Q&A webinar ‘van click-to-buy naar prompt-to-paid: wat gebeurt er als AI je checkout overneemt?’

Onze webinar over agentic commerce op 21 april 2026 – binnenkort ook te herbekijken op YouTube – maakte heel wat los. Geen wonder: we gaan van een wereld waarin we consumenten verleiden om te klikken, naar een wereld waarin AI-agents beslissingen nemen op basis van data en logica. Tijdens de sessie stroomde de chat vol met kritische vragen over platformkeuzes, de veranderende funnel en de betrouwbaarheid van AI.

Heb je de webinar gemist maar wil je je toch verder inlezen in het onderwerp? Onze experten hebben de belangrijkste vragen en antwoorden hieronder voor je gebundeld.

Technologie en platformen

1. Zullen AI-agents voorkeuren vertonen voor de technische setup van webshops zoals Shopify, WooCommerce of Bol.com?

Platformen als Shopify hebben met hun Agentic Storefronts een streepje voor. De integratie met hun Unified Commerce Platform (UCP) en Catalog Intelligence zorgt ervoor dat je als merchant minder custom werk hebt om ‘agent-ready’ te zijn.

Je kunt zelfs als niet-Shopify merchant hun Agentic Plan gebruiken om de Shopify Catalog in te zetten als distributielaag. Zo gebruik je hun technische infrastructuur om je producten leesbaar te maken voor agents, ongeacht je eigen platform.

Toch is het geen gewonnen race voor de grote platformen alleen. Een Shopify-merchant met een rommelige productfeed zal altijd verliezen van een custom-built shop met perfect gestructureerde data en een naadloze integratie. De agent kijkt namelijk niet naar het merk van je CMS, maar naar de kwaliteit van de informatie.

2. Beschikt Shopify over een (externe) AI-agent waarmee de klant door de producten kan gaan?

Ja, via de Shopify App Store zijn er externe oplossingen beschikbaar, zoals de Launch Check App. Dit is een AI-gestuurde assistent die fungeert als een interactieve gids voor je bezoekers en is een zeer geschikte tool voor een goede basis.

In plaats van dat een klant zelf door menu’s en filters moet navigeren, kan de AI-agent:

Hoewel dit soort tools de klantervaring enorm kunnen verbeteren, is het wel essentieel dat de AI-agent gevoed wordt met de juiste data.

Om zeker te zijn dat je geen kansen mist in agentic commerce, ga je best wel nog een stap verder. Dynamate ontwikkelde daarvoor bijvoorbeeld een eigen, diepgaandere AI agent app.

3. Volstaat het om een feed te pushen naar Google Merchant Center en structured data op je PDP (Product Detail Page) te hebben?

Dat is een solide basis, maar wie echt impact wil maken, heeft meer controle nodig. Wij raden daarom aan om met een feed management tool zoals Channable of Lengow te werken.

De reden is simpel: een feed voor Google is fundamenteel anders opgebouwd dan een feed voor platformen zoals OpenAI. Waar Google focust op specifieke advertentie-attributen, vraagt een AI-agent om een rijkere, semantische structuur om je producten echt te kunnen begrijpen en aan te bevelen in een gesprek. Met een feed management tool kun je die verschillende datastromen per kanaal optimaliseren en verrijken, zonder dat je bronfeed een rommeltje wordt. Zo zorg je dat je op elk platform – van zoekmachine tot AI-bot – optimaal leesbaar bent.

De customer journey en de rol van AI-agents

4. Zouden jullie aanbevelen om geen eigen chatbot te ontwikkelen, maar te opteren voor een Google Business Agent of Copilot?

Het is geen of-of verhaal. Voor grote spelers met complexe producten of een sterke loyaliteitsstrategie is een eigen agent goud waard. Cijfers tonen aan dat klanten die interageren met een merkeigen agent vaak sneller converteren. Tegelijkertijd wil je ook aanwezig zijn waar de consument zijn zoektocht start: in de ecosystemen van Google of Microsoft.

Een hybride model is daarom vaak de slimste route. Hierbij fungeert een platform zoals de Google Business Agent als het eerste contactpunt in de zoekmachine, terwijl je eigen gespecialiseerde agent de diepgaande productkennis en persoonlijke service overneemt zodra de klant op jouw platform landt.

