Hoe AI het Zoeken en Surfen op het Internet Transformeert

AI-technologieën veranderen snel hoe we online informatie vinden. Van de fundamenten van SEO tot de opkomst van AI-chatbots en multimodale zoekopdrachten: het hele zoekecosysteem is in ontwikkeling. Dit rapport geeft een uitgebreid overzicht van deze veranderingen, geordend op hoofdonderwerpen:

1. SEO in het Tijdperk van AI

Zoekmachineoptimalisatie (SEO) past zich aan aan een wereld waarin AI een centrale rol speelt in zoekresultaten. Traditionele SEO richtte zich op zoekwoorden en backlinks, maar moderne AI-gedreven zoekalgoritmen geven prioriteit aan het begrijpen van gebruikersintentie en het geven van directe antwoorden. Zo betekent het gebruik van AI-modellen door Google dat zoekopdrachten de context beter begrijpen en koppelen aan zinvolle resultaten, in plaats van alleen zoekwoorden blog.google. In de praktijk kunnen gebruikers daardoor in meer natuurlijke taal zoeken en toch relevante antwoorden krijgen – Google gaf aan dat BERT (een NLP-model) het hielp om ongeveer 1 op de 10 Engelse zoekopdrachten beter te interpreteren, vooral langere, meer conversatiegerichte vragen blog.google blog.google.

Een grote verschuiving is de opkomst van ‘zero-click’-zoekopdrachten en AI-gegenereerde antwoorden bovenaan de zoekresultaten. Zowel Google als Bing tonen nu vaak een AI-gegenereerde samenvatting (op basis van meerdere websites) vóór de lijst met traditionele links. Deze AI Overviews veranderen de SEO-strategie aanzienlijk. Een recent onderzoek toonde aan dat in mei 2025 bijna de helft van alle Google-zoekopdrachten (49%) een AI Overview bovenaan had, een flinke stijging ten opzichte van slechts 25% eind 2024 xponent21.com xponent21.com. Deze samenvattingen bevatten meestal een kort antwoord met enkele bronverwijzingen en nemen een prominente plek op het scherm in. Gevolg is dat ‘#1’ staan in de oude betekenis geen garantie meer is voor zichtbaarheid – content die niet wordt gebruikt in de AI Overview kan volledig worden overgeslagen xponent21.com. Kortom, ‘succes in AI-zoek hangt af van hoe goed je content aansluit bij de wijze waarop AI-modellen relevantie, gebruikersintentie en autoriteit begrijpen’ xponent21.com.

Veranderingen in SEO-strategie: Om zichtbaar te blijven, passen website-eigenaren hun tactieken aan. De nadruk ligt nu op het produceren van hoogwaardige, gezaghebbende content die door AI-algoritmen als betrouwbaar wordt beschouwd beepartners.vc. Marketeers gebruiken gestructureerde data (schema markup) en optimaliseren voor featured snippets, omdat de AI vaak snippet-achtige content gebruikt voor de samenvattingen beepartners.vc beepartners.vc. Ze richten zich ook op E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) signalen om ervoor te zorgen dat AI hun content als geloofwaardig ziet beepartners.vc. Een andere tactiek is schrijven in een bondig vraag-en-antwoordformaat – waardoor content ‘snippet-vriendelijk’ wordt, zodat het mogelijk in een AI Overview wordt opgenomen beepartners.vc. Deze stappen sluiten aan bij het advies van Google dat “content moet aanspreken bij zowel AI-algoritmen als menselijke lezers, en een balans moet vinden tussen technische optimalisatie en authentieke betrokkenheid” seoteric.com seoteric.com.

AI-impact op klikken: AI-antwoorden geven gebruikers direct wat ze zoeken, wat betekent dat er minder wordt doorgeklikt naar websites. Begin 2025 wees een analyse uit dat wanneer de AI Overview van Google wordt getoond, het doorklikpercentage op het eerste organische resultaat met ongeveer 34,5% daalt, en 77% van deze zoekopdrachten resulteert in geen enkele klik door de gebruiker adweek.com. Dit is een grote verandering ten opzichte van vroeger, toen de meeste zoekopdrachten leidden tot een klik op een link. SEO-strategieën moeten daarom rekening houden met merkzichtbaarheid bínnen het AI-antwoord en nieuwe manieren vinden om verkeer aan te trekken (bijvoorbeeld door aantrekkelijkere content of andere kanalen).

Samengevat: AI dwingt SEO om meer holistisch en kwaliteitgericht te worden. Het oude handboek van simpelweg een pagina laten scoren maakt plaats voor een aanpak waarbij je binnen een door AI samengestelde samenvatting scoort. Merken die zich aanpassen en daadwerkelijk bruikbare, goed gestructureerde content leveren, hebben de grootste kans om door AI te worden uitgelicht – en dus door gebruikers gevonden xponent21.com xponent21.com.

2. AI-aangedreven zoektools en platforms

Naast veranderingen in traditionele zoekmachines zagen we de opkomst van AI-gedreven zoektools waarmee gebruikers op nieuwe manieren informatie kunnen opvragen. Opvallende voorbeelden zijn ChatGPT, Perplexity, Google’s Gemini/Bard en Microsoft’s Copilot/Bing Chat. Elk biedt een eigen unieke ervaring van door AI ondersteunde zoekopdrachten:

• ChatGPT (OpenAI): Oorspronkelijk ontworpen als een algemene conversatie-AI, kreeg ChatGPT de mogelijkheid om te browsen op het web en plug-ins te gebruiken voor real-time informatie. Veel gebruikers zetten het nu in als zoekassistent door vragen in natuurlijke taal te stellen en één samengesteld antwoord te krijgen. ChatGPT wordt gezien als een alternatief voor een zoekmachine voor complexe vragen of onderzoek, al citeert het standaard geen bronnen tenzij via speciale plug-ins. De populariteit explodeerde – het aantal bezoeken aan ChatGPT steeg met meer dan 180% in het begin van 2024, wat aantoont dat miljoenen mensen het gebruiken voor informatieopzoekingen adweek.com. Toch handelde het in 2024 slechts een fractie van het totale zoekvolume af (rond de 2–3% van Google), vanwege de enorme schaal van traditionele zoekmachines onelittleweb.com.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai is een voorbeeld van een nieuwe AI-native zoekmachine. Het gebruikt een groot taalmodel om gebruikersvragen te beantwoorden, maar voegt voor elk deel van het antwoord bronvermeldingen toe. Perplexity combineert feitelijk een webzoekopdracht met een AI-samenvatting, wat het vertrouwen kan vergroten. Het gebruik ervan is, net als ChatGPT, sterk toegenomen adweek.com. De benadering van Perplexity – antwoorden leveren met voetnoot-bronnen – beïnvloedt nu ook hoe gevestigde zoekmachines AI-resultaten tonen (Bing en Google’s AI-samenvattingen linken nu bijvoorbeeld ook naar bronnen).
• Google Zoeken (Bard en Gemini): Google heeft generatieve AI in het zoeken geïntegreerd via wat het de Search Generative Experience noemt. De Bard-chatbot (aanvankelijk aangedreven door het PaLM 2-model en verwacht wordt vervangen door het geavanceerdere Gemini-model) is beschikbaar als losstaande tool en wordt geïntegreerd in Google Assistant analyticsvidhya.com. Meer zichtbaar zijn de AI Overviews op de resultatenpagina’s: dit zijn AI-geschreven samenvattingen die “informatie van meerdere betrouwbare websites combineren” en één antwoord bieden beepartners.vc. Google’s Gemini LLM vormt de basis van deze samenvattingen beepartners.vc. Google lanceerde ook een ‘AI-modus’ in Search – een speciale interface voor conversatiegericht zoeken. In AI-modus kunnen gebruikers vervolgvragen stellen, multimodale resultaten ontvangen (bijv. een afbeelding uploaden en daarover vragen stellen) en een interactieve dialoog voeren met Google’s engine xponent21.com blog.google. Hiermee verandert zoeken in feite van een type-en-klik-activiteit naar een rijk gesprek. Google meldt dat AI-modus zoekopdrachten gemiddeld tweemaal zo lang zijn als traditionele zoekopdrachten, omdat mensen meer gedetailleerde vragen stellen blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Microsofts Bing-zoekmachine is uitgebreid met het OpenAI GPT-4 model, onder de naam Bing Chat Copilot. Deze AI is ingebouwd in de Edge-browser en Windows 11, en fungeert als een “copiloot voor het web”. In Bing’s zoekinterface kan Copilot een makkelijk te scannen antwoord bovenaan tonen, met bronvermeldingen, zodat gebruikers niet door meerdere pagina’s hoeven te zoeken microsoft.com. Ook ondersteunt het interactieve chat – gebruikers kunnen hun zoektocht verfijnen door vervolgvragen in gewone taal te stellen, waarbij de AI de context onthoudt. Microsoft breidt het copiloot-concept uit naar zijn hele productenlijn (Windows, Office, enz.), wat aangeeft dat websearch en persoonlijke productiviteitstaken via AI steeds meer versmelten.

Samengevat maken AI-zoektools zoeken meer conversatiegericht en intuïtief. Ze laten gebruikers in gewone taal vragen stellen en leveren vaak één samengesteld, contextueel antwoord (in plaats van alleen een lijst van links), vaak mét bronvermeldingen. De onderstaande tabel vergelijkt enkele van deze AI-zoekplatforms en hun belangrijkste functies:

AI-zoektool	Aanbieder	Functies & Benadering
ChatGPT (met browsen)	OpenAI	Algemeen toepasbare LLM-chatbot gebruikt voor vraag en antwoord. Met de browseplug-in kan het internet worden doorzocht en worden bevindingen samengevat. Antwoorden worden echter niet automatisch van bronvermelding voorzien. Vaak gebruikt voor complexe vragen of brainstormen.
Perplexity Ask	Perplexity AI	AI-aangedreven zoekmachine die directe antwoorden geeft met bronvermelding. Gebruikt een LLM om zoekopdrachten te interpreteren en realtime webresultaten om een beknopt, onderbouwd antwoord te genereren adweek.com. Legt de nadruk op betrouwbare antwoorden door te linken naar ondersteunende websites.
Google (Bard & AI Search)	Google	Integreert generatieve AI in Search. Bard is Google’s chatbot (vergelijkbaar met ChatGPT) voor conversatiegerichte zoekopdrachten. In Search gebruikt Google’s AI Overviews het Gemini LLM om antwoorden samen te stellen van meerdere sites beepartners.vc. Google’s nieuwe AI Mode biedt een volledig interactieve zoekervaring (met vervolgvragen en zelfs beeldgebaseerde zoekopdrachten) en levert samengevoegde antwoorden bovenaan de pagina xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bing’s zoekmachine verrijkt met GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot kan vragen beantwoorden in een chat-interface naast zoekresultaten, vaak met een samenvatting en bronvermeldingen. Staat interactieve verfijning van zoekopdrachten toe en is geïntegreerd in de Edge-browser. Microsoft positioneert het als een AI-assistent die “heldere antwoorden direct bovenaan” in de resultaten biedt microsoft.com, waarbij webzoekopdrachten worden geïntegreerd met behulpzame dialogen.

Impact op gebruikers: Deze tools bieden gebruikers meer keuzemogelijkheden in hoe ze zoeken. In plaats van de perfecte zoekterm te bedenken, kun je nu een volledige vraag stellen en direct uitleg krijgen. Dit is vooral handig voor verkennende zoekopdrachten (bijv. het plannen van een reis of het leren van een concept) waarbij een interactieve dialoog de behoeften kan verduidelijken. Het is veelzeggend dat Google ontdekte dat gebruikers die de AI-overzichten/conversational search proberen, doorgaans meer vervolgvragen stellen en dieper exploreren, waardoor hun algemene zoekbetrokkenheid toeneemt business.google.com business.google.com. Tegelijkertijd heeft de beschikbaarheid van directe vraag-en-antwoord-tools zoals ChatGPT het monopolie van traditionele zoekmachines lichtjes aangetast – voor het eerst vindt een aanzienlijk deel van de informatieverzoeken buiten Google plaats. (Dat aandeel is nog klein; van april 2024 tot maart 2025 zagen de top 10 AI-chatbots samen ongeveer 55 miljard bezoeken tegenover 1,86 biljoen bezoeken aan de 10 grootste zoekmachines onelittleweb.com. Met andere woorden, chatbots waren goed voor ongeveer 1/34e van het zoekvolume – groeien snel, maar vervangen zoekmachines nog niet onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Zoeken met natuurlijke taal en queryverwerking

Een van de meest ingrijpende gevolgen van AI op zoeken is het vermogen voor gebruikers om te zoeken in natuurlijke, spreektaalachtige zinnen – en het systeem begrijpt echt de intentie. Vroeger moesten gebruikers vaak korte, op trefwoorden gebaseerde zoekopdrachten gebruiken (ook wel gekscherend “keyword-ese” genoemd) om goede resultaten te krijgen blog.google. Dat verandert nu. Moderne zoekmachines maken gebruik van geavanceerde Natuurlijke Taalverwerking (NLP)-modellen – zoals Google’s BERT en MUM, en diverse transformer-modellen – om zoekopdrachten in context te analyseren. Dit betekent dat de machine kijkt naar de hele zin, niet alleen naar losse woorden, om te achterhalen wat je echt bedoelt.

