Agentic Commerce: Hoe Nederlandse merken zichtbaar worden en verkopen in het AI-ecosysteem

De traditionele zoekbalk heeft zijn langste tijd gehad. Waar consumenten decennialang afhankelijk waren van tien blauwe links en eindeloze filteropties op webshops, verschuift het paradigma nu stilletjes maar onomkeerbaar naar een model waarbij kunstmatige intelligentie niet alleen adviseert, maar ook de transactie voltooit. Dit fenomeen, beter bekend als Agentic Commerce, dwingt marketing- en e-commercedirecteuren om hun volledige online strategie te heroverwegen.

We staan op het punt waarbij zoekmachines transformeren in 'do-engines'. Wie vandaag de dag niet begrijpt hoe een Large Language Model (LLM) producten indexeert, aanbeveelt en afrekent, raakt binnen afzienbare tijd zijn marktaandeel kwijt aan concurrenten die de taal van de machine wél spreken. De cijfers spreken voor zich. ChatGPT telt inmiddels 700 miljoen wekelijkse gebruikers, en volgens een recent rapport overweegt de helft van de consumenten AI-zoekmachines te gebruiken voor hun productoriëntatie. De voorspelde financiële impact van deze verschuiving is aanzienlijk: analisten verwachten dat Agentic Commerce tegen 2028 een omzetimpact van 750 miljard dollar wereldwijd zal hebben.

Voor Nederlandse merken betekent dit dat 'gevonden worden op Google' niet langer volstaat. De nieuwe realiteit draait om de vraag: vertrouwt de AI uw merk genoeg om het autonoom in het winkelmandje van de consument te leggen?

De opkomst van de AI-koper: Wat is Agentic Commerce?

Agentic Commerce is fundamenteel anders dan traditionele e-commerce of de eerdere generatie chatbots. Waar een conventionele chatbot op een website reactief is en hooguit een link deelt naar een productpagina, opereert een AI-agent proactief en zelfstandig namens de gebruiker.

Een consument typt niet langer in: 'zwarte hardloopschoenen maat 43 neutraal'. In plaats daarvan geeft de consument een complexe, contextrijke opdracht, ook wel een prompt genoemd: 'Ik ga over drie maanden de marathon van Rotterdam lopen. Mijn hardloopschema vereist veel asfalt. Ik heb een neutraal looppatroon en mijn budget is maximaal 180 euro. Zoek de best beoordeelde schoenen die momenteel op voorraad zijn in maat 43 bij een betrouwbare Nederlandse webshop, pas eventuele kortingscodes toe en reken af.'

In dit scenario bezoekt de gebruiker nooit de homepage van de retailer. Er wordt geen categoriepagina bekeken, er wordt niet door productfoto's gescrolld en de traditionele checkout-flow (het invullen van adresgegevens en betaalvoorkeuren) wordt genadeloos overgeslagen. De AI-agent doet het voorwerk, vergelijkt specificaties, controleert de voorraad via API's en rondt de aankoop af.

Deze vorm van e-commerce verplaatst de beslissingsbevoegdheid gedeeltelijk van de mens naar het algoritme. Merken moeten niet langer uitsluitend de consument overtuigen via visuele storytelling en UX-design, maar moeten primair de onderliggende datamodellen van AI-systemen voeden met gestructureerde, foutloze en direct verwerkbare productinformatie.

De technische motor: Het Agentic Commerce Protocol (ACP)

De stap van een AI die advies geeft naar een AI die daadwerkelijk geld uitgeeft, vergt een robuuste en veilige technische infrastructuur. Dit is precies de lacune die prominente techbedrijven momenteel dichten. Een cruciaal initiatief hierin is de ontwikkeling van het theoretische Agentic Commerce Protocol (ACP), een open standaard geïnitieerd door spelers als OpenAI in nauwe samenwerking met betaalgigant Stripe.

Het fundamentele doel van ACP is het standaardiseren van de communicatie tussen LLM's en e-commerce back-ends. Zonder een universele standaard zou een AI-agent voor elke individuele webshop een web-scraper moeten bouwen, wat leidt tot fouten, afgebroken betalingen en beveiligingsrisico's.

