Heeft iemand originele onderzoeken/enquêtes gebruikt om AI-citaties te verhogen? Deze hypothese getest

Kate, wij hebben de afgelopen 2 jaar 6 grote onderzoeksrapporten gepubliceerd. De impact van AI-citaties is ECHT.

Onze data:

Waarom origineel onderzoek werkt voor AI:

1. Unieke data – AI moet jou wel citeren
2. Specifieke statistieken – AI citeert graag concrete cijfers
3. Citeerbare bevindingen – Gemakkelijk te extraheren en toe te schrijven
4. Autoriteitssignaal – Laat expertise en investering zien

Wat wij geleerd hebben:

• Steekproefgrootte is belangrijk voor geloofwaardigheid, maar 500+ is meestal voldoende
• Duidelijke, citeerbare bevindingen (“67% van de marketeers geeft aan…”) werken beter dan complexe analyses
• Publiceren van methodologie vergroot vertrouwen en kans op citatie
• Jaarlijkse rapporten die data vernieuwen worden vaker geciteerd dan eenmalige studies

Journalistiek perspectief op waarom onderzoek wordt opgepikt:

Wat onderzoek citeerbaar maakt:

1. Nieuwe bevindingen – Iets dat we nog niet wisten
2. Duidelijke methodologie – Ik kan de cijfers verifiëren/vertrouwen
3. Citeerbare statistieken – “X% van Y doet Z”-formaat
4. Actualiteit – Relevant voor lopende discussies
5. Verrassingsfactor – Tegenintuïtieve bevindingen krijgen meer aandacht

Wat onderzoek negeerbaar maakt:

• Zelfdienende conclusies
• Vage methodologie
• Te kleine steekproef voor de gemaakte claims
• Geen “so what” – alleen data zonder inzicht
• Achter slot zonder samenvatting

Specifiek voor AI-citatie:

AI-systemen pikken op wat de pers oppikt. Als jouw onderzoek media-aandacht krijgt, komt het in meer trainingsdata en bronnen. De onderzoek → pers → AI-pijplijn is echt.

Mijn advies: Maak echt interessant onderzoek, niet alleen promotionele data. Bevindingen waarbij redacteuren denken “huh, interessant” worden opgepikt.

Ik heb meer dan 50 onderzoeksprojecten voor merken gedaan. Dit heb ik geleerd over AI-geoptimaliseerd onderzoek:

Structuurelementen die geciteerd worden:

1. Managementsamenvatting – AI kan citeren zonder het hele rapport te lezen
2. Belangrijkste statistieken uitgelicht – Vetgedrukt/in quote-format
3. Sectiekoppen als vragen – “Hoeveel marketeers gebruiken AI?”
4. Vergelijkingsdata – Jaar-op-jaar, segmentvergelijkingen
5. Duidelijke bronvermelding – “[Bedrijf] 2026 [Onderwerp] Rapport”

Steekproefrichtlijnen:

Veelgemaakte fouten:

• Conclusies overdrijven op basis van kleine steekproef
• Interessante bevindingen verstoppen
• Geen methodologiekopje
• Alleen PDF (niet web-geïndexeerd)
• Geen persbericht of distributie

Als je onderzoek maakt en het alleen op je site plaatst, vindt AI het niet. Je hebt distributie nodig.

PR-perspectief op onderzoekscitaties:

De onderzoek → citatie-pijplijn:

1. Je publiceert onderzoek
2. Journalisten/bloggers schrijven erover
3. Die artikelen worden geïndexeerd
4. AI citeert zowel jouw onderzoek ALS de coverage
5. Meer citaties zorgen voor meer coverage (flywheel)

Wat persaandacht krijgt:

• Tegenintuïtieve bevindingen – “Ondanks X gebeurt Y toch”
• Trendbevestiging – Data die hypes/onderwerpen ondersteunt
• Primeurs – Eerste uitgebreide studie over [onderwerp]
• Citeerbare statistieken – Makkelijk als kop te gebruiken
• Exclusiviteit – Eerst toegang geven aan geselecteerde journalisten

Distributiestrategie:

1. Embargo – Geef 2-3 belangrijke journalisten vroegtijdig toegang
2. Persbericht – Verspreiden via nieuwsnetwerken
3. Directe outreach – Relevante journalisten benaderen
4. Sociale amplificatie – Oprichter/MT deelt belangrijkste cijfers
5. Influencer seeding – Versturen naar branche-experts

Reserveer budget voor promotie. Onderzoek zonder distributie is onzichtbaar voor AI.

Perspectief met klein budget – je hebt geen duur onderzoek nodig voor AI-citaties.

Onze aanpak (bootstrapped startup):

1. Onze gebruikers ondervragen – Gratis, 200+ reacties van betrokken gebruikers
2. Publieke data analyseren – APIs, overheidsdata, branchecijfers (eigen analyse toevoegen)
3. Case studies bundelen – Resultaten van klantensucces verzamelen
4. Toolgedreven onderzoek – Met ons eigen product unieke data genereren

Resultaten:

Ons “2025 [Niche] Benchmarkrapport” op basis van 250 gebruikersreacties werd binnen 8 weken door AI geciteerd. Het verschijnt nu als mensen om benchmarks in onze sector vragen.

