen.
Deze combinatie van gedragingen verandert de mechaniek van productontdekking. In plaats van brede categoriepagina's te bekijken of generieke zoekwoorden te gebruiken, vragen consumenten steeds vaker aan AI-systemen om opties vooraf te filteren op prijs, gebruiksscenario, compatibiliteit, duurzaamheid of andere beperkingen. Ontdekking, vergelijking en selectie worden samengeperst tot een kleiner aantal interacties met hoge intentie, waarbij AI fungeert als de beslislaag die bemiddelt welke producten überhaupt in overweging worden genomen.
### Waarom dit belangrijk is voor productdata en catalogusstandaarden
Omdat AI-assistenten de eerste interpretator van productinformatie worden, verschuift de kwaliteit en structuur van productdata van operationele hygiëne naar een strategische hefboom. Traditionele productfeeds werden geoptimaliseerd voor zoekmachines en marketplace search: consistente titels, basiskenmerken, SEO-vriendelijke beschrijvingen. In een door AI bemiddelde omgeving moeten dezelfde feeds systemen ondersteunen die tegelijkertijd gegevens van meerdere bronnen parsen, samenvatten en kruisvergelijken.
Drie consumentengedragingen versterken de druk op de datakwaliteit:
- Een meerderheid van de shoppers gebruikt AI voor onderzoek, wat betekent dat modellen continu productinformatie van meerdere kanalen aggregeren en normaliseren.
- Meer dan de helft van de shoppers zegt dat ze vaak hetzelfde product op meerdere marketplaces vergelijken, waarbij ze doorgaans zo'n drie platforms bekijken voordat ze kopen.
- Prijsinconsistenties en tegenstrijdige productinformatie tussen kanalen worden genoemd als belangrijke redenen voor het verliezen van vertrouwen, vooral wanneer beoordelingen ontbreken of schaars zijn.
Voor merken en retailers is elke inconsistentie tussen feedvarianten, marketplace-vermeldingen en direct-to-consumer catalogs niet langer alleen een UX-probleem; het degradeert actief hoe AI-systemen hun producten rangschikken, samenvatten en aanbevelen. Als een bron een andere materiaalsamenstelling, afmetingen of garantievoorwaarden vermeldt, moet de assistent het conflict oplossen of het vertrouwen in het product in het algemeen verminderen. Dat maakt gestandaardiseerde, machineleesbare catalogs een voorwaarde voor zichtbaarheid in AI-antwoorden.
Vanuit het perspectief van catalogusbeheer duwt dit de markt in de richting van:
- Striktere attributentaxonomieën en gedeelde definities over kanalen heen.
- Genormaliseerde eenheden, classificaties en compatibiliteitsgegevens om gestructureerd redeneren te ondersteunen.
- Systematische verrijking van "long-tail" attributen die voorheen optioneel leken maar cruciaal zijn voor door AI aangedreven vergelijkingen (bijv. duurzaamheidsindicatoren, gedetailleerde technische specificaties, use-case tags).
### De evoluerende rol van productfeeds
In deze context verschuiven productfeeds van exportartefacten naar de kernrepresentatie van het assortiment. Waar een feed voorheen minimaal compliant kon zijn voor elke marketplace of advertentienetwerk, gaat AI-gestuurde ontdekking ervan uit dat elke representatie van het product een getrouwe, gestructureerde abstractie is van dezelfde bron van waarheid.
Hieruit volgen verschillende veranderingen:
- Semantische diepte boven oppervlakkige zoekwoorden. AI-modellen vertrouwen minder op exacte zoekwoordovereenkomsten en meer op semantische relaties. Feeds die precieze functies, scenario's en beperkingen vastleggen, helpen assistenten producten in kaart te brengen met zeer specifieke gebruikersprompts ("een compacte vaatwasser voor een gezin van drie met een laag waterverbruik" in plaats van alleen "vaatwasser").
- Consistentie tussen eindpunten. Omdat assistenten informatie integreren van merkwebsites, marketplaces, beoordelingsplatforms en vergelijkingstools, worden verschillen tussen feeds direct zichtbaar. Dit heeft invloed op de waargenomen betrouwbaarheid en kan naar voren komen als "gemengde" of voorzichtige aanbevelingen.
- Continue synchronisatie. Gezien hoe vaak prijzen, voorraden en varianten veranderen, verhogen statische of zelden bijgewerkte feeds het risico dat AI verouderde of onjuiste informatie presenteert. Realtime of bijna realtime synchronisatie tussen PIM, e-commerce platform en externe feeds wordt essentieel, niet alleen voor conversie, maar ook voor het behoud van het vertrouwen van het model in de data.
