Wat zijn de echte verschillen tussen optimaliseren voor AI-zoekopdrachten versus Google? Mijn playbook voelt verouderd

Chris, je benoemt de kern van de spanning. Het zijn verwante maar verschillende disciplines.

Het fundamentele verschil:

Google: Rangschikt pagina’s op basis van relevantie + autoriteitssignalen
AI: Synthetiseert antwoorden uit meerdere bronnen die het vertrouwt

Signaalvergelijking:

Het belangrijkste inzicht:

Google vraagt: “Welke pagina verdient het om #1 te staan?”
AI vraagt: “Welke bronnen moet ik citeren bij het beantwoorden van deze vraag?”

Dit zijn verschillende vragen met verschillende antwoorden.

Verschillen in contentstrategie tussen AI en Google:

Google-geoptimaliseerde content:

• Gericht op zoekwoorden
• Gestructureerd voor rankings (H1, H2, keywordplaatsing)
• Vaak langer om aan woordenaantallen te voldoen
• Geoptimaliseerde metabeschrijvingen voor klikken
• Interne links voor crawlbaarheid

AI-geoptimaliseerde content:

• Antwoordgericht
• Gestructureerd voor extractie (duidelijke statements, tabellen, lijsten)
• Lengte afhankelijk van volledigheid, niet van targets
• Semantische rijkdom boven zoekwoordplaatsing
• Externe citaties voor geloofwaardigheid

Wat werkt voor beide:

• Kwaliteit gericht op de gebruiker
• Duidelijk, gezaghebbend schrijven
• Uitgebreide dekking van het onderwerp
• Frisse, bijgewerkte content

De praktische aanpak:

We maken nu content met dubbele optimalisatie:

1. Kerncontent die gebruikers en AI bedient
2. Technische SEO-elementen voor Google
3. Gestructureerde data voor beide
4. Verschillende succesmetingen voor elk kanaal

Technische SEO-verschillen:

Wat nog steeds voor beide belangrijk is:

• Sitesnelheid en Core Web Vitals
• Mobiele optimalisatie
• Crawlbaarheid
• Sitestructuur
• HTTPS

Wat MEER telt voor AI:

• Gestructureerde data (FAQ, HowTo, Product schema)
• Toegankelijkheid van content (niet verborgen in JS)
• Duidelijke HTML-structuur
• Publicatiedata en actualiteitssignalen
• Auteur-attributie

Wat MINDER belangrijk is voor AI:

• Interne linkstructuur (voor PageRank)
• URL-optimalisatie
• Canonical tags (AI ziet deze niet)
• Robots.txt details

Nieuwe technische elementen voor AI:

• Toegang voor AI-bots (blokkeer GPTBot, Anthropic, etc. niet)
• Schema markup verder dan Google’s eisen
• Actualiteitssignalen in metadata
• Juiste auteur-markup voor E-E-A-T

Bureauperspectief op het managen van beide:

Hoe wij onze diensten structureren:

Core SEO (nog steeds essentieel):

• Technische basis
• Contentstrategie
• Linkbuilding
• Ranking monitoring

AI-zichtbaarheid (nieuwe laag):

• Monitoring van AI-citaties
• Merkvermeldingenstrategie
• Gestructureerde data voor AI
• Onderhoud van actualiteit
• Aanwezigheid bij derden

Resourceverdeling (voor een typische klant):

• 60% traditionele SEO
• 40% AI-zichtbaarheid

Waarom geen 50/50:

Google zorgt nog steeds voor 90%+ van het zoekverkeer. Maar AI groeit snel en heeft hogere conversieratio’s. We verschuiven geleidelijk mee met de markt.

Dataperspectief op AI versus Google-prestaties:

Onze analyse van 500+ URL’s:

Belangrijkste inzichten:

1. Backlinks zijn 3x belangrijker voor Google dan AI
2. Merkvermeldingen zijn 3x belangrijker voor AI dan Google
3. Actualiteit telt 2x zwaarder voor AI
4. Keyworddichtheid telt nauwelijks voor AI

Dit zijn echt verschillende rankingfactoren.

