Begrijpen hoe gebruikersprompts AI-antwoorden beïnvloeden - wat betekent dit voor merkzichtbaarheid?

Michael, je raakt iets fundamenteels. De structuur van de prompt heeft grote invloed op de AI-output.

De hoofd-categorieën van promptpatronen:

Waarom verschillende prompts = verschillende aanbevelingen:

AI-systemen leiden intentie af uit de structuur van de prompt. “Beste CRM voor kleine bedrijven” triggert andere associaties dan “CRM voor startups met kleine salesteams.”

De tweede is specifieker, dus AI:

• Zoekt naar bronnen die dat exacte scenario behandelen
• Filtert op oplossingen gericht op dat segment
• Negeert mogelijk opties die op grote ondernemingen zijn gericht

Contentstrategie voor promptpatronen:

Het principe van content-prompt alignment:

De structuur van je content moet overeenkomen met de meest voorkomende promptstructuren.

Voorbeelden:

Promptpatroon: “Beste X voor Y” Te maken content: “Beste [Productcategorie] voor [Gebruikssituatie/Persoon]: Gids 2026”

Promptpatroon: “X vs Y” Te maken content: “[Jouw product] vs [Concurrent]: Complete Vergelijking”

Promptpatroon: “Hoe [uitkomst bereiken]” Te maken content: “Hoe [Uitkomst] met [Jouw product]: Stappenplan”

Waarom dit werkt:

AI zoekt content die direct antwoord geeft op de vraag. Content die aansluit bij de structuur van de query wordt sneller geciteerd.

Onze aanpak:

Voor elk product/dienst maken we content voor de drie belangrijkste promptpatronen in onze categorie. Zo zorgen we dat we citable content hebben, ongeacht hoe gebruikers hun vraag formuleren.

Perspectief op gebruikerszoekgedrag:

Hoe gebruikers daadwerkelijk AI-queries formuleren:

Mensen stellen AI andere vragen dan ze intypen bij Google. AI-queries zijn:

• Meer conversatiegericht
• Langer (gemiddeld 20+ woorden vs. 3-4 bij Google)
• Rijker aan context
• Vaak met beperkingen (“onder €50”, “voor beginners”, “zonder coderen”)

Veelvoorkomende patronen in conversatiegerichte queries:

1. “Ik zoek een [categorie] die [beperking]”
2. “Wat is de beste [product] als ik [situatie]”
3. “Kun je een [product] aanbevelen voor [gebruikssituatie]”
4. “Ik heb iets nodig dat [eigenschap] maar ook [beperking]”

Gevolg voor content:

Je content moet inspelen op specifieke beperkingen en situaties, niet alleen algemene kenmerken. Als gebruikers beperkingen toevoegen, zoekt AI naar content die daar op ingaat.

“Beste projectmanagementsoftware” ≠ “Beste projectmanagement voor remote creatieve teams onder 20 mensen”

De tweede vraag vereist content die specifiek remote, creatief, kleine teams adresseert.

Technisch perspectief op promptinterpretatie:

Hoe AI prompts verwerkt:

1. Intentieclassificatie - Wat voor type vraag is dit?
2. Entiteitsextractie - Welke producten/categorieën worden genoemd?
3. Beperkingen identificeren - Welke eisen worden gesteld?
4. Impliciete context - Wat wordt verondersteld maar niet uitgesproken?

Waarom formulering de uitkomst verandert:

“Beste CRM voor kleine bedrijven” → Entiteiten: CRM, kleine bedrijven “CRM voor startups met kleine salesteams” → Entiteiten: CRM, startups, kleine salesteams

De tweede bevat specifiekere entiteiten. AI zoekt bronnen die op alle entiteiten ingaan.

Voor marketeers:

Maak content die expliciet inspeelt op veelvoorkomende entiteitscombinaties:

• Jouw product + use case
• Jouw product + persona
• Jouw product + beperking (budget, omvang, branche)
• Jouw product + probleem

Elke combinatie is een mogelijke match voor een gebruikersprompt.

Concurrentie-analyse perspectief op prompts:

Ontdek bij welke prompts concurrenten worden genoemd:

1. Test systematisch variaties van prompts
2. Noteer welke prompts welke concurrenten noemen
3. Identificeer gaten - prompts waarbij je zou moeten verschijnen, maar dat niet doet

Wat we ontdekten voor een klant:

Het inzicht:

Ze domineerden hun sterkste use case, maar waren onzichtbaar bij anderen. We maakten gerichte content voor de gemiste gebieden.

