Hoe gaan AI-zoekmachines om met dubbele content? Is het anders dan Google?

Goede vraag. AI gaat heel anders om met duplicaten dan Google.

Google-aanpak:

• Crawlen → duplicaten identificeren → canonieke versie kiezen → één versie indexeren
• Gebruikt signalen zoals canonieke tags, interne links, sitemap-prioriteit

AI-aanpak (verschilt per systeem):

Het kernprobleem:

AI-modellen getraind op webdata kunnen content van zowel jouw site als scraper-sites hebben opgenomen. Ze weten niet automatisch wat origineel is.

Wat écht telt voor AI:

1. Eerste-publicatiesignalen - Tijdstempels, publicatiedata
2. Autoriteitssignalen - Domeinreputatie, citaties van andere bronnen
3. Contentcontext - Auteursvermelding, about-pagina’s, entiteitssignalen

Alleen canonieke tags lossen AI-toeschrijfproblemen niet op.

Praktisch voorbeeld uit onze ervaring:

Het probleem dat we hadden:

Onze productdocumentatie werd geciteerd, maar toegekend aan derde partijen die het hadden hergepubliceerd (met toestemming).

Wat we ontdekten:

1. Derde partijen hadden vaak een hogere domeinautoriteit
2. Hun versies verschenen soms eerder in de zoekresultaten
3. AI koos de versie die ‘meer autoriteit’ leek te hebben

Wat het oploste:

1. Duidelijke eigendomssignalen op originele content

   • “[Bedrijf] Officiële Documentatie” in de titel
   • Schema markup die ons als uitgever aangeeft
   • Copyrightvermeldingen

2. Unieke toevoegingen aan content

   • Voorbeelden en casestudy’s toegevoegd die uniek zijn voor onze versie
   • Video-inhoud toegevoegd die partners niet konden dupliceren
   • Regelmatige updates met tijdstempels

3. Linkstructuur

   • Al onze documentatie linkt naar gerelateerde producten/diensten
   • Duidelijke content-hiërarchie gemaakt

Resultaat:

Na 2 maanden begon AI onze originele documentatie te citeren in plaats van duplicaten.

Het scraper-site perspectief:

Waarom scraper-sites soms worden geciteerd in plaats van jij:

1. Snelheid van indexering – Scrapers kunnen sneller worden geïndexeerd dan jij
2. Domeinautoriteit – Sommige scraper-sites hebben een hoge DA
3. Schone structuur – Scrapers verwijderen vaak navigatie, waardoor content schoner wordt
4. Trainingsdata – Scrapers kunnen in de AI-trainingsdata zitten

Wat je kunt doen:

Technische maatregelen:

• Monitoring van content scraping implementeren
• DMCA-verwijderingen voor ongeoorloofde reproductie
• Bekende scraper-IP’s blokkeren indien mogelijk

Bescherming van toeschrijving:

• Watermerken op afbeeldingen
• Merknaam natuurlijk in de content verwerken
• Unieke zinnen gebruiken die jouw content identificeren

Proactieve signalen:

• Snel publiceren na creatie
• Syndiceren met toeschrijvingsvereisten
• Citaties van gezaghebbende bronnen naar jouw origineel opbouwen

De frustrerende waarheid:

Als AI eenmaal getraind is op scraper-content, kun je dat niet terugdraaien. Je kunt alleen toekomstige vindbaarheid beïnvloeden door je autoriteitssignalen te versterken.

Enterprise-perspectief op dubbele content voor AI:

Onze uitdagingen:

• Meerdere taalversies
• Regionale varianten van dezelfde content
• Partner-co-branded content
• Overlap met door gebruikers gegenereerde content

Onze aanpak:

Wat we merkten:

AI-systemen begrijpen verrassend goed de relatie tussen content wanneer je duidelijke signalen geeft. Het sleutelwoord is RELATIES EXPLICIET MAKEN.

Voorbeeld:

In plaats van alleen canonieke tags, voegden we toe:

• “Dit is de officiële [Merk] gids gepubliceerd januari 2025”
• “Voor regionale varianten, zie [links]”
• “Oorspronkelijk gepubliceerd door [Auteur] bij [Bedrijf]”

Het menselijk leesbaar maken helpt AI ook om relaties te begrijpen.

Opties voor controle over AI-crawlers:

Huidige AI-crawler user agents:

Dubbele content blokkeren voor AI:

# Blokkeer printversies voor AI-crawlers
User-agent: GPTBot
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

User-agent: Google-Extended
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

Overwegingen:

• Alle AI-crawlers blokkeren betekent volledige AI-zichtbaarheid verliezen
• Selectief blokkeren van bekende dubbele paden is beter
• Niet alle AI-systemen maken zichzelf duidelijk kenbaar

De llms.txt-aanpak:

In plaats van blokkeren kun je met llms.txt AI DIRECTE naar je canonieke content sturen:

# llms.txt
Primaire content: /docs/
Canonieke documentatie: https://jouwsite.com/docs/

Dit is nog in ontwikkeling, maar eleganter dan blokkeren.

Contentstrategie voor het voorkomen van duplicaten:

De beste strategie voor dubbele content is geen duplicaten hebben:

In plaats van:

• Printversies → Gebruik CSS-printstijlen
• Parameter-variaties → Juiste URL-afhandeling
• Vergelijkbare artikelen → Consolideren of differentiëren

Tactieken voor content-uniciteit:

De mindset:

Als je content gekopieerd kan worden zonder dat iemand het merkt, is het niet uniek genoeg. Maak content die duidelijk van JOU is.

Deze discussie heeft mijn kijk op dubbele content voor AI volledig veranderd. Samenvatting van mijn actiepunten:

Technische implementatie:

1. Auteurschapssignalen versterken

   • Auteur-schema aan alle content toevoegen
   • Auteur + publicatiedatum duidelijk tonen
   • Links naar auteursprofielen

2. Duidelijke eigendomsaanduidingen

   • Bedrijfsnaam in titels opnemen waar relevant
   • “Officieel” of “Origineel” toevoegen waar passend
   • Copyrightvermelding op waardevolle content

3. Selectieve AI-crawlercontrole

   • Bekende dubbele paden blokkeren (print, parameters)
   • llms.txt implementeren die naar canonieke content wijst
   • Canonieke content niet blokkeren voor AI

4. Content-uniciteitsaudit

   • Content identificeren die ongemerkt te dupliceren is
   • Unieke elementen toevoegen (data, afbeeldingen, perspectieven)
   • Dunne/vergelijkbare content consolideren

Strategische aanpak:

• Focus op content duidelijk origineel maken, niet alleen technisch canoniek
• Maak content die lastig zinvol te dupliceren is
• Monitor op scraping en onderneem actie

Bedankt allen voor de inzichten. Dit is veel genuanceerder dan de traditionele omgang met dubbele content.