In de praktijk verhoogt dit API's en event-driven integraties boven batch CSV-exports. Hoe actueler en gedetailleerder de feed, hoe gemakkelijker het voor AI-systemen is om gedetailleerde, tijdgevoelige vragen te beantwoorden zonder terug te vallen op generieke of conservatieve suggesties. Lees meer over de verschillende formaten voor deze feeds in [product feed](/blog/product_feed/).
### Product detail pages in een door AI gemedieerde journey
Als AI nu de eerste ronde van ontdekking afhandelt, verandert de rol van de product detail page (PDP) ook. Tegen de tijd dat een gebruiker op een PDP komt, hebben ze vaak een shortlist verfijnd via een assistent en willen ze specifieke aspecten verifiëren: exacte specificaties, afwegingen, visuele bevestiging en sociaal bewijs.
Onderzoek naar consumentengedrag toont aan dat drie op de vijf shoppers aarzelen om te kopen als een product geen beoordelingen heeft, en dat inconsistente informatie over kanalen het vertrouwen erodeert tijdens de vergelijking. In combinatie met het gebruik van AI om beoordelingen te interpreteren en sentiment samen te vatten, worden nieuwe eisen gesteld aan PDP-content:
- Volledigheid en structuur. Ontbrekende attributen frustreren niet alleen gebruikers; ze creëren gaten in het vermogen van het model om vragen te beantwoorden. Rijke, gestructureerde velden voor materialen, afmetingen, compatibiliteit, onderhoudsinstructies en gebruiksscenario's verbeteren zowel AI-reacties als menselijke besluitvorming.
- Machinevriendelijke formattering. Opsommingsgewijze specificaties, getabelleerde attributen en duidelijk gesegmenteerde secties helpen modellen informatie nauwkeuriger te extraheren dan lange, ongestructureerde tekstblokken.
- Beoordelingsdiepte en metadata. Het aantal beoordelingen blijft belangrijk, maar dat geldt ook voor de aanwezigheid van kwantitatieve en categorische gegevens (waarderingen per functie, use-case tags, voor- en nadelen) die AI kan aggregeren en aan de gebruiker kan presenteren. Om er zeker van te zijn dat je het goed hebt, bekijk onze gids over [hoe je een productbeschrijving voor je website maakt](/blog/how-to_create_a_description_for_a_product_on_a_website/).
Onder deze voorwaarden verliezen generieke of sjabloon PDP's snel effectiviteit. Content moet specifiek genoeg zijn om een assistent met vertrouwen te laten zeggen waarom een bepaald product geschikt is (of niet) voor een bepaald scenario, in plaats van vage, vrijblijvende samenvattingen te retourneren.
### Snelheid van assortimentuitbreiding en automatisering
De groeiende rol van AI in ontdekking vermindert de druk om het assortiment snel uit te breiden niet; zo mogelijk intensiveert het. Naarmate consumenten meer gedetailleerde vragen stellen, neemt de kans toe dat nichevarianten, bundels of configuraties nodig zijn om aan specifieke beperkingen te voldoen. Toch vermenigvuldigt elk nieuw SKU de vraag naar gestructureerde data, nauwkeurige beschrijvingen en uitgelijnde feeds over kanalen.
Handmatige contentproductie is het belangrijkste knelpunt in deze vergelijking. De behoefte om hoogwaardige productinformatie te creëren, te lokaliseren en te onderhouden voor duizenden SKU's kan niet op schaal worden beantwoord met puur menselijke workflows. Hier worden no-code tooling en door AI aangedreven automatisering centraal in de contentinfrastructuur:
- Op sjablonen gebaseerde contentgeneratie kan ervoor zorgen dat kernattributen en compliance-informatie aanwezig zijn voor elke SKU, terwijl differentiatie mogelijk blijft waar dat ertoe doet.
- AI-ondersteunde verrijking kan ontbrekende attributen afleiden uit bestaande gegevens, documentatie van de fabrikant of vergelijkbare producten, waarbij onzekerheden worden gemarkeerd voor menselijke beoordeling.
- Workflowautomatisering kan de reeks orkestreren van de inname van masterdata tot feedgeneratie, validatie en distributie over marketplaces, social commerce-oppervlakken en opkomende AI-shoppingtools. Het begint allemaal met de juiste [product feed](/blog/product_feed/).
