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

Is kunstmatige intelligentie een directe bedreiging voor het klassieke zoekmachine-businessmodel – of is het een strategische ontwikkeling van een reeds gedomineerde markt?

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, oftewel 2,6 biljoen zoekopdrachten per jaar. Op mobiele apparaten behoudt Google een vrijwel hegemonische positie met een marktaandeel van 96,3 procent. Deze cijfers wekken de indruk van onwrikbare dominantie, maar onder de statistische oppervlakte schuilt een veel complexer en onvoorspelbaarder beeld van economische omwentelingen. Marktaandeel alleen al 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: Googles wereldwijde marktaandeel 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 is de eerste consistente daling onder deze grens sinds 2015. Hoewel analisten deze daling deels toeschrijven aan regionale verschuivingen in Azië, wijst de ontwikkeling op de convergentie van verschillende structurele krachten die het traditionele zoekmachine-ecosysteem fundamenteel beginnen te destabiliseren. Het gaat niet zozeer om een ​​radicale exodus van bestaande gebruikers, maar eerder om een ​​transformatie van het zoekgedrag en de bijbehorende economische paden naar succes.

Het bedrijfsmodel van Google is gebaseerd op een elegante, maar steeds fragielere architectuur. In 2024 genereerde het bedrijf een totale omzet van ongeveer $ 307 miljard, waarvan zoekmachineadvertenties ongeveer $ 175 miljard voor hun rekening namen. Dit vertegenwoordigt niet alleen 57 procent van de totale omzet, maar vormt ook de financiële ruggengraat van de gehele bedrijfsstructuur. De werking van dit model is eenvoudig maar effectief: gebruikers formuleren zoekopdrachten met expliciete of impliciete koopintentie; Google presenteert 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 via de technologie van ‘AI Overviews’.

AI-overzichten als vernietiger van bedrijfsmodellen: de indicatoren van achteruitgang

De introductie van AI Overviews door Google markeert een keerpunt. Deze technologie presenteert gebruikers gesynthetiseerde samenvattingen van 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 verschenen AI Overviews in 6,49 procent van alle zoekopdrachten. In maart 2025 was dit aandeel verdubbeld tot ongeveer 13,14 procent. Dit betekent dat vandaag de dag in meer dan één op de zeven Google-zoekopdrachten in de Amerikaanse markt het initiatief voor het verzamelen van informatie via AI-synthese wordt uitgevoerd voordat de gebruiker een traditioneel organisch zoekresultaat of een betaalde advertentie activeert.

De economische gevolgen van deze expansie werden al snel duidelijk. De klikfrequenties, de fundamentele maatstaf van alle digitaal-kapitalistische economische modellen, reageerden dramatisch. Voor zoekopdrachten met AI Overviews daalde de organische klikfrequentie 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, is de activa "klik op een organisch zoekresultaat" ongeveer twee derde volatieler geworden onder druk van kunstmatige intelligentie. Tegelijkertijd ondergingen betaalde zoekadvertenties een nog drastischer daling: de klikfrequentie stortte in 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 klikfrequenties door AI Overviews beperkt zich niet tot zoekopdrachten waarbij AI Overviews daadwerkelijk worden weergegeven. Ook de organische klikfrequenties daalden met ongeveer 41 procent op jaarbasis voor zoekopdrachten zonder AI Overviews. Dit suggereert een diepgaander gedragseffect: gebruikers passen hun interactiepatronen fundamenteel aan. Ze leren dat zoekresultaten steeds minder de moeite waard zijn om op te klikken, omdat AI-systemen al antwoorden geven op de resultatenpagina. Vanuit een theoretisch perspectief 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 totale effecten van deze transformatie zijn opvallend in hun scherpte. Het aandeel 'zero-click zoekopdrachten' – zoekopdrachten die niet resulteren in een klik op een extern resultaat – 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 catastrofaal verlies aan verkeer. Uit een analyse van Similarweb bleek dat het organische verkeer naar nieuwswebsites in één jaar tijd daalde 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 nog dramatischere cijfers: een groot Amerikaans lifestylemagazine constateerde een daling van de klikfrequentie van 5,1 procent naar 0,6 procent, wat neerkomt op een daling van ongeveer 88 procent.