Google gaf bijvoorbeeld aan hoe BERT het mogelijk maakte om de zoekopdracht “2019 brazil traveler to usa need a visa” beter te begrijpen. Voor AI zou Google het belang van het woord “to” kunnen missen en resultaten tonen over Amerikaanse reizigers naar Brazilië. Dankzij BERT’s contextuele inzicht begreep Google deze zoekvraag correct als een Braziliaan die naar de VS reist, en gaf daarbij de juiste informatie blog.google. In het algemeen houden AI-modellen nu rekening met stopwoorden en voorzetsels (“to”, “for”, enz.) die vroeger werden genegeerd, maar de betekenis ingrijpend kunnen veranderen blog.google. Dit leidt tot veel nauwkeurigere resultaten bij langere, conversatiegerichte zoekopdrachten.

Vanuit het perspectief van de gebruiker wordt zoeken steeds meer zoals praten met een deskundige assistent. Mensen kunnen zoekvragen formuleren als volledige vragen of beschrijvingen van een probleem. Het zoek- of AI-systeem, gestuurd door NLP, zal de nuances interpreteren. Sterker nog, sinds 2020 past Google taalkundige AI-modellen toe op vrijwel elke Engelstalige zoekopdracht om de intentie beter te begrijpen reddit.com. Daarom zijn ook functies als spraakgestuurd zoeken (waarbij je met je stem een vraag stelt) mogelijk geworden – de AI kan een gesproken, natuurlijk geformuleerde vraag net zo goed verwerken als een getypte zoekopdracht.

Conversatiële zoekopdrachten: Dankzij AI zijn nu ook meerdere interacties in een gesprek mogelijk bij het zoeken. Met tools zoals Bing Chat of Google’s AI Mode kun je een vraag stellen, een antwoord krijgen, en dan een vervolg stellen zoals “En wat volgend weekend?” of “Leg dat eenvoudiger uit”, en het systeem onthoudt de context. Dit is een enorme verandering in de verwerking van zoekopdrachten. De AI houdt een soort dialoogstatus bij – iets wat oude zoekmachines niet deden. Bijvoorbeeld Microsofts Bing Copilot stimuleert doorvraagvragen en geeft zelfs suggestiekaarten om de zoektocht voort te zetten microsoft.com microsoft.com. Het resultaat is dat zoeken geen eenmalige vraag en antwoord meer is – maar een iteratief proces dat voelt als praten met een expert. Zoals Microsoft het omschrijft: “Copilot Search stemt zich af op jouw behoeften… waardoor gebruikers op een meer conversatiewijze kunnen werken, net als in een interactief gesprek met een expert.” microsoft.com.

Voordelen van zoeken op natuurlijke taal: Deze omslag verlaagt de drempel om informatie te vinden aanzienlijk. Mensen hoeven geen geavanceerde zoekoperators of exacte trefwoorden meer te kennen. Ze kunnen vragen stellen als “Hoe repareer ik een lekkende kraan die blijft druppelen?” of “Wat zijn goede 3-sterren Michelinrestaurants in Parijs en waarom zijn ze uniek?” – complexe zoekopdrachten die AI kan ontleden en begrijpen. Achter de schermen doet de zoekmachine mogelijk meerdere zoekopdrachten voor jou (bijvoorbeeld, Google’s AI Mode gebruikt een “query fan-out”-techniek om veel subzoekopdrachten uit te voeren blog.google) – maar vanuit het gebruikersperspectief is het gewoon één soepele vraag.

Mogelijkheid tot zoeken in natuurlijke taal hangt ook sterk samen met spraakgestuurd zoeken en virtuele assistenten, waar we later dieper op ingaan. Het komt neer op hetzelfde: als je je slimme speaker een vraag stelt, verwacht je dat het apparaat begrijpt wat je bedoelt en een bruikbaar antwoord geeft. Dankzij NLP-verbeteringen worden spraakvragen tegenwoordig veel nauwkeuriger beantwoord dan een paar jaar geleden, wat de adoptie stimuleert (ongeveer 20% van de internetgebruikers wereldwijd gebruikt spraakgestuurd zoeken in 2023–2024, een percentage dat zich na aanvankelijke groei heeft gestabiliseerd yaguara.co).

Samengevat heeft AI-aangedreven NLP zoekmachines veel beter gemaakt in het begrijpen van de betekenis van zoekvragen. Gebruikers kunnen natuurlijker zoeken en krijgen resultaten die beter aansluiten bij de werkelijke intentie van hun vraag, in plaats van alleen op trefwoorden te matchen. Het heeft van zoeken een meer gesprekservaring gemaakt en bereidt de weg voor voor stemmen chatgebaseerde interacties die steeds gebruikelijker worden.

4. Visueel, Spraak- en Multimodaal Zoeken

Naast tekst maakt AI het mogelijk om te zoeken via afbeeldingen, audio en andere modaliteiten. Modern zoeken is niet langer beperkt tot het klassieke tekstvak – je kunt zoeken door je camera op iets te richten of door een vraag hardop uit te spreken. Deze multimodale zoektechnologieën hebben zich snel ontwikkeld:

• Visueel zoeken: Door AI aangedreven beeldherkenning maakt het mogelijk om te zoeken met afbeeldingen of camerainvoer. Tools zoals Google Lens en Bing Visual Search stellen gebruikers in staat om objecten te identificeren, tekst in afbeeldingen te vertalen, producten te vinden en meer, simpelweg door een foto te maken. Visueel zoeken verandert je camera in een zoekopdracht. Achter de schermen analyseren computer vision-modellen de afbeelding om objecten, tekst of herkenningspunten te detecteren, waarna het systeem online zoekt naar overeenkomsten of gerelateerde informatie. Dit is enorm populair geworden – Google Lens wordt nu gebruikt voor meer dan 20 miljard visuele zoekopdrachten per maand business.google.com. Mensen gebruiken het voor alles: van het identificeren van een plant of insect, tot het scannen van een restaurantmenu voor recensies, tot shoppen (bijv. maak een foto van een jas die je mooi vindt en zoek waar je hem kunt kopen). Google merkte op dat 1 op de 4 Lens-zoekopdrachten gerelateerd is aan winkelen, wat het commerciële belang van visueel zoeken aantoont business.google.com. Dankzij AI is Lens nu in staat om niet alleen één object te identificeren, maar complete scènes te begrijpen. In 2025 kondigde Google multimodale AI-zoekfunctie aan in zijn AI-modus: je kunt een afbeelding uploaden en vervolgens vragen stellen over die afbeelding – een combinatie van visie en taalbegrip. De AI (met het Gemini-model) kan “de hele scène begrijpen, inclusief relaties tussen objecten, materialen en vormen” en vragen beantwoorden, met relevante links voor meer informatie blog.google blog.google. Zo kun je bijvoorbeeld een foto laten zien van een schaakbordopstelling en vragen: “Is dit een goede opening?”, waarop je een geïnformeerd antwoord krijgt dat de afbeelding analyseert.
• Spraakgestuurd zoeken: Spraakgestuurd zoeken is mainstream geworden dankzij de AI-capaciteiten in spraakherkenning en het begrijpen van natuurlijke taal. Smartphone-assistenten (Google Assistant, Siri) en slimme speakers (Amazon Echo/Alexa, etc.) laten gebruikers zoeken via spraak. In 2024 gebruikt ongeveer 20–21% van de mensen regelmatig spraakgestuurd zoeken (minstens wekelijks) yaguara.co yaguara.co, en dat percentage ligt nog hoger onder mobiele gebruikers (meer dan een kwart van de mobiele gebruikers gebruikt spraak). Mensen gebruiken spraakgestuurd zoeken vaak voor snelle, praktische vragen, bijvoorbeeld voor routebeschrijvingen, weerupdates of eenvoudige kennisvragen – en voor lokale zoekopdrachten (“Vind een koffiezaak in de buurt”). AI speelt hierin een dubbele rol: ten eerste bij het omzetten van spraak naar tekst (met geavanceerde spraakherkenningsmodellen), en ten tweede bij het verwerken van de zoektaal zoals eerder besproken. Het effect van voice is dat zoekopdrachten meestal langer en meer conversatiegericht zijn (Google stelde vast dat “80% van de spraakgestuurde zoekopdrachten conversatie van aard is”, oftewel volledige vragen of commando’s). Dit daagt zoekmachines uit om ook daadwerkelijk als zodanig te antwoorden – vaak door het voorlezen van een antwoord. Als je bijvoorbeeld een spraakassistent vraagt “Wat is de hoofdstad van Brazilië?”, gebruikt de AI zoektechnologieën om het antwoord te vinden en zet een tekst-naar-spraak-AI het om naar “De hoofdstad van Brazilië is Brasília.” Spraakgestuurd zoeken stimuleert zoekmachines om hun antwoorden als directe antwoorden te presenteren (vaak met featured snippets/kennisgraafdata). Volgens één studie vormen featured snippets ongeveer 41% van de spraakgestuurde zoekresultaten – omdat de assistent een beknopt antwoord wil voorlezen yaguara.co. AI verbetert ook de kwaliteit van spraakinteracties – assistenten worden beter in het herkennen van context (bijv. je kunt vragen “Wie regisseerde Inception?” en daarna “Welke andere films heeft hij geregisseerd?” en de assistent weet dat hij betrekking heeft op Christopher Nolan).
• Multimodaal en Ambient Zoeken: We gaan nu een tijdperk in waarin zoeken gemengde input kan verwerken – tekst, spraak en afbeeldingen – en resultaten kan geven die ook multimodaal zijn. Google’s “multisearch”-functie, geïntroduceerd in 2022, laat gebruikers een afbeelding én tekst in één zoekopdracht combineren (bijv. maak een foto van een jurk en voeg toe “in rode kleur” om die jurk in het rood te vinden) econsultancy.com. Dit wordt mogelijk gemaakt door AI die visuele data aan taal koppelt. Breder gezegd verschijnt het concept van ambient search: hierbij is zoeken naadloos geïntegreerd in onze omgeving of routines, soms zelfs anticiperend op wat we nodig zouden kunnen hebben. Bijvoorbeeld, met AR-brillen kun je informatie over bezienswaardigheden zien verschijnen, of je telefoon toont proactief relevante informatie over je agenda, reis of nabije attracties zonder dat je expliciet hoeft te zoeken. Dit is een extensie van multimodale mogelijkheden, gecombineerd met contextbewustzijn. Google’s visie is dat zoeken ambient wordt – “altijd, overal toegankelijk, zonder expliciete opdrachten,” zoals een alwetende vriend die altijd in de buurt is 1950.ai. We zien hier al vroege signalen van: via Google’s Live en Lens-functies kun je nu in real time praten over wat je camera ziet (vragen stellen over een live scène) blog.google, en assistenten kunnen context zoals locatie of je e-mails (indien toegestaan) gebruiken om antwoorden te personaliseren (bijvoorbeeld suggesties voor activiteiten op je reis op basis van je vluchtbevestiging blog.google).

Het netto-effect van visueel, spraak- en multimodaal zoeken is een meer intuïtieve gebruikerservaring. Je hoeft niet meer alleen woorden te typen. Als je iets ziet, kun je het meteen opzoeken. Ben je druk of aan het autorijden, dan stel je gewoon een vraag hardop. Wil je informatie uit een foto of video, dan kan AI het zoeken. Dit verlaagt de drempel en opent zoeken voor situaties waarin typen niet handig is (vandaar dat voice en camerazoeken veel gebruikt worden op mobiel). Bedrijven spelen hierop in door hun content multimediavriendelijk te maken – bijvoorbeeld door beschrijvende alt-tekst bij beelden te gebruiken (zodat AI ze kan interpreteren) en ervoor te zorgen dat hun informatie in kennisgrafen aanwezig is, zodat spraakassistenten deze kunnen vinden.

5. Personalisatie en Aanbevelingssystemen aangedreven door AI

Zoeken en ontdekken worden steeds persoonlijker, dankzij AI die enorme hoeveelheden gebruikersdata analyseert om resultaten en aanbevelingen te personaliseren. Personalisatie betekent in deze context dat twee mensen verschillende resultaten kunnen zien voor dezelfde zoekopdracht, of verschillende content aanbevolen krijgen, op basis van hun interesses, locatie, eerder gedrag en andere factoren. AI is de motor achter deze beslissingen en leert van patronen in data.