Hoe werkt het in de praktijk?

Binnen de architectuur van ACP en vergelijkbare protocollen speelt het concept van checkout_sessions een hoofdrol. Wanneer een AI-agent van de consument de opdracht krijgt om een aankoop te doen, initieert de agent via een API een verzoek bij de webwinkelier. De winkelier (bijvoorbeeld gefaciliteerd door Stripe) retourneert een uniek, beveiligd token. Hiermee weet het systeem exact over welk product het gaat, inclusief actuele prijs, verzendkosten en beschikbare voorraad.

Een nog ingrijpender component is het principe van delegated payments.

"De ware doorbraak van Agentic Commerce is niet het zoekgedrag, maar het overdragen van de portemonnee. Wanneer een gebruiker een AI een mandaat en een budget geeft om autonoom transacties uit te voeren, verdwijnt elke vorm van frictie in het aankooptraject."

Bij delegated payments autoriseert de gebruiker de AI-agent vooraf. De AI krijgt bijvoorbeeld een virtuele creditcard met een harde limiet van 200 euro en toestemming om aankopen te doen binnen specifieke productcategorieën. Zodra de agent de perfecte marathon-hardloopschoen vindt, passeert deze de reguliere betaal-gateway op de website van de retailer en wordt de betaling via een backend-to-backend API-call afgerond.

Grote platforms integreren deze technologieën momenteel in hoog tempo. Shopify en Etsy behoren tot de eerste ecosystemen die hun infrastructuur openstellen voor AI-agenten. Voor merchants op deze platforms betekent dit dat hun inventaris vrijwel direct beschikbaar is voor aankoop via systemen als ChatGPT of Copilot, mits de onderliggende data klopt.

Voorbij de zoekbalk: Het veranderende consumentengedrag

De adoptie van AI-agenten heeft een desastreus effect op de klassieke marketingfunnel zoals we die al decennia kennen. Het AIDA-model (Attention, Interest, Desire, Action) comprimeert zich. De oriëntatiefase (Interest en Desire) vindt volledig plaats binnen de interface van de AI. De consument springt direct van de behoefte naar de actie.

Dit fenomeen wordt in de data-analysewereld omschreven als de "last click factor". Volgens onderzoek van Comscore verandert de attributie volledig wanneer consumenten AI gebruiken. Voorheen gaf Google de gebruiker tien opties (de oriëntatie), waarna de klant klikte en kocht. Bij AI-assistenten eist de AI de 'last click' voor zich op. Het is de tool die de doorslaggevende beslissing neemt op basis van parameters die de gebruiker heeft ingesteld.

De conversieratio's in dit nieuwe model zijn significant hoger. Data van Shopify-handelaren die experimenteren met directe AI-integraties tonen aan dat wanneer een product door een AI wordt aanbevolen en direct kan worden afgerekend, de frictie nul is en de aankoopintentie maximaal. Een kortere funnel leidt tot aanzienlijk minder verlate winkelmandjes.

Tegelijkertijd toont de realiteit aan hoe fluïde deze aanbevelingen zijn. Uit technische tests blijkt dat 80 procent van de productaanbevelingen door ChatGPT drastisch verandert zodra de 'web search'-functionaliteit wordt ingeschakeld. Zonder toegang tot het actuele web baseert het model zich op historische traningsdata (vaak grote, gevestigde merken). Met realtime toegang doorzoekt het model het huidige web naar de beste, actueel beschikbare opties voor de gebruiker. Dit onderschrijft het belang van realtime vindbaarheid; als uw product vandaag out-of-stock is gemarkeerd in de broncode, adviseert de AI direct een concurrent.

De blauwdruk uit het Oosten: Waarom China voorloopt

Om de volwassenheid van Agentic Commerce te doorgronden, moeten we naar de Aziatische markten kijken. Waar Westerse tech-giganten zich momenteel buigen over open standaarden en anti-monopoliewetgeving, hebben Chinese super-apps de stap naar autonome aankopen al lang en breed gefaciliteerd. De naadloze integratie van sociale media, e-commerce en betalingsverkeer biedt daar de perfecte voedingsbodem.

