Hoe zal AI-zoekgedrag zich ontwikkelen in 2026?

De Fundamentele Verschuiving in Zoekgedrag

AI-zoekopdrachten transformeren fundamenteel de manier waarop gebruikers informatie ontdekken, door weg te bewegen van traditionele zoekopdrachten op basis van trefwoorden naar conversatie- en contextrijke interacties. In 2026 zullen AI-aangedreven assistenten en grote taalmodellen (LLM’s) ongeveer 25% van de wereldwijde zoekopdrachten afhandelen, volgens voorspellingen van Gartner. Hiermee vervangen ze veel traditionele zoekinteracties die voorheen verkeer naar websites leidden. Dit betekent een enorme verschuiving in het digitale landschap, waar gebruikers niet langer elke vraag op Google starten—ze stellen hun vragen aan ChatGPT, doen onderzoek met Perplexity, of gebruiken de AI-modus van Gemini. De gemiddelde zoekopdracht is geëvolueerd van 6 woorden naar meer dan 25 woorden, doordat gebruikers conversatie-AI-tools omarmen, wat fundamenteel verandert hoe merken hun content en zichtbaarheid moeten optimaliseren.

De traditionele zoekervaring werkte als een potje schaak—afgebakend, voorspelbaar en gericht op zoekwoorden. AI-zoekopdrachten daarentegen functioneren als een jazzconcert—continu, vloeiend en redeneergedreven. In plaats van zoekwoorden te matchen aan een index, gebruikt AI query fan-out, waarbij zoekopdrachten worden opgesplitst, meerdere bronnen worden geanalyseerd en een enkel, allesomvattend antwoord wordt gegeven op basis van consistente patronen. Deze verschuiving zorgt ervoor dat de traditionele marketingfunnel sterk krimpt, doordat AI-zoekopdrachten rechtstreeks van gebruikersintentie naar conversie kunnen gaan in enkele minuten. Dit leidt tot drie- tot achtmaal hogere conversieratio’s uit verkeer dat afkomstig is van AI-zoekopdrachten in vergelijking met traditionele zoekkanalen.

Multimodale AI-mogelijkheden domineren 2026

Multimodale AI is een van de meest ingrijpende technologische ontwikkelingen die 2026 vormgeven, doordat systemen informatie uit verschillende invoertypes tegelijkertijd kunnen verwerken en combineren. In plaats van beperkt te zijn tot alleen tekst, is 2026 het jaar waarin AI multimodaal wordt, zodat modellen kunnen werken met elke vorm van referentiecontent die gebruikers aanbieden—tekst, afbeeldingen, video, audio en gestructureerde data. Deze mogelijkheid stelt AI-systemen in staat om je scherm te observeren, gesproken commando’s te verwerken, tekst te lezen en gebruikers in realtime te begeleiden met ongeëvenaarde nauwkeurigheid en contextbewustzijn.

Multimodale AI transformeert nu al sectoren met praktische toepassingen. In de gezondheidszorg kunnen multimodale systemen kanker detecteren door beeldscans te combineren met patiëntgegevens voor snellere en betrouwbaardere diagnoses. In fraudedetectie gebruiken opkomende tools multimodale AI om verdachte transacties te identificeren door stempatronen, gedragsdata en betalingsgeschiedenissen tegelijkertijd te analyseren. Bij klantenservice kunnen multimodale chatbots je scherm observeren, gesproken commando’s verwerken en tekst lezen om je realtime te begeleiden, waardoor naadloze supportervaringen ontstaan die context over meerdere communicatiekanalen begrijpen.

Agentische en Autonome AI-systemen

Agentische AI-systemen vormen een fundamentele evolutie in hoe AI werkt, door te verschuiven van reactieve tools die reageren op zoekopdrachten naar proactieve systemen die leren, zich aanpassen en op basis van ervaring beslissingen nemen. Deze systemen kunnen binnen vastgestelde grenzen opereren en verbeteren continu via feedbackloops. Autonome agenten werken zonder constante menselijke supervisie, analyseren informatie, nemen beslissingen en ondernemen zelfstandig actie. Dit onderscheid is cruciaal in 2026, nu bedrijven steeds vaker AI-agenten inzetten voor complexe workflows, klantinteracties en operationele besluiten.

De markt voor autonome voertuigen is hiervan een goed voorbeeld—in steden waar zelfrijdende auto’s rijden, kunnen gebruikers volledig autonome auto’s bestellen voor dagelijkse ritten, wat bewijst dat autonome technologie geen theorie meer is. Naar verwachting zal deze markt in 2026 $62 miljard bereiken, waarmee de commerciële haalbaarheid van autonome systemen wordt aangetoond. Buiten transport verschuiven AI-agenten van het beantwoorden van vragen naar het afronden van transacties, waarbij systemen zoals ChatGPT evolueren om tafels te reserveren, afspraken te maken en aankopen direct te voltooien. Dit betekent dat zelfs transactionele journeys mogelijk niet meer op je website eindigen, waardoor merken “oproepbaar” moeten zijn via API’s en integraties—een mogelijkheid die in 2026 net zo kritisch is als crawlbaar zijn in 2010.

