Eén losse ChatGPT-vraag zegt eigenlijk niets
Voordat je te enthousiast wordt van dat eerste testje, een waarschuwing. Als je ChatGPT al een jaar gebruikt en uitgebreid over je bedrijf hebt verteld, voelt het geweldig als je bedrijf verschijnt zodra je vraagt welke Nederlandse bedrijven goed zijn in jouw vakgebied. Maar heb je dan daadwerkelijk iets gemeten? Niet noodzakelijk. Je hebt eigenlijk aan iemand die je al jaren kent gevraagd wat hij van je vindt, en je verbaasd getoond over het antwoord “best aardig, eigenlijk.”
Google beschrijft in de documentatie over Personal Intelligence in Gemini expliciet dat Gemini, afhankelijk van account en instellingen, eerdere gesprekken, persoonlijke instructies en gegevens uit gekoppelde Google-apps zoals Gmail, Foto’s en YouTube kan gebruiken om antwoorden te personaliseren. Jouw eigen AI-omgeving is dus helemaal geen geen neutrale testomgeving. Een systeem dat al veel over je weet, noemt je organisatie eerder omdat jij die context zelf hebt aangeleverd.
Er is nog een subtieler probleem. Mensen formuleren testvragen vaak onbewust zo dat ze het gewenste antwoord uitlokken, met precies de woorden die op hun eigen website staan. Dan test je niet de markt, maar je eigen hypothese, en die klopt natuurlijk altijd.
Test daarom in een schone omgeving. ChatGPT heeft daar een ingebouwde functie voor: de tijdelijke chat. Open een nieuwe chat en klik rechtsboven op de knop “Tijdelijk” (in het Engels “Temporary”). Zo’n gesprek gebruikt geen eerdere herinneringen, verschijnt niet in je geschiedenis en wordt niet gebruikt om het model te trainen. Eén kanttekening: aangepaste instructies (custom instructions) blijven ook in een tijdelijke chat actief, dus zet die tijdelijk uit als je écht schoon wilt testen. Gemini heeft inmiddels een vergelijkbare functie gekregen, ook onder de naam tijdelijke chat.
Gebruik steeds exact dezelfde prompt op elk platform en sla de antwoorden op met datum en model erbij, zodat je later kunt herleiden wat je precies hebt getest. En test niet alleen ChatGPT. Google geeft zelf aan dat AI Overviews en AI Mode verschillende modellen en technieken kunnen gebruiken en daardoor andere antwoorden en bronnen tonen. Misschien ben je sterk zichtbaar in Gemini maar nauwelijks in ChatGPT. Misschien wordt je website veel geciteerd in Perplexity, maar wordt je merk nergens aanbevolen. Dat verschil is waardevolle informatie, geen ruis die je kunt middelen tot één percentage.
Gevonden is niet hetzelfde als aanbevolen
Er zijn minimaal vier situaties te onderscheiden, en de meeste mensen gooien ze op één hoop:
- Gevonden worden: AI kan informatie over jou vinden.
- Geciteerd worden: je website verschijnt als bron bij een antwoord.
- Genoemd worden: je merk komt daadwerkelijk in het antwoord voor.
- Aanbevolen worden: AI presenteert je als relevante keuze of zet je op een shortlist.
Onderzoek van Semrush naar duizenden domeinvertoningen in AI-antwoorden laat zien hoe ver die twee uit elkaar kunnen liggen. Bij ChatGPT wordt een domein in bijna 87 procent van de gevallen wel als bronlink getoond, maar wordt het merk in slechts zo’n 21 procent van diezelfde antwoorden ook echt bij naam genoemd. Semrush noemt dat verschil treffend een “ghost citation”: je staat er wel, maar niemand die het leest weet dat jij het bent. Gemini werkt trouwens precies andersom: dat systeem noemt merken vaak wél bij naam (in bijna 84 procent van de gevallen), maar plaatst er zelden een klikbare bronlink bij.
De constatering “ChatGPT kent mijn website” zegt dus nog weinig. De interessantere vraag is welke positie je krijgt in het antwoord, en of je naam er überhaupt bij staat.
