Discussion Ecommerce Technical SEO

Productspecificaties op je website – helpen ze AI-aanbevelingen echt? Testen van een aantal theorieën

EC
EcomManager_David · E-commerce Manager, Elektronicawinkel
· · 58 upvotes · 10 comments
ED
EcomManager_David
E-commerce Manager, Elektronicawinkel · 4 januari 2026

Ik heb enkele experimenten gedaan op productpagina’s en AI-zichtbaarheid.

De hypothese: Producten met gedetailleerde, gestructureerde specificaties worden vaker aanbevolen door AI voor specifieke zoekopdrachten.

Mijn test: We hebben 500+ product-SKU’s. Ik heb er 50 geüpgraded met uitgebreide specificatietabellen en Product schema. De andere 450 hebben minimale specificaties.

Eerste observaties (na 6 weken):

  • De geüpgradede producten verschijnen in AI-antwoorden op specifieke vragen zoals “laptop met 32GB RAM en RTX 4080”
  • Originele producten verschijnen alleen bij algemene zoekopdrachten (als ze al worden weergegeven)
  • AI lijkt DOL op vergelijkende vragen (“X vs Y specificaties”)

Vragen aan de community:

  • Heeft iemand anders de diepgang van specificaties vs. AI-zichtbaarheid getest?
  • Welke specifieke attributen lijken het belangrijkst?
  • Is er een drempel voor “gedetailleerd genoeg”?
  • Hoe belangrijk is schema-markup tov alleen goede HTML?
10 comments

10 reacties

TR
TechSEO_Rachel Expert Technical SEO Lead, Ecommerce Agency · 4 januari 2026

David, je hypothese klopt op basis van onze data.

Wat we hebben gemeten bij 20+ e-commerceklanten:

Producten met uitgebreide specificaties worden 3,8x vaker genoemd bij specifieke zoekopdrachten dan producten met minimale specs.

Waarom dit gebeurt:

AI-systemen koppelen zoekintentie aan content. Als iemand vraagt “beste laptop voor videobewerking met minstens 32GB RAM”, moet de AI:

  1. De vereisten in de vraag begrijpen
  2. Producten vinden die aan die eisen voldoen
  3. Opties vergelijken

Als je productpagina de RAM-capaciteit niet expliciet vermeldt, kan de AI deze niet koppelen aan die vraag.

De specificaties die het meest meetellen (elektronica):

AttribuutMatchpercentage zoekopdracht
RAM/Geheugen0,89
Processor0,85
Opslagcapaciteit0,82
Schermgrootte0,78
Gewicht0,71
Batterijduur0,69
Connectiviteit0,64

Belangrijkste inzicht: AI kan alleen aanbevelen wat het begrijpt. Vage specificaties = onzichtbaar voor specifieke zoekopdrachten.

ED
EcomManager_David OP · 4 januari 2026
Replying to TechSEO_Rachel
Die 3,8x vermelding is indrukwekkend. Gebruik je voor de schema-markup het door Google aanbevolen Product schema, of iets uitgebreiders zoals productontology?
TR
TechSEO_Rachel · 4 januari 2026
Replying to EcomManager_David

Wij gebruiken uitgebreid Product schema met extra eigenschappen:

Standaard Product schema is een basis, maar wij voegen toe:

  • additionalProperty voor specs die niet onder standaard eigenschappen vallen
  • isSimilarTo voor variantrelaties
  • isRelatedTo voor ecosysteemproducten

Voorbeeld voor een laptop:

"additionalProperty": [
  {"name": "RAM", "value": "32GB DDR5"},
  {"name": "GPU", "value": "NVIDIA RTX 4080"},
  {"name": "Screen Type", "value": "OLED 144Hz"}
]

Het belangrijkste: AI begrijpt goed gestructureerde HTML-tabellen ook zonder schema. Maar schema maakt het ondubbelzinnig en machine-leesbaar. Gebruik beide.

PM
ProductContent_Michelle Product Content Director · 3 januari 2026

Contentperspectief op specificaties:

Het formaat is net zo belangrijk als de data:

We hebben drie specificatieformaten getest:

  1. Ongestructureerde alinea’s waarin specs worden genoemd
  2. Eenvoudige HTML-tabellen met specs
  3. Gestructureerde tabellen + schema-markup

Resultaten voor AI-vermeldingen:

FormaatAI-vermeldingsratio (t.o.v. basislijn)
Paragraafvorm1,0x (basislijn)
HTML-tabel2,4x
Tabel + Schema3,2x

Waarom tabellen winnen: AI-systemen kunnen tabulaire data makkelijk lezen. Als specs verstopt zitten in alinea’s, moet de AI meer moeite doen om ze te vinden en mist ze ze vaak helemaal.

Onze best practices voor specificatietabellen:

  • Consistente attribuutnamen voor alle producten
  • Duidelijke waarde-opmaak (niet “32 GB” versus “32GB” versus “32 Gigabytes”)
  • Vermeld eenheid waar van toepassing
  • Eén attribuut per rij
  • Gebruik koprijen
CJ
CompareEngine_Jason · 3 januari 2026

Ik beheer een productvergelijkingssite. Daarom zijn specs zo belangrijk voor AI:

AI maakt vergelijkingen op basis van specificatie-data.

