Ziet iemand anders dat hun case studies worden geciteerd in AI-antwoorden? Ben net begonnen met tracken en de resultaten zijn verrassend

Je bent een van de belangrijkste patronen in AI-zoeken op het spoor.

Waarom case studies zo goed werken:

AI-systemen zijn getraind om sociale bewijskracht, meetbare resultaten en deskundige onderbouwing te herkennen en te waarderen. Case studies leveren alle drie tegelijk. Wanneer iemand aan AI vraagt “Werkt oplossing X echt?”, geeft AI prioriteit aan case studies omdat die dat beantwoorden met bewijs uit de praktijk.

De structurele elementen die ertoe doen:

1. TL;DR bovenaan – AI-systemen gebruiken deze samenvatting vaak direct in hun antwoorden
2. Key Results-sectie vroeg – Niet onderaan, maar direct na de intro
3. Metrics als opsommingstekens – Maakt extractie voor AI erg eenvoudig
4. Specifieke cijfers – “47% stijging” wint altijd van “significante verbetering”

Ik heb merken AI Overviews van 0 naar 90 zien gaan door simpelweg hun case studies hierop aan te passen. Am I Cited laat precies zien welke case studies wel en niet worden geciteerd – het patroon wordt vanzelf duidelijk als je de data ziet.

Wij hebben de case studies van onze klanten 6 maanden geleden volledig herzien op basis van precies dit inzicht. Dit is wat we geleerd hebben:

Voor de herstructurering:

• Gemiddeld 0,3 AI-vermeldingen per case study per maand
• Meeste vermeldingen kwamen uit irrelevante zoekopdrachten

Na de herstructurering:

• Gemiddeld 4,7 AI-vermeldingen per case study per maand
• Verwijzingen kwamen uit zoekopdrachten met hoge koopintentie

De veranderingen die we doorvoerden:

1. Samenvatting toegevoegd bovenaan met de 3 meest indrukwekkende metrics
2. Consistente template gebruikt: Uitdaging -> Oplossing -> Resultaten -> Key Metrics
3. Auteursbio’s toegevoegd met kwalificaties naast elke case study
4. Alle vage taal vervangen door specifieke cijfers

De grootste verrassing? Oude case studies werden ineens geciteerd. We dachten dat actualiteit alles was, maar goed gestructureerde case studies van 2 jaar geleden verschenen in AI-antwoorden na de herziening.

Ik houd dit bij voor meerdere klanten. Dit zijn de gegevens:

Citeerpercentages per case study-structuur:

Het patroon is consequent: AI-systemen belonen gestructureerde, makkelijk te extraheren content.

Nog iets: auteursgegevens zijn belangrijker dan je denkt. Case studies met genoemde auteurs met duidelijke expertise worden ongeveer 2x vaker geciteerd dan anonieme case studies. AI-systemen beoordelen E-E-A-T op case study-niveau.

Hier het perspectief van een klein bedrijf. We hebben maar 6 case studies, maar dit topic heeft me overtuigd ze allemaal vorige week te herstructureren.

Aanpassingen die ik deed:

• “Key Results”-sectie direct na de intro toegevoegd
• Alle vage taal vervangen door specifieke cijfers
• Mijn bio als oprichter met branchekwalificaties toegevoegd
• Een vergelijkingstabel gemaakt met voor/na-metrics

Resultaten na slechts 10 dagen:

Ik gebruik Am I Cited om te volgen, en 2 van mijn 6 case studies zijn al verschenen in AI-antwoorden. Voor de herstructurering werden ze nooit geciteerd.

De meest geciteerde heeft dit exacte format:

• Samenvatting met 3 metrics in opsomming
• Uitdaging-sectie (2 alinea’s)
• Oplossing-sectie (3 alinea’s met details)
• Resultatentabel met voor/na-vergelijking
• Expertquote van onze klant

Het is pas 10 dagen, maar het verschil is nu al meetbaar.