Mijn model: zes gebieden die samen de klantreis dekken
Een losse vraag test één moment. Een klantreis heeft er zes. Daarom meet ik AI-zichtbaarheid over zes gebieden, mijn eigen model om structuur te brengen in wat anders een vage claim blijft (“we zijn zichtbaar in AI”):
- Discovery: kom je vanzelf in beeld, voordat iemand je naam kent?
- Expertise: ziet AI je als inhoudelijke autoriteit?
- Consideration: sta je op de mentale shortlist?
- Comparison: hoe kom je uit een vergelijking met alternatieven?
- Provider: word je daadwerkelijk aanbevolen als aanbieder?
- Reputation: wat vindt AI van je zodra het je eenmaal kent?
Dit is mijn eigen model. Geen gestandaardiseerde industrieterm, maar een indeling die ik heb ontwikkeld om iets meetbaars te maken van wat anders een vage claim blijft (“we zijn zichtbaar in AI”). Verderop ga ik per gebied dieper in op wat je precies meet, en waarom.
Om te snappen waarom deze zes gebieden ertoe doen, en waarom een los testje niet volstaat, is het goed om een stap terug te zetten. Wat is GEO eigenlijk, wat verandert er ten opzichte van SEO, en wat zegt onderzoek hierover?
SEO verdwijnt niet, er komt een laag bij
Jarenlang was online vindbaarheid overzichtelijk. Iemand had een vraag, typte een paar zoekwoorden in Google en koos uit de resultaten. Daaromheen ontstond een hele industrie: SEO. Dat spel bestaat nog steeds, maar er is iets bijgekomen. Steeds meer mensen stellen hun vraag rechtstreeks aan een AI-systeem, of krijgen binnen Google direct een AI-samengesteld antwoord via AI Overviews of AI Mode. Dat terrein noemen we GEO, Generative Engine Optimization. Maar wie GEO ziet als “SEO voor ChatGPT”, mist het grootste deel van het verhaal. Het is eerder alsof je een verhuizing samenvat als “dozen tillen”.
Het zou verleidelijk zijn te concluderen dat SEO daarmee zijn beste tijd heeft gehad. Daar is weinig grond voor. Google heeft inmiddels een officiële gids voor optimalisatie voor generatieve AI-zoekfuncties gepubliceerd en zegt daarin expliciet dat bestaande SEO-principes relevant blijven voor AI Overviews en AI Mode. De generatieve functies zijn geworteld in dezelfde kern-ranking- en kwaliteitssystemen als de klassieke zoekresultaten, en gebruiken onder meer retrieval-augmented generation om actuele pagina’s uit de bestaande zoekindex bij antwoorden te betrekken.
Er bestaat geen speciale “AI-schema markup” die een website ineens geschikt maakt voor generatieve zoekresultaten. Sterker nog: Google raadt in diezelfde gids expliciet af om AEO of GEO als een apart vakgebied te behandelen, los van SEO. De bekende fundamenten blijven overeind: crawlbaar en indexeerbaar zijn, belangrijke informatie als tekst beschikbaar hebben (niet verstopt achter JavaScript dat een crawler niet rendert), een logische interne structuur, technisch goed functionerende pagina’s en content die behulpzaam, betrouwbaar en voor mensen geschreven is.
GEO vervangt SEO dus niet. Het voegt een laag toe. Denk aan een huis waar plotseling een verdieping bovenop komt: het fundament moet nog steeds kloppen, anders zakt het geheel in elkaar zodra er iets bijkomt.
Waarom dit zwaarder gaat wegen
Bij een traditionele zoekmachine was een hoge positie waardevol omdat die verkeer opleverde. Dat verband wordt bij generatieve zoekresultaten ingewikkelder. Pew Research Center onderzocht in 2025 het zoekgedrag van 900 Amerikaanse volwassenen. Bevatte een Google-resultaat een AI-samenvatting, dan klikten gebruikers in 8 procent van de bezoeken door naar een traditioneel resultaat. Zonder AI-samenvatting gebeurde dat in 15 procent van de bezoeken, bijna het dubbele.