Personalisatie van zoeken: Google heeft al jarenlang lichte personalisatie toegepast (zoals lokale resultaten prioriteit geven, of je zoekgeschiedenis gebruiken voor suggesties). AI brengt dit echter veel verder. Zo maken de aanstaande AI-verbeteringen in Google het mogelijk om in te stemmen met persoonlijk contextgebruik, waarbij AI gegevens uit eerdere zoekopdrachten en zelfs andere apps (zoals Gmail, met toestemming) kan betrekken voor persoonlijke antwoorden blog.google. Zoek je bijvoorbeeld op “evenementen dit weekend” en heb je toegang verleend tot je e-mail en locatie, dan kan de AI zeer persoonlijke suggesties geven: bijv. “Er is een muziekfestival op 8 kilometer afstand, en een restaurant waar je eerder heeft gereserveerd ligt in de buurt met een openluchtconcert op zaterdag.” Google illustreerde dit als volgt: “AI Modus kan restaurants met buitenzitplaatsen tonen op basis van eerdere reserveringen en zoekopdrachten, en evenementen suggereren vlakbij je verblijfplaats (op basis van je vlucht- en hotelbevestigingen).” blog.google. Dit gebeurt allemaal privé op je eigen account, waarbij Google benadrukt dat het onder gebruikerscontrole is (je moet expliciet toestemming geven, en je kunt de data-link op elk moment verbreken) blog.google blog.google.

Ook zonder zulke diepe integratie past AI continu aan wat je ziet. Aanbevelingsalgoritmes op platforms (denk aan YouTube’s videosuggesties, Netflix’ showaanbevelingen, of de artikelen in je Google Discover nieuwsfeed) zijn klassieke voorbeelden. Deze gebruiken machinelearningmodellen om te voorspellen waar een gebruiker waarschijnlijk interesse in heeft. Ze analyseren je eerder gedrag (bekeken video’s, aangeklikte links, besteedde tijd, enzovoorts) en vergelijken dit met patronen van miljoenen anderen om content aan te bevelen die je waarschijnlijk interessant vindt. AI stelt deze systemen in staat subtiele patronen te ontdekken – bijvoorbeeld, ze kan leren dat mensen die artikel A en B lazen, ook meestal genieten van artikel C, en zal C aanbevelen als je A en B hebt gelezen. Dit soort collaboratieve filtering op grote schaal zou niet mogelijk zijn zonder AI die de data doorzoekt.

Voordelen: Personalisatie betekent dat je vaak resultaten krijgt die relevanter zijn voor jou. Als je altijd zoekt naar vegetarische recepten, kan een door AI aangestuurde zoekmachine vegetarische content hoger rangschikken doordat het jouw voorkeur leert. Als je steevast op een bepaalde nieuwsbron klikt, zal een aanbevelingsalgoritme je vaker content van die bron tonen. E-commerce maakt veel gebruik van AI-aanbevelingen: Amazon’s “Dit vindt u misschien ook leuk” of “Vaak samen gekocht” zijn AI-gedreven, net als de volgorde van producten die aan je worden getoond. Sterker nog, bedrijven als Amazon benutten nu generatieve AI om productbeschrijvingen en aanbevelingen direct te personaliseren (bijvoorbeeld door andere productkenmerken te benadrukken afhankelijk van wat de AI denkt dat een bepaalde gebruikersgroep belangrijk vindt) aboutamazon.com.

Risico’s en aandachtspunten: Hoewel personalisatie de gebruikerservaring kan verbeteren, brengt het ook zorgen met zich mee. Een daarvan is het “filterbubbel”-effect – als AI je altijd soortgelijke content blijft aanbieden, word je mogelijk minder blootgesteld aan andere perspectieven of nieuwe informatie. Een gepersonaliseerde nieuwsfeed kan iemands politieke vooringenomenheid onbedoeld versterken door vooral artikelen te tonen waarmee deze het eens is. Platforms zijn zich hiervan bewust en proberen balans te vinden tussen relevantie en variatie, maar ethisch gezien blijft dit een uitdaging. Een andere zorg is privacy – personalisatie berust op het verzamelen en analyseren van persoonlijke gegevens. Gebruikers en toezichthouders stellen vragen als: Welke data wordt er gebruikt? Is toestemming verkregen? Hoe veilig wordt het opgeslagen? In het volgende deel gaan we dieper in op privacy.

Vanuit zakelijk oogpunt is personalisatie krachtig. Het verhoogt de betrokkenheid (mensen klikken sneller op wat voor hen relevant is) en kan de conversie verhogen (door het juiste product aan te bevelen neemt de kans op verkoop toe). Er is een hele industrie rond Recommendations AI-diensten (zo biedt Google Cloud een Recommendation AI-dienst aan voor retailers). Deze AI-modellen blijven hun suggesties verbeteren met technieken als reinforcement learning – ze “leren” van de keuzes die je maakt, zodat ze telkens beter worden.

Realtijd en voorspellende personalisatie: Een nieuwe trend is AI die behoeften voorspelt nog vóór er een zoekopdracht wordt gegeven. Je telefoon toont bijvoorbeeld rond 17.00 uur “geschatte reistijd naar huis” zonder dat je erom vraagt, omdat hij weet dat je dan meestal naar huis gaat – dit is een eenvoudige vorm van omgevingspersonalisatie. Of Google Discover toont onderwerpen gerelateerd aan je recente zoekopdrachten, ervan uitgaande dat je daarin geïnteresseerd bent. Deze voorspellende functionaliteit doet de grens tussen zoeken en aanbevelen vervagen: de AI zoekt feitelijk namens jou, op basis van persoonlijke context.

Samenvattend betekent AI-gedreven personalisatie dat de web-ervaring steeds unieker wordt voor iedere gebruiker. Zoekresultaten, aanbevelingen en contentfeeds worden gefilterd via AI-modellen die leren van ons gedrag. Het doel is om het zoeken efficiënter te maken – je besteedt minder tijd aan irrelevante informatie en meer aan wat je interesseert. De keerzijde is zorgen voor transparantie en eerlijkheid, zonder de privacy te schenden of echokamers te creëren – uitdagingen waar de maatschappij volop mee worstelt.

6. AI in Filteren, Rangschikken en Interpreteren van Webresultaten

AI speelt een cruciale achter-de-schermenrol in hoe zoekmachines spam filteren, de beste resultaten rangschikken en zelfs interpreteren wat die resultaten betekenen voor gebruikers. Deze functies zijn minder zichtbaar, maar essentieel voor het leveren van kwalitatieve zoekresultaten.

Filteren en Spamreductie: Moderne zoekmachines gebruiken AI-systemen om lage kwaliteit of schadelijke content te detecteren en te voorkomen dat deze hoog scoort. Google’s eigen SpamBrain is een AI-systeem dat speciaal ontworpen is om spamwebsites, scamcontent en ander “rommel” dat gebruikers niet zouden moeten zien, te identificeren developers.google.com. Het gebruikt machine learning om patronen van spam (zoals linkfarms of automatisch gegenereerde wartaal) veel effectiever te herkennen dan handmatige regels. Volgens Google hebben verbeteringen in SpamBrain ervoor gezorgd dat meer dan 99% van de Google-zoekopdrachten spamvrij is developers.google.com. In 2022 detecteerde SpamBrain alleen al 200 keer meer spamsites dan bij de start in 2018 seroundtable.com. Dit betekent dat wanneer jij zoekt, AI waarschijnlijk al een enorme hoeveelheid rommel heeft weggefilterd, zodat de resultaten die jij ziet afkomstig zijn van legitieme, relevante websites. Ook helpt AI bij het filteren van ongepaste content (zoals geweld, haat of adult content) uit zoekvoorstellen of resultaten, waarmee beleid en lokale wetgeving wordt gehandhaafd.

Rangschikkingsalgoritmen: Bepalen welke resultaten bovenaan komen is een complexe taak die uitermate geschikt is voor AI. Google’s rangschikkingsalgoritme maakt bijvoorbeeld gebruik van machine learning-signalen – zoals RankBrain, geïntroduceerd in 2015, dat AI gebruikt om de volgorde aan te passen op basis van hoe gebruikers met resultaten omgaan (het leert welke resultaten gebruikers tevreden stellen) en om resultaten beter te matchen met vage zoekopdrachten. Daarna zijn Neural Matching en BERT geïntegreerd om de zoekmachine te helpen conceptueel verwante termen te koppelen en context te begrijpen. In 2020 meldde Google dat BERT werd gebruikt bij bijna elke Engelstalige zoekopdracht voor het verbeteren van rangschikking en relevantie reddit.com. In de praktijk betekent dit dat wanneer jij zoekt, een AI niet alleen pagina’s vindt met exact jouw zoektermen, maar ook pagina’s die semantisch antwoord geven op jouw vraag. Bijvoorbeeld, als je zoekt op “snel gitaar leren spelen,” staat nergens daar “elke dag toonladders oefenen”, maar een AI-gestuurde zoekmachine weet dat een pagina die “elke dag toonladders oefenen” vermeldt, een goede uitkomst kan zijn – omdat het begrijpt dat dat een advies is om snel gitaar te leren spelen.

Het gebruik van neurale netwerken bij rangschikken helpt ook met het begrijpen van synoniemen of het hoofdonderwerp van een pagina. Wanneer een pagina niet exact het zoekwoord bevat, maar overduidelijk antwoord geeft op de intentie van je vraag, kan AI deze hoog laten scoren. Dit leidt tot meer bruikbare zoekresultaten.

Interpreteren en samenvatten van resultaten: Een nieuwe rol voor AI is niet alleen resultaten ophalen en rangschikken, maar ze ook voor de gebruiker interpreteren. Dit zie je terug in het genereren van rich snippets of directe antwoorden. Als je een feitelijke vraag stelt, kan Google een snippet tonen die direct het antwoord geeft. Vroeger was zo’n snippet gewoon een exact citaat uit een webpagina. Nu, met generatieve AI, kan de zoekmachine een gesynthetiseerd antwoord produceren (zoals eerder besproken, de AI Overviews). Daarbij interpreteert het meerdere resultaten en combineert die informatie.

Toch brengt deze interpretatie uitdagingen met zich mee. Grote taalmodellen (LLM’s) zijn vatbaar voor hallucinatie – ze genereren soms informatie die geloofwaardig klinkt maar toch fout is of niet wordt ondersteund door bronnen. In de context van zoeken kan dit leiden tot AI-samenvattingen die per ongeluk fouten of onjuistheden bevatten. Een studie van de onderzoekers van het Center for an Informed Public van de University of Washington gaf daar een pakkend voorbeeld van: ze vroegen een generatieve zoekmachine naar een verzonnen concept (“Jevin’s theorie van sociale echo’s”) en de AI gaf een gedetailleerde uitleg met bronnen – maar zowel de uitleg als de citaten waren gefabriceerd cip.uw.edu. Het systeem “droomde” een antwoord omdat het LLM niet wilde toegeven niets te hebben gevonden. Zoals AI-expert Andrej Karpathy het verwoordde: “Een LLM droomt 100% en heeft het hallucinatieprobleem. Een zoekmachine droomt 0% en heeft het creativiteitsprobleem.” cip.uw.edu. Oftewel: klassieke zoekmachines verzinnen niets (ze tonen alleen wat bestaat), maar missen het vermogen van AI om een net antwoord te formuleren; terwijl AI een fraai antwoord kan geven, maar feiten kan verzinnen als het niet goed onderbouwd is.

Om dit te verminderen, passen zoekmachines hybride benaderingen toe zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bij RAG doet de AI eerst een neurale zoekopdracht naar relevante documenten, en dwingt het LLM om het antwoord juist op die documenten te baseren (vaak met bronvermelding). Deze methode wordt gebruikt in de chat van Bing en in Google’s SGE om antwoorden te koppelen aan echte bronnen. Dit verkleint de kans op hallucinaties aanzienlijk, maar niet volledig. Zoals de CIP-onderzoekers opmerkten: ook met opgehaalde documenten kan een AI informatie uit de context halen – bijvoorbeeld door iets verkeerd te citeren of feiten verkeerd samen te voegen cip.uw.edu cip.uw.edu. Het AI-model verfijnen om correct samen te vatten en te verwijzen blijft in ontwikkeling.

