Ik ben een analytics-persoon die iets probeert te meten dat niet past in traditionele kaders.
Wat ik heb voor SEO:
Wat ik niet heb voor AI:
Google Analytics toont wat verwijzingen van chat.openai.com en perplexity.ai, maar dat zijn misschien 200 bezoeken per maand. Dat kan niet het hele verhaal zijn.
Mijn vragen:
Het voelt alsof ik een belangrijk kanaal mis omdat ik niet weet hoe ik het moet meten.
Je hebt gelijk dat traditionele statistieken de AI-impact niet vastleggen. Dit is het meetkader dat ik gebruik:
AI-zichtbaarheidsstatistieken (primair):
| Statistiek | Wat het meet | Waarom het belangrijk is |
|---|---|---|
| Citatiefrequentie | Hoe vaak je wordt genoemd | Omvang van AI-zichtbaarheid |
| Citatiepositie | Eerste vermelding vs later | Kwaliteit/prominentie van zichtbaarheid |
| Share of Voice | Jouw vermeldingen / totaal | Marktpositie in AI |
| Citatiekwaliteit | Context en sentiment | Hoe positief je wordt neergezet |
| Dekkingsgraad | % van relevante zoekopdrachten waar je verschijnt | Breedte van zichtbaarheid |
Downstream impactstatistieken (secundair):
| Statistiek | Wat het meet | Waarom het belangrijk is |
|---|---|---|
| Branded Search Lift | Correlatie tussen citaties en branded searches | Impact op bekendheid |
| AI-verkeer | Direct verkeer van AI-platforms | Directe verkeerswaarde |
| Survey Attributie | % klanten die AI hebben gebruikt bij onderzoek | Invloed op beslissingen |
| Concurrentieverplaatsing | Verandering share of voice t.o.v. concurrenten | Marktverhoudingen |
Het belangrijkste inzicht: AI-zichtbaarheid is vooral een bekendheidsstatistiek. Het beïnvloedt beslissingen vóór iemand je website bezoekt. Traditionele statistieken meten wat er gebeurt nadat iemand besluit je te bezoeken – AI-statistieken meten wat die beslissing beïnvloedt.
Over het attributieprobleem - zo hebben wij het aangepakt:
De uitdaging: Gebruiker vraagt AI, en kan dan:
Geen van deze wijst duidelijk terug naar AI.
Onze oplossing: Multi-signaal aanpak
Branded search correlatie
Klantenenquêtes
AI-verwijzing tracking
Niet perfect qua attributie, maar richtinggevend juist.
Over tools - dit is wat er beschikbaar is:
Dedicated AI-zichtbaarheidstools:
Am I Cited
Andere opties:
Handmatige aanpak:
Mijn advies: Begin 30 dagen met handmatige tracking om te bepalen wat je wilt meten. Investeer daarna in tooling zodra je weet welke statistieken voor jouw bedrijf relevant zijn.
Am I Cited is onze hoofdtool – de automatische tracking en alerts besparen ons wekelijks uren werk.
Dit kader is nuttig. Ik vertaal het even naar een dashboardstructuur:
Primair Dashboard: AI-zichtbaarheid
Secundair Dashboard: Impact
Rapportagefrequentie:
Vraag: Wat is een “goede” citatiefrequentie? Zijn er benchmarks waar we naar moeten streven?
Benchmarks verschillen sterk per branche en concurrentielandschap. Dit heb ik waargenomen:
Benchmarks Citatiefrequentie (% van relevante queries):
| Categorie | Laag | Gemiddeld | Hoog |
|---|---|---|---|
| Marktleider | 30% | 50% | 70%+ |
| Gevestigde speler | 15% | 30% | 45% |
| Uitdager/Groeiend | 5% | 15% | 25% |
| Nieuwkomer | <5% | 5-10% | 15% |
Positie Benchmarks:
Share of Voice:
De echte benchmark: Je concurrenten. Als zij op 40% zitten en jij op 10%, is dat je te dichten kloof – ongeacht het “branchegemiddelde.”
Over rapporteren aan het management – dit slaat aan:
Waar leidinggevenden om geven:
Executive dashboard (één pagina):
Sectie 1: Marktpositie
Sectie 2: Zakelijke impact
Sectie 3: Belangrijkste winsten & gaten
Sectie 4: Focus volgend kwartaal
Houd het simpel. Leidinggevenden hoeven geen citatiepositie-verdelingen te zien – ze willen weten: “winnen of verliezen we, en wat gaan we eraan doen.”
Voor de data-gedrevenen, zo ga je gedetailleerd te werk:
Query-niveau analyse:
Citatiekwaliteitscore:
Tijdsanalyse:
Content-niveau attributie:
Am I Cited geeft veel van deze detaildata. De query- en content-niveau inzichten zijn voor ons het meest bruikbaar.
Perfect. Hier is mijn meetplan:
Week 1: Handmatige nulmeting
Week 2: Toolimplementatie
Week 3-4: Dashboard bouwen
Doorlopend:
Statistieken die ik bijhoud:
Dit geeft me de basis om écht antwoord te geven op “hoe presteren we in AI-zoekopdrachten” in plaats van te gokken.
Snelle praktische tips:
Begin simpel: Bouw geen dashboard met 50 statistieken. Start met:
Breid uit zodra je waarde ziet.
Koppel aan bestaande processen:
Over-attribueer niet:
Vier successen: Als je citaties verbeteren, deel het. Management raakt meer betrokken als ze vooruitgang zien.
Goed om te weten: meten gaat nog veranderen.
Wat eraan komt:
Wat nu te doen:
De merken die nu al meten, hebben straks de beste historische data als betere attributietools komen.
AI-zoekmeting is waar webanalytics in 2005 was. Het wordt beter, maar vroege data is nu al waardevol.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Ontvang de data die je nodig hebt om AI-zoekprestaties te meten. Citatiefrequentie, share of voice, positiedistributie en concurrentenanalyse.
Discussie in de community over KPI's voor AI-zichtbaarheid. Echte ervaringen van marketeers over het meten van AI-zoekprestaties wanneer traditionele SEO-metric...
Community-discussie over het maken van AI-zoekrapporten en het bijhouden van betekenisvolle metrics. Echte ervaringen van marketeers die dashboards bouwen voor ...
Discussie in de community over AI-zichtbaarheidsrapportagemetingen. Echte ervaringen van marketeers die dashboards bouwen om de merkzichtbaarheid in AI-gegenere...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.