Dat onderzoek is Amerikaans en een momentopname, dus niet zomaar naar elke markt te vertalen. Maar het laat een ontwikkeling zien: een gebruiker hoeft een website niet meer te bezoeken om erdoor beïnvloed te worden.
Vroeger keken we naar impressie, positie, klik, bezoek, conversie. Bij AI komt daar een parallel proces bij: vraag, AI-antwoord, merkbeeld, shortlist, keuze. Een deel daarvan speelt zich af buiten je website. Dat maakt traditionele webanalytics minder compleet als enige meetinstrument, hoe mooi je dashboard er ook uitziet.
De rekening van het gratis verkeer
Er speelt nog iets onder de motorkap, en het is minder abstract dan het klinkt. Traditioneel kregen websites iets terug voor het beschikbaar maken van informatie: een zoekmachine crawlde een pagina, nam die op in de index en stuurde er vervolgens bezoekers voor terug. Dat was de stilzwijgende deal achter twintig jaar SEO.
Cloudflare volgt inmiddels hoe scheef die deal aan het worden is via wat ze de crawl-to-refer ratio noemen: het aantal keren dat een platform je pagina’s opvraagt, gedeeld door het aantal bezoekers dat het terugstuurt. Google zit met ongeveer 14 crawls per verwijzing nog altijd in de buurt van die oude balans. Nog wel. Voor een aantal AI-platformen loopt diezelfde verhouding op tot honderden of zelfs duizenden crawls per verwijzing, met uitschieters die daar nog ver bovenuit gaan. Cloudflare benadrukt zelf dat zulke metingen beperkingen hebben, onder meer omdat verkeer vanuit apps niet altijd herkenbaar is als verwijzing.
Toch raakt dit een wezenlijke verschuiving. Misschien leest iemand jouw artikel nooit. Maar jouw kennis wordt wel onderdeel van het antwoord dat die persoon krijgt. Vanuit traditionele analytics lijkt het alsof er niets gebeurd is. Vanuit merkperspectief kan je informatie wel degelijk invloed hebben gehad. We zullen moeten wennen aan een wereld waarin zichtbaarheid niet altijd een klik oplevert, ongeveer zoals een goede mond-tot-mondreclame ook nooit in Google Analytics verscheen.
Hoe weet AI eigenlijk wie jij bent
Een AI-systeem heeft niet één centrale kaart met “organisatie X is de nummer drie specialist van Nederland op onderwerp Y.” Het antwoord dat iemand krijgt komt voort uit een combinatie van zoekindexen, actuele zoekresultaten, webpagina’s, modelkennis en andere bronnen, afhankelijk van het platform.
Daarom moet je breder kijken dan je eigen website. Je digitale identiteit bestaat uit alles wat online een relatie legt tussen jouw naam, je expertise, je aanbod, je doelgroep en je reputatie. Die relaties ontstaan op je eigen site, maar net zo goed in een vakblad, een interview, een YouTube-video, een podcast, op LinkedIn, in reviews of doordat andere deskundigen je noemen. Dat brengt ons bij drie pijlers.
Onsite: wat vertel je zelf
De eerste laag is vertrouwd: je eigen website. Daar moet helder worden wie je bent, wat je doet, voor wie, welke problemen je oplost en waarom je expertise geloofwaardig is. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar in de praktijk zijn veel websites verrassend ambigu. Een bedrijf wil innovatief, mensgericht, strategisch, flexibel én resultaatgericht zijn. Dat klinkt aantrekkelijk, maar vertelt nauwelijks waarin die organisatie werkelijk gespecialiseerd is. Het is de tekstuele versie van een restaurant dat op de gevel “lekker eten” zet.
Goede AI-zichtbaarheid begint niet bij zoveel mogelijk content, maar bij samenhang. Eén commerciële pagina over een onderwerp is meestal onvoldoende. Een overtuigend kennislandschap bestaat uit een centrale pagina, verdiepende artikelen, veelgestelde vragen, praktijkcases, vergelijkingen en logische interne verbanden daartussen. Je bouwt geen losse pagina’s, je bouwt een kennisstructuur.