AI wordt ook ingezet om gebruikersintentie te achterhalen, los van alleen de zoekwoorden. Zo probeert Google’s systeem te bepalen of je zoekopdracht commercieel is (je wilt iets kopen), lokaal (je wilt iets in de buurt vinden) of op nieuws gericht is, en past dan de lay-out van de resultaten aan (zoals winkel-links, kaarten, nieuwsartikelen enzovoort). Deze classificatie gebeurt met AI-modellen die letten op zowel de zoekopdracht als bredere gebruikerscontext.

Kortom, de rol van AI in het filteren, rangschikken en interpreteren van resultaten kan gezien worden als het brein van de zoekmachine:

• Het zuivert de input (door spam en schadelijke inhoud eruit te filteren),
• het ordent de uitkomsten op intelligente wijze (door de meest nuttige en betrouwbare informatie hoger te laten verschijnen),
• en legt die uitkomsten steeds vaker uit of vat ze samen (waardoor zoekresultaten direct bruikbaarder worden via snippets of AI-antwoorden).

Voor gebruikers betekent dit betere resultaten met minder inspanning – maar het vereist ook vertrouwen dat de AI de informatie correct verwerkt. Het behouden van dat vertrouwen is de reden dat bedrijven voorzichtig zijn: zo rolt Google zijn generatieve samenvattingen geleidelijk uit en benadrukt het dat deze experimenteel zijn, juist vanwege deze interpretatie-uitdagingen. Transparantie (zoals het tonen van bronvermeldingen) is één oplossing om gebruikers in staat te stellen AI-antwoorden te verifiëren microsoft.com microsoft.com. Naarmate AI verder verbetert, kunnen we nog slimmer filteren verwachten (zoals het identificeren van desinformatie of tegenstrijdige informatie), meer genuanceerde rangschikking (misschien gepersonaliseerde ranglijsten op basis van wat elke gebruiker als nuttig ervaart), en rijkere interpretatie (bijvoorbeeld AI die volledige onderwerpen samenvat of verschillende standpunten naast elkaar biedt).

7. Impact van AI op Digitale Advertenties en Contentcreatie voor Vindbaarheid

De opkomst van AI-gedreven zoeken zorgt voor opschudding in de economie van het web – met name op het gebied van digitale advertenties (een industrie van meer dan $200 miljard die grotendeels drijft op zoekverkeer) en in de manieren waarop content wordt gemaakt om een publiek aan te trekken.

Adverteren in een AI-zoekwereld: Zoekmachines zoals Google verdienen traditioneel geld door advertenties naast de zoekresultaten te tonen. Als gebruikers op die advertenties klikken, verdient Google geld. Maar wat gebeurt er als een AI je direct het antwoord geeft? Minder klikken op resultaten kan ook minder advertentieweergaven en -kliks betekenen. Sterker nog, vroege cijfers waarschuwen adverteerders: nu AI-antwoorden bovenaan de pagina staan, zijn de organische kliks flink gedaald en eindigen veel zoekopdrachten zonder dat de gebruiker ergens op klikt (zoals besproken, tot wel 77% no-click bij door AI beantwoorde zoekopdrachten adweek.com). Als de AI-samenvatting voldoet, scrollen gebruikers mogelijk helemaal niet meer naar de advertenties of organische links.

Google is zich hier zeer van bewust en experimenteert actief met manieren om advertenties te integreren in de AI-ervaring. Sundar Pichai (de CEO van Google) stelde investeerders gerust dat ze “goede ideeën hebben voor native advertentieconcepten” in AI-chatresultaten adweek.com. In de huidige Search Generative Experience plaatst Google ook advertenties – meestal een paar gesponsorde links of shoppingresultaten – binnen of direct onder het AI-overzicht, gemarkeerd als advertentie. Ze proberen deze advertenties natuurlijk in te passen, zodat zelfs als de gebruiker niet op een standaardblauwe link klikt, hij toch een relevante gesponsorde suggestie ziet. Bijvoorbeeld, als het AI-overzicht gaat over de beste budgetsmartphones, verschijnt er misschien een gesponsorde aanbieding voor een specifiek toestel binnen die context.

Dat is echter een fragiel evenwicht. De taak van de AI is om de gebruiker te geven wat hij wil; als advertenties te opdringerig zijn, wordt de ervaring minder goed. Google-topmensen spraken het vertrouwen uit dat als ze de gebruikerservaring met AI juist krijgen, de advertenties vanzelf goedkomen adweek.com – wat impliceert dat gebruikersadoptie voorop staat en geld verdienen op de tweede plaats komt. Een interessante mogelijkheid is dat AI-gedreven zoeken juist meer gerichte advertenties mogelijk maakt. Als AI de nuance van een gebruikersvraag beter begrijpt, kan ze een advertentie tonen die veel beter aansluit bij de actuele behoefte. Bijvoorbeeld: in een AI-gesprek over het plannen van een wandeltocht, kan er precies op het moment dat de gebruiker zich afvraagt wat hij nodig heeft een advertentie voor specifieke uitrusting verschijnen. Dit is een vorm van contextuele reclame die verder wordt verfijnd dankzij het AI-begrip van het gesprek.

Sommige advertentie-experts stellen zelfs dat de traditionele manier van adverteren via zoekwoorden op zijn retour is. Als mensen geen trefwoorden meer intypen maar vragen stellen, hoe kunnen adverteerders zich dan positioneren? Een voormalig Google-advertentiebaas voorspelde, “voor het eerst in 20 jaar geloof ik echt dat zoekwoorden dood zijn” adweek.com – waarmee wordt gesuggereerd dat de sector verschuift van targeting via exacte termen naar targeting via onderwerpen of intenties die door de AI herkend kunnen worden.

Voorlopig is Google’s tak voor zoekadvertenties nog altijd enorm, maar die staat wel onder druk. Concurrenten als Amazon winnen terrein op advertentiegebied (voor productzoektochten), en als AI het totale volume van makkelijk te gelde te maken zoekopdrachten vermindert, kan de dominantie van Google afnemen. Volgens een door Adweek aangehaalde marktvoorspelling zal het aandeel van Google in de Amerikaanse markt voor zoekadvertenties dalen van 64% tien jaar geleden tot ongeveer 51,5% in 2027 adweek.com, door deze veranderingen en de concurrentie. Toch, als AI-zoekopdrachten tot meer betrokkenheid leiden (mensen stellen meer vragen), kan dat juist nieuwe mogelijkheden bieden om advertenties te tonen tijdens een langere sessie, ook al zorgt elke afzonderlijke zoekopdracht voor minder klikken. Bing plaatst bijvoorbeeld ook advertenties in zijn chatinterface en rapporteert goede doorklikpercentages wanneer deze relevant zijn.

Contentcreatie en vindbaarheid: Aan de andere kant van de balans staan contentmakers – nieuwssites, bloggers, bedrijven met websites – die traditioneel afhankelijk zijn van zoekmachines voor hun verkeer (via SEO of doordat gebruikers op advertenties klikken). AI-zoekopdrachten verstoren dit op twee manieren:

1. Minder verkeer voor uitgevers: Als antwoorden direct op de zoekpagina worden gegeven, klikt de gebruiker mogelijk niet meer door naar de bron. Uitgevers maken zich zorgen over het verlies van verkeer en inkomsten. We zagen eerder al dat het aantal zero-click zoekopdrachten in 2023 al boven de 65% lag, en in de nabije toekomst naar verwachting boven de 70% uitkomt 1950.ai. Sommige uitgevers vergelijken AI-snippets met het ‘featured snippet-probleem’ in het kwadraat: de AI kan content van veel sites verzamelen om een vraag te beantwoorden, waardoor de gebruiker zijn antwoord krijgt zonder ooit die sites te bezoeken. Dit brengt het traditionele webecosysteem-evenwicht in gevaar, waarbij zoekmachines bezoekers naar sites stuurden, die op hun beurt inkomsten haalden uit advertenties of abonnementen. Als AI het primaire toegangspunt wordt, krijgen contentmakers mogelijk geen waardering of bezoekers meer. Er wordt dan ook nagedacht over nieuwe vergoedingsmodellen – sommigen stellen voor dat AI-antwoorden duidelijke bronvermeldingen moeten bevatten of zelfs compensatie aan originele auteurs (een verlengstuk van discussies uit het Google News-tijdperk). Ook toezichthouders zijn alert: de EU en anderen onderzoeken of het gebruik van uitgeverscontent in AI-uitkomsten inbreuk op auteursrecht is of tot inkomstenverdeling moet leiden 1950.ai.
2. Overvloed aan AI-gegenereerde content: Ook het maken van content is zelf volledig veranderd door AI. Marketeers en schrijvers beschikken nu over tools zoals GPT-4 om op schaal blogs, productbeschrijvingen, socialmedia-posts en meer te genereren. Dit kan positief zijn voor de productiviteit – een klein bedrijf kan meer content maken voor betere online zichtbaarheid zonder een groot schrijfteam. Maar het leidt ook tot een overstroming van content. Als iedereen tientallen AI-geschreven artikelen kan plaatsen, raakt het web verzadigd met herhalende of minderwaardige inhoud. Zoekmachines moeten daarop nog beter leren filteren (zoals met de ‘helpful content’ updates die “mensgerichte” content centraal stellen). Google heeft verklaard dat AI-gegenereerde content niet per se tegen de regels is, maar content die puur wordt gemaakt om rankings te manipuleren (spam) blijft strafbaar, of die nu door AI of mensen is geschreven seo.ai. Dus er is meer nadruk op kwaliteit boven kwantiteit. De lat voor contentmakers komt hoger te liggen: de gemiddelde kwaliteit van generieke content stijgt (want AI kan makkelijk middelmatige content leveren), dus onderscheidingskracht, een menselijke toets, eigen ervaring en expertise worden nóg belangrijker voor vindbaarheid. In SEO-kringen klinkt dat E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) nog zwaarder gaat wegen in het AI-tijdperk – bijvoorbeeld: als je eigen ervaringen of origineel onderzoek in je content verwerkt, wordt die waardevoller dan een door AI herhaalde samenvatting van wat al bestaat beepartners.vc.

Anderzijds kan AI makers ook helpen hun content te optimaliseren. AI kan zoekdata analyseren om suggesties te doen voor onderwerpen, of zelfs helpen bij het optimaliseren voor snippet-vermelding (door tekst bijvoorbeeld in Q&A-vorm te structureren, omdat AI-assistenten en voice assistants dergelijke samenvattingen verkiezen). Aanbevelingsalgoritmes (zoals van YouTube of TikTok) gebruiken ook AI om werk van makers voor nieuwe doelgroepen zichtbaar te maken. Dit werkt in het voordeel van makers als de AI content correct bij geïnteresseerden weet te plaatsen. Er is nu zelfs een vakgebied rond “AI-tijdperk SEO”, waarbij makers zich niet alleen afvragen: “Hoe scoor ik in Google?”, maar ook: “Hoe word ik de bron waar AI-assistenten graag uit citeren of naar verwijzen?” Mogelijke strategieën zijn: feitelijke juistheid waarborgen (om als gezaghebbende bron te gelden), schema-metadata toepassen (waardoor AI de inhoud eenvoudiger kan verwerken) en merkautoriteit opbouwen (als AI jouw site als betrouwbare autoriteit kent, haalt het er sneller informatie vandaan).

Advertentie-inhoudcreatie: Adverteerders gebruiken zelf AI om content te maken – bijvoorbeeld door veel varianten van een advertentietekst te genereren en de AI van het platform te laten kiezen welke het beste presteert. Google Ads is begonnen met de introductie van AI-tools die advertentiekoppen en beschrijvingen kunnen genereren op basis van de content van een website. Zo stroomlijnt AI het maken van advertenties, wat adverteren mogelijk efficiënter maakt. Ook kan AI advertenties automatisch afstemmen op verschillende doelgroepen (dynamische personalisatie, zoals het tonen van verschillende afbeeldingen aan verschillende demografische groepen). Bij adverteren op sociale media helpt AI bij het targeten en het optimaliseren van creatieve inhoud (zoals de algoritmen van Facebook die leren welke advertentie-uitingen het meeste betrokkenheid opleveren bij welke gebruikers).

Samengevat is AI de prikkels en methodes in digitale reclame en content aan het herstructureren. Adverteerders moeten zich aanpassen aan nieuwe vormen (zoals hun boodschap in een AI-chatantwoord krijgen of zorgen dat ze aanwezig zijn wanneer een AI aanbevelingen doet). Uitgevers en contentmakers zoeken naar nieuwe strategieën om zichtbaarheid en inkomsten te behouden – of dat nu optimaliseren is om geciteerd te worden door AI, het diversifiëren van verkeersbronnen, of zelf AI inzetten om opvallende content te maken. Dit is een snel veranderend vakgebied, en de sector kijkt nauwlettend toe hoe de balans tussen door AI geleverde antwoorden en doorverkeerverkeer uitpakt. We zouden nieuwe samenwerkingen of vergoedingsmodellen kunnen zien (zo lanceerde OpenAI in 2023 een webbrowser-plug-in die daadwerkelijk content van websites ophaalt en aan de gebruiker toont, mogelijk mét de advertenties van de site – een manier om uitgevers waarde te geven en toch AI te gebruiken). De enige zekerheid is dat de speelboeken van digitale marketing opnieuw worden geschreven.

