Hoe vind je contentgaten specifiek voor AI-zoekopdrachten? Traditionele keyword tools missen zoveel

Ik heb hiervoor een methodologie ontwikkeld. AI gap analyse is fundamenteel anders dan keywordgaten.

Het AI Gap Analysis Framework:

Stap 1: Bouw je Vragenkaart

Start met je onderwerp/categorie. Zet alle vragen op een rij die iemand aan AI zou kunnen stellen:

• “Wat is [onderwerp]?”
• “Hoe werkt [onderwerp]?”
• “Beste [categorie] voor [use case]?”
• “Hoe doe ik [actie gerelateerd aan onderwerp]?”
• “[Onderwerp A] vs [Onderwerp B]?”

Streef naar 50-100 vragen die jouw vakgebied dekken.

Stap 2: Test elke vraag

Voer elke vraag in bij ChatGPT, Perplexity en Gemini. Noteer:

• Wie wordt er geciteerd? (concurrent A, concurrent B, andere bron)
• Word JIJ geciteerd? Zo niet, waarom niet?
• Welk format heeft de geciteerde content? (FAQ, tabel, how-to)
• Welke specifieke info haalt AI eruit?

Stap 3: Categoriseer je gaten

Gat Type 1: Concurrent wordt geciteerd, jij niet Zij hebben content, jij niet. Of hun content is beter gestructureerd.

Gat Type 2: Geen goede bron (AI stelt slecht samen) AI puzzelt het antwoord bij elkaar uit verschillende bronnen. Kans om DE bron te worden.

Gat Type 3: Jij wordt geciteerd, maar niet als eerste Je komt voor, maar anderen prominenter.

Stap 4: Prioriteer op kans

• Gat Type 2 = hoogste kans (groen veld)
• Gat Type 1 = gemiddelde kans (concurreren)
• Gat Type 3 = lagere prioriteit (optimaliseren bestaande)

Concurrentiegerichte gap analyse:

Stap 1: Identificeer Top 3 Concurrenten Wie verschijnt het vaakst in AI-antwoorden binnen jouw categorie?

Stap 2: Reverse engineer hun dekking Welke vragen zorgen voor hun citaties? Welke contentformaten worden geciteerd?

Stap 3: Breng jouw overlap in kaart

Maak een vergelijkingsmatrix:

Stap 4: Prioriteer je gaten

Focus op vragen waarbij:

• Concurrent A EN B worden geciteerd, maar jij niet (bewezen vraag)
• Jij domeinexpertise hebt om betere content te maken
• Vraag aansluit bij je businessdoelen

Het inzicht:

AI-zichtbaarheid van concurrenten laat bewezen citatiekansen zien. Zij hebben de vraag al gevalideerd. Nu betere content maken.

Waar vind je vragen die mensen aan AI stellen:

1. Je eigen support-/salesteams Welke vragen stellen klanten die ze mogelijk eerst aan AI vroegen?

2. Reddit en fora Welke vragen worden er gesteld in jouw vakgebied? Let vooral op “Ik vroeg ChatGPT over X en…”

3. Answer the Public / AlsoAsked Traditionele vraagtools helpen nog steeds om vraagpatronen te vinden.

4. ChatGPT zelf Vraag: “Welke vragen kan iemand stellen over [jouw onderwerp]?” AI genereert zelf vraagideeën.

5. Perplexity gerelateerde vragen Na een query suggereert Perplexity verwante vragen. Haal deze eruit.

6. Je analytics Welke interne zoekopdrachten doen mensen op je site? Vaak overlap met AI-vragen.

7. Content van concurrenten Welke vragen beantwoorden hun FAQ’s? Welke vragen staan er in hun H2’s?

Bouw een masterlijst. Test elke vraag in AI. Vind je gaten.

De kans op een gat kwantificeren:

Niet alle gaten zijn gelijk. Prioriteer op:

1. Citatiefrequentie Hoe vaak wordt dit soort vraag gesteld? Hoe algemener de vraag, hoe groter de kans.

2. Commerciële waarde Leidt deze vraag tot koopbeslissingen? “Wat is X” = informatief “Beste X voor [use case]” = commercieel “X vs Y prijs” = hoge koopintentie

3. Autoriteitsbereikbaarheid Kun je realistisch gezien DE bron worden? Jouw kernexpertise = makkelijker Randonderwerpen = moeilijker

4. Contentinvestering Wat is er nodig om definitieve content te maken? Snelle winst (herstructureren bestaande) vs. groot project (nieuw onderzoek)

Scoringsmatrix:

Prioriteer: Hoge frequentie + Hoge commerciële waarde + Hoge bereikbaarheid + Lage investering

De grootste kansen zitten vaak in niches:

Waarom nichegaten waardevol zijn:

1. Minder concurrentie Minder spelers = makkelijker om DE bron te worden.

2. Meer specificiteit = meer vertrouwen “Expert in [specifiek iets]” > “Wij doen alles.”

3. Betere match met zoekopdrachten Specifieke vragen krijgen specifieke antwoorden. Heb jij de specifieke content, word jij geciteerd.

Hoe vind je nichegaten:

Neem een breed onderwerp. Voeg modifiers toe:

• Branche: “[Onderwerp] voor zorg”
• Bedrijfsgrootte: “[Onderwerp] voor grote bedrijven”
• Use case: “[Onderwerp] voor klantretentie”
• Rol: “[Onderwerp] voor marketingmanagers”
• Uitdaging: “[Onderwerp] bij beperkt budget”

Elke modifier creëert een nichevraag. Test welke gaten hebben.

Voorbeeld:

Breed: “E-mailmarketing best practices” (Veel concurrentie, lastig opvallen)

Niche: “E-mailmarketing voor B2B SaaS free trial conversie” (Specifiek, minder bronnen, bereikbare autoriteit)

Vind je niches. Word daar compleet eigenaar van.

Deze thread gaf me een complete methodologie. Dit is mijn plan:

Fase 1: Vragen in kaart brengen (week 1)

• Lijst maken van 100 vragen in onze branche
• Bronnen: supporttickets, Reddit, concurrentencontent, AI-suggesties
• Ordenen op topiccluster

Fase 2: Gaten testen (week 2)

• Elke vraag testen in ChatGPT, Perplexity, Gemini
• Documenteren wie bij elke wordt geciteerd
• Gaten categoriseren: alleen concurrent, geen goede bron, wij zijn secundair

Fase 3: Prioriteren (week 3)

• Elk gat scoren op: frequentie, commerciële waarde, bereikbaarheid, investering
• Top 10-15 kansen bepalen
• Eerst focussen op “geen goede bron” kansen

Fase 4: Contentplanning (week 4)

• Contentbriefs maken voor prioriteitsgaten
• Format bepalen op basis van wat geciteerd wordt
• Plannen voor autoriteit (uitgebreid, goed gestructureerd, makkelijk te extraheren)

Belangrijkste inzicht:

AI gap analyse draait niet om keywords. Het gaat om citatiekansen. Vind vragen waarop jij DE bron kunt zijn, niet slechts EEN bron.

Iedereen bedankt voor de frameworks en concrete technieken!