Semrush onderzocht in 2026 de zichtbaarheid van 50.000 merken binnen 1.094 onderwerpen in ChatGPT. Een van de opvallendste conclusies: slechts in 15 procent van die onderwerpen is er een duidelijke “eigenaar”, een merk dat consistent en met een ruime voorsprong terugkomt. In de overige 85 procent verschijnt geen enkel merk consistent genoeg om dat onderwerp te claimen. Goed scoren op één vraag betekent dus niet dat je een onderwerp domineert. De vraag wordt minder “op welk zoekwoord wil ik gevonden worden” en meer “voor welk onderwerp wil ik consequent als relevante entiteit worden gezien.” Precies daar liggen, eerlijk gezegd, de meeste kansen: een markt waar 85 procent nog geen eigenaar heeft is geen slecht nieuws, het is een leeg speelveld.
Offsite: wat zegt de rest van het internet
Zelf beweren dat je dé specialist bent maakt je dat nog niet. De tweede pijler bestaat uit signalen buiten je eigen domein: vakmedia, brancheorganisaties, partners, podcasts, YouTube, LinkedIn, reviews, kennisbanken, backlinks en merkvermeldingen zonder link. Hier raakt GEO aan klassieke SEO, PR en reputatiemanagement, en dat raakvlak wordt met de maand belangrijker.
Ahrefs analyseerde 75.000 merken en keek naar de samenhang tussen verschillende signalen en zichtbaarheid in Google’s AI Overviews. Merkvermeldingen op andere websites correleerden met 0,664 veel sterker met AI-zichtbaarheid dan backlinks, die op slechts 0,218 uitkwamen: ruim drie keer zo zwak. Merken in het hoogste kwart voor webvermeldingen kregen gemiddeld tien keer zoveel AI-vermeldingen als merken net daaronder. Zit je in de onderste helft van webvermeldingen, dan ben je voor AI-systemen in de praktijk vrijwel onzichtbaar, hoeveel pagina’s je site ook telt.
Correlatie is geen causaliteit: je kunt er niet uit concluderen dat tien vermeldingen automatisch tot aanbevelingen leiden. Het kan ook zijn dat bekende organisaties zowel vaker online genoemd worden als vaker door AI genoemd worden. Maar het ondersteunt wel de gedachte dat je aanwezigheid buiten je eigen website ertoe doet, en dat die aanwezigheid een zichzelf versterkend effect heeft: zichtbaarheid trekt zichtbaarheid aan, net als bij klassieke linkbuilding. Autoriteit die je alleen zelf claimt is iets anders dan autoriteit die een netwerk van onafhankelijke bronnen bevestigt.
Positionering: waar moet AI je mee associëren
Dit is misschien de meest onderschatte pijler. Je kunt een perfecte, technisch foutloze website hebben met honderden artikelen, en toch blijft de vraag: waarin ben jij eigenlijk de logische keuze?
Organisaties willen vaak zoveel mogelijk kunnen aanbieden. Commercieel begrijpelijk, maar breed positioneren heeft een prijs. Vergelijk “wij helpen organisaties met leiderschap, strategie, cultuur, verandering en teamontwikkeling” met “wij begeleiden technische organisaties tijdens complexe verandertrajecten.” De tweede zin sluit veel uit, maar schept ook een veel duidelijker verband tussen organisatie, doelgroep en probleem. Voor mensen is dat makkelijker te onthouden. Voor machines is het waarschijnlijk net zo makkelijk om consistente relaties te herkennen. GEO is dus niet uitsluitend een content- of technisch vraagstuk. Het is ook een positioneringsvraagstuk, en positionering is nou net het vak waar de meeste bureaus liever omheen fietsen dan dat ze er scherp in kiezen.
Reputatiemanagement wordt weer een vak
Er is nog een verschuiving die dit alles extra gewicht geeft. Reputatiemanagement en PR waren lange tijd vooral een zaak voor grote merken met een persbureau op de loonlijst. Voor een zzp’er of een klein bureau was een matige recensie vervelend, maar zelden bedreigend voor het voortbestaan. Een AI-systeem las geen Tripadvisor.