Realtime Informatie-integratie en Webconnectiviteit

AI-zoekmachines in 2026 beschikken over sterk verbeterde realtime webintegratie, waarmee ze verder gaan dan statische trainingsdata en voortdurend toegang hebben tot actuele informatie. Perplexity en vergelijkbare platforms combineren natuurlijke taalverwerking met realtime webzoekmogelijkheden, waardoor ze antwoorden kunnen geven op basis van de meest recente informatie online. Door deze realtime integratie kunnen AI-systemen direct van intentie naar conversie gaan in minuten, wat het klanttraject veel sneller maakt dan bij traditionele zoekopdrachten waar gebruikers meerdere pagina’s bezoeken voor ze beslissen.

De integratie van realtime data verandert contentstrategie fundamenteel. Merken moeten niet alleen optimaliseren voor evergreen content, maar ook zorgen dat hun meest actuele informatie—productupdates, prijswijzigingen, beschikbaarheid en nieuws—gestructureerd en toegankelijk is zodat AI-systemen deze kunnen ophalen en citeren. AI-zoekopdrachten kunnen vragen beantwoorden voordat gebruikers doorklikken naar websites, waardoor een nieuwe vorm van zero-click search ontstaat. In plaats van snippets op Google verschijnen antwoorden direct in ChatGPT of Gemini, waardoor de zichtbaarheid van je merk afhangt van geciteerd worden door AI-systemen in plaats van direct verkeer.

De Verschuiving van Rankings naar Citaten en Zichtbaarheid

De fundamentele succesmaatstaf in AI-zoekopdrachten verschuift van zoekwoordposities naar AI-citaties en merkvermeldingen. In traditionele SEO betekende succes hoog scoren op de eerste pagina van Google. In 2026 geldt: citatie is de nieuwe ranking, en moeten merken hun content optimaliseren voor vindbaarheid in plaats van rangschikbaarheid. Dit betekent een complete paradigmaverschuiving in hoe marketeers zichtbaarheid meten en nastreven.

Zichtbaarheid in AI-zoekopdrachten hangt af van twee cruciale ingrediënten: sterke content waar modellen op kunnen vertrouwen, en een sterke merkbekendheid die modellen herkennen. AI-citaties ontstaan wanneer het model informatie aan jouw content toeschrijft en naar je site linkt, meestal wanneer de zoekfunctie is ingeschakeld. AI-vermeldingen ontstaan wanneer je merknaam in het antwoord voorkomt zonder link, wat toch waardevolle zichtbaarheid en autoriteitssignalen oplevert. Het bijhouden van deze statistieken vereist nieuwe tools en benaderingen—marketeers moeten LLM-zichtbaarheidsscores, AI-citatieaantallen, share of voice en sentiment monitoren in plaats van enkel traditionele SEO-metrics zoals impressies en click-through rates.

Geloofwaardigheid is een enorme valuta geworden in AI-zoekopdrachten, net als in traditionele SEO, maar nu met nog meer belang. Pagina’s met goede schema-markup krijgen doorgaans hogere citatiepercentages in AI Overviews, wat het belang van gestructureerde data onderstreept. Off-page signalen bepalen of een LLM je merk als autoritair genoeg ziet om in antwoorden op te nemen. Het is beter genoemd te worden op CNN zonder link dan een link te krijgen van een minder belangrijk geacht domein, omdat publicaties met hoge autoriteit en vertrouwde branchebronnen veel zwaarder wegen in het beslissingsproces van AI-systemen.

Generative Engine Optimization (GEO) vervangt traditionele SEO

2026 markeert de opkomst van Generative Engine Optimization (GEO) als opvolger van traditionele SEO, hoewel de branche nog discussieert over termen als AEO (Answer Engine Optimization), AIO (AI Optimization) en LEO (LLM Engine Optimization). GEO wordt gezien als toekomstbestendiger omdat het niet alleen tekst omvat, maar ook beeld- en videoresultaten, waarbij het draait om het publiceren van diepgaand onderzochte, gezaghebbende content die dient als bouwstenen voor door AI gesynthetiseerde samenvattingen.

De drie pijlers van optimalisatie—on-page, off-page en technisch—gelden in 2026 nog steeds, maar de tactieken veranderen fundamenteel. On-page optimalisatie vereist nu semantisch chunking, oftewel het schrijven van zelfstandige alinea’s die een LLM voldoende informatie geven om je antwoord met vertrouwen te tonen. In plaats van generieke uitspraken moet content volledig worden onderbouwd met specifieke details en voorbeelden. Succesvolle formats zijn vergelijkingspagina’s, lijstjes, helpcenter-artikelen, zeer specifieke use-case- of persona-pagina’s en uitgebreide FAQ’s—allemaal formats die goed aansluiten bij de specificiteit van AI-prompts.

