Zo gebruik je vector search binnen je eigen site voor interne SEO

De meeste zoekfuncties op websites werken nog steeds met exacte zoekwoorden: je krijgt alleen resultaten die letterlijk overeenkomen met je zoekopdracht. Tegenwoordig zoeken mensen alleen wel anders. Veel mensen stellen namelijk vragen alsof ze het gewoon aan een vriend of vriendin vragen. 

Vector search helpt je daarbij. Vector search helpt je daarbij. Deze techniek zet woorden om in numerieke representaties (vectoren), waardoor het systeem kan begrijpen welke woorden qua betekenis bij elkaar horen.

Ik vertel je verder wat vector search is, waarom het belangrijk is voor interne SEO en hoe je het op je eigen site toepast.

Wat is vector search?

Vector search is een zoektechniek waarbij tekst wordt omgezet in getallenreeksen. Het systeem kijkt niet naar losse woorden, maar naar wat iemand bedoelt met zijn vraag. Daardoor kan het systeem goede zoekresultaten tonen, ook als de zoekterm niet letterlijk voorkomt in de tekst.

Een voorbeeldje: een zoekopdracht op ‘beste tools voor contentplanning’ kan pagina’s opleveren waarin alleen ‘AI-tooling voor redactionele processen’ staat.

Vector search maakt gebruik van modellen als Sentence Transformers of OpenAI Embeddings. Frameworks zoals FAISS, Weaviate of Vespa worden vaak gebruikt om deze vectoren op te slaan en te doorzoeken. Zo kun je zoekresultaten uitbreiden met contextuele antwoorden, bijvoorbeeld via een Q&A-functie.

Je herkent de context en intentie binnen het zoekgedrag van de gebruiker op deze manier sneller. (1)

Waarom vector search belangrijk is voor interne SEO

Goede interne zoekfuncties zijn belangrijk als je wil dat je gebruikers makkelijk hun weg kunnen vinden op je site. Ook engagement en conversie moet je niet vergeten. Vector search versterkt die rol, doordat het betere zoekresultaten oplevert bij zoekvragen met termen die niet zo voor de hand liggen. Vector search begrijpt dit beter dan klassieke keyword matching.

Door deze semantische dekking begrijpen gebruikers en zoekmachines beter hoe je content samenhangt. Dat verbetert de interne navigatie én geeft zoekmachines indirect sterkere signalen over de inhoud en structuur van je site. 

Met goede semantische dekking help je niet alleen bezoekers, maar ook Google om de logica van je site te snappen. Je laat eigenlijk zien: dit hoort bij elkaar. Dat maakt je hele domein sterker.

Met vector search zie je snel waar je gebruikers naar zoeken en waar gaten zitten in je contentdekking. Daar moet je dus nog meer over schrijven. De data die deze vorm van zoeken oplevert, is ook nog eens direct bruikbaar voor het verbeteren van je content en site-architectuur. (2)

Integratie op je eigen site

Om vector search te implementeren op je website, moet je goede frontend- en backend-integraties kiezen.

Dit is een basisaanpak:

• Zorg ervoor dat alle contentpagina’s goed verwerkt zijn in je site. Dat kan via een model zoals text-embedding-ada-002 of een open source alternatief
• Maak een zoekmachine die gebruikmaakt van cosine similarity of nearest-neighbor matching
• Integreer de zoekfunctionaliteit in je UX, bijvoorbeeld in een zoekbalk of als suggesties bij 404’s en categoriepagina’s

Voor een simpele oplossing gebruik je tools als Weaviate, Typesense of Algolia met semantic search-uitbreidingen.

SEO-voordelen op lange termijn

In de praktijk zie ik dat vector search vaak leidt tot langere sessies, meer interactie en betere spreiding van je verkeer over je pagina’s. Ook is er een betere contentdistributie over het domein (ook voor oudere pagina’s) en relevantere signalen voor zoekmachines op basis van gebruikersinteractie

Daarnaast geef je gebruikers een ervaring die aansluit bij moderne zoekintenties, zoals ze die gewend zijn van AI-gestuurde platforms.

Gelukkig doen steeds meer bedrijven dit. Ik zie steeds vaker dat bedrijven vector search gebruiken binnen hun eigen zoekfunctie of contentplatform om beter gevonden te worden. Ik geef je een voorbeeld van hoe dit goed werkt:

Stel: je hebt honderden blogartikelen en kennisbankpagina’s over verschillende onderwerpen. Dan werkt traditionele zoeklogica op basis van exacte woorden niet altijd even goed. Vector search maakt het mogelijk om op betekenis te zoeken.

Een bezoeker die zoekt op ‘Hoe verbeter ik mijn interne linkstructuur?’ krijgt door vector search resultaten over content clusters of entiteiten, zelfs als die woorden niet letterlijk in de tekst staan. 

Ik merk zelf dat bezoekers meer doorklikken en langer blijven als ze echt vinden wat ze zoeken. Mensen vinden sneller wat ze zoeken, blijven langer lezen en klikken vaker door. Dat is precies het gedrag dat zoekmachines herkennen als teken van kwaliteit.

Samengevat

Vector search is méér dan een technische upgrade van je zoekfunctie. Het is een strategisch instrument voor jouw eigen SEO, waarmee je gemakkelijk ziet wat je gebruikers willen en zoeken. Door gebruikers goed door je site te leiden, is je content veel beter te gebruiken. Je hebt dan waardevolle contacten met bezoekers, omdat je beter weet waar ze naar op zoek zijn. Ook pagina’s die anders niet opgepikt zouden worden door de zoekmachines, worden nu gevonden en bezocht door jouw doelgroep.

Vector search en interne SEO in de praktijk

Heb je nog vragen over hoe vector search werkt en wat het betekent voor interne SEO? Hieronder beantwoord ik de meest voorkomende vragen.

Is vector search moeilijk te implementeren?

De basis van vector search leg je al met bestaande embedding-modellen en libraries als FAISS of Weaviate. Voor complexe omgevingen is een custom setup vaak beter.

Wat is het verschil tussen vector search en klassieke zoekfuncties?

Klassieke zoekmachines beoordelen exacte woorden, terwijl vector search betekenis herkent. Daardoor worden ook relevante resultaten zonder een exact keyword gevonden.

Heeft vector search ook invloed op mijn externe SEO?

Indirect kan vector search helpen bij externe SEO, omdat gebruikers beter vinden wat ze zoeken en daardoor langer op je site blijven. Die signalen versterken op termijn de zichtbaarheid in zoekmachines.