Dit is geen geleidelijke, evolutionaire aanpassing van het zoekmachinelandschap. Dit is een revolutie. De implicatie voor Google zelf is tweeledig en paradoxaal: enerzijds leidt de integratie van AI Overview tot minder klikken, terwijl Google zich aan de andere kant verzet tegen de druk om deze functie uit te rollen, met het argument dat elke klik die niet verloren gaat aan ChatGPT waardevol is – en daarom is zelfs een lager aantal klikken beter dan helemaal geen klik. Een intern memo van Google, dat is gepubliceerd, verwoordde deze cognitieve spanning bondig: Google zou liever dalende zoekopdrachten verliezen aan Gemini (Googles eigen AI-model) dan aan ChatGPT, omdat dit de mogelijkheid zou behouden om gebruikers binnen het Google-ecosysteem te behouden. Met andere woorden, Google riskeert een krimp van het te gelde maken 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 maatstaf voor waarde – klikgeneratie – onder druk komt te staan, moeten alternatieve manieren van waardecreatie worden ontwikkeld. Google experimenteert hiermee door AI Mode te ontwikkelen, een uitgebreidere, conversationele zoekervaring die is ontworpen om gebruikersbetrokkenheid op de lange termijn te genereren. Het bedrijfsmodel verschuift van transactionele modellen ('gebruikers klikken op advertenties') naar mogelijk meer geïntegreerde of zelfs abonnementsgebaseerde modellen. De prognose van de omzet uit zoekmachinemarketing voor 2025 van ongeveer $ 190,6 miljard – een stijging van ongeveer 7 procent ten opzichte van 2024 – handhaaft een nominalistisch optimisme in het licht van deze trends. Deze groei zal echter waarschijnlijk voornamelijk worden bereikt door prijsverhogingen (kosten per klik) in plaats van door een toename van het volume.

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

Tegen deze achtergrond zijn de biografie en de expliciete productstrategie van Robby Stein, Vice President Product bij Google Search, van bijzonder belang. Stein groeide uit tot een sleutelfiguur in Googles poging om de transformatie van zoeken te orkestreren. Zijn carrièrepad is veelzeggend voor zijn inzicht in de strategische logica die ten grondslag ligt aan de AI-plannen.

Stein staat bekend om de ontwikkeling van Instagram Stories. Deze productbeslissing biedt een verhelderende casestudy van zowel productontwikkeling onder extreme onzekere omstandigheden als hoe gevestigde platforms concurrenten kunnen neutraliseren met 'goed genoeg' kopieën. In 2013 introduceerde Snapchat 'Stories', een innovatieve functie voor vluchtige, automatisch verdwijnende content op sociale media. De innovatie was technisch elegant en baanbrekend wat betreft gebruikersgedrag, en creëerde een nieuwe categorie sociale media-interactie. 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 telt, kopieerde de functie op 2 augustus 2016.

De gevolgen waren verwoestend voor Snapchat. Instagram Stories bereikte binnen zes maanden meer dan 150 miljoen dagelijkse gebruikers. Het aantal weergaven van Snapchat Stories daalde met 15 tot 40 procent. Binnen een jaar was Snapchat functioneel geneutraliseerd in dit segment. Wat Instagram Stories onderscheidde van Snapchat Stories was niet de technische superioriteit, maar de operationele superioriteit: Instagram integreerde de functie in een reeds dominant ecosysteem, bood betere analyses voor makers, maakte merk- en gebruikerstags mogelijk (wat Snapchat niet bood) en werkte op basis van bestaande technische infrastructuur. Dit was een schoolvoorbeeld van platformeconomie: schaal, integratiemogelijkheden en operationele excellentie waren belangrijker dan innovatie in gefragmenteerde markten.