Op ondernemingsniveau volgen we de prestaties van case studies in AI nu zo’n 8 maanden. Enkele extra inzichten:

Wat we op schaal hebben geleerd:

1. Branche-specifieke case studies presteren beter dan algemene – Een case study over “zorgbedrijf verbetert patiëntresultaten” wordt veel vaker geciteerd dan “bedrijf verbetert resultaten”

2. Actualiteit is nog steeds belangrijk, maar structuur nog meer – Een goed gestructureerde case study uit 2023 presteert beter dan een slecht gestructureerde uit 2025

3. Schema markup helpt – We hebben Case Study-schema toegevoegd aan al onze case studies en zagen een toename van 30% in AI-verwijzingen

4. Het 2.300%-patroon is echt – Een klant ging van 0 AI-zichtbaarheid naar 90+ AI-antwoorden na herstructurering

Onze formule voor case studies:

TL;DR (3 metrics, 2-3 zinnen)
Uitdaging (specifiek probleem met cijfers)
Oplossing (wat is geïmplementeerd)
Resultaten (tabel met voor/na)
Expertquote van klant
Auteursbio met kwalificaties

Dit format werkt consequent in alle sectoren.

Wij hebben dit tot een dienst gemaakt. Zo optimaliseren wij case studies voor AI:

Fase 1: Audit

• Gebruik Am I Cited om te zien welke case studies nu geciteerd worden
• Analyseer de structuur van succesvolle versus onsuccesvolle cases
• Documenteer de specifieke metrics en format die werken

Fase 2: Herstructureren

• Metrics naar boven verplaatsen
• Samenvattingen toevoegen
• Narratieve alinea’s omzetten naar opsomming waar geschikt
• Auteursgegevens en klantvalidatie toevoegen

Fase 3: Monitoren

• Frequentie van verwijzingen volgen
• Identificeer welke AI-platformen welke case study citeren
• Doorontwikkelen op basis van data

Veelgemaakte fouten:

1. Metrics verstoppen achter inlogmuur
2. PDF’s gebruiken in plaats van webpagina’s
3. Case studies schrijven als verhalen zonder duidelijke structuur
4. Geen auteursvermelding
5. Vage resultaten (“prestatie verbeterd” vs. “47% stijging”)

Los deze problemen op en de meeste case studies verschijnen binnen 2-4 weken in AI-antwoorden.

Ik heb dit geanalyseerd voor mijn bedrijf. 150 case studies gevolgd bij 12 concurrenten plus onszelf.

Belangrijkste bevindingen:

• Case studies met tabellen worden 70% vaker geciteerd dan zonder
• Case studies met specifieke percentages in de eerste 100 woorden worden 3,2x vaker geciteerd
• Case studies met genoemde klanten worden 40% vaker geciteerd dan anonieme
• Gemiddeld aantal woorden bij geciteerde case studies: 1.200-1.800 woorden
• Case studies onder de 500 woorden worden vrijwel nooit geciteerd

De sweet spot:

De meest geciteerde case studies hebben:

• 1.200-1.800 woorden
• 3-5 specifieke metrics
• Minimaal één tabel of vergelijkingsgrafiek
• Duidelijke sectiekoppen
• Auteursbio met kwalificaties

Dit gaat niet alleen om structuur – het is AI-systemen precies geven wat ze nodig hebben om jouw content te extraheren en te citeren.

Als iemand die case studies schrijft voor zijn werk, verandert dit topic mijn hele aanpak.

Oude aanpak: Een boeiend verhaal schrijven dat toewerkt naar de grote onthulling aan het einde.

Nieuwe aanpak: Beginnen met de resultaten, daarna het verhaal vertellen over hoe we daar kwamen.

Het voelt tegennatuurlijk vanuit storytelling, maar als AI-systemen van bovenaf extraheren moeten we de waarde direct vooraan zetten.

Vraag aan de groep: Weet iemand of AI-systemen de eerste alinea zwaarder laten meetellen? Of gaat het vooral om gestructureerde secties, ongeacht de positie?

Dit topic geeft me een helder actieplan. Dit neem ik mee:

Directe aanpassingen:

1. Alle 40 case studies herstructureren met metrics bovenaan
2. TL;DR-secties toevoegen aan alle case studies
3. Narratief-zware stukken omzetten naar opsomming
4. Auteursbio’s met kwalificaties toevoegen

Monitoringsplan:

• Am I Cited-trackers instellen voor alle case studies
• Verwijzingsratio’s vergelijken voor en na herstructurering
• Identificeren welke case studies het beste presteren en waarom

Langetermijnstrategie:

• Een case study-template ontwikkelen op basis van het best presterende format
• Onze schrijvers trainen op AI-vriendelijke structuren
• Schema markup toevoegen aan alle case studies

Het inzicht dat slechts 20% van onze case studies wordt geciteerd – maar dat we dit met structuur kunnen oplossen – is ontzettend waardevol. Dank iedereen voor de echte data en ervaringen.