Schrijversperspectief op het verschil:

Schrijven voor Google:

• Doelzoekwoord in titel, H1, eerste alinea
• Keywordvariaties door de tekst
• LSI-keywords voor semantische dekking
• Doelstelling voor aantal woorden
• Optimalisatie van metabeschrijving

Schrijven voor AI:

• Beantwoord de vraag direct
• Zorg voor volledige dekking
• Gebruik duidelijke, quoteerbare uitspraken
• Voeg specifieke datapunten toe
• Structureer voor extractie

Hoe ik nu schrijf:

Ik schrijf eerst voor mensen (wat AI goed bedient), daarna voeg ik SEO-elementen toe voor Google.

Het advies “schrijf voor mensen” was altijd al juist, maar is nu letterlijk de AI-strategie. AI haalt content uit teksten die menselijk en gezaghebbend klinken.

Verschillen in metingen:

Google-metrics:

• Posities voor doelzoekwoorden
• Organisch verkeer
• Click-through rates
• Vertoningen
• Conversies uit organisch verkeer

AI-metrics:

• Frequentie van citaties
• Merkvermelding-rate
• Share of voice in AI-antwoorden
• Sentiment in vermeldingen
• Conversies toegeschreven aan AI

De uitdaging:

Google Search Console laat je Google-prestaties zien.
Er is geen “AI Search Console.”

Je hebt tools zoals Am I Cited nodig om AI-zichtbaarheid te monitoren. Het is een totaal andere meetinfrastructuur.

Onze aanpak:

Wekelijkse rapporten over AI-zichtbaarheid naast wekelijkse SEO-rapporten. Verschillende dashboards, verschillende KPI’s, verschillende optimalisatiestrategieën.

Brancheperspectief over waar dit naartoe gaat:

Huidige situatie:

• Google: 48,5% van het webverkeer
• AI: 0,15% van het webverkeer

Maar:

• AI-verkeer groeit 7x sneller
• AI-bezoekers converteren 4,4x beter
• AI wordt voor veel zoekopdrachten het eerste contactpunt

Voorspelling:

Over 3 jaar:

• Google: Nog steeds dominant voor transactionele zoekopdrachten
• AI: Dominant voor research en aanbevelingen

Strategische implicatie:

Je hebt beide nodig, maar om verschillende redenen:

• Google: Volume en transacties
• AI: Kwalitatieve ontdekking en aanbevelingen

De vaardigheden overlappen, maar de nadruk verschilt.

Deze thread heeft het landschap verduidelijkt. Dit is mijn nieuwe denkkader:

Wat overdraagbaar is van SEO naar AI:

• Fundamenten van contentkwaliteit
• Inzicht in gebruikersintentie
• Technische optimalisatie basics
• Autoriteitsopbouw (andere tactieken)
• Discipline in meten (andere metrics)

Wat anders is voor AI:

• Vermeldingen > Links
• Actualiteit > Leeftijd
• Volledigheid > Keywords
• Validatie door derden > On-page optimalisatie
• Citaties > Rankings

Mijn geüpdatete playbook:

Basis (voor beide):

• Kwalitatieve, volledige content
• Sterke technische basis
• Duidelijke sitestructuur
• Frisse, onderhouden content

Google-specifieke laag:

• Keyword-targeting
• Linkbuilding
• Rankingoptimalisatie
• Traditionele SEO-elementen

AI-specifieke laag:

• Merkvermeldingen opbouwen
• Uitbreiding gestructureerde data
• Aanwezigheid bij derden
• Citatiemonitoring

Verschuiving in resourceverdeling:

Overstappen van 100% traditionele SEO naar:

• 65% traditionele SEO
• 35% AI-zichtbaarheid

Waarschijnlijk zal dit verder verschuiven naarmate AI-verkeer groeit.

Dank allemaal voor het helpen updaten van een 12 jaar oud playbook.