GEO wint terrein nu AI de zoekmarkt verandert

De opkomst van generatieve AI verandert ook de manier waarop bedrijven naar online zichtbaarheid kijken. Waar zoekmachineoptimalisatie traditioneel draait om posities in zoekmachines, gaat het bij Generative Engine Optimization (GEO) om de vraag hoe vaak een merk wordt genoemd of geciteerd in antwoorden van AI-systemen.

Daarbij ontstaat een nieuw meetprobleem. Verschillende tools hanteren verschillende definities en meetmethodes, waardoor percentages over AI-zichtbaarheid niet altijd onderling vergelijkbaar zijn. Een betrouwbare meting vraagt daarom om een vast protocol.

Niet iedere AI-meting is hetzelfde

Een belangrijk verschil met klassieke SEO is dat generatieve antwoorden niet altijd hetzelfde zijn. Wie dezelfde vraag meerdere keren aan hetzelfde model stelt, kan verschillende antwoorden en bronnen terugkrijgen. Een eenmalige meting kan daardoor vooral ruis laten zien.

Een bruikbare meting begint daarom met duidelijke afspraken over wat er wordt gemeten. Zo is het belangrijk om meerdere runs per vraag uit te voeren en een marge mee te nemen. Ook moet vooraf worden bepaald welke vragen relevant zijn. Merkgebonden vragen, zoals ‘wat doet bedrijf X?’, zeggen bijvoorbeeld weinig over de positie van een merk ten opzichte van concurrenten.

Daarnaast is het belangrijk om vermeldingen en citaties apart te meten. Een merk kan in een AI-antwoord worden genoemd zonder dat de website als bron wordt gebruikt. Andersom kan een website worden geciteerd zonder dat het merk in de tekst wordt genoemd. Het zijn verschillende signalen en vragen dus ook om een afzonderlijke analyse.

Van zoekwoorden naar situaties

GEO vraagt bovendien om een andere manier van kijken naar zoekgedrag. Bij traditionele SEO wordt vaak gewerkt met zoekwoorden en posities. Gebruikers stellen AI-assistenten eerder een uitgebreide vraag vanuit een concrete situatie.

Een goede GEO-meting bestaat daarom niet alleen uit een lijst met zoekwoorden. De vragen moeten aansluiten op situaties waarin potentiële klanten informatie zoeken of een keuze maken. Vervolgens kan per vraag worden vastgesteld welke pagina of bron daarvoor relevant is.

Dat maakt de uitkomst ook bruikbaarder voor de uitvoering. Wanneer een merk op een bepaalde vraag niet zichtbaar is, kan worden onderzocht welke content nodig is om die specifieke informatie beter af te dekken.

Een vast meetprotocol

Een praktische aanpak is om verschillende AI-oppervlakken afzonderlijk te meten, bijvoorbeeld ChatGPT, Perplexity, Gemini en de AI-functies van Google. Per prompt kunnen vervolgens meerdere runs worden uitgevoerd, waarbij de ruwe antwoorden en gebruikte bronnen worden opgeslagen.

Ook de configuratie van een hermeting moet gelijk blijven. Dezelfde vragen, dezelfde oppervlakken en hetzelfde aantal runs zijn nodig om resultaten met elkaar te kunnen vergelijken. Een meting die iedere keer anders wordt uitgevoerd, zegt uiteindelijk weinig over de ontwikkeling van de zichtbaarheid.

Bij Groot Online wordt daarom gewerkt met een vast protocol voor het meten van AI-zichtbaarheid. Daarbij wordt iedere gemeten vraag gekoppeld aan een doelpagina en worden resultaten afzonderlijk beoordeeld op onder meer vermeldingen en citaties.

Van meting naar inzicht

Een meetcijfer is uiteindelijk pas waardevol als duidelijk is wat de verandering betekent. Een stijging of daling kan bijvoorbeeld samenhangen met nieuwe content, een betere organische positie of een vermelding op een bron die door AI-systemen wordt gebruikt.

Daarmee blijft veel van het klassieke SEO-werk relevant, maar verandert de manier waarop resultaten worden beoordeeld. Niet alleen de positie in een zoekmachine telt, maar ook de vraag of een pagina het antwoord biedt op een specifieke informatiebehoefte.

Voor organisaties die GEO structureel willen volgen, ligt de uitdaging daarom niet alleen in het vinden van een geschikte tool. Het begint bij een consistente meetmethode: vastleggen wat wordt gemeten, meerdere keren meten, bronnen bewaren en veranderingen alleen als relevant beschouwen wanneer ze buiten de meetmarge vallen.

Zo verandert een AI-zichtbaarheidscijfer van een momentopname in een instrument om de ontwikkeling van online zichtbaarheid daadwerkelijk te volgen.