Google Search in het tijdperk van kunstmatige intelligentie: een economische heroriëntatie van de digitale informatie-economie

Kunstmatige intelligentie als directe bedreiging voor het klassieke zoekmachinemodel, of als strategische ontwikkeling in een markt die al gedomineerd wordt?

In het eerste kwartaal van 2025 presenteert Google zich officieel nog steeds als de onbetwiste heerser van het wereldwijde zoeklandschap. Met een marktaandeel van 91,55 procent verwerkt het bedrijf dagelijks ongeveer 8,9 miljard zoekopdrachten, wat neerkomt op ongeveer 103.000 zoekopdrachten per seconde, ofwel een totaal van 2,6 biljoen per jaar. Op mobiele apparaten behoudt Google een vrijwel hegemoniale positie met een marktaandeel van 96,3 procent. Deze cijfers schetsen een beeld van onwrikbare dominantie, maar onder de statistische oppervlakte schuilt een veel complexer en volatieler beeld van economische onrust. Marktaandeel alleen verhult een fundamentele transformatie in de aard van de waardeverhouding tussen zoekvolume, gebruikersgedrag en gerealiseerde inkomstenstromen.

In de laatste maanden van 2024 deed zich een zeldzaam fenomeen voor: het wereldwijde marktaandeel van Google daalde voor het eerst in tien jaar onder de symbolisch belangrijke grens van 90 procent. In oktober 2024 bedroeg het aandeel 89,34 procent, in november 89,99 procent en in december 89,73 procent. Dit markeert de eerste consistente daling onder deze grens sinds 2015. Hoewel analisten deze daling deels toeschrijven aan regionale verschuivingen in Azië, duidt de ontwikkeling op de samenloop van verschillende structurele krachten die het traditionele ecosysteem van zoekmachines fundamenteel beginnen te destabiliseren. Het gaat minder om een ​​radicale uittocht van bestaande gebruikers dan om een ​​transformatie van zoekgedrag en de bijbehorende economische wegen naar succes.

Het bedrijfsmodel van Google is gebaseerd op een elegante, maar steeds kwetsbaardere architectuur. In 2024 genereerde het bedrijf ongeveer 307 miljard dollar aan totale omzet, waarvan zo'n 175 miljard dollar afkomstig was van zoekadvertenties. Dit vertegenwoordigt niet alleen 57 procent van de totale omzet, maar vormt ook de financiële ruggengraat van de gehele bedrijfsstructuur. De mechanismen van dit model zijn eenvoudig maar effectief: gebruikers formuleren zoekopdrachten met een expliciete of impliciete koopintentie; Google toont advertenties van adverteerders die betalen voor klikken; gebruikers klikken op deze advertenties of op organische zoekresultaten; en er ontstaat een driezijdige marktplaats tussen gebruikers, uitgevers en adverteerders.

Deze architectuur wordt fundamenteel uitgedaagd door de integratie van kunstmatige intelligentie, met name door de technologie van "AI-overzichten".

Overzichten van AI als vernietiger van bedrijfsmodellen: de cijfers van de achteruitgang

De introductie van AI Overviews door Google markeert een keerpunt. Deze technologie presenteert gebruikers samengevatte informatie, gegenereerd door generatieve modellen, direct op de pagina met zoekresultaten, zonder dat ze hoeven door te klikken naar externe websites. De uitrol verliep opmerkelijk snel: in januari 2025 verscheen AI Overviews in 6,49 procent van alle zoekopdrachten. In maart 2025 was dit aandeel verdubbeld tot ongeveer 13,14 procent. Dit betekent dat in meer dan één op de zeven Google-zoekopdrachten op de Amerikaanse markt het initiatief voor het verzamelen van informatie via AI-synthese al is voltooid voordat de gebruiker een traditioneel organisch zoekresultaat of een betaalde advertentie activeert.

De economische gevolgen van deze expansie werden al snel duidelijk. De click-through rate (CTR), de fundamentele maatstaf van alle digitale kapitalistische economische modellen, reageerde dramatisch. Voor zoekopdrachten met behulp van AI Overviews daalde de organische CTR van 1,76 procent in juni 2024 naar 0,61 procent in september 2025. Dit vertegenwoordigt een daling van ongeveer 65 procent, of, in zakelijke termen, de waarde van een klik op een organisch zoekresultaat is onder druk van kunstmatige intelligentie ongeveer twee derde volatieler geworden. Tegelijkertijd daalden betaalde zoekadvertenties nog drastischer: de CTR kelderde van 19,7 procent naar 6,34 procent, een daling van 68 procent.

Bijzonder opmerkelijk is de wisselwerking tussen deze twee effecten: de daling van de click-through rates als gevolg van AI-overzichten beperkt zich niet tot zoekopdrachten waarbij AI-overzichten daadwerkelijk worden weergegeven. De organische click-through rates daalden ook met ongeveer 41 procent op jaarbasis voor zoekopdrachten zonder AI-overzichten. Dit suggereert een dieperliggend gedragseffect: gebruikers passen hun interactiepatronen fundamenteel aan. Ze leren dat het steeds minder de moeite waard is om op zoekresultaten te klikken, omdat AI-systemen al antwoorden op de resultatenpagina geven. Theoretisch gezien zou dit leereffect kunnen worden begrepen als een vorm van irrationele risicoaversie of routinevorming; in werkelijkheid reageren gebruikers echter rationeel op een veranderend informatielandschap.

