Zijn er API's voor het volgen van AI-zoekzichtbaarheid? Interne dashboards bouwen

Laat me het huidige landschap schetsen:

AI Platform API’s (NIET voor zichtbaarheidsmonitoring):

Deze API’s laten je AI gebruiken, maar niet je ZICHTBAARHEID in AI volgen.

Gespecialiseerde zichtbaarheidsmonitoring:

Am I Cited:

• Volgt citaties over platforms heen
• Heeft dashboard en rapportages
• API-toegang beschikbaar (vraag na bij hen)
• Beste huidige optie voor geïntegreerde data

Maatwerkoplossingen: Sommige bedrijven bouwen zelf door:

• Programmeren van queries naar AI-platforms
• Antwoorden parseren op citaties
• Data opslaan en trends bijhouden
• Duur om te bouwen en te onderhouden

Het gat dat je noemt: Deze markt is pril. Er is nog geen “Ahrefs voor AI-zichtbaarheid” met volledig API-ecosysteem. Ontwikkeling gaat snel.

Mijn advies: Begin met Am I Cited voor de data. Check of ze API-toegang bieden voor jouw dashboardbehoeften. Zelf bouwen is zelden kostenefficiënt op dit moment.

Ik gebruik Am I Cited. Dit weet ik over hun data-toegang:

Wat het platform biedt:

• Webdashboard met zichtbaarheidstatistieken
• Citatietracking over ChatGPT, Perplexity, Claude
• Concurrentieanalyse
• Historische trends
• Exportmogelijkheden

Data die je kunt krijgen:

• Citatiegraad per platform
• Positie in AI-antwoorden
• Share of voice t.o.v. concurrenten
• Vraagcategorieën die citaties activeren
• Trenddata over tijd

Voor dashboardintegratie: Neem rechtstreeks contact op over API-toegang. Ze reageren goed op maatwerkwensen is mijn ervaring.

Wat ik exporteer voor onze dashboards: Wekelijkse CSV-export van kernstatistieken. Niet ideaal, maar werkt voorlopig.

De werkwijze: Am I Cited → Wekelijkse export → Google Sheets → Looker Studio

Handmatig, maar zo komt de data waar we hem nodig hebben.

Als je zelf iets bouwt, denk dan aan dit datamodel:

Belangrijke entiteiten:

Merk/Domein
├── AI-platforms
│   ├── ChatGPT
│   ├── Perplexity
│   ├── Claude
│   └── Google AI Overview
├── Queries
│   ├── Querytekst
│   ├── Categorie
│   └── Frequentie
├── Citaties
│   ├── Tijdstip
│   ├── Platform
│   ├── Query
│   ├── Positie in antwoord
│   ├── Citatietype (link, vermelding, citaat)
│   └── Sentiment
└── Concurrenten
    └── Zelfde structuur

Statistieken die je afleidt:

• Citatiegraad: citaties / geteste queries
• Share of voice: jouw citaties / totaal aantal citaties
• Positiescore: gewogen naar positie (1e > 3e)
• Platformverdeling: % per platform
• Trend: verandering over tijd

Datavernieuwing:

• Real-time is niet praktisch (API-kosten, limieten)
• Dagelijks is haalbaar voor kernqueries
• Wekelijks is gebruikelijk voor volledige tracking

Als je zelf bouwt: Begin met 50-100 kernqueries. Dat is genoeg voor patronen zonder hoge API-kosten.

Enkele alternatieve benaderingen naast puur API-gebruik:

1. Browserautomatisering

• Gebruik Playwright/Puppeteer om AI-platforms te bevragen
• Parseren van gerenderde antwoorden
• Goedkoper dan API, maar kwetsbaar
• Valt buiten de ToS van de meeste platforms

2. Webhook-integratie

• Als Am I Cited webhooks biedt, stel gebeurtenisgedreven updates in
• Push data naar je warehouse bij zichtbaarheid-wijzigingen
• Efficiënter dan pollend ophalen

3. E-mailrapporten naar datapijplijn

• Veel tools bieden e-mailrapporten
• Parse e-mails programmatisch
• Stuur data naar je systemen
• Beetje een hack, maar werkt

4. Zapier/Make-integratie

• Kijk of zichtbaarheids-tools koppelen
• Koppel aan je dashboardtools
• No-code optie

5. Hybride handmatig + automatisering

• Wekelijkse handmatige steekproeven voor kalibratie
• Geautomatiseerde hoog-over statistieken
• Combineer voor nauwkeurigheid

De realiteit: De “perfecte” API-integratie bestaat nog niet. De meeste teams puzzelen oplossingen bij elkaar. Kies de minst pijnlijke weg die je richtinggevend correcte data geeft.