Dat verandert. Als AI-systemen antwoorden bouwen op basis van wat er over je gezegd wordt, telt niet alleen wat er op je eigen website staat. Een kritische recensie, een negatieve vermelding op een forum, of juist het ontbreken van elk onafhankelijk geluid, wordt onderdeel van het beeld dat een taalmodel van je schetst. Reputatiemanagement ging vroeger vooral over schadebeperking na een incident. Het wordt nu een doorlopende activiteit: zorgen dat er consistent, eerlijk en onafhankelijk over je gesproken wordt, voordat een klant er ooit naar vraagt.
Voor kleinere ondernemers is dat nieuw terrein. PR was voorheen een luxe voor bedrijven met budget over. Het wordt nu iets dichter bij een randvoorwaarde, net als een website of een goed ingericht Google Bedrijfsprofiel. Niet omdat het chic staat op een jaarverslag, maar omdat het rechtstreeks meetelt in wat een AI-systeem over je zegt op het moment dat het ertoe doet: als iemand jouw naam intypt, of nog interessanter, als iemand een probleem beschrijft waar jij toevallig de oplossing voor bent.
Je medewerkers zijn onderdeel van je vindbaarheid
Voor organisaties met meerdere deskundigen ontstaat een extra dimensie. Eén consultant publiceert maandelijks over onderwerp A, een tweede spreekt op congressen over onderwerp B, een derde wordt geciteerd door vakmedia, en de rest is buiten de eigen website nauwelijks zichtbaar. Wie bezit dan de autoriteit: de organisatie, de expert, of de combinatie?
Die scheiding is waarschijnlijk steeds minder zinvol. Een medewerker die publiceert versterkt de relatie tussen zijn naam, zijn vakgebied en zijn werkgever. Auteursprofielen, gastpublicaties, interviews, congressen en LinkedIn-bijdragen zijn daarom relevant. Marketing hoeft dus niet uitsluitend op het corporate merk gericht te zijn. De zichtbaarheid van je mensen is onderdeel van de zichtbaarheid van je organisatie.
De zes gebieden in de praktijk
Hierboven zag je het model in vogelvlucht. Hieronder per gebied wat je precies meet, met de vragen die je daarvoor stelt.
Discovery: kom je vanzelf in beeld
Discovery meet of je naar voren komt terwijl iemand je merk nog niet kent. Je noemt jezelf niet in de vraag: “ons managementteam loopt vast tijdens organisatieveranderingen, welke soorten begeleiding kunnen helpen?” AI moet dan zelf bepalen wat voor oplossing en welke partijen daarbij passen. Word je pas zichtbaar nadat iemand expliciet je naam intypt, dan heb je misschien een goede reputatie, maar weinig discovery-zichtbaarheid. Dat is commercieel belangrijk: wie vroeg in de klantreis wordt geïntroduceerd, maakt onderdeel uit van de rest van het keuzeproces.
Expertise: ziet AI je als autoriteit
Hier gaat het nog niet om verkoop, maar om kennis: “wat zijn de belangrijkste principes van dit vakgebied” of “welke ontwikkelingen zijn op dit moment belangrijk binnen dit vakgebied.” AI kan je organisatie noemen, een expert noemen, of je website als bron gebruiken zonder je als aanbieder te noemen. Dat laatste is waardevol op zichzelf. Expertise meet of je inhoudelijke autoriteit bezit binnen het domein waarin je commercieel actief bent.
Consideration: kom je op de mentale shortlist
De gebruiker kent mogelijke oplossingen, maar twijfelt nog wat bij hem past: “wanneer is individuele coaching geschikter dan een teamtraject?” Als jouw expertise hier consequent aanwezig is, sta je op de shortlist voordat er expliciet om een shortlist is gevraagd.
Comparison: wat gebeurt er bij een vergelijking
De gebruiker zet alternatieven naast elkaar, methodieken, producten of organisaties. Hier telt niet alleen of je genoemd wordt, maar hoe je wordt gepositioneerd: goedkoop, premium, specialistisch, breed, geschikt voor beginners of voor complexe organisaties. Een merk met hoge bekendheid kan in vergelijkingen alsnog verliezen.