Als iemand vraagt “MacBook Pro vs Dell XPS 15 voor coderen”, moet AI vergelijken:

  • Processorspecificaties
  • RAM-configuraties
  • Schermkwaliteit
  • Toetsenbordkwaliteit
  • Poorten
  • Prijs

Als je productpagina sommige van deze ontbreekt, slaat AI je over of doet aannames.

Wat AI goed doet:

  • Specs uit duidelijke tabellen halen
  • Relaties tussen specs begrijpen (meer RAM = beter voor multitasking)
  • Producten vergelijken met vergelijkbare specificatieformaten

Waar AI moeite mee heeft:

  • Specs in afbeeldingen (kan niet lezen)
  • Inconsistente opmaak tussen producten
  • Ontbrekende specs (kan niet vergelijken wat er niet is)
  • Vage bewoording (“groot geheugen” vs “32GB”)

Voor e-commerce: Hoe queryable je specs zijn, hoe meer zoekopdrachten je kunt matchen.

SK
SchemaExpert_Kevin Expert · 3 januari 2026

Diepgaande uitleg over schema voor productspecificaties:

De technische implementatie die werkt:

<script type="application/ld+json">
{
  "@type": "Product",
  "name": "ProductName",
  "additionalProperty": [
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "Display Size",
      "value": "15.6",
      "unitCode": "INH"
    },
    {
      "@type": "PropertyValue",
      "name": "RAM",
      "value": "32",
      "unitCode": "E37"
    }
  ]
}
</script>

Belangrijk:

  1. Gebruik additionalProperty voor alle technische specs
  2. Gebruik PropertyValue met name, value en unitCode
  3. Gebruik standaard UN/CEFACT-eenheidscodes voor eenheden
  4. Vermeld elke specificatie die belangrijk is voor aankoopbeslissingen

Veelgemaakte fouten:

  • Alleen basis Product schema gebruiken (naam, prijs, afbeelding)
  • Specs alleen in HTML, niet in gestructureerde data
  • Inconsistente eigenschapsnamen tussen producten
  • Ontbrekende eenheden of niet-standaard eenheden

Als HTML en schema overeenkomen, zijn AI-systemen zeker van de data.

AL
AIResearcher_Linda · 2 januari 2026

Vanuit AI-perspectief, daarom zijn specificaties belangrijk:

Hoe LLM’s productvragen verwerken:

  1. Vereisten in de vraag analyseren – “laptop met minstens 32GB RAM”
  2. Zoeken naar overeenkomende content – Zoeken naar RAM-specificaties
  3. Relevante data extraheren – RAM-waarde op productpagina’s vinden
  4. Opties vergelijken – Welke producten voldoen aan de eisen
  5. Antwoord genereren – Aanbevolen producten tonen

Waar specificaties helpen:

Stap 3 is waar het formaat van de specificatie telt. Als RAM:

  • In een tabel staat met “RAM: 32GB” = Gemakkelijke extractie
  • In tekst “wordt geleverd met 32 gigabyte geheugen” = Moeilijker te extraheren
  • In een afbeelding van een specificatieblad = Onmogelijk te extraheren
  • Niet genoemd = Product wordt niet overwogen

De drempelvraag die je stelde:

Er is geen magisch getal, maar dek:

  • Elk attribuut waar klanten naar vragen
  • Elk attribuut dat je concurrenten vermelden
  • Elk attribuut dat jouw product onderscheidt

Voor elektronica zijn dat typisch 15-25 attributen. Belangrijke missen betekent zoekopdrachten missen.

ET
EcomConsultant_Tom E-commerce Optimalisatie Consultant · 2 januari 2026

Praktisch implementatie-advies voor je 450 resterende producten:

Prioriteringskader:

Upgrade niet alle 450 tegelijk. Prioriteer op:

  1. Zoekvolume – Producten met veel vraag eerst
  2. Marge – Hogere marge = meer ROI op inspanning
  3. Concurrentiekloof – Waar concurrenten zwakke specs hebben
  4. Vergelijkingskans – Producten die vaak met elkaar worden vergeleken

Efficiënte specificatie-implementatie:

  1. Maak een specificatiesjabloon per categorie
  2. Bulk-extractie van specs uit fabrikantgegevens
  3. Normaliseer opmaak voor alle producten
  4. Implementeer schema via sjabloon (niet handmatig per product)
  5. Valideer met een testtool voor gestructureerde data

Voor 450 producten:

  • Sjabloon maken: 4-8 uur
  • Specificaties extraheren/invoeren: gemiddeld 2-4 minuten per product
  • Totaal: 20-40 uur voor de implementatie

Dat is 1-2 weken gericht werk voor een groot AI-zichtbaarheidsvoordeel.

