Conversational Attributes in Google Merchant Center: hype of het nieuwe fundament voor AI-shopping?
Google heeft tijdens Marketing Live een nieuwe set velden voor je productfeed aangekondigd: Conversational Attributes. Ze rollen inmiddels wereldwijd uit en zijn volledig optioneel. Juist door dat woordje "optioneel" laten veel feedmanagers ze voorlopig nog even links liggen. Maar is dat wel verstandig?
In dit artikel leggen we uit wat Conversational Attributes precies zijn, welke zes er bestaan, hoe je ze toevoegt en – nog belangrijker – hoe je er als webshop slim mee omgaat zónder je feed overhoop te halen.
Waarom Google deze attributen introduceert
Zoekgedrag verandert. Door AI Mode in Search en Gemini typen mensen niet meer simpelweg "hardloopschoenen". Ze stellen gerichte vragen, zoals: "Welke van deze schoenen is geschikt voor platvoeten tijdens lange duurlopen?" Volgens Google zijn zoekopdrachten via AI Mode gemiddeld drie keer zo lang als klassieke zoekopdrachten.
Een AI-systeem kan die nuances alleen goed verwerken als de informatie gestructureerd in je productdata staat. En dat is precies waar Conversational Attributes voor bedoeld zijn. Ze helpen AI-systemen de details van je producten te begrijpen, zodat je items beter zichtbaar worden op AI-gedreven platformen (zoals AI Mode, Gemini en soortgelijke omgevingen). Let op: ze vullen je bestaande productspecificaties aan, ze vervangen ze niet.
De zes Conversational Attributes
1. Question and answer (question_and_answer)Vraag-en-antwoordparen over je product, zoals een FAQ. Dit vereist twee verplichte subattributen (een vraag en een antwoord) van elk maximaal 1.000 tekens. Je kunt tot 30 paren per product toevoegen.
2. Document link (document_link)Een URL naar gerelateerde documentatie, zoals PDF-handleidingen, instructies of specificatiebladen.
3. Related product (related_product)Andere producten uit je assortiment die relevant zijn, zoals accessoires, reserveonderdelen of alternatieven. Binnen conversationele AI-omgevingen kunnen hiermee extra suggesties worden gedaan aan de koper (upsell of cross-sell).
4. Item group title (item_group_title)Een overkoepelende, prettig leesbare titel voor producten die in meerdere varianten beschikbaar zijn.
5. Variant option (variant_option)Machine-leesbare eigenschappen van een variant, zoals maat of kleur. Voorheen moesten AI-systemen dit soort verschillen afleiden uit de producttitel. Dat was foutgevoelig en leidde nog weleens tot verkeerde weergaven. Met deze gestructureerde variantdata maak je het verschil direct en eenduidig.
6. Popularity rank (popularity_rank)Een percentiel (tussen 0,0 en 100,0) dat aangeeft hoe populair een product is ten opzichte van de rest van je assortiment. Een score van 95,5 betekent dat dit specifieke SKU tot de top 4,5% van je catalogus behoort.
Hoe voeg je ze toe?
Je voegt deze attributen toe aan je bestaande productdata. Dat kan op drie manieren:
- Via een supplemental data source (dit is wat Google aanraadt);
- Via je primaire databron;
- Via de Merchant API.
Twee belangrijke punten om te onthouden:
- Het toevoegen van deze attributen heeft geen negatieve invloed op de goedkeuringsstatus van je huidige producten.
- Staat bepaalde informatie al in je
description,product highlightofproduct detail? Dan hoef je dit niet te dupliceren als Conversational Attribute.
Hoe ik ertegenaan kijk: valkuilen en kansen
Om eerlijk te zijn: de harde impact is op dit moment nog niet te meten. Er zijn nog geen duidelijke voor/na-cases beschikbaar die laten zien wat het onder aan de streep oplevert. Toch is het heel aannemelijk dat dit in de toekomst een grote rol gaat spelen. Bovendien betalen vroege investeringen in gestructureerde data zich op de lange termijn vrijwel altijd uit.
En precies daar schuilt het gevaar. Voor een uitgebreide feed met tienduizenden producten is het ondoenlijk om per artikel handmatig vragen, antwoorden en relaties te bedenken. De verleiding is dan groot om er een AI-tool op los te laten die alles automatisch voor je invult.
Daar kleven twee grote nadelen aan:
A. Kwaliteit. Generieke AI-antwoorden voelen vaak ook echt als generieke AI-antwoorden. Het voegt simpelweg geen waarde toe als de tekst niet beter is dan wat een consument zelf ook al kon bedenken.
B. Betrouwbaarheid. Een door AI 'gehallucineerde' of verzonnen productspecificatie in je Q&A is veel schadelijker dan helemaal geen Q&A. Foutieve informatie schaadt het vertrouwen en leidt gegarandeerd tot klachten en retouren.
Kortom: er moet altijd een menselijke check plaatsvinden. Vergeet niet dat een AI-agent de meeste informatie vaak toch al uit je bestaande feed kan vissen, al kost dat misschien iets meer tijd. Met deze attributen zorg je er vooral voor dat bestaande info razendsnel beschikbaar is; je creëert niet vanuit het niets compleet nieuwe waarde.
Onze aanbevolen aanpak
Loop niet te hard van stapel en probeer niet je hele catalogus in één keer aan te pakken. Een gefaseerde, gerichte aanpak werkt het best:
- Betrek je contentteam en productexperts. Dit is niet uitsluitend een klusje voor de feedmanager. De echte kwaliteit en nuances komen van de mensen die het product van binnen en van buiten kennen.
- Maak een slimme selectie. Kies de producten waarbij deze attributen écht waarde toevoegen én die de grootste impact op je omzet hebben.
- Test op kleine schaal. Voeg de attributen alleen voor deze selectie toe, meet de impact en beslis daarna pas of een grootschalige uitrol de moeite waard is.
Kwaliteit wint het hier van kwantiteit. Van een paar honderd strak geoptimaliseerde producten leer je veel meer dan van tienduizenden SKU's die klakkeloos door een bot zijn volgepompt.
Conclusie
Conversational Attributes zijn nu nog optioneel en het bewezen rendement is nog even afwachten. Toch is de trend helder: e-commerce wordt steeds meer conversational, en gestructureerde productdata vormt de basis van die online zichtbaarheid. Begin klein, doe het goed, meet de resultaten en schaal pas op als de cijfers voor zich spreken.
Wil je weten voor welke producten deze aanpak in jouw webshop het meeste oplevert? Neem dan gerust contact met ons op.











