Merken kampen met uitdagingen bij zoekopdrachten via kunstmatige intelligentie
15 november 2026 · 2 min leestijd
Merken ervaren problemen met hun zichtbaarheid in conversationele tools voor kunstmatige intelligentie, omdat deze aanwezigheid niet uniform of stabiel is.
Uit onderzoek van Cadastra en Naia Index blijkt dat de manier waarop consumenten merken ontdekken verandert. In plaats van lijsten met resultaten te bekijken, gaan consumenten in dialoog met systemen die context interpreteren, alternatieven vergelijken en producten aanbevelen. Om zichtbaarheid te verkrijgen, moeten merken signalen van koopintentie begrijpen die nog geen vaste patronen volgen.
Het onderzoek analyseerde 423 merken in 54 categorieën om te zien hoe bedrijven verschijnen in antwoorden van modellen voor kunstmatige intelligentie. In 45 van de 54 onderzochte categorieën in Brazilië concentreerden de drie best geplaatste merken in de ranglijsten van oktober 2026 ongeveer de helft van de totale score. Slechts 23 categorieën vertoonden merken met een consistente positionering over de verschillende analyses heen.
Er zijn aanzienlijke verschillen tussen platforms. In het segment elektronica vertoonden KaBuM! en Mercado Livre verschillende prestaties in ChatGPT en Gemini. Volgens Naia Index moet zichtbaarheid breder worden bekeken dan een enkele positie, omdat een bedrijf vaak kan worden aanbevolen voor kwaliteit of betrouwbaarheid, maar niet verschijnt bij zoekopdrachten naar lage prijzen of prijs-kwaliteitverhouding.
Dit vereist een verschuiving van traditionele zoekmachineoptimalisatie naar generatieve engine optimalisatie, oftewel GEO. Waar traditionele optimalisatie zich richt op de aanwezigheid van pagina's in zoekresultaten, probeert GEO de kans te vergroten dat een merk wordt genoemd en aanbevolen in antwoorden van generatieve kunstmatige intelligentie. De koopreis wordt hierdoor minder lineair en meer afhankelijk van context, waardoor interacties vloeibaarder en gepersonaliseerder worden.
Naast technologische veranderingen beïnvloeden klimaatveranderingen het consumentengedrag. Onregelmatige seizoenen en extreme temperaturen maken historische referenties voor productlanceringen en voorraden minder betrouwbaar. Voorbeelden hiervan zijn de aanpassing van menu's in de horeca door variërende beschikbaarheid van ingrediënten, stijgende chocoladeprijzen door problemen bij cacaoproductie, en een groeiende vraag naar koelende cosmetica, matrassen met temperatuurregeling en oplossingen tegen voertuigverwarming.