Off-page optimalisatie wordt steeds belangrijker, waarbij vermeldingen nu evenveel of zelfs meer wegen dan backlinks. Waar backlinks zoekmachines vertellen “deze pagina is een bezoek waard”, vertellen vermeldingen LLM’s “dit merk of deze pagina is vertrouwd en relevant in deze context”. Deze citaties kunnen komen uit top 10-tools-artikelen, diepgaande reviews op gerespecteerde publicaties, branche-rapporten waarin jouw product als voorbeeld wordt gebruikt, of thought-leadership-stukken waarin experts je merk noemen. Technische optimalisatie blijft essentieel, met snelle, toegankelijke en goed gestructureerde pagina’s. Schone, crawlbare HTML met correcte semantische mark-up, sterke prestaties en toegankelijkheid en uitgebreide schema-markup helpen zowel gebruikers als AI-systemen je content te begrijpen en te vertrouwen.

De opkomst van agentische, actiegerichte zoekopdrachten

Zoeken wordt in 2026 steeds meer actiegericht, met nieuwe vormen van intentie waarbij geen websitebezoek meer nodig is. Generatieve intenties (bijv. “maak een afbeelding”) en geen-intentie-interacties (bijv. “dankjewel”) vormen nu bijna de helft van alle LLM-interacties. Naarmate AI-systemen tafels gaan reserveren, afspraken maken en aankopen doen, is het traditionele websitebezoek niet langer gegarandeerd als eindpunt van de klantreis. Dit vereist dat merken verder denken dan hun website als primaire bestemming en in plaats daarvan vertrouwde databronnen worden die het nieuwe agentische ecosysteem voeden.

AI-agenten zoals ChatGPT verschuiven van het beantwoorden van vragen naar het afronden van transacties, wat fundamenteel verandert hoe bedrijven hun digitale aanwezigheid moeten structureren. “Oproepbaar” zijn via API’s en integraties wordt net zo belangrijk als crawlbaar zijn in 2010. Dit betekent dat merken hun data niet alleen toegankelijk moeten maken voor menselijke bezoekers, maar ook voor AI-systemen die deze data ophalen, interpreteren en ermee handelen. Websites evolueren van verkoopbestemmingen naar data- en informatiedepots, gebouwd voor zowel menselijke bezoekers als AI-systemen.

Multimodale content- en semantische structureringseisen

Content in 2026 moet net zo divers van formaat zijn als AI-systemen in verwerkingsvermogen zijn. Omdat AI-engines putten uit tekst, afbeeldingen, video’s en grafieken, moet jouw content net zo rijk zijn in al deze modaliteiten. Minstens zo belangrijk: het moet machineleesbaar zijn zodat AI-systemen het kunnen synthetiseren en ermee kunnen redeneren. Dit vereist een focus op een entiteit-gebaseerde SEO-strategie om thematische autoriteit op te bouwen en het gebruik van uitgebreide schema-markup om zoekmachines te helpen je merk- en contentcontext te begrijpen.

Semantisch chunking door design betekent pagina’s zo structureren dat elke sectie op zichzelf staat, met verwante ideeën gegroepeerd en layouts die van nature contextrijke “antwoord-eenheden” opleveren. Deze aanpak zorgt ervoor dat wanneer AI-systemen informatie uit je pagina’s halen, ze voldoende context krijgen om je antwoord met vertrouwen te gebruiken. Het doel is content te creëren die zowel werkt voor menselijke lezers die uitgebreide informatie zoeken als voor AI-systemen die gestructureerde, extraherende data zoeken die kan worden gesynthetiseerd tot gezaghebbende antwoorden.

Je merk voorbereiden op AI-zoekevolutie in 2026

Om te concurreren in 2026 en daarna moeten merken optimaliseren voor zichtbaarheid op elk relevant platform, niet alleen Google. Dit vereist het opbouwen van sterke content- en experience-flywheels, waarbij answer engine optimization (AEO) en generative engine optimization (GEO) cruciale prioriteiten worden. De grootste uitdaging is niet alleen het creëren van content—het is het creëren van een verbonden ervaring waarbij AI-systemen toegang hebben tot al je merkdata en volledige, contextueel accurate resultaten kunnen leveren op basis van gebruikersintentie.

AI adopteren is niet optioneel—het is fundamenteel voor het behouden van zichtbaarheid en relevantie. De meeste marketingsystemen zijn niet ontworpen voor een AI-first wereld, met losse tools en datasilo’s die orkestratie bemoeilijken. Om te slagen in 2026 hebben merken geïntegreerde, cross-functionele, omnichannel systemen nodig die data, content en klantbeleving verbinden. Dit betekent het versterken van technische SEO-basis voor AI-vindbaarheid, het opbouwen van lokale zichtbaarheid in AI-gedreven omgevingen, het ontwikkelen van door AI ondersteunde content-flywheels, het creëren van consistente data-gedreven experience-flywheels, AI-agenten inzetten om journeys te orkestreren, KPI’s herdefiniëren voor AI-first prestatiemodellen en systemen en data integreren voor een uniforme marketinginfrastructuur.