E-commerce staat voor een fundamentele transformatie – en de meeste webshops hebben dit nog niet opgemerkt.
Jan Otto, oprichter van JANO Consulting, beschrijft in zijn gastbijdrage in het E-Commerce Magazine de overgang naar Agentic Search – een aanpak waarbij niet meer zoekwoorden, maar koopintenties het zoekresultaat sturen. Deze aanpak wordt in de winkel aangeduid als Agentic Shopping Assistant beleefbaar en maakt een vorm van AI Product Discovery, die klassieke filtercategorieën en zoekwoorden vervangt. Als concreet praktijkvoorbeeld noemt Jan Otto aginity.ai.
Het einde van het trefwoordtijdperk: Waarom gebruikers niet meer denken als zoekmachines
Generatieve AI heeft het gebruikersgedrag fundamenteel veranderd. Klanten typen vandaag de dag zoekopdrachten in natuurlijke taal met context, budget en doel – en verwachten dat het systeem ze begrijpt.
Millennials geven de voorkeur aan dialooggebaseerde zoekfuncties
67 % der Millennials bevorzugen eine dialogbasierte, kontextuelle Suche gegenüber klassischer Stichwortsuche.
Hogere koopwaarschijnlijkheid
Gebruikers die in natuurlijke taal zoeken, hebben een 35% hogere koopkans.
Mobiele zoekopdrachten > 5 woorden
43 % aller E-Commerce-Suchanfragen auf mobilen Endgeräten enthalten heute mehr als 5 Wörter.
Waarom klassieke productzoekopdrachten hun grenzen bereiken
Traditionele zoekoplossingen zijn ontworpen voor trefwoordovereenkomsten – niet voor koopintenties. In de praktijk leidt dit tot drie ernstige problemen.
Nulresultaatprobleem
Meer dan 70% van de gebruikers verlaat de winkel onmiddellijk als er geen resultaten worden weergegeven – ook al zou het product beschikbaar zijn in de catalogus.
Relevantieprobleem bij complexe zoekopdrachten
Hoe meer context een zoekopdracht bevat – gebruiksdoel, budget, lichaamslengte – hoe slechter klassieke zoeksystemen presteren.
Retourprobleem door slechte trefkwaliteit
Onjuiste aankopen veroorzaakt door ongeschikte zoekresultaten genereren retouren. Elke retour kost 17–25 euro – ongeacht de productprijs.
Generatieve AI als nieuwe infrastructuur van productzoekopdrachten
Agentic Search analyseert koopintentie, extraheert relevante productattributen en vergelijkt deze direct met de productcatalogus – gestructureerd, traceerbaar en onderbouwd. Een gedetailleerde technische vergelijking is te vinden in het artikel Wat is Agentic Search?.
Zoekwoordzoeken vs. RAG vs. Agentic Search
Korte vergelijking van de aanpakken voor productzoekopdrachten en advies in de winkel.
| Vergelijkingscriterium | Zoekwoordzoeken | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Gegevensbasis | Statische velden, zoekwoorden, filters | Top-k retrieval uit tekst-/vectorindex (deelverzameling) | Volledige catalogusmatch via gestructureerde productgegevenspunten per SKU |
| Querylogica | Lexicale matching (exacte termen) | Gelijkheidszoeken | Op attributen gebaseerde intentmatching |
| Intentbegrip | Laag voor complexe long-tail zoekopdrachten | Gemiddeld (afhankelijk van embeddings en prompting) | Hoog (use case + attributen + terugvragen) |
| Hallucinatierisico | Laag (nauwelijks generatie), maar relevantielacunes | Verhoogd (generatieve uitvoer) | Aanzienlijk geminimaliseerd (gestructureerde productgegevens) |
| Uitlegbaarheid | Gemiddeld (filters en scores zichtbaar) | Laag tot gemiddeld | Hoog / Op attributen gebaseerd traceerbaar |
| Bijwerkinspanning | Gemiddeld (synoniemen/regels handmatig onderhouden) | Hoog (re-indexering) | Laag (live catalogus) |
Agentic Commerce: Wanneer elk product een expert wordt
In klassieke systemen is de productcatalogus passief. In het agentische model wordt elk product actief: het krijgt zijn eigen AI-agent die zelfstandig reageert op zoekopdrachten. Für Kunden wird dieser Ansatz als Agentic Shopping Assistant erlebbar.
Stap 1 – Catalogusanalyse
Een agentgenerator analyseert de volledige productcatalogus. Voor elke SKU worden alle relevante attributen vastgelegd, gewogen en gestructureerd.
Stap 2 – Intent-extractie
Een intentiemodule analyseert de zoekopdracht en extraheert de koopintentie: Wat zoekt de gebruiker? Welke attributen zijn belangrijk?
Stap 3 – Agentactivering
Op basis van de gedetecteerde intentie worden alleen de productagenten geactiveerd waarvan de producten potentieel relevant zijn.