Provider: word je daadwerkelijk aanbevolen
Hier is de commerciële intentie het duidelijkst: “welke Nederlandse bureaus raad je aan voor deze dienst?” Nu meet je recommendation power. Word je genoemd, op welke positie, met welke motivatie en welke concurrenten staan naast je? Minstens zo interessant: welke concurrent wordt aanbevolen wanneer jij ontbreekt?
Reputation: wat vindt AI van je als het je eenmaal kent
Hier noem je het merk juist expliciet: “waar staat deze organisatie om bekend” of “wat zijn sterke en zwakke punten.” Dit meet niet hoe makkelijk iemand je ontdekt, maar wat er gebeurt nadat iemand je heeft ontdekt. Je kunt een uitstekende reputatiescore hebben en toch nauwelijks spontaan gevonden worden, of andersom. Dit is ook het gebied waar reputatiemanagement en PR het rechtstreekst binnenkomen: wat hier naar boven komt, is precies het beeld dat een goede persstrategie probeert te sturen.
Discovery, Expertise, Consideration, Comparison en Provider vormen samen een opeenvolging, met Reputation als laag die daar doorheen loopt. Dat maakt meteen duidelijk waarom één zichtbaarheidspercentage te simpel is. Twee organisaties met allebei 60 procent zichtbaarheid kunnen totaal verschillend scoren: de één vooral als kennisbron zonder aanbevelingen, de ander nauwelijks als bron maar wel vaak bij Provider-vragen. Het percentage is gelijk, de commerciële betekenis totaal verschillend.
Je concurrenten zijn interessanter dan je eigen score
Ontbreek je bij een belangrijke Provider-vraag, dan is “jammer, we worden niet genoemd” niet de interessantste conclusie. De vervolgvragen zijn dat wel. Wie wordt wél genoemd, en waarom lijkt die organisatie relevant? Heeft die concurrent diepgaande content, zichtbare experts, sterke reviews of een scherpere positionering? Hier verandert AI-monitoring in concurrentieonderzoek: je onderzoekt niet alleen jezelf, maar het hele informatie-ecosysteem van je markt.
Kijk ook naar de bronnen die AI toont. Komt bij twintig relevante prompts steeds dezelfde branchewebsite terug, dan heeft die site blijkbaar een invloedrijke positie binnen jouw informatiegebied. Misschien moet je dan niet nóg een artikel op je eigen website publiceren, maar zorgen dat je op díé website aanwezig bent. Dat is digitale PR in optima forma, alleen richt je je nu niet op de journalist, maar indirect op het taalmodel dat de journalist leest.
Meer content is niet automatisch meer zichtbaarheid
In het onderzoek van Ahrefs onder 75.000 merken was de samenhang tussen het aantal pagina’s van een website en AI-zichtbaarheid opvallend zwak, terwijl merkvermeldingen buiten de eigen website veel sterker correleerden. Publiceren zonder positionering en distributie is dus onvoldoende. Vijftig middelmatige artikelen over vijftig onderwerpen zijn vaak minder waard dan tien uitstekende stukken binnen één duidelijk expertisegebied die ook buiten de eigen website worden besproken. GEO dwingt marketeers terug naar een oude vraag: waar willen we eigenlijk bekend om staan? Meer bloggen is geen strategie, het is een bezigheid.
Wat doe je als een gebied zwak scoort
Scoort Discovery zwak, kijk dan of je content vanuit het probleem van de klant is geschreven of vanuit je eigen oplossing, en of je buiten je eigen website in die context wordt genoemd. Scoort Expertise zwak, onderzoek de diepgang van je kenniscontent, de zichtbaarheid van je auteurs en of je kennis door anderen wordt aangehaald.
Scoort Consideration zwak, dan ontbreekt vaak content die helpt kiezen: voor wie wel, voor wie niet, kosten tegenover opbrengsten, praktijksituaties. Scoort Comparison zwak, onderzoek je differentiatie: kan iemand in één alinea uitleggen waarom jij anders bent, en durf je alternatieven eerlijk te vergelijken?
Scoort Provider zwak, dan zit er mogelijk een gat tussen expertise en commerciële relevantie: AI weet dat je verstand hebt van iets, maar niet dat je het ook verkoopt. En scoort Reputation zwak, kijk breder naar reviews, cases en merkvermeldingen, en of het beeld dat AI schetst overeenkomt met het beeld dat jij wilt neerzetten.