De cumulatieve effecten van deze transformatie zijn opvallend ingrijpend. Het percentage zoekopdrachten zonder klik – zoekopdrachten die niet leiden tot een klik op een externe pagina – steeg van 56 procent naar 69 procent. Omgekeerd leidt slechts 31 procent van de zoekopdrachten nu tot een klik op een externe bestemming. Voor uitgevers en contentmakers betekent dit een verkeersverlies van catastrofale proporties. Een analyse van Similarweb toonde aan dat het organische verkeer naar nieuwswebsites in één jaar tijd kelderde van meer dan 2,3 miljard maandelijkse bezoeken naar minder dan 1,7 miljard – een verlies van ongeveer 600 miljoen bezoeken per maand, oftewel ongeveer 26 procent van het eerdere verkeersvolume. Individuele uitgevers melden zelfs nog dramatischer cijfers: een groot Amerikaans lifestylemagazine zag zijn click-through rate dalen van 5,1 procent naar 0,6 procent, een daling van maar liefst 88 procent.

Dit is geen geleidelijke, evolutionaire aanpassing van het zoekmachinelandschap. Dit is een revolutie. De implicaties voor Google zelf zijn tweeledig en paradoxaal: enerzijds leidt de integratie van AI Overview tot minder klikken, terwijl Google anderzijds de druk weerstaat om deze functie uit te rollen. Google stelt dat elke klik die niet verloren gaat aan ChatGPT waardevol is – en dat zelfs een lager aantal klikken beter is dan helemaal geen klikken. Een interne memo van Google, die is gepubliceerd, verwoordde deze cognitieve spanning treffend: Google verliest liever afnemende zoekopdrachten aan Gemini (Googles eigen AI-model) dan aan ChatGPT, omdat dit de mogelijkheid behoudt om gebruikers binnen het Google-ecosysteem te behouden. Met andere woorden, Google riskeert een krimp van het omzetbare verkeersvolume op de middellange termijn om zijn marktpositie ten opzichte van gedecentraliseerde AI-concurrenten op de lange termijn te behouden.

Deze strategie weerspiegelt een fundamenteel dilemma van platformkapitalisme: wanneer de traditionele waardemaatstaf – klikgeneratie – onder druk komt te staan, moeten alternatieve manieren om waarde te creëren worden ontwikkeld. Google experimenteert hiermee door AI Mode te ontwikkelen, een uitgebreidere, conversationele zoekervaring die is ontworpen om gebruikers op de lange termijn te betrekken. Het businessmodel verschuift van transactionele modellen (gebruikersklikken op advertenties) naar mogelijk meer geïntegreerde of zelfs abonnementsmodellen. De prognose voor de omzet uit zoekmachinemarketing in 2025 van ongeveer $ 190,6 miljard – een stijging van ongeveer 7 procent ten opzichte van 2024 – handhaaft een optimistische verwachting gezien deze trends. Deze groei zal echter waarschijnlijk voornamelijk worden gerealiseerd door prijsverhogingen (hogere kosten per klik) in plaats van een groter volume.

De productfilosofie van Robby Stein: van Snapchat tot AI-zoekmachines

Tegen deze achtergrond krijgen de biografie en de expliciete productstrategie van Robby Stein, Vice President of Product bij Google Search, een bijzondere betekenis. Stein werd een sleutelfiguur in Googles poging om de transformatie van zoekmachines te bewerkstelligen. Zijn carrièrepad biedt inzicht in de strategische logica achter de AI-plannen.

Stein staat bekend om de ontwikkeling van Instagram Stories. Deze productbeslissing biedt een inzichtelijke casestudy over productontwikkeling onder extreme onzekerheid en hoe gevestigde platforms concurrenten kunnen neutraliseren door middel van 'goede genoeg' kopieën. In 2013 introduceerde Snapchat 'Stories', een innovatieve functie voor vluchtige, automatisch verdwijnende content op sociale media. De innovatie was technisch elegant en ontwrichtend voor gebruikersgedrag, waarmee een nieuwe categorie van sociale media-interactie werd gecreëerd. Snapchat bereikte in 2016 ongeveer 150 miljoen dagelijks actieve gebruikers. Instagram, dat al deel uitmaakte van het Facebook-ecosysteem en meer dan 500 miljoen dagelijks actieve gebruikers telde, kopieerde de functie op 2 augustus 2016.

