Is het maken van origineel onderzoek echt de moeite waard voor AI-zichtbaarheid? Het lijkt enorm veel werk

Ik heb leiding gegeven aan onderzoeksprogramma’s voor zowel enterprise ($1B+) als mid-market ($30-100M) bedrijven. Hier het echte verhaal:

De “10x citaties”-claim klopt, maar is misleidend:

• Ja, onderzoek wordt 10x vaker geciteerd dan blogposts
• MAAR enterprise-onderzoek wordt 100x vaker geciteerd dan mid-market onderzoek
• Het verschil is niet eerlijk, maar wel echt

Wat bepaalt daadwerkelijk de citatie van onderzoek:

Waar mid-market kan winnen:

1. Niche-expertise – Doe geen onderzoek naar “marketingtrends.” Onderzoek “marketingtrends voor productiebedrijven met minder dan 500 medewerkers.”

2. Eigen data – Je hebt data die concurrenten niet hebben: klantgedrag, gebruikspatronen, supporttickets.

3. Snelheid – Jij kunt opkomende onderwerpen onderzoeken voordat enterprises hun traagheid tonen.

De eerlijke ROI voor mid-market:

• Jaar 1: Minimale AI-citaties (fundament bouwen)
• Jaar 2: Beginnen te verschijnen in niche-zoekopdrachten
• Jaar 3+: Cumulatief rendement als je volhoudt

Het werkt. Maar het is een driejarige gok, geen campagne.

Geen $50K? Zo doen wij onderzoek met een klein budget:

Goedkope onderzoeksmethoden:

1. Klantenquête onderzoek

   • Kosten: ~$2K (enquêtetool + incentives)
   • Steekproef: 200-500 klanten
   • Invalshoek: Wat alleen JOUW klanten kunnen vertellen

2. Analyse van eigen data

   • Kosten: Alleen personeelsuren
   • Bron: Jouw productgebruik-data
   • Invalshoek: Geanonimiseerde trends uit je platform

3. Compilaties van expertinterviews

   • Kosten: Tijd + kleine honoraria
   • Methode: Interview 20+ branche-experts
   • Invalshoek: “Wat 20 experts zeggen over X”

4. Trendanalyse

   • Kosten: Minimaal
   • Methode: Publiek beschikbare data op unieke wijze analyseren
   • Invalshoek: Originele analyse, geen originele data

Wat wij geleerd hebben:

De sleutel: Maak het echt nuttig en uniek. Een goed uitgevoerd $5K-onderzoek kan een slordig $50K-onderzoek overtreffen.

Laat me delen welk onderzoek daadwerkelijk door AI wordt geciteerd:

Hoog geciteerde contentpatronen:

1. Specifieke statistieken – “73% van X doet Y”-citaten komen vaak voor
2. Vergelijkingsdata – “X versus Y”-onderzoek wordt vaak opgepikt
3. Trenddata – Jaar-op-jaar veranderingen
4. Benchmarkdata – “Gemiddeld Z is 123”

Wat wij gemeten hebben met Am I Cited:

Content met originele onderzoeksstatistieken: 4,3x citatiegraad Content met statistieken van derden: 1,8x citatiegraad Content zonder statistieken: 1x basislijn

MAAR dit is belangrijker dan kwantiteit:

Extractability – Kan AI je statistiek gemakkelijk oppakken? Format is belangrijk:

• Goed: “Volgens onderzoek van [Jouw Bedrijf], zegt 67% van de marketeers…”
• Slecht: Statistiek verstopt in alinea 12 van een PDF

Verifieerbaarheid – Kan AI je claim controleren?

• Goed: Methodologie uitgelegd, steekproefgrootte vermeld, datum duidelijk
• Slecht: “Onderzoek toont aan…” zonder bronvermelding

Uniekheid – Is deze data elders beschikbaar?

• Goed: Alleen jouw bedrijf heeft dit inzicht
• Slecht: Je meldt wat iedereen al meldt

Mijn advies: Voordat je investeert in onderzoek, kijk welke unieke data je NU AL hebt. De meeste bedrijven zitten op goudmijnen zonder het te weten.

Ik heb gewerkt bij een van de grote onderzoeksbureaus. Laat me uitleggen hoe wij werkten:

De enterprise onderzoeks-machine:

• 50+ man onderzoeksteam
• $5M+ jaarlijks onderzoeksbudget
• Multichannel promotie
• Bestaande merkauthoriteit

Wat mid-market kan leren:

1. Ze zijn niet zo slim als je denkt – Veel enterprise-onderzoek zijn hergebruikte enquêtes met grote steekproeven. Inzichten zijn vaak oppervlakkig.

2. Ze kunnen niet de niche in – Gartner schrijft niet over “marketing automation voor e-commerce in dierenbenodigdheden.” Jij wel.

