
Welke schema-markuptypes helpen daadwerkelijk bij AI-zichtbaarheid?
Communitydiscussie over schema markup voor AI-zichtbaarheid. Echte ervaringen van developers en SEO's over welke gestructureerde datatypes AI-citaties verbetere...
Mij is gevraagd om een uitgebreid organisatieschema te implementeren voor AI-zichtbaarheid. Als ik naar schema.org kijk, zijn er tientallen mogelijke velden.
Mijn vragen:
Ik wil het in één keer goed doen. Op zoek naar advies van mensen die dit goed hebben aangepakt.
Laat me het prioriteitskader voor het organisatieschema delen:
Laag 1 - Essentieel (Altijd opnemen):
| Veld | Doel | AI-impact |
|---|---|---|
| @type | Identificatie entiteittype | Hoog |
| name | Officiële organisatienaam | Kritiek |
| url | Officiële website | Kritiek |
| logo | Visuele identificatie | Gemiddeld |
| description | Wat je doet | Hoog |
| sameAs | Sociale/externe profielen | Hoog |
Laag 2 - Belangrijk (Opnemen indien van toepassing):
| Veld | Doel | AI-impact |
|---|---|---|
| foundingDate | Oprichtingsdatum | Gemiddeld |
| founder | Oprichter(s) | Gemiddeld |
| address | Fysieke locatie | Gemiddeld |
| contactPoint | Hoe te bereiken | Gemiddeld |
| numberOfEmployees | Bedrijfsgrootte | Laag-Gemiddeld |
| areaServed | Geografisch bereik | Gemiddeld |
Laag 3 - Handig (Opnemen indien beschikbaar):
| Veld | Doel | AI-impact |
|---|---|---|
| award | Erkenning/onderscheidingen | Gemiddeld |
| memberOf | Lidmaatschappen | Gemiddeld |
| knowsAbout | Expertisegebieden | Gemiddeld |
| slogan | Merkboodschap | Laag |
Belangrijk inzicht:
AI gebruikt het organisatieschema voor entiteitsontwarring. Hoe vollediger en consistenter, hoe beter AI je organisatie kan herkennen en accuraat beschrijven.
sameAs best practices voor AI:
Prioriteit sameAs-links (neem deze op):
Waarom deze belangrijk zijn:
AI-systemen gebruiken deze om entiteitsinformatie te verifiëren. LinkedIn en Crunchbase zijn vooral waardevol voor bedrijfsverificatie.
Wat je moet overslaan:
Formaat:
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/yourcompany",
"https://twitter.com/yourcompany",
"https://www.crunchbase.com/organization/yourcompany",
"https://www.youtube.com/@yourcompany"
]
De regel:
Neem profielen op die actief, officieel en nuttig zijn voor entiteitsverificatie. Kwaliteit boven kwantiteit.
Keuze tussen Organization en LocalBusiness:
Gebruik Organization als:
Gebruik LocalBusiness als:
LocalBusiness-subtypes:
Voorbeeldimplementatie voor lokaal:
{
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Bedrijfsnaam",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Hoofdstraat 123",
"addressLocality": "Stad",
"addressRegion": "Provincie",
"postalCode": "12345",
"addressCountry": "NL"
},
"geo": {
"@type": "GeoCoordinates",
"latitude": "40.7128",
"longitude": "-74.0060"
},
"openingHoursSpecification": [...]
}
Specifiek voor AI:
LocalBusiness-schema helpt AI bij het beantwoorden van “in de buurt”-zoekopdrachten en lokale aanbevelingen. Als lokale zichtbaarheid belangrijk is, gebruik het specifieke LocalBusiness-type.
Implicaties voor de kennisgraaf:
Hoe het organisatieschema koppelt aan kennisgrafen:
Je schema is één input in hoe AI-systemen hun begrip van entiteiten opbouwen. Andere inputs:
Rol van schema:
| Wat Schema Doet | Wat Het Niet Doet |
|---|---|
| Verklaart je entiteitsinformatie | Creëert alleen kennisgraafvermelding |
| Maakt verificatie mogelijk | Overschrijft andere bronnen |
| Ondersteunt consistentie | Corrigeert geen inconsistente webaanwezigheid |
De positieve cyclus:
Wat dit doorbreekt:
Belangrijk inzicht:
Schema is noodzakelijk maar niet voldoende. Het werkt als alles elders ook consistent is.
Volledige implementatiesjabloon:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"@id": "https://yourcompany.com/#organization",
"name": "Naam van je bedrijf",
"alternateName": "Veelgebruikte afkorting",
"url": "https://yourcompany.com",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://yourcompany.com/logo.png",
"width": 600,
"height": 200
},
"description": "Duidelijke, beknopte beschrijving van wat je bedrijf doet. Noem belangrijkste diensten en waardepropositie in 1-2 zinnen.",
"foundingDate": "2020-01-15",
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "Naam oprichter",
"url": "https://linkedin.com/in/foundername"
},
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Hoofdstraat 123",
"addressLocality": "Stad",
"addressRegion": "Provincie",
"postalCode": "12345",
"addressCountry": "NL"
},
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"contactType": "klantenservice",
"email": "support@yourcompany.com",
"telephone": "+31-6-12345678"
},
"sameAs": [
"https://linkedin.com/company/yourcompany",
"https://twitter.com/yourcompany",
"https://www.crunchbase.com/organization/yourcompany"
],
"knowsAbout": [
"Jouw expertisegebied 1",
"Jouw expertisegebied 2"
]
}
</script>
Plaatsing:
Plaats in de <head> van de homepage. Kan ook op de Over ons-pagina met identieke inhoud.
Testen van entiteitsherkenning na implementatie:
Hoe je controleert of het werkt:
Google Rich Results Test
Schema Markup Validator
AI-entiteitscheck
Veelvoorkomende aandachtspunten:
| Probleem | Symptom | Oplossing |
|---|---|---|
| Naam komt niet overeen | AI gebruikt verkeerde naamvariant | Zorg voor consistentie |
| Ontbrekende sameAs | Lage entiteitsbetrouwbaarheid | Voeg profiel-links toe |
| Verouderde informatie | AI citeert oude gegevens | Update schema + profielen |
| Ongeldige syntax | Schema wordt genegeerd | Valideer en corrigeer fouten |
Doorlopend monitoren:
Am I Cited kan bijhouden hoe je merkentiteit wordt beschreven op AI-platformen.
Dit is precies wat ik nodig had. Hier is mijn implementatieplan:
Fase 1: Voorbereiding
Fase 2: Implementatie
Essentiële velden (Dag 1):
Aanvullende velden (Dag 2):
Fase 3: Validatie
Fase 4: Consistentie
Onderhoud:
Belangrijkste principe:
Schema + consistentie op het web = sterke entiteitsherkenning.
Dank aan iedereen voor de uitgebreide adviezen.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Volg hoe AI-platformen jouw organisatie herkennen en beschrijven. Zorg dat je entiteitsignalen werken.

Communitydiscussie over schema markup voor AI-zichtbaarheid. Echte ervaringen van developers en SEO's over welke gestructureerde datatypes AI-citaties verbetere...

Ontdek hoe organisatieschema AI-systemen helpt jouw merk te begrijpen en te citeren. Complete gids voor merkentiteit-markup voor LLM-zichtbaarheid en AI-citatie...

Leer hoe u Organization schema markup implementeert voor AI-zichtbaarheid. Stapsgewijze gids voor het toevoegen van JSON-LD gestructureerde data, het verbeteren...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.