Een sterk voorbeeld hiervan is de Amerikaanse retailer Lowe’s met hun agent Mylow. Zij combineren hun aanwezigheid in externe ecosystemen met een krachtige eigen agent die specifiek getraind is op hun enorme assortiment en complexe klusadviezen. Zo plukken ze de vruchten van de brede vindbaarheid van techgiganten, zonder de controle over de uiteindelijke klantrelatie en conversie uit handen te geven.

Let wel op: bij platformen als Google en Microsoft voed je de input, maar heb je weinig invloed op de uiteindelijke beslissingslogica. Dat blijft een ‘blackbox’. Met een eigen agent houd je de regie over de klantervaring volledig in eigen hand.

5. Wat is de impact van generative AI op de customer journey? Het lijkt de mid-funnel in te korten.

Dat klopt volledig. De traditionele customer journey waarbij een consument uitgebreid gaat vergelijken en klikken (de mid-funnel), wordt door AI-agents platgeslagen. De agent doet het onderzoek voor de klant.

Voor jou als marketeer betekent dit dat de ‘touchpoints’ zoals we ze kennen (klikken naar een categoriepagina) vervagen. E-commerce evolueert naar een intent-gedreven stroom die frictieloos naar een resultaat leidt. Je moet dus niet meer optimaliseren voor de klik, maar voor het eindresultaat in de zoektocht van de agent.

6. In welke processen verwachten jullie de grootste impact (pricing, marketing, customer service)?

De impact is overal, maar de accenten verschuiven:

Data, trust en reviews

7. Moet alle informatie in de productfeed ook zichtbaar zijn voor de klant, of mag sommige informatie enkel voor AI-bots vindbaar zijn?

Niet alles hoeft op de website te staan. Wat een agent nodig heeft om een match te maken, is vaak technisch en gestructureerd. Informatie zoals “als dit product niet op voorraad is, stel dan X als alternatief voor” is cruciaal voor een agent (zeker in b2b), maar hoeft de consument niet onnodig te vermoeien op de PDP.

8. Wat met b2b-shops waar prijzen pas zichtbaar zijn na login?

Als de prijs verborgen blijft, kan de agent daar niet op vergelijken. In dat geval worden andere signalen nóg belangrijker: je merkbekendheid, je reputatie, je autoriteit en de volledigheid van je productattributen (specificaties en omschrijvingen). Als de prijs geen differentiator kan zijn in de discovery-fase, moet je data op alle andere vlakken perfect zijn.

9. Hoe objectief is een AI-agent als er een verdienmodel of advertenties achter zitten?

Er is een duidelijk belangenconflict. OpenAI beweerde ooit dat advertenties een “teken van wanhoop” waren, maar inmiddels zien we ze ook daar verschijnen om de enorme operationele kosten te dekken.

Het is een bekend patroon in de techwereld: in een eerste fase dient het platform vooral de gebruiker om marktaandeel te winnen, maar vroeg of laat verschuift de focus onvermijdelijk richting de adverteerder. We moeten er kritisch op blijven dat de organische, conversationele resultaten niet volledig worden ondergesneeuwd door het hoogste bod. Voor bedrijven betekent dit dat de strijd om autoriteit en relevantie binnen deze AI-systemen alleen maar belangrijker wordt, nog voordat het een puur ‘pay-to-play’-model wordt.

10. Hoe voorkomt een AI-agent dat hij wordt misleid door nepreviews?

Dit is een strijd van algoritmes. Reviewplatformen zoals Trustpilot fungeren als een onafhankelijk trustsignaal voor agents. Hoewel deze platformen ook commerciële belangen hebben, blijven ze voor een agent een van de weinige manieren om de ‘betrouwbaarheid’ van een merk te kwantificeren. Het actief beheren en beantwoorden van reviews blijft dus bittere ernst. Reviews actief beheren en beantwoorden blijft simpelweg essentieel voor je online geloofwaardigheid.

Lees meer over reviews en hun impact binnen agentic commerce in onze andere blog.

De conclusie van onze specialisten? Agentic commerce vraagt om een verschuiving van ‘uitvoeren’ naar ‘regisseren’. Je moet begrijpen welke data een agent nodig heeft en hoe je jouw merkautoriteit vertaalt naar signalen die een machine begrijpt.