Van klik naar conversatie: Hoe LLM's de customer journey fundamenteel veranderen
In dit artikel:
Marketeers zien al jaren dat klassieke modellen (AIDA, funnel) de werkelijkheid te veel vereenvoudigen; de zogenoemde “Messy Middle” vat die complexiteit beter. Met de opkomst van AI-chatbots zoals ChatGPT, Gemini en Perplexity versnelt die complexiteit: consumenten laten het verkennen en vergelijken steeds vaker over aan één converserende AI in plaats van tientallen tabbladen en links te doorploegen. Dat verandert de klantreis: van een zoektocht die je probeert te beïnvloeden naar een conversatie waar je merk deel van moet uitmaken.
Een nuttige metafoor: zoekmachines zijn lange tijd als een bibliotheek geweest (lijst met bronnen), LLM’s functioneren meer als een professor die alle boeken al heeft samengevat en direct een samengesteld antwoord geeft. Als je merk niet in die synthese voorkomt, bestaat het niet voor een groeiende groep oriënterende consumenten. De focus verschuift dus van “hoe kom ik bovenaan de zoekresultaten” naar “hoe word ik genoemd en vertrouwd in het AI‑antwoord”.
Drie technische principes bepalen hoe LLM’s tot die antwoorden komen:
- Pre-training data: het statische geheugen van het model, opgebouwd tot de cut-off date. Alles wat je eerder publiceerde draagt bij aan die reputatie.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): het actuele geheugen; de AI zoekt live het web af (topresultaten) om recente feiten toe te voegen — en hiervoor blijft traditionele SEO en zichtbaarheid cruciaal.
- Query fan-out: een brede vraag wordt intern opgesplitst in veel subvragen; antwoorden moeten daarom diep en breed zijn om al die deelvragen te kunnen voeden.
Praktisch advies voor merken:
- Begin met de vraag waarom een AI jouw merk zou moeten vertrouwen. Authenticiteit en unieke data (eigen onderzoeken, cases, cijfers) winnen aan belang.
- Content: richt je op passages die op zichzelf staan, maak koppen vraaggestuurd en behandel onderwerpen van A tot Z (vergelijkingen, nadelen, technische details).
- Autoriteit: bouw E‑E‑A‑T zichtbaar in (ervaring, expertise, betrouwbaarheid), investeer in merkvermeldingen en Digital PR met origineel onderzoek om externe validatie te genereren.
- Techniek: zorg dat belangrijke content direct in de HTML staat (crawlbility), blokkeer nieuwe bots niet per ongeluk in robots.txt, houd laadtijden laag en zorg voor een heldere sitestructuur.
Risico’s en meetbaarheid:
- LLM’s kunnen “hallucineren” en feitenfouten overtuigend presenteren; dat raakt merkreputatie. Passief afwachten is geen optie: test chatbots op hoe ze over jouw merk praten en corrigeer onjuiste verhalen met consistente, betrouwbare bronnen.
- ROI blijft deels een black box; tools zoals Rankshift of Promptwatch helpen zichtbaarheid op relevante prompts te volgen, en serverlogs geven inzicht in welke content AI‑bots bezoeken.
Toekomstbeeld:
- De markt splitst in snelle early adopters (al conversatiegestuurd) en een late meerderheid die nog traditioneel zoekt. Daarom moet je op twee fronten spelen: behoud traditionele SEO én bouw aan AI‑gerichte zichtbaarheid.
- Agentic AI (proactieve agents die namens gebruikers acties uitvoeren) is de volgende disruptie: dan wordt vertrouwen, datakwaliteit en transactieverleden doorslaggevend voor welke merken een agent kiest.
Kortom: de klantreis is fundamenteel veranderd. De kernstrategie verandert minder in middelen dan in mindset: focus op authentieke, diepgaande expertise en een feilloze technische basis zodat de “professor van het internet” jouw merk niet kan negeren. Begin vandaag met het bevragen van chatbots over jouw merk en corrigeer waar nodig—dat is de eerste stap naar reputatiemanagement in het AI‑tijdperk.