Hoe optimaliseer je voor AI-agenten die taken uitvoeren versus alleen vragen beantwoorden? Andere strategie nodig?

Je loopt voor op de troepen, maar het is niet te vroeg. Dit is echt en komt snel op.

Het onderscheid is belangrijk:

Conversationele AI (huidige GEO):

• Gebruiker stelt een vraag
• AI stelt antwoord samen
• AI vermeldt bronnen
• Gebruiker onderneemt actie

Agentische AI (opkomend):

• Gebruiker beschrijft doel
• Agent onderzoekt opties
• Agent beoordeelt en selecteert
• Agent voert uit (of geeft shortlist)

Waarom dit de optimalisatie verandert:

Voor conversationele AI: “Zorg dat je het waard bent om vermeld te worden” Voor agentische AI: “Zorg dat je het waard bent om geselecteerd en gebruikt te worden”

Wat agenten beoordelen:

Agenten moeten jouw dienst programmatisch begrijpen, niet alleen erover lezen.

We zien nu al agent-achtige verkeerspatronen:

Wat we merken:

• Snelle, opeenvolgende paginabezoeken (geen menselijk surfgedrag)
• Servicepagina’s samen met prijs- en specificatiepagina’s bezocht
• API-documentatie krijgt meer botverkeer
• User agents die we niet herkennen

Wij denken dat dit zijn:

• Onderzoeksagenten die leveranciersinformatie verzamelen
• Vergelijkingstools die databases bouwen
• Vroege agentische systemen die opties beoordelen

Verkeer is klein maar groeit:

• 6 maanden geleden: ~100 bezoeken/maand met deze patronen
• Nu: ~800 bezoeken/maand
• Conversieratio: Lager dan menselijk, maar niet nul

De implicatie: Agenten doen nu al onderzoek. Als je informatie niet gestructureerd is voor hen, slaan ze je over. Is het dat wel, dan kom je op hun shortlist.

Dit is geen toekomst – het gebeurt nu al op kleine schaal.

Interessant. Dus als agenten nu al onderzoek doen, waar moeten we prioriteit aan geven?

Ons bedrijf is B2B SaaS. Hoe zou agentoptimalisatie er voor ons specifiek uitzien?

Voor B2B SaaS specifiek:

Prioriteit 1: Prijs- en pakketduidelijkheid

Agenten moeten opties vergelijken. Als je prijs “neem contact op” is, ben je onzichtbaar voor vergelijkingsagenten.

Doe:

• Duidelijke prijscategorieën op de website
• Vergelijkingstabellen met functies
• Machineleesbare prijzen (schema-markup)

Prioriteit 2: Integratiedocumentatie

Agenten beoordelen “kan dit werken met wat we hebben?”

Doe:

• Duidelijke integratielijst
• API-documentatie
• Technische vereisten
• Implementatietijdlijnen

Prioriteit 3: Dienstdefinitie-schema

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Jouw SaaS-product",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Moderne webbrowser"
}

Prioriteit 4: Bewijsvoering

Agenten wegen reputatiesignalen:

• Aantal klanten
• Beoordelingsscores
• Resultaten uit casestudy’s
• Compliancecertificeringen

Maak deze machineleesbaar, niet alleen leesbaar voor mensen.

Gedurfde uitspraak: De bedrijven die winnen met agenten zijn die met API’s.

Waarom:

Agentische AI doet niet alleen onderzoek – het voert uit. Als een agent kan:

1. Beschikbaarheid checken via API
2. Prijzen vergelijken via API
3. Boeken/kopen via API
4. Status checken via API

Dan word jij het pad van de minste weerstand.

Voorbeeld: Gebruiker tegen agent: “Boek een hotel in SF onder $300 met goede beoordelingen”

Agent beoordeelt hotels. Sommigen hebben:

• API-toegang
• Real-time beschikbaarheid
• Programmatische boekingen

Andere vereisen menselijke interventie om te boeken.

Welke kiest de agent?

Voor B2B SaaS:

• Zelfbedieningsproefaccount
• API voor accountaanmaak
• Programmatische prijsopgave/offertes
• Integratie-API’s

Dit zijn niet alleen mooie-to-haves voor mensen – ze zijn essentieel voor interacties met agenten.

Dit wordt helder. Dit neem ik mee:

Voor huidige GEO (conversationele AI):

• Contentbronvermelding
• Autoriteitssignalen
• Antwoordgerichte structuur
• E-E-A-T

Voor toekomstige agentische optimalisatie (opkomend):

• Gestructureerde data over diensten/producten
• Machineleesbare prijzen
• API-toegankelijkheid
• Duidelijke documentatie
• Programmatische interactiemogelijkheid

Ons actieplan:

Nu (ondersteunt beide):

1. Implementeren van uitgebreide schema-markup
2. Duidelijke prijspagina met gestructureerde data maken
3. Integraties en vereisten helder documenteren

Binnenkort (specifiek voor agenten):

1. API-exposure evalueren voor agentinteracties
2. Meer informatie programmatisch beschikbaar maken
3. Monitoren op agent-achtig verkeerspatroon

Volgen:

1. Agentachtig verkeer (Am I Cited + serverlogs)
2. Validatie van gestructureerde data
3. Hoe we verschijnen in agentgedreven vergelijkingen

Klopt dit kader?

Snelle stappen die je vandaag al kunt doen voor agent-gereedheid:

1. Structuur van prijspagina (2 uur)

• Duidelijke prijscategorieën
• Functietabellen
• Product schema-markup

2. Integratiedocumentatie (4 uur)

• Alle integraties opsommen
• Technische vereisten
• Implementatieproces

3. Dienst/Product schema (2 uur)

• SoftwareApplication-schema
• Offer-schema voor prijsstelling
• AggregateRating voor beoordelingen

4. FAQ-schema voor veelvoorkomende agentvragen (1 uur)

• “Wat kost [product]?”
• “Welke integraties ondersteunt [product]?”
• “Wat zijn de vereisten voor [product]?”

Deze helpen zowel huidige GEO als toekomstige agentische optimalisatie. Laag risico, mogelijk hoge opbrengst.

Visie op timing:

2023-2024: Conversationele AI domineert (ChatGPT, enz.) 2025: Agentische AI komt op (OpenAI Operator, Claude tools) 2026+: Agenten worden mainstream voor taken

We zitten in het transitiejaar. De bedrijven die nu optimaliseren voor agenten zijn zoals degenen die in 2005 met SEO begonnen – vroeg genoeg om een voordeel op te bouwen vóór de concurrentie.

Mijn advies:

• Negeer conversationele AI niet (nog steeds dominant)
• Begin met voorbereiden op agenten (gestructureerde data, API’s)
• Monitor agenttrends per kwartaal
• Wees klaar om te versnellen zodra agenten mainstream worden

Dit is een “nu voorbereiden, straks versnellen”-situatie. De basis die je nu legt met gestructureerde data helpt bij zowel huidige als toekomstige optimalisatie.