De voorbije jaren hebben we geleerd hoe we websites optimaliseren voor Google. Sinds AI zijn intrede deed, zijn we onze online content verder gaan verfijnen om ook opgenomen te worden in de antwoorden van ChatGPT, Gemini en andere AI-platformen. Die stap proberen we nog volop onder de knie te krijgen en nu dient de volgende uitdaging zich al aan. Wat als AI niet alleen informatie zoekt, maar ook leveranciers vergelijkt, shortlists opstelt en delen van het aankoopproces uitvoert? Welkom bij Agent-Ready Marketing.
De evolutie kunnen we vrij eenvoudig samenvatten. Met de opkomst van online zoekmachines draaide alles om vindbaarheid: kan Google je website crawlen, begrijpt de zoekmachine waarover je pagina gaat en is je content relevant en autoritair genoeg om hoog te scoren? Hiervoor kunnen we rekenen op SEO (Search Engine Optimization).
AI-platformen hebben daar een extra laag aan toegevoegd. Een AI-systeem moet je informatie niet alleen vinden, maar ook begrijpen wie je bent, wat je expertise is, welke oplossingen je aanbiedt, voor wie die geschikt zijn en waarom je geloofwaardig bent. Expertisecontent, duidelijke product- en diensteninformatie, cases, externe vermeldingen, betrouwbare bronnen en een consistente positionering worden daardoor steeds belangrijker. Dat proberen we te optimaliseren via GEO (Generative Engine Optimization).
Agent-Ready Marketing gaat nog een stap verder. De vraag is niet alleen of AI je kan vinden en begrijpen, maar of er voldoende duidelijke, betrouwbare en gestructureerde informatie beschikbaar is om jouw bedrijf daadwerkelijk mee te nemen in een vergelijking of selectie.
Procurement loopt voorop
Vooral binnen procurement gaat deze ontwikkeling snel. BCG onderzocht in 2026 meer dan 200 CIO’s, procurementverantwoordelijken en technology buyers en stelde vast dat er vandaag al organisaties zijn die agentic AI testen of inzetten voor vendor discovery, het opstellen van RFP’s, contractanalyse, spend analysis, risicomonitoring en supplier performance management. In recenter onderzoek gaat BCG nog verder en beschrijft het hoe AI-agents op termijn een rol kunnen spelen over de volledige source-to-pay cyclus: van het identificeren van leveranciers en sourcing tot onderhandelingen en contractmanagement.
Ook Gartner spreekt expliciet over machine buyers: AI-systemen die bepaalde onderdelen van het aankoopproces namens een organisatie uitvoeren. Dat betekent niet dat menselijke buyers verdwijnen, wel dat bedrijven stilaan moeten nadenken over hun agentic discoverability. Vanuit marketingperspectief is dat misschien wel het interessantste onderdeel van deze evolutie, dat we moeten nadenken over hoe een AI-agent van onze doelgroep ons vindt én beoordeelt.
De B2B-buyer krijgt er een digitale collega bij
Een complex B2B-aankoopproces zal natuurlijk niet plots volledig door machines worden overgenomen. Bij belangrijke investeringen blijven vertrouwen, relaties, interne politiek, expertise, onderhandelingen en de persoonlijke klik een grote rol spelen. Maar een belangrijk deel van het voorbereidende werk kan wel steeds vaker door AI gebeuren. Een buyer hoeft dan niet langer zelf twintig websites te bezoeken, tientallen brochures te downloaden en leveranciers manueel naast elkaar te leggen. Een AI-agent kan de markt verkennen, mogelijke leveranciers identificeren, websites en documentatie analyseren, oplossingen vergelijken, reviews en referenties verzamelen, technische vereisten controleren en een eerste longlist terugbrengen tot een shortlist.
Daar houdt het niet noodzakelijk op. Dezelfde technologie kan helpen bij het voorbereiden van een RFP, het vergelijken van offertes, het identificeren van potentiële risico’s of het samenvatten van contractvoorwaarden. De customer journey verdwijnt dus niet, maar een deel ervan kan plaatsvinden zonder dat er op dat moment een mens je website bezoekt. En dat verandert de spelregels voor B2B-marketing.
