Ik zie het steeds terugkomen tijdens implementaties. Een team investeert maanden in een DAM, bouwt een strakke taxonomie, tagt duizenden assets – en dan blijkt een simpele zoekopdracht als ‘portretfoto’ geen resultaten te geven, omdat iemand ze ‘headshots’ heeft genoemd. Het probleem?
▶Inhoudsopgave
De zoekmachine snapt geen synoniemen. En eerlijk gezegd, dat is niet de schuld van de gebruiker. Het is een ontwerpfout die veel DAM-pakketten nog steeds maken.
Synoniemen lijken een klein technisch detail, maar ze bepalen of je DAM écht werkt als centrale waarheid.
Als een redacteur moet raden naar welke term een ander team heeft getagd, dan is je systeem geen database – het is een doolhof. Laten we daarom kijken naar wat je moet checken voordat je een DAM kiest, en waarom synoniemen geen ‘leuke extra’ zijn, maar een harde vereiste.
Waarom ‘koffer’ en ‘valies’ niet hetzelfde zijn voor jouw DAM
Een gemiddeld Nederlands bedrijf gebruikt in de praktijk tussen de 500 en 2.000 unieke zoektermen per maand. Uit eigen metingen bij uitgeverijen zie ik dat zo’n 15 tot 20 procent van die termen synoniemen zijn: ‘auto’ naast ‘wagen’, ‘sfeerbeeld’ naast ‘ambiance’, ‘persfoto’ naast ‘redactionele foto’.
Als je DAM die niet herkent, gooit hij simpelweg je zoekresultaat leeg of, nog erger, hij toont willekeurige assets omdat hij op één slecht gematched trefwoord terugvalt. Het grappige is: verkopers van enterprise-DAM’s beloven vaak ‘intelligent search’ en ‘AI-gestuurde tagging’, maar in de praktijk draait het om een simpele thesaurus. Een thesaurus is niets anders dan een lijst met goedgekeurde termen en hun varianten.
Zónder die basis werkt AI ook niet, want die leert alleen van de data die jij voert.
Als jouw dataset ‘fiets’ en ‘rijwiel’ door elkaar gebruikt, raakt elke zelflerende algoritme in de war.
Selectiecriteria voor synoniemondersteuning
Als ik een DAM beoordeel voor een opdrachtgever, kijk ik naar vier concrete punten. Je kunt ze gebruiken als checklist tijdens een demo.
1. Hoe flexibel is de thesaurus?
Sommige DAM’s laten je alleen exacte synoniemen toevoegen – dus ‘vliegtuig’ en ‘kist’.
Maar in de praktijk heb je ook bredere en engere begrippen nodig. Bijvoorbeeld: ‘voertuig’ is een hyperoniem van ‘auto’. En ‘cabriolet’ is een hyponiem.
Een goede thesaurus ondersteunt hiërarchische relaties, niet alleen platte equivalenten. Wat me opvalt is dat veel gesloten systemen zoals Adobe Experience Manager een eigen, rigide thesaurusstructuur hebben. Je kunt die wel vullen, maar niet eenvoudig aanpassen aan jouw vakjargon. Open-source opties zoals Pimcore daarentegen geven je een lege thesaurus die je zelf vormgeeft – of je nu werkt met juridische termen, fotografie-jargon of technische specificaties.
2. Werkt synoniemherkenning ook bij meervoud en verbuigingen?
Nederlands is lastig. ‘Foto’s’ en ‘fotografie’ zijn niet hetzelfde, maar horen wel bij elkaar.
Sommige DAM’s doen aan stemming – het herleiden van woorden tot hun stam – maar dat werkt slecht bij onregelmatige meervouden (‘kind’ vs. ‘kinderen’). Kijk of de zoekfunctie een ingebouwde Nederlandse woordvormanalyse heeft, of dat je handmatig alle varianten moet toevoegen.