In recente interviews beschrijft Stein zijn productontwikkelingsfilosofie als gebaseerd op drie kernelementen: Ten eerste "meedogenloze 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 tegenintuïtieve beslissingen te nemen wanneer de data daarom vraagt.

Deze filosofie komt tot uiting in Googles AI-strategie. Stein heeft publiekelijk verklaard dat Google drie pilachtige componenten heeft geïdentificeerd voor de "volgende generatie zoekfunctie": AI Overviews (snelle, door AI gegenereerde samenvattingen), multimodaal zoeken (afbeeldingen, video, Lens) en AI Mode (een conversatiegerichte, beurtelings gebaseerde zoekervaring die Google voorheen niet kende). Deze drie elementen moeten "convergeren" om een ​​naadloze, uitgebreidere zoekervaring te creëren.

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

Steins filosofie bevat echter ook een structurele zwakte: het impliceert een begrip van "meedogenloze verbetering" als een proces dat gericht is op het product zelf, niet op de ecosysteem- en distributie-effecten ervan. Vanuit een puur gebruikersgericht perspectief kunnen agressieve AI-overzichten een "verbeterde" toegang tot informatie vertegenwoordigen. Maar vanuit het perspectief van uitgevers en het bredere webecosysteem, dat afhankelijk is van het genereren van kliks, vormen ze een destructieve interventie. 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 transformaties in het zoeklandschap: drie niet-equivalente pijlers. Deze categorisering is belangrijker dan ze op het eerste gezicht lijkt, omdat ze laat zien hoe Google de fragmentatie van zijn zoekstrategie intern begrijpt.

De eerste pijler zijn AI-overzichten. Dit zijn door AI gegenereerde samenvattingen van informatie die op de pagina met zoekresultaten wordt gepresenteerd. Ze werken door een gespecialiseerd Gemini-model (Google's eigen model voor grote talen) de zoekopdracht te laten interpreteren, een zoekstrategie uit te voeren (de zogenaamde "query fanout") waarbij het model automatisch tientallen hulpvragen formuleert en uitvoert om context te verzamelen, en vervolgens een gestructureerd antwoord genereert. AI-overzichten zijn gericht op informatieve zoekopdrachten, zoals "kokendwatertemperatuur", "beste restaurants in Berlijn" en "hoe werkt Bitcoin". Ze zijn niet geschikt voor navigatiezoekopdrachten (waarbij een gebruiker naar een specifieke bestemming zoekt). Ze zijn ook niet ideaal voor commerciële zoekopdrachten met de hoogste prioriteit (koopintentie), omdat traditionele advertentieformaten en productvermeldingen op deze gebieden nog steeds beter presteren.

De tweede pijler is multimodaal zoeken, voornamelijk ondersteund door Google Lens. Hiermee kunnen gebruikers zoeken met visuele input: door een foto van een object te maken en vervolgens aan Google te vragen wat dat object is, hoe het te repareren en waar het te koop is. De groeicijfers van Google Lens zijn indrukwekkend: een groei van 15 procent op jaarbasis, goed voor ongeveer 20 miljard maandelijkse zoekopdrachten. Dit is een belangrijke pijler, omdat het aantoont dat Google Zoeken niet alleen tekstueel is – het medium voor interactie wordt steeds diverser.

De derde pijler is de AI-modus. Dit is het nieuwste en conceptueel meest ambitieuze experiment. Terwijl AI-overzichten gericht zijn op punt-tot-punt-antwoorden (vraag → antwoord → einde), werkt de AI-modus via een langdurige, conversatiegerichte interactie. Een gebruiker kan complexe vragen stellen die uit meerdere stappen bestaan ​​("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 zou stapsgewijze aanbevelingen doen, deze verduidelijken en verfijnen, en alternatieven presenteren. 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 optionaliteit. Google ziet af van het definiëren van een monolithische 'nieuwe zoekfunctie' en presenteert in plaats daarvan een portfolio van zoekmodi die inspelen op verschillende soorten zoekopdrachten en gebruikersvoorkeuren. Dit is strategisch intelligent omdat het meerdere weddenschappen tegelijk plaatst zonder zich te binden aan één innovatie die mogelijk niet universeel succesvol is.