Wat meet je precies
Er zijn tientallen dingen die je in theorie zou kunnen bijhouden: mention, citation, recommendation, competitor presence, source presence, topic coverage. Leuk voor een onderzoeksrapport, onwerkbaar als je dit wekelijks wilt volgen. Ik houd het daarom bij drie kern-KPI’s die samen het meeste zeggen en die je in één oogopslag over tijd kunt volgen.
Zichtbaarheid is het percentage van de geteste prompts waarin je merk daadwerkelijk in het antwoord voorkomt. Sta je op 100 procent, dan kom je bij elke vraag binnen dat gebied naar voren.
Sentiment is de toon waarin je genoemd wordt, uitgedrukt in een score van 0 tot 100. Een score boven de 70 betekent dat AI overwegend positief over je schrijft. Onder de 50 is een signaal om nader te bekijken.
Positie laat zien hoe prominent je verschijnt ten opzichte van de andere genoemde partijen, als gemiddelde ranking. Een 1.0 betekent dat je consequent als eerste wordt genoemd. Een 1.6 betekent dat je meestal, maar niet altijd, de eerste keuze bent.
Zo voer je zelf een nulmeting uit
Je hebt geen software nodig om te beginnen. Ik zou iedere organisatie aanraden het minstens één keer handmatig te doen. Stel dertig prompts samen, verdeeld over de zes gebieden, en test die op vijf AI-platforms: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode en Google AI Overviews. Dat levert 150 antwoorden op.
Noteer per antwoord datum, platform, prompt, cluster, of je merk genoemd wordt, de positie, of je eigen website geciteerd wordt, welke concurrenten verschijnen, welke bronnen gebruikt worden en het sentiment. Na die eerste exercitie weet je aanzienlijk meer over je AI-zichtbaarheid dan daarvoor, en belangrijker: je begint te begrijpen waarom.
Eén meting is wel alleen een foto. Je wilt weten of je zichtbaarder wordt, welke concurrent stijgt of verdwijnt, of nieuwe artikelen worden gebruikt en of een nieuwe positionering effect heeft. Daarvoor gebruik je dezelfde meetlat opnieuw, bijvoorbeeld maandelijks. En daar wringt het: handmatig 150 antwoorden verzamelen is één keer interessant, maar wordt elke maand een klus waar niemand op zit te wachten, jijzelf incluis.
Wij automatiseren die meting wekelijks
In plaats van iedere week zelf tientallen prompts in vijf AI-systemen te plakken, laten we bij Blauwe Nacht een vaste promptset wekelijks automatisch uitvoeren. Dertig prompts, verdeeld over de zes gebieden van mijn model, gemeten op de belangrijkste AI-platforms. Dat houdt bij welke merken worden genoemd, welke domeinen worden geciteerd, welke concurrenten verschijnen, binnen welke onderwerpen je zichtbaar bent en hoe die zichtbaarheid zich door de tijd ontwikkelt.
Dat levert iets op wat een incidentele test nooit geeft: een consistente meetlat, week na week. Niet om een score van 74 procent te vieren, maar om te zien of je stijgt, waar concurrenten winnen en welk onderwerp aandacht nodig heeft.
Wie GEO alleen als technische optimalisatie behandelt, maakt het kleiner dan het is. Techniek blijft belangrijk, maar daarna komen dezelfde vragen terug die goede marketeers en pr-mensen altijd al moesten beantwoorden. Waar staan we voor? Wie bevestigt onze expertise buiten onze eigen organisatie? Wat wordt er over ons gezegd als wij niet in de kamer zijn? GEO is een nieuwe spiegel voor je marketing én je reputatie, en die twee groeien met de dag meer naar elkaar toe.
Wil je weten waar jouw organisatie nu staat? We beginnen met een nulmeting: dertig prompts, opgebouwd rond jouw markt en klantvragen, getest op de belangrijkste AI-platforms. Plan een kennismaking en je weet niet alleen of AI je kent, maar ook waarom wel of niet.