De gevolgen waren desastreus voor Snapchat. Instagram Stories bereikte binnen zes maanden meer dan 150 miljoen dagelijkse gebruikers. Het aantal weergaven van Snapchat Stories kelderde met 15 tot 40 procent. Binnen een jaar was Snapchat in dit segment feitelijk geneutraliseerd. Wat Instagram Stories onderscheidde van Snapchat Stories was niet technische superioriteit, maar operationele superioriteit: Instagram integreerde de functie in een reeds dominant ecosysteem, bood betere analyses voor makers, stond het taggen van merken en gebruikers toe (wat Snapchat niet bood) en draaide op bestaande technische infrastructuur. Dit was een schoolvoorbeeld van platformeconomie: schaalvoordelen, integratiemogelijkheden en operationele excellentie wonnen het van innovatie in gefragmenteerde markten.

In recente interviews beschrijft Stein zijn productontwikkelingsfilosofie als gebaseerd op drie kernelementen: Ten eerste, "voortdurende verbetering"—een obsessieve focus op iteratieve optimalisatie. Ten tweede, een diepgaand begrip van gebruikersgedrag binnen de context van complexe technologische systemen. Ten derde, de bereidheid om contra-intuïtieve beslissingen te nemen wanneer de data daarom vragen.

Deze filosofie komt tot uiting in Google's AI-strategie. Stein heeft publiekelijk verklaard dat Google drie pilvormige componenten heeft geïdentificeerd voor de "volgende generatie zoekopdrachten": AI-overzichten (snelle, door AI gegenereerde samenvattingen), multimodaal zoeken (afbeeldingen, video, Lens) en AI-modus (een conversatiegerichte, op beurtwisseling gebaseerde zoekervaring die voorheen onbekend was bij Google). Deze drie elementen zijn bedoeld om samen te komen en een naadloze, meer complete zoekervaring te creëren.

De implementatiesnelheid is opmerkelijk. AI Mode ging van concept tot lancering in ongeveer een jaar, wat uitzonderlijk snel is voor een bedrijf van deze omvang. Dit laat zien hoe nieuwe productleiders bij Google – expliciet geleid door Steins principes – de oude organisatorische traagheid doorbreken.

Steins filosofie kent echter ook een structurele zwakte: ze impliceert een begrip van 'voortdurende verbetering' als een proces dat zich richt op het product zelf, en niet op de effecten ervan op het ecosysteem en de distributie ervan. Vanuit een puur gebruikersgericht perspectief kunnen agressieve AI-overzichten een 'verbeterde' toegang tot informatie betekenen. Maar vanuit het perspectief van uitgevers en het bredere webecosysteem, dat afhankelijk is van klikgeneratie, vormen ze een destructieve ingreep. Dit creëert een dilemma: de productmanager die streeft naar maximaal gebruikersenthousiasme kan tegelijkertijd het bedrijfsmodel ondermijnen, omdat de gebruikerservaring en de commerciële realisatie niet congruent zijn.

Academische spreiding: drie pijlers van een gefragmenteerde transformatie

In recente interviews heeft Stein een conceptueel kader geschetst voor de veranderingen in het zoeklandschap: drie niet-gelijkwaardige pijlers. Deze categorisatie is belangrijker dan op het eerste gezicht lijkt, omdat ze laat zien hoe Google intern de fragmentatie van zijn zoekstrategie begrijpt.

De eerste pijler zijn AI-overzichten. Dit zijn door AI gegenereerde samenvattingen van de informatie die op de zoekresultatenpagina wordt weergegeven. Ze werken door een gespecialiseerd Gemini-model (Google's eigen, uitgebreide taalmodel) de zoekopdracht te laten interpreteren, een zoekstrategie uit te voeren (genaamd "query fanout") waarbij het model automatisch tientallen hulpvragen formuleert en uitvoert om context te verzamelen, en vervolgens een gestructureerd antwoord te genereren. AI-overzichten zijn gericht op informatieve zoekopdrachten, zoals "temperatuur van kokend water", "beste restaurants in Berlijn" of "hoe werkt Bitcoin". Ze zijn minder geschikt voor navigatiegerichte zoekopdrachten (waarbij een gebruiker op zoek is naar een specifieke bestemming). Ze zijn ook niet ideaal voor commerciële zoekopdrachten met de hoogste prioriteit (koopintentie), omdat traditionele advertentieformaten en productlijsten op deze gebieden nog steeds beter presteren.

De tweede pijler is multimodaal zoeken, voornamelijk via Google Lens. Hiermee kunnen gebruikers zoeken met visuele input: een foto maken van een object en vervolgens aan Google vragen wat het object is, hoe het te repareren is en waar het te koop is. De groeicijfers van Google Lens zijn indrukwekkend: een groei van 15 procent op jaarbasis, met ongeveer 20 miljard zoekopdrachten per maand. Dit is een belangrijke pijler omdat het aantoont dat Google Search niet alleen op tekst gebaseerd is – de interactiemogelijkheden worden steeds diverser.