Deze portfoliostrategie brengt echter ook een grote onzekerheid met zich mee. Het is moeilijker om geld te verdienen met een gefragmenteerde zoekervaring dan met een uniforme architectuur. Wanneer gebruikers kiezen tussen verschillende modi, creëren ze verwachtingsinstabiliteit, wat leidt tot churn. En als Google intern verschillende modi aanbiedt, kan de ene modus de andere overschaduwen.

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

AI-zoeken verandert alles: hoe deze SaaS-oplossing uw B2B-ranking voorgoed verandert.

Het digitale landschap voor B2B-bedrijven verandert razendsnel. Aangedreven door kunstmatige intelligentie worden de regels voor online zichtbaarheid herschreven. Het is altijd een uitdaging geweest voor bedrijven om niet alleen zichtbaar te zijn in de digitale massa, maar ook relevant te zijn voor de juiste besluitvormers. Traditionele SEO-strategieën en lokaal aanwezigheidsbeheer (geomarketing) zijn complex, tijdrovend en vaak een strijd tegen constant veranderende algoritmes en intense concurrentie.

Maar wat als er een oplossing zou bestaan ​​die dit proces niet alleen vereenvoudigt, maar het ook slimmer, voorspellender en veel effectiever maakt? Hier komt de combinatie van gespecialiseerde B2B-ondersteuning met een krachtig SaaS-platform (Software as a Service), speciaal ontworpen voor de behoeften van SEO en GEO in het tijdperk van AI-zoekmachines, om de hoek kijken.

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

Dit is de symbiose van B2B-ondersteuning en op AI gebaseerde SaaS-technologie die SEO- en GEO-marketing transformeert. Ook leest u hoe uw bedrijf hiervan kan profiteren om duurzaam te groeien in de digitale ruimte.

Meer hierover hier:

• B2B-ondersteuning en blog voor SEO, GEO en AIS – Kunstmatige intelligentie zoeken
• 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-modus, AI-overzichten en multimodaal zoeken mogelijk maakt, is relevant om te begrijpen waarom Google deze transformatie aanstuurt. In tegenstelling tot veel andere taalmodellen is Gemini vanaf de basis 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 een structurele elegantie vanuit theoretisch perspectief.

Technisch gezien maakt Gemini gebruik van een zogenaamde transformer-decoderarchitectuur, geoptimaliseerd voor efficiëntie. Het model draait op de Tensor Processing Units (TPU's) van Google Cloud, wat Google een eigen voordeel geeft in inferentiesnelheid: Google kan AI-modellen sneller en goedkoper uitvoeren dan concurrenten die gebruikmaken van algemene cloudinfrastructuren. Gemini kan redeneren volgens een keten van gedachten: het kan complexe problemen opsplitsen in verschillende conceptuele stappen voordat er een antwoord wordt geformuleerd. Dit maakt diepere logische structuren mogelijk dan de oppervlakkige tokengeneratie van eerdere LLM's.

Cruciaal is dat Gemini geïntegreerd is met de eigen databanken 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 volledige web als contextbron. Deze databanken zijn niet openbaar beschikbaar – het zijn bedrijfseigen bronnen die alleen toegankelijk zijn voor Google. Dit geeft Gemini (en dus ook AI Mode, AI Overviews, enz.) een fundamenteel voordeel dat concurrenten zoals ChatGPT of Perplexity missen. OpenAI moet vertrouwen op openbaar beschikbare data en data die via API's wordt opgehaald. Perplexity moet webscraping gebruiken. Google beschikt al over de data.

Deze architectuur illustreert waarom Google's AI-integratie als strategisch noodzakelijk moet worden gezien, en niet slechts als optioneel. De infrastructuur is er al. De data is er al. De rekencapaciteit is al beschikbaar. De economisch rationele aanpak is om deze middelen te benutten. De vraag is alleen hoe agressief de monetisering moet worden nagestreefd, gezien de neveneffecten op het traditionele bedrijfsmodel.