Alibaba heeft met de integratie van zijn eigen LLM, Qwen, in het e-commerceplatform Taobao de toon gezet. Taobao herbergt momenteel zo'n 4 miljard producten en bedient 300 miljoen wekelijks actieve gebruikers met AI-gestuurde functionaliteiten. Binnen dit ecosysteem fungeren AI-agenten niet als een externe tool, maar als de kern van de winkelervaring. Via Alipay worden agentic payments op gigantische schaal verwerkt, waarbij de AI budgetten beheert, kortingen stapelt en betalingen verricht zonder expliciete menselijke tussenkomst per aankoop.

De schaal waarop dit gebeurt is ongekend. Tijdens het jaarlijkse 618-shoppingfestival rapporteerde Alibaba dat er wekelijks 120 miljoen transacties geheel of gedeeltelijk door AI-agenten werden gestuurd, gefilterd of direct afgerekend. Concurrerende platforms zoals JD.com en Meituan volgen dezelfde strategie, waarbij logistiek, aankoop en AI-advies samensmelten.

ByteDance, het moederbedrijf van TikTok, illustreert de toekomst met hun AI-assistent Doubao. Het platform perfectioneert momenteel "one-sentence shopping". De gebruiker spreekt of typt één enkele, complexe behoefte in, waarna Doubao het web doorzoekt, video-reviews aggregeert, de beste deal detecteert en de order in het logistieke systeem plaatst. In China is Agentic Commerce geen toekomstmuziek, maar de standaard operationele procedure voor webo aankopen.

Amerika als fast follower: Big Tech hertekent de retailkaart

De Verenigde Staten hebben de achtervolging ingezet, al is het ecosysteem daar gefragmenteerder. OpenAI test functionaliteiten die sterk lijken op instant checkout-methodieken, waarbij externe partijen via veilige API-verbindingen transacties direct vanuit de chatomgeving kunnen verwerken.

Perplexity, een van de snelst groeiende AI-zoekmachines, lanceerde recent 'Perplexity Shopping'. Gebruikers hoeven het platform niet meer te verlaten; ze stellen een vraag, krijgen een productaanbeveling en rekenen direct af dankzij gekoppelde betaalgegevens en integraties met verzendpartners. Google experimenteert in de VS intensief met de AI Mode in Search (AI Overviews), waarbij productcarrousels dynamisch worden gegenereerd op basis van hyper-specifieke zoekopdrachten, inclusief realtime prijs- en voorraadindicaties.

Ook Microsoft zet serieuze stappen met Copilot en de integratie in Bing. Het doel is helder: het marktaandeel van Google Search aanvallen door een superieure, action-oriented ervaring te bieden. Grote Amerikaanse retailers zoals Walmart positioneren zich in dit segment als pioniers. Walmart koppelt zijn gigantische warenvoorraad rechtstreeks aan AI-protocollen om de "personal shopper" ervaring te automatiseren. De strijd om de e-commerce omzet in de VS verschuift van advertentiebudgetten in zoekmachines naar API-partnerships met AI-modellen.

GEO en AEO voor 2026: Zichtbaarheid in een wereld zonder links

Als consumenten niet meer naar uw website komen, hoe zorgt u er dan voor dat AI-modellen uw producten oppikken? Dit vereist een verschuiving van traditionele Search Engine Optimization (SEO) naar Generative Engine Optimization (GEO) en Answer Engine Optimization (AEO).

Waar SEO draait om het scoren op specifieke keywords en het bouwen van backlinks, draait AEO om feitelijkheden, context en machine-leesbaarheid. Een LLM zoekt naar consensus op het internet. Als twintig gerenommeerde hardloopblogs uw merk aanwijzen als de beste schoen voor asfalt, zal de AI dit overnemen. Dit noemen we entity building: het verzekeren dat uw merk, producten en hun eigenschappen onomstotelijk en helder gedefinieerd zijn in openbare kennisdatabanken en breed worden genoemd (brand mentions) op autoritaire platforms.

