Hoe toon je eigenlijk 'ervaring' aan voor E-E-A-T als AI niet kan verifiëren of je een product hebt gebruikt?

Goede vraag. AI kan ervaring niet direct verifiëren, maar kan wel patronen herkennen die sterk samenhangen met echte ervaring.

Ervaringssignalen die AI herkent:

1. Specifieke details Generiek: “De software is makkelijk te gebruiken” Ervaring: “De onboarding duurde 2 weken met ons 8-koppig team, vooral omdat de Salesforce-integratie aangepaste veldmapping vereiste”

Specificiteit duidt op eerstehands kennis.

2. Onverwachte bevindingen Generiek: “Het product werkt goed” Ervaring: “De mobiele app crashte twee keer tijdens ons testen, maar support loste het binnen 24 uur op”

Echte gebruikers ontdekken problemen. Alleen positieve reviews lijken minder geloofwaardig.

3. Vergelijkende context Generiek: “Dit is een geweldig hulpmiddel” Ervaring: “Na Mailchimp gebruikt te hebben was de leercurve steiler, maar de automatiseringsmogelijkheden zijn aanzienlijk krachtiger”

Echte ervaring bestaat in de context van andere ervaringen.

4. Tijdsmarkeringen Generiek: “Gebruik deze functie voor betere resultaten” Ervaring: “Na 6 maanden gebruik van deze functie steeg ons conversiepercentage van 2,3% naar 3,8%”

Echte resultaten hebben echte tijdslijnen.

5. Implementatiedetails Generiek: “Makkelijk te integreren” Ervaring: “Integratie duurde 3 dagen: 1 dag voor API-setup, 2 dagen debuggen van webhookproblemen met ons legacy-systeem”

Echte implementatie kent echte uitdagingen.

AI getraind op miljoenen echte vs. neppe reviews heeft deze patronen geleerd.

Ik schrijf productreviews voor mijn werk. Zo toon ik ervaring aan:

Wat ik altijd toevoeg:

1. Originele screenshots Mijn eigen screenshots met mijn echte data (afgeschermd indien gevoelig). Die zijn niet makkelijk te faken.

2. Specifiek installatieproces “Account aanmaken duurde 3 minuten. Ik koppelde mijn Stripe-account, importeerde 1.247 historische transacties en analyseerde data binnen 15 minuten.”

3. Randgevallen die ik ontdekte “De bulkimport faalt stilletjes als je speciale tekens in productnamen hebt – ontdekte ik na 2 uur debuggen.”

4. Vergelijking met wat ik eerder gebruikte “In tegenstelling tot [Concurrent] die ik 2 jaar heb gebruikt, vereist deze tool geen handmatige CSV-export voor rapportage.”

5. Tijdlijn van mijn gebruik “Na 3 weken dagelijks gebruik viel me het volgende op…”

De test:

Kan iemand die dit product nooit gebruikte exact deze content schrijven? Zo ja, dan ontbreken ervaringssignalen. Zo nee, dan heb je ervaring aangetoond.

Dataperspectief op ervaringssignalen:

We analyseerden 500 productreview-artikelen op AI-citatiecorrelatie:

Wat citaties schaadde:

Belangrijk inzicht:

Ervaring gaat niet om het claimen van ervaring. Het gaat om het aantonen ervan via details die alleen ervaring oplevert.

Tegendrachts inzicht: Negatieve ervaringssignalen werken vaak beter dan positieve.

Waarom problemen benoemen helpt:

1. Het signaleert echt gebruik (promotionele content noemt zelden problemen)
2. Het bouwt vertrouwen op (je bent eerlijk, niet betaald)
3. Het biedt unieke waarde (problemen zijn specifiek, niet generiek)

Voorbeeldtransformatie:

Generiek positief: “Het dashboard is intuïtief en makkelijk te gebruiken.”

Ervaringsgericht negatief: “Het dashboard crashte twee keer in mijn eerste week, maar het dev-team bracht binnen 3 dagen een fix uit. Sindsdien is het stabiel, maar ik raad aan grondig te testen voor livegang.”

De tweede versie is geloofwaardiger ÉN nuttiger. Die wordt vaker geciteerd.

Les:

Verberg problemen niet in je ervaring. Benoemen ervan (op een eerlijke manier) verhoogt juist de kans op citatie.

Videocontent + transcripties kunnen ervaring aantonen:

Waarom video werkt:

• Schermopnames van echt gebruik zijn lastig te faken
• Stem voegt authenticiteit toe
• Reacties in real-time tonen echte ervaring
• Transcripties maken content AI-toegankelijk

Wat wij doen:

1. Scherm opnemen tijdens gebruik van het product
2. Ervaring toelichten inclusief problemen en oplossingen
3. Uploaden naar YouTube met volledig transcript
4. Video in geschreven review embedden met transcript eronder

Het geschreven artikel verwijst naar videobewijs. De video levert onweerlegbare ervaringssignalen.

Voor alleen-tekst content:

Voeg links toe naar videodemonstraties als dat kan. “Bekijk mijn walkthrough-video” verhoogt de geloofwaardigheid, ook al kijkt AI de video niet.

Case studies zijn pure ervaringscontent. Zo maximaliseer je ze:

Case study structuur voor ervaringssignalen:

1. Situatie (voor we iets deden)

   • Specifieke cijfers: “Ons open rate voor e-mail was 12%, onder het branchegemiddelde”

2. Uitdaging (waarom verandering nodig was)

   • Specifiek probleem: “We verloren 40% van de leads door trage opvolging”

3. Implementatie (wat we daadwerkelijk deden)

   • Echte tijdlijn: “3 weken integreren, 2 weken testen”
   • Echte uitdagingen: “De API-documentatie was verouderd, waardoor supporttickets nodig waren”

4. Resultaten (wat erna gebeurde)

   • Specifieke cijfers: “Open rate steeg naar 24% in 6 maanden”
   • Onverwachte uitkomsten: “Reply rate daalde aanvankelijk voor het verbeterde”

5. Geleerde lessen

   • Wat je anders zou doen: “Zou beginnen met een kleinere lijst voor testen”

Deze structuur ademt ervaring.

Elke sectie bevat specifieke details die alleen iemand die het heeft meegemaakt weet.

Deze thread gaf me een kader. Ervaring aantonen is geen claim – het gaat om details.

Mijn checklist voor het aantonen van ervaring:

Voor content over dingen die ik heb gebruikt:

• Originele screenshots met mijn data
• Specifieke cijfers en tijdslijnen
• Minimaal één probleem dat ik tegenkwam
• Vergelijking met iets anders dat ik gebruikte
• Implementatiedetails die alleen een gebruiker weet
• Onverwachte bevindingen of geleerde lessen

Voor content over dingen die ik niet heb gebruikt:

• Mijn perspectief duidelijk maken (onderzoeker/analist)
• Echte ervaring van anderen gebruiken
• Citaten van echte gebruikers opnemen
• Linken naar video-testimonials of case studies
• Geen ervaringssignalen faken

Wat te vermijden:

• Generieke “uit mijn ervaring” claims
• Alleen positieve uitspraken
• Vage superlatieven
• Geen details of cijfers
• Doen alsof ik ervaring heb die ik niet heb

Belangrijk inzicht:

AI kan ervaring niet verifiëren, maar herkent wel de taalkundige patronen van echte ervaring. Content met echte ervaring bevat details die synthetische content mist.

Iedereen bedankt voor de specifieke voorbeelden!