De invloed van gebruikerssignalen op AI-vindbaarheid
Senior SEO-specialist
Bij traditionele SEO zijn gebruikerssignalen al jarenlang een indirecte factor voor betere rankings. Denk aan doorklikratio’s, tijd op pagina en bouncepercentage. Nu AI-gestuurde zoeksystemen zoals ChatGPT, Gemini en Perplexity terrein winnen, krijg ik steeds vaker de vraag: spelen gebruikerssignalen ook een rol in vindbaarheid binnen deze systemen?
Het korte antwoord is: ja, maar anders dan je gewend bent. De invloed van gebruikersgedrag op LLM-gebaseerde systemen is subtieler, minder transparant en tegelijkertijd minstens zo belangrijk.
AI leert van je gedrag, direct of indirect
Taalmodellen zoals GPT-4 of Claude hebben op zichzelf geen directe toegang tot gebruikersdata zoals bounce rates of sessieduur. In systemen die AI combineren met zoekmachinefunctionaliteit (denk aan Gemini of Perplexity), spelen deze signalen wél een rol. Dit gebeurt vooral in het leerproces van het model of bij het selecteren van bronnen.
Perplexity laat bijvoorbeeld expliciet zien welke bronnen het selecteert bij een antwoord, en test hoe gebruikers daarop reageren: klikken mensen door? Verdwalen ze? Beschouwen ze een antwoord als nuttig? Dat gedrag beïnvloedt welke bronnen in de toekomst vaker of minder vaak getoond worden. Dit is een soort feedbackloop, waarin jouw content beoordeeld wordt op relevantie en bruikbaarheid.
Welke gebruikerssignalen tellen mee?
Op basis van het analyseren van AI-platformen en hun gedrag zijn er een paar duidelijke signalen te noemen, die bijdragen aan betere zichtbaarheid:
- Doorklikratio (CTR) in gegenereerde antwoorden: als jouw link vaker wordt aangeklikt vanuit een citation window, stijgt de kans dat je content ook in volgende antwoorden wordt meegenomen.
- Tijd op bronpagina: wordt jouw pagina vaak bezocht én blijven mensen hangen? Dan herkent het systeem jouw site als bruikbare bron.
- Positieve feedback: zoals duimpjes omhoog bij een AI-antwoord waarin jouw site wordt genoemd.
- Herhaalde selectie van jouw domein: als meerdere antwoorden eindigen in een klik naar jouw site, neemt het vertrouwen in je bron toe.
Wat ik zelf toepas om op gebruikerssignalen in te spelen
Gebruikerssignalen beïnvloeden geen rankings in traditionele zin, maar wél de kans dat een taalmodel je content opneemt of blijft gebruiken. Daarom werk ik aan deze drie pijlers:
1. Duidelijke, klikwaardige citation-teksten
Ik zorg ervoor dat de tekst die rondom een link in een citation window staat, uitnodigt tot doorklikken. Dat begint bij hoe ik de eerste zin van een alinea schrijf: helder, overtuigend, zonder loze woorden.
2. Relevantie op paginaniveau
Als iemand klikt vanuit een AI-antwoord, moet de pagina exact bieden wat beloofd wordt. Ik test regelmatig of de content daadwerkelijk aansluit op het fragment dat de AI toont.
3. UX en inhoud combineren
Goede content alleen is niet genoeg. De pagina moet ook snel laden, prettig leesbaar zijn en logisch opgebouwd. Alles wat frictie vermindert, verhoogt indirect de waarde van het gebruikerssignaal.
Aan de slag met SEO? Neem gerust contact op.
Verschillen per AI-platform
Niet elk AI-platform gebruikt gebruikersdata op dezelfde manier:
- ChatGPT (met browsefunctie): gebruikt vooral context en inhoud, maar OpenAI test steeds meer met gebruikersfeedback op bronvermeldingen.
- Gemini (van Google): combineert AI-gegenereerde output met klassieke Google-rankingfactoren, waaronder gebruikersdata uit Search en Chrome.
- Perplexity: Is zeer transparant over bronnen en afhankelijk van klik- en interactiedata.
- Claude: minder gefocust op bronvermelding, maar wel op betrouwbaarheid — daar tellen reputatiesignalen op domeinniveau.
Samengevat
Gebruikerssignalen bepalen niet of jouw pagina goed scoort in Google, maar wel of je zichtbaar wordt in AI-antwoorden. Door slim om te gaan met UX, context en inhoudelijke precisie, vergroot ik de kans dat content wordt opgenomen in citation windows en andere gegenereerde uitkomsten.
Voor SEO-specialisten is dit hét moment om verder te kijken dan klassieke rankingfactoren. In het AI-tijdperk telt elke klik, elke seconde aandacht en elk stukje positieve interactie mee in hoe taalmodellen jouw content beoordelen.