Een relatief nieuwe, maar kritieke ontwikkeling in het technisch ontsluiten van productinformatie is het implementeren van een llms.txt-bestand. Net zoals webmasters een robots.txt gebruiken om Googlebot te sturen, fungeert llms.txt (een simpel Markdown-bestand gehost op de root van uw domein) als een gestripte, feitelijke weergave van uw belangrijkste bedrijfsinformatie. LLM's prefereren Markdown boven complexe DOM-structuren en zware JavaScript-websites. Door cruciale productdata, garantievoorwaarden en unieke verkooppunten in dit formaat aan te bieden, vergroot u de kans op correcte indexatie door AI-crawlers substantieel.

Bovendien redeneert een AI op basis van data en bewijskracht. Content die bol staat van vage marketingtermen wordt door algoritmes overgeslagen. Algoritmes zoeken naar 'cited-worthy content': teksten met concrete statistieken, quotes van experts en verifieerbare feiten.

Concrete Do's en Don'ts voor AEO

Do's:

• Optimaliseer Structured Data (Schema.org): Zorg dat elk product is voorzien van vlekkeloze, uitgebreide Schema.org markup. Prijs, voorraadstatus (InStock), reviews, GTIN-codes (barcodes) en specificaties moeten direct uit te lezen zijn door bots.
• Focus op Entity Building: Zorg dat uw merk wordt genoemd op Wikipedia, Wikidata, in digitale persberichten en in onafhankelijke reviewsites. AI-modellen trianguleren informatie om de waarheid vast te stellen.
• Lever statistieken en expert-quotes: Verwerk harde cijfers, materiaal-specificaties en citaten van productontwikkelaars in uw omschrijvingen.
• Upload een llms.txt of .md structuur: Maak productdocumentatie beschikbaar in Markdown-formaat zodat LLM's deze zonder complexe rendering kunnen verwerken.

Don'ts:

• Bouwen op JavaScript-rendered content: Als essentiële productinformatie en prijzen pas laden nadat de gebruiker heeft gescrold of geklikt, 'ziet' de AI-agent dit simpelweg niet.
• Generieke AI-teksten publiceren: AI herkent content van andere AI's. Dertien-in-een-dozijn productomschrijvingen voegen geen unieke informatie toe aan het model en scoren dus lager.
• Focus puur op hoofdkanaal: Investeer niet alleen in uw eigen domein. Verkoop (mits mogelijk voor uw marge) ook via platforms zoals Shopify of Amazon die als eerste direct integreren met Agentic Commerce-protocollen.

AI-influencers en de heruitvinding van de creator economy

De opmars van AI in e-commerce beperkt zich niet tot onzichtbare protocollen. Ook aan de voorkant, bij het beïnvloeden van de consument, zien we drastische veranderingen. Reclamebureau Ogilvy publiceerde recent een trendrapport waarin zij spreken over de 'rebirth of the virtual influencer'. Dit zijn volledig digitaal gegenereerde persona's met een eigen sociale media-presence, die naadloos op schaal met duizenden volgers tegelijk in meerdere talen kunnen converseren en producten kunnen aanbevelen.

Toch zit de markt in een spagaat. Uit data verzameld door Presenc blijkt enerzijds dat 89 procent van de marketeers momenteel weigerachtig tegenover zogeheten 'AI creator clones' staat, uit angst voor reputatieschade en gebrek aan authenticiteit. Anderzijds geeft 9 procent van de voorhoede-marketeers al aan actief samen te werken met, of te investeren in, virtuele influencers om hun producten via AI-gestuurde kanalen te positioneren.

Deze hybride wereld roept ook ethische en juridische vragen op. Wetgevers grijpen in. Binnenkort veranderen de regels rondom goedkeuring en transparantie, zoals te zien is in staten als New York (waar begin juni nieuwe openbaarmakingswetten voor synthetische content van kracht werden). Wanneer een mens en een AI samen een campagne voeren, eist de wetgever consumententransparantie.

Voor Nederlandse merken betekent dit dat er een zogenaamde 'authenticity premium' ontstaat. Bedrijven die een succesvolle hybride strategie ontwikkelen – waarbij de authentieke menselijke (of tastbare bedrijfs-) afzender behouden blijft, maar AI wordt gebruikt voor hyperpersonalisatie en autonome conversie – winnen het vertrouwen van zowel de algoritmes als de eindgebruiker.

