GEO / AI SEO meetbaar maken

Generative Engine Optimization (GEO) wordt steeds belangrijker voor organisaties die vindbaar willen zijn in AI-gestuurde zoeksystemen. Denk daarbij aan ChatGPT, Claude, Gemini en Perplexity. Waar traditionele SEO duidelijke meetpunten kent (zoals rankings, klikken en conversies), is GEO minder tastbaar. Toch is het mogelijk om de impact van GEO-inspanningen meetbaar te maken, mits je weet waar je moet kijken.

Wat maakt GEO lastiger meetbaar dan traditionele SEO?

In klassieke SEO gebruik ik tools zoals Search Console, Analytics, Ahrefs of Screaming Frog om prestaties te monitoren. Daarmee meet ik:

• Posities in de zoekresultaten
• Click Through Rate (CTR) in Search Console
• Sessies en conversies per pagina
• Backlinks en domeinautoriteit

Bij GEO is het speelveld anders. AI-systemen zoals ChatGPT genereren antwoorden op basis van trainingsdata, live webbronnen of een combinatie van beide. Er is geen “ranking”, geen klikspoor, en vaak ook geen zichtbare bronvermelding. Toch zijn er manieren om effect te meten.

Wat ik wél kan meten bij GEO

Hoewel er geen directe SERP-rankings zijn, richt ik me bij GEO op de volgende meetindicatoren:

1. Citaties in AI-gegenereerde antwoorden
2. Zichtbaarheid binnen nieuwe AI-platformen (zoals Perplexity)
3. Indirecte SEO-impact van GEO-content
4. Toename in branded search of directe verkeer
5. Opname in contentbibliotheken of datasets

Ik neem je mee door de praktische aanpak per meetpunt.

1. Citaties in AI-systemen

Sommige AI-platformen tonen hun bronnen wél, en dat biedt kansen om zichtbaar te meten of jouw content gebruikt wordt in antwoorden. Voorbeelden:

• Perplexity.ai: laat bronvermeldingen onder het antwoord zien
• Bing Copilot: toont websitevermeldingen bij sommige resultaten
• Gemini (Google): in SGE wordt steeds vaker verwezen naar pagina’s, al is dit nog beperkt
• ChatGPT (met Browse-functie): vermeldt soms bronnen bij live zoekvragen

Ik raad je aan om regelmatig vragen te stellen in deze platformen rondom jouw contentonderwerpen. 

Wordt jouw content genoemd of gebruikt? Dan is dat directe zichtbaarheid. Let wel: directe zichtbaarheid vereist handmatig testen. Ik documenteer dit in een vast format met datum, gebruikte prompt en vermelde bron.

2. Zichtbaarheid in Perplexity

Perplexity is voor mij een belangrijk meetinstrument. Niet alleen vanwege bronvermelding, maar ook omdat het laat zien welke content-vormen het goed doen in AI-antwoorden. Ik bekijk:

• Welke sites regelmatig geciteerd worden in de branche
• Welke vraagstellingen vaak voorkomen
• Of mijn content hier al tussen staat

Als mijn content herhaaldelijk wordt gebruikt in antwoorden, beschouw ik dat als bevestiging dat de gebruikte GEO-aanpak werkt.

3. Indirecte SEO-impact

Soms leidt betere vindbaarheid in AI-systemen indirect tot meer verkeer. Dat zie ik aan:

• Stijging in branded zoekopdrachten: mensen zoeken bewust op mijn naam of merk
• Meer directe bezoeken via het invoeren van de URL
• Toename in terugkerende gebruikers in Google Analytics

Dit soort signalen zie ik als een versterkend effect van GEO. De content zelf wordt misschien niet direct aangeklikt, maar mensen komen alsnog bij mij terecht na een AI-interactie.

4. Gebruik van UTM-tracking in gestructureerde links

In bepaalde gevallen laat ik AI-systemen verwijzen naar URL’s met UTM-tags, bijvoorbeeld via externe platforms, nieuwsbrieven of documentatie. Als ik merk dat deze UTM-links voorkomen in AI-antwoorden, weet ik exact waar de traffic vandaan komt. Dit vereist wel strategische plaatsing van de content die door AI kan worden overgenomen (bijvoorbeeld op forums of als bronartikel).