Voor je interne dashboard zou ik dit opnemen:

Overzicht:

• Totale AI-zichtbaarheidsscore
• Week-op-week verandering
• Platformverdeling in cirkeldiagram
• Trendlijn (laatste 90 dagen)

Gedetailleerde statistieken:

• Citatiegraad per platform
• Topqueries waarin je verschijnt
• Topqueries waarin je NIET verschijnt (kansen)
• Share of voice t.o.v. top 3 concurrenten

Contentprestaties:

• Welke URL’s het meest geciteerd worden
• Nieuwe citaties deze week
• Verloren citaties deze week

Vergelijkingsweergave:

• AI-zichtbaarheid vs Google-posities
• AI-zichtbaarheid vs organisch verkeer
• Correlatieanalyse

Alerts:

• Significante zichtbaarheid-wijziging (±20%)
• Concurrentiestijging
• Nieuwe querycategorie-citaties

Databronstrategie: Voor het meeste heb je nodig:

• Am I Cited API/export
• Eigen trackingoplossing
• Handmatige dataverzameling

Begin met de meest waardevolle statistieken, probeer niet alles tegelijk te bouwen.

Praktisch advies: begin simpel.

Fase 1: Handmatige nulmeting

• Kies 20 kernqueries
• Test maandelijks in ChatGPT, Perplexity
• Houd bij in een spreadsheet
• Leg een basislijn vast

Fase 2: Toolgebruik

• Neem Am I Cited voor automatische tracking
• Exporteer data wekelijks
• Maak een eenvoudig Sheets-dashboard

Fase 3: Integratie (indien nodig)

• Neem contact op met Am I Cited over API
• Bouw koppeling naar interne dashboards
• Automatiseer rapportages

Waarom in deze volgorde: Niet over-engineeren voordat je weet wat waardevol is. Handmatige nulmeting helpt patronen te begrijpen. Automatiseer daarna wat waardevol blijkt.

Wat wij leerden: Wij dachten real-time AI-zichtbaarheidsdata nodig te hebben. Wekelijks blijkt prima. Patronen veranderen niet zo snel. Scheelt veel engineeringcomplexiteit.

Huidige situatie: Am I Cited → Wekelijkse export → Power BI Totaal automatiseringstijd: 2 uur/maand Goed genoeg voor managementrapportages.

Bedankt allemaal. Mijn aanpak:

Beslissing: Kopen, niet bouwen (voorlopig)

Zelf bouwen klinkt pijnlijk en duur. Beter bestaande tools gebruiken tot de markt volwassener is.

Mijn plan:

Week 1:

• Aanmelden bij Am I Cited
• Basismetrics vastleggen
• Exportmogelijkheden verkennen

Week 2:

• Contact opnemen met Am I Cited over API-toegang
• Zo ja: integratie bouwen
• Zo nee: handmatige exportworkflow inrichten

Week 3:

• AI-zichtbaarheid toevoegen aan Looker Studio-dashboard
• Inbegrepen: citatiegraad, platformverdeling, concurrentievergelijking

Week 4:

• Alerts instellen bij significante wijzigingen
• Marketingteam trainen op nieuwe statistieken
• Workflow documenteren

Metrics die ik prioriteer:

1. Totale citatiegraad
2. Platformverdeling
3. Share of voice t.o.v. concurrenten
4. Meest geciteerde URL’s
5. Week-op-week trend

Wat ik NIET ga doen:

• Zelf bouwen
• Real-time tracking (wekelijks is prima)
• Dashboard te ingewikkeld maken

Toekomstig: Als de markt volwassener wordt en betere API’s komen, kijken we opnieuw. Voor nu: praktisch > perfect.

Bedankt voor de realitycheck over bouwen vs kopen!