Een concreet voorbeeld maakt dat duidelijker. Stel dat een bedrijf op zoek is naar een nieuwe cybersecuritypartner. Vandaag zal een prospect misschien googelen, collega’s om aanbevelingen vragen, enkele whitepapers downloaden, websites vergelijken en uiteindelijk een viertal bedrijven uitnodigen. Een AI-agent kan hetzelfde proces veel systematischer uitvoeren. De opdracht zou bijvoorbeeld kunnen zijn: “Zoek Belgische cybersecuritypartners die organisaties met 250 tot 1.000 medewerkers ondersteunen, ervaring hebben met NIS2, managed security services aanbieden, 24/7 monitoring voorzien en minstens drie relevante klantcases kunnen aantonen.”
Om die opdracht goed uit te voeren moet de agent vervolgens heel wat kunnen achterhalen. Biedt het bedrijf daadwerkelijk managed security aan? Voor welke organisaties? Welke certificeringen heeft het? In welke sectoren beschikt het over ervaring? Is er 24/7 ondersteuning? Met welke technologiepartners werkt het? Zijn er relevante cases? Welke talen worden ondersteund? Waar is het bedrijf actief? Als die informatie verspreid staat over onduidelijke pdf’s, algemene marketingteksten en verschillende slecht verbonden webpagina’s, wordt het moeilijker om een helder beeld te vormen. Een concurrent die dezelfde informatie explicieter en consistenter aanbiedt, kan veel eenvoudiger te beoordelen zijn. Machine readability wordt daarmee stilaan ook een marketingcriterium.
In e-commerce zien we dit al gebeuren
De ontwikkeling is momenteel het meest zichtbaar in B2C. OpenAI introduceerde het Agentic Commerce Protocol, waarmee retailers actuele productinformatie rechtstreeks beschikbaar kunnen maken binnen ChatGPT. Via gestructureerde productfeeds kan AI informatie over producten ontdekken, interpreteren en vergelijken. Bij shoppingvragen kunnen gegevens zoals prijs, beschikbaarheid, reviews en andere productkenmerken worden meegenomen om relevante producten voor te stellen.
Google spreekt in een vergelijkbare context over de invisible shelf: een digitale laag waarin AI-agents producten zoeken en beoordelen nog voor een consument zelf een webshop bezoekt. Vandaag draait dit vooral rond retail en e-commerce, maar het principe is perfect naar B2B te vertalen. Een softwarebedrijf, consultancybureau, industriële leverancier of professionele dienstverlener beschikt immers net zo goed over informatie die bepaalt of het al dan niet in aanmerking komt voor een aankoop. Alleen zit die informatie vandaag zelden netjes in één gestructureerde productfeed.
Wat betekent dat voor B2B-marketing?
In B2B bestaat er voorlopig geen universele productfeed waarin een AI-agent alles vindt wat hij nodig heeft. Daarom wordt de informatie die je via je website, cases, documentatie en andere digitale kanalen beschikbaar maakt des te belangrijker.
Een potentiële koper wil bijvoorbeeld kunnen achterhalen welke producten, diensten of modules je precies aanbiedt, voor welke sectoren en bedrijfsgroottes je werkt, welke problemen je oplost en met welke technologie je integreert. Afhankelijk van de aankoop die wordt overwogen, kunnen ook certificeringen, SLA’s, responstijden, geografische dekking, implementatiemogelijkheden en supportmodellen relevant zijn.
Ook pricing speelt een rol. Niet ieder B2B-bedrijf kan of wil exacte prijzen publiceren, maar informatie over het prijsmodel, minimumprojectgroottes of indicatieve ranges kan wel helpen om te bepalen of een leverancier relevant is.
En dan is er nog de bewijslaag. Cases, meetbare resultaten, testimonials, referenties, certificaten, partnerships, reviews en externe vermeldingen geven zowel menselijke buyers als AI-systemen signalen om jouw geloofwaardigheid te beoordelen. Voor een salesmedewerker is dit verkoopinformatie. Voor een AI-agent wordt het beslissingsdata.
Afscheid van fluffy marketingtaal
Agent-Ready Marketing heeft mogelijk nog een onverwacht voordeel: het dwingt B2B-bedrijven om duidelijker te communiceren. Neem een klassieke formulering zoals: “Wij bieden innovatieve end-to-end oplossingen waarmee organisaties hun digitale transformatie versnellen.” Dat klinkt professioneel, maar zowel een prospect als een AI-agent weet daarna nog altijd nauwelijks wat het bedrijf precies doet.
Vergelijk dat met: “Wij implementeren Microsoft Dynamics 365 Business Central voor Belgische productiebedrijven met 50 tot 500 medewerkers. Onze dienstverlening omvat analyse, implementatie, integratie met bestaande ERP- en productieomgevingen, training en managed support.” Veel minder fluffy, maar oneindig veel informatiever.