De belangrijkste beperking is governance: geautomatiseerde content moet nog steeds voldoen aan de merk-, wettelijke en regelgevingsvereisten, en elk gehallucineerd of onjuist attribuut kan zich wijdverbreid verspreiden via AI-systemen die van die data afhankelijk zijn. Als gevolg hiervan verschuift menselijk toezicht van hands-on schrijven naar configuratie, beoordeling en uitzonderingsafhandeling. Als je dieper wilt duiken in het maken van product cards, bekijk dan ons artikel, [Hoe product cards uploaden](/blog/how-to_upload_product_cards/).
### No-code, AI en de nieuwe interface voor consumenten
Er vindt een parallelle verschuiving plaats aan de voorkant van de e-commerce. Naarmate ontdekking verschuift van zoekvakken en categoriebomen naar conversationele interfaces, hebben retailers en merken manieren nodig om hun catalogs bloot te leggen aan deze interfaces zonder aangepaste ontwikkeling voor elk nieuw AI-kanaal.
No-code en low-code tools komen naar voren als een brug tussen de backend productinfrastructuur en AI-native experiences:
- Conversationele ontdekking op eigen kanalen (bijv. chatinterfaces op sites of in apps) kan worden geconfigureerd om bestaande product-API's en PIM-systemen te bevragen, met behulp van een combinatie van natural language understanding en regels.
- Door AI aangedreven on-site search- en aanbevelingslagen kunnen worden getraind op dezelfde canonieke productdata die wordt gebruikt voor externe feeds, zodat consumenten consistente antwoorden krijgen, of ze nu een externe assistent of de eigen interface van de retailer vragen.
- Visuele en multimodale ontdekking (op afbeeldingen gebaseerd zoeken, gesproken vragen) kan in catalogs worden geplugd zonder de hele stack opnieuw op te bouwen, zolang het onderliggende datamodel robuust en goed gestructureerd is. Meer informatie nodig over hoe CSV's kunnen helpen? Bekijk dan ons artikel over de [CSV Format](/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/).
Vanuit een infrastructuurperspectief is de kernvereiste convergentie: in plaats van afzonderlijke contentpipelines voor site, marketplace en marketing, neemt de druk toe om een enkele, gestructureerde productgrafiek te onderhouden die alle AI-experiences – intern en extern – kan ondervragen.
### Implicaties voor e-commercestrategie
Het feit dat een meerderheid van de consumenten nu AI-tools gebruikt voor productonderzoek, terwijl minder beginnen op marketplaces dan een jaar geleden, signaleert een herstel van de machtsverhoudingen in e-commerce. Verkeer en invloed verschuiven van individuele platforms naar de bemiddelende intelligentielaag die zich bevindt tussen consumenten en catalogs.
Voor operators heeft dit verschillende strategische implicaties:
- Zichtbaarheid hangt minder af van biedstrategieën en categorierangschikkingen en meer van hoe begrijpelijk en betrouwbaar productdata lijken op AI-systemen.
- Investeren in product information management, taxonomie en content-operaties levert een direct concurrentievoordeel op in door AI bemiddelde omgevingen.
- Fragmentatie van ontdekkingskanalen – marketplaces, zoeken, social, AI-assistenten – maakt consistentie over alle productrepresentaties cruciaal voor het behoud van vertrouwen en conversie.
- Automatisering en no-code mogelijkheden zijn niet langer optionele efficiëntiespelen; ze zijn nodig om de catalogkwaliteit en de snelheid van verandering af te stemmen op hoe snel consumentenaanvragen en -verwachtingen evolueren.
In dit landschap is de centrale asset niet een enkele storefront, maar de diepte, structuur en betrouwbaarheid van de productdata die alle ontdekkingskanalen consumeren. Naarmate AI meer van de onderzoekswerkbelasting op zich neemt, zullen e-commerce- en SaaS-providers die productcontent als kerninfrastructuur behandelen – in plaats van een downstream marketingartefact – het best gepositioneerd zijn om af te stemmen op de nieuwe, door AI aangedreven patronen van consumentengedrag.
---
De trends die in deze analyse worden benadrukt, onderstrepen het cruciale belang van een robuust product information management (PIM)-systeem. Naarmate AI de productontdekking steeds meer bemiddelt, worden de kwaliteit en consistentie van productdata van het grootste belang. NotPIM biedt een no-code oplossing om productinformatie uit verschillende bronnen te centraliseren, te verrijken en te harmoniseren, zodat merken en retailers AI-systemen de nauwkeurige, gestructureerde data kunnen bieden die ze nodig hebben om zichtbaarheid en omzet te stimuleren. Door gebruik te maken van NotPIM kunnen bedrijven zich aanpassen aan het evoluerende landschap van door AI aangedreven commerce en een concurrentievoordeel behouden.