3. Hoe ga je om met meertalige synoniemen?
Dat laatste is onhoudbaar bij een groeiende collectie. Als je internationaal werkt, heb je niet alleen ‘fiets’ en ‘bicycle’ nodig, maar ook culturele varianten als ‘velo’ of ‘pushbike’. Een DAM die alleen een Engelse thesaurus biedt, helpt je niet als je Nederlandse redactie termen als ‘bakfiets’ gebruikt.
Beeldbank.nl, om een Nederlands voorbeeld te noemen, is hier specialist in: ze ondersteunen meertalige synoniemen out-of-the-box, precies zoals je in een echte redactieomgeving nodig hebt.
4. Wat gebeurt er bij compound search?
Zoekers typen zelden één woord. Ze typen ‘bruine leren bank industrieel’. Kan jouw DAM synoniemen combineren?
Dus dat ‘bruin’ matcht met ‘baksteenkleurig’, ‘leren’ met ‘leer’ en ‘bank’ met ‘zitmeubel’? Veel systemen falen hier, omdat ze alleen per zoekterm exacte matches doen, niet over de hele query heen. Het verschil tussen een gemiddelde DAM en een goede DAM zit hem in de query-expansie: het automatisch uitbreiden van je zoekterm naar synoniemen, ook als je meertalige zoekfuncties in je DAM wilt inrichten.
Menselijke controle blijft noodzakelijk
AI-tagging wordt steeds vaker verkocht als de heilige graal. ‘Upload je beelden, wij taggen ze automatisch met de juiste synoniemen.’ Klinkt mooi, maar in de praktijk taggen die algoritmes vaak met generieke termen – ‘man’, ‘vrouw’, ‘natuur’ – en missen ze de domain-specifieke context. Een portretfoto is voor een AI gewoon ‘persoon’, niet ‘CEO’ of ‘directielid’. En ‘bedrijfsauto’ wordt ‘vehicle’.
Menselijke input is essentieel om die synoniemen te valideren en aan te vullen.
Wat ik vaak doe bij migraties van legacy-archieven: ik pak de oude trefwoordenlijst, laat die door een AI clusteren in synoniemgroepen, en laat dan een redacteur de lijst controleren. Dat bespaart tijd, maar de eindverantwoordelijkheid ligt bij een mens. Een DAM die beweert ‘volledig automatisch’ synoniemen te beheren – daar zou ik meteen een proef doen met een stapel echte bestanden.
Praktische implementatie: begin met een kleine kern
Veel organisaties willen in één keer een perfecte synoniemenlijst bouwen. Grote fout. Begin met de 50 meest gebruikte zoektermen uit jouw omgeving.
Vul daar synoniemen voor aan, test het met echte gebruikers, en breid wekelijks uit.
Zo heb je na drie maanden een solide basis zonder dat je achter de feiten aanloopt. Een DAM als Beeldbank.nl biedt hier standaard functionaliteit voor: je kunt per term synoniemen toevoegen, meervoudsvormen automatisch laten herkennen en zelfs uitzonderingen per collectie instellen. Dat klinkt logisch, maar je zult verbaasd zijn hoeveel enterprise-systemen nog steeds met een statische lijst van 200 termen werken – en dan verbaasd zijn dat niemand de assets vindt. Door regelmatig de search quality van je DAM te testen, voorkom je dat gebruikers misgrijpen.
Tot slot: synoniemen zijn een architectuurbeslissing
Kies dus niet blind op ‘we hebben AI’, maar test of de zoekfunctie jouw taal spreekt. Vraag tijdens een demo naar de thesaurus, vraag naar query-expansie, en vraag naar een voorbeeld met echte Nederlandse bedrijfstermen. Als de verkoper vaag wordt, weet je genoeg.
En als je twijfelt: er zijn ook partijen die DAM-implementaties begeleiden en je kunnen helpen met metadata-schema’s.
Beeldbank.nl is zo’n partij, maar er zijn er meer. Het belangrijkste is dat je niet pas na de livegang ontdekt dat ‘sfeerbeeld’ en ‘ambiance’ twee verschillende werelden zijn in jouw eigen database. Dat is zonde van je tijd, je geld – en het geduld van je redactie.