De 90-dagen roadmap voor Nederlandse marketingdirecteuren

De theorie begrijpen is stap één; het orkestreren van de verandering binnen uw organisatie is stap twee. Om voorbereid te zijn op de volledige uitrol van Agentic Commerce en AI-search, adviseren we de volgende praktische 90-dagen roadmap.

Maand 1: Auditing en technische fundering (Dag 1 - 30)

• Voer een holistische audit uit op uw structured data. Gebruik validatietools om te garanderen dat prijs, voorraad (cruciaal voor transacties), en productidentificatienummers (GTIN/EAN) op elke pagina 100% kloppen.
• Analyseer de toegankelijkheid van uw website voor crawlers. Controleer of vitale tekst verborgen zit achter interactieve Javascript-vensters en pas dit aan.
• Maak een eerste versie van een llms.txt bestand voor uw belangrijkste categorieën of bedrijfsidentiteit en plaats deze in de root.

Maand 2: Content adaptatie en Entity Building (Dag 31 - 60)

• Maak een inventarisatie van uw top 20 belangrijkste producten. Herschrijf deze omschrijvingen van generieke taal naar data-gedreven, feitelijke en geciteerde content (cited-worthy).
• Start een PR- en linkbuildingstrategie met de focus op het veroveren van merkvermeldingen in niche-blogs, nieuwsmedia en kennisbanken, niet louter voor de verwijzende link, maar voor het versterken van de 'entiteit' van uw merk binnen de LLM-trainingsdata.

Maand 3: Experimenteren en integreren (Dag 61 - 90)

• Onderzoek API-oplossingen voor externe platforms. Als u gebruik maakt van systemen als Shopify of Magento, breng dan in kaart welke plug-ins (bijvoorbeeld in samenwerking met Stripe of OpenAI) binnenkort beschikbaar worden voor delegated payments.
• Reserveer een testbudget voor nieuwe conversiekanalen. Zorg dat u intern een klein, slagvaardig team heeft dat de wekelijkse verschuivingen in het zoekvolume gerelateerd aan AI-modellen (zoals meetbaar in Bing/Copilot en Perplexity analytics) kan vertalen naar een strategie.

Conclusie: Wie niet gevonden wordt door AI, bestaat straks niet

Het venster waarin merken een voorsprong kunnen nemen in de wereld van Agentic Commerce is tijdelijk. Waar we voorheen onze marketingbudgetten voornamelijk inzetten om het menselijk brein te beïnvloeden, vereist dit nieuwe decennium dat we de capaciteit hebben om rechtstreeks met algoritmes en AI-boodschappers te communiceren en daar veilig transacties mee af te ronden.

De "last click" verdwijnt. Uw webshop-interface wordt vaker overgeslagen. Het product, de feitelijke data en het mandaat van de virtuele agent dicteren de e-commerce omzet van de nabije toekomst. Als marketingdirecteur heeft u nu de keuze: passief toekijken hoe AI-zoekmachines uw webverkeer uithollen, of proactief uw catalogus optimaliseren, uw betaalinfrastructuur voorbereiden en uw content model-klaar maken.

Wilt u strategisch én praktisch de diepte in over dit onderwerp? Bekijk dan de inzichten uit de Agentic Commerce Training of leid uw team op voor de bredere AI-transitie via de AI voor Marketing & Sales training.

---

Bronnen

• McKinsey & Company (2024). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.
• OpenAI / Stripe (2024). Integrations and the future of Agentic Commerce Protocols.
• Comscore (2024). The evolution of digital attribution and the Last Click Factor in AI-driven search.
• Shopify Commerce Trends (2024). Data on AI curation and checkout conversions.
• Alibaba Group / Taobao (2023). 618 Shopping Festival Data Report & Qwen Integration Insights.
• Ogilvy (2024). Influence Trends: The Rebirth of the Virtual Influencer.
• Presenc (2024). Marketer sentiment on AI creator clones and virtual influencers.
• State of New York Legislature (2024). Synthetic Content and AI Disclosure Act (June 9th).