Hoe werkt Google's AI-ranking precies? RankBrain, BERT, MUM - ik ben in de war

James, ik zal het voor je uitsplitsen. Deze systemen zijn aanvullend, geen vervangers.

De ensemble-benadering:

Google’s ranking gebruikt meerdere AI-systemen die samenwerken. Ze worden op verschillende momenten en in verschillende combinaties geactiveerd, afhankelijk van het type zoekopdracht.

Hoe ze samenwerken:

1. RankBrain verwerkt de 15% zoekopdrachten die Google nog nooit heeft gezien
2. BERT begrijpt de betekenis van jouw specifieke zoekopdracht
3. Neural Matching vindt pagina’s die overeenkomen met de concepten (niet alleen zoekwoorden)
4. MUM behandelt complexe, multimodale taken

Belangrijk inzicht:

Google vraagt: “Welke pagina beantwoordt het beste de intentie van deze gebruiker?” Niet: “Welke pagina bevat de meeste zoekwoordovereenkomsten?”

Je observatie dat je lager scoort op bredere zoekopdrachten komt waarschijnlijk door RankBrain + BERT die samenwerken - ze begrijpen dat gebruikers bij brede zoekopdrachten andere content willen dan jij aanbiedt.

Technische uitleg over hoe RankBrain kwaliteit meet:

RankBrain monitort twee belangrijke signalen:

1. Doorklikratio (CTR) - Klikken gebruikers op jouw resultaat?
2. Bezoektijd - Hoe lang blijven ze?

De feedbackloop:

Gebruiker zoekt → Ziet resultaten → Klikt op resultaat → Ofwel:
  - Blijft (positief signaal) → Hogere ranking
  - Keert snel terug (pogo-sticking) → Lagere ranking

Onderzoeksresultaten:

Google testte RankBrain tegen menselijke engineers om de beste pagina voor zoekopdrachten te vinden. RankBrain presteerde 10% beter dan mensen.

Wat dit voor jou betekent:

Je title tag is nu belangrijker dan ooit. Het moet de klik verdienen EN je content moet voldoen aan de zoekintentie.

Laat me de vraag “is zoekwoordoptimalisatie dood” beantwoorden.

Kort antwoord: Traditionele zoekwoordoptimalisatie is verleden tijd. Semantische optimalisatie is essentieel.

Wat RankBrain heeft veranderd:

Het maken van aparte pagina’s voor kleine zoekwoordvariaties:

• “beste keyword research tool”
• “beste tool voor keyword research”
• “keyword research tool beste”

RankBrain begrijpt dat dit identieke zoekopdrachten zijn. Google toont vrijwel identieke resultaten voor al deze variaties.

Wat nu werkt:

1. Eén uitgebreide pagina per onderwerp
2. Semantische dekking - gerelateerde termen en concepten
3. Topic clusters - ondersteunende pagina’s die verwijzen naar pijlercontent
4. Entiteit-optimalisatie - behandel alle aspecten van het onderwerp

Voorbeeld:

Oude aanpak (5 pagina’s):

• best-crm-software.html
• top-crm-tools.html
• crm-software-comparison.html
• best-crm-for-business.html
• crm-tool-reviews.html

Nieuwe aanpak (1 uitgebreide pagina):

• best-crm-software.html (behandelt alle invalshoeken, 3000+ woorden)
• Ondersteunende pagina’s linken voor specifieke use cases

De enkele, uitgebreide pagina scoort automatisch op duizenden zoekwoordvariaties.

Neural Matching verdient hier meer aandacht.

Wat Neural Matching doet:

Het begrijpt bredere weergaven van concepten, niet alleen zoekwoorden.

Voorbeeldzoekopdracht: “inzichten hoe een groene te managen”

Traditioneel zoeken: Heeft moeite omdat de woorden niet overeenkomen met bestaande pagina’s

Neural Matching: Begrijpt dat dit gaat over het “groene” persoonlijkheidstype uit kleurpersoonsgidsen, en geeft managementtips voor dat type

Waarom dit belangrijk is:

Je content kan ranken op zoekopdrachten die jouw exacte zoekwoorden niet bevatten als:

1. De concepten overeenkomen
2. Je content de onderliggende intentie aanspreekt
3. Je het onderwerp volledig behandelt

Optimalisatiestrategie:

Denk aan alle manieren waarop mensen naar jouw onderwerp kunnen vragen:

• Directe vragen
• Indirecte verwijzingen
• Gerelateerde concepten
• Aangrenzende onderwerpen

Behandel ze allemaal, en Neural Matching legt de verbindingen.

Laten we het hebben over MUM - de toekomst van Google zoeken.

MUM-mogelijkheden:

• 1000x krachtiger dan BERT
• Kan taal begrijpen én genereren
• Getraind op 75 talen tegelijk
• Multimodaal (tekst, afbeeldingen, mogelijk video)

Huidige MUM-toepassingen:

• COVID-19 vaccinatie-informatie
• Google Lens visuele + tekstzoekopdrachten
• Nog niet gebruikt voor algemene ranking

Wat je kunt verwachten:

MUM zal uiteindelijk zorgen voor:

• Complexe multi-turn zoekopdrachten
• Cross-language search (zoeken in het Engels, resultaten in het Japans)
• Afbeelding + tekst gecombineerde zoekopdrachten
• Diepere redeneerketens

Strategische implicatie:

Maak je content toekomstbestendig door:

1. Visuele elementen toe te voegen (afbeeldingen, diagrammen)
2. Onderwerpen volledig uit te werken
3. Topical authority op te bouwen (niet alleen single-page optimalisatie)
4. Globaal te denken (consistente boodschap in meerdere talen)

Hoe AI-ranking lokale zoekresultaten beïnvloedt:

Locatie + intentiebegrip:

Google’s AI-systemen begrijpen dat “football” in verschillende plaatsen iets anders betekent:

• Chicago → American football, Bears
• Londen → Voetbal, Premier League

Lokale relevantiesignalen die AI beoordeelt:

Voor lokale bedrijven:

Optimaliseer niet alleen voor zoekwoorden. Optimaliseer voor:

• Jouw specifieke locatiecontext
• De problemen die lokale gebruikers willen oplossen
• De taalpatronen die je lokale doelgroep gebruikt

RankBrain en BERT begrijpen lokale context. Gebruik dit in je voordeel.

Enterprise perspectief op AI-ranking:

De uitdaging:

Grote sites met duizenden pagina’s kunnen niet elke pagina individueel optimaliseren. We hebben schaalbare strategieën nodig.

Onze aanpak:

1. Thema-architectuur - Content organiseren in duidelijke hiërarchieën
2. Template-optimalisatie - Zorg dat templates de juiste semantische elementen bevatten
3. Geautomatiseerde kwaliteitssignalen - Auteursvermelding, publicatiedata, gestructureerde data
4. Interne links - Laat Google de relaties begrijpen

Wat AI-ranking betekent voor enterprise:

Resultaten:

Na herstructurering rond onderwerpen in plaats van zoekwoorden:

• 47% meer long-tail verkeer
• 23% betere engagement metrics
• Featured snippet-verovering +180%

AI-ranking beloont sites die rond onderwerpen zijn georganiseerd, niet rond zoekwoorden.

Het CRO-perspectief op AI-ranking:

De engagementsignalen van RankBrain zorgen voor een feedbackloop:

Goede content → Gebruikers blijven → Rankings verbeteren → Meer verkeer → Meer data → Betere rankings

Het omgekeerde geldt ook:

Slechte match → Gebruikers verlaten → Rankings dalen → Minder verkeer → Slechtere rankings

Praktische verbeteringen:

1. Antwoord bovenaan de pagina - Geef gebruikers direct wat ze zoeken
2. Scanbare opmaak - Koppen, bullets, korte alinea’s
3. Visuele hiërarchie - Leid ogen naar de belangrijkste info
4. Duidelijke vervolgstappen - Wat moet de gebruiker doen na het lezen?

Onze testresultaten:

Pagina met antwoord pas in alinea 3:

• Gemiddelde tijd op pagina: 23 seconden
• Bouncepercentage: 78%

Zelfde content met antwoord in eerste alinea:

• Gemiddelde tijd op pagina: 3:47
• Bouncepercentage: 34%

RankBrain merkte het op. Rankings stegen met 12 posities in 6 weken.

Niet vergeten: Google AI-ranking ≠ AI-zoekplatforms.

Google’s AI-ranking:

• Bepaalt welke pagina’s ranken in traditionele zoekresultaten
• Gebruikt RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM
• Toont meestal nog steeds een lijst met links

AI-zoekplatforms (ChatGPT, Perplexity, Claude):

• Genereren antwoorden, geen rankings
• Kunnen bronnen inline citeren
• Andere optimalisatiestrategieën

De overlap:

Content die goed scoort in Google’s AI-ranking wordt vaak ook geciteerd door AI-platforms. Maar niet altijd.

Monitor beide:

Tools zoals Am I Cited laten je zichtbaarheid volgen in:

• Traditionele Google-rankings
• Google AI Overviews
• ChatGPT-citaties
• Perplexity-citaties

Je Google-optimalisatie en AI-optimalisatiestrategieën moeten elkaar aanvullen, niet beconcurreren.

Deze thread heeft veel verduidelijkt. Hier is mijn bijgewerkte inzicht:

Hoe Google’s AI-systemen samenwerken:

1. RankBrain - Behandelt nieuwe zoekopdrachten, meet betrokkenheidssignalen (CTR, bezoektijd)
2. BERT - Begrijpt de betekenis van zoekopdrachten, vooral kleine contextuele woorden
3. Neural Matching - Verbindt concepten tussen zoekopdrachten en content
4. MUM - Toekomstig multimodaal begrip (beperkt huidige gebruik)

Belangrijkste verschuivingen in SEO-strategie:

Van → Naar:

• Zoekwoorden → Intentie
• Meerdere dunne pagina’s → Eén uitgebreide pagina
• Zoekwoorddichtheid → Semantische dekking
• Exacte match → Conceptmatching
• Pagina-optimalisatie → Topic clusters

Praktische aanpassingen die ik nu maak:

1. Consolideren van vergelijkbare pagina’s tot uitgebreide resources
2. Titels optimaliseren voor CTR (RankBrain let op klikken)
3. Vragen direct beantwoorden in de eerste alinea (engagementsignalen)
4. Onderwerpen volledig behandelen (Neural Matching verbindt concepten)
5. Exacte taalpatronen van gebruikers volgen (BERT begrijpt context)

Het grote inzicht:

Google’s AI probeert te begrijpen wat gebruikers echt willen en vindt pagina’s die die intentie vervullen. Optimaliseer voor gebruikers­tevredenheid, en de AI zal je belonen.

Dank aan iedereen voor het vertalen van de complexiteit naar concrete inzichten.