Drie kwart van de webwinkels scoort een onvoldoende als het gaat om AI-shopping. Dat blijkt uit onderzoek van Channable naar de productfeeds van 10.000 verkopers. Minder dan een procent haalt een acht of hoger. De productdata bevat simpelweg te weinig details voor AI-assistenten.
Channable deed het onderzoek met zijn AI Readiness Audit, een tool die het multichannelplatform eerder deze maand lanceerde, zo schrijft Emerce. De audit controleert of een productfeed de gegevens bevat waar de AI-winkelomgevingen van Google op leunen. Drie kwart van de verkopers krijgt een cijfer lager dan een zes. Een acht of hoger? Dat lukt minder dan een procent.
Het onderzoek keek alleen naar het ecosysteem van Google, dus naar wat zoekopdrachten opleveren in AI Mode en Gemini. Toch zeggen de cijfers ook iets over andere platforms. Vrijwel elke winkelier optimaliseert namelijk minstens voor Google Shopping. En dezelfde data komt ook terecht bij bijvoorbeeld ChatGPT.
Volgens Channable is het moment niet toevallig gekozen. Het belangrijkste winkelseizoen van het jaar komt eraan. Volgens het bedrijf is dat de eerste piekperiode waarin AI zichtbaar meedoet als winkelkanaal. De audit geeft een AI-readiness-score, spoort ontbrekende content op en kan gaten vullen met attributen die door AI worden aangevuld. Channable stelt de tool beschikbaar aan zijn eigen klanten.
Lees ook: Google knijpt gratis verkeer af: webwinkels betalen de rekening
Garbage in, garbage out
Titels en beschrijvingen zijn meestal in orde, maar product specifieke attributen ontbreken vaak. Voor een gewone webwinkel is het genoeg om te melden dat een laptop van polycarbonaat en metaal is gemaakt. Een AI-assistent wil ook weten welk gereedschap er nodig zijn om de onderkant eraf te schroeven, wat de accucapaciteit is en hoe slijtvast die is. En liefst nog tien tot twintig andere variabelen.
Daarbij leveren fabrikanten vaak alleen basale productinformatie aan. De retailer moet die gegevens dus zelf aanvullen of dat uitbesteden aan een externe partij.
Product Lead Lucas Bassa van Channable vertelt aan Emerce dat consumenten steeds vaker in gewone taal zoeken, zoals ze met een LLM praten. Dat heeft gevolgen voor wat een assistent aanbeveelt. “Waar een zoekmachine tientallen resultaten toont, raadt een assistent als Rufus van Amazon er nog maar een handvol aan. Vijf in plaats van vijftig.” Rufus is geen kleine speler. Volgens berichtgeving gebruikten 300 miljoen klanten de assistent in 2025. Wie niet in dat korte lijstje staat, bestaat voor de klant eigenlijk niet. Bassa geeft een concreet voorbeeld: “Neem een rugzak: heeft hij een laptopvak? Hoe groot is dat?”
Strijd om de aankoop
Ondertussen bouwt Google verder aan zijn eigen infrastructuur. Het bedrijf kondigde eerder het Universal Commerce Protocol aan, plus een nieuwe checkout in AI Mode en de Gemini-app. Toch stelt Forrester dat de meeste ‘agentic’ ervaringen voorlopig vooral conversationeel zijn. Meestal neemt de mens nog altijd de beslissing en rekent hij zelf af.
Volgens Bassa staan marketplaces als Amazon en Bol er sterk voor. Ze hebben wat een algemeen taalmodel mist, namelijk concrete klantdata, reviews, koophistorie en een soepel conversieproces. Ook Kaufland, Meta en TikTok willen een graantje meepikken. Volgens Bassa draait die wapenwedloop om data: wie de aankoop afhandelt, verzamelt er het meest van.
Paniek is volgens hem niet nodig voor de gewone webwinkel. Klanten zitten al op meerdere platforms en agents halen hun informatie uit meerdere bronnen. Een product dat iemand op TikTok Shop ontdekt, kan hij net zo goed op Amazon kopen. Daarom moet productcontent volgens Bassa op alle kanalen kloppen en consistent zijn.
Channable zet zelf ook steeds meer in op AI. Na de overname van Producthero bedienen beide bedrijven samen meer dan 15.000 klanten. De Smart Attributes van Channable worden daarbij gekoppeld aan Products AI van Producthero.