Het perplexiteitsprobleem: concurrentie in de ruis

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

De verzamelde gebruikerscijfers laten echter een verrassend beeld zien: Perplexity en ChatGPT Search verwerken samen momenteel ongeveer 37,5 miljoen zoekopdrachten per dag voor ChatGPT, plus een veelvoud daarvan voor Perplexity (conservatief geschat op ongeveer 10-20 miljoen), wat resulteert in een totaal van ongeveer 47,5-57,5 miljoen AI-zoekopdrachten per dag. Google verwerkt daarentegen ongeveer 14 miljard zoekopdrachten per dag. Dit betekent dat Google ongeveer 250-370 keer meer zoekopdrachten verwerkt dan Perplexity en ChatGPT samen. Het verzamelde AI-zoekverkeer is goed voor 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 durfkapitaalfinanciering van AI-zoekstartups, ondanks de mediahype rond de "zoekrevolutie" en ondanks de daadwerkelijke technische verbeteringen in Perplexity en ChatGPT Search, de klassieke Google Search-zoekmachine de dominante bron van informatie blijft. Dit betekent niet dat Perplexity en ChatGPT Search onbelangrijk zijn – ze signaleren 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 wereldwijd slechts 0,01 procent van Googles dagelijkse zoekvolume vertegenwoordigt, is de penetratie onder specifieke gebruikersgroepen (jonge, technisch onderlegde, informatie-intensieve werknemers) aanzienlijk hoger. Een venture-analist zou kunnen stellen dat Perplexity niet concurreert met Google, maar juist het gebruikerstype 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.

Het faillissement van de uitgeverij: economische vernietiging of herstructurering van het bedrijfsmodel?

Voor een volledige economische analyse moet het destructieve proces dat de integratie van Google AI voor uitgevers veroorzaakt, worden onderzocht. Dit is een reëel en onmiddellijk fenomeen, niet slechts een voorspelling. Uitgevers rapporteren een verlies aan verkeer van 70 tot 80 procent. Een groot Amerikaans nieuwsmagazine verloor tussen 2024 en 2025 27 tot 38 procent van zijn verkeer. Een gespecialiseerde nicheblog over woningrenovatie verloor ongeveer 86 procent van zijn omzet, van ongeveer $ 7.000 tot $ 10.000 per maand naar ongeveer $ 1.500 per maand.

De economische gevolgen zijn dramatisch. De Amerikaanse nieuwsindustrie verloor in minder dan een jaar tijd ongeveer 600 miljoen maandelijkse bezoekers – een daling van ongeveer 26 procent. Voor een industrie die draait om advertentie-inkomsten vertaalt dit zich direct in minder vertoningen, minder kliks op advertenties, lagere CPM-tarieven (door concurrentie om schaarse vertoningsruimte) en een dalende totale omzet.

Dit is een klassiek voorbeeld van de economische externalisatie van negatieve effecten. Google internaliseert de winsten van de verbeterde gebruikerservaring (gebruikers hoeven niet 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, waarbij platformexploitanten onderhandelingsmacht hebben om kostenplaatsen te verschuiven.

Sommige uitgevers beginnen te experimenteren met modellen die deze nieuwe realiteit omarmen: in plaats van te optimaliseren op verkeersvolume, optimaliseren ze op zichtbare/merkvermeldingen in AI-resultaten. Als Google een reactie 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"-instappunt creëert. Gebruikers die AI-reacties lezen waarin een specifiek restaurant wordt genoemd, zijn mogelijk eerder geneigd dat restaurant later te bezoeken, zelfs als ze niet direct klikken.

Dit biedt 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: van "verkeersvolume x advertentie-CPM" naar "merkautoriteit x premium contentabonnement" of "merkautoriteit x waardevolle partnerrelaties".

De onopgeloste factureringsvraag: Wie betaalt voor de trainingsgegevens?

