Welke publicaties worden het meest geciteerd door LLM’s? Richt je op high-value media

De verschuiving in het citatielandschap

De citatiepatronen van large language models zijn de afgelopen maanden drastisch veranderd en hebben de manier waarop merken media targeting moeten benaderen fundamenteel hertekend. De dominantie van Reddit is op ChatGPT dramatisch ingestort—van 60% van de citaties begin augustus naar slechts 10% medio september 2025—terwijl Wikipedia een even sterke daling doormaakte van 55% naar minder dan 20% op hetzelfde platform. Toch is dit verhaal veel genuanceerder dan een simpele daling: deze veranderingen zijn niet universeel voor alle LLM’s. Verschillende platforms vertonen sterk uiteenlopende citatievoorkeuren, wat betekent dat een publicatiestrategie die werkt voor ChatGPT totaal kan missen op Google AI Mode of Perplexity. Inzicht in deze platformspecifieke patronen is essentieel geworden voor elk merk dat serieus werk wil maken van LLM-zichtbaarheid. De inzet is hoog, want citaties zorgen voor geloofwaardigheid, verkeer en merkauthoriteit in een door AI bemiddeld informatielandschap.

De citatiehiërarchie begrijpen

De sterke verschillen in citatiepatronen tussen LLM-platforms komen voort uit fundamentele verschillen in hoe deze systemen informatie ophalen en prioriteren. ChatGPT vertrouwt primair op trainingsdata met beperkte real-time retrieval, wat verklaart waarom de citatiepatronen veranderden toen OpenAI de onderliggende parameters in september 2025 aanpaste. Google AI Mode daarentegen integreert live zoekresultaten, waardoor een fundamenteel ander citatie-ecosysteem ontstaat dat de voorkeur geeft aan recent bijgewerkte en actief geïndexeerde content. Perplexity neemt een middenpositie in, en combineert trainingsdata met real-time webopvragingen, wat leidt tot eigen, unieke citatievoorkeuren. Deze architectonische verschillen betekenen dat citatiepatronen geen universele wetten zijn—het zijn platformspecifieke artefacten van hoe elk systeem is gebouwd en getraind. Een publicatie kan onzichtbaar zijn voor ChatGPT, maar domineren in Google AI Mode-antwoorden, of andersom. Deze realiteit vraagt om een meer verfijnde benadering van media targeting: één die elk LLM-platform erkent als een afzonderlijk ecosysteem met eigen regels, voorkeuren en kansen.

Branchespecifieke versus algemene publicaties

Een van de meest opvallende bevindingen in het LLM-citatiegedrag is de overweldigende dominantie van branchespecifieke publicaties in verticale zoekopdrachten: 86% van de citaties bij productspecifieke zoekopdrachten komt van niche-branchewebsites, terwijl algemene publicaties slechts 14% van deze zoekopdrachten opvangen. Dit patroon onthult een cruciaal inzicht: LLM’s hebben geleerd onderscheid te maken tussen massamarktcontent en domeinspecifieke expertise. Wanneer iemand vraagt naar projectmanagementsoftware, geeft het model prioriteit aan Wrike, Toro TMS en ServiceTitan—branchespecifieke publicaties en casestudy’s—boven algemene zakelijke platforms. Hetzelfde geldt voor fitnesstechnologie: Peloton-zoekopdrachten leveren citaties van wielerfora en fitnesspublicaties op, in plaats van mainstream media. Dit betekent niet dat algemene publicaties waardeloos zijn; eerder dat hun waarde sterk contextafhankelijk is. Voor B2B en nichemerken is de strategische implicatie duidelijk: citaties in branchespecifieke publicaties leveren aanzienlijk meer LLM-zichtbaarheid op dan algemene media-aandacht. Je mediatargetingstrategie moet dus verticaal denken en de publicaties identificeren die LLM’s in jouw specifieke sector vertrouwen.

De winnaars en verliezers na september 2025

De parameterwijzigingen van september 2025 op ChatGPT hebben duidelijke winnaars en verliezers gecreëerd in het publicatielandschap. PRNewswire, Forbes, Medium en LinkedIn kwamen als de grootste winnaars uit de bus, met Forbes dat consistente groei laat zien op alle platforms en LinkedIn dat nu ongeveer 15% van de citaties op AI Mode behaalt. Deze publicaties profiteerden van een combinatie van factoren: gestructureerde dataformaten die LLM’s gemakkelijk kunnen verwerken, regelmatige contentupdates waardoor ze actueel blijven in trainingssets, en redactionele standaarden die betrouwbaarheid signaleren aan AI-systemen. Ondertussen suggereren de ondergang van Reddit en de sterke daling van Wikipedia dat OpenAI user-generated en crowdsourced content heeft gedeprioriteerd ten gunste van professioneel bewerkte bronnen. Deze verschuiving heeft grote gevolgen voor mediastrategieën. Merken die voorheen vertrouwden op Reddit-zichtbaarheid of Wikipedia-vermeldingen staan nu voor een fundamenteel ander speelveld, terwijl zij die aanwezig zijn in professionele publicaties en persdistributienetwerken onverwachte voordelen hebben gekregen. De les is duidelijk: publicatiekeuze is belangrijker dan ooit, en de verkeerde keuze kan je content onzichtbaar maken voor grote LLM-platforms.