Stap 4 – AI Product Discovery met redenering
Elk zoekresultaat wordt geleverd met een motivatie op attribuutniveau – transparant en traceerbaar.
aginity.ai: Het concrete voorbeeld uit het E-Commerce Magazine
Jan Otto noemt aginity.ai expliciet als voorbeeld van hoe Agentic Commerce vandaag al werkt in de praktijk. aginity.ai werkt met gestructureerde productgegevens en op attributen gebaseerde directe catalogusquery's – traceerbaar in plaats van puur probabilistisch.
Geminimaliseerd hallucinatierisico
Omdat aanbevelingen zijn gebaseerd op productattributen uit de catalogus, is het risico op onjuiste informatie aanzienlijk lager dan bij puur generatieve RAG-benaderingen.
Directe catalogusquery op attribuutniveau
aginity.ai werkt met gestructureerde productgegevens en op attributen gebaseerde directe catalogusquery's – traceerbaar in plaats van puur probabilistisch.
AVG-conform in de EU
Gehost in het datacenter Frankfurt/Main – ontworpen voor AI Act-vereisten.
Gemessene Ergebnisse aus laufenden Projekten
Strategische positionering: waarom dit moment nu beslissend is
Bedrijven die nu niet investeren in intelligente productzoekopdrachten zullen achterblijven – niet over vijf jaar, maar over twee.
Klantverwachtingen stijgen snel
Kunden, die ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews kennen, haben eine neue Benchmark für „gute Suche".
Concurrenten halen in
Grote e-commercespelers investeren massief in door AI aangedreven zoekfunctionaliteit. Voor middelgrote retailers is Agentic Search de meest realistische manier om bij te blijven.
Integratievenster is nu open
Systemen zoals aginity.ai kunnen via een API worden geïntegreerd in bestaande winkelsystemen. De inspanning bedraagt vandaag 7 dagen.
Conclusie
Agentic Commerce is geen science fiction – het is een bewezen technologie die in zeven dagen live kan gaan: AVG-conform, met geminimaliseerd hallucinatierisico door gestructureerde productdata en meetbare resultaten vanaf dag één.
Veelgestelde vragen
Wat is Agentic Search?▾
Agentic Search analyseert de koopintentie achter een zoekopdracht, vergelijkt relevante productattributen in de catalogus en levert onderbouwde aanbevelingen op attribuutniveau. Dit verbetert de traceerbaarheid en minimaliseert hallucinatierisico's vergeleken met puur generatieve RAG-benaderingen.
Wat is AI Product Discovery?▾
AI Product Discovery beschrijft de mogelijkheid om de werkelijke use case van de koper te identificeren uit een zoekopdracht in natuurlijke taal en geschikte producten te vinden uit de volledige catalogus – intentiegebaseerd, op attribuutniveau, met verklaarbare resultaten.
Wat is het verschil tussen Agentic Search en RAG?▾
RAG-systemen genereren antwoorden op basis van opgehaalde tekstpassages uit vectordatabases. Agentic Search werkt met gestructureerde productgegevens en op attributen gebaseerde matching – begrijpelijker en met significant geminimaliseerd hallucinatierisico.
Wat is het verschil tussen een AI-winkelassistent en een chatbot?▾
Een chatbot voert open gesprekken. Een Agentic Shopping Assistant levert precieze productresultaten uit de echte catalogus – onderbouwd door attributen, geen vrij gesprek.
Moet ik van shopsysteem wisselen voor Agentic Search?▾
Nee. aginity.ai integreert als een API-laag in bestaande systemen. Shopify, Shopware en Magento worden native ondersteund.
Hoe lang duurt de integratie?▾
Voor een typische productcatalogus met 1.000–50.000 SKU's bedraagt de integratietijd 7 werkdagen – inclusief setup, testen en go-live.
Worden klantgegevens opgeslagen of gebruikt voor training?▾
Nee. Zoekopdrachten worden gepseudonimiseerd verwerkt. Geen klantgegevens verlaten het EU-datacentrum in Frankfurt/Main.
Wat kost het inzetten?▾
aginity.ai biedt drie maandelijkse pakketten: Agentic Chat (vanaf 750/maand), Agentic Search (vanaf 1.000/maand) en de Agentic Suite (vanaf 1.500/maand) – elk in de lokale valuta plus btw. Alle pakketten omvatten 10.000 producten en 10.000 verzoeken/maand.
Verdere inhoud
Over de auteur
Jan Otto is oprichter van JANO Consulting en adviseert middelgrote handelsbedrijven bij digitale transformatie. Zijn focus ligt op datagedreven strategieën voor e-commerce, omnichannel en AI-integratie. Deze tekst werd oorspronkelijk gepubliceerd als gastbijdrage in E-Commerce Magazine (02.02.2026).