De derde pijler is de AI-modus. Dit is het nieuwste en conceptueel meest ambitieuze experiment. Waar AI-overzichten gericht zijn op puntsgewijze antwoorden (vraag → antwoord → einde), werkt de AI-modus via een interactie op de langere termijn, in de vorm van een gesprek. Een gebruiker kan complexe vragen stellen met meerdere stappen ("Ik zoek een restaurant in Berlijn, mijn vriend heeft een pinda-allergie, ik wil graag buiten zitten, budget ongeveer 60 euro per persoon"), en de AI-modus geeft stapsgewijze aanbevelingen, verduidelijkt en verfijnt deze, en presenteert alternatieven. Het is minder een zoekmachine en meer een interactieve informatieagent.

Deze differentiatie van de zoekstrategie in drie niet geheel gelijkwaardige modi weerspiegelt een metastrategie van flexibiliteit en keuzevrijheid. Google ziet af van het definiëren van een monolithische "nieuwe zoekmethode" en presenteert in plaats daarvan een portfolio van zoekmodi die inspelen op verschillende soorten zoekopdrachten en gebruikersvoorkeuren. Dit is strategisch slim, omdat er op meerdere vlakken tegelijkertijd wordt ingezet zonder zich vast te leggen op één enkele innovatie die mogelijk niet universeel succesvol zal zijn.

Deze portfoliostrategie onthult echter ook een grote onzekerheid. Het is lastiger om inkomsten te genereren met een gefragmenteerde zoekervaring dan met een uniforme architectuur. Wanneer gebruikers kiezen tussen verschillende modi, creëren ze instabiliteit in de verwachtingen, wat leidt tot klantverlies. En als Google intern verschillende modi aanbiedt, kan de ene modus de andere verdringen.

B2B-ondersteuning en SaaS voor SEO en GEO (AI-zoekopdrachten) gecombineerd: de alles-in-één oplossing voor B2B-bedrijven - Afbeelding: Xpert.Digital

AI-zoekopdrachten veranderen alles: hoe deze SaaS-oplossing uw B2B-ranking voorgoed zal revolutioneren.

Het digitale landschap voor B2B-bedrijven verandert razendsnel. Gedreven door kunstmatige intelligentie worden de regels voor online zichtbaarheid herschreven. Voor bedrijven is het altijd al een uitdaging geweest om niet alleen zichtbaar te zijn in de digitale massa, maar ook relevant te zijn voor de juiste besluitvormers. Traditionele SEO-strategieën en het beheren van lokale aanwezigheid (geomarketing) zijn complex, tijdrovend en vaak een strijd tegen voortdurend veranderende algoritmes en hevige concurrentie.

Maar wat als er een oplossing bestond die dit proces niet alleen vereenvoudigde, maar ook slimmer, voorspellender en veel effectiever maakte? Hier komt de combinatie van gespecialiseerde B2B-ondersteuning met een krachtig SaaS-platform (Software as a Service) om de hoek kijken, specifiek ontworpen voor de eisen van SEO en GEO in het tijdperk van AI-gestuurd zoeken.

Deze nieuwe generatie tools vertrouwt niet langer uitsluitend op handmatige zoekwoordanalyse en backlinkstrategieën. In plaats daarvan maakt het gebruik van kunstmatige intelligentie om de zoekintentie nauwkeuriger te begrijpen, lokale rankingfactoren automatisch te optimaliseren en realtime concurrentieanalyses uit te voeren. Het resultaat is een proactieve, datagedreven strategie die B2B-bedrijven een doorslaggevend voordeel biedt: ze worden niet alleen gevonden, maar ook gezien als de toonaangevende autoriteit in hun niche en regio.

Dit is de synergie tussen B2B-ondersteuning en AI-gestuurde SaaS-technologie die SEO en GEO-marketing transformeert, en hoe uw bedrijf hiervan kan profiteren om duurzaam te groeien in de digitale wereld.

Meer informatie vindt u hier:

​

• B2B-ondersteuning en blog voor SEO, GEO en AIS – Artificial Intelligence Search
• Vergeet dure SEO-tools – dit alternatief domineert met onverslaanbare B2B-functies

De echokamer van het Gemini-model: technische architectuur en de zakelijke implicaties ervan

De onderliggende technische architectuur van Gemini, het AI-model dat AI Mode, AI Overviews en multimodale zoekopdrachten aandrijft, is relevant om te begrijpen waarom Google deze transformatie doorvoert. In tegenstelling tot veel taalmodellen is Gemini van meet af aan ontworpen om multimodaal te zijn. Dit betekent dat het model tekst, afbeeldingen, audio en video integreert in één neuraal netwerk, in plaats van deze modaliteiten later toe te voegen. Dit geeft Gemini vanuit theoretisch oogpunt een structurele elegantie.

Technisch gezien maakt Gemini gebruik van een zogenaamde transformer-decoder-architectuur, geoptimaliseerd voor efficiëntie. Het model draait op de Tensor Processing Units (TPU's) van Google Cloud, waardoor Google een eigen voordeel heeft op het gebied van inferentiesnelheid: Google kan AI-modellen sneller en goedkoper uitvoeren dan concurrenten die gebruikmaken van algemene cloudinfrastructuren. Gemini kan redeneren in de vorm van een gedachteketen: het kan complexe problemen opsplitsen in verschillende conceptuele stappen voordat het een antwoord formuleert. Dit maakt diepere logische structuren mogelijk dan de oppervlakkige tokengeneratie van eerdere LLM's.