RS
RetailAnalyst_Susan · 2 januari 2026

Categorie-specifieke data over specificatiebelang:

Elektronica: Meest genoemd: RAM, opslag, processor, scherm, batterijduur Minst genoemd: Kleur, land van herkomst, inhoud van de doos

Kleding: Meest genoemd: Maatbereik, materiaal, wasinstructies, afmetingen Minst genoemd: Land van fabricage, stijlcode

Woonartikelen: Meest genoemd: Afmetingen, draagvermogen, materiaal, montage vereist Minst genoemd: Kleuropties, verpakkingstype

Sportartikelen: Meest genoemd: Gewicht, afmetingen, vaardigheidsniveau, aanbevolen gebruik Minst genoemd: Kleuropties, merkverhaal

Het patroon: Functionele specificaties die aankoopbeslissingen beïnvloeden worden genoemd. Esthetische of logistieke specificaties zelden.

Richt je specificatieoptimalisatie op attributen die:

  1. Productprestaties beïnvloeden
  2. Gebruikers gebruiken als filter in hun gedachten
  3. Producten in de categorie onderscheiden
AN
AIVisibility_Nicole AI Visibility Strategist · 1 januari 2026

Zo meet je het effect van specificaties op AI-zichtbaarheid:

Meetmethode:

Voor het upgraden van specs, noteer:

  • Bij welke zoekopdrachten je producten worden genoemd
  • Welke attributen AI noemt bij aanbevelingen
  • Specificatie-dekking van concurrenten

Na de upgrade:

  • Test dezelfde zoekopdrachten
  • Nieuwe specifieke zoekopdrachten gericht op je specs
  • Vergelijk veranderingen in vermelding

Wij gebruiken Am I Cited om dit systematisch te volgen. Voor elk product monitoren we:

  • Algemene categoriezoekopdrachten (“beste laptops”)
  • Specifieke attribuutzoekopdrachten (“laptop met 32GB RAM”)
  • Vergelijkingszoekopdrachten (“product A vs product B”)

Wat we typisch zien:

  • Algemene zoekopdrachten: +20-40% verbetering
  • Specifieke attribuutzoekopdrachten: +150-300% verbetering (als de spec eerst ontbrak)
  • Vergelijkingszoekopdrachten: +50-100% verbetering

De grootste winst zit in specifieke zoekopdrachten die je eerder niet kon matchen.

ED
EcomManager_David OP E-commerce Manager, Elektronicawinkel · 1 januari 2026

Deze thread bevestigde en verbreedde mijn hypothese. Belangrijkste inzichten:

Waarom specs belangrijk zijn voor AI:

  • AI kan alleen aanbevelen wat het begrijpt
  • Specifieke zoekopdrachten vereisen specifieke, leesbare specs
  • Formaat (tabellen + schema) is net zo belangrijk als de data zelf

Implementatieplan voor de resterende 450 producten:

Fase 1 (Week 1-2):

  • Maak specificatiesjablonen per categorie
  • Prioriteer top 100 producten op marge en zoekvolume

Fase 2 (Week 3-4):

  • Bulk-extractie van specs uit fabrikantgegevens
  • Normaliseer opmaak voor alle producten
  • Implementeer uitgebreid Product schema

Fase 3 (Week 5-6):

  • Valideer gestructureerde data
  • Test belangrijkste zoekopdrachten voor zichtbaarheid
  • Pas specificatiesjabloon aan op basis van resultaten

Fase 4 (Doorlopend):

  • Werk resterende producten af
  • Monitor veranderingen in AI-zichtbaarheid
  • Update specs bij productwijzigingen

De 3,8x verbetering in citaties en data over specifieke zoekopdrachten zijn overtuigend genoeg om dit te prioriteren. Dank aan iedereen voor de technische diepgang en praktische kaders.

Have a Question About This Topic?

Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.

Frequently Asked Questions

Helpen productspecificaties bij AI-aanbevelingen?
Ja, gedetailleerde productspecificaties verbeteren AI-aanbevelingen aanzienlijk. AI-systemen halen specifieke attributen zoals afmetingen, technische specs, compatibiliteit en prestatiegegevens op om producten te koppelen aan gebruikersvragen. Producten met uitgebreide, gestructureerde specificaties worden vaker aanbevolen voor specifieke gebruiksvragen.
Hoe moeten productspecificaties worden opgemaakt voor AI-zichtbaarheid?
Productspecificaties moeten worden opgemaakt in gestructureerde HTML-tabellen of lijsten, Product schema-markup bevatten met alle relevante attributen, consistente naamgeving hanteren en volledige informatie bieden, inclusief afmetingen, materialen, compatibiliteit en prestatiegegevens. Vermijd het gebruik van afbeeldingen voor specificaties, omdat AI deze niet kan lezen.
Welke productattributen zijn het belangrijkst voor AI-vermeldingen?
De meest impactvolle attributen verschillen per productcategorie, maar omvatten meestal: afmetingen, gewicht, compatibiliteit met andere producten, belangrijke prestatiegegevens, materialen, garantie-informatie en geschiktheid voor gebruikssituaties. AI-systemen hechten vooral waarde aan vergelijkende attributen die gebruikers helpen bij aankoopbeslissingen.

Volg de AI-zichtbaarheid van je producten

Monitor hoe jouw productspecificaties verschijnen in AI-aanbevelingen. Zie welke attributen worden genoemd en vergelijk met concurrenten.

Meer informatie