5. Content opnemen in publieke datasets of veelgebruikte bibliotheken

Sommige AI-systemen trainen (of hertrainen) op publieke datasets, zoals Wikipedia, Stack Overflow, GitHub of wetenschappelijke archieven. Als je hier zichtbaar bent, is de kans groot dat jouw content in een model terechtkomt.

Ik bekijk regelmatig of mijn content of merk wordt genoemd in:

• Wikipedia-pagina’s
• Populaire nicheblogs
• Kennisbanken of academische platforms

Hoewel ik dat niet altijd direct kan meten, vergroot het de kans op opname in toekomstige modelversies.

Tools die ik gebruik om GEO-prestaties te monitoren

• Perplexity.ai: voor citatiecontrole
• Google Search Console: om branded zoekvolumes en klikgedrag te volgen
• Poe.com: om te testen hoe verschillende modellen omgaan met content
• Analytics: om indirecte effecten zoals meer direct verkeer of langere sessies te meten
• Screener-template in Notion: eigen registratiesysteem van GEO-vindbaarheid per prompt

Samengevat: GEO vereist andere verwachtingen

GEO is meetbaar, maar niet op dezelfde manier als klassieke SEO. Het vereist:

• Een andere interpretatie van zichtbaarheid
• Meer kwalitatieve analyse van antwoorden in AI-tools
• Een focus op contentwaarde, niet alleen op verkeer

Ik zie GEO als een strategische investering in autoriteit binnen een AI-gedreven informatielandschap. Hoewel niet alles direct meetbaar is, betekent dat niet dat het geen impact heeft.

Wil je weten of jouw content al zichtbaar is in AI-systemen? Zoek je hulp bij het opzetten van een meetbare GEO-strategie? Neem gerust contact met me op. 

De invloed van bronvermelding in LLM-resultaten

Generatieve AI-systemen zoals ChatGPT, Claude, Gemini en Perplexity worden steeds vaker ingezet als vervanger voor traditionele zoekmachines. Gebruikers stellen een vraag en krijgen direct een antwoord. Dit antwoord is vaak zó compleet dat ze niet eens meer doorklikken. In dit nieuwe speelveld speelt bronvermelding een belangrijke rol. Dit geldt voor de betrouwbaarheid van het antwoord, maar ook voor de zichtbaarheid van jouw website.

Ontdek waarom bronvermelding in LLM-resultaten steeds belangrijker wordt, hoe het werkt in de praktijk, en hoe ik content structureer om kans te maken op citatie.

Wat is bronvermelding in LLM-resultaten?

Bronvermelding betekent dat een AI-model expliciet verwijst naar een specifieke website of pagina bij het geven van een antwoord. Dit kan op verschillende manieren:

• Als link onder het gegenereerde antwoord (zoals bij Perplexity)
• Als voetnoot of nummer (zoals in sommige Gemini-resultaten)
• Als directe citaatvermelding in de tekst (zoals Claude soms doet)
• In een apart blok met ‘bron: domeinnaam.nl’ 

Niet elk model doet dit even consequent, en het verschilt per prompt, versie en context. Toch zie ik dat deze functie toeneemt in relevantie, vooral bij systemen die real-time toegang hebben tot het internet.

Waarom is bronvermelding belangrijk?

Voor mij is bronvermelding in LLM-resultaten om drie redenen strategisch belangrijk:

1. Zichtbaarheid
   Wanneer AI direct antwoorden geeft, is zichtbaar zijn als bron de nieuwe vorm van ranking. Staat jouw naam of domein onder het antwoord, dan besta je binnen dat informatielandschap. Gebruikers vertrouwen eerder informatie die ondersteund wordt door zichtbare bronnen.
   
2. Autoriteit
   Citatie door een AI-systeem betekent dat jouw content wordt herkend als kwalitatief, betrouwbaar en relevant. Het fungeert als een soort redactionele aanbeveling: deze bron verdient het om gelezen te worden. Dit versterkt je status als autoriteit binnen je niche.
   