Cruciaal is dat Gemini is geïntegreerd met de eigen databronnen van Google. Google's Shopping Graph bevat ongeveer 50 miljard producten, die 2 miljard keer per uur worden bijgewerkt via feeds van verkopers. Google heeft toegang tot 250 miljoen locaties en kaartinformatie. Google heeft toegang tot financiële gegevens, realtime beursinformatie en het hele web als contextbron. Deze databronnen zijn niet openbaar beschikbaar; het zijn eigen bronnen die alleen toegankelijk zijn voor Google. Dit geeft Gemini (en daarmee ook AI Mode, AI Overviews, enz.) een fundamenteel voordeel dat concurrenten zoals ChatGPT of Perplexity missen. OpenAI moet vertrouwen op openbaar beschikbare gegevens en gegevens die via API's worden opgehaald. Perplexity moet gebruikmaken van webscraping. Google beschikt al over de gegevens in eigen beheer.

Deze architectuur illustreert waarom de integratie van AI door Google strategisch noodzakelijk is en niet slechts optioneel. De infrastructuur is er al. De data zijn er al. De rekenkracht is er al. De economisch rationele aanpak is om deze middelen te benutten. De enige vraag is hoe agressief de commercialisering moet worden nagestreefd, gezien de neveneffecten op het traditionele bedrijfsmodel.

Het perplexiteitsprobleem: concurrentie in het lawaai

Een aspect van de discussie over AI-gestuurd zoeken dat vaak over het hoofd wordt gezien, is de rol van Perplexity AI. Perplexity, opgericht in 2022 door Aravind Srinivas, een voormalig stagiair bij Google, positioneert zichzelf expliciet als een AI-native zoekinterface. In augustus 2024 had Perplexity ongeveer 15 miljoen maandelijks actieve gebruikers. Het bedrijf rapporteerde een omzetprognose van circa 40 miljoen dollar voor 2024. OpenAI rapporteerde een verwachte omzet van ongeveer 11,6 miljard dollar voor 2025 via zijn API-aanbod en het commerciële gebruik van ChatGPT Search.

De gecombineerde gebruikerscijfers schetsen echter een verrassend beeld: Perplexity en ChatGPT Search verwerken samen momenteel ongeveer 37,5 miljoen zoekopdrachten per dag voor ChatGPT, plus een veelvoud daarvan voor Perplexity (naar schatting zo'n 10-20 miljoen), wat resulteert in een totaal van ongeveer 47,5-57,5 miljoen AI-zoekopdrachten per dag. Google verwerkt ondertussen ongeveer 14 miljard zoekopdrachten per dag. Dit betekent dat Google ongeveer 250-370 keer meer zoekopdrachten verwerkt dan Perplexity en ChatGPT samen. Het gecombineerde AI-zoekverkeer vertegenwoordigt ongeveer 0,1 tot 0,25 procent van het totale wereldwijde webverkeer. Dit is ruis, geen teken van een paradigmaverschuiving.

Dit is belangrijk omdat het aantoont dat, ondanks de enorme investeringen van durfkapitaal in AI-zoekstartups, ondanks de mediahype rond de 'zoekrevolutie' en ondanks de daadwerkelijke technische verbeteringen in Perplexity en ChatGPT Search, de klassieke Google Search de dominante informatiebron blijft. Dit betekent niet dat Perplexity en ChatGPT Search onbelangrijk zijn – ze duiden op een verschuiving in de verwachtingen van gebruikers. Maar het betekent ook niet dat de marktpositie van Google existentieel bedreigd wordt.

Deze cijfers kunnen echter misleidend zijn. Hoewel Perplexity slechts 0,01 procent van het wereldwijde dagelijkse zoekvolume van Google vertegenwoordigt, is de penetratie ervan onder specifieke gebruikersgroepen (jonge, technisch onderlegde, informatie-intensieve werknemers) aanzienlijk hoger. Een durfkapitalist zou kunnen beweren dat Perplexity niet met Google concurreert, maar juist het type gebruiker creëert dat over tien jaar de dominante gebruikersgroep zal vormen. Dit is een klassiek argument voor disruptie. Dit is echter speculatie; de ​​huidige gegevens suggereren eerder een co-existentie van zoekmodellen dan een substitutieproces.

De ineenstorting van de uitgeverswereld: economische vernietiging of herstructurering van het bedrijfsmodel?

Voor een complete economische analyse moet het destructieve proces dat de integratie van Google AI voor uitgevers veroorzaakt, worden onderzocht. Dit is een reëel en direct fenomeen, geen loutere projectie. Uitgevers melden een verkeersverlies van 70 tot 80 procent. Een belangrijk Amerikaans nieuwsmagazine verloor tussen 2024 en 2025 27 tot 38 procent van zijn bezoekersaantallen. Een gespecialiseerde nicheblog over huisrenovatie verloor ongeveer 86 procent van zijn inkomsten, van circa $7.000-$10.000 per maand naar ongeveer $1.500 per maand.