8. Ethische en privacy-overwegingen bij AI-ondersteund browsen

De integratie van AI in zoeken en browsen brengt niet alleen verbeteringen, maar ook ethische en privacyvraagstukken die om zorgvuldige afweging vragen:

Misleiding en bias: Zoals besproken kunnen AI-systemen soms onjuiste informatie geven met veel overtuiging. Dit brengt ethische risico’s – gebruikers kunnen worden misleid door een heel gezaghebbend klinkend AI-antwoord dat feitelijk onjuist is. Bijvoorbeeld: als een medische of juridische vraag verkeerd wordt beantwoord door AI, kunnen de gevolgen ernstig zijn. Ethisch gezien moeten aanbieders van AI-zoekoplossingen deze “hallucinaties” minimaliseren en onzekerheid duidelijk communiceren. Er zijn initiatieven in deze richting: AI-zoekinterfaces bevatten vaak disclaimers (zoals “Generatieve AI is experimenteel en mogelijk niet accuraat”) blog.google en moedigen gebruikers aan om de geciteerde bronnen te controleren. Er is ook het vraagstuk van vooringenomenheid in AI. Deze modellen leren van webdata, waarin maatschappelijke vooroordelen of scheve visies kunnen zitten. Zonder maatregelen kan AI bijvoorbeeld gender- of raciale bias vertonen in antwoorden (zoals bepaalde beroepen koppelen aan een geslacht) of te veel gewicht geven aan meerderheidsstandpunten en andere marginaliseren. Ethisch gezien werken bedrijven aan alignment – technieken om AI-resultaten eerlijker en feitelijker te maken – maar het blijft een blijvende uitdaging die transparantie en een diverse evaluatie vereist.

Transparantie: Moet een AI aangeven hoe het tot een antwoord is gekomen? Velen vinden van wel. Daarom zijn bronvermeldingen belangrijk – gebruikers hebben het recht te weten “Volgens wie?” een antwoord klopt. Een kritiekpunt op vroege gesloten AI-systemen was juist het gebrek aan transparantie (het “black box”-probleem). Door verwijzingen of op z’n minst enige uitleg te geven (zoals “Ik heb deze informatie gevonden in Wikipedia en Britannica”) kunnen AI-zoekmachines transparanter zijn en gebruikers informatie laten verifiëren microsoft.com microsoft.com. Er is ook een beweging om AI-systemen onzekerheid te laten erkennen in plaats van antwoorden te verzinnen. Een traditionele zoekmachine kan gewoon “geen resultaten gevonden” tonen bij een heel specifieke zoekopdracht. AI neigt ernaar overal een antwoord op te geven, ook als dat verzonnen moet worden. Ethisch gezien is het beter dat AI soms antwoordt met “Ik weet het niet zeker” of “Ik kon daarover geen informatie vinden”. Momenteel zijn veel AI-chatbots getraind om bepaalde vragen niet te beantwoorden of onzekerheid te uiten (bijvoorbeeld, ChatGPT zegt “Daar heb ik geen informatie over” als het die echt niet heeft). Dit gedrag geniet de voorkeur boven het misleiden van de gebruiker, ook al voelt het soms minder bevredigend.

Privacy van gebruikers: Bij door AI ondersteund browsen wordt vaak meer gebruikersdata verwerkt om de resultaten te personaliseren en te verbeteren. Dit roept privacyvragen op: hoe wordt deze data opgeslagen? wie heeft er toegang toe? kan de data lekken of misbruikt worden? Een opmerkelijk incident vond plaats begin 2023 toen de Italiaanse privacywaakhond ChatGPT tijdelijk verbood vanwege privacyzorgen reuters.com. De toezichthouder stelde dat OpenAI geen rechtmatige grondslag had voor het verzamelen van de grote hoeveelheden persoonsgegevens voor het trainen van zijn model, en dat gebruikers niet goed werden geïnformeerd over hoe hun data (inclusief gesprekken) opgeslagen en gebruikt konden worden reuters.com reuters.com. In reactie hierop voerde OpenAI veranderingen door: meer transparantie in het privacybeleid, een leeftijdscontrole-instrument (aangezien ook gegevens van minderjarigen een aandachtspunt waren), en een optie voor gebruikers om zich af te melden voor het gebruik van hun chatlogs voor training van het model reuters.com. Dit laat zien dat AI-tools aan privacywetgeving moeten voldoen. De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de EU en vergelijkbare wetten verplichten doelen aan dataverzameling te koppelen en bieden gebruikers het recht op verwijdering of opt-out. Diensten zoals ChatGPT bieden inmiddels instellingen waarmee gebruikers hun chatgeschiedenis kunnen uitschakelen (zodat die gesprekken niet worden gebruikt om de AI verder te trainen).

Bovendien, als AI-zoekagenten namens jou het web afspeuren, rijst de vraag hoeveel van jouw context wordt gedeeld. Bijvoorbeeld: als een AI helpt met het boeken van een vlucht, gebruikt die mogelijk je locatie of andere persoonlijke details. Het is belangrijk te waarborgen dat zulke gegevens niet ongewenst bij derden terechtkomen. AI-ontwerpers moeten vaak veiligheidsmaatregelen inbouwen: zowel om te voorkomen dat gevoelige informatie in de output terechtkomt als deze aan de achterkant te beschermen. Een simpel voorbeeld: als je aan een AI vraagt “Wat is mijn huidige locatie?” zou deze om privacyredenen waarschijnlijk moeten weigeren (en inderdaad, veel assistenten geven jouw locatie pas door als je daar expliciet toestemming voor geeft).

Databeveiliging: Nu AI meer data verwerkt, is de beveiliging daarvan essentieel. AI-modellen kunnen soms onbedoeld informatie uit de trainingsdata onthouden, inclusief persoonsgegevens. Er was een geval waarbij mensen ontdekten dat een eerdere versie van GPT-2 soms letterlijk stukken van zijn trainingsdata weergaf (denk aan delen van auteursrechtelijk beschermde artikelen of code). Dit risico is één van de redenen waarom bedrijven proberen trainingsdata te ontdoen van persoonsgegevens (PII) en waarom het gebruik van gebruikersgesprekken voor training controversieel is. Ondernemingen zijn hierbij extra voorzichtig – veel bedrijven verboden medewerkers vertrouwelijke informatie in ChatGPT te stoppen, uit angst voor lekken. (Zo plakten sommige werknemers van Samsung naar verluidt gevoelige code in ChatGPT, waarna het onderdeel werd van de trainingsdata van OpenAI, wat een mogelijk datalek veroorzaakte). Daarom bieden enterprise-versies van zulke AI-diensten garanties dat data niet voor training wordt gebruikt, en voorzien ze in encryptie en auditlogs om aan bedrijfsbehoeften qua beveiliging te voldoen.

Ethisch gebruik van content: Een ander ethisch punt betreft de kant van de contentmakers – is het eerlijk dat AI alle webcontent gebruikt om antwoorden te genereren? Sommigen vinden dit een transformerend gebruik dat de samenleving ten goede komt door kennis te bundelen. Anderen (zoals bepaalde artiesten of auteurs) vinden dat AI gratis profiteert van hun werk zonder erkenning of vergoeding. Dit leidt tot discussies en zelfs rechtszaken (bijvoorbeeld auteurs die OpenAI aanklagen vanwege het gebruik van hun boeken als trainingsmateriaal zonder toestemming). De uitkomst hiervan zal beleid rond trainingsdata beïnvloeden. De concept-AI-verordening van de EU zou bijvoorbeeld kunnen verplichten om melding te maken van auteursrechtelijk beschermd materiaal dat door generatieve AI is gebruikt reuters.com. Mogelijk geven zoekmachines uitgevers straks opt-outmogelijkheden (bijvoorbeeld met een speciale tag “gebruik mijn content niet in AI-samenvattingen”), vergelijkbaar met hoe ze nu kunnen aangeven niet geïndexeerd te willen worden via robots.txt. Google heeft zelfs gehint op een “NoAI”-meta tag waarmee sites kunnen aangeven dat hun content niet mag worden gebruikt voor AI-training of -fragmenten – een idee dat waarschijnlijk zal doorontwikkelen.

Gebruikerseigen regie en afhankelijkheid: Ethisch is er ook de vraag hoe AI gebruikersgedrag en -opinies kan sturen. Als AI-assistenten de primaire poortwachters van informatie worden, worden gebruikers dan niet te afhankelijk van één bron? Maakt dat het makkelijker voor kwaadwillenden om de AI te beïnvloeden en zo miljoenen te misleiden? Dat geeft veel macht aan wie het AI-model beheert. De samenleving zal waarschijnlijk toezicht en verantwoording eisen – misschien door derde partijen die AI-systemen toetsen op eerlijkheid en nauwkeurigheid. Tegelijkertijd kan AI toegang tot informatie democratiseren voor mensen die moeite hebben met traditionele interfaces – bijvoorbeeld mensen die laaggeletterd zijn of een beperking hebben kunnen nu vragen stellen met hun stem en het antwoord laten voorlezen. Dat is een ethisch voordeel: inclusiviteit en toegang tot kennis verbeteren.

Privacy versus personalisatie-afweging: Zoals vermeld in sectie 5, kunnen sterk gepersonaliseerde AI-diensten veel nut bieden, maar vereisen ze het gebruik van persoonlijke gegevens. Het vinden van de juiste balans is essentieel. Een waarschijnlijke aanpak is gebruikers controle geven – laat hen zich aanmelden voor personalisatie en informeer duidelijk welke gegevens worden gebruikt (zoals Google deed door Gmail-integratie toe te staan in AI-zoekopdrachten, maar alleen als de gebruiker toestemming geeft blog.google). Ook het bouwen van robuuste anonimisering – bijvoorbeeld het gebruik van gegevens in geaggregeerde vorm of verwerking op het apparaat zelf – kan helpen om de privacy te beschermen (sommige AI-functies kunnen bijvoorbeeld lokaal op je apparaat draaien, zodat ruwe gegevens het apparaat niet verlaten).

Samengevat draait het ethische en privacylandschap van AI bij browsen om vertrouwen. Gebruikers moeten erop kunnen vertrouwen dat de AI nauwkeurige, onbevooroordeelde informatie verstrekt en persoonlijke gegevens beschermt. Dit vereist voortdurende verbeteringen in AI-transparantie (bronnen tonen, onzekerheid toegeven, audits mogelijk maken), gegevenspraktijken (naleving van privacywetten, gebruikers zeggenschap geven over hun gegevens), en inhoudsethiek (respect voor het intellectuele eigendom en de inspanning van contentmakers). De bedrijven die AI inzetten in zoekopdrachten staan extra in de schijnwerpers om dit goed te doen. We zullen waarschijnlijk voortdurende updates zien aan AI-gedrag (bijv. minder hallucinaties naarmate modellen verbeteren), nieuwe privacyfuncties (zoals meer gedetailleerde mogelijkheden om uit te schakelen of bewaartermijnen van data te beheren), en mogelijk zelfs wettelijke kaders (overheden die regels opstellen voor AI-diensten, net zoals ze dat eerder deden voor gegevensbescherming en online content).

