Begrijpt iemand eigenlijk hoe merkvermeldingen werken in AI-zoekopdrachten? Helemaal verschillende resultaten op elk platform

De verschillen die je ziet zijn eigenlijk te verwachten. Laat me uitleggen waarom:

Elk platform heeft fundamenteel andere databronnen:

• ChatGPT: Vertrouwt sterk op trainingsdata (kennis cut-off) plus optioneel web-browsen. Sterke voorkeur voor gevestigde merken met een historische webaanwezigheid.

• Perplexity: Gericht op realtime webzoekopdrachten. Noemt wat nu goed scoort en voldoet aan hun kwaliteitscriteria. Meer volatiel, maar actueler.

• Google AI Overviews: Combineert zoekindex-autoriteit met AI-synthese. Sterke nadruk op de bestaande vertrouwenssignalen van Google.

De implicatie:

Je hebt verschillende strategieën nodig voor verschillende platforms:

• ChatGPT: Historische autoriteit is het belangrijkst (Wikipedia, langdurige media-aandacht)
• Perplexity: Huidige contentprestaties en recente vermeldingen
• Google AI: Traditionele SEO-signalen beïnvloeden nog steeds sterk de AI-zichtbaarheid

Mijn advies:

Zie “AI-zichtbaarheid” niet als één ding. Het zijn eigenlijk 3 à 4 aparte strijdvelden met verschillende regels.

Wij hebben exact deze analyse zes maanden geleden gedaan. Dit hebben we geleerd:

Merkvermeldingen zijn niet allemaal gelijk. Context is enorm belangrijk.

We waren enthousiast toen ChatGPT ons begon te noemen. Toen lazen we HOE we werden genoemd:

• “X is een alternatief voor [concurrent]” - Niet geweldig
• “Sommige gebruikers melden problemen met de prijsstelling van X” - Verschrikkelijk
• “X staat bekend om zijn gebruiksvriendelijkheid” - Goed!
• “Experts bevelen X aan voor [use case]” - Uitstekend!

De wijziging die we hebben doorgevoerd:

We zijn gestopt met het tellen van ruwe mention-frequentie. We zijn gaan meten:

1. Vermeldingssentiment (positief, neutraal, negatief)
2. Vermeldingspositie (eerste aanbeveling vs bijzaak)
3. Vermeldingscontext (welke vraag triggert de vermelding)

Dit leverde daadwerkelijke bruikbare inzichten op in plaats van ijdelheidsstatistieken.

Het cijfer van 58% dat steeds wordt aangehaald - dat consumenten traditionele zoekopdrachten hebben vervangen door AI voor productaanbevelingen - zou elke brandmanager zorgen moeten baren.

Dit is de enge rekensom:

Als 58% van je potentiële klanten AI gebruikt om oplossingen te vinden, en je bent onzichtbaar of wordt negatief genoemd in die AI-antwoorden, verlies je meer dan de helft van je top-of-funnel voordat ze je website bezoeken.

Wat wij eraan doen:

1. Wekelijkse AI-platform audits (bij welke vragen worden we genoemd, hoe, waar)
2. Content maken die specifiek AI-citeerbaar is (duidelijke antwoorden, gestructureerde data, gezaghebbende bronnen)
3. Actief reputatiemanagement op platforms die AI scrapen (Reddit, Quora, reviewwebsites)
4. AI-zichtbaarheid van concurrenten monitoren om gaten te ontdekken

Het is eigenlijk een heel nieuwe discipline die we “AI merkmanagement” noemen.

Een paar cijfers ter aanvulling:

Onderzoeksresultaten over merkvermeldingen in AI:

• Google AI Overviews genereert gemiddeld 6,02 merkvermeldingen per zoekopdracht
• ChatGPT gemiddeld 2,37 merkvermeldingen per zoekopdracht
• Merkvermeldingen komen in 61,9% van de gevallen niet overeen tussen platforms

Vertaling: Dezelfde vraag levert waarschijnlijk totaal verschillende merken op, afhankelijk van welke AI de gebruiker raadpleegt.

Strategische implicatie:

Als je maar voor één platform optimaliseert, ben je mogelijk onzichtbaar voor gebruikers van andere platforms die exact dezelfde vraag stellen.

Daarom raad ik monitoringtools aan die alle platforms tegelijk volgen. Je hebt het hele plaatje nodig, niet slechts één stukje.

Praktische vraag: Hoe volg je merkvermeldingen in AI op grote schaal?

Handmatig testen is prima voor steekproeven, maar ik kan ChatGPT niet 500 vragen per week stellen om onze zichtbaarheid te meten.

Welke tools/methoden gebruiken jullie?

Ik wil iets benadrukken dat vaak over het hoofd wordt gezien:

Ongelinkte merkvermeldingen zijn belangrijker dan ooit voor AI.

In traditionele SEO waren we geobsedeerd door backlinks. In AI-zichtbaarheid is de context van hoe je merk wordt besproken belangrijk, ongeacht of er een hyperlink is.

AI-systemen leren over je merk via:

• Reddit-discussies (grote invloed op Perplexity)
• Reviewsites
• Forumgesprekken
• Nieuwsartikelen (zelfs zonder link naar je site)
• Wikipedia (enorme invloed op ChatGPT)

De implicatie:

Je “earned media”-strategie moet verder gaan dan persaandacht en zich ook richten op community-aanwezigheid, het genereren van reviews en elk platform waarop AI-systemen over merken leren.

Merkvermeldingen zijn de valuta in de AI-economie. Links zijn slechts één soort van die valuta.

Deze thread heeft me een compleet nieuw kader gegeven om hierover na te denken. Even samenvatten wat ik meeneem:

Belangrijkste inzichten:

1. Platformverschillen zijn normaal - Elk AI-systeem heeft andere databronnen en voorkeuren
2. Context > Frequentie - HOE je wordt genoemd is belangrijker dan OF je wordt genoemd
3. Ongelinkte vermeldingen tellen mee - AI leert van discussies, niet alleen van links
4. Handmatig testen schaalt niet - Je hebt tools nodig om systematisch te volgen
5. Het zijn meerdere strijdvelden - Verschillende strategieën voor verschillende platforms

Mijn actiepunten:

1. Goed multi-platform monitoring opzetten (ik kijk naar Am I Cited)
2. Niet alleen controleren OF we genoemd worden, maar HOE op elk platform
3. Voor elk platform een strategie bouwen gebaseerd op zijn unieke kenmerken
4. Focus op community-aanwezigheid en earned media buiten traditionele PR
5. AI-zichtbaarheid van concurrenten volgen om onze positie te begrijpen

Iedereen bedankt voor de inzichten. Dit is duidelijk een gebied waar we allemaal snel in moeten groeien.