Hoe identificeer je high-value publicaties voor jouw merk

Bepalen welke publicaties LLM-citaties opleveren vraagt om een systematische, data-gedreven aanpak. Begin met het analyseren van de citatiepatronen van je concurrenten op alle drie grote LLM-platforms—gebruik tools om te volgen waar ChatGPT, Google AI Mode en Perplexity je concurrenten citeren. Breng deze publicaties in kaart op basis van frequentie en platform, en let op welke consequent op meerdere LLM’s verschijnen versus die welke dominant zijn op slechts één platform. Voer daarna branchespecifiek onderzoek uit: identificeer de top 20-30 publicaties in jouw sector en test hoe vaak ze voorkomen in LLM-antwoorden op vragen die relevant zijn voor jouw productcategorie. Beoordeel vervolgens het citatiepotentieel van elke publicatie door te kijken naar:

• Citatiefrequentie: Hoe vaak verschijnt deze publicatie in LLM-antwoorden bij relevante zoekopdrachten?
• Platformverdeling: Verschijnt deze op ChatGPT, Google AI Mode en Perplexity, of alleen op specifieke platforms?
• Contentactualiteit: Hoe snel wordt de content bijgewerkt en blijft de publicatie actief geïndexeerd?
• Publieksafstemming: Komt de lezersgroep van de publicatie overeen met jouw doelgroep?
• Redactionele standaard: Hanteert de publicatie de professionele standaarden waar LLM’s de voorkeur aan geven?

Deze methodologie verandert publicatiekeuze van giswerk in strategisch targeten, zodat je media-inspanningen daadwerkelijk de platforms en doelgroepen bereiken die ertoe doen.

Citatiewaardige content bouwen voor doelpublicaties

Niet alle content wordt geciteerd door LLM’s—citatiewaardigheid is een specifieke eigenschap die meerdere cruciale elementen combineert. Origineel onderzoek en eigen data krijgen 30-40% meer zichtbaarheid in LLM-antwoorden dan afgeleide of opiniërende content, omdat LLM’s deze herkennen als gezaghebbende bronnen waar andere publicaties naar verwijzen. Citatiewaardige content vraagt ook om een duidelijke structuur: goed georganiseerde data, expliciete bevindingen en toepasbare inzichten die LLM’s eenvoudig kunnen extraheren en samenvatten. Een gezaghebbende toon is ook van belang—content geschreven door erkende experts, ondersteund door referenties en ervaring, signaleert betrouwbaarheid aan AI-systemen. Benadruk bij het pitchen naar doelpublicaties de onderzoeks- en datagedreven elementen van je verhaal. Met de monitoringmogelijkheden van AmICited kun je volgen welke van je gepubliceerde stukken daadwerkelijk LLM-citaties genereren, waardoor je een feedbackloop krijgt om je contentstrategie continu te verbeteren. Deze data-gedreven benadering van contentcreatie transformeert je media-inspanningen van hoopvol naar onderbouwd, zodat elk gepubliceerd stuk geoptimaliseerd is voor LLM-zichtbaarheid.

Digitale PR-strategie voor LLM-zichtbaarheid

Effectieve digitale PR in het LLM-tijdperk vereist een fundamenteel andere aanpak dan traditionele mediarelaties. Het doel is niet langer alleen journalisten bereiken—het is content creëren die LLM’s als gezaghebbend beschouwen en herhaaldelijk citeren. Dit betekent dat data leidend is: origineel onderzoek, eigen benchmarks en expertanalyses die LLM’s nergens anders vinden. Strategische plaatsing is enorm belangrijk; een enkele vermelding in Forbes of PRNewswire levert meer LLM-citaties op dan tien vermeldingen in publicaties met minder gezag. Bouw co-citatienetwerken door ervoor te zorgen dat je content samen met andere autoritaire bronnen verschijnt—wanneer LLM’s je onderzoek in dezelfde artikelen als marktleiders zien, is de kans groter dat ze je onafhankelijk citeren. Cross-platform vermeldingen versterken de zichtbaarheid: dekking op LinkedIn, branchespecifieke publicaties en persdistributienetwerken tegelijk creëert meerdere citatiekansen over verschillende LLM-platforms. De moderne PR-strategie is verticaal, datagedreven en platformbewust, en erkent dat elk LLM-ecosysteem eigen voorkeuren heeft en dat citatiesucces vraagt om diep inzicht in die voorkeuren.

LLM-citaties meten en monitoren

Het laatste puzzelstuk voor LLM-zichtbaarheid is systematische meting en monitoring. Je kunt niet optimaliseren wat je niet meet, en de meeste merken hebben geen inzicht in hoe vaak hun content in LLM-antwoorden verschijnt. AmICited lost dit op door je merkvermeldingen, concurrentiecitaties en publicatieprestaties te volgen op ChatGPT, Google AI Mode en Perplexity—en biedt de data die je nodig hebt om te begrijpen welke mediaplaceringen daadwerkelijk LLM-zichtbaarheid opleveren. Effectieve monitoring toont welke publicaties citaties opleveren op welke platforms, welke zoekopdrachten je content triggeren en hoe je citatieprestaties zich verhouden tot die van concurrenten. Deze data transformeert mediastrategie van onderbuikgevoel naar bewijs: je ziet precies welke publicaties de moeite waard zijn, welke contentformats citaties opleveren en waar je media-inspanningen tekortschieten. De merken die het LLM-gemedieerde informatielandschap zullen domineren, zijn zij die citatiemonitoring net zo serieus nemen als website-analyse. Een data-gedreven benadering van media targeting—gebaseerd op echte citatiedata in plaats van aannames—is niet langer optioneel; het is essentieel voor competitief succes in 2025 en daarna.