9. Toekomstvoorspellingen: AI-agenten, Ambient Search en Virtuele Assistenten

Kijkend naar de toekomst zal de lijn tussen “zoekmachine”, “browser” en “assistent” steeds verder vervagen. AI-agenten die autonoom taken online kunnen uitvoeren zijn in opkomst, en zoeken zal steeds meer in het dagelijks leven geïntegreerd raken (ambient computing). Hier zijn enkele belangrijke voorspellingen en trends voor de toekomst van browsen/zoeken:

• Autonome AI-agenten voor taken: In plaats van alleen informatie op te halen, zullen toekomstige AI-systemen acties kunnen uitvoeren namens gebruikers. We zien hiervan al vroege voorbeelden in functies zoals de AI “agentic capabilities” in Google Search. Google toonde een AI die, als je vraagt om tickets te zoeken voor een concert, meerdere ticketwebsites kan doorzoeken, opties vergelijkt en zelfs alvast aankoopformulieren invult – waarbij de uiteindelijke keuze aan de gebruiker wordt overgelaten blog.google. Met andere woorden: de AI zoekt niet alleen informatie (“welke tickets zijn beschikbaar”), maar voert ook gedeeltes van het transactieproces uit (“aantal tickets invullen, prijzen checken op verschillende sites”). Dit wijst op een toekomst waarin AI fungeert als alles-in-één conciërge. Stel je voor dat je zegt: “AI, boek voor mij een week strandvakantie onder de €2.000”, en de AI zoekt vluchten, hotels, leest misschien zelfs recensies, presenteert een plan of boekt het na jouw goedkeuring. Microsoft werkt hier ook aan, met de visie van copilots die je niet alleen helpen informatie te vinden maar ook daadwerkelijk dingen te doen (Windows Copilot kan nu al instellingen aanpassen of documenten samenvatten; toekomstige versies regelen misschien automatisch je agenda of e-mail). Deze agenten zijn afhankelijk van web search, maar ook van geïntegreerde diensten en APIs. Ze behandelen het web eigenlijk zowel als database van acties als van informatie. Een AI-agent kan bijvoorbeeld de OpenTable API gebruiken om een restaurant te boeken, of een scrapingtechniek om een formulier op een minder gestructureerde website in te vullen. Dit roept interessante vragen op: Moeten websites AI-vriendelijke interfaces (API’s of gestructureerde data) krijgen zodat agenten ze kunnen gebruiken? Mogelijk wel. Diensten als Google’s Duplex (dat restaurants kan bellen voor reserveringen) wijzen al naar deze agentieve toekomst. In SEO en marketing wordt al gespeculeerd over “AI funnels” – je optimaliseert dan niet alleen voor het menselijk gebruikerspad, maar voor AI-agenten die producten of content voor de gebruiker selecteren. Belangrijk: als AI-agenten de keuze maken welk merk product jij krijgt, moeten bedrijven zorgen dat de AI voor hen kiest. Er zou een nieuw soort optimalisatie kunnen ontstaan: AI-agent optimalisatie, vergelijkbaar met SEO. Zoals een SEO-expert het zei: “AI-systemen zullen bepalen welke merken aanbevolen worden, en het is jouw taak ervoor te zorgen dat ze jou kiezen.” xponent21.com. Dit houdt in dat je uitstekende productmetadata moet bieden, concurrerende prijzen en een vertrouwd merk – omdat een AI die namens de gebruiker handelt waarschijnlijk getraind is om klanttevredenheid te maximaliseren (bijv. voorkeur voor merken met betere reviews of garantie). Bedrijven moeten dus niet alleen menselijke consumenten overtuigen, maar ook AI-beoordelaars.
• Ambient Search & Continue Assistentie: Het concept ambient search betekent dat zoeken op de achtergrond van ons leven plaatsvindt, klaar om proactief informatie te bieden. We gaan al richting alomtegenwoordige technologie – slimme apparaten overal om ons heen. In de toekomst kunnen je Augmented Reality (AR)-bril continu herkennen waar je naar kijkt en informatie tonen (labels, routes, vertalingen) zonder dat je iets hoeft te vragen. Dit is een vorm van zoeken, geïnitieerd door context. Bijvoorbeeld: je loopt over straat en je AR-bril toont beoordelingen van restaurants waar je langskomt – dat is een ambient search ervaring, met locatie, visuele input en AI gecombineerd. Nog een voorbeeld: contextbewuste spraakassistenten die luisteren naar signalen. Als je een gesprek voert (en hiervoor kiest), kan je assistent stilletjes relevante feiten opzoeken die passen bij jullie gesprek, klaar om in te springen als je het vraagt. Of denk aan de AI in je auto: die waarschuwt je proactief “Je brandstof is bijna op en het goedkoopste tankstation is 3 km verderop” – in feite zoekt de AI dan realtime naar prijzen en locaties, omdat het een behoefte afleidt. Ambient computing draait vaak om voorspellende AI: behoeften anticiperen. Google’s VP Search, Elizabeth Reid, beschreef het doel als de drempel om iets te vragen aan Google zo laag maken dat het net is zoals je een alwetende vriend iets vraagt, natuurlijk geïntegreerd in je omgeving 1950.ai. In de praktijk komen we misschien op het punt dat je zelden nog typen hoeft; een combinatie van sensoren (beeld, locatie, gezondheid enz.) en AI weet wanneer het handige informatie naar voren moet brengen. Privacy zal hier cruciaal zijn – ambient search moet volledig door de gebruiker te controleren zijn (niemand wil een opdringerige assistent die meeluistert of info met anderen deelt zonder toestemming). Waarschijnlijk krijgen toekomstige apparaten modi die je kunt aan- of uitzetten voor ambient assistentie, vergelijkbaar met “Hey Siri” of “OK Google”.
• Next-gen virtuele assistenten: Digitale assistenten zoals Siri, Google Assistant, Alexa, enz., worden veel krachtiger door integratie met large language models. Google heeft al Assistant met Bard aangekondigd, waarmee de stemassistent wordt samengevoegd met de capaciteiten van Bard (hun LLM) analyticsvidhya.com. Dit betekent dat de assistent niet langer alleen vooraf geïnstalleerde antwoorden geeft, maar uitgebreide, gesprekrijke antwoorden kan genereren en complexere taken kan uitvoeren. We kunnen verwachten dat assistenten soepel meerstapsverzoeken afhandelen (bijv. “Assistent, help me een reünie organiseren: vind een locatie, mail iedereen voor beschikbaarheid en maak een conceptprogramma”). Ze zullen waarschijnlijk ook persoonlijker worden en beter in staat om langere gesprekken vast te houden (misschien krijgen we dan eindelijk de sci-fi visie van een echt gesprekspartner-AI). Het is goed mogelijk dat over een paar jaar een “AI-secretaris” normaal is – een agent die je dag beheert (e-mails leest en samenvat, afspraken maakt, taakherinneringen geeft, enz.). Microsoft 365 Copilot zet deze stap al voor kantoorwerk. Voor privédoeleinden zullen vergelijkbare agenten verschijnen.
• Integratie met IoT en andere databronnen: Toekomstig zoeken kan verzekerd zijn van koppeling aan je persoonlijke datastromen – denk aan zoeken door je eigen persoonlijke logboek. Als je slimme apparaten je gezondheid bijhouden, kan je aan je AI vragen: “Wanneer heb ik voor het laatst meer dan 5 km hardgelopen?” en de AI kan dat opzoeken in je smartwatch-data. Of: “Vind dat recept dat ik vorige maand met champignons gekookt heb” en de AI zoekt je ovenlog of persoonlijke notities door. Kortom, zoeken zal zich niet beperken tot het publieke web, maar ook toegang krijgen tot persoonlijke en sensorgegevens, waarbij AI al deze bronnen overbrugt. Dit is krachtig maar ook gevoelig (weer: privacy!), dus zal de implementatie voorzichtig verlopen.
• Neurale interfaces en nieuwe modaliteiten: Verder in de toekomst verkennen sommige technologiebedrijven directe brein-computerinterfaces. Als die werkelijkheid worden, kan “zoeken” zo snel als een gedachte zijn. Dat is speculatief, maar het toont wel de richting – steeds minder drempels. Op kortere termijn verschijnen multimodale AI-modellen (zoals de aankomende generaties van GPT en Google’s Gemini), die tekst, beeld, audio en zelfs video naadloos kunnen verwerken. Je kunt dan AI vragen om een video voor je te bekijken en er vragen over te beantwoorden. Bijvoorbeeld: “AI, scan deze vergadering van een uur en vertel me de belangrijkste besluiten.” Dat is als zoeken in audiovisuele content. Of realtime vertaling én context – draag oordopjes die niet alleen spraak vertalen, maar ook direct relevante info opzoeken over wat er gezegd wordt (bijvoorbeeld: iemand noemt een bedrijf, dan fluistert je AI de laatste nieuwsberichten over dat bedrijf).
• Maatschappelijke en zakelijke verschuivingen: Nu AI-agenten meer zoek- en browsetaken overnemen, kunnen bepaalde beroepen evolueren of verdwijnen. Het werk van bijvoorbeeld reisagent of klantenservice verschuift misschien naar het toezicht houden op AI-agenten die het echte werk doen. De zoekmarketingsector (SEO/SEM) zal veranderen in iets nieuws (sommigen noemen het nu Answer Engine Optimization of zelfs proberen hun data/diensten te integreren in AI-assistenten). Bedrijven zullen waarschijnlijk hun data moeten aanbieden aan deze ecosystemen (via APIs, feeds) om zichtbaar te blijven. Er komen mogelijk nieuwe partnerschappen, waarbij bedrijven rechtstreeks hun content aan AI-platforms leveren voor gegarandeerde zichtbaarheid (sommige nieuwsorganisaties spreken hier al over met Microsoft’s Bing AI, bijvoorbeeld).

Voor de gebruiker geldt: als AI écht overal geïntegreerd raakt, zal digitale geletterdheid ook AI moeten omvatten: weten hoe je de juiste vragen stelt (promptvaardigheden) en hoe je de antwoorden van AI controleert. Onderwijssystemen zullen AI-gebruik lesgeven als hulpmiddel, maar ook kritisch denken stimuleren zodat men AI-output niet klakkeloos overneemt.

In wezen beweegt de toekomst van browsen en zoeken richting een door AI-gemediëerde ervaring waarbij de intentie van de gebruiker met minimale wrijving kan worden vervuld, mogelijk zonder dat traditionele websites voor veel taken nog nodig zijn. Zoeken zal meer actiegericht worden (niet alleen informatie vinden, maar echt iets laten doen) en contextbewust. Traditioneel websurfen kan steeds meer een niche-activiteit worden voor diepgaand onderzoek of handmatig ontdekken – terwijl veel dagelijkse zoekopdrachten (“vind dit, koop dat, laat het zien, vertel het me nu”) door AI via spraak of andere interfaces worden afgehandeld.

De implicaties zijn enorm: informatie wordt toegankelijker maar ook meer bemiddeld door AI. Bedrijven die deze AI-tussenpersonen beheren (zoals Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) zouden nog meer invloed kunnen krijgen, wat het belang van concurrentie en open ecosystemen benadrukt. Er is ook een hoopvol aspect: AI-agenten zouden kunnen helpen om toegankelijkheidsbarrières te overbruggen (voor mensen die het internet eerder niet effectief konden gebruiken), en ze kunnen saaie taken afhandelen, waardoor mensen meer ruimte krijgen voor creatieve bezigheden.

Samengevat gaan we een tijdperk binnen van ambient, agentive en conversationele computing. Het is als het hebben van een superslimme metgezel die de digitale wereld voor jou kan navigeren. De kernprincipes van zoeken – vind de beste informatie – blijven bestaan, maar hoe die informatie wordt opgehaald en geleverd zal drastisch veranderen, en zal via AI diep geïntegreerd raken in ons leven.

10. Technische Fundamenten: LLM’s, Neuraal Zoeken en Vector Databases

De AI-transformaties in zoeken worden aangedreven door vooruitgang in kerntechnologieën. Inzicht in deze fundamenten geeft inzicht in hoe AI-zoektechnologie werkt:

• Large Language Models (LLM’s): Dit zijn enorme neurale netwerkmodellen (zoals GPT-4, PaLM of Google’s Gemini) die getraind zijn op enorme tekstcorpora. LLM’s vormen het brein van conversationeel en generatief zoeken – ze genereren mensachtige antwoorden en begrijpen complexe taalinput. Technisch gezien is een LLM een diep transformer-model dat statistische patronen in taal heeft geleerd door miljarden zinnen te “lezen”. Het haalt geen feiten uit een database op de traditionele manier; het heeft in plaats daarvan impliciet veel kennis gecodeerd in zijn parameters. Wanneer je zo’n model een vraag stelt, voorspelt het in wezen een waarschijnlijk antwoord op basis van patronen uit de training cip.uw.edu. Zo leerde het bijvoorbeeld uit veel documenten dat “De hoofdstad van Frankrijk is Parijs” vaak volgt op de frase “hoofdstad van Frankrijk”, dus kan het die vraag beantwoorden. LLM’s zijn zeer goed in taalopdrachten (samenvatten, vertalen, redeneren in tekst, enz.), waardoor ze centraal staan in het interpreteren van vragen en het genereren van antwoorden. Maar omdat LLM’s geen databases zijn, hebben ze geen gegarandeerde feitelijke nauwkeurigheid of actuele kennis tenzij ze gekoppeld zijn aan zo’n bron. Een groot deel van recent werk aan AI-zoeken is het laten samenwerken van LLM’s in tandem met zoekindexen – zodat je de vloeiendheid van een LLM krijgt én de feitelijke onderbouwing vanuit een database/web.
• Neuraal zoeken en vectorrepresentaties: Traditionele zoekmachines gebruiken omgekeerde indexen en keyword-matching. Daarentegen stelt neuraal zoeken woorden en documenten voor als vectors (rijen getallen) in een hoogdimensionale ruimte. Dit wordt mogelijk gemaakt door neurale netwerken die embeddings maken – numerieke representaties van tekst (of afbeeldingen, audio, enz.) zodat soortgelijke inhoud in die ruimte op nabijgelegen punten terechtkomt. Bijvoorbeeld, de woorden “hond” en “puppy” krijgen vectoren die dicht bij elkaar liggen, zelfs als het verschillende woorden zijn, omdat ze vaak in vergelijkbare context voorkomen. Dit maakt semantisch zoeken mogelijk: als je zoekt op “puppy trainings tips”, kan een neurale zoekmachine een artikel vinden getiteld “Hoe train je je nieuwe hond”, zelfs als het woord “puppy” er niet in voorkomt, omdat “hond” semantisch sterk lijkt op “puppy”. Deze embeddings worden gemaakt met neurale modellen (vaak ook transformer-gebaseerd) en zijn nu de ruggengraat van AI-zoeken. Google gebruikt bijvoorbeeld modellen als BERT om zoekopdrachten en documenten te embedden, waardoor matches verbeteren. Bing doet iets soortgelijks. Bij chat-zoek worden vaak vector searches gedaan: je vraag wordt ge-embed en zo wordt gezocht naar de dichtstbijzijnde document-vectoren uit een vectorindex. Dit gaat voorbij aan exacte keywords en kijkt naar conceptuele overeenkomsten infoworld.com. Vector Databases: Om neuraal zoeken op schaal uit te voeren, zijn speciale databases ontwikkeld om vectors efficiënt op te slaan en op te halen. Een vector database (zoals Pinecone, Milvus of Facebook’s FAISS-bibliotheek) kan miljoenen of miljarden embeddings opslaan en snel de dichtstbijzijnde matches vinden bij een vraagvector infoworld.com infoworld.com. Dit is cruciaal voor AI-zoeken – zo haalt een AI relevante kennis op om zijn antwoorden te onderbouwen. Bijvoorbeeld, als je Bings AI vraagt: “Wat zijn de voordelen van het recyclen van plastic?” embedt het systeem deze vraag, zoekt in z’n index van webpagina-embeddings naar gerelateerde content (bijvoorbeeld pagina’s over de voor- en nadelen van plastic recyclen), haalt de meest relevante passages op, en voedt die aan de LLM om een antwoord te synthetiseren. Vector search is vooral goed in het omgaan met ongestructureerde data en zoekopdrachten in natuurlijke taal, maar ook met multimodale data. Het is niet beperkt tot tekst: afbeeldingen kunnen worden ge-embed met computer vision modellen, waardoor “zoeken via afbeelding” op vectorovereenkomst mogelijk wordt. Ook audio en video kunnen zo gevectoriseerd worden. Kortom, vector databases en zoeken maken het mogelijk om te zoeken op een menselijke manier – op betekenis – in plaats van op exacte strings infoworld.com. Dit maakt zoekresultaten relevanter en is een belangrijke reden waarom zoeken tegenwoordig zoveel slimmer aanvoelt.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Het combineren van LLM’s en vector search leidt tot de RAG-aanpak die hierboven werd genoemd. Technisch gezien bestaat een RAG-systeem uit twee hoofdcomponenten: een retriever (vaak een vectorzoekmachine die de top-N relevante documenten voor een vraag ophaalt) en een generator (de LLM die die documenten én de vraag samenvoegt tot een eindantwoord). Hierdoor compenseert het systeem voor het gebrek aan actuele of gedetailleerde kennis van de LLM door werkelijk bronmateriaal op te halen cip.uw.edu. Het resultaat is een antwoord dat zowel vloeiend als (hopelijk) gebaseerd is op echte data. Zo worden onder andere Bing Chat, Google SGE en diverse AI-assistenten gevoed die actuele informatie moeten kunnen geven. Vanuit technisch perspectief draait RAG om goede embeddings (om de juiste info te vinden) en om prompt engineering (hoe je de opgehaalde tekst effectief aan de LLM aanbiedt). Vaak wordt de opgehaalde tekst aan de prompt toegevoegd, zoals: “Gebruik de volgende informatie om de vraag te beantwoorden…” en dan de gebruikersvraag. De LLM verwerkt daarna het antwoord met die informatie.
• Neuraal rangschikken en reinforcement learning: Naast ophalen wordt AI ingezet om resultaten te rangschikken en te verfijnen. Zoekbedrijven gebruiken al geruime tijd machine learning (learning-to-rank-algoritmen), waarbij modellen worden getraind op klikdata om te voorspellen welke resultaten hoger moeten. Nu nemen deep learning-modellen (zoals Google’s RankBrain of getrainde transformers) die taak over. Naast statisch rangschikken gebruiken systemen als Bings chat een iteratieve aanpak: meerdere potentiële antwoorden kunnen worden gegenereerd of reinforcement learning met menselijke feedback ingezet voor finetuning van de antwoordstijl. (OpenAI gebruikte bijvoorbeeld “reinforcement learning from human feedback” – RLHF – om ChatGPT-antwoorden beter en behulpzamer te maken.) Daarnaast moet AI bij het genereren van antwoorden bepaalde richtlijnen volgen (geen haatspraak, e.d.). Hiervoor zijn AI-moderatiemodellen nodig – classifiers die de inhoud van AI-uitvoer controleren en ongewenste responsen kunnen filteren of aanpassen. Dit is een ander fundament: elke keer dat je AI iets vraagt, draait er meestal een veiligheidsmodel mee dat zowel het verzoek als het antwoord evalueert.
• Infrastructuur (rekenkracht en latentie): Technisch gezien is AI-zoeken op schaal een flinke uitdaging qua infrastructuur. LLM’s vragen veel rekencapaciteit – een GPT-4-query kost veel meer CPU/GPU dan een gewone keyword-lookup. Ook vector searches op enorme indexen vergen speciale hardware (GPU’s of TPU-accelerators, veel RAM of benaderende algoritmen voor versnelling). Bedrijven investeren in optimalisatie. Google zette bijvoorbeeld TPU-chips in zijn datacentra speciaal in voor snelle verwerking van BERT-modellen bij zoeken blog.google. Microsoft heeft iets genaamd de “Orchestrator” voor Bing dat bepaalt wanneer het grote GPT-model geroepen moet worden, hoe resultaten gecachet worden, enz., om kosten en snelheid te beheren. Latentie is een groot aandachtspunt – mensen verwachten antwoorden binnen een seconde of twee. Een LLM doet er normaal enkele seconden over om een antwoord te genereren. Veel technisch werk gaat zitten in het naadloos maken hiervan (zoals het streamen van het antwoord token voor token, zodat het lijkt of het direct begint te antwoorden, ook al duurt het tot volledige voltooiing langer). In de toekomst zullen we efficiëntere modellen zien (gedistilleerde modellen, gekwantiseerde modellen) die sneller kunnen draaien, mogelijk zelfs lokaal op het apparaat voor personalisatie of offline gebruik.
• Knowledge Graphs en hybride systemen: Hoewel LLM’s en vectors de nieuwste hype zijn, maakt zoektechnologie nog altijd gebruik van traditionele gestructureerde data in veel gevallen. Google’s Knowledge Graph – een feitenbank over entiteiten (mensen, plaatsen, dingen en hun relaties) – wordt gebruikt om veel feitelijke vragen snel te beantwoorden met een factsheet. AI heeft dit niet vervangen; het kan eerder een aanvulling zijn (bijvoorbeeld, als een knowledge graph de data heeft, kan de AI dat juist gebruiken voor correctheid). Veel zoekresultaten combineren nu meerdere systemen: een kennisvenster aan de zijkant (gestructureerde data), enkele klassieke blauwe links, en nu ook een AI-samenvatting bovenaan. Het is een hybride aanpak om het beste van alles te combineren.
• Open source en eigen modellen: Niet alle AI-zoeken wordt aangestuurd door de grote technologiebedrijven. Er zijn open source LLM’s en vector databases beschikbaar waarmee organisaties zelf gespecialiseerde zoekoplossingen kunnen bouwen – zo kunnen bedrijven bijvoorbeeld AI-zoekfunctionaliteit implementeren op hun interne documenten. Vector databases zoals FAISS of Weaviate kun je lokaal draaien, en kleinere LLM’s (of grote via API’s) kunnen de Q&A afhandelen. Deze democratisering betekent dat de besproken technische fundamenten niet alleen in handen van Big Tech zijn; ze worden standaardtools voor ontwikkelaars. Dit zal leiden tot gespecialiseerde zoekapplicaties – bijvoorbeeld een medische zoekmachine die gebruikmaakt van een LLM getraind op medische literatuur en een vectorindex van de nieuwste studies om artsen snel een synthese van bewijslast te geven. Of enterprise search waarmee alle bedrijfsdocumenten doorzocht kunnen worden om vragen van werknemers te beantwoorden als: “Heeft ons bedrijf een beleid over X?”

Samengevat combineert de technische basis van AI-gestuurd zoeken neurale netwerkmodellen voor taal en begrip (LLM’s, transformers) met neurale datarepresentaties (embeddings en vector search). Het eerste zorgt voor het brein om taal te begrijpen en genereren; het tweede biedt het geheugen om kennis efficiënt op te slaan en terug te vinden infoworld.com infoworld.com. Samen, en aangevuld met technieken zoals RAG cip.uw.edu, maken zij de slimme zoekervaringen mogelijk die we hier besproken hebben. Naarmate onderzoek vordert, zullen deze modellen steeds capabeler worden (bijvoorbeeld multimodale modellen die tekst én beeld tegelijkertijd begrijpen) en efficiënter. Voortdurende verbeteringen in algoritmen (zoals betere gelijkeniszoekmethoden, betere training tegen hallucinaties, enz.) blijven de AI-zoekervaring verfijnen – waardoor deze sneller, nauwkeuriger en betrouwbaarder wordt in de loop van de tijd.

11. Zakelijke en Maatschappelijke Implicaties van door AI Gedomineerd Webzoeken

De opkomst van AI in zoekmachines verandert niet alleen de technologie – het heeft brede gevolgen voor bedrijven, de samenleving en het mondiale informatielandschap:

Zakelijke implicaties:

• Verschuiving in Verkeer en Machtsdynamiek: Websites die ooit floreerden dankzij zoekverkeer kunnen dalingen zien nu AI-antwoorden klikken afvangen. Online uitgevers (nieuwssites, how-to-sites, enz.) uiten zorgen dat hun content wordt gebruikt om antwoorden te geven zonder dat bezoekers hun site bezoeken (en dus zonder advertentie-impressies of inkomsten voor hen). Dit zou een verandering in het businessmodel van het web kunnen afdwingen. Enkele mogelijkheden: uitgevers zoeken compensatie (zoals nieuwssites in sommige landen bij Google Nieuws), of ze optimaliseren content om de gekozen bron te worden in AI-samenvattingen, of ze verbreden hun strategie en zijn minder afhankelijk van alleen zoekverkeer (door bijvoorbeeld nieuwsbrieven of sociale media in te zetten om direct een publiek te bereiken). De cijfers laten nu al een daling van organisch verkeer zien – met schattingen dat in 2025 topwebsites aanzienlijk minder verkeer uit zoekmachines krijgen dan een paar jaar geleden 1950.ai. Dit zet financiële druk op uitgevers om zich aan te passen of samen te voegen. Misschien zien we meer betaalmuren of abonnementen als advertentie-inkomsten dalen.
• Kansen voor Nieuwe Spelers: De ontwrichting van de zoekmarkt opent deuren. Tot voor kort was “Google Search” praktisch synoniem met informatie vinden. Nu is er ruimte voor nieuwe toetreders (OpenAI, Neeva tot aan de sluiting, Brave’s Summarizer, talloze op AI-gebaseerde zoekassistenten van startups) om gebruikers te trekken die AI-ervaring zoeken. Alternatieven zoals ChatGPT en Perplexity zagen een enorme groei in gebruik, al is het vanaf een kleine basis adweek.com. Hoewel Google nog domineert, is het opvallend dat in april 2023 het wereldwijde zoekverkeer van Google licht daalde (1% lager vergeleken met het jaar ervoor), terwijl ChatGPT en Perplexity 180% meer bezoeken ontvingen adweek.com. Dit suggereert dat sommige gebruikers deels overstappen voor bepaalde zoekopdrachten. Als Google niet met eigen AI had gereageerd, liep het het risico achter te raken bij een paradigmaverschuiving. Nu hebben we een tech-ronde: Google, Microsoft (met OpenAI) en anderen (misschien ook Meta, Amazon, Apple met hun AI-plannen) strijden om ‘de zoekmachine van de toekomst’ te worden. De zakelijke implicatie is enorm: het bedrijf met de beste AI-zoekervaring kan veel marktaandeel winnen. Google’s langdurige monopolie op zoeken is niet gegarandeerd in een AI-first wereld (al geeft hun schaal en data hen een voordeel bij het trainen van AI en handhaven van hun marktpositie).
• Monetarisering en Nieuwe Advertentiemodellen: We noemden al dat reclame wordt beïnvloedt. Dit noodzaakt innovatie in advertentiemodellen. Denk aan conversatie-advertenties, waarbij een AI-assistent bijvoorbeeld zegt: “Ik kan een product voor je vinden – hier is een gesponsord voorstel.” Of merkgebonden AI-hulpen (stel je voor dat een AI-agent van een webshop subtiel producten van die winkel promoot). Zoekadvertenties verschuiven mogelijk van bieden op zoekwoorden naar bieden op intenties of onderwerp van een vraag, of zelfs op posities binnen een AI-antwoord (bijvoorbeeld: een van de geciteerde bronnen zijn in een AI-samenvatting wordt waardevol – vergelijkbaar met SEO, maar mogelijk iets waarvoor betaald kan worden, hoewel dat het risico loopt vertrouwen te ondermijnen als het niet duidelijk wordt gemaakt). Er is ook een langetermijnvraag: als AI zoeken het aantal klikken én dus advertenties verkleint, stijgt dan de prijs per advertentie? Mogelijk – schaarste kan hogere prijzen opleveren (sommige analisten denken dat minder maar gerichtere advertenties alsnog evenveel of meer opleveren). Anderzijds, als adverteren moeilijker wordt, kunnen bedrijven hun budget naar andere kanalen verplaatsen (zoals influencer marketing of platforms als Amazon, dat zowel retailer als advertentieplatform is).
• Nieuwe Diensten en Markten: AI-zoekmogelijkheden kunnen compleet nieuwe sectoren creëren. Denk aan persoonlijke AI-assistenten als dienst – misschien hebben we later allemaal een cloud-gebaseerde AI op maat, en verkopen bedrijven premium AI’s met specifieke skills (zoals een AI voor financieel advies). Of verticale AI-zoekmachines die via abonnementen geld verdienen – denk aan een juridisch AI-zoektool waar advocatenkantoren voor betalen. De grenzen tussen zoeken en andere sectoren (onderwijs, zorg, klantendienst) vervagen als AI de universele interface wordt. Bedrijven moeten zich voorbereiden op de AI-agent-economie: zorg dat hun informatie en diensten toegankelijk zijn voor AI (via API’s enzovoorts), en wellicht een eigen AI inzetten in het klantcontact.
• Werkgelegenheid en Vaardigheden: De zoek- en marketingbranche zal functierollen zien veranderen. SEO-specialisten worden meer contentstrategen en AI-trainers, gericht op het creëren van gezaghebbende content en metadata waar AI-algoritmes goed op reageren. Omgekeerd zal laagwaardig contentwerk (heel veel simpele artikelen voor SEO schrijven) afnemen, want AI kan dat. De nadruk verschuift naar hoogwaardige content en unieke expertise. Bij klantenservice zullen AI’s meer vragen afhandelen (ook via chat of spraak), wat de aard van het werk verandert – minder frontlinievraagbeantwoording, meer medewerkers die complexe zaken of de AI begeleiden. Al met al kan AI sommige banen efficiënter maken, maar stelt ook andere eisen: hoe AI slim te gebruiken, hoe AI-antwoorden te controleren, enzovoorts.

Maatschappelijke implicaties:

• Toegang tot Informatie: Als AI-zoeken haar belofte waarmaakt, kan het een grote gelijkmaker worden qua toegang tot informatie. Mensen die moeite hadden met zoeken (taalproblemen, lage geletterdheid, enz.) kunnen nu gewoon een vraag stellen. AI kan bovendien complexe info in eenvoudiger taal samenvatten, wat kennisachterstanden helpt dichten. Bijvoorbeeld: een patiënt kan AI gebruiken om een medisch rapport in gewone taal uit te leggen. Die empowerment is positief. Maar het centraliseert ook de informatiestroom. Als iedereen van een paar AI-systemen afhankelijk wordt, worden die systemen poortwachters. Er zijn zorgen over wie die AI controleert en welke vooroordelen de antwoorden kleuren. Samenlevingen zullen waarschijnlijk mechanismen moeten ontwikkelen (door regulering, onafhankelijke audits, of pluraliteit in AI-bronnen) om te voorkomen dat één narratief of agenda onbedoeld wordt opgedrongen door AI.
• Kritisch Denken en Onderwijs: Gemakkelijke antwoorden zijn een tweesnijdend zwaard. Enerzijds maken snelle feitelijke antwoorden meer ruimte voor dieper denken – je hoeft triviale feitjes niet meer te onthouden; AI levert ze. Anderzijds, als gebruikers niet meer naar bronnen kijken en AI-outputs zomaar aannemen, missen ze nuance of worden ze misleid als de AI fout zit. Onderwijssystemen zullen zich misschien richten op mediageletterdheid en checkvaardigheden (“De AI zegt dit, maar hoe checken we dat?”). We zien mogelijk ook tools voor AI-verificatie ontstaan – bijvoorbeeld browserplugins die automatisch de herkomst van AI-feiten tonen.
• Informatiediversiteit: Traditioneel zoekt men uit meerdere resultaten zelf welke link te klikken; men kan verschillende perspectieven van verschillende bronnen zien. Een AI kan alles tot één verhaal samenvatten. Zal dat verhaal divers en representatief zijn? Voor controversiële vragen zou de AI idealiter meerdere standpunten tonen (“Over dit onderwerp zegt de ene expert X, de andere Y”). Daar wordt actief aan gewerkt, bijvoorbeeld door genuanceerdere antwoorden te geven. Maar er is een risico op een monocultuur van kennis als dit niet goed gaat. Positief kan zijn dat AI filterbubbels kan doorbreken door antwoorden te geven die juist diverse bronnen samenbrengen, waar een gebruiker anders steeds dezelfde soort links aanklikt. Uiteindelijk hangt de impact op informatiediversiteit af van ontwerpkeuzes in AI-algoritmen.
• Bias en Eerlijkheid: Maatschappelijk leeft de zorg dat AI bestaande vooroordelen in de trainingsdata versterkt. Als het niet goed beheerd wordt, kan AI zoeken bijvoorbeeld sociale vooroordelen weerspiegelen of minderheidsperspectieven onderbelichten. Dit kan publieke opinie mede vormen of groepen marginaliseren. Eerlijke AI-antwoorden – door uit een gebalanceerde bronset te putten en bewust te zijn van gevoelige thema’s – zijn onderwerp van lopend onderzoek en debat. Bijvoorbeeld, bij een vraag als “Waarom zijn groep X mensen zo Y?”, moet de AI het zorgvuldig aanpakken om geen stereotype of kwetsende generalisatie uit zijn trainingsdata te reproduceren. Zo’n AI zou de aanname kunnen corrigeren of feiten bieden die bias rechtzetten.
• Regulering en Bestuur: Nu AI zo’n centrale rol krijgt, gaan overheden zich ermee bemoeien. We noemden al Italië’s actie tegen ChatGPT. De AI-wet van de EU, die over een paar jaar van kracht wordt, zal eisen stellen aan “hoog-risico AI-systemen” – mogelijk ook aan systemen die publieke opinie beïnvloeden (waaronder zoeken kan vallen). Dit kan meer transparantie in AI-antwoorden verplichten, of zelfs algoritmisch toezicht afdwingen. Mededinging speelt ook: als een paar bedrijven AI domineren, leidt dat tot concurrentieproblemen? Nu al is de AI-expertise sterk geconcentreerd. Toch kunnen open-sourcetools tegenwicht bieden, en toezichthouders kunnen een open ecosysteem stimuleren (zoals verplichte interoperabiliteit – bijvoorbeeld zodat derden AI-assistenten kunnen aanvullen, vergelijkbaar met hoe elke website in Google kan verschijnen).
• Sociale Interactie en Gedrag: Als virtuele assistenten heel competent worden, kan dat sociologische effecten hebben – mensen halen informatie of zelfs gezelschap bij AI, en minder bij menselijke experts of peers. Bijvoorbeeld: in plaats van een vriend of docent te raadplegen, vraag je altijd de AI. Dit beïnvloedt hoe kennis onderling wordt gedeeld. Het kan tot isolatie leiden als het niet wordt gebalanceerd – al kan AI juist ook mensen helpen (bijvoorbeeld mensen met autisme, of sociaal angstigen) om communicatie te oefenen in een prikkelarme omgeving. Het effect op de samenleving is lastig te voorspellen, maar naarmate AI-assistenten gangbaarder worden, groeien er vanzelf omgangsnormen (“Is het beleefd een AR-assistent te raadplegen tijdens een gesprek?” – we ontdekken het net als bij de smartphone).
• Wereldwijde Gelijkheid: Positief is dat AI-modellen meertalig kunnen zijn en zo grotere delen van de wereld toegang tot het web geven. Bing en Google’s AI ondersteunen nu al veel talen. Iemand in een afgelegen gebied met weinig formele scholing maar een smartphone kan via spraak in de moedertaal vragen stellen en antwoorden krijgen – iets wat zoeken op het web in het Engels misschien onmogelijk maakte. Dit kan ontwikkeling en onderwijs versnellen. Er zijn initiatieven van bedrijven om AI ook voor minderheidstalen te trainen. Wel is het zaak dat de info in die talen evenwaardig is en niet slechts een vertaling van één perspectief.

Al met al zijn de zakelijke en maatschappelijke gevolgen van door AI-gedomineerd zoeken enorm. We veranderen feitelijk hoe mensen met de hele opgeslagen kennis van de mensheid omgaan. Bedrijven zullen zich moeten aanpassen aan nieuwe manieren van ontdekken en concurreren, waarschijnlijk moeten ze nauwer samenwerken met AI-platforms of zelf AI-toepassingen ontwikkelen. De maatschappij zal normen, onderwijs en wellicht regelgeving moeten aanpassen om te zorgen dat iedereen baat heeft bij dit nieuwe paradigma, en risico’s geminimaliseerd worden. Het is een spannende toekomst – te vergelijken met de opkomst van het internet zelf, maar nu is de bemiddelaar een AI.

---

Conclusie:

De toekomst van internetzoeken en browsen, aangedreven door AI, belooft een meer gepersonaliseerde, converserende en geïntegreerde ervaring. SEO-strategieën verschuiven naar afstemming met het begrip van AI; nieuwe AI-gedreven tools komen op die onze vragen direct beantwoorden; zoeken met natuurlijke taal en multimodale zoekopdrachten worden de norm; en onze digitale assistenten worden steeds capabeler en proactiever. Onder al deze ontwikkelingen zijn grote taalmodellen en neurale vectorzoektechnologieën de motoren van verandering.

Hoewel het gemak en de toegankelijkheid enorm verbeteren, dwingen deze ontwikkelingen ook tot heroverweging van verdienmodellen, ethische normen en onze waardering van informatie. Het web zoals we dat kennen evolueert van een statische index van pagina’s naar een dynamisch, door AI gecureerd kennis- en taakplatform. In deze overgang zal het behouden van een gezond open web – waar informatie geloofwaardig en divers is en makers beloond worden – een grote uitdaging zijn.

We staan aan het begin van deze door AI aangestuurde transformatie van zoekgedrag. De komende jaren zullen waarschijnlijk innovaties brengen die we ons nu nog nauwelijks kunnen voorstellen, evenals lessen uit vroege misstappen. Door te blijven focussen op de behoeften van gebruikers, eerlijkheid, en samenwerking tussen belanghebbenden (techbedrijven, uitgevers, toezichthouders, gebruikers), kan de toekomst van zoeken er een zijn waarin AI iedereen in staat stelt precies te vinden wat ze zoeken – en dit te doen met vertrouwen en gemak.

Bronnen:

• Search Engine Land (2025), Hoe AI SEO hervormt seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), AI Overviews domineren zoekresultaten xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Introductie van Copilot Search microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Zoekopdrachten beter begrijpen dan ooit blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), SEO optimaliseren voor AI Overviews beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Google’s AI Zoek Tijdperk adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb Studie (2025), AI-chatbots vs zoekmachines onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Statistieken over spraakgestuurd zoeken yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Hoe goed ken jij Google Zoeken? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Multimodaal zoeken naar AI Modus brengen blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Betrouwbaarheid van generatieve AI-zoekopdrachten cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Web Spam Rapport 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Vectordatabases in zoekopdrachten infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), AI Overviews en Ambient Internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), Italië herstelt ChatGPT na verbod reuters.com reuters.com