3. Ze zijn traag – Enterprise-onderzoek duurt 6-18 maanden. Jij kunt leveren in 6-8 weken.

4. Ze zijn duur – Hun onderzoek vereist enorme investering om rendabel te zijn. Jouw onderzoek hoeft alleen nuttig te zijn.

De echte concurrentie: Je concurreert niet met McKinsey voor “marketingtrends.” Je concurreert met andere mid-market bedrijven om jouw specifieke nichevragen.

De meeste van je echte concurrenten doen waarschijnlijk helemaal geen origineel onderzoek. Dat is jouw kans.

Strategische targeting: Zoek 5-10 specifieke vragen die AI krijgt over jouw branche. Maak onderzoek dat precies die vragen beantwoordt. Je hoeft niet alles tegelijk te doen.

Laat me een waarschuwing delen over hoe onderzoek fout kan gaan.

Onze fout:

$80K uitgegeven aan een “Staat van de Branche”-rapport.

• 2.000 respondenten
• Prachtig design
• 60 pagina’s aan grafieken
• Grote promotiecampagne

Resultaat:

• Wat persaandacht
• 500 keer gedownload
• AI-zichtbaarheid: Bijna nul

Wat ging mis:

1. Te breed – “Branchetrends” is al in handen van grote spelers
2. Geen uniek perspectief – Dezelfde vragen als iedereen
3. PDF-formaat – AI kon het niet makkelijk lezen
4. Geen webversie – HTML-content > PDF voor AI
5. One-and-done – Geen vervolg of updates

Wat we geleerd hebben:

Het onderzoek zelf was prima. De strategie was verkeerd.

Als we het opnieuw deden:

• Smalle focus (specifiek segment)
• Uniek perspectief (vragen die niemand anders stelt)
• Web-first (HTML met gestructureerde data)
• Datapunten in artikelen (niet alleen PDF)
• Jaarlijkse updates (citatiewaarde opbouwen)

Het gaat niet alleen om onderzoek doen. Het gaat om onderzoek doen dat AI kan vinden, uitlezen en citeren.

Je hoeft niet meteen groots in te zetten. Hier een stapsgewijze aanpak:

Kwartaal 1: Micro-onderzoek

• Korte klantenquête (100 reacties)
• Eén gericht inzicht
• Enkele blogpost met de belangrijkste bevinding
• Volg of het AI-bereik oplevert

Kwartaal 2: Uitbreiden indien succesvol

• Grotere steekproef
• Meer vragen
• Speciale landingspagina
• Monitor AI-citaties

Kwartaal 3: Volledig onderzoek indien gevalideerd

• Uitgebreid rapport
• Meerdere contentstukken
• Volledige promotie
• Baseline-meting

Deze aanpak:

• Valideert vraag vóór grote investering
• Bouwt onderzoeksvaardigheid geleidelijk op
• Toont ROI stapsgewijs aan leiderschap
• Vermindert risico

Onze resultaten met deze aanpak:

• Q1 micro-onderzoek: 3 AI-citaties
• Q2 uitgebreid onderzoek: 12 citaties
• Q3 volledig rapport: 40+ citaties en groeiend

Elke fase financierde de volgende. Veel makkelijker om intern goedkeuring te krijgen dan direct $50K vragen.

Deze thread heeft mijn denken veranderd. Hier is mijn nieuwe plan:

Waar ik het mis had:

1. Concurreren met giganten – Hoeft niet. We kunnen onze niche pakken.

2. Groot budget nodig – Klein beginnen, valideren, dan investeren.

3. Onderzoek = PDF’s – Web-first, HTML-content, uitleesbare statistieken.

4. One-and-done – Het is een meerjarig programma, geen campagne.

Onze nieuwe aanpak:

Fase 1 (Q1): Concept valideren

• 200 klanten bevragen over een specifiek pijnpunt
• Eén inzicht-gedreven blogpost maken
• Kijken of AI het oppikt
• Budget: $3K

Fase 2 (Q2): Uitbreiden indien succesvol

• Grotere enquête, meer vragen
• Speciale landingspagina
• Citaties volgen met Am I Cited
• Budget: $8K

Fase 3 (Q3-Q4): Volledig programma indien gevalideerd

• Uitgebreid jaarlijks rapport
• Meerdere afgeleide contentstukken
• PR- en distributiecampagne
• Budget: $25K

De mentale verschuiving: We maken geen “content.” We bouwen een citaatasset die in de tijd groeit. De ROI-berekening is niet voor het eerste jaar. Het zijn jaren 2 en 3.

Specifieke niche waar we op mikken: [Onze specifieke branche-segment] – een gebied waar grote spelers zich niet op richten, maar waar onze klanten dringend cijfers willen.

Bedankt iedereen. Dit is nu echt uitvoerbaar.