3. Klikpotentieel
   Hoewel veel gebruikers het antwoord direct lezen, zijn er ook momenten waarop ze doorklikken naar de bron. Zeker bij complexe vragen of wanneer ze meer nuance zoeken. Ik zie dit terug in stijgend direct verkeer en toegenomen branded zoekopdrachten.

Als je goed zichtbare bronnen gebruikt die autoriteit uitstralen en klikpotentieel hebben, ben je goed zichtbaar in LLM-resultaten. 

Hoe bepalen LLM’s welke bron ze vermelden?

Hoewel de precieze algoritmes van modellen niet openbaar zijn, zie ik in de praktijk dat de volgende factoren bijdragen aan een grotere kans op vermelding:

• Heldere structuur in de content (vraag en antwoord)
  LLM’s herkennen en reproduceren goed opgebouwde antwoorden makkelijker. Ik zorg er daarom voor dat elke pagina logisch is opgebouwd en vragen beantwoordt zoals een mens dat zou doen.
• Gebruik van entiteiten
  Door gebruik te maken van entiteiten (personen, begrippen, locaties) binnen de context van het onderwerp, vergroot ik de kans dat het model de door mij gemaakte pagina correct categoriseert en inzet.
• Publicatiedatum en actualiteit
  Content die recent is en duidelijke datums bevat, wordt sneller gebruikt door modellen met toegang tot het actuele web.
• Structured data
  Hoewel LLM’s niet per se afhankelijk zijn van schema.org-structuren, helpt het wel mee om een pagina begrijpelijk te maken voor crawlers en AI-systemen. Ik voorzie content van Article, FAQPage en Person markup waar dat logisch is.
• Duidelijke auteursinformatie
  Ik laat expliciet zien wie ik ben, wat mijn expertise is en waarom mijn content betrouwbaar is. Dat past bij E-E-A-T, maar helpt ook LLM’s die betrouwbaarheid willen modelleren.

Welke tools en modellen geven nu al bronvermelding?

Ik test regelmatig de volgende platforms op citatiegedrag:

• Perplexity.ai
  Geeft vrijwel altijd directe bronvermeldingen met link, soms met highlight van de exacte zinsnede.
• Gemini (voorheen Bard)
  Toont bij specifieke prompts bronnen onder het antwoord of als “meer informatie” bovenaan. Citatie is hier wisselend, maar wel groeiende.
• Bing Copilot
  Geeft genummerde verwijzingen, vergelijkbaar met een Wikipedia-achtige aanpak. Goed voor directe zichtbaarheid.
• ChatGPT (met Browse-modus)
  Bij specifieke prompts in ChatGPT-4o worden soms bronnen genoemd, al is dit minder consistent.
• Claude
  Geeft sporadisch directe links of noemt namen van bronnen in de tekst, maar vaak zonder klikbare URL.

Hoe optimaliseer ik content voor bronvermelding?

Ik focus altijd op de volgende elementen:

• Schrijf rondom vragen die gebruikers stellen, niet alleen zoekwoorden
• Behandel per onderwerp één duidelijke focuspagina, geen overlap
• Bouw autoriteit op via inhoud, niet alleen via backlinks
• Zorg voor externe vermeldingen in bronnen die AI-modellen vaak raadplegen (Wikipedia, Quora, nicheblogs)
• Herpubliceer je content regelmatig en actualiseer deze, om relevant te blijven

Bovendien controleer ik met tools zoals Perplexity en Poe of mijn content daadwerkelijk geciteerd wordt. Ik houd handmatig een log bij van citaties per platform, zodat ik trends kan signaleren.

Samengevat

Bronvermelding is steeds belangrijker in het AI-tijdperk. Wie zichtbaar wil zijn in het antwoord zelf, moet zorgen dat zijn content structureel bruikbaar is voor LLM’s. Dat vereist inhoudelijke diepgang, heldere structuur en strategisch geplaatste informatie. Door content te schrijven die AI-systemen herkent én vertrouwt, vergroot je de kans dat jouw naam niet verdwijnt, maar juist verschijnt als erkende bron.