Agent-ready content betekent dus niet dat we websites voortaan voor robots moeten schrijven. Integendeel: wat duidelijk is voor machines, is meestal ook duidelijker voor mensen.
Andere content voor een andere buying journey
Die evolutie heeft ook gevolgen voor de contentstrategie. Veel B2B-content bevindt zich vandaag hoofdzakelijk bovenaan de funnel: trendartikels, algemene opiniestukken en content over brede maatschappelijke of technologische ontwikkelingen. Dat blijft waardevol om bekendheid en expertise op te bouwen. Maar wanneer AI-systemen leveranciers beginnen vergelijken, neemt ook het belang van mid- en bottom-funnelcontent toe.
Een prospect, menselijk of digitaal, wil weten wanneer oplossing A beter past dan oplossing B, voor welke use cases je product wel of juist niet geschikt is, hoe lang een implementatie duurt, welke stappen daarvoor nodig zijn, met welke technologieën je integreert en welke concrete resultaten je al voor andere klanten hebt gerealiseerd. Ook FAQ’s krijgen daardoor opnieuw meer gewicht, omdat ze directe antwoorden geven op vragen die buyers tijdens hun selectieproces stellen.
Vergelijkende content wordt in dat opzicht bijzonder interessant. Veel bedrijven zijn terughoudend om bijvoorbeeld een artikel te maken rond “HubSpot versus Salesforce voor middelgrote B2B-bedrijven” of “Een intern marketingteam versus een externe marketingpartner”. Maar je potentiële klanten stellen die vragen wel. Als jij het antwoord niet geeft, zal AI die informatie ergens anders zoeken.
Je website wordt meer dan een communicatiemiddel
Misschien moeten we daarom ook anders naar onze website beginnen kijken. De meeste bedrijven beschouwen hun website als een communicatiemiddel voor klanten en prospects. Maar diezelfde omgeving wordt steeds meer een databron voor zoekmachines, een kennisbron voor generatieve AI en mogelijk ook een informatiebron voor AI-agents die namens (potentiële) klanten onderzoek uitvoeren. Op termijn kan daar zelfs een extra laag bijkomen waarbij andere software rechtstreeks actuele informatie of bepaalde acties van je digitale infrastructuur kan opvragen.
De evolutie richting merchant feeds en protocollen zoals Agentic Commerce toont hoe dat technisch kan ontstaan: bedrijven leveren informatie steeds vaker rechtstreeks en gestructureerd aan AI-platformen, in plaats van uitsluitend te wachten tot een crawler hun website bezoekt. Voor B2B staat die ontwikkeling nog aan het begin. Maar ze is relevant genoeg om nu al rekening mee te houden.
Wat kan je vandaag al doen?
Je hoeft morgen uiteraard niet je volledige marketingstrategie om te gooien omdat ergens het woord “AI-agent” valt. Veel van de principes die een organisatie agent-ready maken, verbeteren vandaag trouwens ook al je SEO, GEO en algemene customer experience.
Een goede eerste oefening is om bij het uitwerken van je online content na te denken over het soort opdrachten dat een potentiële klant aan een AI-agent zou kunnen geven wanneer hij leveranciers zoekt. Denk aan vragen zoals:
- “Vergelijk vijf Belgische leveranciers van …”
- “Welke software is geschikt voor een bedrijf dat …?”
- “Zoek drie leveranciers die ISO 27001-gecertificeerd zijn en ervaring hebben in …”
Zo krijg je een veel rijker beeld van buyer intent dan via een klassieke SEO-keywordlijst.
Bekijk vervolgens kritisch hoe duidelijk je aanbod online staat. Kan een buitenstaander snel achterhalen wat je doet, voor wie je het doet, waar je actief bent, hoe je dienstverlening eruitziet en waarom je geloofwaardig bent? Structureer die informatie logisch over oplossingen, sectoren, services, cases, integraties en veelgestelde vragen. Gebruik daarbij overal dezelfde terminologie en bouw bewust aan de bewijslaag rond je merk met cases, relevante resultaten, testimonials, partnerships, certificeringen, reviews en onafhankelijke vermeldingen. Iedereen kan zichzelf innovatief, klantgericht of toonaangevend noemen; een AI-systeem heeft, net als een kritische prospect, meer aan aantoonbaar bewijs.
