Een kennisbank opbouwen specifiek voor AI-verwijzingen – is dit de toekomst van contentstrategie?

Je zit hier echt op iets belangrijks. Ik werk aan RAG-implementaties voor enterprise-klanten, en de contentzijde is vaak de bottleneck.

Waarom kennisbankstructuur belangrijk is voor AI:

Wanneer AI-systemen content ophalen, lezen ze die niet zoals mensen. Ze:

1. Converteren je content naar vector-embeddings
2. Matchen query-embeddings met content-embeddings
3. Halen de meest semantisch gelijkende stukken op
4. Synthetiseren antwoorden uit die stukken
5. Citeren de bronnen waaruit ze hebben geput

Wat dit betekent voor contentmakers:

• Chunking is enorm belangrijk – Als je content niet is opgedeeld in logische stukken, kan de AI niet de juiste delen ophalen
• Semantische duidelijkheid is cruciaal – Elk stuk moet op zichzelf begrijpelijk zijn
• Metadata maakt matching mogelijk – Duidelijke labels helpen AI te begrijpen waar elk stuk over gaat

Het ideale chunk-formaat:

200-500 tokens is precies goed. Te klein en je verliest context. Te groot en je verliest relevantie. Ik heb gezien dat de optimale chunkgrootte varieert per contenttype:

• FAQ-content: 100-200 tokens
• How-to-gidsen: 300-500 tokens
• Technische documentatie: 400-600 tokens

De structuur die jij implementeert is precies wat AI-retrievalsystemen nodig hebben om effectief te werken.

Wij doen iets soortgelijks op enterprise-niveau. Dit werkt bij ons:

Kennisbankarchitectuur voor AI:

1. Canonieke definities – Eén gezaghebbende bron per concept, geen verspreide vermeldingen
2. Expliciete relaties – Duidelijke ouder-kind- en broer-zus-relaties tussen contentstukken
3. Versiebeheer – Publicatiedata en updategeschiedenis zodat AI weet wat actueel is
4. Auteursvermelding – Genoemde experts geven geloofwaardigheidssignalen die AI-systemen herkennen

Het meetstuk:

We volgen AI-verwijzingen via Am I Cited en vergelijken die met ons kennisbankgebruik. Content die vaker wordt geciteerd in AI, is meestal onze best gestructureerde content. Er is een sterke correlatie tussen structuurkwaliteit en frequentie van verwijzingen.

Wat ons verraste:

FAQ-pagina’s presteren beter dan uitgebreide handleidingen voor AI-verwijzingen. Het vraag-antwoordformaat sluit perfect aan bij hoe AI antwoorden genereert. Onze best geciteerde pagina’s zijn allemaal gestructureerd als discrete Q&A-paren.

Technische documentatie-invalshoek hier.

We hebben volledig opnieuw nagedacht over hoe we documentatie schrijven met AI-retrieval in gedachten:

Oude aanpak:

• Lange verhalende uitleg
• Belangrijke informatie was verborgen
• Aangenomen dat lezers alles lazen
• Weinig voorbeelden

Nieuwe aanpak:

• Beginnen met het antwoord/belangrijkste info
• Eén onderwerp per pagina
• Veel codevoorbeelden met uitleg
• Expliciete “Wanneer te gebruiken” en “Veelvoorkomende fouten”-secties

Het resultaat:

Onze documentatie wordt nu regelmatig geciteerd als ontwikkelaars ChatGPT vragen stellen over onze API. Voor de herstructurering waren we zelfs bij eigen productvragen onzichtbaar.

Het verschil? AI kan nu specifieke, bruikbare informatie uit onze documentatie halen, in plaats van door context en verhaal heen te moeten zoeken.

Even wat data over platformspecifiek gedrag toevoegen.

Hoe verschillende platforms kennisbanken gebruiken:

Implicaties:

• Voor Perplexity: Actualiteit en doorzoekbaarheid zijn het belangrijkst
• Voor ChatGPT: Autoriteit en opname in trainingsdata zijn belangrijk
• Voor Google: Gestructureerde data en zoekrangschikking zijn belangrijk

Een uitgebreide kennisbankstrategie moet met deze verschillen rekening houden. Wat werkt voor het ene platform, werkt mogelijk niet voor het andere.

Wij zijn een SaaS-startup die onze hele documentatiesite heeft gebouwd met AI-retrieval als primaire use case. Enkele praktische lessen:

Technische implementatie:

• MDX gebruikt voor documentatie (gestructureerd, machineleesbaar)
• Schema.org-markup toegevoegd aan alle contenttypes
• API-endpoint gemaakt dat gestructureerde versies van onze docs teruggeeft
• Expliciete metadatablokken toegevoegd aan elke pagina

Wat werkte:

Onze productdocumentatie verschijnt in ChatGPT-antwoorden voor onze niche. Als gebruikers vragen hoe ze iets met onze software moeten doen, worden we geciteerd naast veel grotere concurrenten.

Wat niet werkte:

Eerst probeerden we te slim te zijn met dynamische contentgeneratie. AI-systemen geven de voorkeur aan stabiele, consistent gestructureerde content boven dynamisch samengestelde pagina’s.

Vraag over de meta-laag: Hoe gaan jullie om met de relatie tussen je websitecontent en je kennisbank?

Doen jullie: A) Ze als hetzelfde behandelen (website IS de kennisbank) B) Een aparte interne kennisbank die de website voedt C) Een parallel AI-geoptimaliseerde contentlaag bouwen

We discussiëren hier intern over en weten niet welke aanpak het beste schaalbaar is.

Goede vraag. Zo denken wij erover:

Onze aanpak is B met elementen van A:

We beheren een gestructureerde interne kennisbank (onze bron van waarheid) die beide genereert:

• Mensvriendelijke websitecontent
• Machineleesbare formaten (JSON-LD, gestructureerde data)

De voordelen:

1. Eén bron van waarheid voor alle content
2. Je kunt de machineleesbare versie optimaliseren zonder de gebruikerservaring te beïnvloeden
3. Makkelijker om consistentie en actualiteit te behouden
4. Je kunt bijhouden welke stukken het meest worden opgehaald

In de praktijk:

Dezelfde content, verschillende presentaties. De kennisbank heeft rijke metadata en structuur. De websiteversie voegt design en verhaallijn toe. Beide bedienen hun publiek.

Ik zou optie C (aparte AI-laag) vermijden – te veel content om te onderhouden en die raakt onvermijdelijk uit sync.

Een ML-perspectief ter aanvulling op de contentstrategiediscussie.

Waarom RAG gestructureerde content prefereert:

Vector-embeddings werken beter op semantisch coherente tekst. Als je schrijft “Wat is X? X is…” dan legt de embedding die definitierelatie duidelijk vast. Als X verstopt zit in alinea 7 van een lang verhaal, wordt de embedding rommelig.

Praktische implicaties:

• Koppen werken als semantische labels – gebruik ze veelvuldig
• De eerste zinnen van secties moeten die sectie samenvatten
• Lijsten en tabellen geven duidelijke semantische grenzen
• Vermijd voornaamwoorden die context nodig hebben om te begrijpen

De correlatie met embeddingkwaliteit:

Ik heb dit getest – content die schone, semantisch onderscheidende embeddings oplevert, wordt nauwkeuriger opgehaald. Slordige structuur = vage embeddings = slechte retrieval = minder verwijzingen.

Structuur draait niet meer alleen om menselijke leesbaarheid.

Traditioneel uitgeversperspectief. Wij worstelen hiermee.

Decennia aan content gemaakt voor print-first of web-browse ervaringen. Nu moet het gestructureerd voor AI-retrieval?

De uitdaging:

• 50.000+ artikelen in ons archief
• Geschreven in verhalende journalistieke stijl
• Minimale structuur buiten kop en body

Wat we doen:

1. Restructurering prioriteit geven aan onze evergreen, meest waardevolle content
2. Nieuwe content volgt vanaf dag één AI-vriendelijke sjablonen
3. Experimenteren met AI-ondersteunde herstructurering van archieven

Eerste successen:

Onze herstructuurde “uitleg”-content wordt veel vaker geciteerd dan traditionele artikelen. Het rendement op herstructurering wordt duidelijk.

Maar de schaal van het achteraf herstructureren is ontmoedigend.

Deze thread is ontzettend waardevol. Mijn belangrijkste inzichten:

Kennisbankstructuur voor AI-verwijzingen:

1. Denk in stukken – 200-500 tokens, ieder semantisch compleet
2. FAQ-formaat werkt – Vraag-antwoordparen sluiten direct aan op AI-responsen
3. Metadata is belangrijk – Bronvermelding, data, categorieën helpen AI begrijpen en citeren
4. Eén bron van waarheid – Eén canonieke kennisbank, meerdere presentaties
5. Platformverschillen bestaan – Perplexity wil actualiteit, ChatGPT wil autoriteit

De paradigmaverschuiving:

Contentstrategie verschuift van “schrijf voor mensen, optimaliseer voor zoek” naar “structureer voor machines, presenteer voor mensen”. De onderliggende contentarchitectuur wordt net zo belangrijk als de schrijfkwaliteit.

Wie dit negeert, zal merken dat zijn content steeds onzichtbaarder wordt in AI-gestuurde ontdekking.

Perfecte samenvatting. Nog één slotgedachte:

Dit is de toekomst van contentstrategie.

We gaan van een wereld waarin content op pagina’s staat die mensen doorzoeken, naar een wereld waarin content leeft in opvraagbare kennisstructuren die AI-systemen namens mensen bevragen.

De organisaties die nu robuuste kennisarchitecturen bouwen, zullen AI-gestuurde ontdekking domineren. Wie dat niet doet, wordt onzichtbaar naarmate AI het primaire contentontdekkingskanaal wordt.

Het is geen hyperbool – het is het logische eindpunt van de huidige trends.

Dank allemaal voor de inzichten. Ik ga veel hiervan meenemen in onze kennisbank-redesign.