研究：四分之三网店未准备好迎接 AI 购物

De meeste webwinkels zijn slecht of helemaal niet voorbereid op een wereld waarin de consument via AI shopt. Techbedrijf Channable onderzocht de productfeeds van 10.000 verkopers en geeft drie kwart een cijfer dat lager is dan een zes.

Bij de test is enkel gekeken naar hoe een verkoper scoort in het ecosysteem van Google, dus wat zoekopdrachten opleveren bij AI Mode en Gemini. Maar je mag die cijfers wel veralgemeniseren omdat praktisch elke winkelier minstens optimaliseert voor Google Shopping.

Het pijnpunt in het onderzoek zit in het gegeven, dat het overgrote deel van de winkeliers te weinig details meegeeft aan de data die het aan Google voedt. En dus ook aan bijvoorbeeld ChatGPT zou voeden.

Voor een gewone webwinkel volstaat het om te melden dat een paar schoenen van merk XYZ zijn, van leer, met veters, et cetera. Een AI wil álles weten om elke zoekvraag zo gericht mogelijk te kunnen beantwoorden. Van welk materiaal is de zool, wat is het profiel, hoe slijtvast is dat en het liefst nog tien of twintig variabelen.

Een gevleugelde uitspraak in de datawereld is ‘garbage in, garbage out’. Dat geldt ook voor de productfeeds die winkeliers in AI’s stoppen.

Een bijkomend probleem is dat fabrikanten slechts zeer basale productinformatie hebben. Ze kunnen of willen niet beter dan dit. De retailer moet of zelf de productinformatie verrijken of dat laten doen door een externe partij.

Multichannelplatform Channable lanceerde eerder deze maand een AI Readiness Audit, een tool die controleert of de productfeed van een webwinkel de gegevens bevat waar Googles AI-winkelomgevingen op leunen. Minder dan een procent van de onderzochte winkeliers haalde een acht of hoger. Het bedrijf stelt de tool ter beschikking aan zijn eigen klanten. Zo kunnen ze zelf constateren hoeveel vet hun datafeed op de botten heeft of, waarschijnlijker, juist helemaal niet.

Het tijdstip is niet toevallig. Het belangrijkste winkelseizoen van het jaar staat voor de deur, en volgens Channable is het de eerste piekperiode waarin AI een zichtbare rol als winkelkanaal zal hebben.

Product Lead Lucas Bassa van Channable schetst aan Emerce: “Je zoekt tegenwoordig zoals je met een LLM praat, in plaats van trefwoorden in te tikken. Dat heeft directe gevolgen voor wat een aanbevelingsmachine teruggeeft. Waar een zoekmachine tientallen resultaten toont, raadt een assistent als Rufus van Amazon er nog maar een handvol aan. Vijf in plaats van vijftig.” Wie niet tussen die vijf of minder suggesties staat, bestaat voor de klant feitelijk niet.

Dat maakt de details in de productdata doorslaggevend, en juist die worden volgens Bassa vaak overgeslagen. “Titel en beschrijving staan meestal wel op orde, maar de productspecifieke attributen geven de context. Neem een rugzak: heeft hij een laptopvak? Hoe groot is dat? Zulke gegevens bepalen of een AI-systeem een product kan matchen aan een concrete vraag van een klant.”

Marketplaces als Amazon en bol zitten volgens Bassa in een sterke positie. Ze groeien uit tot inspiratieplatforms, hoger in de funnel en kunnen met agents het zoek- en ontdekkingsproces verbeteren. Die stap ligt voor de hand, zegt hij, omdat ze al beschikken over wat een algemeen taalmodel mist: concrete klantdata en een supergestroomlijnd conversieproces. Marketplaces zijn gebrand op converteren met hoge orderwaardes.

Hij wijst ook op de data in Amazon DSP over winkelvoorkeuren, aangevuld met reviews en koophistorie. Een marketplace kan via reclames zeer gerichte adviezen op maat geven. Hoe beter het advies, hoe hoger de conversieratio.

Achter de ontwikkelingen ziet Bassa een wapenwedloop. Amazon, bol en Kaufland strijden onderling, maar ook ‘branchevreemde’ partijen als Meta en TikTok willen een graantje meepikken. Een e-commercebedrijf wil richting een conversationele ervaring, terwijl de taalmodellen juist richting conversie willen. “Wie de aankoop afhandelt, verzamelt de meeste data, en daar draait het om.”

De gewone webwinkel hoeft volgens Bassa niet direct in een stuip te schieten. “Het gevreesde kannibalisme door marketplaces hoeft niet meer als het grootste gevaar te worden gezien. Door de rol van agents is de klant sowieso overal. Hij komt al op meerdere platforms en je weet niet waar hij je product voor het eerst tegenkomt of waar hij uiteindelijk koopt.” Bovendien putten agents uit meerdere bronnen. Je content moet dus op álle kanalen op orde en consistent zijn. Een product dat op TikTok Shop wordt ontdekt, kan gewoon op Amazon worden gekocht. Een impressie op het ene kanaal straalt af op het andere.