Ook onderhoud wordt belangrijker. Een oude certificering, een verouderde integratie of verkeerde prijsinformatie kan een AI-agent tot verkeerde conclusies brengen. Content governance betekent dus zowel regelmatig publiceren als ook bestaande informatie correct, consistent en actueel houden.
En wat gebeurt er dan met branding?
Wordt branding minder belangrijk wanneer machines een groter deel van het rationele vooronderzoek uitvoeren? Waarschijnlijk net niet.
Stel dat een AI-agent na een uitgebreide vergelijking vier leveranciers selecteert die technisch allemaal aan de vereisten voldoen. Dan blijven er plots heel menselijke vragen over: wie vertrouwen we? Wie begrijpt onze organisatie? Met wie willen we samenwerken? Welke leverancier heeft een sterke reputatie? En welke visie spreekt ons het meest aan?
Daar spelen branding, thought leadership, expertise, creativiteit en persoonlijke relaties opnieuw volop hun rol. Agent-Ready Marketing vervangt branding dus niet. Het kan er wel mee voor zorgen dat je op de shortlist geraakt waarop branding vervolgens het verschil kan maken.
Van share of search naar share of recommendation
Wat gebeurt er wanneer AI-agents daadwerkelijk een grotere rol gaan spelen in B2B-aankoopprocessen? Dan ontstaat mogelijk ook een nieuwe vraag voor marketeers: hoe vaak worden we door AI als relevante leverancier aanbevolen?
We kennen share of voice en share of search, en binnen GEO kijken we steeds vaker naar AI visibility, mentions en citations. In een agentic buying journey kan daar share of recommendation bijkomen: wanneer een AI-systeem tien keer wordt gevraagd om leveranciers in jouw categorie te vergelijken, hoe vaak verschijn je dan op de longlist of shortlist, welke concurrent verschijnt vaker en vooral waarom? Voor marketeers zou dat bijzonder interessante informatie zijn, omdat we dan niet langer alleen meten hoeveel mensen ons zien of vinden, maar ook hoe vaak we daadwerkelijk als een relevante keuze worden beschouwd.
Dit is momenteel nog geen volwassen marketingmetric. Veel agentic procurementtoepassingen bevinden zich nog in een pilot- of vroege implementatiefase en bij belangrijke beslissingen blijft menselijke controle dominant.
De logische volgende stap na GEO
Agent-Ready Marketing moeten we niet voorstellen als alweer een volledig nieuwe discipline waarvoor bedrijven onmiddellijk extra budget moeten vrijmaken. Het is vooral een logische volgende stap in een bredere evolutie: van gevonden worden via SEO, naar begrepen en vermeld worden via GEO, naar aanbevolen worden en uiteindelijk misschien zelfs geselecteerd worden.
SEO, GEO, content, branding, productdata en digitale infrastructuur raken daardoor steeds nauwer met elkaar verweven. De winnaars zullen waarschijnlijk niet de bedrijven zijn die straks simpelweg de meeste AI-content produceren, maar wel degene die ervoor zorgen dat hun expertise, aanbod, bewijs en productinformatie duidelijk, betrouwbaar, actueel, gestructureerd en toegankelijk zijn. Voor mensen, voor zoekmachines, voor generatieve AI en binnenkort misschien ook voor de AI-agent die namens je volgende klant de markt verkent.
Is jouw marketing klaar voor AI-agents?
Van SEO en GEO tot content, paid media en de volgende generatie AI-driven discovery: bij Beyond Marketing helpen we bedrijven om hun marketing stap voor stap klaar te maken voor een veranderende buying journey.
Benieuwd hoe agent-ready jouw marketing vandaag al is? Contacteer ons.
Benieuwd wat dit voor jouw organisatie kan betekenen? Neem contact met ons op.
Bronnen
- BCG – Scaling Agentic AI in Procurement Is an Organizational Challenge, 21 juli 2026.
- BCG – AI-First Procurement: How Autonomous Agents Drive Competitive Advantage, 7 augustus 2026.
- Gartner – Deploy AI Agents in Procurement: A Roadmap to Success, 13 maart 2026.
- Gartner – How to Master Agentic GTM and Maximize Revenue With AI-Driven Procurement, 3 augustus 2026.
- OpenAI – Powering Product Discovery in ChatGPT, 24 maart 2026.
- OpenAI – Shopping with ChatGPT Search.
- Google Cloud – The Invisible Shelf: How CPGs Can Win Agentic Commerce in 2026, 9 januari 2026.