Een subtiel belangrijk maar systematisch over het hoofd gezien probleem is de kwestie van de attributie van trainingsdata. De AI-modellen die AI Overviews, AI Mode en ChatGPT Search aansturen, zijn getraind met webdata die voor 99 procent is gecreëerd 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 de creatie van webcontent wordt beschouwd als een "publiek goed" als deze 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 zonder compensatie. Perplexity traint zijn modellen op een vergelijkbare manier. Dit is technisch en juridisch mogelijk omdat het om "fair use" gaat (onder de Amerikaanse auteursrechtwetgeving), maar het is ethisch en economisch asymmetrisch: de contentmakers financieren de AI-training, maar ontvangen geen directe compensatie. In plaats daarvan worden ze benadeeld door de verminderde verkeersgeneratie.

Dit zou een langetermijnrisico voor de AI-industrie kunnen blijken te zijn. Als uitgevers niet worden gecompenseerd voor hun trainingsdata, hebben ze minder motivatie om hoogwaardige content te creëren. De kwaliteit van het web zal afnemen. Dit zal later een probleem vormen voor AI-modellen die getraind zijn met webdata: ze zullen trainen met content van lagere kwaliteit. Dit is een klassiek probleem van de 'tragedy of the commons'. Sommige spelers (met name OpenAI met zijn commerciële middelen en Google met zijn intrinsieke webintegratie) zijn al begonnen te experimenteren met gelicentieerde databronnen (bijvoorbeeld OpenAI dat samenwerkt met nieuwsuitgevers voor contentfeeds). Dit zou kunnen leiden tot een opkomende norm waarbij AI-training gedeeltelijk gelicentieerd is. Maar voorlopig is dit nog steeds de uitzondering, niet de regel.

Destabilisatie van de waardeketen: van advertenties naar… wat?

Een fundamenteel economisch probleem dat door de AI-integratie van Google wordt gecreëerd, 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 presenteert 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-overzichten destabiliseren deze waardeketen door de 'klik'-stap te elimineren. Google moet nieuwe waardeketens opzetten. Verschillende benaderingen worden getest:

Ten eerste: advertenties rechtstreeks integreren in AI Overviews en AI Mode. Dit is lastig omdat gebruikers deze door AI gegenereerde reacties expliciet als 'niet-advertenties' beschouwen. Het integreren van advertenties in AI-reacties kan het vertrouwen van gebruikers ondermijnen. Google is hier voorzichtig mee.

Ten tweede: inkomsten genereren via abonnementen. Google experimenteert met premiumversies van AI Mode, die mogelijk uiteindelijk betaald zullen worden. Dit zou betekenen dat conversationele AI-zoekopdrachten een premiumfunctie zouden worden, terwijl standaardzoekopdrachten gratis zouden blijven. Dit is een freemiummodel, 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: monetisatie via bedrijfsmodellen die niet gebaseerd zijn op de monetisatie van individuele gebruikers. Google zou bijvoorbeeld een "API voor Enterprise AI Search" 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: Monetarisering via data-monetisatie. Wanneer Google miljoenen conversationele AI-interacties met gebruikers uitvoert, genereert het enorme hoeveelheden gebruikersintentiedata. Deze data is ongelooflijk waardevol voor advertentietargeting. Google zou deze data kunnen gebruiken om de targeting van adverteerders te verbeteren, zelfs als de klikfrequenties dalen. Dit is een vorm van indirecte monetisatie.

Geen van deze alternatieven is vanzelfsprekend zo winstgevend als de klassieke formule "klik × CPM". Maar samen kunnen ze potentieel een nieuw ecosysteem van waardecreatie creëren.

Het strategische dilemma van meedogenloze verbetering

Steins filosofie van "meedogenloze verbetering" stuit op een fundamentele conflictstructuur: het proces van productverbetering vanuit het perspectief van de gebruiker botst rechtstreeks met de stabiliteit van het bedrijfsmodel. Een beter product (AI-overzichten die direct antwoorden bieden) schaadt het bedrijfsmodel (het aantal advertentiekliks daalt). Dit is geen geleidelijk, gematigd dilemma, maar een structureel radicaal dilemma.