De economische gevolgen zijn dramatisch. De nieuwsindustrie in de VS verloor in minder dan een jaar tijd ongeveer 600 miljoen maandelijkse bezoekers – een daling van zo'n 26 procent. Voor een industrie die afhankelijk is van advertentie-inkomsten, vertaalt dit zich direct in minder impressies, minder klikken op advertenties, lagere CPM-tarieven (vanwege de concurrentie om schaarser wordende advertentieruimte) en dalende totale inkomsten.

Dit is een klassiek voorbeeld van de economische externalisatie van negatieve effecten. Google internaliseert de winst van de verbeterde gebruikerservaring (gebruikers hoeven niet meer te klikken, ze krijgen direct antwoord), maar externaliseert de kosten naar uitgevers die geen verkeer meer genereren. Deze asymmetrische kostenverdeling is een structureel kenmerk van platformeconomieën, waar platformaanbieders onderhandelingsmacht hebben om kostenposten te verschuiven.

Sommige uitgevers beginnen te experimenteren met modellen die deze nieuwe realiteit omarmen: in plaats van te optimaliseren voor verkeersvolume, optimaliseren ze voor zichtbare/merkvermeldingen in AI-resultaten. Als Google een antwoord genereert voor 'beste restaurants Berlijn', kan een vermelding van een specifiek restaurant waardevoller zijn voor dat restaurant dan een klik, omdat de vermelding de merkherkenning versterkt en een 'top-of-mind'-ingang creëert. Gebruikers die AI-antwoorden lezen waarin een specifiek restaurant wordt genoemd, zijn mogelijk eerder geneigd dat restaurant later te bezoeken, zelfs als ze niet meteen klikken.

Dit is geen troost voor uitgevers die afhankelijk zijn van directe inkomsten uit verkeer. Maar het wijst wel op een mogelijke herstructurering van de bedrijfsmodellen van uitgevers: weg van "verkeersvolume × advertentie-CPM" naar "merkautoriteit × premium contentabonnement" of "merkautoriteit × waardevolle partnerrelaties".

De onopgeloste factureringsvraag: wie betaalt voor de trainingsdata?

Een subtiel belangrijk, maar systematisch over het hoofd gezien probleem is de kwestie van de toewijzing van trainingsdata. De AI-modellen die AI Overviews, AI Mode en ChatGPT Search aandrijven, zijn getraind op webdata die voor 99 procent zijn gegenereerd door niet-AI-entiteiten. Uitgevers betalen journalisten om artikelen te schrijven. Nieuwsbureaus betalen correspondenten om feiten te verzamelen. Wetenschappers investeren tijd in onderzoek om die bevindingen te publiceren. Al deze entiteiten financieren hun activiteiten via bedrijfsmodellen die doorgaans gebaseerd zijn op het genereren van verkeer of directe abonnementen. Maar het creëren van webcontent wordt beschouwd als een 'publiek goed' als het niet wordt gecompenseerd door directe monetisatie.

Het AI-trainingsproces heeft deze contentmakers nooit gecompenseerd. OpenAI trainde GPT-4 met miljarden artikelen zonder de uitgevers te compenseren. Google trainde Gemini met webcontent, eveneens zonder compensatie. Perplexity traint zijn modellen op een vergelijkbare manier. Dit is technisch en juridisch mogelijk omdat het onder "fair use" valt (volgens de Amerikaanse auteursrechtwetgeving), maar het is ethisch en economisch asymmetrisch: de contentmakers financieren de AI-training, maar ontvangen geen directe compensatie. Sterker nog, ze worden benadeeld door een lagere verkeersgeneratie.

Dit zou op de lange termijn een risico kunnen vormen voor de AI-industrie. Als uitgevers niet worden gecompenseerd voor hun trainingsdata, hebben ze minder stimulans om content van hoge kwaliteit te creëren. De kwaliteit van het web zal afnemen. Dit zal later een probleem vormen voor AI-modellen die getraind zijn op webdata – ze zullen trainen op content van lagere kwaliteit. Dit is een klassiek voorbeeld van het "tragedie van de gemeenschappelijke bronnen". Sommige spelers (met name OpenAI met zijn commerciële middelen en Google met zijn intrinsieke webintegratie) zijn al begonnen met experimenteren met gelicentieerde databronnen (bijvoorbeeld OpenAI dat samenwerkt met nieuwsuitgevers voor contentfeeds). Dit zou kunnen leiden tot een nieuwe norm waarbij AI-training gedeeltelijk gelicentieerd is. Maar voorlopig is dit nog de uitzondering, niet de regel.

Destabilisatie van de waardeketen: Van reclame naar… wat?

Een fundamenteel economisch probleem dat ontstaat door de integratie van AI door Google is de vraag naar alternatieve manieren om inkomsten te genereren wanneer traditionele reclame minder effectief wordt. De klassieke waardeketen van Google was: gebruiker formuleert een zoekopdracht → Google toont organische resultaten + advertenties → gebruiker klikt → uitgever of adverteerder ontvangt verkeerswaarde of een conversie. Deze waardeketen vormde 25 jaar lang de basis van de digitale economie.