Totale kosten: Personeelstijd + $0 voor enquête-tools (gratis variant gebruikt)

Het belangrijkste inzicht:

Je hebt geen $50k budget nodig. Je hebt UNIEKE data nodig. Zelfs een kleine steekproef eigen data is citeerbaarder dan geen data.

Academisch/onderzoeks-perspectief:

Wat onderzoek betrouwbaar maakt voor AI-systemen:

1. Methodologietransparantie – Hoe is data verzameld/geanalyseerd?
2. Beschrijving van de steekproef – Wie is bevraagd, hoe geselecteerd?
3. Beperkingen erkennen – Toont intellectuele eerlijkheid
4. Reproduceerbaarheid – Kan iemand de bevindingen verifiëren?
5. Statistische degelijkheid – Juiste analyse, significantietoetsing

Waarom dit telt voor AI:

AI-systemen zijn getraind om waarde te hechten aan gezaghebbende bronnen. Onderzoek dat academische normen volgt, signaleert autoriteit. Het wordt vaker geciteerd als AI claims met data moet ondersteunen.

Praktische aanbevelingen:

• Neem een methodologiesectie op (mag kort)
• Rapporteer betrouwbaarheidsintervallen waar mogelijk
• Benoem beperkingen
• Duidelijke datering van bevindingen
• Jaarlijks updaten indien mogelijk

Je hoeft geen academicus te zijn, maar het overnemen van geloofwaardigheidssignalen helpt.

Het formaat is net zo belangrijk als de inhoud voor AI-citeerbaarheid:

Best practices onderzoeksformaat:

Webversie (essentieel):

• Volledige bevindingen gepubliceerd in HTML (niet alleen als PDF)
• Elke hoofdbevinding in een eigen sectie
• Statistieken in tekst, niet alleen in grafieken
• Schema-markup voor Artikel met datePublished
• Duidelijke toeschrijving aan je bedrijf

PDF-versie (aanvullend):

• Voor leadgeneratie en uitgebreide lezing
• Maar niet als enige versie gebruiken
• AI kan grafieken in PDF moeilijk lezen

Formaat van kernstatistieken:

Goed: “67% van de marketingmanagers investeert meer in AI in 2026 (Bron: [Bedrijf] Marketing AI Rapport 2026, n=2.000)”

Slecht: [Infographic met statistiek als tekst in afbeelding]

AI haalt tekst eruit. Maak je beste statistieken goed te extraheren.

Ik onderzoek hoe AI bronnen citeert. Origineel onderzoek heeft duidelijke voordelen:

Waarom AI onderzoek citeert:

Als AI een vraag beantwoordt als “Welk percentage bedrijven gebruikt AI voor marketing?” heeft het een bron nodig. Opties:

1. Algemene claims van blogs (lage autoriteit)
2. Origineel onderzoek met specifieke cijfers (hoge autoriteit)
3. Geen antwoord (AI vermijdt dit)

Origineel onderzoek met specifieke statistieken wint omdat AI het vol vertrouwen kan citeren.

Onderzoekskenmerken gecorreleerd aan AI-citatie:

De multiplier van derde partij coverage:

Onderzoek dat door andere publicaties wordt geciteerd, wordt nog vaker door AI geciteerd. De “onderzoek → pers → AI” pijplijn is echt. Investeer in distributie.

Deze thread bevestigt onze investering in origineel onderzoek. Belangrijkste punten:

Waarom onderzoek werkt voor AI:

• Unieke data die AI moet citeren
• Specifieke statistieken zijn goed te extraheren
• Autoriteitssignaal via methodologie
• Werkt door via persaandacht

Best practices voor AI-citatie:

1. Formaat – Webgepubliceerde HTML-versie, niet alleen PDF
2. Structuur – Duidelijke sectiekoppen als vragen, citeerbare cijfers
3. Methodologie – Voeg toe, houd toegankelijk
4. Distributie – Reserveer budget voor PR en promotie
5. Updates – Jaarlijkse update houdt citaties op gang

Ons plan voor het onderzoek onder 2.000 personen:

• Week 1: Webpagina met kernbevindingen afronden
• Week 2: Embargo naar 3 belangrijke journalisten
• Week 3: Persbericht + social push
• Week 4: Directe outreach naar 50 branchebloggers
• Doorlopend: AI-citaties volgen met Am I Cited

Budgetverdeling:

• Productie: $25k
• Promotie: $15k
• Totaal: $40k

Als dit net zo presteert als de gedeelde voorbeelden (8-15x ROI), wordt het onze beste marketinginvestering dit jaar.

Bedankt voor alle uitgebreide inzichten!