Het probleem is nog complexer omdat het een kwestie van timing is. Google zou theoretisch de uitrol van AI Overviews 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 gebruikers naar deze platforms zouden migreren. Met andere woorden: door niets te doen, riskeert Google marktaandeel te verliezen aan concurrenten die de gebruikerservaring prioriteit geven. Dit creëert een gevangenendilemma: alle spelers worden gedwongen de gebruikerservaring te maximaliseren, zelfs als dit collectief tot een monetaire crisis leidt.

Een andere manier om dit te begrijpen: AI-integratie is niet alleen een functiebeslissing; het is een existentiële strategie tegen gedecentraliseerde concurrentie. Google moet AI-mogelijkheden inbouwen, anders migreert de zoekfunctie naar ChatGPT. Maar deze integratie creëert onmiddellijke problemen voor het bedrijfsmodel. Google accepteert dit offer op korte termijn als noodzakelijk voor zijn marktpositie op lange termijn.

De paradox van groei met dalende omzetveelvouden

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

Als deze trend zich voortzet – volumegroei x dalende monetisatiegraad – zal dit leiden tot een economie van 'vreten op 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 een dalende totale omzet).

De verwachte omzet uit zoekmachinemarketing van $ 190,6 miljard voor 2025 (vergeleken met $ 178,2 miljard in 2024) suggereert dat Google volumeverlies compenseert door agressieve CPM-verhogingen (waardoor adverteerders gedwongen worden hogere prijzen te betalen). Dit is een kortetermijnstrategie: adverteerders zullen uiteindelijk overstappen op alternatieve kanalen (bijvoorbeeld rechtstreeks naar retailers, Amazon Ads, TikTok Ads) als de efficiëntie van Google blijft afnemen. De huidige "prognose" is mogelijk een prognose op drijfzand, geen stabiele basis.

Innovatie onder druk en de omstandigheden

De transformatie van Google van een klassieke zoekmachine naar een op AI gebaseerde zoekinterface is geen vrijwillige verandering in strategie. Het is een gedwongen aanpassing aan 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 verschuiving in de verwachtingen van gebruikers (gebruikers verwachten AI-mogelijkheden in alle digitale producten).

Robby Steins productontwikkelingsfilosofie – meedogenloze verbetering, obsessieve optimalisatie van de gebruikerservaring en conversiebereidheid – werkt wanneer gebruikersverbetering en de stabiliteit van het bedrijfsmodel op elkaar zijn afgestemd. In de context van AI-disruptie botsen deze doelen echter. Steins aanpak stelt Google in staat om AI-innovatie agressief na te streven, maar biedt geen directe oplossingen voor de problemen die deze innovatie met zich meebrengt.

Het langetermijnscenario is onduidelijk. Er bestaan ​​verschillende mogelijkheden: (1) Google stabiliseert op een nieuwe economische basis, waar AI-zoekmachines, premiumabonnementen, B2B-diensten en verbeterde targeting van adverteerders samen een nieuwe inkomstenportefeuille vormen. (2) Google verliest geleidelijk marktaandeel aan Perplexity, ChatGPT Search en andere gedecentraliseerde modellen, omdat deze concurrenten betere gebruikerservaringen bieden en niet worden beperkt door bedrijfsmodellen die monetisatie prioriteit geven. (3) Een regelgevingscrisis verhindert dat Google zijn datavoorsprong benut, en het concurrentielandschap blijft gefragmenteerd.

Momenteel is scenario 1 het meest waarschijnlijk, omdat de structurele voordelen van Google (database, gebruikersbestand, infrastructuur) nog steeds substantieel zijn. Maar de onzekerheid is reëel en de transformatie is permanent en structureel, niet slechts geleidelijk. Eén ding is in ieder geval duidelijk: het tijdperk van pure klikgebaseerde zoekmachine-inkomsten loopt ten einde. Er is iets nieuws in opkomst, maar de vorm ervan is nog niet stabiel.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel

Onze wereldwijde branche- en bedrijfsexpertise op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties

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

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand