Begrijpt iemand hoe semantische/gerelateerde termen AI-citaties beïnvloeden? Zie vreemde patronen in onze content

Je observatie komt overeen met hoe moderne LLM’s op fundamenteel niveau werken.

Hier is de technische uitleg:

Wanneer LLM’s zoals GPT-4 of Claude tekst verwerken, creëren ze embeddings - wiskundige representaties van betekenis. Deze embeddings vangen semantische relaties, niet alleen woordovereenkomsten.

Content die een onderwerp volledig behandelt, creëert een dichter, beter verbonden semantisch voetafdruk. Wanneer de AI een vraag beantwoordt, zoekt hij naar content die:

1. Het kernconcept raakt
2. Gerelateerde concepten behandelt die het begrip versterken
3. Expertise aantoont door semantische breedte

Jouw Artikel B behandelt waarschijnlijk termen als:

• Synoniemen en variaties
• Gerelateerde concepten die gebruikers ook moeten begrijpen
• Aangrenzende onderwerpen die context bieden
• Specifieke voorbeelden en use-cases

Het belangrijkste inzicht: AI-systemen optimaliseren voor gebruikersbegrip, niet voor zoekwoordmatching. Content die een gebruiker echt helpt een onderwerp te begrijpen krijgt voorrang boven content die slechts één vraag beantwoordt.

We hebben hier experimenten mee uitgevoerd voor een klant in fintech. Dit is wat we ontdekten:

Semantische dekkingstest:

We maakten twee versies van een gids over betalingsverwerking:

Versie A: Gericht uitsluitend op “betalingsverwerking” - sterk zoekwoordgeoptimaliseerd Versie B: Behandelde betalingsverwerking + fraudepreventie + PCI-compliance + internationale betalingen + terugkerende betalingen

Zelfde aantal woorden, zelfde structuur. Versie B werd 6,2x vaker geciteerd in AI-antwoorden.

Het effect van thematische clusters:

AI-systemen lijken dekking van gerelateerde termen als autoriteitssignaal te gebruiken. Als je alleen over “betalingsverwerking” praat en niet over “fraudepreventie”, vraagt de AI zich af of je het vakgebied echt begrijpt.

Het is zoals een mens een betalingsexpert vertrouwt die het hele ecosysteem snapt, in plaats van iemand die slechts één aspect kent.

Onze aanpak nu:

1. Het volledige thematische cluster voor elk doelonderwerp in kaart brengen
2. Zorgen dat elke content gerelateerde concepten benoemt
3. Content-hubs creëren die verwante topics onderling linken
4. Schema-markup gebruiken om entiteitsrelaties expliciet te maken

Entiteitoptimalisatie is de toekomst van AI-zichtbaarheid. Zoekwoorden zijn de basis - entiteiten maken het verschil.

Wat ik bedoel met entiteiten: Niet alleen zoekwoorden, maar herkenbare concepten die in kennisgrafen bestaan. “Salesforce” is een entiteit. “CRM-software” is een entiteit. “Marc Benioff” is een entiteit verbonden aan Salesforce.

Hoe AI entiteiten gebruikt:

Als je Salesforce noemt in je content, begrijpt de AI het web van gerelateerde entiteiten: CRM, cloud computing, bedrijfssoftware, Dreamforce, concurrenten zoals HubSpot, enzovoort.

Als je content over CRM-software Salesforce, HubSpot, Pipedrive noemt en uitlegt hoe ze zich tot elkaar verhouden, bouw je entiteitsconnecties die AI herkent.

Praktische tips:

• Gebruik officiële entiteitsnamen (niet alleen afkortingen)
• Verbind entiteiten expliciet (“Salesforce, het CRM-platform…”)
• Behandel relaties tussen entiteiten in je vakgebied
• Verwijs naar gezaghebbende bronnen die entiteiten valideren

Tools zoals Google’s NLP API of Diffbot laten zien welke entiteiten AI uit je content haalt.

Schrijversperspectief hier. In de discussie over semantische optimalisatie mist vaak het “hoe”.

Hoe je gerelateerde termen op natuurlijke wijze verwerkt:

1. Beantwoord aangrenzende vragen - Beantwoord niet alleen “Wat is X?” maar ook “Hoe verhoudt X zich tot Y?” en “Wanneer gebruik je X versus Z?”

2. Gebruik de vaktaal van experts - Experts gebruiken gerelateerde terminologie vanzelfsprekend. Als je schrijft over e-mailmarketing, noem je automatisch deliverability, open rates, segmentatie, automatisering, enzovoort.

3. Definieer relaties expliciet - “In tegenstelling tot cold emailing zijn nurture-sequences bedoeld voor bestaande contacten die zich hebben aangemeld.”

4. Gebruik praktische voorbeelden - Voorbeelden brengen vanzelf gerelateerde termen binnen. “Toen we e-mailsegmentatie implementeerden met Klaviyo, steeg ons open rate omdat we konden targeten op aankoopgedrag.”

De beste semantische content leest natuurlijk terwijl het het conceptuele gebied afdekt. Het voelt niet volgepropt met zoekwoorden omdat de gerelateerde termen het begrip van de lezer dienen.

Ik volg AI-citaties professioneel en semantische dekking is een van de grootste factoren die we zien.

Data uit ons klantwerk:

Content met hoge semantische dekking (gemeten aan de hand van dichtheid van themagerelateerde termen) wordt 3,4x vaker geciteerd dan smalle content.

We gebruiken Am I Cited om te monitoren welke content voor welke vragen wordt geciteerd. De patronen zijn duidelijk:

• Complete gidsen presteren beter dan smalle artikelen
• Content die “waarom” en “hoe” naast “wat” behandelt, scoort beter
• Artikelen die concurrerende benaderingen of alternatieven noemen, krijgen meer citaties

Waarom dit voor AI speciaal belangrijk is:

Traditionele zoekresultaten tonen 10 resultaten. AI geeft één antwoord. Dat antwoord moet compleet zijn omdat de gebruiker geen alternatieven te zien krijgt.

AI-systemen selecteren bronnen die het volledige antwoord kunnen geven, inclusief vervolgvragen die de gebruiker zou kunnen hebben. Semantisch rijke content anticipeert op die vervolgvragen.

Ik kan wat data delen van het analyseren van 10.000+ AI-citaties.

Correlatie tussen semantische kenmerken en kans op citatie:

Topic-breedte (behandelen van gerelateerde concepten) had de sterkste correlatie met geciteerd worden. Zuivere zoekwoorddichtheid had bijna geen correlatie.

Hoe we topic-breedte maten: We gebruikten een embedding-model om te meten hoeveel “semantische ruimte” elk stuk content afdekte. Content die meer semantisch gebied behandelde, kreeg meer citaties.

De implicatie: Stop met optimaliseren voor zoekwoorddichtheid. Begin met optimaliseren voor onderwerpdekking.

Concurrentie-inzicht: Je kunt achterhalen welke semantische termen belangrijk zijn door te bestuderen wat wordt geciteerd.

Onze aanpak:

1. Stel je doelvragen aan ChatGPT/Perplexity
2. Noteer welke bronnen worden geciteerd
3. Haal alle entiteiten en gerelateerde termen uit die bronnen
4. Vergelijk met jouw content - wat mis je?

We deden dit voor een klant in projectmanagementsoftware. De geciteerde content noemde consequent:

• Agile-methodologie
• Team samenwerking
• Resource-allocatie
• Tijdlijnbeheer
• Stakeholdercommunicatie

De content van onze klant focuste smal op features. Toen we secties toevoegden over deze gerelateerde concepten, steeg het aantal citaties 4x.

De geciteerde content laat letterlijk zien welk semantisch gebied ertoe doet.

Eén toevoeging: semantische optimalisatie draait niet alleen om breedte - het draait om diepte in kerngebieden.

We hebben content zien falen ondanks brede dekking omdat het overal oppervlakkig bleef. AI-systemen lijken te willen:

• Volledige dekking van gerelateerde onderwerpen
• Diepgaande expertise in het hoofdonderwerp
• Duidelijke verbanden tussen concepten

Het is niet genoeg om gerelateerde termen te benoemen. Je moet daadwerkelijk de relaties uitleggen en op elk concept waarde bieden.

Zie het als het creëren van een kennis-hub, niet een zoekwoordvolle pagina.

Deze thread heeft mijn denkwijze fundamenteel veranderd. Belangrijkste inzichten:

Mindset shift: Van “zoekwoordoptimalisatie” naar “semantisch gebied dekken”

Praktisch framework:

1. Breng het volledige semantische gebied rondom doelonderwerpen in kaart (entiteiten, gerelateerde concepten, synoniemen)
2. Zorg dat de content breedte EN diepte heeft
3. Maak entiteitsrelaties expliciet
4. Analyseer wat wordt geciteerd om hiaten te ontdekken

Tools/methoden om te proberen:

• Direct prompten om AI’s kijk op gerelateerde concepten te begrijpen
• Embedding-analyse voor termclustering
• Entiteitextractie uit best geciteerde content
• Citatie-tracking om te zien wat daadwerkelijk werkt

De datapoint die blijft hangen: de topic-breedtescore had 0,71 correlatie met citaties, terwijl zoekwoorddichtheid slechts 0,18 had. Dat is het duidelijkste signaal dat AI-optimalisatie fundamenteel anders is dan traditionele keyword-SEO.

Ik ga onze contentstrategie herstructureren rond semantische dekking. Thanks allemaal voor de inzichten.