AI Overviews destabiliseert deze waardeketen door de "klik"-stap te elimineren. Google moet nieuwe waardeketens opzetten. Verschillende benaderingen worden getest:

Ten eerste: het rechtstreeks integreren van advertenties in AI-overzichten en de AI-modus. Dit is lastig omdat gebruikers deze door AI gegenereerde reacties expliciet als "niet-advertenties" beschouwen. Het integreren van advertenties in AI-reacties brengt het risico met zich mee dat het vertrouwen van de gebruiker wordt ondermijnd. Google is hier dan ook voorzichtig mee.

Ten tweede: Monetarisatie via abonnementen. Google experimenteert met premiumversies van AI Mode, die uiteindelijk mogelijk betaald zullen worden. Dit zou betekenen dat conversationele AI-zoekopdrachten een premiumfunctie worden, terwijl de standaard zoekfunctie gratis blijft. Dit is een freemium-model, vergelijkbaar met Spotify of Adobe. De uitdaging is om een ​​voldoende hoge penetratiegraad voor de betaalde versies te behouden om het verlies aan advertentie-inkomsten te compenseren.

Ten derde: Monetarisatie via bedrijfsmodellen die niet gebaseerd zijn op het genereren van inkomsten per individuele gebruiker. Google zou bijvoorbeeld een "API voor AI-zoekopdrachten voor bedrijven" kunnen aanbieden, waarbij zakelijke klanten specifieke Gemini-modellen huren voor hun interne zoekbehoeften. Dit zou het bedrijfsmodel verschuiven naar een B2B-model, vergelijkbaar met Google Cloud.

Ten vierde: Monetarisatie via datamonetarisatie. Wanneer Google miljoenen interacties met gebruikers uitvoert via conversationele AI, genereert het enorme hoeveelheden data over de intenties van gebruikers. Deze data is ongelooflijk waardevol voor advertentietargeting. Google zou deze data kunnen gebruiken om de targeting van adverteerders te verbeteren, zelfs als de click-through rates dalen. Dit is een vorm van indirecte monetisatie.

Geen van deze alternatieven is uiteraard even winstgevend als de klassieke formule "klik × CPM". Maar samen zouden ze potentieel een nieuw ecosysteem voor waardecreatie kunnen vormen.

Het strategische dilemma van voortdurende verbetering

Steins filosofie van "voortdurende verbetering" stuit op een fundamenteel conflict: het proces van productverbetering vanuit het perspectief van de gebruiker staat lijnrecht tegenover de stabiliteit van het bedrijfsmodel. Een beter product (AI-overzichten die direct antwoorden geven) schaadt het bedrijfsmodel (het aantal advertentieklikken daalt). Dit is geen geleidelijk, gematigd dilemma, maar een structureel radicaal probleem.

Het probleem is nog complexer omdat het een kwestie van timing is. Google zou de uitrol van AI Overviews theoretisch kunnen vertragen of stopzetten. Dit zou de advertentie-inkomsten op korte termijn beschermen. Maar het zou ook betekenen dat Perplexity en ChatGPT Search technisch superieur zouden worden en dat gebruikers naar deze platforms zouden migreren. Met andere woorden, door niet te handelen, riskeert Google marktaandeel te verliezen aan concurrenten die prioriteit geven aan de gebruikerservaring. Dit creëert een gevangenendilemma: alle spelers worden gedwongen de gebruikerservaring te maximaliseren, zelfs als dit collectief leidt tot een crisis in de winstgevendheid.

Een andere manier om dit te begrijpen: de integratie van AI is niet zomaar een beslissing over een nieuwe functie; het is een existentiële strategie tegen gedecentraliseerde concurrentie. Google moet AI-functionaliteiten inbouwen, anders migreert de zoekfunctie naar ChatGPT. Maar deze integratie brengt direct problemen met het bedrijfsmodel met zich mee. Google accepteert dit offer op korte termijn als noodzakelijk voor zijn marktpositie op lange termijn.

De paradox van groei met dalende omzetmultiples

Nog een belangrijk punt: het zoekvolume van Google blijft groeien. De jaarlijkse groei van zoekopdrachten bedroeg in 2025 ongeveer 4,7 procent, vergeleken met 4,1 procent in 2024. Dit betekent dat het absolute zoekvolume toeneemt. Deze groei gaat echter gepaard met dalende monetisatiemultiplicatoren. Een zoekopdracht op Google is minder waard dan een jaar geleden, omdat de kans op een klik kleiner is.

Als deze trend zich voortzet – volumegroei × dalende omzetratio – zal dit leiden tot een economie van "vreten op de ruïnes", waarbij Google meer verkeer genereert maar er minder inkomsten uit haalt. Hoewel dit beter is voor de gebruiker (meer zoekopdrachten, betere kwaliteit), is het slecht voor Google (minder inkomsten per zoekopdracht, mogelijk dalende totale inkomsten).

