Logfile-analyse in het tijdperk van AI-bots: welke crawlers tellen nog?

Een logfile-analyse is een van de meest directe en betrouwbare methodes om te achterhalen hoe crawlers jouw website daadwerkelijk benaderen. In het klassieke SEO-tijdperk draaide dat vooral om Googlebot. Nu AI-systemen op een steeds actievere manier content beoordelen, verandert ook de manier waarop je pagina gecrawld wordt. 

De vraag is niet meer óf AI-crawlbots langskomen, maar welke crawlers nog écht relevant zijn. Ook onderzoeken we hoe je hun gedrag interpreteert. 

Wat laat een logfile zien?

Een logfile registreert iedere serveraanvraag en slaat dan je IP-adres, user-agent, tijdstip en opgevraagd pad op. Voor SEO-doeleinden kijk je verder naar welke bots welke pagina’s opvragen. Onderzoek hoe frequent crawls per agent plaatsvinden en of bepaalde pagina’s onbedoeld niet bezocht worden.

Inzicht in deze patronen is essentieel om je crawlbudget, indexatie en technische toegankelijkheid te optimaliseren, maar het is ook om AI-crawlers te begrijpen.

De opkomst van nieuwe crawlers

Behalve Googlebot en Bingbot verschijnt er een groeiend aantal AI-gerelateerde crawlers in logfiles. Deze crawlers verzamelen data om taalmodellen te trainen of om realtime antwoorden te kunnen geven. Ik geef je een paar relevante voorbeelden:

1. Google-Extended
Dit is een systeem dat content ophaalt voor gebruik in generatieve AI-systemen van Google, zoals Gemini. Deze crawler staat los van de klassieke zoekindex van Google.

2. GPTBot
GPTBot wordt niet alleen gebruikt voor het schrijven van teksten en het beantwoorden van allerlei vragen, maar ook voor trainingsdoeleinden van OpenAI’s modellen, zoals ChatGPT. Als je het crawlen door GPTBot toestaat, kan je content pas worden opgenomen in toekomstige versies van ChatGPT. (1)

3. PerplexityBot, ClaudeBot en Amazonbot
Dit zijn nieuwe spelers in het AI-speelveld. Deze bots zijn gemaakt voor het opvragen van informatie, FAQ’s en assistentfunctionaliteit. Ze benaderen sites regelmatig en op grote schaal.

Deze AI-crawlers gedragen zich anders dan zoekmachinebots. Ze bekijken vaak andere typen content (zoals PDF’s, long-form guides of datasets) en letten minder op canonical-tags of crawl-delay-instructies.

Let op: de naleving van crawl-delay verschilt per bot; bij overbelasting kun je verkeer throttlen op IP-range of tijdelijk blokkeren met een WAF-regel.

Controleer bij deze bots altijd de user-agent en het IP-bereik; ze respecteren robots.txt, maar verifiëren voorkomt misclassificaties. (2)

Aan de slag met SEO? Neem gerust contact op.

Naam *

E-mail *

Telefoon

Website

Bericht

Wat telt nog wél in crawlgedrag?

Met de verschuiving richting AI-bots verschuift ook de waarde van logfile-analyse. Belangrijke signalen zijn bijvoorbeeld of AI-bots jouw semantisch sterke pagina’s oppikken en of het gedrag van crawlers overeenkomt met pagina’s die inclusie in zoekresultaten genereren. Onderzoek ook of je structured data effectief wordt opgehaald door bots die AI-antwoorden bouwen

Waar voorheen het crawlbudget centraal stond, draait het nu om herkenning en fragmentverwerking. Geef jezelf antwoord op de vraag: wordt jouw content herkend als relevante inputbron voor antwoorden?

Praktische stappen in je logfile-analyse

Om relevante inzichten te halen uit moderne logfiles, focus je op:

1. User-agent filtering
   Zorg ervoor dat je tools crawlers correct herkent en groepeert. Voeg nieuwe agents handmatig toe aan je analyseplatform als dat nodig is.
   
2. IP-validatie bij twijfelachtige bots
   Sommige AI-chatbots worden gespoofd (doen zich voor als een andere bot of browser) of onvolledig geïdentificeerd. Verifieer bij twijfel het IP-adres en de herkomst. (3)
   
3. Vergelijk crawlfrequentie met zichtbaarheid in gegenereerde antwoorden
   Analyseer of er correlatie is tussen AI-crawls en zichtbaarheid in gegenereerde antwoorden. Dit geeft inzicht in welke bots écht impact maken.

Als je de logfile-analyse op de juiste momenten inzet, heb je een voorsprong op het begrijpen van AI-distributie van content.

Hoe stuur ik AI-bots naar de juiste resources?

Bij een B2B-klant zag ik in de logs dat de gebruikte bots (GPTBot en PerplexityBot) vooral HTML bezochten en zo PDF-guides misten. Ik heb de PDF’s in een aparte /resources-sitemap gezet en robot-tags als index,follow + bestandsnamen met onderwerp toegevoegd. 

Binnen vier weken steeg het aantal unieke hits van AI-bots op de resources van deze klant met 180%. We zagen de eerste citaties in gegenereerde antwoorden op productgerelateerde queries.

Samengevat

Logfile-analyse blijft een cruciale pijler in technische SEO. De focus verschuift van indexatie door Googlebot naar interpretatie en indexatie door AI-bots. Systemen zoals GPTBot, PerplexityBot en Google-Extended zijn bepalend voor je aanwezigheid in AI-gedreven interfaces. Door je logfiles actief te monitoren en deze nieuwe crawlers te analyseren, stuur je gericht op opname van jouw content in AI-gegenereerde antwoorden in zoekmachines.