Binnen 3 maanden verschenen ze bij promptpatronen waar ze eerst onzichtbaar waren.

Productmarketing perspectief op prompts:

Het verband tussen positionering en prompt:

Je productpositionering bepaalt bij welke prompts je aansluit.

Als je je positioneert als: “Enterprise CRM voor grote salesteams” Verschijn je bij: “CRM voor enterprise”, “CRM voor grote teams” Maar niet bij: “CRM voor startups”, “betaalbare CRM”

Het dilemma:

Brede positionering = match met meer prompts, maar minder specifiek Smalle positionering = match met minder prompts, maar je domineert ze wel

Onze strategie:

We hebben een primaire positionering (smal, specifiek) en maken content voor aangrenzende promptpatronen die we willen dekken.

Kernpositionering: “CRM voor bureaus” Uitgebreide content: “CRM voor marketingteams”, “CRM voor dienstverleners”

Zo vangen we prompts buiten onze kernpositionering zonder ons merk te verwateren.

Monitoringperspectief op promptzichtbaarheid:

Zo monitor je de prestaties op promptpatronen:

1. Bepaal promptcategorieën die relevant zijn voor je bedrijf
2. Maak testpromptlijsten voor elke categorie
3. Volg zichtbaarheid over promptvariaties heen
4. Identificeer patronen waar je wel/niet verschijnt

Onze monitoringaanpak:

We volgen zichtbaarheid over:

• 50 “beste van” prompts
• 30 vergelijkende prompts
• 40 probleemoplossende prompts
• 20 aanbevelingsprompts

Wekelijkse monitoring toont:

• Welke patronen we domineren
• Voor welke patronen we onzichtbaar zijn
• Hoe zichtbaarheid in de tijd verandert

Tools zoals Am I Cited automatiseren dit. Je kunt promptvariaties instellen en vermelding automatisch volgen.

Praktische optimalisatie voor promptpatronen:

Snelle winsten voor promptdekking:

1. Voeg FAQ-secties toe met vraagformaat die bij prompts passen

   • “Is [Product] goed voor [use case]?” → Sluit aan bij validatieprompts

2. Maak vergelijkingspagina’s voor elke grote concurrent

   • “[Jij] vs [Concurrent]” → Sluit aan bij vergelijkende prompts

3. Landingspagina’s per use case/persona

   • “[Product] voor [Persona]” → Sluit aan bij beste-keuze prompts

4. How-to content voor problemen die je oplost

   • “Hoe [probleem oplossen]” → Sluit aan bij probleemoplossende prompts

De minimale promptdekking:

Minimaal moet je content hebben voor:

• Beste-keuze queries (categorie landingspagina)
• Top 3 concurrentvergelijkingen
• Top 3 use cases/persona’s
• Top 5 problemen die je oplost

Zo dek je de meest voorkomende promptpatronen.

Deze thread heeft mijn kijk op AI-zichtbaarheid fundamenteel veranderd. Belangrijkste inzichten:

Promptpatronen bepalen zichtbaarheid: Verschillende vraagstructuren roepen verschillende bronnen en aanbevelingen op. We moeten optimaliseren voor patronen, niet alleen onderwerpen.

De hoofdpatronen:

1. Beste-keuze (25%) - Nodig: aanwezigheid in gezaghebbende lijsten
2. Probleemoplossend (35%) - Nodig: how-to content
3. Aanbeveling (20%) - Nodig: use case content
4. Vergelijkend (15%) - Nodig: vergelijkingspagina’s
5. Validatie (5%) - Nodig: reviews/testimonials

Contentstrategie: Maak content die lijkt op promptstructuren:

• “[Product] vs [Concurrent]” voor vergelijkende prompts
• “Beste [Categorie] voor [Use Case]” voor beste-keuze prompts
• “Hoe [Uitkomst] met [Product]” voor probleemoplossende prompts

Monitoringaanpak:

• Bepaal relevante promptvariaties
• Volg zichtbaarheid per patroon
• Identificeer gaten en maak gerichte content
• Monitor veranderingen in de tijd

Ons actieplan:

1. Breng veelvoorkomende promptpatronen in kaart voor onze categorie
2. Audit contentdekking per patroon
3. Maak content voor niet-gedekte waardevolle patronen
4. Zet monitoring op voor promptgerichte zichtbaarheid
5. Itereer op basis van data

Het verband tussen positionering en prompt is cruciaal. Onze positionering bepaalt bij welke prompts we natuurlijk aansluiten. Content vergroot ons bereik naar aangrenzende prompts.

Dank aan iedereen voor de onderbouwde inzichten.