De prognose voor de omzet uit zoekmachinemarketing van $190,6 miljard in 2025 (tegenover $178,2 miljard in 2024) suggereert dat Google het volumeverlies compenseert door agressieve CPM-verhogingen (waardoor adverteerders hogere prijzen moeten betalen). Dit is een strategie voor de korte termijn: adverteerders zullen uiteindelijk overstappen naar alternatieve kanalen (bijvoorbeeld rechtstreeks naar retailers, Amazon Ads, TikTok Ads) als de efficiëntie van Google blijft afnemen. De huidige "prognose" is mogelijk gebaseerd op drijfzand in plaats van vaste grond.

Innovatie onder druk en het scenario van de omstandigheden

De transformatie van Google van een klassieke zoekmachine naar een AI-gedreven zoekinterface is geen vrijwillige strategiewijziging, maar een gedwongen aanpassing als gevolg van meerdere gelijktijdige verstoringen: ChatGPT/OpenAI als nieuwe concurrentie, Perplexity AI als nieuw zoekkanaal, interne technologische druk (Gemini en andere AI-modellen zijn al ontwikkeld; het is irrationeel om ze niet te gebruiken) en een verandering in de verwachtingen van gebruikers (gebruikers verwachten AI-functionaliteit in alle digitale producten).

De productontwikkelingsfilosofie van Robby Stein – voortdurende verbetering, obsessieve optimalisatie van de gebruikerservaring en een focus op conversie – werkt wanneer gebruikersverbetering en stabiliteit van het bedrijfsmodel op elkaar zijn afgestemd. In de context van de disruptie door AI staan ​​deze doelen echter lijnrecht tegenover elkaar. Steins aanpak stelt Google in staat om agressief te innoveren op het gebied van AI, maar biedt geen directe oplossingen voor de problemen met het bedrijfsmodel die deze innovatie met zich meebrengt.

Het scenario voor de lange termijn is onduidelijk. Er zijn verschillende mogelijkheden: (1) Google stabiliseert zich op een nieuwe economische basis waar AI-zoekopdrachten, premium-abonnementen, B2B-diensten en verbeterde advertentietargeting samen een nieuwe inkomstenportefeuille vormen. (2) Google verliest geleidelijk marktaandeel aan Perplexity, ChatGPT Search en andere gedecentraliseerde modellen, omdat deze concurrenten een betere gebruikerservaring bieden en niet gebonden zijn aan bedrijfsmodellen die prioriteit geven aan monetisatie. (3) Een regelgevingscrisis verhindert Google om zijn data-voordeel te benutten, en het concurrentielandschap blijft gefragmenteerd.

Momenteel is scenario 1 het meest waarschijnlijk, omdat Google nog steeds aanzienlijke structurele voordelen heeft (database, gebruikersbestand, infrastructuur). Maar de onzekerheid is reëel en de transformatie is permanent en structureel, niet slechts geleidelijk. In ieder geval is één ding duidelijk: het tijdperk van puur op klikken gebaseerde zoekmachine-monetarisatie loopt ten einde. Er ontstaat iets nieuws, maar de vorm ervan is nog niet gestabiliseerd.

☑️ Onze zakelijke voertaal is Engels of Duits

☑️ NIEUW: Correspondentie in uw moedertaal!

Konrad Wolfenstein

Mijn team en ik staan ​​graag tot uw beschikking als uw persoonlijke adviseur.

U kunt contact met mij opnemen door hier het contactformulier in te vullen of door mij te bellen op +49 89 89 674 804 ( München) . Mijn e-mailadres is: [email protected]

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ Ondersteuning van het MKB op het gebied van strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Opstellen of herzien van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B-handelsplatformen

☑️ Pionier in bedrijfsontwikkeling / marketing / PR / beurzen

Onze wereldwijde expertise in de industrie en economie op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Focusgebieden binnen de industrie: B2B, digitalisering (van AI tot XR), werktuigbouwkunde, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer informatie vindt u hier:

• Expert Business Hub

Een thematisch kenniscentrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over mondiale en regionale economieën, innovatie en trends in specifieke sectoren
• Een verzameling analyses, inzichten en achtergrondinformatie over onze belangrijkste aandachtsgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Een informatiecentrum voor bedrijven die op zoek zijn naar informatie over markten, digitalisering en innovaties in de sector

Profiteer van de uitgebreide, vijfvoudige expertise van Xpert.Digital in een compleet servicepakket | R&D, XR, PR & Optimalisatie van digitale zichtbaarheid - Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital beschikt over diepgaande kennis van diverse sectoren. Hierdoor kunnen we strategieën op maat ontwikkelen die precies aansluiten op de behoeften en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en ontwikkelingen in de sector te volgen, kunnen we proactief handelen en innovatieve oplossingen bieden. De combinatie van ervaring en expertise genereert toegevoegde waarde en geeft onze klanten een doorslaggevend concurrentievoordeel.

Meer informatie vindt u hier:

• Profiteer van de 5 expertisegebieden van Xpert.Digital in één pakket – al vanaf €500 per maand