42-agentic-commerce

Agentic Commerce — Readiness Scan

Purpose

Is deze webshop bruikbaar voor AI-koopagents (ChatGPT Shopping/ACP, Google UCP-agents)? Kernprincipe uit het Chapter42 Product Ontology-framework: "Structure is strategy" — agents tonen alleen producten die ze kunnen valideren, uitvoeren en in context plaatsen. De scan scoort de productdata per ontologie-laag en levert een roadmap van quick wins naar structureel.

Quick Reference

Command	What it does
/42-agentic-commerce scan <domein>	Volledige readiness-scan (feed + pagina's + facetten), score per laag
/42-agentic-commerce feed <feed-url|file>	Alleen feed-analyse (instap-variant)

Required Reading (before any scan)

${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/42-agentic-commerce/data/acp-ucp-mapping.md — de 3-laags veldmapping en protocol-scope. Check de "Laatst gevalideerd"- datum: ouder dan één kwartaal → eerst de ACP/UCP-specs verifiëren en de data-file bijwerken. De markt is vroeg (UCP live sinds jan 2026); verouderde veldnamen in een klantrapport zijn erger dan geen rapport.

Process

Step 1: Input verzamelen

• Productfeed: Google Merchant feed (XML/CSV), rechtstreeks of als file
• Pagina-steekproef: 10-20 productpagina's + 5 categoriepagina's (via bestaande fetch-scripts of een 42-screaming-frog export als die er is)
• Platform-detectie (Shopify/WooCommerce/Magento/custom) — bij Shopify de bekende schema-eigenaardigheden meenemen (variant-handling, apps die dubbel JSON-LD injecteren)

Step 2: Feed-audit tegen de 3 lagen

Per laag uit de data-file: welk % van de producten heeft de kernvelden?

• GTIN-dekking eerst — dé poortwachter: % producten met geldige GTIN, en consistentie feed ↔ pagina ↔ schema. Zonder GTIN geen ACP BuyAction en geen UCP entity-merge; rapporteer dit als blokkerend.
• Laag 1 (Trust): titels gestructureerd? certificeringen, retour/verzend- data, policies aanwezig?
• Laag 2 (Commercial): checkout-flags, prijslogica, web/store-ID's?
• Laag 3 (Agent context): Q&A/structured answers, compatibiliteitsrelaties, media? (Vrijwel altijd de zwakste laag — dat is de roadmap-kans.)

Step 3: Schema-audit op de pagina-steekproef

Product/Offer/ProductGroup + gtin + sameAs — hergebruik de detectie-aanpak van 42-structured-data (cross-ref, niet dupliceren): consistentie tussen feed-waarden en on-page JSON-LD is hier de check, niet rich-results-validatie.

Step 4: ChatGPT Shopping-dependency (indicatief)

83% van ChatGPT-carrouselproducten komt uit Google Shopping top-40 → Shopping-feedpositie is dé hefboom voor ChatGPT-productzichtbaarheid. v1 is indicatief zonder API-kosten: check Merchant Center-aanwezigheid, feed-kwaliteitssignalen en steekproef handmatige Shopping-zoekopdrachten voor 5 kernproducten. Label expliciet als indicatief; een gemeten Shopping-positie-analyse (DataForSEO, kosten in €) is een aparte optie die je eerst voorlegt.

Step 5: Faceted navigation AI-crawl check

AI-crawlers zijn ~96% agressiever op facetten en gebruiken ze voor layered-intent queries ("duurzaam katoenen t-shirt voor zomer"):

• Facetten als échte anchors (crawlbaar) of buttons/JS (silo)?
• Two-test indexatieregel toegepast (echte zoekvraag + uniek aanbod)?
• Crawl-waste risico: oneindige facet-combinaties open voor bots?

Step 6: Rapport

AGENTIC-COMMERCE-<domein>.md:

1. Scorekaart — per laag 0-100 (%-velddekking, GTIN apart uitgelicht)
   • schema-consistentie + facet-status
2. Veld-gap tabel — per ontbrekend kernveld: wat, waarom (welk protocol vraagt het), waar te vullen (feed/PIM/site)
3. Roadmap — quick wins (GTIN-gaten top-100 SKU's, schema-consistentie) → structureel (laag 3: Q&A-proces, negotiation policies). Startpunt- advies uit de data-file: top-100 SKU's, cross-functioneel team, terugkerend FAQ-proces
4. Beperkingen — indicatieve Shopping-check, spec-versie (datum data-file), markt-volwassenheid

Rules

1. Data-file is de spec-bron — veldnamen nooit uit het hoofd; altijd de gevalideerde mapping met datum in het rapport.
2. GTIN-bevindingen zijn blokkerend, niet cosmetisch — zonder sleutel geen agentic commerce; zo framen.
3. Steekproef-eerlijkheid — rapporteer over hoeveel producten/pagina's de percentages gaan; extrapoleer niet stilzwijgend.
4. Kosten vooraf — betaalde Shopping-positiedata (DataForSEO, €) alleen na expliciete keuze.
5. Vroege markt = gedateerde claims — elke protocol-claim draagt de validatiedatum van de data-file.

Cross-References

• 42-structured-data — schema-detectie en JSON-LD generatie (de fix)
• 42-ecom-taxonomy — categoriestructuur die facet-intenties draagt
• 42-product-titles — structured_title optimalisatie (laag 1)
• 42-crawlers — AI-crawler toegangscontrole voor de facet-check
• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/references/query-fanout.md — ChatGPT's per-product shopping fan-out (product_query) als achtergrond